Все выпуски

В условиях развития современной экономики человеческий капитал является одним из главных факторов экономического роста. Формирование человеческого капитала начинается с рождения человека и продолжается в течение всей жизни, поэтому величина человеческого капитала неотделима от его носителей, что, в свою очередь, затрудняет учет данного фактора. Это привело к тому, что в настоящее время нет общепринятых методик расчета величины человеческого капитала. Можно выделить лишь несколько подходов к измерению человеческого капитала: стоимостной подход (по доходам или инвестициям) и индексный подход, из которых наиболее известен подход, разработанный под эгидой ООН.

В данной работе поставленная задача рассматривается совместно с задачей демографической динамики, решаемой во временно-возрастной плоскости, что позволяет наиболее полно учесть влияние временных изменений демографической структуры на динамику человеческого капитала.

Задача демографической динамики ставится в рамках модели Мак-Кендрика – фон Ферстера на основе уравнения динамики возрастного состава. Вид функций распределения рождений, смертности и миграции населения определяется на основе имеющейся статистической информации. Приводится численное решение задачи. Представлены анализ и прогноз демографических показателей. На основе задачи демографической динамики формулируется экономико-математическая модель динамики человеческого капитала. В задаче моделирования динамики человеческого капитала рассматриваются три составляющие: образовательная, составляющая здоровья и культурная (духовная) составляющая. Для описания эволюции составляющих человеческого капитала используется двумерное уравнение типа уравнения переноса. Объемы инвестиций в составляющие человеческого капитала определяются на основе расходных статей бюджета и частных расходов с учетом характерного временного жизненного цикла демографических элементов. Для прогнозирования динамики суммарной величины человеческого капитала используется одномерное кинетическое уравнение. Приводится методика расчета динамики данного фактора как функции времени. Представлены расчетные данные по динамике человеческого капитала для Российской Федерации. Как показали исследования, величина человеческого капитала интенсивно нарастала до 2008 года, в дальнейшем наступил период стабилизации, но после 2014 года имеет место отрицательная динамика данной величины.

In the conditions of the development of modern economy, human capital is one of the main factors of economic growth. The formation of human capital begins with the birth of a person and continues throughout life, so the value of human capital is inseparable from its carriers, which in turn makes it difficult to account for this factor. This has led to the fact that currently there are no generally accepted methods of calculating the value of human capital. There are only a few approaches to the measurement of human capital: the cost approach (by income or investment) and the index approach, of which the most well-known approach developed under the auspices of the UN.

This paper presents the assigned task in conjunction with the task of demographic dynamics solved in the time-age plane, which allows to more fully take into account the temporary changes in the demographic structure on the dynamics of human capital.

The task of demographic dynamics is posed within the framework of the Mac-Kendrick – von Foerster model on the basis of the equation of age structure dynamics. The form of distribution functions for births, deaths and migration of the population is determined on the basis of the available statistical information. The numerical solution of the problem is given. The analysis and forecast of demographic indicators are presented. The economic and mathematical model of human capital dynamics is formulated on the basis of the demographic dynamics problem. The problem of modeling the human capital dynamics considers three components of capital: educational, health and cultural (spiritual). Description of the evolution of human capital components uses an equation of the transfer equation type. Investments in human capital components are determined on the basis of budget expenditures and private expenditures, taking into account the characteristic time life cycle of demographic elements. A one-dimensional kinetic equation is used to predict the dynamics of the total human capital. The method of calculating the dynamics of this factor is given as a time function. The calculated data on the human capital dynamics are presented for the Russian Federation. As studies have shown, the value of human capital increased rapidly until 2008, in the future there was a period of stabilization, but after 2014 there is a negative dynamics of this value.

Проблема отсутствия сбалансированности спроса и предложения на рынке труда специалистов высшей и средней квалификации не только приводит к потерям человеческого капитала, но также в значительной мере препятствует инновационному и научно-технологическому развитию. Предварительный анализ показал, что во многом несбалансированность спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов в России связана с процессом деиндустриализации и снижения престижности инженерной профессии, что привело к увеличению доли специалистов, не работающих по полученной специальности.

В работе предложена макроэкономическая модель, которая позволяет проводить сценарные прогнозы, а также с помощью решения оптимизационных задач определить условия достижения сбалансированности спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов на среднесрочную перспективу. Модель состоит из 14 блоков, включая блоки для анализа спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов, а также блоки для моделирования выпуска в промышленности, секторе услуг, экономике в целом, динамики инвестиций и основных фондов.

Результаты расчетов свидетельствуют о возможности существования сбалансированности спроса и предложения труда инженерно-технических специалистов при реализации сценариев одновременного роста доли инвестиций в основные фонды промышленности и относительной заработной платы в промышленности, а также показывают, что достижению сбалансированности способствует снижение оттока кадров из специальности, что также не противоречит выводам, полученным в результате экономического анализа. Следует отметить, что снижение доли специалистов, не работающих по специальности, может быть результатом как роста относительной заработной платы в промышленности и количества рабочих мест, так и реализации мероприятий по улучшению условий труда и повышения привлекательности профессии. Обобщая полученные результаты, в случае самого простого сценария, не учитывающего дополнительные меры по улучшению качества рабочих мест и повышению престижности профессии, для достижения сбалансированности требуются несколько менее высокие темпы роста инвестиций в промышленность, чем в сценариях, предусматривающих рост численности занятых инженерно-технических специалистов за счет увеличения доли работающих по специальности. В случае когда предполагается постепенное снижение доли не работающих по специальности инженерно-технических специалистов, возникает необходимость, вероятно, более высоких инвестиционных затрат в промышленности для привлечения специалистов и создания новых рабочих мест, а также дополнительных мер по повышению престижности профессии.

Nowadays the situation of supply-demand imbalances in the professionals’ labor markets causes human capital losses as far as hampers scientific and innovation development. In Russia, supply-demand imbalances in the engineering labor market are associated with deindustrialization processes and manufacturing decline, resulted in a negative public perception of the engineering profession and high rates of graduates not working within the specialty or changing their occupation.

For analysis of the supply-demand imbalances in the engineering labor market, we elaborated a macroeconomic model. The model consists of 14 blocks, including blocks for demand and supply for engineers and technicians, along with the blocks for macroeconomic indicators as industry and service sector output, capital investment. Using this model, we forecasted the perspective supply-demand imbalances in the engineering labor market in a short-term period and examined the parameters of getting supply-demand balance in the medium-term perspective.

The results obtained show that situation of more balanced supply and demand for engineering labor is possible if there is simultaneous increase in the share of investments in fixed assets of manufacturing and relative wages in industry, besides getting to balance is facilitated by a decrease of the share of graduates not working by specialty. It is worth noting that a decrease in the share of graduates not working by specialty may be affected whether by the growth of relative wages in industry and number of vacancies or by the implementation of measures aimed at improving the working conditions of the engineering workforce and increasing the attractiveness of the profession. To summarize, in the case of the simplest scenario, not considering additional measures of working conditions improvement and increasing the attractiveness of the profession, the conditions of supply-demand balance achievement implies slightly lower growth rates of investment in industry than required in scenarios that involve increasing the share of engineers and technicians working in their specialty after graduation. The latter case, where a gradual decrease in the proportion of those who do not work in engineering specialty is expected, requires, probably, higher investment costs for attracting specialists and creating new jobs, as well as additional measures to strengthen the attractiveness of the engineering profession.

В статье описываетсявы числимаям одель человека в информационной экономике и демонстрируется многокритериальный оптимизационный подход к метрическому анализу модельных данных. Традиционный подход к идентификации и исследованию модели предполагает идентификацию модели по временным рядам и прогнозирование дальнейшей динамики ряда. Однако этот подход неприменим к моделям, некоторые важнейшие переменные которых не наблюдаютсяя вно, и известны только некоторые типичные границы или особенности генеральной совокупности. Такая ситуация часто встречается в социальных науках, что делает модели сугубо теоретическими. Чтобы избежать этого, для (неявной) идентификации и изучения таких моделей предлагается использовать метод метрического анализа данных (MMDA), основанный на построении и анализе метрических сетей Колмогорова – Шеннона, аппроксимирующих генеральную совокупность данных модельной генерации в многомерном пространстве социальных характеристик. С помощью этого метода идентифицированы коэффициенты модели и изучены особенности ее фазовых траекторий. Представленнаяв статье модель рассматривает человека как субъекта, обрабатывающего информацию, включая его информированность и когнитивные способности. Составлены пожизненные индексы человеческого капитала: креативного индивида (обобщающего когнитивные способности) и продуктивного (обобщает объем освоенной человеком информации). Поставлена задача их многокритериальной (двухкритериальной) оптимизации с учетом ожидаемой продолжительности жизни. Такой подход позволяет выявить и экономически обосновать требования к системе образования и социализации (информационному окружению) человека до достиженияим взрослого возраста. Показано, что в поставленной оптимизационной задаче возникает Парето-граница, причем ее тип зависит от уровня смертности: при высокой продолжительности жизни доминирует одно решение, в то время как для более низкой продолжительности жизни существуют различные типы Парето-границы. В частности, в случае России применим принцип Парето: значительное увеличение креативного человеческого капитала индивида возможно за счет небольшого сниженияпр одуктивного человеческого капитала (обобщение объема освоенной человеком информации). Показано, что рост продолжительности жизни делает оптимальным компетентностный подход, ориентированный на развитие когнитивных способностей, в то время как при низкой продолжительности жизни предпочтительнее знаниевый подход.

The article describes a model of a human in the informational economy and demonstrates the multicriteria optimizational approach to the metric analysis of model-generated data. The traditional approach using the identification and study involves the model’s identification by time series and its further prediction. However, this is not possible when some variables are not explicitly observed and only some typical borders or population features are known, which is often the case in the social sciences, making some models pure theoretical. To avoid this problem, we propose a method of metric data analysis (MMDA) for identification and study of such models, based on the construction and analysis of the Kolmogorov – Shannon metric nets of the general population in a multidimensional space of social characteristics. Using this method, the coefficients of the model are identified and the features of its phase trajectories are studied. In this paper, we are describing human according to his role in information processing, considering his awareness and cognitive abilities. We construct two lifetime indices of human capital: creative individual (generalizing cognitive abilities) and productive (generalizing the amount of information mastered by a person) and formulate the problem of their multi-criteria (two-criteria) optimization taking into account life expectancy. This approach allows us to identify and economically justify the new requirements for the education system and the information environment of human existence. It is shown that the Pareto-frontier exists in the optimization problem, and its type depends on the mortality rates: at high life expectancy there is one dominant solution, while for lower life expectancy there are different types of Paretofrontier. In particular, the Pareto-principle applies to Russia: a significant increase in the creative human capital of an individual (summarizing his cognitive abilities) is possible due to a small decrease in the creative human capital (summarizing awareness). It is shown that the increase in life expectancy makes competence approach (focused on the development of cognitive abilities) being optimal, while for low life expectancy the knowledge approach is preferable.