Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Модель российской экономики: постиндустриальное общество без индустриального сектора

Актуальность исследования обусловлена постепенным переходом разных стран мира к постиндустриальной экономике, в которой доля промышленной занятости сильно сокращается. Однако этот процесс, как правило, сопряжен с большими социальными издержками и управленческими ошибками. Россия не является исключением из этого правила, в связи с чем цель статьи состоит в определении болевых точек российского рынка труда и системы высшего образования, обусловленных переходным процессом. Для этого на основе данных Росстата рассмотрен феномен образовательного пузыря в университетской сфере в 1992–2008 гг. и причины его возникновения.

ВВЕДЕНИЕ: НОВЫЕ ВЫЗОВЫ – НОВЫЕ ПРОБЛЕМЫ

 

В настоящее время университетская система всего мира переживает период тектонических изменений. Переход к постиндустриальному обществу и глобальная геополитическая турбулентность радикально осложняют работу вузов, не позволяя им определиться в том, кого и для кого они должны готовить. Проблемы подготовки кадров с высшим образованием (далее будем их квалифицировать как специалистов высшей категории – СВК) усугубляются неэффективной экономикой, которая генерирует дезориентирующие сигналы сфере высшего образования (СВО).

Чтобы уяснить вызовы, стоящие перед современной российской СВО, необходимо, по крайней мере, следующее: оценить степень соответствия отраслевой структуры выпускников вузов отраслевой структуре спроса со стороны отечественной экономики; определить степень соответствия отраслевой структуры российской экономики и университетской системы аналогичным индикаторам передовых стран мира; идентифицировать масштаб и локацию существующих кадровых дисбалансов в России. Цель статьи состоит в получении ответов на указанные три вопроса с привлечением имеющихся информационных ресурсов. Новизна работы состоит в сочетании традиционной и нетрадиционной статистики, а также в наложении взгляда на СВО России как извне, так и изнутри. Данные тезисы ниже будут подробно раскрыты.

 

ИСТОЧНИКИ РАЗБАЛАНСИРОВАНИЯ СПРОСА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ ТРУДА

 

Проблема разбалансировки рынка труда и СВО берет свое начало в самой истории современной России. Ее генезис начался практически сразу после крушения СССР. Распад государства вызвал беспрецедентную деиндустриализацию его экономики со всеми вытекающими отсюда последствиями. Прежде всего, это привело к разрыву связей между промышленными предприятиями и вузами страны. Производственный сектор сжимался, в том числе по высокотехнологичным и наукоемким направлениям, в то время как университетский сектор начал непомерно раздуваться, в том числе и за счет появления на рынке образовательных услуг частных учебных заведений (рис. 1–3).

Указанное явление уже нашло отражение в литературе и получило соответствующее название – образовательный пузырь. При этом, если в западной литературе акцент делается преимущественно на исследование финансового образовательного пузыря, связанного с кредитованием обучения [1, 2, 3], то российские авторы в большей степени сосредоточены на изучении кадровых дисбалансов и обесценивания высшего образования вследствие формирования образовательных пузырей [4, 5].

 Распад СССР привел к так называемому трансформационному спаду экономики, который длился до 1998 года включительно. СВО также пережила первичный депрессивный шок, проявившийся в уменьшении численности студентов, однако его длительность была несравненно меньше – падение продлилось лишь до 1993 года включительно. При этом даже краткосрочное сокращение потока студентов шло на фоне «раздувания» инфраструктуры университетского сектора: число государственных вузов после распада СССР сразу стало увеличиваться, а с 1993 года указанный процесс усилился за счет появления частных учебных заведений. Именно в этот период началось системное рассогласование объема и структуры спроса СВК, определяемого реальной экономикой, и предложения кадров, определяемого СВО. Инерционность в надувании образовательного пузыря растянулась на 17 лет вплоть до 2008 года, после чего он начал ускоренно сдуваться. В результате разворачивания указанных процессов СВО и сектор обрабатывающей промышленности, равно как вся национальная экономика, на протяжении 7 лет развивались разнонаправленно, что говорит о произошедшем отрыве вузов от реальных проблем страны.

 

 

Рис. 1. Динамика обрабатывающего производства и количества вузов в РФ, 1991–2019 гг.

 

Масштаб возникшего рассогласования кадровых подсистем наиболее ярко характеризуют следующие цифры. По отношению к своему пиковому значению в 2008 году число вузов в 1991 году составляло лишь 45,7%. Еще больше амплитуда роста была характерна для численности студентов, доля которых в 1993 г. составляла всего лишь 34,8% от величины в 2008 г. Столь мощный рост сопровождался катастрофичным падением ВВП и объемов продукции обрабатывающей промышленности. Так, в 1998 г. уровень ВВП составил 57,3% от докризисного уровня 1990 г., а впоследствии 45,7% от уровня 2019 г. Еще больший перепад испытала обрабатывающая промышленность, объем производства которой в 1998 г. составил 41,5% от докризисного уровня 1990 г., а по сравнению с годом глобального максимума (2019) – 39,0%. Такая амплитуда разнонаправленных движений априори взаимосвязанных показателей по всем стандартам может считаться беспрецедентной.

 

Рис. 2. Динамика ВВП и численности студентов в РФ, 1990–2019 гг.

 

С 1999 г по 2008 г. все четыре рассматриваемых параметра синхронно увеличивались, однако кризис 2008–2009 гг. развернул их вниз. ВВП и обрабатывающие производства после краткосрочной рецессии снова начали возрастать, тогда как образовательный пузырь продолжил сдуваться. В результате таких пертурбаций СВО и реальный сектор экономики страны с 2010 по 2019 гг. снова оказались в режиме противофазы.

К сказанному можно добавить, что за период надувания образовательного пузыря 1990–2008 гг., когда численность профессорско-преподавательского состава увеличилась на 90,8%, а численность студентов – в 2,9 раза, численность населения страны уменьшилась на 3,3%, численность занятых – на 5,7%, а число учащихся в среднеобразовательных организациях – на 32,4% [1]. Подобный кадровый диссонанс лишний раз свидетельствует о полном разрыве связей между СВО и реальной экономикой страны и масштабе их взаимной дезориентации.

 

 

Рис. 3. Количество государственных и частных вузов в РФ, 1990–2020 гг.

 

Указанные сдвиги привели к становлению в России практически всеобщего высшего образования с его одновременной девальвацией, когда диплом вуза перестал служить гарантией профессиональности и компетентности выпускника и, следовательно, ориентиром для работодателя. Изначально предполагалось, что рыночные механизмы дадут определенные сигналы предприятиям, вузам и молодежи в отношении того, какие специальности являются востребованными и перспективными. Однако постепенно изначальный дефицит на рынке труда определенных профессий был ликвидирован, тогда как последующие потоки выпускников вузов уже не находили адекватных рабочих мест. В связи с этим дипломированные специалисты стали стихийно распределяться по отраслям экономики с учетом оперативно возникающих вакансий, а работа по специальности превратилась в уникальное явление. Опрос, проведенный сервисом «Работа.ру» совместно с порталом «Рамблер» в сентябре 2020 г., показал, что по полученной специальности не работает 64% респондентов, при этом 40% не трудились по ней ни дня [2].  Таким образом, надежды на рынок и информационные сигналы с его стороны не оправдались: дезориентация реального сектора экономики не позволяла ему посылать осмысленные и устойчивые импульсы системе образования, которая в свою очередь также ничего не могла предложить реальной экономике [3].

Изначально неверная идеологическая установка правительства привела к чередованию разнонаправленных регулятивных трендов в отношении СВО. Так, в отношении вузов с 1991 г. в стране установился режим дерегулирования, для которого был характерен дефицит управляющих и контрольных действий со стороны Правительства РФ и его ведомств. Этот период ознаменовался количественным ростом СВО с параллельным снижением качества подготовки специалистов. С 2010 г. данная политика дополнилась неверной стратагемой по построению в России университетской модели науки, которая предполагала научный приоритет вузов по сравнению с остальными организационными формами науки – академическими и отраслевыми (ведомственными) институтами. Подобная установка привела к реструктуризации государственного финансирования и поддерживала бюджетными инъекциями надувшийся образовательный пузырь. В это же время разворачивается кампания по слиянию и поглощению вузов. Однако к 2012 г. бюджет страны уже был не в состоянии обеспечивать адекватное финансирование раздувшегося университетского сектора, в связи с чем в отношении него с 2014 г. начал реализовываться режим гиперрегулирования с характерной для него избыточной активностью системы государственного управления. С этого момента начинается тотальный государственный мониторинг вузов на предмет их эффективности. Инструментами проведения подобной политики стали контрольные индикаторы (целевые показатели), выполнение которых носило обязательный характер. В результате применения введенной системы оценки в 2014 г. 45,8% всех вузов страны были признаны регулятором (Минобрнауки России) неэффективными. Политика роста требований к вузам продолжается и в настоящее время посредством введения новых целевых индикаторов, что способствует сжатию СВО.

Рассмотренные процессы в России накладывались на глобальную смену парадигмы высшего образования. Речь идет о переходе от модели служения профессуры отечеству с соответствующей высокой академической рентой (в том числе ее нематериальной части) и индивидуальным контактом со студентом к бизнесмодели с аннулированием академической ренты, нацеленностью на высокие доходы вузов и акцентированным эффектом масштаба [6, 7]. В последние годы становление бизнес-модели СВО ускорялось и новыми технологическими трендами, связанными с широким внедрением цифровизации и переформатированием учебных стандартов (видеозаписи лекций, онлайн–лекции в удаленном доступе, полный отказ от традиционной формы лекций и т.п.) [8, 9].

В настоящее время реальный сектор экономики России медленно, но все–таки растет, в связи с чем появляется запрос на определенные группы специалистов. Однако ситуация осложняется вступлением мировой экономики в режим глобальной турбулентности, когда старые профессии отмирают, а перспективы новых – весьма неопределенны. Постепенное становление так называемой роботомики, т.е. экономики, основанной на широчайшем внедрении роботов для замены человеческого труда, с одной стороны, способствует технологической безработице и вытеснению с рынка труда целого ряда профессий [10], с другой, вскрывает проблему дефицита высококвалифицированных специалистов для цифровой экономики [11]. В качестве возможного решения данной проблемы исследователи предлагают внедрение универсального базового дохода [12, 13], замещение классической модели потребления бизнес-моделью шеринговой экономики [14], развитие созидательной деятельности [15] и другие варианты [16]. Однако без восстановления и укрепления связей между производством и высшим образованием эффективно решить данную проблему не удастся.

Подводя итог сказанному, можно выделить несколько источников нынешнего дисбаланса между потребностями рынка труда и предложением СВК.

1. Исторический фактор – разрушение СССР и характерного для него социалистического строя, становление нового государства в форме Российской Федерации на основе капитализма, деиндустриализация прежней экономики и разрушение научного сектора, разрыв отношений между СВО и реальной экономикой.

2. Идеологический фактор – не оправдавшая себя ставка на возможности саморегулирования рыночной системы, установление равновесия между спросом на высшее образование и его предложением за счет расширения последнего с падением статуса и заработков университетских работников и их последующей дисквалификацией.

3. Непоследовательность политики регулирования в отношении сектора высшего образования – смена курса от полного попустительства и огромной свободы вузов с появлением «фабрик по продаже дипломов» и падением качества образования до предельного «закручивания гаек» и тотального контроля всех сторон деятельности участников СВО со стороны государства, рост бюрократии и формализма в творческих сферах деятельности.

4. Смена парадигмы высшего образования – от рентной «модели служения» профессуры к бизнес–модели предоставления услуг, от выпуска «штучного товара» в виде элитных специалистов к массовому обучению в удаленном формате с параллельным крушением самой модели массового образования из-за умирания массовых профессий.

5. Смена формата высшего образования – широкомасштабная цифровизация и эпидемические угрозы (COVID–19) привели к отказу от оффлайн–обучения и традиционных лекций–проповедей в пользу удаленного формата, онлайн–обучения, новых цифровых технологий получения знаний и девальвации университетских преподавателей.

6. Глобальная турбулентность мировой экономической системы – несостоявшаяся пока смена страны–лидера на политическом поле, рост геополитической напряженности, становление новых технологических укладов с построением роботомики продуцируют дезориентацию экономических агентов и СВО в отношении будущих кадровых потребностей.

 

МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ КАДРОВЫХ ДИСБАЛАНСОВ

 

Для понимания масштаба имеющихся к настоящему моменту времени кадровых дисбалансов на двух сопряженных рынках России – труда и выпускников вузов – рассмотрим несколько срезов данной проблематики на макроуровне. Предлагаемый подход связан с тем обстоятельством, что на микроуровне имеющиеся проблемы очевидны (выпускники школ не знают, какие профессии будут востребованы и куда идти учиться; вузы не знают кого и для кого надо готовить; администрация университетов не понимает, откуда брать преподавателей, отвечающих современным требованиям; предприятия не знают, где взять квалифицированных работников и куда обращаться для их поиска, и т.п.), тогда как на макроуровне масштаб кадровых дисбалансов не вполне понятен. В связи с этим результатом дальнейшего исследования должен стать своеобразный «портрет» имеющихся кадровых искажений в СВО. В этих целях осуществим последовательный анализ в нескольких проблемных срезах.

Первый – определим степень: соответствия отраслевой структуры СВК России и других стран, имеющих передовые экономики; соответствия отраслевой структуры занятости экономики России и других развитых стран; образованности рабочей силы России в разных отраслях экономики и уровень секторальных требований к СВО. Второй – выясним «качество» СВК сектора обрабатывающих производств и подготавливаемых для него выпускников вузов с точки зрения международных стандартов.

 

МЕЖСТРАНОВОЙ АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ВЫПУСКНИКОВ СВО

 

Для наших целей необходимо сравнить структуру выпускников вузов по укрупненным направлениям подготовки за последние полтора десятилетия для нескольких стран. Репрезентативный состав последних минимален – США (технологический лидер мировой экономики), Южная Корея (технологический лидер Азии) и Германия (технологический лидер континентальной Европы). Межстрановые сравнения позволят понять, насколько сильно «выбивается» российская модель СВО из мировых трендов подготовки СВК. Расчетные данные для четырех стран представлены в таблицах 1–2 и позволяют сделать следующие выводы.

Во-первых, за прошедшие годы в России сменилась сама модель воспроизводства СВК. Так, если в 2005 году по структуре выпуска студентов она больше всего была похожа на американскую систему образования (коэффициент корреляции между структурами выпуска кадров России и США был наибольшим по сравнению с двумя другими странами (таблица 1)), то в 2018 году она приобрела больше сходств с моделью Германии (таблица 2). Вряд ли будет ошибкой утверждение, что еще в начале XXI века российские власти пытались копировать американскую модель подготовки кадров, воспринимая США в качестве образца и эталона университетской системы. Однако в течение первых двух десятилетий XXI века американские университеты медленно, но верно уступали позиции в топ–листах глобальных рейтингов университетов [17]. Данное обстоятельство наряду с осложнениями политических отношений России и США привело к тому, что к концу второго десятилетия века отечественная СВО переориентировалась на более консервативную европейскую континентальную модель. При этом указанный разворот произошел на фоне глобальной конвергенции моделей подготовки кадров разных стран – отличия между кадровыми структурами рассмотренных четырех государств за 14 лет стали гораздо меньшими. Тем самым Россия шла в тренде унификации национальных моделей подготовки СВК с небольшим сдвигом от англо-саксонского к евро–континентальному формату.

 

Таблица 1

Доля выпускников вузов по направлениям подготовки в 2005 г., %

Отрасли экономики

Страны мира

Отраслевая дисперсия

Германия

США

Корея

Россия

Образование

11,9

25,2

24,2

12,8

51,1

Искусство и гуманитарные науки

20,7

7,4

13,6

3,7

55,5

Общественные науки, журналистика и информация

9,1

7,2

6,3

10,7

3,9

Бизнес, управление и право

20,5

30,6

13,6

40,0

133,7

Естественные науки, математика и статистика

11,4

3,1

5,9

2,8

15,9

Информационно-коммуникационные технологии

4,5

2,8

1,1

3,4

2,0

Проектирование, производство и строительство

10,1

6,2

19,9

16,1

37,3

Сельское, лесное, рыболовное хозяйство и ветеринария

1,4

0,8

1,2

3,5

1,5

Здравоохранение и социальное обеспечение

9,4

14,8

11,9

3,4

23,5

Услуги

1,0

1,9

2,3

3,6

1,2

Коэффициент корреляции с Россией

0,56

0,77

0,44

 

Во-вторых, российская отраслевая структура подготавливаемых СВК за рассмотренные 14 лет очень заметно выровнялась, а имевшие место кадровые «флюсы» в значительной мере рассосались. Например, в 2005 г. доля подготавливаемых кадров по искусству и гуманитарным наукам в России была в 5,6 раза меньше, чем в Германии, а в 2018 г. – уже в 2,8 раза. Можно говорить и о недоразвитости сферы подготовки врачей, доля которых в 2005 г. в России была в 4,4 раза меньше, чем в США, а в 2018 году – уже всего лишь в 1,4 раза. Одновременно с этим в 2005 г. в России еще шло надувание кадрового пузыря по социальным специальностям (бизнес, управление, право), в связи с чем соответствующая доля выпускников СВО России была почти в 2 раза больше чем в Германии, почти в полтора раза больше чем в США и почти в 3 раза больше чем в Южной Корее. В 2018 г. гипертрофия данной отрасли подготовки кадров в России была ликвидирована, и ее доля приняла стандартные значения. Примечательным фактом является то, что предыдущий «перелив» абстрактных управленцев в направлении конкретных промышленных производства в 2018 г. сменился ускоренной подготовкой инженерных кадров по сравнению с тремя другими странами.

 

Таблица 2

Доля выпускников вузов по направлениям подготовки в 2018 г., %

Отрасли экономики

Страны мира

Отраслевая дисперсия

Германия

США

Корея

Россия

Образование

9,2

16,0

17,2

5,9

29,4

Искусство и гуманитарные науки

16,5

6,5

12,8

5,8

26,4

Общественные науки, журналистика и информация

7,9

6,8

9,0

8,4

0,9

Бизнес, управление и право

20,6

27,0

18,8

20,5

13,0

Естественные науки, математика и статистика

11,3

4,2

5,1

6,0

10,2

Информационно–коммуникационные технологии

4,5

5,1

3,0

4,4

0,8

Проектирование, производство и строительство

19,5

7,1

15,0

22,5

44,9

Сельское, лесное, рыболовное хозяйство и ветеринария

1,5

0,7

1,3

2,7

0,7

Здравоохранение и социальное обеспечение

7,9

23,2

14,2

16,1

39,7

Услуги

1,1

3,4

3,4

7,7

7,6

Коэффициент корреляции с Россией

0,69

0,62

0,68

 

Учитывая сказанное, можно утверждать, что за последние полтора десятилетия Россия преодолела явные перекосы в структуре подготовки СВК и построила модель СВО, не слишком отличающуюся от других развитых государств мира. На наш взгляд, это во многом связано с имитационной деятельностью как регулятора, так и участников рынка СВО, копирующих международные стандарты и нормы. Тем не менее, страновые сравнения говорят об отсутствии в России стратегических ошибок в подготовке СВК. Ниже этот тезис проверим на основе других статистических данных.

 

МЕЖСТРАНОВОЙ АНАЛИЗ ОТРАСЛЕВОЙ СТРУКТУРЫ ЗАНЯТОСТИ

 

Следующим шагом по установлению кадровых несоответствий российской системы образования современным требованиям состоит в сравнении отраслевых структур занятости трех стран [4]. Результаты такого сравнения приведены в таблице 3, на основе которой можно сделать следующие выводы.

Во-первых, структура занятых российской экономики и других развитых странах не сильно различаются. Имеющиеся отличия находятся в рамках допустимых значений и могут быть «списаны» на национальную специфику моделей экономики. Например, большая доля занятых в добывающей промышленности России является объективной и неустранимой в связи с фактом наделенности страны природными ресурсами по сравнению, например, с Южной Кореей. Аналогичным образом «лишние» 3,5% в сфере транспорта и складского хозяйства в России объясняются фактом протяженности дорожных коммуникаций и необходимостью обслуживания добывающего сектора. В целом же глобальных различий в структуре занятости России и других стран (Германии и Южной Кореи) не просматривается. Следовательно, российская экономика идет в русле общемировых экономических трендов.

 

Таблица 3

Отраслевое распределение занятых в экономике стран мира в 2018 г., %

Отрасли экономики

Страны мира

Германия

Южная Корея

Россия

Сельское хозяйство, лесоводство и рыболовство

1,2

5,0

5,9

Горнодобывающая промышленность и разработка карьеров

0,2

0,1

2,3

Обрабатывающая промышленность

19,1

16,8

14,1

Снабжение электроэнергией, газом, паром и кондиционированным воздухом

0,8

0,3

2,7

Водоснабжение, системы канализации, удаление отходов и меры по восстановлению окружающей среды

0,6

0,5

0,7

Строительство

6,7

7,6

7,1

Оптовая и розничная торговля, ремонт автомобилей и мотоциклов

13,9

13,9

15,9

Транспорт и складское хозяйство

5,1

5,2

8,6

Размещение и общественное питание

3,8

8,4

2,6

Информация и связь

3,2

3,1

1,8

Финансовая деятельность и страхование

3,0

3,1

2,3

Операции с недвижимым имуществом

0,5

2,0

1,7

Профессиональная, научная и техническая деятельность

5,7

4,1

3,2

Деятельность в сфере административных и вспомогательных услуг

5,0

4,9

2,4

Государственное управление и оборона; обязательное социальное страхование

6,9

4,1

7,1

Образование

6,7

6,9

9,5

Деятельность в сфере здравоохранения и социальных услуг

13,0

7,6

8,0

Искусство, сфера развлечения и отдыха

1,3

1,7

1,8

Прочие виды деятельности в сфере услуг

3,4

4,8

2,4

 

Во-вторых, наиболее заметным «провалом» российской структуры экономики представляется состояние в двух отраслях – в обрабатывающей промышленности и научно–технической деятельности. По сравнению с Германией доля первой отрасли в России «недобирает» 5% от числа всех занятых, а доля второй – 2,5%. Обе указанные отрасли непосредственно связаны с технологическим прогрессом и во многом предопределяют лицо всей национальной экономики. Учитывая совокупное отставание России по названным двум отраслям по сравнению с Германией (7,5%) и Южной Кореей (5,6%), можно утверждать, что России необходим определенный кадровый маневр в сторону наукоемких видов деятельности. Требование выйти на современный стандарт – относительный масштаб двух отраслей Германии и Южной Кореи – означает необходимость пополнения российского рынка СВК инженерного профиля на 4,1–5,4 млн чел. Именно здесь проявляется настораживающий факт в виде болевой точки СВО России в отношении обрабатывающих производств. Однако доля обрабатывающей промышленности в развитых странах уменьшается по мере роста ее технологического уровня и производительности труда, в связи с чем нехватка в России СВК инженерных специальностей не кажется катастрофичной.

 

УРОВЕНЬ ОБРАЗОВАННОСТИ РОССИЙСКИХ КАДРОВ

 

Третий шаг в понимании масштаба «национального бедствия» в области подготовки кадров состоит в рассмотрении уровня образованности работников отраслей российской экономики, в качестве которого будем использовать долю лиц с высшим образованием в общей занятости отрасли (коэффициент образованности) (таблица 4). Полученные данные позволяют сделать следующие парадоксальные заключения.

Во-первых, несмотря на феномен образовательного пузыря с его следствием в виде феномена всеобщего высшего образования, в российской экономике до сих пор доля СВК подозрительно мала.

 

Таблица 4

Уровень образованности занятых в отраслях российской экономики в 2019 г.

Отрасли экономики

Коэффициент образованности, %

Сельское хозяйство, лесоводство и рыболовство

12,9

Горнодобывающая промышленность и разработка карьера

29,8

Обрабатывающая промышленность

26,8

Снабжение электроэнергией, газом, паром и кондиционированным воздухом

33,4

Водоснабжение, системы канализации, удаление отходов и меры по восстановлению окружающей среды

23,4

Строительство

25,5

Оптовая и розничная торговля, ремонт автомобилей и мотоциклов

25,3

Транспорт и складское хозяйство

20,4

Размещение и общественное питание

18,2

Информация и связь

63,3

Финансовая деятельность и страхование

68,2

Операции с недвижимым имуществом

30,8

Профессиональная, научная и техническая деятельность

73,0

Деятельность в сфере административных и вспомогательных услуг

34,1

Государственное управление и оборона; обязательное социальное страхование

58,5

Образование

55,7

Деятельность в сфере здравоохранения и социальных услуг

35,0

Искусство, сфера развлечения и отдыха

46,1

 

Согласно данным Росстата, средний коэффициент образованности российской экономики в 2019 г. составлял 34,2%. Чтобы проиллюстрировать данную аномалию, произведем некоторые грубые расчеты. Имеющиеся данные говорят о том, что к 2020 г. в стране работало 24,3 млн чел. с высшим образованием. В 1992 г. коэффициент образованности занятых в России составлял 16,1% с соответственной численностью в 11,4 млн чел. Учитывая менее чем 30–летний период анализа, правомерно предположить, что возрастная группа сегодняшних работников 50+ состоит из людей, занятых в экономике еще в 1992 г. Доля таковых к 2020 г. составила 27,6% от всей численности занятых. Если предположить, что среди этих людей доля специалистов с высшим образованием находится на уровне 1992 г., то сегодняшнее число СВК предыдущей эпохи (СССР) составляет 3,2 млн чел. Согласно авторским расчетам по данным Росстата, число выпускников за период 1992–2020 гг. составило 27,8 млн чел., что больше всех зарегистрированных СВК в отечественной экономике. Все эти 27,8 млн чел. «новых» СВК вышли за прошедшие 30 лет на рынок труда и остаются там в силу своего еще незначительного возраста – менее 52 лет. Если к ним прибавить продолжающий работать «старых» СВК, то общее количество работников с высшим образованием должно составить около 32 млн чел. по сравнению с имеющимися 24,3 млн чел. Подчеркнем, что мы оценили минимальную величину потенциальных СВК. Таким образом, мы приходим к парадоксальному выводу, что за прошедшие годы страна «произвела» около 8 млн чел. с высшим образованием, которые бесследно «испарились» [5].

Идентифицированный кадровый дисбаланс является не случайным, а системным явлением. Для доказательства данного тезиса осуществим похожие вычислительные операции для отрасли сельского хозяйства, лесоводства и рыболовства. Численность ее работников к 2020 г. составляла 4,2 млн чел. (таблица 3). Из них только 540 тыс. чел. имеют высшее образование (таблица 4), из которых в свою очередь 150 тыс. чел. – «старые» (советские) кадры. Следовательно, «новые» СВК составили всего лишь 390 тыс. чел., тогда как согласно нашим расчетам по данным Росстата, за период 1992–2020 гг. СВО страны подготовила для указанной отрасли 905 тыс. чел. Таким образом, более полумиллиона дипломированных специалистов агарного сектора, лесоводства и рыболовства «бесследно исчезли».

Выявленные кадровые дисбалансы являются слишком существенными, чтобы на них можно было закрыть глаза, в связи с чем им необходимо дать определенную оценку. Не уходя в беспочвенные гипотезы, укажем лишь возможную судьбу 8–миллионной армии дипломированных кадров разных специальностей. По всей видимости, данные выпускники СВО создали своеобразный «кадровый навес», который по разным причинам оказался незадействованным, в связи с чем распределился по нескольким каналам: миграция из страны [6]; наличие двойного и тройного счета в связи с получением многими людьми нескольких высших образований [7]; миграция в теневой сектор [8]; уход в сектор домашнего хозяйства; маргинализация выпускников вузов – от деквалификации и работы в сферах, не требующих высшего образования [9] (с соответствующим выпадением из статистики), до полной социальной депривации (хронические безработные, мелкие рантье [10], бомжи и т.п.).

Главный вывод из всего предыдущего анализа состоит в том, что имевший место в стране образовательный пузырь привел к отрыву СВО от реального сектора экономики в форме поставки на рынок труда избыточного и невостребованного количества дипломированных специалистов. Логичным итогом такого процесса стало парадоксальное «испарение» 8–10 млн. специалистов высшей категории. Причины невостребованности лиц с высшим образованием очевидны: отсутствие рабочих мест в российской экономике для выпускников СВО соответствующего профиля и их профессиональная непригодность и, следовательно, неспособность работать по специальности на требуемом рынком уровне.

Во-вторых, в российской экономике имеются вопиющие структурно–отраслевые нестыковки в качестве рабочей силы. Например, коэффициент образованности в обрабатывающей промышленности меньше его значения в добывающей промышленности, что является очевидным экономическим нонсенсом. Не менее шокирующим является и тот факт, что представители искусства, сферы спорта, развлечения и отдыха имеют уровень образованности в 1,7 раза выше, чем работники обрабатывающей промышленности. Данные факты лишний раз подтверждают неадекватность запросов отраслей экономики к качеству привлекаемых кадров и, в частности, невостребованность выпускников СВО со стороны наукоемких секторов.

 

ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫЙ СЕКТОР ЭКОНОМИКИ: ВЗГЛЯД ИЗНУТРИ

 

Рассмотренные выше макроэкономические кадровые диспропорции в российской экономике позволяют сформулировать гипотезу о низком качестве выпускников российской СВО. Чтобы проверить эту гипотезу достаточно рассмотреть производительность труда (ПТ) в обрабатывающей промышленности в четырех референтных странах (таблица 5). Расчеты показывают неприглядную и в чем-то даже неожиданную картину.

 

Таблица 5

Производительность труда в обрабатывающей промышленности разных стран мира в 2019 г. (в постоянных ценах 2015 г.)

Страны

Абсолютная ПТ, тыс. долл./ чел.

Относительная ПТ

база – Россия, раз

база – США, %

США

137,2

6,0

100,0

Южная Корея

97,7

4,3

71,2

Германия

89,1

3,9

64,9

Россия

22,9

1,0

16,7

 

Во-первых, на глобальном рынке высоких технологий произошли большие перемены и страновые рокировки. Например, один из традиционных мировых промышленных лидеров – Германия – уже уступил позиции Южной Корее, которая в свою очередь активно преследует США. Данный факт лишний раз подтверждает, что Европа даже в лице своего чемпиона уступает позиции передовым странам Азии. Более того, в Центре макроэкономических исследований Финансового университета при Правительстве Российской Федерации в 2019 г. были проведены уточняющие расчеты по определению технологической границы [11], величина которой оказалась равной 71,7%. Из таблицы 5 видно, что Южная Корея вышла на означенный уровень технологической границы и может на полном основании конкурировать с США в сфере высокотехнологичных разработок, тогда как Германия пока находится ниже указанной границы и пока не может претендовать на лидерство в новой индустрии.

Во-вторых, уровень технологического уровня обрабатывающей промышленности России крайней низок. Так, ПТ данной отрасли кратно меньше соответствующего показателя в трех референтных странах. При этом особые опасения вызывает тенденция последних лет: если в 2000 г. относительная ПТ США к России составляла 6,5 раза, а в 2017 г. уменьшилась до 5,2 раза [19], то в 2019 г. она снова поднялась до 6 раз. Все этого недвусмысленно говорит о том, что производственный арсенал российской обрабатывающей промышленности является архаичным, а инженерные кадры, работающие в отрасли, обладают квалификацией, которая не соответствует никаким международным требованиям и стандартам. Именно это обстоятельство порождает патовую ситуацию в кадровой сфере – обрабатывающие производства страны не развиты, а потому не востребуют квалифицированные инженерные кадры, а вузы, не имея возможности наладить прямые связи с высокотехнологичными компаниями, готовят кадры по заведомо устаревшим программным лекалам [12].

Популярная в последнее время статистика плотности роботизации национальных экономик полностью подтверждает сделанные выше выводы (таблица 6). Фактически Россия находится на самой ранней стадии роботомики, что и предопределяет описанные проблемы.

 

Таблица 6

Роботизация промышленности разных стран мира в 2018 г.

Страны

Абсолютная роботизация, ед. роботов/ 10 тыс. чел. промышленности

Относительная роботизация

база – Россия, раз

база – Южная Корея, %

Южная Корея

774

154,8

100,0

Германия

338

67,6

43,7

США

217

43,4

28,0

Россия

5

1,0

0,6

 

Таким образом, попытка заглянуть внутрь отечественной обрабатывающей промышленности обнажает неприглядный факт: качество российских инженеров в 6 раз ниже, чем американских, а качество рабочих мест в обрабатывающих производствах – в 43 раза. И это главное следствие образовательного пузыря 1991–2007 гг. Крайне медленная модернизация рабочих мест приводит к их архаизации, что имеет своим следствием отсутствие спроса на высококвалицированные инженерные кадры, а это в свою очередь делает невозможным ускорение модернизации производства. Круг замыкается, в результате чего реальный сектор экономики и СВО продолжают полуавтономное существование в направлении все большего отставания от мировых технологических лидеров.

 

ПОДГОТОВКА ИНЖЕНЕРНЫХ КАДРОВ: ТЕСТ НА МЕЖДУНАРОДНУЮ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ

 

Выше была установлена профессиональная несостоятельность российских инженеров. Это весьма категоричный и неприятный вывод, который требует дополнительных обоснований и доказательств. В связи с этим рассмотрим международную конкурентоспособность подготавливаемых российской СВО инженерных кадров, для чего воспользуемся предоставляемой рейтинговой компанией QS информацией о степени успешности различных университетов мира по разным научно-практическим направлениям данного профиля (таблица 7).

 

Таблица 7

Места российских вузов в предметных рейтингах инженерного профиля агентства QS в 2021 г.

Российские вузы

Инженерные науки и технологии

Научные направления

Информатика и информационные технологии

Химические технологии

Инженерное дело в электронике

Машиностроение, аэрокосмическая и промышленная инженерия

Инженерное
дело в горной промышлен
ности

Инженерное
дело в
нефтяной промышлен
ности

Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова

67

58

67

32

Национальный исследовательский университет ИТМО

160

74

201–250

251–300

Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

206

301–350

151–200

251–300

251–300

51–100

Санкт-Петербургский государственный университет

218

151–200

51–100

Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

285

451–500

201–250

42

51–100

Национальный исследовательский Томский политехнический университет

288

351–400

201–250

251–300

201–250

23

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

401–450

451–500

401–450

351–400

51–100

Казанский (Приволжский) федеральный университет

501–550

351–400

51–100

Санкт-Петербургский горный университет

12

101–150

 

Предварительно сделаем несколько методологических замечаний. Предметные рейтинги глобальных компаний-ранкеров дают очень важную информацию о том, в каких именно науках и дисциплинах преуспевают университеты разных стран. По нашему мнению, наиболее репрезентативную информацию такого рода предоставляет компания Quacquarelli Symonds (QS). При этом к данному моменту установлено удобное эмпирическое правило: достижения мирового уровня в соответствующих предметных областях характерны для вузов, вошедших в топ–50 предметных рейтингов [17]. Напомним, что на статус университетов мирового класса (УМК) традиционно претендуют вузы, входящие в топ–100 глобальных рейтингов университетов (ГРУ), однако имеется множество узкопрофильных вузов, не ведущих исследовательскую деятельность в широком научном диапазоне, но добивающихся выдающихся результатов в одном-двух конкретных направлениях. Подобный успех становится бесспорным, как правило, при попадании вуза в топ–50 предметных рейтингов. Именно этот критерий можно взять для диагностики международной конкурентоспособности российских вузов по инженерным направлениям.

Из таблицы 7 следует ряд важным выводов.

Во-первых, в России есть 4 вуза, которые готовят инженерные кадры мирового класса, однако все они готовят специалистов преимущественно для добывающей промышленности – горной («МИСиС», Санкт–Петербургский горный университет) и нефтяной (Московский государственный университет (МГУ) им. М.В. Ломоносова, Национальный исследовательский Томский политехнический университет). Тем самым инженерные кадры мирового уровня для обрабатывающих производств в России вообще не готовятся, что подтверждает ранее сформулированный тезис об отсутствии в стране специалистов данного профиля.

Во-вторых, в стране имеется еще 5 вузов, которые готовят если и не самые передовые, но достаточно квалифицированные инженерные кадры (НИУ ИТМО, НГУ, СПбГУ, УрФУ, КФУ). Эти вузы вошли во вторую половину списка топ–100 предметного рейтинга QS. Данный факт говорит о том, что указанные высшие школы имеют определенный потенциал для воспроизводства инженеров высокого класса, однако и в этом случае мы сталкиваемся с тем, что речь идет о кадрах для сугубо нефтяной промышленности. Незначительный задел МГУ и ИТМО в области информационных технологий и машиностроения недостаточен для обеспечения современных видов обрабатывающих производств.

Что касается вузов, которые вошли в список 101–500, то помимо указанных девяти в России есть еще четырнадцать подобных учреждений. Эти 23 университета образуют ядро СВО, в котором в перспективе может осуществляться подготовка инженерных кадров удовлетворительного уровня качества. Однако в ближайшие 5–10 лет выпускники названных вузов, скорее всего, не смогут развивать производственные технологии, характерные для 4-ой промышленной революции. Тем самым данные таблицы 7 подтверждают сделанный ранее вывод, что Россия не обладает необходимым кадровым потенциалом для надвигающейся роботомики.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ: В ПОСТИНДУСТРИАЛЬНЫЙ МИР БЕЗ ИНДУСТРИИ

 

Проведенный анализ кадровых дисбалансов страны позволяет нарисовать вполне определенную картину, характеризующуюся следующими особенностями.

Во-первых, поверхностный мониторинг кадровых макропропорций в занятости и студентов вузов не позволяет «выловить» имеющиеся проблемы на рынке труда. Более того, укрупненный анализ кадровых структур по видам деятельности, наоборот, вуалирует серьезность накопившихся дисбалансов. Данное обстоятельство требует изучения рынка труда «изнутри» для оценки качества имеющихся кадров и их востребованности реальным сектором экономики.

Во-вторых, феномен образовательного пузыря, имевший место последние 30 лет, привел к полному разрыву связей между СВО и реальным сектором экономики. Итогом такого хода событий явилось то, что вузы России генерируют избыточную массу выпускников, получающих преимущественно общие и сильно устаревшие знания, не ориентированные на быструю интеграцию в современную экономику. Благодаря гибкости и адаптивности рабочей силы проблемы большинства отраслей экономики так или иначе решаются путем взаимной «подгонки» работников и рабочих мест, однако есть и такие ее сегменты, кадровое обеспечение которых не может быть решено таким стихийным «доучиванием» населения на рабочих местах. Ключевым экономическим сектором такого типа является обрабатывающая промышленность, которая аккумулирует все современные достижения технологического прогресса и предъявляет повышенные требования к квалификации инженерных кадров. На сегодняшний день именно обрабатывающие производства выступают в качестве «узкого места» отечественного рынка труда, где наблюдается откровенный профессиональный застой.

В-третьих, развитые страны мира сегодня переходят к постиндустриальному укладу экономики, тогда как Россия не может органично вписаться в этот процесс. Это связано с тем, что постиндустриальная экономика предполагает незначительную занятость в аграрном и промышленном секторах и сосредоточение остального работающего населения в сфере услуг. Однако такая модель экономики базируется на предельно высокой производительности труда в аграрном и индустриальном секторах [13]. В России это базовое условие не выполнено, и она вступает в постиндустриальный мир с крайне неэффективными сельским хозяйством и промышленностью. Социальные последствия построения сервисного общества без несущих экономических конструкций в виде названных двух отраслей могут быть самыми негативными [14].

Подводя итог сказанному, можно констатировать, что свершившийся в 1991 г. разрыв связей между СВО и реальным сектором экономики привел к порочному кругу отторжения технологических инноваций, который до сих пор не разорван, что способствовало накоплению в стране серьезных кадровых дисбалансов и технологическому провалу в обрабатывающих производствах. Если не восстановить тесные связи между вузами и рыночным сектором и не осуществить технологический рывок в промышленности посредством максимально агрессивного заимствования новых технологий, то сложившееся положение дел чревато построением постиндустриального общества без развитой индустрии по образцу отсталых стран третьего мира.

 

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

 

  1. Reynolds G.H. The higher education bubble. New York: Encounter Books, 2012. 56 p.
  2. Wood P.W. The Higher Education Bubble. Society, 2011, vol. 48, pp. 208–212. doi: 10.1007/s12115-011-9418-7.
  3. Karanovic B., Karanovic G. Is there an Education Bubble in the Western Balkans? Procedia Economics and Finance, 2015, vol. 19, p. 248–260. doi: 10.1016/S2212-5671(15)00026-X.
  4. Зубок Ю.А., Чупров В.И. Отношение молодежи к образованию как фактор повышения эффективности подготовки высококвалифицированных кадров. Социологические исследования. 2012;(8):103–11.
  5. Вержбицкий В.В. Глобальные кадровые дисбалансы и «образовательные пузыри». Экономика образования. 2016;(3):23–43.
  6. Muller S.M. Academics as rent seekers: distorted incentives in higher education, with reference to the South African case. International Journal of Educational Development, 2017, vol. 52, pp. 58–67. doi: 10.1016/j.ijedudev.2016.11.004.
  7. Балацкий Е.В. Истощение академической ренты. Мир России. 2014;23(3),150–174.
  8. Lohr A., Stadler M., Schultz-Pernice F. et al. On powerpointers, clickerers, and digital pros: Investigating the initiation of digital learning activities by teachers in higher education. Computers in Human Behavior, 2021, vol. 119, art. 106715. doi: 10.1016/j.chb.2021.106715.
  9.  Дрокина К.В. Тренды развития системы высшего образования в современных условиях. Экономика и бизнес: теория и практика. 2020;(6):89–91. doi: 10.24411/2411-0450-2020-10537.
  10. Frey C.B., Osborne M.A. The future of employment: How susceptible are jobs to computerization? Technological Forecasting and Social Change, 2017, vol. 114, issue C, pp. 254–280. doi: 10.1016/j.techfore.2016.08.019.
  11. Морозова О.И., Семенихина А.В. Проблемы кадрового дефицита в условиях цифровой экономики. Международный научноисследовательский журнал. 2020;(6–4):93–97. doi: 10.23670/IRJ.2020.96.6.130.
  12. Кузнецов В.А. О глобальных вызовах платежной индустрии: проблема «технологической безработицы» и как один из возможных вариантов ее решения – универсальный базовый доход. Деньги и кредит. 2017;(12):104–107.
  13. Fouksman E., Klein E. Radical transformation or technological intervention? Two paths for universal basic income. World Development, 2019, vol. 122, pp. 492–500. doi: 10.1016/j.worlddev.2019.06.013.
  14. Белова Л.Г. Технологическая безработица и бизнес-модель шеринговой экономики в условиях цифровизации экономики. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2021;(1):208–225.
  15. Корнилов А.М. Дилеммы цифровой революции: технологическая безработица и научный краудсорсинг. Управление наукой: теория и практика. 2019;1(2):90–102. doi: 10.19181/smtp.2019.1.2.5.
  16. Focacci C.N. Technological unemployment, robotisation, and green deal: A story of unstable spillovers in China and South Korea (2008–2018). Technology in Society, 2021, vol. 64, article 101504. doi: 10.1016/j.techsoc.2020.101504.
  17. Balatsky E.V., Ekimova N.A. Global Competition of Universities in the Mirror of International Rankings. Herald of the Russian Academy of Sciences, 2020, vol. 90, no. 4, pp. 417–427. doi: 10.1134/S1019331620040073.
  18. Lanvin B., Evans P. The Global Talent Competitiveness Index 2018. France: Fontainebleau, INSEAD, the Adecco Group, 2018. 342 p. URL: https://nonews.co/wp-content/uploads/2018/10/GTCI2018.pdf. Accessed 20.07.2013.
  19. Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Структурно–отраслевой фактор роста производительности труда в России. Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. 2019;18(5):584–609. doi: 10.15826/vestnik.2019.18.5.029

 


[1] Рассчитано по данным Росстата

[2] URL: https://news.rambler.ru/other/44834092-eksperty-vyyasnili-skolko-rossiyan-rabotayut-po-spetsialnosti/

[3] Ярким примером полного отрыва системы образования от потребностей рынка служат юристы, которых, по оценкам Рособрнадзора, выпускается в 10 раз больше числа, необходимого отечественной экономике; данная оценка подтверждается и статистикой портала поиска работы Career.ru, согласно которому на одну вакансию юриста приходится девять резюме (URL: https://www.kommersant.ru/doc/3534212).

[4] В связи с международными санкциями в отношении России США блокируют доступ российским пользователям к американской статистике. Данный факт предопределил, что далее мы рассматриваем только три страны, однако это никак не сказывается на объективности получаемых результатов.

[5] Учитывая предпосылки расчетов, на самом деле более реалистичная цифра может подняться до 10 млн. чел.

[6] В Глобальном рейтинге конкурентоспособ­ности талантов (Global Talent Competitiveness Index – GTCI) по критерию привлечения (создания возможностей) талантов Россия в 2018 г. заняла 106 место из 119 стран-участниц рейтинга [18, р. 24]. Конкретные примеры «утечки» из России таких инноваторов, как осно­ватель компании Google С. Брин, изобретатели графена и нобелевские лауреаты по физике А. Гейм и К. Новоселов (отказавшиеся от предложения работать в Сколково), основатель социальной сети «Вконтакте» и кроссплатформенного мессенджера Telegram П. Дуров (эмигрировавший из-за конфликта с Федеральной службой безопасности РФ) и др., лишь подтверждают положение о заметной потере российских «мозгов».

[7] До недавнего времени считалось признаком хорошего тона иметь несколько дипломов о высшем образовании. Например, обязательным условием для трудоустройства в корпорацию РОСНАНО являлось наличие инженерного и экономического высшего образования.

[8] По оценкам разных научных и аналитических организаций, доля неформальной занятости на российском рынке труда к концу второго десятилетия XXI века составляла 22–45% (URL: https://d-russia.ru/wp-content/uploads/2017/11/Skills_Outline_web_tcm26-175469.pdf).

[9] По оценкам аналитиков Высшей школы экономики (ВШЭ), половина россиян с высшим образованием работает не по специальности, а 26,6% выпускников вузов соглашается на профессиональное деклассирование, устраиваясь на должности, не требующие высшего образования; среди выпускников-аграриев эта доля составляет 41,2% (URL: http://demoscope.ru/weekly/2017/0713/tema01.php). По оценке Росстата, не по своей специальности работает около 60% экономически активного населения, а по оценке Роструда – до 73% (URL: https://russian.eurasianet.org/node/65166).

[10] Характерным является пример жителя Москвы, который, получив три высших образования по физике, математике и экономике, полжизни нигде не работал, живя на доход от сдачи в аренду доставшейся ему в наследство однокомнатной квартиры в столице.

[11] В данном случае под технологической границей понимается относительный уровень ПТ страны-лидера (США), превышение которого свидетельствует о готовности рассматриваемой страны/отрасли к переходу от политики заимствования иностранных технологий к их разработке и созданию внутри страны.

[12] Согласно данным опроса ВЦИОМ, 91% российских работодателей считают, что у выпускников вузов недостаточно практических навыков (Россия 2025…, 2017, с. 40).

[13] Масштаб предполагаемых технологических преобразований огромен. Исследование, проведенное компанией The Boston Consulting Group, показало, что и в России имеют место единичные акты модернизации. Например, на ряде отечественных молочных ферм, где раньше на 5 млн. голов скота требовалось 250 доярок, сегодня то же самое количество голов обслуживают 2 оператора и робот-дояр (URL: https://d-russia.ru/wp-content/uploads/2017/11/Skills_Outline_web_tcm26-175469.pdf). Однако в целом такие акты не меняют положения дел: ПТ в аграрном секторе в России примерно в 4,5 раза ниже, чем в США.

[14] Подчеркнем, что для России характерно крайне вялое заимствование новых технологий. Для примера: в 2015 г. Россия закупила 550 промышленных роботов, а Китай – 69 тыс. (URL: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2016/11/14/664697-roboti-ne-prizhivayutsya). Даже при корректировке этих цифр на масштаб населения несложно видеть, что Китай на порядок более активен в части модернизации производственного оборудования. На этом фоне особенно дисгармонирующим выглядит тот факт, что закупка сервисных роботов (в сфере медицины, образования и т.п.) в России идет гораздо активнее. Очевидно, что в перспективе это приведет к полной потере страной своей экономической и технологической независимости.

 

 

 

 

Официальная ссылка на статью:

 

Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Модель российской экономики: постиндустриальное общество без индустриального сектора // «Мир новой экономики», 2021. Т. 15, №2. С. 29–46.

187
5
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
Предметом исследования является рынок инноваций. Для понимания закономерностей его функционирования в статье вводится понятие технологической границы, под которой понимается относительная производительность труда (относительно технологического лидера – США), достижение которой делает оправданным для развивающихся экономик переход от широкомасштабного заимствования иностранных новых технологий к их разработкам внутри страны. Цель статьи состоит в численном определении указанной границы, для чего предложена простая эконометрическая модель на базе международной статистики по 61 стране мира. Методология моделирования продолжает шумпетерианские идеи относительно двух инновационных стадий – создания и распространения технологий. Технологическая граница трактуется как точка пересечения кривой удельных издержек на закупку технологий за рубежом с кривой издержек на их разработку и создание внутри страны. При этом предполагается, что оба вида издержек зависят от относительной производительности труда. В качестве прокси–переменной издержек на создание технологий использовался показатель доли затрат на исследования и разработки в ВВП, а в качестве прокси-переменной издержек на заимствование использовалось отношение сальдо платежей за интеллектуальную собственность к ВВП. Для повышения точности расчетов была осуществлена кластеризация стран на две группы - передовых государств, для которых технологическая граница преодолена и в них превалируют собственные разработки новых технологий, и развивающихся государств, для которых задача о технологической границе имеет важное значение. Расчеты показали, что нынешнее значение технологической границы находится в районе 70% от производительности труда в США. Сравнение с предыдущими оценками показывает, что данная величина имеет тенденцию к росту, что создает дополнительные трудности для перехода догоняющих стран с режима заимствования на режим создания новых технологий. Учет технологической границы в инновационной политике позволяет избежать как ошибки первого рода, когда переход к разработкам собственных технологий неправомерно задерживается, так и ошибки второго рода, когда страна игнорирует возможности заимствования технологий и преждевременно переходит к созданию инноваций. Рассмотрены примеры успешного (Южная Корея и Китай) и неудачного (Россия) использования понятия технологической границы в национальной инновационной политике. Обсуждаются направления использования нового индикатора в российской политике технологической модернизации страны.
В статье представлен методический подход к определению масштаба кадрового дисбаланса (дефицита/избытка) между численностью занятых в определенной отрасли региона и числом подготавливаемых в регионе студентов соответствующего направления. Для иллюстрации прикладных расчетов использовалась отрасль туризма, которая в постиндустриальном обществе станет одним из драйверов национальной экономики. Показано, что в настоящее время федеральные и региональные власти совершенно неверно проставляют кадровые приоритеты для системы высшего образования и не учитывают реальных потребностей региональных рынков труда. Приведены оценки денежных средств, необходимых для ликвидации кадровых дисбалансов в туристической отрасли регионов России. Обсуждается возможность тиражирования предложенного аналитического подхода на другие отрасли экономики.
В статье представлены данные за 2021 год о рейтинговании российских экономических журналов с учетом их международных успехов – вхождения в ведущие базы данных Web of Science и Scopus и презентации своего контента на английском языке. Проведенные расчеты с использованием авторского алгоритма ранжирования журналов позволили установить, что в настоящее время в России имеется 25 периодических изданий по экономике, для которых характерны достаточно высокий научный уровень и международная конкурентоспособность. Если понятие рынка трактовать в максимально широком смысле как множество конкурирующих участников, вступающих в специфические сделки, дающие им определенные выгоды, на основе спроса и предложения на их услуги, то можно говорить о своеобразной революции на рынке российских экономических журналов благодаря широкому распространению строгих академических стандартов и повышения научной культуры у отечественных исследователей. Отмечены негативные аспекты в развитии пула передовых журналов, в том числе их высокая географическая концентрация всего лишь в семи городах страны. Сравнение параметров рынка экономических журналов и рынков журналов по смежным дисциплинам – истории, социологии, политологии и философии – показало, что конкуренция за право опубликоваться в престижном отечественном журнале у экономистов на порядок выше, чем у представителей других социальных и гуманитарных наук.
Яндекс.Метрика



Loading...