CC BY
59ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)
Анализ человеческого капитала
ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ ТРУДОВОГО ПОТЕНЦИАЛА НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ
Татьяна Александровна ВЛАСОВА
кандидат экономических наук, доцент кафедры управления персоналом,
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород, Российская Федерация vlasova-84@inbox.ru
История статьи:
Принята 13.10.2016 Принята в доработанном виде 21.10.2016 Одобрена 01.11.2016 Доступна онлайн 27.01.2017
УДК 331.101:331.52 JEL: С38, J21, J24, J44
Ключевые слова: трудовой потенциал, анализ состояния, методика оценки, кластеризация, региональная дифференциация
Аннотация
Предмет. Траектория конкурентоспособного развития Российской Федерации на инновационной основе тесно коррелирует с развитием трудового потенциала, определение векторов эффективного тактического и стратегического управления которым должно основываться на результатах комплексной оценки его формирования, воспроизводства и использования.
Цели. Обоснование необходимости комплексной оценки трудового потенциала и разработка методического подхода к ее проведению.
Методология. Методологической основой послужили монографический метод, метод системного подхода и анализа, статистико-экономические методы анализа, среди которых кластерный и дисперсионный анализ, а также метод главных компонент. Результаты. Проведен критический анализ существующих методик оценки трудового потенциала для регионального уровня, что позволило с учетом выявленных недостатков предложить авторский подход к проведению экспресс-диагностики, которая не требует специального широкого обследования, позволяет получить объективные результаты и является основой определения наиболее значимых проблем и первостепенных путей их решения для регионов. Суть предложенного подхода заключается в проведении процедуры кластеризации регионов по уровню состояния трудового потенциала на основе авторской системы показателей.
Выводы. Определена типологизация регионов Центрального федерального округа, которая дала возможность осуществить межрегиональное сравнение уровня трудового потенциала с учетом инновационной составляющей, выделить отличительные признаки полученных кластеров регионов. Предложенный инструментарий может служить аналитической и информационной основой мероприятий, разрабатываемых на региональном и федеральном уровнях, направленных на формирование и развитие трудового потенциала.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
Современный этап эволюции от индустриального к постиндустриальному обществу, сочетающийся с условиями глобализации и геополитической конкуренции, необходимость преодоления кризисных явлений в экономике России и обеспечения ее динамического развития ставят во главу угла человеческий фактор.
На государственном уровне повышение роли человеческого фактора на всех стадиях общественного производства признается главным конкурентным преимуществом и основой решения задач опережающего развития Российской Федерации, в том числе и развития экономики на инновационной основе.
Так, в Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года отмечается, что уровень конкурентоспособности современной инновационной экономики в значительной степени определяется
качеством профессиональных кадров, уровнем их социализации и кооперационности1.
К сожалению, приходится констатировать, что в 2015 г. в рейтинге конкурентоспособности стран мира, составленном Международным институтом развития менеджмента (IMD), Россия заняла 45-е место из возможных 612.
Основоположники концепции человеческого капитала и обладатели Нобелевской премии по экономике Т. Шульц и Г. Беккер еще в конце ХХ в. человеческий капитал начали рассматривать как ценностный ресурс, гораздо более важный, чем природные ресурсы и накопленные богатства [1, 2]. Экспертные мнения зарубежных авторов [3-5], а также отечественных исследователей [6, 7] сводятся к тому, что дальнейший рост мирового
1 О Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года: распоряжение Правительства Российской Федерации от 17.11.2008 № 1662-р.
2 IMD World Competitiveness Yearbook 2016. URL: http://www.imd.org/wcc/news-wcy-ranking/
ВВП на две трети определяет человеческий фактор. Заметим, что в структуре национального богатства наиболее развитых стран мира доля человеческого капитала варьирует между 70 и 80%, а в России составляет всего порядка 50%.
Как известно, обобщающим показателем процесса становления и развития человека в трудовой деятельности является трудовой потенциал общества [8]. Таким образом, траектория дальнейшего конкурентоспособного развития Российской Федерации на инновационной основе тесно коррелирует с развитием трудового потенциала новой формации, способного в складывающихся непростых условиях преодолеть в о зд е й с тв и е ф а к то р о в , то р м о з я щ и х конкурентоспособное развитие всех сфер российской экономики.
Пока не выработана четкая система характеристик, которая всесторонне раскрывала бы сущность категории «трудовой потенциал» [9], поэтому в экономической науке и практике наряду с применением понятия «трудовой потенциал» используются и такие понятия, как «рабочая сила», «человеческие ресурсы», «человеческий фактор», «трудовой потенциал», «человеческий капитал», имеющие разное содержание и смысловую нагрузку. Они дополняют друг друга, раскрывая какую-либо из сторон носителя этих понятий - человека [10].
В данном случае мы будем использовать понятие трудового потенциала, как наиболее применимое и конструктивное в отношении поселенческих территориальных систем, которым и выступает регион. На этом уровне многосторонне и наиболее полно реализуется весь спектр жизнедеятельности населения. Исходная идея данного понятия такова, что трудовой потенциал определяет максимум конечного экономического результата, который возможен при оптимальном режиме воспроизводства трудовых ресурсов региона.
Вопросы развития трудового потенциала в целях модернизации экономики в настоящее время решаются на региональном уровне. На государственном уровне реализуются
законодательно закрепленные общие принципы развития трудового потенциала, функционирует общий механизм воздействия на мотивацию, государственная политика в данном направлении главным образом направлена на развитие и формирование системы профессионального образования. Данный факт объясняется и оправдан существующей высокой степенью дифференциации социально-экономического развития регионов,
асимметрией наличия и использования производственных ресурсов, что является естественной закономерностью и неизбежным условием любого современного организованного экономического пространства.
Вместе с тем главным приоритетом региональной политики является обеспечение качественных стандартов жизни, определяемых позитивно-динамичным развитием всего спектра жизнедеятельности общества. В этом контексте принципиальным и объективно значимым является создание благоприятных предпосылок для качественного формирования и устойчивого развития трудового потенциала на макро- и микроуровнях. Устойчивая система формирования и развития трудового потенциала региона, определяя качественный и количественный состав трудовых ресурсов, является определяющим условием и фундаментом конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности
" 3
национальной экономики .
Отметим то обстоятельство, что в Программе развития ООН в России отмечается: «Формирование общества, основанного на знаниях, в такой стране, как Россия, невозможно представить без экономически сильных регионов и проведения эффективной скоординированной региональной политики. Неотъемлемой составляющей такой политики должны служить региональные программы развития человеческого
4
потенциала» .
Целью построения программ подобного рода является улучшение количественных и качественных параметров трудового потенциала регионов, при этом основой принятия программных мероприятий должен являться мониторинг текущего состояния трудового потенциала.
Естественно, что в ходе реализации программных мероприятий должны быть учтены особенности демографической ситуации в регионе, состояние системы образования и в целом проводимой социально-экономической политики. В этом случае жители региона рассматриваются не как ресурс, а как человеческий капитал, к которому применимы общие законы управления капиталом. Использование данной технологии позволяет выявить не только количественное, но и качественное состояние кадрового обеспечения
3 Третьякова Л.А., БессоноваМ.А., ТрофименкоЕ.Н. Сущность категории «трудовой потенциал»: социально-экономический аспект // Региональная экономика: теория и практика. 2014. № 34. С. 2-10.
4 Программа развития ООН. Российская Федерация. URL: http://www.undp.ru/index.php?iso=RU&lid=2
в органической связи с системой социально-экономической политики. Необходимым элементом модернизационных процессов является применение передовых практик анализа трудового потенциала, прежде всего в органах государственной службы, так как именно они являются основными субъектами социального управления [11].
По нашему мнению, только на основании результатов комплексной сравнительной оценки можно оценить уровень состояния трудового потенциала, определить и синхронизировать векторы эффективного тактического и стратегического управления им. При этом наиболее важной задачей выступает проведение такой экспресс-диагностики, которая не требует проведения специального широкого обследования, является нетрудоемкой и малозатратной, но вместе с тем позволяет получить объективные и достоверные результаты и является основой определения наиболее значимых проблем и путей их решения. Только после этого целесообразно проводить дополнительные исследования по выявленным наиболее значимым направлениям.
Проведение указанной диагностики позволяет внести вклад в обеспечение органов регионального управления комплексной, достоверной и оперативной информацией о состоянии трудового потенциала, особенностях его формирования и развития, сравнительных преимуществах и недостатках. При этом помимо описательных целей состояния трудового потенциала в ходе диагностики могут быть решены задачи, направленные на оценку эффективности проводимой социально-экономической политики на уровне региона и государства в целом.
Таким образом, проблема методологического инструментария оценки трудового потенциала носит не только теоретический, но и важный прикладной характер.
Ввиду неоспоримой важности оценка трудового потенциала в последние годы является предметом активных научных исследований разного уровня и рассматривается в работах Н.И. Прока, Е.В. Сенченко [12, 13] и др. Заметим, что наиболее развитыми являются методики оценки трудового (кадрового) потенциала на корпоративном уровне. Несмотря на значительное количество исследований в данном направлении проблема комплексной оценки трудового потенциала отраслевого и регионального уровней не решена, остается дискуссионной и требует дальнейшего исследования.
Мы уже подчеркивали, что мониторинг состояния трудового потенциала является весьма трудоемким процессом и требует проведения специальных исследований, что зачастую приводит к применению упрощенного подхода, при котором используются сведения о численности работающих, их гендерной и возрастной дифференциации, образовательном и квалификационном уровнях. Добавим, что состав компонентов оценки трудового потенциала не имеет комплексного характера, является необоснованным, содержит недостоверные или дублируемые данные, основывается на экспертных субъективных оценках. Помимо этого, существующие подходы не дают возможности провести динамические и межрегиональные сопоставления.
Так, отдельные авторы придерживаются точки зрения, что анализ кадрового потенциала региона в начале XXI в. должен соответствовать следующим параметрам:
• численность занятых в производствах региона, образовательный уровень, возрастной и гендерный состав, уровень квалификации, повышение квалификации за последние пять лет;
• показатель производительности труда;
• численность персонала, занятого исследованиями и научно-техническими разработками;
• объем произведенной продукции (товаров, у с л у г ) к а к о с н о в н о й п о к а з а те л ь результативности инновационной деятельности по модернизации экономики региона.
На основании указанных параметров может быть рассчитан интегральный показатель оценки кадрового потенциала региона, состоящий из двух компонентов: формирования и использования кадрового потенциала региона [14].
Выделим методику проведения экспресс-анализа кадрового потенциала в условиях модернизации экономики, предложенную Р.Р. Лукьяновой. В основе оценки кадрового потенциала лежит расчет разработанного интегрального показателя, который оценивает процессы формирования и использования кадрового потенциала посредством коэффициентов, отражающих количественные и качественные характеристики. При этом показатель формирования кадрового потенциала учитывае т значения коэффициентов, характеризующих третичный уровень образования и уровень государственных расходов на него. Показатель использования кадрового потенциала
основывается на показателях использования кадрового потенциала технико-технологического и организационного обновления и кадрового потенциала инновационной деятельности. Для итоговой оценки использования кадрового потенциала автор закладывает простейшую модель суммирования баллов по всем составляющим компонентам [15].
Наиболее содержательным и системным для оценки трудового потенциала региона, по нашему мнению, является методический подход, разработанный А.Н. Третьяк [16]. В соответствии с данным подходом оценка трудового потенциала проводится по семи блокам, каждый из которых состоит из нескольких показателей:
1) демографический потенциал (доля трудоспособного населения, доля работающих пенсионеров, коэффициент естественного прироста, ожидаемая при рождении продолжительность жизни);
2) социальный потенциал (заболеваемость населения, доля посещений музеев, доля инвалидов, количество зарегистрированных преступлений);
3) производственный потенциал (уровень безработицы, текучесть кадров, доля пострадавших при несчастных случаях на производстве с утратой трудоспособности на один рабочий день и более, степень износа основных фондов);
4) профессионально-квалификационный потенциал (доля занятого населения с высшим профессиональным образованием; выпуск специалистов образовательными учреждениями среднего и высшего профессионального образования, ВРП на одного занятого, доля занятого населения с начальным профессиональным образованием);
5) мотивационный потенциал (доля занятых на малых предприятиях, доля неформально занятого населения, уровень занятости населения, доля работавших неполное рабочее время и находившихся в отпусках по инициативе работодателя);
6) креативный потенциал (инновационная активность организаций, доля персонала, занятого научными исследованиями и разработками, доля созданных передовых производственных технологий, доля инновационных товаров, работ, услуг);
7) миграционный потенциал (доля иностранных граждан, осуществлявших трудовую деятельность в России, доля внутренних эмигрантов, доля внутренних иммигрантов, доля внутренних эмигрантов в возрасте 14 лет и старше, имеющих высшее образование (среди прибывших), доля внутренних иммигрантов в возрасте 14 лет и старше, имеющих высшее образование (среди выбывших).
В соответствии с данной методикой измерение трудового потенциала на региональном уровне должно опираться на сравнительные оценки, полученные в ходе рейтингования данных официальной статистики [16].
Изучение рассмотренных и ряда других современных методик оценки трудового потенциала позволило нам сделать некоторые выводы.
Достаточно спорным остается вопрос выбора показателей или индикаторов оценки трудового потенциала. При этом большинство авторов едины во мнении, что интегральная оценка трудового потенциала региона должна включать как показатели формирования, так и показатели его использования.
Еще более дискуссионным является вопрос применения инструментария диагностического анализа для оценки трудового потенциала.
В ходе исследования нами была предпринята попытка создания авторской методики интегральной оценки трудового потенциала региона.
Обосновывая ее отличительные особенности и преимущества, отметим следующее.
Во-первых, на этапе отбора исходных показателей комплексной оценки трудового потенциала мы руководствовались следующими требованиями к ним: релевантность, информационная доступность и достоверность, четкость содержания, простота расчета, объективность. Отметим, что помимо показателей формирования и использования трудового потенциала нами были выделены и показатели воспроизводства трудового потенциала. Помимо этого, ввиду доминантной роли трудового потенциала как фактора модернизации социально-экономического развития регионов, представлены показатели, характеризующие инновационную составляющую в формировании, воспроизводстве и использовании трудового потенциала. Информационная база исследования основывается исключительно на официальных статистических данных.
Во-вторых, ввиду возможной разнородности и разнонаправленности выбранных показателей, инструментом диагностического анализа выступает процедура кластеризации исходных данных. Выбор этого инструмента обусловлен отличительной особенностью кластерного анализа, которая, по мнению многих авторов, заключается в возможности использования различных типов исходных данных без ограничений. Еще одно достоинство кластерного анализа состоит в возможности проведения объективной и комплексной оценки отдельных образований по выбранным в процессе исследования показателям [17-19].
В-третьих, использование данной методики дает возможность достаточно оперативно проводить динамические и межрегиональные сопоставления.
Апробацию предложенного аналитического инструментария проведем с использованием статистико-математического пакета Statistica 8.0 на основе среднегодовых данных Росстата по Центральному федеральному округу за 2012-2014 гг. При этом, ввиду исключительного положения Москвы, этот регион нами не был включен в исследуемую совокупность, которая в итоге составила 17 субъектов Федерации.
Первоначально для оценки трудового потенциала нами были выбраны следующие показатели:
• среднегодовая численность населения, чел.;
• коэффициент естественного прироста (убыли) населения, %о;
• коэффициент механического прироста (убыли) населения, %о;
• ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет;
• среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел.;
• удельный вес численности населения в трудоспособном возрасте в среднегодовой численности населения, %;
• уровень безработицы, %;
• численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры в расчете на 1 000 жителей региона;
• удельный вес занятых в экономике, имеющих высшее образование, %;
• удельный вес занятых в экономике, имеющих среднее профессиональное образование, %;
• средний возраст занятых в экономике, лет;
• численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, чел.;
• среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб.;
• валовой региональный продукт на одного занятого в экономике, руб./чел.;
• средний индекс производительности труда, %;
• прирост высокопроизводительных мест, %;
• удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %;
• инновационная активность организаций, %;
• доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, %.
На следующем этапе при анализе и интерпретации полученных матриц корреляции выбранных показателей были исключены дублирующие показатели. Далее в ходе проведения анализа главных компонент посредством построения графика факторных координат визуально были определены те из выбранных показателей, которые хорошо воспроизводятся определенным набором выбранных индикаторов. В результате был определен конечный авторский набор из 12 показателей для оценки трудового потенциала:
• X1 - среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел.;
• К2 - коэффициент естественного прироста (убыли) населения , %о;
• - коэффициент механического прироста (убыли) населения, %о;
• ^ - ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет;
• К5 - удельный вес занятых в экономике, имеющих высшее образование, %;
• ^6 - средний возраст занятых в экономике, лет;
• X! - численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, чел.;
• X8 - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб.;
• Х9 - валовой региональный продукт на одного занятого в экономике, руб./чел. ;
• Х10 - прирост высокопроизводительных мест, %;
• Х11 - удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %;
• Х12 - инновационная активность организаций, %.
Перед проведением кластеризации данные были подвергнуты процедуре стандартизации, что позволило признать все признаки равноценными с позиции выяснения сходства рассматриваемых объектов. Для обеспечения объективности результатов кластеризации нами использовались как метод joining (tree clustering) (иерархический агломеративный алгоритм), так и K-means clustering (дивизимный алгоритм).
С учетом специфики исследования и показателей иерархическая кластеризация проводилась с помощью метода Ворда. Для построения группировки объектов использовались различные типы расстояний между объектами. Наиболее содержательными оказались результаты, полученные с использованием евклидовой метрики. Результаты классификации и изучение графика зависимости между количеством кластеров и величиной коэффициента слияния показали, что наиболее оптимальным является разбиение на четыре кластера. Результаты кластеризации методом А"-средних представлены в табл. 1.
Для проверки значимости различия между полученными кластерами и сближения внутри них был проведен дисперсионный анализ результатов кластеризации. Значения ^-статистики свидетельствуют о статистической значимости и адекватности применения определенного набора кластерообразующих индикаторов для оценки трудового потенциала. Различия нормированных значений кластерообразующих усредненных показателей при разбиении на четыре кластера представлены на рис. 1.
Дадим содержательную характеристику полученным кластерам, которые включают типы регионов с определенной градацией формирования, воспроизводства и использования трудового потенциала.
Первый кластер представлен одним субъектом Федерации - Московской областью, показатели трудового потенциала которой существенно выше средних значений по совокупности. В целом это свидетельствует о благоприятных условиях формирования и воспроизводства трудового потенциала, которые положительно сказываются на показателях его использования. Отличительной особенностью этого кластера является то, что при максимальном значении всех показателей уровень инновационной активности в Московской области является сравнительно низким.
Второй кластер является наиболее представительным и включает Белгородскую, Воронежскую, Калужскую, Курскую, Липецкую, Рязанскую и Ярославскую области. Регионы этого кластера обеспечены более качественным уровнем рабочей силы, что характеризуется и возрастной, и образовательной структурой занятых. Вкупе со сравнительно более высокой заработной платой это обеспечивает достаточно высокий уровень производительности труда и инновационной активности.
Третий кластер составляют пять регионов: Владимирская, Смоленская, Тамбовская, Тверская и Тульская области. Эти регионы отличает более сложная демографическая ситуация, которая впоследствии может отразиться на дефиците трудовых ресурсов. Кроме того, в регионах этого кластера самый низкий удельный вес занятых в экономике, имеющих высшее образование, и самый низкий уровень оплаты труда в сравнении со всеми регионами совокупности. Это может быть объяснением сложившихся значений производительности труда и инновационной активности, уровень которых ниже среднего.
Самыми противоречивыми можно считать значения показателей четвертого кластера, в который вошли Брянская, Владимирская, Ивановская и Костромская области. При разнонаправленных значениях формирования, состояния и воспроизводства трудового потенциала показатели эффективности его использования являются самыми низкими по совокупности. И это несмотря на удельный вес занятых с высшим образованием и численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, сравнимыми с показателями второго и третьего кластеров. Худшим является для регионов этого кластера и показатель, характеризующий средний возраст занятых в экономике.
Таким образом, проведение описанных аналитических процедур на основе отобранных показателей позволило не только провести дифференцированную комплексную оценку трудового потенциала, но и выявить отличительные особенности и приоритетные проблемы, требующие решения в регионах, вошедших в установленные кластеры.
При этом в регионах-аутсайдерах целесообразно учитывать опыт решения проблем в части стратегического управления формированием, развитием и воспроизводством трудового потенциала в регионах с высоким уровнем этого потенциала.
В результате проведенного исследования последовательно изложен методический подход проведения комплексной дифференцированной оценки трудового потенциала для регионального уровня, учитывающий недостатки существующих методик.
Так, отбор и обоснование показателей оценки трудового потенциала проводился с учетом сформулированных требований к ним, дополнительно в ходе построения матриц корреляции и графика факторных координат были исключены дублирующие и несущественные для
оценки показатели. В итоге был определен конечный набор из 12 показателей.
На следующем этапе на основании среднегодовых данных отобранных показателей была проведена процедура кластеризации субъектов Центрального федерального округа и группировка их в четыре кластера. Проведение кластерного анализа позволило не только получить сравнительную оценку регионов по уровню трудового потенциала, но и определить существующие особенности и проблемы в контексте формирования, воспроизводства и использования трудового потенциала.
Предложенный подход является лишь диагностической экспресс-оценкой, которая позволяет проводить межрегиональные, а при необходимости -динамические сравнения и служит основой для дальнейших более глубоких исследований проблем трудового потенциала, в том числе в части устранения региональной дифференциации показателей его формирования, воспроизводства и использования.
Предложенный инструментарий может быть использован в качестве информационной базы принимаемых на региональном и федеральном уровне программных мероприятий, направленных на совершенствование и развитие трудового потенциала регионов России.
Таблица 1
Устойчивые объединения регионов Центрального федерального округа, полученные на основе кластеризации по выделенным показателям комплексной оценки трудового потенциала
Table 1
Sustainable clusters of regions of the Central Federal District as a result of clustering by selected indicators of comprehensive assessment of labor potential
Кластер Уровень трудового потенциала Количество регионов в кластере Субъекты Федерации в составе кластера
1-й Самый высокий 1 Московская область
2-й Высокий 7 Белгородская область, Воронежская область, Калужская область, Курская область, Липецкая область, Рязанская область, Ярославская область
3-й Средний 5 Владимирская область, Смоленская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область
4-й Низкий 4 Брянская область, Владимирская область, Ивановская область, Костромская область
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 1
Распределение нормированных значений кластерообразующих усредненных показателей при разбиении на четыре кластера (компьютерное отображение)
Figure 1
Distribution of normalized values of cluster-forming average indicators when split into four clusters (computer display image)
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Список литературы
1. Becker G.S. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. New York, NY, Columbia University Press, 1975.
2. Schultz T.W. Investing in People: The Economics of Population Quality. Berkeley, University of California Press, 1981.
3. Garavan T.N., Morley M., Gunnigle P., Collins E. Human capital accumulation: The role of human resource development. Journal of European Industrial Training, 2001, vol. 25, iss. 2-4, pp. 48-68.
4. Ettore B., McNerney D.J., Smith B. HR's Shift to a 'Center of Influence'. HR Focus, 1996, iss. 73(6), pp.12-16.
5. Ульрих ^Эффективное управление персоналом: новая роль HR-менеджера в организации. М.: Вильямс, 2007. 304 с.
6. Фурсик С.Н. Качество человеческого потенциала как фактор инновационного развития экономики региона // Проблемы развития территории. 2014. № 1. С. 67-81.
7. Римашевская Н.М. Качественный потенциал населения России: взгляд в XXI век // Проблемы прогнозирования. 2001. № 3. С. 34-48.
8. Бураева Е.В., Власова Т.А., Гришаева О.Ю., Григорьева Н.В. Кадровый потенциал аграрного сектора регионального АПК: анализ состояния и перспективы развития (на примере Орловской области) / под ред. Т.И. Гуляевой. Орел: ОрелГАУ, 2014. 160 с.
9. Гизатаулин Х.Н. Системный анализ эффективности трудового потенциала региона // Экономика региона. 2005. № 1. С. 114-136.
10. Губарь А.И. Трудовой потенциал региона: концептуальные основы исследования // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2010. № 4. С. 37-41.
11. Прока Н.И. Мониторинг человеческого капитала аграрного сектора экономики // Образование, наука, производство. 2012. № 1. С. 2-7.
12. Сенченко Е.В. Кадровый потенциал отрасли: основные общетеоретические аспекты // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2015. № 22. С. 71-78.
13. Баханова Е.В. Кадровый потенциал региона РФ как социальный ресурс модернизации экономики // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 12. Социология. 2012. № 4. С. 195-200.
14. Грешных А.А., Колесов В.И., Седлецкая Т.В. Развитие кадрового потенциала региона и система профессионального образования в современной России // Вестник Санкт-Петербургского университета государственной противопожарной службы МЧС России. 2012. № 4. С. 117-122.
15. Лукьянова Р.Р. Оценка кадрового потенциала инновационной деятельности в регионе // Экономика региона. 2010. № 1. С. 61-65.
16. Третьяк А.Н. Особенности динамического развития производственной составляющей трудового потенциала субъектов УРФО // Материалы VI Международной научно-практической конференции «Достойный труд - основа стабильного общества» (30-31 октября 2014 г.). Екатеринбург: УрГЭУ, С.53-57.
17. Власова Т.А. Эффективность производства сахарной свеклы в свеклосеющих районах Белгородской области // Сахарная свекла. 2009. № 7. С. 16-19.
18. Everitt B.S., Landau S., Leese M., Stahl D. Cluster analysis. Fifth Edition. UK, John Wiley & Sons, 2011, 346 p.
19. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Ed. by Maimon O., Rokach L. New York, Springer, 2010, 1285 p.
Информация о конфликте интересов
Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
ISSN 2311-8725 (Online) Analysis of Human Capital
ISSN 2073-039X (Print)
THEORETICAL AND METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS OF COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF LABOR POTENTIAL AT THE REGIONAL LEVEL
Tat'yana A. VLASOVA
Belgorod National Research University, Belgorod, Russian Federation vlasova-84@inbox.ru
Article history:
Received 13 October 2016 Received in revised form 21 October 2016 Accepted 1 November 2016 Available online 27 January 2017
JEL classification: C38, J21, J24, J44
Keywords: labor potential, analysis, evaluation methodology, clustering, regional differentiation
Abstract
Importance Further competitive development of the Russian Federation on the basis of innovation closely correlates with the development of labor potential. The efficient tactical and strategic management of the latter should rest on the results of comprehensive assessment of its formation, reproduction and use.
Objectives The main purpose of the paper is to justify the need for complex assessment of labor potential and develop a methodological approach to implement it.
Methods The study employs a monographic method, systems approach, statistical and economic methods of analysis, including the cluster and variance analysis, and the principal components method.
Results I performed a critical analysis of existing methods to assess labor potential at the regional level. It enabled to develop a unique procedure for rapid diagnostics, which allows obtaining unbiased results and serves as a basis for identifying the most important problems and their solutions for regions. The proposed procedure implies regions' clustering by the level of their labor potential based on my original system of indicators.
Conclusions The study defines the typology of regions of the Central Federal District. It helps compare the labor potential of regions, taking into account the innovation component, and highlight the specifics of the regions' clusters. The tools may be used as analytical and information basis for actions aimed at formation and development of labor potential at regional and federal levels.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2Q16
References
1. Becker G.S. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. New York, NY, Columbia University Press, 1975.
2. Schultz T.W. Investing in People: The Economics of Population Quality. Berkeley, University of California Press, 1981.
3. Garavan T.N., Morley M., Gunnigle P., Collins E. Human Capital Accumulation: The Role of Human Resource Development. Journal of European Industrial Training, 2001, vol. 25, iss. 2-4, pp. 48-68.
4. Ettore B., McNerney D.J., Smith B. HR's Shift to a 'Center of Influence'. HR Focus, 1996, 73(6), pp. 12-16.
5. Ulrich D. Effektivnoe upravlenie personalom: novaya rol' HR-menedzhera v organizatsii [A New Mandate for Human Resources]. Moscow, Vil'yams Publ., 2007, 304 p.
6. Fursik S.N. [The quality of human potential as a factor of innovative development of regional economy].
Problemy razvitiya territorii = Problems of Territory's Development, 2014, no. 1, pp. 67-81. (In Russ.)
7. Rimashevskaya N.M. [Qualitative potential of the Russian population: Looking into the 21st century]. Problemyprognozirovaniya = Problems of Forecasting, 2001, no. 3, pp. 34-48. (In Russ.)
8. Buraeva E.V., Vlasova T.A., Grishaeva O.Yu., Grigor'eva N.V. Kadrovyi potentsial agrarnogo sektora regional'nogo APK: analiz sostoyaniya i perspektivy razvitiya (na primere Orlovskoi oblasti) [Human capacity of the agrarian sector of regional agro-industrial complex: Present status and development outlook (the Orel oblast case)]. Orel, Orel State Agrarian University Publ., 2014, 160 p.
9. Gizataulin Kh.N. [Systems analysis of labor potential efficiency of the region]. Ekonomika regiona = Economy of Region, 2005, no. 1, pp. 114-136. (In Russ.)
10. Gubar' A.I. [Labor potential of the region: Conceptual framework for research]. VestnikAltaiskoi akademii ekonomiki i prava = Bulletin of Altai Academy of Economics and Law, 2010, no. 4, pp. 37-41. (In Russ.)
11. Proka N.I. [Monitoring the human capital of the agricultural sector]. Obrazovanie, nauka, proizvodstvo = Education, Science, Production, 2012, no. 1, pp. 2-7. (In Russ.)
12. Senchenko E.V. [Human resources of an economic sector: Basic theoretical aspects]. Ekonomika i upravlenie: analiz tendentsii i perspektiv razvitiya = Economy and Management: Analysis of Trends and Development Prospects, 2015, no. 22, pp. 71-78. (In Russ.)
13. Bakhanova E.V. [Human capacity of a Russian region as a social resource for economy modernization].
Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Seriya 12. Sotsiologiya = Vestnik of Saint Petersburg University. Series 12. Sociology, 2012, no. 4, pp. 195-200. (In Russ.)
14. Greshnykh A.A., Kolesov V.I., Sedletskaya T.V. [Development of personnel capacity of the region and system of professional education in modern Russia]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta GPSMChS Rossii, 2012, no. 4. (In Russ.) Available at: http://vestnik.igps.ru/wp-content/uploads/V44/21.pdf.
15. Luk'yanova R.R. [Assessing the human capacity for innovation activities in the region]. Ekonomika regiona = Economy of Region, 2010, no. 1, pp. 61-65. (In Russ.)
16. Tret'yak A.N. [Specifics of vigorous development of labor potential's manufacturing component of constituent entities of the Urals Federal District]. Materialy VI Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii "Dostoinyi trud - osnova stabil'nogo obshchestva" (30-31 oktyabrya 2014 g) [Proc. 6th Int. Sci. Conf. Decent Work as a Basis of Stable Society (30-31 October, 2014)]. Yekaterinburg, UrSEU Publ., 2014, pp. 53-57.
17. Vlasova T.A. [Efficiency of sugar beet production in beet producing areas of the Belgorod oblast].
Sakharnaya svekla = Sugar Beet, 2009, no. 7, pp. 16-19. (In Russ.)
18. Everitt B.S., Landau S., Leese M., Stahl D. Cluster Analysis. Fifth Edition. UK, John Wiley & Sons, 2011, 346 p.
19. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. New York, Springer, 2010, 1285 p. Conflict-of-interest notification
I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
