Инновационный человеческий капитал и энерго-ресурсосбережение (контент-анализ программ инновационного развития регионов РФ)

И. З. Гарафиев

ИННОВАЦИОННЫЙ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ И ЭНЕРГО-РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ

Ключевые слова: инновационный человеческий капитал, программы инновационного развития регионов.

На основе контент-анализа текстов законов субъектов РФ рассмотрена взаимосвязь энергоресурсосбережения и развития инновационного человеческого капитала. Выявлены факторы, влияющие на оформление дискурсов энерго-ресурсосбережения и инновационного человеческого капитала в региональных законах.

Keywords: innovative human capital, program of regional innovative development.

Based on content analysis ofprogram texts ofprogram of regional innovative development examined the relationship energy-resource saving and development innovative human capital. The factors influencing the design off energy-resource saving discourse and innovative human capital in regional innovative development.

Стремительное развитие новых ставить перед представителями исполнительной власти субъектов РФ новые цели и задачи, меняется роль индивида в социуме - он становится инициатором инновационных идей и тем самым преобразует знание в основной фактор производства. В связи с этим меняется и специфика труда в организации, который приобретает инвестиционный и сетевой характер. Инвестиционный характер когнитивного труда - это постоянное инвестирование работником в собственный человеческий капитал. Сетевой характер - способ

организации деятельности когнитивных работников, связанный с их взаимодействием в рамках сетевых структур и проектов.

В качестве интегрирующего понятия,

объясняющего процесс преобразования работниками знания в экономический, производственный ресурс, предлагается категория «инновационный человеческий капитал». Инновационный человеческий капитал -профессиональные знания и навыки, способствующие получению дохода от работы только в данной отрасли и необходимые для появления на рынке нового продукта (товара или услуги) отрасли, для использования в деятельности предприятия отрасли новых производственных процессов, нового метода маркетинга, нового организационного метода.

Авторская трактовка обусловлена, качественной

характеристикой знания, направленного на производство товаров и услуг с целью получения прибыли. Наиболее «знаниеемкой», является способ производства, основанный на внедрении инноваций. Мы не понимаем инновационный человеческий капитал узко, как специальный человеческий капитал фирмы, так как инновационные знания, применимые только в одной отдельно взятой фирме, в большинстве случаев оказываются не инновационными для других фирм. В то же время мы не понимаем его слишком широко как общий человеческий капитал, так как внедрение инноваций всегда имеет определенную отраслевую специфику [1;2].

Законодательство региона должно отвечать на вызовы Правительство региона должно отвечать на вызовы времени, приспосабливаться к изменениям, происходящим в экономике и обществе Программы инновационного развития регионов РФ (далее

программы) представляют собой план реализации государственной политики в данной области в среднесрочной перспективе. В них отражается перечень конкретных мер, которые должны предпринять органы государственной власти субъекта РФ для достижения целевых показателей в области инновационного развития.

Целесообразность выбор программ в качестве объектов контент-анализа определяется тем, что текст программ - хорошо выверенная смысловая структура, где каждый из элементов имеет содержательное и логическое обоснование. Над созданием текста программ, работали десятки специалистов различных областей, он был ни один раз апробирован и вычитан. Следовательно, можно предположить, что в тексте программы отсутствуют случайные спонтанные слова, так же как отсутствуют спонтанные смыслы, то есть не отражающие известной ситуации, содержания. Текст программы отражает основные принципы и план реализации представителями органами исполнительной власти субъектов РФ государственной политики в той или иной области.

С целью выявления понимания проблем развития энерго-ресурсосбережения и

инновационного человеческого капитала органными государственной власти контент-анализу были подвергнуты : Долгосрочная областная целевая

программа «Развитие инновационной деятельности в Воронежской области на 2011 - 2015 годы» (утверждена постановлением Правительства Воронежской области от 19 октября 2010 г. N 887); Областная целевая комплексная Программа «Развитие инновационной деятельности в Липецкой области на 2011 - 2015 года» (утверждена

постановлением администрации Липецкой области от 17 февраля 2011 г. N 43); Республиканская программа развития инновационной деятельности в Республике Татарстан на 2004-2010 годы (Утверждена постановлением Кабинета Министров Республики Татарстан от 12 марта 2004 г. № 121; Областная долгосрочная целевая программа инновационного развития Ростовской области на 2012 - 2015 годы (утверждена постановлением Правительства Ростовской области от 23.09.2011 №

5); Областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Челябинской области» на 2011-2012 годы (утверждена постановлением Правительства Челябинской области от 27.10.2010 г. № 186-П), Долгосрочная целевая программа

«инновационное развитие Ханты-мансийского автономного округа - Югры на 2009 - 2014 годы» (утверждена постановлением Правительства Ханты-мансийского автономного округа - Югры от 10 июля 2009 г. N 168-п). Критерием отбора программ инновационного развития регионов РФ, было наличие в их текстах статей, содержащих слова: «энергоресурсосбережение», «энергосбережение»,

«ресурсосбережение». Проблема энерго-

ресурсосбережения носит комплексный характер, влияет на характер инновационного развития в различных отраслях экономики: химическая

промышленость, металлургия, энергетика, сфера жилищно-коммунального хозяйства. Она может стать одним из критериев оценки эффективности использования новых технологий при реализации конкретных проектов инновационного развития.

Инструменты контент-анализа. Ключевым моментом контент-анализа является кодирование: соотнесение частей текста с категориями, с помощью которых осуществляется анализ. Список категорий образует своеобразный «словарь» для чтения и интерпретации текстов статей. Мы выделили словарь, основанный на замещении, который строится на основе того, что каждое из слов, относящихся к той или иной категории словаря, является

взаимозаменяемым. Такой словарь представляет собой «эвристическим образом образованный список слов, каждое из которых можно заменить другим благодаря их отнесению к одному и тому же коду» [4, р.2].

Эвристический характер данного словаря заключается в том, что список кодов (категорий) и слов отражает не только специфику самого текста, но и интересы «читателя», в том числе и теоретические конструкции, которые у него возникли еще до чтения текста.

Используемый нами метод текстов законов субъектов РФ, представляет собой выбор текстов, которые отражают генерирование идей инновационного развития. Следовательно, в нашей работе мы будем использовать словарь, основанный на замещениях. Мы в своем исследовании проводили качественный контент-анализ текстов программ развития вузов. Взяв за основу методологию, предложенную А.Н. Олейником [3], мы сделали акцент на анализе связей внутри кодировочного словаря. Анализ осуществлялся с использованием программы QDA Miner v. 4.0, разработанной компанией Provalis Research (г. Монреаль).

Словарь, используемый в контент-анализе текстов статей. Словарь А - список кодов -производен от основных исследовательских задач, обусловлен интересами исследователя и имеет инструментальный характер.

Словарь А включает 9 кодов, организованных в 4 ядра: «инновационный человеческий капитал», «инвестиционный характер труда», «сетевой характер труда», «нанотехнологии». Ядро «инновационный

человеческий капитал» включает коды:

«стимулирование инновации»(incentives for

innovation), «оплата труда» (wages), «знания» (knowledge). Ядро «инвестиционный характер труда» представлено кодами: «образование»

(education), «саморазвитие» (development),

«профессиональный опыт, навыки» (professional

experience). Ядро «сетевой характер труда»

содержит коды: «обмен идеями - инновационная среда» (exchange of ideas), «бизнес-проекты» (business projects). Ядро «энерго-

ресурсосбережение» состоит из кода «энергоресурсосбережение» (energy saving). Идентификация кодов, происходила путем выявления слов или фраз, отражающих содержание кода.

Статистические показатели Словаря А применительно к анализу текстов программ

инновационного развития регионов РФ представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Статистика кодов качественного контент-анализа. Словарь

Для оценки внешней валидности кодов проиллюстрируем примерами код «энерго-

ресурсосбережение»»:

«Предоставление субсидий предприятиям и организациям области на компенсацию части затрат по реализации проектов, включенных в областной реестр инновационных проектов, направленных на создание инновационных, нанотехнологических или энергосберегающих продукции и технологий 2011 -2015» (Областная целевая комплексная Программа «Развитие инновационной деятельности в Липецкой области на 2011 - 2015 года» (утверждена

постановлением администрации Липецкой области от 17 февраля 2011 г. N 43).

«К полномочиям Правительства Ханты-Мансийского автономного округа - Югры относятся: разработка и утверждение приоритетных направлений инновационной деятельности в автономном округе; осуществление мер по поддержке научно-исследовательских, опытноконструкторских и технологических разработок в сферах нефте- и газодобычи, газо- и нефтехимии, рационального природопользования, энерго- и ресурсосбережения, в области нанотехнологий, информационных и иных высоких технологий»

Name Codes Count % Codes Cases % Cases Nb Words % Words

incentives for innovation 39 4,3 6 100 1214 2,3

knowledge 20 2,2 4 66,7 464 0,9

wages 40 4,4 5 83,3 1065 2

education 96 10,6 6 100 2938 5,6

development 46 5,1 6 100 1384 2,6

professional experience 48 5,3 5 83,3 1162 2,2

business projects 235 26,1 6 100 6112 11,6

exchange of ideas 364 40,4 6 100 8440 16,1

energy saving 14 1,6 6 100 379 0,7

(Долгосрочная целевая программа «инновационное развитие Ханты-мансийского автономного округа -Югры на 2009 - 2014 годы» (утверждена

постановлением Правительства Ханты-мансийского автономного округа - Югры от 10 июля 2009 г. N 168-п).

«Ресурсо- и энергосберегающие технологии. Переход на энергосберегающие осветительные приборы, уменьшение потерь при передаче энергии, использование нетрадиционных энергетических ресурсов» (Долгосрочная областная целевая

программа «Развитие инновационной деятельности в Воронежской области на 2011 - 2015 годы»

(утверждена постановлением Правительства Воронежской области от 19 октября 2010 г. N 887).

Совместно встречающиеся коды. Вначале мы выясним, насколько часто коды пересекаются, т.е. в тексте статьи они могут быть разделены не более чем одним кодом. Знакомство с группировкой кодов для качественного контент-анализа, осуществленной по критерию частоты их совместного появления в статьях - коэффициенту Жаккарда (Jaccard’s coefficient), который вычисляется как отношение числа элементов пересечения двух множеств к числу элементов объединения этих множеств. Коэффициент равен нулю, когда множества не имеют общих элементов, и единице, когда множества равны, в остальных случаях значение где-то посередине (табл. 2).

Таблица 2 - Пересечение кодов качественного контент - анализа коэффициент Жаккарда

Полученные результаты показывают высокий уровень схожести между всеми кодами, в то же время, учитывая, что коды - результат качественного анализа, можно предположить, что значение коэффициента более 0,5 позволяет говорить о наличии устойчивой связи между кодами. Наибольшее значение коэффициента Жаккарда равное 1 показало пересечение кодов: «обмен идеями» и «бизнес-

проекты», «энерго- ресурсосбережение»,

«стимулирование инноваций», «саморазвитие»,

«образование». Полученные результаты говорят о том, что в текстах программ инновационного развития регионов внедрение энерго- ресурсосберегающих

технологии прописывается через реализацию бизнес-проектов, стимулирование инноваций,

развитие инновационной среды обмена идеями, . Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда представлена на рис. 1.

шгевэгсес!;

UCtCIU|JII ici il

energy saving

exchange of ideas

wages.

pntamdppewtt..

knowledge......................................

Рис. 1 - Модель кластеризации кодов

качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда

Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного контент-анализа было наличие четырех ядер: инновационный человеческий

капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда, нанотехнологии. При кластеризации кодов на основе коэффициента Жаккарда, при заданном количестве кластеров - четыре, мы не видим точного совпадения, получившихся кластеров с выделенными нами ядрами. Первый кластер состоит из кода «бизнес- проекты». На наш взгляд, следует признать, что ядро «сетевой характер когнитивного труда» проявилось, так как «бизнес-проекты» и «обмен идеями» стоят наиболее близко друг к другу в рамках первого кластера. Также частью второго кластера являются коды «стимулирование инноваций» и «энерго- ресурсосбережение» что позволяет говорить о наличии в программах подхода стимулирования инноваций и энергоресурсосбережения через участие в бизнес-проектах и развития инновационной среды. Также ко второму кластеру относится код «саморазвитие», который больше соотносится с кодом «образование». Наличие данной связи позволяет нам предположить наличие в дискурсе текстов программ инновационного развития идеи о повышении квалификации работников в рамках системы дополнительного образования. Коды

«профессиональный опыт», составляет составляют соответственно третий и четвертый кластеры. Подводя итог, отметим, что полученная в результате контент-анализа конфигурация кодов отражает цели программ инновационного развития регионов РФ создание инновационной инфраструктуры в регионе за счет создания инновационный среды, обмена идей и привлечения бизнес-проектов.

Литература

1. Гарафиев, И.З. Инновационный человеческий

капитал региона как фактор оценки уровня развития его химической промышленности / И.З. Гарафиев Вестник Казанского технологического университета. - 2011. - № 24. - С.111-116.

J development education S' « Si ene « ide о f § incentives for innovation knowledge professional experience wages

business projects

developme nt

education

energy saving 1 і

exchange ofideas 1 і 1

incentives for innovation 1 і 1 1

knowledge 0,66 7 0,66 7 0,66 7 0,66 7 0,66 7 0,66 7 1

professiona l experience 0,83 3 0,83 3 0,83 3 0,83 3 0,83 3 0,83 3 8 0,

wages 0,83 3 0,83 3 0,83 3 0,83 3 0,83 3 0,83 3 0, 5 0,66 7 1

2. Гарафиева, Г.И. Использование модели Calculated Intangible Value при оценке интеллектуального капитала предприятий нефтехимии / Г.И. Гарафиева // Вестник экономики, права и социологии. - 2011. - №4. - С.31-33.

3. Олейник, А.Н. Триангуляция в контент-анализе. вопросы методологии и эмпирическая проверка / А.Н. Олейник // Социологические исследования. - 2009. - №2. - С.65-99.

4. Hogenraad, R. Force and influence in contentanalysis: the production of new social knowledge [/ R. Hogenraad, D. Mckenzie, N. Peladeau // Quality & Quantity. - 2003. - N 37. - P. 2-14.

© И. З. Гарафиев - канд. истор. наук, доц. каф. государственного муниципального управления и социологии КНИТУ, giz05@mail.ru.