Человеческий капитал и инновационное развитие регионов России

УДК 330.341.1

И.П. ДАНИЛОВ, В.Т. ТАРАСОВ

ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ И ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ РОССИИ*

Ключевые слова: человеческий капитал, моделирование экономического роста, инновационный потенциал регионов.

Количественно оцениваются человеческий капитал занятых в экономике регионов России в анализируемом периоде (2000-2009 гг.), его связь с подсистемами инновационного потенциала регионов России и его влияние на экономический рост.

IP. DANILOV, V.T. TARASOV HUMAN CAPITAL AND INNOVATION DEVELOPMENT OF RUSSIA'S REGIONS

Key words: human capital, the modeling of economic growth, the innovative potential of regions.

The authors quantify human capital employed in the economic regions of Russia during the analyzed period (2000-2009), its relationship to the subsystems of the innovation potential of Russian regions and its impact on economic growth.

Изучение сущности человеческого капитала насчитывает более чем полувековую историю. Первые упоминания этой категории относятся к 1958 г. и связаны с публикацией статьи Джейкоба Минсера под названием «Ивестиции в человеческий капитал и персональное распределение дохода» [3. С. 200]. Однако считается, что основополагающие результаты в области исследования человеческого капитала получены нобелевскими лауреатами по экономике Т. Шульцом (1979 г.) и Г. Беккером (1992 г.). Эти представители чикагской школы в начале 60-х годов прошлого столетия в значительной мере развили и систематизировали данное научное направление. С тех пор исследовательская программа, связанная с человеческим капиталом, получает интенсивное развитие, главным образом в рамках неоклассического направления экономической науки. В ней можно выделить два этапа.

Начальный этап, в течение которого неослабевающий поток литературы сформировал, по выражению видного историка экономической науки М. Блау-га, «твердое ядро» концепции человеческого капитала, продолжался до 1980-х годов, когда в ней наметились признаки стагнации. По мнению М. Блауга, данная исследовательская программа в 1980-е годы «... продолжала деградировать, бесконечно перерабатывая все тот же материал без продвижения в понимании проблем образования и обучения» [2. С. 334-335].

В середине 80-х годов в данном научном направлении наметился определенный прогресс. Этому способствовали публикации работ П. Ромера, Р. Лукаса (нобелевского лауреата по экономике 1995 г.), несколько позднее -

Н. Менкью, Д. Ромера, Д.А. Вейла, в которых была предпринята попытка сформулировать «новую теорию роста» с иных позиций. Данные ученые пришли к выводу, что недостающим звеном в неоклассической теории роста являются инвестиции в человеческий капитал, и предложили модели, учитывающие запас человеческого капитала в виде производимого ресурса1.

Несмотря на подробное и обстоятельное осмысление сути человеческого капитала и его роли в экономическом развитии общества на качественном уровне, многие проблемы, связанные с количественными оценками человеческого капитала как актива и фактора экономического роста, остаются нерешенными. Более того, по мнению сотрудника института экономики РАН

* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ (проект № 10-06-00091 а).

1 Обстоятельный обзор сильных и слабых сторон новой теории роста приводится в статье Р. Солоу (нобелевского лауреата по экономике 1987 г.) [8. С. 479-506]. Описание различных моделей экономического роста, в том числе с человеческим капиталом, предложенные вышеназванными и другими авторами, содержится в работе Ю.В. Шараева [11].

доктора экономических наук И.В. Соболевой, «в количественном аспекте изначально неоклассическая категория «человеческий капитал» столь же неуловима, как и марксистское понятие «стоимость». Любой из подходов к его измерению обязательно упускает из виду те или иные важные аспекты, а потому ведет к существенным искажениям» [9. С. 43].

Безусловно, проблема количественной оценки человеческого капитала является чрезвычайно трудной, однако ее фатальная неразрешимость, на наш взгляд, излишне преувеличена. Поэтому попытки ее решения в рамках различных концепций не прекращаются [6, 12]. В данной статье предложен подход к количественной оценке человеческого капитала, который экспериментально апробирован с использованием фактических данных в разрезе регионов России за период 2000-2009 гг. Наряду с этим с помощью модели эндогенного экономического роста с человеческим капиталом получены представления о его количественном вкладе в развитие инновационной экономики регионов.

С практической точки зрения современный этап исследований, связанных с человеческим капиталом, обусловлен двумя вызовами, вытекающими из анализа мировых тенденций развития экономики. Во-первых, это связано с попытками объяснить усиление неравенства в экономическом развитии между богатыми и бедными странами, т.е. дивергенцию, которая не согласуется с неоклассической теорией экономического роста. Согласно данной теории все экономические системы, имеющие доступ к одним и тем же технологиям, должны были бы иметь тенденцию к сближению темпов роста продуктивности труда. Однако этого не наблюдается в действительности, что является своеобразным вызовом для научной экономической общественности. Между тем включение человеческого капитала в состав факторов моделей экономического роста в определенной мере помогает объяснить природу углубляющейся межстрановой и межрегиональной дифференциации уровня экономического развития и определить направление решения данной проблемы.

Другая проблема, которая будоражит умы ученых многих стран последние 20-30 лет в ходе формирующейся «новой экономики знаний», касается механизмов трансформации эффектов образования и обучения на рабочем месте в эффект экономического роста. Дело в том, что статистика во многих случаях не подтверждает прямой связи между затратами на образование, НИОКР, повышение квалификации, с одной стороны, и экономическим ростом - с другой.

В неоклассическом понимании, человеческий капитал - это запас знаний, способностей, навыков и мотиваций, содействующих росту его производительной силы и расширяющих его потребительские предпочтения; при этом эффективность инвестиций в человека, как и вложений в вещественный капитал, определяется альтернативой распределения ресурсов во времени с целью «обмена» сегодняшних благ на будущие.

По нашему мнению, для оценки человеческого капитала можно использовать данные об индексе развития человеческого потенциала (ИРЧП), которые с начала 90-х годов регулярно рассчитываются и публикуются коллективами независимых экспертов и консультантов в специальных докладах по инициативе Программы ООН (ПРООН) во многих странах мира. Подобные доклады с оценками ИРЧП по субъектам Федерации с 1997 г. публикуются и в России [5]. Считается, что данный индекс является репрезентативной характеристикой развития человека, представляя собой агрегированный результат достижений в трех важнейших областях общественной жизни: 1) в формировании душевого продукта, 2) в сфере образования и 3) в обеспечении жизненного долголетия. Мы считаем, что данный индекс в комплексном виде учитывает нормированные уровни основных компонентов человеческого капитала, тесно взаимосвязанных между собой. Предполагается, что наиболее

образованные работники обладают более продуктивным трудом по сравнению с остальными и, соответственно, лучше оплачиваются. Кроме того, будучи более обеспеченными людьми, они имеют больше возможностей заботиться о своем здоровье и, вследствие этого, дольше живут.

Предлагаемый алгоритм оценки человеческого капитала кратко можно представить в виде последовательности следующих шагов:

1. Расчет базисных и среднегодовых темпов прироста ИРЧП по опубликованным данным за 1998-2008 гг.

2. Расчет средней продолжительности времени, потраченного занятыми в экономике на свое образование, по годам анализируемого периода (2000-2009 гг.).

3. Сбор данных Росстата о среднем возрасте занятых в экономике регионов в каждом году анализируемого периода.

4. Расчет среднего возраста вступающих в трудовую деятельность работников региональных экономик в каждом году анализируемого периода.

5. Расчет средней продолжительности трудовой деятельности занятого населения в каждом году анализируемого периода.

6. Расчет среднегодовых темпов прироста накопления человеческого капитала на рабочем месте (на основе концепция опытной кривой Б. Хендерсона).

7. Расчет уровня и динамики накопления человеческого капитала занятого населения как в период обучения в образовательных учреждениях, так и на рабочем месте.

В целом по стране базисные темпы роста ИРЧП составили 107,7%, что в среднегодовом исчислении соответствует 0,68%. Значения аналогичных показателей Чувашской Республики оказались, соответственно, на уровне 105,4% и 0,48%. Среди десяти субъектов фФедерации, которые характеризовались наибольшими темпами роста ИРЧП в указанном периоде, отметим Республику Тыва (119,4%) и Республику Ингушетия (116,5%). В этих регионах ускоренный рост показателя способствовал снижению их отставания от среднего уровня по стране. В то же время такие регионы, как Москва (123,2%) и Санкт-Петербург (120,2%), напротив, упрочили свое лидерство в развитии человеческого потенциала.

В среднем по России средняя продолжительность времени, потраченного работниками экономики на свое образование, показала устойчивую тенденцию к повышению: она увеличилась с 12,8 года в 2000 г. до 13 лет к 2005 г. и до 13,3 года в 2010 г.2 Соответствующие показатели для Чувашии составили 12,4; 12,8 и 13,25 года.

Учитывая средний возраст детей, приступающих к школьному образованию в 6,5 года и прибавив его к значениям показателей средней продолжительности образовательного периода, получаем примерный средний возраст работников, вступающих в трудовую деятельность.

Показатели средней продолжительности трудовой деятельности занятого населения регионов в каждом году анализируемого периода определялись путем вычитания из показателей среднего возраста занятых в экономике расчетных значений их средней продолжительности обучения3. В среднем по стране этот показатель колебался незначительно: в пределах 19,6^-20,1 года. В Чувашской Республике он варьировал в интервале от 19,2 до 20,2 года.

Данный параметр может быть использован для оценки человеческого капитала занятого населения в связи с обучением и приобретением опыта непосредственно на рабочем месте. Темпы накопления человеческого капитала на

2 В расчет принимались следующие предположения о продолжительности периода обучения по группам работников, имеющих те или иные виды образвания: 1) начальное общее в сумме с не имеющими такового) - 2,7 года; 2) основное общее - 9 лет; 3) среднее полное (общее) - 11 лет; 4) начальное профессиональное - 13,5 года; 5) среднее профессиональное - 14,5 года; 6) высшее профессиональное -16,5 года.

3 Аналог показателя среднего возраста оборудования.

рабочем месте и в период образовательного обучения в общем случае отличаются между собой. В этой связи обычно упоминается так называемая кривая обучения, показывающая зависимость между производительностью человека и временем, потраченным на его обучение. Идею кривой обучения значительно развил Брюс Хендерсон - основатель всемирно известной Бостонской консультационной группы. По мнению Хендерсона, реально наблюдаемая кривая опыта характеризует не только эффект обучения, как это считалось ранее, но и результат совместного эффекта обучения, специализации, инвестиций и масштаба; при этом эффект каждого из этих элементов известен лишь приблизительно, соответственно эффект кривой опыта также является некоторым приближением [10. С. 32-60]. Такой совместный эффект, опираясь на фактические исследования, Хендерсон оценивал на уровне 20-^30% снижения затрат, или роста продуктивности, вследствие удвоения опыта.

По нашим расчетам, с учетом фактических данных общероссийской динамики ИРЧП, приведенных ранее, удвоение человеческого капитала, при неизменных условиях, произойдет через 102,8 года. Это соответствует среднегодовым темпам прироста человеческого капитала на уровне 0,18% в год исходя из равномерного экспоненциального роста с учетом двадцатипроцентного эффекта опытной кривой. Для Чувашской Республики аналогичные параметры составили 144,4 года и 0,13%.

В итоге были сформированы исходные данные, необходимые для оценки человеческого капитала работников, накопленного ими в виде определенного запаса на известный момент времени. Это - средние показатели продолжительности двух периодов: 1) обучения потенциальных работников в образовательных учреждениях и 2) приобретения ими опыта на рабочем месте уже в ходе их трудовой деятельности. Кроме того, получены представления о средних темпах накопления человеческого капитала в обоих указанных периодах. Следовательно, несложно рассчитать и базисные индексы роста человеческого капитала работниками региональных экономик на определенные моменты времени по обоим периодам, а также общий индекс. Например, общий базисный индекс человеческого капитала работников, занятых в экономике всей страны, на конец 2009 г. составил 113,4%, в том числе для «образовательного» периода - 109,4% и «опытного» периода - 103,6%. Аналогичные показатели накопления человеческого капитала по регионам Приволжского федерального округа представлены в табл. 1.

Интересно отметить, что темпы накопления человеческого потенциала занятого населения во всех регионах округа в анализируемом периоде отставали от средних по стране. При этом в них наблюдался и более низкий достигнутый уровень развития человеческого потенциала в 2008 г., за исключением Республики Татарстан, где он превышал среднероссийское значение. Чтобы объяснить механизмы формирования трендов ИРЧП и накопления человеческого капитала занятого населения регионов, необходимо усовершенствовать статистический учет межрегиональных миграционных процессов населения с использованием возрастных и образовательных характеристик. Именно миграция населения, на наш взгляд, обусловливает усиление межрегиональных различий в уровнях как ИРЧП, так и накопления человеческого капитала занятого населения.

Рассчитанные характеристики человеческого капитала позволяют исследовать его роль в различных процессах экономического развития. В макроэкономических моделях экономического роста человеческий капитал непосредственно включается в виде самостоятельного фактора [11]. По нашему мнению, данный фактор является источником многосложного влияния на экономическое развитие, прежде всего выступая важным элементом в системе инновационного потенциала регионов (ИПР). Поэтому самостоятельный интерес представляет исследование взаимосвязей человеческого капитала с подсистемами ИПР.

Таблица 1

Базисные индексы накопления человеческого капитала занятых в экономике страны и регионов Приволжского федерального округа в 2009 г.

Регион Базисный индекс накопления человеческого капитала, % Индекс развития человеческого потенциала

общий в том числе за счет

обучения в образовательных учреждениях приобретения опыта на рабочем месте

Российская Федерация 114,3 109,4 103,6 0,825

Пензенская область 109,9 106,8 102,9 0,786

Республика Татарстан 109,5 106,8 102,6 0,848

Удмуртская Республика 109,5 106,8 102,6 0,805

Чувашская Республика 109,3 106,6 102,5 0,797

Оренбургская область 108,5 106,0 102,3 0,813

Саратовская область 108,2 105,8 102,3 0,801

Пермский край 107,5 105,3 102,1 0,802

Республика Мордовия 107,1 104,9 102,1 0,794

Кировская область 106,5 104,6 101,8 0,774

Самарская область 106,1 104,3 101,7 0,817

Республика Марий Эл 105,7 104,0 101,6 0,769

Республика Башкортостан 104,6 103,3 101,3 0,815

Нижегородская область 103,9 102,8 101,1 0,801

Ульяновская область 102,6 101,9 100,7 0,786

В ранее проведенном исследовании, посвященном ИПР, мы выделили в нем четыре функциональные подсистемы и оценили их с помощью четырех групп показателей, характеризующих: 1) ресурсную базу в количественном аспекте; 2) уровень квалификации и заработной платы работников, занятых исследованиями и разработками; 3) эффективность функционирования ИПР; 4) эффективность применения инноваций в экономике региона [4]. В итоге каждая подсистема ИПР была оценена сводным индикатором в линейно-нормированной шкале. Оценка указанных подсистем ИПР позволила исследовать функциональные взаимосвязи между ними, исходя из предварительной гипотезы их взаимодействия. Так, количественный состав ресурсной базы ИПР (А1), включая работников, занятых исследованиями и разработками, с известным уровнем квалификации и заработной платы (А2), рассматривался в качестве первичных факторов эффективности функционирования ИПР (АЗ), создающих предпосылки для повышения эффективности функционирования экономики региона в целом. Далее предполагалось, что конечные результаты функционирования региональной инновационной системы зависят как от уровня эффективности генерируемых инноваций, так и от масштабов их внедрения и применения в экономике. Эти результаты характеризуются повышением общего уровня региональной эффективности ресурсов (А4).

Расчеты, носящие предварительный характер, показали относительно тесную корреляционную связь между сводными индикаторами ИПР 1-й и 4-й групп, тогда как между индикаторами 1-й и 3-й, а также 4-й и 3-й групп зафиксирована слабая корреляция, хотя и устойчивая по параметрам. Возможно, эти связи носят нелинейный характер, а показатели промежуточной эффективности ИПР нуждаются в корректировке. Также выяснилось, что вариация исходных частных показателей, характеризующих квалификацию персонала, занятого исследованиями и разработками (характеристики, связанные с подготовкой исследователей и присвоением им ученых степеней), практически не влияет ни на промежуточные, ни на конечные результаты функционирования инновационного потенциала регионов.

Вместе с тем данное исследование выявило статистически значимое влияние человеческого капитала (Н) на отдельные сводные индикаторы под-

систем ИПР, несмотря на то, что индикаторы человеческого капитала и ИПР определялись по различным методикам, никак не связанным между собой. Отметим практически линейно-пропорциональное влияние человеческого капитала на формирование ресурсной базы ИПР и заметно меньшее по уровню его влияние на формирование промежуточной и конечной эффективности ИПР. В последнем случае это влияние удовлетворительно описывается степенной зависимостью с замедлением роста (табл. 2).

Как показали расчеты, в анализируемом периоде 1% прироста человеческого капитала занятых в экономике репрезентативного региона обусловливал 0,31% прироста эффективности функционирования ИПР и 0,25% прироста валового регионального продукта в качестве конечного результата использования инноваций.

Таблица 2

Параметры уравнений регрессии

Вид уравнения и количество наблюдений (А/) а в с К2 Метод оценивания

1 .Аи= а+ЬНи N=711 -0,003 (-0,395) 0,951 (21,147) - 0,813 со случайными эффектами*

2. АЗ/,= а+ЬНи+ с(Н,)2 N=711 0,102 (5,433) 0,452 (2,566) -0,179 (0,868) 0,178 с учетом вариации между объектами*

3. Л4/(= а+ЬНи+ с(Н,)2 N=711 0,215 (11,834) 1,074 (6,310) -0,799 (4,022) 0,408 с учетом вариации между объектами*

4. А3;= аНР N=79 7,764 (5,016) 0,307 (4,216) - 0,229 Левенберга -Марквардта**

5. А4;= а/-//* N=79 18,649 (11,021) 0,247 (7,235) - 0,428 Левенберга** -Марквардта

* Параметры оценивались доступным методом наименьших квадратов (РО-в) на основе панельных данных по 79 регионам за 2000-2008 гг.

** Нелинейный метод наименьших квадратов.

Наряду с этим оценивался непосредственный вклад человеческого капитала в экономический рост регионов страны с использованием концепции моделирования эндогенного роста, предложенной Р. Лукасом в его классической статье «О механизмах экономического развития» [13]. В частности, использовалась модификация производственной функции Кобба - Дугласа с человеческим капиталом в трудосберегающем виде с нейтральным, по Харроду, прогрессом:

где У,К,г, Ц, Нц - соответственно валовой региональный продукт (ВРП), среднегодовая стоимость основных фондов отраслей экономики, среднегодовая численность занятых в экономике и среднегодовая численность занятых в экономике, обладающих запасом человеческого капитала /-го региона в году £ А, а, Ц1- параметры модели, рассчитываемые эконометрическими методами.

В другом варианте оценивания параметров вместо показателей основных фондов использовались данные об инвестициях в основной капитал. Кроме того, еще один цикл расчетов осуществлялся по усеченной выборке: из числа регионов были исключены Москва и Тюменская область ввиду робастности их данных на фоне показателей остальных регионов.

Показатели ВРП были пересчитаны в цены 2008 г. с учетом паритета покупательной способности рубля, основные фонды - в цены 2008 г. с помощью дефляторов ВРП, а инвестиции в основной капитал - в цены 2008 г. с помощью базисных темпов роста. Среднегодовая численность занятых в экономике, обладающих запасом человеческого капитала, определялась в виде произведения численности занятых в году t на соответствующий базисный индекс накопления человеческого капитала. Оценки параметров представлены в табл. 3.

Таблица 3

Оценки параметров модели

Вариант регрессии 1пА а Ч> № Ш -критерий

1. Полная выборка (Л/ = 711) а) с основными фондами б) с инвестициями в основной капитал -2.4480 (-12.6) -1.3220 (-8.5) 0.2105 (4.5) 0.3250 (42.6) 0.1919(6.5) 0.1538 (6.6) 0.342 0.678 931.4 1844.8

2. Усеченная выборка (А/ = 693) а) с основными фондами б) с инвестициями в основной капитал -2.2570 (-11.5) -1.1490 (-7.4) 0.1205 (2.3) 0.3219 (42.6) 0.1549 (5.1) 0.1236 (5.2) 0.194 0.633 873.1 1800.2

Уравнения регрессии с основными фондами характеризуются низкими коэффициентами детерминации по сравнению с уравнениями регрессии с инвестициями в основной капитал, хотя оценки их параметров достаточно устойчивы. По нашему мнению, статистика основных фондов, учитывающая их по фактической (смешанной) стоимости, не в полной мере отражает межрегиональные и межвременные соотношения, даже после пересчета их с помощью дефляторов ВРП4. Мы считаем, что на данном этапе вместо данных по основным фондам целесообразно использовать показатели инвестиций в основной капитал.

Исключение из выборки двух регионов (Москвы и Тюменской области) в варианте с инвестициями практически не меняет представлений о роли факторов экономического роста. Так, значения эластичности ВРП по фондам (а) и неквалифицированному труду (1 -а), по все видимости, находятся в пределах

0,322-^0,325 и 0,675^-0,678 соответственно, а относительно человеческого капитала - на уровне 0,124^-0,154. Отсюда условное распределение роли факторов в экономическом росте можно определить в виде отношения соответствующих эластичностей к степени однородности производственной функции. По расчетам, в анализируемом периоде на долю неквалифицированного труда приходилось примерно 58,5^-60,3%, вещественного капитала - 28,2-^28,7% и человеческого капитала - 11,0-И3,3% общего прироста ВРП регионов.

Как видим, российская экономика еще далека от модели «экономики знаний», а роль человеческого капитала в ней, по современным меркам развитых стран, относительно низкая. Попытки оценить влияние человеческого капитала на экономический рост методами эконометрического моделирования на региональном уровне даже в условиях предпосылок, сильно упрощающих действительность, представляются не только познавательными, но и имеющими практический смысл для выработки действенной региональной политики. Между тем становится очевидным, что необходимы исследования механизмов формирования микроэкономики знаний (на уровне предприятий и организаций) [7], в том числе роли и места в ней человеческого капитала.

Литература

1. Бессонов В.А., Воскобойников В.Б. О динамике основных фондов и инвестиций в российской переходной экономике // Экономический журнал ВШЭ. 2006. № 2. С. 193-228.

2. Блауг М. Методология экономической науки, или Как экономисты объясняют: пер с англ. / науч. ред. и вступ. ст. В.С. Автономова. М.: НП «Журнал Вопросы экономики», 2004. 416 с.

3. Блауг М. 100 великих экономистов после Кейнса: пер. с англ. / под ред. М.А. Сторчевого. СПб.: Экономическая школа. 2008. 384 с.

4.Данилов И.П., Тарасов В.Т. Инновационный потенциал регионов России: методы анализа структуры и влияния на эффективность экономического роста // Вестник Чувашского университета. 2010. № 4. С. 343-354.

5. Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации. [Электронный ресурс]. Режим доступа: Мр ://№»».ипс1р.ги/1пс1ех.рМт1?1зо=Ри&11с1=2&стс1=риЫюа(юпз1&1с1 =49.

6. Капелюшников Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале: препринт \Л/РЗ/2008/01. М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2008. 56 с.

7. Макаров В.Л., Клейнер Г.Б. Микроэкономика знаний. М.: Экономика, 2007. 204 с.

8. Панорама экономической мысли конца XX столетия: в 2 т.: пер. с англ. СПб.: Экономическая школа, 2002. Т. 1. С. 479-506.

4 Недостатки статистического учета основных фондов отмечают многие авторы (см., например, [1]).

9. Соболева И.В. Парадоксы измерения человеческого капитала: науч. доклад. М.: Институт экономики РАН, 2009.50 с.

10. Стратегии, которые работают: Подход BCG: сб. ст. пер. с англ. / сост. К. Штерн и Дж. Сток-мл.; под общ. ред. И.В. Лазуновой. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2005. 496 с.

11. Шараев Ю.В. Теория экономического роста: учеб. пособие для вузов / Гос. ун-т - Высшая школа экономики. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. 254 с.

12. Энтов P.M., Синельников-Мурылев С.Г., Дашкеев В.В. и др. Долгосрочный сценарный анализ развития российской экономики на основе межстрановых сопоставлений. 1-й этап - Институт экономики переходного периода. М., 2006. 82 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.iet.ru/files/text/usaid/2006_LR_growth_draft2_sent.pdf.

13. Lucas R.E., Jr. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. 1988. Vol. 22. P. 3-42.

ДАНИЛОВ ИВАН ПЕТРОВИЧ - доктор экономических наук, профессор, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (dip41@yandex.ru).

DANILOV IVAN PETROVICH - doctor of economics sciences, professor, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

ТАРАСОВ ВЛАДИМИР ТИМОФЕЕВИЧ - кандидат экономических наук, доцент, Чебоксарский филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Россия, Чебоксары (taranet@orionet.ru).

TARASOV VLADIMIR TIMOFEEVICH - candidate of economics sciences, assistant professor, Cheboksary branch of Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of Russia, Russia, Cheboksary.

УДК 330.1

H.B. ДЕДУШКИНА ОСОБЕННОСТИ МОДЕРНИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ РОССИИ

Ключевые слова: модернизация, экономика, демография, инфляция, финансово-экономический кризис, инновация, инвестиции, интеллект, человеческий капитал, индекс развития человеческого потенциала, культура.

Выделены причины демографического и финансово-экономического кризиса, низкого жизненного уровня населения в дотационном регионе и необходимость развития экономики в благоприятном культурном пространстве. На основе анализа проблем российской экономики выявлены возможности её модернизации.

N.V. DEDUSHKINA FEATURES THE MODERNIZATION OF THE ECONOMY OF RUSSIA

Key words: modernization, economics, demographics, inflation, financial and economic crisis, innovation, investments, intelligence, human capital, human development index, culture.

Highlighted reasons demographic and financial and economic crisis, the low standard of living of the population in the dotacionnom region and the need to develop the economy in favourable cultural space. Based on analysis of the problems of the Russian economy explored opportunities her modernization.

Модернизация, по мнению большинства исследователей, подразумевает рациональный контроль над природным и социальным окружением человека, тесную интеграцию в мировую культуру, осуществление научной революции, распространение рационального взгляда на жизнь, строительство либеральнодемократического государства. Модернизация - это не просто призыв осовременить наше общество, в котором все еще проявляются черты прошлого века, но и гарантия, что в скором будущем мы не потеряем зримые экономические позиции. В Послании Президента РФ в его речи на съезде говорилось о масштабной программе модернизации всех сфер жизни России, всех институтов, всех видов деятельности и жизнеобеспечения на основе как вертикальной модернизации, т.е. прорыва в конкретных отраслях, так и горизонтальной - снятие административных барьеров, улучшение условий для развития всего бизнеса. Но выполнимы ли поставленные задачи в современных условиях? Анализ состояния российской экономики и стоящих перед ней проблем позволили сделать следующие выводы:

1. Россия переживает исторические изменения: из супердержавы с населением почти в 300 млн человек она трансформировалась в региональную державу с