Details

Title: Модель сбалансированного развития кадрового потенциала в условиях инновационной экономики // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Экономические науки. – 2020 Т. 13, № 1
Creators: Журавлев Д. М.
Imprint: 2020
Collection: Общая коллекция
Subjects: Экономика; Прогнозирование; кадровый потенциал; развитие кадрового потенциала; модель сбалансированного развития; инновационная экономика; бизнес-процессы; высшее образование; эконометрика; personnel potential; human resources development; innovative economy; balanced development model; business processes; higher education; econometrica
UDC: 338.27
LBC: 65.054.3
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.18721/JE.13111
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: Read Download (0.4 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В рамках современной парадигмы существования экономических систем внедрение инновационных технологий, элементов цифровой экономики в управленческую, производственную, социальную и хозяйственную деятельность признается важнейшим средством воздействия на положительную динамику производительных сил, представляющую базис для экономического роста. Качественный рост экономики возможен только в случае масштабного внедрения инноваций и цифровых технологий. Однако реализация этих условий в российской экономике сопряжена с трудностями, обусловленными сокращением трудоспособной части населения и отсутствием необходимой квалификации рабочей силы. В свою очередь, отсутствие высокотехнологичного производства не дает создать необходимого числа высокооплачиваемых рабочих мест. Статья посвящена количественной оценке экономической категории "высшее образование и повышение квалификации", которая является системообразующей для региональной экономики, находящейся на пути к инновационной стадии развития. Указанная категории исследуется как макроэкономическая характеристика субъекта Российской Федерации. При исследовании проблемы, поиске и разработке решений использовались методы сравнительного анализа, экономико-математического моделирования (регрессионный анализ, корреляционный анализ, факторный анализ), статистические методы обработки данных (за основу взяты официальные данные Федеральной службы государственной статистики за период 2007–2017 гг.), а также специально разработанное прикладное программное обеспечение. Информационным обеспечением сформированной экономико-математической модели послужили экономически интерпретированные и прокомментированные данные, приведенные к сопоставимому виду. В качестве инструмента для количественной оценки использовался индексный метод. Выполнена фиксация и дано содержательное описание категории "высшее образование и повышение квалификации". Скомпонованы числовые показатели (индексы), характеризующие базовые аспекты функционирования исследуемой категории. Расчетно-экспериментальным способом проведено доказательство адекватности разработанной модели, дана количественная оценка на примерах субъектов Российской Федерации, входящих в состав Северо-Западного и Приволжского федеральных округов. Полученные результаты развивают научные знания в области региональной экономики, что способствует развитию и использованию инновационных методов управления социально-экономической системой региона. Использование на практике разработанных методологических подходов позволит целенаправленно и обоснованно решать задачи стратегирования опережающего развития.

In the framework of the modern paradigm of the existence of economic systems, the introduction of innovative technologies, elements of the digital economy in management, production, social and economic activities is recognized as the most important means of influencing the positive dynamics of productive forces, which is the basis for economic growth. Qualitative economic growth is possible only in the case of large-scale introduction of innovations and digital technologies. However, the implementation of these conditions in the Russian economy is fraught with difficulties due to the reduction of the working-age population and the lack of the necessary qualifications of the workforce. In turn, the lack of high-tech production hinders the creation of the required number of high-paying jobs. The article discusses the issues of quantitative assessment, based on the developed economic and mathematical model, the economic category "higher education and advanced training", which is the backbone for the regional economy, which is on the way to the innovative stage of development. The indicated category is studied as a macroeconomic characteristic of the subject of the Russian Federation. When researching a problem, finding and developing solutions, we used methods of comparative analysis, economic and mathematical modeling (regression analysis, correlation analysis, factor analysis), statistical data processing methods (the official data of the Federal State Statistics Service for the period 2007–2017 are taken as the basis), as well as specially developed application software. Information support of the formed economic-mathematical model was provided by economically interpreted and commented data, reduced to a comparable form. The index method was used as a tool for quantification. A fixation is made and a meaningful description of the category "higher education and advanced training" is given. Composed numerical indicators (indices) characterizing the basic aspects of the functioning of the studied category. A calculation-experimental method has been carried out to prove the adequacy of the developed model, given a quantitative assessment using examples of constituent entities of the Russian Federation that are part of the North-West and Volga Federal Districts. The obtained results develop scientific knowledge in the field of regional economy, which contributes to the development and use of innovative methods of managing the socio-economic system of the region. The practical application of the developed methodological approaches will allow us to purposefully and reasonably solve the tasks of strategic development of priority development.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 58
Last 30 days: 10
Detailed usage statistics