Совершенствование механизмов накопления человеческого капитала региональных университетов в условиях цифровой экономики
Достижение высокого уровня конкурентоспособности человеческого капитала страны и регионов как стратегическая задача Российской Федерации. Факторы, от которых зависит эффективность механизмов накопления человеческого капитала опорных университетов.
Рубрика | Экономика и экономическая теория |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 23.01.2022 |
Размер файла | 113,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru
Размещено на http://www.allbest.ru
Совершенствование механизмов накопления человеческого капитала региональных университетов в условиях цифровой экономики
Г.В. Суровицкая, Л.А. Гамидуллаева
Аннотация. Предмет и цель работы. Представлены материалы исследования механизмов управления человеческим капиталом в части обеспечения его накопления. Целью является выявление направлений совершенствования механизмов накопления человеческого капитала университетов в условиях формирования цифровой экономики. Материалы и методы. Для достижения целей исследования обоснована целесообразность оценки эффективности механизмов модернизации деятельности опорных университетов первой волны - наиболее динамично развивающейся группы региональных университетов - с использованием данных Национального рейтинга университетов, формируемого Международной информационной группой «Интерфакс». Кроме того, проведена оценка эффективности механизмов развития кадрового потенциала этих университетов на основе данных мониторинга эффективности вузов, осуществляемого Министерством науки и высшего образования РФ. Результаты и выводы. По результатам исследования установлена недостаточная эффективность механизмов накопления человеческого капитала большинства опорных университетов первой волны. Модернизация основных видов деятельности не обеспечила продвижение университетов в Национальном рейтинге университетов по большинству позиций. В то же время большинство показателей развития кадрового потенциала опорных университетов первой волны по итогам двух лет реализации их программ развития демонстрирует положительную динамику. Обосновано наличие существенного потенциала направлений совершенствования механизмов накопления человеческого капитала региональных университетов, базирующихся на их цифровой трансформации и использовании современных механизмов управления знаниями.
Ключевые слова: человеческий капитал, накопление, механизм, совершенствование, университет, управление знаниями.
IMPROVEMENT OF HUMAN CAPITAL ACCUMULATION MECHANISMS AT REGIONAL UNIVERSITIES IN THE CONDITIONS OF DIGITAL ECONOMY. V. Surovitskaya, L. A. Gamidullaeva
Abstract. The subject and purpose of the work. The article presents research materials on human capital management mechanisms in terms of ensuring its accumulation. The purpose of the article is to identify areas for improving the mechanisms of accumulation of human capital of universities in the conditions of digital economy. Materials and methods. To achieve the objectives of the study, the feasibility of evaluating the effectiveness of mechanisms for upgrading the activities of flagship universities of the first wave - the most dynamically developing group of regional universities - was substantiated using data from the National University Rankings generated by the Interfax International Information Group. In addition, an assessment was made of the effectiveness of the mechanisms for developing the personnel potential of these universities on the basis of data from the monitoring of the effectiveness of universities, carried out by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation. Results and conclusion. According to the results of the study, the lack of efficiency of mechanisms for the accumulation of human capital in most flagship universities of the first wave has been established. Modernization of the core activities did not ensure the promotion of universities in the National University Rankings in most positions.
At the same time, the majority of indicators of the development of the human resources capacity of the first-wave flagship universities following the results of two years of implementation of their development programs show a positive trend.
The authors substantiate the existence of significant potential for improving the mechanisms of accumulation of human capital of regional universities based on their digital transformation and the use of modern knowledge management.
Keywords: human capital, accumulation, mechanism, improvement, university, knowledge management.
Введение
На современном этапе в связи с реализацией национальных проектов, инициированных Указом Президента Российской Федерации от 07.05.2018 № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» остро стоит проблема достижения высокого уровня конкурентоспособности человеческого капитала страны и регионов. Перспективной представляется задача формирования универсальных механизмов цифровой трансформации университетов, научных организаций, предприятий реального сектора экономики для обеспечения необходимой и достаточной эффективности механизмов интеграции и кооперации в рамках научно-образовательных центров мирового уровня (Национальный проект «Наука»), для создания цифровой образовательной среды (Национальный проект «Образование»), для формирования новых инструментов подготовки кадров для цифровой экономики (Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации»). Все это потребует развития и накопления человеческого потенциала ключевых исполнителей национальных проектов и региональных составляющих - региональных университетов.
Важной особенностью университетов является накопление человеческого капитала через включение в научный поиск новых людей и идей в ходе постоянной смены поколений обучающейся молодежи [1]. С позиций исследования различных аспектов участия университетов в накоплении человеческого капитала регионов следует отметить тренд на формирование цифровой экономики и реализацию проекта по созданию в регионах опорных университетов, рассчитанного на пять лет. Особенно интересны результаты участия в этом проекте опорных университетов первой волны, которые уже четвертый год реализуют программы развития.
С другой стороны, в настоящее время основными направлениями формирования человеческого потенциала является повышение эффективности работы персонала посредством качественного использования человеческого капитала, а также накопление и приумножение знаний посредством увеличения интеллектуального капитала внутри организации. В свою очередь, для эффективного управления знаниями необходима эффективная система их приобретения, хранения, освоения на предприятиях и в организациях, внедрения в бизнес-процессы. Эффективность управления знаниями будет зависеть от характеристик, касающихся того, как разные экономические агенты приобретают, генерируют, распространяют и используют новое знание, необходимое для экономической и инновационной деятельности [2]. Для этого необходимо использование как естественного, так и искусственного интеллекта, реализуемых в форме интеллектуальных систем поддержки принятия решений в организациях.
Оценка эффективности механизмов накопления человеческого капитала опорных университетов первой волны
Эффективность механизмов накопления человеческого капитала опорных университетов зависит от:
- эффективности механизмов модернизации основных видов деятельности в рамках реализации программ развития университетов; для ее оценки использованы данные Национального рейтинга университетов [3];
- эффективность механизмов развития кадрового потенциала университетов; для ее оценки использованы данные мониторинга эффективности вузов [4].
В табл. 1 приведена динамика позиций опорных университетов первой волны в Национальном рейтинге университетов.
Как видно из табл. 1, за три года участия в проекте по созданию опорных университетов только Вятскому государственному университету удалось улучшить позиции в большинстве частных рейтингах. Однако в рейтинге «Исследования» - основном, по мнению авторов, рейтинге, характеризующем результаты работы по накоплению человеческого капитала, - позиции этого университета заметно ухудшились (с 64-го места на старте проекта до 112-114-го места по итогам трех лет реализации программы развития).
В рейтинге «Исследования» по итогам трех лет участия в проекте только двум опорным университетам первой волны - Омскому государственному техническому университету и Воронежскому государственному техническому университету - удалось улучшить свои позиции.
Необходимо отметить, что в пяти регионах - Волгоградской области, Кировской области, Костромской области, Омской области и Орловской области - опорные университеты являются ведущими, т.е. ключевыми региональными вузами, от которых в значительной степени зависят процессы накопления человеческого капитала. Костромской государственный университет и Орловский государственный университет им. И. С. Тургенева на протяжении проекта остаются аутсайдерами в группе опорных университетов первой волны по данным Национального рейтинга университетов.
В табл. 2 показана динамика значений показателей модели мониторинга эффективности вузов, которые характеризуют эффективность механизмов развития кадрового потенциала в среднем по группе опорных университетов первой волны.
Табл. 1. Динамика позиций ряда региональных университетов в Национальном рейтинге университетов
Университет |
Позиции в рейтингах |
||||||||||||||
Сводный рейтинг |
Образование |
Исследования |
Инновации |
Социализация |
Интернационализация |
Бренд |
|||||||||
на старте проекта |
2019 |
2018' |
2019 |
на старте проекта |
2019 |
на старте проекта |
2019 |
на старте проекта |
2019 |
на старте проекта |
2019 |
на старте проекта |
2019 |
||
Пензенский государственный университет |
71 |
70--71 |
72 |
39-41 |
60 |
80-81 |
86 |
96 |
50 |
74-75 |
91 |
53-54 |
93 |
87-89 |
|
Опорные университеты 1волны |
|||||||||||||||
Волгоградский государственный технический университет |
60-61 |
72-73 |
34-35 |
77-79 |
55 |
73 |
32 |
49 |
106 |
51 |
78 |
28 |
86 |
64-65 |
|
Омский государственный технический университет |
63 |
53-54 |
113--115 |
119--120 |
87 |
52 |
43 |
37 |
110 |
84-85 |
43 |
25 |
127 |
133--139 |
|
Самарский государственный технический университет |
65-66 |
78-79 |
26 |
33 |
77 |
95-98 |
55 |
91-93 |
74 |
52 |
122 |
135 |
76 |
69-71 |
|
Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева |
77 |
82 |
84-85 |
129-131 |
50 |
78-79 |
57 |
54 |
98 |
70-72 |
138 |
127 |
172 |
177--182 |
|
Уфимский государственный нефтяной технический университет |
57 |
72-73 |
95-96 |
109--112 |
35 |
54 |
84 |
74-76 |
40 |
45 |
83 |
116--117 |
94 |
99 |
|
Донской государственный технический университет |
73 |
78-79 |
42 |
86-88 |
103 |
115-- 118 |
59 |
55 |
118 |
78-80 |
71 |
76-78 |
114 |
56-58 |
|
Воронежский государственный технический университет |
86 |
87 |
47 |
132--133 |
98 |
76-77 |
69 |
63 |
89 |
92-96 |
115 |
162--165 |
86 |
83 |
|
Тюменский индустриальный университет |
56 |
86 |
101-102 |
160-161 |
68 |
93-94 |
61 |
78 |
57 |
81-83 |
76 |
94-96 |
97 |
92-95 |
|
Вятский государственный университет |
78-79 |
60 |
23 |
19 |
64 |
112-- 114 |
115 |
68 |
51 |
37 |
149 |
140-144 |
144 |
111--113 |
|
Орловский государственный университет им. И. С. Тургенева |
115-119 |
153--155 |
73-74 |
95-98 |
95 |
106 |
141 |
176--179 |
107 |
217--218 |
164 |
233-236 |
127 |
164--166 |
|
Костромской государственный университет |
169-170 |
215--217 |
223-224 |
217--220 |
126 |
244-251 |
125 |
176-179 |
183 |
108-109 |
134 |
287-288 |
207 |
201--206 |
На момент старта проекта и по итогам первого года его реализации нет данных по рейтингу «Образование».
Табл. 2. Динамика показателей эффективности механизмов развития кадрового потенциала опорных университетов первой волны
Показатели |
Значения показателей |
|||
2015 |
2016 |
2017 |
||
Объем НИОКР в расчете на одного НПР, тыс. руб. |
279,1 |
190,5 |
240,0 |
|
Удельный вес численности обучающихся (приведенного контингента) по программам магистратуры, подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре), ординатуры, ассистентуры-стажировки в общей численности приведенного контингента обучающихся по основным образовательным программам высшего образования, % |
13,8 |
15,8 |
17,0 |
|
Число публикаций организации, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования Web of Science в расчете на 100 НПР, ед. |
6,9 |
9,6 |
22,3 |
|
Число публикаций организации, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования Scopus в расчете на 100 НПР, ед. |
14,6 |
14,7 |
26,7 |
|
Число публикаций организации, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования РИНЦ в расчете на 100 НПР, ед. |
226,9 |
238,8 |
339,5 |
|
Количество полученных грантов за отчетный год в расчете на 100 НПР, ед. |
4,5 |
4,1 |
3,7 |
|
Удельный вес численности иностранных граждан из числа НПР в общей численности НПР, % |
0,5 |
0,4 |
0,3 |
|
Численность зарубежных ведущих профессоров, преподавателей и исследователей, работающих (работавших) в образовательной организации не менее 1 семестра, чел. |
3 |
3 |
4 |
|
Доходы образовательной организации из средств от приносящей доход деятельности в расчете на одного НПР, тыс. руб. |
895,7 |
823,6 |
933,1 |
|
Отношение средней заработной платы НПР в образовательной организации (из всех источников) к средней заработной плате по экономике региона, % |
175,4 |
178,7 |
192,7 |
|
Удельный вес НПР, имеющих ученую степень кандидата и доктора наук, в общей численности НПР образовательной организации (без совместителей и работающих по договорам гражданско-правового характера), % |
69,8 |
71,7 |
74,60 |
|
Доходы вуза из всех источников, тыс. руб. |
1575815,8 |
2257607,5 |
2344193,9 |
|
Доля внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок, % |
69,5 |
70,2 |
61,0 |
Как видно из табл. 2, по итогам двух лет реализации программ развития опорных университетов первой волны имеет место рост значений большинства показателей.
В то же время не удалось обеспечить устойчивый рост по показателю «Доля внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок», а также повысить значение показателя «Количество полученных грантов за отчетный год в расчете на 100 НПР». Названные показатели характеризуют эффективность механизмов накопления человеческого капитала университетов именно с позиций создания условий для включения в научный поиск новых людей, в том числе и обучающихся.
Таким образом, наблюдается недостаточная эффективность механизмов накопления человеческого капитала в опорных университетах первой волны - наиболее динамично развивающейся группе региональных университетов. Для улучшения сложившейся ситуации необходимы нетривиальные междисциплинарные решения, в том числе с использованием новых инструментов управления, характерных для цифровой экономики.
Направления совершенствования механизмов накопления человеческого капитала в региональных университетах
Развитие механизмов накопления человеческого капитала в региональных университетах напрямую связано с наличием и эффективностью функционирующей в них системы управления знаниями (рис. 1).
В настоящее время существует необходимость в преодолении разрыва между требованиями, предъявляемыми современными предприятиями к квалифицированным кадрам, и теми знаниями и компетенциями, которые непосредственно получают выпускники университетов в рамках образовательного процесса. Данная проблема со временем все более актуализируется не только в связи с недостаточным притоком квалифицированных кадров в региональные университеты, но и по причине отсутствия релевантных форм учебного процесса, эффективных механизмов сбора, хранения и обработки информации о существующих потребностях в знаниях, навыках и компетенциях выпускников университетов со стороны работодателей [5].
В качестве одного из решений обозначенной проблемы можно предложить разработку системы управления знаниями университета и последующую организацию в вузе процесса управления знаниями, отвечающего современным корпоративным требованиям [6].
Рис. 1. Система управления знаниями университета
По мнению авторов [7], под знаниями следует понимать продуктивное применение информации или способность трансформировать информацию в действия и решения. Соответственно под управлением знаниями можно понимать процессы и действия, которые способствуют накоплению и эффективному использованию знаний в целях обеспечения конкурентного преимущества организации.
Управление знаниями в региональных институтах позволит сократить затраты времени на обучение сотрудников, сохранить, накопить и развить человеческий капитал, что в конечном итоге будет способствовать улучшению качества предоставления образовательных и иных услуг. Эффективная система управления знаниями обеспечивает повышение производительности труда персонала, качества производимых продуктов и услуг, а также уровня согласованности результатов за счет оптимизации интеллектуальных ресурсов [8].
Роль современных информационных технологий в системе управления знаниями университета
Технологии обработки больших данных, искусственный интеллект и машинное обучение представляют собой эффективный инструментарий при построении и использовании системы управления знаниями. В целях повышения эффективности представляется возможным использовать технологию добычи данных (datamining) для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей в больших объемах генерируемых данных.
Технология Big Data позволяет обрабатывать большие объемы накапливающихся с течением времени как структурированных, так и неструктурированных данных с целью оценки качества образовательной деятельности, определения эффективных направлений развития учреждений высшего образования, а также прогнозирования возможных проблем [9]. Кроме того, появляется возможность повышения конкурентоспособности образовательных программ университетов и качества обучения и переподготовки посредством развития персонализированных образовательных программ.
При этом накапливаемые с течением времени данные становятся основой для прогнозирования успешности учебного процесса, определения необходимых корректирующих воздействий в целях повышения качества и эффективности управления учебным процессом [10].
Применение технологии моделирования на основе цифрового интеллектуального аватара [11], использующего алгоритмы нейросетевого анализа, дает возможность отслеживать изменения в процессах обучения, выявлять значимые благоприятствующие и неблагоприятствующие факторы, влияющие на качество процессов обучения, оценивать текущий уровень и прогнозировать развитие необходимых компетенций персонала и т.д.
Использование геоинформационных технологий (ГИС) также может сыграть значимую роль в управлении знаниями в современных университетах. Для успешного функционирования в условиях цифровой трансформации экономики университеты должны обеспечить гибкость управления и быстроту принятия решений. В то же время эффективность процесса принятия решений во многом зависит от кодирования и интерпретации сложной информации, получаемой из различных систем управления знаниями. ГИС-технология представляет собой вычислительное приложение, которое предлагает расширенные возможности по созданию, хранению, манипулированию, визуализации, анализу и интерпретации данных, информации и знаний различными способами с представлением результатов в форме карт, отчетов, диаграмм.
Заключение
человеческий капитал конкурентоспособность университет
По мнению авторов, перспективным представляется развитие систем управления знаниями в современных университетах за счет системной интеграции в рамках единого инструментария таких методов, как стратегическое управление знаниями, интеллектуальный анализ и машинное обучение, инструменты поддержки принятия решений и нейросетевого моделирования на базе современных компьютерных и информационных технологий.
Проекты по совершенствованию механизмов накопления человеческого капитала в региональных университетах целесообразно реализовывать в рамках использования проблемно-ориентированных онтологий, ГИС-технологий, алгоритмов Big Data, цифровых интеллектуальных аватаров, а также методов искусственного интеллекта для обеспечения процессов принятия решений ЛПР.
Литература
1. Романов, Е. В. Феномен утраты неявного знания высшей школой: причины и последствия. Часть I / Е. В. Романов // Образование и наука. - 2019. - Т. 21, № 4. - С. 60-91. - DOI10.17853/1994-5639-2019-4-60-91.
2. Гамидуллаева, Л. А. Формирование базовой модели инновационной системы: проблемы и решения / Л. А. Гамидуллаева // Экономическое возрождение России. - 2015. - № 3(45). - С. 161-163.
3. Национальный рейтинг университетов. - URL: https://academia.interfax.ru/ru/ratings/?rating=1&year=2019&page=1 (дата обращения: 05.06.2019).
4. Информационно-аналитические материалы по результатам проведения мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования. - URL: http://indicators.miccedu.m/monitoring/?m=vpo (дата обращения: 01.02.2019).
5. Суровицкая, Г. В. Механизмы развития кадрового потенциала опорных университетов России. Университетское управление: практика и анализ / Г. В. Суровицкая. - 2019.
6. Карпенко, Д. С. Система управления знаниями ВУЗа / Д. С. Карпенко, O. В. Глебова, А. С. Домников // Наука и образование. - 2013. - DOI10.7463/ 0613.0581872
7. Wang, E. Improving enterprise resource planning (ERP) fit to organizational process through knowledge transfer / E. Wang, C. Lin, J. Jiang, G. Klein International Journal of Information Management. - 2007. - Vol. 27(3). - P. 200-212.
8. Mohajan, H. Knowledge Management Strategy to Improve Business Sector / H. Mo- hajan // Annals of Spiru Haret University. - 2017. - Iss. 3. - URL: http://dx.doi.org/ 10.2139/ssrn.3053857
9. Ben, D. Big Data and Learning Analytics in Higher Education: Current Theory and Practice / D. Ben. - Springer, 2016. - URL: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3- 319-06520-5)
10. Фаткуллин, Н. Ю. Балльно-рейтинговая система оценивания обучающихся как источник формирования «больших данных» в учебном процессе / Н. Ю. Фат- куллин // Современная высшая школа: инновационный аспект. - 2016. - № 4 (34). - С. 75-81.
11. Mkrttchian, V. About Digital Avatars for Control Systems Using Big Data and Knowledge Sharing in Virtual Industries. In A. Gyamfi, & I. Williams (Eds.) / V. Mkrttchian, I. Palatkin, L. A. Gamidullaeva, S. Panasenko // Big Data and Knowledge Sharing in Virtual Organizations. - Hershey, PA : IGI Global. - 2019. - P. 103-116. - DOI 10.4018/978-1-5225-7519-1.ch004.
References
1. Romanov E. V. Obrazovanie i nauka [Education and science]. 2019, vol. 21, no. 4, pp. 60-91. DOI 10.17853/1994-5639-2019-4-60-91. [In Russian]
2. Gamidullaeva L. A. Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii [Economic revival of Russia]. 2015, no. 3 (45), pp. 161-163. [In Russian]
3. Natsional'nyy reyting universitetov [National University rankings]. Available at: https://academia.interfax.m/ru/ratings/?rating=1&year=2019&page=1 (accessed Jun. 05, 2019). [In Russian]
4. Informatsionno-analiticheskie materialy po rezul'tatam provedeniya monitoringa effektivnosti deyatel'nosti obrazovatel'nykh organizatsiy vysshego obrazovaniya [Information and analytical materials on the results of monitoring the effectiveness of educational institutions of higher education]. Available at: http://indicators.mic-cedu.ru/monitoring/?m=vpo (accessed Febr. 01, 2019). [In Russian]
5. Surovitskaya G. V. Mekhanizmy razvitiya kadrovogo potentsiala opornykh universite- tov Rossii. Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz [Mechanisms of development of personnel potential of supporting universities in Russia. University management: practice and analysis]. 2019. [In Russian]
6. Karpenko D. S., Glebova O. V., Domnikov A. S. Nauka i obrazovanie [Science and education]. 2013. DOI 10.7463/0613.0581872 [In Russian]
7. Wang E., Lin C., Jiang J., Klein G. International Journal of Information Management. 2007, vol. 27 (3), pp. 200-212.
8. Mohajan H. Annals of Spiru Haret University.2017, iss. 3. Available at: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3053857
9. Ben D. Big Data and Learning Analytics in Higher Education: Current Theory and Practice. Springer, 2016. Available at: https://link.springer.com/book/10.1007% 2F978-3-319-06520-5)
10. Fatkullin N. Yu. Sovremennaya vysshaya shkola: innovatsionnyy aspect [Modern high school: innovative aspect]. 2016, no. 4 (34), pp. 75-81. [In Russian]
11. Mkrttchian V., Palatkin I., Gamidullaeva L. A., Panasenko S. Big Data and Knowledge Sharing in Virtual Organizations. Hershey, PA: IGI Global. 2019, pp. 103-116. DOI 10.4018/978-l-5225-7519-l.ch004.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Становление теории человеческого капитала. Связь форм современной экономики и оценки роли места человеческого капитала. Проблемы формирования и накопления человеческого капитала. Особенности проблемы человеческого капитала в белорусской экономике.
реферат [305,6 K], добавлен 11.12.2014Сущность и роль человеческого капитала в современной экономике, процесс его формирования и накопления, особенности реализации в Беларуси. Связь форм экономики и оценки роли места человеческого капитала. Поиск механизмов экономии государственных средств.
курсовая работа [523,9 K], добавлен 17.04.2011Сущность человеческого капитала, подходы к его изучению. Оценка человеческого капитала по аналогии с физическим капиталом. Роль образования и науки в накоплении человеческого капитала. Развитие здравоохранения и культуры как фактор накопления капитала.
курсовая работа [47,5 K], добавлен 28.06.2010Современные взгляды на теорию человеческого капитала. Теория человеческого капитала по Т. Шульцу и Г. Беккеру. Вклад высшего образования в развитие человеческого капитала. Состояние и перспективы повышения конкурентоспособности молодых специалистов.
курсовая работа [97,2 K], добавлен 03.05.2010Теории человеческого капитала, ее сущность и возникновение. Важность человеческого потенциала в бизнесе. Циклы развития человеческого капитала как драйверы инновационных волн. Роль и место человеческого капитала в настоящее время в мире и в России.
курсовая работа [437,7 K], добавлен 19.05.2012Человеческий капитал: теоретические аспекты анализа. Модели формирования человеческого капитала. Тенденции и проблемы формирования человеческого капитала в экономике Российской Федерации. Характеристики человеческого капитала российской экономики.
курсовая работа [432,3 K], добавлен 24.03.2015Особенности формирования теории человеческого капитала и его влияния на социально-экономическое развитие. Пути становления и накопления человеческого потенциала в РБ. Направления государственной политики, направленной на стимулирование его развития.
курсовая работа [166,6 K], добавлен 18.04.2014Постулаты теории человеческого капитала. Понятие человеческого капитала. Генезис теории как социального института и ее влияние на рыночную экономику. Анализ современных взглядов на концепцию человеческого капитала. Инвестиции в человеческий капитал.
курсовая работа [29,6 K], добавлен 17.01.2008Оценка состояния человеческого капитала в сфере науки, образования, здравоохранения в Республике Беларусь и его влияние на уровень социально–экономического развития. Особенности и негативные факторы влияния на формирование человеческого капитала.
курсовая работа [346,0 K], добавлен 23.01.2013Понятие и структура человеческого капитала. Анализ ресурсов общества, вложенные в человека. Методы и критерии оценки человеческого капитала, проблемы его измерения в РФ. Показатели индекса человеческого развития. Формы инвестиций в человеческий капитал.
курсовая работа [113,9 K], добавлен 18.10.2016