Структурно-динамический анализ кадрового потенциала российской науки за 2010-2020 гг.

Кадровый потенциал российской науки, как важнейший источник развития фундаментальных и прикладных исследований по стратегически значимым для России и стран всего мира направлениям: устойчивое развитие экономик всех стран, сбалансированное с природной средой обитания человека и др., — сегодня является ключевым ресурсом развития науки, инноваций, гарантом поступательного развития российского общества. Статистический анализ кадрового потенциала российской науки, его состояния, складывающихся пропорций является неотъемлемой составляющей системы мониторинга за развитием гражданской науки в России. Исследование структуры кадрового потенциала российской науки, ее динамики, факторов изменения: приток исследователей, особенно молодых ученых, в российскую науку — сегодня наиболее актуальные проблемы статистического анализа науки. Проведенное комплексное исследование состояния и развития кадрового потенциала российской науки с помощью статистической методологии ставило своей целью не только его количественную оценку, выявление пропорций, связей и зависимостей, но и выработку на основе его результатов конкретных предложений по преодолению негативных пропорций, сложившихся в кадровом потенциале российской науки за 2010-2020 гг. Основные результаты исследования кадрового потенциала науки сводятся к следующему: выявлены тенденции к снижению численного состава кадрового потенциала в части исследователей за 2010-2020 гг. в среднем ежегодно на 224 человека или на 0,4%, в том числе за 2015-2020 гг. снижение общей численности всех исследователей, имеющих и не имеющих ученую степень, составляло 1,8% (на 6583 человека) ежегодно, в том числе кандидатов наук на 2,2% (на1767 человек); докторов наук — на 2,7% (на 715 человек); возрастная структура кадрового потенциала не претерпела изменений по сравнению с 2010 г. Предлагаемая методология проведения анализа структуры кадрового потенциала российской науки может послужить основой для развития авторской методики количественного измерения стоимости человеческого капитала на отраслевом уровне применительно к сфере науки

Ключевые слова: кадровый потенциал, человеческий капитал, структура кадрового потенциала, индексы структурных сдвигов, показатели ди- намики.

Список использованных источников

  1. Курс социально-экономической статистики: учебник для вузов/Под ред. М. Г. Назарова. М.: Финстатинформ, Юнити-Дана, 2000. 771 с.
  2. Методология статистического исследования науки. https://rosstat.gov.ru/folder/14477.
  3. Л. Ю. Архангельская, В. Н. Прасолов, М. В. Вахрамеева. Человеческий капитал в условиях цифровой экономики (проблемы оценки)//По результатам II (VII) Международной научно-практической конференции «Метанаучное изучение искусственного интеллекта» (7-8 февраля 2019 г., г. Пятигорск). В сб. «Метанаучное изучение искусственного интеллекта». США: Information Age Publishing (IAP), 2021. С. 39 -49.
  4. Л. Ю. Архангельская. Статистическое моделирование стоимости человеческого капитала в отрасли (методологические аспекты)/Под ред. Е. Г. Попкова, Б. С. Серги// Современная глобальная экономическая система: эволюционное развитие против революционного скачка». ISC, 2019. Конспект лекций по сетям и системам. Т. 198. Springer, Cham, 2021. P. 224-234. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69415-926.
  5. О. Красина, И. Крутий. Развитие человеческого капитала в условиях перехода к обществу знания. http://www.muh.ru/Docs/niipo/11_2007%20.htm?user=63ac4b3b895b5ca4a79c841c3f3fd400.
  6. Ю. А. Корчагин. Российский человеческий капитал: Фактор развития или деградации? Воронеж: ЦИРЭ, 2005.
  7. Л. Ю. Архангельская, И. Ю. Глебкова, В. Н. Прасолов, Т. А. Долбик-Воробей. Методологические основы статистической оценки человеческого капитала в условиях цифровой экономики: монография. Гл. 4, 5. М.: Русайнс, 2020. 284 с.
  8. Л. К. Нестеров, Г. Аширова. Национальное богатство и человеческий капитал/Под ред. И. П. Николаевой//ВЭ. 2003. № 2. Экономическая теория. М.: Юнити, 2004.
  9. М. Хьюзлид. Как управлять человеческим капиталом, чтобы реализовать стратегию. СПб.: Питер, 2012.
  10. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development, The Measurement of Scientific, Technological and Innovation Activities, OECD Publishing, Paris, 2015.
  11. Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 г. № 145-ФЗ (ред. от 29.11.2021), ст. 78. http://pravo.gov.ru.
  12. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 г. № 117-ФЗ (ред. от 29.11.2021 г.), ст. 217.
  13. Федеральный закон от 23.08.1996 г. № 127-ФЗ (ред. от 02.07.2021) «О науке и государственной научно-технической политике» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2021 г.).
  14. Федеральный закон от 29.12.2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» (ред. от 30.12.2021 г.) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2022 г.), ст. 69, 72. http://pravo.gov.ru.
  15. Приказ Росстата от 30.07.2021 г. № 463 «Об утверждении форм федерального статистического наблюдения для организации федерального статистического наблюдения за деятельностью в сфере образования, науки, инноваций и информационных технологий», приложение № 2 к приказу Росстата от 30.07.2021 г. № 463 (форма № 2-наука), приложение № 5 к приказу Росстата от 30.07.2021 г. № 463 (форма № 1-НК).
  16. Указ Президента РФ от 18.06.2015 г. № 312 «Об утверждении Положения о премии Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых ученых». http://pravo.gov.ru.
  17. В. П. Заварухин, О. А. Соломенцева, М. А. Солопова, Т. И. Чинаева и др. Наука, технологии и инновации России 2021: крат. стат. сб. М.: ИПРАН РАН,2021. 128 с.
  18. Э. Сигел. Практическая бизнес-статистика/Пер. с англ. 4-е изд. М.: ООО «И. Д. Вильямс», 2017. 1056 с.
  19. Региональная статистика: учебник/Под ред. В. М. Рябцева, Г. И. Чудилина. М.: МИД, 2001. 380 с.
  20. Экономическая теория. Трансформирующая экономика//Под ред. И. П. Николаевой. М.: Юнити-Дана, 2004.

 

Авторы