Динамика индикаторов состояния человеческого капитала

Автор: А. Б. Берендеева, доктор экономических наук, профессор
Ивановский государственный университет (ИвГУ)

В последние десятилетия в связи с масштабными трансформациями в экономике, связанными с научно-техническим прогрессом, получили распространение теории и концепции «индустриального общества» (Дж. Гэлбрейт),  постиндустриального   общества    или    теория   трех   стадий    (Д. Белл, Э. Тоффлер), информационного общества (Э. Тоффлер), экономики знаний как высшего этапа развития постиндустриальной и инновационной экономики, нооэкономики (С. Бодрунов и др.) и др. Говорится об экономике креативной, циркулярной, сервисной, шеринговой, инновационной, о креативном классе и прекариате (от англ. precarious — ненадежный, неуверенный — новый, формирующийся социальный класс людей, вынужденных браться за случайную, ненадежную работу без стабильного жалованья и пособий – прим. редактора).

В отечественных публикациях описывается «концепция экономики качества» как комплексная система методов и инструментов, обеспечивающих достижение реальных экономических результатов, улучшение качественных показателей во всех сферах деятельности и жизни людей (разработка методик оценки качества: жизни, среды обитания, продукции, процессов, предприятия; создание многоуровневой системы управления качеством; создание многоуровневой системы подготовки кадров по экономике и управлению качеством и т. д.) [15, с. 79, 88].

Развивается теория справедливости, концепция экономики счастья [4]. В связи с превращением человека в фактор экономического роста как носителя знаний, умений, навыков, компетенций, в связи повышением роли интеллектуальных ресурсов («явных» и «неявных» знаний) и значимости человека как новатора, инноватора в экономике получили развитие различные теории, связанные с человеческим капиталом, фактором экономического роста и социально-экономического прогресса. Это, прежде всего, – теория человеческого капитала (Дж. Минсер, Т. Шульц, Г. Беккер), теория социального капитала (П. Бурдье, Дж. Коулман, Р. Патнэм, и др.). В рамках ресурсного подхода стали говорить о роли нематериальных ресурсов. Стали развиваться идеи и законодательство в области интеллектуальной собственности.

Сегодня чрезвычайно актуальны концепции развития человека: предлагается модель этичного экономического человека, социологического человека, модель гармоничного человека [19], ставятся вопросы формирования человеческого капитала в инновационной экономике [3].

Отечественные ученые исследуют разные аспекты человеческого капитала, в том числе поколенческие, например, особенности человеческого капитала людей предпенсионного возраста [12].

Встречаются разные классификации элементов человеческого капитала: капитал здоровья, компетентности, культуры, творчества, мотивации, благонадежности, капитал цифровых компетенций [10], биофизический капитал, культурно-образовательный капитал, совокупный трудовой и мотивационный капитал [18, с. 159]; капитал образования, здравоохранения, трудовой и социокультурный [8].

Используются разные подходы в оценке человеческого капитала: затратный, доходный, рыночный [8]. Предлагаются оценки человеческого капитала для разных субъектов: индивида, коммерческого предприятия, региона и государства [11]. Предлагаются оценки человеческого капитала на макро-, мезо- и микроуровне. Рассматриваются факторы формирования человеческого капитала: демографические, психофизиологические, компетентностные, социально-культурные, технологические [1].

Ученые выделяют следующие показатели оценки качества человеческого капитала: образование, здоровье и внешнюю среду. Важную роль в формировании человеческого капитала играет здоровье и образование, в том числе повышение квалификации, получение новых знаний, развитие новых умений и навыков, компетенций, что особенно важно для формирования человеческого капитала в цифровой экономике. В методиках используется разное количество показателей оценки человеческого капитала: например, 45 статистических индикаторов (демографических, трудовых, научно-исследовательских и социокультурных) [7], 146 показателей статистической и социологической оценки [22]. Выводятся интегральные показатели [8; 25], интегральная оценка уровня развития человеческого капитала по структурным элементам [14].

Популярными являются, во-первых, методика Н. Шепелевой и А. Акулова [20], которая была дополнена И. Карелиным за счет введения компоненты капитала цифровых компетенций населения [10], и, во-вторых, методика О. Забелиной, Т. Козловой и А. Романюк [8; 9].

Ставится вопрос о капитализации человеческих ресурсов в современной России, определения резерва человеческого капитала и составления долгосрочных прогнозов развития страны и ее территорий [25, с. 1809].

На уровне национальной и региональной экономики в последнее время в отечественных публикациях получили развитие социологический метод, индексный подход к оценке человеческого капитала, а также их сочетание [13], используются многомерные статистические методы и корреляционный анализ [25].

По мнению ученых, «в цифровую эпоху большинство работ когнитивного характера сохранится за человеческим фактором, поскольку эти работы, как правило, могут быть фрагментированы на непрограммируемые задачи (50–75 %), требующие для их решения творческого человеческого труда, и рутинные программируемые задачи, которые могут быть использованы интеллектуальными машинами… главная движущая сила цифровой экономики – симбиоз «человек + интеллектуальные машины», который повсеместно и эффективно работает под руководством человека» [2, с. 45–50].

Актуален также вопрос о количественных и качественных оценках происходящих изменений. При расчете национального богатства стали оценивать нефинансовые активы, интеллектуальную собственность (маркетинговые активы, торговые марки, бренды, логотипы и т. д.).

Рассчитывается индекс креативности регионов, что также отражает качественные изменения человеческого капитала. Сводный индекс креативности в популярной методике Р. Флориды рассчитывается на основе трех индексов: таланта, технологий и толерантности [The Flight of the Creative Class. New York, 2007]. А. Пилясов и О. Колесникова модернизируют методику Р. Флориды, выделяют семь регионов-лидеров по сводному индексу таланта, отмечая, что данные регионы имеют сильные университеты и научные школы; выявляют 12 регионов-лидеров, увязывая данное лидерство с высоким уровнем бюджетных расходов на науку, с большим числом выданных патентов на 1 млн жителей, со значительными инвестициями в науку [16].

В исследовании И. Грошева и А. Краснослободцева дается региональный анализ индекса креативности пространства, включающего три компонента («талант», «толерантность», «технологии»), и индекса региональной цифровизации, содержащего три параметра (цифровой грамотности, развития ИКТ и цифровой жизни). Авторы доказали тесную корреляционную связь показателей уровня креативности российских регионов с уровнем региональной цифровизации [6].

Целевые индикаторы для государства по поддержанию и развитию человеческого капитала страны отражаются, во-первых, в Целях устойчивого развития до 2030 году, утвержденных Генеральной Ассамблеей ООН в 2017 году и скорректированных в 2020–2022 годах, и, во-вторых, в показателях социально-экономического развития РФ, необходимых для мониторинга достижения показателей национальных проектов.

Достижение Целей устойчивого развития предусматривает реализацию 17 целей и решение 169 задач по ликвидации нищеты, сохранению ресурсов планеты и обеспечению благополучия для всех [24, с. 55–58]. Можно выделить следующие показатели Целей устойчивого развития, отражающие характеристики человеческого капитала:

• доля молодежи (взрослых), обладающей (обладающих) навыками в области информационно-коммуникационных технологий (в процентах);
• доля неформальной занятости в несельскохозяйственном секторе (в процентах);
• уровень безработицы (в процентах);
• доля молодежи (в возрасте от 15 до 24 лет), которая не учится, не работает и не приобретает профессиональных навыков (в процентах);
• доля детей в возрасте от пяти до 17 лет, занятых детским трудом (в процентах);
• производственный травматизм, в том числе со смертельным исходом (на 100 тыс. работающих);
• занятость в обрабатывающей промышленности от общей численности занятых (в процентах);
• расходы на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы в процентном отношении к ВВП;
• количество исследователей (в эквиваленте полной занятости) на миллион жителей, др. [24, с. 55–58].

К числу индикаторов социально-экономического развития РФ, необходимых для мониторинга достижения показателей национальных проектов, относятся показатели, характеризующие:

• демографию (ожидаемая продолжительность жизни граждан в возрасте 55 лет (число лет); смертность населения старше трудоспособного возраста (женщины, достигшие возраста 55 лет и старше, мужчины, достигшие возраста 60 лет и старше), (число умерших на 100 тысяч человек населения соответствующего возраста);
• здравоохранение (смертность населения трудоспособного возраста (женщины в возрасте 16–54 лет, мужчины в возрасте 16–59 лет), (число умерших на 100 тысяч человек населения соответствующего возраста);
• жильё и городскую среду (объем жилищного строительства, миллион квадратных метров общей площади жилых помещений; ввод жилья в многоквартирных жилых домах, млн кв. м. общей площади жилых помещений; средняя стоимость одного квадратного метра модельного жилья на первичном рынке, тысяч рублей);
• науку (доля исследователей в возрасте до 39 лет в общей численности российских исследователей (в процентах); соотношение темпа роста внутренних затрат на исследования и разработки за счет всех источников к темпу роста валового внутреннего продукта; внутренние затраты на исследования и разработки за счет всех источников (в текущих ценах), миллиард рублей);
• развитие малого и среднего предпринимательства и поддержку индивидуальной предпринимательской инициативы (доля малого и среднего предпринимательства в валовом внутреннем продукте (в текущих ценах) в процентах);
• цифровую экономику (доля домохозяйств, имеющих широкополосный доступ к информационно-телекоммуникационной сети Интернет (в процентах); стоимостная доля закупаемого и (или) арендуемого федеральными органами исполнительной власти, органами исполнительной власти субъектов  РФ и иными органами государственной власти отечественного программного обеспечения (в процентах); стоимостная доля закупаемого и (или) арендуемого государственными корпорациями, компаниями с государственным участием отечественного программного обеспечения (в процентах).

Характеристики человеческого капитала отражаются также во многих показателях уровня и качества жизни населения [5]. Предлагается интегральный индикатор уровня жизни населения как важный критерий результативности региональной социально-экономической политики, предусматривающий расчет индексов человеческого потенциала, инноваций, инфраструктуры, информационного общества и других [17].

В Методике-2021 оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов РФ и деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ предусмотрено 20 показателей, большинство их которых отражают уровень и качество жизни, качество человеческого капитала (указ Президента РФ от четвертого февраля 2021 года № 68):

• численность населения субъекта РФ и ожидаемая продолжительность жизни при рождении;
• численность занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей и самозанятых;
• темп роста (индекс роста) реальной среднемесячной заработной платы и реального среднедушевого денежного дохода населения;
• уровень бедности;
• объем жилищного строительства и количество семей, улучшивших жилищные условия;
• доля граждан, систематически занимающихся физической культурой и спортом;
• эффективность системы выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи;
• условия для воспитания гармонично развитой и социально ответственной личности;
• число посещений культурных мероприятий;
• доля граждан, занимающихся добровольческой (волонтерской) деятельностью;
• уровень образования и др.

В качестве интегрального показателя развития человеческого капитала и в мировой, и в российской практике выступает индекс человеческого развития (ИЧР).

По расчетам Аналитического центра при Правительстве РФ за 2019 год Москва занимает лидирующую позицию в рейтинге ИЧР по регионам; при этом в нашей стране сохраняется высокий разрыв между субъектами РФ с наиболее и наименее высоким уровнем человеческого развития – в 2019 году разница составляла 19,4 % [21, c. 2].

Распределение федеральных округов России (ФО) по ИЧР следующее: I место – Уральский ФО, II место – Центральный ФО, III место – Северо-Западный ФО, IV место – Приволжский ФО, V место – Сибирский ФО, VI место – Южный ФО, VII место – Дальневосточный ФО, VIII место – Северо-Кавказский ФО.

Регионы ЦФО делятся на типы:

• высокоразвитые – финансово-экономические центры (Москва и Московская область);
• развитые – с опорой на обрабатывающую (Липецкая и Ярославская области) или добывающую промышленность (Белгородская область);
• среднеразвитые – промышленно-аграрные (Владимирская, Ивановская, Калужская, Костромская, Рязанская, Смоленская, Тверская, Тульская области) и аграрно-промышленные (Брянская, Воронежская, Курская, Орловская, Тамбовская области).

По классификации Аналитического центра при Правительстве РФ менее развитые регионы в ЦФО отсутствуют [21, с. 14].

Наш анализ показал, что по данным на 2019 год наиболее высокий ИЧР в Москве (0,940), Белгородской (0,882), Московской (0,866), наиболее низкий – в Ивановской (0,812), Тверской (0,833), Брянской и Костромской областях (0,830). Анализ составляющих ИЧР показал следующее:

• город Москва лидирует по всем составляющим ИЧР;
• индекс дохода наиболее высок (более 0,8) в Белгородской, Воронежской, Калужской, Курской, Липецкой, Московской, Тульской, Ярославской областях и в Москве (рис. 1);
• индекс долголетия наиболее высок (более 0,8) в Белгородской, Воронежской, Липецкой, Московской, Рязанской, Тамбовской областях и в Москве (рис. 2);
• индекс образования в регионах ЦФО достаточно высок – около 0,940 и выше. Максимальные значения в Москве (0,997) и Орловской области (0,979), более 0,960 – в Белгородской, Воронежской, Калужской, Курской, Рязанской и Ярославской областях (рис. 3).

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Составлено автором по: [21, с. 10–13]

Исследование некоторых других существенных характеристик человеческого капитала регионов ЦФО в сфере демографии, занятости и доходов показало следующее:

• за 2005–2021 годы при небольшом росте численности населения ЦФО (на один миллион человек) заметный прирост населения наблюдался в  Москве (на 1,7 млн чел., 15,7 %) и Московской области (около одного млн чел., 14,5 %). В последние годы отмечается снижение численности населения и в ЦФО в целом, и во всех регионах, включая Москву (за исключением лишь Московской области);
• возрастная структура населения регионов ЦФО отличается:
  – высокой долей лиц старше трудоспособного возраста – 26,1 % населения в 2021 году. Самыми «старыми» регионами являются Тамбовская (29,4 %), Тульская (28,8 %) и Рязанская (28,4 %) области.
  – снижением доли лиц в трудоспособном возрасте: за 2005–2021 годы она сократилась на 5,3 % – с 62,5 до 57,2 %. Данный показатель в восьми регионах составляет 54–56 % (Владимирская, Костромская, Курская, Липецкая, Орловская, Рязанская, Тамбовская, Ярославская), что является неблагоприятной тенденцией и может повлиять на дефицит кадров в экономике. Самый высокий уровень доли лиц трудоспособного возраста – в Московской области (58,9 %) и Москве (57,8 %);
  – повышением коэффициента демографической нагрузки (количество лиц нетрудоспособных возрастов на 1000 человек трудоспособного возраста) за 2005–2021 годы с 601 до 748 [23, с. 53, 55, 57];
• показатель ожидаемой продолжительности жизни населения в 2021 году в субъектах ЦФО отличается незначительно и в большинстве регионов составляет 68–69 лет. Самые высокие показатели (70 лет и выше) – в Москве (74,55 года), Белгородской (70,67 года) и Московской (70,35 года) областях. На показатель ожидаемой продолжительности жизни влияет возрастная структура населения [23, с. 79];
• за 2005–2021 годы коэффициент младенческой смертности в регионах ЦФО снизился в 2,5 раза, причем различия по этому показателю значительны (в 2,2 раза): минимальное значение – в Брянской области (3,0), а максимальное – во Владимирской и Орловской областях (6,7);
• суммарный коэффициент рождаемости за 2005–2021 годы вырос в 1,23 раза, что является благоприятной тенденцией. При этом данный показатель в большинстве субъектов ЦФО колеблется в интервале 1,2–1,4 (максимальные значения в Москве – 1,597 и Московской области – 1,460, минимальное значение в Смоленской области – 1,130), что говорит о суженном воспроизводстве населения данных регионов (граница простого воспроизводства составляет 2,1);
• наибольшие различия наблюдаются по показателю смертности населения в трудоспособном возрасте (в 1,9 раза): от 423,2 – в Москве до 807,5 – в Тверской области, среднее значение – 586,9. Средний уровень превышен в Брянской, Владимирской, Ивановской, Костромской, Курской, Липецкой, Рязанской, Смоленской, Тульской и Ярославской областях (более 700). Ниже среднего значения по ЦФО наряду с Москвой зафиксирован в Белгородской (556,3) и Московской (579,4) областях;
• уровень занятости населения в регионах за 2019–2021 годы изменился незначительно: более 1 % вырос лишь в Ивановской (+1,6 %), Калужской (+1,3 %) и Ярославской (+1,2 %) областях. Наиболее высокий уровень занятости в Москве – 67,2% (2019 г.) и 66,2 % (2021 г.). Самый низкий уровень занятости в 2021 году в Рязанской (53,1 %) и Орловской (53,8 %) областях, 60 % и более – в Белгородской (61 %), Калужской (62 %), Липецкой (62 %), Московской (62,8 %), Тульской (60,7 %) областях [23, с. 142];
• средний возраст занятого населения в ЦФО составляет 42,7 года, что выше среднего значения по России – 41,8 года. Максимальный показатель – в Москве (43,2 г.) Среди остальных регионов ЦФО колебания незначительные: от 41,5 (Смоленская область) до 42,9 года (Тамбовская и Тульская области) [23, с. 138];
• в регионах ЦФО различается структура занятого населения по уровню образования:
  – более 85 % занятого населения в ЦФО имеет высшее (40,6 %) и среднее специальное образование (44,5 %). Наиболее высокая доля занятых с высшим образованием – в Москве (51,8 %) и Московской области (42,5 %). В других регионах доля занятых с высшим образованием находится в интервале 27–30 % – в Брянской, Владимирской, Ивановской, Костромской, Тамбовской, Тверской (минимальное – 27,2 %) и Ярославской областях, в интервале 30–35 % – в Белгородской, Воронежской (максимальное – 35,2 %), Калужской, Курской, Липецкой, Орловской, Рязанской, Смоленской, Тульской областях;
  – наиболее высокая доля занятых со средним специальным образованием – в Костромской области (54,3 %), среди других регионов показатель выше 50 % фиксируется в Курской, Липецкой, Рязанской, Тамбовской, Тверской и Ярославской областях. Самые низкие значения – в Воронежской (38,4 %) и Московской области (41,1 %), а также в Москве (41 %);
  – высокая занятость со средним общим образованием (более 20 %) в Брянской, Воронежской (максимальное значение – 23,5 %), Ивановской областях, минимальное значение – в Москве (5,6 %);
  – занятые с основным общим образованием (9 классов школы) составляют от 1,5 % в Москве до 5,6 % в Рязанской области;
• уровень занятости городского населения в 2021 году составляет 63,2 %. Максимальные показатели в Москве (66,2 %) и Московской области (64 %). Среди других регионов ЦФО наиболее высокая занятость городского населения – в Калужской (63,4 %), Белгородской (63,2 %) и Липецкой (62 %) областях. Минимальные показатели лежат в интервале 55–59 % – в Брянской, Костромской, Орловской, Рязанской (минимальное значение – 55,5 %), Смоленской и Тамбовской областях. В остальных регионах занятость городского населения находится в интервале 60–65 %;
• уровень занятости сельского населения составляет 54,5 % и колеблется по регионам от 47,1 % (Рязанская область) до 57,6 % (Калужская область). Среди других регионов ЦФО наиболее высокая занятость сельского населения в Московской области (57,5 %), 56–57 % – в Белгородской, Владимирской, Ивановской, Липецкой, Смоленской и Тульской областях; низкая (около 50 %) – в Воронежской, Костромской и Орловской областях [23, с. 144];
• уровень безработицы (по данным выборочных обследований населения) в регионах ЦФО – 3,5 %, что ниже среднего показателя по России – 4,8 %; минимальная безработица в Москве (2,6 %), в других регионах ЦФО колеблется в интервале от 3,4 % (Брянская и Московская области) до 5,9 % (Ярославская область). Среди безработных 79,2 % – городское население и 20,8 % – сельское, 48,9 % – мужчины и 51,1 % – женщины. Наиболее высокая безработица в возрастной группе 30–39 лет, затем идет диапазон 20–29 и 50– 59 лет. В общем числе безработных преобладают лица со средним специальным (41,6 %) и высшим образованием (28,5 %). Уровень зарегистрированной безработицы (0,6 %) почти в шесть раз ниже общего уровня безработицы (3,5 %) [23, с. 150, 154, 156, 162].

На характеристики занятости населения региона в первую очередь влияет отраслевая структура экономики:

• высокая доля занятых в обрабатывающих производствах (свыше 20 % от общей численности занятых) зафиксирована во Владимирской (максимальное значение – 24,3 %), Ивановской (21,3 %), Калужской (23,3 %), Костромской (21,3 %), Тульской (22,3 %) и Ярославской (20,6 %) областях. Минимальные значения – в Москве (9 %), Курской (13,4 %) и Воронежской (13,7 %) областях;
• высока доля занятых в сельском, лесном хозяйстве, охоте, рыболовстве и рыбоводстве в Тамбовской области (21,1 % от общей численности занятых), 10–12,5 % – в Белгородской, Воронежской, Курской и Липецкой областях, менее 5 % – во Владимирской, Ивановской, Калужской, Московской и Смоленской областях;
• высокая доля занятости в оптовой и розничной торговле, а также в сфере ремонта автотранспортных средств и мотоциклов (свыше 20 % от общей численности занятых) фиксируется в Москве, Воронежской, Ивановской и Московской областях [23, с. 126–127].

Анализ показателей доходов населения по субъектам ЦФО в 2019– 2021 годах показал следующее:

• ситуация с реальными денежными доходами в регионах ЦФО лучше, чем в целом по России. Но в последние три года реальные доходы населения снижались, особенно в 2020 году на фоне пандемии COVID-19. В 2019 году снижение реальных доходов населения было характерно     для шести регионов (Ивановской, Орловской, Рязанской, Тамбовской, Тульской и Ярославской областей), в 2020 году – для всех регионов (кроме Москвы), в 2021 году – только для Липецкой и Тамбовской областей. Наибольший рост показателя в 2021 году отмечался в Москве (107,6 %) и Московской области (106,4 %) [23, с. 192];
• реальная начисленная заработная плата работников организаций в 2019–2021 годах во всех регионах ЦФО росла. В целом по ЦФО показатель составил 106,2 % (2019), 104,2 % (2020), 105,6 % (2021). Максимальные индексы по росту реальных доходов населения и заработной платы в  ЦФО  всегда имеет Москва. В 2021 году в Москве показатель составил 106,8 %. При этом в регионах ЦФО уровень показателя 102 % и менее был в трёх областях (Липецкой, Тульской, Ярославской), более 102 – 103,8 % – в семи областях (Воронежской, Ивановской, Калужской, Московской, Рязанской. Смоленской и Тамбовской областях), 104 % и выше – в восьми регионах (в Москве, Белгородской, Брянской, Владимирской, Костромской, Курской, Орловской и Тверской областях) [23, с. 194];
• соотношение среднемесячной начисленной заработной платы работников организаций с величиной прожиточного минимума (в процентах) в 2021 году по России в целом составляло 236 %. Максимальные значения в ЦФО в 2021 году были в Москве (547,7 %) и Московской области (427,3 %), минимальные (менее 300 %) – в Ивановской (277 %), Костромской (293,3 %) и Брянской (294,4 %) областях [23, с. 202];
• доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума / границы бедности в России снизилась с 12,3 % (2019) до 11,0 % (2021). В 2021 году минимальные значения показателя были в Москве (5,5 %) и Московской области (6 %), максимальные – в Смоленской (14,3 %), Брянской (13,0 %) и Ивановской (12,9 %) областях. Относительно невысокие значения показателя были в Белгородской (7,0 %), Воронежской (7,9 %), Калужской (8,9 %), Курской (9,1 %), Липецкой (8,1 %), Тульской (9,7 %) и Ярославской (8,9 %) областях [23, с. 240].

_{Библиографический список}

<sub>1. Адова И. Б., Калошина Т. Ю. Человеческий капитал как основа эндогенного социально-экономического развития региона // Креативная экономика. 2022. Т. 16, № 2. С. 787–802.
2. Акаев А. А., Садовничий В. А. Человеческий фактор как определяющий производительность труда в эпоху цифровой экономики // Проблемы прогнозирования. 2021. № 1 (184). С. 45–58.
3. Батракова Л. Г. Человеческий капитал в экономике 21 века: политэкономический аспект // Теоретическая экономика. 2021. № 7. С. 51–58.
4. Берендеева А. Б. Новые социальные и экономические концепции оценки трансформаций российского общества и экономики // Теоретическая экономика. 2019, № 3. С. 12–28.
5. Берендеева А. Б., Ледяйкина И. И. Уровень и качество жизни населения как критерий социальной эффективности проектного управления в регионах России // Вестник Ивановского государственного университета. Сер.: Экономика. 2021, № 2 (48). С. 42–55.
6. Грошев И. В., Краснослободцев А. А. Цифровизация и креативность российских регионов // Социологические исследования. 2020. № 5. С. 66–78.
7. Гурбан И. А., Мызин А. Л. Системная диагностика человеческого капитала регионов России: методологический подход и результаты оценки // Экономика региона. 2012, № 4. С. 32–39.
8. Дягилев Д. А., Злоказов А. В. Человеческий капитал как основной фактор в системе социально-экономического развития региона // Бенефициар. 2022. № 108. С. 6–14.
9. Забелина О. В., Козлова Т. М., Романюк А. В. Человеческий капитал региона: проблемы сущности, структуры и оценки // Экономика, Статистика и Информатика. 2013. № 4. С. 52–57.
10. Карелин И. Н. Оценка эффективности использования человеческого капитала в регионах России // Развитие территорий. 2022. № 3 (29). С. 43–53.
11. Коротовских А. Е. Классификация методов оценки человеческого капитала в зависимости от субъекта оценки // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019, № 7. С. 81–85.
12. Маликова В. В. Человеческий капитал работников предпенсионного возраста как фактор экономического развития региона (постановка проблемы) // Экономика. Профессия. Бизнес. 2020. № 1. С. 84–88.
13. Мирошниченко Т. А. Оценка человеческого капитала сельских территорий региона // Управленческий учет. 2021. № 8-3. С. 726–736.
14. Новикова Л. А., Олексюк Н. В., Новиков Н. А. Система оценки эффективности регионального управления человеческим капиталом в интересах инновационной деятельности // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2020, № 4 (35). С. 130–135.
15. Окрепилов В. В. Экономика качества – важнейшее направление развития экономической науки // Проблемы прогнозирования. 2022. № 5. С. 78–90.
16. Пилясов А., Колесникова О. Оценка творческого потенциала российских региональных сообществ // Вопросы экономики. 2008. № 9. С. 50–69.
17. Степанов В. С., Бобков В. Н., Шамаева Е. Ф., Одинцова Е. В. Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России // Уровень жизни населения регионов России. 2022. Т. 18, № 4. С. 450–465.
18. Томакова И. А., Коптева Ж. Ю., Шикырж М. Классификация показателей оценки человеческого капитала с учетом отраслевых особенностей его формирования в аграрном секторе экономики региона // Известия Юго-Западного государственного университета. Сер.: Экономика. Социология. Менеджмент. 2022. Т. 12, № 6. С. 155–168.
19. Трифонов Е. В. Закон развития гармоничного человека в системе исторических законов его развития // Теоретическая экономика. 2022. № 12. С. 14–22.
20. Шепелева Н. А., Акулов А. О. Специфика развития человеческого капитала в индустриальном регионе (на примере Кемеровской области) // Вестник НГУЭУ. 2016. № 4. С. 253–266.
21. Индекс человеческого развития в России: региональные различия (декабрь 2021 г.): аналитическая записка // Аналитический центр при Правительстве РФ. С. 2. URL: https://ac.gov.ru/uploads/2-Publications/analitika/2022/_2021_long.pdf (дата обращения: 12.02.2023).
22. Индекс развития человеческого капитала на Дальнем Востоке // Агентство по развитию человеческого капитала на Дальнем Востоке России. URL: https://index.hcfe.ru/about/ (дата обращения: 12.02.2023).
23. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022: стат. сб. / Росстат. М., 2022. 1122 с.
24. Российский статистический ежегодник. 2022: стат.сб. / Росстат. М., 2022. 691 с.
25. Vorontsova I. P., Semenova А. R., Vitkovskaya L. K., Drobyshev I. A. Evaluation of human capital in the macroregion (on the example of the Yenisey Siberia) // Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. 2020. Т. 13, № 11. С. 1808–1818.</sub>

_{Статья подготовлена в рамках гранта Ивановского государственного университета № 2022-06-02 «Социально-экономическое развитие Московского макрорегиона: территориально-пространственный аспект».}

_{Оригинал публикации: Вестник Ивановского государственного университета. Серия: Экономика. – 2023. – № 1(55). – С. 59-70.}