Человеческий капитал региона: проблемы развития и пути их решения

Размещено на http://allbest.ru

Воронежский государственный университета

Человеческий капитал региона: проблемы развития и пути их решения

Петрыкина И.Н., к.э.н., доцент кафедры

региональной экономики и территориального управления

Острота социальных проблем, к которым относятся и проблемы в сфере развития человеческого капитала, зачастую требует согласованных действий органов власти сразу нескольких регионов. В связи с этим целесообразной представляется разработка научно-практических мер не только для каждого региона, но также для групп регионов, имеющих схожие социально-экономические характеристики. Причем, разработка подобного рода мер требует соответствующего информационного обеспечения и теоретического обоснования.

В рамках данного исследования в качестве метода, позволяющего выявить устойчивые группы регионов со схожими проблемами и определить приоритетные направления развития человеческого капитала, нами использован кластерный анализ, реализованный в системе Statistica. Кластеризация проведена на примере регионов Центрального федерального округа (ЦФО) по статистическим данным за 2009, 2011, 2013 годы, что позволило установить устойчиво воспроизводимые сильные и слабые стороны каждого виртуального кластера по характеристикам человеческого капитала.

При выборе показателей, включенных в кластерный анализ, мы руководствовались, прежде всего, содержанием концепции Программы развития ООН (ПРООН). По концепции ПРООН, основополагающими предпосылками для реализации потенциала человека признаются три главные возможности: долголетие и здоровье; образовательный и профессиональный рост; достойный уровень благосостояния См.: Доклад о развитии человека за 1990 год / ПРООН. - Нью-Йорк: Оксфорд Юниверсити Пресс, 1990. - С. 159-160. .

На наш взгляд, возможности и способности людей, получившие развитие под влиянием инвестиций и в процессе жизнедеятельности, превращаются из потенциала в человеческий капитал, т.е. начинают приносить определенный доход.

При этом в отличие от традиционной методики оценки на уровне региона, которая предполагает использование четырех показателей (ожидаемая продолжительность жизни, уровень грамотности, доля учащихся среди детей и молодежи в возрасте от 6 до 23 лет, ВРП) См.: Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2011 г. / Под ред. А.А. Аузана, С.Н. Бобылева. - М.: ПРООН в РФ, 2011. - С. 144., предлагаемый нами состав показателей расширен и включает следующие переменные:

X₁ - ожидаемая продолжительность жизни, лет;

X₂ - обеспеченность врачами на 10000 населения, чел.;

X₃ - уровень занятости, %;

X₄ - показатель, обратный показателю доли безработных с высшим образованием, %;

X₅ - число учащихся профессиональных учебных заведений всех видов на 10000 населения, чел.;

X₆ - отношение среднедушевых денежных доходов к прожиточному минимуму, в разах;

X₇ - обеспеченность жильем, кв. м. на чел.

Таким образом, переменные X₁ и X₂ характеризуют возможность прожить долгую и здоровую жизнь, переменные X₃, X₄, X₅ - образовательный и профессиональный рост, переменные X₆, X₇ - достойный уровень благосостояния.

Для реализации процедуры кластерного анализа все вышеперечисленные переменные были стандартизованы методом линейного масштабирования, который используется при расчете индекса развития человеческого потенциала (ИРЧП) по методике ПРООН. Данный метод стандартизации представляется нам наиболее целесообразным, так как основан на определении референтных точек (максимальных и минимальных значений показателей) и тем самым показывает реальное расположение показателя каждого конкретного региона между ними.

Для обратных показателей (таких, как доля безработных с высшим образованием) использовалась процедура вычитания из единицы значения нормированного показателя, рассчитанного по методу линейного масштабирования, позволяющая правильно ориентировать индекс без изменений его положения между референтными точками.

Выбор референтных точек осуществлялся следующим образом. Долевые показатели (уровень занятости; показатель, обратный доле безработных с высшим образованием) по своей сути имеют четкие границы: 100 и 0 %.

Для показателей, не имеющих четких границ, были использованы экспертные оценки. В качестве максимальных и минимальных значений ожидаемой продолжительности жизни приняты экспертные оценки специалистов ПРООН - соответственно 85 и 25 лет.См.: Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2011 г. / Под ред. А.А. Аузана, С.Н. Бобылева. - М.: ПРООН в РФ, 2011. - С. 144. Для остальных показателей в качестве референтных точек использовались оценки, полученные Н.В. Зубаревич, являющейся экспертом ПРООН, руководителем региональных программ Независимого института социальной политики См.: Зубаревич Н.В. Социальное развитие регионов России: проблемы и тенденции переходного периода. 2-е изд., стереотип. - М.: URSS, 2005. - С. 96-97..

На основании вышеизложенного референтные точки для показателей развития человеческого капитала можно представить следующим образом:

X₁ - ожидаемая продолжительность жизни: 25 и 85 лет,

X₂ - обеспеченность врачами на 10000 населения: 0 и 100 чел.,

X₃ - уровень занятости: 0 и 100%,

X₄ - доля безработных с высшим образованием: 0 и 100%,

X₅ - число учащихся профессиональных учебных заведений всех видов на 10000 населения: 0 и 1600 чел.,

X₆ - отношение среднедушевых денежных доходов к прожиточному минимуму: 0 и 8 раз,

X₇ - обеспеченность жильем: 0 и 30 кв. м. на чел.

Процедура кластерного анализа была реализована методом k-средних с использованием данных Федеральной службы государственной статистики См.: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. - М., 2010. - 996 с.; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012: Стат. сб. / Росстат. - М., 2012. - 990 с.; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014: Стат. сб. / Росстат. - М., 2014. - 900 с. . Результаты кластеризации регионов ЦФО по состоянию на 2009, 2011, 2013 годы представлены в таблицах 1-4 и на рис. 1-3.

Кластерный анализ позволил выделить четыре группы регионов, обладающих схожими характеристиками человеческого капитала. Целесообразность выделения такого количества групп подтверждается статистическими критериями значимости. Так, дисперсионный анализ показал, что во всех случаях межгрупповая дисперсия, рассчитанная для каждой переменной, превышает внутригрупповую, а дисперсионное отношение Фишера выше минимально допустимого значения.

Таблица 1

Средние значения нормированных показателей по кластерам регионов Центрального федерального округа за 2009 год

Рисунок 1. Состояние кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2009 год.

Таблица 2

Средние значения нормированных показателей по кластерам регионов Центрального федерального округа за 2011 год

Рисунок 2. Состояние кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2011 год.

Таблица 3

Средние значения нормированных показателей по кластерам регионов Центрального федерального округа за 2013 год

Рисунок 3. Состояние кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2013 год.

Таблица 4

Состав кластеров регионов Центрального федерального округа за 2009, 2011, 2013 годы

На основании приведенных данных охарактеризуем каждый виртуальный кластер, позиционируя его сильные и слабые стороны по основным показателям развития человеческого капитала.

Заметим, что при определении сильных и слабых сторон кластера мы руководствовались значениями нормированных показателей, рассчитанных в среднем по ЦФО. Превышение значений тех или иных показателей кластера над средними значениями по ЦФО свидетельствует об относительно сильных позициях группы регионов по данным показателям, отставание от средних значений по ЦФО - об относительно слабых позициях. Причем, данные соотношения должны устойчиво воспроизводиться на протяжении нескольких лет. кластерный человеческий профессиональный

В первый кластер, который можно обозначить как «регионы-лидеры», входит только Москва (см. табл. 4). Она имеет бесспорное лидерство по уровню развития человеческого капитала на протяжении всего рассматриваемого периода времени. При этом наиболее сильные позиции наблюдаются в сфере профессионального образования: средние значения нормированного показателя численности учащихся профессиональных учебных заведений всех видов на 10000 чел. населения почти в 2 раза превосходят соответствующие значения в других кластерах и средние значения по ЦФО.

Из семи частных показателей Москва уступает только по показателю, обратному доле безработных с высшим образованием, и обеспеченности жильем. Тем не менее, данное отставание не повлияло на общий высокий уровень развития человеческого капитала в этом регионе.

Низкие значения нормированного показателя, обратного доле безработных с высшим образованием, свидетельствуют о высоком удельном весе безработных с высшим образованием в данном субъекте РФ. Отметим, что в Москве зафиксирован самый высокий в ЦФО уровень занятости (в 2013 году он составил 71,8 %), что частично компенсирует высокий удельный вес безработных с высшим образованием.

Следовательно, в данном субъекте РФ проблема безработицы имеет относительно малые масштабы по сравнению с другими регионами ЦФО.

Одной из серьезных проблем данного региона является чрезвычайно низкая обеспеченность жильем населения, которая в 2013 г. составляла 19,2 кв. м. на чел.

Это самое низкое значение в ЦФО (для сравнения: в Тверской области, которая в 2013 г. занимала 1 место в ЦФО по обеспеченности жильем, данный показатель составлял 29 кв. м. на чел.). Данное обстоятельство объясняется особым статусом Москвы как столицы и крупнейшего мегаполиса РФ, что привлекает сюда большое количество людей из других регионов. Вследствие этого Москва оказывается одним из самых густонаселенных регионов РФ.

Второй кластер образуют «регионы, предоставляющие широкие возможности образовательного роста». Это субъекты РФ с уровнем развития человеческого капитала выше среднего, здесь наиболее развита сфера профессионального образования, о чем свидетельствуют высокие средние значения нормированного показателя численности учащихся профессиональных учебных заведений всех видов на 10000 чел. населения.

Устойчивые позиции в пределах данного кластера занимали такие регионы, как Воронежская, Курская, Рязанская, Смоленская, Ярославская области. Указанные регионы в течение всего рассматриваемого периода времени входят в десятку лучших в ЦФО по численности учащихся профессиональных учебных заведений всех видов на 10000 чел. населения.

Особо следует отметить высокие позиции Воронежской области, для которой достижения в сфере образования являются одним из главных конкурентных преимуществ. По уровню развития сферы профессионального образования она уступает в ЦФО только Москве и Московской области.

Необходимо подчеркнуть, что в регионах, входящих во второй кластер, показатель, обратный доле безработных с высшим образованием, принимает значения выше, чем в среднем по ЦФО. Иными словами, сильной стороной данного кластера является низкая доля безработных с высшим образованием.

При исследовании параметров материального благополучия установлено, что уровень обеспеченности жильем в пределах данного кластера выше, чем в среднем по ЦФО. Регионы этого кластера входят в десятку лучших в рейтинге ЦФО по уровню обеспеченности жильем.

Если проанализировать параметры долголетия и здоровья, то значения нормированных показателей кластера при сравнении со средними значениями по ЦФО свидетельствуют о том, что здесь наблюдается достаточно высокая обеспеченность врачами. Входящие в его состав регионы в течение 2009-2013 гг. занимали со 2 по 8 места в ЦФО по количеству врачей на 10000 чел. населения.

Наряду с указанными достижениями регионов этого кластера, можно выделить ряд проблем. Отметим, что кластер отличается относительно низким уровнем материального благополучия населения, о чем свидетельствуют значения такой переменной, как соотношение среднедушевых денежных доходов и прожиточного минимума. Причем, в 2013 году самые низкие значения этого показателя зафиксированы в Смоленской области (2,967 раза, последнее место в ЦФО).

Проблемы с обеспечением достойного уровня благосостояния обостряются вследствие относительно низкого уровня занятости. Так, в анализируемом периоде уровень занятости в данных регионах был ниже 66 %, в то время как в среднем по ЦФО -67,5 %.

Можно также констатировать, что субъекты РФ этого кластера, обладая мощными возможностями в сфере профессионального образования, имеют недостаточное количество рабочих мест с достойной оплатой труда, т.е. возможности образовательного роста не находят своего продолжения в профессиональной сфере.

Кроме того, в указанных регионах, несмотря на наличие высокой обеспеченности врачами, наблюдается сравнительно низкая ожидаемая продолжительность жизни. Полагаем, что отрицательная зависимость между обеспеченностью врачами и ожидаемой продолжительностью жизни может свидетельствовать о недостаточном уровне оказания медицинской помощи и несоответствующем качестве медицинских услуг. Полагаем, что разрешение выявленного противоречия составляет одну из основных проблем развития человеческого капитала в регионах, входящих в этот кластер.

Третий кластер, с нашей точки зрения, можно обозначить как «регионы, обеспечивающие реализацию возможностей профессионального роста и достойный уровень материального благосостояния». Он характеризуется средним уровнем развития человеческого капитала.

В составе данного кластера выделяются такие регионы, как Белгородская, Калужская, Липецкая, Московская и Тамбовская области. Их отличает достаточно высокий уровень занятости, высокие значения соотношения среднедушевых денежных доходов и прожиточного минимума, а также высокая обеспеченность населения жильем, что свидетельствует об относительно сильных позициях кластера по уровню реализации человеческих возможностей в сфере материального благополучия.

Что касается слабых сторон, то проведенный анализ позволил установить относительно низкую (в сравнении со средними значениями по ЦФО) ожидаемую продолжительность жизни и обеспеченность врачами, что свидетельствует о низком уровне реализации возможностей прожить долгую и здоровую жизнь.

Кроме того, относительно низкая обеспеченность врачами ограничивает возможности получения населением качественных медицинских услуг. Зафиксирована и низкая численность учащихся профессиональных учебных заведений всех видов на 10000 чел. населения, что свидетельствует о недостаточной степени реализации возможностей образовательного роста. Выявлены также относительно низкие значения нормированного показателя, обратного доле безработных с высшим образованием.

Четвертый кластер образуют «регионы-аутсайдеры», отстающие практически по всем показателям развития человеческого капитала. На протяжении всего рассматриваемого периода времени в его состав входили Брянская, Владимирская, Костромская, Орловская, Тульская области.

Кроме того, необходимо отметить, что в 2013 году в состав данного кластера вошли Ивановская и Тверская области. Данные регионы переместились из второго кластера в четвертый в связи со следующими негативными изменениями, произошедшими на их территории за период с 2009 по 2013 год:

1) сократилась численность учащихся профессиональных учебных заведений всех видов в расчете на 10000 чел. населения (в Ивановской области - с 700 до 545 студентов на 10000 населения, в Тверской области - с 569 до 461 студента на 10000 населения);

2) увеличился удельный вес безработных с высшим образованием (в Ивановской области - с 10,2 до 14,6 %, в Тверской области - с 6,4 до 18,6 %);

3) уменьшилась обеспеченность врачами (в Ивановской области - с 51 до 47 врачей на 10000 населения; в Тверской области - с 52 до 48 врачей на 10000 населения).

Установлено, что сильной стороной данного кластера являются высокие значения нормированного показателя, обратного доле безработных с высшим образованием. Иными словами, в этих регионах наблюдается низкая доля безработных с высшим образованием. Кроме того, в 2013 году в регионах данного кластера уровень обеспеченности жильем достиг значений, сопоставимых со средним уровнем обеспеченности жильем по ЦФО.

Что касается слабых сторон данного кластера, то наибольшее отставание от других регионов ЦФО наблюдается по величине ожидаемой продолжительности жизни и обеспеченности врачами, соотношению среднедушевых денежных доходов и прожиточного минимума.

Обобщив результаты кластерного анализа, систематизируем информацию о сильных и слабых сторонах каждого виртуального кластера (см. табл. 5).

Таблица 5

Сильные и слабые стороны кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала

Учитывая сильные и слабые стороны регионов ЦФО, входящих в виртуальные кластеры, полагаем возможным предложить постановку следующих задач, учитывающих специфику состояния человеческого капитала в каждой из групп регионов.

Для субъектов РФ, входящих в первый кластер, в составе наиболее значимых задач выделены:

- создание условий, формирующих возрастающий спрос на работников, имеющих высшее профессиональное образование;

- ускорение роста обеспеченности жильем.

Для субъектов РФ, входящих во второй кластер, наиболее актуализированы следующие задачи:

- содействие повышению занятости трудоспособного населения;

- содействие увеличению продолжительности жизни.

Для субъектов, входящих в третий кластер, приоритетные позиции у задач, предусматривающих:

- расширение масштабов действия системы профессионального образования;

- увеличение продолжительности жизни;

- повышение уровня обеспеченности врачами населения региона.

Наиболее высок уровень разнообразия избирательных задач для субъектов РФ, входящих в четвертый кластер, так как по большинству характеристик развития человеческого капитала они имеют относительно худшие значения показателей. В этой связи востребована постановка комплекса задач управления:

- содействие повышению занятости трудоспособного населения;

- увеличение продолжительности жизни;

- расширение масштабов действия системы профессионального образования;

- повышение уровня обеспеченности врачами населения региона;

- расширение сферы высокооплачиваемого труда.

В обосновании мер, связанных с совершенствованием управления развитием человеческого капитала регионов, особое значение имеет «привязка» этого процесса к актуализированным потребностям субъектов РФ, входящих в тот или иной кластер.

В этой связи полагаем, что для регионов первого кластера приоритетное внимание должно быть уделено апробации инструментов, стимулирующих создание условий, формирующих возрастающий спрос на работников, имеющих высшее профессиональное образование; рост обеспеченности жильем. В числе таких инструментов: различные типы контрактов, реализуемых в проектах, формирующих и развивающих инфраструктуру инновационной деятельности (создание технопарков, научных парков, кластеров и др.); бизнес-заказы на подготовку, переподготовку и повышение квалификации кадров; государственный заказ на формирование целевого жилищного фонда; бюджетные ссуды, выделяемые на жилищное строительство по фиксированным ценам; предоставление субсидий на жилье.

Для регионов второго кластера, в первую очередь, востребовано применение инструментов, содействующих повышению занятости трудоспособного населения; увеличению продолжительности жизни. В числе таких инструментов: соглашения о стратегическом партнерстве органов государственной власти и крупных компаний в сферах развития и использования человеческого капитала; внедрение «дуальной» системы подготовки кадров, сопряженное с льготным налогообложением предприятий, являющихся ее участниками; выделение лицам трудоспособного возраста бесплатных сертификатов на проведение высокотехнологичных видов обследования (комплексного ультразвукового, магнитно-резонансного томографического обследования и др.).

Для регионов третьего кластера в большей степени востребованы инструменты управления, призванные расширить масштабы действия системы профессионального образования; повысить уровень обеспеченности врачами населения региона. В составе инструментов обоснованно выделить следующие: бизнес-заказы на подготовку, переподготовку и повышение квалификации кадров; государственный заказ на подготовку менеджеров для создаваемых в регионе инновационных кластеров; расширение источников финансирования системы здравоохранения посредством включения лечебно-профилактических учреждений в сферу реализации проектов государственно-частного партнерства.

Для регионов четвертого кластера необходим инструментарий, обеспечивающий решение задач управления, состав которых отличается более широким спектром. Очевидно, что инструменты, предложенные нами для решения задач, востребованных в других кластерах, в полной мере пригодны и для этого кластера. Вместе с тем, перечень инструментов может быть расширен, учитывая избирательно поставленную именно для этой группы регионов задачу расширения сферы высокооплачиваемого труда.

Полагаем, что ее решение связано с широкомасштабным использованием эффективных форм пространственной концентрации ресурсов (в первую очередь, кластеров, технопарков), диверсификацией сфер реализации проектов государственно-частного партнерства, результатом которых становится обновление технической базы и технологий в отраслях традиционной специализации региона, точках роста его экономики, ростом государственного финансирования проектов, реализуемых в отраслях «новой экономики» и высокотехнологичных отраслях машиностроения и химии, а также в проектах, предусматривающих использование полученных новых технологий для создания (развития) экспортоориентированного и импортозамещающего производства.

Резюмируя, отметим, что использование кластерного анализа позволило зафиксировать четыре относительно однородные группы регионов ЦФО (виртуальные кластеры), отличающиеся устойчивым воспроизводством определенного состава сильных и слабых характеристик человеческого капитала. Их идентификация позволила обосновать выбор направлений и задач управления, обеспечивающих развитие человеческого капитала.

Ключевые слова: региональное развитие, человеческий капитал, Центральный федеральный округ, кластерный анализ.

Размещено на Allbest.ru