Инновационный человеческий капитал и энерго-ресурсосбережение (контент-анализ законодательства субъектов РФ)

И. З. Гарафиев

ИННОВАЦИОННЫЙ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ И ЭНЕРГО-РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ

Ключевые слова: инновационный человеческий капитал, региональные законы.

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, regional legislation.

Based on content analysis of program texts of law regions of the Russian federation examined the relationship energy-resource saving and development innovative human capital. The factors influencing the design of f energy-resource saving discourse and innovative human capital in law regions of the Russian federation.

Стремительное развитие новых ставить перед представителями законодательной 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 времени, приспосабливаться к изменениям, происходящим в экономике и обществе Современная

юридическая наука определяет закон как нормативный акт, принятый в особом порядке высшим представительным органом

законодательной власти либо непосредственным волеизъявлением населения (например, в порядке референдума) и регулирующий наиболее важные и устойчивые общественные отношения.

К наиболее существенным признакам закона относятся:

• закон выступает юридическим выражением воли народа, с целью согласования различных социальных интересов;

• закон принимается в рамках

специального законодательного процесса и на основе установленных процедур: путем

референдума или издается органом законодательной власти;

• закон регулирует наиболее важные

общественные отношения, обеспечивая стабильное развитие экономической, политической и социальной сфер;

• закон обладает наибольшей (после

конституции) юридической силой среди других правовых актов;

• верховенство закона означает его нормативную ориентацию и обязательность для иных актов, а также возможность их отмены, изменения, признания недействительными при несоответствии закону;

• закон обладает наибольшей

нормативной концентрированностью и рассчитан на предоставление субъектам права широкого выбора вариантов поведения, на неопределенно множественное число случаев применения;

• закон характеризуется наибольшей

стабильностью своих норм, длительностью существования и действия.

Таким образом, закон является одним из наиболее значимых текстов, определяющим государственную политику и нормы поведения социума в той или иной сфере социальноэкономических отношений.

Целесообразность выбор законов в качестве объектов контент-анализа определяется тем, что текст закона - хорошо выверенная смысловая структура, где каждый из элементов имеет содержательное и логическое обоснование. Над созданием текста закона, работали десятки специалистов различных областей, он был ни один раз апробирован и вычитан. Следовательно, можно предположить, что в законе отсутствуют случайные спонтанные слова, так же как отсутствуют спонтанные смыслы, то есть не отражающие известной ситуации, содержания. Текст закона отражает основную идею представителей органов государственной власти по той или иной проблеме общественного развития.

С целью выявления понимания проблем развития энерго-ресурсосбережения и инновационного человеческого капитала органными государственной власти контент-анализу были подвергнуты : Закон Владимирской области 5 апреля 1999 года №17-ОЗ «О научно-технической политике и мерах государственной поддержки научной деятельности и инноваций во владимирской области» (в ред. Законов Владимирской области от 13.09.2006 N 116-ОЗ); Закон Воронежской области 06.10.2011 № 133-ОЗ. «Об инновационной политике на территории Воронежской области» (в ред. Законов Воронежской области от 06.10.2011 № 133-ОЗ), Закон г. Москвы 7 июля 2004 года N 45 «Об инновационной деятельности в городе Москве» (в ред. Закона г. Москвы от 30.11.2005 N 64), Закон Орловской области от 4 октября 2001 года N 215-ОЗ «Об инновационной деятельности и государственной политике в Орловской области» (в ред. Законов Орловской области от 10.12.2001 N 231-

ОЗ, от 25.03.2002 N 250-ОЗ, от 28.02.2003 N 315-ОЗ, от

30.05.2006 N 598-ОЗ, от 17.03.2009 N 880-ОЗ, от

11.10.2010 N 1120-ОЗ), Закон Ханты-Мансийского автономного округа - Югры от 10 июля 2010 г. N 114-оз «Об инновационной деятельности в Ханты-Мансийском автономном округе - Югре» (в ред. Законов Ханты-Мансийского автономного округа -Югры от 24.02.2011). Критерием отбора законов, было наличие в их текстах статей, содержащих слова: «энерго-ресурсосбережение», «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, p.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 законов субъектов РФ представлены в таблице 1.

Для оценки внешней валидности кодов проиллюстрируем примерами код «энергоресурсосбережение»»:

«Уполномоченный орган в пределах своей компетенции: представляет в установленном

порядке предложения по финансированию расходов научно-исследовательских организаций, высших учебных заведений и промышленных предприятий в сфере разработки и внедрения оптимальных научных проектно-технологических и

производственных решений, направленных на энергосбережение и эффективное и рациональное использование энергетических ресурсов; организует взаимодействие с собственниками организаций, инвесторами в проведении структурной перестройки организаций, направленной на производство высокотехнологической энергосберегающей

продукции» (Закон Воронежской области 06.10.2011 № 133-ОЗ. «Об инновационной политике на

территории Воронежской области» (в ред. Законов Воронежской области от 06.10.2011 № 133-ОЗ).

Таблица 1 - Статистика кодов качественного контент-анализа. Словарь (А).

«Основные цели государственной

инновационной политики Орловской области: развитие и эффективное использование инновационного и научно-технического потенциала области, а также материальных и финансовых ресурсов, направляемых на создание наукоемких и ресурсосберегающих технологий» (Закон Орловской области от 4 октября 2001 года N 215-ОЗ «Об инновационной деятельности и государственной политике в Орловской области» (в ред. Законов Орловской области от 10.12.2001 N 231-ОЗ, от 25.03.2002 N 250-ОЗ, от 28.02.2003 N 315-ОЗ, от

30.05.2006 N 598-ОЗ, от 17.03.2009 N 880-ОЗ, от

11.10.2010 N 1120-ОЗ).

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

автономного округа - Югры от 10 июля 2010 г. N 114-оз «Об инновационной деятельности в Ханты-Мансийском автономном округе - Югре» (в ред. Законов Ханты-Мансийского автономного округа -Югры от 24.02.2011).

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).

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.

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», «энергоресурсосбережение». Полученные результаты говорят о том, что в текстах законов внедрение энерго- ресурсосберегающих технологии прописывается через реализацию бизнес-проектов и развитие инновационной среды обмена идеями. Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда представлена на рис. 1.

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

incentives for innovation ii 7,4 4 80 154 1,8

knowledge 4 2,7 3 60 59 0,7

wages 7 4,7 5 100 157 1,8

education 9 6,1 4 80 136 1,6

development 4 2,7 2 40 113 1,3

professional experience 7 4,7 5 100 118 1,4

business projects 63 42,6 5 100 1339 15,6

exchange of ideas 36 24,3 5 100 822 9,6

energy saving 6 4,1 5 100 133 1,5

business projects development education on in 1 s r e n e exchange of ideas incentives for innovation knowledge

business projects 1

development 0,4 1

education 0,8 0,5 1

energy saving 1 0,4 0,8 1

exchange of ideas 1 0,4 0,8 1 1

incentives for innovation 0,8 0,2 0,6 0,8 0,8 1

knowledge 0,6 0,667 0,4 0,6 0,6 0,4 1

hurtmi pnjnb

BMKSjMJ

кмМр..........................................

Рис. 1 - Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда

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 первого кластера являются коды «стимулирование инноваций» и «энергоресурсосбережение» что позволяет говорить о наличии в программах подхода стимулирования инноваций и энерго- ресурсосбережения через участие в бизнес-проектах и развития инновационной среды. Также к первому кластеру относится код «профессиональный опыт, навыки», который больше соотносится с кодом «оплата труда». Наличие данной связи позволяет нам предположить наличие в дискурсе текстов законов ядра «человеческий капитал», исходя из составных

частей человеческого капитала: профессиональных навыков и оплаты труда. Коды «образование», «саморазвитие», «знание» составляет составляют соответственно второй, третий и четвертый кластеры.

Подводя итог, отметим, что полученная в результате контент-анализа конфигурация кодов отражает цели законов субъектов 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.

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. ист. наук, доц. каф. государственного муниципального управления и социологии КНИТУ, giz05@mail.ru.