Исследование представляет собой эмпирическое описание и теоретическую интерпретацию формирующегося подхода к управлению человеческим потенциалом. Для этого рассмотрены вопросы содержания и измерения навыков как важных для индивидуального и агрегированного успеха характеристик индивида. Речь идет об элементах человеческого капитала, или потенциала, в международном академическом (научные публикации), экспертном (экспертные доклады) и практическом (корпоративные отчеты) преломлениях. Отмечается постепенный отход от изучения отдельных навыков, их измерения и развития в сторону комплексного понимания человеческого потенциала, в центре которого — активная, инициативная роль индивида в совершенствовании как собственного потенциала, так и его окружения, например корпоративного. Авторы демонстрируют, что такой переход может быть связан с новыми тенденциями социально-экономического развития: расширением сегмента сложного нерутинного труда, трансформацией организационных форм и более широкими процессами неоструктурации, требующими проактивной, агентной роли индивида в поддержании и развитии социальных структур, включая бизнес-организации. В исследовании показано, что данная трансформация носит глобальный характер и разворачивается одновременно на академическом, экспертном и практическом (корпоративном) уровнях с разной степенью интенсивности и с различными акцентами. При этом именно корпоративная сфера находится на переднем крае перемен. В статье проводится контент-анализ академических публикаций, экспертных докладов международных организаций и аналитических центров, а также публичных отчетов и документов ведущих инновационных компаний мира с применением системы интеллектуального анализа больших данных iFORA
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
The study aims to empirically demonstrate and conceptually interpret the manifestations of an emerging approach to the issues of human capital, its measurement and development on the international academic, expert, and corporate agenda. We document a gradual shift from a focus on individual skills, their measurement and development, to an approach that considers the complexity of human capital and emphasizes holistic individual activity and the proactive role of the individual in his/her human development and in transforming the corporate environment
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Кузьминов Я.И., Сорокин П.С., Фрумин И.Д. (2019) Общие и специальные навыки как компоненты человеческого капитала: новые вызовы для теории и практики образования. Форсайт, 13(2), 19-41. DOI: 10.17323/2500-2597.2019.2.19.41 EDN: NFSVLM
2. Куренной В.А., Хестанов Р.З., Сувалко А.С., Фигура М.Д., Космарский А.А., Картавцев В.В., Колесникова А.И. (2023) Ведущие мировые интеллектуалы о будущем, М.: НИУ ВШЭ.
3. Сорокин П.С. (2023) Проблема “агентности” через призму новой реальности: состояние и направления развития. Социологические исследования, 3, 103-114. EDN: YXWUEK
4. Acemoglu D., Autor D. (2011) Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings. In: Handbook of Labour Economics (vol. 4) (eds. D. Card, O. Ashenfelter), Amsterdam: Elsevier, pp. 1043-1171.
5. Acemoglu D., Pischke J.S. (1999) The Structure of Wages and Investment in General Training. Journal of Political Economy, 107(3), 539-572. http://www.jstor.org/stable/2990782?origin=JSTOR-pdf. EDN: CZVOZH
6. Andrade H.L. (2019) A critical review of research on student self-assessment. Frontiers in Education, 4, 87. DOI: 10.3389/feduc.2019.00087
7. Angrist N., Djankov S., Goldberg P.K., Patrinos H.A. (2021) Measuring human capital using global learning data. Nature, 592, 403-408. DOI: 10.1038/s41586-021-03323-7 EDN: BSRBIK
8. Archer M.S. (2003) Structure, agency and the internal conversation, Cambridge: Cambridge University Press.
9. Autor D., Handel M. (2013) Putting Tasks to the Test: Human Capital, Job Tasks and Wages. Journal of Labor Economics, 31(2), S59-S96.
10. Autor D. (2022) The Labor Market Impacts of Technological Change: From Unbridled Enthusiasm to Qualified Optimism to Vast Uncertainty (Working Paper 30074), Cambridge, MA: NBER.
11. Becker G.S. (1964) Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, Chicago: The University of Chicago Press.
12. Bontis N. (2001) Assessing knowledge assets: A review of the models used to measure intellectual capital. International Journal of Management Reviews, 3(1), 41-60. DOI: 10.1111/1468-2370.00053
13. Bromley P., Meyer J.W. (2021) Hyper-management: Neoliberal expansions of purpose and leadership. Organization Theory, 2(3), 26317877211020327. DOI: 10.1177/26317877211020327 EDN: NMSHQC
14. Buitrago-Ropero M.E., Ramírez-Montoya M.S., Laverde A.C. (2023) Digital footprints (2005-2019): A systematic mapping of studies in education. Interactive Learning Environments, 31(2), 876-889.
15. Cappelli P., Tavis A. (2016) The Performance Management Revolution. The Focus is Shifting from Accountability to Learning. Harvard Business Review, 94(10), 58-67.
16. Chamorro-Premuzic T., Winsborough D., Sherman R.A., Hogan R. (2016) New talent signals: Shiny new objects or a brave new world? Industrial and Organizational Psychology: Perspectives on Science and Practice, 9(3), 621-640.
17. Chamorro-Premuzic T., Akhtar R., Winsborough D., Sherman R.A. (2017) The datafication of talent: How technology is advancing the science of human potential at work. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 13-16. DOI: 10.1016/j.cobeha.2017.04.007
18. Chan C.K., Fong E.T., Luk L.Y., Ho R. (2017) A review of literature on challenges in the development and implementation of generic competencies in higher education curriculum. International Journal of Educational Development, 57, 1-10. DOI: 10.1016/j.ijedudev.2017.08.010
19. Church A., Silzer R. (2016) Are We on the Same Wavelength? Four Steps for Moving From Talent Signals to Valid Talent Management Applications. Industrial and Organizational Psychology, 9(3), 645-654. DOI: 10.1017/iop.2016.65
20. Corazza G.E., Agnoli S., Mastria S. (2022) The dynamic creativity framework: Theoretical and empirical investigations. European Psychologist, 27(3), 191-206. DOI: 10.1027/1016-9040/a000473 EDN: TJEBOP
21. Gathmann C., Schönberg U. (2010) How General Is Human Capital? A Task-Based Approach. Journal of Labor Economics, 28(1), 1-49. DOI: 10.1086/649786
22. Hampf F., Wiederhold S., Woessmann L. (2017) Skills, earnings, and employment: Exploring causality in the estimation of returns to skills. Large-scale Assessments in Education, 5(1), 1-30. DOI: 10.1186/s40536-017-0045-7 EDN: KSQYFS
23. Hu R., Wang L., Zhang W., Bin P. (2018) Creativity, proactive personality, and entrepreneurial intention: the role of entrepreneurial alertness. Frontiers in Psychology, 9, 951. DOI: 10.3389/fpsyg.2018.00951 EDN: YJQCAP
24. ILO (2021a) Changing demand for skills in digital economies and societies: Literature review and case studies from low- and middle-income countries, Geneva: International Labour Organization.
25. ILO (2021b) Digital platforms and the world of work in G20 countries: Status and policy action, Geneva: International Labour Organization.
26. Jeske D. (2022) Remote workers’ experiences with electronic monitoring during Covid-19: implications and recommendations. International Journal of Workplace Health Management, 15(3), 393-409. DOI: 10.1108/IJWHM-02-2021-0042 EDN: OFQYSE
27. Kim J., Park C.Y. (2020) Education, skill training, and lifelong learning in the era of technological revolution: A review. Asian-Pacific Economic Literature, 34(2), 3-19. DOI: 10.22617/WPS200008-2 EDN: NATGDA
28. Kim T.-Y., Hon A.H.Y., Crant J.M. (2009) Proactive Personality, Employee Creativity, and Newcomer Outcomes: A Longitudinal Study. Journal of Business and Psychology, 24(1), 93-103. http://www.jstor.org/stable/40605718. EDN: CFODGN
29. KPMG (2022) The future of HR: From flux to flow, Amstelven: KPMG International.
30. Lazear E. (2009) Firm-Specific Human Capital: A Skill-Weights Approach. Journal of Political Economy, 117(5), 914-940. DOI: 10.17835/2076-6297.2022.14.3.059-073
31. Lewandowski P., Park A., Schotte S. (2020) The Global Distribution of Routine and Non-Routine Work (IZA Discussion Paper No. 13384), Bonn: IZA. DOI: 10.2139/ssrn.3631595
32. Li H.U.I., Jin H., Chen T. (2020) Linking proactive personality to creative performance: The role of job crafting and high-involvement work systems. The Journal of Creative Behavior, 54(1), 196-210.
33. Liu H., Bracht E., Zhang X., Bradley B, van Dick R. (2021) Creativity in non-routine jobs: The role of transformational leadership and organizational identification. Creativity and Innovation Management, 30, 129-143. DOI: 10.1111/caim.12419 EDN: IZPKCY
34. Marginson S. (2019) Limitations of human capital theory. Studies in Higher Education, 44(2), 287-301. DOI: 10.1080/03075079.2017.1359823
35. Marr B., Chatzkel J. (2004) “ntellectual capital at the crossroads: Managing, measuring, and reporting of IC. Journal of Intellectual Capital, 5(2), 224-229. DOI: 10.1108/14691930410533650 EDN: FPGJSB
36. Mayer K.J., Somaya D., Williamson I.O. (2012) Firm-specific, industry-specific, and occupational human capital and the sourcing of knowledge work. Organization Science, 23(5), 1311-1329.
37. Moschetti M., Martínez Pons M., Bordoli E., Martinis P. (2020) The increasing role of non-state actors in education policy-making. Evidence from Uruguay. Journal of Education Policy, 35(3), 367-393.
38. Nusche D. (2008) Assessment of Learning Outcomes in Higher Education: A Comparative Review of Selected Practices (OECD Education Working Paper 15), Paris: OECD. DOI: 10.1787/244257272573
39. OECD (2014) Competency Framework, Paris: OECD.
40. OECD (2021) OECD Skills Outlook 2021: Learning for Life, Paris OECD. DOI: 10.1787/0ae365b4-en
41. Rotolo C.T., Church A.H. (2015) Big data recommendations for industrial-organizational psychology: Are we in whoville? Industrial and Organizational Psychology: Perspectives on Science and Practice, 8(4), 515-520.
42. Rotolo C.T., Church A.H., Adler S., Smither J.W., Colquitt A.L., Shull A.C., Foster G. (2018) Putting an end to bad talent management: A call to action for the field of industrial and organizational psychology. Industrial and Organizational Psychology, 11(2), 176-219.
43. Ryan A.M., Derous E. (2019) The unrealized potential of technology in selection assessment. Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, 35(2), 85-92.
44. Sajjadiani S., Sojourner A.J., Kammeyer-Mueller J.D., Mykerezi E. (2019) Using machine learning to translate applicant work history into predictors of performance and turnover. Journal of Applied Psychology, 104(10), 1207-1225. DOI: 10.1037/apl0000405
45. Sattinger M. (1993) Assignment models of the distribution of earnings. Journal of Economic Literature, 31(2), 831-880. https://www.jstor.org/stable/2728516. EDN: BOCWEL
46. Schultz T.W. (1961) Investment in Human Capital. The American Economic Review, 51(1), 1-17. Schultz T.W. (1961) Investment in Human Capital.
47. UNESCO (2023) UNESCO Institute for Lifelong Learning (UIL): Annual Report, 2022, Paris: UNESCO.
48. Urbano D., Turro A., Wright M., Zahra S. (2022) Corporate entrepreneurship: A systematic literature review and future research agenda. Small Business Economics, 59, 1541-1565. DOI: 10.1007/s11187-021-00590-6 EDN: NJLUPE
49. Van Der Velden R., Bijlsma I. (2019) Effective skill: A new theoretical perspective on the relation between skills, skill use, mismatches, and wages. Oxford Economic Papers, 71(1), 145-165. DOI: 10.1093/oep/gpy028
50. WEF (2018) The Future of Jobs Report 2018, Geneva: World Economic Forum.
51. Wenzel R., Van Quaquebeke N. (2018) The double-edged sword of big data in organizational and management research: A review of opportunities and risks. Organizational Research Methods, 21(3), 548-591. DOI: 10.1177/1094428117718627
52. Woods S.A., Ahmed S., Nikolaou I., Cristina Costa A., Anderson N.R. (2020) Personnel selection in the digital age: a review of validity and applicant reactions, and future research challenges, European Journal of Work and Organizational Psychology, 29(1), 64-77. DOI: 10.1080/1359432X.2019.1681401
Выпуск
Другие статьи выпуска
По мере повышения значимости и расширения сферы применения Форсайт-исследований возрастает роль различных участников таких проектов и конечных пользователей их результатов — заинтересованных сторон, или стейкхолдеров. Если ранее значительная часть Форсайт-проектов выполнялась с привлечением профессиональных экспертов, то круг участников многих новейших исследований стал более разнообразным благодаря включению представителей общественности и других потенциальных бенефициаров. Подобная диверсификация субъектов Форсайт-исследований позволяет максимально учесть интересы всех сторон и обеспечить применимость результатов без ущерба для их качества при сохранении высокой роли экспертов. В статье предлагается систематическое изложение метода анализа стейкхолдеров, изучены теория и лучшие практики применения данного подхода, рассматриваются место и роль различных стейкхолдеров в Форсайт-проектах, оцениваются основные проблемы, возможности и рекомендации по применению указанной методологии, в том числе в сочетании с другими методами Форсайта
Растущий массив реализованных Форсайт-проектов в разных секторах, сопровождающийся значительной долей неточных предположений и ошибочной интерпретации возникающих событий, побуждает экспертное сообщество к комплексной и объективной оценке результатов таких исследований. От сценарного планирования ожидают более реалистичных представлений о картинах будущего, уменьшающих степень неопределенности и влияние когнитивных предубеждений при принятии решений. Тема оценки результатов Форсайта особенно актуальна в сфере энергетики, от состояния которой зависит развитие экономики и социальной сферы, качество окружающей среды. В статье анализируются результаты египетского энергетического Форсайта «Egypt LEAPS» с точки зрения перспектив самого сектора, вовлеченности участников в процесс, их восприятие картины будущего и точность предположений. Уделяется внимание важному аспекту — методикам противодействия когнитивным предубеждениям, которые сопутствуют освоению сложности и неопределенности в рамках Форсайт-исследований. Представленная работа будет полезной как для составителей прогностических сценариев, так и для лиц, принимающих решения в более широком контексте
Для реализации вклада университетов в развитие региональных инновационных систем не существует универсальных правил. Многое зависит от контекста страны, ресурсов того или иного региона и социокультурной специфики. Рассматриваемая тема в статье раскрывается на примере технологического университета Индии, расположенного в крупном регионе со сложившимися традициями и культурой производства. В реализации третьей миссии университета ключевую роль сыграла специальная прокси-организация, обеспечившая эффективную коммуникацию между стейкхолдерами, вовлечение разных слоев населения в инновационную систему и совместную разработку технологий. Авторы предлагают интерактивную модель, позволяющую университетам разрабатывать новые технологические решения для предприятий.
Трансфер технологий (ТТ) выступает ключевым каналом преобразования технологических знаний, создаваемых государственными научно-исследовательскими институтами (НИИ) и университетами, в инновации. Разные организации применяют различные модели и методы TT и постоянно совершенствуют их. Для индонезийских НИИ и университетов наиболее характерна классическая модель распространения технологических знаний, имеющая ряд недостатков, из-за которых эффективность ТТ остается невысокой. К настоящему времени удалось успешно коммерциализировать и превратить в инновации лишь немногие технологии, тогда как результаты большинства исследований ограничиваются публикациями и регистрацией интеллектуальной собственности. Повышение эффективности TT требует совершенствования указанной модели. В настоящей статье на основе анализа кейсов концептуализирована интегрированная модель ТТ. Она предполагает холистический подход к ТТ и его компонентам с учетом таких взаимосвязанных аспектов, как создание, распространение и абсорбция знаний. В отличие от существующей концепции, разграничивающей эти аспекты, внедрение рассматриваемой модели позволит интегрировать субъектов ТТ в различные измерения данного процесса и расширить применяемый в нем инструментарий, что положительно отразится на его эффективности
Стимулирование спроса как механизм технологической и инновационной политики подробно исследуется в литературе. Цели импортозамещения, сокращения зависимости от импорта и удовлетворения внутренних потребностей за счет развития собственных технологий и инноваций придают этой теме особую политическую актуальность. В Иране были разработаны и реализуются программы, которые можно условно разделить на горизонтальные и вертикальные. К первым относятся меры, направленные на регулирование деятельности общеправительственных учреждений и государственного сектора в целом, ко вторым — управление государственным спросом в определенной товарной области. Указанные подходы рассматриваются на нескольких примерах. В качестве горизонтальной политики анализируется закон «О максимальном использовании производственных мощностей» и система иностранных финансовых кредитов. В качестве вертикальной — производство 10 групп стратегических нефтепродуктов и проведение форума Iran Laboratory Exhibition (IranLabExpo). Эти проекты изучаются и сравниваются в контексте общей политики стимулирования спроса на технологии и инновации. Наконец, обобщается опыт инструментализации Ираном государственного спроса для целей технологического и инновационного развития.
В последние годы появляется все больше сквозных технологий, позволяющих находить ответы одновременно по разным измерениям, синтезируются «веерные» решения для актуальных и сложных задач, возникает кумулятивный эффект. В статье анализируется потенциал подобных технологий на примере мобильного здравоохранения (mHealth), обеспечивающего быстрый доступ к медицинским услугам даже в самых отдаленных регионах, сглаживая неравенство между разными слоями населения в этом отношении. Их внедрение обретает особую значимость в контексте стремительного распространения хронических и аутоиммунных заболеваний, сильно влияющих на качество и продолжительность жизни. Умные приложения на основе искусственного интеллекта (ИИ) и виртуальной реальности предоставляют возможность управлять здоровьем, комбинируя самоконтроль пациентов с оперативным получением консультаций у медицинского персонала. За счет этого снижаются риски, повышается физиологическое и ментальное благополучие. В статье проведен масштабный анализ литературы по методикам лечения диабета посредством мобильных технологий с целью систематизации и выявления наиболее передовых решений. Для того чтобы подобные инновации могли обеспечить максимальный эффект, государственная политика в области здравоохранения должна согласовываться со стратегией цифровизации
Издательство
- Издательство
- ВШЭ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- Юр. адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- ФИО
- Анисимов Никита Юрьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- hse@hse.ru
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.hse.ru/