Ключевыми закономерностями пространственного развития социально-экономических систем на современном этапе выступают: увеличение концентрации населения; ускорение коммуникативного сжатия пространства из-за снижения расходов на транспорт и связь; развитие информационных технологий и телекоммуникаций; возрастание роли инновационных, ресурсоэффективных, интеллектуальных и постиндустриальных городов и утрата лидирующих позиций современными индустриальными городами вследствие повышения значимости человеческого капитала [1]. Дополнительно ситуация осложняется проблемами организации производства и управления бизнес-процессами цифровой экономики, характерными для малых городов [2].
Таким образом, современная экономика определяет человеческий капитал на передовой позиции в борьбе за конкурентное преимущество [3]. Это означает, что именно от его состояния во многом зависит успешность и эффективность любых операций, происходящих в социально-экономических системах. Поэтому исследование изменений этого состояния остаётся достаточно актуальной научной задачей, на решение которой, через призму изучения развития городов, и направлена данная работа.
Целью работы являлось получение представлений о влиянии развития городов на состояние человеческого капитала в регионах России, основанных на алгоритме, идентифицирующем особенности воздействия процессов урбанизации.
Материалы и методы исследования
Изучение состояния человеческого капитала городов в контексте экономического развития региона проведено на примере функционирования социально-экономических систем субъектов РФ. В качестве информационных данных в процессе анализа использованы официальные источники Федеральной службы государственной статистики: «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации» [4]; «Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2022» [5]; «Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022» [6].
Выполнение процедуры по сбору данных организовано по группам показателей. Для удобства описания процесса проведения исследований в таблице 1 сведены решения по принятым в работе условным обозначениям анализируемых показателей.
Таким образом, в первую группу включены показатели, характеризующие уровень развития городов в субъектах РФ: число городских округов; число городских поселений; доля городского населения в общей численности населения региона.
Таблица 1
Принятые условные обозначения показателей фактографической базы
Код |
Условное обозначение |
Фактическое наименование |
Ед. изм. |
1.1 |
ЧГОi |
Число городских округов в регионе РФ |
единиц |
1.2 |
ЧГПi |
Число городских поселений в регионе РФ |
единиц |
1.3 |
УВГНi |
Удельный вес городского населения в регионе РФ |
процентов |
2.1 |
ЧНi |
Численность населения в регионе РФ |
тыс. чел. |
2.2 |
ЧНТВi |
Численность населения в трудоспособном возрасте в регионе РФ |
тыс. чел. |
2.3 |
КДНi |
Коэффициент демографической нагрузки в регионе РФ |
чел. в нетрудоспособном возрасте на одного чел. в трудоспособном возрасте |
3.1 |
ЕПНi |
Естественный прирост населения в регионе РФ |
чел. на 1000 чел. населения |
3.2 |
МПНi |
Миграционный прирост населения в регионе РФ |
|
3.3 |
ОПНi |
Общий прирост населения в регионе РФ |
|
4.1 |
ЧЗi |
Среднегодовая численность занятых в регионе РФ |
тыс. чел. |
4.2 |
ЧБиПРСi |
Уровень безработицы и потенциальной рабочей силы в регионе РФ |
процентов |
5.1 |
ЧОНПОi |
Численность обучающихся по программам начального профессионального образования в регионе РФ |
чел. на 10 000 чел. населения |
5.2 |
ЧОСПОi |
Численность обучающихся по программам среднего профессионального образования в регионе РФ |
|
5.3 |
ЧОВОi |
Численность обучающихся по программам высшего образования в регионе РФ |
|
6.1 |
ЧВi |
Численность врачей на 10 000 человек населения в регионе РФ |
врачей |
6.2 |
ЧБКi |
Число больничных коек на 10 000 человек населения в регионе РФ |
коек |
Во второй группе собраны показатели, описывающие состояние человеческого капитала в регионах РФ. В этом отношении принято допущение о том, что общий объём и качество человеческого капитала характеризуют такие показатели, как численность населения, численность населения в трудоспособном возрасте и коэффициент демографической нагрузки.
Третью группу составляют показатели, описывающие ситуацию с приростом человеческого капитала. А четвертую – характеризующие использование человеческого капитала. В свою очередь развитие человеческого капитала оценивается на основе численности обучающихся, продолжающих обучение по направлениям начального, среднего профессионального и высшего образования (пятая группа таблицы 1).
Наконец, особенности процессов сохранения человеческого капитала, возможностей, существующих в регионах РФ для этих целей, оцениваются на основе показателей: численность врачей и количество больничных коек на 10 000 человек населения (шестая группа таблицы 1).
В качестве метода проведения исследования выбран корреляционно-регрессионный анализ. Причём его объясняющими величинами позиционируются: число городских округов, число городских поселений и удельный вес городского населения. Именно на их основе выполнена попытка исследования влияния урбанизации на состояние человеческого капитала в РФ. Таким образом, объясняемыми поочередно являются все остальные показатели, представленные в таблице 1.
Следует также уточнить, что фактографическая база содержит данные, характеризующие значения показателей таблицы 1 в разрезе 82 субъектов РФ. Это позволяет установить критическое значение коэффициента парной корреляции на уровне |0,219|. Последнее выполняет функционал лимита при переходе к регрессионному моделированию.
В завершение описания алгоритма необходимо отметить, что выполнение исследований проведено автоматически с использованием инструментария «Формулы» табличного редактора MS Excel. А формирование заключений и выводов реализуется путём интерпретации фактов наличия или отсутствия значимой корреляционной зависимости и, кроме того, изучением выводов, которые характеризуют сущность полученных моделей парной регрессии, или следствий их отсутствия.
Результаты исследования и их обсуждение
Работа проведена последовательно по отдельным группам показателей, характеризующих изучаемые величины, в соответствии с кодификацией таблицы 1. В этом отношении первоначально изучены особенности влияния процессов урбанизации на показатели, описывающие объём и качество человеческого капитала в региональной экономике. Результаты расчёта значений коэффициентов парной корреляции представлены в таблице 2.
Как следует из установленных ограничений, критическим уровнем коэффициента парной корреляции выступает значение |0,219|. Учитывая это, необходимо отметить следующе коэффициенты парной корреляции: между показателями УВГНi и ЧГОi (0,302721); между показателями ЧНi и ЧГОi (0,663574); между показателями УВГНi и ЧГПi (0,343533); между показателями ЧНi и ЧГПi (0,284618); между показателями ЧНi и УВГНi (0,308103). Значение всех остальных коэффициентов парной корреляции ниже критического значения данного коэффициента. Следовательно, между величинами, описываемыми данными показателями, нет значимой зависимости.
Таблица 2
Корреляционная матрица величин, характеризующих влияние процессов урбанизации на объём и качество человеческого капитала в экономике регионов России
Коды и условные обозначения |
1.1 |
1.2 |
1.3 |
2.1 |
2.2 |
2.3 |
|
ЧГОi |
ЧГПi |
УВГНi |
ЧНi |
ЧНТВi |
КДНi |
||
1.1 |
ЧГОi |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1.2 |
ЧГПi |
-0,07781 |
1 |
- |
- |
- |
- |
1.3 |
УВГНi |
0,302721 |
0,343533 |
1 |
- |
- |
- |
2.1 |
ЧНi |
0,663574 |
0,284618 |
0,308103 |
1 |
- |
- |
2.2 |
ЧНТВi |
0,086604 |
-0,06801 |
0,1479 |
0,047989 |
1 |
- |
2.3 |
КДНi |
-0,09233 |
0,057914 |
-0,15205 |
-0,05988 |
-0,99852 |
1 |
В целом корреляционный анализ позволил установить ожидаемую зависимость между развитием процессов урбанизации, происходивших в регионах России, и объёмом сформированного в них человеческого капитала. В пользу такого вывода свидетельствуют значимые коэффициенты корреляции, установленные между показателем численности населения в регионе и показателями, оценивающими количество городских округов (0,663574) и городских поселений (0,284618), а также отражающими долю городского населения (0,308103) регионов РФ.
Для последних отмеченных зависимостей выполнены процедуры регрессионного моделирования. Его результаты представлены в виде формул 1, 2 и 3.
= 960,8 + 84 ? х(1.1)i (1)
= 1089,8 + 25 ? х(1.2)i (2)
= 44 ? х(1.3)i – 1322,3 (3)
где – значение-оценка моделируемой величины «численность населения»;
х(1.1)i – значение объясняющей величины «число городских округов»;
х(1.2)i – значение объясняющей величины «число городских поселений»;
х(1.3)i – значение объясняющей величины «удельный вес городского населения».
Модель, представленная формулой 1, говорит о том, что с повышением количества городских округов в «среднем статистическом регионе» РФ происходит увеличение численности населения, а, следовательно, повышается и объём человеческого капитала. Модель, описанная формулой 2, рассказывает о том, что с увеличением числа городских поселений на одно происходит приращение человеческого капитала региональной экономики на 25 тыс. чел. Наконец, модель, охарактеризованная формулой 3, повествует о том, что с увеличением доли городского населения на 1,0% в среднем в российском регионе объём человеческого капитала вырастает на 44 тыс. чел.
По аналогичной методике проведено исследование влияния процессов урбанизации на интенсивность прироста человеческого капитала в региональных социально-экономических системах России. Результаты расчёта соответствующих коэффициентов парной корреляции представлены в таблице 3.
Таким образом, сохраняя действия всех обозначенных ранее ограничений, необходимо признать, что в направлении оценки и влияния развития городов на состояние прироста человеческого капитала в экономике регионов России удалость установить только одну значимую зависимость. Она определена между величинами: число городских поселений и миграционный прирост населения. Значение коэффициента парной корреляции между ними составляет 0,259859.
Соответственно, для этих двух величин выполнено регрессионное моделирование. Его результаты отражены формулой 4.
= 1,05 ? х(1.2)i – 3,8885 (4)
где – значение-оценка моделируемой величины «миграционный прирост населения».
Регрессионная модель, описанная формулой 4, показывает, что миграционный прирост в регионах России обусловлен наличием в них городских поселений. В этом смысле с ростом их количества на единицу интенсивность миграционного прироста в соответствующий регион возрастает на 1,05 чел. на 1000 чел. населения.
Таблица 3
Корреляционная матрица величин, характеризующих влияние процессов урбанизации на прирост человеческого капитала в экономике регионов России
Коды и условные обозначения |
1.1 |
1.2 |
1.3 |
3.1 |
3.2 |
3.3 |
|
ЧГОi |
ЧГПi |
УВГНi |
ЕПНi |
МПНi |
ОПНi |
||
1.1 |
ЧГОi |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1.2 |
ЧГПi |
-0,07781 |
1 |
- |
- |
- |
- |
1.3 |
УВГНi |
0,302721 |
0,343533 |
1 |
- |
- |
- |
3.1 |
ЕПНi |
0,011663 |
-0,09966 |
0,023531 |
1 |
- |
- |
3.2 |
МПНi |
0,152068 |
0,259859 |
0,136197 |
-0,05097 |
1 |
- |
3.3 |
ОПНi |
0,109639 |
0,074143 |
0,115624 |
0,686747 |
0,685912 |
1 |
Таблица 4
Корреляционная матрица величин, характеризующих влияние процессов урбанизации на использование человеческого капитала в экономике регионов России
Коды и условные обозначения |
1.1 |
1.2 |
1.3 |
4.1 |
4.2 |
|
ЧГОi |
ЧГПi |
УВГНi |
ЧЗi |
ЧБиПРСi |
||
1.1 |
ЧГОi |
1 |
- |
- |
- |
- |
1.2 |
ЧГПi |
-0,07781 |
1 |
- |
- |
- |
1.3 |
УВГНi |
0,302721 |
0,343533 |
1 |
- |
- |
4.1 |
ЧЗi |
0,662247 |
0,303333 |
0,355038 |
1 |
- |
4.2 |
ЧБиПРСi |
-0,19648 |
-0,3475 |
-0,57078 |
-0,29586 |
1 |
Однако исследование показало и то, что нет никакой закономерности между развитием городов и интенсивностью процессов естественного прироста человеческого капитала. При этом практически во всех регионах России фиксируется естественная убыль населения. В итоге миграционный поток не всегда компенсирует потери человеческого капитала.
Результаты изучения влияния процессов урбанизации на использование человеческого капитала в региональной экономике представлены в таблице 4.
Результаты, содержащиеся в таблице 4, явно свидетельствуют о том, что с развитием городов в регионе улучшается использование человеческого капитала. В частности, можно наблюдать, что критический уровень коэффициента корреляции превышен по следующим парам показателей: численность городских округов и среднегодовая численность занятых – значение коэффициента равно 0,662247; число городских поселений и среднегодовая численность занятых – 0,303333; удельный вес городского населения и среднегодовая численность занятых – 0,355038.
Всё выше отмеченное свидетельствуют о наличии значимой зависимости, в рамках которой в процессе урбанизации повышается интенсивность использования человеческого капитала. Причём количественную интерпретацию данных зависимостей можно проследить на основе соответствующих регрессионных моделей, описанных формулами 5, 6 и 7.
= 435,7 + 40 ? х(1.1)i (5)
= 477,4 + 13 ? х(1.2)i (6)
= 30 ? х(1.3)i – 1273,7 (7)
где – значение-оценка моделируемой величины «среднегодовая численность занятых в регионе».
Таким образом, объём использования человеческого капитала в региональной экономике повышается на 40 тыс. чел. при условии увеличения количества городских округов, расположенных в этом же регионе, на один округ. Об этом говорит вид модели, представленный формулой 5. Аналогично, с увеличением числа городских поселений региона на одно поселение в нём возрастает объём использования человеческого капитала на 13 тыс. чел. (формула 6). Наконец, с ростом доли городского населения в субъекте РФ на 1,0% в нём происходит повышение объёма используемого человеческого капитала на 30 тыс. чел. (формула 7).
Таким образом, факт существования значимой и сильной взаимосвязи между развитием городов и масштабами использования человеческого капитала в разрезе регионов России можно считать доказанным. При этом данная связь является положительной-прямой. Но в ходе исследования влияния процессов урбанизации на состояние человеческого капитала удалось выявить наличие и значимой обратной зависимости между такими величинами, как число городских поселений, доля городского населения региона и совокупный уровень безработицы и рабочей силы. В первом варианте значение парного коэффициента корреляции равняется -0,3475, а во-втором, оценивается в -0,57078. Это позволяет обоснованно построить ещё две регрессионные модели. Они представлены формулами 8 и 9.
= 9,7 – 0,1 ? х(1.2)i (8)
= 22,1 – 0,2 ? х(1.3)i (9)
где – значение-оценка моделируемой величины «уровень безработицы и потенциальной рабочей силы в регионе».
Таблица 5
Корреляционная матрица величин, характеризующих влияние процессов урбанизации на развитие человеческого капитала в экономике регионов России
Коды и условные обозначения |
1.1 |
1.2 |
1.3 |
5.1 |
5.2 |
5.3 |
|
ЧГОi |
ЧГПi |
УВГНi |
ЧОНПОi |
ЧОСПОi |
ЧОВОi |
||
1.1 |
ЧГОi |
1 |
- |
- |
- |
- |
- |
1.2 |
ЧГПi |
-0,07781 |
1 |
- |
- |
- |
- |
1.3 |
УВГНi |
0,302721 |
0,343533 |
1 |
- |
- |
- |
5.1 |
ЧОНПОi |
-0,01 |
-0,03553 |
-0,00748 |
1 |
- |
- |
5.2 |
ЧОСПОi |
0,009645 |
-0,07082 |
-0,10534 |
0,185424 |
1 |
- |
5.3 |
ЧОВОi |
-0,10204 |
0,028441 |
0,21253 |
-0,19957 |
0,159116 |
1 |
Таблица 6
Корреляционная матрица величин, характеризующих влияние процессов урбанизации на сохранение человеческого капитала в экономике регионов России
Коды и условные обозначения |
1.1 |
1.2 |
1.3 |
6.1 |
6.2 |
|
ЧГОi |
ЧГПi |
УВГНi |
ЧВi |
ЧБКi |
||
1.1 |
ЧГОi |
1 |
- |
- |
- |
- |
1.2 |
ЧГПi |
-0,07781 |
1 |
- |
- |
- |
1.3 |
УВГНi |
0,302721 |
0,343533 |
1 |
- |
- |
6.1 |
ЧВi |
0,022176 |
-0,02042 |
0,416139 |
1 |
- |
6.2 |
ЧБКi |
-0,02036 |
-0,17731 |
0,271715 |
0,2497 |
1 |
Следовательно, вид модели, описанной формулой 8, говорит о том, что с повышением количества городских поселений, расположенных в регионе, на одно поселение в нём сокращается уровень безработицы на 0,1%.
Обратный вид зависимости наблюдается и в регрессионной модели, представленной формулой 9. Она показывает, что с увеличением доли городского населения в региональной экономике уровень безработицы сокращается на 0,2%. Всё это в очередной раз подтверждает вывод о том, что развитие городов обеспечивает улучшение использования человеческого капитала в социально-экономических системах региона.
При этом странным образом в процессе корреляционного анализа не подтвердилась вполне ожидаемая гипотеза о том, что процессы урбанизации влияют на развитие человеческого капитала. Все рассчитанные коэффициенты парной корреляции оказались ниже критического уровня в |0,219|. Данную картину можно проследить по таблице 5.
Следовательно, отсутствие значимой корреляционной зависимости не позволяет найти научно обоснованных подтверждений для выполнения регрессионного моделирования. Приходится принять вывод о том, что развитие городов в регионах России не обеспечивает развития человеческого капитала. Но он является справедливым только в рамках допущений, составляющих суть алгоритма, используемого в данной работе.
Завершается исследование влияния процессов урбанизации на состояние человеческого капитала изучением их влияния на потенциал региональных экономик в сфере сохранения человеческого капитала. Здесь получено частичное подтверждение того факта, что с развитием городов происходит увеличение возможностей по сохранению человеческого капитала, накопленного региональной экономикой (таблица 6).
В целом по данным таблицы 6 можно понять, что значимая корреляционная зависимость установлена только между показателем удельного веса городского населения в регионе и такими величинами, как число врачей и больничных коек, приходящихся на десять тысяч человек населения. В первом случае значение парного коэффициента корреляции составляет 0,416139, а во втором – 0,271715.
Таким образом, полученные результаты корреляционного анализа влияния развития городов на сохранение человеческого капитала в регионе позволяют выполнить процедуру регрессионного моделирования. Ее результаты представлены формулами 10 и 11.
= 26,6 + 0,3 ? х(1.3)i (10)
= 63,6 + 0,3 ? х(1.3)i (11)
где – значение-оценка моделируемой величины «численность врачей на 10 000 человек населения в регионе»;
– значение-оценка моделируемой величины «число больничных коек на 10 000 человек населения в регионе».
Опираясь на вид моделей, представленных формулами 10 и 11, можно полагать, что при повышении удельного веса городского населения в регионах РФ происходит повышение численности врачей, приходящихся на десять тысяч человек населения, на 0,3 врача. Одновременно, похожая по силе зависимость выявлена и для моделируемой величины «число больничных коек на 10 000 человек населения в регионе». Здесь также при факте увеличения доли городского населения в субъектах РФ происходит прирост количества больничных коек на 0,3 единицы на десять тысяч человек населения. Всё это отчасти говорит о том, что с развитием городов в социально-экономической системе региона повышаются возможности и потенциал для сохранения накопленного человеческого капитала.
Заключение
В целом проведённое исследование состояния человеческого капитала городов в контексте экономического развития регионов позволило выявить ряд фактов. Во-первых, было доказано влияние процессов урбанизации на повышение объёма накопленного человеческого капитала в региональной экономике. Но при этом данное накопление происходило на основе механизмов, прежде всего, перераспределения человеческого капитала. В этом отношении не установлено факта влияния развития городов на естественный и общий прирост населения. Следовательно, повышение объёма человеческого капитала достигается благодаря миграционному приросту. Причём следует заметить, что практически во всех регионах России фиксируется естественная убыль населения.
Механизм перераспределения человеческого капитала в регионы с более развитой городской сетью определяется возможностями лучшего использования человеческого капитала. Такая зависимость была обнаружена. Она показывает, что с повышением интенсивности процессов урбанизации в региональной экономике растут масштабы использования человеческого капитала. Также развитие городов обеспечивает потенциал для сохранения человеческого капитала. Но при этом не установлено влияния исследуемого процесса на развитие человеческого капитала в социально-экономической системе региона. Однако развитие городов однозначно можно представлять в качестве инструмента исправления и устранения их последствий.