CC BY
16
УДК 316.334.52
И. З. Гарафиев
ЗНАЧЕНИЕ ИННОВАЦИОННОГО ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА ДЛЯ НЕФТЕХИМИЧЕСКОЙ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ (НА ПРИМЕРЕ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ НЕФТЕГАЗОХИМИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН НА 2010 - 2014 ГОДЫ)
Ключевые слова: инновационный человеческий капитал, нефтегазохимический комплекс Республики Татарстан.
Рассмотрен процесс использования инновационного человеческого капитала в нефтехимической промышленности. На основе контент-анализа текста «Программы развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы выявлена специфика определения значимости органами государственной власти РТ инновационного капитала для развития экономики региона.
Keywords:иinnovative human capital, petrochemical complex of the Republic of Tatarstan.
The process of the use of innovative human capital in the petrochemical industry. Based on the content analysis of the text "Development Programme petrochemical complex of Tatarstan for 2010 - 2014 years revealed the specifics of determining the significance state authorities RT innovative capital for the economic development of the region.
Современное состояние региональной экономики предполагает четкое определение приоритетов ее развития, для республики Татарстан в качестве такого приоритета выступает поступательное развитие нефтехимической промышленности. Органы государственной власти Республики Татарстан, как на уровне исполнительной власти - правительства республики Татарстан, так и на уровне законодательной власти - Госсовета республики Татарстан, уделяют повышенное внимание данному процессу. В 2010 году была принята Программа развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы, в который отражено видение государственной власти региона, основных принципов развития данной отрасли [1]. Большое внимание в данной программе уделяется уровню подготовки и стимулирования персонала промышленных предприятий РТ. В качестве интегрирующего понятия, объясняющего процесс преобразования работниками знания в экономический, производственный ресурс, предлагается категория «инновационный человеческий капитал».
Инновационный человеческий капитал -профессиональные знания и навыки, способствующие получению дохода от работы только в данной отрасли и необходимые для появления на рынке нового продукта (товара или услуги) отрасли, для использования в деятельности предприятия отрасли новых производственных процессов, нового метода маркетинга, нового организационного метода. [2]. Авторская трактовка обусловлена, качественной характеристикой знания, направленного на производство товаров и услуг с целью получения прибыли. Наиболее «знаниеемкой», является способ производства, основанный на внедрении инноваций. Мы не понимаем инновационный человеческий капитал узко, как специальный человеческий капитал фирмы, так как инновационные знания, применимые только в одной отдельно взятой фирме, в большинстве случаев оказываются не инновационными для других фирм. В то же время мы не понимаем его слишком широко как общий человеческий капитал, так как
внедрение инноваций всегда имеет определенную отраслевую специфику [3].
Методология исследования. Взяв за основу методологию, предложенную А.Н. Олейником [4], мы сделали акцент на анализе связей внутри кодировочного словаря. Анализ осуществлялся с использованием программы QDA Miner v. 4.0, разработанной компанией Provalis Research (г. Монреаль).
Характеристики выборки исследуемых текстов. В качестве объекта анализа выступает текст Программы развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы.
Инструменты контент-анализа. Ключевым моментом контент-анализа является кодирование: соотнесение частей текста с категориями, с помощью которых осуществляется анализ. Список категорий образует своеобразный «словарь» для чтения и интерпретации текстов статей. Мы выделили словарь, основанный на замещении, который строится на основе того, что каждое из слов, относящихся к той или иной категории словаря, является взаимозаменяемым. Такой словарь представляет собой «эвристическим образом образованный список слов, каждое из которых можно заменить другим благодаря их отнесению к одному и тому же коду» [5, р.2].
Эвристический характер данного словаря заключается в том, что список кодов (категорий) и слов отражает не только специфику самого текста, но и интересы «читателя», в том числе и ютеоретические конструкции, которые у него возникли еще до чтения текста.
Словарь, используемый в контент-анализе текстов статей. Словарь А - список кодов -производен от основных исследовательских задач, обусловлен интересами исследователя и имеет инструментальный характер.
Словарь А включает 3 кода, организованных в одно «ядро»: «Инновационный человеческий капитал», (табл. 1).
Таблица 1 - Коды для качественного контент-анализа. Словарь (А)
Ядро, Код Слова, фразы
Инновационный «инновац* AND работн*»
человеческий «поощр* AND инновац*»
капитал «внедрен* AND инновац*»
Стимулирование «изобретен* AND инновац*»
инновации «нов* AND иде*
Incentives for стимулирова* AND работник*
innovation рационализатор*
Исследователь
разработчик
инициатор
«занятых исследованиями и
разработками»
создан* новых _рабочих мест в
инновационной
инноватор
Инновационный «оплата»
человеческий «деньги»
капитал «Зарплата»
Оплата труда «заработн* плат*»
Wages занятость
«занятых»
рабочее место
повышение качества жизни
уровень жизни
уровень благосостояния
налогооблагаемой базы в интересах
_населения
производственные силы
человеческий капитал
Инновационный знание AND прибыль
человеческий интеллектуальн* AND собственност*
капитал экономика знаний
Знания общество знаний
Knowledge база _знаний
управление _знаниями
новые _знания
генерация знаний
Примечание: * означает любую букву или набор букв; AND присутствие двух ключевых слов в одной и той же фразе; _ два ключевых слова следуют строго одно за другим.
Статистические показатели Словаря А применительно к анализу текста программы развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы представлены на рисунке 1.
Рис. 1 - Статистика кодов и слов для качественного контент-анализа текста программы развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы
Как мы видим исходя из данных представленных на рисунке 1, что количество слов в кодах стимулирование инноваций и оплата труда, примерно одинаковое, но количество самих выделенных кодов намного больше у кода оплата труда. Более наглядно данная диспропорция показана на рисунке 2.
incentives for innovation
knowledge
Рис. 2 - Соотношение кодов качественного контент-анализа текста программы развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы
Мы можем наблюдать на рисунке 2, что коды находятся довольно далеко друг от друга, их количественное распределение внутри текста программы развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы, также не равномерное, так код оплата труда явно превалирует. Более детальный анализ частоты встречаемости слов в кодах качественного контент-анализа текста представлен на рисунке 3.
Рис. 3 - Частота встречаемости слов в кодах контент-анализа текста программы развития нефтегазохимического комплекса республики Татарстан на 2010 - 2014 годы
На рисунке 3 отображены наиболее часто встречаемые слова внутри кодов, аббревиатура НГХК, является ключевой в анализируем тексте и ее приоритет не вызывает удивления. Следующие пять наиболее часто встречаемых слов («работников», «занятых», «заработной», «платы», «труда») относятся к коду «оплата труда», что подтверждает более высокий его удельный вес.
Для оценки внешней валидности кодов проиллюстрируем примерами каждый код.
«Важным направлением инновационного развития республиканской нефтедобычи является
внедрение эффективных технологий добычи и облагораживания природных битумов. Это требует продолжения проведения комплекса научно-исследовательских и опытно-промышленных работ, направленных на поиск оптимальных решений по разведке, добыче и переработке в Республике Татарстан природных битумов. Другим перспективным инновационным направлением считается внедрение в деятельность предприятий новых наукоемких разработок в области сбора и переработки попутных нефтяных газов. Это не только позволит расширить сырьевую базу нефтехимических предприятий, но и существенно снизить нагрузку на окружающую природную среду.)». (код стимулирование инноваций).
«предоставление государственных субсидий на расходы по защите интеллектуальной собственности на изобретения и разработки в области энергоресурсоэффективности;» (код знание).
«Обеспечение опережающего роста производительности труда над ростом фонда заработной платы для снижения нагрузки на себестоимость и сохранения конкурентоспособности выпускаемой продукции (мероприятия представлены выше - задача III):
повышение мотивированности работников на рост эффективности труда с помощью систем оплаты труда, обеспечение условия: высокая
производительность - высокая заработная плата;
обеспечение минимального размера оплаты труда на уровне 25 - 30% от средних зарплат на предприятиях в целях сохранения этого индикатора в качестве эффективного инструмента экономической политики предприятий;
установление и закрепление на предприятиях НГХК в действующих положениях оплаты труда четкой зависимости между заработной платой и факторами, определяющими ее результаты (образованием, квалификацией, стажем работы, а также сложностью, качеством выполненной работы и т.д.);» (код оплата труда).
Совместно встречающиеся коды. Вначале мы выясним, насколько часто коды пересекаются, т.е. в тексте программы они могут быть разделены не более чем одним кодом.
Таблица 2 - Пересечение кодов качественного контент - анализа коэффициент Жаккарда
incentives for innovation knowledge wages
incentives for innovation 1 0,148 0,048
knowledge 0,148 1 0,006
wages 0,048 0,006 1
Знакомство с группировкой кодов для качественного контент-анализа, осуществленной по критерию частоты их совместного появления в статьях - коэффициенту Жаккарда (Jaccard's coefficient), который вычисляется как отношение числа элементов пересечения двух множеств к числу элементов объединения этих множеств. Коэффициент равен нулю, когда множества не имеют общих элементов, и единице, когда множества равны, в остальных случаях значение где-то посередине. В нашем случае, ввиду того что количество формализованных текстов было менее 6, а точнее один, коэффициент Жаккарда мог быть вычислен по тесноте связей кодов не в текстах, а в параграфах текстов. Такой подход, безусловно, предполагает выявление более тесной связи между кодами, так как количество параграфов во много раз превышает количество текстов.
Полученные результаты показывают низкий уровень схожести между кодами, в то же время, учитывая, что коды - результат качественного анализа, и выявлялась степень тесноты в параграфах, а не текстах можно предположить, что значение коэффициентов связи на уровне 0,148,
0.048.и 0,006 не позволяет говорить о наличии устойчивой связи между кодами. Выявленная тенденция предполагает следующую кластеризацию кодов по тесноте связей между ними в параграфах на основе коэффициента Жаккарда.
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного контент-анализа было наличие ядра инновационный человеческий капитал. При анализе степени близости кодов на основе коэффициента Жаккарда было выявлено, что близость кодов находится на очень низком уровне, не возможно провести кластеризацию кодов.
Полученные результаты позволяют говорить о том, что для органов государственной власти РТ в развитии нефтехимической промышленности значение инновационного человеческого капитала находится на низком уровне. Отсутствие близости кодов, их соотношение по удельному весу, показывают приоритет материального
стимулирования работников через оплату труда. Инновационная деятельность скорее
рассматривается на уровне конкретного предприятия нефтегазохимического комплекса или экономики региона, чем на уровне конкретного индивида.
Литература
1. Гарафиева Г..И. Показатели наукоемкости нефтегазохимических предприятий Приволжского федерального округа / Г.И. Гарафиева // Вестник Казанского технологического университета. - 2012. -Т.15. № 4. - С.141-144.
2. Гарафиев, И.З. Инновационный человеческий капитал региона как фактор оценки уровня развития его химической промышленности / И.З. Гарафиев Вестник Казанского технологического университета. - 2011. - № 24. - С.111-116.
3. Гарафиев, И.З. Инновационный человеческий капитал и нанотехнологии (контент-анализ программ инновационного развития регионов РФ) ) / И.З. Гарафиев // Вестник Казанского технологического университета. -2012. - №14. С. 239-243.
4. Олейник, А.Н. Триангуляция в контент-анализе. вопросы методологии и эмпирическая проверка / А.Н. Олейник // Социологические исследования. - 2009. - №2. - С.65-99.
5. Hogenraad R. Force and influence in contentanalysis: the production of new social knowledge / R. Hogenraad, D. Mckenzie, N. Peladeau // Quality & Quantity. - 2003. - N 37. - P. 2-14.
© И. З. Гарафиев - к.и.н., доц. каф. государственного муниципального управления и социологии КНИТУ, : giz05@mail.ru.
© 1 Garafiev - PhD in Historical Science, associate professor of public administration and sociology Kazan National Research Technological, University, giz05@mail.ru.
