Статья: Человеческое развитие и перспективы формирования экономики знаний в российской Арктике

ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ ЗНАНИЙ В РОССИЙСКОЙ АРКТИКЕ

арктика российский знание экономика

А.В. Смирнов

Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера Коми научного центра Уральского отделения РАН (Сыктывкар, Республика Коми, Российская Федерация)

С помощью авторской методики расчета индекса человеческого развития на муниципальном уровне выявлены проблемы человеческого развития Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ). Анализ пространственного размещения научно-образовательного потенциала российской Арктики позволил выделить три группы территорий с точки зрения перспектив формирования в них экономики знаний: научно-образовательные центры, территории с высоким и низким уровнем человеческого развития. С опорой на контент-анализ стратегических документов выработаны рекомендации по развитию в АЗРФ экономики знаний.

Ключевые слова: человеческое развитие, образование, наука, экономика знаний, Арктика, Россия.

HUMAN DEVELOPMENT AND PROSPECTS FOR THE KNOWLEDGE ECONOMY FORMATION IN THE RUSSIAN ARCTIC

Smirnov A. V.

Institute of Socio-Economic and Energy Emblems of the North, Komi Science Centre Ural Branch of the RАS (Syktyvkar, Komi Republic, Russian Federation)

Abstract

The author proposes his own method for calculating the human development index at the municipal level, which allows taking into account the age structure of the deceased, the expected duration of education and the purchasing power of money, based on municipal statistics. The territories of the Arctic zone of Russia are differentiated by life expectancy, level of education, incomes of the population and the general human development index. The key problems of human development in the Arctic are identified: spatial unevenness, low life expectancy and the educational level of the population in rural areas and areas inhabited by indigenous peoples of the North, low incomes in the western part of the Arctic. Spatial analysis shows that at least 85% of the scientific and educational potential of the Russian Arctic is concentrated in three cities in the European part: Arkhangelsk, Murmansk and Apatity. At the same time, the highest level of human development is typical for the Western Siberia areas that lack the development in the scientific and innovation spheres. This discrepancy determines the need for a differentiated socio-economic policy. In the western part of the Arctic it is possible to develop a knowledge economy based on the European model. In the territories of the eastern part with a high level of human development, separate areas of the knowledge economy should be formed, while increasing interaction with highly developed regions, an active exchange of knowledge, practices and innovations. The content analysis of the strategic documents of the Arctic regions makes it possible to identify priority areas for their innovative development. Finally, when managing territories with a low level of human development, it is necessary to focus on solving acute social problems: high mortality, low level of education and quality of life.

Keywords: human development, education, science, knowledge economy, Arctic, Russia.

Введение

Формирование экономики знаний, в которой инновации и знания играют доминирующую роль, способствует устойчивому развитию арктических регионов, поскольку она более производительна и менее изменчива, чем ресурсные отрасли [1, с. 6]. Сегодня Арктика перестает восприниматься лишь как источник природных ресурсов. Все зарубежные арктические страны входят в число лидеров по величине индексов экономики знаний и человеческого развития 1. Отрасли экономики, не относящиеся к добыче и переработке полезных ископаемых, приносят там от 30% до 50% валового продукта [2]. Это стало возможно благодаря тому, что для экономики знаний удаленность арктических территорий не является важнейшей проблемой, поскольку не требуется перемещать большие объемы сырья и продукции. Проникновение знаний и технологий снижает издержки периферийности [3, с. 45]. Даже арктический климат становится конкурентным преимуществом. Яркий пример -- высокотехнологичные компании, размещающие центры обработки данных в арктических странах Facebook разместил крупнейший дата-центр в шведском городе Лулео, Google - в финском городе Хамина, Verne - в Исландии, Kolos - в норвежском Нурланне (http://alldc. ru/news/4827.html). Microsoft разместил подводный дата- центр у северных берегов Шотландии (https://nplus1.ru/ news/2018/06/06/microsoft).. Холодные арктические ветер и вода позволяют сэкономить на системах охлаждения оборудования, а высокое человеческое развитие решает проблемы обеспечения кадрами. Так, Канада и страны Северной Европы стали одними из мировых лидеров в разработке программного обеспечения, что демонстрирует важность развития качества жизни и человеческого потенциала в Арктике.

В условиях, когда производство знаний становится источником роста экономики [4, с. 6], на первый план выходят развитие интеллектуального, творческого потенциала и предпринимательской активности населения [5]. Очевидна особая роль человеческого развития в инновационном процессе изолированных арктических сообществ, их вынужденной креативности, открытости к эксперименту [6]. Поэтому для разработки мер социально-экономической политики в российской Арктике необходимо выявить перспективные точки роста экономики знаний через оценку человеческого развития. Объектом исследования выступает население территорий Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) На начало 2020 г. в АЗРФ входят 66 городских округов и муниципальных районов в 9 субъектах Федерации, образующих 9 опорных зон развития российской Арктики (http:// www.kremlin.ru/acts/bank/38377). HDR 2018. Technical notes (http://hdr.undp.org/sites/default/ files/hdr2018_technical_notes.pdf).. Цель статьи -- оценить уровень человеческого развития территорий российской Арктики и возможности формирования в них экономики знаний. Научная новизна исследования состоит в адаптации методики расчета индекса человеческого развития для данных муниципальной статистики и в разработке подхода к оценке перспектив формирования экономики знаний путем сопоставления показателей человеческого развития и научно-образовательного потенциала территорий.

Сначала с помощью расчета индекса человеческого развития муниципальных образований будут выявлены ключевые проблемы и диспропорции в человеческом развитии российской Арктики. Затем на основе анализа муниципальной статистики будет оценен научно-образовательный потенциал арктических городов и районов, перспективы их инновационного развития. Наконец, с использованием контент-анализа (анализа содержания) документов стратегического планирования будут выявлены возможные точки роста и распространения знаний, а также предложены рекомендации по формированию в российской Арктике экономики знаний.

Муниципальный индекс человеческого развития: методика оценки

Индекс человеческого развития (ИЧР) разработан для докладов о человеческом развитии Программы развития Организации Объединенных Наций (ООН) с целью переориентировать экономическую политику с национального дохода на человека. Группу разработчиков возглавил М. уль-Хак. Позднее А. Сен использовал индекс в своих работах о человеческих способностях, что утвердило его одним из основных инструментов социально-экономических исследований [7]. Индекс человеческого развития включает три показателя: индекс продолжительности жизни (ожидаемой при рождении) для оценки долголетия и здоровья, индекс образования (средняя и ожидаемая продолжительность обучения) для оценки уровня грамотности и знаний, индекс валового национального дохода (по паритету покупательной способности) для оценки уровня жизни 4.

Разработан и субнациональный индекс человеческого развития, оценивающий 1625 регионов в 161 стране На март 2019 г. Change history of Subnational HDI (https:// globaldatalab.org/shdi/versionhistory/)., но в России он включает лишь данные по федеральным округам. Индекс человеческого развития субъектов Федерации публикуется ежегодно в докладах о человеческом развитии в России, разрабатываемых Аналитическим центром при Правительстве РФ Доклады о человеческом развитии в Российской Федерации (http://ac.gov.ru/publications/13773/).. Однако, поскольку границы территорий АЗРФ проходят между городскими округами (ГО) и муниципальным районами (МР) внутри регионов, для оценки человеческого развития российской Арктики требуется рассчитывать индексы на муниципальном уровне. На уровне арктических регионов и городов имеется опыт разработки похожих показателей: индекса прикладных ученых, индекса таланта и индекса технологий [1; 8; 9].

Существующие методики для расчета ИЧР на уровне муниципальных образований ввиду ограниченности статистической базы обычно упрощены и не учитывают некоторые важные аспекты: возрастной состав умерших, ожидаемую продолжительность обучения или покупательную способность денег. Поэтому потребовалось адаптировать методику ООН к возможностям муниципальной статистики и современным базам статистических данных, максимально сохранив ее сильные стороны. При расчете индекса применялся метод построения безразмерных индексов, сохраняющий не только ранговые соотношения, но и пропорции между различными значениями показателей:

или, если меньшее значение показателя соответствует большему значению индекса,

Рассмотрим три частных индекса и интегральный индекс человеческого развития муниципального образования.

Индекс продолжительности жизни -- ключевой индикатор не только здоровья, но и качества жизни населения в целом. «Здоровье и богатство являются важнейшими составляющими благосостояния и обычно (хотя и не всегда) они идут рядом... Для большинства стран пропорциональное увеличение дохода связано с таким же увеличением продолжительности жизни, точно так же, как и с ростом удовлетворенности жизнью» [10, с. 49--50]. Ввиду невозможности расчета ожидаемой продолжительности жизни для малых демографических совокупностей, к числу которых относится население многих арктических муниципалитетов, применялся стандартизованный по возрастам коэффициент смертности. Он в отличие от общего коэффициента смертности сглаживает искажения, вызванные разницей возрастного состава населения территорий. Показатель рассчитывался методом косвенной стандартизации по формуле

где LEI -- индекс продолжительности жизни; DR^s -- общий коэффициент смертности населения, принятого за стандарт (в нашем случае -- население России в 2017 г.); TD -- число умерших в изучаемом населении; mi -- возрастные коэффициенты смертности стандарта; P. -- численность населения в интервале возраста і изучаемого населения.

Индекс образования -- важнейший показатель развития общества, поскольку образование коррелирует с качеством здоровья, уровнем преступности, объемами благотворительности и волонтерства, способствует распространению знаний в следующих поколениях Measuring sustainable development / UN. - New York, 2008. - URL: http://oecd.org/greengrowth/41414440.pdf.. Он складывается из двух слагаемых:

где EI -- индекс образования; e. -- число лет обучения, соответствующее образовательному уровню і (0 -- без образования, 4 -- начальное, 9 -- основное общее, 11 -- среднее (полное), 12 -- начальное профессиональное, 13 -- среднее профессиональное, 14 -- неполное высшее, 15 -- бакалавриат, 16 -- специалитет, 17 -- магистратура, 20 -- послевузовское); P_i -- численность людей с уровнем образования і; TP^c -- общая численность населения на момент переписи населения; g. -- средний прирост образовательного уровня после завершения обучения; S. -- численность получающих уровень образования ; TP -- общая численность населения.

Первое слагаемое, как и в глобальном индексе, фиксирует существующий образовательный уровень населения. На муниципальном уровне статистика позволяет сделать оценку только на момент переписи населения. Второе слагаемое оценивает ожидаемый прирост образовательного уровня после завершения обучения всеми школьниками и студентами муниципального образования.

Индекс доходов оценивает материальный уровень жизни населения. Прямые аналоги показателя валового национального дохода, такие как валовой муниципальный продукт, не подходят, так как в сырьевых арктических районах они могут совершенно не сочетаться с уровнем жизни и доходами населения. Поэтому принято решение использовать показатель средней заработной платы работников, скорректированный с учетом возрастной структуры населения и уровня цен:

где II -- индекс доходов; W -- среднемесячная заработная плата работников организаций; a -- доля населения трудоспособного возраста; C -- стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг.

Муниципальный индекс человеческого развития, как и в случае с методикой ООН, является средним геометрическим трех частных индексов:

Информационной базой для расчета индексов по городским округам и муниципальным районам АЗРФ послужили обширные цифровые базы данных, опубликованные в Интернете: «База данных показателей муниципальных образований» Росстата (число смертей, возрастной состав заработная плата и численность школьников), «База микроданных итогов Всероссийской переписи населения 2010 г.» (образование населения), итоги федеральных мониторингов эффективности деятельности организаций высшего образования и качества подготовки кадров (число студентов), «Единая межведомственная информационно-статистическая система» (смертность и цены). Новые источники детальной информации о социально-демографическом развитии Арктики позволили рассчитать значения индексов в разрезе муниципальных образований.

При расчете индексов потребовалось установить гипотетические наибольшие и наименьшие значения показателей. Они выполняют роль «естественных нулей» и «желаемых целей». Согласно нашим оценкам, стандартизованная смертность изменяется от 0 до 25 умерших на 1000 человек населения, образование -- от 9 (уровень основного общего образования) до 17 лет обучения (магистратура), доходы -- от 0 до 5 наборов потребительских товаров и услуг на человека. Эти значения позволяют преобразовать все индексы в шкалу от 0 до 1 -- см. формулы (1) и (2). При этом средний по АЗРФ уровень примерно соответствует 0,5.

Таблица 1. Индексы человеческого развития опорных зон АЗРФ в 2017 г.