20.08.2014 Диссертация - Адыгейский Государственный
advertisement
Министерство образования и науки РФ ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» На правах рукописи Гречко Михаил Викторович АДАПТИВНЫЙ МЕХАНИЗМ ВОСПРОИЗВОДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В СЕКТОРЕ УСЛУГ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ Специальность 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (сфера услуг) Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук Научный консультант: Заслуженный деятель науки России, доктор экономических наук, профессор кафедры системного анализа и управления ЮФУ Долятовский Валерий Анастасиевич Ростов-на-Дону 2014 г. Оглавление Введение........................................................................................................ 1. Концептуальные аспекты воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования..................................... 1.1. Оценка воспроизводства интеллектуального капитала на современном этапе развития экономики......................................... 1.2. Формирование методологического подхода к исследованию процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования………………………………. 1.3. Установление специфических характеристик воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования российской экономики…………………………………….. 2. Раскрытие императивов воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований………………….. 2.1. Императив обеспечения глобальной конкурентоспособности национальной экономики………………………………………… 2.2. Императив формирования плацдармов постиндустриальных преобразований…………………………………………………… 2.3. Императив опережающего накопления интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования………………… 3. Определение функций воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования…………………… 3.1. Функция подготовки системных преобразований в общественном хозяйстве…………………………………………………. 3.2. Функция становления образования локомотивом экономики знаний………………………………………………………………. 3.3. Функция институционализации сектора услуг высшего образования………………………………………………………………... 4. Обоснование адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования……………………………………………………………… 4.1. Концептуальное представление адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования……………………………………………… 4.2. Гибкая самоорганизующаяся научно-образовательная организация как ядро адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования…………………………………………………………………. 2 4 21 21 41 64 81 81 97 113 127 127 143 164 177 177 188 4.3 Моделирование адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования………………………………………………………………… 5. Разработка инструментов поддержки адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования……………………………………………………. 5.1.Когнитивная поддержка адаптивного развития воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования……………………………………………………………….. 5.2. Диагностика и оценка воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования…………………. 5.3. Прогнозирование и эконометрическое моделирование качества воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования……………………………………………… Заключение................................................................................................... Список использованных источников информации............................. Приложения.................................................................................................. Приложение 1 – Систематизация основных подходов к типологизации категории «знание»....................................................................................... Приложение 2 – Количественные значения индикаторов, характеризующих состояние и потенциал секторов генерации знаний отечественной экономики…………………………………………………………. Приложение 3 – Сводные статистические данные социальноэкономического, инновационного и научно-технического развития России………………………………………………………………………. Приложение 4 – Стоимость национального человеческого капитала в 2010 году …………………………………………………………………... Приложение 5 – Технологические уклады (ТУ) (макроциклы, длинные волны) Н.Д. Кондратьева………………………………………………….. Приложение 6 – Сравнительная характеристика уровня производительности труда в мире (тыс. долл. / год)………………………... Приложение 7 – Уровень производительности труда в экономике РФ, в % от уровня западноевропейских стран 2012 г.(выборка)……………. Приложение 8 – Состояние и характеристика производительности труда в отраслях и секторах отечественной экономики в 2013 году (тыс. долл./ год)……………………………………………………………. Приложение 9 – Ранжирование качеств, приобретаемых в ходе учебного процесса……………………………………………………………… 3 206 229 229 255 270 282 297 328 328 330 331 333 334 335 336 337 338 ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования. Необходимость углубленной разработки масштабной и сложной научной проблемы создания адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования экономики России обусловлена следующей совокупностью взаимосвязанных обстоятельств. Интеллектуальный капитал на современном этапе развития становится одним из ключевых факторов постиндустриальных преобразований, что обусловливает фокусирование внимания исследователей и практиков на проблемах его воспроизводства. Существенное отставание в данном процессе способно отбросить национальную экономику на дальнюю периферию мирового хозяйственного развития, лишив страну возможностей накопления и эффективной реализации интеллектуального капитала при продвижении к новому способу организации социально-экономических отношений. Сектор услуг высшего образования вносит решающий вклад в воспроизводство интеллектуального капитала, формируя творческий потенциал новых генераций человеческого фактора, создавая ключевые компетенции, необходимые для освоения высоких технологий, гибких механизмов организации хозяйственных процессов, формирования качественно новых конкурентных преимуществ. Соответственно, в воспроизводстве интеллектуального капитала, локализованном в данном секторе, реализуются особые императивы, знание которых позволяет раскрыть специфические характеристики воспроизводства интеллектуального капитала, обосновать адекватные механизмы его организации, определить стратегии его развития в условиях становления экономики знаний. В процессе воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования возникают качественно новые функции, определение которых необходимо для разработки соответствующих механизмов взаимодействия между образовательными организациями, заказчиками услуг высшего 4 образования, потенциальными работодателями, инвесторами, органами государственного управления. Сектор услуг высшего образования последовательно превращается в один из решающих плацдармов постиндустриальных преобразований, что повышает требования к содержанию и структурной организации соответствующего компонента государственной экономической политики. Динамизм и глубина переплетающихся преобразований в различных сферах общественного воспроизводства диктуют необходимость в формировании и реализации особого, адаптированного к таким преобразованиям механизма организации воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; при этом определяющей характеристикой такого механизма неизбежно становится быстрая адаптация к изменяющимся условиям развития, расширению образовательного пространства, усилению конкуренции. Для адаптивной организации воспроизводства интеллектуального капитала в условиях ускорения постиндустриальных преобразований в экономике России востребованы качественно новые принципы и инструменты, разработка которых предполагает привлечение познавательных и созидательных возможностей ряда новых направлений экономической науки: инновационного анализа и прогнозирования; теории возрастающей отдачи наукоемких хозяйственных процессов; новых подходов к оценке качества образовательных услуг на основе тестовых систем и опросов работодателей, теории человеческого капитала и др. Степень разработанности проблемы. Различные аспекты научной проблемы создания адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования экономики России нашли отражение в многочисленных работах российских и зарубежных исследователей. Выделим основные структурные компоненты данной проблемы и вклад отдельных исследователей в ее разработку. Концептуальные аспекты воспроизводства интеллектуального капитала в условиях перехода к экономике знаний раскрыты в фундаментальных трудах Г. 5 Беккера, Л. фон Берталанфи, М. Кастельса, Г. Клейнера, К. Маркса, Дж. Псахаропулоса, Ж. Сапира, Дж. Стиглица, Т. Шульца и др.1 Новые тенденции и функции, проявляющиеся в воспроизводстве интеллектуального капитала на различных уровнях образования в современных условиях, исследованы в работах Б. Артура, А. Бузгалина, А. Колганова, Б. Джонстоуна, А. Ермоленко, В. Макарова, А. Тряпициной, В. Халина, В. Шукшунова, Л. Эдвинссона и др.2 Поиску новых механизмов воспроизводства интеллектуального капитала в условиях взаимосвязи ряда трансформационных процессов в экономике России посвящены исследования О. Белокрыловой, С. Берлина, А. Бочкова, И. Волобуевой, В. Ермоленко, Р. Нижегородцева, Е. Полищук, М. Ченцовой, Ю. Яковца и др.3 Беккер Г. Человеческий капитал и распределение времени // Человеческое поведение: экономический подход. М.: ГУ ВШЭ, 2003; Берталанфи Л, фон. Общая теория систем. М.: Мысль, 1966; Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М.: ГУ-ВШЭ, 2000; Клейнер Г. Системная экономика. М.: ЦЭМИ, 2013; Маркс К. Экономические рукописи 1857-1859 гг. // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2 – е изд. Т.46.Ч.П; Псахаропулос Дж. Концепции и неправильные представления о теории человеческого капитала // Экономика образования. 2001. №1; Сапир Ж. К экономической теории неоднородных систем. М.: ГУ ВШЭ, 2001; Стиглиц Дж. Глобализация: тревожные тенденции. М.: Мысль, 2003; Шульц Т. Ценность детей // Thesis. 1994. №6. 2 Б. Артур. Индуктивное мышление и ограниченная рациональность // Terra economicus. М.: НаукаСпектр, 2008; Бузгалин А.В., Колганов А.И. Теория социально-экономических трансформаций. М.: УРСС, 2003; Джонстоун Б. Финансирование и доступность высшего образования: международное сравнительное исследование оплаты обучения и мер финансирования // Университетское управление: практика и анализ. 2001. № 2; Ермоленко А.А., Ермоленко Анд.А. Человеческий капитал // Научная мысль Кавказа. 2008. №3; Макаров В.Л. Микроэкономика знаний. М.: Экономика, 2007; Тряпицина А.А. Рынок образовательных услуг // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 2009. № 3; Халин В.Г. Исследовательские университеты: мировой опыт // Инновации. 2005. № 7 (84); Шукшунов В.Е. Состояние, перспективы развития и повышения эффективности инновационной деятельности высшей школы России // Инновации. 2005. № 6 (83); Эдвинссон Л. Корпоративная долгота / Навигация в «экономике, основанной на знаниях». М.: ЮНИТИ, 2006. 3 Белокрылова О.С., Бочков А.А. Перспективы пост- кризисной модернизации экономики России // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Том 6. № 4; Берлин С.И., Семендуев В. Критерии оценки качества в сфере образовательных услуг // Экономика устойчивого развития. 2011.№1; Волобуева И.Н. Государство, его место и роль в развитии современной сферы образовательных услуг // Экономические науки. 2010. №9; Ермоленко В.В. Теория и методология формирования корпоративных институтов управления развитием человеческого капитала. М.: МГТУ, 2012; Нижегородцев Р.М. Кластерно-сетевые эффекты и институциональные фильтры в современной экономике знаний // Управленец. 2010. № 7-8; Полищук Е.А. Человеческий капитал в экономике современной России: проблемы формирования и реализации. Ижевск: ИжГТУ, 2005; Ченцова М.В. Концепция экономики знаний как новое направление формирования современной экономической парадигмы // Вестник Финансовой академии. 2008. № 2 (46); Яковец Ю.В. Рента, антирента, квазирента в глобальноцивилизационном измерении. М.: Академическая книга, 2003. 1 6 Стратегиям и инструментам управления, моделированию и прогнозированию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования посвящены работы Р. Биломбо, Э. Брукинга, О. Голиченко, Д. Каплана, Ю. Корчагина, В. Михайлова, Э. Мэддисона, Р. Нортона, Ф. Янсена, Л. Якобсона и др.1 Институциональным аспектам воспроизводства интеллектуального капитала в образовании посвящены исследования В. Белоусова, Е. Бортник, О. Иншакова, С. Кирдиной, Д. Норта, К. Поланьи, В. Полтеровича, Т. Стюарта, С. Фатеевой, О. Уильямсона и др.2 Вместе с тем, анализ отечественных и зарубежных исследований, посвященных заявленной научной проблеме, позволяет сделать вывод о недостаточной разработке ряда ее существенных аспектов, в том числе: методологии исследования заявленной проблемы; содержания интеллектуального капитала и его роли в современной экономике; императивов и функций воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; механизмов организации данного воспроизводства и способов его моделирования; инструментов диагностики, оценки и прогнозирования данного воспроизводства. Указанные обстоятельства определили постановку цели и задач исследования. 1 Bilombo R. On models and methods of a dynamic optimal management // Far East Journal of Applied Mathematics. 2008. Vol. 31; Брукинг Э. Интеллектуальный капитал. СПб.: Питер, 2001; Голиченко О.Г. Российская инновационная система: проблемы развития // Вопросы экономики. 2004. № 12; Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: ОлимпБизнес, 2010; Корчагин Ю. Измерение национального человеческого капитала / http://www.lerc.ru/?part=articles&art=1&page=119; Михайлов В.А. Критерии измерения инновационного развития вуза // Социология в системе научного управления / Материалы IV Всероссийского социологического конгресса. М.: ИС РАН, 2012; Maddison A. The World Economy: Historical Statistics. OECD, 2004; Янсен Ф. Эпоха инноваций. Менеджмент для лидера. М.: ИНФРА-М, 2002; Якобсон Л.И. Экономика общественного сектора. М.: МГУ, 1996. 2 Белоусов В.М., Бортник Е.М., Фатеева С.В. Некоммерческие институты: закономерности становления и функционирования. Ростов – на – Дону: ИнфоСервис, 2003; Иншаков О.В. «Ядро развития» в контексте новой теории факторов производства. // Экономическая наука современной России. 2003. №1; Кирдина С.Г. Институциональные матрицы и развитие России. Новосибирск: РАН, Сибирское отделение института экономики и организации промышленного производства, 2001; Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. М.: Фонд экономической книги "Начала", 1997; Polanyi K. The Livelihood of Man. N.Y.: Academic Press Inc., 1977; Полтерович В.М. Институциональные ловушки и экономические реформы // Экономика и математические методы. 1999. №2; Стюарт Т. Богатство от ума. Минск: Парадокс, 1998; Уильямсон О. Экономические институты капитализма. СПб.: Лениздат, 1996. 7 Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в концептуальной разработке взаимосвязанной совокупности ключевых аспектов проблемы создания адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования экономики современной России, что предполагает решение следующих научных задач: - выдвижение научной идеи гибкой организации воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - разработка методологии исследования процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - раскрытие императивов воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - определение функций воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - формирование концептуального представления и моделирование адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - предложение комплекса инструментов диагностики, оценки и прогнозирования процесса воспроизводства интеллектуального капитала. Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступают: экономика России, организации сектора услуг высшего образования, методы исследования интеллектуального капитала, воспроизводство интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, механизмы организации данного процесса. Предметом исследования являются организационноэкономические отношения, складывающиеся в процессе воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, в том числе, императивы, функциональное содержание данного процесса, концептуальное представление и модель адаптивного механизма его организации, инструменты его диагностики, оценки и прогнозирования. 8 Теоретической основой исследования выступают фундаментальные концепции формирования и развития интеллектуального капитала, представленные в классических и современных исследованиях зарубежных и отечественных авторов, а также концепции образовательных услуг, институционального упорядочивания сектора услуг высшего образования, осуществления функциональных и структурных преобразований в сфере услуг, стратегического и инструментального обеспечения постиндустриальных преобразований в секторе услуг высшего образования в экономике современной России. Методологической основой диссертационной работы послужили современные научные подходы к исследованию интеллектуального капитала, сферы услуг, механизмов развития образования, разработанные в русле системных исследований, в рамках синергетической парадигмы современной науки, с учетом концептуальных результатов эволюционной и институциональной экономической теории, теории человеческого капитала, теории экономических трансформаций, теории стратегического управления, теории социальной экономики. Инструментарно – методический аппарат исследования включает различные эвристические возможности системного, институционального и эволюционного подходов применительно к анализу результатов воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. При раскрытии императивов и определении функций воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования реализованы эвристические возможности использован познавательный потенциал теории систем, теории экономического развития и функционального анализа, при формировании концептуального представления адаптивного механизма использованы познавательные возможности синергетики, теории самоорганизации и теории экономической динамики, при разработке инструментов диагностики, оценки и прогнозирования исследуемого процесса - методы финансового анализа, структурного анализа, статистического анализа, SWOT – анализа, прогнозирования, институционального анализа и инструментального проектирования. 9 Информационно – эмпирической базой исследования послужили фактические данные, содержащиеся в следующих источниках: отчёты Федеральной службы государственной статистики России и ее территориальных органов; работы различных авторов, посвящённые воспроизводству интеллектуального капитала в образовании; аналитические обзоры и материалы научных конференций; финансовая отчётность организаций высшего образования и организаций, выступающих в качестве работодателей, функционирующих в ЮФО, а также организаций-инвесторов сектора услуг высшего образования; материалы социологического исследования, проведенного лично автором; электронные сетевые информационные ресурсы. Нормативно - правовая база исследования представлена нормами, содержащимися в следующих источниках: Гражданском, Бюджетном и Налоговом кодексах; Федеральных законах РФ; указах Президента и Постановлениях Правительства РФ, относящихся к регулированию высшего образования и процесса воспроизводства интеллектуального капитала; правовых актах зарубежных стран, относящихся к социальной экономике; нормативных актах регионов-субъектов ЮФО, относящихся данной сфере; нормативных актах и стандартах организаций высшего образования; соглашениях между субъектами воспроизводства интеллектуального капитала. Рабочая гипотеза диссертационного исследования сформирована следующими взаимосвязанными предположениями: - переход от инерционного развития, ориентированного на «базовую цену нефти», к инновационному развитию, опирающемуся на совокупность наукоемких отраслей и рост производительности общественного труда, предполагает опережающее развитие воспроизводства интеллектуального капитала, концентрирующего в себе творческие ресурсы преобразований; - превращение образования в локомотив устанавливающейся экономики знаний формирует национальный приоритет в области инвестирования воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; 10 - один из уроков глубоких социально-экономических трансформаций, происходивших в России за последние десятилетия, заключается в необходимости обеспечить гибкую форму организации процесса воспроизводства интеллектуального капитала как ключевого актива современного хозяйства. Научные результаты, выносимые на защиту. 1. Установлен алгоритм формирования креативного компонента человеческого фактора общественно-хозяйственного процесса, доминирующего в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: приращение знаний – обретение исключительных компетенций – формирование интеллектуального капитала. С учетом представленного алгоритма расширенное воспроизводство интеллектуального капитала определено в качестве приоритетного элемента системных преобразований, ориентированных на становление экономики знаний. 2. Обосновано, что при формировании методологического подхода к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования необходимо руководствоваться синергетической парадигмой современной науки, подкрепляя познавательный потенциал базового для заявленной проблемы системного подхода ресурсами ряда направлений экономических исследований, направленных на изучение феноменов: человеческого капитала; образовательных услуг; инновационного воспроизводства. 3. Предложена эконометрическая модель ВВП, в которой отражено влияние двух групп факторов: экстенсивных факторов; интенсивных факторов. Расчеты в рамках данной модели, произведенные за период 2000 – 2014 гг., выявили зависимость ускорения роста ВВП российской экономики от фактора образовательного уровня занятых (группа интенсивных факторов), что позволило: предположить наличие связи между торможением роста национальной экономики и снижением качества образования ее человеческого фактора; поставить проблему соразмерности переноса чужеродных образовательных институтов адаптационным возможностям собственной институциональной среды. 11 4. Раскрыта существенная потребность становления шестого технологического уклада, заключающаяся в сбалансированности двух его процессуальных компонентов: воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; формирования плацдармов постиндустриальных преобразований в различных сферах и отраслях экономики. Сформулирован вывод о том, что неадекватная оценка указанной потребности обусловливает: создание условий для оттока интеллектуального капитала и инновационных нематериальных активов; разрастание издержек реализации соответствующих инновационных проектов (феномен «Сколково»). 5. Доказано, что в рамках концепции возрастающей отдачи образования расширенное воспроизводство интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования предполагает опережающее накопление интеллектуального капитала в данном секторе, что может быть обеспечено на основе: утверждения общественного приоритета высшего образования; реализации инновационных технологий образования; коррекции параметров институциональной среды, развития контрактных соглашений, изменения статусов и форм поведения участников данного сектора; интеграционного взаимодействия организаций сектора услуг высшего образования. 6. Произведено преобразование понятия «функции воспроизводства» применительно к воспроизводству интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования - соответствующие функции определены в рамках концепции возрастающей отдачи образования, их содержание раскрыто с учетом роли интеллектуального капитала в процессе осуществления постиндустриальных преобразований, разграничены внешние и внутренние для данного сектора функциональные цели воспроизводства интеллектуального капитала. 7. Выявлены основные факторы, воздействующие на функцию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, нацеленную на подготовку системных преобразований в общественном хозяйстве: адресное инвестирование профилей развития интеллектуального капита12 ла, востребованных для осуществления указанных преобразований; наличие условий для свободного движения обладателей интеллектуального капитала; подготовка организационных механизмов, необходимых для включения интеллектуального капитала в системные преобразования; привлекательность указанных преобразований для обладателей интеллектуального капитала. 8. Определены приоритетные направления развития сектора услуг высшего образования в условиях становления образования локомотивом экономики знаний: обеспечение устойчивого и адекватного потребностям развития сектора притока инвестиций на основе комбинирования различных ресурсов; интеграция научной и образовательной ветвей деятельности в организациях сектора; снижение бюрократических трансакционных издержек в секторе; обеспечение реального равноправия образовательных организаций различных форм собственности; формирование эффективных институтов развития данного сектора; создание специальных зон расширенного воспроизводства интеллектуального капитала в секторе и обеспечение свободного движения обладателей данного капитала в хозяйственном пространстве национальной экономики. 9. Обоснована потребность в институциональной стабилизации развития организаций сектора услуг высшего образования в условиях переплетения совокупности динамичных и глубоких преобразований внешней среды. Указанная стабилизация предполагает поэтапное и сбалансированное приспособление существующих параметров институциональной среды, типов контрактов, статусов и форм экономического поведения организаций сектора услуг высшего образования к значимым для них изменениям, происходящим в пространстве рынка и в сфере государственной социально-экономической политики. 10. Разработана методика сравнительного анализа адаптивных свойств организаций сектора услуг высшего образования, позволяющая ранжировать их по признаку адаптивности, определять резервы и основные направления адаптации системы менеджмента к изменениям в рыночной среде и сфере государственной социально-экономической политики, ориентированная на обеспечение необхо13 димых условий для эффективного воспроизводства интеллектуального капитала в указанном секторе. В качестве определяющего адаптивного свойства организаций сектора услуг высшего образования определена их способность приспосабливаться к росту информационных потоков, что обеспечивает адекватное информативное наполнение воспроизводства интеллектуального капитала. 11. В рамках моделирования адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования: предложена методика расчета потребности в специалистах различных профилей, в основе которой – установление зависимости количества специалистов и их структуры от объемов производства; построены когнитивные карты, с помощью которых оценены различные инновационные стратегии обучения; обоснован подход к оценке потребности в человеческом капитале страны на основе расчета вклада знаний занятых в ВВП и установления зависимости удельной выработки ВВП от уровня развития человеческого капитала. 12. Предложены механизмы когнитивной поддержки адаптивного развития организаций сектора услуг высшего образования: процессное моделирование управления данными организациями на основе стандарта IDEF0; систематический мониторинг внешней среды организаций; анализ сценариев развития на основе составления когнитивных карт; приспособление функций и структуры процесса обучения к индивидуальным характеристикам студентов. Научная новизна исследования заключается в концептуальной разработке взаимосвязанной совокупности ключевых аспектов проблемы создания адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования экономики современной России, что позволило автору получить следующее конкретное приращение научного знания: - введено понятие и раскрыто содержание качественно обогащающего способа воспроизводства интеллектуального капитала - интенсивное развитие взаимосвязанной совокупности исключительных компетенций, персонифицированных в личности собственника данного капитала; такое развитие стратеги14 чески ориентировано на развертывание качественно новых творческих возможностей, направлено на углубление отношений интеллектуального капитала, возвышение его общественной оценки; в развитие ранее полученных научных результатов (Г. Беккер, А. Ермоленко, Е. Полищук), введение данного понятия и раскрытие его содержания позволяют выделить способ воспроизводства интеллектуального капитала, обеспечивающий потребности становления и развития экономики знаний; - обоснован методологический подход к исследованию процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования – познавательные возможности основополагающего для данной проблемы системного подхода подкреплены дополнительными эвристическими возможностями институционального подхода, с использованием ключевых положений теории воспроизводства, теории интеллектуального капитала, теории экономики знаний и теории персонификации экономических отношений; в дополнение к ранее полученным научным результатам (Г. Клейнер, О. Иншаков, Ж. Сапир), данный методологический подход позволил раскрыть императивы и определить функциональное содержание исследуемого процесса; - установлены специфические характеристики воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования российской экономики: дефицит специальной инфраструктуры данного процесса; размывание ресурсов воспроизводства интеллектуального капитала в процессе финансирования высшего образования; неадекватность портфеля образовательных технологий потребностям воспроизводства интеллектуального капитала; дезинтеграция образовательной и научной ветвей деятельности организаций указанного сектора; непривлекательность воспроизводства интеллектуального капитала в указанном секторе для частных инвесторов; в развитие ранее полученных научных результатов (О. Голиченко, В. Михайлов, Ю. Яковец), указанные характеристики раскрывают возможности и ограничения интенсификации воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; 15 - раскрыты императивы воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: обеспечение глобальной конкурентоспособности национальной экономики; формирование плацдармов постиндустриальных преобразований; опережающее накопление интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; в дополнение к ранее полученным научным результатам (Э. Мэддисон, Т. Стюарт, Т. Шульц), указанные императивы раскрывают основные направления корректировки экономической политики в исследуемой сфере; - определены новые функции воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: подготовка системных преобразований в общественном хозяйстве; становление образования локомотивом экономики знаний; институционализация сектора услуг высшего образования; в развитие ранее полученных научных результатов (Б. Артур, Э. Брукинг, М. Кастельс), данные функции позволили сформировать концептуальное представление адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - предложена научная идея адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, разработано концептуальное представление данного механизма, раскрыто его структурное ядро – гибкая, самоорганизующаяся научно-образовательная организация; в дополнение к ранее полученным научным результатам (С. Берлин, Б. Джонстоун, В. Ермоленко), данный механизм может служить исходным пунктом преобразования национальной системы высшего образования; - исходя из концепции возрастающей отдачи высшего образования, построена экономико-математическая модель адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, в основание которой положены принципы: экспоненциального роста информа16 ции в данном секторе; самоорганизации процесса воспроизводства интеллектуального капитала; адаптивности реакций данного процесса на изменения глобальных факторов; непрерывности внедрения научных и организационных инноваций; интеграции научного и образовательного процессов в секторе высшего образования; в развитие ранее полученных научных результатов (В. Макаров, Р. Биломбо, В. Халин), указанная модель дает возможность определить основные эффекты, формируемые в воспроизводстве интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - разработана методика оценки адаптивных характеристик организаций сектора услуг высшего образования: выделение параметров адаптации; расчет частных индикаторов, отражающих отдельные аспекты адаптивности организаций; сворачивание указанных индикаторов в интегральный показатель адаптивности; в дополнение к ней, предложена методика прогнозирования потребности национальной экономики в интеллектуальном капитале для обеспечения требуемых темпов экономического роста, ядро которой составляют агрегированные показатели отдачи интеллектуального капитала за длительный период (10 лет и более); в развитие ранее полученных научных результатов (Ю. Корчагин, В. Шукшунов, Ф. Янсен), данные методики позволяют адекватно оценить условия воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в фокусе потребностей модернизации и перехода к шестому технологическому укладу; - исходя из принципов построения системы сбалансированных показателей и когнитивного моделирования, предложен комплекс инструментов поддержки воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, включающий: инструмент диагностики (методика диагностики внешней среды образовательной организации с целью выявления новых тенденций и подготовки адаптивных реакций на них); инструмент оценки (методика оценки эффективности высшего образования на макро- и микро- уровне); инструмент прогнозирования (способ прогнозирования потребности в специа17 листах на основе статистической зависимости их количества от изменений объемов производства и темпов обновления технологий); в дополнение к ранее полученным научным результатам (И. Волобуева, Д. Каплан, Р. Нортон), указанные инструменты обеспечивают потребности предложенного в данной работе адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала. Теоретическая значимость исследования. Основные теоретические результаты исследования могут быть использованы для развития теории услуг, теории социальной экономики, теории социально-экономических трансформаций, теории интеллектуального капитала, теории стратегического управления, теории экономики знаний применительно к воспроизводству интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования экономики современной России. Предложенная автором научная идея адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования может быть положена в основание концепции развития системы высшего образования в российской экономике. Отдельные результаты исследования могут быть также использованы в целях совершенствования содержания, структуры и методики преподавания дисциплины высшей школы: «Социальная экономика», «Стратегический менеджмент», «Экономика образования», «Управление в социальной сфере», а также спецкурса по организации воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. Практическая значимость работы. Основные выводы и рекомендации, содержащиеся в работе, могут быть использованы при разработке национальных проектов развития сферы образования, коррекции государственной социально-экономической политики в отношении образования. Новые функции и адаптивный механизм воспроизводства интеллектуального капитала могут найти расширенное применение в других отраслях социальной экономики, ориентированных на указанное воспроизводство. Когнитивные методы и модели, инструменты поддержки адаптивного воспроизводства интеллектуального капитала востребованы в модернизации системы управления в секторе услуг 18 высшего образования. Методика оценки адаптационных характеристик организаций сектора услуг высшего образования востребована при проведении мониторинга организаций ВПО. Внедрение и апробация результатов исследования. Адаптивный механизм воспроизводства интеллектуального капитала реализован в учебном процессе НОУ «Высшая экономическая школа» и использован в государственной программе подготовки руководящих кадров для организаций народного хозяйства РФ. Методы выбора стратегии и оценки инновационного потенциала внедрены в деятельность ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет», методика оценки отдачи специалистов применяется Министерством общего и профессионального образования Ростовской области, методика расчета показателей человеческого капитала использована ОАО «Артекс» в программах повышения квалификации персонала. Исследование выполнялось в рамках научного направления ЮФУ «Управление в социальных и экономических системах». Отдельные результаты диссертационного исследования получены в рамках хоздоговорной работы «Разработка методики оценки потребности в человеческом капитале» (№ 1603, 2011 г.). Результаты диссертационного исследования внедрены в деятельность ряда организаций ВПО ЮФО, что подтверждено актами внедрения. Основные положения и выводы исследования докладывались автором на международных и российских научных и научно-практических конференциях в гг. Софии, Днепропетровске, Москве, Кузбассе, Ростове – на – Дону, Краснодаре, Саратове, Сочи, Невинномысске в 2008–2013 гг. Материалы диссертационного исследования используются в учебном процессе ЮФУ. Программные продукты, разработанные по теме диссертационного исследования, зарегистрированы и подтверждены четырьмя свидетельствами ОФЭРНиО. Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.05: 1.6.117. Современные тенденции развития организационно-экономических форм хозяйствования в 19 сфере услуг. 1.6.121. Организационно-экономические механизмы обеспечения инновационного развития отраслей сферы услуг. 1.6.123. Обеспечение конкурентоспособности предприятий сферы услуг. 1.6.132. Государственно-частное партнерство в сфере услуг. Публикации результатов исследования. Основные положения диссертационного исследования нашли отражение в 44 публикациях соискателя, в том числе в 4 монографиях и в 21 статье в научных изданиях, рекомендованных ВАК. Общий объем публикаций 49,9 п.л. Структура диссертационной работы обусловлена целью, задачами, методологией исследования. Работа состоит из введения, пяти глав (15 параграфов), заключения, списка использованных источников, приложений. 20 1. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ВОСПРОИЗВОДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В СЕКТОРЕ УЛУГ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В данной главе исследованы содержание и роль воспроизводства интеллектуального капитала на современном этапе развития экономики, обоснован методологический подход к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, установлены специфические характеристики воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. 1.1. Оценка воспроизводства интеллектуального капитала на современном этапе развития экономики Современная эпоха характеризуется сменой парадигм, траекторий социально-экономической политики, ценностей, что, во многом, обусловлено переплетением совокупности масштабных трансформаций в мировой экономике. XXI век успел заявить о себе, как об эпохе существенных изменений, что в полной мере относится и к экономическому росту. Трансформируется структура глобальной экономики, осуществляется ее переход на новую технологическую базу, возрастает роль знаний, новых идей, инноваций, интеллекта. Среди доминирующих тенденций современных преобразований необходимо выделить тенденцию к возрастанию роли высшего образования. Наиболее конкурентоспособные страны мира достигают порядка 90 % прироста ВВП за счет научно-технической сферы и высокотехнологичных отраслей. По данным ряда исследователей, в большинстве стран ОЭСР на протяжении последних лет рост добавленной стоимости в отраслях, базирующихся на знаниях, в среднем составил 3%, что превышает темпы общего экономического роста (2,3%). Доля указанных отраслей в совокупной добавленной стои21 мости увеличилась в Германии с 51 до 60%, в Англии – с 45 до 54, в Финляндии – с 34 до 42%1. Приведенные данные определяют качественно новый профиль движения современной экономики: переход от знаний к компетенциям и созидательному потенциалу субъектов хозяйственного процесса. В данном контексте вопрос о способе развития отечественной экономики принципиально важен. Намеченная модернизация экономики России предполагает переход в ближайшее время от инерционного развития - спекулятивного и неустойчивого, основанного на добыче и продаже нефти, газа, других природных ресурсов, к инновационному развитию, в основе которого – наукоемкие отрасли и рост производительности общественного труда. Модернизация призвана преодолеть накопленное отставание и проложить дорогу к успешным постиндустриальным преобразованиям. Вместе с тем, преобразования в хозяйственной практике предполагают адекватные преобразования в экономической науке. Соответственно, на современном этапе развития в научный оборот экономических исследований входят категории, отражающие совокупность явлений, типичных для постиндустриальных преобразований: человеческий капитал, созидательный потенциал преобразований, инновационные нематериальные активы и др. Обладая значительным познавательным потенциалом, данные категории относятся к разряду дискуссионных. Приведем необходимые пояснения и аргументы, фокусируя внимание на категориях человеческого капитала и интеллектуального капитала, как на ключевых для решения задач данной работы. Категория человеческого капитала за последние два десятилетия прочно вошла в активный оборот социально-экономического анализа, чему есть свои объяснения. Так в условиях активизации постиндустриальных преобразований имеет место стратегическая переориентация экономик наиболее развитых стран См.: Белокрылова О.С., Бочков А.А. Перспективы посткризисной модернизации экономики России // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Том 6. № 4; Ермоленко В.В. Интеллектуальное обеспечение принятия управленческих решений в корпорации: теоретико методологические основы. Краснодар: ЮИМ, 2011; Стратегия развития финансовой системы России, 2011. URL: http://www.mirkin.ru/_docs/ analyt03_016.pdf 1 22 мира – их можно описать с помощью качественно новой производственной функции, в составе которой определяющими факторами-аргументами становятся капитализированные знания, а также концептуальные основания для создания высоких технологий. Соответственно, в экономике таких стран инициируются инвестиции социального характера, ориентированные на развитие творческого потенциала людей. Оценивая соответствующие процессы в современной России, необходимо принять во внимание их специфику, то есть, затяжные и сложные рыночные преобразования, как особый контекст общественной оценки возможностей человеческого капитала. Рыночные преобразования формируют условия для «капитализации» личностного потенциала. Приведем необходимые разъяснения, опираясь на результаты углубленных исследований в данной области. Е. Полищук приходит к выводу о том, что в рыночных условиях государство, шаг за шагом, отказывается от функции гаранта социального положения отдельных людей, в результате чего, происходят двоякого рода изменения: - во-первых, каждый человек формально получает абсолютную свободу выбора своего жизненного пути; - во-вторых, он вынужден при этом брать на себя полную ответственность за свои результаты и траекторию развития личности. Обобщая приведенные выше изменения, Е. Полищук приходит к выводу, с которым нельзя не согласиться – в экономике современной России складываются необходимые условия для того, чтобы капитализировать, дать общественную форму капитала тем возможностям, которые содержатся в структуре самой личности человека и могут составить его конкурентные преимущества1. Выделим еще один аспект разработки категории человеческого капитала в современных условиях – это уроки глобального финансового кризиса, который объективно акцентировал внимание исследователей и хозяйственных пракСм.: Полищук Е.А. Человеческий капитал в экономике современной России: проблемы формирования и реализации. Ижевск: ИжГТУ, 2005. С.4-5. 1 23 тиков на комплексе острых и чрезмерно накопившихся проблем: чрезмерно изношенного основного капитала; дефицита социально-экономической инфраструктуры; отсталости институтов хозяйственной жизни. Для решения указанного комплекса проблем востребованы масштабные ресурсы человеческой активности и социального творчества, что и побуждает исследователей, творцов экономической политики и практиков обращаться к категории человеческого капитала. Повышенное внимание к человеческому капиталу вредит данной категории во всех смыслах, поскольку в теоретическом отношении обусловливает создание множества отличающихся друг от друга, не сводимых к «общему знаменателю», концептуально не сформированных представлений о содержании, формах, факторах развития, а в практическом отношении – далеких от ожидаемых целей результатах данного капитала. Анализируя данную ситуацию, правомерно использовать вывод, к которому пришли О. Иншаков и Д. Фролов, исследуя развитие представлений об институтах: «К институтам относят все: нормы и правила, организации и учреждения, органы и отношения, сообщества и статусы, рутины и ритуалы, обычаи и традиции, образ мышления и поведения. При таком собирательном подходе понятие социального института теряет границы и масштабы собственного содержания, перестает быть тем особенным, которое есть результат взаимодействия всеобщего и единичного для определенного класса феноменов с качественно специфической информацией»1. Соответственно, собирательный подход к человеческому капиталу приводит к размыванию границ и снижению общественной оценки данной категории. Так, под человеческим капиталом различные авторы понимают следующие формы организации социально-экономических отношений: - существующее население страны, что отражает, преимущественно, демографические отношения; См.: Иншаков О.В., Фролов Д.П. Институционализм в российской экономической мысли (IX –XXI вв.): в 2 т. Т.1. Волгоград: ВолГУ, 2002. С.11. 1 24 - обычный потенциал активной экономической деятельности, что соответствует отождествлению человеческого капитала и человеческого фактора экономики, то есть, расширительной трактовке данного капитала; - способность к труду, что соответствует фактическому отождествлению человеческого капитала и рабочей силы, то есть, редукции данной категории; - способность извлекать денежный доход из обладания какими-то конкретными компетенциями, что соответствует отождествлению человеческого капитала с потенциалом предпринимательства, предприимчивостью1. Оценивая приведенные выше трактовки человеческого капитала, сфокусируем внимание на его сущности – человеческий капитал, как и любой иной капитал, обеспечивает приращение стоимости; вместе с тем, человеческий капитал, в отличие от капитала, воплощенного в деньгах, оборудовании, производственных ресурсах, неразрывно связан с человеческой личностью, представляет собой одну из форм организации личностного потенциала. Правомерно предположить, что речь идет о продукте интенсивного развития личности человека. Для аргументации предположения используем выводы, полученные в исследовании В. Прохоровой, относящиеся к разграничению двух основных способов развития хозяйственных форм: - первый способ представляет собой экстенсивное развитие хозяйственных форм. Такое развитие происходит в определенном русле, поскольку оно опирается на качественно постоянную основу – применяемые технологии, механизмы формы и организационные структуры, субъектный фактор остаются на одном и том же уровне; в итоге хозяйственные формы, образно говоря, развиваются «вширь»; применительно к субъектному фактору, включенному в хоСм.: Шульц Т. Ценность детей // Thesis. 1994. №6; Беккер Г. Человеческий капитал и распределение времени // Человеческое поведение: экономический подход. М.: ГУ ВШЭ, 2003; Косован И.Ю. Ресурсы и инструменты воспроизводства человеческого капитала на мезо- уровне // Вестник Адыгейского государственного университета. 2011. № 3; Лолаева Б.Х. Функциональное содержание и структурные уровни воспроизводства человеческого капитала // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008 г. Т.6. №1 и др. работы. 1 25 зяйственный процесс, такое развитие означает, что данный фактор развивается на неизменной личностной основе; - второй способ представляет собой интенсивное развитие хозяйственных форм, что означает глубокое преобразование самой основы эволюционного процесса – происходит обновление технологий, механизмов и организационных структур, субъектного фактора. В процесс интенсивного развития хозяйственные формы, как бы, углубляются; применительно субъектному фактору, включенному в хозяйственный процесс, такое развитие означает, что он развивается на изменяющейся личностной основе. При этом перенос центра тяжести в сторону интенсивного типа развития означает интенсификацию1. Адаптируем приведенные положения к развитию человеческого капитала. В процессе интенсивного развития субъект хозяйственного процесса создает качественно новые способности, востребованные производством - компетенции. Тем самым, он качественно обогащается, реализует новые функции и выходит за пределы обычной рабочей силы. Здесь мы подошли к разграничению понятий «рабочая сила» и «человеческий капитал». Если человеческая «рабочая сила» продается и покупается, отделяясь от своего носителя и поступая в распоряжение владельца денежного капитала, то «человеческий капитал» не отделяется от своего обладателя и входит в хозяйственный процесс иначе – в качестве равноправного партнера участников создания какой-то капитальной комбинации. При этом человеческий капитал опирается на ресурсы вновь создаваемых личностных способностей, то есть, на новые, более сложные и развитые компетенции, которые до поры «скрыты» в неиспользованном потенциале личности человека. С другой стороны, рабочая сила и человеческий капитал связаны процессом интенсивного развития субъектного фактора производства, которое обусловливает расширение базиса человеческой личности. Если данный процесс См.: Прохорова В.В. Субрегиональные ресурсы и инструменты интенсивного развития территориальных экономических систем современной России. Москва: МГУ, 2010. С.74. 1 26 продолжить, то мы получим качественно иную форму организации субъектного фактора - человеческий капитал. Исследуя указанный переход, И. Косован приходит к выводу о том, что для него необходимы определенные общественно-хозяйственные условия, среди которых необходимо выделить ряд институциональных норм, значение которых возрастает по мере наращивания постиндустриальных преобразований: - нормы регулирования фондов рабочего и свободного времени, в том числе, нормы, гарантирующие соответствующую реализацию свободного времени, что особенно актуально для современной России; - стандарты охраны здоровья как всеобщей основы для формирования человеческого капитала; - стандарты общего и профессионального образования, оценивая которые необходимо выделить отсутствие в действующем ФЗ «Об образовании» самого понятия «профессиональное образование»; - стандарты осуществления социальных коммуникаций, разработка которых в России только начинается1. Обобщая приведенные положения, сформулируем следующие выводы: А. Формирование человеческого капитала представляет собой закономерный результат ускорения постиндустриальных преобразований; чем динамичнее происходят указанные преобразования в национальной экономике, тем больше потребность в человеческом капитале. Б. Правомерно следующим образом определить смысловое ядро теории человеческого капитала применительно к заявленной нами научной проблеме: капитализация креативных способностей человеческой личности превращает их в фактор производства стоимости и извлечения дохода, что сводит указанные способности к обычным инструментам капиталистического производства. Избыточные для создания стоимости личностные способности элиминируются См.: Косован И.Ю. Ресурсы и инструменты воспроизводства человеческого капитала на мезоуровне // Вестник Адыгейского государственного университета. 2011. № 3. 1 27 и в дальнейшем не поддерживаются, то есть, отчуждаются от инвестиционного процесса. С помощью такого отчуждения в составе человеческого капитала институционально закрепляются и упорядочиваются только такие креативные способности, которые необходимы для развития процесса возрастания капитальной стоимости1. В понятии человеческого капитала не содержится ничего, что возвышало бы субъектный фактор и ставило бы его «над» процессом капиталистического производства. Оценивая последствия глобального кризиса 2008-2009 гг., выделим связанное с ними обстоятельство, которое дополнительно актуализирует формирование человеческого капитала на современном этапе хозяйственного развития. Человеческий капитал дополнительно востребован в условиях, когда в экономике складываются «чрезмерная озабоченность финансами и терпимое отношение к долгам», что свидетельствует об исчерпании ресурсов прежней, индустриальной модели роста, неизбежности соответствующего экономического спада, обозначающего начало перехода к новому качеству развития экономики2. В условиях такого перехода человеческий капитал востребован, как фактор модернизации экономических систем. Отсюда – глубокая связь между процессами реальной модернизации и формирования человеческого капитала. Развивая приведенные выше концептуальные идеи, сформулируем положение о том, что человеческий капитал, в силу того, что он востребован в широких масштабах и выходит за пределы «разовых» проявлений исключительных творческих возможностей личности, объективно ориентирован на инновационный характер развития общественного производства. В данном отношении весьма характерно обращение высшего политического руководства России к задаче формирования национального человеческого капитала. Национальная экономика остро нуждается в новых механизмах и институтах, которые могут обеспечить изменение утвердившейся за несколько десятилетий стратегической См.: Беккер Г. Человеческий капитал и распределение времени // Человеческое поведение: экономический подход. М.: ГУ ВШЭ, 2003. 2 Арриги Дж. Долгий двадцатый век. М.: ИД «Территория будущего», 2006. С.398. 1 28 траектории, в основе которой лежит процесс извлечения топливной и сырьевой ренты; отсюда – особое значение тех сфер, где формируется человеческий капитал, для модернизации и инновационного развития экономики современной России. Выделим также связь между процессом формирования человеческого капитала и специфическим соотношением силы государства и силы частной собственности в экономической системе России. На первый взгляд, в тех условиях, где относительно слаба частная собственность и доминирует мощное государство, человеческий капитал находится под давлением и не находит для себя достаточного пространства приложения и развития. Однако данное положение не стоит абсолютизировать. Всемогущее государство обладает значительным потенциалом в деле развития субъектного фактора хозяйственной жизни. Пресловутая сила государственной власти может внести свой значительный вклад в формирование национального человеческого капитала современной России, поскольку она способна сконцентрировать на данном направлении огромные бюджетные и внебюджетные ресурсы, а также провести необходимые институциональные преобразования. С учетом характера заявленной научной проблемы, выделим среди таких преобразований: - поддержку и защиту интеллектуальной собственности, что необходимо для укоренения владельцев человеческого капитала в национальной экономике и предотвращения «бегства» данного капитала; - переход на образовательные стандарты, отвечающие современным требованиям к формированию человеческого капитала. Отметим, что возможности государственной власти в деле формирования национального человеческого капитала трансформируются в избыточные бюрократические издержки с помощью процесса бюрократизации. Так внутреннее противоречие процесса бюрократизации заключается в том, что государство, которое объективно нацелено на защиту и обеспечение общественных потребностей и интересов, в условиях подчинения огромного потенциала государ29 ственной власти каким-то группам лиц превращается в механизм обеспечения потребностей и интересов этих лиц. Общественное благо подменяется частным благом, «замаскированным» под общественное. Соответственно, потребности формирования национального человеческого капитала остаются без адекватной реализации, уступая место наращиванию финансовых активов, земельных участков и т.п. В научной литературе получила поддержку позиция тех авторов, которые полагают, что человеческий капитал – весьма многогранное явление, которое складывается в процессе результате взаимодействия различных форм организации личностного потенциала субъектов хозяйственного процесса. При этом многогранность феномена используется в качестве аргумента в пользу выделения множества организационных форм, в которых представлен человеческий капитал. Представляется, что многогранность обусловливает, скорее, сложную структуру изучаемого феномена, позволяя выделить в нем ряд составных частей, или компонентов столь ценного потенциала обновления и преобразования системы хозяйственных отношений1. С учетом приведенных выше положений выделим следующие основные компоненты феномена человеческого капитала: - интеллектуальный капитал, который определяет целевое предназначение человеческого капитала, раскрывает его главную функцию - глубокое переосмысление и коренное преобразование системы хозяйственных связей, изменение качества воспроизводства; - капитал здоровья, наличие которого обеспечивает полноту творческой деятельности, ее силу и действенность; отметим, что капитал здоровья формируется в семье, системе образования, в предпринимательской и трудовой деятельности и т.п.; См.: Полищук Е.А. Человеческий капитал в экономике современной России: проблемы формирования и реализации. Ижевск: ИжГТУ, 2005. 1 30 - капитал эстетического формотворчества (дизайна), который в функциональном отношении ориентирован на реализацию художественного потенциала личности, что обеспечивает создание новых эстетических образов, обновление способов художественной организации бытия людей, продвижение новых эстетических идей, внедрение новых эстетических концепций общественной деятельности и т.п.; - капитал рекордных достижений, который в функциональном отношении обеспечивает задачи качественного обновления пределов реализации физических сил и возможностей человеческого организма, что необходимо для соответствующего обеспечения творческого потенциала в хозяйственной жизни, культуре, освоении новых территорий и др.1 Все выделенные компоненты обладают выраженным субъектным характером. Речь идет о качественной определенности человеческого капитала, который невозможно отчуждать от субъекта-обладателя. Данный капитал созидателен в той мере, поскольку его обладатель задан как свободная и целостная личность. То, что отчуждено от субъекта-обладателя и представлено как результат овеществления его деятельности, относится к совершенно иным видам функционирующего капитала, в том числе, к нематериальным активам. Особо отметим то, что человеческий капитал представляет собой капитал-субъект, в отличие от всех иных видов капитала, выступающих как капитал-объект. Отметим, что приведенный перечень не является закрытым. Правомерно предположить наличие или появление иных компонентов человеческого капитала. Вместе с тем, выделенные выше компоненты позволяют конкретизировать осуществляемое исследование. Характер заявленной научной проблемы предполагает фокусирование внимания на компоненте интеллектуального капитала. Приведем соответствующие разъяснения. См.: Ермоленко А.А., Ермоленко Анд. А. Человеческий капитал // Научная мысль Кавказа. 2008. №3. 1 31 Во-первых, отметим связь интеллектуального капитала со сферой науки и образования. Е. Ясин определяет науку как «фундамент инновационной экономики, который обеспечивает постоянный приток новейших знаний». При этом предполагается, что наука и инновации – суть разные явления, причем инновации, далеко не всегда, обусловлены результатами науки1. Интеллектуальный капитал создает «продвинутые» научные продукты, которые в значительной своей части остаются не востребованными или подменяются какими-то далекими от науки «инновационными» представлениями. Во-вторых, современный экономический рост характеризуется последовательной интеллектуализацией практически всех факторов производства. В научной литературе приводится следующая оценка - на долю новых знаний, воплощаемых в технологиях, оборудовании и механизмах организации хозяйственных процессов, в наиболее развитых странах приходится до 90% ВВП2. Отставание в интеллектуализации автоматически отбрасывает страну на глубокую периферию. В-третьих, многие виды интеллектуальной деятельности, вносящие определяющий вклад в ВВП и преобразование всей системы хозяйственной деятельности, не требуют сколько-нибудь существенных затрат на специальное оборудование. По некоторым оценкам специалистов, в США уже на рубеже глобальной рецессии около 45 млн. человек использовали в качестве основного средства производства свой интеллект, подкрепленный персональным компьютером3. Интеллектуальный капитал последовательно замещает иные – объектные – виды капитала. В-четвертых, интеллектуальный капитал обусловливает резкое сокращение времени реализации научных открытий. В научной литературе отмечается, См.: Ясин Е.Г. Оценивать науку по «гамбургскому счету» // Форсайт. 2007. № 2(2). См.: Мильнер Б.З. Управление знаниями в современной экономике // http://www.creativeconomy.ru/library/prd155.php 3 См.: Мясникова Л. Смена парадигмы. Новый глобальный проект // Мировая экономика и международные отношения. 2006. №6. 1 2 32 что средний период освоения созданных данным капиталом нововведений изменялся следующим образом: - с 1885 по 1919 гг. - 37 лет; - с 1920 по 1944 гг. – 24 года; - с 1945 по 1964 гг. – 14 лет; - начиная с середины 90-е гг. ХХ века, для наиболее перспективных открытий – 3-4 года1. Приведенные данные о сокращении периода освоения нововведений свидетельствуют о том, что современное экономическое развитие вступило в фазу непрерывных технологических переворотов. Наконец, интеллектуальный капитал в складывающемся многополярном мире определенным образом локализован, причем такая локализация неравномерна. В настоящее время правомерно выделить четыре основных центра научного прогресса: - США - 35% мировых расходов на НИОКР по паритету покупательной способности; - Европейский Союз - 24% расходов на НИОКР; - Япония – около 12% расходов на НИОКР; - КНР – около 12% расходов на НИОКР. Отметим, что Российская Федерация в число центров научного прогресса не входит, поскольку на ее долю приходится около 2% мировых расходов на НИОКР по паритету покупательной способности. Несложный расчет приводит к выводу о том, что Россия отстает по расходам на НИОКР от США в 17 раз, от Европейского Союза – в 12 раз, от Японии и Китая – в 6,4 раза. В последние годы наметилось отставание по данному показателю даже от Индии – в 1,5 раза2. В потоке уходящего из страны капитала наибольшую угрозу представляет не См.: Информационная экономика и концепции современного менеджмента: Материалы Первых Друкеровских чтений / Под ред. Р.М. Нижегородцева. М.: Доброе слово, 2006. 2 См.: Рогов С. Россия должна стать научной сверхдержавой // http://www.strf.ru/ organization.aspx?CatalogId=221&d_no=28654 1 33 компонент финансового капитала, а компонент интеллектуального капитала, хотя данное обстоятельство не находится в фокусе внимания аналитиков. Дефицит интеллектуального капитала и его отчуждение от развития хозяйственного процесса приводят к тому, что в структуре затрат на технологические инновации в национальной промышленности России преобладают затраты на маркетинговые исследования и производственное проектирование - до 50%. В то же время, определяющие характер развития затраты на НИОКР составляют только 10%. Характерно, что для наиболее развитых стран указанное соотношение прямо противоположное – на НИОКР до 50%, на маркетинговые исследования – 10—15%. В условиях отчуждения от интеллектуального капитала создание новой продукции приобретает сугубо имитационный характер – страна копирует чужие новинки, удовлетворяясь ролью ведомого1. Вряд ли правомерно, оценивая приведенные выше данные, апеллировать к централизованной экономике. Суть дела в способе осуществления рыночных преобразований. Приведем характерный пример, относящийся к корпоративным преобразованиям. Формально, корпорации доминируют в современной России, однако в содержательном отношении большинство из них не обладают многими атрибутами данной формы хозяйствования. Так, в результате формальных преобразований государственных предприятий в корпоративные структуры значительная часть прежней «отраслевой» науки просто прекратила существование: в новоявленных корпорациях крайне редко встречаются конструкторские бюро, исследовательские лаборатории и др. Особо отметим, что многие холдинговые структуры разрушили переданные им организации, ориентированные на прикладные исследования. В результате количество проектных институтов в России за два десятилетия уменьшилось в 12 раз2. Соответственно, если в наиболее развитых странах корпоративСм.: Глазьев С. Ю. Развитие российской экономики в условиях глобальных технологических сдвигов // http://spkurdyumov.narod.ru/GlazyevSUr.htm 2 См.: Рогов С. Россия должна стать научной сверхдержавой // http://www.strf.ru/ organization.aspx?CatalogId=221&d_no=28654 1 34 ными исследовательскими организациями осуществляется до 70% НИОКР, то в России на их долю приходится только 6% НИОКР1. Результаты не заставили себя ожидать: - обозначился нарастающий процесс оттока капитала; - снизилась инвестиционная привлекательность экономики; - резко ухудшилась позиция страны в мировой экономике по производительности труда, что вызвало, на первых порах, удивительную реакцию - выведение соответствующего показателя из активного статистического и аналитического оборота2. Приведенные выше аргументы свидетельствуют о значимости выделенного нами компонента человеческого капитала. Интеллектуальный капитал, если оценивать его с позиций современной редакции производственной функции, правомерно определить в качестве доминирующего фактора устанавливающейся в глобальном хозяйственном пространстве экономики знаний. Продвигаясь к такой экономике, России необходимо решить ряд задач, связанных с интеллектуальным капиталом: - сформировать собственные, эффективные национальные институты развития, включая соответствующие механизмы новой денежной, инвестиционной, инновационной, промышленной и социальной политики; - осуществить модернизацию инфраструктуры и на новой технологической основе воссоздать промышленный комплекс, чему может способствовать создание новых корпоративных, в том числе, вертикально и горизонтально интегрированных, структур, соединяющих сферы производства и научной деятельности; - перейти к воспроизводственной системе шестого технологического уклада, для чего востребована глубокая интеллектуализация производства, а также ускоренный переход к непрерывному инновационному процессу в осСм.: там же. См.: Глазьев С.Ю. Развитие российской экономики в условиях глобальных технологических сдвигов. Доклад // http://spkurdyumov.narod.ru/GlazyevSUr.htm 1 2 35 новных сферах и отраслях национальной экономики и непрерывному образованию применительно к человеческому фактору; - преобразовать существующее «общество потребления» в «интеллектуальное сообщество», в котором определяющими станут индикаторы качества жизни и развития интеллектуального капитала. Таким образом, новизна категории интеллектуального капитала обусловливает сосуществование в экономической литературе ряда его определений, анализ которых позволяет раскрыть содержание данной категории (табл. 1.1.1). Таблица 1.1.1 – Качественный анализ определений (трактовок) интеллектуального капитала1 Определения (трактовки) интеллектуального капитала 1 Аспекты интеллектуального капитала, на которых концентрируется внимание Человеческая природа интеллектуального капитала, его взаимосвязи с развитием личности Функциональные возможности определений (трактовок) Основные ограничения определений (трактовок) Расширительная трактовка, отождествление интеллектуального и человеческого капиталов (Г. Беккер и др.) Определение интеллек- Капитализация знаний, туального капитала с субъектное воплощение позиций теории эконо- «силы науки» мики знаний (Т. Стоуньер и др.) Гуманизация исследования интеллектуального капитала, обоснование приоритетов социальной экономики Раскрытие потенциала интеллектуального капитала в процессе постиндустриальных преобразований Трактовка интеллектуального капитала с позиций концепции производственной функции и теории воспроизводства (О. Иншаков и др.) Трактовка интеллектуального капитала с позиций теории рационального выбора (И. Фишер и др.) Интеллектуальный капитал как фактораргумент производственной функции, как результат воспроизводства Роль интеллектуального капитала в обеспечении институционального упорядочивания и возвышении субъектов Установление связей интеллектуального капитала с другими факторами-аргументами производственной функции Раскрытие новых возможностей интеллектуального капитала в планировании, прогнозировании и др. Трактовка интеллектуального капитала с позиций теории образования (Дж. Псахаропулос и др.) Процессы субъектного воплощения и последующей капитализации знаний Раскрытие специфических компетенций, формирующих содержание интеллектуального капитала Смешение категорий человеческого фактора, рабочей силы, интеллектуального капитала Абстрагирование от предпосылок интеллектуального капитала, складывающихся в индустриальном строе Редукция понятия интеллектуального капитала, сведение его к роли одного из обычных факторов производства Абстрагирование от переплетения в интеллектуальном капитале элементов рационального и иррационального Сведение интеллектуального капитала к одному из результатов обучения Таблица составлена автором по материалам исследования. 36 Обобщение результатов анализа, представленных в табл. 1.1.1, позволяет сформулировать следующие выводы: - категория интеллектуального капитала относится к разряду синтетических категорий, что предполагает комбинирование и переплетение познавательных возможностей ряда трактовок (выделим в данном отношении трактовки с позиций теорий воспроизводства, экономики знаний, образования); - своеобразным «центром притяжения» частных определений интеллектуального капитала выступает созидательный (креативный) компонент человеческого фактора общественно-хозяйственного процесса, востребованный условиями ускорения постиндустриальных преобразований; данное обстоятельство формирует смысловое содержание интеллектуального капитала. C учетом приведенных выше выводов среди факторов, определяющих национальные конкурентные преимущества, необходимо выделить, определяющие процесс формирования и развития интеллектуального капитала: - предоставление адекватного (развивающего и адаптивного) образования, обеспечение доступа к образовательным услугам для людей, обладающих необходимыми предпосылками для формирования и развития интеллектуального капитала; - интеграция образовательной и научной деятельности, в особенности, в секторе услуг высшего образования; - охрана здоровья нации; - обеспечение информативности основных хозяйственных процессов, адекватное наполнение информационной среды; - формирование общих (инфраструктурных) условий для раскрытия созидательных творческих возможностей творческой личности; - обеспечение чистоты окружающей среды и высокого качества жизни людей, обладающих интеллектуальным капиталом; - формирование эффективных механизмов распределения, обеспечивающих процесс воспроизводства интеллектуального капитала. 37 При этом страны, не способные обеспечить широкий доступ к высшему образованию, интеграцию науки и образования, адекватное наполнение информационной среды, рискуют закрепить за собой роль поставщиков сырьевых ресурсов и малоквалифицированной рабочей силы для воспроизводственных процессов тех национальных экономик, глобальных корпораций и международных организаций, которые опираются на мощные ресурсы интеллектуального капитала. Выше были сформулирован вывод о связи интеллектуального капитала с исключительными компетенциями; приведем необходимые аргументы и разъяснения. Предлагаемые обладателем интеллектуального капитала вместо обычной рабочей силы уникальные созидательные возможности дают ему возможность заменить хорошо знакомую сделку купли-продажи рабочей силы качественно новыми отношениями в рамках партнерства между владельцами долей капитала в совместном бизнесе, где обладатель интеллектуального капитала вправе рассчитывать на адекватную отдачу своего фактора производства. Вместе с тем, уникальные (исключительные) компетенции обходятся значительно дороже обычной рабочей силы и предполагают особые требования к образованию, которые нам необходимо установить. Интеллектуальный капитал изменяет весь спектр отношений в сфере образования. Каковы движущие силы указанных изменений, что побуждает к резкому росту расходов на образование? Ответ на данный вопрос достаточно прост – это «прорывный» эффект в самовозрастании стоимости, который обеспечивает интеллектуальный капитал. Приведем конструктивные для решения поставленной нами научной задачи положения Доклада ООН, посвященного становлению общества знаний. Авторы доклада предлагают различать: «формальное общество знаний» (Nominal Knowledge Society); «деформированное общество знаний» (Warped Knowledge Society); «интеллектуальное общество знаний» (Smart Knowledge Society). 38 Охарактеризуем приведенные выше уровни развития общества знаний. Первый уровень - формальное общество знаний – достаточно широко распространено в современном мире и отражено в многочисленных заявлениях, стратегиях развития и социальных программах. Второй уровень - деформированное общество знаний – возникает тогда, когда формирование и применение знаний сводятся к узко ориентированным социальным процессам, знания не обеспечивают глубоких социальных преобразований. Представляется, что деформированное общество знаний, в определенной мере, присуще современной России. Третий уровень - интеллектуальное общество знаний – складывается и получает полноценное развитие в таких условиях, где формирование и использование знаний разносторонне и глубоко изменяет институты, механизмы социально-экономического развития, создает качественно новую социальную структуру, вызывая соответствующие трансформации во всех сферах общественной жизни с использованием адаптивных, быстро настраивающихся на перемены механизмов.1 Оценивая приведенные выше уровни, сформулируем вывод о том, что интеллектуальное общество знаний правомерно рассматривать как общество, сформировавшееся вокруг представительного ядра интеллектуального капитала, обладающее соответствующими механизмами воспроизводства данного капитала. В литературе отмечается, что такое общество является закономерным результатом системного решения комплекса политических, социальных, экономических и других проблем современного развития. Выделим также интересную оценку того, что здесь мы имеем дело с парадигмальным сдвигом»2. 1 Understanding Knowledge Societies: In Twenty Questions and Answers with the Index of Knowledge Societies. – Department of Economic and Social Affairs (DESA). United Nations, New York, 2005. 2 Кочетов Э. Посткризисный мир: опорные тенденции глобальных перемен и Россия - интеллектуальные геоэкономические заделы. Доклад рабочей геоэкономической группы Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации (19 июня 2009 г.) // http://viperson.ru/wind.php?ID=570163 39 Обобщение результатов анализа ряда ключевых положений теории экономики знаний и теории образования позволяет установить алгоритм образования основ интеллектуального капитала (рис. 1.1.1). Научные знания Исключительные компетенции Основы интеллектуального капитала Рисунок 1.1.1 - Алгоритм образования основ интеллектуального капитала Понятие исключительных компетенций играет определяющую роль в раскрытии содержания феномена интеллектуального капитала, поскольку отделяет его обладателей от собственников рабочей силы. Именно формирование и закрепление в структуре личностного потенциала подсистемы исключительных компетенций обеспечивает субъекту возможность стать обладателем интеллектуального капитала, чтобы вступить в партнерские отношения с другими участниками процесса создания эффективных капитальных комбинаций, о которых писал Й. Шумпетер. Данное обстоятельство подтверждается опытом распределения долей капитала по определяющему интеллектуальному вкладу, который накоплен рядом компаний-лидеров постиндустриальных преобразований (Microsoft, Apple и др.)1. С учетом приведенного выше алгоритма расширенное воспроизводство интеллектуального капитала может быть определено в качестве приоритетного элемента системных преобразований, ориентированных на экономику знаний. Принимая во внимание концентрацию воспроизводства интеллектуального ка1 См.: Шумпетер Й. Капитализм, Социализм и Демократия. М.: Экономика, 1995. 40 питала в сфере образовательных услуг, правомерно квалифицировать данную сферу, и, прежде всего, ее сектор услуг высшего образования, как локомотив становления и развития экономики знаний. 1.2. Формирование методологического подхода к исследованию процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования Характер заявленной научной проблемы определяет методологию ее исследования. Интересующее нас воспроизводство относится к синтетическим, системно организованным процессам, которые переплетают в себе ресурсы множества сфер и направлений общественно-хозяйственной деятельности. Системный процесс предполагает адекватный метод исследования, то есть, представление воспроизводства интеллектуального капитала в качестве развивающейся многокомпонентной системы, заключающей в себе множество относительно самостоятельных подсистем, состав и структура которых определяется в соответствии с позицией отдельного исследователя или группы исследователей1. Конкретизируем представление о системном исследовании интересующего нас объекта, опираясь на результаты ряда современных авторов: - система воспроизводства интеллектуального капитала рассматривается в ее целостности, объектом изучения являются взаимосвязи между этой целостностью и ее составными элементами и их блоками; - исследование носит расширительный характер, не сводясь к какой-либо одной частной науке (экономике, социологии и др.); при этом особое внимание уделяется взаимодействию различных сфер социально-экономических отношений применительно к воспроизводству интеллектуального капитала; - внимание исследователей сфокусировано на институтах воспроизводСм.: Клейнер Г.Б. Системная парадигма в экономических исследованиях: новый подход. URL: http://www.kleiner.ru/System%20Paradigm.htm 1 41 ства интеллектуального капитала, которые задают ограничения и направление всех конкретных компонентов данного процесса; при этом институты трактуются в русле эволюционной теории, то есть, как функциональные связи, которые возникли исторически, получили закрепление и развиваются естественным образом; - исследование исходит из тесной взаимосвязи между существующей организацией воспроизводства интеллектуального капитала и историческим процессом, который привел к ее возникновению; - внимание исследователей фокусируется на масштабных изменениях в процессе воспроизводства интеллектуального капитала и глубоких преобразованиях данного процесса, а мелкие и частные перемены остаются на периферии системного анализа; - исследователи, работающие в русле системного подхода, исходят из того, что у системы воспроизводства интеллектуального капитала есть определенные дисфункции, которые внутренним образом обусловлены, укоренены, что означает их объективный характер; такие дисфункции возможно только отчасти откорректировать и смягчить их последствия, не ставя задачи их полного преодоления (способность к устойчивому воспроизводству таких дисфункций является атрибутом исследуемой системы); - системное исследование часто прибегает к сопоставлению и сравнению различных частных случаев воспроизводства интеллектуального капитала, ставя перед собой задачу определения типичных черт в совокупности указанных частных случаев и нахождения различий между ними; при этом доминирует качественный анализ1. Мы также исходим из того, что воспроизводство интеллектуального капитала представляет собой эволюционный процесс, причем: - развитие данного воспроизводства носит кумулятивный характер, измеСм.: Корнаи Я. Системная парадигма // Вопросы экономики. 2002. № 4; Клейнер Г.Б. Системный ресурс экономики. URL: http://www.kleiner.ru/arpab/sres11.html 1 42 нения накапливаются и реализуются в качественных преобразованиях по мере перехода определенных бифуркаций, при этом реализуется принцип перехода от менее сложного к более сложному состоянию системы воспроизводства, с последовательным накоплением преобразований в ней; - эволюция воспроизводства интеллектуального капитала происходит на основе преемственности – каждое новое состояние процесса связано с предшествующим состоянием, происходит последовательный отбор наиболее эффективных механизмов и институтов развития с последующим закреплением посредством норм права, стандартов, институциональных соглашений и др.; - в процессе развития воспроизводства интеллектуального капитала осуществляется минимизация повторения неудачных решений, ошибок и рисков прошлых этапов. Мы сформулировали ряд принципов эволюционного подхода к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала, находящего широкое применение в современной экономической науке. Для данного подхода характерен анализ процессов, которые приводят к формированию и изменению на протяжении некоторого периода времени совокупности индивидуальных признаков, отраженных в личности субъектов. При этом принимается во внимание преемственность всех новых состояний субъектов по отношению к их прошлому, или феномен «зависимости от прошлого» («path dependencе»). Применительно к интеллектуальному капиталу такая зависимость означает накопление изменений и приобретение новых свойств обладателем интеллектуального капитала по мере его исторического развития, в частности, по отношению к обладателю обычной и высококвалифицированной рабочей силы. Особо отметим, что эволюционное исследование анализирует феномен интеллектуального капитала с помощью выделения следующих противоположных локализаций: - некоторого ядра развития, в котором собран основной потенциал эволюции интеллектуального капитала, а также наиболее ценные возможности для 43 регулирования данного процесса; - совокупности периферийных сегментов, которые подчинены ядру развития и решают задачи обеспечения его потребностей в различных ресурсах (финансовых, материальных, информационных и др.). Ядро развития, сосредоточивающее в себе потенциал эволюции интеллектуального капитала, в условиях современных постиндустриальных преобразований принадлежит устанавливающейся экономике знаний, соответствует ее инновационной ориентации. Соответственно, подчиненные ядру периферийные элементы принадлежат прежней индустриальной экономике, поэтому противостояние ядра развития и периферии отражает противоречие между возникающим и уходящим способами производства. Следует учитывать, что взаимодействие ядра развития и периферии обеспечивается множеством опосредствующих звеньев; чем сложнее исследуемый объект, тем более разветвлена сеть таких звеньев, что обеспечивает адаптивность механизмов управления развитием; данное обстоятельство в полной мере относится к воспроизводству интеллектуального капитала. Соответственно, когда установлены ядро развития и периферийные сегменты данного процесса, исследователь получает возможность раскрыть способ связи между ними, то есть, внутренний механизм воспроизводства интеллектуального капитала. В. Маевский приходит к выводу о том, что в последние годы одной из наиболее перспективных ниш для эволюционного подхода стал переход на макро- уровень анализа, поскольку современная эволюционная теория ограничена, в основном, проблемами микро- уровня, рассматривая разнообразие экономических агентов, распространение и диффузию конкурирующих методов и продуктов производства1. Применительно к исследуемому процессу такой переход означает анализ развития воспроизводства интеллектуального капитала не в отдельных образовательных организациях, а в секторе услуг высшего обСм.: Маевский В.И. О взаимоотношении эволюционной теории и ортодоксии // Экономическая трансформация и эволюционная теория Й. Шумпетера. М.: ИЭ РАН, 2004. 1 44 разования. Отметим также, что речь идет о воспроизводстве интеллектуального капитала, что обусловливает применение ряда познавательных возможностей теории воспроизводства. Приведем необходимые разъяснения и раскроем указанные познавательные возможности: - исследование любого процесса воспроизводства предполагает установление некоторого фундаментального, достаточно определенного, регулярно повторяющегося экономического цикла, который в своей единичности является простейшей целостностью исследуемого процесса, его «клеточкой», обеспечивающей соответствующее качество возникающих в процессе воспроизводства экономических отношений; каждый такой фундаментальный цикл закономерен, поскольку он регулярно повторяется в процессе воспроизводства; - вместе с тем, каждый фундаментальный цикл представляет собой элементарное единство противоположностей, которое снимается и вновь полагается, что можно описать с помощью категорий «начало цикла», «движение цикла», «результат цикла»; - каждый цикл представляет собой виток восхождения процесса воспроизводства, в котором начало цикла - это потенциальный и еще неразвернутый результат, а результат - это уже реализованное и развернутое начало; - повторение циклов не сводится к механическому процессу без качественных изменений, поскольку каждый новый виток восхождения видоизменяет весь процесс и что-то привносит в него в количественном или в качественно отношении; по завершении одного цикла его результат превращается в начало следующего цикла, таким образом, цикл повторяется, но уже в ином виде, причем движение не останавливается; - каждый цикл связан с предыдущим и последующим циклами, что обеспечивает определенную организацию сцепления множества циклов, или целостного процесса воспроизводства; - исходя из начала цикла (какой-то совокупности ресурсов), движение 45 цикла приводит к некоторому результату, продукту, в котором ресурсы реализуются, а движение застывает; в свою очередь, продукт содержит в себе ресурсы, необходимые для начала нового цикла; - в каждом цикле движение позволяет установить отношение начала цикла к его результату, что регулярно повторяется, воспроизводится, то есть, утверждается как некоторая хозяйственная необходимость1. Установление соответствующего фундаментального цикла процесса воспроизводства интеллектуального капитала позволяет исследовать способ связи между отдельными циклами и определить тип воспроизводства данного капитала, что и будет предпринято в дальнейшем. Реализуя познавательные возможности теории воспроизводства в «Капитале», К. Маркс фокусирует внимание на функциональных связях внутри цикла «производство – распределение – обмен - потребление», отмечая проявляющиеся здесь единство и различие во взаимодействии первого и последнего звеньев цикла - производства и потребления: «То непосредственное единство, в котором производство совпадает с потреблением и потребление с производством, сохраняет их непосредственную раздвоенность»2. При этом формулируется вывод о том, что в производстве имеет место реализация сил личности производителя, а в потреблении происходит субъектное воплощение полезной вещи или услуги в личности человека. Соответственно, способ взаимосвязи производства и потребления интеллектуального капитала детерминирует характер опосредствующих их отношений распределения и обмена, что необходимо учитывать в анализе процесса воспроизводства данного капитала. Исследуя данный процесс в целостном секторе услуг высшего образования, необходимо рассматривать этот сектор как локальную систему, в развитии которой реализуются общие системные принципы, то есть, принципы, применимые не только в экономической науке, но и в целом ряде смежных и отдаСм.: Маркс К.Капитал // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2 – е изд. Т.23. С.10,43,51 и др. См.: Маркс К. Экономические рукописи 1857-1859 гг. // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2 – е изд. Т.46. Ч.1. С.27-28. 1 2 46 ленных областей научного анализа. Уточним, что речь идет о принципах изменяющегося разнообразия, неоднородности агентов, неравновесия, неопределенности развития, неустойчивости и т.п.1 Наконец, природа исследуемого процесса такова, что для его системного анализа востребованы познавательные ресурсы ряда современных направлений экономической науки: - теории образовательных услуг, и прежде всего, сложившихся в ее русле концептуальных представлений о самообучающихся организациях, интеграции научной и образовательной деятельности, непрерывном адаптивном образовании и др.; - теории инновационного воспроизводства, раскрывающей механизмы инновационного преобразования цикла в процессе становления экономики знаний; - теории человеческого капитала, в русле которой сформировалось само понятие интеллектуального капитала. Обобщая приведенные выше положения, сформулируем вывод о том, что при формировании методологического подхода к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования необходимо руководствоваться синергетической парадигмой современной науки, один из принципов которой формулируется в научной литературе следующим образом: в ходе становления современного, переходного к экономике знаний, хозяйственного строя (экономики «Второй волны») возникает новая административная элита – интеграторы, власть которой опирается не на собственность, а на возможности управления интеграционным процессом2. Правомерно предположить, что именно интеграторы, практически реализующие новые возможности, складывающиеся в русле синергетической парадигмы, обеспечивают переплетение образовательной и научной деятельности в организациях сектора См.: Качалов P.M., Кирдина С.Г. О первой Всероссийской школе по эволюционной экономике // Экономическая наука современной России. 2009. № 1 (44). 2 См.: Тоффлер Э. Третья волна. М.: АСТ, 2010. 1 47 услуг высшего образования, создают новые формы интеграционного взаимодействия данных организаций, формируют адаптивные механизмы предоставления услуг высшего образования в рамках воспроизводства интеллектуального капитала и др. С учетом полученных ранее результатов исследования, правомерно сделать заключение о том, что применительно к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала синергетическая парадигма предполагает подкрепление познавательного потенциала базового для заявленной проблемы системного подхода соответствующими ресурсами ряда направлений экономических исследований, направленных на изучение феноменов: человеческого капитала; образовательных услуг; инновационного воспроизводства. Применяя системный подход к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, целесообразно сфокусировать внимание на познавательных возможностях модульной редакции системного подхода, предложенной Г. Клейнером. Приведем основные положения данной редакции и оценим ее познавательные возможности. Г. Клейнер исходит из того, что в процессе функционирования хозяйственных связей в экономическом пространстве складываются устойчивые группировки системных объектов, обладающих определенной универсальной конфигурацией – данный автор квалифицирует такую конфигурацию, как «тетраду». При этом каждая тетрада состоит из четырех типов компонентов, также обладающих системной организацией. Сцепление компонентов в рамках тетрады не случайно, поскольку в основе их взаимодействия лежит процесс обмена базовыми ресурсами функционирования и развития всей системной конфигурации: во-первых, ресурсом времени; во-вторых, ресурсом пространства; в-третьих, ресурсом активности; в четвертых, ресурсом интенсивности. Устойчивое функционирование и развитие каждой «тетрады» возможно при соблюдении следующего условия: каждый из компонентов тетрады, обладающий одним из видов ресурсов в относительном 48 избытке, передает его компонентам, для которых он дефицитен; такая передача осуществляется в рамках эквивалентного обмена. Г. Клейнер предполагает, что взаимодействие между тетрадами носит упорядоченный характер, осуществляется на базе их «сцепки» и образует «паркетную» (модульную) структуру системной организации современной экономики1. Схематическое отображение тетрады как конфигурационной основы модульной редакции системного подхода представлено на рис. 1.2.1. Субъектный компонент Объектный компонент Средовой компонент Процессный компонент Рисунок 1.2.1 – Тетрада как конфигурационная основа модульной редакции системного подхода (с коррекцией) Оценивая модульную редакцию системного подхода, сфокусируем внимание на двух моментах: - в данной редакции представлена попытка подвести под систему экзогенную основу, то есть, усложнить системный анализ; - фактически, речь идет о переходе от множественной теории систем к структурной теории систем. Обобщая указанные выше моменты, сформулируем вывод о том, что модульная редакция раскрывает исследуемую систему как относительно устойчивую в пространстве и во времени целостную часть окружающего мира, которая обладает потенциалом саморазвития и совокупностью структурных и функциональных признаков. Если акцентировать внимание на том, что исследуется воспроизводство интеллектуального капитала, то основные функциональные фазы См.: Клейнер Г.Б. Системная http://клейнер.рф/arpab/sosm.html 1 организация экономики 49 и системный менеджмент. URL: такого воспроизводства четко корреспондируют со структурными компонентами представленной модульной редакции системного подхода: - функциональная фаза производства реализуется объектным компонентом; - функциональная фаза распределения – процессным компонентом; - функциональная фаза обмена – средовым компонентом; - функциональная фаза потребления – субъектным компонентом. Реализация модульной редакции системного подхода позволяет установить субъектный, объектный, процессный и средовой компоненты процесса воспроизводства интеллектуального капитала (табл. 1.2.1). Таблица 1.2.1 – Применение модульной редакции системного подхода к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования1 Модульные компоненты воспроизводства интеллектуального капитала Субъектный компонент Объектный компонент Процессный компонент Средовой компонент Субъекты воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; потребности и интересы данных субъектов; способы согласования интересов; способы субъектного воплощения (персонификации) отношений Ресурсы и специальная инфраструктура воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, элементы функционирующего здесь особого (социализированного) капитала Обмен ресурсами и результатами в ходе воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; преобразование внутренней среды в данном секторе; формирование в нем новых организационных механизмов и институтов Внешние условия и нормы процесса воспроизводства интеллектуального капитала, контракты, действующие в секторе услуг высшего образования, формируемые здесь конкурентные преимущества; инструменты активизации данного процесса Исследуемое воспроизводство интеллектуального капитала в аспекте системного подхода предстаёт как относительно устойчивая пространственновременная конфигурация субъектного, объектного, процессного и средового 1 Таблица составлена автором по материалам исследования. 50 компонентов, связанных в структуру тетрады. Другими словами, данное воспроизводство есть совокупность интенсивно взаимодействующих, пространственно близких и функционально связанных друг с другом субъектов воспроизводства интеллектуального капитала в пространстве сектора услуг высшего образования. С позиции системного подхода исследуемое воспроизводство представляет собой «организм», проходящий стадии зарождения, морфогенеза, молодости, зрелости, старения популяций субъектов, которые принимают в нем участие. В хозяйственной системе сектора услуг высшего образования генерируются изменения, которые продуцируют новые формы интеллектуального капитала, востребованные экономикой знаний. В свою очередь, эволюционная теория находит в тетраде компонентов воспроизводства интеллектуального капитала ресурсы адаптации, устойчивости развития и саморазвития. Отношения воспроизводства интеллектуального капитала должны обладать не только огромным потенциалом приспособляемости к меняющимся условиям хозяйственного процесса, но и соответствующими ресурсами для развития взаимодействия в секторе услуг высшего образования, в том числе, для интеграционного взаимодействия. Результаты применения модульной редакции, представленные в табл. 1.2.1, будут востребованы при обосновании императивов и раскрытии функций воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. Здесь же мы ограничимся выводом о том, что применение модульной редакции системного подхода позволяет определить научные ресурсы, познавательные возможности которых востребованы в целях подкрепления потенциала системного подхода к исследованию процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования: А. Институциональная экономическая теория, ресурсы которой позволяют исследовать специфические нормы, контракты, статусы и формы поведения участников воспроизводства интеллектуального капитала. 51 Представители институционального направления современной экономической науки рассматривают воспроизводство различных видов капитала под углом зрения институционализации, то есть, согласования интересов, внутреннего упорядочивания и четкой внутренней организации всех компонентов такого воспроизводства, опираясь на различные способы такой институционализации. Выделим в данном отношении возможности применения формальных и неформальных норм, закрепления эффективных форм контрактов, установления иерархических статусов и поддержки рациональных форм поведения. Современная институциональная теория исходит из представления любого сложного, системного процесса в виде относительно упорядоченного на основных уровнях (уровень общей институциональной среды, уровень закрепленных контрактных соглашений, уровень индивидуальных функциональных связей, или институций) поля взаимодействия субъектов, определяющих результаты данного процесса. При этом исходят из совокупности следующих предположений в отношении таких субъектов: - наличие у данных субъектов прочно закрепленных за ними и регулярно воспроизводимых статусов и эффективных для данного процесса форм поведения (неэффективные формы поведения не поддерживаются и последовательно вытесняются из данного институционального поля); - границы функционирования и развития указанных субъектов заданы основными возможностями и ограничениями исследуемого процесса; как правило, такие границы представлены формальными и неформальными нормами институциональной среды; - субъекты исследуемого воспроизводства сами создают необходимые им формы контрактов и закрепляют их, опираясь на принятые в данном процессе стандарты, нормы, процедуры, режимы и т.п.; - указанные субъекты обладают изменяющимися потребностями, интересами, социальным потенциалом и способностью участвовать в экономических отношениях; данное обстоятельство выпукло представлено по отношению к 52 субъектам воспроизводства интеллектуального капитала. При всей упорядоченности и закреплении институтов они обладают достаточной подвижностью. Институты не представляют собой раз и навсегда застывшие структуры, косные по отношению к изменчивому миру хозяйственных связей, поскольку они обслуживают потребности развития этого мира. Приведем в данном отношении интересное высказывание П. Бернстайна: «Подвижность институциональных структур и функций оказывает глубокое воздействие на работу рынков, поведение инвесторов, перспективные модели поведения и пути совершенствования того, что мы имеем сегодня»1. Подвижность институтов очевидна в случае формирования сетевых связей между организациями, что характерно для современного образования. С позиции трансакционных издержек, формирование сети, в которую вовлечены несколько образовательных организаций, обеспечивает устойчивость обмена и оптимизацию величины трансакционных издержек. В качестве альтернативного варианта выступает рыночное взаимодействие без сетевой оптимизации трансакционных издержек. Между этими двумя случаями (сетевое взаимодействие и обычный рыночный обмен) существует выбор, участники которого решают конкретную задачу организации своих трансакционных связей и достижения согласия2. Отметим, что сети уменьшают трансакционные издержки благодаря наличию узловых структур. В случае с образовательными организациями дополнительным стимулом к формированию сетей выступает возможность ускорения диффузии новых образовательных технологий, механизмов организации образовательного процесса, обмена специалистами, а также возможность формирования общей образовательной инфраструктуры3. Выделим еще одну познавательную возможность институциональной Бернстайн П. Фундаментальные идеи финансового мира: Эволюция / Питер Бернстайн: Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2009. С.58. 2 Зайцева П.В. Теоретические основы функционирования сетевых форм взаимодействия // Экономика российских регионов: Материалы II Молодежного экономического форума, 12–13 ноября 2009 года. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2010. С.58 3 См.: Йоханссон Б., Квигли Дж. Агломерации и сети: эффекты в пространственной экономике // Пространственная экономика. 2008. № 4 (16). 1 53 теории – она предполагает создание особого «системного центра управления развитием» сложного системного процесса, что обеспечивает потребности согласования интересов его участников и устойчивость протекания процесса. Фундаментальная идея такого «системного центра» была предложена Дж. Гелбрейтом в середине ХХ века применительно к системе корпорации. Приведем соответствующие пояснения. Анализируя развитие системы отношений корпорации, Дж. Гелбрейт отметил особую роль существующего в ней «интеллектуального ядра», ориентированного на решение следующих функциональных задач развития корпорации: - во-первых, обеспечение адаптации системы корпорации к условиям изменяющейся внешней среды, что позволяет повысить эффективность развития данной системы и обеспечить возвышение субъектного статуса корпорации на всех уровнях ее представительства; - во-вторых, обеспечение эффективного воспроизводства корпоративного капитала (привлечение инвестиций, рациональное распределение их, обеспечение новых функций корпорации и др.)1. Складывающаяся в ходе развития система отношений воспроизводства интеллектуального капитала, как никакая другая система, нуждается в собственном «интеллектуальном центре», который обеспечивал бы стратегическое управление формированием и развитием данной системы. Вместе с тем такое «интеллектуальное ядро» в секторе услуг высшего образования специфицировано природой, функциональными и структурными особенностями данного сектора и сюда неправомерно переносить механизмы и институты, сложившиеся в других сферах и секторах. Отметим, что формы поведения субъектов воспроизводства интеллектуального капитала в пространстве сектора услуг высшего образования – это, вопервых, рациональный выбор из множества ресурсных возможностей, вовторых, переменная, определяемая указанным множеством наряду со сложив1 См.: Гелбрейт Дж. К. Экономические идеи и цели общества. М.: Прогресс, 1979. 54 шимися процедурами принятия решений и условиями внешней среды. Б. Теория воспроизводства, ресурсы которой дают возможность раскрыть различные способы репродукции интеллектуального капитала. Выше мы привели ряд основополагающих принципов данной теории; добавим к ним то, что воспроизводство содержит в себе два противоположных момента. С одной стороны, процесс воспроизводства, как бы, естественно продолжает те экономические отношения, которые включены в него. Благодаря этой способности воспроизводства, хозяйственный процесс всегда преемственен по отношению к своим прошлым периодам, продолжает ранее установившиеся тенденции. Данное обстоятельство играет ключевую роль в обеспечении устойчивости развития. Правомерно квалифицировать указанную способность процесса воспроизводства, как момент инерции, то есть, как силу консервации и сохранения уже существующих хозяйственных функций и структур, а также прежних импульсов эволюции. Момент инерции воспроизводства объективно необходим, поскольку он обеспечивает связи между отдельными циклами данного процесса, сохраняет традиции воспроизводства и его культуру. С другой стороны, процесс воспроизводства в каждом новом цикле, шаг за шагом, отказывается от ранее установившихся связей, заменяя их новыми связями, преобразуя функциональное содержание и структуру цикла. Данный момент вполне объективен, поскольку он отражает естественную потребность хозяйственного процесса к изменениям, формированию инноваций. Здесь присутствует весьма тонкая грань - некоторые перемены могут оказаться губительными для части субъектов воспроизводства и даже катастрофическими для воспроизводства в целом. Соответственно, существует мера обновления функционального содержания и структуры цикла, допустимая для обеспечения устойчивости и эффективности воспроизводства. Момент обновления процесса воспроизводства отражает потребности хозяйственной жизни в изменении, но соразмерен возможностям ее преобразования без необратимых разрушений. Такой момент обеспечивает регулярную изменчивость процесса воспроизвод55 ства, придает ему способность формировать новые элементы, функции и обновлять собственную культуру. Указанные моменты инерции и обновления образуют противоположные стороны процесса воспроизводства. Синтез их востребован, поскольку он обеспечивает соединение преемственности и обновления в процессе реального развития хозяйственного процесса при смене циклов воспроизводства, то есть, прогресс функционального содержания и структурной организации воспроизводства. Такой синтез протекает при определенных издержках, размеры которых могут быть чрезмерно высоки для воспроизводства. Так, резкое обновление механизмов и институтов образовательного процесса в современной России, попытка чрезмерного переноса чужеродных институтов обернулись подрывом условий воспроизводства интеллектуального капитала, что следует рассматривать как одну из фундаментальных причин торможения роста национальной экономики в период после 2011- 2012 гг. В научной литературе отмечается, что эффективный синтез моментов инерции и обновления воспроизводства обеспечивается отношениями собственности1. В плане исследования воспроизводства интеллектуального капитала данное обстоятельство означает необходимость обеспечения защиты интеллектуальной собственности. Логика здесь достаточно ясна – интеллектуальная собственность как предпосылка воспроизводства интеллектуального капитала содержит в себе – идеально, как план – намерения участников указанного воспроизводства приумножить данный капитал, создать его дополнительные элементы, что сопряжено с риском и изменениями в данном процессе. В. Теория интеллектуального капитала, позволяющая конкретизировать собственное содержание процесса воспроизводства данного капитала. Значение познавательных возможностей данной теории возрастает в условиях, когда востребован интенсивный поиск эффективных капитальных комбинаций, совмеСм.: Лоскутов В.И. Экономические и правовые отношения собственности. Ростов – на – Дону: Феникс, 2002. 1 56 стимых между собой элементов различных научных подходов, обеспечивающих синергетический эффект в эвристическом и в прикладном отношении. В данном отношении характерна оценка Э. Тоффлера: во всех отраслях знания мы, вероятно, увидим возврат к крупномасштабному мышлению, к обобщающей теории, к составлению частей снова в единое целое1. Укрепляющаяся в России вертикаль экономической власти в новых условиях развития вынуждена подводить под себя качественно иное основание научного знания. Приведем вывод, к которому пришел М. Кастельс: в современной экономике успеха добиваются те организации, которые способны генерировать знания и эффективно обрабатывать информацию; адаптироваться к изменчивой геометрии глобальной экономики; быть достаточно гибкими, чтобы менять свои средства столь же быстро, как под воздействием быстрых культурных, технологических и институциональных изменений меняются цели; вводить инновации, так как инновация стала ключевым оружием конкурентной борьбы. В этом смысле интеллектуальный капитал становится силой, формирующей новую экономическую культуру виртуальной экономики, превращающей информационные сигналы в товары, обрабатывающей знания2. Интеллектуальный капитал последовательно разветвляется и подвергается соответствующей систематизации. Отметим в данном отношении следующую градацию. Интеллектуальный капитал субъекта правомерно делить на интеллектуальный эндогенный капитал, предназначенный для производства, актуализации и капитализации интеллектуальных эндогенных знаний, и интеллектуальный экзогенный капитал, целенаправленно используемый для коммерциализации интеллектуальных знаний, приобретающих формализованную и овеществленную форму. Г. Теория экономики знаний, ресурсы которой позволяют исследовать функциональные взаимодействия между элементами нового знания, формируСм.: Тоффлер Э. Третья волна. М.: ООО «Издательство АСТ», 2004. С.223. См.: Кастельс М. Информационная экономика: экономика, общество и культура. М. : ГУ ВШЭ, 2000. 1 2 57 ющимися новыми компетенциями, приращением стоимости интеллектуального капитала. Выделим в данном отношении соединение познавательных возможностей теории воспроизводства и теории экономики знаний, что позволяет установить функции воспроизводства знаний: - функция сбережения имеющихся знаний, которая позволяет сохранить элементы знаний на различных носителях, в разной форме, что допускает их оперативное нахождение по избранным основаниям; - функция практической реализации различными субъектами элементов имеющихся знаний и их комбинаций; - функция открытия качественно новых элементов знания или новых комбинаций указанных элементов, что позволяет обеспечить приращение системы знания и создание надстройки знания над прежним базисом; - функция интеграции новых и старых элементов знания в существующей системе знания; данная функция обусловливает внутреннюю реорганизацию существующей системы знания; - функция изменения существующей научной парадигмы, что влечет за собой глубокое переосмысление всего ранее накопленного знания в рамках новой парадигмы; Применим существующую типологию воспроизводства к процессу воспроизводства знаний: а) суженное воспроизводство знаний, что ведет к потере части уже существующих знаний, когда вновь полученные элементы знаний не восполняют тех, которые потеряны или устарели; б) простое воспроизводство знаний, когда устанавливается некоторый баланс, то есть, потерянные знания уравновешиваются вновь полученными знаниями; отметим, что такое равновесие представляется весьма условным и практически неустойчивым, поскольку крайне сложно сбалансировать между собой разнородные элементы знания; 58 в) расширенное воспроизводство знаний, при котором вновь полученные элементы знаний превышают выбывшие элементы знания; отметим, что сопоставление указанных элементов возможно по затратам на их получение и ожидаемому эффекту от реализации1. Поскольку для нашего исследования наибольший интерес вызывает расширенное воспроизводство знаний, выделим внутри него экстенсивный и интенсивный типы, что востребовано в анализе воспроизводства интеллектуального капитала. При экстенсивном типе расширенного воспроизводства знаний имеет место накопление элементов нового знания в целом ряде областей исследования, в том числе, в совершенно не связанных друг с другом областях. В данном случае происходит равномерное расширение системы знания без изменения существующей общей картины мира; в мировоззренческом отношении система знаний остается без изменений. При интенсивном типе расширенного воспроизводства знаний накопление знаний происходит сфокусировано, на ряде важнейших направлений исследований, что в итоге изменяет общую научную картину мира и приводит к утверждению новой научной парадигмы. Естественно, что интенсивное воспроизводство знаний обеспечивает его участникам существенные конкурентные преимущества. Применяя выделенные выше типы расширенного воспроизводства знаний к интересующему нас процессу, отметим важное отличие интеллектуального капитала от обычных объектов рынка. Интеллектуальный капитал по многим своим характеристикам напоминает уникальные товары (например, коллекционные вина или картины больших мастеров). Соответственно, установление единой цены на интеллектуальный капитал практически невозможно из-за его уникальности, в основе которой лежат исключительные компетенции. См.: Ермоленко В.В. Интеллектуальное обеспечение принятия управленческих решений в корпорации: теоретико - методологические основы. Краснодар: Изд. – во ЮИМ, 2011. 1 59 Д. Теория персонификации экономических отношений, ресурсы которой раскрывают способы субъектного воплощения отношений, складывающихся в процессе воспроизводства интеллектуального капитала. Выделим в данном отношении вклад В. Лазовского, определившего основные познавательные возможности теории персонификации экономических отношений1. Первая, исходная познавательная возможность, заложенная в данной теории – это включение человека в предметное поле экономической науки в качестве субъекта - экономической персоны, деятеля, специфического носителя производственных отношений. Вторая познавательная возможность, заложенная в данной теории, заключается в том, что сущность человека рассматривается в русле диалектической взаимосвязи субъектного воплощения экономических отношений и объектного воплощения потенциала человеческой личности. Третья познавательная возможность, заложенная в данной теории, состоит в том, что на основе анализа объективных экономических отношений теория персонификации выявляет реальных персонажей хозяйственной жизни, оставляя за пределами анализа все продукты мистификации, надуманных участников экономических отношений. Четвертая познавательная возможность заключается в признании взаимных переходов между субъектами и объектами экономических отношений: экономическая среда хозяйственной деятельности воплощается в адекватной совокупности персонажей общественного производства, персонажи своей деятельностью изменяют отношения экономической среды. Пятая познавательная возможность состоит в определении самого человека в качестве противоречивого, субъектного и объектного существа, имеющего два проявления своей сущности: деятельность и собственность. За пределами указанной взаимосвязи деятельности и собственности нельзя понять форСм.: Лазовский В.Ф. Персонификация экономических отношений / Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук. Л., 1991. 1 60 мирование и реализацию личностного потенциала человека, невозможно раскрыть сущность производственных отношений, определить реальных участников (персонажей) субъектной структуры экономики. Обобщая приведенные выше положения, сформулируем вывод о том, что познавательный потенциал теории персонификации применительно к заявленной нами научной проблеме заключается в том, что он позволяет исследовать систему отношений воспроизводства интеллектуального капитала в аспекте объектного воплощения личностного потенциала человека, раскрыть интеллектуальный капитал как объектный и субъектный результат накопления творческих сил человека. Подводя итоги исследования в данном разделе работы, сфокусируем внимание на вопросе разграничения суженного, простого и расширенного типов воспроизводства интеллектуального капитала. Соответствующее разграничение применительно к воспроизводству капитала вообще было введено К. Марксом с целью анализа количественных изменений данного процесса в рамках утвердившейся капиталистической общественно-хозяйственной формации1. Мы исходим из того, что ускорение постиндустриальных преобразований, означающее переход к новой формации, фокусирует внимание исследователя на качественных изменениях в характере воспроизводства. В данном отношении существенными познавательными возможностями обладает предположение о существовании трех особых качественных градаций – соответственно, качественно неизменного, деградирующего и качественно обогащающего способов воспроизводства интеллектуального капитала. Приведем необходимые пояснения и аргументы в пользу данной гипотезы. Каждый цикл воспроизводства в процессе своего движения может быть воссоздан, по крайней мере, следующим образом: - во-первых, в функционально и структурно неизменном виде; 1 Маркс К. Капитал. Т.1 // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2 – е изд. Т.23. С.235-236. 61 - во-вторых, в более развитом (качественно продвинутом) виде, обладающем функциональными и структурными сдвигами; - в-третьих, в ухудшенном, качественно деградирующем виде (с функциональными и структурными потерями в уровне развития исследуемого нами интеллектуального капитала). Мы привели качественную градацию различных типов воспроизводства. Она должна быть дополнена специфически количественной характеристикой, с помощью которой могут быть отражены следующие количественные состояния и изменения: - неизменная величина результата цикла, то – есть, в нашем случае, интеллектуального капитала; - рост данной величины; - снижение величины интеллектуального капитала (потерю данного капитала в ходе воспроизводства). Переход от качественно неизменного способа к иным способам воспроизводства интеллектуального капитала связан с переходом некоторых бифуркаций, за которыми накопление количественных изменений в воспроизводстве приводят к соответствующим качественным преобразованиям. В итоге, интеллектуальный капитал становится иным по своим функциям и структуре, элементному составу и формам организации, институциональному упорядочиванию и др. Каждый новый цикл воспроизводства данного капитала вносит свои изменения; исследуемый феномен видоизменяется, трансформируется. Следует отметить, что процесс качественных преобразований не безграничен, поскольку каждый феномен обладает собственным пределом (мерой бытия), за которым он перестает функционировать. По всей видимости, бытие интеллектуального капитала ограничено потенциалом здоровья, соотношением общего культурного потенциала и творческого компонента личности и некоторыми другими факторами процесса воспроизводства данного капитала. 62 Обобщение приведенных выше положений позволяет раскрыть содержание востребованного в данном исследовании понятия качественно обогащающего способа воспроизводства интеллектуального капитала. Таким содержанием является интенсивное развитие взаимосвязанной совокупности исключительных компетенций, персонифицированных в личности собственника данного капитала. Такой способ воспроизводства интеллектуального капитала стратегически ориентирован на развертывание качественно новых творческих возможностей, направлен на углубление отношений интеллектуального капитала, возвышение его общественной оценки. Адаптируем полученный вывод к реалиям современного экономического развития. При всех проблемах развития экономики России у нее в данной ситуации есть перспективная возможность выйти в лидеры мирового развития, заняв первые позиции в доминирующей современной цивилизации. Представляется, что для этого отечественная экономика знаний должна стать парадигмальной, что означает фокусирование инвестиционного процесса и государственного регулирования на универсальном и фундаментальном характере образования и науки. Именно широкие знания, в отличие от узко специализированных знаний, представляют собой наиболее востребованный продукт на глобальном рынке знаний. Вместе с тем, как справедливо отмечает Ф. ШеловКоведяев, необходимо стимулировать тех, кто способен обращать полученные масштабные результаты в технологии, то есть, материализовать полученные широкие знания в конкретные достижения современного научно-технического прогресса1. Данное обстоятельство необходимо учитывать при формировании механизмов воспроизводства интеллектуального капитала. См.: Шелов-Коведяев Ф.В. Экономика знаний: русская модель / Экспресс-отчет. // Экономика знаний //nnEk_znan_all_1 1 63 1.3. Установление специфических характеристик воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования российской экономики Роль образования в формировании созидательного потенциала национальной экономики была установлена еще в эпоху просвещения. Отметим в данном отношении вклад французских энциклопедистов1. Выделим также характеристику процесса образования в аспекте формирования национального капитала, власти и гражданского общества данную Д. Менделеевым: «Образование есть благоприобретенный капитал, отвечающий затрате времени и труда и накоплению людской мудрости… Истинно образованный человек найдет себе место только тогда, когда в нем с его самостоятельными суждениями будут нуждаться правительство или образованное общество, иначе он лишний»2. Продолжая мысль, сформулированную Д. Менделеевым, укажем, что процесс формирования личности человека происходит на протяжении всего жизненного цикла. В течение всей своей жизни человек, если он даже не стремится к этому явно, постоянно втягивается в различные научные и образовательные процессы. Данное обстоятельство позволяет сформулировать вывод о необходимой преемственности участия в научном процессе, поскольку каждый шаг такого участия объективно подготовлен предшествующим шагом, а каждый последующий шаг вытекает из предыдущего. Такая последовательность шагов напоминает воспроизводственный процесс. При этом на каждом уровне образования человека происходит постепенное увеличение участия науки – наибольшее участие характерно для высшего образования и подготовки собственно научных кадров в аспирантуре и докторантуре (табл. 1.3.1). 1 2 См.: Лешкевич Т.Г.Философия науки: традиции и новации. М.: «Издательство ПРИОР», 2001. Менделеев Д.И. Заветные мысли. СПб.: Наука, 1903—1904. С.57. 64 Таблица 1.3.1 – Возрастание роли науки в развитии личности человека1 Примерные годы жизни До 7 лет До 15 лет До 17-18 лет До 22 лет До 35 лет До 60-65 лет Жизненный цикл Уровень образова- Форма участия в научном личности ния личности процессе, способ вовлечения в него Детство Дошкольное обра- Осуществляется вне образозование вательного процесса (но в соответствии с его общими целями и ценностями) семьей, общностью. Чаще всего стихийное обучение. Игровое познание. Подростковый Начальное образо- Закладывается фундамент возраст вание знаний, происходит развиЮность Среднее (школа) тие базиса аналитических или среднее специ- способностей альное образование (колледж, техникум и т.д.) Ранняя зрелость Высшее образова- Получение знаний, умений, ние навыков. Первые шаги самостоятельной научноисследовательской деятельности Ранняя зрелость, Послевузовское об- Поиск возможностей припериод адаптации разование (аспиран- менения полученных знак социуму, нача- тура, докторантура) ний, умений, навыков, оттало активной деячивание их, интеграция в тельности образовательном процессе научных исследований и практической деятельности, завершение формирования основ творческой личности Поздняя зрелость Самообразование и Самостоятельное занятие - творческая про- саморазвитие, по- исследовательским процесизводственная лучение дополни- сом среда тельного образования Данные, приведенные в табл. 1.3.1, определяют высшее образование как закономерный фокус нашего исследования воспроизводства интеллектуального капитала, поскольку в секторе, предоставляющем соответствующие услуги, а также в секторе услуг послевузовского образования, непосредственно примыкающем к первому сектору и организационно связанном с ним, сконцентриро1 Таблица составлена автором по материалам исследования. 65 ваны решающие фазы участия науки в развитии личности и, соответственно, решающие компоненты воспроизводства интеллектуального капитала. Сформулируем общую характеристику роли высшего образования и других факторов национальной конкурентоспособности на современном этапе развития экономики России (табл. 1.3.2). Таблица 1.3.2 – Обобщенные значения основных параметров индекса глобальной конкурентоспособности (GCI) для РФ1 Индексы и факторы глобальной конкурентоспособности Место России в мировом рейтинге Значение индекса конкурентоспособности и его компонентов 67 66 63 4,2 4,2 4,2 53 4,8 133 47 22 65 3,1 4,5 5,8 5,7 54 4,3 52 134 84 130 57 7 4,6 3,6 4,2 3,2 4,1 5,8 108 85 3,2 3,0 GCI 2012-2013 GCI 2011-2012 GCI 2011-2010 Группа факторов, определяющих базовые условия производства в национальной экономике (вклад группы в индекс – 30,0%) Качество институтов Инфраструктура Макроэкономическая стабильность Здоровье и начальное образование Группа факторов, влияющих на эффективность национальной экономики (вклад группы в индекс – 50,0%)) Высшее образование Эффективность рынка товаров и услуг Эффективность рынка труда Развитие финансового рынка Технологический уровень Размер внутреннего рынка Группа факторов, влияющих на инновационное развитие (вклад группы в индекс – 20,0%)) Конкурентоспособность компаний Инновационный потенциал С учетом естественных ограничений, присущие индексному и рейтинговому анализу, обобщение результатов анализа, представленных в табл. 1.3.2, позволяет сформулировать следующие выводы: Таблица составлена автором поданным источника: Наумов С.В. Управление международной конкурентоспособностью в системе первоочередных практических задач модернизации экономики России. М.: Весь мир, 2013. С.73. Расчеты проведены для выборки из 144 стран. 1 66 - итоговая эффективность воспроизводства интеллектуального капитала, определяемая фактором состояния инновационного потенциала экономики России, очень низка (рейтинг 85); - в развитии факторов, определяющих конкурентоспособность национальной экономики, наблюдается существенная асимметрия, в том числе, между факторами развития высшего образования (рейтинг 52), начального образования и здоровья (рейтинг 65) и инновационного потенциала (рейтинг 85), что свидетельствует о разрывах и соответствующих последовательных потерях в процессе воспроизводства интеллектуального капитала; - Россия стремительно теряет прежние позиции Советского Союза в воспроизводстве человеческого фактора, что, во многом, определяется удручающим состоянием институтов (рейтинг 133). Характерна позиция, сформулированная в итоговом документе съезда союза ректоров высших учебных заведений России - многие отрасли современной экономики - это отрасли, основанные на знании. Следовательно, модернизация должна коснуться, прежде всего, секторов, которые непосредственно заняты воспроизводством знаний: науки и образования. Без существенного укрепления материальной базы и переориентации инвестиционных потоков на развитие высшей школы неосуществим прорыв России в общество, основанное на знаниях1. Развитие современного общества показывает, что изрядная часть практических навыков и накопленных интерпретаций в хозяйственной жизни устаревает в течение 5 – 10 лет. Отсюда – стремление оценить результаты образования с позиции морального устаревания ранее полученного образования и накопленного практического опыта, что востребовано и для измерения результатов воспроизводства интеллектуального капитала. Так, А. Шапиро предложил использовать своеобразную единицу измерения устаревания знаний специСм.: О развитии высшего образования в России / Размышления по итогам восьмого съезда Российского Союза ректоров/ http://rsr-online.ru/23_12_2009.php 1 67 алистов – так называемый период полураспада компетентности (термин заимствован из ядерной физики). Период полураспада знаний определяется, как время после завершения обучения, в течение которого у профессионалов обесценивается половина первоначально полученных компетенций1. Углубляя исследование, обобщим встречающиеся в научной литературе представления о тенденциях и взаимосвязях процессов развития, циклов и формирования технологических укладов и свяжем эти процессы с технологическими инновациями, определенными качественными сдвигами в развитии знаний и человеческого капитала2. Такое обобщение приводит нас к концептуальному представлению этапов развития образования (рис. 1.3.1). Огибающая экспонента E 1 2 3 4 5 6 7 8 t Рисунок 1.3.1 – Этапы эволюции систем образования (концептуальное представление в русле S-образного закона) Цитируется по: Новиков В.С. Государственно-частное партнерство как механизм трансформации сферы образовательных услуг. Краснодар: Изд-во ЮИМ, 2010. 2 См.: Вебер М. Основные социологические понятия. М.: Прогресс, 1990; Вернадский В. О науке Т. 2: Научная деятельность; Научное образование. СПб.: Изд-во РХГИ, 2002; Берталанфи Л. История и статус общей теории систем. // Системные исследования. М., 1979; Винер Н. Человек управляющий. СПб.: Питер, 2001; Яковец Ю.В. Эпохальные инновации XXI века. М.: Экономика, 2004; Трещевский Ю.И. Высшее образование в контексте социально-экономического развития // Регион: системы, экономика, управление. 2011. N 1. и др. работы. 1 68 На рис. 1.3.1 использованы следующие обозначения этапов развития образования: 1 – непрогрессирующее приспособление; 2 – повторение (восточное воспитание); 3 – прогрессирующее приспособление (Греция); 4 – подготовка к практической жизни (Рим); 5 – обобщение, систематизация, дисциплина (средние века); 6 – систематическая профессиональная подготовка; 7 - углубленное непрерывное обучение (XIX–XX вв.); 8 – творческая адаптация, развитие креативного потенциала (XXI в.) Трансформации системы образования, в свою очередь, тесно связаны с изменениями в экономике и социальной сфере (табл. 1.3.3). Таблица 1.3.3 – Эволюция экономики, общества и высшего образования Периоды Тип экономики и общества Характерные черты До 1950 г. Индустриальное общество До 1975 Начало постиндустриальных преобразований До 1985 Переходное информа- Ориентация развития экономики – рост производства. Неудовлетворенный спрос на товары. Технологии основаны на механизации производства. Менеджмент ориентирован на рост производительности Удовлетворен спрос на основные товары, развитие сферы услуг. Технологии ориентированы на автоматизацию производства, создание интегрированных систем управления. Рост информатизации. Менеджмент ориентируется на рынок, появление маркетинга. Доминирующим производственным фактором является информация, развитие инфор- 69 Объем накоп ленных знаний, байт 5× 1015 Тип системы образования Характерные черты ПроизводИзучение фунственно ори- даментальных ентированное законов, приложение знаний на практике 1016 Ориентированное на применение технологий Ориентация на усвоение жестких знаний в проектировании и решении проблем 5× 1016 Прогрессивная, ориенти- Свободный доступ к информации, ционное общество мационной среды, вычислительных сетей, Интернета. До 1995 Сервисная экономика 5× 1017 До 2000 Новая экономика До 2010 Инновационная экономика Развитие менеджмента и усиление глобальной конкуренции привели к ориентации производства и экономики на отдельного потребителя, производство стало выпускать на конвейере изделия по индивидуальным заказам, стали создаваться системы управления отношениями с клиентами (CRM), управления качеством услуг (ServQual), системы поддержки принятия решений, виртуальные предприятия Гибкие технологии, наиболее ценными качествами работника становятся уровень образования, обучаемость. Развитие определяется новыми разработками и технологиями, организационные знания становятся основой эффективной работы организаций, нематериальные активы доминируют над материальными. Широкое применение инновационных технологий и повышение квалификации работников, экономика адаптируется к новым потребностям 20152020 Становление экономики знаний Растущее использование наукоемких технологий, высококвалифицированные сотрудники – основа развития экономики 1019 2020– 2025 Интеллектуальные экономика и общество Основой прогресса экономики и общества становятся интеллектуальные технологии, обучающиеся и адаптивные системы. Обучение становится непрерывным процессом 2× 1019 70 рованная на расширение знаний, усвоение ИТ Прагматичная система образования обучающие платформы, ИТ в обучении 1018 Гибкая, ориентированная на новшества Фундаментальная подготовка, интеграция обучения с практикой использования знаний 6× 1018 Адаптивная система обучения Нацеленность на приложения знаний, превалирование конструктивного подхода к обучению Ориентация обучения на новые знания, методы, технологии, активные методы СтратеУсиление интегическая грации исследоприкладная ваний и обучесистема обра- ния, ориентация зования на обобщение методов и Креативная Создание новых система обра- знаний а обучезования, нии, усиление развитие творческих комтворческого понентов пропотенциала цесса обучения В настоящее время растет понимание того, что знания, имеющиеся в организациях, представляют собой совокупный «интеллектуальный капитал» фирмы и являются источником как нынешних, так и будущих доходов и единственно эффективным конкурентным преимуществом и критическим условием выживания фирмы. Вместе с тем, несмотря на растущее всеобщее признание актуальности вопроса об управлении знаниями как высокодоходными конкурентными активами организации, пока нет единого понимания того, что именно представляют собой знания как таковые и, соответственно, как они воплощаются в интеллектуальном капитале, как индивидуальный интеллектуальный капитал соединяется в соответствующий капитал организации1. «Знания» по своей природе является много- аспектной и комплексной категорией (прил. 1). Ученые, исследовавшие в различные исторические периоды эту категорию, вводят классификационные признаки «знания» для придания результатам наибольшей достоверности, репрезентативности и комплексности. Интересующая нас экономическая модель, в которой знания выступают как самостоятельный фактор производства, как стратегический актив организаций и критическое условие создания устойчивых конкурентных преимуществ, кардинально отличается от господствовавшей ранее традиционной индустриальной экономической модели. В новой модели для воспроизводства сложного интеллектуально емкого продукта необходимы более высокие начальные капиталовложения. Однако после завершения начального этапа стоимость каждой дополнительной единицы продукции будет минимальной или даже стремиться к нулю, т.е. она будет бесплатной. Результатом этого является тот факт, что в материальной экономике отдача убывает. Другими словами, каждая дополнительная единица ресурса (продукта) производится с большими усилиями, чем предыдущая, и является более дефицитной и дорогой, с точки зрения затрат на См.: Стюарт Т. Интеллектуальный капитал новый источник богатства организаций // Новая постиндустриальная волна на Западе / под ред. В.Л. Иноземцева. – М.: Academia, 1999; Maddison, A. The World Economy: Historical Statistics. OECD, 2004; Научный потенциал и инновационная активность в России [Текст] / под ред. Е.В. Семенова. – М.: РИЭПП, 2009 и др. работы. 1 71 производство. В экономике знаний отдача, наоборот, возрастает. Это обусловлено важнейшим отличием между знаниями и материальными объектами, которое состоит в том, что знания и идеи неисчерпаемы, а значит, закон убывающей отдачи к ним не применим. Знания, таким образом, обеспечивают возрастающую отдачу по мере их использования. Чем больше мы их потребляем, тем более возрастает их ценность, что обеспечивает некий мультипликативный цикл. Экономика информационного общества построена преимущественно на знаниях и инновациях, постоянно формирующих набор иных качеств и компетенций работника, чем те, которые были в экономике индустриального типа (инновационное мышление, глубокая фундаментальная подготовка). Являясь экономикой, в которой интеллектуальные и информационные ресурсы играют главенствующую роль, она привела к определенным социальным трансформациям в обществе, в значительной мере повысив статус таких социальных организаций, как образовательные учреждения. Современная модель университета предопределяет интеграцию образования и науки, образуя содружество студентов и преподавателей, обладающее автономией. Она производит неформальные институты, системы ценностей и поведенческие установки, которые затем трансформируются в формализованные институты. Эти изменения поставили новые задачи перед системой образования, обусловив необходимость ее глубокой модернизации Модернизация обусловлена возросшим значением знания в экономике, уровнем глобализации экономики и сферы образования. Адекватным ответом на это требование времени стала разработка концептуальных основ инновационного образования, строящегося на новой парадигме. Какова же эта парадигма? В первом приближении ее правомерно охарактеризовать, как адаптивную. Для современного экономического роста характерна динамично возрастающая отдача знаний и технологий. Рост знаний (в 2012 г. в мире было произведено около 2 экзабайт информации, причем весь объем накопленных знаний до этого 72 равен примерно 9 экзабайт) приводит к появлению новых технологий и дальнейшему развитию науки, отдача которой постоянно растет (как известно, 1 доллар, вложенный в обучение в США, дает 6–10 долларов отдачи)1. По этим показателям Россия существенно отстает от развитых стран: в абсолютном выражении РФ затрачивает на науку меньше Японии в 9,3 раза, Германии – в 4,7 раза, Франции – в 2,8 раза, США – в 24 раза. По последним статистическим данным ОЭСР сектор НИОКР получает наибольшую государственную поддержку в США – 122314 млн. долл. В Китае показатель равен 39703 млн. долл., в Японии – 22081 млн. долл. В России государственная поддержка НИОКР составляет 15779 млн. долл., или 13% от уровня США (прил. 2, прил. 3). Объем технологического экспорта США составляет 890 млрд. долл., Австрии – 7,3 млрд. долл., РФ – 0,5 млрд. долл. Показатель удельного веса затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, работ и услуг в 2010 г. составлял: для РФ – 1,55%, Румынии – 1,58%, Франции – 1,98%, Финляндии – 2,76%, Швеции – 3,18%2. Поэтому для перехода к шестому технологическому укладу РФ должна коренным образом изменить стратегию развития, преобразовав инерционную экономику убывающей отдачи в инновационную, способную генерировать новые идеи и технологии и воплощать их в конкурентоспособную продукцию. Необходима адаптация высшего образования к изменяющимся условиям мирового развития. Известно, что технологические инновации являются динамическим процессом распространения и внедрения новшеств. Этот процесс характеризуется запаздыванием внедрения за счет конечной скорости распространения новых технологий производителями и инерции за счет запаздывания предложения по отношению к спросу. Если обозначить N – общее количество предприятий в См.: Scimago Journal and Country Rank [Electronic resource]. – Mode of http://www.scimagojr.com. 2 Расчеты автора по данным: http://www.researchcaucus.org/documents/2012GlobalRDFundingForecast EventInvitation.pdf 1 73 access: URL: инновационной отрасли, а х – количество внедряющих инновации предприятий, то скорость внедрения инновации описывается дифференциальным уравнением первого порядка: dx k ( N x) , dt где x N N (1.3.1) , при t = 0. Решение уравнения (1) находим интегрированием: 1 x * ln kt c , N Nx (1.3.2) Обозначив сi = NC, получим решение в виде: x A * e kNt , ( N x) (1.3.3) где А = еСi. Изменение объема внедрения инноваций х из (3) выражается как: Ae kNt N , x N* kNt Ae 1 1 pe kNt (1.3.4) где р = 1 – А. Выражение (4) характеризует логистический закон изменения х; при заданных начальных условиях (1) уравнение приводится к форме: x N . 1 ( 1)e kNt (1.3.5) Графически решение может быть представлено логистическим законом (рис. 1.3.2). Инновация развивается эффективно до какого-то критического момента времени tкр, и ее развитие имеет три фазы: I – ускоренного роста (до точки перегиба А), II – замедленного роста до насыщения (точка В), далее инновация теряет экономический смысл и происходит отказ от нее (точка С). 74 x В S2 С А А S1 t tкр dx dt I II III tкр t Рисунок 1.3.2 – Логистический закон распространения инноваций в экономике Такая закономерность приводит к поиску после точки В новых эффективные инновации (технологии). Этот поиск приводит к бифуркации в точке С, когда появляется инновация нового типа и система технологий меняется качественно. Смена технологических инноваций происходит, по-видимому, за счет бифуркаций в точках С, D, Е и др. В моменты времени t1, t2, t3, при падении эффективности существующей технологической системы происходит смена технологии, и этот процесс носит колебательный характер. Отметим, что для стран, лидирующих в процессе становления экономики знаний, характерны доминирование сфер, ориентированных на развитие человеческого фактора, а также сферы финансовых операций (табл. 1.3.4). 75 Таблица 1.3.4 – Сферы, ориентированные на развитие человеческого фактора, и сферы финансовых операций в экономике ряда стран, 2012 г.1 Страны мира Австрия Беларусь Бельгия Венгрия Германия Дания Ирландия Испания Италия Нидерланды Норвегия Польша Великобритания Финляндия Франция Швеция Индия Китай США Россия Доля сферы финансовых операций в ВВП, % 22,5 9,7 28,4 22,3 29,1 24,0 23,4 21,3 26,9 26,8 18,3 18,6 30,0 21,3 32,0 24,4 13,5 11,4 33,0 17,6 Доля сфер, ориентированных на развитие человеческого фактора в ВВП, % 10,7 8,2 13,0 9,2 11,6 16,8 10,9 10,4 10,6 13,7 12,9 8,4 12,2 13,0 13,9 16,8 14,3 4,3 24,9 6,9 Данные, приведенные в табл. 1.3.4, свидетельствуют о том, что Россия существенно отстает не только от ведущих стран мира, но и от ряда стран Восточной Европы по развитию сфер, ориентированных на развитие человеческого фактора, что обусловливает снижение инвестиционной привлекательности и препятствует формированию собственного финансового центра, интегрированного в глобальную экономику. Данное обстоятельство выступает существенным ограничением для утверждения качественно обогащающего способа воспроизводства интеллектуального капитала. Обобщим приведенные выше положения и подкрепим полученные выводы результатами исследований, проведенных другими авторами. Представляется, что для воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг выс- 1 Таблица составлена автором по данным: www.edweek.org/advertise/education-market-glance.php 76 шего образования российской экономики свойственны следующие специфические характеристики: А. Дефицит специальной инфраструктуры данного процесса, сопряженный с высоким уровнем износа действующих элементов основного капитала. При этом многие новые элементы такой инфраструктуры, ориентированные на инновационную деятельность и воспроизводство интеллектуального капитала, просто отсутствуют, в особенности, в той части сектора услуг высшего образования, которая представлена частными организациями. В. Касьянова в своем исследовании инфраструктуры высшего образования, проведенном на материалах Краснодарского края, приходит к следующим выводам: - доля объектов новой инфраструктуры крайне недостаточна (от 5 до 15%), что отражает отчуждение инфраструктуры от процесса модернизации; - вооруженность инфраструктурой нового поколения с годами практически не изменяется; - фактический срок службы объектов инфраструктуры значительно (в 1,51,8 раза) превышает нормативный срок1. Б. Размывание ресурсов воспроизводства интеллектуального капитала в процессе финансирования высшего образования, отсутствие четко выраженных зон фокусирования данного процесса, о чем свидетельствуют результаты исследований, опубликованные в последние годы. Так, Н. Ермоленко фиксирует следующие негативные результаты воздействия рыночных трансформаций на процесс развития человеческого фактора в образовании: - отток наиболее квалифицированных научно-педагогических кадров в другие, более благоприятные для развития сферы деятельности; - редукция процесса воспроизводства человеческого фактора до уровня обеспечения потребностей выживания, что резко снижает его продуктивность; См.: Касьянова В.Е. Функции и инструменты развития специальной инфраструктуры сферы образовательных услуг (на материалах Краснодарского края) / Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Майкоп, 2014. 1 77 - развитие вне- легальных способов обеспечения потребностей развития человеческого фактора, которое означает отчуждение образования от потребностей развития территориального воспроизводства; - углубление доходной поляризации, причем, преимущественно, вне связи с вкладом получателей доходов в формирование совокупных финансовых результатов образовательных организаций; - бюрократизация территориального и корпоративного процессов управления развитием человеческого фактора образования, которая означает разрастание соответствующего компонента трансакционных издержек данной сферы1. В. Неадекватность портфеля образовательных технологий потребностям воспроизводства интеллектуального капитала, о чем свидетельствуют крайне слабая представительность инновационных организаций высшего образования и низкая доля нематериальных активов в структуре активов; соответствующие результаты исследований опубликованы В. Новиковым2. Г. Дезинтеграция образовательной и научной ветвей деятельности организаций указанного сектора, которая ведет к формализации образования, снижению его роли в воспроизводстве интеллектуального капитала. В. Межлумова приводит к выводу о том, что огромная образовательная база, существующая в современной России, нуждается в адаптации к новой социально-экономической системе страны; за последние годы для высшей школы России стало характерно масштабное отчуждение научных исследований от образовательного процесса; аспирантура и докторантура потеряли привлекательность для персонала высшей школы и соискателей со стороны, что угрожает сектору услуг высшего образования потерей собственного интеллектуального капитала, без которого См.: Ермоленко Н.Ю. Формы и инструменты развития человеческого фактора сферы образовательных услуг / Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Майкоп, 2014. 2 См.: Новиков В.С. Государственно-частное партнерство как механизм трансформации сферы образовательных услуг. Краснодар: Изд-во ЮИМ, 2010. 1 78 невозможно воспроизводство интеллектуального капитала в масштабах национальной экономики России1. Д. Непривлекательность воспроизводства интеллектуального капитала в указанном секторе для частных инвесторов, во многом, обусловленная бюрократизацией связей и отсутствием эффективных механизмов инвестирования. В условиях складывающихся бюджетных ограничений экономики России и оттока капитала такая непривлекательность может стать разрушительной для исследуемого нами процесса. Данный вывод подтверждается результатами исследования, проведенного С. Лазовской2. Подведем итоги исследования в данной главе работы. В ней получены следующие основные результаты: 1. Установлен алгоритм образования креативного компонента человеческого фактора общественно-хозяйственного процесса, доминирующего в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: приращение знаний – обретение исключительных компетенций – формирование интеллектуального капитала. С учетом данного алгоритма расширенное воспроизводство интеллектуального капитала определено в качестве приоритетного элемента системных преобразований, ориентированных на становление экономики знаний. 2. Обосновано, что при формировании методологического подхода к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования необходимо руководствоваться синергетической парадигмой современной науки, подкрепляя познавательный потенциал базового для заявленной проблемы системного подхода ресурсами ряда направлений экономических исследований, направленных на изучение феноменов: человеческого капитала; образовательных услуг; инновационного воспроизводства. См.: Межлумова В.Р. О взаимодействии научного и образовательного компонентов в деятельности организаций высшего образования // Социально-экономические проблемы развития Южного макрорегиона. Выпуск 28. Краснодар: ЮИМ, 2014. 2 См.: Лазовская С.В. Интеграционный механизм формирования конкурентных преимуществ в сфере услуг современной России (на материалах образовательного и туристско-рекреационного комплексов). Краснодар: ЮИМ, 2012. 1 79 Полученное в данной главе приращение научного знания включает следующие элементы: - введено понятие и раскрыто содержание качественно обогащающего способа воспроизводства интеллектуального капитала - интенсивное развитие взаимосвязанной совокупности исключительных компетенций, персонифицированных в личности собственника данного капитала; такое развитие стратегически ориентировано на развертывание качественно новых творческих возможностей, направлено на углубление отношений интеллектуального капитала, возвышение его общественной оценки; - обоснован методологический подход к исследованию процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования – познавательные возможности основополагающего для данной проблемы системного подхода подкреплены дополнительными эвристическими возможностями институционального подхода, с использованием ключевых положений теории воспроизводства, теории интеллектуального капитала, теории экономики знаний и теории персонификации экономических отношений; - установлены специфические характеристики воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования российской экономики: дефицит специальной инфраструктуры данного процесса; размывание ресурсов воспроизводства интеллектуального капитала в процессе финансирования высшего образования; неадекватность портфеля образовательных технологий потребностям воспроизводства интеллектуального капитала; дезинтеграция образовательной и научной ветвей деятельности организаций указанного сектора; непривлекательность воспроизводства интеллектуального капитала в указанном секторе для частных инвесторов. 80 2. РАСКРЫТИЕ ИМПЕРАТИВОВ ВОСПРОИЗВОДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В СЕКТОРЕ УСЛУГ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ УСКОРЕНИЯ ПОСТИНДУСТРИАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В данной главе исследованы императивы воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: обеспечение глобальной конкурентоспособности национальной экономики; формирование плацдармов постиндустриальных преобразований; опережающее накопление интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. 2.1. Императив обеспечения глобальной конкурентоспособности национальной экономики Под императивами воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования мы понимаем результаты преломления требований объективных законов в сфере формирования и реализации экономической политики. Мы исходим из того, что развитие хозяйственных процессов происходит на основе экономических законов, которые реализуют необходимые, объективно обусловленные функциональные и структурные связи, а также потребности развития соответствующих явлений и процессов общественного хозяйства. В свою очередь, характер собственности, господствующие институты, функциональные и структурные механизмы представляют собой формы проявления требований объективных законов. Раскрыв такие формы, мы получаем возможность эффективно хозяйствовать. Однако такая возможность не реализуется автоматически, сама по себе, для ее воплощения в реальные результаты хозяйственных процессов востребована экономическая политика. Именно здесь возникает пространство для императивов. Показателен пример с 81 императивом модернизации экономики современной России – объективная необходимость обновления инфраструктуры, функционирующего основного капитала, технологий, человеческого фактора, институтов сформировалась еще в советскую эпоху, однако лишь условия глобальной рецессии и дальнейшее замедление роста национальной экономики обусловили выдвижение идеи модернизации, разработку ее принципов и совокупности программ модернизации; при этом успех модернизации далеко не обеспечен тем, что в основу экономической политики был положен соответствующий императив. Обобщение результатов анализа концептуальных представлений об императивах развития экономики современной России, представленных в современной научной литературе, позволяет осуществить адаптацию понятия «императив» применительно к исследованию процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. В контексте проводимого нами исследования указанное понятие предстает следующим образом как существенная форма проявления требований объективных экономических законов в совокупности хозяйственных процессов, которые нацелены на воспроизводство интеллектуального капитала в высшем образовании: - преобразование комплекса норм законодательной базы воспроизводства интеллектуального капитала, создание специальной группы норм, ориентированных на поддержку данного процесса в образовательных организациях; - обновление перспективных целей и инструментов экономической политики, в том числе, формирование ее системного компонента, адресованного активизации воспроизводства интеллектуального капитала. Представляется, что для решения поставленной задачи раскрытия императивов воспроизводства интеллектуального капитала необходимо установить доминирующие факторы данного процесса в российском образовании и национальной экономике в целом. Первым шагом в данном деле становится предложение эконометрической модели ВВП, в которой отражено влияние двух основных групп факторов: 82 - экстенсивных факторов роста; - интенсивных факторов роста. Для построения искомой модели выделим среди экстенсивных факторов роста следующие факторы (табл. 2.1.1): Таблица 2.1.1 – Оценка связи между ВВП и выделенными факторами роста1 τ, темп ВВП, Год роста млрд. р. ВВП Ф, млн. р. L2, L1, тыс. L , тыс. L4, тыс. L5, тыс. тыс. 3 чел. чел. чел. чел. тыс. чел. чел. Nз, 2000 7305,6 – 17464172 65070,4 2001 8943,6 0,2242 21495236 65122,9 2002 10819,2 0,2097 26333273 66658,9 2003 13208,2 0,2208 32173286 66432,2 2004 17027,2 0,2891 34873724 67274,7 2005 21609,8 0,2691 41493568 68168,9 2006 26917,2 0,2456 47489498 68854,9 2007 33247,5 0,2352 60391454 70570,5 2008 41276,8 0,2415 74441095 70965,1 2009 38807,2 –0,0598 82302969 69284,9 2010 45172,7 0,1640 93185612 69803,6 2011 55967,2 0,2389 108001247 70857,1 2012 62218,4 0,1116 121268908 71545,2 2013 66755,3 0,0729 134218185 70907,9 2014* 72221,6 0,0618 147172134 71609,3 *прогнозные оценки, рассчитаны автором 635,1 720,0 840,0 977,0 1076,0 1151,7 1255,0 1335,5 1358,5 1442,3 1467,9 1442,8 1397,3 1291,5 1306,6 14120 15760 15865 15678 16751 18133 18866 20677 20935 19538 20173 21129 21740 32007 32672 7158 7619 7399 10961 11840 12475 12394 12420 13696 13095 13751 13745 13955 18382 18763 16,2 20 13 17,7 22,2 28,7 31,3 36,8 41,3 45,2 50,94 52,16 53,48 54,69 55,07 1059,9 923,6 1319 1325,1 1365,2 1461,1 1557,0 1643,2 1739,1 1835 1941,1 1958,3 1976,8 1991,9 1998,9 - Ф - наличие основных фондов в РФ на конец отчетного года по полной учетной стоимости); - Nз - численность лиц, занятых в экономике (в среднем за год). В группе интенсивных факторов целесообразно сфокусировать внимание на интеллектуальном уровне человеческого фактора, для представления которого выбраны следующие показатели: - L1 - число выпускников организаций высшего образования; - L2 - число лиц, занятых в экономике и обладающих высшим профессиональным образованием; Таблица составлена автором по данным источника: Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gks.ru. 1 83 - L3 - число лиц, занятых в экономике и обладающих начальным профессиональным образованием; - L4 - число специалистов, прошедших повышение квалификации; - L5 - число специалистов, прошедших стажировку в рамках профессионального обучения (табл. 2.1.1). С учетом полученных результатов анализа для исследуемых факторов построены поля корреляции 2.1.1). Число занятых с (рис. ВПО, L2 60000,0 y = 0,1742x 2,6122 а 2 R = 0,7418 50000,0 40000,0 L2, тыс.чел. 30000,0 Степенной (L2, тыс.чел. ) 20000,0 10000,0 0,0 0 50 100 Число прошедших повышение квалификации, L5 б50000,0 y = 0,0006x 2,3628 45000,0 40000,0 35000,0 30000,0 25000,0 20000,0 15000,0 10000,0 5000,0 0,0 150 R2 = 0,8534 L5, тыс.чел. Степенной (L5, тыс.чел. ) 0 1000 2000 3000 Рисунок 2.1.1 - Частные поля корреляции ВВП и факторов: а – число лиц, обладающих ВПО, L2; б – число специалистов, прошедших повышение квалификации, L5 В среде MS Excel данные прологарифмированы, после преобразования получена следующая модель: ВВП = 25,4 .Ф0,26 Nз 1,05 L1 0,18 L2 1,28 L3 0,27 L4 0,59 L50,65 R2 =0,95 (2.1.1) При отборе интеллектуальных факторов модель принимает вид ВВП = 16,71 .Ф0,28 L2 1,68 L3 0,29 L4 0,43 L50,78 R2 =0,975. Результаты анализа полученной модели свидетельствуют о том, что определяющую роль играю интенсивные факторы, характеризующие интеллектуальный уровень лиц, занятых в экономике. Исследование влияния темпов изменения факторов на темпы изменения ВВП отражают два эконометрических уравнения. Первое уравнение имеет вид 84 ∆ВВП = е-0,69 Ф-0,08 Nз0,013 L10,108 L20,013 L3-0,147 L4-0,12L50,012; R2=0,896 (2.1.2) Рост Ф оказывает отрицательное воздействие на темп роста ВВП (2.1.2). Напротив, рост числа занятых в экономике оказывает положительное влияние на темп роста ВВП. Дополнительное образование положительно сказывается на темпе роста ВВП. Остальные отрицательные коэффициенты не вызывают доверия. Соответственно, уравнение для прироста ВВП принимает вид (2.1.3): ΔВВП=е-0,72 Ф-0,078 Nз0,083 L10,1 L20,09 L3-0,171 L40,242L50,152; R2=0,78 (2.1.3) Обобщение полученных результатов анализа позволяет оценить влияние исследуемых факторов на прирост ВВП (табл. 2.1.2). Таблица 2.1.2 - Оценка влияния факторов на прирост ВВП 1% изменения фактора ОПФ Ф Nз L1 L2 L3 L4 L5 Процентное изменение ВВП 0,26% 1,05% 0,18% 1,28% 0,27% 0,59% 0,65% Общий прирост ВВП (4,28%) состоит из прироста 0,26 % за счет Ф и 1,05 % за счет роста занятости. Оставшаяся часть прироста ВВП (2,97 %) определяется изменениями интеллектуальных факторов, связанных с образованием. Ускорение роста Ф негативно сказывается на темпах роста ВВП, так же как и ускорение роста некоторых факторов, но в меньшей степени (рис. 2.1.2). Рисунок 2.1.2 - Распределение прироста ВВП по группам факторов 85 Обобщение представленных выше положений и частных выводов позволило сформулировать следующие предположения и проблемные узлы: - предположить наличие связи между торможением роста национальной экономики и снижением качества образования ее человеческого фактора, в пользу чего свидетельствует опыт развития национальной экономики после глобальной рецессии 2008-2009 гг.; - проблемный узел соразмерности переноса чужеродных образовательных институтов адаптационным возможностям собственной институциональной среды; выделим в данном отношении отторжение ряда перенесенных институтов рынком труда (отказ от бакалавров и др.). Принимая во внимание полученные результаты, углубим проводимое исследование. Мы исходим из того факта, что конкуренция сопровождается концентрацией и централизацией ресурсов и факторов хозяйственного процесса в наиболее перспективных зонах развития, причем окончательные оценки принятым решениям дает рынок. Конкуренция усиливает могущество наиболее эффективного капитала, порождает дополнительные стимулы развития производства продуктов, востребованных рынком. Правомерен вопрос - каковы особенности конкуренции в условиях экономики знаний? В чем между собой конкурируют субъекты, обладающие интеллектуальным капиталом? Очевидно, что конкуренция обладателей интеллектуального капитала не может быть сведена к конкуренции обладателей объектных активов. В равной мере неправомерно отождествлять конкурентоспособность национальной экономики, обладающей значительным интеллектуальным капиталом, с конкурентоспособностью национальной экономики или территории, которые обладают значительными природными ресурсами. Отметим, что в научной литературе до сих пор отсутствует четкая и общепринятая трактовка понятия «конкурентоспособность субъекта экономики знаний». Вместе с тем, нарастание постиндустриальных преобразований в глобальном хозяйстве и снижение темпов роста национальной экономики России дополнительно актуализируют потребность в 86 уточнении содержания указанного понятия. Не претендуя на особый вклад в разработку данного аспекта проблемы, приведем ряд положений, уточняющих содержание конкурентоспособности субъекта экономики знаний. Во-первых, отметим, что надежные конкурентные позиции становятся важнейшими условиями устойчивого развития субъектов динамично изменяющейся экономики знаний. При этом конкурентные характеристики данных субъектов определяют их финансовое положение. Однако надежность конкурентных позиций в условиях быстро изменяющейся рыночной среды может быть обеспечена только за счет обладания достаточным потенциалом формирования новых конкурентных преимуществ, приходящих на смену тем, которые уже не востребованы; таким образом, здесь необходим достаточный интеллектуальный капитал. В своем первом измерении конкурентоспособность представляет собой способность интеллектуального капитала обеспечивать достаточные конкурентные преимущества и соответствующие потоки средств для целей текущего потребления (функционирования) субъекта и для его развития. Но это лишь одно из возможных измерений конкурентоспособности. Второе измерение конкурентоспособности в условиях устанавливающейся экономики знаний заключается в оценке компетенций, имеющихся у субъекта рынка. Чем больше новых компетенций накоплено в той или иной организации, участвующей в воспроизводстве знаний, тем выше рыночная оценка ее конкурентоспособности, и, соответственно, вклад в приращение конкурентоспособности всей национальной экономики. Именно компетенции отражают факт накопления знания и роль исторического пути развития в обеспечении жизнеспособности корпораций и территориальных субъектов1. При этом приоритетное значение приобретают исключительные компетенции, обеспечивающие создание прорывных нововведений. См.: Филобокова Л.Ю. Комплексная оценка конкурентоспособности региона // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал, 2011. № 2 (26). № рег. статьи 0089. - Режим доступа к журн.: http://region.mcnip.ru 1 87 Накопление знаний и институтов, способствующих нововведениям, согласно эволюционной теории, повышает жизнеспособность хозяйственных субъектов и имеет первостепенное значение в обеспечении национальной конкурентоспособности. Для национальной экономики России в настоящее время жизненное значение приобретают не дополнительные долгосрочные контракты с другими странами на поставку сырьевых и энергетических ресурсов, а контракты, благодаря которым будет происходить накопление исключительных компетенций и интеллектуального капитала в крупных корпорациях страны и сфере ее малого бизнеса. Императив обеспечения глобальной конкурентоспособности национальной экономики предполагает обновление институтов, в первую очередь, выращивание тех институтов, которые «отвечают» за накопление интеллектуального капитала и его адекватную реализацию в социально-экономических преобразованиях. Под углом зрения данного императива образование раскрывается как локомотив экономики знаний. Ставка на интеллектуальный капитал в конкурентной борьбе позволяет обеспечить необходимый уровень глобальной конкурентоспособности национальной экономики. Победу в конкурентной борьбе одерживают те участники рынка знаний, которые готовы рисковать в борьбе за наибольший прирост знаний. Как бы ни был высок риск извлечения новых знаний, неспособность к их извлечению порождает ещё больший риск. М. Портер приходит к выводу, что корпорации и территории добиваются успеха на тех или иных направлениях благодаря тому, что внутренняя среда в них развивается наиболее динамично и, постоянно ставя перед ними сложные задачи, заставляет их лучше использовать имеющиеся конкурентные преимущества и искать новые преимущества1. Каждый субъект устанавливающейся экономики знаний, в той или иной степени, обладает факторами производства, необходимыми для деятельности на ряде направлений, в этих условиях прин1 См.: Портер М. Международная конкуренция. М.: Международные отношения, 1993.С.149. 88 ципиально важен корректный выбор приоритетных направлений. Для решения данной задачи востребован интеллектуальный капитал. Данное обстоятельство означает, что интеллектуальный капитал конкурентоспособной организации экономики знаний обеспечивает продуктивную интеграцию тех частных конкурентных преимуществ, которыми располагают участники ее внутренней среды. Ключевой характеристикой глобальной конкурентоспособности национальной экономики является то, что она реализуется через совокупность результатов национального развития, важнейшие из которых - рост качества жизни населения, обеспеченность инфраструктурой, устойчивость развития страны и благоприятность социальной среды. Отметим, что требования устойчивости развития и благоприятности социальной среды означают, что конкурентоспособность востребована в качестве долгосрочного феномена. Выделим также воспроизводственный аспект глобальной конкурентоспособности национальной экономики – ее способность воссоздавать интеллектуальный капитал. Под углом зрения данного аспекта такие формы «поддержки» конкуренции, как национальный протекционизм, целесообразны лишь в том случае, когда они обеспечивают накопление и закрепление в экономике страны интеллектуального капитала. Избыточная защита от конкуренции консервирует имеющийся созидательный потенциал национальной экономики, снижает темпы ее преобразования, что не даст позитивных результатов в долгосрочной перспективе. Добавим к этому, что отношения протекционизма создают широкие возможности для развития механизмов коррупции. В процессе становления экономики знаний на смену классическим сравнительным преимуществам, определявшим конкурентоспособность (низкие затраты на привлечение ресурсов и факторов производства, близость к рынкам), приходят качественно новые преимущества, позволяющие развивать интеллектуальный капитал и создавать продуктивные нематериальные активы, и эти преимущества, в значительной мере, определяются проводимой экономической политикой. Ключевыми характеристиками данной политики, с точки зрения 89 глобальной конкурентоспособности, становятся способности к формированию эффективных капитальных комбинаций, осуществлению глубоких технологических, организационных и институциональных преобразований, формированию капитала новой экономической культуры. Императив глобальной конкурентоспособности национальной экономики, если его проецировать на микро- уровень, означает, что на смену классической вертикально интегрированной корпорации индустриального типа приходит новый, адаптивный и насыщенный интеллектуальным капиталом, тип организации, приспособленный к экономике знаний. Некоторые авторы называют такую организацию «креативной корпорацией» и определяют ее следующим образом1: - деятельность «креативной корпорации» базируется на процессах комплексной разработки и организации производства принципиально новых услуг, продуктов, технологий, обязательно содержащих в себе новые знания; - такая корпорация обладает своеобразным «центром притяжения», поскольку она формируется вокруг творческого человека или группы таких людей, обеспечивающих максимальный вклад в процесс создания добавленной стоимости и гарантирующих эффективность и устойчивость корпорации. Для представителей такого «центра притяжения» корпорации характерно творческое отношение к бизнесу, что коренным образом отличает их, как от иных предпринимателей, так и от наемных работников, обладающих высоким уровнем развития. Соответственно, применительно к ним приверженность целям «креативной корпорации» оказывается несравненно более высокой, нежели приверженность целям, основанная на отношении корпоративной собственности; - «креативные корпорации» создаются в рамках какой-то определенной специализации, но обладают способностью выхода за ее пределы. Отметим, что «креативные корпорации» ориентированы на организацию эффективной интеграции и использования творческой энергии своих участниСм.: Рубинштейн М.Ф., Фирстенберг А.Р. Интеллектуальная организация. Привнеси будущее в настоящее и преврати творческие идеи в бизнес решения: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2003. 1 90 ков, обладающих частным интеллектуальным капиталом. По сути дела, здесь имеет место переход от формы корпорации к какой-то новой форме, что проявляется в опоре на интеллектуальный капитал, использованию сетевых принципов организации деятельности, развитии виртуальных отношений и др. Такая новая форма организации аккумулирует творческую энергию своих участников, подводит под свое развитие специальную инфраструктуру поддержки коллективного творчества, создает систему управления интегрированной творческой энергией, специальные психологические, технические и другие механизмы и институты, поддерживающие ее конкурентоспособность. Для такой организации востребована разработка новой системы оценки и учета затрат и результатов, а также методов и инструментов управления затратами, поскольку здесь складывается механизм интеграции частного интеллектуального капитала сотрудников в совокупный интеллектуальный капитал творческой организации, под которым следует понимать капитал, создающий новые капитальные комбинации, преобразующий технологии, организационные механизмы и институты. Выделим среди «креативных корпораций» устанавливающейся экономики знаний «газели», которые, составляя всего 4% от общего числа фирм, появившихся в США в первой половине 90-х гг., создали почти 70% новых рабочих мест. Характерно, что частота появления «газелей» в России превосходит соответствующий показатель развитых стран, что обусловлено: наличием многих свободных рыночных ниш, пригодных для развития бизнеса; сохраняющимся высоким образовательным уровнем ориентированной на предпринимательство части населения, способной развить бизнес в этих нишах. Среди эффективных и достаточно устойчивых российских «газелей» правомерно выделить три группы компаний: - группа, ориентированных на информационные технологии: «облачные» технологии, национальный рынок электронного документооборота через интернет (подача налоговых деклараций и проч.) и др. Деятельность компаний 91 данной группы ориентирована на создание качественно новых рынков, которые обладают большими перспективами; - группа компаний, ориентированных на машиностроение: производство электроинструмента, вентильных двигателей, приборов, волоконных лазеров и др. Впервые за годы рыночных преобразований российские «газели» стали экспортировать электроинструмент в страны ЕС (Францию, Италию, Грецию). В 2012 г. объем такого экспорта («Интерскол») достиг 8 млн. евро; - группа компаний, ориентированных на потребительский сектор: производство сплат- средств по уходу за полостью рта, зубных паст, разработка антибактериальных препаратов, синтез новых покрытий для металлической посуды и др.1. Т. Стюарт выделяет следующие признаки принадлежности корпорации к интеллектуальному типу: - высокая рыночная капитализация, которая устойчиво превышает бухгалтерскую стоимость основных активов. Соотношение указанного превышения к бухгалтерской стоимости активов в компаниях интеллектуального типа находится в интервале от 5:1 до 16:1; - объем инвестиций, направляемых на исследования и разработки, существенно (в несколько раз) превышает объем инвестиций в основные фонды2. Отметим, что превышение рыночной капитализации над бухгалтерской стоимостью активов означает, что перспективная оценка компании рынком содержит в себе значительные ожидаемые доходы за счет реализации интеллектуального капитала. В связи с указанным обстоятельством значительный интерес представляет разработка методов оценки интеллектуального капитала. Характерно, что соответствующие исследования за последнее десятилетие актив- См.: Гурова Т., Рубан О., Юданов А., Виньков А. Создатели будущего — газели с мозгом обезьяны // Эксперт. 2011. №10 (744) // http://expert.ru/expert/2011/10/sozdateli-buduschego--gazeli-s-mozgomobezyanyi/ 2 См.: Стюарт Т. Богатство от ума. Минск: Парадокс, 1998. 1 92 но проводятся в России, о чем свидетельствуют публикации А. Козырева, В. Макарова и др.1 Существующая классификация методов измерения интеллектуального капитала и его составляющих предполагает выделение нескольких основных групп методов, что не исчерпывает имеющиеся здесь возможности: - методы прямого измерения стоимости интеллектуального капитала (Direct Intellectual Capital methods – DIC), которые опираются на денежную оценку отдельных компонентов данного капитала. Отметим, что в данном случае к компонентам интеллектуального капитала относятся и нематериальные объектные активы, что некорректно. При этом измерение начинается с проведения идентификации и оценки в денежных измерителях отдельных компонентов интеллектуального капитала, после чего формируется интегрированная оценка всего интеллектуального капитала компании. К методам прямого измерения обычно относят все методы, позволяющие сформировать денежную оценку и достаточно точно идентифицировать отдельные компоненты интеллектуального капитала, включая и объектные нематериальные активы. Представляется, что методы прямого измерения применимы в том случае, когда компоненты интеллектуального капитала обладают четко установленными границами и могут стать объектами рыночных трансакций. Данное обстоятельство более характерно для объектных нематериальных активов, нежели для весьма неопределенных субъектных компонентов интеллектуального капитала. Правомерен вывод о том, что методы прямого измерения почти неприменимы в отношении большинства компонентов интеллектуального капитала, поскольку Козырев А.Н., Макаров В.Л.Оценка стоимости нематериальных активов и интеллектуальной собственности. - М.: Интерреклама. 2003. 352 с.; Козырев А.Н. Оценка интеллектуальной собственности и нематериальных активов. Рабочий документ для обсуждения на заседании рабочей группы по капитализации интеллектуальных активов Европейской комиссии ООН (19-20 ноября 2002 г.) // www.unece.org/ operact/enterp/documents/assetstfr.doc; Козырев А.Н. Интеллектуальный капитал: новая парадигма оценки бизнеса и нематериальных активов // Аналитический вестник. 2001. №1. ВНТИЦ. С.3-10; Козырев А.Н. Интеллектуальный капитал: состояние проблемы// http://www.koism.rags.ru/ publ/articles/27.php; Козырев А. Н. Экономика интеллектуального капитала//Научные доклады СПбГУ, Научно-исследовательский институт менеджмента. № 7(R). 006 // http://www.cfin.ru/ finanalysis/value/intangibles_and_intel_2.shtml 1 93 такие компоненты не имеют четких границ и не входят в рыночные трансакции. Еще один существенный недостаток методов прямого измерения заключается в том, что они молчаливо исходят из принципа интеграции компонентов интеллектуального капитала, в то время, как взаимодействие таких компонентов и порождаемых ими идей далеко не всегда приводит к совокупному положительному итогу; - методы рыночной капитализации (Market Capitalization Methods – MCM), в основе которых – расчет расхождения между рыночной капитализацией компании и оценкой ее собственных активов, которое квалифицируется, как стоимость интеллектуального капитала. Отметим, что и в данном случае имеет место отождествление субъектных компонентов интеллектуального капитала и объектных нематериальных активов. К методам данной группы относится, например, расчет известного коэффициента Дж. Тобина. Выделим следующие ограничения данной группы методов по практическому применению: они применимы только к ценным бумагам тех публичных компаний, которые регулярно котируются на финансовом рынке; не все компоненты интеллектуального капитала получают внешнюю оценку посредством рыночной капитализации, поскольку рыночная стоимость компании определяется во внешней среде, фактически, какой-то доминирующей группой реальных и потенциальных внешних инвесторов, которым зачастую мало что известно о существующих во внутренней среде компании уникальных бизнес-процессах. Приведенные ограничения демонстрируют малую пригодность методов рыночной капитализации для принятия эффективных управленческих решений; - методы оценки дохода (возврата) на активы (Return on Assets methods – ROA), в основе которых - расчет отношения среднего годового дохода корпорации (до вычета налогов) к ее материальным активам с последующим сопоставительным анализом в группе аналогичных отраслевых индикаторов. Полученные отклонения от средних отраслевых величин умножаются на стоимость активов корпорации, что позволяет рассчитать средний дополнительный доход 94 от реализации интеллектуального капитала. В дальнейшем на основе дисконтирования получаемого денежного потока возможно оценить стоимость всего интеллектуального капитала. Отметим, что и в данном случае имеет место отождествление интеллектуального капитала с объектными нематериальными активами. В качестве существенного ограничения, которым обладают данные методы, назовем опору на средние отраслевые значения. Известно, что в различных отраслях складываются дифференцированные условия для формирования, накопления и реализации интеллектуального капитала, что не принимается во внимание и может привести к грубым ошибкам в оценках интеллектуального капитала. К тому же данные методы базируется на предположении, что доходность активов внутри отрасли относительно постоянна, что далеко не всегда соответствует действительности; - методы подсчета условных очков, или многокритериальные методы (Scorecard Methods – SC)., которые основаны на идентификации различных компонентов интеллектуального капитала (здесь также допускается смешение интеллектуального капитала с объектными нематериальными активами). Указанным компонентам присуждаются некоторые индексы. Отметим, что здесь не происходит денежная оценка величины интеллектуального капитала. Фактически, анализ сфокусирован не на абсолютных величинах интеллектуального капитала, а на его индексных оценках, что соответствует доминированию целей и задач диагностики. Примером может служить известная сбалансированная система показателей, в рамках которой рассчитываются индексы уровня образования персонала, активности изобретателей и др. Преимущество данных методов заключается в том, что они позволяют своевременно и довольно точно отследить изменения, которые происходят с различными компонентами интеллектуального капитала, ориентируясь на постановку диагностических задач. Многокритериальные системы измерения интеллектуального капитала построены на основе концепции управления ценностью (Value-based management), что 95 позволяет предложить простые модели структуризации интеллектуального капитала. Остановимся на расчете коэффициента Дж. Тобина. Здесь возможны два варианта оценки интеллектуального капитала. По первому варианту, корпорации, которые характеризуются достаточно высоким уровнем конкурентоспособности, применением «продвинутых» механизмов и технологий менеджмента, обладают весьма дорогостоящим брендом, как правило, получают и достаточно высокое значение коэффициента Дж. Тобина, что свидетельствует о наличии у них соответствующего интеллектуального капитала. Отметим, что в данном случае основными факторами, формирующими оценку интеллектуального капитала, становятся рыночная позиция, дорогой и устойчивый бренд, а также реализация эффективной стратегии. По второму варианту, когда величина коэффициента Дж. Тобина оказывается значительно меньше единицы, налицо потеря корпорацией собственного интеллектуального капитала. Такая потеря обусловлена следующими основными факторами: низким уровнем менеджмента; инерционной организационной структурой корпорации; ошибками при выборе стратегии развития и определении способов капитализации собственного бренда. Выделим также модель «Scandia Navigator», разработанную Л. Эдвинссоном для оценки интеллектуального капитала корпорации с позиций процесса создания стоимости. Отметим, что Л. Эдвинссон исходит из того, что совокупный капитал корпорации состоит из двух компонентов: финансового капитала и интеллектуального капитала. Если финансовый капитал находит адекватное отражение в годовом отчете корпорации, то интеллектуальный капитал, зачастую, сформирован латентным образом, когда многие его компоненты не очевидны и не могут быть рассчитаны1 (рис. 2.1.3). Эдвинссон Лейф. Корпоративная долгота. Навигация в экономике, основанной на знаниях. М.: ИНФРА–М, 2005. 1 96 Как свидетельствует рис. 2.1.3, модель Л. Эдвинссона фокусирует внимание исследователя на пяти аспектах деятельности корпорации: финансовом положении, процессе потребления, применяемых технологиях, обновлении и развитии, человеческом факторе. Рисунок 2.1.3 - Интеллектуальный капитал в структуре рыночной стоимости компании (модель Л. Эдвинссона)1 Обобщая результаты данного раздела, сформулируем вывод о том, что императив глобальной конкурентоспособности предполагает, что интеллектуальный капитал воплощается в приросте качественно новых конкурентных преимуществ, адекватных экономике знаний При этом воспроизводство интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования осуществляется таким образом, что обеспечивает потребности обеспечения глобальной конкурентоспособности. 2.2. Императив формирования плацдармов постиндустриальных преобразований Постиндустриальные преобразования нуждаются в формировании специ1 См.: там же. С.XIII. 97 альных плацдармов, обеспечивающих концентрацию ресурсов на важнейших направлениях развития и закрепление полученных результатов. Создавая такие плацдармы, необходимо учитывать, что инновационный процесс следует рассматривать в качестве последовательной цепи событий, в ходе которых инновация не возникает сразу, а постепенно формируется и созревает, продвигаясь от абстрактной научной идеи до конкретного инновационного продукта, аналогичной технологии или услуги; при этом диффузия инновации обеспечивается ее продуктивностью и распространением соответствующей информации. Развитие современной науки предполагает расширение пространства и активизацию взаимодействия между различными направлениями научного поиска. При этом неизбежно происходят интенсивное комбинирование, глубокое переплетение и взаимное опосредование совместимых друг с другом методологических подходов и теоретических ресурсов, вызревших в русле различных научных теорий, даже если такие теории активно конкурируют между собой. Возможности одной методологии подкрепляют возможности другой методологии, что обеспечивает извлечение соответствующего синергетического эффекта в ходе исследования. Отметим, что такое подкрепление, как правило, локализовано в определенных зонах научных исследований, то есть, сосредоточено на плацдармах научного поиска. Воспроизводство интеллектуального капитала и все его проявления нуждаются в адекватном, действительно новом подходе к анализу, разработке и обоснованию форм и механизмов управления указанным процессом. Вряд ли возможно качественно решить комплекс теоретических и практических проблем управления движением интеллектуального капитала на основе использования прежних концептуальных представлений и управленческих подходов. Плацдармы постиндустриальных преобразований лишь открывают дорогу глубоким инновационным идеям. В отличие от обычного технического прогресса, инновационный процесс не завершается на стадии первого практического использования технологии или продукта. Первое появление инновационной 98 идеи на рынке знаний свидетельствует лишь о старте достаточно сложного и многокомпонентного процесса, в котором новые идея, продукт, технология и услуга сообща задают исходный пункт. Начинающийся процесс обновления производства продолжается по мере диффузии новшеств, которые постепенно совершенствуются, повышают свою эффективность, обретая все новые и новые свойства, что открывает для инноваторов новые области приложения своих сил. Соответственно, преобразуются и рынки, на которых появляются новые потребители, потребности которых вполне адаптированы к инновационным продуктам, технологиям или услугам. Правомерен вывод о том, что инновационный процесс ориентирован на формирование востребованных развитием рынка продуктов, технологий или услуг и происходит соразмерно с развитием рынка: слишком далекие отрывы от рынка чреваты в данном отношении потерей контактов с потребителями. Общая направленность, динамика, стратегические ориентиры инновационного процесса обусловлены системным развитием рынка, основных воспроизводственных процессов, институтов. Интеллектуальный капитал привносит в развитие плацдармов постиндустриальных преобразований совокупность исключительных компетенций, востребованных для реализации инновационных идей. В рамках компетентностного подхода к исследованию вклада сектора услуг высшего образования в создание плацдармов постиндустриальных преобразований можно выделить следующие основные задачи управления компетенциями1: - определение существующих ключевых компетенций, оценка их достаточности для эффективного и устойчивого развития данной подсистемы; - создание программы приобретения недостающих ключевых компетенций (обучение имеющегося персонала, привлечение новых людей и др.); - создание необходимых ключевых компетенций, подтверждение их См.: Г. Хэмел и К. Прахалад. Конкурируя за будущее. Создание рынков завтрашнего дня / Перевод с англ. М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2002. С. 127. 1 99 надлежащего качества; - развертывание созданных ключевых компетенций, включение их в процесс воспроизводства интеллектуального капитала; - защита имеющихся ключевых компетенций и сохранение лидерства. Определим позицию института образования в процессе формирования плацдармов постиндустриальных преобразований (рис. 2.2.1). Институт интеллектуальной собственности Институт образования ИНСТИТУТ СОЦИАЛЬНЫХ ГАРАНТИЙ ИНСТИТУТ РЫНКА Формирование исключительных компетенций ФИНАНСОВЫЕ ИНСТИТУТЫ Плацдармы постиндустриальных преобразований ИНСТИТУТЫ УПРАВЛЕНИЯ Согласование интересов участников Институт контрактов ИНСТИТУТЫ БИЗНЕС-СРЕДЫ ИНСТИТУТ ДОВЕРИЯ ОБЩЕСТВЕННЫЕ ИНСТИТУТЫ Рисунок 2.2.1 – Институт образования в формировании плацдармов постиндустриальных преобразований1 Характеризуя позицию института образования в формировании интересующих нас плацдармов, сформулируем следующие выводы: - образование организационно и институционально обеспечивает участРисунок составлен автором на основе материалов источника: Рябова Е.Ю. Институциональные императивы функционирования экономики знаний // TERRA ECONOMICUS. 2009. Том 7. №2. 1 100 ников формирования плацдармов необходимыми исключительными компетенциями, создавая интеллектуальный капитал; - вместе с тем, устойчивость создаваемых плацдармов обусловлена качеством процесса согласования интересов, в которое посредством совокупности контрактов включены и образовательные организации; - в условиях недостаточной заинтересованности образовательных организаций в результатах процесса воспроизводства интеллектуального капитала происходит институциональная дестабилизация всего процесса. Углубим исследование, введя в его оборот концептуальное представление Э. Мэддисона о движении мирового богатства1. Соответствующий циклический процесс представлен на рис. 2.2.2. М Мировое богатство, трлн долл. 1000 I ТУ III ТУ II ТУ IV ТУ V ТУ VI ТУ 500 0,7 0,2 0,1 1 1000 1500 1770 1830 1880 1930 1970 2010 2050 t Рисунок 2.2.2 – Циклический рост мирового богатства и смена технологических укладов Известно, что колебательные процессы с длинными циклами Кондратьева (прил. 4) обусловливаются сменой технологий и инноваций в соответствии с моделью, представленной на рис.2.2.3. Переход к VI технологическому укладу 1. Э. Мэдисон. Контуры мировой экономики в 1-2030 гг. / М.: «Института Гайдара», 2012. 2. 101 определен развитием био- и нанотехнологий, генной инженерией, инженерией знаний, проектированием будущего, синтезом и конструированием организаций. 5 ТУ 6 ТУ Биотехнологии ПК1 Интернет Циклы Н.Д. Кондратьева 7 ТУ Нанотехнологии Генная инженерия Проектирование будущего и управление им ПК 5 -го поколения Инженерия знаний, применение искусственного интеллекта 5-й цикл 1980, 1990 применение искусствен ного интеллекта 6-й цикл 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 Рисунок 2.2.3 – Инновации, определяющие переход к VI технологическому укладу Известный закон убывающей отдачи означает, что при использовании любого ресурса его эффект растет лишь до определенного уровня, то есть, использование ресурсов представляет собой нелинейный эффект со сменой доминирующего фактора экономического развития (рис. 2.2.4). В свою очередь, изменения доминирующих факторов в развитии экономики детерминированы эволюционными процессами, рассмотренными выше. Следствием этих процессов является соотношение между спросом на новые технологии и товары Dt и их производством Yt. Формализуя, получаем: Yt Dt Ct I t , Ct c * Yt 1 , I t (Yt 1 Yt 2 ) . Подставляя (2.2.3) и (2.2.2) в (2.2.1), получаем уравнение: 102 (2.2.1) (2.2.2) (2.2.3) Yt (c v)Yt 1 v * Yt 2 0 . (2.2.4) Е Эффект экономии Новые идеи, универсальные высокие технологии, искусственный интеллект Знания, идеи, новые технологии, патенты Технология Рабочая сила Земля Рабы Деньги 1000, патенты 1500 1770 1830 1880 1930 1970 2010 2050 Рисунок 2.2.4 – Изменения доминирующих факторов экономического развития При определенных сочетаниях параметров с, v уравнение (9) имеет колебательное решение, что обусловит колебательный режим экономического развития. Колебательный режим в экономике определяется переходами к новым технологиям, изменениями технологических укладов (рис. 2.2.5). Е Эффективность мировой экономики VII ТУ VI ТУ V ТУ Огибающая показателей мирового развития IV ТУ II ТУ III ТУ I ТУ 1770 1830 1880 1930 1970 2010 2050 2090 t Рисунок 2.2.5 – Эволюционная модель процессов мирового развития Если рассмотреть изменения мирового ВВП и мирового богатства (табл. 2.2.1), то получим уравнения огибающих инновационных процессов. 103 Таблица 2.2.1 – Динамика мирового ВВП и мирового богатства Годы 1г. 1000 г. 1500 г. 1820 г. 1970 г. 1980 г. 1990 г. 2000 г. 2007г. 2010 г. Мировой ВВП 0,105 0,121 0,246 0,694 17,9 26,6 36,7 49,9 54,3 56,16 Мировое богатство, трлн. долл. 1,1 1,2 2,4 7,0 170 260 360 472 539 553 Графики функций ВВП = f1(t), МБ = f2(t) показывают экспоненциальный характер зависимостей (рис. 2.2.6). Мировой ВВП Мировое богатство 100 500 50 250 0,1 1000 1500 1870 1990 2010 t 2010 t Рисунок 2.2.6 – Динамика мирового ВВП и мирового богатства Сравним модели роста этих показателей: 1 – экспоненту вида у = С0 × еkt; 2 – логистическую вида x N ; 1 ( 1)e kNt 3 – S-образную кривую вида у = Аtbe-dt. 104 (2.2.5) (2.2.6) Рассчитаем эти модели методом наименьших квадратов. Для первой модели получим выражение: ВВП С0е k1t R 2 =0,8, МБ С1е k2t R 2 =0,76. Вторая модель представляет некоторые трудности для расчета, так как МНК позволяет рассчитывать параметры линейных моделей. Линеаризуем (2.2.5), приведя его к форме: у а * b * x1 c * x2 e , (2.2.7) Имеем уравнение вида: f ( a , b, c , t ) a , А = (а, b, c), 1 be ct df ae ct df abte ct df 1 , , . da 1 be ct db (1 be ct ) 2 dc (1 be ct ) 2 (2.2.8) Положив = (а0, 1, 1), найдем производные: 0 1 df , 1 et da a0et df , (1 et )2 db 0 a tet df 0 t 2 , (1 e ) dc 0 d2 f 2 dt (2.2.9) a0 . t ( a0 ,1,1) 1 e В точке (а0, 1, 1) получим: 0 0 0 df df df f (a, b, c, t ) f (a a0 ) (b 1) (c 1) da db dc t a0 1 a0 b 1 a0tet 2 (c 1) (a a0 ) t t t 2 1 e 1 e (1 e ) 1 e 0 Решение линейного уравнения МНК дает: ВВП = 14,95 + 1,165 t R2 = 0,87, (2.2.10) МБ = 162,3 + 9,77 t R2 = 0,83, (2.2.11) если за t = 0 принять 1970 г. 105 Третье уравнение логистической кривой основано на учете положительной (tb) и отрицательной (e–ct) обратных связей. Его коэффициенты можно рассчитать, составив три уравнения для трех точек кривой получим: ВВП = А1tbe–ct, R2=0,89 , МБ R2 = 0,92. Поскольку наиболее достоверным является третье уравнение, на его основе можно рассчитать прогнозы на 2020, 2030, 2040 и 2050 гг.: ВВП(2020) = 72,2 трлн. долл.; МБ(2020) = 601 трлн. долл. ВВП(2030) = 89,1 трлн. долл.; МБ(2030) = 648 трлн. долл. ВВП(2040) = 108,3 трлн. долл.; МБ(2040) = 790 трлн. долл. ВВП(2050) = 177,4 трлн. долл.; МБ(2050) = 840 трлн. долл. По прогнозам экспертов (Venturatis), к 2050 г. будет зафиксирован резкий рост ВВП развивающихся стран: ВВП Индии может возрасти в 31 раз по сравнению с 2009 г., Китая – в 14 раз, Мексики – в 10 раз, России – в 6,6 раза. К 2050 г. ВВП Китая может составить 70,7 трлн. долл., Индии – 37,7 трлн. долл., США – 38,5 трлн. долл., России – 8,6 трлн. долл.1 Однако этот прогноз учитывает, в основном, положительные тенденции и не учитывает многие возможные механизмы торможения прогресса. Технологический прогресс будут останавливать экономические и социальные факторы: старение населения, экологические проблемы, локальные конфликты, социальные волнения, в ходе которых исследуемые нами плацдармы подвергаются риску разрушения. Так, вследствие кризиса 2008 г. мир стал беднее на 11%, миллионеров в 2011 г. стало меньше на 17,8%. Мировой золотой запас в 2011 г. снизился до 108,5 трлн. долл., чтобы вернуть его к уровню 2007 г., необходимо 6-7 лет. Снизился и золотой запас США - на 21,8%, Европы – на 5,8%. Мировой капитал за счет интеллектуального компонента становится самовоспроизводя- См.: Корчагин, Ю. Циклы развития человеческого капитала как драйверы инновационных волн / Режим доступа: http://www.lerc.ru/?part=articles&art=1&page=70. 1 106 щимся богатством. Но, в то же время, 0,5% населения Земли владеют 38,5% мирового богатства. Резкий рост мирового богатства в начале XXI в. обусловлен созданием и внедрением новых и высоких технологий. Продажи наукоемкой продукции в развитых странах возросли на 65,8%, высокотехнологичные сектора экономики – в 2,8 раза. В структуре обрабатывающей промышленности доля высоких технологий выросла с 7,1 до 12 %. В США, Германии, Франции и Англии 15–25% прироста ВВП с 2000 г. определялось наукоемким сектором. Наукоемкая продукция уже в 2003 г. превысила по объему продукцию энергетики и сырьевого сектора в мировой экономике, и это только начало перелома. В современной России сценарий развития экономики страны, основанный на «базовой цене нефти», предопределил, по сути, затяжную стагнацию. Реальная перспектива проводимой инерционной политики – стать сырьевым придатком развитых экономик, что породит массу экономических и социальных шоков, в том числе сокращение населения и территориальный распад. Страна остро нуждается в формировании эффективных плацдармов постиндустриального развития. Данный вывод подтверждают результаты диагностики состояния развития секторов и базовых видов экономической деятельности, используемых для оценки динамики ВВП (табл. 2.2.2). Таблица 2.2.2 – Диагностика видов экономической деятельности1 Сектор Сектора-производители Сектора-посредники Сектора-потребители Вид экономической деятельности Сельское хозяйство Промышленное производство Строительство Оптовая торговля Грузооборот Платные услуги населению Розничный товарооборот Характеристика состояния Деградация Стагнация Стагнация Слабый рост Стагнация Рост Нестабильный рост Таблица составлена автором с использованием данных экономического прогноза «Ускорение без перестройки» Института «Центр развития» НИУ–ВШЭ. 1 107 Обобщение результатов анализа, представленных в табл. 2.2.2, позволяет сформулировать вывод о том, что в секторах производства и посредничества (за исключением сектора сельского хозяйства, в котором ситуация просто кризисная) наблюдается общий тренд стагнации; в секторах-потребителях отмечен слабый рост, хотя темпы его снижаются. В данном контексте формирование плацдармов постиндустриальных преобразований в экономике России представляется весьма актуальным, в том числе, и с возрастанием роли сферы образования. Для ускорения развития страны следует уделять особое внимание не только количеству работников и инвестиций, но и росту интеллектуального капитала. России необходимо эффективно управлять существующими интеллектуальными ресурсами, организовывать их активное воспроизводство, причем не столько в количественном аспекте, сколько в качественном, за счет фокусирования внимания на плацдармах постиндустриальных преобразований. В этом контексте представляет интерес обеспечение режима сопряженного развития экономики и высшего образования. Приведем необходимые пояснения и аргументы. При высоких темпах экономического развития высшее образование должно развиваться опережающими темпами для формирования критического объема интеллектуального капитала, при формировании инновационной модели развития экономики. Иначе будет возникать разрыв между развитием сферы образования и развитием плацдармов новой экономики, что чревато падением темпов экономического роста. Для перехода на траекторию инновационного развития и закрепления плацдармов преобразований необходимо эффективно управлять существующими интеллектуальными ресурсами и организовывать их активное воспроизводство в сфере образования. В данном отношении вызывает интерес опыт развития наукоградов и реализации инновационного проекта фонда «Сколково». Поскольку наукограды выступили одной из ранних форм постиндустриальных преобразований, то их размещение, преимущественно, происходило в урбанизированных районах индустри108 ального характера, расположенных в соответствующих зонах (Центральная Россия, Челябинская и Свердловская области, юг Сибири (Алтайский, Красноярский края, Новосибирская, Томская области). Размещение наукоградов Российской Федерации и их распределение по регионам России представлено в табл. 2.2.3. Таблица 2.2.3 – Распределение наукоградов по регионам России1 Регионы Число наукоградов всего в том числе городапгт (поселок город- сельские населен- академгородки ского типа) ные пункты Центральная Россия, В том числе Московский регион Европейский Север Поволжье Урал Западная Сибирь Восточная Сибирь Дальний Восток 37 27 6 4 - 29 21 5 3 - 5 5 - - 2 9 6 2 9 2 2 - 2 2 - - 4 47 8 4 6 и ИТОГО 6 65 Оценивая результаты анализа, представленные в табл. 2.2.3, сформулируем следующие выводы: - почти половины наукоградов находится в Московской области (29, в том числе Зеленоград, административно являющийся частью г. Москвы); - такая позиция вблизи столицы была обусловлена рядом факторов, в числе которых - развитие московских научно-исследовательских организаций с выведением части их подразделений с территории города; - при формировании наукоградов исходили из необходимости создания испытательных полигонов и экспериментальных исследовательских комплекТаблица составлена автором по данным источника: Монопрофильные города и градообразующие предприятия [Электронный ресурс] //Союз инвесторов. [сайт]. URL: http://www.unioninvest.ru/city_mong.html 1 109 сов, которые не могли быть размещены на городской территории (проблемы экологии и безопасности деятельности); - наукограды, за исключением академических городков, изначально не могли обеспечить свое развитие высококвалифицированными специалистами, поскольку были отделены от образовательных центров и организаций. В условиях ускорения постиндустриальных преобразований наукограды России не способны сыграть роль активных плацдармов указанных преобразований и обеспечить потребности развития высокотехнологичного производства и формирования экономики инновационного типа. Во многом, это объясняется их индустриальным характером, отчуждением данных структурных образований от глобальных научных центров и сферы образования, редукцией финансовых и инфраструктурных возможностей органов местной власти, недостаточностью и неэффективностью финансирования наукоградов из федерального бюджета, нерешенностью ряда имущественных и территориальных споров. Наукограды в хозяйственном пространстве современной России представлены в виде муниципальных образований, что обусловливает соответствующие ограничения их развития. В 2008 г. в России появилась известная альтернатива наукоградам – был учрежден и начал реализовывать инновационные проекты фонд «Сколково», который также расположен в Московской области. Однако этим его сходство с наукоградами и исчерпывается (табл. 2.2.4). Определим основные ограничения деятельности фонда «Сколково» под углом зрений сформированных в данной работе концептуальных представлений о плацдармах постиндустриальных преобразований: 110 Таблица 2.2.4 - Сопоставительный анализ Сколково и наукоградов России1 Показатели Позиция в пространстве Финансирование (в среднем) Налогообложение Социальноэкономический эффект Коррупция Сколково Локалитет в центре страны (Ближайшее Подмосковье) 9 млрд. руб./год (стабильное, выделено 170 млрд. рублей на 20 лет) Масштабные налоговые преференции, преференции по отчислениям в социальные фонды (14% Высокая концентрация населения, капитала, обеспечение инфраструктурой, развитие одного центра, возможность для развития социального расслоения Эксперты прогнозируют высокий уровень нецелевого расходования бюджетных средств за счёт высокого уровня их концентрации Наукограды Локалитеты на территории всей России (федеральный масштаб) 0,7 млрд. руб./год (нестабильное, ввод проектного финансирования на конкурсной основе) )полное налоговое бремя, отчисления в социальные фонды – 31% Низкая концентрация населения, средняя концентрация капитала, возможность для развития городов, равномерное расселение трудоспособного населения Низкий уровень нецелевого использования бюджетных средств за счёт низкого уровня их концентрации и относительной прозрачности их использования А. Конфигурация фонда не корреспондирует с международным опытом развития аналогичных структур, который необходимо было учесть, поскольку ученых в управляющем совете фонда практически нет — они выведены в отдельный «Консультативный научный совет», председатели которого Ж. Алферов и Р. Корнберг в управляющий совет не входят. Таким образом, движение финансового капитала отчуждено от движения интеллектуального капитала, что противоречит законам развития экономики знаний. Б. В фонде не обеспечены условия для гармоничного взаимодействия фундаментальных исследований и прикладных R&D. В. Созданный инновационный локалитет, во многом, искусственен - правовой режим на территории Сколкова фактически отменяет действие отдельных российских законов, диффузия накопленного здесь опыта в хозяйственном пространстве России практически невозможна (режим исключения из нормы). Таблица составлена автором по материалам источника: Муравьёва М. А. «Сколково» vs наукограды // URL: http://www.strf.ru/material.aspx?CatalogId=221&d_no=35208 1 111 Г. Отсутствие спроса на инновации в национальной экономике, что превращает фонд в инструмент воспроизводства нематериальных активов и интеллектуального капитала в интересах сторонник экономических систем; фактически, имеет место поддержка национальными ресурсами развития экспорта научных результатов и специалистов. Д. Местное население отчуждено от контроля, поскольку общественные слушания по вопросам строительства новых объектов проводиться не будет, отметим, что в программе деятельности фонда заявлены биомедицинские и ядерные исследования, что затрагивает жизненные интересы населения ряда муниципальных образований. Вместе с тем, следует выделить реализуемый фондом «Сколково» значительный проект в секторе услуг высшего образования. В 2011 г. президентом фонда В. Вексельбергом и ректором Массачусетского технологического института (MIT) Р. Райфом подписано соглашение о создании в структуре «Сколково» высшего учебного зведения - Сколковского института науки и технологий (СИНТ). Контракт между фондом «Сколково» и MIT базируется на принципах проектного обучения, с учетом опыта, накопленного MIT. В частности, предполагается обмен модулями по программам МВА. СИНТ возглавил профессор MIT Э. Кроули. Функциональная форма данной организации – исследовательский университет, который обеспечит интеграцию предпринимательства, образовательного процесса и инновационной деятельности в рамках реализуемых программ. Организационная форма СИНТ частное некоммерческое образовательное партнерство, деятельность которого контролируется независимым международным попечительским советом. Отметим адаптивность механизмов управления данной образовательной организацией - вариативность пакета реализуемых программ, наличие международного комитета советников, которые курируют все направления научной и образовательной деятельности, подчинение президента попечительскому совету и др. 112 На первых порах такая адаптивность обеспечивается созданием пятнадцати исследовательских центров СИНТ, которые свяжут нитями коммуникации заинтересованных исследователей в России и за рубежом, а также сформируют инфраструктурную платформу совместных исследований. В рамках контракта между фондом «Сколково» и MIT выделено пять стратегических научных программ: энергетическая эффективность, освоение космоса, информационные технологии, биомедицина, ядерные исследования. По каждой из этих стратегических программ соискателям можно будет получить степень магистра или доктора наук. В структуре СИНТ - Центр предпринимательства и инноваций, который отвечает за взаимодействие с коммерческими структурами фонда «Сколково» и предоставляет сопутствующие услуги, в том числе, услуги поддержки в области лицензирования. СИНТ рассчитан на одновременное обучение 1200 студентов под руководством 200 преподавателей и исследователей. Язык обучения и научных работ - английский. Поступить в СИНТ могут бакалавры и специалисты, получившие образование в российском или иностранном учреждении высшего образования. Пилотная образовательная программа была запущена осенью 2013 г. 2.3. Императив опережающего накопления интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования Общепризнано, что в материальном мире действует один из основополагающих экономических законов – закон убывающей отдачи, когда каждая дополнительная единица ресурса (продукта) производится с большими усилиями, чем предыдущая. Соответственно с ростом использования какого-либо производственного ресурса (при неизменном значении остальных) с течением времени достигается точка, в которой каждая последующая дополнительная единица этого ресурса приводит к снижению объемов выпуска продукции. Убывающая 113 отдача – это результат ограниченного количества физических объектов. Соответственно, использование ресурсов является нелинейным и трансформирует доминирующий фактор экономического развития. Однако ситуация принципиально изменяется, когда доминирующим ресурсом хозяйственного развития становятся знания и идеи. Лидерами в мире становятся страны, разрабатывающие новые технологии и инновации, вложения в которые дают возрастающую отдачу. От стандартных технологий, стабильности, планирования, иерархии в XXI в. переходят к качественно иному состоянию мира, основанному на генерации идей, их отборе и воплощении в новых технологиях и товарах. В сфере современных высоких технологий главным становится адаптация к новым идеям, генерация новых знаний и их воплощение в технологиях и изделиях. В русле современных теорий экономического развития, с учетом полученных выше результатов, правомерно сформулировать концептуальное положение о возрастающей отдаче вложений в процессе воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, в обоснование которого положены следующие доводы: - в отличие от материальных объектов, новые знания, лежащие в основе формирования исключительных компетенций, неисчерпаемы, поэтому в данной сфере действует не закон убывающей отдачи, а закон возрастающей отдачи; - на современном этапе развития противоречивое взаимодействие между отраслями с возрастающей и убывающей отдачей изменяет характер конкуренции, поскольку обработка информации вытесняет переработку ресурсов; - в сфере высоких технологий, где находит свое основное применение интеллектуальный капитал, доминируют процессы адаптации к новым идеям, генерации новых знаний и их воплощения в технологиях и продуктах; - высокие темпы обновления знаний (5% фундаментальных и 20% профессиональных знаний в год), а также удвоение объема информации за 1,5-2 года диктуют необходимость адаптации организаций сектора высшего образо114 вания, как субъектов рынка, к росту информационных потоков и изменению требований к качеству продуцируемого ими интеллектуального капитала1. Закон возрастающей отдачи обусловливает следующую структуру цикла воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования: процесс разработки новых идей → завоевание лидерских позиций на основе их селекции и освоения → создание новых технологий и учебных курсов → привлечение новых генераций обучаемых → извлечение финансового результата → рост дохода → генерация новых идей и т.д. Организация высшего образования, действующая как система с возрастающей отдачей, способна закреплять за собой отдельные образовательные направления и НИР, создавая сверхприбыль за счет высокого качества образовательных услуг и научной продукции; в современных условиях это означает интеграцию обучения и НИР, непрерывное обновление учебных планов и программ, ориентацию на технологии шестого уклада. Возрастающая отдача инновационных идей предоставляет такой организации ряд преимуществ: - высококачественное обучение, что привлекает потенциальных потребителей; - высокотехнологическое развитие, что предопределяет непрерывную генерацию новых идей и знаний; - эффективную организацию нестандартного обучения; - привлечение талантливых обучающихся на основе отбора и преференций одаренным студентам. Отметим, что для возрастающей отдачи характерен экспоненциальный рост общественного эффекта, который может быть реализован только в случае См.: Артур Б. Индуктивное мышление и ограниченная рациональность // Terra economicus. М.: Наука-Спектр, 2008; Халин В.Г. Исследовательские университеты: мировой опыт // Инновации. 2005. № 7 (84); Шукшунов В.Е. Состояние, перспективы развития и повышения эффективности инновационной деятельности высшей школы России // Инновации. 2005. № 6 (83) и др. работы. 1 115 соответствия между преобразованиями в высшем образовании и преобразованиями во всей системе национальной экономики. Однако возможности современного высшего образования определяются не только объемом его ресурсов, но в большей степени условиями развития, то есть, внешней средой (законодательная система, научно-технический прогресс, конкуренция и т.д.). Чтобы добиться успеха на рынке услуг высшего образования, приходится изучать спрос, особенности имеющихся образовательных услуг, предпочтения потребителей, перестраивать свою деятельность в соответствии с конъюнктурой. Если образовательная организация не генерирует и не осваивает новые идеи, курсы и специальности, его рыночная позиция ослабевает, она не может обеспечить высокий уровень подготовки, из нее уходят наиболее квалифицированные ученые, ухудшается имидж, в конце концов, такая организация должна быть реорганизована как неэффективная, то есть, обладающая убывающей отдачей ресурсов. Эффективная организация высшего образования, как система с возрастающей отдачей, может монополизировать отдельные направления обучения и НИР, за счет высокого уровня предоставляемых услуг она получает возможность повышать стоимость обучения, наращивать свой имидж и доходы. Характерен пример Калифорнийского университета, входящего в число 20 лучших образовательных организаций мира: он обладает бюджетом в 28 млрд. долл., интегрирует обучение и НИР, непрерывно обновляет учебные планы и программы, ориентируясь на технологии шестого уклада. Возрастающая отдача ресурсов, которыми располагает организация высшего образования, предоставляет ей ряд преимуществ: - предоставление наиболее качественных услуг высшего образования, что привлекательно для потенциальных заказчиков; - переход на высокие образовательные и исследовательские технологии, что предопределяет непрерывную генерацию новых идей и знаний; 116 - эффективная организация гибкого, нестандартного обучения, позволяющего выпускникам эффективно адаптироваться к изменениям среды; привлечение талантливых студентов на основе проведения рациональ- - ной ценовой политики, отбора, предоставления преференций обладателям значительного интеллектуального потенциала. Высокая эффективность инновационной образовательной организации является премией за развитие инноваций и разумную стратегию, от реализации которой выигрывает и сама организация, и общество. В данном отношении экономика секторов возрастающей отдачи (1) характеризуется ростом эффекта при увеличении потребления ресурсов, в отличие от секторов убывающей отдачи (2) (рис. 2.3.1). Е 1 2 Ресурс х Рисунок 2.3.1 – Кривые, характеризующие убывающую и возрастающую отдачу ресурсов Для возрастающей отдачи характерны экспоненциальный рост и эффект и скорость его нарастания: Е Е0е k1t . (2.3.1) dE Ce k 2 t . dt (2.3.2) E1 E01e k 3 x . (2.3.3) 117 dE C1e k 4 x . dx (2.3.4) Комментируя рис. 2.3.1, отметим, что линия, огибающая процесс экономического роста, отражает действие возрастающей отдачи знаний и технологий. Эксперты Американской ассоциации экономического развития подсчитали, что из 3,5% прироста ВВП США увеличение капитала дает 0,9%, демография – 0,7%, образование – 1,1%, обучение на рабочем месте – 0,8%1. На современном этапе Россия сопоставима с глобальными странами-лидерами по двум индикаторам: - во-первых, по масштабам государственных инвестиций в науку (четвертое место после Германии, Японии и США); - во-вторых, по числу занятых в сфере НИОКР (четвертое место после США, Японии, Китая). Однако по остальным индикаторам развития образования и науки наблюдается существенное отставание России от ведущих стран мира. По числу поданных патентных заявок в стране Россия отстает от США в 12 раз, от Японии – в 8 раз, от Южной Кореи – в 4 раза. Доля России на мировом рынке высокотехнологичной продукции составляет 0,3%, в то время как Гонконг, Сингапур, Корея, Тайвань занимают диапазон от 5 до 9%2. Какие требования устанавливающаяся экономика знаний предъявляет к организациям сектора услуг высшего образования? Для перехода к шестому технологическому укладу РФ должна коренным образом изменить стратегию развития, преобразовав существующую, во многом, инерционную экономику убывающей отдачи в инновационную экономику возрастающей отдачи, развитие которой детерминировано воспроизводством интеллектуального капитала. См.: Bureau of Economic Analysis. / Mode of access: http://www.bea.gov/index.htm. См.: Гохберг Л.М., Кузнецова Т.Е. Инновации как основа экономического роста и укрепления позиций России в глобальной экономике. М.: ГУ ВШЭ, 2010. 1 2 118 В поисках ответа на данный вопрос мы исходим из того, что становлению шестого технологического уклада присуща потребность в сбалансированности двух его основных процессуальных компонентов: - с одной стороны, воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - с другой стороны, формирования плацдармов постиндустриальных преобразований в различных сферах и отраслях экономики. Неадекватная оценка указанной потребности обусловливает двоякого рода негативные последствия: - создание условий для оттока интеллектуального капитала и инновационных нематериальных активов, уходящих в обеспечение чужих воспроизводственных процессов, опирающихся на высокие технологии; - разрастание издержек реализации соответствующих инновационных проектов, в том числе, и вне- легальных издержек (в данном отношении показательны высокие затраты при реализации проектов фонда «Сколково»). Развивая концептуальное положение о возрастающей отдаче вложений в процессе воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, сформулируем вывод о том, что данный процесс предполагает опережающее накопление интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, что может быть обеспечено на основе: - утверждения общественного приоритета высшего образования, существенно обесценившегося в последние десятилетия; - реализации инновационных технологий образования, что необходимо для привлечения обладателей интеллектуального капитала; - коррекции параметров институциональной среды, развития контрактных соглашений, изменения статусов и форм поведения участников данного сектора в целях закрепления результатов накопления интеллектуального капитала; 119 - интеграционного взаимодействия организаций сектора услуг высшего образования, обеспечивающего формирование соответствующих синергетических эффектов, в которых проявляется возрастающая отдача процесса воспроизводства интеллектуального капитала. Насколько выполняются приведенные выше условия? Декларирование политики модернизации и реализация ряда масштабных социальных проектов в области образования способствовали некоторому прогрессу в области высшего образования. Так, в сентябре 2010 года фонд «Сколково» заключил соглашения о сотрудничестве с российскими организациями-лидерами высшего образования в прикладных исследованиях и центрами притяжения талантливой молодёжи — СПбГУ, НГУ, КазГТУ, МГТУ имени Баумана, НИЯУ «МИФИ», ГУВШЭ, СПбГУ ИТМО, МФТИ, СГАУ (Самара), ТПУ (Томск), ДГТУ (Ростов-наДону). Создание в РФ нескольких инновационных университетов (выделим среди них ГУ-ВШЭ) способствовало более тесному переплетению научного и образовательного процесса в указанных организациях. Наконец, в 2012-2014 гг. ряду крупнейших российских организаций высшего образования были выделены определенные (менее 1% от всех национальных расходов на развитие образования) бюджетные средства на преодоление отставания от глобальных лидеров и вхождения в число 200 ведущих организаций сектора высшего образования. Однако такие меры представляются частичными, внесистемными, поскольку они не решают важнейших накопленных проблем высшего образования. В значительной мере, такая ситуация обусловлена противоречивыми результатами рыночных преобразований в отечественном образовании. Н. Ермоленко приходит к выводу о том, что для рыночных отношений сферы образовательных услуг свойственны следующие характеристики: - исключительную, абсолютно доминирующую позицию среди организаций, предоставляющих образовательные услуги, занимают государственные образовательные организации, обладающие монопольными преимуществами перед остальными участниками рынка; ситуация на рынке носит ярко выра120 женный монопольный характер (перед нами специфический рынок государственных продавцов услуг); - только незначительная часть образовательных услуг реализуется на относительно конкурентном рынке (с учетом установленной выше государственной монополии) в качестве товаров, большая часть таких услуг предоставляется вне рыночного оборота, что формирует существенную асимметрию; - для исследуемого рынка характерна не только доминирующая позиция государственных организаций, предоставляющих образовательные услуги, но и аналогичная позиция государства как условного «покупателя» образовательных услуг, поскольку оно оплачивает данные услуги за счет средств бюджета; - государственный заказ на образовательные услуги, вплоть до последнего времени, распространялся вне какого-то упорядоченного механизма, помимо конкурсов и аукционов; осуществленное в 2012-2013 гг. некоторое упорядочивание процесса распределения «бюджетных мест» ничего не изменило по существу - государственный заказ вне конкурса распределяется среди государственных образовательных организаций, что обусловливает фактическое неравенство позиций участников рынка образовательных услуг; - доходы и имущество организаций сектора образовательных услуг, пересчитанные на одного обучающегося, поляризованы, однако в основе указанной поляризации лежат отнюдь не конкуренция и собственные усилия успешных образовательных организаций, а нечто совершенно не рыночное – личные связи руководителей, близость к органам государственной власти, распоряжающимся бюджетными средствами, лицензиями, аккредитациями и др. тем самым, значение принципов конкуренции и состязательности принижается на рынке образовательных услуг; - отечественное образование не сформировало механизмы эффективного продвижения своих услуг, что в условиях вхождения страны в ВТО угрожает достаточно быстрым по времени и катастрофическим по последствиям захватом национального рынка образовательных услуг участниками соответствую121 щих внешних рынков; добавим к этому нарастающий отток обучающихся в зарубежные организации высшего образования; - частный бизнес высоко оценивает риски инвестиций в развитие образования, что сужает инвестиционные возможности исследуемого сектора, вынуждая его организации рассчитывать лишь на свои средства и ограниченные возможности государственной поддержки; - в условиях снижения темпов экономического роста государство последовательно снимает с себя бюджетное бремя инвестирования образования, оставляя его без доступа к абсолютно необходимым средствам, что инициирует формирование «теневых» способов инвестирования и искажает социальноэкономические отношения в сфере образования1. В итоге в отраслевой структуре российского ВВП совокупный социальный вклад сфер образовательных услуг, здравоохранения и социальных услуг составляет менее 7%. Напротив, в США на долю образования и здравоохранения приходится четвертая часть ВВП2. Хроническое дефицитное инвестирование потребностей высшего образования обусловливает крайне низкие рейтинги российских университетов в глобальном пространстве высшего образования (табл. 2.3.1). Углубляя исследование, выделим уровни, на которых локализовано воспроизводство интеллектуального капитала высшего образования (табл. 2.3.2): - индивидуальный (частный) уровень, на котором для воспроизводства интеллектуального капитала используются ресурсы домохозяйств, отдельных лиц, что обусловливает господство на этом уровне частных интересов; Таблица 2.3.1 – Рейтинги некоторых университетов современного мира, 20123 Университет Место в рейтинге QS 1 Кембридж Место в рейтинге THE 6-7 См.: Ермоленко Н.Ю. Человеческий фактор в процессе модернизации сферы образовательных услуг современной России // Экономика и математическое моделирование. 2010. №2. 2 Расчеты автора по данным источника: Россия и страны мира. М.: Росстат, 2013. 3 Таблица составлена автором по данным источника: Main Science and Technology Indicators. OECD, 2012. №. 1. 1 122 Гарвард Йель Университетский колледж Лондона MIT Оксфорд Имперский колледж Лондона Чикагский университет Калтех Принстон Стэнфорд Калифорнийский университет (Беркли) (…) МГУ СПбГУ 2 3 4 5 6 7 8 9 10 13 28 (…) 93 197 1 10 22 3 6 9 12 2 5 4 8 (…) За пределами 200 За пределами 200 Таблица 2.3.2 – Анализ уровней воспроизводства интеллектуального капитала высшего образования1 Используемые виды ресурсов для воспроизводства интеллектуального капитала Фундаментальные институты, на которые опирается воспроизводство интеллектуального капитала Ресурсы домохозяйств и Институт семьи, отдельных лиц институт частной собственности Ресурсы корпораций Институт частной собственности Ресурсы зяйств местных хо- Институт местного сообщества Формы собственности, в русле которых происходит воспроизводство интеллектуального капитала Сектор поля интересов, на который ориентированы результаты воспроизводства Индивидуальная, Сектор частных семейная формы интересов собственности Корпоративная Сектор частных форма собственно- интересов сти Муниципальная Сектор общеформа собственно- ственных интести ресов Государственная Сектор общеформа собственно- ственных интести ресов Государственные бюд- Институт государжетные и внебюджетные ственной власти, ресурсы институт общественных благ Ресурсы общественных Институты соци- Социальная форма Сектор общеорганизаций ума, институт об- собственности ственных интещественных благ ресов - средний корпоративный или групповой уровень, где для воспроизводства интеллектуального капитала, преимущественно, привлекаются средства корпораций, их союзов, каких-то социальных групп и сообществ, что обусловливает господство на данном уровне корпоративных или групповых интересов; 1 Таблица составлена автором по материалам исследования. 123 в данном отношении характерны уже упоминавшиеся примеры корпорации «IBM» и фонда «Сколково»; - высший, общественный уровень, где для воспроизводства интеллектуального капитала, преимущественно, привлекаются ресурсы, принадлежащие обществу в лице государства (бюджетные и внебюджетные ресурсы), а также в лице каких-то представительных организаций (некоммерческие фонды, благотворительные средства и др.). Соответственно, на данном уровне реализуется общественный интерес. Сопоставительный анализ выделенных выше уровней позволяет сформулировать вывод о том, что в исследовании процесса восхождения от индивидуального уровня к общественному уровню воспроизводства интеллектуального капитала мы встречаемся с таким явлением, как социализация (обобществление), содержанием которого выступает объективно востребованное развитие и институциональное закрепление общественного характера процесса воспроизводства интеллектуального капитала высшего образования. Такое развитие общественного характера вполне закономерно, поскольку в условиях становления экономики знаний наполнение высшего образования элементами интеллектуального капитала становится условием продуктивности сектора услуг высшего образования. Правомерно связать опережающее накопление интеллектуального капитала в данном секторе с феноменом возрастающей отдачи ресурсов, вкладываемых в образование. Приведенное выше положение не означает, что частный уровень воспроизводства интеллектуального капитала высшего образования не продуктивен. На данном уровне реализуется интерес частных лиц и домохозяйств к инвестированию воспроизводства интеллектуального капитала; однако естественным ограничением в ее применении выступают, в первую очередь, доходные возможности домохозяйств и частных лиц, которые в современной России сжаты в результате проведения определенной экономической политики, противостоящей становлению экономики знаний. Фактически, происходит редукция про124 цесса воспроизводства интеллектуального капитала в высшем образовании до уровня обеспечения потребностей выживания; в таких условиях интеллектуальный капитал сворачивается в обычную рабочую силу преподавателя или исследователя, в составе которой уже не приходится искать какие-либо исключительные компетенции. Творчески ориентированные люди покидают образовательные организации, которые предлагают им следующие диапазоны заработных плат: кандидат наук, доцент – 15-20 тыс. руб., доктор наук профессор – 2530 тыс. руб. Подведем итоги исследования в данной главе работы. В ней получены следующие основные результаты: 1. Предложена эконометрическая модель ВВП, в которой отражено влияние двух групп факторов: экстенсивных факторов; интенсивных факторов. Расчеты в рамках данной модели, произведенные за период 2004 – 2013 гг., выявили зависимость ускорения роста ВВП российской экономики от фактора образовательного уровня занятых (группа интенсивных факторов), что позволило: предположить наличие связи между торможением роста национальной экономики и снижением качества образования ее человеческого фактора; поставить проблему соразмерности переноса чужеродных образовательных институтов адаптационным возможностям собственной институциональной среды. 2. Раскрыта существенная потребность становления шестого технологического уклада, заключающаяся в сбалансированности двух его процессуальных компонентов: воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; формирования плацдармов постиндустриальных преобразований в различных сферах и отраслях экономики. Сформулирован вывод о том, что неадекватная оценка указанной потребности обусловливает: создание условий для оттока интеллектуального капитала и инновационных нематериальных активов; разрастание издержек реализации соответствующих инновационных проектов (феномен «Сколково»). 125 3. Доказано, что в рамках концепции возрастающей отдачи образования расширенное воспроизводство интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования предполагает опережающее накопление интеллектуального капитала в данном секторе, что может быть обеспечено на основе: утверждения общественного приоритета высшего образования; реализации инновационных технологий образования; коррекции параметров институциональной среды, развития контрактных соглашений, изменения статусов и форм поведения участников данного сектора; интеграционного взаимодействия организаций сектора услуг высшего образования. Полученное в данной главе приращение научного знания включает следующие элементы: - раскрыты императивы воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: обеспечение глобальной конкурентоспособности национальной экономики; формирование плацдармов постиндустриальных преобразований; опережающее накопление интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. 126 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФУНКЦИЙ ВОСПРОИЗВОДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В СЕКТОРЕ УСЛУГ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В данной главе исследованы новые функции воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: функция подготовки системных преобразований в общественном хозяйстве; функция становления образования локомотивом экономики знаний; функция институционализации сектора услуг высшего образования. 3.1. Функция подготовки системных преобразований в общественном хозяйстве Прежде всего, отметим, что значение понятия «функции» в современной российской и западной научной литературе определяется различным образом, что приводит к дальнейшим расхождениям в результатах исследований. Приведем необходимые разъяснения и аргументы. В мировоззренческом и общетеоретическом отношении правомерно выделить следующие аспекты понятия «функция»: - во-первых, аспект нацеленности на определенные изменения, целевая ориентация какой-то деятельности, конкретная роль составляющей или отдельного элемента в рамках некоторой системы, в которой данная роль объективно востребована; - во-вторых, внешнее проявление характеристик, способностей к активной деятельности элемента в системе отношений; - в-третьих, совокупность обычных или особенных проявления личностного потенциала отдельных людей, организаций, пространственных образований и иных субъектов, которые обусловлены характером данных субъектов и 127 потребностями их существования и развития; - в-четвертых, наличие у отдельного человека, организации, пространственного образования и иных субъектов специфических обязанностей, вмененных им по их общественной позиции, долгу службы, имеющимся обязательствам и т.п.1. Природа исследуемого нами интеллектуального капитала обусловливает фокусирование внимания на втором аспекте понятия «функция», поскольку он касается способностей к активной деятельности элемента (в нашем случае – субъекта) в системе отношений. Однако это лишь первый шаг к раскрытию функций процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. Реализация функциональных возможностей системного подхода предполагает преобразование понятия «функции воспроизводства» применительно к воспроизводству интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. При этом необходимо: - определить функции воспроизводства интеллектуального капитала на основе положения о возрастающей отдаче вложений в процессе воспроизводства интеллектуального капитала в данном секторе; - раскрыть их содержание с учетом роли доминирующей интеллектуального капитала в процессе осуществления постиндустриальных преобразований; - разграничить внешние и внутренние для данного сектора функциональные цели воспроизводства интеллектуального капитала. Системный подход предполагает следующую алгоритмическую последовательность основных этапов исследования интересующих нас функций воспроизводства интеллектуального капитала в высшем образовании: См.: Сапир Ж. К экономической теории неоднородных систем. М.: ГУ ВШЭ, 2001; Марченко М.Н. Теория государства и права. М.: Наука, 1998; Ахполова В.Б. Функциональное содержание социальноэкономической системы региона // Региональная экономика: теория и практика. 2007. №10(49) и др. работы. 1 128 - оценка совокупности потребностей, на удовлетворение которых ориентирован данный процесс в системе современной экономики; - установление соответствия между указанными потребностями и возможностями воспроизводства интеллектуального капитала; - идентификация конкретных функций воспроизводства интеллектуального капитала в высшем образовании; - выявление качественно новых функций данного процесса, востребованных и обусловленных ускорением постиндустриальных преобразований и становлением экономики знаний. Реализуем приведенный выше алгоритм. С учетом природы интеллектуального капитала и ключевых задач сектора услуг высшего образования в обеспечении постиндустриальных преобразований, приоритетной функциональной целью внешнего порядка для процесса воспроизводства интеллектуального капитала выступает подготовка «корпуса активных субъектов» для осуществления совокупности глубоких и масштабных изменений в системе национальной экономики; соответственно, в данном отношении востребована особая функция исследуемого процесса - функция подготовки системных преобразований в общественном хозяйстве. Декларативность модернизации экономики современной России, во многом, обусловлена отсутствием необходимого для ее осуществления корпуса активных субъектов, четко ориентированных на проведение соответствующих преобразований. Такой корпус востребован в силу системного характера намеченных действий по преодолению накопленного отставания инфраструктуры, технологий, организационных механизмов, человеческого фактора, институтов отечественного хозяйства. Выделим основные факторы, определяющие эффективность реализации указанной функции: - адресное инвестирование профилей развития интеллектуального капитала, востребованных для осуществления преобразований; такие профили уста129 навливаются в процессе взаимодействия рыночных субъектов национальной экономики, образовательных организаций и регулирующих органов. Отметим, что в действующем ФЗ «Об образовании» соответствующие функциональные задачи высшей школы даже не обозначены, а в подготовленных стандартах третьего поколения не встречается понятие «воспроизводство интеллектуального капитала»; - формирование необходимых условий для свободного движения обладателей интеллектуального капитала (условий включения интеллектуального капитала во все складывающиеся капитальные комбинации, в которых он объективно востребован); при этом важно обеспечить эффективный общественный контроль над совокупными издержками такого движения; - подготовка организационных механизмов, необходимых для формирования указанных выше капитальных комбинаций на различных направлениях системных преобразований национальной экономики; - обеспечение необходимой привлекательности таких капитальных комбинаций для обладателей интеллектуального капитала; здесь необходимо учитывать экономический и социальный компоненты привлекательности. Отметим, что воспроизводство интеллектуального капитала может быть описано в формате взаимодействия четырех основных процессов. Раскроем их содержание. На первое место необходимо поставить устойчивое закрепление основных характеристик интеллектуального капитала, благодаря которому он становится фактором системных преобразований общественного воспроизводства. Акцентируем внимание на том, что устойчивое закрепление исключительных компетенций – противоречивый и весьма сложный процесс, поскольку интеллектуальный капитал, в силу своей индивидуальности, тяготеет к выходу за рамки любых ограничений и с трудом поддается локализации и закреплению. Вместе с тем, воспроизводственные процессы, инициированные применительно к данному капиталу на различных уровнях организации хозяйственных отношений, стремятся к интеграционному взаимодействию, переплетаются. 130 Вторым по своей значимости выступает процесс гармонизации интеллектуального капитала, то есть, обеспечения внутреннего единства между всеми его элементами, согласованного функционирования и развития данного феномена. Процесс гармонизации объективно ориентирован на базовую потребность в упорядочивании и стабилизации функционирования интеллектуального капитала. Отметим, что гармонизация применительно к интеллектуальному капиталу предполагает согласование формирующих его способностей; применительно к высшему образованию, это означает согласование создаваемых исключительных компетенций. Не менее значим для исследуемого феномена процесс эволюции, то есть, изменения первоначальных характеристик интеллектуального капитала. Этот процесс предполагает дифференциацию, четкое обособление, интеллектуально капитала от альтернативных результатов, складывающихся в секторе услуг высшего образования – квалифицированной рабочей силы, общего культурного базиса личности, иных форм организации личностного потенциала, что обуславливает потребность в разграничении таких форм в основополагающих нормах права, регулирующих сектор услуг высшего образования, в том числе: - в ФЗ «Об образовании»; - в действующих ФГОС. Если интеллектуальный капитал не отделен от других результатов высшего образования, то его воспроизводством невозможно управлять и достигать каких-то проектных значений развития данного феномена. Помимо дифференциации, развитие опирается на обновление, преобразование функций и структурной организации интеллектуального капитала. Зафиксировав какое-то состояние данного капитала, получив от заказчиков новые требования к нему, образовательная организация начинает искать технологии и организационные механизмы для внесения соответствующих изменений. При этом она исходит из того, что развитие ориентировано на базовую потребность в совершенствовании, продвижении интеллектуального капитала. 131 Функция подготовки системных преобразований в общественном хозяйстве предполагает, что обладатели интеллектуального капитала способны: - осуществлять технологические преобразования; - формировать качественно новые организационные механизмы; - выращивать новые институты; - разрабатывать новые ресурсы хозяйственного процесса. Характерно, что отстраненность отечественного образования от воспроизводства интеллектуального капитала обусловливает отток определенного контингента обучающихся, ориентированных на интеллектуальный капитал, на учебу в зарубежные образовательные организации. Об этом свидетельствуют, в частности, некоторые результаты социологических исследований, посвященные анализу спроса на услуги образования за рубежом (табл. 3.1.1). Таблица 3.1.1 – Анализ спроса на программы обучения за рубежом1 Показатели Количество респондентов, интересующихся образовательными программами за рубежом для своих детей, % от общего числа опрошенных В том числе: -программы среднего образования - программы обучения в течение года - программы подготовки и поступления в зарубежные университеты - языковые курсы - программы высшего образования за границей Количество респондентов, готовых заплатить за высшее образование за рубежом до 5 тыс. долл. в год, % от общего числа интересующихся образовательными программами за рубежом Количество респондентов, готовых заплатить за высшее образование за рубежом от 5 до 10 тыс. долл. в год, % от общего числа интересующихся образовательными программами за рубежом Количество респондентов, готовых заплатить за высшее образование за рубежом свыше 10 тыс. долл. в год, % от общего числа интересующихся образовательными программами за рубежом Количество респондентов из числа опрошенных, считающих наиболее привлекательной страной для обучения, %: -Великобританию -Швейцарию -Германию - Францию Таблица составлена автором по данным телефонного интервьюирования http://www.rbc.ru/reviews/education/111005/ 1 132 2005 2012 30 70 2 3 4 2 14 21 10 5 32 50 5 12 4 33 12 22 20 21 20 8 8 17 10 9 РА Begin Group // Оценивая результаты анализа, приведенные в табл. 3.1.1, сформулируем следующие выводы: - домохозяйства современной России готовы вкладывать в образование значительные суммы. 12 % участников опроса сообщили, что готовы заплатить за высшее образование за рубежом до 5 тыс. долл. в год, до 10 тыс. долл. в год готова заплатить каждая третья семья, свыше 10 тыс. долл. – почти четверть опрошенных, что свидетельствует о преобразовании подходов в качество высшего образования; - одной из причин, по которым люди вкладывать средства в образование за рубежом, является возможность последующего проживания в благоприятной социальной среде и доступа к высокодоходному, интеллектуально насыщенному труду. Выделим ряд задач, встающих перед организациями сектора услуг высшего образования в свете данной функции воспроизводства интеллектуального капитала. Первая из таких задач состоит в создании в России нескольких центров воспроизводства интеллектуального капитала, для чего могут быть использованы следующие возможности: - укрепление и развитие ряда опорных для страны центральных классических университетов (МГУ, СПбГУ, НГУ и др.), придание им необходимой автономии, развитие инфраструктуры высшего образования; - развитие качественно новых центров подготовки интеллектуального капитала (например, ГУ – ВШЭ); - развитие сети федеральных университетов и сети инновационных университетов. Во всех случаях подготовка людей, способных к системному преобразованию отечественного хозяйства, предполагает наличие у организаций высшей школы необходимой самостоятельности. Невозможно формировать исключительные компетенции, оставаясь в рамках жесткого регулирования научной и образовательной деятельности со стороны министерства образования и науки. 133 В связи с этим, востребована идея самоорганизации университетов и иных образовательных структур, ориентированных на воспроизводство интеллектуального капитала. Как известно, феномен самоорганизации имеет место в сложных, активно развивающихся системах, к которым относятся и образовательные организации. В анализе таких систем востребованы специфические подходы, поскольку мы имеем здесь дело с нелинейным и неустойчивым развитием1. Системы этого типа более сложны, чем кибернетические системы; кроме открытости, гомеостаза, обучаемости, они обладают свойствами целенаправленности развития, адаптивности, относительной автономности, их реакции зависят не только от воздействий внешней среды, но, в значительной мере, от их внутренних состояний. Самоорганизующиеся системы на основе взаимодействий с внешней средой и обработки получаемой из среды информации строят модель внешней среды, то есть, формируют структуру окружающего мира. Однако, являясь наблюдателями в системе «самоорганизующиеся системы – среда», такие системы сами активно воздействуют на среду. Здесь правомерно сравнение с наблюдателем, участвующим в обменах с внешней средой и активно влияющим на нее, что может быть описано с помощью перцептивной петли Нейссера. Поскольку самоорганизующиеся системы непрерывно изменяются, как под воздействием внешней среды, так и под воздействием своей внутренней среды, а их влияние на внешнюю среду весьма сильно, то они обладают полновесным субъектным статусом, созидательным потенциалом и потребностью в интеллектуальном капитале. В этом плане большинство сложных социальноэкономических систем относятся к разряду самоорганизующихся, обладая устойчивостью, внутренней гармонией, значительным потенциалом саморазвития, ориентацией своего движения к определенным центрам притяжения – атСм.: Трапезников, В.А. Вопросы управления экономическими системами // Автоматика и телемеханика. 1969. № 1; Полуянов, В.Б. Организация и управление в сфере высшего образования. Екатеринбург: Изд-во УрГПФУ, 2000 и др. работы. 1 134 тракторам. Отметим также, что самоорганизация корреспондирует с управляемой эволюцией - сложные системы создают специальные механизмы управления своим развитием. Уточним содержание понятия «самоорганизация» - мы понимаем под ней способность сложной системы менять свои характеристики без внешних воздействий, под влиянием целевых установок и внутреннего потенциала системы. Феномен самоорганизации описывается с помощью закона Ципфа, который регулирует частоту появления n-го признака, оперируя его рангом n. Применим закон Ципфа к процессу функционирования вуза. Допустим, что на экзамене по стратегическому управлению фирмой студенты получили следующие оценки (табл. 3.1.2). Таблица 3.1.2 – Распределение оценок студентов Показатель Отлично Хорошо Удовлетворительно Неудовлетворительно Количество студентов 10 5 3 2 Вероятность, f 0,5 0,25 0,15 0,1 Ранги, r 1 2 3 4 Это распределение носит гиперболический характер и имеет вид: r = 0,5/f. (3.1.1) На профилирующей кафедре все опубликованные статьи за год распределились следующим образом (табл. 3.1.3). Таблица 3.1.3 – Распределение публикаций сотрудников кафедры Количество Частота, f Вероятности, р Ранг, r 25 1 0,51 1 13 2 0,26 2 7 4 0,14 3 3 7 0,06 4 1 13 0,02 5 Если построить график функции распределения публикаций сотрудников кафедры, то мы получим зависимость, которая близка к гиперболическому распределению (рис. 3.1.1). 135 Рисунок 3.1.1 – Гиперболическое распределение Ципфа При этом произведение ранга на вероятность дает примерно одинаковое значение. Интересно, что статистика дает следующее распределение умений людей: примерно 9% населения страны умеют зарабатывать деньги, 1% – имеет предпринимательский талант, 0,1% – генераторы идей, творческие личности, т.е. это распределение имеет негауссов характер и может отражаться в социальных процессах. Если вероятность встретить действительно талантливого студента р = 0,2 (100 из 500 человек), то можно оценить инверсную частоту (I) как: I = lg (Общее число / Число талантов) = lg 5 = 0,7 хартли (3.1.2) Индекс (I) будет выше у вуза, где раскрывшихся талантов будет меньше, поэтому в качестве меры инверсной частоты лучше применить обратную величину (i): i = lg (Число талантов / Общее число) = –lg 50/500 = 1,0 хартли (3.1.3) На основе полученных данных оценим вес ученого. Если он входит в первую двадцатку из 350 преподавателей, то его показатель инверсной частоты равен: i = –lg (20/350) = 1,24 хартли (3.1.4) Если учесть его частоту в множестве: р = 20/350 = 0,06, (3.1.5) w = i . p = 0,074. (3.1.6) то его вес будет равен: 136 Если ученый входит в первую десятку успешных ученых, то I = 1,54, p = 0,029, w = 0,044. Таким образом, показатель инверсной частоты чувствителен к рейтингу ученого, что можно использовать в рейтинговой системе при аттестации персонала организации высшего образования. Подведем некоторые итоги. Закон Ципфа отражает результаты процессов самоорганизации в социальных системах, что свидетельствует о наличии у них синергетических механизмов саморегуляции, связи количественных и качественных характеристик процессов. Закон Ципфа демонстрирует тенденцию дальнейшего увеличения удельного веса элементов, обладающих более высоким рейтингом (рангом). Самоорганизующаяся образовательная структура нуждается в интеллектуальном капитале как инструменте самоорганизации и притягивает к себе данный капитал, поскольку она привлекательна для него и предоставляет его носителям широкие возможности для реализации. Вместе с тем, интеллектуальный капитал такой организации обеспечивает ее конкурентоспособность. А. Гапоненко приходит к выводу о том, что интеллектуальный капитал в большей мере, чем физические активы или финансовый капитал, становится в наше время фактором формирования устойчивых конкурентных преимуществ1. Низкий уровень оплаты труда научно-педагогического персонала высшего образования соответствует низкой общественной оценке полученного образования. Представляется, что в отечественном высшем образовании за последние два десятилетия сложилась институциональная ловушка «дешевого диплома». Приведем необходимые пояснения. Для того, чтобы любая институциональная ловушка сформировалась в общественном хозяйстве, она должна обладать определенным эффектом, предоставлять тем, кто в нее входит, некоторый временный выигрыш, что способствует широкому применению соответствующей нормы, стандарта, контракта и т.п. 1 См.: Гапоненко А.Л. Интеллектуальный капитал http://www.koism.rags.ru/publ/articles/25.ph 137 Выигрыш участников ловушки заключается во временном снижении их трансакционных издержек. «Дешевый диплом» в данном отношении был равносилен широкому доступу к услугам недорогого высшего профессионального образования, сопровождавшемуся резким снижением нормативных (лицензионных и аттестационных) требований к организациям высшего образования. В результате, в образовательном пространстве сформировалась ситуация, когда диплом о высшем образовании стал доступен людям, не обладавшим минимальными предпосылками для получения реального высшего образования. Вместе с тем, внутри организаций высшего образования стал складываться некий компенсационный эффект разрастания «теневых» затрат - издержки получения «дешевого диплома» становились все выше и выше. Редукция образовательных услуг сектора высшего образования довольно скоро обернулась формированием соответствующего внешнего эффекта – отторжения рынком значительной части тех, кто приобрел «дешевый диплом». Временный тактический выигрыш «дешевого диплома» был исчерпан, когда потенциальные работодатели установили факт профессиональной неадекватности тех, кто приобрел такой диплом. Различные рынки взаимосвязаны, и развитие рынка сложного труда внесло необходимые поправки в движение рынка услуг высшего образования. Если вход в институциональную ловушку был обусловлен временным снижением трансакционных издержек тех, кто приобретал услуги высшего образования, то выход из нее обеспечивался расходованием значительных финансовых, организационных и человеческих ресурсов, которые пришлось направить на изменение норм, контрактов, стандартов, режимов лицензирования, аттестации, контроля в высшей школе; данный процесс еще далеко не завершен. Функция системных преобразований в общественном хозяйстве тесно связана с приданием многим рыночным субъектам некоторых характеристик образовательной организации. В значительной мере это связано с тем, что процесс образования вышел за пределы собственно образовательных структур. Накопление интеллектуального капитала во внутренней среде высокоразвитых 138 корпораций способствует их преобразованию в самообучающиеся организации. Приведем необходимые пояснения и аргументы. Мы исходим из того, что опора на интеллектуальный капитал предполагает соответствующие изменения модели бизнеса. В деятельности современных корпораций, участвующих в становлении экономики знаний, динамично возрастает роль интеллектуального капитала, и руководителям следует уделять особое внимание организации условий, которые способствуют его воспроизводству во внутренней среде корпорации. Прежние представления о корпоративном обучении персонала, способах его практического осуществления и его целевой ориентации на определенные группы в составе персонала в организациях, ориентированных на экономику знаний, уже не работают. В соответствии с ними, усвоение знаний – специализированный, весьма далекий от производства и рационально выстроенный процесс, который не может осуществляться во внутренней среде корпорации. Накопление интеллектуального капитала корпорациями экономики знаний способствует коренному пересмотру указанных выше представлений. Интеллектуальный капитал, утвердившийся во внутренней среде таких корпораций, диктует иные механизмы и институты, ориентированные на соединение образования и процесса производства. В новых условиях эффективность обучения обусловлена его интеграцией с основными бизнес процессами, образование продолжается в практическом контексте внутренней среды корпорации. Именно так возникает концептуальная идея самообучающейся организации. На протяжении последнего десятилетия был накоплен определенный опыт таких организаций, соответствующее понятие вошло в активный оборот теории менеджмента, теории образовательных услуг и теории экономики знаний. Указанный перечень направлений научных исследований закономерен самообучающаяся организация принадлежит к категориям, которые правомерно квалифицировать, как результаты междисциплинарного поиска. Вместе с тем, разработка относительно новой идеи обусловила известные 139 разночтения. Выделим среди концептуальных представлений о самообучающейся организации представление, предложенное П. Сенге1. Данный автор исходит из следующих посылок. Во-первых, процесс образования исторически трансформируется, что влечет за собой постоянное переосмысление и изменение целевых функций, смену целей, появление новых функций, структурные преобразования. В результате появляются новые образовательные организации и соответствующие образовательные программы. Во-вторых, главной задачей образования в условиях современной экономики становится разностороннее развитие человеческой личности, на первый план выходят проблемы воспроизводства интеллектуального капитала. В-третьих, глубокие изменения, происходящие во всех сферах современного общества, динамично изменяющиеся и усложняющиеся задачи корпораций обусловливают потребность в постоянной актуализации знаний, умений, навыков, полученных в результате общего и профессионального образования, причем без отрыва от хозяйственного процесса. Выход один – перенос образовательного процесса во внутреннюю среду корпорации, превращение самой корпорации в системного субъекта образования. Несколько иные представления о самообучающейся организации получили распространение в Европе в 90-е гг. ХХ в. Так, Д. Гарвин определяет самообучающуюся организацию под углом зрения обладания навыками в области создания, приобретения и передачи знаний, а также способности модифицировать корпоративное поведение таким образом, чтобы оно отражало новые знания2. Отметим, что только самообучающаяся организация может обеспечить извлечение знаний из собственного практического опыта, непрерывную разработку программ совершенствования своих функций и структуры, применение См.: Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации The Fifth Discipline. The Art and Practice of the Learning Organization. М.: Олимп-Бизнес, 2003. 2 См.: Garvin D. A Building of learning organization / D. Garvin // Harvard Business Review. - 1993. JuliAugust. P. 78-91. 1 140 системного подхода к исследованию проблем, динамичное и эффективное распространение новых знаний в пределах организации с помощью переплетения хозяйственных процессов и процессов профессионального обучения на основе инновационных программ. В свою очередь, К. Аргирис определяет самообучающуюся организации, как способную создавать, приобретать и распространять знания, а также изменять свое поведение в соответствии с полученной новой информацией, оригинальными концептуальными позициями и современными моделями мышления1. Выделяя смысловое ядро данного понятия, Д. Бургойн приходит к выводу, что это способность адаптации к динамично изменяющемуся внешнему окружению в целях обеспечения адекватного развития персонала организации основным вызовам внешнего окружения2. Обобщая приведенные выше положения, сформулируем вывод о том, что самообучающаяся организация направляет развитие своего персонала и организует соединение трудовой деятельности и обучения таким образом, чтобы удовлетворить стратегические потребности организации как системного субъекта. Другими словами, осуществляется сопряжение индивидуальных и организационных потребностей в развитии творческого потенциала, для чего используются специальные бизнес стратегии, инструменты и институты организации. Отметим, что значительный практический опыт самообучающихся организаций накоплен за последнее десятилетие рядом крупных корпораций (Motorolla, Ford, Shell, Intel, Chrysler, Dupont, General Electric, Hewlett-Packard, Mitsubishi Electric и др.). Отметим, что практически все перечисленные корпорации тяготеют к высоким технологиям и активно участвуют в формировании и накоплении интеллектуального капитала. К сожалению, в отечественных корпорациях модель самообучающейся организации широкого распространения не 1 2 См.: Управление знаниями. / Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. . См.: Burgoync J. As reported in Personnel Management Plus. Р., 1994. p. 7. 141 получила, по всей видимости, в связи со стратегической ориентацией национальной экономики на добычу, переработку и вывоз сырья и энергоносителей. Представляется, что создание самообучающихся организаций было обусловлено следующими обстоятельствами: (1) информационной революцией; (2) глобализацией деятельности крупных корпораций; (3) накоплением интеллектуального капитала во внутренней среде корпораций; (4) применением новых методов стратегического проектирования и планирования. Миссия самообучающейся организация заключается в адаптации персонала и самой организации к изменчивой среде функционирования через управление знаниями организации. Отметим, что самообучающаяся организация достигает действительно системного качества взаимодействия своих функций, структурных элементов, частных субъектов. В итоге соединения хозяйственной деятельности и обучения персонал представляет организацию не как совокупность частных служб, цехов, отделов, а как системное целое. Самообучающаяся организация постоянно изменяется изнутри под воздействием изменений окружающей среды, используя для таких изменений соединение хозяйственной деятельности и обучения, а также возможности эффективного управления знаниями, что приводит к дополнительному приросту в ней интеллектуального капитала. Форма самообучающейся организации предоставляет современным организациям высшего образования уникальную возможность совершить движение в направлении соединения процессов образования, бизнес процессов и научных исследований во внутренней среде мощного университета. Такое соединение позволит усилить функцию системных преобразований глобальных хозяйственных процессов, поскольку: - коммерческие организации, которые не обучаются и, соответственно не изменяются, в условиях динамичных и глубоких изменений внешней среды, обречены на потерю своих рыночных позиций; - соответственно, обречены на неудачу и образовательные организации, 142 которые консервируют свои образовательные программы, технологии, не обеспечивают регулярную подпитку свои образовательных процессов и научных изысканий ресурсами реально развивающихся хозяйственных процессов. Отсюда вытекает идея восстановления филиалов кафедр университетов в структуре крупных корпораций, оценка которой приводит к более глубоким предложениям о создании адаптивного механизма управления воспроизводством интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. 3.2. Функция становления образования локомотивом экономики знаний Приоритетной функциональной целью внутреннего порядка для процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования выступает превращение всей сферы образования в одну из движущих сил процесса становления новой экономики; соответственно, в данном отношении востребована особая функция исследуемого процесса – функция становления образования локомотивом экономики знаний. Выделим приоритетные направления развития сектора услуг высшего образования в условиях реализации указанной функции: А. Обеспечение устойчивого и адекватного потребностям развития сектора притока инвестиций на основе комбинирования различных ресурсов (федеральных, региональных, местных, корпоративных, благотворительных и др.). В настоящее время образовательные организации высшей школы развиваются, преимущественно, на основе двух видов ресурсов: - ресурсы федерального бюджета, достающиеся исключительно государственным или автономным (бывшим государственным) организациям; - ресурсы домохозяйств и частных лиц, выделяемые на оплату договоров о предоставлении образовательных услуг и распределяемые между государственными, автономными и частными организациями. 143 Ресурсы региональных и местных бюджетов явно недостаточны для обеспечения развития организаций высшего образования. Как известно, бюджеты большинства регионов современной России дефицитны. Благотворительность в отношении высшего образования в современной России носит спорадический характер - размеры выделяемых средств не оказывают существенного воздействия на условия развития образовательных организаций. Что же касается ресурсов домохозяйств, то их размеры явно не позволяют реализовать функцию становления образования локомотивом экономики знаний (рис. 3.2.1). 14 12 10 8 6 4 2 Россия Австрия Бельгия Германия Дания Ирландия Испания Италия Люксембург Нидерланд Норвегия Португалия Румыния Соединенно Финляндия Франция Швеция Израиль Канада США Австралия Новая 0 Доля расходов на образование в структуре домохозяйств Рисунок 3.2.1 – Доля расходов домохозяйств на образовательные цели ряда стран мира, %1. Данные, приведенные на рис. 3.2.1, свидетельствуют о том, что доля затрат на образование в общей массе расходов российских домохозяйств невелика и значительно уступает соответствующему показателю ведущих стран мира, что, во многом, объясняется доходными ограничениями, существующими Рисунок составлен автором по данным источника: Россия и страны мира. Раздел: Уровень и условия жизни населения. М.: Росстат, 2013. 1 144 в домохозяйствах. Рассчитывать на приток средств домохозяйств в данном случае не приходится. Реальное повышение притока инвестиций в высшее образование может быть обеспечено при условии снятия существующих здесь ограничений, повышающих инвестиционные риски: - неопределенность и слабая защита прав собственности образовательных организаций, которая инициирует разрастание в секторе услуг высшего образования теневых механизмов; - высокий уровень износа и отсутствие многих современных элементов специальной инфраструктуры образования (выделим в данном отношении бизнес инкубаторы и технопарки, существующие в отчетности, но не на деле); - избыточность мер государственного регулирования сектора, что обусловливает рост трансакционных издержек и снижает приток инвестиций в развитие высшего образования. Б. Ре- интеграция научной и образовательной ветвей деятельности в организациях сектора, наполнение процесса обучения во всех формах организации высшей школы участием обучающихся в извлечении элементов нового знания. Оценивая возможности интеграции науки и образования во внутренней среде организаций высшего образования, необходимо учитывать следующие объективные обстоятельства: - во-первых, доминирующей тенденции интеграции процесса мирового хозяйственного развития, благодаря которой мировое хозяйство ежегодно пополняется тысячами многообразных интегрированных структур, противостоит тенденция дезинтеграции, обусловливающая распад многих коммерческих и пространственных, национальных и транснациональных хозяйственных систем, и такое противостояние объективно обусловлено1; - во-вторых, возможности интеграции в секторе услуг высшего образоваКиргуев А.Т. Социально-экономическая система региона под углом зрения интеграции. // Региональная экономика: теория и практика. 2007. № 15. 1 145 ния существенно ограничены в институциональном отношении. Господствующий в данном секторе принцип некоммерческой деятельности означает фактический запрет на создание современных научно-образовательных холдинговых структур, взамен которых возникают продукты административных поглощений. В данном отношении характерен пример создания федеральных университетов. Приведем необходимые пояснения. В условиях затяжного роста 2000 – 2007 гг. и создания федеральных округов российское правительство приняло программу формирования соответствующей данным округам сети федеральных университетов, что обозначило создание совокупности мощных научно-образовательных центров притяжения в нескольких зонах образовательного пространства страны. При этом были обеспечены соответствующие административные и правовые преференции: - ректоры федеральных университетов получают возможность проводить затяжные преобразования, поскольку назначаются федеральным правительством сроком на 5 лет и избегают повышенных рисков выхода на выборы в условиях наложения трансформационных процессов; - федеральные университеты могут выйти из общего нормативного поля министерства образования и науки и реализовать образовательные программы на основе собственных, а не государственных стандартов; - в поддержку декларированных задач выхода федеральных университетов в лидеры мирового образования были приняты и реализованы специальные масштабные национальные проекты; - предполагалось, что административное объединение в составе федеральных университетов нескольких организаций высшего образования обеспечит повышение качества научной и образовательной деятельности. В ЮФО в 2006 г. был реализован исторически первый в России проект формирования федеральных университетов. В Ростове-на-Дону был создан Южный федеральный университет (ЮФУ), образованный в результате присоединения к базовому государственному образовательному учреждению ВПО 146 «Ростовский государственный университет» государственных образовательных учреждений ВПО «Ростовская государственная академия архитектуры и искусства», «Ростовский государственный педагогический университет», «Таганрогский государственный радиотехнический университет». Оценим полученные результаты. В формальном отношении они весьма значимы, поскольку возникла мощная научно-образовательная структура, центральная для соответствующего федерального округа. В настоящее время в состав ЮФУ входят четыре отраслевых института, 10 научно-исследовательских организаций, более 20 структур, ориентированных на инновационную деятельность, в том числе, опытные производства, технопарки, бизнес инкубаторы, около 20 центров коллективного пользования научной информации, сеть инновационных технологических центров и др. Альтернативы такой мощной организации в ЮФО нет. Предполагалось, что в результате создания в России сети федеральных университетов на национальном рынке будет обеспечен взрывной эффект в области воспроизводства интеллектуального капитала – появится совокупность эффективно работающих, основательно подготовленных и креативных молодых людей, которые будут с удовольствием приглашаться работодателями1. В структурном отношении реализация Программы развития ЮФО включала следующие основные этапы: - организационный этап (2007-2008 гг.); - этап развития университета и завоевания лидирующих позиций в российском образовательном пространстве (2009-2010 гг.); - этап закрепления лидирующих позиций в российском образовательном пространстве и выхода в мировое научно-образовательное пространства (20112015 гг.). См. : Интернет-интервью статс-секретаря – заместителя Министра образования и науки Российской Федерации Ю.П. Сентюрина "Создание федеральных университетов: законодательный аспект".// http://www.garant.ru/action/interview/10230/ 1 147 Отметим, что при оценке полученных результатов необходимо принимать во внимание воздействие глобальной рецессии 2008-2009 гг. С учетом указанного обстоятельства, возможности бюджетного инвестирования развития ЮФУ в 2009-2010 гг. были существенно ограничены. Всего на первом и втором этапах развития ЮФУ, используя формат национального проекта, государство инвестировало в данную организацию более 10 млрд. руб. (табл. 3.2.1). Таблица 3.2.1 - Инвестирование развития ЮФУ из средств национального проекта, млн. руб.1 Направления расходования средств Модернизация образовательного процесса Модернизация научно-исследовательского процесса Укрепление материально-технической базы Развитие кадрового потенциала Модернизация системы управления Итого финансирование из средств федерального бюджета 2008 1044,4 618,8 584,8 102 - 2009 2350 75 2253 286 36 2010 96 1015 2700 221 105 2350 5000 4137 Помимо инвестирования из средств национального проекта, имело место плановое финансирование университета, по итогам конкурсов выделялись гранты по программам Министерства образования и науки РФ. Отметим, что в распределении указанных средств ЮФУ имел приоритет. Оценим совокупные результаты реализации столь амбициозного проекта. Поскольку образовательные организации ведут весьма разноплановую деятельность и обладают несопоставимыми ресурсами, то в данном случае необходимо применить метод рейтинговой оценки. Итоги анализа отражают отнюдь не позитивные перемены в столь щедро обеспеченной образовательной организации - в 2009 году Южный Федеральный университет занимал 5 место среди вузов России, а в 2012 г. он находится на конце второго десятка (16-ое место). Инвестиционные преференции не могут изменить то обстоятельство, что объединенные на основе реализации «административного ресурса» масштабные науч- Таблица составлена автором по данным источников: «Результаты выполнения Программы развития ФГБОУ ВПО «Южный федеральный университет» в 2008 году и мероприятия по её реализации в 2009 году// www.e-generator.ru/files/09.05.20-mrg1-ufu.pdf.; ФГБОУ ВПО «Южный федеральный университет» / Отчет ректора Захаревича В.Г. за 2010 год // http://sfedu.ru/docs/ufudoc/otchet_2010.pdf 1 148 но-образовательные структуры не являются результатами экономической интеграции. Следовательно, в их внутренней среде не возникает сколько-нибудь значимый синергетический эффект. В противоположность административному объединению, реальное интеграционное взаимодействие, естественно дополненное силами дифференциации, способно создать новые эффективные структурные образования в научнообразовательном пространстве. Однако для нее востребованы другие методы и модели. Назовем среди приоритетных моделей интеграции в высшем образовании создание холдингов, которому предшествуют разгосударствление и акционирование образовательных организаций. Выделим два основополагающих условия для реализации модели холдингов: - изменение норм лицензирования деятельности образовательных организаций, либерализация их слияния и выделения; - законодательное разрешение акционирования образовательных организаций и формирования их холдингов. К. Менар справедливо отмечает, что интегрированная организация, или иерархия, может быть определена как сознательное соглашение, совместно достигаемое субъектами в целях последовательной координации своих действий на постоянной основе. Такое соглашение ориентировано на достижение специфических целей и основано на частичной, выборочной комбинации команд и кооперации. Там, где исчезает кооперация, указанная комбинация вырождается до совокупности одних только команд, что означает потерю практических всех эффектов квази- интеграции1. А, в свою очередь, потеря эффектов квази- интеграции сводит значение данного процесса к нулю. Некоторые современные авторы высказывают идею радикальной перестройки процесса экономической интеграции в условиях формирования глобального хозяйства – происходит смена ведущего этот процесс субъекта, место См.: Менар К. Теория организаций: разнообразие соглашений в развитой рыночной экономике // Институциональная экономика / Под ред. А. Олейника. М.: ИНФРА-М, 2005. С.202. 1 149 суверенного государства во главе интеграционного взаимодействия занимает глобальный капитал, представленный ТНК, над- государственными интеграционными структурами и мировыми экономическими организациями1. Применительно к интеграции в образовательном пространстве современной России это означает запаздывание интеграции, поскольку мощная вертикаль государственной власти в стране противостоит переносу сторонних механизмов и институтов высшего образования, создает специальные механизмы административного воздействия на организации высшей школы, напору глобальных игроков на рынке образовательных услуг. В. Отказ от избыточного бюрократического давления на высшее образование, обеспечение реальной автономии государственных университетов, снижение бюрократических трансакционных издержек в секторе. Избыточность бюрократического давления на высшее образование ярко демонстрируют итоги интернет- опроса выборки преподавателей, приведенные в табл. 3.2.2. Таблица 3.2.2 – Структура рабочего времени преподавателей высшей школы г. Ростова – на - Дону, 2013 г.2 № п/п Виды затрат рабочего времени 1. 2. 3. 4. 5. Время на составление УМК и отчетности преподавателей Время на подготовку к конкретным занятиям Время на повышение квалификации преподавателя Время на научную работу в образовательной организации Активная учебная нагрузка преподавателей Доля соответствующего вида затрат в общем фонде рабочего времени, интервальная оценка, % 40-45 Доля респондентов, указавших на данный интервал затрат рабочего времени, % 5-10 54,9 0-5 72,1 5-10 62,4 30-35 82,3 66,2 См.: Постиндустриальный мир и Россия. М.: Изд-во УРСС, 2001. С.140-141. Таблица составлена автором по данным собственного интернет- опроса. Размер выборки – 87 респондентов. 1 2 150 Обобщение результатов анализа, приведенных в табл. 3.2.2, позволяет сформулировать вывод о том, что преподаватели высшей школы последовательно превращаются в людей, проводящих занятия и заполняющих документы до и после начала указанных занятий. Доля затрат времени на научную работу и повышение квалификации крайне низка. Во многом, указанные обстоятельства обусловлены разрастанием и формализацией государственного регулирования высшего образования, а также крайне низкой заработной платой, которую получают преподаватели, что вынуждает их работать в нескольких образовательных организациях. Потребности воспроизводства интеллектуального капитала приносятся в жертву экстенсивному расширению пространства и времени преподавателей высшей школы. Г. Обеспечение реального равноправия образовательных организаций различных форм собственности (выделю в данном отношении допуск частных образовательных организаций к распределению государственного заказа на подготовку специалистов). Существующая фактическая монополизация государственного заказа обусловливает следующие негативные результаты: - снижение мотивации к обеспечению конкурентоспособности государственных образовательных организаций; - маргинальную рыночную позицию частных образовательных организаций, вынужденных довольствоваться «остаточным» спросом на услуги высшего образования. В обоих случаев страдает процесс воспроизводства интеллектуального капитала. Отметим, что обеспечение реального равноправия образовательных организаций различных форм собственности в современных условиях обретает дополнительную актуальность, поскольку отечественная экономика находится в так называемой точке бифуркации, для которой характерна критически низкая отдача факторов хозяйственного процесса, обеспечивающих ее развитие. В точке бифуркации имеет место снижение темпов экономического роста практически до нуля. Если в 2012 г. темпы прироста ВВП в 2-3% казались чем-то вре151 менным и требующим минимальных усилий со стороны государства, то с конца 2013 г. темпы прироста ВВП утвердились в интервале 0-0,5%, что отражает потребность в глубоких институционально-хозяйственных преобразованиях экономики России. Концентрация хозяйственных и политических рисков в середине 2014 г. обещает вхождение национальной экономики в фазу рецессии. Характерно, что именно на научно-образовательной площадке в условиях ускорения постиндустриальных преобразований идет поиск новых инструментов конкурентоспособности и ускорения развития национальной экономики, формирования адекватных ответов на внешние вызовы. Д. Формирование эффективных институтов развития данного сектора, отказ от переноса в него чужеродных институтов, избыточных по отношению к адаптивным возможностям собственной институциональной среды. Е. Создание специальных зон расширенного воспроизводства интеллектуального капитала в секторе с учетом возможностей, имеющихся в регионах, обеспечение условий для диффузии интеллектуального капитала в хозяйственном пространстве национальной экономики. Насколько востребованы указанные зоны, свидетельствуют результаты анализа инновационного развития российской экономики. Для проведения такого анализа автором предложена специальная методика анализа состояния национальной инновационной системы, основанная на оценке значений системы индикаторов, отличной от других аналитических инструментов, в частности, от инструментов, предложенных группой М. Портера, инструментов Евростата и др. Существенное различие предложенной системы состоит в том, что она позволяет сопоставить индикаторы «входа» (ресурсное обеспечение инновационной деятельности: кадры, финансы, инфраструктура и др.) и индикаторы полученных результатов («выхода») (инновационная продукция, влияние инноваций на социально-экономического развитие и др.). Сопоставляя такие индикаторы, мы получаем возможность импульсно воздействовать на провальные позиции, наращивая ресурсное обеспечение, ли152 бо увеличивая продуктивность использования ресурсов. В итоге, достигаются максимально полная загрузка ресурсов и максимизация объема производимых инноваций, что позволяет снизить продолжительность инновационного цикла. Оценка по предложенной методике построена на использовании достаточно легкодоступных и достаточно репрезентативных данных для анализа в частности: Росстата, Роспатента, Main Science and Technology Indicators (MSTI), OECD Science и др. Основные индикаторы оценки инновационного развития систематизированы в табл. 3.2.3. Фиксация значений обозначенных индикаторов оценки состояния развития инновационной сферы позволяет сформировать объективное представление о ее состоянии, необходимых корректировках и мерах совершенствования. Таблица 3.2.3 - Систематизация и описание основных индикаторов методики оценки уровня инновационного развития экономики России № п/п 1 2 3 4 5 6 Наименование индикатора Эффективность процесса воспроизводства инноваций. - интенсивность инновационной деятельности. - экстенсивность инновационной деятельности Плотность инновационной деятельности. Инновационная привлекательность российского рынка. Уровень (степень) активности организаций в сфере инноваций Характеристика и описание индикатора Доля затрат на инновации в отгруженной продукции. Доля инновационной продукции в отгруженной. Удельный вес инновационно-активных предприятий, взвешенный с учетом числа занятых на них. Статистика подач заявок на получение патентов в национальное патентное ведомство. Динамика удельного веса инновационноактивных организаций в сопоставлении с международными оценками. Ресурсное обеспечение иннова- Динамика объема затрат на различные виды инционного развития новационной деятельности в сопоставлении с международными оценками. Позиция российской сферы ин- Оцениваются исходя из параметров экспорта инноваций на международном новационной продукции. рынке Применим предложенную методику для оценки эффективности воспроизводства инноваций. Инновационный процесс, являясь частью экономической деятельности, представляет собой одно из направлений модернизации и обновления производства. При этом скорость обновления находится в прямой зави153 симости от эффективности процессов воспроизводства (создания) инноваций. Эффективность процессов создания инноваций является интегральным индикатором, состоящим из двух компонентов: (1) показателя интенсивности инновационной деятельности и (2) показателя экстенсивности инновационной деятельности. Интенсивность инновационной деятельности в экономике России может быть оценена по уровню затрат на технологические инновации рис. 3.2.2. удельный вес затрат на инновации в отгруженной продукции 3 2,5 2,5 2,2 2 1,8 1,9 1,6 1,5 1 0,5 0 2005 2009 2010 2011 2012 годы Рисунок 3.2.2 – Динамика показателя интенсивности инновационной деятельности в РФ1 Динамика показателя удельного веса затрат на инновации в отгруженной продукции имеет в целом положительный тренд. Провал произошел лишь в 2010 году. Можно предположить, что он явился следствием реакции на кризисные явления в экономике, обусловленные временным лагом, задержкой отклика национальной инновационной системы на внешние возмущения и снижением общего объема производства. Международные сопоставления показывают, что Россия по этому показателю опережает большинство стран Восточной Европы. Что касается стран Западной Европы (медиана 2,58), то и здесь у России достаточно прочные позиРисунок составлен автором по данным источника: Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.gks.ru. 1 154 ции. Опережает Италию, Испанию, Великобританию, но находится позади Германии, Финляндии, Дании. Экстенсивность инновационной деятельности – оценивается по доле инновационной продукции в уже отгруженных продуктах, товарах и услугах – показывает следующую динамику в России (рис. 3.2.3). Доля инновационной продукции в отгруженных ТиУ 9 8 8 7 6,3 6 5,4 5 4,5 4,8 4 3 2 1 0 2005 2009 2010 2011 2012 годы Рисунок 3.2.3 – Динамика показателя экстенсивности инновационной деятельности в РФ1 Оценивая тренд (рис. 3.2.3) доли инновационной продукции в отгруженных продуктах, товарах и услугах в России за период 2005 – 2012 гг., можно констатировать, что его значение (8,0% в 2012 г.) находится на крайне низком уровне, как для блока стран Восточной Европы (медиана 11,2%), так и для стран Западной Европы (медиана 19,7%). Можно предположить, что низкий уровень инновационной продукции является следствием невысокой плотности инновационной деятельности. Оценка плотности инновационной деятельности. Индикатор плотности инновационной деятельности может быть измерен на основе удельного веса Рисунок составлен автором по данным источника: Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.gks.ru. 1 155 инновационно-активных предприятий в стране (63 900 единиц 2011 г.) с учетом числа занятых на них. Его значение равно 36,5%, что является достаточно низким значением. Сопоставление индикаторов интенсивности и экстенсивности инновационной деятельности в России показывает, достаточно низкую эффективность использования ресурсов при воспроизводстве инноваций. В частности, сравнение соотношения затрат и отдачи на технологические инновации в странах ОЭСР и России характеризуют следующие соотношения. На одну единицу затрат приходится около 12 единиц нового продукта (ОЭСР), в то время как в России – около 4 единиц нового продукта. Проводимый ранее в ряде работ анализ и систематизация причин низкой эффективности создания инновационной продукции показал ее тесную зависимость с низкими значениями качества человеческого капитала, необходимого для ее производства. Еесоответствие квалификации персонала и производительности его труда потребностям и задачам инновационного развития страны. Оценка инновационной привлекательности российского рынка может быть косвенно оценена по динамике подачи заявок на получение патентов в патентное ведомство иностранными гражданами, с определением общего числа заявок, поданных на получение патентов в России и выделением в отдельные группы заявки, поданные резидентами и нерезидентами (табл. 3.2.4) Таблица 3.2.4 – Систематизация данных о динамике заявок на выдачу патентов в России (2005, 2009 и 2012 гг.) 2005 2009 2012 Всего заявок на выдачу патентов 45644 53457 62920 Заявки поданные российскими заявителями 35242 38298 44108 Заявки поданные иностранными заявителями 10402 15159 18812 Изменение «+»; «-» + 27,5% + 20,0% + 44,7% Оценка динамики и структуры подачи заявок на выдачу патентов в РФ (табл. 9) показывает увеличение доли заявок иностранных заявителей в общей массе с 23% в 2005 году до 30% в 2012 г. Причем если за период с 2005 по 2012 год прирост заявок поданных отечественными заявителями составил 20%, то 156 иностранных – 44,7%. В целом, можно судить, пусть и на основе косвенных оценок, об увеличении инновационной привлекательности отечественного рынка. В качестве причин, сдерживающих рост инновационной привлекательности российского рынка можно выделить две основные: (1) низкая степень спецификации и обеспечения защиты авторских прав; (2) малочисленность и неравномерность распределения корпуса патентных поверенных. Прирост показателей, характеризующих заинтересованность иностранных граждан в патентном рынке России, приближает страну к группе экономически развитых государств. Наибольшую степень активности проявляют заявители из таких стран как: Япония, Ю. Корея, Германия, США, Франция. Исследования позиционирования России по показателю эффективности научно-технической деятельности, рассчитанной на основе сопоставления данных о количестве патентных заявок, поданных национальными заявителями в стране и за рубежом и объема внутренних затрат на исследования и разработки в 2011 году, позволяет отнести ее к группе стран-середняков (Россия, Нидерланды, Канада, Италия, Швеция). Лидерами, по обозначенному критерию являются США и Япония. Оценка уровня активности организаций в сфере инноваций. Является одним из индикаторов, определяющих существующий потенциал инновационного развития экономики. Согласно общепринятой практике уровень активности организаций в сфере инноваций может быть оценен по удельному весу инновационно-активных организаций в национальной хозяйственной системе. Уровень инновационной активности организаций в экономике России, условно можно разделить на два периода. Первый этап 1990 – 2000 гг. - наблюдается большая зависимость инновационной активности предприятий от макроэкономических показателей. Второй этап – 2000 – по настоящее время – зафиксировано снижение эластичности инновационной активности предприятий от макроэкономической динамики. 157 Динамика инновационной активности организаций (удельный вес организаций, осуществляющих инновации, в общем числе обследованных организаций) в экономике России систематизирована на рис. 3.2.4. Доля инновационно-активных организаций 10,6 10,4 10,4 10,3 10,2 10 9,8 9,6 9,5 9,4 9,3 9,2 9 8,8 8,6 2009 2010 2011 2012 Годы Рисунок 3.2.4 - Инновационная активность организаций в России 2009 – 2012 гг. (в % от общей численности)1 Временной интервал 2009 – 2012 гг. (рис. 3.2.4) можно разделить на два периода. Период 2009 – 2011 г. может быть охарактеризован приростом числа инновационно активных организаций (на 1%). Для периода 2011 – 2012 г. характерен некоторый регресс, отрицательная динамика роста доли указанных организаций (- 0,1%). Международные сравнения инновационной активности организаций отражены в табл. 3.2.5. Таблица 3.2.5 – Сопоставление удельного веса инновационно-активных организаций России и других стран, 2011 г.2 РФ Германия Япония Канада Швеция Финляндия Китай США 10,4 79,9 69,2 65,3 53,7 52,2 30,0 22,5 Рисунок составлен автором по данным источника: Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.gks.ru. 2 Таблица составлена автором по данным источника: Городникова Н.В.,. Гохберг Л.М и др. Индикаторы инновационной деятельности. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2012. 1 158 Можно зафиксировать крайне низкий уровень инновационной активности организаций в экономике России – в 8 раз ниже чем в Германии, в 7 раз ниже чем в Японии, в 5 раз ниже чем в Швеции и Финляндии и в 2 раза ниже чем в США. По уровню инновационной активности отечественная экономика уступает не только странам группы G7 (медиана 53%), но и большинству стран Восточной Европы (медиана 28%). В отличие от экономики ЕС, в отечественной экономике прослеживается прямая зависимость уровня инновационной активности хозяйствующего субъекта от его размера. Соответственно, уровень инновационной активности отечественных организаций предопределен моделью развития национальной экономики – экстенсивная рентоориентированная модель, в рамках которой низкий уровень спроса на инновационную продукцию, низкий уровень квалификации трудовых ресурсов и низкий уровень производительности труда. Источниками прибыли в российской модели являются: (1) экономия на воспроизводстве естественных ресурсов; (2) экономия на инвестициях в основной капитал; (3) экономия на инвестициях в интеллектуальный капитал. Оценка ресурсного обеспечения инновационного развития дана, исходя из динамики объема затрат на различные виды инновационной деятельности и дальнейшего сопоставления с международными показателями. Динамика затрат на технологические инновации в экономике формализована на рис. 3.2.5. За оцениваемый период 2009 – 2012 гг. зафиксирован более чем двукратный прирост (в 2,25 раза) затрат на технологические инновации, рассчитанных в фактически действовавших ценах. Показатель интенсивности затрат на технологические инновации (удельный вес затрат в общем объеме продаж промышленной продукции), тоже имеет положительную динамику. Ее показатели следующие: 2006 г. – 1,28%; 2008 г. – 1,39%; 2011 г. – 2,2%. 159 Затраты на технологические инновации, млрд. руб. 1000 904,561 900 800 733,816 700 600 500 400 399,122 400,803 300 200 100 0 2009 2010 2011 2012 годы Рисунок 3.2.5 – Динамика затрат на технологические инновации в России 2009 – 2012 гг. (млрд. руб.)1. Анализ интенсивности затрат на технологические инновации по видам экономической деятельности показывает, что пиковые значения зафиксированы в высокотехнологичных секторах экономики (2010 г.) – 4,2%. Это соответствует среднеевропейским значениям. Ведущие позиции среди них принадлежат следующим видам: производство медицинской техники и приборов – 5,3% и производство летательных аппаратов – 5,3%. Оценка масштабов затрат на технологические инновации показывает значительный крен в сторону добывающих отраслей и средне- технологичных секторов экономики – около 75% от общей совокупности затрат. Международные сопоставления уровня интенсивности затрат на технологические инновации показывают отставание от ведущих европейски стран. По состоянию на 2011 г. ситуация выглядит следующим образом: Швеция – 3,18%; Финляндия – 2,76%. Интенсивность затрат сопоставима с такими странами как: Эстония (2,26%), Германия (2,18%), Франция (1,98%). Рисунок составлен автором по данным источника: Городникова Н.В.,. Гохберг Л.М и др. Индикаторы инновационной деятельности. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2012. 1 160 Позиции российской сферы инноваций на международном рынке могут быть охарактеризованы динамикой параметров экспорта инновационной продукции. В период с 1998 г. по 2011 г. объем экспорта инновационных товаров, работ, услуг в постоянных ценах 1995 года увеличился в 6,8 раз и достиг значения 27926 млрд. руб. Но оценка тренда указанного показателя во временном отрезке с 2008 – по 2010 гг. характеризуется снижением на 30%. Отрицательная динамика явилась реакцией на мировой финансовый кризис, выражающийся в снижении совокупного объема мировой торговли и реализации некоторыми державами протекционистских мер. Соответственно, в 2011 году, на фоне «оживления» международной торговли, рос объем экспорта инновационных товаров, работ и услуг (рис. 3.2.6). 300 274 В процентах к 1995 году 250 200 199,3 173,7 150 148 130,6 122,9 101 100 68 50 138 46,8 72 67,4 78,6 38,3 0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Годы Рисунок 3.2.6 – Динамика объема экспорта отечественно инновационной продукции в период с 1998 по 2011 гг., % к 1995 г.1 Анализ структуры экспорта товаров, работ и услуг, позволяет выявить значительное преобладание доли отечественной продукции не подвергавшейся Рисунок составлен автором по данным источника: Городникова Н.В.,. Гохберг Л.М и др. Индикаторы инновационной деятельности. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2012. 1 161 технологическим изменениям. По состоянию на 2011 год – 91,2%. Соответственно доля инновационной продукции составляет 8,8%, причем половина ее приходится на вновь внедренную. Более половины от всего экспорта инновационной продукции приходится на добывающие и среднетехнологичные отрасли. Доля высокотехнологичных секторов, имеющая тенденцию к приросту в последнее время, вместе с тем сравнительно не высока и составляет 15,1%. Экспорт инновационной продукции, градуированный по странам, показывает четко выраженную ориентацию на рынки дальнего зарубежья (89,6% в 2011 г.). На рынки стран СНГ приходится 10,4%. Идентичные тенденции наблюдаются практически во всех секторах экономики. Вместе с тем, несмотря на выявленные положительные тенденции, характеризующие объем отечественного экспорта инновационных товаров, работ и услуг, позиции ее на мировом рынке крайне нестабильны и низки. Так, удельный вес экспорта инновационных товаров в структуре глобального инновационного экспорта в 2008 году составил всего лишь 0,35%. Проведенный системный анализ состояния индикаторов оценки инновационного развития национальной экономики России, позволил получить информацию об их состоянии, систематизированную в табл. 3.2.6. Рассматривая значения и оценки выделенных индикаторов, в целом можно зафиксировать несоответствие их состояния парадигме инновационного развития. В частности, если состояние индикаторов, характеризующие способность национальной инновационной системы формировать ресурсное обеспечение и необходимые связи для осуществления инновационной деятельности (интенсивность инновационной деятельности, ресурсное обеспечение инновационного развития и др.) можно оценить как удовлетворительное, то оценка их эффективности – неудовлетворительна. 162 Таблица 3.2.6 – Системная оценка состояния индикаторов инновационного развития экономики России № п/п 1 2 3 4 5 6 Наименование индикатора Значение/Оценка Эффективность процесса воспроизводства инноваций. - интенсивность инновационной деятельности. - экстенсивность инновационной деятельности Плотность инновационной деятельности. Инновационная привлекательность российского рынка. Уровень (степень) активности организаций в сфере инноваций В целом низкая эффективность использования ресурсов при воспроизводстве инноваций. Удовлетворительное (уровень медианного значения показателя стран Западной Европы). Неудовлетворительное – 8,0% (при медиане для стран Западной Европы – 19,7%) Низкая. - 36,5% Удовлетворительная (Позволяет отнести ее к группе стран-середняков: Нидерланды, Канада, Италия, Швеция). Неудовлетворительная (Низкий уровень инновационной активности организаций в экономике России – в 8 раз ниже чем в Германии, в 7 раз ниже чем в Японии, в 5 раз ниже чем в Швеции и Финляндии) Ресурсное обеспечение ин- Удовлетворительное, но не позволяет решать задачи новационного развития опережающего развития Позиция российской сферы Неудовлетворительное – 0,35% доля РФ в структуре инноваций на междуна- международного инновационного экспорта. родном рынке Таким образом, получается, что национальная инновационная система России удовлетворительна на «входе» (ресурсное обеспечение) и неудовлетворительна на «выходе» (эффективность использования). Одним из препятствий управления продуктивным использованием ресурсным обеспечением высшей школы является отрыв когнитивного наполнения образования, реализуемого в ней, от реальной практики – потребностей реального сектора экономики в персонале с высоким уровнем подготовки, способным извлекать и применять знания. Система образования относится к классу сложных систем, которые удерживают динамически устойчивое состояние за счет адаптации к внешним условиям. Это происходит за счет рекомбинации внутренней структуры, изменения механизмов функционирования и динамики самой системы. Известно, что целью любой системы организационного управления является уменьшение неупорядоченности (энтропии) в управляемом объекте за счет более интенсивного потребления информации. Зависимость энтро163 пии (H) от информации (I) и от эластичности энтропии по отношению к увеличению информированности персонала (s) формализована в виде: H 1 I . S (3.2.1) Анализ формулы (3.2.1) приводит к выводу, что чем выше информированность персонала организации, больше знания закономерностей работы управляемого объекта, тем меньше энтропия (рис. 3.2.7). Рисунок 3.2.7 – Зависимость неупорядоченности работы системы от уровня квалификации персонала1 Применение больших объемов структурированной информации при высоком уровне управляемости (высокой квалификации персонала, их умении анализировать информацию, преобразовывать знания в конкретные действия) позволяет уменьшить энтропию, повысить эффективность механизмов управления и с меньшими затратами достигать поставленных системой целей. Знания являются более эффективными для управления, чем потребление информации, так как характеризуют процессы более высокого уровня. 3.3. Функция институционализации сектора услуг высшего образования Наконец, еще одной приоритетной функциональной целью внутреннего порядка для процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе Трапезников, В.А. Вопросы управления экономическими системами [Текст] / В.А. Трапезников // Автоматика и телемеханика. – 1969. – № 1. – С. 5–20. 1 164 услуг высшего образования выступает обеспечение институциональной стабилизации развития организаций сектора услуг высшего образования в условиях переплетения совокупности динамичных и глубоких преобразований во внешней среде; соответственно, в данном отношении востребована особая функция исследуемого процесса – функция институционализации сектора услуг высшего образования. Реализация указанной функции предполагает поэтапное и сбалансированное приспособление существующих параметров институциональной среды, типов контрактов, статусов и форм экономического поведения организаций сектора услуг высшего образования к значимым для них изменениям, происходящим в двух взаимосвязанных сферах: - национальном рынке образовательных услуг, интегрированном в общее пространство глобального развития; - сфере формирования и реализации государственной социальноэкономической политики. Конкретизируем данную функцию применительно к существующей системе высшего образования России. Несмотря на заявления Правительства РФ о приоритетном характере развития науки и образования, происходит дальнейшее ухудшение институционально-правовой среды функционирования обозначенных секторов, отсутствуют институты создания маржинальных продуктов, технологических разработок. Свидетельством тому - принятые ФЗ «Об образовании в РФ» и «О Российской академии наук, реорганизации государственных академий наук и внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации». Исходя из содержания указанных законов, модно сделать вывод, что система целенаправленного формирования человеческих ресурсов, адекватная потребностям инновационного развития экономики будет дезорганизована и фрагментирована и не сможет быть адаптирована в соответствии с потребностями инновационного развития. 165 Состояние российской науки, исходя из анализа таких составляющих, как динамика численности персонала, занятого исследованиями и разработками, динамика финансирования НИОКР, динамика количества научно- исследовательских организаций и т.д., остается глубоко кризисным. За период с 1990 по 2012 гг. наблюдается сокращение количества научно- исследовательских организаций на 19%, количество КБ – в 1,4 раза, количество проектных организаций – в 13 раз1. За тот же промежуток времени наблюдается сокращение общей численности персонала, занятого исследованиями и разработками, более чем в два раза (рис. 3.3.1). 2500 численность персонала 2000 1500 1990 2000 2011 1000 500 0 1 2 3 4 5 структура персонала Рисунок 3.3.1 - Динамика численности персонала занятого исследованиями и разработками в России по категориям (тыс. чел.): 1 - персонал; 2 - исследователи; 3 - техники; 4 - вспомогательный персонал; 5 – прочие2 Отсутствие вразумительных перспектив развития профессиональной карьеры, а также низкий уровень престижа профессии ученого в купе с низким уровнем оплаты его труда порождает тенденцию миграции наиболее конкурентоспособных ученых за границу, где выстроена система «вертикальной мобильности». По различным оценкам с 1990 года эмигрировали более 1 млн. Расчеты автора по данным источника: Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. / Режим доступа: http://www.gks.ru 2 Рисунок составлен автором по данным источника: Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. / Режим доступа: http://www.gks.ru 1 166 научных сотрудников. Тем самым потери реального сектора экономики от потери человека с высшим образованием, по оценкам экспертов ООН, оцениваются от 300 до 800 тысяч долларов. Соответственно реальный сектор экономики России потерял по минимальным оценкам порядка 800 млрд. долларов. И это без учета оттока выпускников вузов, коих ежегодно около 15% эмигрируют за рубеж. Таким образом, реальные потери могут быть оценены в несколько триллионов долларов США. Усугубляет процесс оттока ученых и появление новых форм, таких как «отток идей», без физического перемещения их генератора, т.е. человека. В этом процессе эмигрируют не сами ученые, а их идеи, результаты исследований, т.к. они принадлежат зарубежным заказчикам. Соответственно отток ученых и людей с высшим образованием за рубеж неизменно влияет и на показатель интеллектуального развития общества, который оценивается по удельному весу исследователей в структуре рабочей силы (рис. 3.3.2). Рисунок 3.3.2 - Число исследователей на 10 000 занятых в экономиках стран (выборка): 1 – Финляндия (170); 2 – Ю. Корея (111); 3 – Швеция (109); 4 – Япония (104); 5 – США (94); 6 - Франция (91); 7 – Канада (86); 8 – Германия (81); 9 – Великобритания (76); 10 – Россия (63)1 Рисунок составлен автором по данным источника: Миндели Л.Э. Современное состояние и перспективы российской науки [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.issras.ru/conference_2011/pr2011/L.E.Mindeli.pdf 1 167 В тоже время, в странах – партнерах России по группе BRICS наблюдается противоположный процесс. Вследствие возрастающего спроса на высококвалифицированную рабочую силу в Индии и Китае, все больше их соотечественников возвращаются из США. Это специалисты в возрасте от 30 до 35 лет, с высшим образованием и научными степенями в области менеджмента, технологий и других отраслей науки. Динамика финансирования научного сектора генерации знаний экономки РФ может быть оценена следующим образом. В структуре экономики основанной на знаниях наука трансформировалась в непосредственную производительную силу, в основной фактор производства. В современной глобальной экономике сформированы четыре основные центра научно-технического прогресса (табл. 3.3.1). Таблица 3.3.1 - Структура глобальных расходов на НИОКР (по паритету покупательной способности) 2012 г.1 США 31% Европейский союз 24% Китай 14% Япония 11% Российская Федерация 2% Существующая система государственного финансирования НИОКР без учета приоритетов и потребностей реального сектора экономики – неэффективна. По абсолютному уровню расходов на исследования Россия в числе мировых лидеров (4-е место), при этом вовлеченность предпринимательского сектора в производство инноваций крайне низкая. В итоге наши разработки могут эффективно использоваться лишь на развитой производственной базе за рубежом, откуда мы вынуждены импортировать уже готовые высокотехнологичные и высокомаржинальные продукты. Отметим разрыв в финансировании НИОКР между РФ и США – в 17 раз; ЕС – в 12 раз; Японии и Китая – в 6 раз, что обусловлено сокращением финансирования фундаментальных и прикладных исследований в России (рис. 3.3.3). Таблица составлена автором по данным источника: http://www.researchcaucus.org/documents/2012GlobalRDFundingForecast EventInvitation.pdf 1 168 Рисунок 3.3.3 - Сравнительный анализ внутренних затрат на НИОКР в 2013 году в % от ВВП1 Как следует из данных рис. 3.3.3, в РФ доля расходов на науку в ВВП приблизительно в 3 меньше чем у стран – лидеров. По паритету покупательной способности эти расходы в нашей стране ниже в 5-6 раз чем в высокоразвитых странах и составляют около 180 долл. на человека по ППС. Для сравнения, в США этот показатель равен 1270 долл. на человека по ППС. В этой связи, несмотря на заявления многих ученых и государственных служащих, основная проблема развития отечественной науки видится даже не в низком уровне финансирования, а отсутствием спроса со стороны реального сектора экономики на наукоемкую продукцию. В результате происходит консервация примитивной структуры национальной экономики, еще большее усугубляющее потерю конкурентоспособности на международных рынках высокотехнологичной продукции. Учитывая роль науки и инноваций при формировании постиндустриальной модели развития, переход к новому техноукладу реален только для стран обладающих сильным научно-техническим потенциалом. 1 Составлено автором, с использованием статистического сборника Наука, технологии и инновации России: крат. стат. сб. / [гл. ред. Л.Э. Миндели]. – М.: ИПРАН РАН, 2007 – 2012 / И.В. Зиновьева, С.Н. Иноземцева, Л.Э. Миндели и др. – 2012 – 88 с. 169 К сожалению отечественный научный сектор генерации знаний в исследуемом ракурсе, не способен преодолеть как внутреннюю силу сопротивления системы, затрудняющую своевременность ее реакции, так и адекватно реагировать на внешние вызовы инновационной среды в фокусе новой реальности постиндустриального развития. Оценим образовательный сектор генерации знаний1. Система образования, являясь основным (наряду с предпринимательским сектором) сектором, формирующим в количественном и качественном аспекте человеческий капитал, адекватно потребностям существующей модели развития. Статистические показатели факторного обеспечения динамики развития национальных хозяйственных систем позволяют заключить, что темп роста ВВП детерминирован уровнем развития человеческого капитала и инноваций. Поэтому дальнейшее экономическое развитие России определяется инновационным развитием системы высшего образования и ее стратегической адаптацией под вызовы внешней среды. Роль университетов как основных генераторов качественных сдвигов в современной науке, социальной жизни и технологическом прогрессе не вызывает сомнений. Порядка одного трлн. долл. в ВВП США составляет вклад высокотехнологичной продукции компаний, созданных выпускниками MIT и Стенфорда. Вклад занятых, с высокой степенью профессиональной подготовки в экономику США, в 30-50 раз больше, чем доход от лицензионных технологий. Современные университеты являются не просто образовательными заведениями, сегодня это крупные образовательные и исследовательские центры с особенной иерархией и бизнес-процессами. По словам Президента Университета Аальто (Финляндия) Т. Теери, новый высоко конкурентный университет должен одновременно осваивать и развивать три направления: технические См.: Гречко М.В. Трансформация механизмов развития системы образования [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://sovman.ru/all-numbers/archive-2012/march2012/item/70-02-03-12.html 1 170 компетенции, дизайн и технологические компетенции, тем самым адаптируя свою стратегию (сформированную исходя из миссии и ситуации внешней для вуза среды) под вызовы внешней среды, обретая новую траекторию развития. Несмотря на то, что в настоящее время в России происходят некоторые позитивные сдвиги в понимании роли и влияния системы высшего образования на экономическое развитие (формируется на новых принципах национальная информационная система, внедряется компетентностный подход к образованию, появляются новые технологии в образовательном процессе) общая конкурентоспособность образования имеет тенденцию к неуклонному снижению. Так, в представленном Британским изданием Times Higher Education и информационным агентством Thomson Reuters рейтинге лучших вузов мира 2013 г., ведущий вуз России – МГУ имени М.В. Ломоносова – не вошел в число двухсот лучших вузов рейтинга. В рейтинге вузов 2012 г. по версии Шанхайского университета МГУ занял 80 место. По мнению большинства экспертов в области изучения проблем развития образования, низкая конкурентоспособность отечественных вузов, являющаяся одним из источников роста трансакционных издержек в экономике, обусловлена низкой долей расходов на образование из средств федерального бюджета и незавершенностью процесса реформирования высшего образования, инициировавшего общую дестабилизацию системы, однако не способную перейти в качественно иное состояние. Несмотря на небольшое наращивание финансирования, Россия существенно отстает от ведущих мировых держав (рис. 3.3.4). Выделим ряд негативных тенденций в развитии высшего образования в России, возникших в период рыночного реформирования. 171 6 5 4 Процент ВВП 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Страны Рисунок 3.3.4 - Доля государственных расходов на образование, % ВВП: 1 – ЮАР (6%); 2 - Франция (5,9%); 3 – Бразилия (5,7%); 4 – Великобритания (5,6%); 5 – США (5,4%); 6 - Ю. Корея (5,0%); 7 – Канада (4,8%); 8 – Германия (4,6%); 9 – Россия (4,1%); 10 – Япония (3,8%)1 А. Рост количества специалистов, обучающихся на заочной форме обучения при одновременном снижении количества обучающихся на очной форме. Указанные процессы негативным образом сказываются на качестве выпускаемых специалистов. Вместе с тем, необходимо отметить, что специалисты, с низким качеством подготовки востребованы отечественной экономикой, ввиду ее сырьевой ориентации. Б. Рост объема гуманитарных дисциплин в учебных программах вузов. Как следствие увеличился выпуск специалистов гуманитарного профиля, что привело к структурному дисбалансу спроса и предложения на рынках труда и образовательных услуг, и как следствие, к их рассогласованию. Рисунок составлен автором по данным источника: Миндели Л.Э. Современное состояние и перспективы российской науки [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.issras.ru/conference_2011/pr2011/L.E.Mindeli.pdf 1 172 Так, наблюдается тенденция снижения объемов производства отечественных предприятий реального из-за дефицита кадров инженерных специальностей. В последнем обзоре Высшей школы экономики говорится, что инженер сегодня в России является одним из самых дефицитных кадров на рынке труда. В отраслевом разрезе наибольший дефицит заметен в нефтяной промышленности, автомобилестроении, электроэнергетике, хотя в целом это явление характерно для всего реального сектора. В значительной мере, дефицит объясняется и технологическим обновлением, которое приводит к трансформации понимания профессии. Инженеры сегодня от специалистов среднего звена в реальном секторе прочно вошли в центральное ядро компаний, поскольку они составляют основу конкурентоспособности предприятий. Инжиниринг подразумевает большую долю творческой составляющей. В. Рост доли студентов обучающихся с полным возмещением затрат на обучение. По последним данным Росстата сохраняется тенденция роста доли принятых на обучение в образовательные учреждения высшего профессионального образования с полным возмещением стоимости обучения: в 2011 г. она составила 57,7%, в 2012г. - 60,0%. Г. Сохранение тенденции перераспределения приема в образовательные учреждения высшего профессионального образования в пользу негосударственного сектора. По официальным данным Росстата в 2012 году в негосударственные учреждения высшего профессионального образования прием вырос на 25%, в государственные и муниципальные - только на 5%. В ответ на обозначенные выше негативные тенденции развития высшего образования в России, детерминировавших, в конечном итоге, потерю конкурентоспособности отечественной высшей школы, Правительством РФ принято решение о реформировании образования, его модернизации, основанное на следующих принципах: 173 (1) сокращение числа организаций высшей школы, что квалифицируется, как некая оптимизация (без предъявления ее критериев); (2) создание научно-образовательных комплексов мирового уровня, которые бы служили «точками роста» и формировали рядом конкурентную институциональную среду. В реальной практике это решение правительства вылилось в процесс стратификации системы высшего образования и никак не отразилось на рейтинговых позициях высшей школы в международных исследованиях. Несмотря на (1) рост расходов высшей школы на исследования и разработки (с 28,8 млрд. руб. в 2008 г. до 55,1 млрд. руб. в 2011 г.), на (2) увеличение общего числа образовательных организаций выполняющих исследования и разработки (с 539 в 2005 году до 696 в 2011 г.), на (3) удвоение количества кандидатов и докторов наук в вуза, эффективность от инвестиций остается крайне низкой. По нашим оценкам около 4 рублей на один рубль бюджетных средств. В то время, как в США один доллар, вложенный в образование, приносит отдачу в 7-10 долларов. В этой связи, низкое качество образовательных услуг отечественной высшей школы приводит к структурным рассогласованиям в экономической системе и выражается в отрыве когнитивного наполнения образования от потребностей развития практики. Ликвидацией обозначенного разрыва призваны заниматься образовательные организации, в стенах которых и происходят основные сдвиги в науке и социальной жизни. Они поставлены перед необходимостью более гибко и оперативно адаптировать свои реакции в соответствии с новыми изменениями в реальном секторе. Сам механизм адаптации должен учитывать величину рассогласования с внешней средой и вырабатывать реакции (правила адаптации) адекватно каждой фазе развития. Необходимо осуществлять прогноз коренных изменений в секторах национальной экономики и формировать задачи для образования в соответствии с ними. Так происходит формирование основы для 174 новой технологической платформы и перехода к новому технологическому укладу. Подведем итоги исследования, проведенного в данной главе работы. В ней получены следующие основные результаты: 1. Произведено преобразование понятия «функции воспроизводства» применительно к воспроизводству интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования - соответствующие функции определены в рамках концепции возрастающей отдачи образования, их содержание раскрыто с учетом роли интеллектуального капитала в процессе осуществления постиндустриальных преобразований, разграничены внешние и внутренние для данного сектора функциональные цели воспроизводства интеллектуального капитала. 2. Выявлены основные факторы, воздействующие на функцию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, нацеленную на подготовку системных преобразований в общественном хозяйстве: адресное инвестирование профилей развития интеллектуального капитала, востребованных для осуществления указанных преобразований; наличие условий для свободного движения обладателей интеллектуального капитала; подготовка организационных механизмов, необходимых для включения интеллектуального капитала в системные преобразования; привлекательность указанных преобразований для обладателей интеллектуального капитала. 3. Определены приоритетные направления развития сектора услуг высшего образования в условиях становления образования локомотивом экономики знаний: обеспечение устойчивого и адекватного потребностям развития сектора притока инвестиций на основе комбинирования различных ресурсов; интеграция научной и образовательной ветвей деятельности в организациях сектора; снижение бюрократических трансакционных издержек в секторе; обеспечение реального равноправия образовательных организаций различных форм собственности; формирование эффективных институтов развития данного сектора; создание специальных зон расширенного воспроизводства интеллектуального 175 капитала в секторе и обеспечение свободного движения обладателей данного капитала в хозяйственном пространстве национальной экономики. 4. Обоснована потребность в институциональной стабилизации развития организаций сектора услуг высшего образования в условиях переплетения совокупности динамичных и глубоких преобразований во внешней среде. Указанная стабилизация предполагает поэтапное и сбалансированное приспособление существующих параметров институциональной среды, типов контрактов, статусов и форм экономического поведения организаций сектора услуг высшего образования к значимым для них изменениям, происходящим в пространстве рынка и в сфере государственной социально-экономической политики. Полученное в данной главе приращение научного знания включает следующие элементы: - определены новые функции воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: подготовка системных преобразований в общественном хозяйстве; становление образования локомотивом экономики знаний. 176 4. ОБОСНОВАНИЕ АДАПТИВНОГО МЕХАНИЗМА ВОСПРОИЗВОДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В СЕКТОРЕ УСЛУГ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В данной главе разработаны: концептуальное представление об адаптивном механизме воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; модель адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; раскрыто ядро такого механизма. 4.1. Концептуальное представление адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования Полученные в данной работе научные результаты свидетельствуют о нарастании скорости и глубины постиндустриальных преобразований, то есть, об изменении ключевых параметров внешней среды сектора услуг высшего образования, в котором сконцентрировано воспроизводство интеллектуального капитала; указанные обстоятельства подводят к постановке задачи стратегической адаптации высшего образования; приведем пояснения и аргументы. Во-первых, происходящие преобразования представляют собой динамический процесс распространения и внедрения технологических и организационных новшеств, который характеризуется задержкой внедрения за счет ограничений скорости распространения новых технологий и организационных механизмов производителями, а также инерции, обусловленной задержками формирования предложения по отношению к имеющемуся спросу. Подробно процесс описан в параграфе 1.3 системой уравнений 1.3.1 – 1.3.5. Графически решение (модель 1.3.5) может быть представлено в виде некоторой тенденции, в соответствии с которой процесс смены технологических 177 инноваций происходит в виде совокупности бифуркаций. Линия, огибающая такую совокупность бифуркаций, характеризует экспоненциальные закономерности инновационного развития экономики знаний, выраженные законами Миллера, Меткалфа, Мура. В моменты времени t1, t2, t3, … при падении эффективности существующей производственной системы, происходит необходимая смена технологии, причем такой процесс смены носит колебательный характер, что может быть отображено следующим образом (рис. 4.1.1). Рисунок 4.1.1 - Колебательный характер инновационного развития экономики знаний Представленная выше модель описывает закономерности эволюционного развития экономики знаний, отражая экспоненциальные тенденции роста ее функциональной сложности. Отметим, что линия, огибающая набор S-образных кривых, характеризует экономический прогресс и прирост мирового богатства. Колебательные процессы с длинными циклами Кондратьева (прил. 5) определяются сменой технологий и инноваций в соответствии с моделью, представленной на рис. 4.1.1. Отметим, что переход к шестому технологическому укладу обусловлен развитием био- и нано- технологий, генной инженерии, инжене178 рии знаний, проектирования будущего, синтеза и конструирования организаций. Во-вторых, применение больших объемов структурированной информации при высоком уровне управляемости (высокой квалификации персонала, их умении анализировать информацию, преобразовывать знания в конкретные действия) позволяет уменьшить энтропию, повысить эффективность механизмов управления и с меньшими затратами достигать поставленных системой целей. Знания являются более ценными для управления, чем обычная содержащая их информации, относясь к процессам более высокого уровня (рис. 4.1.2). Осмысливание. Обработка Знания Понимание Информация Данные Рисунок 4.1.2 – Движение от данных к знаниям В связи с этим можно сделать вывод, что использование знаний экономически целесообразно, так как повышение информированности лиц, принимающих решение, приводит к снижению экономических потерь хозяйствующего субъекта. В научной литературе приведено доказательство того, что информационную мощность организации (по аналогии с формулой А. Эйнштейна) можно представить в виде: Е = М . С2, где (4.1.1) M – семантическое содержание информации, ценность; С – интеллектуальный уровень персонала, способность извлекать и при- менять знания. Для увеличения E и повышения эффективности управления организационной системой нужно повышать M и C. Эти качества может иметь только активная информационная система, которая способна выявлять закономерности 179 на основе получения информации и устанавливать связи между разными явлениями, базируясь при этом на современной вычислительной технике и ее возможностях. Обобщение получаемой информации ведет к выделению активной системы знаний, на основе которых она меняет свое поведение, строит онтологические модели поведения среды и прогнозирует свои реакции, тем самым осуществляя переход на новую траекторию развития. В современном «интеллектуальном обществе» основой прогресса и роста экономики становятся интеллектуальные технологии, обучающиеся и адаптивные системы управления. Система образования, как локомотив новой экономики, призвана быть лидером в данном отношении. Рост новой экономики зависит от той части системы образования, которая способна производить интеллектуальный капитал, адаптируясь к изменениям в различных секторах экономики, отвечая на изменение параметров хозяйства качественным скачком. Критическая масса обозначенных направлений и технологий позволяет преодолеть технологическую границу смены укладов. Именно высокие темпы распространения инноваций и развития экономики определяют необходимость эффективной адаптации высшего образования к определенным изменениям знаний, технологий, требований к интеллектуальному капиталу. Отсюда – задача оценки потенциала адаптивности, которым располагает образовательная организация, решая которую, необходимо исходить из способности приспосабливаться к росту информационных потоков, поскольку это обеспечивает адекватное информативное наполнение воспроизводства интеллектуального капитала. Обобщая приведенные выше положения, предложим научную идею адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. Начнем с определения. Под указанным механизмом мы понимаем организованную совокупность принципов, правил принятия решений, инструментов организации процесса, средств контроля воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования 180 на основе динамичного приспособления и адекватной реакции на взаимосвязанные изменения факторов внешней среды. Аргументируем данную идею. Высокие темпы обновления знаний, а также роль инноваций в структуре создания добавочной стоимости, требуют адаптации высшего образования к росту информационных потоков. Существует несколько подходов к управлению организациями данного сектора: - организация высшей школы рассматривается как самоорганизующаяся система1; - данная организация рассматривается как адаптивная открытая система2; - наконец, такая организация рассматривается, как информационноразвивающаяся система3. Учитывая возможности указанных подходов, конкретизируем адаптивный подход к воспроизводству интеллектуального капитала в секторе услуг высшей школы и проведем анализ уровней его адаптации. В реализации реформы системы образования как процесса искусственной дестабилизации системы и переводе ее в режим реструктуризации для перехода в качественно иное состояние, важным становится скорость приспособления организаций высшего образования к изменяющейся среде. Для определения характеристик внешней среды развития нами проведен опрос 5 экспертов и получены усредненные результаты (табл. 4.1.1). Для построения профиля среды образовательной организации определены весовые коэффициенты факторов (табл. 4.1.2). См.: Адаптивное управление экономическими объектами в нестабильной среде / под ред. Я.В. Гамалей. Ростов н/Д: РГЭУ, 2005. 2 См.: Долятовский В.А. Конкурентоустойчивость и управление развитием вуза на рынке образовательных услуг. Невинномысск: НИЭУП, 2007. 3 См.: Долятовская Т.И. Формализация ситуационного управления фирмой // Анализ экономических процессов и информационные технологии: материалы 4-й международной науч.-практ. конф.. Днепропетровск: Изд-во ДНУ, 2011. 1 181 Таблица 4.1.1 – Статистические оценки факторов внешней среды организации высшего образования1 № п/п 1 2 3 Фактор Wj bj 0,1 5 0,13 3 0,08 5 4 5 6 7 8 Наличие конкуренции Число образовательных программ Наличие спроса на образовательные услуги Наличие квалифицированного персонала Предпочтения абитуриентов Инвестиции Адаптация новых технологий Инновационный потенциал 9 Качество образования 0,08 7 10 Усиление требований к качеству образования 0,1 0,07 0,1 0,07 0,17 0,1 Качественная оценка Значительная Существенная Значительная Значение Значительная Сильная Значительная Значительная Существенная 0,42 0,7 0,35 0,85 0,3 Сильная 0,56 Значительная 0,5 6 7 5 5 3 5 0,5 0,39 0,4 Таблица 4.1.2 – Результаты ранжирования и расчета весовых коэффициентов факторов Фактор Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Э1 3 2 3 4 2 3 1 2 4 2 Эксперт Rj = ∑rij Vj = Э2 Э3 Э4 Э5 4 2 4 5 18 0,5 1 2 4 3 12 0,75 3 4 5 5 20 0,45 4 5 4 5 22 0,41 3 3 4 2 14 0,64 5 4 4 5 21 0,42 2 2 3 1 9 1 3 3 4 3 15 0,6 4 4 3 4 19 0,47 3 3 4 4 16 0,56 ∑ 5,8 Wj = 0,1 0,13 0,08 0,07 0,1 0,07 0,17 0,1 0,08 0,1 ∑1 На основе экспертных оценок получены данные, характеризующие уровни изменений факторов среды (рис. 4.1.3). Таблица составлена автором по данным источника: Стратегия развития вуза на рынке образовательных услуг / Под ред. В.А. Долятовского. Невинномысск: НИЭУП, 2010. 1 182 Адаптация новых технологий 4 Предпочтения абитуриентов 3 Качество образования 2 Усиление требования к качеству образования 6 0,85 0,5 0,56 0,7 Наличие конкуренции 8 Число образовательных программ Наличие спроса на образовательные услуги Наличие квалифицированного персонала Инвестиции 0,3 0,35 0,39 0,4 0,42 0,5 Инновационный потенциал Значение ОЦЕНКА И СТАТИСТИКА УРОВНЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ СРЕДЫ 1 10 9 5 7 Факторы Рисунок 4.1.3 - Оценки уровней изменения факторов внешней среды высшего образования Правомерно предположить, что уровень неопределенности и изменений среды определяет потребность в адекватной адаптации воспроизводства интеллектуального капитала. Если построить иерархию способов адаптации (рис. 4.1.4), то для варианта неопределенности среды высшего образования, адекватна адаптация с идентификацией факторов среды и обучением. Механизмы адаптации Схема адаптации с моделью и обучением Схема адаптации с идентификацией и обучением Замкнутая схема адаптации с идентификацией Разомкнутая прямая схема адаптации с идентификацией Замкнутая прямая схема адаптации Разомкнутая прямая схема адаптации Неопределенность объекта управления Рисунок 4.1.4 – Зависимость механизмов адаптации от неопределенности модели объекта управления 183 Для эффективной адаптации исследуемого нами процесса необходима выработка адекватных реакций на изменения среды в фокусе инновационного развития, что формализовано в табл. 4.1.3. Таблица 4.1.3 – Выработка реакций в ходе адаптации к изменениям среды № Изменение среды п/п 1 Увеличение количества заявок на поступление в вуз 2 Уменьшение количества заявок на поступление в вуз 3 Появление потребности в новых образовательных программах 4 Повышение требований министерства к качеству образования Обращение работодателей за специалистами-выпускниками 5 6 Увеличение числа конкурентов 7 Увеличение инвестиций, ассигнований на развитие образовательных организаций Уменьшение ассигнований на развитие образовательных организаций Рост расходов организаций 8 9 10 11 12 13 14 Направления изменения Изменение предпочтений абитуриентов Увеличение числа проверок, аттестаций, аккредитаций Расширение спектра дополнительных услуг. Появление заявок на проведение научных исследований, консалтинговые услуги, обучающее консультирование со стороны бизнеса и администрации. Изменение ценовой политики конкурентов Освоение новых территорий, увеличение числа организаций партнеров Реакция организаций высшего образования Усилить отбор абитуриентов, ввести дополнительный тест на контроль знаний Усилить рекламу организации и предварительную подготовку абитуриентов Рассмотреть требования и разработать новые образовательные программы, курсы, лекции Усилить контроль за качеством образования Предоставить квалифицированные кадры, развивать мероприятия «ярмарка вакансий» Усилить рекламу вуза, разработать новые подходы к образованию, повысить качество образования Создание дополнительных финансовых резервов, распределение финансов на развитие организаций Усилить контроль расходов организаций Привлечение новых инвесторов, создание спектра дополнительных услуг Выявить предпочтения и приспособиться к ним Усилить контроль качества образования и ведения документации Распределить доходы от дополнительных услуг по нужным направлениям деятельности организаций. Развивать НИР, стимулируя инициативу кафедр и ведущих ученых Создать бренд, престижность и узнаваемость вуза Укрепить новые связи, рекламировать организации, расширить дополнительные образовательные услуги для студентов 184 Таким образом, выработка способов адаптации воспроизводства интеллектуального капитала в высшем образовании к изменениям среды концентрирует внимание на реакции всей системы высшего образования, обоснованной нарушением ее устойчивости при переходе в состояние бифуркации, селективном выборе каналов эволюции и обретении новой траектории устойчивого (инновационного) развития, обусловленной все возрастающим значением секторов воспроизводства знаний и инноваций. Будущее страны будет определять интеллектуальная элита, формируемая системой высшего образования. Для повышения эффективности экономики страны необходимо в краткосрочной перспективе увеличение доли оплаты труда в ВВП до показателя 50–60% не за счет нефтегазового сектора, на долю которого приходится порядка 25–30% ВВП и около 1,5% занятых, а за счет совокупного роста производительности труда (прил. 6 - 8), то есть, на основе расширенного воспроизводства интеллектуального капитала. Соответственно, адаптация высшего образования, исходя из когнитивной парадигмы развития экономики, заключается в формировании необходимой критической массы, в количественном и качественном аспекте интеллектуального капитала. Поскольку основным институтом воспроизводства интеллектуального капитала выступают организации высшего образования, которые выполняют все функции научной и образовательной деятельности (исследование, коммуникация, воспроизводство знаний; обеспечение преемственности системы знаний, создание атмосферы творчества и др.), то правомерно поставить вопрос о ядре исследуемого нами адаптивного воспроизводства интеллектуального капитала. По заключению экспертов, до 40% ВВП развитые страны получают в результате эффективной системы образования. Так, если в США в 1955 г. вклад интеллектуальной сферы в ВВП составил 25%, то в 1980 г. – более 60%, в 2007 г. – более 70%. На сегодняшний же день вклад этой сферы в ВВП США составляет 185 около 78%. В связи с этим высшее образование должно развиваться непрерывно и эволюционно – от организации довузовской подготовки, бакалавриата, специалитета, магистратуры до аспирантуры, докторантуры и т.д., что будет способствовать оптимальному накоплению и развитию интеллектуального человеческого капитала в обществе. В этом – важнейшее условие адаптивности воспроизводства интеллектуального капитала в данной сфере. Одной из наиболее сильных сторон российской образовательной системы всегда признавалась подготовка интеллектуальных человеческих ресурсов в аспирантурах ведущих научных школ. Если представить систему обучения в координатах «широта – глубина знаний», то для систем обучения в РФ и США Опти- США Глубина знаний будем иметь разные графики (рис. 4.1.5). мальное сочетание Широта знаний РФ Рисунок 4.1.5 – Системы обучения и освоения знаний Для РФ характерна широта знаний без должной глубины и профессионализма. Для США, наоборот, – узкий подход. Вместе с тем, отметим, что после удачного запуска советского спутника США резко увеличили подготовку магистров в университетах (с 17 до 35%), чтобы не отстать в космической области. Такого типа приспособление к глубоким изменениям ситуации является адаптивным. 186 Продолжая приведенную выше мысль, отметим, что адаптацию в широком смысле следует понимать, как приспособление системы к изменению условий. Последующая конкретизация определения адаптации связана с целями исследования и конструирования. Адаптация в кибернетике – это накопление и использование информации для достижения оптимального в некотором смысле состояния или поведения системы при начальной неопределенности в изменяющихся внешних условиях. Адаптивной считают систему, которая может приспосабливаться к изменениям внутренних и внешних условий. Наряду с понятием адаптивной системы существует понятие управления с адаптацией (адаптивное управление), т.е. управления в системе с неполной априорной информацией об управляемом процессе, которое изменяется по мере накопления информации и применяется с целью улучшения качества работы системы. Наши знания об объекте и среде, в которой он функционирует, не полностью определены. Известна лишь принадлежность их к заданному классу состояний. Задана цель управления, от которой зависит желаемое поведение объекта. Необходимо найти алгоритм управления (адаптивный регулятор), обеспечивающий достижение цели за конечное время для заданного объекта и условий его функционирования в условиях изменяющихся характеристик среды. Характерным модулем процесса адаптации является рекомбинация, использующая бридинг (селекцию) – способ, посредством которого в природе идет рекомбинация агентов. Рекомбинация – самый эффективный двигатель инноваций и в природе, и в человеческой деятельности. Рекомбинация лежит в основе генерации идей и создании новых технологий. Комбинация новых идей и новая структура знаний создают новые спецкурсы продвинутого характера. Новая комбинация характеристик в морфологическом ящике создает новое изделие. Новая комбинация стратегических элементов формирует новую, более эффективную стратегию развития страны. Случайные мутации дают возможность генерации новых форм и увеличивают разнообразие, необходимое для развития системы. 187 Разнообразие создает жизнеспособность: когда окружение изменяется, у организации появляется более широкий спектр реакций. Проницаемость границ организации может одновременно увеличить как разнообразие, так и частоту взаимодействия. Преимущества распространения знаний – уменьшение времени вывода продукта на рынок или участие в общих дискуссиях – стали перевешивать преимущества молчания, т.е. поддержания преимущества собственности. Если конкуренция переходит в плоскость скорости, проницаемость границ становится необходимостью. Этот принцип важен для развития системы образования; на рынке олигополии, где все конкуренты взаимосвязаны, необходим непрерывный мониторинг их поведения для выработки своевременной реакции и поиска необходимых конкурентных преимуществ. Адаптивное воспроизводство интеллектуального капитала в высшем образовании сфокусировано на рекомбинации по следующим причинам. Вопервых, рекомбинация – ключ к быстрым и оригинальным инновациям. Вовторых, она увеличивает разнообразие образовательных программ и спецкурсов, что, в свою очередь, делает вуз более жизнеспособным и расширяет спектр его реакций на изменения среды. В-третьих, она помогает талантливым людям развиваться быстрее, потому что они испытывают на себе влияние множества самых разнообразных идей и подходов и им приходится решать множество самых разнообразных проблем. В современных условиях интеллектуальный капитал в высшем образовании формируется на основе умения отбирать нужные знания и генерировать новые знания для решения возникающих проблем. 4.2. Гибкая самоорганизующаяся научно-образовательная организация как ядро адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования Разрабатывая концептуальное представление данного механизма, раскроем его структурное ядро – это гибкая, самоорганизующаяся научно188 образовательная организация, которая сохраняет устойчивость, внутреннюю гармонию, развивается, направляя свое движение к определенным центрам притяжения – аттракторам. Формируя механизмы ее развития, необходимо учитывать ряд закономерностей самоорганизации часть которых описана ранее в параграфе 3.1. Проведем систематизацию: а) распределение оценок студентов носит гиперболический характер и имеет вид r = 0,5 / f. (4.2.1) При этом произведение ранга на вероятность имеет практически одинаковое значение. Так если вероятность встретить талантливого студента стремится к некой величине 0,2 (100 из 500 чел.), то, можно оценить инверсную частоту i: i = lg (Число талантов / Общее число) = –lg 50 / 500 = 1,0 хартли. Данный метод применим и к оценке веса преподавателя и исследователя. Если он входит в первую двадцатку из 350 , то его показатель инверсной частоты равен i = –lg (20 / 350) = 1,24 хартли. С учетом его частоты в множестве р = 20 / 350 = 0,06 вес преподавателя будет равен w = i·p = 0,074. Если же он входит в первую десятку успешных ученых, то i = 1,54, p = 0,029, w = 0,044. Отметим, что такой показатель чувствителен к рейтингу ученого, что позволяет использовать его в рейтинговой системе оценки преподавателей; б) результаты процессов самоорганизации в социальных системах регулирует закон Ципфа, который характеризует наличие синергических механизмов, связи количественных и качественных характеристик процессов. Закон Ципфа может быть формализован в виде: U = (max x) / rb (4.2.2) где (max x) – наибольшая величина признака в убывающей последовательности; b – степень самоорганизации системы, уровень ее порядка. Для рынка образовательных услуг закон Ципфа правомерно интерпретировать следующим образом: если наиболее эффективные организации имеют 189 ранг 1, то лишь 1/2 будет иметь ранг 2, соответственно 1/3 – ранг 3 и т.д. На этой основе можно построить модель прогноза рыночной ситуации. в) в соответствии с законом Прайса число ученых y, опубликовавших 50% всех статей в вузе, равно корню квадратному из количества n ученых в вузе. Данный закон может быть формализован закон в виде: y n (4.2.3) Характерно, что закон Прайса подтверждается результатами анализа эффективности научных работников РАН, согласно которым около 20% научных работников выполняют 55% научных исследований. Опираясь на закон Прайса, правомерно сформулировать для адаптивной научно-образовательной организации следующие практические выводы: - для обеспечения возрастающей отдачи инвестиций в такую организацию необходимо наличие в ней критической доли успешных ученых; - процессы в самоорганизующейся научно-образовательной организации носят фрактальный характер: если на уровне факультетов 20% эффективны, то, соответственно, 20% кафедр на них эффективны, а на кафедрах эффективны 20% преподавателей. Показательно, что в перечне ведущих вузов России представлено 20% от их общего количества. Адаптивные характеристики организации, предоставляющей услуги высшего образования, связаны с факторами внешней среды различными функциональными связями. Возможности адаптивного механизма реализуются посредством применения специальных стратегий управления, при разработке которых определяющую роль играют обратные связи и сбалансированные показатели (рис. 4.2.1). Правомерна расширенная постановка исследуемой проблемы в плоскости менеджмента - адаптивный механизм позволит организациям высшего образования эффективно функционировать на рынке образовательных услуг и обеспечит действие механизма управления, включающего два контура: 190 Миссия Адаптивная стратегия Карта сбалансированных показателей (BSC) Действия Измерение Оценка Рисунок 4.2.1 - Процесс разработки и реализации адаптивной стратегии развития организации высшего образования - стратегического управления (определение траектории развития организации, изменение указанной траектории, ее инструментальная поддержка, исходя из миссии, а также глубоких изменений параметров внутренней и внешней среды); - оперативно-тактического управления (мониторинг рынка труда и рынка образовательных услуг, оценка сложившейся ситуации, выработка реакций динамичного приспособления к изменяющимся условиям функционирования). Для усиления адаптивных свойств в структуре организации целесообразно выделить центры прибыли, позиционированные по факультетам. Обратные сигналы от рынков труда и образовательных услуг определяют ориентацию организации высшего образования на конкретные ситуации и способствуют гибкому приспособлению к изменениям потребности кадрового обеспечения реального сектора экономики. При этом уровень неопределенности и динамизм изменений параметров внешней среды детерминируют строение конкретного механизма адаптации. Применяя ситуационный подход, правомерно сформулировать вывод о том, что метод управления адаптивной образовательной организацией обусловлен доминирующими внутренними и внешними факторами, влияющими на организацию. 191 При дальнейшем развитии механизма адаптации, с учетом неопределенности среды, востребованы когнитивный анализ и идентификация вновь возникающих факторов с выделением двух основных рынков: образовательных услуг; научных услуг. При реализации адаптивной стратегии развития организация высшего образования осуществляет селективный мониторинг агрегированных сегментов рынка, анализирует их отдельные параметры и формирует общую оценку рыночной ситуации. В дальнейшем путем анализа состояний внешней и внутренней среды данная организация выбирает адаптивные решения, реализует их и оценивает ответные реакции среды. С учетом множества таких оценок накапливается опыт адаптивного развития, на основе регулярной обратной связи возрастает эффективность принятия управленческих решений. Оценим возможности методов анализа адаптивности организации высшей школы применительно к воспроизводству интеллектуального капитала. Прежде всего, оценим возможности SWOT-анализа. Полноценный SWOT-анализ включает ряд этапов логического анализа для обоснования типа и содержания стратегии организации: 1. Определение сильных и слабых сторон организации, ее возможностей и угроз на основе СТЭП-анализа и построения профилей внешней (СТЭП) и внутренней (SNW-анализ) среды. 2. Разработка стратегических действий и заполнение ими четырех квадрантов матрицы, упорядочение их по приоритетам и определение возможной последовательности стратегических действий. 3. Количественные оценки всех стратегических действий в квадрантах матрицы, суммирование оценок в квадрантах. 4. Определение стратегического потенциала организации сопоставлением положительных оценок верхней части матрицы и отрицательных нижней части. 5. Переход к выбору типа стратегии на основе использования положительных и отрицательных оценок стратегической позиции организации. 192 6. Конкретизация стратегии организации и разработка плана реализации выбранной стратегии. С помощью десяти экспертов (преподаватели вузов, оценки согласованы на 90%) построим матрицу SWOT для анализа организации высшей школы (табл. 4.2.1). Таблица 4.2.1 – Матрица SWOT организации высшей школы Организация высшей школы Сильные стороны: 1. Квалифицированный профессорско-преподавательский состав 2. Научный потенциал, опыт НИР 3. Переподготовка кадров, возможность повышения квалификации, возможность получения двойного диплома 4. Наличие отдела трудоустройства 5. Наличие обширных общественных связей 6. Развитая материальная база вуза Слабые стороны: 1. Сложная система управления. 2. Ограниченность финансирования. Возможности: 1. Рост спроса на образовательные услуги. 2. Внедрение новых специальностей, курсов и образовательных программ, автономия. 3. Расширение партнерских границ. 4. Расширение спектра дополнительных услуг. 5. Увеличение инвестиций, ассигнований СиВ Как пользоваться возможностями? Расширение спектра дополнительных услуг. Выход на новые рынки образовательных услуг. Укрепление позиций, как на новых рынках, так и на юге России, создание бренда. Улучшение работы отдела трудоустройства, помощь выпускникам в поиске работы. Определение новых стратегических направлений. Развитие НИР СлВ Что может помешать воспользоваться возможностями? 193 Угрозы: 1. Высокий уровень конкуренции на рынке образовательных услуг. 2. Демографический спад. 3. Экономический кризис. 4. Усиление требований к качеству образования. 5. Изменение предпочтений абитуриентов СиУ За счет чего можно снизить угрозы? Разработка новых комплексных и уникальных специальностей. Усиление PR-кампании вуза. Поиск новых инвесторов. Слияние с вузамиконкурентами. Целевая подготовка специалистов для предприятий. Развитие НИР по заказам предприятий СлУ Самые большие опасности для вуза 3. Слабая организационная политика из-за разрозненности филиалов. 4. Нехватка общежитий. 5. Недостаточный практический опыт преподавателей (нельзя учить тому, чего сам не знаешь). 6. Несоответствие степеней квалификации преподавателя Создание единого координационного центра по управлению деятельностью филиалов и вуза. Активизация работы по привлечению источников финансирования. Укрепление связей вуза. Строительство новых корпусов общежитий Внедрять современный менеджмент в управление вузом. Повысить автономию факультетов и кафедр, сделать их центрами прибыли. Повысить мотивацию персонала и справедливость оплаты труда. Соединить НИР с учебным процессом, обучать на основе НИР вуза На основе построенной матрицы выполним этапы 1–6 SWOT-анализа для обоснования типа и содержания адаптации и разработки соответствующей стратегии. Управление организацией высшей школы в условиях быстро меняющейся среды усложняется, что требует применения более сложных алгоритмов приспособления к изменениям. В настоящее время разработаны оценки неопределенности среды фирмы, подходы к адаптивному управлению, разработаны алгоритмы и правила адаптации, но практическое применение адаптивных принципов пока ограничено. Очевидно, что каждая фаза развития требует своих механизмов адаптации к среде. Механизм адаптации должен учитывать величину дисбаланса с внешней средой (возмущения) с целью наиболее эффективной реорганизации бизнес-процессов по времени, стоимости и качеству. В зависимости от уровня внутреннего или внешнего возмущения задача адаптации организаций высшей школы может быть формализована следующим образом (табл. 4.2.2). Системы управления адаптивны, если они могут изменять свою структуру или функции в зависимости от изменения внешней или внутренней среды либо внешних возмущений. Под адаптацией в широком смысле слова принято понимать процесс приспособления системы к изменению некоторых внешних условий. 194 Таблица 4.2.2 – Формальная постановка задачи адаптации по механизму «тройка» (AS, ABP, AP) Фаза Уровни механизма адаптации CF1 CF2 Формальная постановка задачи адаптации Конкуренция на рынке образовательных услуг min Спрос на образовательные услуги max AS – механизм стратегической адаптации Инвестиции max. Востребованность специальностей на рынке труда max CF3 CF4 CF5 ABP – механизм адаптации бизнес-процессов AP – механизм адаптации бизнес-параметров Качество образования max Потенциал инноваций max В понятие адаптации как активного действия (функции управления) обычно вкладывают следующие смыслы: - приспособление к фиксированной среде (пассивная адаптация); поиск среды, адекватной данной системе (активная адаптация). - В процессе создания адаптивных систем возникают два вопроса: - в чем заключается цель адаптации, каковы показатели эффективности функционирования системы при использовании адаптации; - в чем состоит механизм реализации адаптивных свойств, какими способами достигается поставленная цель. В первом случае пассивно адаптирующаяся система функционирует так, чтобы выполнять свои функции в данной среде наилучшим образом, т.е. максимизирует свой критерий эффективности функционирования в данной среде. Активная адаптация, наоборот, подразумевает либо изменение среды с целью максимизации критерия эффективности, либо активный поиск такой среды, в которой достижим желаемый комфорт. Очевидно, что в действительности оба вида адаптации встречаются одновременно и взаимодействуют друг с другом. Адаптация высших учебных заведений происходит за счет материальных, финансовых и человеческих ресурсов, изменений рынка, внедрения современных 195 информационных технологий и государственного регулирования через нормативно-правовые документы. Обратим внимание на уязвимость и зависимость организаций высшей школы от окружающей среды, поскольку они являются открытыми системами и вынуждены изменять структуры и функции при существенных изменениях внешней среды (например, развивать научные исследования для обеспечения финансовой устойчивости). На рис. 4.2.2 представлена модель воздействия окружающей среды на структуру организации высшего образования. Рисунок 4.2.2 – Факторы внешней среды, влияющие на развитие организации высшего образования Глобализация экономики, информационные и коммуникационные технологии, трансформационные процессы, происходящие в обществе, смена технологических укладов, выдвинули перед университетами новые задачи: увеличение количества студентов после школьной скамьи, непрерывное обучение в течении всей жизни, соответствующее все возрастающему проценту желающих учиться различных возрастных групп населения, конкуренция с иными формами освоения знаний, адаптация к новым обучающим технологиям и т.д. Так, к примеру, в США новыми клиентами университетов становятся торговые пала- 196 ты, деловые ассоциации, различные фонды и министерства. Функционирование и развитие организаций высшего образования определяется взаимодействиями с четырьмя компонентами внешней среды (рис. 4.2.3). Рынок НИР N Органы власти u1 n U1 Организации В ВШ A U2 Рынок абитуриентов u2 a Рынок труда Рисунок 4.2.3 – Схема основных взаимодействий организаций высшего образования Организация высшего образования получает информацию о состоянии рынка НИР и заказы на проведение исследований (N), воздействуя на этот рынок контактами с фирмами (n). Взаимодействия с рынком абитуриентов (а) определяются контактами со школами, рекламой, распространением информации, реакцией на которые является поток абитуриентов (А). Взаимодействия с министерством, администрацией, муниципальными службами определяются потоками (U1 , u1), при этом организация высшего образования может участвовать в решениях региональных проблем. Рынок труда является источником информации о реальных потребностях в специалистах (u2) и выполненных заказах на подготовку выпускников. С системных позиций эти взаимодействия с внешним окружением можно описать системой уравнений: а = f1(A(t), r, ОП, i, ППС, Т); (4.2.4) n = f2(N(t), P, Nинп, Е, Y, ППС); (4.2.5) u1 = f3 (U1(t), C, L, ОП, q, QНИР, i); (4.2.6) u2 = f4(П, i, ОП, Y, E, ρ), (4.2.7) где: A(t) – переменные, описывающие рынок абитуриентов; r – вектор рекламных воздействий организации высшего образования; 197 ОП – вектор образовательных программ данной организации; i – векторная оценка имиджа организации высшего образования; ППС – вектор характеристик профессорско-преподавательского состава; Т – используемые технологии учебного процесса; N(t) – переменные, описывающие рынок научных исследований; P – потребность в НИР; Nинп – количество инновационных предприятий; Е – уровень эффективности экономики (к.п.д. использования ресурсов); Y – уровень проводимых НИР; U1(t) – вектор характеристик внешних организаций; С – стандартные требования к работе организации высшего образования (ГОС, качество подготовки); L – ограничения вуза по ресурсам и возможностям; q – требования к качеству работы организации высшего образования; QНИР – достигнутое качество НИР организации высшего образования, уровень исследований; П – вектор потребностей экономики в специалистах; ρ – вектор, отражающий структуру безработных. Каждое уравнение характеризует зависимость реакций организации высшего образования от изменения ситуации в окружении: например, при росте интереса на рынке абитуриентов к новым образовательным программам ОП организация расширяет их количество, ориентируясь на изменения спроса. Соответственно, адаптивный механизм управления эффективностью организации высшего образования как хозяйствующего субъекта (рыночный подход) состоит из двух контуров управления: - стратегического (определяет политику развития организации высшего образования, сформированную исходя из миссии и ситуации внешней для нее среды; 198 - оперативно-тактического (включающего мониторинг рынка труда, НИР и рынка образовательных услуг, оценку сложившейся ситуации и выработку реакций приспособления организации высшего образования к изменяющимся условиям функционирования (рис. 4.2.4). Для адаптивного управления востребованы прецеденты, аккумулирующие опыт принятия решений. Правомерно предложить описание прецедента и формирование базы прецедентов в рамках организации высшего образования. Адаптация вуза Стратегическая – изменение политики, целей; – новые формы обучения; – новые образовательные программы; – перспективные НИР Тактическая Оперативная – изменение технологий обучения; – расширение НИР; – изменение структуры; – изменение менталитета; – целевая подготовка – реклама вуза; – взаимодействия с предприятиями; – внедрение новых форм обучения и образовательных программ Рисунок 4.2.4 – Структура процессов адаптивного управления вузом Указанная база прецедентов развивается на основе фиксации и анализа множества принятых решений, в том числе, и решений, принятых партнерами или конкурентами, что, в частности, создает возможность формирования самообучающейся организации в рамках сектора услуг высшего образования. Для реализации адаптивного управления можно применить следующую схему получения и обработки информации и принятия адаптивных решений (рис. 4.2.5). 199 Сегменты рынков Анализ A(t), N(t), P, ППС, q, ОП, Т... Оценка ситуации Решения по адаптации: a, n, u1, u2 a n u1 Оценка реакции рынков u2 Обратная связь Рисунок 4.2.5 – Схема адаптивного управления организацией высшего образования Организация высшего образования осуществляет мониторинг сегментов рынков, анализирует их отдельные параметры и формирует оценку ситуации. На основе анализа состояний внешней и внутренней среды выбираются адаптивные решения a, n, u1, u2, которые вуз реализует и оценивает реакции среды. На основе этих оценок накапливается опыт, решения улучшаются на основе обратной связи. Получение конкурентных преимуществ требует определенных затрат, поэтому выбор оптимального показателя конкурентоспособности зависит от значений отдельных ее характеристик X1, X2, ..., Xn. То есть если имеются показатели конкурентоспособности g1, g2, …, gn с эффективностью e1, e2, ..., en, то задача оптимизации имеет вид: Ikc = (e1g1 + e2g2+ … + engn) → max (4.2.8) при ограничениях g1– ≤ g1 ≤ g1+; gn– ≤ gn ≤ gn+; Σсj× gj ≤ Cдоп.; x1…… gn ≥ 0, где Сдоп – допустимые затраты на обеспечение конкурентоспособности, опре- деляемые финансовым состоянием организации; сj – удельные затраты роста j-й характеристики конкурентоспособности. Поставленную задачу можно свести к задаче линейного программирования (рис. 4.2.6). 200 g2 g2* Пространство состояний ВУЗа Ikc g1* g1 Рисунок 4.2.6 – Пространство конкурентных состояний организации высшего образования Рассмотренный подход к решению задач управления конкурентоспособностью является новым и практически применен в разработке стратегии ПИ ЮФУ. Разработаем модель, которая бы позволила выбирать наилучшую портфельную стратегию на основе значений диагностических переменных и общих целей и стратегий фирмы. В качестве переменных выбора портфельной стратегии оставим: 1) привлекательность; 2) конкурентную позицию (табл. 4.2.3). Таблица 4.2.3 – Диагностические переменные, определяющие привлекательность организации высшего образования DV Переменная DV1 Перспективы роста DV2 Рентабельность DV3 Нестабильность DV4 Конкуренция DV5 Прочие барьеры Описание Перспективы роста спроса тем больше, чем больший спрос ожидается через определенный промежуток времени. Рост ограничивается насыщением рынка или емкостью рынка Рентабельность тем больше, чем меньше издержки по сравнению с потоком доходов от НИР и подготовки кадров Нестабильность тем больше, чем короче жизненный цикл образовательных программ Конкуренция тем больше, чем больше конкурентов и чем агрессивнее их поведение Остальные факторы и опасности, которые снижают привлекательность Количественно оценить привлекательность организации высшего образования можно с помощью линейной свертки: 201 PP = Wi . Xi , i = 1,…, NPP. (4.2.9) Веса определяющих переменных и оценки интенсивности их проявления измерены на основе экспертной процедуры. Конкурентную позицию будем оценивать по пяти определяющим переменным: конкурентоспособности организации, конкурентоспособности выпускника, конкурентоспособности материальных активов организации, конкурентоспособности менеджмента и функциональных возможностей. Кроме того, введем переменную функциональной конкурентоспособности, которая вместе с конкурентоспособностью менеджмента позволяет оценить соответствие возможностей функций управления минимально необходимому и наилучшему в данных условиях уровню (табл. 4.2.4). Количественно оценивать конкурентную позицию на выбранной СЗХ будем с помощью линейной свертки (рис. 4.2.7). На шкале (1–9) зададим словарь лингвистических термов привлекательности вуза и конкурентной позиции. Таблица 4.2.4 – Диагностические переменные, определяющие конкурентную позицию DV Переменная DV1 Конкурентоспособность организации DV2 Конкурентоспособность выпускника DV3 Конкурентоспособность материальных активов организации DV4 Конкурентоспособность менеджмента DV5 Функциональная конкурентоспособность Описание Конкурентоспособность организации тем больше, чем больше доверие потребителей Конкурентоспособность выпускника тем выше, чем лучше его характеристики по сравнению с ведущими конкурентами Конкурентоспособность материальных активов тем больше, чем ближе количественные и качественные показатели к оптимальным (лучшим) значениям Конкурентоспособность менеджмента тем выше, чем ближе качественные характеристики общего руководства к лучшей практике (поведение – отношение – знания – опыт – культура) Функциональная конкурентоспособность тем выше, чем ближе качественные характеристики функциональных процессов управления к оптимальным значениям 202 Рисунок 4.2.7 – Нечеткие лингвистические термы Для оценки привлекательности организации высшей школы получаем табл. 4.2.5, содержащую лингвистические термы привлекательности и функции принадлежности соответствующих нечетких множеств. Таблица 4.2.5 – Нечеткий лингвистический словарь привлекательности организации высшей школы T T1 T2 T3 T4 Привлекательность (PP) Низкая Средняя Высокая Очень высокая Нечеткая функция принадлежности mPP (T1) = 1.0/1 + .5/2 + .1/3 mPP (T 2) = .1/2 + .5/3 + 1.0/4 + .3/5 mPP (T 3) = .2/5 + 1.0/6 + .5/7 + .1/8 mPP (T 4) = .1/7 + .5/8 + 1.0/9 Соответствующая таблица составляется для лингвистического словаря конкурентной позиции вуза. Отметим потребность в разработке методики инновационного анализа образовательных организаций высшей школы. Современные исследовательские университеты (Гарвард, Йель, MIT и др.) представляют собой структуры, для которых характерны три основные сферы деятельности, где могут применяться инновации: 1) обучение; 2) наука; 3) прикладные работы (малые предприятия, консалтинговые фирмы, центры переподготовки). 203 В этих сферах могут реализовываться инновации, характеризующиеся определенными уровнями показателей. По аналогии со шкалой оценок Осгуда ((1) степень инновационности разработок; (2) уровень применяемых технологий; (3) степень новизны результатов) введем шкалу оценок этих сфер в виде: bj 0 отсутствие каких-либо инновационных идей 1 низкий уровень инновационности 3 существенный уровень инноваций 5 средний уровень инноваций 7 значительный уровень инноваций 9 высокий уровень инноваций Следовательно, для каждой из трех сфер, в которых могут применяться инновации, получим тройку оценок: Ik = (bk1, bk2, bk3). (4.2.10) Например, обучение имеет оценки Iобучения (3; 5; 5) – это говорит о существенном уровне инновационности разработок в обучении и средних уровнях инноваций технологии и результатов обучения. Максимальная оценка инновационности одной сферы деятельности равна Ikmax= 9 × 9 × 9 = 729 баллов, а всех сфер – 3 × 729 = 2187 баллов. Для обоснования количества интервалов классификации инновационности организации используем формулу Сарджеса: d = (xmax – xmin)/(1 + 3,32lgn), где (4.2.11) d – величина (шаг) интервала; xmax – xmin – разница значений переменной; n – размер выборки. Для нашего примера размах показателя инновационности – от 0 до 2187, поэтому количество интервалов 7 и d = 2187/7 = 310. Введя лингвистические оценки инновационности Iе = (низкая, малая, средняя, существенная, значительная, высокая, очень высокая), получим шкалу оценок на основе равномерных интервалов (рис. 4.2.8). 204 600 500 400 300 200 100 0 0 Н МС СС СуС ЗнС ВС ОВС Рисунок 4.2.8 – Интервалы классификации инновационности вузов Построенные интервалы классификации инновационности позволяют при ее диагностике принимать решения на основе простых правил вида: если (0 ≤ Не ≤ 310), то (инновационность вуза низкая) иначе если (311 ≤ Не ≤ 620), то (вуз имеет малую инновационность) иначе если (621 ≤ Не ≤ 930), то (вуз имеет среднюю инновационность) иначе если (931 ≤ Не ≤ 1240), то (вуз существенно инновационный) иначе если (1241 ≤ Не ≤ 1550), то (вуз имеет значимую инновационность) иначе если (1551 ≤ Не ≤ 1870), то (вуз имеет высокую инновационность) иначе если (1871 ≤ Не ≤ 2187), то (вуз имеет очень высокую инновационность) В практическом аспекте построено отображение показателя инновацион- Уровень инновационности ности на его лингвистическую оценку (рис. 4.2.9). ИОчВ ИВ ИЗ ИС ИСр ИМ ИН 0 310 620 930 1240 1550 1860 2187 Сумма баллов Рисунок 4.2..9 – Уровни инновационности организации ВШ При этом относительный уровень инновационности рассчитывается как отношение: 205 η = Ip / Imax= Σk Пj Ikj / Imax. (4.2.17) Например, расчет показал, что ηp= (4 × 3 × 5 + 5 × 4 × 4 + 6 × 7 × 4) / 2187 = 0,14. Это значит, что образовательному учреждению присущ низкий (60 + 80 + 168 = 308 баллов) уровень инновационности, особенно в сфере обучения, и необходимо принимать меры по улучшению в первую очередь этого показателя. Соотношение показателей инновационности 60 : 80 : 168 позволяет определить диагностический профиль инновационности, в конечном итоге, позволяющий разработать эффективную стратегию адаптивного управления в соответствии с изменением потребностей экономики знаний. Отметим, что предложенная методика позволяет построить диагностический профиль инновационности организации высшей школы и определить его «западающие» компоненты, требующие внимания и усилий. 4.3. Моделирование адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования Исходя из концепции возрастающей отдачи высшего образования, в основание искомой экономико-математической модели адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования необходимо положить следующие принципы: - экспоненциального роста информации в данном секторе; - самоорганизации процесса воспроизводства интеллектуального капитала в рамках адаптивной образовательной организации; - адаптивности реакций данного процесса на изменения глобальных факторов рыночного характера и факторов экономической политики; - непрерывности внедрения научных и организационных инноваций; - интеграции научного и образовательного процессов в адаптивной организации сектора услуг высшего образования. 206 Как было обозначено в п. 4.2. адаптивная самоорганизующаяся научнообразовательная организация (рис. 4.2.4 и 4.2.6) получает информацию о состоянии рынка научных услуг и заказы на проведение исследований, воздействуя на этот рынок при помощи контактов и контрактов с фирмами. Взаимодействия с рынком образовательных услуг определяются контактами со школами, рекламой, распространением информации, реакцией на которые является поток абитуриентов. Взаимодействия с органами управления (министерством, региональной администрацией, муниципальными органами) обусловлены информационными потоками, при этом образовательная организация может участвовать в решении региональных и местных проблем. Рынок труда служит источником информации о реальных потребностях в специалистах и оценке выполненных заказов на подготовку выпускников. При моделировании интересующего нас процесса оценим возможности нескольких получивших признание подходов. Так, Б. Сторн определяет факторы изменений структуры и функций вуза, децентрализации и гибкости управления1. В свою очередь, П. Сенге обращает внимание на наращивание технологического потенциала организации2. Наконец, М. Болдридж акцентирует внимание на изменениях организационной культуры и разнообразия элементов вуза3. Модель ситуационного управления вузом. Рыночные сигналы формируют вектор состояния внешней среды Sвн, при этом состояние внутренней среды описывается вектором s. Декартово произведение состояний внешней и внутренней среды организации высшего образования: S = Sвн . s (4.3.1) См.: Тарабаева, В.Б. Инновационное развитие вузов: проблемы управления конфликтами. Белгород: Изд-во БелГУ, 2007. 2 См.: Адаптивное управление экономическими объектами в нестабильной среде / под ред. Я.В. Гамалей. Ростов н/Д: РГЭУ, 2005. 3 См.: Долятовский, В.А. Конкурентоустойчивость и управление развитием вуза на рынке образовательных услуг. Невинномысск: НИЭУП, 2007. 1 207 формирует множество ситуаций S, которые формируют матрицу. На множестве ситуаций определяются адекватные им решения Rij в клетках матрицы, которые и формируют модель ситуационного управления вузом (табл. 4.3.1). Таблица 4.3.1 – Матрица решений ситуативной модели управления вузом Состояния S s1 s2 … sm Sвн1 Sвн2 … Sвнn R11 … … Rm1 R12 … … … … … … … R1n Rmn Например, для ситуации 1 состояния следующие: Sвнk = <существует большой спрос на направление «менеджмент»> & sl = <мало заявлений на направление «Экономика»>. Решение R11: <увеличить набор на «Менеджмент» и уменьшить набор на направление «Экономика». Для ситуации 2: Если Sвнk = <предприятия заинтересованы в консалтинге по практическому маркетингу> & sl = <вуз имеет квалифицированных специалистов с опытом консалтинга>, то решение: <организовать малое консалтинговое предприятие по проблемам маркетинга>. Таким образом, можно формализовать в виде матрицы основные решения на изученных ситуациях. Для более гибкого приспособления вуза целесообразно выделить центры прибыли (стратегические зоны хозяйствования), в качестве которых могут выступать факультеты, кафедры, которым должна быть предоставлена достаточная автономия. Тогда оперативно-тактический уровень управления можно рассматривать как уровень взаимодействующих между собой подсистем (центров прибыли), причем данные подсистемы являются самоорганизующимися. Реализация стратегии управления вузом в условиях неопределенной внешней среды должна использовать способности его структурных единиц к самоорганизации. По сути дела, центры формирования прибыли – факультеты, 208 кафедры – выпускают готовые продукты: специалистов, научные разработки, новые образовательные программы, соответствующие новым требованиям рынка, технологии и методики, издаваемые в книгах и пособиях, и реализуют их на рынках. И реакция вуза на изменения ситуаций формируется в основном на структурном уровне его подразделений, функционирующих с целью удовлетворения потребностей (конъюнктурного спроса) рынка труда и конечных потребителей. Например, университеты, входящие в первую двадцатку лидирующих вузов мира, вырабатывают адекватные среде адаптивные реакции (табл. 4.3.2). Таблица 4.3.2 – Адаптация некоторых университетов США к окружающей среде № Университет п/п 1 НьюЙоркский университет Характер деятельности Вызовы внешней сре- Адаптивные реакции вузов ды Одни из самих Сокращение государкрупных многопро- ственного финансирофильных частных вания университетов США Развитие структур бизнеса, соединение бизнеса кафедр с обучением. Сильный президент и попечительский совет (централизация власти). Сетевая структура университета. Децентрализованные факультеты и структурные подразделения и централизованное финансовое планирование 2 Мичиганский Крупный государуниверситет – ственный многоАнн Арбор профильный университет США Многонациональный Адаптация менеджмента к контингент студентов среде студентов с разными национальными культурами, культурное разнообразие жизни студентов, учет особенностей культур в процессах обучения 3 Университет Крупный государКалифорнии – ственный, многоБеркли профильный университет США Сокращение государ- Стабилизация стоимости ственного обучения через реструктуфинансирования ризацию университета и расширение объемов НИР. Интегрированное планирование. Корпоративное управление. Эффективное финансовое управление 209 Адаптивные свойства управления организаций высшего образования Ростовской области можно оценить на основе экспертных оценок проявлений адаптивных качеств в управлении ими. Введем характеристики адаптации организаций в виде списка: х1 – степень реакции на проведение реформы образования; х2 – степень автономии коммерческой деятельности; х3 – уровень внедрения изменений; х4 – уровень собственных источников финансирования; х5 – уровень качества адаптивных решений; х6 – уровень менеджмента в организации; х7 – степень ориентации на адаптивные изменения организации; х8 – степень ориентации на требования рынка труда; х9 – степень децентрализации структур и принятия решений; х10 – степень отдачи НИР; у – общая оценка адаптивных свойств управления организацией. В качестве конкретных объектов исследования выбраны десять организаций высшей школы Ростовской области, занимающих конкурентные позиции на региональном рынке образовательных услуг. Восемь экспертов, изучающих проблемы высшего образования, дали оценки введенных качеств по десятибалльной шкале (1– низкий уровень качества, 9 – высокий уровень); сначала давалась лингвистическая оценка (низкий – 1, средний – 3, существенный – 5, значительный – 7, высокий – 9), которая затем была переведена в балльную оценку. Для определения весовых коэффициентов качеств применена априорно заданная шкала соотношений показателей. Если i – ранг качества, i = 1, 2, ... 10, а w1– максимальное значение весового коэффициента, то весовые коэффициенты распределены в соответствии с уравнением: W(i) = k(i – 1) + w1. (4.3.2) Задав соотношение весов G = wn/W1 > 1, (4.3.3) получаем формулу расчета весовых коэффициентов адаптивных качеств вуза: W(i)= wi = 2/[n(G + 1)]/[G – [(i – 1)(G – 1)/(n – 1)]]. 210 (4.3.4) На основе усредненных оценок экспертов (коэффициент конкордации q = 0,74 > 0,7) построена матрица оценок показателей адаптации организаций высшей школы (табл. 4.3.3). Таблица 4.3.3 – Экспертные оценки адаптивных свойств организаций высшего образования Ростовской области Вуз 1 2 3 4 5 6 ЮФУ ЮРГТУ РГСУ РГЭУ ДГТУ СКАГС Толчок: реформа Степень автономии коммерческой деятельности Степень ведения изменений Наличие собственных источников финансирования Коллегиальные формы принятия решений Степень профессионального менеджмента Ориентация на изменения Степень ориентации на рынок труда Децентрализованная структура и принятие решений Развитие НИР Адаптационные свойства № 8 7 8 6 7 6 7 6 5 5 6 4 7 6 5 5 6 5 5 4 4 4 6 3 7 6 5 4 4 4 6 6 4 4 3 3 5 5 4 3 5 3 6 6 5 3 4 4 6 6 4 3 3 3 5 5 4 3 4 3 6 6 4 3 5 3 7 ИУБиП 5 7 4 4 3 3 3 3 3 2 3 8 РМИЭУ 6 9 ТГПИ 7 10 РГУПС 6 7 6 5 6 6 5 7 5 5 4 5 3 5 5 4 5 5 4 5 4 4 4 4 3 4 4 3 5 5 4 Wi 0,08 0,132 0,16 0,04 0,053 0,12 0,108 0,093 0,148 0,067 Расчеты взвешенных оценок адаптивности указанных организаций позволили получить следующие формализованные показатели: Е1 = 6,97 е.а., Е2 = 5,379 е.а., Е3 = 4,87 е.а., Е4 = 3,99 е.а., Е5 = 4,87 е.а., Е6 = 3,87 е.а., Е7 = 3,71 е.а., Е8 = 5,35 е.а., Е9 = 5,27 е.а., Е10 = 4.3 е.а., т.е. показатели адаптивности вузов существенно отличаются. Кластерный анализ методом Варда позволил выделить четыре образовательных кластера Ростовской области: 1. ЮФУ. 2. ЮРГТУ, РМИЭУ,ТГПИ. 3. ДГТУ, РГСУ. 4. Остальные организации, которым необходимо скорректировать свою политику и повысить адаптивные свойства. 211 существенно Оценку влияния факторов на адаптивность организации высшего образования можно получить на основе анализа совокупности факторных признаков, отражающих влияние различных аспектов внешней среды на результирующий показатель. Для построения линейного многофакторного уравнения регрессии отобраны факторы: х1, х2, х4, х5, х6, х7, х8, х10. Остальные факторы имели слабую корреляцию с результирующей оценкой у адаптивных свойств вузов. Y = – 0,188 – 0,282х1 + 0,306х2 – 0,271х4 – 0,035х5 – – 0,118х6 + 0,718х7 – 0,082х8 + 1,047х10, R2 = 0,89, F = 8,9. (4.3.5) Полученное уравнение регрессии адекватно исходным данным, и его коэффициенты статистически значимы. Разработанная методика позволяет выбрать из общего числа факторов, оказывающих влияние на адаптивные свойства вуза, существенные; определить их предельные коэффициенты влияний на адаптивность вуза и оптимизировать механизм позиционирования вуза на рынке образовательных услуг. Предложенная нами методика сравнительного анализа адаптивных свойств организаций высшего образования позволила ранжировать их по адаптивности и определить недостатки в организации менеджмента. Эти результаты применимы для улучшения управления в не полностью определенной среде. Предложенная модель позволяет формализовать основные решения. При формировании центров прибыли оперативно-тактический уровень управления правомерно рассматривать как уровень взаимодействующих между собой подсистем (центров прибыли). Оценку влияния различных факторов на адаптивность вуза дают результаты анализа совокупности факторных признаков, отражающих влияние различных аспектов внешней среды на результирующий показатель. Для построения линейного многофакторного уравнения регрессии отобраны факторы, получившие усредненные балльные оценки: х1 – глубина реакции на проведение реформы образования; х2 – уровень автономии научно-образовательной дея212 тельности; х3 – уровень внедрения изменений; х4 – доля собственных источников финансирования; х5 – уровень качества адаптивных решений; х6 – уровень менеджмента организации; х7 – степень ориентации на адаптивные изменения вуза; х8 – уровень ориентации на требования рынка труда; х9 – уровень децентрализации структур и принятия решений; х10 – уровень отдачи НИР; Y – совокупная оценка адаптивных свойств управления организацией. Полученная модель имеет следующий вид: Y = –0,188 – 0,282х1 + 0,306х2 – 0,271х4 – 0,035х5 – 0,118х6 + + 0,718х7 – 0,082х8 + 1,047х10; R2 = 0, 89, F = 8,9. (4.3.6) Указанная модель позволяет выбрать из общего числа факторов, оказывающих влияние на адаптивные свойства вуза, наиболее существенные, определить их предельные коэффициенты влияний на адаптивность вуза, а также сформировать механизм позиционирования организации на рынке образовательных услуг, исходя из потребности в интеллектуальном капитале для обеспечения преобразований и роста в реальном секторе экономики. В рамках моделирования адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования предложена методика анализа профилей работника. Руководитель может оценить работников путем сравнения идеального профиля работника (или профиля работника, которого он хотел бы видеть у себя на предприятии) и существующего профиля работника. Для того чтобы построить профиль работника, следует определить частные показатели специалиста, оценить с помощью метода экспертных оценок их принадлежность данному работнику и определить наиболее близкий класс качества. Для проведения данной процедуры разработана таблица характеристик качества работников (табл. 4.3.4). 213 Таблица 4.3.4 – Характеристики качества работников Высокий Средний Низкий Класс Интеллектуальный потенциал Понимание ситуации и выполнение уже поставленных задач Умение работать и общаться с людьми Плохо работает в команде, постоянно конфликтует Способность оценки ситуации, развитая логика Коммуникативен, но недостаточно использует свои возможности Аналитическое Высокая коммунимышление, разви- кативность, умение тая логика, умение заинтересовать себя работать в неи окружающих определенных ситуациях Способность к творческому мышлению Способность работать только с проверенной информацией под четким руководством сверху Способность генерировать идеи Высокая генерация идей, эрудиция Харизма работника Неуравновешен, слабая уверенность в себе, долгая адаптация к изменениям Эрудиция, высокая эрудиция Лидерские качества, порядочность Далее экспертам необходимо установить принадлежность выбранных качеств работнику, по которым находится средняя принадлежность М(Аi): М ( Аi ) M ( Aij /) n , (4.3.7) где М(Аij) – оценка принадлежности качества хj к классу Аi. Для того чтобы объективно оценить работника, необходимо построить его профили качества, которые помогут выявить его сильные и слабые стороны. Допустим, профиль идеального работника, построенный в соответствии с требованиями работодателя, выглядит так, как показано на рис. 4.3.1. На оси абсцисс нанесены качества работника, на оси ординат приведены их усредненные балльные оценки, данные экспертами или тестирующей компьютерной системой. Для построения профиля качеств реального работника возможно либо его тестировать на основе программы тестов качеств, либо получить экспертные оценки каждого работника. Проанализировав данный профиль, можно выявить качества, которые получили самые большие оценки. Допустим, реальный профиль работника выглядит так, как показано на рис. 4.3.2. 214 5.1 5 4.9 4.8 4.7 4.6 Идеальный профиль 4.5 4.4 4.3 4.2 4.1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Рисунок 4.3.1 – Требуемый профиль работника 4.4 4.2 4 Существующий профиль 3.8 3.6 3.4 3.2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Рисунок 4.3.2 – Существующий профиль работника Для определения согласования между реальным и идеальным профилями работника надо совместить профессио- и персоно- грамму (рис. 4.3.3). 6 5 4 Идеальный профиль 3 Существующий профиль 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Рисунок 4.3.3 – Соотношение идеального и реального профилей работника 215 Нами предложена методика прогнозирования потребности национальной экономики в человеческом капитале для обеспечения требуемых темпов экономического роста, ядро которой составляют агрегированные показатели отдачи данного капитала за длительный период. При этом исходили из того, что понятие интеллектуального капитала может быть развернуто в более широкое понятие человеческого капитала. Мировой ВВП в 2008 г. составлял 68996 млрд долл., соответственно, при населении Земли, равном 7 млрд человек, на душу населения производилось порядка 9856 долл./д.н. В 2008 г. ВВП США суммарно составлял 14,3 трлн долл., при населении около 230 млн человек. При этом человеческий капитал оценивался в пределах 106 трлн долл., что составляло порядка 1/4 мирового ЧК, который соответственно равнялся 365,4 трлн долл. В 2008 г. ВВП России составлял 2,26 трлн долл., национальное богатство оценивалось в 59,9 трлн долл. При этом, по оценкам Всемирного банка, человеческий капитал России оценивался как 50% национального богатства, т.е. примерно в 30 трлн долл. Так как в 2002 г. ВВП России составлял 0,776 трлн долл., то существует возможность построения модели роста ВВП за указанный период. Она имеет вид: ВВП = –1,67 + 0,49t. (4.3.8) При стационарной тенденции развития экономики, согласно нашим прогнозам, к 2025 г. ВВП России составит 10,58 трлн. долл., к 2050 г. – 22,83 трлн. долл. Если принять за основу аксиому о том, что человеческий капитал в 10 раз превышает ВВП (как это принято в приведенном отчете Allianz Global Wealth Report в 2010 г.), то к 2025 г. уровень человеческого капитала России достигнет уровня человеческого капитала США 2008 г., а к 2050 г. удвоится при стабильном росте экономики. Результаты расчетов приведены в табл. 4.3.5. Оценки для 2050 гг. взяты из прогноза агентства Venturatis (2011 г.), которое спрогнозировало «взрывной» рост ВВП развивающихся стран. При этом 216 оценки роста ВВП России составили 8,6 трлн. долл. (в 6,6 раза). Для США ВВП (2050), по прогнозу, составит 38,5 трлн. долл. Таблица 4.3.5 – Расчетные данные по ВВП и человеческому капиталу Год ВВП ЧК США, ВВП РФ, ЧК РФ, Население Население США, трлн. трлн. долл. трлн. США (Nжит.), России (Nжит.), трлн. долл. долл. дол. млн. чел. млн. чел. 2002 7.4 95 0,776 27 225 146 2005 9,8 100 1,23 30 228 144 2008 14,3 106 2,26 33 230 142 2025* 26* 150* 4,5* 60** 240** 135** (10,58**) 2050* 38,5* 200* 8,6* 100** 260** 130** (22,83**) Примечания: * – прогнозные значения агентства Venturatis (2011 г.); ** – показатели, рассчитанные на основе линейной модели роста ВВП. Вместе с тем прогноз изменения ВВП России, полученный в ходе наших расчетов, несколько отличается от оценок агентства Venturatis. Расхождение составляет 2–2,5 раза. На их основе спрогнозированы удельные величины выработки ВВП (на душу населения в год) и человеческого капитала на душу населения (табл. 4.3.6). Таблица 4.3.6 – Расчетные удельные показатели человеческого капитала Год Выработка ВВП на д.н. в год в США, тыс. долл. Выработка ВВП на д.н. в год в РФ, тыс. долл. Человеческий Человеческий капитал на д.н. капитал на д.н. в США, в России, тыс. дол. тыс. дол. 2002 32,8 5.34 422,2 184,9 2005 42,98 8,54 438,6 208,3 2008 62,0 15,9 460,8 232,4 2025* 108,3* 78,3** 625,1* 444,4* 2050* 148,1* 175,6** 770,0* 769,0* Примечания: * – рассчитано на основе прогнозных значений агентства Venturatis (см. табл. 52); ** – показатели, рассчитанные на основе данных, полученных в результате моделирования роста ВВП (4.3.8). Согласно приведенным данным, Россия пока отстает от США по этим показателям. Однако, в соответствии с представленными расчетными данными, к 2050 г. Россия по уровню человеческого капитала на душу населения достигнет уровня США. Данный прогноз, естественно, репрезентативен при условии ста- 217 ционарной тенденции развития. Кроме того, прогноз учитывает в основном положительные тенденции развития экономики России и не учитывает процессы торможения указанной динамики – демографические проблемы, экологические проблемы, локальные войны и конфликты, социальные волнения и др. По данным 2012 г., в США порядка 60% населения имеют высшее образование, в РФ – около 31%. В связи с этим представляется уместным предположить, что для прироста человеческого капитала необходимо вдвое увеличить число людей с качественным высшим образованием в России. Для роста ВВП необходимо увеличивать наукоемкий сектор экономики, т.е. развиваться темпами гораздо более быстрыми, чем сегодняшние темпы развития странлидеров. Так, за последние 15 лет продажи наукоемкой продукции возросли в развитых странах на 65,8%, наукоемкость высокотехнологического сектора выросла в 2,8 раза. Доля наукоемких производств в обрабатывающей промышленности выросла с 7,1 до 12%. С 2000 г. в США, Германии, Франции и Англии наукоемкий сектор давал ежегодно 15–25% прироста ВВП. В России, по проведенным расчетам, лишь 30% прироста ВВП вызвано интенсивными факторами, что объясняет низкие темпы. Годовой объем наукоемкой продукции в мире – 2,5 трлн. долл., через 15 лет составит 4 трлн. долл. Наукоемкое производство напрямую связано с ростом человеческого капитала и научных исследований. Рассчитаем критичный объем человеческого капитала для перехода к шестому технологическому укладу. Для производства 14,3 трлн. долл. ВВП США использовали 106 трлн. долл. человеческого капитала. Тогда соотношение ВВП / 1 долл. ЧК = 14,3/106 = 0,13 долл. ВВП / 1 долл. имеющегося человеческого капитала. Иными словами, на один доллар стоимости человеческого капитала США вырабатывает 0,13 долл. (13 центов) ВВП. При критическом соотношении человеческого капитала в 30 трлн. долл. Россия должна была бы вырабатывать 0,13 долл./долл. × 30 трлн. = 3,9 трлн. 218 долл., однако произвела 2,26 трлн. долл. ВВП по ППС, т.е. в 1,7 раза меньше. Выработка ВВП на один доллар стоимости человеческого капитала для России составила 2,26 : 30 = 0,075 долл. ВВП / 1 долл. имеющегося человеческого капитала. Таким образом, потребность в человеческом капитале России сейчас приблизительно 60 трлн. долл., т.е. в два раза больше, чем имеется в наличии. В связи с этим для перехода к экономике, основанной на знаниях, в рамках VI технологического уклада России необходимо удвоить объем человеческого капитала для достижения критического потенциала, необходимого для высокотехнологического экспорта, что в принципе невозможно без построения системы адаптивного управления человеческим капиталом. Для целенаправленного формирования человеческого капитала необходимо прогнозировать потребность в нем, т.е. потребность в работниках определенного уровня и специальности. Вследствие этого предложена и апробирована авторская методика определения потребности в специалистах разного профиля на основе статистической зависимости их количества от изменений объемов производства и темпов НТП, позволяющая использовать адаптивное планирование и управление подготовкой специалистов с целью преодоления дисфункционального развития региональных рынков труда и образовательных услуг. Рассмотрим методику решения этой задачи на основе модели двухэтапного прогнозирования. Применение методики рассмотрим на примере. Промышленная компания, проведя маркетинговые исследования рынка, определила, что в ближайшие четыре года ожидается повышение спроса на выпускаемую продукцию, но нынешний объем производства не соответствует полученному прогнозу спроса. Поэтому руководством предприятия был разработан проект расширения производства. Одним из пунктов данного проекта является определение потребности в новых кадрах в зависимости от объема выпускаемого на рынок продукта. Для решения поставленной задачи менеджеру предоставили статистические данные планируемого объема производства на три года и количе- 219 ство нанятых на работу сотрудников за пять лет существования предприятия (табл. 4.3.7, 4.3.8). Таблица 4.3.7 – Статистические данные планируемого объема производства на три года Год, t Объем производства, V(t), млн руб. 2011 1,2 2013 2012 1,7 2,3 Таблица 4.3.8. – Соотношение сотрудников и объема производства Год, t Объем производства, V(t), млн руб. Рабочие, N1 Экономисты, N2 Менеджеры, N3 Инженеры, N4 Технологи, N5 2007 0,2 2008 0,6 2009 0,8 2010 1,1 2011 21 1 3 2 1 27 3 4 3 2 32 4 5 4 2 35 5 6 6 5 36 5 6 5 3 1,2 Для решения задачи выдвинута гипотеза, что количество работников разных специальностей зависит от объема производства. Поэтому рассчитаны прогнозы V(2014) и V(2015), количество сотрудников Ni на 2012–2015 гг. на основе моделей взаимосвязей их количества и объемов. Найдем объемы выпуска прогнози- руемые 2015 (рис. 4.3.4) гг. Рисунок 4.3.4 – Динамика роста объемов производства 220 на 2014– График прогноза зависимости выпуска товара от времени за 2011– 2013 гг., представленный на рис. 4.3.4, характеризует линейную зависимость: V(t) = V0 + a × t.. Составим два уравнения для расчета параметров модели: (4.3.9) 1,1 = a × 2, a = 0,55. V0 = 1,2 – 0,55 × 1 = 0,65; тогда прогнозируемые величины равны: V(2014) = 0,65 + 0,55 × 4 = 2,85; V(2015) = 0,65 + 0,55 × 5=3,4. Результаты расчетов прогноза с помощью модели отражены в табл. 4.3.9. Таблица 4.3.9 – Результаты расчета прогнозируемых объемов Год, t V(t), млн руб 2011 1,2 2012 1,7 2013 2014 2015 2,3 2,85 3,4 Найдем количество сотрудников для прогнозируемых объемов производства. Потребность в рабочих характеризует график (рис. 4.3.5). Рисунок 4.3.5 – Расчетные величины для прогноза количества рабочих Модель этой зависимости имеет линейную форму: . Рассчитаем ее параметры по двум точкам: (4.3.10) Получаем: 15 = b × 1; b = 15; N10 = 21 – 15 × 0,2 = 21 – 3 = 18; модель имеет вид: N1(V) = 18 + 15 × V, следовательно исходя из прогноза выпуска получаем количество требуемых рабочих на период прогнозирования: 221 N1(1,7) = 18 + 15 × 1,7 ≈ 44 рабочих на 2012 г. N1(2,3) = 18 + 15 × 2,3 ≈ 53 рабочих на 2013 г. N1(2,85) = 18 + 15 × 2,85 ≈ 61 рабочий на 2014 г. N1(3,4) = 18 + 15 × 3,4 ≈ 69 рабочих на 2015 г. Аналогично для зависимости экономистов получаем график (рис. 4.3.6) Рисунок 4.3.6 – Зависимость потребности в экономистах от объема производства – уравнение также ищем в линейном виде: (4.3.11) Рассчитываем параметры уравнения: 4 = c × 1, c = 4; N20 = 1 – 4 × 0,2 = 0,2. Уравнение линейной модели для этих специалистов : N2(V) = 0,2 + 4 × V. С его помощью рассчитываем прогнозы потребности в экономистах: N2(2,85) = 0,2 + 4 × 2,85 ≈ 12 экономистов на 2014 г. N2(3,4) = 0,2 + 4 × 3,4 ≈ 14 экономистов на 2015 г. Аналогично для потребности в менеджерах (рис. 4.3.7). 222 Рисунок 4.3.7 – Зависимость потребности в менеджерах от объема производства Спецификация также линейная: . Из уравнений: (4.3.12) рассчитываем параметры этой модели: 3 = d × 1, d = 3; N3(V) = 2,4 + 3 × V. Прогнозные расчеты дают следующие потребности: N3(1,7) = 2,4 + 3 × 1,7 ≈ 8 менеджеров на 2012 г. N3(2,3) = 2,4 + 3 × 2,3 ≈ 9 менеджеров на 2013 г. N3(2,85) = 2,4 + 3 × 2,85 ≈ 11 менеджеров на 2014 г. N3(3,4) = 2,4 + 3 × 3,4 ≈ 13 менеджеров на 2015 г. Аналогично рассчитана потребность в инженерах (рис. 4.3.8). Рисунок 4.3.8 – Зависимость потребности в инженерах от объема производства Спецификация также линейная. N4 (V) = N40 + e × V Из уравнений: 2 = N40 + e × 0,2 5 = N40 + e × 1,2 (4.3.13) рассчитываем параметры этой модели: 3 = e × 1, e = 3, N4 = 2 – 3×0,2 = 1,4. Рассчитанное уравнение N4(V) = 1,4 + 3 × V дает следующие прогнозы: N4(1,7) = 1,4 + 3 × 1,7 ≈ 7 инженеров на 2012 г. N4(2,3) = 1,4 + 3 × 2,3 ≈ 8 инженеров на 2013 г. 223 N4(2,85) = 1,4 + 3 × 2,85 ≈ 10 инженеров на 2014 г. N4(3,4) = 1,4 + 3 × 3,4 ≈ 12 инженеров на 2015 г. Аналогично для потребности в специалистах-технологах (рис. 4.3.9) Рисунок. 4.3.9 – Зависимость потребности в специалистах-технологах от объема производства Спецификация также линейная: N5 = N50 + g × V. Из уравнений: 1 = N50 + g × 0,2 3 = N50 + g × 1,2 (4.3.14) рассчитываем параметры этой модели: 2 = g × 1, g = 2, N5 = 1 – 2 × 0,2 = 0,6. Получаем расчетное уравнение потребности: N5(V) = 0,6 + 2 × V; которое дает прогнозы: N5(1,7) = 0,6 + 2 × 1,7 ≈ 4 технологов на 2012 г. N5(2,3) = 0,6 + 2 × 2,3 ≈ 5 технологов на 2013 г. N5(2,85) = 0,6 + 2 × 2,85 ≈ 6 технологов на 2014 г. N5(3,4) = 0,6 + 2 × 3,4 ≈ 7 технологов на 2015 г. Полученные значения систематизируем в итоговой таблице (табл. 4.3.10). Таблица 4.3.10 – Расчетные значения определение потребности в новых кадрах в зависимости от объема выпускаемого продукта на рынок Год, t Объем производства, V(t), млн руб Рабочие, N1 Экономисты, N2 Менеджеры, N3 2007 2008 2009 2010 0,2 0,6 0,8 1,1 21 1 3 27 3 4 32 4 5 35 5 6 224 2011 2012 2013 2014 2015 1,2 1,7 2,3 2,85 3,4 36 5 6 44 7 8 53 9 9 61 12 11 69 14 13 Инженеры, N4 Технологи, N5 2 1 3 2 4 2 6 5 5 3 7 4 8 5 10 6 12 7 Выступая в роли менеджера, мы проанализировали полученные статистические данные, и оказалось, что в 2011 г. в связи с кризисом объем продаж снизился по сравнению с предыдущими годами примерно на 1/3, кроме того, образовались сокращения кадров среди инженеров и специалистовтехнологов, поскольку они взаимозаменяемы. Среди остального персонала сильных изменений не было обнаружено. По сути, предприятие приблизилось к стагнации. С использованием линейных методов прогнозирования и результатов маркетинговых исследований рынка сбыта было выявлено, что с 2012 по 2015 г. при сохранении ситуации на рынке и незначительных внешних влияниях реализация товара по сравнению с 2011 г. должна увеличиться на 30% в 2012 г., на 48% в 2013 г., на 57% в 2014 г. и на 64% в 2015 г. При этом число рабочих увеличится на 33 человека, экономистов – на 9, менеджеров – на 7, инженеров – на 7, специалистов-технологов – на 4. Анализ статистических данных позволяет определить влияние обучения на прирост человеческого капитала и изменение технологии работы. Адаптивный механизм воспроизводства интеллектуального капитала предполагает использование двух контуров управления ВУЗом: - стратегического (определяет политику развития, сформированную исходя из миссии и ситуации внешней для организации высшей школы среды); - оперативно-тактического (включающего мониторинг рынка труда и рынка образовательных услуг, оценку сложившейся ситуации и выработку реакций приспособления к изменяющимся условиям функционирования). Для более гибкого приспособления организации высшей школы в ней нужно выделить центры прибыли (стратегические зоны хозяйствования), в качестве которых могут выступать факультеты, кафедры. Тогда оперативнотактический уровень управления можно рассматривать как уровень взаимодействующих между собой подсистем (центров прибыли), причем данные подси225 стемы являются условно самоорганизующимися. Уточним, что под самоорганизацией здесь понимается свойство системы изменять пространственную, временную и функциональную структуру без специфического воздействия извне, навязывающего системе функционирование. Реализация стратегии управления организацией высшей школы в условиях не полностью определенной внешней среды должна использовать способности его структурных единиц к самоорганизации. По сути дела, центры прибыли – факультеты, кафедры – выпускают готовые продукты: специалистов, научные разработки, новые образовательные программы, соответствующие новым требованиям рынка, технологии и методики, издаваемые в книгах и пособиях, и реализуют их на рынках. И реакция организации высшей школы на изменения ситуаций формируется, в основном, на уровне этих центров, работающих по запросам потребителей. Сигналы рассогласования спроса и предложения на рынке образовательных услуг формируют адаптивные реакции (рис. 4.3.10). ВУЗ Исполнение Госбюджет Формирование бюджета вуза и подразделений Доход D Хоз. обеспечение Цена Госзаказ Предложение образовательных услуг S Специальность Информация Качество Тенденции Финансирование Формирование стратегии и оперативных подходов к управлению вузом Подготовка специалистов Стратегическое и оперативное управление Контроль по показателям Рисунок 4.3.10 – Система адаптивного управления организацией высшей школы 226 НИР УМР Обратные связи от рынков труда и образовательных услуг определяют адаптацию организации высшей школы в зависимости от конкретных ситуаций и позволяют реализовать гибкое приспособление к изменениям. Подведем итоги исследования в данной главе работы. В ней получены следующие основные результаты: 1. Разработана методика сравнительного анализа адаптивных свойств организаций сектора услуг высшего образования, позволяющая ранжировать их по признаку адаптивности, определять резервы и основные направления адаптации системы менеджмента к изменениям в рыночной среде и сфере государственной социально-экономической политики, ориентированная на обеспечение необходимых условий для эффективного воспроизводства интеллектуального капитала в указанном секторе. В качестве определяющего адаптивного свойства организаций сектора услуг высшего образования определена их способность приспосабливаться к росту информационных потоков, что обеспечивает адекватное информативное наполнение воспроизводства интеллектуального капитала. 2. В рамках моделирования адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования: предложена методика расчета потребности в специалистах различных профилей, в основе которой – установление зависимости количества специалистов и их структуры от объемов производства; осуществлено прогнозирование потребности в обеспечении предприятий региона в специалистах; построены когнитивные карты, с помощью которых оценены различные инновационные стратегии обучения; обоснован подход к оценке потребности в человеческом капитале страны на основе расчета вклада знаний занятых в ВВП и установления зависимости удельной выработки ВВП от уровня развития человеческого капитала. Полученное в данной главе приращение научного знания включает следующие элементы: - предложена научная идея адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, разработано 227 концептуальное представление данного механизма, раскрыто его структурное ядро – гибкая, самоорганизующаяся научно-образовательная организация; - исходя из концепции возрастающей отдачи высшего образования, построена экономико-математическая модель адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, в основание которой положены принципы: экспоненциального роста информации в данном секторе; самоорганизации процесса воспроизводства интеллектуального капитала; адаптивности реакций данного процесса на изменения глобальных факторов; непрерывности внедрения научных и организационных инноваций; интеграции научного и образовательного процессов в секторе высшего образования; - разработана методика оценки адаптационных характеристик организаций сектора услуг высшего образования: выделение параметров адаптации; расчет частных индикаторов, отражающих отдельные аспекты адаптивности организаций; сворачивание указанных индикаторов в интегральный показатель адаптивности; в дополнение к ней, предложена методика прогнозирования потребности национальной экономики в интеллектуальном капитале для обеспечения требуемых темпов экономического роста, ядро которой составляют агрегированные показатели отдачи интеллектуального капитала за длительный период (10 лет и более). 228 5. РАЗРАЬОТКА ИИСТРУМЕНТОВ ПОДДЕРЖКИ АДАПТИВНОГО МЕХАНИЗМА ВОСПРОИЗВОДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В СЕКТОРЕ УСЛУГ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В данной главе разработан комплекс инструментов поддержки предложенного в предшествующих главах работы адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала, предложен ряд методик оценки, адекватных указанному процессу. 5.1. Когнитивная поддержка адаптивного развития воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования В современном мире при росте массовости образования и ослаблении его связи с экономикой существенно проявляются фундаментальные пороки отечественной системы образования, которые проявляются следующим образом: - в противоречии между ростом конкурентных преимуществ от получения образования и снижением его качества; - в противоречии между рыночными принципами в системе образования и его социальной направленностью и значимостью. Поскольку в мире наблюдается резкий рост объемов знаний, то системы образования, реагируя на внешние вызовы по законам теории изменений, вынуждены будут адаптироваться в соответствии с изменяющимися условиями. Качество продукции называют отражением научно-технического прогресса, что относится и к продукции системы образования, то есть, к качеству подготовки специалистов. «Горячие» экономики развиваются благодаря большому вниманию к проблемам качества и повышения уровня образования. Ежегодно в США на повышение квалификации затрачивается около 25 млрд. долл. Эффективность вложений в образование выше, чем в наукоемкие отрасли производства. Поэтому в университетах Германии за 20 лет число обучающихся выросло 229 в 7 раз, в Японии к середине 1980-х гг. бюджет образования вырос в 20 раз, число выпускников вузов возросло на 21%1. Качество образования в России, как было установлено в предшествующих разделах работы, деградирует, что требует реформирования всей системы образования. В частности, правительство основной курс реформирования отечественного высшего образования видит в сокращении числа образовательных учреждений при одновременном формировании конкурентоспособных крупных университетских центров. Так, согласно недавно опубликованному Прогнозу долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 г., в результате оптимизации сети вузов сформируются следующие группы вузов: – исследовательские вузы мирового класса, обеспечивающие лидерство России в фундаментальной науке, включенные в систему коммерциализации знаний и технологий; – отраслевые лидеры, включенные в процессы технологической и кадровой модернизации различных отраслей российской экономики; – группа вузов гуманитарной и социальной направленности, включая вузы, готовящие педагогов; – университеты, ведущие массовую подготовку бакалавров (в том числе прикладных бакалавров) и специалистов для массовых сегментов региональных рынков труда; – крупные центры заочного (дистанционного) образования; – открытые университеты с высоким современным качеством программ, которые займут нишу открытого образования. Остальные образовательные учреждения будут реорганизованы, в том числе, по критерию неэффективности. Тем самым, по мнению Правительства, произойдет санация рынка образовательных услуг. Между тем стоимость обраСм.: Брукинг Э. Интеллектуальный капитал / Пер. с англ. под ред. Л.Н. Ковалик. СПб.: Питер, 2001; Васильев, Ю.С. Экономика и организация управления вузом. 3-е изд., испр. и доп. СПб.: Лань, 2004. 1 230 зовательных услуг по большей части всех специальностей за последние пять лет выросла примерно на 40–50% и практически сравнялась с некоторыми европейскими университетами (табл. 5.1.1). Однако качество образовательных услуг за указанный временной промежуток не только не возросло, но и, наоборот, наблюдается процесс его деградации. Современные социально- экономические исследования свидетельствуют, что «качество» университета на 60% зависит от качества студентов, на остальные 40% – от библиотек, зданий, преподавателей. Таблица 5.1.1 – Лучшие высшие учебные заведения в 2012/2013 гг.1 Позиция в рейтинге ВУЗ 1 Калифорнийский технологический институт Стэнфордский университет Оксфордский университет Гарвардский университет Массачусетский технологический институт Принстонский университет Кембриджский университет Имперский колледж Лондона Калифорнийский университет в Беркли Чикагский университет … Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова 2 3 4 5 6 7 8 9 10 … 214 Страна США 95,5 Примерная стоимость годичного обучения в 2011/2012 г., млн. руб. 0,64 США Великобритания США США 93,7 93,7 93,6 93,1 1,13 0,30–0,80 1,26 1,67 США Великобритания Великобритания США 92,7 92,6 90,6 90,5 1,06 0,50–1,25 1,0 1,16–1,73 США 90,4 … н/д 0,80 … 0,10–0,28 … Россия Общий балл (мах = 100) Основными инструментами повышения качества образовательного процесса в вузе являются инновационные технологии обучения (виртуальные обучающие среды, тестовые системы, творческие задания, кейсы и видеокейсы, Таблица составлена автором по данным источника: Times Higher Education [Electronic resource]. – Mode of access: http:// timeshighereducation.co.uk 1 231 разработка проектов), система менеджмента качества СМК, контроль уровня усвоения учебного материала (рис. 5.1.1). И н н о в а ц С и М и 75% К 20% Контроль 5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Рисунок 5.1.1 – Факторы повышения качества образовательного процесса Непосредственно в учебном процессе система менеджмента качества проявляется в виде следующей взаимосвязи (рис. 5.1.2). Контроль знаний и умений студентов 2 1 Управление содержанием обучения Управление учебным процессом 5 Качество бучения Управление самостоятельной работой Требования к преподавателям 3 Управление технологиями обучения 6 4 Рисунок 5.1.2 – Составляющие системы менеджмента качества обучения. Образовательная технология состоит из комплекса методов и образовательных инструментов (различные виды учебных занятий, инструменты диагностики, текущего и итогового контроля слушателя), посредством которых достигаются образовательные цели. Совокупность внешних по отношению к выделенной дисциплине факторов, включая самого модератора учебного процесса (преподавателя), формируют рабочую среду (рис. 5.1.3). В системе выделенных факторов действие каждого из них стабильно во времени, но влияние каждого фактора на выход системы – результативность и эффективность образовательной услуги – примерно 232 1/6–17%. Поэтому, оказывая целенаправленное влияние на каждый отдельно взятый фактор, мы не сможем существенно повлиять на выходные параметры системы. Чтобы добиться необходимых изменений, необходимо оказывать воздействие на всю систему. В связи с этим система менеджмента качества (СМК) образовательного учреждения (вуза) нуждается в существенном информативном подкреплении. Раскроем ряд его механизмов. Рисунок 5.1.3 – Диаграмма Исикавы влияния факторов образовательной среды и менеджмента процесса на выходные результаты1 Образовательный процесс как объект исследования можно представить в виде сложной, динамичной, плохо структурированной системы. Формализация процесса описывается моделью: СМК= F}, (5.1.1) где – набор элементов системы (образовательные учреждения, абитуриенты, специалисты, потребители, работники образовательных учреждений, содержание образования); – множество связей и отношений между ними; F – функция новой системы. См.: Солонин С.И. Менеджмент качества образовательной услуги (руководство для преподавателей вузов). Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2010. 1 233 Соответственно, задача оценки качества процесса образования сводится к анализу представленной системы (рис. 5.1.4). Внешняя среда Оценка качества Потребители Поставщики Оценка качества Процесс образовательной деятельности Входные параметры – абитуриенты, поставляемые средними учебными заведениями Выходные данные – подготовленные специалисты Рисунок 5.1.4 – Система оценки качества образовательной деятельности В роли потребителей выступают (1) государство, (2) потенциальные работодатели и (3) домашние хозяйства (студенты). Студенты – внутренние потребители образовательных услуг. Оценка качества образовательного процесса может быть осуществлена посредством оценки качества его входных и выходных величин (абитуриентов и выпускников-специалистов) (рис. 5.1.5). Государство (требования, заказ, поставка) Образовательный процесс Результат образовательного процесса Слушатели/студенты (пожелания, предоставление услуг) Предприятия (требования, заказ, поставка) Рисунок 5.1.5 – Модель оценки качества образовательного процесса 234 На рис. 5.1.5 оценка качества образовательного процесса осуществляется на основе сравнения требуемых и реальных показателей качества, а также адаптивных реакций на отклонения от требуемых величин. Однако информационные потоки становятся более объёмными, а физиологические возможности их обработки человеком ограничены порогом 10 бит/сек. В этой связи более эффективным становится управление, основанное на выделении из информации содержательной компоненты знаний. Учтем, что знаниям присущи следующие свойства: (1) продвижение в понимании проблем; (2) достоверность; (3) практическое применение; (4) наличие организационной структуры. Соответственно, использование знаний описывается четырьмя основными концепциями: 1. возникновение проблем из окружения организации. 2. организация проблем – понимание их сути и структуры. 3. сбор данных о проблеме. 4. извлечение знаний и решения на их основе (рис. 5.1.6). Менеджер (осмысление, понимание проблемы) Решение Проблемы Данные Действия Рисунок 5.1.6 – Алгоритм решения проблем менеджером Знаниям присуща определенная ценность (рис. 5.1.7), и их применение должно быть экономически оправданно. Приведем необходимые пояснения. 235 Затраты на информацию Z1 C Ценность информации Z (z – c) max C t t* Рисунок 5.1.7 – Определение максимальной эффективности информации Эффект решения проблем Е зависит от индивидуальных способностей менеджера С и имеющихся у него знаний Z: Е = f(C, Z). (5.1.2) Пусть А, В, С – три менеджера с разной квалификацией Z. Покажем, что более высокая квалификация дает больший эффект и должна более высоко оплачиваться. Затраты на А = Годовая зарплата + потери от недостаточной квалификации. С(А) = 48000 + 60000 = 108000 руб./год. С(В) = 60000 + 20000 = 80000 руб./год. С(С) = 30000 + 90000 = 120000 руб./год. Целесообразно работать с менеджером В, который за счет знаний показывает более высокое качество работы. Менеджер преобразует данные в знания, принимает на их основе решения, выражаемые набором действий. Пространство этих задач формирует поле деятельности Р. Менеджер использует набор терминов (концептов) Wij, связанных с задачами Zi и элементы знаний Э31,…, Э3k , которые объединяются в классы знаний НДk (рис. 5.1.8). 236 Модель предметной области z1 z2 z3 z4 Задачи, набор правил. термины, понятия связи z1 Wij z2 z3 z4 Смысловое поле понятий Элементы знаний Структура знаний Умения и навыки ЭЗ1 ЭЗ3 ЭЗ2 НД НД ЭЗ4 НД – научные дисциплины Рисунок 5.1.8 – Формальное представление деятельности менеджера организации высшего образования В зависимости от сложности деятельности можно выделить семь уровней системных знаний (рис. 5.1.9). Уровень «материализованных знаний» характеризует удельную вооруженность знаниями занятых в экономике. Этот показатель вычисляется на основе производственной функции страны или региона, связывающей произве- 237 денный национальный доход Y с производственными факторами А, основными фондами Ф и уровнем знаний U: Y A Ф U . (5.1.3) Если α = β = k, то U k Y A Фk (5.1.4) 3 4 5 6 Решение крупных проблем, создание новых фундаментальных знаний, формирование школы (доктор) Проведение исследований, поиск новых решений, получение новых знаний (кандидат) Синтез новых систем, разработка систем (магистр) 2 Конструирование системы из известных элементов (инженер) Эксплуатация системы (техник) 1 Анализ систем и процедур (бакалавр) Использование готовых знаний Сложность деятельности и выражается в рублях в год. 7 Рисунок 5.1.9 – Уровни знаний в системе высшего образования. Качество как ценность детерминирует стратегический менеджмент вуза. Результат учебного процесса измеряется количеством подготовленных специалистов, а качество этого труда – через расхождение показателей знаний, умений и навыков (компетенций), имеющихся у конкретного выпускника и требуемых на конкретном рабочем месте. В широком смысле качество образования – это 238 сбалансированное соответствие высшего образования (как результата, как процесса, как образовательной системы) многообразным потребностям, целям, требованиям, нормам (стандартам). Соответственно, система контроля качества подготовки специалистов включает в себя следующие структурные компоненты: 1) маркетинг образовательных потребностей личности, общества, потребностей региона в кадрах специалистов данного профиля и т.д.; 2) востребованность выпускников и оценки качества их подготовки работодателями; 3) мониторинг качества подготовки специалистов; 4) механизм формирования управленческих решений по обеспечению качества образования; 5) анализ выполнения принятых решений; 6) постановка целей и задач по улучшению качества подготовки специалистов; 7) разработка программ повышения качества подготовки специалистов в университете. Пункты 1 и 2 условно относятся к внешним компонентам системы контроля качества специалиста, а пункты 3–7 – к внутренним. Важнейшей особенностью внутривузовской системы качества подготовки специалиста является процесс перехода от внешнего контроля к внутреннему на всех уровнях: 1. От контроля преподавателя к самоконтролю студентов. 2. От внешнего контроля кафедры к самоконтролю и самооценке преподавателями процесса и результата своей деятельности; а также к контролю ректора за деятельностью педагогического коллектива факультета. Выделим интересный пример реализации приведенного информативного механизма. В РГЭУ «РИНХ» на кафедре менеджмента прошла апробацию и получила позитивные оценки следующая система непрерывного совершенствования качества подготовки специалистов (рис. 5.1.10). 239 Внутренняя диагностика Концепция обучающейся организации Анализ оценок студентов Накопление информации и фактов Анализ профиля несоответствия Экспертные оценки внешней эффективности Реализация стратегии Разработка стратегии улучшения Ограничения Оценки вторичных заказчиков Рисунок 5.1.10 – Схема системы непрерывного совершенствования подготовки специалистов кафедрой менеджмента РГЭУ «РИНХ» При этом качество образования формируется как результат взаимодействия системы управления образовательным процессом, т.е. его содержанием, качеством полученных результатов образования и образовательных технологий (рис. 5.1.11). Рисунок 5.1.11 - Процессная диаграмма качества образования 240 Разрабатывая механизмы информативной поддержки адаптивного развития организаций сектора услуг высшего образования, мы исходим из того, что главный эффект экономики знаний заключается не в выпуске высокотехнологичной продукции, а в ее использовании во всех сферах хозяйства. То же относится и к знаниям в системе образования, где главное – не столько создать новую компетенцию, сколько адресовать ее тем, кем она востребована. В практику входит формула: just in time knowledge – знания точно в срок. Без достижения необходимого уровня качества национального интеллектуального капитала, требуемого инновационной экономикой, преодолеть накопленное отставание невозможно. Изменение структуры совокупного капитала в странах Запада отражает тенденцию превалирования нематериальной сферы в ВВП над материальной сферой. Это относится и инвестициям в развитие образования. При этом интеллектуальный капитал, с учетом циклов его воспроизводства, является доминирующим фактором инициации инновационных волн развития и цикличного развития мировой экономики. Человеческим обществом постепенно накапливались знания, на базе которых развивались образование и наука; соответственно формировался слой высокопрофессиональной интеллектуальной (научнотехнической, управленческой и др.) элиты, под началом которой был совершен очередной рывок в развитии человечества. Интенсивное развитие экономики обеспечивается увеличением ее наукоемкого сектора, в данном отношении Россия должна преодолеть значительное отставание от стран-лидеров. За последние 15 лет продажи наукоемкой продукции возросли в наиболее развитых странах на 65,8%, наукоемкость высокотехнологического сектора выросла в 2,8 раза. Доля наукоемких производств в обрабатывающей промышленности выросла с 7,1 до 12%. С 2000 г. в США, Германии, Франции и Англии наукоемкий сектор давал ежегодно 15–25 % прироста ВВП, тогда как в России лишь 30% прироста ВВП обеспечено интенсивны- 241 ми факторами, что, во многом, объясняет низкие темпы экономического развития. Примечательно, что по показателю ВВП на душу населения Россия занимает место выше, чем по индексу ИЧР, – 53-е. Эта парадоксальная ситуация означает, что ВВП на душу населения растет более быстрыми темпами, нежели интегральный показатель ИЧР. По сводному индексу образования отрыв от ведущих стран не так уж критичен – 49-е место. В связи с этим негативным образом на общий индекс ИЧР влияет индекс ожидаемой продолжительности жизни – 125-е место. Кроме того, если сравнивать изменение данного индекса в динамике, скажем, с 2005 г. – 119-е место, то налицо отрицательный тренд развития: минус шесть позиций в рейтинге. В качестве информативных механизмов информативной поддержки адаптивного развития организаций сектора услуг высшего образования востребованы экономические ценозы – изменения количества и соотношений элементов с разными характеристиками с целью приближения их распределения к некоторым нормативным или «идеальным» состояниям. Примером экономического ценоза по ведущему параметру – размеру дохода – может быть распределение общего дохода по группам населения РФ. Оно отражает реальное распределение человеческого капитала по результатам работы, изменение параметров этого распределения отражает изменения ЧК. Построим зависимость N(R), выделив последовательно размер групп, имеющих данный процент доходов. Расчеты показывают g = 0,47 для 2011 г. (рис. 5.1.12). N 100 75 50 25 31 0 17 25 13 50 75 100 242 R Рисунок 5.1.12 – Распределение дохода по группам населения Применим к рис. 94 распределение Парето: N ( R) A , R (5.1.5) где А и – константы. В логарифмическом масштабе это прямая, так как ln N ( R) ln A ln R , представим исходные данные в логарифмической шкале (табл. 5.1.2). Таблица 5.1.2 – Исходные данные для расчета параметров распределения Парето N, % 22 13 30 25–33 R, % 54,5 24,5 5,4 2 ln N 3,09 2,56 3,4 3,22–3,49 ln R 3,98 3,19 1,68 0,69 Графическое отражение приведенных в табл. 5.1.2 данных показывает распределение близкое к прямой линии (рис. 5.1.13). Рисунок 5.1.13 – Распределение доходов в логарифмическом масштабе Статистика распределения доходов в РФ показывает, что коэффициент Джини уменьшается во времени, т.е. данный ценоз меняет свои характеристики, эволюционирует в направлении уменьшения неравенства в распределении доходов. Происходит процесс перераспределения доходов, роста среднего класса, который является основным в расширенном воспроизводстве (накоплении) интеллектуального капитала. 243 Расчетные параметры закона Парето для РФ в 1992 г.: А = 3,8, = 0,34, а в 2012 г.: А = 4,7, = 0,41, т.е. характер этого распределения меняется, изменяются возможности роста интеллектуального капитала. Эволюция перераспределения доходов, этого важного социального явления, может быть изучена путем определения матрицы переходов семей из одной страты (i) в другую (j). Если переходы и изменения S(y) связать с экономическими и политическими факторами, то появляется возможность понимания закономерностей эволюции доходов и изменений распределения человеческого капитала по группам населения. Задача решена следующим образом. С учетом данных о распределениях доходов населения РФ за 10 лет была выдвинута гипотеза последовательных переходов семей в различные страты, описываемых матрицей: М= p ij : N1t 1 N1t N 2t 1 N 2t N 5t 1 M. N 5t p11 p12 p 21 , M p31 p 41 p 25 p35 . p 45 p51 p55 p15 (5.1.6) Матрица М содержит закономерности эволюционного процесса переходов семей в РФ в различные группы доходов (квантили). Закономерности этого процесса можно установить, получив расчетные значения pij. На основе статистических данных за 5 лет можно составить 25 уравнений с 25 неизвестными pij вида: p11 N1t p Nt 15 1 p 21 N 2t p31 N 3t p 41 N 4t p51 N 5t N1t 1 , 5.1.7) p 25 N 2t p55 N 5t N 5t 1 . Аналогично: Nt+2 Mt = Nt+3, Nt+3 Mt = Nt+4, 244 (5.1.8) Nt+4 Mt = Nt+5. Написанная программа рассчитывает pij и дает матрицу переходов для эволюции распределения доходов в РФ. Результаты расчетов характеризуют позитивные изменения в перераспределении доходов (число переходов в более обеспеченные группы в 3,5 раза больше обратных). Параллельные расчеты коэффициента Джини показывают его уменьшение, т.е. снижение степени неравномерности распределения доходов, что способствует росту образованности населения и накоплению интеллектуального капитала. Изменения распределений ценозов по ведущим параметрам можно рассматривать как проявление структурной адаптации общества и его эволюционных изменений. Можно также определить матрицу переходов и прогнозировать структуру ценоза. Рассмотрим простой пример применения этой методики1. Пусть имеется система с двумя состояниями и известны ее переходы (N1, N2 – число элементов в 1 и 2-м состояниях): Р11 Р12 1 2 N1 Р21 N2 Р22 Найдем матрицу переходов М и рассчитаем прогноз структуры системы на три шага, если известно: t 0 N1 150 N 2 150 1 400 200 2 350 . 250 Составим уравнение результатов переходов: 450 P11 150 P21 400 P11 200 P21 P12 P22 P12 P22 400 200 350 250 См.: Долятовский, В.А. Эволюционный менеджмент и принципы самоорганизации. Ростов н/Д: ИУБиП, 2003. 1 245 Составим систему уравнений на этой основе: 450 p11 450 p12 400 p11 400 p12 150 p 21 400 (1) 150 p 22 200 ( 2) 200 p 21 350 (3) 200 p 22 250 ( 4) Решив систему методом последовательных подстановок, получим набор вероятностей: 1. (1) р11= 0,89 – 0,3р21. 2. 400 (0,89 – 0,3р22) = 200. (3) 355 – 120р21 + 200р21 = 350; 80р21 = –5; р21 = –0,06. (1) р11 = 0,89 + 0,3 0,06 = 0,908. (2) р12 = 0,44 – 0,3р22. (4) 176 – 120р22 + 200р22 = 250; 80р22 = 74; р22 = –0,925. (1) M (3) р12 = 0,44 – 0,3 0,925 = 0,1625. 0,908 0,1625 0,06 0,925 Теперь для 3-го шага имеем распределение ценоза: 333 0,908 0,1625 320 , 288 0,06 0,925 320 Обобщая результаты анализа, сформулируем вывод о том, что количество элементов в 1-м состоянии уменьшается, а во 2-м – растет. Тем самым, видны реальные закономерности изменения распределения доходов населения и, соответственно, экономических оценок интеллектуального капитала. Ценоз есть происхождение, формирование и развитие определенных качеств в процессе эволюции, однако для эволюционного развития нужна критическая масса элементов, обладающих новым качеством. 246 Процессы такого развития целесообразно рассматривать на основе диаграммы равновесия (рис. 5.1.14). В любой системе на нее действуют движущие и сдерживающие силы, их равенство определяет равновесие. Для развития системы нужно нарушение этого равновесия, т.е. развивающиеся системы неравновесные. F1 – движущие силы (увеличение спроса на рынке, внедрение новых технологий) Равновесие Развитие – нарушение равновесия F2 – сдерживающие силы (собственнические интересы, конфликты) Рисунок 5.1.14 – Диаграмма факторов развития К. Левина Поле сил: F1, F2 – дополнительные силы определяют новые качества и приводят к развитию системы. Таким образом, структура ценоза отражает адаптацию системы к изменениям: адаптация появление новых качеств (мутация) перераспределение элементов по ведущим параметрам создание новых сообществ, групп качественные изменения ценоза изменения общего эффекта функционирования. В процессе адаптации характеристики элементов ценоза изменяются, изменяются и параметры распределения элементов (рис. 5.1.15), которые отражают эффекты адаптации. Ni структура адаптации: изменение распределения элементов Ni g – ведущий параметр (характеристика) ценоза Рисунок 5.1.15 – Адаптация ценоза 247 Адаптация должна позволить найти тонкую структуру сообщества, которая обеспечивает максимум устойчивости. Можно прийти к выводу, что происходит перераспределение доходов населения в РФ в положительном направлении, растет средний класс, растет тяга к получению образования, интеллектуальный капитал. Одним из важнейших инструментов этой оценки является отношение уровня национальной заработной платы к производительности труда. Известно, что почасовая заработная плата в России незначительно уступает странам группы Восточной Европы и группы Латинской Америки. Из этого можно сделать заключение: большой разрыв значений почасовой заработной платы является, с одной стороны, одним из факторов высокого уровня социального неравенства в России и низкого уровня инвестиций в человеческий капитал, с другой стороны, согласно теории Г. Мюрдаля, он может выступать в качестве финансового стимула увеличения производительности труда. В настоящее время в экономике России наблюдается существенная дифференциация в заработной плате, как в межотраслевом и региональном аспектах, так и в зависимости от уровня образования населения. Уровень и структура оплаты труда в экономике России не соответствуют не только еще формируемому шестому технологическому укладу, но и пятому. Все это требует принятия незамедлительных мер по нивелированию негативных эффектов огромного разрыва между оплатой труда и производительностью труда. Ведь сложившаяся в настоящее время система образования не только не способствует нивелированию рисков, но и, наоборот, их, по сути, продуцирует (низкий уровень оплаты труда работников, снижение степени их квалификации, «старение» преподавательского корпуса, перевод образовательных учреждений в автономные рыночные институты и т.д.). Современное отечественное образование не становится механизмом воспроизводства интеллектуальной элиты и среднего класса, а лишь усиливает социальное неравенство ввиду перехода на рыночные принципы. А поскольку в 248 последнее время, как следует из проведенного ранее анализа, наблюдается углубление разрыва в доходах наименее и наиболее обеспеченных слоев населения, все это не может не сказаться на качестве доступных и, соответственно, потребляемых образовательных услуг. Образование не ориентировано на подготовку кадров для инновационной экономики ввиду низкой степени заинтересованности. При существующем спросе на высококомпетентные кадры хозяйствующие субъекты вынуждены переучивать выпускников после окончания вузов. На рынке образовательных услуг России сформировано два сегмента по критерию качества: «элитный» и «второсортный», или «бюджетный». Кроме того, сложившаяся ситуация дополняется неравенством возможностей при повышении квалификации. В результате указанных процессов возникают социальные корни неравенства, которые наиболее реально отражают значения децильного коэффициента и коэффициента Джини. По некоторым оценкам, одна шестая часть населения России сосредоточила в своих руках 57% всех денежных доходов и 92% доходов от собственности1. Сложившаяся сегодня в России модель социальной стратификации характеризует в высшей степени дифференцированное общество. Для оценки качества обучения востребованы когнитивные карты, обладая которыми преподаватель получает возможность адаптировать изложение материала и практические занятия к особенностям восприятия студентов. Рассмотрим когнитивную карту качества обучения в вузе, выделив основные влияющие на него факторы с помощью 14 экспертов – преподавателей ростовских вузов (коэффициент конкордации экспертов более 0,7, результатам оценок факторов можно доверять с вероятностью выше 0,9). Экспертная процедура проходила в два этапа: сначала эксперты методом последовательной экспертизы выделили влияющие на результат – качество обучения – факторы; затем влияниям факторов давались оценки силы их влияния и направленности (рис. 5.1.16). 1 См.: Бузгалин А.В., Колганов А.И. Глобальный капитал. М.: УРСС, 2004. 249 Осуществление личностно ориентированного образовательного процесса Х20 Построение индивидуальных образовательных программ и траекторий для каждого студента Х19 Личностные образовательные результаты Х8 Освоенные способы деятельности Х9 –0,4 +0,3 Квалификация преподавателей Х10 –0,6 +0,2 W =+0.5 W = +0,6 W = +0,3 +0,6 Операционные и когнитивные ресурсы личности Х2 Развитие мотивационного потенциала (ресурса) Х1 Технология, способы усвоения знаний Х3 +0,3 +0,7 W = –0,4 +0,4 –0,4 Достижение личностных результатов обучения Х7 Качественное образование R W = +0,7 +0,6 Развитие творческого потенциала на основе участия в НИР Х4 +0,5 W = +0,5 Обеспечение индивидуализации обучения Х18 Адаптация к способностям, возможностям и интересам обучаемых Х17 Ориентация на новые образовательные ресурсы Х6 +0,7 Доступ к новым источникам учебной информации Х11 W = +0,8 –0,4 +0,9 ИТК Х5 –0,8 +0,8 +0,7 Развитие самостоятельности и творчества Х16 +0,3 Стиль обучения Х15 Участие в практических работах кафедр для получения навыков Х12 –0,5 Разнообразие среды обучения Х13 +0,6 Адаптация к познавательным потребностям и интересам обучаемых Х14 Рисунок 5.1.16 – Когнитивная карта качества образования 250 Построенная когнитивная карта применяется для решения прямой задачи (оценки реакции выхода на изменения факторов) или обратной задачи (определения необходимых изменений факторов для достижения желаемого результата R). Результаты решения этих задач используются для обоснования принимаемых решений. При решении этих задач рассматриваются два вида изменений факторов: импульсное воздействие (определенное изменение одного из факторов) и расчет с помощью выведенного уравнения изменения одного или нескольких результатов R. Результаты решения этих задач используются для обоснования принимаемых решений. При решении этих задач рассматриваются два вида изменений факторов: импульсное воздействие (определенное изменение одного из факторов) и расчет с помощью выведенного уравнения изменения одного или нескольких результатов R. Если на результат R влияют несколько факторов, то его изменение рассчитывается по формуле: ∆R = w1 × I1. (5.1.9) При представленной разметке когнитивной карты и сценарии их изменений Х8 – 8%, Х9 – 10%, Х10 – 6%, Х11 – 1%, Х12 – 2%, Х13 – 7%, Х14 – 10%, Х15 – 10%, Х16 – 5%, Х17 – 8%, Х18 – 5%, Х19 – 10%, Х20 – 5% уравнения расчета результата имеют вид системы: X 1 0,4 * 8 0.6 * 10 9.2% X 2 0.2 * 6 1,2% X 5 0.9 * 1 0.8 * 2 0.5 * 7 0.6 * 10 0.3 * 10 0.7 * 5 0.8 * 8 0.4 * 5 26,9% X 7 0.6 * 10 0.3 * 5 7,5% R 0,7 * 9.3 0,3 * 1,2 0.4 0.6 0.7 * 26.9 0.5 0,4 * 7.5 26.6% На основе построенной когнитивной карты возможно динамическое моделирование реакций выходной переменной на примере воздействия факторов. Например, имеется когнитивная ката с определенными экспертами показателя251 ми силы влияний и воздействиями факторов во времени, которые представлены в табл. 5.1.3. Таблица 5.1.3 – Изменения значений факторов в разные моменты времени t X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1 10 5 10 10 4 10 20 2 10 5 5 15 10 10 10 3 20 8 10 5 5 10 5 4 22 10 10 3 10 10 10 5 25 10 5 2 1 5 2 Составим уравнения для изменений выходов: R1 0,6 *10 0,5 * 5 0,3 *10 0.7 *10 0.8 * 4 0.5 *10 0.4 * 20 18.7% R2 0,6 *10 0,5 * 5 0,3 * 5 0.7 *15 0.8 *10 0.5 *10 0.4 *10 29.5% R3 0,6 * 20 0,5 * 8 0,3 *10 0.7 * 5 0.8 * 5 0.5 *10 0.4 * 5 29.5% R4 0,6 * 22 0,5 *10 0,3 *10 0.7 * 3 0.8 *10 0.5 *10 0.4 *10 32.3% R5 0,6 * 25 0,5 *10 0,3 * 5 0.7 * 2 0.8 *1 0.5 * 5 0.4 * 2 25.4% Расчеты показывают, что при заданном сценарии изменений входов будем иметь график изменений выходов (рис. 5.1.17). Рисунок 5.1.17 – График изменения выходов 252 Развитием когнитивного моделирования является построение нестационарных карт с временно зависимыми показателями силы влияния. Будем рассматривать три сценария изменения R для тринадцати факторов Х1,..., Х13 при семи разных наборах коэффициентов силы влияния (рис. 5.1.18, табл. 5.1.4). Рисунок 5.1.18 – Когнитивная карта с переменными коэффициентами Таблица 5.1.4 – Сценарии изменений факторов для анализа результатов Сценари1 Сценарий 1 Сценарий 2 Сценарий 3 Х8 2 4 10 Х9 5 10 10 Х10 10 2 10 Х11 10 4 10 Х12 8 5 10 Х13 5 10 10 Х14 2 5 10 Х15 5 10 10 Х16 5 2 10 Х17 4 10 10 Х18 2 4 10 Х19 5 10 10 Х20 10 2 10 Результаты расчетов, проведенных по ранее изложенной методике, имеют вид: – сценарий 1: 253 X1 0.4 * 2 0.8 * 5 4.8% ; X 2 0.7 *10 7% X 5 0.8 *10 0.6 * 8 0.3 * 5 0.8 * 2 0.6 * 5 0.7 * 5 0.8 * 4 0.2 * 2 16.8% X 7 0.2 * 5 0.3 *10 4% R 0.1* 4.8 0.4 * (7) 0.5 0.4 0.9 *16.8 0.1 0.8 * 4 17% – сценарий 2: X1 0.4 * 4 0.8 *10 9.6% ; X 2 0.7 * 2 1.4% X 5 0.8 * 4 0.6 * 5 0.3 *10 0.8 * 5 0.6 *10 0.7 * 2 0.8 *10 0.2 * 4 29.4% X 7 0.2 *10 0.3 * 2 2.6% R 0.1 * 9.6 0.4 * (1.4) 0.5 0.4 0.9 * 29.4 0.1 0.8 * 2.6 29.94% – сценарий 3: X1 0.4 *10 0.8 *10 12% ; X 2 0.7 *10 7% X 5 0.8 *10 0.6 *10 0.3 *10 0.8 *10 0.6 *10 0.7 *10 0.8 *10 0.2 *10 48% X 7 0.2 *10 0.3 *10 5% R 0.1 * 12 0.4 * (7) 0.5 0.4 0.9 * 48 0.1 0.8 * 5 46.6% Если взять средние значения изменений факторов в сценариях Х1 = 5,62%, Х2 = 6%, Х3 = 10%, то для этих сценариев можно рассчитать чувствительность реакций1: R j X j (5.1.20) Для первого варианта показателей силы влияния: Булатова, Р.М. Модели адаптации выпускников вузов [Текст] / Р.М. Булатова, Ю.Р. Тугуз, Н.Н. Филин // Международный научный альманах. – Таганрог; Актюбинск: РГСУ, 2011. – Вып. 11. – С. 221– 228. 1 254 17% 3.02% 5,62% Этот показатель дает возможность оценить чувствительность результата к изменениям влияющих факторов и сформировать на этой основе рациональный сценарий. Для третьего сценария при значительном изменении факторов расчетное значение: 46.6 4.66% . 10 Полученные показатели можно использовать при формировании стратегий изменения факторов для достижения поставленной цели на входе системы. Таким образом, сложные и слабоструктурированные задачи принятия управленческих решений могут быть формализованы путем построения когнитивных карт, позволяющих на их основе моделировать изменения результатов при импульсном изменении факторов, при изменениях в динамике и при формировании сценариев. Предложенный инструментарий полезен для априорного моделирования результатов возможных управленческих решений и выбора наиболее эффективного варианта решения. 5.2. Диагностика и оценка воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования Образование формирует творческий потенциал человека так же, как тяжелая промышленность формировала его в ХХ столетии. Без приоритета образования, без образовательных учреждений, соответствующих по структуре и качеству потребностям постиндустриального общества, экономика не может быть модернизирована и переведена на более производительную «интеллектуалоемкую» технологическую базу. Авторитет и научные разработки западных ученых, а также реакция на освоение космоса Советским Союзом послужили основанием для существен- 255 ного увеличения государственных расходов на образование в США в 60–70-х гг. ХХ в. и привели к «взрывному» росту интеллектуального капитала. Именно разрыв в финансировании науки и образования в конечном итоге предопределил отставание в научно-технической и, как следствие, в экономической сфере России от развитых глобальных экономик. Динамика государственных расходов на образование в России отстает от западных стран, что как минимум не логично, поскольку новая модель экономического развития России должна быть основана на воспроизводстве интеллектуального капитала и росте выработки работников. На Западе уже давно образование, наряду с наукой, стало высокодоходным сектором экономики, сектором с так называемой «взрывной» (возрастающей) отдачей. Гонконгский университет науки и технологий, Консорциум Online Х Университетов, Европейский институт инноваций и технологий, Глобальный университетский кампус в Южной Корее – перечисленные образовательные учреждения сформированы для подготовки специалистов, призванных стать основой при формировании технологической платформы инновационной экономики. Современные американские университеты (Гарвард, Йель, MIT и др.) представляют собой структуры, эффективно воспроизводящие три основных компонента для развития национальной экономики и общества: высококвалифицированные кадры, экспертные знания, научные разработки. Именно ростом возможностей зарабатывать на указанных компонентах и объясняется рост коммерциализации американских вузов после 80-х гг. ХХ в. Множество новых возможностей получения дохода американскими университетами детерминировано появлением сложных наукоемких технологий, качественно изменивших отраслевую структура американской экономики. После окончания холодной войны американское федеральное правительство определило приоритет в научных исследованиях – обеспечение конкурентоспособности американских товаров на мировом рынке. 256 Основные доходы современного университета исследовательского типа (Гарвард, MIT) складываются из четырех источников: – студенческий спорт (рекламные контракты, доходы от прав на теле- и радиотрансляции и т.д.); – наука (патенты, лицензии, корпоративные доходы); – эндаумент-фонды (управление финансами, хедж-инвестирование); – образование (Интернет-технологии дистанционного обучения, образо- вание без отрыва от производства). Что касается ситуации с коммерциализацией образования в современной России, то она приняла крайне гипертрофированные формы. Она представляет собой угрозу традиционным академическим нормам и морали и выражается прежде всего в подавляющем превалировании экономической составляющей над культурной, нравственной и др. Налицо интеллектуальное и моральное разложение научных школ, личностей, ухудшение нравственного воспитания студентов, падение общественного доверия к университету и образованию. Функция социализации в процессе оказания образовательных услуг в последнее время все более нивелируется, что – недопустимо. Представляется, что институциональная и культурно-ценностная структуры российского общества оказались не готовы к построению образования на основе рыночных механизмов регулирования. И в связи с этим предпринимаемые правительством шаги по реформированию системы образования не соответствуют идеям построения экономики, основанной на знаниях как доминантном ресурсе. Отечественная высшая школа формирует достаточно низкий уровень образования, обусловленный отсутствием спроса на кадры с инновационным мышлением и высоким адаптогенным потенциалом, так как экономике присущ сырьевой характер развития. В современной России высшее образование стало социальной нормой, неадекватно отражающей квалификацию и уровень способностей работника. 257 Рынок труда в силу своего дисперсионного характера не взаимодействует с рынком образовательных услуг. В то время как на Западе наблюдается очень тесная корреляция между повышением уровня образования и ростом уровня оплаты труда , в РФ в 2013 г. оплата труда наемных работников составила около 50% от ВВП, рассчитанного исходя из доходов, и снижение доли произошло за счет более высокой динамики роста объемов чистых налогов (+26%) и валовой прибыли всех отраслей (+20%), в то время как оплата труда возросла на 10%. (рис. 5.2.1) 100% 90% Валов ая прибыль экономики и в алов ые смешанные доходы 80% 70% Чистые налоги на произв одств о и импорт 60% 50% Оплата труда наемных работников , в ключая скрытые оплату труда и смешанные доходы 40% 30% 20% 10% 0% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Рисунок 5.2.1 – Удельный вес оплаты труда в ВВП России по видам первичных доходов в 2008–2013 гг., % Таким образом, для повышения эффективности экономики страны необходимо в краткосрочной перспективе увеличение доли оплаты труда в ВВП до показателя 50–60% не за счет нефтегазового сектора, на долю которого приходится порядка 25–30% ВВП и около 1,5% занятых, а за счет роста производительности труда. В свою очередь, рост производительности труда обусловливает интенсивное развитие сферы образования. Оценивая воспроизводство интеллектуального капитала в высшем образовании, необходимо учитывать, что современный специалист – это человек, 258 который обладает знаниями, умениями и навыками квалифицированного решения комплекса задач определенной предметной области (рис. 5.2.2). Он должен выявлять специальные задачи, описывать их набором определенных терминов и применять элементы знаний для их решения. Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z1 Z2 Z Z Z Z Z Основные термины, понятия Z3 … Z22 Z23 Д1 Д2 Д3 …… УЗ1 УЗ2 УЗ4 УЗ 6 Д25 Д26 УЗ3 УЗ5 УЗ7 УЗ8 УЗ9 Рисунок 5.2.2 – Взаимосвязь задач специальности и уровня знаний Структура учебных материалов и формирование необходимого состава учебного модуля детерминированы востребованной структурой знаний и умений. При этом учебные материалы состоят из следующих компонентов (рис. 5.2.3). 259 Введение Справочная информация Тема 1 (модуль) Предмет и цели изучения материала темы Нормативно – справочная база Терминологический словарь Блок 1 Предмет и цели изучения материала блока Законченный фрагмент теоретического материала Дополнительный материал Необходимые пояснения и примеры применения изложенного материала Материал для углубленного изучения вопроса Ссылки на рекомендуемую дополнительную литературу Блок 2 … Блок m Вопросы для повторения Тестовые задания для самоконтроля по теме Резюме темы Тема 2 … Тема n Итоговые контрольные тесты Рисунок 5.2.3 – Модель организации структуры учебного материала В ходе мониторинга ведущих организаций высшей школы России, проведенного в 2012–2013 гг., было выявлено заметное несоответствие практики обучения практически во всех исследованных организациях России по отношению к ведущим организациям западноевропейских стран. В связи с этим был сделан вывод, что российскому высшему образованию необходима разработка и внедрение унифицированных технологий, позволяющих организациям выс260 шей школы участвовать в международном образовательном процессе. Этому будет способствовать внедрение современных технологических образовательных систем, формализация процессов взаимодействия их системных компонентов, разработка стандартов на интерфейсы, форматы, обмен информацией с целью обеспечения мобильности, интероперабельность, стабильность и др. Высшее образование, выступая в качестве первого подразделения общественного воспроизводства, формирующего человеческие качества в современной экономике знаний, должно развиваться взрывообразно, создавая качественно новый результат примерно каждые 5–7 лет и иметь адекватное эволюционное управление. Нами предложено для адаптивного управления образовательным учреждением использовать вывод по прецедентам – метод принятия решений, в котором используются знания о ранее возникавших ситуациях – прецедентах. Для успешного управления на основе прецедентов необходимо идентифицировать объект управления. Организацию высшей школы сложно идентифицировать через отношения входов и выходов. Однако можно на базе пассивного эксперимента и статистики получить знания о состояниях данной организации, управляющих воздействиях на него и результатах этих воздействий – реакциях. Все это совпадает с тремя составляющими понятия «прецедент» – (1) описанием проблемы, (2) выбранным решением и (3) его результатом. Поэтому при сложности идентификации организации высшей школы можно организовать адаптивное управление им на основе прецедентов. Вывод решения на основе прецедентов – это метод принятия решений, в котором используются знания о предыдущих ситуациях или случаях (прецедентах). При рассмотрении новой проблемы управления вузом можно найти похожий прецедент в качестве аналога и попытаться использовать его решение, адаптировав к текущей ситуации, вместо того чтобы искать решение каждый раз сначала. Если решение было эффективным, то оно вносится в базу прецедентов для его возможного последующего использования. 261 Под прецедентом нами понимается некое отображение проблемы или ситуации вкупе с указанием возможного спектра действий, предпринимаемых для решения обозначенной проблемы. Описание проблемы должно содержать информацию, необходимую для достижения цели вывода результата. Так, при возникновении проблемы снижения качества подготовки специалиста в организации высшей школы должна быть собрана информация о реальных показателях качества, влияющих факторах, отклонениях от нормы. Для формального описания прецедента можно применить фреймовую структуру (рис. 5.2.4). Фрейм факультет Фрейм причин ситуации Учебный процесс Если: ситуация 1 (описание характеристик Воспитательный процесс и связей переменных) – правило 1. Студенческая жизнь Если ситуация 2 (описание характеристик) НИР Состояние: то правило 2. Методическое обеспечение Описание данных Результаты Правило 1: если низкие оценки по предмету, то анализировать качество преподавания и уровень преподавателя, опросить студентов Правило 2:если нет цитирования работ ученых факультета, то анализировать квалификацию зав. кафедрами и качество выполняемых НИР ……………………………………………………………... Рисунок 5.2.4 – Фреймовое представление прецедента Организацию высшей школы характеризуется своими состояниями W, поведением как сменой состояний во времени: W(t1) → W(t2) → ... W(tk) (5.2.1) и программой: Р = ПW(j). 262 (5.2.2) Идентификация состоит в установлении отображений состояний W на реакции (решения) руководителей на создавшиеся ситуации, требующие решения. Такой процесс можно представить в виде таблицы (табл. 5.2.1). Для адаптивного управления возможно применение следующей структуры прецедента: 1. Описание состояния организации высшей школы до принятия решения (набор значений переменных состояния, принадлежность к определенному классу состояний в форме нечеткой функции). 2. Выбранное управляющее воздействие и его описание (возможно формализованное описание в виде выражения менеджерской грамматики1, структурирующей и классифицирующей управляющие воздействия). 3. Оценка состояния организации высшей школы после воздействия, изменения состояния, значений переменных. 4. Оценка результативности принятых решений. 5. Решение о включении прецедента в базу прецедентов для накопления опыта идентификации организации высшей школы. Таблица 5.2.1 – Накопление знаний о функционировании организации высшей школы Классы состояний Реакции вуза Переходы в состояния Wi ….. Rj ….. Wl …. Адаптивные реакции на переходы Rj1 – Rj2 – … …. Результат: новое состояние Wk … Для принятия такого решения предложено сравнить имеющиеся прецеденты с новыми данными. Если обнаруживается сходство с имеющимися, то нет смысла перегружать имеющуюся базу прецедентов. Для принятия решения можно использовать вычисление расстояния между имеющимися прецедентами и по критерию их близости принять решение. Вводится метрика (расстояние) в Боровская, М.А. Стратегия инновационного развития университетских комплексов / М.А. Боровская [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://keconomy.sfedu.ru/person/borovskaya/9.pdf. 1 263 пространстве всех признаков, в этом пространстве определяется точка, соответствующая текущему случаю, и в рамках этой метрики находится ближайшая к ней точка. Этот алгоритм прост. Реально применяются некоторые его модификации. Обычно прогноз делается на основе нескольких ближайших точек, а не одной. Такой метод более устойчив, поскольку позволяет сгладить отдельные выбросы, случайный шум, всегда присутствующий в данных. Каждому признаку назначают вес, учитывающий его относительную ценность. Полностью степень близости прецедента по всем признакам можно вычислить, используя обобщенную формулу расстояния между векторами. Наполнение базы прецедентов может происходить как до момента начала управления на основе априорной информации, с помощью реальных или смоделированных прецедентов, так и в процессе управления, после обработки итога управляющего воздействия. Классификация состояний может производиться с привлечением экспертов или путем предварительной кластеризации. В связи с этим адаптивное управление организацией высшей школы подразумевает действия, направленные на преодоление кризисной ситуации или разработку и реализацию стратегии развития. Такая модель адаптивного управления должна содержать критерий, относительно которого принимается решение, и характеристики объекта в виде совокупности управляемых переменных. В рамках разработки инструментов диагностики системы образования в целом предложена комбинация двух подходов: - измерение эффективности отдачи данной системы национальной экономике; - определение прироста заработной платы (%), приходящегося на продление обучения на один год (в развитых странах этот показатель находится, как правило, в интервале 8–10%). В СССР отдача высшего образования по второму критерию была невысокой (1–2%), по первому критерию – отдачи в ВВП – систем высшего образования была эффективна. Однако уже к 2000 г. положение кардинально измени264 лось: образование по второму критерию стало более эффективным (6–10% прироста на один дополнительный год обучения). Работник с 3–9-летним образованием получал в РФ около 6000 руб. в месяц. При полном среднем образовании (11 лет) – на 30% больше. Высшее образование давало прибавку еще 60– 70%. Эффективность обучения женщин (75%) выше, чем мужчин (64%)1. Согласно обозначившимся глобальным трендам в мире наблюдается феномен бурного роста высшего образования. В будущем около 60% работников должны будут иметь высшее образование, причем непрерывное образование становится необходимостью: в европейских странах 60–70% участвующих в непрерывном образовании, в РФ – около 22,4%. В странах ОЭСР люди с высшим образованием (мужчины и женщины) в среднем зарабатывают на 60% больше людей со средним образованием. За последнее десятилетие рост ВВП стран ОЭСР, более чем на 50%, связан с доходами людей с высшим образованием2. В рамках решения задачи диагностики системы высшего образования и оценки его эффективности в РФ нами осуществлена формализация подходов, что позволило получить следующие результаты. Экономический эффект (абсолютный показатель) функционирования любой системы может быть рассчитан как разность: Э=R–C (5.2.3) где: R – результат функционирования системы (ВВП, НД, ВРП и т.д.); С – затраты на получение результата. Расчеты автора по данным источников: Агапова А. Проектно-созидательная модель обучения // Alma mater. 1994. № 1; Россия в цифрах. 2003. М.: Госкомстат России, 2003. 2 См.: Вульфсон, Б.Л. Стратегия развития образования на Западе на пороге XXI века. М.: Изд-во УРАО, 1999; Лукашенко, М. Вуз в системе открытого образования: особенности экономики // Вопросы образования в России. 2002. № 5; Казакова Н.В. Управление инновационной деятельностью университетских комплексов Российской Федерации: дис. ... д-ра эконом. наук. Саратов, 2003; 1 265 В свою очередь, эффективность (относительная величина) может быть формализована в виде: E = R/C. (5.2.4) В случае первого подхода к оценке эффективности необходимо рассчитать результат функционирования СВО и сопоставить его с затратами на систему образования (рис. 5.2.5). Эффективность системы высшего образования Бюджетные вложения (% ВВП) Коммерческое образование Затраты на создание образовательного капитала (С) Повышение производительности и креатива Отдача работника с высшим образованием Результат от СВО в экономике (R) Рисунок 5.2.5 – Определение эффекта от развития высшего образования Уровень образования обычно измеряется количеством накопленного страной образования (в годах). Если взять статистические данные по РФ, то получим степенной график роста образовательного потенциала страны1. Построим модель роста образовательного потенциала для экспоненциальной спецификации уравнения роста. Расчеты методом наименьших квадратов дают уравнение вида: ОП(t)= 1,27 × е0,031t, R2 = 0,96. (5.2.5) См.: Гречко, М.В. Принцип возрастающей отдачи в системе образования // Экономика 21 века: модернизация в аспекте глобализации: материалы международной науч.-практ. конф. Саратов, 2012. 1 266 На этой основе рассчитаем тренды ОП(t) для 2000–2020 гг. Для дальнейших расчетов используем статистические данные о развитии экономики и образовательного потенциала РФ (табл. 5.2.2). Таблица 5.2.2 – Данные о развитии экономики и образовательного потенциала РФ Показатель Внутренний валовой продукт РФ (трлн. руб.) Численность занятых в экономике (млн. чел.) Количество занятых с высшим образованием (млн. чел.) Затраты на образование (млрд. руб.) Число чел.-лет образования (млрд. чел.-лет) 1990 г. 0,587 2000 г. 7,3 2010 г. 45,172 2020 г. 118,56 66,3 64,5 69,8 74,1 14,7 18,7 27,5 31,7 10 2,979 264 3,22 386,4 4,39 507,2 5,98 Примечание: рассчитано автором на основе данных Росстата, МВФ, МБРР. Выберем за основу 2010 г., когда в экономике РФ было занято 69,8 млн. человек и был выработан ВВП на уровне 45,172 трлн. руб. (1,51 трлн. долл.). Средняя выработка одного занятого в экономике в связи с этим равна: Мср.(t) = = 0,647 млн руб./чел. = (5.2.6) или Мср.(2010) = 21,6 тыс. долл./чел. В 2010 г. образовательный потенциал страны равен ОП = 4,39 млрд. чел.лет, т.е. средняя выработка ВВП на одного человека в год равна: = 10289 руб./чел..год (343 долл./чел..год). (5.2.7) Проведем предельный анализ для определения целесообразности вложений в образование, рассчитав: М = ∆ВВП/∆ОП. (5.2.8) Для периода 2000–2010 гг. получим: М= 37872 *109 руб. = 32370 руб./чел. за десять лет, или 3237 руб./чел..год. 1,17 *109 руб. 267 То есть в среднем увеличение времени образования на один год дает прирост ВВП 3237 руб./чел..год. Таким образом, повысив продолжительность образования занятых, число которых составляет 69,8 млн чел., за один год, страна получит прирост ВВП в будущем, равный: ∆ВВП = 3237 руб./чел..год × 69,8 × 106 чел..год = 225,9 × 109 руб. (5.2.9) Если в среднем затраты на один год образования составляют 1,8 тыс. руб./чел..год, то эффект одного человека в год равен: ∆Э = 3,237 – 1,8 = 1,4 тыс. руб./чел..год. (5.2.10) Отсюда эффективность Е = 3,237/1,8 = 1,8 руб./1 руб. вложенных средств. Если сравнить прирост ∆ВВП с годовыми затратами на образование, то получим иную оценку эффективности (отдачи) системы образования: М = ∆ВВП/∆СО. (5.2.11) Рассчитаем показатель М для 2000–2010 гг.: ∆ВВП = 45172 × 109 – 7,3 × 109 = 37872 × 109 руб. ∆СО = 386,4*109 – 264*109 = 122,4*109 руб. Отдача равна М= 37872 *10 9 руб = 3,1 руб./1 руб. затраченных бюджетных средств. 122,4 *10 9 руб. То есть система образования на макроуровне эффективна, и срок окупаемости вложений: Ток = 1/3,1 = 0,32 года. (5.2.12) По второму критерию оценки эффективности СВО получим следующие зависимости между ростом заработной платы и уровнем образования (рис. 5.2.6). Очевидно, что зависимость между ростом уровня образования и ростом заработной платы, а также трендом на увеличение шансов трудоустройства линейна. Достижение определенного заданного оптимума возможности получить высокооплачиваемую работу слабо детерминировано конкурентоспособностью соискателей и их образовательным уровнем. 268 Вместе с тем в США наблюдается экспоненциальная зависимость показателей роста дохода от уровня образования (рис. 5.2.7). Тем самым подтверждается гипотеза о сохранении в перспективе тренда удвоения функциональной сложности всей цивилизации. Нелинейный характер зависимости показывает, как с ростом уровня образования растет годовой доход домохозяйств в экономике США. На выходе разрыв получается достаточно значительным. Коэффициент роста з/п в РФ 1,9÷2,0 1,6÷1,7 2 1,3 1,0 1 0,5÷0,6 4 9 11 15 17 t, лет учебы Рисунок 5.2.6 – Зависимость уровня оплаты труда от уровня образования в РФ 2,5 Коэффициент роста з/п в США 1,5 2 2 1,2 7 1 Начальный уровень Полное среднее образование Высшее образование Магистратура Уровень образования Рисунок 5.2.7 – Зависимость роста дохода от уровня образования в США 269 Так, американцы, не окончившие 9 классов общеобразовательной школы, получают приблизительно в 6 раз меньше, чем получившие ученую степень. Однако особенно интересны промежуточные градации. Их интервал равен 100%, т.е. значение предыдущей категории от последующей меньше в 2 раза. Анализ данных по ОЭСР также показывает устойчивую положительную связь между ростом уровня образования и доходов населения. Так в среднем жители стран ОЭСР с высшим образованием получают на 55% больше, чем жители стран ОЭСР со средним или средним профессиональным образованием. Кроме того, уровень зарплат людей с высшим образованием возрастает с возрастом. Молодые люди в возрасте 25–34 лет с высшим образованием зарабатывают на 37% больше людей того же возраста со средним образованием, в то же время люди в возрасте 55–64 года с высшим образованием зарабатывают на 69% больше, чем люди того же возраста со средним образованием. Тем самым подтверждается наблюдение о том, что наиболее эффективная отдача от интеллектуального капитала наступает после сорокапятилетнего рубежа1. Данное обстоятельство должно учитываться при разработке образовательного компонента социально-экономической политики. 5.3. Прогнозирование и эконометрическое моделирование качества воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования «Продукт» системы образования качественно трансформирует производство и технологии, которые в свою очередь видоизменяют функциональноструктурные контуры и результаты экономики. Данное обстоятельство превращает образовательные услуги в фактор производства, если рассматривать ис- См.: Взгляд на образование: индикаторы ОЭСР 2012 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.hse.ru/org/hse/iori/oecdedu2012 1 270 следуемый процесс с позиций снижения длительности периода удвоения знаний (рис. 5.3.1). Периоды удвоения знаний 11 7 5 3 1986 1996 2003 2008 Год, t 2011 Рисунок 5.3.1 – Уменьшение периода удвоения знаний Обозначенный процесс приводит к структурным рассогласованиям в экономической системе и выражается в отрыве когнитивного наполнения образования от реальной практики (рис. 5.3.2). Объемы знаний Рост уровня знаний Vm Разрыв в объемах знаний Темпы обновления учебного материала Vp Годы, t Рисунок 5.3.2 – Рост разрыва объемов знаний (годы). 271 Для ликвидации этого разрыва необходимо: – обеспечить наличие высококвалифицированных, связанных с реальной практикой преподавателей-профессионалов; – увеличить количества преподавателей (в РФ в разы меньше студентов, но в 5 раз меньше преподавателей, чем в США); – сжимать научную информацию; – фильтровать знания и регулировать их потоки; – прививать навыки самостоятельного извлечения знаний; – формировать семантические модели предметных областей, онтологическое проектирование, развивать творческие навыки. В данном контексте оценим эффективность работы регионального ВУЗа. Логику метода раскрывает рис. 5.3.3. Расчеты R и С приведены в табл. 5.3.1. Эффективность вуза Экономические результаты НИР и работы выпускников (R) Затраты на функционирование и развитие вуза (C) 1. Количество выпускников. 2. Средняя выработка. 3. Результаты внедрения НИР. 4. Патенты, лицензии. 5. Дополнительное обучение. 6. Консалтинг 1. Заработная плата ППС. 2. Заработная плата вспомогательного персонала. 3. Коммунальные платежи. 4. Амортизация оборудования. 5. Текущий ремонт. 6. Расширение материальной базы вуза. 7. Расходы на НИР Рисунок 5.3.3 – Логика расчетов эффективности организации 272 Таблица 5.3.1 – Данные для анализа эффективности Число студентов Объем НИР Выпуск Затраты на ППС, С1 Затраты на вспомогательный персонал, С2 Амортизация оборудования, Сам Содержание здания, С3 Коммунальные платежи, С4 Стипендии студентов, С5 Текущий ремонт, С6 Суммарные затраты вуза, Свуз 5000 чел. 5 млн руб./год 1000 чел./год 400 чел. × 12 месяцев × 20 тыс. руб./мес. = 96 млн руб./год 200 чел. × 12 мес. × 10000 руб./мес. = 24 млн руб./год 2 млн руб./год 5 млн руб. 32 млн руб./год 10 млн руб./год 26 млн руб./год 195 млн руб./год Отдача организации будет складываться из суммарной выработки выпускников. Если средняя выработка занятого в РФ в 2012 г. была равна 647 тыс. руб. чел./год, то суммарная выработка выпускников составит: Rгв = 647 × 103 руб./чел..год × 1000 чел..год = 647 млн. руб. При таких показателях организация оказывается эффективной: Егод = 647 – 195 = 452 млн. руб./год. Другими словами, отдача Ер = 647/195 = 3,32 руб./1 руб. затраченных средств, без учета эффектов от НИР и дополнительного обучения. Полученное значение подтверждается проведенными ранее расчетами на макроуровне, где М = 3,1 руб./1 руб. затраченных средств. С учетом развития НИР и привлечения студентов к их выполнению в процессе обучения российский ВУЗ может иметь отдачу 6–8 руб./1 руб. затраченных средств. Если бюджетные затраты уменьшатся до 50% от общих затрат, то государство будет иметь высокий эффект от развития высшего образования. В этом случае средняя выработка преподавателя составит: Мпреп = = 1,62 млн руб./чел. 273 При средней заработной плате 20000 руб./мес..чел. и 13студентов на одного преподавателя работа преподавателей только в учебном процессе при 900 часах годовой учебной нагрузки оказывается эффективной: Спреп = = 3,4 руб./1 руб. затраченных средств. На основе проведенных ориентировочных расчетов на макро- и микроуровнях доказано, что система образования РФ, даже по состоянию на текущий момент, является весьма эффективной. Вместе с тем можно предположить, что при условии повышения качества подготавливаемых специалистов и развития НИР эффективность системы образования будет выше; указанное обстоятельство актуализирует потребность в разработке инструментов прогнозирования исследуемого процесса. Переходя к задаче эконометрического моделирования качества исследуемого процесса, отметим, что показатели качества образования могут быть формализованы с помощью диаграмм. Один из таких примеров представлен на рис. 5.3.4. 80.0 12 60.0 11 40.0 20.0 10 0.0 1 2 3 4 9 пороговые значения реальные значения 5 8 6 7 Рисунок 5.3.4 – Лепестковая диаграмма показателей функционирования кафедры менеджмента 274 На рисунке 5.3.4 реальные значения показателей функционирования кафедры менеджмента РГЭУ «РИНХ» сопоставляются с минимально допустимыми пороговыми значениями функционирования вуза в целом. Соотношение реальных и пороговых значений дает представление о качестве функционирования анализируемой кафедры. Как видно из рисунка 5.3.4, реальные значения выше пороговых, и это при том, что идет сравнение кафедры с показателями функционирования всего вуза, т.е. можно сделать вывод о том, что работа кафедры осуществляется на высшем уровне. Разобьем качества на группы и найдем средние показатели, применяя формулу (прил. 9): Q где qiк к n n гр , (5.3.1) i – число качеств в группе; k – число респондентов; n’ – всего качеств; nгр – число групп. Первая группа качеств Q1 (профессионализм) характеризуется набором: q1 + q2 + q6 + q9 + q12 + q13 + q15 + q16 + q18 + q20 + q22 + q23 + q24 + q28 + q30. Q2 (личностные качества): q10 + q17 + q19 + q21 + q25 + q26 + q27. Q3 (знания): q5 + q14 + q29 + q31 + q34. Q4 (навыки): q3 + q4 + q7 + q8 + q11 + q32 + q33 + q35. Итого выделены четыре группы качеств, распределенных экспертами по группам: 15 качеств, 7 качеств, 5 качеств, 8 качеств в каждой соответственно. Их средние значения равны: ((7 7 6 6 7 6 6 7 6 9 9 6 9 8 7) (8 7 5 7 6 8 5 8 3 6 8 7 6 8 7) (6 5 4 6 7 5 6 5 7 4 7 4 6 4 7) ...(9 7 7 8 8 9 6 7 9 8 7 8 9 8 7)) Q1 4,88 . 35 15 ((6 7 9 9 6 6 6) (8 5 8 7 6 5 5) (7 6 5 6 7 7 6) ... (7 5 9 6 9 9 8)) 5,110 35 7 (( 6 6 8 7 6) (5 4 6 6 5) ...(8 4 9 8 4)) Q3 4,526 35 5 Q2 275 Q4 (( 7 7 7 6 6 7 6 6) (7 8 6 6 7 7 7 5) ...(8 7 9 8 6 6 5 7)) 4,818 35 8 Для сведения частных характеристик в интегральный показатель нужно учесть их неравнозначность в общей оценке, т.е. ввести в рассмотрение весовые коэффициенты. Рассмотрим простую процедуру расчета коэффициентов важности показателей, основанную на априорной информации или гипотезах о распределении значений весовых коэффициентов. Введем некоторую монотонно убывающую функцию целочисленного аргумента 1 j n , областью задания которой является числовая последовательность рангов n критериев. Пусть имеется ранжированная система n частных показателей качеств. Необходимо найти численные значения коэффициентов w1,…, wn, т.е. аналитическое выражение некоторой функции f(j), где j = 1,…, n. В системе координат (j, wj) эта функция f(j) должна проходить через точку (1, w1), характеризующую показатель с наибольшим весовым коэффициентом. Если f(j) является линейной функцией, имеем: f(j) = k(j – 1) + w1. (5.3.2) Поскольку должно выполнятся условие нормирования: w j f ( j) 1 , то k 2 (1 n w1 ) n (n 1) и f(j) будет иметь вид: f ( j ) w1 2 ( j 1) (1 nw1 ) . n (n 1) Для весового коэффициента последнего показателя с индексом n будем иметь: f (n ) wn w1 276 2 (1 n w1 ) . n (5.3.3) Если ввести заданное отношение коэффициентов, определяющее угол наклона прямо: d = w1/wn 1, то βn = β1/d и 1 2d , и f(j) будет преобраn(d 1) зована в функцию соотношения граничных значений весовых коэффициентов: f ( j) w j 2 ( j 1)( d 1) d . n (d 1) n 1) (5.3.4) Задавая условия взвешивания коэффициентов через соотношение d, рассчитаем w1,…, wn для нашего примера (табл.5.3.2), пользуясь изложенной выше методикой. Пусть между w1 и wn существует соотношение: d = w1/wn = 9, получим следующий набор wj: Таблица 5.3.2 – Расчетные значения весовых коэффициентов качеств wj j wj 1 0,051 2 0,050 3 0,048 4 5 0,047 0,046 6 0,045 7 0,043 8 0,042 9 0,041 10 0,039 11 0,038 12 13 0,037 0,035 14 0,034 15 0,033 16 17 0,031 0,030 18 0,029 19 0,027 20 0,026 21 0,025 22 0,023 23 0,022 24 25 0,021 0,019 26 0,18 27 0,017 28 29 0,015 0,014 30 0,012 31 0,011 32 0,009 33 0,008 34 0,007 35 0,006 При определении качества обучения используются разные показатели. Предлагается рассматривать качество как интегральный показатель Q, получаемый аддитивной сверткой частных показателей qi, имеющих весовые коэффициенты wj: Q wj q j . (5.3.5) Используя полученные веса: w1гр = 0,4689; w2гр = 0,1745; w3гр = 0,1119; w4гр = 0,2434 и Q, рассчитанное выше для каждой подгруппы, рассчитаем интегральную оценку: Q1гр = 0,4689 × 4,88 = 2,288 е.к. – уровень профессиональной подготовки. Q2гр = 0,1745 × 5,110 = 0,891 е.к. – уровень личностных качеств. Q3гр = 0,1119 × 4,526 = 0,506 е.к. – уровень теоретической подготовки (знания). 277 Q4гр = 0,2434 × 4,818 = 1,173 е.к. – уровень владения навыками работы. Общая оценка Qоб = 4,86 е.к., т.е. выпускник по специальности 080002 РГЭУ «РИНХ» на 48,6% удовлетворяет максимально возможным требованиям к подготовке. Структуру показателей качества дает рис. 5.3.5. личностные качества 18% навыки 24% знания профессионализм 10% 48% Рисунок 5.3.5 – Структура показателей качества по группам выпускника РГЭУ Самый низкий уровень имеет теоретическая подготовка (знания) – всего 5% (10% от общей оценки). Современный быстро меняющийся мир требует более эффективного использования знаний. В то же время знания делятся на два типа: декларативные (как устроен мир) и процедурные (как преобразовать мир). Существующая школа дает на 70–80% декларативные знания (знать, чтобы знать) и лишь на 20–30% – процедурные. Для повышения качества подготовки специалистов должна быть изменена парадигма образования. В этой парадигма должна быть повышена доля процедурных знаний до 52%1. Самый весомый уровень имеет профессиональная компетентность – 22,8%; в комплексе с умениями (навыками) профессиональной работы блок двух групп составляет около 72% от общей оценки. Построим статистическую модель специалиста. Для этого необходимо знать средний балл (В) учебы студента (m) в вузе, а также среднюю оценку каждого студента по каждой группе качеств ( b ). На основе собранных данных получена следующая таблица статистических данных (табл. 5.3.3). Долятовский, В.А. Эконометрия [Текст]: курс лекций / В.А. Долятовский. – Ростов н/Д: РГЭА, 2003. – 255 с. 1 278 На основе матрицы корреляции для многофакторной эконометрической модели связи среднего балла с оценками качеств (В) подобраны следующие факторы ( b ), которые оказывают наиболее существенное влияние на показатель успеваемости: Таблица 5.3.3 – Исходные данные для построения модели Номер студента (m) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 B 4 4,97 3,34 5,00 4,30 3,63 4,03 4,41 5,00 4,97 3,22 4,75 4,91 3,97 3,19 3,98 4,44 4,09 4,97 3,75 3,30 3,16 3,31 3,75 4,97 b b 1 гр 7,00 4,33 5,33 7,27 8,00 6,87 5,20 6,73 6,87 6,33 8,87 7,27 7,67 6,33 7,60 7,40 7,33 6,00 4,27 8,00 7,40 4,93 6,80 6,60 7,80 2 гр 7,00 3,43 5,43 7,29 8,86 7,00 5,57 7,43 7,71 6,71 9,00 7,43 8,00 7,29 7,86 7,71 8,71 7,29 6,14 8,29 8,00 4,71 6,00 6,86 8,29 b 3 гр b 6,6 4,8 4,4 8,2 8,8 6,4 4,4 6,2 5,8 6,2 7,2 8,2 8,2 6,0 7,6 6,8 6,6 4,6 3,8 6,6 6,4 5,6 5,0 6,2 6,6 4 гр 6,50 6,13 5,50 8,00 8,38 7,13 5,13 7,13 5,38 6,38 8,63 8,00 8,13 5,75 7,50 7,25 7,88 5,13 4,25 7,50 6,88 6,13 6,13 6,38 7,00 b 1гр – средняя оценка по первой группе качеств m-го студента; b 2гр – средняя оценка по второй группе качеств m-го студента; b 3гр – средняя оценка по третьей группе качеств m-го студента; b 4гр – средняя оценка по четвертой группе качеств m-го студента. С помощью инструмента «Анализ данных» MS Excel рассчитана корреляция между четырьмя группами признаков (качеств) и средним баллом (табл. 5.3.4). Из этой таблицы видно, что все факторы оказывают ощутимое влияние 279 на успеваемость, но самую незначительную связь она имеет с личностными качествами. Результаты регрессионного анализа представлены в табл. 5.3.5. Таблица 5.3.4 – Корреляционная зависимость между группами признаков В b b b 1гр b 4гр 2гр 3гр В 1 0,6849576 0,4823164 0,6797315 0,6940989 b 1 гр b b 2 гр 1 0,70763 1 0,7670642 0,644095 0,7425438 0,442212 b 3 гр 1 0,816549 4 гр 1 Таблица 5.3.5 – Характеристики качества рассчитанной эконометрической модели Регрессионная статистика Множественный R R-квадрат Нормированный R-квадрат Стандартная ошибка Наблюдения 0,998955 0,9979108 0,9975 0,03938 25 Стандартная ошибка довольно мала, что говорит о достоверности модели. Рассчитанная эконометрическая модель имеет следующие характеристики (табл. 5.3.6). Таблица 5.3.6 – Рассчитанные характеристики эконометрической модели Коэффициент В-пересечение b b b b 1 гр 2 гр 3 гр 4 гр 0,3671219 0,4121987 0,15444425 0,178413 0,204092 Стандартная ошибка 0,112846 0,017537 0,019161 0,013067 0,01843 t-статистика P-значение 3,25330 23,204 8,060 13,6542 11,0736 0,00398 4,853Е-16 1,038Е-07 1,344Е-11 5,546Е-10 Получено следующее уравнение линейной регрессии для данной задачи: Y = 0,3671 + 0,4122Х1 + 0,1544Х2 + 0,1784Х3 + 0,2041Х4 (5.3.6 ) с высоким значением коэффициента детерминации. Коэффициенты при факторах определяют знак и чувствительность результата к единичному изменению фактора. 280 Все группы качеств положительно влияют на успеваемость студентов, особенно факторы профессиональной подготовки. С помощью этой модели можно формировать стратегию вуза для повышения внутреннего качества обучения. Подведем итоги исследования в данной главе работы. В ней получены следующие основные результаты: Предложены механизмы информативной поддержки адаптивного развития организаций сектора услуг высшего образования: процессное моделирование управления данными организациями; систематический мониторинг внешней среды организаций; анализ сценариев развития на основе составления когнитивных карт; приспособление функций и структуры процесса обучения к индивидуальным характеристикам студентов. Полученное в данной главе приращение научного знания включает следующие элементы: - исходя из принципов построения системы сбалансированных показателей и теории когнитивных карт, предложен комплекс инструментов поддержки воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, включающий: методику диагностики внешней среды образовательной организации с целью выявления новых тенденций и подготовки адаптивных реакций на них; инструмент оценки эффективности высшего образования на макро- и микро- уровне; инструмент эконометрического моделирования качества учебного процесса, в основу которого положена лепестковая диаграмма значимых индикаторов качества. 281 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Категория интеллектуального капитала относится к разряду синтетических категорий, что предполагает комбинирование и переплетение познавательных возможностей ряда трактовок (выделим в данном отношении трактовки с позиций теорий воспроизводства, экономики знаний, образования). Своеобразным «центром притяжения» частных определений интеллектуального капитала выступает созидательный (креативный) компонент человеческого фактора общественно-хозяйственного процесса, востребованный условиями ускорения постиндустриальных преобразований; данное обстоятельство высвечивает смысловое содержание интеллектуального капитала. Формирование и закрепление в структуре личностного потенциала подсистемы исключительных компетенций обеспечивает субъекту возможность стать обладателем интеллектуального капитала, чтобы вступить в партнерские отношения с другими участниками процесса создания эффективных капитальных комбинаций, что подтверждается опытом распределения долей капитала ряда компаний-лидеров постиндустриальных преобразований. Расширенное воспроизводство интеллектуального капитала может быть определено в качестве приоритетного элемента системных преобразований, ориентированных на экономику знаний. Принимая во внимание концентрацию воспроизводства интеллектуального капитала в сфере образовательных услуг, правомерно квалифицировать данную сферу, и, прежде всего, сектор услуг высшего образования, как локомотив экономики знаний. Исследуемое воспроизводство относится к синтетическим, системно организованным процессам, которые переплетают в себе ресурсы множества сфер и направлений общественно-хозяйственной деятельности. Поэтому при формировании методологического подхода к исследованию воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования необходимо руководствоваться синергетической парадигмой современной науки, подкрепляя 282 познавательный потенциал базового для заявленной проблемы системного подхода соответствующими ресурсами ряда направлений экономических исследований, направленных на изучение феноменов: человеческого капитала; образовательных услуг; инновационного воспроизводства. Познавательные возможности модульной редакции данного подхода, что позволяет установить субъектный, объектный, процессный и средовой компоненты исследуемого процесса. Правомерно следующим образом определить научные ресурсы, познавательные возможности которых востребованы в целях подкрепления потенциала системного подхода к исследованию процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования: - институциональная экономическая теория, ресурсы которой позволяют исследовать специфические нормы, контракты, статусы и формы поведения участников воспроизводства интеллектуального капитала; - теория воспроизводства, ресурсы которой дают возможность раскрыть различные способы репродукции интеллектуального капитала; - теория интеллектуального капитала, позволяющая конкретизировать собственное содержание процесса воспроизводства данного капитала; - теория экономики знаний, ресурсы которой позволяют исследовать функциональные взаимодействия между элементами нового знания, формирующимися новыми компетенциями, приращением стоимости интеллектуального капитала; - теория персонификации экономических отношений, ресурсы которой раскрывают способы субъектного воплощения отношений, складывающихся в процессе воспроизводства интеллектуального капитала. Разграничение суженного, простого и расширенного типов воспроизводства было введено К. Марксом с целью анализа количественных изменений данного процесса в рамках утвердившейся капиталистической общественнохозяйственной формации. Ускорение постиндустриальных преобразований, 283 означающее переход к новой формации, фокусирует внимание исследователя на качественных изменениях в характере воспроизводства. В данном отношении существенными познавательными возможностями обладает предположение о существовании качественно неизменного, деградирующего и качественно обогащающего способов воспроизводства интеллектуального капитала. Переход от качественно неизменного способа к иным способам воспроизводства интеллектуального капитала связан с переходом некоторых порогов меры, за которыми накопление количественных изменений в воспроизводстве приводят к соответствующим качественным преобразованиям. В итоге, интеллектуальный капитал становится иным по своим функциям и структуре, элементному составу и формам организации, институциональному упорядочиванию и др. Каждый новый цикл воспроизводства данного капитала вносит свои изменения; исследуемый феномен видоизменяется, трансформируется. Следует отметить, что процесс качественных преобразований не безграничен, поскольку каждый феномен обладает собственным пределом (мерой бытия), за которым он перестает функционировать. Обобщение приведенных выше положений позволяет раскрыть содержание востребованного в данном исследовании понятия качественно обогащающего способа воспроизводства интеллектуального капитала. Таким содержанием является интенсивное развитие взаимосвязанной совокупности исключительных компетенций, персонифицированных в личности собственника данного капитала. Такой способ воспроизводства интеллектуального капитала стратегически ориентирован на развертывание качественно новых творческих возможностей, направлен на углубление отношений интеллектуального капитала, возвышение его общественной оценки. Воспроизводству интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования российской экономики присущи следующие специфические характеристики: 284 - дефицит специальной инфраструктуры данного процесса, сопряженный с высоким уровнем износа действующих элементов основного капитала; - размывание ресурсов воспроизводства интеллектуального капитала в процессе финансирования высшего образования, отсутствие четко выраженных зон фокусирования данного процесса; - неадекватность портфеля образовательных технологий потребностям воспроизводства интеллектуального капитала, о чем свидетельствуют крайне слабая представительность инновационных организаций высшего образования и низкая доля нематериальных активов в структуре активов; - дезинтеграция образовательной и научной ветвей деятельности организаций указанного сектора, которая ведет к формализации образования, снижению его роли в воспроизводстве интеллектуального капитала; - непривлекательность воспроизводства интеллектуального капитала в указанном секторе для частных инвесторов, во многом, обусловленная бюрократизацией связей и отсутствием эффективных механизмов инвестирования. Для оценки факторов воспроизводства интеллектуального капитала в российской экономике в работе предложена эконометрическая модель ВВП, в которой отражено влияние двух основных групп факторов: экстенсивных факторов роста; интенсивных факторов роста. Среди экстенсивных факторов выделены следующие факторы роста: Ф - наличие основных фондов в РФ на конец отчетного года по полной учетной стоимости); Nз - численность лиц, занятых в экономике (в среднем за год). В группе интенсивных факторов внимание сфокусировано на интеллектуальном уровне человеческого фактора, для которого выбраны показатели: L1 число выпускников организаций высшего образования; L2 - число лиц, занятых в экономике и обладающих высшим профессиональным образованием; L3 число лиц, обладающих начальным профессиональным образованием; L4 - число специалистов, прошедших повышение квалификации; L5 - число специалистов, прошедших стажировку в рамках профессионального обучения. 285 Результаты анализа полученной модели свидетельствуют о том, что определяющую роль играют интенсивные факторы, характеризующие интеллектуальный уровень лиц, занятых в экономике. Рост Ф оказывает отрицательное воздействие на темп роста ВВП. Рост числа занятых в экономике оказывает существенное положительное влияние на темп роста ВВП. Дополнительное образование также положительно сказывается на темпах роста ВВП. Автором выдвинуты следующие предположения и сформулированы основные проблемные узлы исследования заявленной проблемы: - правомерно предположить наличие связи между торможением роста национальной экономики и снижением качества образования ее человеческого фактора, в пользу чего свидетельствует опыт развития национальной экономики после глобальной рецессии 2008-2009 гг.; - в рамках заявленной проблемы сформирован проблемный узел соразмерности переноса чужеродных образовательных институтов адаптационным возможностям собственной институциональной среды; выделим в данном отношении отторжение ряда перенесенных институтов рынком труда (отказ работодателей от услуг от бакалавров и др.). В отличие от материальных объектов, новые знания, лежащие в основе формирования исключительных компетенций, неисчерпаемы, поэтому в данной сфере действует не закон убывающей отдачи, а закон возрастающей отдачи. На современном этапе развития противоречивое взаимодействие между отраслями с возрастающей и убывающей отдачей изменяет характер конкуренции, поскольку обработка информации вытесняет переработку ресурсов. В сфере высоких технологий, где находит свое основное применение интеллектуальный капитал, доминируют процессы адаптации к новым идеям, генерации новых знаний и их воплощения в технологиях и продуктах. Закон возрастающей отдачи обусловливает следующую структуру цикла воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования: процесс разработки новых идей → завоевание лидерских позиций на ос286 нове их селекции и освоения → создание новых технологий и учебных курсов → привлечение новых генераций обучаемых → извлечение финансового результата → рост дохода → генерация новых идей. Организация высшего образования, действующая как система с возрастающей отдачей, способна закреплять за собой отдельные образовательные направления и НИР, создавая сверхприбыль за счет высокого качества образовательных услуг и научной продукции; в современных условиях это означает интеграцию обучения и НИР, непрерывное обновление учебных планов и программ, ориентацию на технологии шестого уклада. Возрастающая отдача инновационных идей предоставляет такой организации ряд преимуществ: высококачественное обучение, что привлекает потенциальных потребителей; высокотехнологическое развитие, что предопределяет непрерывную генерацию новых идей и знаний; эффективную организацию нестандартного обучения; привлечение талантливых обучающихся на основе отбора и преференций одаренным студентам. Становлению шестого технологического уклада присуща потребность в сбалансированности двух его основных процессуальных компонентов: с одной стороны, воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; с другой стороны формирования плацдармов постиндустриальных преобразований в различных сферах и отраслях экономики. Неадекватная оценка указанной потребности обусловливает: - создание условий для оттока интеллектуального капитала и инновационных нематериальных активов, уходящих в обеспечение чужих воспроизводственных процессов, опирающихся на высокие технологии; - разрастание издержек реализации соответствующих инновационных проектов, в том числе, и вне- легальных издержек. Для перехода к шестому технологическому укладу РФ должна коренным образом изменить стратегию развития, преобразовав существующую, во многом, инерционную экономику убывающей отдачи в инновационную экономику 287 возрастающей отдачи, развитие которой детерминировано воспроизводством интеллектуального капитала. Возрастающая отдача вложений в процессе воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования предполагает опережающее накопление интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, что может быть обеспечено на основе: - утверждения общественного приоритета высшего образования, существенно обесценившегося в последние десятилетия; - реализации инновационных технологий образования, что необходимо для привлечения обладателей интеллектуального капитала; - коррекции параметров институциональной среды, развития контрактных соглашений, изменения статусов и форм поведения участников данного сектора в целях закрепления результатов накопления капитала; - интеграционного взаимодействия организаций сектора услуг высшего образования, обеспечивающего формирование соответствующих синергетических эффектов, в которых проявляется возрастающая отдача процесса воспроизводства интеллектуального капитала. Отсюда - императивы воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований: - обеспечение глобальной конкурентоспособности национальной экономики как ее системного качества; - формирование плацдармов постиндустриальных преобразований, которым адресован репродуцируемый интеллектуальный капитал; - опережающее накопление интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, что можно сравнить с опережающим развитием первого подразделения в условиях индустриального производства. С учетом природы интеллектуального капитала и ключевых задач сектора услуг высшего образования в обеспечении постиндустриальных преобразова288 ний, приоритетной функциональной целью внешнего порядка для процесса воспроизводства интеллектуального капитала выступает подготовка «корпуса активных субъектов» для осуществления совокупности глубоких и масштабных изменений в системе национальной экономики; соответственно, в данном отношении востребована особая функция исследуемого процесса - функция подготовки системных преобразований в общественном хозяйстве. Выделим основные факторы, определяющие эффективность реализации указанной функции: - адресное инвестирование профилей развития интеллектуального капитала, востребованных для осуществления преобразований; такие профили устанавливаются в процессе взаимодействия рыночных субъектов национальной экономики, образовательных организаций и регулирующих органов; - формирование необходимых условий для свободного движения обладателей интеллектуального капитала (условий включения интеллектуального капитала во все складывающиеся капитальные комбинации, в которых он объективно востребован); при этом важно обеспечить эффективный общественный контроль над совокупными издержками такого движения; - подготовка организационных механизмов, необходимых для формирования указанных выше капитальных комбинаций на различных направлениях системных преобразований национальной экономики; - обеспечение необходимой привлекательности таких капитальных комбинаций для обладателей интеллектуального капитала; здесь необходимо учитывать экономический и социальный компоненты привлекательности. Приоритетной функциональной целью внутреннего порядка для процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования выступает превращение всей сферы образования в одну из движущих сил процесса становления новой экономики; соответственно, в данном отношении востребована особая функция исследуемого процесса – функция становления образования локомотивом экономики знаний. 289 Выделим приоритетные направления развития сектора услуг высшего образования в условиях реализации указанной функции: - обеспечение устойчивого и адекватного потребностям развития сектора притока инвестиций на основе комбинирования различных ресурсов (федеральных, региональных, местных, корпоративных, благотворительных и др.); - ре- интеграция научной и образовательной ветвей деятельности в организациях сектора, наполнение процесса обучения во всех формах организации высшей школы участием обучающихся в извлечении элементов нового знания; - отказ от избыточного бюрократического давления на высшее образование, обеспечение реальной автономии государственных университетов, снижение бюрократических трансакционных издержек в секторе; - обеспечение реального равноправия образовательных организаций различных форм собственности (допуск частных образовательных организаций к распределению государственного заказа на подготовку специалистов); - формирование эффективных институтов развития данного сектора, отказ от переноса в него чужеродных институтов, избыточных по отношению к адаптивным возможностям собственной институциональной среды; - создание специальных зон расширенного воспроизводства интеллектуального капитала в секторе с учетом возможностей, имеющихся в регионах, обеспечение условий для диффузии интеллектуального капитала в хозяйственном пространстве национальной экономики. Еще одной приоритетной функциональной целью внутреннего порядка для процесса воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования выступает обеспечение институциональной стабилизации развития организаций сектора услуг высшего образования в условиях переплетения совокупности динамичных и глубоких преобразований во внешней среде; соответственно, в данном отношении востребована особая функция исследуемого процесса – функция институционализации сектора услуг высшего образования. 290 Реализация указанной функции предполагает поэтапное и сбалансированное приспособление существующих параметров институциональной среды, типов контрактов, статусов и форм экономического поведения организаций сектора услуг высшего образования к значимым для них изменениям, происходящим в двух взаимосвязанных сферах: - национальном рынке образовательных услуг, интегрированном в общее пространство глобального развития; - сфере формирования и реализации государственной социальноэкономической политики. Современные преобразования представляют собой динамический процесс распространения и внедрения технологических и организационных новшеств, который характеризуется задержкой внедрения за счет ограничений скорости распространения новых технологий и организационных механизмов производителями, а также инерции, обусловленной задержками формирования предложения по отношению к имеющемуся спросу. Переход к шестому технологическому укладу обусловлен развитием био- и нано- технологий, генной инженерией, инженерией знаний, проектированием будущего, синтезом и конструированием организаций. Высокие темпы распространения инноваций и развития экономики определяют необходимость эффективной адаптации высшего образования к определенным изменениям знаний, технологий, требований к интеллектуальному капиталу. Отсюда – задача оценки потенциала адаптивности, которым располагает образовательная организация, решая которую, необходимо исходить из способности приспосабливаться к росту информационных потоков, поскольку это обеспечивает адекватное информативное наполнение воспроизводства интеллектуального капитала. Обобщая приведенные выше положения, предложим научную идею адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. Разрабатывая концептуальное представление дан291 ного механизма, раскроем его структурное ядро – это гибкая, самоорганизующаяся научно-образовательная организация, которая сохраняет устойчивость, внутреннюю гармонию, развивается, направляя свое движение к определенным центрам притяжения – аттракторам. Возможности адаптивного механизма реализуются посредством применения специальных стратегий управления, при разработке которых определяющую роль играют обратные связи и сбалансированные показатели. адаптивный механизм позволит организациям высшего образования эффективно функционировать на рынке образовательных услуг и обеспечит действие механизма управления, включающего два контура: - стратегического управления (определение траектории развития организации, изменение указанной траектории, ее инструментальная поддержка, исходя из миссии, а также глубоких изменений параметров внутренней и внешней среды); - оперативно-тактического управления (мониторинг рынка труда и рынка образовательных услуг, оценка сложившейся ситуации, выработка реакций динамичного приспособления к изменяющимся условиям функционирования). Обратные сигналы от рынков труда и образовательных услуг определяют ориентацию организации высшего образования на конкретные ситуации и способствуют гибкому приспособлению к изменениям потребности кадрового обеспечения реального сектора экономики. При этом уровень неопределенности и динамизм изменений параметров внешней среды детерминируют строение конкретного механизма адаптации. Применяя ситуационный подход, правомерно сформулировать вывод о том, что метод управления адаптивной образовательной организацией обусловлен доминирующими внутренними и внешними факторами, влияющими на организацию. При дальнейшем развитии механизма адаптации, с учетом неопределенности среды, востребованы когнитивный анализ и идентификация вновь возникающих факторов с выделением двух основных рынков: образовательных услуг; научных услуг. 292 При реализации адаптивной стратегии развития организация высшего образования осуществляет селективный мониторинг агрегированных сегментов рынка, анализирует их отдельные параметры и формирует общую оценку рыночной ситуации. В дальнейшем путем анализа состояний внешней и внутренней среды данная организация выбирает адаптивные решения, реализует их и оценивает ответные реакции среды. С учетом множества таких оценок накапливается опыт адаптивного развития, на основе регулярной обратной связи возрастает эффективность принятия управленческих решений. Для адаптивного управления востребованы прецеденты, аккумулирующие опыт принятия решений. В работе предложено фреймовое описание прецедента и формирование базы прецедентов в рамках организации высшего образования. Указанная база развивается на основе фиксации и анализа множества принятых решений, в том числе, и решений, принятых партнерами или конкурентами, что создает возможность формирования самообучающейся организации в рамках сектора услуг высшего образования. Адаптивный механизм управления эффективностью вуза как хозяйствующего субъекта (рыночный подход) состоит из двух контуров управления: - стратегического контура (определяет политику развития вуза, сформированную исходя из миссии и ситуации внешней для вуза среды); - оперативно-тактического контура (включающего мониторинг потребностей рынка труда, НИР и рынка образовательных услуг, оценку сложившейся ситуации и выработку реакций приспособления к изменяющимся условиям функционирования). Оценку влияния различных факторов на адаптивность вуза дают результаты анализа совокупности факторных признаков, отражающих влияние различных аспектов внешней среды на результирующий показатель. Для построения линейного многофакторного уравнения регрессии отобраны факторы, получившие усредненные балльные оценки: х1 – глубина реакции на проведение реформы образования; х2 – уровень автономии научно-образовательной дея293 тельности; х3 – уровень внедрения изменений; х4 – доля собственных источников финансирования; х5 – уровень качества адаптивных решений; х6 – уровень менеджмента организации; х7 – степень ориентации на адаптивные изменения вуза; х8 – уровень ориентации на требования рынка труда; х9 – уровень децентрализации структур и принятия решений; х10 – уровень отдачи НИР; Y – совокупная оценка адаптивных свойств управления организацией. В рамках моделирования адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования получены следующие прикладные результаты: а) предложена методика расчета потребности в специалистах различных профилей, в основе которой – установление зависимости количества специалистов и их структуры от объемов производства; б) осуществлено прогнозирование потребности в обеспечении предприятий региона в специалистах (расчеты проведены для Ростовской области); в) построены когнитивные карты, с помощью которых оценены различные инновационные стратегии обучения. Автором разработана методика прогнозирования потребности национальной экономики в человеческом капитале для обеспечения требуемых темпов экономического роста, ядро которой составляют агрегированные показатели отдачи данного капитала за длительный период. При этом автор исходил из того, что понятие интеллектуального капитала может быть развернуто в более широкое понятие человеческого капитала. Для расчета человеческого капитала предложены: анализ профиля работника; анализ реальных результатов его труда. В работе предложены механизмы информативной поддержки адаптивного развития организаций сектора услуг высшего образования: - процессное моделирование управления данными организациями на основе стандарта IDEF0; - систематический мониторинг внешней среды организаций; - анализ сценариев развития на основе составления когнитивных карт; 294 - приспособление функций и структуры процесса обучения к индивидуальным характеристикам студентов. Автором сформулирован вывод о том, что качество образования формируется как результат взаимодействия системы управления образовательным процессом, т.е. его содержанием, качеством полученных результатов образования и образовательных технологий. Исходя из принципов построения системы сбалансированных показателей и теории когнитивных карт, в работе предложен комплекс инструментов поддержки воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования, включающий: - инструмент диагностики (методика диагностики внешней среды образовательной организации с целью выявления новых тенденций и подготовки адаптивных реакций на них); - инструмент оценки (методика оценки эффективности высшего образования на макро- и микро- уровне); - инструмент прогнозирования (способ прогнозирования потребности в специалистах на основе статистической зависимости их количества от изменений объемов производства и темпов обновления технологий). В данной работе решена крупная научная задача экономики, организации и управления отраслями, предприятиями, комплексами в сфере услуг – разработана концепция адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. Правомерно следующим образом определить перспективы проведенного автором исследования: - дальнейшая конкретизация концептуального представления об адаптивном механизме воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования позволяет сформировать основные компоненты данного механизма и обеспечить эффективное приспособление воспроизводства интел- 295 лектуального капитала в системе высшего образования к динамично изменяющимся условиям внешней среды данного процесса; - императивы воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований высвечивают приоритетные направления преобразования социальноэкономической политики в данном секторе; - новые функции воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования в условиях ускорения постиндустриальных преобразований задают соответствующие направления развития организаций указанного сектора и задачи образовательного менеджмента; - экономико-математическая модель адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования может быть использована для расчетов издержек и доходов различных сценариев адаптации исследуемого процесса к изменению условий внешней среды; - методики оценки адаптационных характеристик организаций сектора услуг высшего образования и прогнозирования потребности национальной экономики в интеллектуальном капитале позволяют создать аналитическую «инфраструктуру» предложенного в работе адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования; - предложенные автором инструменты поддержки обеспечивают устойчивое взаимодействие компонентов адаптивного механизма воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования. 296 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ 1. Агапова, А. Проектно-созидательная модель обучения [Текст] / А. Агапова, А. Кривошеев, А. Ушаков // Alma mater. – 1994. – № 1. – С. 18–22. 2. Адаптивное управление экономическими объектами в нестабильной среде [Текст] / под ред. Я.В. Гамалей. – Ростов н/Д: РГЭУ, 2005. – 328 с. 3. Анисимов, Ю.П. Роль вузов в инновационном развитии региона / Ю.П. Анисимов, С.П. Шапошникова [Текст] // ИнВестРегион. – 2008. – № 1. – С. 8–11. 4. Арриги Дж. Долгий двадцатый век [Текст]. М.: ИД «Территория будущего», 2006. С.398. 5. Артур Б. Индуктивное мышление и ограниченная рациональность [Текст] // Terra economicus. М.: Наука-Спектр, 2008; 6. Ахполова В.Б. Функциональное содержание социально-экономической системы региона [Текст] // Региональная экономика: теория и практика. 2007. №10(49). 7. Беккер Г. Человеческий капитал и распределение времени [Текст] // Человеческое поведение: экономический подход. М.: ГУ ВШЭ, 2003. 8. Беликов, К.Ф. Методические принципы оценки конкурентоспособности вузов [Текст] / К.Ф. Беликов // Маркетинг в России и за рубежом. – 2000. – № 1. – С. 10. 9. Белокрылова О.С., Бочков А.А. Перспективы пост- кризисной модернизации экономики России [Текст] // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Том 6. № 4; 10. Белоусов В.М., Бортник Е.М., Фатеева С.В. Некоммерческие институты: закономерности становления и функционирования [Текст]. Ростов – на – Дону: ИнфоСервис, 2003; 297 11. Бендиков, М.А. Идентификация и измерение интеллектуального капитала инновационно активного предприятия [Текст] / М.А. Бендиков, Е.В. Джамай // Экономическая наука современной России. – 2001. – № 4. – С. 83–107. 12. Бендиков, М.А. Интеллектуальный капитал развивающейся фирмы: проблемы идентификации и измерения [Текст] / М.А. Бендиков, Е.В. Джамай // Менеджмент в России и за рубежом. – 2001. – № 4. – С. 3–24. 13. Берлин С.И., Семендуев В. Критерии оценки качества в сфере образовательных услуг [Текст] // Экономика устойчивого развития. 2011.№1; 14. Бернстайн П. Фундаментальные идеи финансового мира: Эволюция [Текст] / Питер Бернстайн: Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2009. С.58. 15. Берталанфи Л, фон. Общая теория систем [Текст]. М.: Мысль, 1966; 16. Берталанфи Л. История и статус общей теории систем [Текст] // Системные исследования. М., 1979; 17. Богданов, Е.Н. Прогнозирование конкурентных позиций вузов на рынке / Е.Н. Богданов, Е.И. Горбачева, Н.К. Губина [Текст] // Маркетинг в России и за рубежом. – 2001. – № 2. – С. 51–53. 18. Болонский процесс: середина пути [Текст] / под науч. ред. В.И. Байденко. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов: Российский новый ун-т, 2005. – 379 с. 19. Боровская, М.А. Стратегия инновационного развития университетских комплексов / М.А. Боровская [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://keconomy.sfedu.ru/person/borovskaya/9.pdf. 20. Брайан, Т. Управление научно-техническими нововведениями [Текст] / Т. Брайан. – М.: Экономика, 1989. – 271 с. 21. Брукинг, Э. Интеллектуальный капитал [Текст] / Э. Брукинг; пер. с англ. под ред. Л.Н. Ковалик. – СПб.: Питер, 2001. – 288 с. 298 22. Буглаев, В. Вузы в стратегии регионов [Текст] / В. Буглаев, О. Горленко, В. Попков // Высшее образование в России. – 2001. – № 4. – С. 145–146. 23. Бузгалин А.В., Колганов А.И. Глобальный капитал [Текст]. М.: УРСС, 2004. 24. Бузгалин А.В., Колганов А.И. Теория социально-экономических трансформаций [Текст]. М.: УРСС, 2003; 25. Булатова, Р.М. Модели адаптации выпускников вузов [Текст] / Р.М. Булатова, Ю.Р. Тугуз, Н.Н. Филин // Международный научный альманах. – Таганрог; Актюбинск: РГСУ, 2011. – Вып. 11. – С. 221–228. 26. Ванюрихин, Г.И. Креативный менеджмент [Текст] / Г.И. Ванюрихин // Менеджмент в России и за рубежом. – 2001. – № 2. – С. 123–143. 27. Васильев, Ю.С. Экономика и организация управления вузом [Текст]: учебник / Ю.С. Васильев, В.В. Глухов, М.П. Федоров; под ред. В.В. Глухова. – 2-е изд., испр. и доп. – СПб.: Лань, 2004. – 544 с. 28. Васильчук, Ю.А. Социальное развитие человека в XX веке. Фактор денег [Текст] / Ю.А. Васильчук // Общественные науки и современность. – 2001. – № 4. – С. 5–30. 29. Вебер М. Основные социологические понятия [Текст]. М.: Прогресс, 1990; 30. Венсан, Ж. Выпускники вузов и рынок труда во Франции [Текст] / Ж. Венсан // Социальные и гуманитарные науки. – Сер. 8. Отечественная и зарубежная литература. – 1996. – Март. – С. 107–116. 31. Вернадский В. О науке Т. 2: Научная деятельность; Научное образование [Текст]. СПб.: Изд-во РХГИ, 2002; 32. Вернадский, В.И. Биосфера [Текст] / В.И. Вернадский. – М.: Мысль, 1967. – 376 с. 33. Взгляд на образование: индикаторы ОЭСР 2012 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.hse.ru/org/hse/iori/oecdedu2012 34. Винер Н. Человек управляющий [Текст]. СПб. : Питер, 2001; 299 35. Возвращение Питирима Сорокина [Текст] / под ред. Ю.В. Яковца. – М.: Московский общественный научный фонд, 2000. – 527 с. 36. Волобуева И.Н. Государство, его место и роль в развитии современной сферы образовательных услуг [Текст] // Экономические науки. 2010. №9; 37. Володин, Н.Н. Концепция инновационного развития университета [Текст] / Н.Н. Володин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://rsmu.ru/3820.html. 38. Вульфсон, Б.Л. Стратегия развития образования на Западе на пороге XXI века [Текст] / Б.Л. Вульфсон. – М.: Изд-во УРАО, 1999. – 208 с. 39. Высшее образование в XXI веке: подходы и практические меры [Текст] / СГУ. – М., 1999. – 36 с. 40. Г. Хэмел и К. Прахалад. Конкурируя за будущее. Создание рынков завтрашнего дня [Текст] / Перевод с англ. М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2002. С. 127. 41. Галялина, И.Г. Проектирование государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования нового поколения с использованием компетентностного подхода [Текст]: материалы к четвертому заседанию методологического семинара 16 ноября 2004 г. / И.Г. Галялина. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005. – 66 с. 42. Гамалей, Я.В. Управление региональной экономикой на основе новых информационных технологий [Текст] / Я.В. Гамалей, Т.Н. Толстых. – Воронеж: Истоки, 2003. – 325 с. 43. Гапоненко А.Л. Интеллектуальный капитал // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.koism.rags.ru /publ/articles/25.ph 44. Гелбрейт Дж. К. Экономические идеи и цели общества [Текст]. М.: Прогресс, 1979. 300 45. Гильбо, Е.В. Теория постиндустриальной экономики [Текст] / Е.В. Гильбо [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.park.ru/newsarchive/ gilbo/g06.htm. 46. Глазьев С.Ю. Развитие российской экономики в условиях глобальных технологических сдвигов. Доклад // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://spkurdyumov.narod.ru/GlazyevSUr.htm 47. Глазьев, С.Ю. Стратегия опережающего развития России в условиях глобального кризиса [Текст] / С. Глазьев. – М.: Экономика, 2010. – 255 с. 48. Голиченко, О.Г. Российская инновационная система: проблемы развития [Текст] / О.Г. Голиченко // Вопросы экономики. – 2004. – № 12. – С. 35– 44. 49. Городникова Н.В.,. Гохберг Л.М и др. Индикаторы инновационной деятельности [Текст]: 2013: стат. сб. – М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2012. – 473 с. 50. Гохберг Л.М., Кузнецова Т.Е. Инновации как основа экономического роста и укрепления позиций России в глобальной экономике [Текст]. М.: ГУ ВШЭ, 2010. 51. Гохберг, Л. Наука и образование в России: пути интеграции [Текст] / Л. Гохберг // Вестник Финансовой академии. – 2006. – № 1–2. – С. 71–77. 52. Гретченко, А.А. Проблемы инновационной деятельности в вузе [Текст] / А.А. Гретченко // Вестник Российской экономической академии имени Г.В. Плеханова. – 2009. – № 6. – С. 3–9. 53. Гречко М.В. Принцип возрастающей отдачи в системе образования [Текст] // Экономика 21 века: модернизация в аспекте глобализации: материалы международной науч.-практ. конф. Саратов, 2012. 54. Гречко М.В. Трансформация механизмов развития системы образования [Электронный ресурс] / Режим доступа: numbers/archive-2012/march2012/item/70-02-03-12.html 301 http://sovman.ru/all- 55. Гречко М.В. Человеческий капитал как интенсивный фактор развития отечественной экономики в условиях глобальных изменений [Текст] / М.В Гречко // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2013. № 27. 56. Гречко, М.В. Анализ экономических подходов к определению категории «образовательная услуга» в контексте императивов инновационного развития общества [Текст] / М.В. Гречко // Экономика и предпринимательство. – 2011. – № 1. – С. 89–95. 57. Гречко, М.В. Динамические процессы преобразования человеческого капитала в экономике [Текст] / М.В. Гречко, В.А Долятовский // Экономика и предпринимательство. – 2012. – № 3 (26). – С. 52–57. 58. Гречко, М.В. Инновационное развитие экономики на основе управления человеческим капиталом [Текст] / М.В. Гречко; под ред. В.А. Долятовского. – Ростов н/Д: ИПО ПИ ЮФУ, 2012. – 240 с. 59. Гречко, М.В. Методика анализа влияния человеческого капитала на эффективность работы организации [Текст] / М.В. Гречко // Международный научный альманах. – Таганрог; Актюбинск: АкГУ, 2012. – Вып. 15. – С. 112–122. 60. Гречко, М.В. Механизмы адаптивного управления вузом при изменениях рыночной ситуации [Текст] / М.В. Гречко, В.А. Долятовский // Экономический анализ: теория и практика. – 2012. – № 13 (268). – С. 40–46. 61. Гречко, М.В. Мировые тенденции инновационного развития экономики [Текст] / М.В. Гречко // Экономика и предпринимательство. – 2012. – № 4 (27). – С. 49–53. 62. Гречко, М.В. Образовательное учреждение в контексте модернизации отечественного образования: трансформация статуса [Текст] / М.В. Гречко // ТЕRRА ECONOMICUS. – Ростов н/Д, 2011. – Т. 9, № 4. – С. 202–207. 302 63. Гречко, М.В. Образовательное учреждение как субъект собственности: экономико-правовой аспект [Текст] / М.В. Гречко // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2011. – № 3 (96). – С. 27–32. 64. Гречко, М.В. Объектно-ориентированное моделирование функциональной структуры системы управления предприятием [Текст] / М.В. Гречко, Е.В. Корохова, Т.И. Долятовская // Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности: сб. статей XII международной науч.-практ. конф. – СПб., 2011. – Т. 3. – С. 52-55 65. Гречко, М.В. Принцип возрастающей отдачи в системе образования / М.В. Гречко [Текст] // Экономика 21 века: модернизация в аспекте глобализации: материалы международной науч.-практ. конф. – Саратов, 2012. – С. 69–74. 66. Гречко, М.В. Проблемы и перспективы развития человеческого капитала в экономике России [Текст] / М.В. Гречко // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2012. – № 9 (150). – С. 48–60. 67. Гречко, М.В. Противоречия и проблемы реформирования отечественных вузов на этапе построения информационного общества и экономики знаний [Текст] / М.В. Гречко // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2011. – № 43 (136). – С. 15–21. 68. Гречко, М.В. Развитие вуза в условиях модернизации экономики [Текст] / М.В. Гречко. – Ростов н/Д: ИПО ПИ ЮФУ, 2011. – 180 с. 69. Гречко, М.В. Роль и значение технологического фактора в построении конкурентоспособной знаниеориентированной экономики [Текст] / М.В. Гречко, А.А. Корчинский, Ю.Р. Тугуз. – Ростов н/Д: ИПО ПИ ЮФУ, 2008. – 144 с. 70. Гречко, М.В. Рынок образовательных услуг: институциональная характеристика, структура, основные детерминанты [Текст] / М.В. Гречко, 303 Т.Н. Неровня, А.А. Корчинский // Экономический вестник Ростовского государственного университета. – 2008. – № 3, ч. 2. – С. 17–21. 71. Гречко, М.В. Современное состояние и основные доминанты развития национального института образования в социально ориентированной экономике [Текст] / М.В. Гречко // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2009. – № 16 (49). – С. 40–48. 72. Гречко, М.В. Трансформация механизмов развития системы образования Трансформация механизмов развития системы образования [Текст] / М.В. Гречко [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sovman.ru/allnumbers/archive-2012/march2012/item/70-02-03-12.html. 73. Гречко, М.В. Трансформация современной образовательной парадигмы в условиях экономики знаний [Текст] / М.В. Гречко // Экономика и предпринимательство. – 2012. – № 1 (24). – С. 212–216. 74. Гречко, М.В. Трансформация соотношения знаниевой и информационной компонент в образовательной услуге и образовательном процессе [Текст] / М.В. Гречко // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2011. – № 24 (117). – С. 18–25. 75. Гречко, М.В. Университет инновационно-предпринимательского типа как автономная социально-экономическая система [Текст] / М.В. Гречко // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2011. – № 37 (130). – С. 13–24. 76. Гречко, М.В. Формирование концептуальных основ управления воспроизводством человеческого капитала в системе высшего образования [Текст] / М.В. Гречко, И.В. Гончаров // Экономика и предпринимательство. – 2012. – № 2 (25). – С. 229–234. 77. Гурова Т., Рубан О., Юданов А., Виньков А. Создатели будущего — газели с мозгом обезьяны // Эксперт. 2011. №10 (744) // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://expert.ru/expert/2011/10/sozdateli- buduschego--gazeli-s-mozgom-obezyanyi/ 304 78. Данько, Т.П. Инновационные стратегии экономического вуза [Текст] / Т.П. Данько // Вестник РГЭА им. Плеханова. – 2012. – № 4. – С. 37-52 79. Демина, Н. Российская наука: итоги десятилетия 2001–2010 по базе данных Web of Science / Н. Демина [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://polit.ru/article/2011/02/02/itogi_science_2001_2010. 80. Джонстоун Б. Финансирование и доступность высшего образования: международное сравнительное исследование оплаты обучения и мер финансирования [Текст] // Университетское управление: практика и анализ. 2001. № 2; 81. Доклад международной комиссии по образованию, представленный ЮНЕСКО «Образование: сокрытое сокровище» [Текст]. – М.: ЮНЕСКО, 1997. – 357 с. 82. Долятовская, Т.И. Формализация ситуационного управления фирмой [Текст] / Т.И. Долятовская, М.В. Гречко // Анализ экономических процессов и информационные технологии: материалы 4-й международной науч.практ. конф.: в 6 т. – Днепропетровск: Изд-во ДНУ, 2011. – Т. 4. – С. 30– 35. 83. Долятовский, В.А. Измерение и управление качеством подготовки специалистов с высшим образованием в регионе [Текст] / В.А. Долятовский, О.А. Мазур; под общ. ред. В.А. Долятовского. – Ростов н/Д; Невинномыск, 2003. – 247 c. 84. Долятовский, В.А. Конкурентоустойчивость и управление развитием вуза на рынке образовательных услуг [Текст] / В.А. Долятовский, Т.Н. Рябченко, О.А. Мазур. – Невинномысск: НИЭУП, 2007. – 219 с. 85. Долятовский, В.А. Методы эволюционной и синергетической экономики в управлении [Текст] / В.А. Долятовский, А.И. Касаков, И.К. Коханенко. – Ростов н/Д; Отрадная: РГЭУ: ОГИ, 2003. – 587 с. 305 86. Долятовский, В.А. Обобщение динамических моделей экономических процессов [Текст] / В.А. Долятовский, Т.И. Долятовская // Сборник научных трудов РМИЭУ. – Ростов н/Д: РМИЭУ, 2012. – С. 152–158. 87. Долятовский, В.А. Обобщение методов динамического моделирования процессов управления [Текст] / В.А. Долятовский, Т.И. Долятовская // Инновационное развитие экономики: материалы международной науч.практ. конф. – Ростов н/Д: РМИЭУ, 2012. – 234–241. 88. Долятовский, В.А. Эволюционный анализ процессов экономического развития [Текст] / В.А. Долятовский, М.В. Гречко, Л.В. Долятовский // Инновационное развитие экономики: материалы международной науч.практ. конф. – Ростов н/Д: РМИЭУ, 2012. – 56–62. 89. Долятовский, В.А. Эволюционный менеджмент и принципы самоорганизации [Текст] / В.А. Долятовский. – Ростов н/Д: ИУБиП, 2003. – 168 с. 90. Долятовский, В.А. Эконометрия [Текст]: курс лекций / В.А. Долятовский. – Ростов н/Д: РГЭА, 2003. – 255 с. 91. Долятовский, В.А. Экономика для менеджеров [Текст] / В.А. Долятовский. – Ростов н/Д: РГЭУ, 2009. – 213 с. 92. Дьюи, Д. Школа и общество [Текст] / Д. Дьюи. – М.: Просвещение, 1970. – 242 с. 93. Егоршин, А.П. Перспективы развития образования России в XXI веке [Текст] / А.П. Егоршин // Университетское управление: практика и анализ. – 2000. – № 4. – С. 51–63. 94. Емельянов, Е. Функции университета на современном этапе развития отечественной высшей школы [Текст] / Е. Емельянов // Alma Mater (Вестник высшей школы). – 2005. – № 10. – С. 37–38. 95. Ермоленко А.А., Ермоленко Анд.А. Человеческий капитал [Текст] // Научная мысль Кавказа. 2008. №3; 306 96. Ермоленко В.В. Интеллектуальное обеспечение принятия управленческих решений в корпорации: теоретико - методологические основы [Текст]. Краснодар: ЮИМ, 2011; 97. Ермоленко В.В. Теория и методология формирования корпоративных институтов управления развитием человеческого капитала [Текст]. М.: МГТУ, 2012; 98. Ермоленко Н.Ю. Формы и инструменты развития человеческого фактора сферы образовательных услуг [Текст] / Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Майкоп, 2014. 99. Ермоленко Н.Ю. Человеческий фактор в процессе модернизации сферы образовательных услуг современной России [Текст] // Экономика и математическое моделирование. 2010. №2. 100. Ерошин, В.И. Современная экономическая ситуация в образовании [Текст] / В.И. Ерошин // Педагогика. – 1996. – № 5. – С. 55–59. 101. Жуков, В. Взаимодействие науки, высшей школы и общества [Текст] / В. Жуков // Мировые модели взаимодействия науки и высшего образования: материалы международной науч. конф. (1–3 июля 1996 г.). – СПб., 1997. – С. 5–10. 102. Зайцева П.В. Теоретические основы функционирования сетевых форм взаимодействия [Текст] // Экономика российских регионов: Материалы II Молодежного экономического форума, 12–13 ноября 2009 года. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2010. С.58 103. Запарий, В.В. История науки и техники [Текст] / В.В. Запарий, С.А. Нефедов. Екатеринбург, 2003. – 263 стр. 104. Иванова, Д.Н. Модель компетенций с учетом квалификационных характеристик специалистов [Текст] / Д.Н. Иванова, М.В. Малащенко, Г.С. Пшегусова. – Ростов н/Д: ИПО ПИ ЮФУ, 2007. – 21 с. 105. Ивашевский, С.Л. Особенности эволюции идеала образованности в отечественной философской мысли [Текст] / С.Л. Ивашевский // Отече307 ственная философия: русская, российская. всемирная: материалы V Российского симпозиума историков русской философии. – Н. Новгород: Нижегородский гуманитарный центр, 1998. – С. 461–463. 106. Инновационное развитие национального образования – приоритетное направление развития экономики России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://agnc.ru/index.php?id=2813&t=2. 107. Иноземцев, В.Л. За пределами экономического общества [Текст] / В.Л. Иноземцев. – М.: Academia: Наука, 1998. – 639 с. 108. Интернет-интервью статс-секретаря – заместителя Министра образования и науки Российской Федерации Ю.П. Сентюрина "Создание федеральных университетов: законодательный аспект" [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.garant.ru/action/interview/10230/ 109. Информационная экономика и концепции современного менеджмента: Материалы Первых Друкеровских чтений [Текст] / Под ред. Р.М. Нижегородцева. М.: Доброе слово, 2006. 110. Иншаков О.В. «Ядро развития» в контексте новой теории факторов производства [Текст] // Экономическая наука современной России. 2003. №1; 111. Иншаков О.В., Фролов Д.П. Институционализм в российской экономической мысли (IX –XXI вв.): в 2 т. [Текст] Т.1. Волгоград: ВолГУ, 2002. С.11. 112. Йоханссон Б., Квигли Дж. Агломерации и сети: эффекты в пространственной экономике [Текст] // Пространственная экономика. 2008. № 4 (16). 113. Казакова Н.В. Управление инновационной деятельностью университетских комплексов Российской Федерации [Текст]: дис. ... д-ра эконом. наук. Саратов, 2003; 114. Казакова, Н.В. Управление инновационной деятельностью университетских комплексов Российской Федерации [Текст]: дис. ... д-ра эконом. наук / Н.В. Казакова. – Саратов, 2003. – 347 c. 308 115. Казарян, М.А. Концептуальные основы воспроизводства человеческого капитала в предпринимательской экономике [Текст]: автореф. дис. ... д-ра эконом. наук / М.А. Казарян. – М., 2009. – 54 с. 116. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура [Текст]. М.: ГУ-ВШЭ, 2000; 117. Касьянова В.Е. Функции и инструменты развития специальной инфраструктуры сферы образовательных услуг (на материалах Краснодарского края) [Текст] / Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Майкоп, 2014. 118. Качалов P.M., Кирдина С.Г. О первой Всероссийской школе по эволюционной экономике [Текст] // Экономическая наука современной России. 2009. № 1 (44). 119. Кельчевская, Н.Р. Оценка экономической устойчивости госвуза [Текст] / Н.Р. Кельчевская // Университетское управление: практика и анализ. – 2002. – № 4 (23). – С. 5–23. 120. Кельчевская, Н.Р. Качество подготовки специалистов – основа эффективной деятельности высшей школы в условиях новых экономических отношений [Текст] / Н.Р. Кельчевская, М.А. Попова. – Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2001. – 77 с. 121. Кельчевская, Н.Р. Маркетинг – рыночная инновация в управлении государственным вузом [Текст] / Н.Р. Кельчевская, И.В. Котляревская // Университетское управление: практика и анализ. – 2000. – № 3 (14). – С. 47– 49. 122. Ким, Ч. Логика инноваторов [Текст] / Ч. Ким, Р. Моборнь // Harvard Business Review (русское издание). – 2005. – Июнь–июль. – С. 90–98. 123. Киргуев А.Т. Социально-экономическая система региона под углом зрения интеграции [Текст] // Региональная экономика: теория и практика. 2007. № 15. 309 124. Кирдина С.Г. Институциональные матрицы и развитие России. [Текст] Новосибирск: РАН, Сибирское отделение института экономики и организации промышленного производства, 2001; 125. Китова, Г. Интеграция науки и образования в экономике знаний [Текст] / Г. Китова, Т. Кузнецова // Информационное общество. – 2005. – № 5. – С. 32–37. 126. Клейнер Г.Б. Системная экономика. М.: ЦЭМИ, 2013 127. Клейнер Г.Б. Системный ресурс экономики. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: http://www.kleiner.ru/arpab/sres11.html 128. Клейнер Г.Б. Системная организация экономики и системный менеджмент. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: http://клейнер.рф/arpab/sosm.html 129. Клейнер Г.Б. Системная парадигма в экономических исследованиях: новый подход. [Электронный ресурс]. – Режим доступа:URL: http://www.kleiner.ru/System%20Paradigm.htm 130. Клейнер, Г.Б. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность [Текст] / Г.Б. Клейнер, В.Л. Тамбовцев, Р.М. Качалов. – М.: Экономика, 1997. – 288 с. 131. Клочков, В.В. Экономика образования: иллюзии и факты [Текст] / В.В. Клочков. – М.: Мысль, 2001. – 176 с. 132. Князева, Е.Н. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем [Текст] / Е.Н. Князева, С.П. Курдюмов. – М.: Наука, 1994. – 236 с. 133. Князева, Е.Н. Основание синергетики [Текст] / Е.Н. Князева, С.П. Курдюмов. – СПб.: Алетейя, 2002. – 418 с. 134. Ковалев, Ю.Ю. География мировой науки [Текст] / Ю.Ю. Ковалев. – М.: Гардарики, 2002. – 156 с. 135. Ковалева, Г.С. Мониторинг качества образования на основе образовательных стандартов [Текст] / Г.С. Ковалева // Контроль качества и оценка 310 в образовании: материалы международной конф. – СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена, 1998. – С. 82–91. 136. Когнитивные методы в управлении: программный комплекс [Текст]: свидетельство № 17733 / М.В. Гречко [и др.]. – М.: ИНИМ РАО-ОФЭРНИО. 137. Козырев А. Н. Экономика интеллектуального капитала//Научные доклады СПбГУ, Научно-исследовательский институт менеджмента. № 7(R). 006 // [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://www.cfin.ru/ finanalysis/value/intangibles_and_intel_2.shtml 138. Козырев А.Н. Интеллектуальный капитал: новая парадигма оценки бизнеса и нематериальных активов [Текст] // Аналитический вестник. 2001. №1. ВНТИЦ. С.3-10; 139. Козырев А.Н. Интеллектуальный капитал: состояние проблемы// [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://www.koism.rags.ru/ publ/articles/27.php; 140. Козырев А.Н. Оценка интеллектуальной собственности и нематериальных активов. Рабочий документ для обсуждения на заседании рабочей группы по капитализации интеллектуальных активов Европейской комиссии ООН (19-20 ноября 2002 г.) // [Электронный ресурс]. – Режим доступа:www.unece.org/ operact/enterp/documents/assetstfr.doc; 141. Козырев А.Н., Макаров В.Л. Оценка стоимости нематериальных активов и интеллектуальной собственности [Текст] - М.: Интерреклама. 2003. 352 с.; 142. Кондракова, Т. Имидж под контролем [Текст] / Т. Кондракова // Поиск. – 2009. – 13 февр. – С. 10. 143. Кондратьев, Н. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения [Текст] / Н. Кондратьев, Ю. Яковец, Л. Абалкин. – М.: Наука, 1987. – 487 с. 144. Корицкий, А.В. А.В. Корицкий Введение в [Электронный 311 теорию человеческого ресурс]. – Режим капитала / доступа: http://www.inspp.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=88&Itemid =0. 145. Корнаи Я. Системная парадигма [Текст] // Вопросы экономики. 2002. № 4; 146. Корсак, К.К. Технологии будущего, или Четвертая волна [Текст] / К.К. Корсак // Новый Свет. – 2010. – № 10. – С. 8–12. 147. Корчагин, Ю.А. Измерение национального человеческого капитала / Ю. Корчагин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.lerc.ru/?part=articles&art=1&page=119. 148. Корчагин, Ю.А. Стратегия инновационного поражения или успеха? / Ю. Корчагин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.lerc.ru/?part=comments&art=1&page=2. 149. Корчагин, Ю. Циклы развития человеческого капитала как драйверы инновационных волн / Ю. Корчагин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.lerc.ru/?part=articles&art=1&page=70. 150. Корчагин, Ю.А. Инвестиционная стратегия [Текст] / Ю.А. Корчагин. – Ростов н/Д: Феникс, 2006. – 260 с. 151. Корчинский, А.А. Международные сравнения сферы отечественного образования [Текст] / А.А. Корчинский, М.В. Гречко // Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ». – 2009. – № 1. – С. 246–253. 152. Косован И.Ю. Ресурсы и инструменты воспроизводства человеческого капитала на мезо- уровне [Текст] // Вестник Адыгейского государственного университета. 2011. № 3. 153. Кочетов Э. Посткризисный мир: опорные тенденции глобальных перемен и Россия - интеллектуальные геоэкономические заделы. Доклад рабочей геоэкономической группы Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации (19 июня 2009 г.) // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://viperson.ru/wind.php?ID=570163 312 154. Кочетов, В.В. Инженерная экономика [Текст] / В.В. Кочетов, А.А. Колобов, И.Н. Омельченко. – М.: МВТУ, 2009. – 497 с. 155. Крог Г. Роль менеджмента знаний в достижении устойчивых конкурентных преимуществ [Текст] / Г. Крог, М. Венцин // Проблемы теории и практики управления. – 1996. – № 4. – С. 78–83. 156. Крог Г. Трансфер знаний на предприятии: основные фазы и воздействующие факторы [Текст] / Г. Крог, М. Кёне // Проблемы теории и практики управления. – 1999. – № 4. – С. 74–78. 157. Кузнецова, Т.Е. Интеграция образования и науки в России: поиск эффективных форм и механизмов [Текст] / Т.Е. Кузнецова // Вопросы образования. – 2007. – № 1. – С. 118–119. 158. Кун, Т. Структура научных революций [Текст] / Т. Кун. – М.: Прогресс, 1975. – 288 с. 159. Лазовская С.В. Интеграционный механизм формирования конкурентных преимуществ в сфере услуг современной России (на материалах образовательного и туристско-рекреационного комплексов) [Текст]. Краснодар: ЮИМ, 2012. 160. Лазовский В.Ф. Персонификация экономических отношений [Текст]/ Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук. Л., 1991. 161. Лешкевич Т.Г.Философия науки: традиции и новации [Текст]. М.: «Издательство ПРИОР», 2001. 162. Лолаева Б.Х. Функциональное содержание и структурные уровни воспроизводства человеческого капитала [Текст]// Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008 г. Т.6. №1 163. Лоскутов В.И. Экономические и правовые отношения собственности [Текст]. Ростов – на – Дону: Феникс, 2002. 313 164. Лукашенко, М. Вуз в системе открытого образования: особенности экономики [Текст] / М. Лукашенко // Вопросы образования в России. – 2002. – № 5. – С. 55–61. 165. Лукашенко, М. Рынок образовательных услуг: десять лет спустя [Текст] / М. Лукашенко // Высшее образование в России. – 2003. – № 1. – С. 32–40. 166. Маевский В.И. О взаимоотношении эволюционной теории и ортодоксии [Текст]// Экономическая трансформация и эволюционная теория Й. Шумпетера. М.: ИЭ РАН, 2004. 167. Макаров, В.Л. Микроэкономика знаний [Текст] / В.Л. Макаров, Г.Б. Клейнер. – М.: Экономика, 2007. – 208 с. 168. Малинецкий, Г. Инновации – последняя надежда России / Г. Малинецкий [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.globoscope.ru/content/ articles/2595. 169. Малинецкий, Г.Г. Управление риском. Риск, устойчивость развития, синергетика [Текст] / Г.Г. Малинецкий. – М.: Наука, 2000. – 432 с. 170. Маркс К. Экономические рукописи 1857-1859 гг. [Текст] // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2 – е изд. Т.46. Ч.1. С.27-28. 171. Маркс К.Капитал [Текст] // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2 – е изд. Т.23. С.10,43,51 и др. 172. Маркс, К. Капитал [Текст] / К. Маркс, Ф. Энгельс // Соч. – 2-е изд. – Т. 23. С.235-236. 173. Марухина, О.В. Информационные технологии в оценке качества образовательных услуг [Текст] / О.В. Марухина, О.Г. Берестенева // Образовательный стандарт нового поколения. Организационно-технологическое и материально-техническое обеспечение: материалы науч.-практ. конф., посвящ. 300-летию инженерного образования в России. – Томск: Изд-во ТПУ, 2001. – С. 113–114. 314 174. Марухина, О.В. Системный подход к оценке качества образования [Текст] / О.В. Марухина, О.Г. Берестенева // Стандарты и качество. – 2002. – № 4. – С. 35–36. 175. Марцинкевич, В. Экономика человека [Текст] / В. Марцинкевич, И. Соболева. – М.: Аспект Пресс, 1995. – 286 с. 176. Марченко М.Н. Теория государства и права. М [Текст].: Наука, 1998. 177. Масликов, В.А. Предпосылки инновационного развития среды вуза / В.А. Масликов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.sociograd.ru/index.php/component/content/article/1/189. 178. Межлумова В.Р. О взаимодействии научного и образовательного компонентов в деятельности организаций высшего образования [Текст] // Социально-экономические проблемы развития Южного макрорегиона. Выпуск 28. Краснодар: ЮИМ, 2014. 179. Менар К. Теория организаций: разнообразие соглашений в развитой рыночной экономике [Текст] // Институциональная экономика / Под ред. А. Олейника. М.: ИНФРА-М, 2005. С.202. 180. Менделеев Д.И. Заветные мысли. СПб [Текст].: Наука, 1903—1904. С.57. 181. Методы эволюционной экономики: электронная обучающая среда [Текст]: свидетельство № 17732 / В.А. Долятовский [и др.]. – М.: ИНИМ РАО-ОФЭРНИО. 182. Мильнер Б.З. Управление знаниями в современной экономике // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.creativeconomy.ru/library/prd155.php 183. Миндели, Л.Э. Современное состояние и перспективы российской науки / Л.Э. Миндели [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.issras.ru/conference_2011/pr2011/L.E.Mindeli.pdf. 184. Михайлов, В.А. Критерии измерения инновационного развития вуза / В.А. Михайлов // Социология в системе научного управления [Электрон- 315 ный ресурс]: Материалы IV Всероссийского социологического конгресса / ИС РАН, ИСПИ РАН, РГСУ. – М.: ИС РАН, 2012. – 1 CD ROM. 185. Моисеев, Н.Н. Человек и ноосфера [Текст] / Н.Н. Моисеев. – М.: Молодая гвардия, 1990. – 270 с. 186. Моргунов, Е. Управление знанием – новый взгляд на мир бизнеса [Текст] / Е. Моргунов, Е. Будай // Управление персоналом. – 2002. – № 2. – С. 11– 14. 187. Мэдисон Э. Контуры мировой экономики в 1-2030 гг. [Текст] / М.: «Института Гайдара», 2012. 188. Мясникова Л.А. Смена парадигмы. Новый глобальный проект [Текст]// Мировая экономика и международные отношения. 2006. №6. 189. Наумов С.В. Управление международной конкурентоспособностью в системе первоочередных практических задач модернизации экономики России [Текст]. М.: Весь мир, 2013. С.73. Расчеты проведены для выборки из 144 стран. 190. Научно-технологическая безопасность регионов России: методические подходы и результаты диагностирования [Текст] / А.И. Татаркин [и др.]. – Екатеринбург: Изд-во УрГУ, 2000. – 416 с. 191. Научный потенциал и инновационная активность в России [Текст] / под ред. Е.В. Семенова. – М.: РИЭПП, 2009. – Вып. 5. – 320 с. 192. Наш Экономический Прогноз: Ускорение без Перестройки? Mission possible [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.hse.ru/data/2013/03/22/ 1295281609/NEP_2012-Q4_present.pdf. 193. Нестеров, Л. Национальное богатство и человеческий капитал [Текст] / Л. Нестеров, Г. Аширова // Вопросы экономики. – 2003. – № 2. – С. 103– 110. 194. Нижегородцев Р.М. Кластерно-сетевые эффекты и институциональные фильтры в современной экономике знаний [Текст] // Управленец. 2010. № 7-8; 316 195. Николаева, Т.П. Инновации в образовательной системе и экономический рост [Текст] / Т.П. Николаева // Инновации. – 2000. – № 1–2. – С. 40–44. 196. Новиков В.С. Государственно-частное партнерство как механизм трансформации сферы образовательных услуг [Текст]. Краснодар: Изд-во ЮИМ, 2010. 197. Нонака, И. Компания – создатель знания: Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах [Текст] / И. Нонака, Х. Такеучи. – М.: ОлимпБизнес, 2003. – 340 с. 198. Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. М. [Текст]: Фонд экономической книги "Начала", 1997; 199. Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию [Текст]. М.: Олимп-Бизнес, 2010; 200. О развитии высшего образования в России / Размышления по итогам восьмого съезда Российского Союза ректоров/ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://rsr-online.ru/23_12_2009.php 201. Обзор зарплат [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.obzorzarplat.ru. 202. Область науки и техники [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://russian.xinhuanet.com/kjfz.htm. 203. Окуловский, А.С. Формирование экономики знаний в современных условиях [Текст] / А.С. Окуловский // Экономика Крыма. – 2010. – № 4 (33). – С. 99–103. 204. Отдача на высшее образование в российских регионах [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gosbook.ru/node/9886. 205. Переслегин, С.Б. Основные положения инновационного анализа. Группа конструирования будущего / С.Б. Переслегин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.igstab.ru/materials/Pereslegin/ Per_InovAnalys.htm. 317 206. Полищук Е.А. Человеческий капитал в экономике современной России: проблемы формирования и реализации [Текст]. Ижевск: ИжГТУ, 2005. 207. Полтерович В.М. Институциональные ловушки и экономические реформы [Текст] // Экономика и математические методы. 1999. №2; 208. Полуянов, В.Б. Организация и управление в сфере высшего образования. Екатеринбург: Изд-во УрГПФУ, 2000. 209. Полуянов, В.Б. Организация и управление в сфере высшего образования [Текст]: учеб. пособие / В.Б. Полуянов. – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. проф.-пед. ун-та, 2000. – 138 с. 210. Попов, Е.Н. Определение себестоимости и цены подготовленных специалистов в высших и средних специальных учебных заведениях [Текст] / Е.Н. Попов, Т.Г. Евстигнеева; под науч. ред. А.А. Воронина. – М.: НИИВШ, 1990. – 60 с. 211. Портер М. Международная конкуренция [Текст]. М.: Международные отношения, 1993.С.149. 212. Постиндустриальный мир и Россия [Текст]. М.: Изд-во УРСС, 2001. С.140-141. 213. Презентации инновационных компаний РФ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.innoedu.ru/projects/pir/presentation.materials/comp. 214. Пригожин, И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой [Текст] / И. Пригожин, И. Стенгерс. – М., 1986. – 432 с. 215. Прогноз потребности Российской Федерации в специалистах с высшим профессиональным образованием и структуры их подготовки до 2010 года. М.: НИИВО, 2000. 50 с. (Обзор книги) [Текст] // Alma Mater (Вестник высшей школы). – 2000. – № 11. – С. 51–52. 216. Программы Европейского союза в области обучения [Текст] // Европа. – 2006. – Сент.–окт. 318 217. Прохорова В.В. Субрегиональные ресурсы и инструменты интенсивного развития территориальных экономических систем современной России [Текст] М.: МГУ, 2010. С.74. 218. Псахаропулос Дж. Концепции и неправильные представления о теории человеческого капитала [Текст] // Экономика образования. 2001. №1; 219. Пудовкин, А. Как публикуются и цитируются российские ученые / А. Пудовкин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://trv- science.ru/2011/03/01/kak-publikuyutsya-i-citiruyutsya-rossijskie-uchenye. 220. Разработка модульных программ, основанных на компетенциях [Текст]: учеб. пособие / О.Н. Олейникова [и др.]. – М.: Альфа, 2005. – 288 с. 221. Расходы государства [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.vfmgiu.ru/rashody-gosudarstva. 222. Рачкова, Е.Н. Подготовка квалифицированных кадров в Германии. (Сводный реферат) [Текст] / Е.Н. Рачкова // Социальные и гуманитарные науки. – Сер. 8. Отечественная и зарубежная литература. – 2001. – Янв. – С. 125–126. 223. Ровба, Е.А. Инновационное развитие системы менеджмента университета [Текст] / Е.А. Ровба, Ю.Э. Белых, Е.Л. Разова // Качество, менеджмент и инновации – основа устойчивого развития: сб. материалов Международной науч.-практ. конф. / под общ. ред. В.Н. Корешкова. – Минск: БелГИСС, 2010.– С.106–110. 224. Рогов С. Россия должна стать научной сверхдержавой // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.strf.ru/ organization.aspx?CatalogId=221&d_no=28654 225. Россия в цифрах. 2003 [Текст]: краткий стат. сб. – М.: Госкомстат России, 2003. – 398 с. 226. Ростовская область. 2003 [Текст]: стат. сб. – Ростов н/Д: Ростовстат, 2004. – 892 с. 319 227. Рубинштейн М.Ф., Фирстенберг А.Р. Интеллектуальная организация. Привнеси будущее в настоящее и преврати творческие идеи в бизнес решения [Текст]: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2003. 228. Рябова Е.Ю. Институциональные императивы функционирования экономики знаний [Текст]// TERRA ECONOMICUS. 2009. Том 7. №2. 229. Сапир Ж. К экономической теории неоднородных систем. М.: ГУ ВШЭ, 2001; 230. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации [Текст]. М.: Олимп-Бизнес, 2003. 231. Скоблякова, И.В. Воспроизводство индивидуального и общественного человеческого капитала в постиндустриальной экономике [Текст]: автореф. дис. ... д-ра эконом. наук / И.В. Скоблякова. – Орел, 2008. – 48 с. 232. Словарь иностранных слов [Текст]. – 9-е изд., испр. – М.: Русский язык, 1982. – 608 с. 233. Солонин, С.И. Менеджмент качества образовательной услуги (руководство для преподавателей вузов) [Текст]: учеб. пособие для системы повышения квалификации преподавателей высших учебных заведений / С.И. Солонин. – Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2010. – 190 с. 234. Социально-экономическое положение Ростовской области в январе– декабре 2004 г. [Текст]: доклад. – Ростов н/Д: Ростовстат, 2005. – 356 с. 235. Статистика [Текст]: учеб. пособие / под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Проспект, 2004. – 448 с. 236. Стиглиц Дж. Глобализация: тревожные тенденции [Текст]. М.: Мысль, 2003; 237. Стратегия развития вуза на рынке образовательных услуг [Текст] / под ред. В.А. Долятовского. – Невинномысск: НИЭУП, 2010. – 150 с. 238. Стратегия развития финансовой системы России, 2011. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: http://www.mirkin.ru/_docs/ analyt03_016.pdf 320 239. Стюарт, Т. Богатство от ума [Текст] / Т. Стюарт. – Минск: Парадокс, 1998. – 352 с. 240. Стюарт, Т. Интеллектуальный капитал новый источник богатства организаций [Текст] / Т. Стюарт // Новая постиндустриальная волна на Западе / под ред. В.Л. Иноземцева. – М.: Academia, 1999. – С. 372–400. 241. Суворов, В.В. Интеллект и интеллектуальные орудия труда [Текст] / В.В. Суворов // Вестник Московского университета. – Сер. 7. Философия. – 2000. – № 2. – С. 67–82. 242. Тарабаева, В.Б. Инновационное развитие вузов: проблемы управления конфликтами [Текст] / В.Б. Тарабаева. – Белгород: Изд-во БелГУ, 2007. – 324 с. 243. Теоретические основы содержания общего среднего образования [Текст] / под ред. В.В. Краевского, И.Я. Лернера. – М.: Педагогика, 1983. – 352 с. 244. Тоффлер Э. Третья волна [Текст]. М.: ООО «Издательство АСТ», 2010. С.223. 245. Трапезников, В.А. Вопросы управления экономическими системами [Текст] / В.А. Трапезников // Автоматика и телемеханика. – 1969. – № 1. – С. 5–20. 246. Трещевский Ю.И. Высшее образование в контексте социально- экономического развития [Текст] // Регион: системы, экономика, управление. 2011. N 1. 247. Тряпицина А.А. Рынок образовательных услуг [Текст] // Известия СанктПетербургского университета экономики и финансов. 2009. № 3; 248. Тулмин, С. Человеческое понимание [Текст] / С. Тулмин. – М.: Прогресс, 1984. – 328 с. 249. Уильямсон О. Экономические институты капитализма [Текст]. СПб.: Лениздат, 1996. 250. Управление знаниями [Текст]. / Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. 321 251. Управление знаниями: электронный обучающий комплекс [Текст]: свидетельство № 18511 / В.А. Долятовский [и др.]. – М.: ИНИМ РАООФЭРНИО. 252. Фалмер, P.M. Энциклопедия современного управления [Текст]: в 5 т. / P.M. Фалмер. – М.: ВИПКэнерго, 1992. – Т. 2. – 140 с. 253. Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gks.ru. 254. Федеральный образовательный портал ЭСМ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ecsocman.edu.ru/db/msg/8365.html. 255. Филобокова Л.Ю. Комплексная оценка конкурентоспособности региона [Текст] // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал, 2011. № 2 (26). № рег. статьи 0089. - Режим доступа к журн.: http://region.mcnip.ru 256. Фокина, В.Н. Инновационная культура преподавателей вуза: теоретическая модель исследования [Текст] / В.Н. Фокина // Инновации в образовании. – 2001. – № 1. – С. 38–54. 257. Формирование общества, основанного на знаниях. Новые задачи высшей школы [Текст]: доклад Всемирного банка. – М.: Весь мир, 2003. – 232 с. 258. Фриман, А. Феномен творчества в эпоху Интернета / А. Фриман [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.slideshare.net/ emiroshnichenko/ss-17515232. 259. Халин, В.Г. Исследовательские университеты: мировой опыт [Текст] / В.Г. Халин, Е.М. Коростышевская // Инновации. – 2005. – № 7 (84). – С. 78– 79. 260. Харрингтон, Д.Ж. Управление качеством в американских корпорациях [Текст] / Д.Ж. Харингтон – М.: Экономика, 1990. – 272 с. 261. Хомский, Н. Аспекты теории синтаксиса [Текст] / Н. Хомский. – М.: Издво Моск. ун-та, 1972. – 130 с. 322 262. Хорафас, Д.Н. Системы и моделирование [Текст] / Д.Н. Хорафас. – М.: Мир, 1967. – 419 с. 263. Хуторской, А.В. Технология проектирования ключевых и предметных компетенций [Текст] / А.В. Хуторской // Инновации в общеобразовательной школе. Методы обучения: сб. науч. трудов / под ред. А.В. Хуторского. – М.: ГНУ ИСМО РАО, 2006. – С. 65–79. 264. Центр инновационного развития СПбУЭиФ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.finec.ru/university/research-centres/inno. 265. Ченцова, М.В. Концепция экономики знаний как новое направление формирования современной экономической парадигмы [Текст] / М.В. Ченцова // Вестник Финансовой академии. – 2008. – № 2 (46). – С. 118–125. 266. Ченцова, М.В. Основные черты экономики знаний: теоретический аспект [Текст] / М.В. Ченцова // Вестник Финансовой академии. – М., 2007. – № 3 (43). – С. 105–113. 267. Шелов-Коведяев Ф.В. Экономика знаний: русская модель / Экспрессотчет. // Экономика знаний // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// nnEk_znan_all_1 268. Шишов, С.Е. Механизмы контроля и оценки эффективности деятельности в системе образования европейских стран [Текст] / С.Е. Шишов // Высшее образование в России. – 1999. – № 4. – С. 31–33. 269. Шукшунов, В.Е. Состояние, перспективы развития и повышения эффективности инновационной деятельности высшей школы России [Текст] / В.Е. Шукшунов // Инновации. – 2005. – № 6 (83). – С. 11–18. 270. Шульц Т. Ценность детей [Текст] // Thesis. 1994. №6; 271. Шумпетер Й. Капитализм, Социализм и Демократия [Текст]. М.: Экономика, 1995. 272. Шумпетер, Й. Теория экономического развития [Текст] / Й. Шумпетер. – М.: Прогресс, 1982. – 456 с. 323 273. Щетинин, В.П. Экономика образования [Текст]: учеб. пособие / В.П. Щетинин, Н.А. Хроменков, Б.С. Рябушкин. – М.: Рос. пед. агентство, 2002. – 306 с. 274. Щиборщ, К.В. Сравнительный анализ конкурентоспособности и финансового состояния предприятий отрасли и/или региона / К.В. Щиборщ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cfin.ru/press/marketing/ 2000-5/12.shtml. 275. Эдвинссон Л. Корпоративная долгота. Навигация в экономике, основанной на знаниях [Текст]. М.: ИНФРА–М, 2005. 276. Экк, К.Д. Знание как новая парадигма управления [Текст] / К.Д. Экк // Проблемы теории и практики управления. – 1998. – № 2. – С. 36–48. 277. Экономическое развитие России и мировые тенденции на рубеже веков [Текст] / Л.Н. Карпов [и др.]. – М., 1996. – 262 с. 278. Якобсон Л.И. Экономика общественного сектора [Текст]. М.: МГУ, 1996. 279. Яковец Ю.В. Эпохальные инновации XXI века [Текст]. М.: Экономика, 2004; 280. Яковец, Ю.В. Рента, антирента, квазирента в глобально- цивилизационном измерении [Текст] / Ю.В. Яковец. – М.: Академкнига, 2003. – 240 с. 281. Янсен, Ф. Эпоха инноваций. Менеджмент для лидера [Текст] / Ф. Янсен. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 307 с. 282. Янчевский, В. О национальной управленческой концепции, качестве персонала и модели управления в начале XXI века [Текст] / В. Янчевский // Проблемы теории и практики управления. – 2000. – № 2. – С. 41–45. 283. Ясин Е.Г. Оценивать науку по «гамбургскому счету» [Текст] // Форсайт. 2007. № 2(2). 284. Ясин, Е.Г. Модернизация и общество [Текст] / Е. Ясин // Вопросы экономики. – 2007. – № 5. – С. 4–29. 324 285. Bilombo, R. On models and methods of a dynamic optimal management [Text] / R. Bilombo, V. Doliatovski // Far East Journal of Applied Mathematics. – 2008. – Vol. 31, is. 2. – P. 217–230. 286. Bilombo, R. Presentation of the analysis co-inertia multiple and application to the simultaneous analysis of economic performance indicators in manner of the dynamic evolution of industrialized countries [Text] / R. Bilombo, V. Doliatovski // Far East Journal of Applied mathematics. – 2007. – Vol. 28, is. 3. – P. 359–378. 287. Boyer, E.L. College: the undergraduate experience in America [Text] / E.L. Boyer. – N.Y.: Harper & Row, 1987. – 378 p. 288. Bureau of Economic Analysis. / Mode of access: http://www.bea.gov/index.htm. 289. Burgoync J. As reported in Personnel Management Plus. Р., 1994. p. 7. 290. Campus-business linkages: Innovative program produces bilingual engineers [Text] // Educational record. – Fall 1996. – P. 58–59. 291. Dubois, P. Le marketing: fondements et pratique [Text] / P. Dubois, L. Jolibert. – Paris: Economica, 1998. – 714 р. 292. Edquist, Ch. Reflections on the systems of innovation approach [Text] / Ch. Edquist // Science and public policy. – 2004. – Vol. 31, № 6. – Р. 485–489. 293. Edvinsson, L. Intellectual Capital. Realizing Your Company's True Value by Finding Its Hidden Brainpower [Text] / L. Edvinsson, M.S. Malone. New York. Harper Business. 1997. – 240 р. 294. Final Report on the Implementation of the First Phase of the Community Action Programme Leonardo Da Vinci (1995–1999) [Text]: Report from the Commission. – Office for Official Publications of the European Communities, 2000. – 29 р. 295. Garvin D. A Building of learning organization / D. Garvin // Harvard Business Review. - 1993. Juli-August. P. 78-91. 296. Global Innovation Index INSEAD. http://www.globalinnovationindex.org/gii/ 325 main/home.cfm. 297. Human Development Reports [Electronic resource]. – Mode of access: http:// hdrstats.undp.org. 298. Hutmacher, W. Key competencies for Europe [Text] / W. Hutmacher // Report of the Symposium Berne, Swizerland 27–30 Marcel, 1996. Council for Cultural Cooperation a Secondary education for Europe. – Strasburg, 1997. – 72 р. 299. Leclercq, J.-M. Les systemes educatifs en Europe: Vers un espace communautaire? [Text] / J.-M. Leclercq, C. Rault. – Paris: La Documentation Francaise, 1990. – 152 p. 300. Maddison, A. The World Economy: Historical Statistics [Text] / A. Maddison. – OECD, 2004. – 274 р. 301. Main Science and Technology Indicators [Text]. – OECD, 2012. – №. 1. – 160 р. 302. Paul, J.-J. Higher education and graduate employment in France [Text] / J.-J. Paul, J. Murdoch // European journal of education. – 2000. – Vol. 35, № 2. – P. 179–186. 303. Polanyi K. The Livelihood of Man. N.Y.: Academic Press Inc., 1977; 304. Postone, М. Time, Labor and Social Domination: A Reinterpretation of Marx's Critical Theory [Text] / М. Postone. – Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1993. – 425 р. 305. Rifkin, J. The Age of Access. The New Culture of Hypercapitalism where All of Life is a Paid-For Experience [Text] / J. Rifkin. – N.Y.: Putnam, 2000. – 312 р. 306. Romer, P.M. Endogenous technological change [Text] / P.M. Romer // Journal of Political Economy. – 1990. – Vol. 98, № 5. – P. 71–102. 307. Rulani, Е. Le capitalisme cognitif: du deja vu? [Text] / Е. Rulani // Multitudes. – 2000. – № 2. 308. Scientific potential and innovative activity in Russia [Text] / Ed. by E.V. Semenova. –M.: RIEPP, 2010. – Release 5. – 269 р. 326 309. Scimago Journal and Country Rank [Electronic resource]. – Mode of access: http://www.scimagojr.com. 310. Simon, B. Intelligence, Psychology and Education [Text] / B. Simon. – L.: Lawrence and Wishart, 1978. – 286 p. 311. The future of the university [Text]: A report to the people by the executive committee of the University of Oklahoma. – Norman: University of Oklahoma press, 1969. – 160 p. 312. Thurow, L. Building Wealth: The New Rules for Individuals, Companies, and Nations in a Knowledge-Based Economy [Text] / L. Thurow. – N.Y., 1999. – 336 р. 313. Times Higher Education [Electronic resource]. – Mode of access: http:// timeshighereducation.co.uk. 314. Understanding Knowledge Societies: In Twenty Questions and Answers with the Index of Knowledge Societies. – Department of Economic and Social Affairs (DESA). United Nations, New York, 2005. 315. Verville, A.-L. What business needs from higher education [Text] / A.L. Verville // Educational record. – Fall 1995. – P. 46–52. 316. URL: http:// www.edweek.org/advertise/education-market-glance.php 317. URL: http://www.researchcaucus.org/documents/2012GlobalRDFundingForecast EventInvitation.pdf 327 ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение – 1 Систематизация основных подходов к типологизации категории «знание» № Представители п/п научных школ и направлений 1 2 1 2 3 1 2 Наименование типа знания Характеристика типа знания По типу формализации Явное Явное знание всегда формально и систематизировано. Оно может быть закодировано и отражено в формальных правилах, инструментах или процессах Неявное Неявное знание является субъективным. Его трудно формализовать и передавать другим. Неявное знание частично состоит из технического мастерства, трудновыразимого знания, характеризуемого термином «ноу-хау», ментальных моделей, убеждений и мнений По способности поддерживать конкурентоспособность организации Зак М.Х. Базовые (core) Это минимальный набор и уровень знаний, необходимый организации для функционирования на рынке. Обладание подобным уровнем знаний не обеспечит фирме жизнеспособность в долгосрочной перспективе, а является базовым знаниевым барьером для входа в отрасль Продвинутые Позволяют фирме быть конкурентоспособной. (advanced) Фирма может обладать схожим уровнем, масштабом и качеством знаний, что и ее конкуренты, но при этом конкретное содержание знаний часто будет различаться среди конкурентов, обеспечивая дифференциацию знаний Новаторские Это знания, позволяющие фирме лидировать в (innovative) отрасли и значительно дифференцировать себя по сравнению с конкурентами. Новаторские знания часто позволяют фирме менять «правила игры» По уровню составных частей профессионального интеллекта Куинн Дж.Б. Когнитивное Базовый уровень владения дисциплиной. Прои др. знание фессионалы достигают его в процессе серьезного обучения, которое затем подтверждается сертификацией. Это знание необходимо, но недостаточно для коммерческого успеха Продвинутые Позволяют превратить «книжное знание» в эфзнания и навы- фективное исполнение. Способность применять ки правила той или иной дисциплины к сложным проблемам реального мира – наиболее распространенный уровень навыков среди профессионалов, создающих стоимость И. Нонака, Р. Грант, М.Х. Зак, Дж.Б. Куинн, Д.У. Делонг, Л. Фейхи и др. 328 Системное понимание 3 4 1 2. 3. Делонг Д.У., Фейхи Л. Глубокое познание сложной «паутины» причинно-следственных связей, лежащих в основе дисциплины. Оно позволяет профессионалам, не ограничиваясь простым выполнением задач, переходить к решению более крупных, комплексных проблем и в результате создавать исключительно высокую стоимость Самомотиви- Сочетание воли, мотивации и адаптируемости к рованное твор- успеху. Мотивированные творческие группы чачество сто достигают лучших результатов, чем группы, обладающие значительными материальными или финансовыми ресурсами По признаку доступности Человеческое Представляет собой то, что люди знают или зназнание ют как делать. Человеческое или индивидуальное знание проявляется в навыках (например, как интервьюировать покупателей) или в профессиональных компетенциях (например, в понимании предпочтений потребителей при выборе того или иного продукта) и обычно сочетает в себе явное и неявное знание Социальное Этот тип знания существует только во взаимоотзнание ношениях между индивидуумами или внутри групп. Социальное знание преимущественно неявное, оно принадлежит членам группы и развивается только в результате совместной работы. Его существование проявляется в способности индивидов к эффективному сотрудничеству Структуриро- Заключено в системах, процессах, инструментах ванное знание и сложившихся практиках организации. Знание в этом случае является явным и основано на правилах. Основное отличие структурированного знания от первых двух типов знаний заключается в том, что оно считается существующим независимо от людей – носителей знаний. Оно представляет собой организационный ресурс 329 Приложение 2 – Количественные значения индикаторов, характеризующих состояние и потенциал секторов генерации знаний отечественной экономики. Наименование индикатора Персонал, занятый исследованиями и разработками в России (тыс. чел.) Число организаций, выполнявших исследования и разработки Число научно-исследовательских организаций в России Число исследователей (всего чел.) Число исследователей на 10 000 занятых в экономике (чел.) Внутренние затраты на исследования и разработки (млн. руб. в постоянных ценах 1989 г.) Внутренние затраты на гражданские исследования и разработки в России (в % к ВВП) Внутренние затраты на исследования и разработки (в % к ВВП) Государственные расходы на образование (млрд. руб. в фактически действовавших ценах) Персонал, занятый исследованиями и разработками в предпринимательском секторе (тыс. чел.) Финансирование науки из средств федерального бюджета на прикладные научные исследования (в % к ВВП) Расходы на высокие технологии в совокупных промышленных расходах (в %) Финансирование науки из средств федерального бюджета на фундаментальные исследования (млн. руб.) Расходы предпринимательского сектора на НИОКР (млрд. руб.) Объем финансирования государственных контрактов НИОКР за счет бюджетных ассигнований федерального бюджета (млрд. руб. в фактически действовавших ценах) Объем финансирования государственных контрактов НИОКР за счет внебюджетных средств (млрд. руб. в фактически действовавших ценах) Валовой внутренний продукт: (млрд. руб. в фактически действовавших ценах) Примечание: составлено автором по1 1 Временной период (годы) и значения 2011 2012 2013 735,3 726,3 3682 3566 - 1782 374746 69 5,77 1725 372620 63 6,10 - 0,8 - - 1,09 1,12 - 2231,8 214 2558,4 - - 0,56 0,56 - 8 - - 91684,5 86623,2 - 99,4 - - 13,7 6,861 96,52 6 3,727 11,89 55800 62599 Российский статистический ежегодник - 2013 г. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_13/Main.htm 330 Приложение 3 – Сводные статистические данные социальноНаименование индикатора Персонал, занятый исследованиями и разработками в России (тыс. чел.) Число научноисследовательских организаций в России Число исследователей (тыс. чел.) Число исследователей на 10 000 занятых в экономике (чел.) Внутренние затраты на исследования и разработки (млрд. руб.) Число заявок на выдачу патентов на изобретения Объем инновационных товаров, работ, услуг (млн. руб.) Объем экспорта инновационных товаров, работ, услуг (млн. руб.) Затраты на технологические инновации в фактически действующих ценах (млрд. руб.) Созданные (разработанные) передовые производственные технологии – всего единиц Используемые передовые производственные технологии – всего единиц Расходы на образование (млрд. руб.) Численность обучающихся в общеобразовательных учреждениях, тыс. человек Число образовательных учреждений высшего профессионального образования Численность студентов в образовательных учреждениях высшего профессионального образования, тыс. человек Объем платных услуг в системе образования (млрд. руб.) Объем платных услуг в системе образования на душу населения (руб.) Численность населения млн. человек Численность занятых в экономике, тыс. человек Основные фонды в эконо- Социальноэкономическое развитие Образование Инновации Наука экономического, инновационного и научно-технического развития России. 2005 2006 Временной период (годы) и значения 2007 2008 2009 2010 2011 2012 813.2 807.1 801.1 761.3 742.4 736.5 735.3 726.3 3566 3622 3957 3666 3536 3492 3682 3566 391.1 388.9 392.8 375.8 369.2 368.9 374.7 372.6 122 120 118 111 110 109 109 107 230782.2 288805.2 371080.3 431073.2 485834.3 523377.2 610426.7 699869.8 32254 34873 39439 41849 38564 42500 41414 44211 589005,3 773110,9 955201,2 1095799 924639,5 1228384 1921808 2565697 151358 168176 276280,8 283792,5 217621,4 228644,5 591239,1 821409,9 125,7 188,5 207,5 2,76,3 358,9 349,8 469,4 583,7 637 735 780 787 789 864 1138 1324 140983 168311 180324 184374 201586 203330 191650 191372 167,4 232,8 326,3 394,3 456,2 468,4 553,4 614,8 15185 14362 13766 13436 13329 13318 13446 13537 1068 1090 1108 1134 1114 1115 1080 1046 7065 7310 7461 7513 7419 7050 6490 6075 153 193 242 288 310 327 339 351 1075 1364 1700 2026 2186 2285 2372 2456 142,8 142,2 142,0 141,9 141,9 142,9 143,0 143,3 66792 67174 68019 68474 67463 67577 67727 67969 4338,7 5748,8 60391 74441 82303 93186 108001 117197 331 мике по полной учетной стоимости на конец года, млрд. руб. Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб. Инвестиции в основной капитал, млрд. руб. Валовой внутренний продукт: всего, млрд. руб. 8112 10196 12540 14864 16895 18958 20780 22880 3611 4730 6716 8782 7976 9152 11036 12569 21625 26903 33248 41277 38807 46309 55800 62599 Примечание: составлено автором по 1 Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstatmain/rosstat/ru/statistics/scienceandinnovations/science/ 1 332 Приложение 4 – Стоимость национального человеческого капитала в 2010 году Страна Индекс эффективности Доля инновационной ЧК экономики На душу населения, тыс. долл., ППС США 1,225 0,9 1255,6 Великобритания 0,855 0,44 315,2 Германия 0,93 0,7 565,9 Япония 0,93 0,8 612,4 Китай 0,49 0,15 19,1 Индия 0,37 0,1 3,8 Эстония 0,67 0,47 143,6 Россия 0,30 0,1 14,5 Примечание: составлено автором по1 Корчагин, Ю. Измерение национального человеческого капитала / Ю. Корчагин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.lerc.ru/?part=articles&art=1&page=119. 1 333 Приложение 5– Технологические уклады (ТУ) (макроциклы, длинные волны) Н.Д. Кондратьева № ТУ I Период до- 1770– минирования 1830 гг. ТУ II III IV V IV 1830– 1880 гг. 1880– 1930 гг. 1930– 1980 гг. 1980– 2030 гг. С 2030 г. Лидеры ТУ Голлан- Те же + дия, Германия Велико- и США британия, Франция, Бельгия Те же Те же + ЕС + Канада + СССР + Япония + Австралия Те же (включая всю Европу) + Сингапур + Китай + Корея + Индия + Бразилия + Мексика + РФ (?) США, Япония, Китай, Индия, Германия, Великобритания Ядро ТУ Текстиль, каналстрой, водяные и ветряные двигатели, чугун Электротехника, тяжмаш, ЛЭП, неорганическая химия, авиаи автостроение, сталь Авиа-, авто-, тракторостроение, цветмет, органическая химия, синтетический каучук, нефть Электроника, робототехника, биотехнологии, лазерная и иная оптика, фототехника, дистанционное управление, космос, газ Биотехнологии, нанотехнологии, проектирование живого, вложения в человека, новое природопользование, знания, информация. Ключевой фактор развития Текстиль- Паровые Электро- Двигатель Биотехнологии, ное двигатели, двигатель, внутреннего микроэлектроника, машино- станки сталь сгорания, ядерная физика, строение нефть вычислительная техника Паровой двигатель, ж/д, машинои пароходостроение, станкоинструментальная промышленность, черная металлургия, уголь Робототехника, новая медицина, высокие гуманитарные технологии, проектирование будущего и управление им Примечание: составлено автором по1 Корчагин, Ю.А. Циклы развития человеческого капитала как драйверы инновационных волн / Ю. Корчагин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.lerc.ru/?part=articles&art=1&page=70. 1 334 Приложение 6 - Сравнительная характеристика уровня производительности труда в мире (тыс. долл. / год). США Норвегия Франция Германия Россия Китай Ю.Африка Бразилия Индия 68374 57435 52535 43243 19656 15250 14659 13557 9200 3,5 2,9 2,7 2,2 1 0,78 0,75 0,69 0,45 1 Примечание: составлено автором по Составлено автором с использованием материалов доклада Ректора РЭУ им. Г.Б. Плеханова. В.И. Гришина «Производительность труда как ключевой фактор развития России: правовые и региональные аспекты». Москва, 26 июня 2014 г. 1 335 Приложение 7 - Уровень производительности труда в экономике РФ, в % от уровня западноевропейских стран 2012 г.(выборка). Где: 1 - Добыча полезных ископаемых; 2 - Обрабатывающие производства в целом; 3 Производство пищевых продуктов; 4 - Производство кожи, обуви; 5 - Хим. производство; 6 Металлургия; 7 - Производство машин и оборудования; 8 - Производство электро- и оптического оборудования. 336 Приложение 8 - Состояние и характеристика производительности труда в отраслях и секторах отечественной экономики в 2013 году (тыс. долл./ год). Отрасли Показатели (тыс. долл./ год) Сектора Соц. сфера Здравоохранение С низкой производительностью труда В среднем 12,9 Образование 17 С/х Торговля, гостиничный бизнес Со средней производительностью труда Строительство Транспорт и связь Добывающие сектоС высокой производира экономики тельностью труда Финансовый сектор Примечание: составлено автором по1 31,5 30 37 50 61,5 Международные сопоставления (тыс. долл./ год) - в США в среднем – 79. - в Белоруссии в среднем – 13,8. - в США – 108. - в Бразилии – 103. - в Канаде – 81. В Белоруссии – 29. - в США – 112 - в США – 85 - в США – 125,1 - в США – 150 - в США – 187 Составлено автором с использованием материалов доклада Ректора РЭУ им. Г.Б. Плеханова. В.И. Гришина «Производительность труда как ключевой фактор развития России: правовые и региональные аспекты». Москва, 26 июня 2014 г. 1 337 Приложение 9 – Ранжирование качеств, приобретаемых в ходе учебного процесса Качество q1 – Аналитическое мышление q2 – Общий уровень теоретической подготовки q3 – Умение работать в команде q4 – Умение обрабатывать информацию q5 – Умение работать в условиях неопределенности q6 – Работа при ограниченных ресурсах q7 – Умение работать самостоятельно q8 – Умение творчески подойти к решению задачи q9 – Умение использовать возможности q10 – Умение исправлять ошибки q11 – Умение генерировать идеи q12 – Правильное распределение рабочего времени q13 – Умение строить суждения q14 – Навыки использования иностранного языка q15 – Управление изменениями q16 – Умение обучаться q17 – Уверенность в себе q18 – Построение команды q19 – Работоспособность q20 – Ориентированность на результат q21 – Самодисциплина q22 – Ответственность q23 – Умение четко и грамотно излагать свои мысли q24 – Целеустремленность q25 – Коммуникабельность q26 – Энергия и предприимчивость в решении проблем q27 – Эрудиция и любознательность q28 – Планирование работы q29 – Знание информатики и применение ПК в работе q30 – Организаторские способности q31 – Умение вносить инновации в процесс работы q32 – Навыки прогнозирования процессов q33 – Управление взаимоотношениями q34 – Знание практики бухгалтерской работы q35 – Принятие нестандартных решений 338 Rj = r 54 804 231 129 454 354 504 104 429 529 629 304 729 829 604 479 204 704 154 329 254 79 536 279 379 679 331 404 579 179 779 654 754 755 554 Rmin = 54 Ранг 1,000 0,067 0,234 0,419 0,119 0,153 0,107 0,519 0,126 0,102 0,086 0,178 0,074 0,065 0,089 0,113 0,265 0,077 0,351 0,164 0,213 0,684 0,101 0,194 0,142 0,080 0,163 0,134 0,093 0,302 0,069 0,083 0,072 0,072 0,097 = 6,803 Вес (wi) Ранг 0,146992 1 0,009873 34 0,034362 8 0,061532 4 0,017484 18 0,022423 14 0,015749 20 0,076323 3 0,018503 17 0,015005 21 0,012619 26 0,026111 11 0,010888 30 0,009575 35 0,013142 25 0,016571 19 0,03891 7 0,011275 29 0,051543 5 0,024126 12 0,03125 9 0,100476 2 0,014809 22 0,02845 10 0,020944 15 0,01169 28 0,023981 13 0,019648 16 0,013709 24 0,044344 6 0,010189 33 0,012137 27 0,010527 31 0,010513 32 0,014328 23 wj = 1