К проблеме институционального обеспечения воспроизводства человеческого капитала

В статье освещены вопросы комплексного анализа кадрового обеспечения исследовательского сегмента (сектора) экономики, выполняющего функции одного из основных инструментов воспроизводства человеческого капитала. Представлены характеристики уровня признания мировым сообществом результатов исследований по различным тематическим категориям за последние пять лет. Выявлен научный потенциал формирования конкурентных прорывных технологий в России. Анализ показал, что квалификационная и возрастная структуры коллектива специалистов усредненного подразделения этого сектора в нынешних условиях не соответствуют требованиям качественного и масштабного воспроизводства интеллектуального ресурса - важнейшей составляющей человеческого капитала. Предложена математическая модель кадрового потенциала исследовательского сектора, обеспечивающая преемственность знаний и повышение научного уровня исследований. В основе модели лежат следующие качественные критерии: преемственность, компетентность, приоритетность области науки. Структурно-организационное формирование исследовательского сектора в соответствии с данной математико-статистической моделью позволяет создать оптимальные условия для функционирования эффективного механизма передачи знаний. Основным элементом этого механизма во всех областях науки является коллектив, состоящий из семи человек, в составе которого один доктор наук, три кандидата наук и три исследователя без степени. Сформулированы социально-экономические условия, обеспечивающие, по мнению авторов, более эффективное воспроизводство человеческого капитала.

человеческий капитал, математико-статистическое моделирование, технологический уклад, интеллектуальный ресурс, кадровый потенциал исследовательского сектора, квалификационная структура, возрастная структура, преемственность кадров, human capital, mathematical and statistical modeling, technological way, intellectual resources, staff potential in research sector, qualification structure, age structure, continuity of personnel

1. Акаев А.А., Садовничий В.А. О новой методике долгосрочного циклического прогнозирования динамики развития мировой системы и России // Сб. статей «Прогноз и моделирование кризисов и мировой динамики» / Отв. ред. А.А. Акаев, В.А. Садовничий. -М.: Изд-во ЛКИ, 2010. - 352 с.

2. Акаев А.А., Садовничий В.А. Моделирование будущего // Сб. статей «Моделирование и прогнозирование глобального, регионального и национального развития» / Отв. ред. А.А. Акаев, А.В. Коротаев, Г.Г. Малинецкий, С.Ю. Малков. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. - 488 с.

3. Акаев А.А., Садовничий В.А., Коротаев А.В., Малков С.Ю. Комплексное моделирование и прогнозирование развития стран БРИКС в контексте мировой динамики. - М.: Издательский дом «Наука», 2014. - 382 с.

4. Дежи на И., Пономарев А., Фролов А. Перспективные производственные технологии в России: контуры новой политики // Форсайт. 2015. Т. 9. № 1. С. 20-31.

5. Куценко Е. Пилотные инновационные кластеры России: модель устойчивого развития // Форсайт. 2015. Т. 9. № 1. С. 32-55.

6. Богачев Ю.С., Октябрьский А.М., Рубвальтер Д.А. Механизмы развития инновационной экономики в современных условиях // Экономическая наука современной России. 2009. № 2 (45). С. 63-75.

7. Богачев Ю., Винокуров В. Сравнительный анализ научно-технического и инновационного развития субъектов РФ // Бюджет. 2008. № 2. С. 16-21.

8. Глазьев С.Ю. Технологические сдвиги в экономике России // Экономика и математические методы. 1997. Т. 33. Вып. 2. С. 5-22.

9. Казанцев А.К., Киселев В.Н., Рубвальтер Д.А., Руденский О.В. NBIC -технологии: инновационная цивилизация XXI века. - М.: ИНФРА-М, 2012. - 384 с.

10. Богачев Ю.С., Рубвальтер Д.А., Либкинд А.Н., Богачев Д.Ю., Либкинд И.А., Васильева Л.В. Проблемы выбора приоритетных направлений развития российской науки // Власть. 2014. № 9. С. 173-180.