К.п.н. Лосева О.В.

ФБГОУ ВПО Всероссийский заочный финансово-экономический институт (филиал в г. Пензе), Россия

Понятие и структура человеческого интеллектуального капитала региона

Автор разделяет мнение многих отечественных ученых о том, что устойчивая конкурентоспособность региона достигается не столько за счет расширенного воспроизводства материального капитала, сколько за счет создания уникальных территориальных продуктовых брендов и формирования собственного интеллектуального капитала, определяющего успешное инновационное развитие региона. При этом основными видами ресурсов, обеспечивающих генерацию региональных цепочек создания стоимости на основе инноваций, являются: материально-технические ресурсы и инфраструктура научной деятельности, которые определяют технико-технологическую и научно-исследовательскую базу создания инноваций; информационные ресурсы, способствующие ускорению всех стадий жизненного цикла инноваций; финансовые ресурсы, которые выполняют страховую и инвестиционную функции при реализации инновационных проектов; человеческие интеллектуальные ресурсы, выполняющие роль креативного стимулятора и интеллектуального обеспечения инновационных проектов, а также социально-политической и юридически-правовой поддержки стратегии инновационного развития территории.

Для определения степени тесноты взаимосвязи указанных видов ресурсов с результатами инновационной деятельности региона был проведен корреляционный анализ на основе данных Росстата по Приволжскому федеральному округу, который является лидером по инновационной активности организаций (она составляет 14% и превышает средний уровень по России на 4%). В качестве основного индикатора инновационного развития экономики предложено использовать показатель объема отгруженных инновационных товаров, выполненных работ и услуг (результативный признак). Применение традиционного коэффициента корреляции Пирсона было отвергнуто, поскольку большинство экономических показателей не подчиняется нормальному закону, а многомерная линейная зависимость на практике почти не встречается. Для изучения тесноты связи в этих случаях применяются методы непараметрической статистики. Автором предложено использование коэффициента парной конкордации w’, который не требует обязательной нормальности распределения значений признаков и определяет степень согласованности их изменений. Применительно к регионам как к многомерным объектам, характеризующимся множеством разнородных показателей, автором разработан следующий алгоритм оценки тесноты связи между выбранными признаками на основе непараметрического коэффициента парной конкордации w’:

1 этап. Отбор статистических показателей, характеризующих качество каждой группы ресурсов, исходя из содержания и значимости для инновационного развития региона (логико-содержательный анализ). При этом по каждой группе ресурсов было отобрано 5-7 показателей.

2 этап. Перевод количественных значений результативного и факторных показателей в качественные аналоги в соответствии с подходом, принятым в статистике качества.

3 этап. Проверка попарной согласованности результативного показателя с факторными показателями по каждой группе с помощью коэффициента парной конкордации:

,

где k – число категорий качества; K_1j – качественные значения результативного признака; K_2j – качественные значения факторного признака; n – число регионов.

4 этап. Выбор в каждой группе по три факторных показателя, имеющих наибольшую согласованность с результативным показателем.

Результаты применения данного алгоритма представлены в таблице 1.

Таблица 1

Зависимость объема инновационных товаров, работ и услуг от качества ресурсов инновационной деятельности

Виды ресурсов	Статистический показатель, характеризующий состояние ресурса, влияющее на результаты инновационного развития	Коэффициент парной конкордации
1.Материально-технические ресурсы и инфраструктура научной деятельности	1.Степень износа основных фондов	-0,4220
	2.Число используемых передовых производственных технологий	0,4823
	3.Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки	0,6981
	В среднем:	0,5341
2.Информационные ресурсы	1. Удельный вес организаций, использовавшие специальные программные средства	0,5894
	2. Удельный вес организаций, использовавшие локальные вычислительные сети	0,5780
	3. Удельный вес организаций, использовавшие глобальные вычислительные сети	0,5021
	В среднем:	0,5565
3. Финансовые ресурсы	1. Внутренние затраты на научные исследования и разработки	0,5652
	2. Затраты на технологические инновации	0,4564
	3. Затраты на обучение сотрудников, связанные с развитием и использованием ИКТ	0,8093
	В среднем:	0,6103
4. Человеческие интеллектуальные ресурсы	1. Численность занятых, имеющих высшее профессиональное образование	0,5835
	2. Поступление патентных заявок	0,8273
	3. Численность аспирантов и докторантов	0,7777
	В среднем:	0,7295

Таким образом, наибольшую согласованность (w’³0,75) данный результативный признак имеет с признаками «Поступление патентных заявок», «Затраты на обучение сотрудников, связанные с развитием и использованием ИКТ» и «Численность аспирантов и докторантов». Наибольший коэффициент w’ соответствует человеческим интеллектуальным ресурсам, что подчеркивает их определяющую роль в результативности инновационной деятельности.

Человеческие интеллектуальные ресурсы – это трудовые ресурсы региона, обладающие определенным уровнем образования, профессиональными компетенциями, интеллектуальным потенциалом.

Человеческий интеллектуальный капитал региона – это совокупность человеческих интеллектуальных ресурсов, а также условий и результатов их интеллектуально-трудовой деятельности, обеспечивающие региону инновационный характер развития и социально-экономическое благо (конкурентные преимущества, рост валового регионального дохода, высокое качество жизни населения).

Человеческий интеллектуальный капитал на региональном уровне включает в себя человеческий интеллектуальный потенциал (природную составляющую) и результаты интеллектуальной деятельности (искусственную составляющую) [1].

Природной основой человеческого интеллектуального капитала региона является так называемое интеллектуальное ядро, т.е. человеческий интеллектуальный потенциал организаций, которые составляют значительную долю в отраслевой региональной структуре и могут образовывать производственные кластеры, характеризующиеся однотипностью обрабатываемого сырья, применяемой техники и технологии. Безусловно, доля тех или иных производственных кластеров, их наукоемкость определяется сложившимися особенностями самого региона. Трудовые ресурсы функционируют в культурно-образовательной среде, обладающей своим национально-этническим своеобразием, сложившимися культурными традициями, образовательной системой, включающей систему высшего профессионального образования и систему подготовки и переподготовки кадров. Кроме того, большое значение для их развития имеет научно-исследовательская среда региона со своими научными школами, научно-исследовательскими центрами, институтами, системой подготовки научных кадров. Наконец, активность и результативность инновационной деятельности трудовых ресурсов зависит от качества созданной в регионе соответствующей инфраструктуры и уровня развития предпринимательства. Следовательно, необходимо выделить человеческий интеллектуальный потенциал в культурно-образовательной, научно-исследовательской и инновационно-предпринимательской сферах.

Искусственной частью человеческого ИК региона как социально-экономической системы, ориентированной на инновационное развитие, являются следующие отчуждаемые результаты его функционирования: интеллектуальные продукты отдельных организаций или производственных кластеров, составляющих интеллектуальное ядро (созданные передовые производственные технологии, другие объекты интеллектуальной собственности); интеллектуальные продукты организаций, не входящих в интеллектуальное ядро, в выделенных сферах функционирования человеческого капитала, а также региональных властных структур, деятельность которых способствует инновационному развитию региона. Показатели результатов деятельности человеческого ИК региона могут быть прямые, которые представляют собой явно выраженные достижения социальных субъектов в той или иной сфере или косвенные, которые характеризуют усилия (активность) социальных субъектов, способствующие инновационному развитию определенной сферы.

Таким образом, человеческий интеллектуальный капитал региона, с одной стороны, представляет собой человеческий интеллектуальный капитал организаций, составляющих значительную долю в отраслевой региональной структуре и/или в региональном ВВП, а с другой – человеческий интеллектуальный капитал, накопленный в инновационно-предпринимательской, научно-исследовательской и культурно-образовательных сферах, наиболее значимых для инновационного развития региона.

Литература:

1. Лосева О.В. Оценка человеческого интеллектуального капитала региона (на примере ПФО). - Пенза : Изд-во Пенз. госуд. пед. университета, 2011.