А. Журавлев, Д. Ушаков, Т. Нестик, А. Поддьяков, А. Юревич
Социальная психология знания

© ФГБУН Институт психологии РАН, 2016

* * *

Социальная психология знания как новая отрасль (Вместо введения)

Последние десятилетия во всем мире характеризуются повышением темпов производства знаний и увеличением их роли в жизни общества. Достаточно сказать, что 90 % объема знаний, которым располагает современное общество, получено в последние три десятилетия. Это обстоятельство отразилось на быстром росте экономических и социологических исследований знания (Бергер, Лукман, 1995; Макаров, 2003; Осипов, Степашин, 2009).

В психологии знание стало одной из центральных категорий когнитивного направления. Замысел когнитивного подхода состоит в том, чтобы представить деятельность человека как систему действий со знаниями и вывести из особенностей переработки информации характеристики поведения.

Когнитивный подход не прошел и мимо социальной психологии, где он означает выявление закономерностей социального поведения людей в связи с особенностями системы их знаний о мире и себе. Это хорошо видно на примере исследований ингруппового фаворитизма и аутгрупповой дискриминации. В работах докогнитивного периода, идущих от М. Шерифа, как известно, предпочтение своей группы и занижение оценок других объясняется наличием реальной межгрупповой конкуренции. В противоположность этому подходу представителям когнитивного направления удалось показать феномен «минимальной группы», т. е. формирование ингруппового фаворитизма и аутгрупповой дискриминации только за счет того, что люди категоризуют социальные группы и относят себя к некоторым из них, но не к другим. Эта категоризация в сочетании с механизмами поддержания самооценки приводит к тенденции приписывания положительных качеств своей группе и отрицательных – тем группам, которые мыслятся как отличные от своей. Таким образом, такая необходимая процедура формирования знания о социальном мире, как разделение его на категории, приводит к возникновению определенного рода социального поведения.

Под социальной психологией знания в этой книге, однако, понимается нечто отличное от когнитивной социальной психологии. Знание предстает здесь не объяснительным принципом, а объектом социально-психологического исследования. Основанием для выделения такой научной отрасли служит большое психологическое значение знания в современном мире.

Понимаемая таким образом социальная психология знания оперирует развернутой системой понятий. Первым из них является, безусловно, само знание, которое обычно определяется как форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Конкретизируя, можно выделить ряд видов знания. Знания могут представать в вербальной, пространственной или числовой форме. Хотя одну форму можно выразить в другой (что люди нередко и делают, например, описывая словами какой-либо маршрут), все же психологически эти формы существенно различаются, как это было показано в целом ряде исследований.

Вербальное, пространственное и числовое знания являются фактически репрезентациями или моделями различных объектов мира, которые этими знаниями описываются. Однако не все виды знания представляют собой репрезентации объектов. Важное различение декларативного и процедурного знания пришло из информатики. Процедурное знание не является репрезентативным, оно представляет собой совокупность процедур, которые следует производить в определенных ситуациях.

Близко к процедурному, хотя и отличается от него, понятие имплицитного, или неявного, знания. Имплицитным называется знание, которое его носитель не может явным образом сформулировать и описать. Применительно к науковедению используется близкое понятие личностного знания, авторство которого принадлежит М. Полани.

Со знанием тесно связано широко используемое в образовании понятие компетентности. Под компетентностью подразумеваются знания и опыт, рассмотренные под углом зрения решения различных встающих в жизни задач. Современные российские государственные стандарты подразумевают компетентности как главный результат образования. В том случае, если знания рассматриваются широко, включая процедурные, имплицитные и личностные, они практически охватывают понятие опыта и по объему сравниваются с компетентностью. Однако во всех случаях понятие компетентности сохраняет свое отличие, поскольку компетентность всегда направлена на какую-либо деятельность, относится к решению тех или иных задач. Компетентность всегда относится к конкретным людям, в то время как знания могут носить объективный и отчужденный характер, образуя надчеловеческий «мир идей».

Принципиально важным понятием, дополняющим и обогащающим понятие знания, является решение задач. Отношения между этими двумя понятиями многообразны. С одной стороны, знания – как декларативные, так и процедурные – необходимы для решения задач. Например, решение арифметических задач основывается на знаниях числового ряда, процедур сложения и вычитания и т. д. С другой стороны, знания порождаются в процессах решения задач людьми. Это относится как к исходному, первичному порождению нового знания в культуре, так и во многом к усвоению существующих знаний в образовании. В последнем случае речь идет об упражнениях, решениях учебных задач и примеров, что нередко становится неотъемлемой частью обучения. Как, однако, можно согласовать эти два пункта? Если задачи решаются за счет знаний, то как знания порождаются решением задач? Этот парадокс разрешается тем, что люди способны решать принципиально новые для себя задачи, а именно такие, алгоритмов решения которых нет в наличном знании. Именно решение принципиально новых задач приводит к формированию нового знания.

Таким образом, решение задач предполагает, с одной стороны, совокупность знаний и компетентностей, а с другой – собственную творческую активность людей, которая приводит к решению новых задач и образованию знаний, позволяющих решать новые классы задач.

Из сказанного следует, что знания и компетентности могут порождаться и функционировать только благодаря человеческим способностям. Отсюда вытекает важность понятий, описывающих способности, в контексте социальной психологии знания. Способности в отношении знаний делятся на несколько категорий. Прежде всего знания должны быть усвоены, что связано с обучаемостью. Далее знания, даже при наличии готового алгоритма, должны быть применены в новой ситуации, что требует интеллекта. Наконец, в случае отсутствия алгоритмов, люди тем не менее способны решать новые задачи и порождать тем самым новое знание, что требует такой способности как креативность. Таким образом, обучаемость, интеллект и креативность выступают необходимыми условиями порождения, распространения и использования знания человеческим обществом. Многочисленные исследования показали, что все перечисленные способности коррелируют между собой, образуя генеральный фактор, или фактор G.

В контексте социальной психологии знания нельзя обойти и введенное экономистами понятие человеческого капитала. Согласно исходно предложенному Т. Шульцем пониманию, человеческий капитал – это совокупность приобретенных ценных качеств, которые могут быть усилены вложениями, а именно образованием, практикой в решении задач и т. д. Очевидно, что ценные качества здесь означают те возможности, которые позволяют человеку решать важные для экономических целей задачи. Таким образом, человеческий капитал – это понятие, относящееся к тому же кругу явлений, которые обозначаются категориями знаний, компетентности, способностей и т. д., но анализируемому под определенным углом зрения, главным образом – с позиции вложения в него средств и последующей их отдачи.

Кроме упомянутых понятий, социальная психология знания использует также весь понятийный аппарат современной социальной психологии.

Таким образом, выпукло видна междисциплинарность исследовательского поля, связанного с проблематикой знаний. Общая психология исследует работу когнитивной системы человека в плане переработки информации. Педагогика – процессы формирования знаний и компетентностей. Экономическая наука – порождение, передачу и использование знаний как ценного продукта, позволяющего индивидам и их группам достигать полезных экономических результатов. Социология – социальные процессы, разворачивающиеся вокруг знаний. Инженерия знания и наука об искусственном интеллекте – работу со знанием искусственных интеллектуальных систем.

В этой системе имеется существенная лакуна, заполняемая социальной психологией знания. Сюда входят три основных аспекта.

Во-первых, порождение, передача, использование знаний обусловлены взаимодействием людей. Многочисленные психологические исследования показывают, что определенные типы взаимодействий, а также порождаемые в этих взаимодействиях эмоции, чувства и настроения могут существенным образом стимулировать или, наоборот, тормозить креативность людей, а также их инновационность, т. е. способность воспринимать и внедрять новые знания и подходы.

Во-вторых, знания, компетентности и таланты вызывают по отношению к себе различное, отнюдь не однозначное отношение и поведение людей. Для описания этого отношения и поведения также применим аппарат социальной психологии, поскольку в них проявляется чуть ли не вся феноменология социальной психологии: от социальных репрезентаций до межгрупповых отношений. Причина этого хорошо описывается выражением «знание – сила». Истинное знание дает возможность эффективного социального действия, в то время как осознанное незнание позволяет лишь воздерживаться от опасного действия, а ложное знание несет прямую опасность. Необходимая часть любого знания – категориальная сетка – будучи примененной к социальным объектам, формирует социальную реальность. Поэтому социальная сфера пронизана борьбой вокруг терминов и понятий, внедрение которых фактически дает в руки тех или иных групп и индивидов рычаги реального влияния в социуме. Все это служит основой многочисленных и сложных социально-психологических коллизий. Восхищение талантом и зависть к нему, поддержка одаренности и конкуренция, Моцарт и Сальери – все это сложный и неоднозначный мир, требующий анализа со стороны социальной психологии знания.

В-третьих, психологические факторы порождения, передачи и применения знания, переходя дисциплинарные границы, оказываются принципиально важными в плане социально-экономических достижений стран, регионов, предприятий. Моделирование этих факторов также относится к социальной психологии знания.

В целом можно констатировать, что общие закономерности функционирования знания в социуме и экономике всегда опосредствованы индивидуальными особенностями людей и их распределениями в популяциях, а также микросоциальными условиями человеческого взаимодействия. Как показывают факты, психологические особенности людей и групп, способы общения и взаимодействия оказывают существенное влияние на конечные характеристики социально-экономических достижений общества. В этом плане социальная психология является важным партнером социологии и экономической науки. В начале книги (Вместо введения) А. Л. Журавлев и Д. В. Ушаков раскрывают проблематику социальной психологии знания в различных сферах жизни и деятельности человека. В этой монографии рассматривается ее приложение в трех сферах – образовании, науке и бизнесе.

Первая часть книги посвящена социальной психологии знания в образовании, которое понимается здесь в широком смысле: не только школа или вуз, начальное, среднее или высшее образование, но любая сфера человеческой жизни, где знания, компетентности приобретаются и передаются. Эта сфера предоставляет целую серию сюжетов, вокруг которых разворачиваются социально-психологические процессы, связанные со знаниями. В образовании при широком его понимании возникают силы, направленные как на содействие, так и на противодействие приобретению знаний. Эти силы порождаются как противоборством объективных интересов различных индивидов и групп, так и более тонкими социально-психологическими феноменами, такими как межиндивидуальное и межгрупповое сравнение, приводящее к определенным последствиям для самооценки, ориентации на системы культурных ценностей и т. д. Социальной психологии знания в этой связи необходимо классифицировать различные ситуации помощи и противодействия в приобретении знания и на этой основе выявить различные индивидуальные, ситуационные и культурные факторы, определяющие поведение людей. Особое место занимает здесь проблематика отношения к когнитивным способностям и, в частности, к наиболее высоким уровням их проявления – одаренности.

Социально-психологические процессы разворачиваются и в группах людей, преподающих и осваивающих знания. Они достаточно широко освещены в социальной психологии образования, поэтому в данной книге специальному анализу не подвергаются.

Первая часть включает пять глав. Глава 1 (С. Г. Куливец, Д. В. Ушаков) посвящена моделированию социально-экономической роли знаний, компетентности, интеллекта. В ней предлагается теоретический подход, который позволяет объяснить, почему когнитивные способности выступают фактором социально-экономических достижений. Центральным для этой модели является понятие решения задач, которое подвергается анализу в контексте как психологии, так и экономики. Решение задач разной сложности по-разному связано с когнитивными способностями и ведет к созданию продуктов различной ценности. Такое понимание позволяет перебросить мостик между психологическими свойствами людей и социально-экономическими достижениями.

В главе 2 (А. Н. Поддьяков) анализируются различные психологические аспекты понятия человеческого капитала. Обсуждается не только положительный, но и отрицательный человеческий капитал, который нацелен на причинение вреда людям. Предлагается расширить понятие человеческого капитала, под которым обычно понимается способность управлять развитием лишь собственного человеческого капитала, путем добавления к нему способности к управлению чужим человеческим капиталом. Вводится также представление о «троянском» обучении, т. е. скрытом обучении тому, что организатор считает необходимым для достижения своих целей. В главе приводятся результаты эмпирических исследований практики «троянского» обучения среди россиян и американцев.

В главе 3 (Д. В. Ушаков) рассмотрена зависимость тенденций к поддержке или, наоборот, противодействию интеллектуальной элите от системы культурных ценностей. Интеллектуальная одаренность вызывает разнородное поведение людей – от официальных программ государственной поддержки до ужесточения конкуренции и отрицания правомерности утверждений о том, что люди обладают разными уровнями интеллектуальной одаренности. Это одна из областей, где разворачиваются наиболее острые социально-психологические коллизии вокруг проблемы когнитивных способностей. В главе обсуждается также зависимость этих коллизий от культурных ценностей, принятых в обществе. Показаны различия западной и восточной культур в этом отношении и проблемы, возникающие в обоих случаях на пути содействия росту знаний.

В главе 4 (А. Н. Поддьяков) разворачивается проблематика содействия и противодействия приобретению знаний. Предлагается таксономия ситуаций, в которой содействие и противодействие развитию выступают целью, средством и результатом обучения, причем в некоторых случаях противореча друг другу. Собственно соотношение содействия и противодействия в приобретении и использовании знаний формирует способность общества к получению знания и рост в нем основанной на знании экономики.

В главе 5 (Е. В. Гаврилова, Д. В. Ушаков) показана роль трансляции «личностного» знания в формировании ученого. Личностное знание представляет собой наиболее трудноуловимый, наименее доступный прямому анализу тип знания. Оно же оказывается меньше всего затронуто расширяющимися потоками информации с развитием современной техники, поскольку допускает лишь непосредственную передачу от человека к человеку. Вместе с тем роль этого типа знания в жизни велика, что показывает описанное в главе исследование, которое проведено на выборке докторов наук РАН. Эта глава, таким образом, подготавливает переход к следующей части книги.

Вторая часть посвящена социальной психологии научного знания. Тема эта весьма актуальна в российском контексте, где при больших потенциальных возможностях востребованность науки мала. Современные российские экономика и социология знания также активно разрабатывают проблематику, относящуюся к научной сфере.

Наука – сфера человеческой деятельности, для которой производство нового знания является системообразующей целью. Таким образом, если для образования центральной является проблематика передачи знания, то для науки – его порождения. Психология ученого – очень сложная и тонкая аффективная, конативная и когнитивная система, поэтому большая или меньшая эффективность порождения научного знания определяется многими факторами, в том числе – культурными установками и ценностями, микроустройством научного коллектива и т. д.

Задачи социальной психологии знания в сфере науки заключаются в том, чтобы проанализировать различные ситуации, относящиеся к деятельности научной группы, организации или научного сообщества, с позиции психологических механизмов и их культурной обусловленности.

Эта часть книги также включает пять глав.

В главе 6 (А. В. Юревич) проанализированы социально-психологические и культурные предпосылки формирования рационализма Нового времени. В ней раскрываются основные культурно-психологические предпосылки, которые позволили человечеству производить и использовать научное знание в современном понимании этого термина. Показано, что успешный прирост и использование научного знания возможно только при наличии определенных психологических предпосылок, формируемых историей культурного развития.

В главе 7 (А. В. Юревич) рассматриваются социально-психологические особенности российской науки. Прослеживаются их связи с менталитетом и традиционно сложившимися условиями научной деятельности. Особенности менталитета российских ученых анализируются в контексте специфики знаний, порожденных российской наукой.

Глава 8 (Е. В. Гаврилова, Д. В. Ушаков) содержит описание эмпирического исследования, проведенного на докторах наук, работающих в системе РАН. В этом исследовании было показано, что ученые из исследованной выборки четко делятся на тех, кто более успешно порождает знания, востребованные на международной арене, и тех, кто более успешен на внутренней, причем международные и внутренние достижения коррелируют слабо отрицательно. По результатам исследования создаются социально-психологические портреты ученых.

В главе 9 (А. В. Юревич) описаны результаты исследований научных коллективов. Современное научное знание представляет собой результат цепочки, а точнее, сети действий различных ученых. Поэтому эффективность их деятельности в значительной степени зависит от социально-психологических факторов их взаимодействия. Анализируются социально-психологические аспекты научных ролей, таких как, например, генератор идей, критик и т. д. Выделяются межличностные и предметно-рефлексивные отношения, складывающиеся между учеными. Особо важную роль в способности научного коллектива порождать новое знание играет стиль руководства, а также отношения «учитель – ученик», чему посвящен специальный раздел главы.

В главе 10 (А. Н. Поддьяков) проанализированы особенности порождения знания в социогуманитарных науках, где ученые должны получить исходную информацию не от приборов, а от ее живых «доноров» – респондентов или испытуемых. В социальных науках, подобно квантовой физике, акт получения знания часто связан с необратимым воздействием на изучаемую систему. В главе рассматриваются социально-психологические аспекты взаимодействия ученых-гуманитарев с людьми, выступающими первичным источником гуманитарных знаний.

В третьей части книги обсуждаются проблемы социальной психологии знания в сфере бизнеса. Для бизнеса как сферы человеческой деятельности, создающей для потребителей различную продукцию и услуги, знание предстает сразу в нескольких важных аспектах. Бизнес в рамках экономики, основанной на знаниях, связан с привлечением как людей, получивших образование, так и самих знаний из сферы науки, их породившей, с целью создания новых привлекательных для потребителей продуктов. Однако бизнес и сам создает новое знание прикладного характера, распространяет его среди сотрудников, охраняя от конкурентов, и реализует с выгодой для себя. Все это создает специфику сложных процессов управления знаниями в бизнесе.

В контексте сказанного в социальной психологии знания возникает ряд исследовательских задач. Некоторые из них связаны с процессами, характерными для образования и науки, и рассмотрены в предыдущих разделах, как, например, содействие и противодействие обучению. Однако другие вполне специфичны и требуют отдельного научного рассмотрения. Бизнес должен обеспечивать доступность нужных знаний для сотрудников, производить своего рода «поставку» нужного знания в нужные точки или зоны организации, создавать беспрепятственные потоки информации. Эта деятельность требует мощной информационной базы, но она включает и социально-психологический компонент, связанный иногда с нежеланием сотрудников делиться информацией в конкурентной среде, которая порой существует даже внутри одной организации, а иногда – с отсутствием необходимой подготовки у сотрудников. В этой сфере разворачиваются специфические социально-психологические процессы. К характерным проблемам современного высокотехнологичного бизнеса относится также проблема инновационности, т. е. готовности принимать новые знания и переорганизовывать на их основе свою деятельность. Вся эта проблематика анализируется в третьей части книги.

Глава 11 (А. Л. Журавлев, Т. А. Нестик) посвящена управлению знаниями в современных организациях и сообществах. Управление знаниями в организации – это практическая задача, которая, как и все подобные, нуждается в междисциплинарном подходе. В этой главе в междисциплинарном ключе рассматриваются основные современные подходы к управлению знаниями в организациях, что дает возможность в следующей главе 12 (А. Л. Журавлев, Т. А. Нестик) перейти к анализу собственно социально-психологических факторов управления знаниями. Проанализированы основные факторы, определяющие успешность управления знаниями на современном предприятии или в организации.

Глава 13 (А. Л. Журавлев, Т. А. Нестик) посвящена социально-психологическим методам фасилитации совместного анализа опыта и обмена знаниями. Переход к технологичности – также характерная черта социальной психологии знания в сфере бизнеса, поскольку предприятия нуждаются в четких и достаточно простых алгоритмах для решения задач управления знаниями. В главе проанализированы технологии, с помощью которых бизнес-структуры могут облегчать обмен и взаимную рефлексию опыта и знаний между сотрудниками.

В главе 14 (А. В. Юревич) обсуждаются социально-психологические факторы технологической модернизации. Важнейшей категорией социальной психологии знания является инновационность, состоящая, как уже говорилось, в способности и готовности усваивать новое знание и применять его, меняя условия своей жизни и деятельности. Инновационность не тождественна креативности как способности производить новый продукт, в том числе – новые знания. Технологическая модернизация общества, безусловно, требует креативности творцов нового знания. Но в не меньшей степени она требует и инновационности людей, воплощающих научные идеи в технологии. В главе анализируется «психологический контекст» инноваций в виде ценностей, установок, стилей мышления участников инновационного процесса.

В целом социальная психология знания является комплексной отраслью, которая впитывает в себя различные психологические понятия и идеи, подходы и концепции и результаты которой могут быть применены во многих областях практики, причем действенность ее рекомендаций возрастает по мере увеличения роли быстро меняющихся знаний в мире.

А. Л. Журавлев, Д. В. Ушаков

Часть 1. Социальная психология знания в образовании

Глава 1. Знания, когнитивные способности и экономические достижения[1]

В последнее время появились работы, в которых обосновано влияние психологических переменных на социальные и экономические достижения стран и обсуждаются механизмы этого влияния (Журавлев и др., 2013а, б, в). Особую роль среди этих переменных играют когнитивные способности.

Проблема обусловленности экономических достижений человеческими способностями и умениями исследуется с двух сторон: экономистами и психологами. Экономисты Чикагской школы Т. Шульц и Г. Беккер вывели на передний план понятие человеческого капитала (Becker, 1964; Schultz, 1968). Шульц обратился к этому понятию в контексте проблемы слаборазвитых стран, улучшение благосостояния которых, по его мнению, зависит не столько от земли, техники или даже усилий, сколько от знаний, умений и способностей. Способности он делил на врожденные и приобретенные, а приобретенные ценные качества, которые могут быть усилены соответствующими вложениями, обозначил как человеческий капитал. В понимаемый таким образом человеческий капитал можно инвестировать время, силы, деньги, что впоследствии приносит отдачу в виде возросших доходов. Отсюда возникает возможность работы с этим понятием в духе принципов максимизации полезности: вложения средств в образование, здравоохранение, миграцию и другие виды деятельности производятся на рациональной основе – ради получения доходов в будущем.

Исследования человеческого капитала, за которые Шульц и Беккер были удостоены Нобелевских премий, сыграли существенную роль тем, что впервые привлекли внимание к экономике сфер жизни, где происходят вложения в человека: образования, здравоохранения, семьи. Тем не менее теоретический потенциал понятия человеческого капитала не исчерпывается теми возможностями, которые реализуются с помощью идеи максимизации полезности. Сила этого понятия в том, что оно фиксирует неоднородность человеческого труда в связи с разнообразием людей, участвующих в производственном процессе. Разнообразие людей и неоднородность их труда сказываются на результатах деятельности. Отсюда возникает много интересных вопросов о том, как эти различия влияют на оплату труда, на экономические достижения фирм, регионов и стран; возникают ли они из природных способностей или же семейной или образовательной среды и т. д. В этом плане были предложены различные идеи. Так, образование рассматривалось как передаточное звено от природных способностей к профессиональному успеху и доходу (П. Тобмен, Р. Хернстайн) и даже как маркер пригодности человека к профессиональной деятельности, за который надо платить, причем способный платит меньше, чем неспособный (П. Уилс).

По сравнению с экономистами козырь психологов в отношении проблемы человеческого капитала – возможность эмпирически оценивать когнитивные способности людей и на этой основе исследовать их генетическую и эпигенетическую обусловленность, роль семейной и образовательной среды в их развитии, соотносить их с достижениями в образовании и профессиональной деятельности и многое другое. Р. Линн, инициировавший работы по изучению связи интеллекта с различными социально-экономическими переменными, убедительно продемонстрировал, что хотя понятие интеллекта уходит корнями в психологию и даже биологию, его «крона» проникает в социально-экономическую сферу.

Линн начинал с данных, касающихся связи экономического развития регионов различных стран с интеллектом их населения. На примере США впервые было показано, что средний интеллект регионов (штатов) коррелирует с подушевым доходом (Davenport, Remmers, 1950). Линн получил аналогичные данные и для различных регионов западноевропейских стран. Корреляции составили r = 0,73 для 13 областей Великобритании, r = 0,61 для 90 департаментов Франции и r = 0,65 для 48 районов Испании (Lynn, 1979, 1980, 1981).

В 2002 г. Линн и финский политолог Т. Ванханен выпустили книгу «Коэффициент интеллекта и благосостояние наций», в которой утверждалось, что интеллект населения стран является существенным фактором, оказывающим влияние на состояние их экономик (Lynn, Vanhanen, 2002). Авторы составили список среднего интеллекта для 81 страны мира на основании опубликованных данных исследований интеллекта. Они обнаружили высокую корреляцию посчитанного ими национального интеллекта как с доходом на душу населения в этих странах (корреляция составила примерно 0,7), так и с экономическим ростом в периоды 1950–1990 и 1976–1998 гг. (корреляция 0,6–0,65). Эти корреляции лишь незначительно уменьшались, если из списка, например, выводились африканские страны.

Важный, но пока не объясненный результат Линна и Ванханена заключается в том, что связь национального интеллекта с подушевым доходом нелинейна. Она хорошо аппроксимируется квадратичной зависимостью. При этом среднее отклонение от регрессионной зависимости для стран примерно пропорционально среднему интеллекту в стране.

Отсутствие понятного объяснения для столь выразительных данных подчеркивает недостаточную теоретичность этих работ на сегодняшний день. В целом хотя экономический и психологический подходы позволили высветить многие существенные аспекты проблемы, они тем не менее оставляют серьезные лакуны. Например, не проработан вопрос о том, почему в одних странах человеческий потенциал задействован в полной мере, а в других остается маловостребованным. Из данных Линна и Ванханена вытекает, что в странах с высоким интеллектом разброс экономических достижений намного больше, чем в странах с низким интеллектом. Это наводит на размышления о механизмах, которые позволяют человеческому капиталу работать в полной мере или, напротив, не позволяют этого делать. Этот вопрос не может не быть существенным для России, где социально-экономические достижения не соответствуют величине человеческого капитала.

Модели экономического роста предполагают, кроме человеческого капитала, различные условия, в том числе – финансовые и институциональные. Эти условия как бы «запускают» или наоборот «выключают» человеческий труд, который в конечном счете и производит новый продукт. Однако в контексте человеческого капитала важно, какие механизмы позволяют включать именно высококвалифицированный труд. Факт большого разброса показателей высокоинтеллектуальных стран заставляет подозревать, что механизмы востребованности высококвалифицированного труда, а значит – человеческого капитала, отличаются от механизмов востребованности низкоквалифицированного труда.

С понятием человеческого капитала в науку вошло признание индивидуальных различий в возможностях людей, были описаны условия их возрастания, показана их роль в экономическом росте, созданы средства эмпирической оценки и многое другое. Однако до сих пор не существует ясной теории механизмов «востребования» человеческих способностей экономикой. Между тем именно актуализация человеческих ресурсов является конечным основанием экономического роста, для которого инвестиции, социально-экономические институты и пр. всего лишь создают условия.

В настоящее время теоретическое осмысление проблем человеческого капитала основывается на недифференцированной и редко рефлексируемой ввиду ее очевидности предпосылке, что чем способнее, работоспособнее, образованнее человек, тем лучший результат даст его деятельность. Как статистически действующая закономерность это справедливо, однако столь абстрактный ответ не может прояснить, почему способные и образованные люди в определенных странах и в определенные исторические моменты не могут двигать экономику вперед так, как этого можно было бы ожидать, исходя из их образования и талантов.

Чтобы глубже понять эти механизмы, необходимо ввести в сферу научного рассмотрения промежуточное звено, процессы, которые лежат между человеческими способностями и экономическими достижениями. В качестве этого промежуточного звена мы предлагаем рассматривать понятие решения когнитивных задач. Создание товаров и услуг предполагает решение ряда задач, относящихся в первую очередь к их проектированию, изготовлению или организации производства. С одной стороны, успешность решения когнитивных задач зависит от интеллекта и компетенций людей. С другой – успешность решения отдельных задач складывается в социально-экономические достижения общества. То, каким образом задачи решены, определяет качество и количество произведенных товаров и услуг. Таким образом, именно решение задач оказывается промежуточным звеном между человеческими способностями и экономической успешностью.

Однако еще важнее то обстоятельство, что понятие решения задач позволяет моделировать, каким образом общество, выбирая для решения те или иные задачи, создает или не создает условия для полноценной реализации человеческого капитала. Совокупность человеческих способностей и компетенций, которыми располагает общество, может быть применена к решению различных задач. При данном человеческом капитале выбор разных задач приводит к разному результату в стоимостном выражении.

Для данной совокупности способностей и компетенций может существовать оптимальный набор задач, который позволяет максимизировать результаты труда людей, обладающих этими способностями и компетенциями[2]. В том случае, если общество ставит перед людьми подходящий набор задач, оно достигает хороших экономических результатов. Микроскоп не полезнее молотка, если задача заключается в забивании гвоздей. Для того чтобы извлечь преимущество из владения микроскопом, следует заниматься решением тех задач, для которых он необходим. Экономическое развитие, с этой точки зрения, определяется не человеческим капиталом самим по себе, а тем, в какой степени для решения выбираются такие задачи, которые востребуют когнитивный потенциал общества.

Высказанные выше общие положения необходимо развернуть, конкретизируя основные понятия.

Компетенции людей и результаты решения экономических задач

Ключевое предположение заключается в том, что при решении различных задач компетентность людей проявляется в результатах труда в разной степени. Следует различить по крайней мере два предельных типа задач. Задачи порогового типа предполагают некоторый минимальный порог компетенций, благодаря которому их решение становится возможным. Например, в первом приближении привинчивание гайки на конвейере может привести к двум вариантам результата – удовлетворительному и неудовлетворительному. Если работник завинчивает гайку удовлетворительным образом, дальнейшее повышение его компетенций уже не приводит к улучшению результата и потребительских качеств товара.

Работа нотариуса, например, по оформлению доверенности или завещания, конечно, предполагает значительно более высокий уровень квалификации, чем завинчивание гаек. Однако по достижении уровня, который позволит безошибочно оформить документ, дальнейшее его повышение не ведет к улучшению результатов труда.

Таким образом, обе задачи предполагают минимальный порог компетенций, который позволяет обеспечить удовлетворительное решение, причем в некоторых случаях требуется более высокая компетентность, чем в других.

Задачам порогового типа противостоят задачи открытого типа, в которых продукты труда у разных работников существенно варьируют по качеству. Например, работа маляра может уже существенно различаться по степени равномерности нанесения краски. Но есть профессии, где индивидуальность играет решающую роль и не существует верхнего предела для совершенства получаемого продукта. Футболист, автомобильный дизайнер, ученый или поэт имеют результатом своей деятельности продукт, который до начала деятельности определен только в общих чертах и свойства которого всегда зависят от его автора. Например, при заказе проекта здания архитектурной мастерской оговариваются лишь некоторые самые общие характеристики здания, но достоинства созданного проекта определяются талантом и трудом архитекторов и могут достичь высот совершенства вплоть до лучших образцов Гауди или Мельникова.

Таким образом, субъекты экономической деятельности располагают выбором из множества задач, успешность выполнения которых разным образом связана с компетенциями людей. Эти различия и делают выбор задач важным экономическим фактором.

Компетенции и их формирование

Прежде всего следует оговорить, что слово «компетенция» здесь используется в очень широком смысле. Под компетенцией мы понимаем все те способности, знания, умения субъектов, т. е. совокупность их внутренних возможностей, которые позволяют им решать задачи. В этом широком смысле слова компетенция – это условие как забивания гвоздя, так и создания поэтического или музыкального шедевра.

Решение реальных задач требует от людей различных качеств, в том числе, например, таких как сила и выносливость. Но все же наиболее многочисленные задачи в экономике имеют когнитивный характер, т. е. основаны на переработке информации субъектами. Другими словами, основные задачи связаны с созданием идеальных моделей различного рода объектов. Действия по материальному воплощению этих моделей при этом, конечно, тоже сохраняют свою роль. В некоторых случаях эта роль является решающей, как, например, в балете или футболе. В других случаях она может быть вообще полностью передана техническим устройствам (станки с числовым программным управлением). Однако же во всех случаях работа с идеальными моделями оказывается центральной в современной жизни, поэтому особую роль приобретают когнитивные способности, или интеллект.

Задачи в современной экономике решаются не при помощи интеллекта как такового, а при помощи специфических компетенций. Высокий интеллект сам по себе недостаточен для решения специальных задач, например, в инженерии, управлении финансами или программировании. Для этого нужны специфические компетенции. В то же время, как показали многочисленные психологические исследования, компетенции формируются на основе интеллекта как психологического свойства, имеющего частично генетическую, а частично средовую природу. Высокие компетенции ученого, инженера, писателя и т. д. могут сложиться только у человека, обладающего достаточными для этого когнитивными способностями.

Компетенции приобретаются в образовании в широком смысле этого слова, однако природные способности человека помогают ему пройти более или менее длинный путь образования и влияют на конечный уровень компетенций. Приобретение компетенций происходит главным образом через решение задач. Решая задачи, субъекты овладевают схемами и стратегиями, необходимыми для решения также и других задач, входящих в тот же класс. Таким образом, субъекты овладевают методами решения целых классов сходных задач. Так, школьник, решая некоторые арифметические задачи, усваивает методы решения других задач, а ученик токаря, вытачивая деталь, приобретает необходимые навыки для вытачивания других деталей.

Человечество постоянно производит новые компетенции, которые образуются в процессе решения ранее неизведанных задач. Решение принципиально новой задачи открывает новые возможности в двух направлениях. Во-первых, оно позволяет решать многоступенчатые задачи, где оно выступает одним из элементов. Например, решение задач по созданию компактных и мощных электроаккумуляторов открывает новые возможности по разработке электромобилей, электронных девайсов и т. д. Создание дифференциального исчисления открыло путь для развития других математических областей, таких, например, как функциональный анализ. Во-вторых, решение задач создает методы, которые позволяют решать другие задачи того же класса. Например, открытие новых подходов в живописи Клодом Моне и Пьером Огюстом Ренуаром легло в основу работы многих импрессионистов.

Области решения принципиально новых задач могут далеко отстоять от областей непосредственного потребления. Чистый пример этого дает фундаментальная наука, где между открытием и его практическим внедрением могут проходить десятилетия, если не столетия. Однако аналогичное распределение функций можно наблюдать и в других областях, например, в искусстве: вспомним высказывание В. Маяковского о В. Хлебникове: «Поэт не для потребителя, поэт для производителя».

Вновь возникшие способы решения задач часто публикуются и становятся общедоступными, как, например, в фундаментальной науке. В некоторых случаях, однако, они составляют тайну, например, корпоративную, и соответствующие компетенции, осознаваемые как коммерческая или иная ценность, передаются только вместе с принадлежностью к определенной социальной группе. Накапливаемые таким образом компетенции составляют специфический капитал.

Разные группы задач требуют для своего решения различных компетенций. Однако существует одно обстоятельство, позволяющее соизмерять компетенции – частота их встречаемости. Компетенции в сфере забивания гвоздей распространены очень широко, компетенции в сфере заверения нотариальных документов – существенно реже, а компетенцией играть в футбол на уровне Лионеля Месси или петь, как Чечилия Бартоли, возможно, кроме этих людей, никто из живущих в настоящее время на Земле не владеет. Логично предположить, что редкость компетенции определенного уровня может иметь существенные экономические последствия, в том числе служить основой закономерностей типа тех, что описаны Линном.

Механизмы выбора и постановки экономических задач

Выбор и постановка задач для решения – функция предпринимателей в широком смысле слова. Именно предприниматели ставят задачи и привлекают людей с теми или иными компетенциями для их решения. Слово «предприниматель» здесь употребляется для обозначения людей, которые выбирают экономические задачи и привлекают субъектов к их решению. В этом плане такую функцию выполняют не только бизнес-предприниматели, но и, например, ученые, принимающие решение заниматься той или иной областью науки, а также топ-менеджеры и т. д.

Товар или услуга, которые усовершенствованы решением задач на более высоком уровне, могут обладать лучшими потребительскими качествами и, соответственно, дороже продаваться. Отсюда можно ожидать, что рыночные механизмы заставят предпринимателей ставить сложные задачи и больше платить за высококвалифицированный труд.

Однако в действительности работа этого механизма возможна только при выполнении ряда условий. Понятно, что к этим условиям относятся достаточные объемы инвестиций, функционирование необходимых социально-экономических институтов и т. д. Однако здесь необходимо подчеркнуть условия, связанные с деятельностью предпринимателей. Во-первых, предприниматель должен предвидеть результат в отношении как полезности товара, так и реализуемости его путем решения задач. На практике, безусловно, бизнесменам бывает трудно это предвидеть и они ошибаются. Особенно характерен в этом смысле высокорисковый венчурный бизнес, который, однако, имеет особое достоинство в плане открытия возможностей для решения принципиально новых видов задач. Во-вторых, механизмы рынка, стремление к максимизации прибыли могут рассматриваться предпринимателями в качестве механизма оптимизации набора задач для реализации когнитивного потенциала общества в той степени, в какой прибыль извлекается из человеческого труда, а не из, например, природной ренты.

В рамках перечисленных теоретических положений можно создать значительное количество конкретных моделей для описания различных сторон экономики. Ниже мы описываем разработанную нами модель, основная цель которой – оценить, в какой степени механизмы свободного рынка могут привести к формированию зависимостей между интеллектом и подушевым доходом, как их описал Р. Линн.

При создании модели был принят ряд упрощений.

Описание модели

Рассмотрим имитационную модель рынка рабочей силы и производимых товаров в стране с одним входным параметром – средним уровнем компетентности населения Ii в данной стране i и выходным параметром Di – ВВП на душу населения в стране i. Основной гипотезой, которую призвана проверить модель, является идея о том, что экономика сообщества тем успешнее, чем выше средняя компетентность вовлеченных в нее людей (Lynn, Vanhanen, 2002). Под уровнем компетентности подразумевается умение эффективно решать задачи в определенной профессиональной сфере. Способности индивида (в первую очередь интеллектуальные) положительно влияют на уровень его компетентности, т. е. более высокие интеллектуальные способности (IQ) благоприятствуют приобретению более высокого уровня компетентности (Ушаков, 1997, 2000). Предположим, что уровень компетентности каждого индивида может быть оценен одним числом. Из числа индивидов случайным образом выбирается множество предпринимателей (бизнесменов), каждый из которых располагает своим бюджетом. Предприниматель выбирает из множества задач (например, производство товара[3]) одну и подбирает работников из числа индивидов для ее осуществления. Результатам осуществления задачи (например, производства товара) приписывается два параметра: количество и качество. Количество определяет число произведенных товаров и зависит от бюджета бизнесмена, а качество определяется типом задачи и уровнями компетентности работников, нанятых для выполнения работ. Результаты осуществления задач предлагаются на рынке товаров всем индивидам, где и определяется их цена. Деньги, вырученные от продажи результатов осуществления задач – товаров – пополняют бюджет предпринимателей, и после этого процедура осуществления задач каждым из предпринимателей (производства) повторяется снова. Совокупная стоимость всех проданных товаров на текущем этапе определяет успешность экономики данной страны.

Предложенная имитационная модель рассматривает успешность экономики страны как успешность в решении задач, на которую напрямую влияет уровень компетентностей (способности) нанятых для этого работников. Полученные результаты имитационной модели сравниваются с данными по экономическим показателям стран (характер зависимости IQ/ВВП).

Общий алгоритм работы имитационной модели

Имитационная модель воспроизводит взаимодействие бизнесменов и работников в дискретные такты времени. На начальном этапе фиксируются множества бизнесменов Bi и работников Ei в стране i. Каждый бизнесмен j на временном такте t обладает бюджетом Kj(t), для каждого из работников k задана оценка его компетенции ek. Множество оценок компетентностей работников в стране i распределено согласно нормальному закону с математическим ожиданием Ii и одинаковой для всех стран дисперсией. Бизнесмен в момент времени t осуществляет задачу tki(t) (производство товаров), выбранную им случайно исходя из равномерного закона распределения на множестве всех возможных задач. Задача определяется набором коэффициентов (α₁, α₂, …, αkj₍t₎, θ₁, …, θmj₍t₎) необходимых для расчета уровня качества товара (подробнее см. ниже, в следующем разделе); здесь kj(t) – число работников, решающих подзадачи открытого типа в задаче, выбранной бизнесменом j в момент времени t; mj(t) – число работников, решающих подзадачи закрытого типа в задаче, выбранной бизнесменом j в момент времени t. Для осуществления задачи в каждый момент времени t бизнесмен i нанимает работников с соответствующими уровнями компетенций {ei,₁, ei,₂, …, ei,ki₍t₎, ei,ki₍t₎₊₁, …,ei,ki₍t₎₊mi₍t₎}. В случае, если на все рабочие позиции удается найти работников, производится товар с уровнем качества, рассчитываемым по формуле

[4]

Если количество товара, проданного бизнесменом i, обозначить как Qi(t), а совокупный размер сбережений у потребителя j в момент времени t – ICj(t), то динамика параметров модели частично описывается совокупностью соотношений (1) – (4).

Количество проданного бизнесменом i товара ограничено количеством товара, который был произведен:

Здесь в правой части представлена производственная функция Кобба – Дугласа с коэффициентами эластичности по труду и по капиталу, равными ½. Номер самого малообеспеченного индивида из купивших товар i определяется как

Накопленные средства работника j изменяются согласно правилу

Прибыль бизнесмена i в момент t равна

Совокупный ВВП страны i – GDPi(t) в момент времени t определяется суммарной стоимостью проданного товара и равен

Основной процесс выполнения алгоритма (рисунок 1) определяется последовательным повторением процедур найма бизнесменами работников для производства товаров (реализации выбранных бизнесменами задач), выплаты зарплаты работникам после выпуска товара в соответствии с ценностью их должности и продажи товаров на рынке. Деньги от продажи товаров используются бизнесменами для производства следующей партии. Каждый тип товара (реализованной задачи) характеризуется уровнем качества zi(t), зависимым от компетентности работников, выполнивших данную работу. ВВП на душу населения на каждом временном такте определяется как Di = GDPi/|Ei ∪ Bi| (суммарная стоимость проданного товара в стране i, разделенная на число индивидов в данной стране). Далее, поскольку величина |Ei ∪ Bi| остается постоянной для всех стран, то величины GDPi и Di всегда отличаются в фиксированное число раз. Значит, все результаты измерений для GDPi иллюстрируют соотношение значений Di в имитационной модели.

Рис. 1. Схема имитационной модели

Подробное описание алгоритма можно найти в конце книги, в Приложении. Далее остановимся на формализации понятия задачи, качества товара и рассмотрим ограничение сверху на ВВП в стране.

Формализация задач, типы задач

Предположим, что для реализации задачи tki(t) необходимо n специалистов. Будем считать, что успешность решения задачи (или уровень качества продукта) зависит только от квалификации решающих ее специалистов (работников), которая оценена числами: x₁, …, xn, xj ≥ 0, j ∈ {1, …, n}. Тогда успешность решения задачи (или качество произведенного продукта) задается в виде функции z = ftk(x₁, …, 'xn) от компетентностей принятых специалистов и представима в виде:

(6) z = g(x₁, …, xr)·I(xr+₁, …, xn), 1 ≤ r ≤ n,

где: g(x₁, …, xr) – уровень качества продукта (потенциально неограниченный сверху), обеспеченного людьми, занимающимися задачами открытого типа успешности (Ушаков, 2011), функция монотонна по каждой из своих переменных; x₁, …, xr – компетентности людей, назначенных на задачи открытого типа, xj ≥ 0, j ∈ {1, …, r}; I (xr+₁, …, xn) – уровень качества продукта (потенциально ограниченный сверху Imax), обеспеченного людьми, занимающимися задачами порогового (закрытого) типа успешности (там же), функция монотонна по каждой из своих переменных; xr+₁, …, xn – компетентности людей, назначенных на задачи порогового типа, xj ≥ 0, j ∈ {r + 1, …, n}.

Если в (6) r = 0, то z = I (x₁, …, xn). То есть эта задача требует только выполнения работ закрытого типа. Если же в (6) r = n, то z = g(x₁, …, xn). То есть эта задача требует только выполнения работ открытого типа.

Рассмотрим частный случай зависимости (6) качества произведенного продукта от компетентностей работников:

где: αi – числовая оценка важности уровня компетентности xi работника; θi – минимальный порог для компетентности xi работника, необходимый для успешного выполнения им своей задачи:

I(xi ≥θi) = θi, если xi ≥θi, и

I(xi ≥θi) = 0, если xi < θi.

Задача поиска максимального ввп

Для анализа зависимости ВВП от среднего уровня компетенций в стране нам понадобится максимально возможный ВВП, который может быть достижим в данной стране. Найдем условия, при которых значения GDP(t) из (5) будет максимально в модели.

Определение 1. Назовем распределением совокупного размера сбережений потребителей в момент t вектор N(t) натуральных чисел (N₁, N₂, …, Ns), соответствующий убывающей величине размера сбережений потребителей IC1 > IС2 > … > ICs. Каждое из значений Ni есть число потребителей с указанным размером сбережений:

Ni = #{j ≥E|ICj(t) = ICi(t)}.

То есть имеется N1 потребителей с величиной сбережений IC1 (самые обеспеченные), N2 потребителей с величиной сбережений IC₂, и т. д., с убыванием значения IC. Как следует из определения, N1 + N2 + … + Ns равно общему числу потребителей в E.

Определение 2. Назовем распределением количества товара по группам качества в момент t вектор M(t) натуральных чисел (M₁, M₂, …, Mp) соответствующий убывающей величине уровня качества товара z₁(t) > z₂(t) > … > zp(t). Каждое из значений Mi есть количество товара с указанным уровнем качества:

То есть имеется товара в количестве M1 с уровнем качества z₁(t) (самый качественный товар), товара в количестве M2 с уровнем качества z₂(t) и т. д., с убыванием значения z. Как следует из определения, M1 + M2 + … + Mp равно общему количеству товара, произведенному в текущем такте.

Пусть p ≥ s, тогда примем следующее определение.

Определение 3. Будем говорить, что распределение количества товара по группам качества сегментировано, если для соответствующего ему вектора (M₁, M₂, …, Mp) и вектора распределения совокупного размера сбережений потребителей (N₁, N₂, …, Ns) выполнено условие:

M1 = N₁, M2 = N₂, …, Ms = Ns.

Теорема. При фиксированном распределении совокупного размера сбережений потребителей N(t) значение GDP(t) в (5) достигает максимума тогда и только тогда, когда распределение количества товара по группам качества M(t) сегментировано.

Схема доказательства

Для удобства доказательства далее будем представлять сумму (5) как сумму ненулевых слагаемых, упорядоченных по убыванию, где каждое слагаемое соответствует цене IC, которую заплатил отдельный потребитель. Число слагаемых очевидно равно числу потребителей и фиксированно.

Необходимость. Предположим, что M(t) не сегментировано и GDP(t) достигает своего максимального значения. Тогда существует i, 1 ≤ i ≤ s такой, что M1 = N₁, …, Mi ≠ Ni. Рассмотрим два случая:

Mi < Ni

В данном случае число слагаемых в (5) со значением ICi меньше, чем для случая сегментированного M(t) (если бы Mi = Ni). В то же время число слагаемых со значениями IC > ICi такое же, а слагаемых со значениями IC < ICi больше – при одном и том же общем числе слагаемых. Следовательно, значение (5) в указанном случае меньше, чем в случае сегментированного M(t).

Mi > Ni

В данном случае слагаемые в (5) со значением ICi не встретятся, вместо этого будет большее число слагаемых с IC < ICi. При фиксированном числе слагаемых значение (5) меньше, чем в случае сегментированного M(t).

Достаточность. Пусть M(t) сегментировано. В соответствии с алгоритмом покупки товара и в силу сегментированности M(t), в сумме (5) будет N1 слагаемых с максимальным возможным значением IC1 (число таких слагаемых уже нельзя увеличить, а можно только уменьшить, уменьшив общую сумму), N2 слагаемых со значением IC2 (их число также нельзя увеличить) и т. д. до Ns слагаемых с значением ICs. Таким образом, получается, что сумма (5) принимает максимально возможное для себя значение.

Результаты работы имитационной модели

Сравнение результатов модели и предметных данных

Для соотнесения результатов имитационной модели и данных по странам проведем нормировку показателей средней компетентности Ii в стране i и ВВП на душу населения Di для результатов, полученных с помощью имитационной модели и данных из работы (Lynn, Vanhanen, 2002):

На рисунке 2 проиллюстрированы два набора данных после нормировки:

• данные по реальным странам (слева), полученные из (Lynn, Vanhanen, 2002);

• данные имитационной модели (справа), полученные в момент модельного времени t = 25, когда характер зависимости, изображенной на рисунке 2, не меняется в течение более 10 тактов. Ниже, при расчетах параметров модели, рассматриваются данные на этом такте времени.

Визуально на рисунке 2 мы можем отметить наличие роста мат. ожидания и дисперсии Di при росте значения Ii. Оценим статистически степень влияния фактора Ii на Di отдельно по данным для стран из (Lynn, Vanhanen, 2002) и отдельно по данным, полученным в имитационной модели.

Рис. 2. Иллюстрация данных Ii и Di, полученных из (Lynn, Vanhanen, 2002) (слева) и имитационной модели (справа)

Для оценки степени влияния Ii на Di посредством однофакторного дисперсионного анализа проверим наличие статистической зависимости показателя Di от уровней фактора Ii (групп различных значений) (Кобзарь, 2006). Разобьем значения Ii на три равные непересекающиеся группы (три уровня фактора Ii: «низкий», «средний» и «высокий»), сформируем три выборки значений Di для соответствующего уровня фактора Ii. Рассчитаем уровень значимости p гипотезы Н₀:

«Все три выборки принадлежат одной генеральной совокупности или разным генеральным совокупностям с равными средними арифметическими» (если гипотеза H0 неверна, то параметр Ii оказывает существенное влияние на Di).

Уровень значимости p есть вероятность необоснованно (ошибочно) отвергнуть (считать неверной) гипотезу H0. Проведем расчеты отдельно для данных из работы Линна и для данных, полученных из имитационной модели.

Анализ данных из работы Линна показывает, что вероятность необоснованного отклонения нулевой гипотезы крайне мала: ≈9,44 .10–9 (см. таблицу 1). Следовательно с большой степенью уверенности (1 – p ≈ 1) можно утверждать, что значения параметра Di зависят от значений параметра Ii на основе данных, собранных в (Lynn, Vanhanen, 2002).

Таблица 1[5]

Оценим характер влияния Ii на Di. На рисунке 3 проиллюстрируем результат обработки данных из (Lynn, Vanhanen, 2002) в виде графика box plot («ящик с усами»). На этом рисунке вдоль оси Ох размещены три уровня фактора Ii: «низкий», «средний» и «высокий» в соответствующем порядке. Для каждого из трех уровней фактора Ii нарисован «ящик с усами» (фигура синего цвета – «ящик», пунктирные вертикальные прямые – «усы»). Горизонтальная линия («талия» у ящика) обозначает медиану выборки значений параметра Di, соответствующих уровню фактора Ii («низкий», «средний» и «высокий»). Как видно из рисунка 3, уровням фактора Ii соответствуют следующие значения медианы Di: «низкий» – 0,017, «средний» – 0,065, «высокий» – 0,2. Нижняя и верхняя границы каждого из ящиков иллюстрируют первую и третью квантили q1 и q3 для выборки Di соответственно[6]. Длина усов каждого из ящиков определяются значениями: нижняя – 9-й процентили, верхняя – 91-й процентили. Данные, выходящие за пределы усов (выбросы), отображаются на графике в виде крестиков.

Рис. 3. Box plot для значений Di при соответствующем уровне фактора Ii, полученных из (Lynn, Vanhanen, 2002)

На основе анализа рисунка 3 можно сделать выводы:

1. С ростом значения Ii растет медиана значений Di.

2. С ростом значения Ii увеличиваются как значения квантилей q₁, q₃, 9-й и 91-й процентили, так и расстояние между ними, т. е. увеличивается разброс значений Di.

3. Распределение значений Di в выборке становится более симметричным относительно своей медианы с ростом Ii.

Приведем результаты аналогичных процедур обработки для данных, полученных в имитационной модели (таблица 2, рисунок 4).

Таблица 2[7]

Так же, как и в случае данных из (Lynn, Vanhanen, 2002), вероятность необоснованного отклонения гипотезы Н0 весьма мала, ≈7,59.10–10 (см. таблицу 2). Следовательно, так же как и в предыдущем случае, с большой степенью уверенности (1 – p ≈ 1) можно утверждать, что значения параметра Di, полученные с помощью имитационной модели, зависят от значений параметра Ii. Оценим характер этого влияния, используя график box plot для данных имитационной модели (см. рисунок 4).

Рис. 4. Box plot для значений Di при соответствующем уровне фактора Ii, полученных из имитационной модели (справа – увеличение картинки «ящика с усами» для уровня фактора Ii «низкий» и «средний»)

Как видно из рисунка 4, трем уровням фактора Ii соответствуют следующие значения медианы Di: «низкий» – 0,03, «средний» – 0,59, «высокий» – 0,73.

На основе рисунка 4 можно сделать вывод: с ростом значения Ii растет медиана значений Di.

Сравнивая выводы о характере зависимостей в данных (Lynn, Vanhanen, 2002) и данных, полученных из имитационной модели, мы можем отметить, что 1-й вывод для данных из книги (Lynn, Vanhanen, 2002) воспроизводится моделью. Эффекты 2 и 3 в списке выводов для реальных данных не воспроизводятся имитационной моделью. Возможной причиной этого является отсутствие фактического общего рынка, который, в силу конкуренции между странами на рынке товаров, мог бы снизить ВВП некоторых стран с высокими значениями средних компетенций Ii, тем самым способствуя эффектам 2 и 3 в списке эффектов для данных (Lynn, Vanhanen, 2002).

Анализ результатов имитационной модели

Как было показано в предыдущем разделе, ВВП страны тем выше, чем выше средний уровень компетенций работников в данной стране. Используя результат доказанной выше теоремы, построим с помощью имитационной модели зависимость максимально возможного ВВП maxGDPi от среднего уровня компетенций Ii в странах, а также рассчитаем и построим зависимость процента потерь ВВП rli (максимально возможный ВВП при фиксированном распределении доходов минус реализовавшийся ВВП при том же распределении доходов) от среднего уровня компетенций Ii:

Рис. 5. Зависимость максимально возможного ВВП от среднего уровня компетентности в стране (слева иллюстрация данных, справа средние значения и статистические оценки по трем группам значений: «низкий», «средний» и «высокий» уровень Ii)

Как видно из рисунка 5, зависимость maxGDPi от среднего уровня компетенций Ii имеет схожий с GDPi характер, однако процент потерь ВВП rli примерно один и тот же для разных значений среднего уровня компетенций Ii в стране (рисунок 6). Следовательно, характер зависимости GDPi от Ii не определяется потерями от того, что распределение количества товара по группам качества по-разному сегментировано в группах стран с разными значениями среднего уровня компетенций Ii.

На величину выражения (5), помимо степени сегментированности распределения количества товара по группам качества, определенного выше, очевидно влияет распределение доходов потребителей (IC). Сравним распределение доходов потребителей для различных групп значений средних компетенций Ii.

Рис. 6. Зависимость процента потерь ВВП от среднего уровня компетентности в стране (сверху иллюстрация данных, снизу средние значения и статистические оценки по трем группам значений: «низкий», «средний» и «высокий» уровень Ii)

Из рисунка 7 видно, что распределение доходов для стран с высокими значениями Ii доминирует над распределением доходов стран с низкими значениями Ii. Это и предопределяет для этих стран, согласно формуле (5), более высокие значения GDPi. Значения доходов работников из формулы (4) определяются распределением капитала бизнесменов в данной стране, и оно имеет схожий характер с распределением дохода работников (распределение капитала бизнесменов для стран с высокими значениями Ii определяет распределение капитала стран с низкими значениями Ii). Для выяснения причин, лежащих в основе различия в распределении капитала бизнесменов между группой стран с низкими и высокими значениями Ii, рассмотрим следующий пример расчетов. Внесем одно изменение в алгоритм имитационной модели: изменим правило назначения работников на подзадачи порогового типа. Для каждой страны с фиксированным средним уровнем компетенций Ii заменим минимальный порог каждой пороговой подзадачи θj в формуле (7) на величину θj + Ii – const. Таким образом, подзадачи всех задач становятся одинаково доступны для индивидов из всех стран (т. е. мы расширяем потенциальное множество задач, доступных для выполнения в каждой стране, сделав его одним и тем же для разных значений Ii). Одновременно мы не изменили вклад в качество товара, определяемого частью открытых подзадач. Приведем зависимость ВВП от значений среднего уровня компетенций в странах Ii (рисунок 8).

Рис. 7. Распределение дохода среди работников в странах с низким, средним и высоким уровнями средней компетенции в стране. График приведен в двойном логарифмическом масштабе (по обеим осям отложены логарифмы указанных величин)

Как видно из рисунка 8, положительная связь между ВВП и Ii исчезла. Данный результат стабильно сохраняется на больших значениях тактов модельного времени t. По результатам последнего вычислительного эксперимента в имитационной модели можно сделать вывод, что превосходство стран с высоким Ii над странами с низким Ii определяется тем, что для бизнесменов из первой группы (с высоким Ii) доступно для реализации большее множество задач, в то время как для вторых (с низким Ii), доступно лишь его ограниченное подмножество.

Рис. 8. Зависимость ВВП от среднего уровня компетентности в стране Ii для модифицированного варианта

* * *

Относительный масштаб экономической роли явлений, связанных с выбором задач, может быть достаточно велик, особенно в контексте развития экономики знаний. По существующим оценкам, человеческий капитал составляет в настоящее время примерно Б мирового богатства, а в развитых странах – даже ¾ национального богатства этих стран. Это означает, что диапазон сложности решаемых задач, т. е. разброс редкости компетенций в современном мире очень велик. Следовательно, роль адекватного применения способностей и издержки от его отсутствия становятся особенно существенными. Научно-технический прогресс – результат применения интеллекта и компетенций людей, и в этом плане его осмыслению может способствовать развитие понимания механизмов экономического функционирования интеллекта.

Изучение механизмов реализации человеческих способностей и компетентностей в социально-экономических достижениях позволяет перебрасывать мосты между пониманием человека и пониманием общества в целом. События последних десятилетий свидетельствуют, что экономические изменения зависят от людей, их психологических особенностей. В то же время модели общественных наук почти не рассматривают человека как переменную величину, изменяющуюся от одного исторического момента к другому и от одной страны к другой. Осмысление изменчивости этих переменных в рамках экономических теорий в этом контексте имеет существенное значение.

Признание разнообразия человеческих возможностей должно быть дополнено признанием того, что для реализации этих возможностей в экономических достижениях должны быть созданы соответствующие условия.

Глава 2. Человеческий метакапитал: управление формированием и передачей знаний в социальных средах с несовпадающими и противоположными интересами участников

Под человеческим капиталом понимается запас знаний, умений, навыков и способностей, который есть у каждого человека и который он может использовать в производственных или потребительских целях (Беккер, 2003; Капелюшников, 2011). Целью формирования человеческого капитала является повышение благосостояния его обладателя (более квалифицированный работник, как правило, лучше оплачивается) и/или повышение благосостояния нанимающей его стороны, получающей большую прибыль от более квалифицированной работы. Считается также, что накопление этого вида капитала оказывает положительное воздействие не только на его обладателя, но и на благосостояние общества в целом (там же).

Однако в социальных средах с несовпадающими и противоположными интересами участников взаимодействий наличие у человека определенного человеческого капитала (знаний, умений, компетенций) может быть в разной степени выгодно (невыгодно) ему самому и другим субъектам. В таких средах возникает основа для оценки человеческого капитала другого субъекта как отрицательного, если обладатель этого капитала, благодаря его наличию, наносит значимый ущерб другим, и как положительного, если приносит пользу.

Также мы расширим понятие «человеческий метакапитал», включив в него знания, умения, компетенции по управлению человеческим капиталом других людей, и обоснуем тезис, что в определенных пределах имеет смысл рассматривать взаимодействия обладателей человеческого метакапитала как игры с человеческим капиталом. Поскольку обычно намного больше внимания уделяется позитивным аспектам формирования и передачи знаний, мы, помимо анализа этих аспектов, подробно опишем и обсудим негативные стратегии управления человеческим капиталом.

Человеческий капитал: положительный и отрицательный

Ю. А. Корчагин предлагает различать следующие виды человеческого капитала по степени креативности, созидательности и эффективности (Корчагин, 2011, с. 8):

– положительный человеческий капитал – это капитал созидательный, креативный, инновационный;

– пассивный человеческий капитал – чисто потребительский;

– отрицательный человеческий капитал – это капитал разрушительный, активно препятствующий процессам развития; «накопленный запас особенных и специфических знаний, псевдознаний, навыков, моральных и психологических отклонений индивидуума, позволяющий ему получать для себя доходы и другие блага за счет противоправной, аморальной, мошеннической или некомпетентной деятельности, мешающей созидательной деятельности других лиц и созданию ими новых благ и доходов».

Деятельность коррупционеров, преступников, наркоманов и тому подобных лиц Корчагин совершенно обоснованно относит к накоплению отрицательного человеческого капитала.

Э. Талисайон указывает, что если умелый работник, желающий работать на благо группы, – большой плюс для данной группы, то умелый работник, по каким-либо причинам желающий работать против интересов группы (например, квалифицированный профессионал с коррупционными установками), обеспечит отрицательный вклад, и в этом случае нужно говорить об отрицательном человеческом капитале (Talisayon, Suministrado, 2011, p. 348; см. также блог Э. Талисайона: URL: http://apintalisayon.wordpress.com/2009/03/08/q18-negative-metacapital-corruption).

Дж. Стивенс развивал не столь жесткие (не связанные непосредственно с преступностью или антигрупповой активностью) представления. Он доказывал, что постепенное приобретение отрицательного человеческого капитала происходит, например, у лиц, занятых низкоквалифицированным и низкооплачиваемым трудом и постоянно меняющих место работы. Результатом «роста стажа» здесь является уменьшение зарплаты и благосостояния работника (Stevens, 1980).

Анализ и сравнение этих высказываний, сделанных авторами разных подходов в разное время, позволяет прийти к заключению, что понятие отрицательного человеческого капитала используется в существенно отличающихся друг от друга значениях.

Корчагин и Талисайон понимают под отрицательным человеческим капиталом такой, развитие и использование которого повышает благосостояние его обладателя, но при этом (или за счет этого) наносит другим людям ущерб, несопоставимый с благами, полученными его обладателем.

Разумеется, нужно уточнить, что оценка человеческого капитала как положительного или отрицательного зависит от ценностных ориентаций и интересов оценивающего. Так, в фильме О. Иоселиани «Фавориты луны» мать-воровка наращивает человеческий капитал сына, обучая его, как быстро избавляться от улик после совершенной кражи. С материнской озабоченностью и настойчивостью она повторяет: «Мама тебя плохому не научит». Но вряд ли большинство людей согласится с тем, что эта мать учит сына хорошему.

Стивенс, напротив, понимал под отрицательным человеческим капиталом не тот, который позволяет его обладателю наживаться за счет других, а тот, накопление которого понижает благосостояние его обладателя, хотя использование этого капитала остается по-прежнему в определенной степени выгодно нанимателю (иначе он не нанимал бы этого все ниже опускающегося работника) и – вероятно, хотя и не обязательно – выгодно конечным потребителям. Обладатель такого капитала не вор, не преступник, наносящий прямой ущерб (и, возможно, он никогда им и не станет, хотя риск имеется), а просто постепенно деградирующий работник, пока приносящий пользу.

Из этих сопоставлений вытекает следующий принципиально важный вывод, обычно не эксплицируемый: развитие и использование человеческого капитала (знаний, умений, компетенций) в высококонфликтных социальных средах, насыщенных противоположными интересами участников взаимодействий, необходимо оценивать по тому, какую пользу и какой ущерб этот капитал приносит (а) обладателю, (б) другим субъектам.

Можно рассмотреть два предельных и противоположных типа случаев:

– наличие определенного человеческого капитала (знаний, умений, навыков) абсолютно невыгодно его обладателю, но выгодно другому субъекту, эксплуатирующему обладателя. Например, пленным и заключенным в нацистской Германии во время Второй мировой войны владение некоторыми профессиями несло смерть: этих заключенных использовали на работах в секретных военных проектах, после чего убивали. Прямые аналогии находим в рабовладельческих и феодальных обществах, когда рабочих и мастеров после использования убивали или калечили (ослепляли). В менее страшных случаях имела место эксплуатация «говорящего орудия», невыгодная человеку, находящемуся в статусе этого орудия;

– наличие определенного человеческого капитала (знаний, умений, навыков) выгодно его обладателю, но невыгодно другим субъектам, наносит им ущерб, в пределе смертельный. Таков, например, человеческий капитал грабителя, убивающего своих жертв. Само использование словосочетания «человеческий капитал грабителя, убивающего своих жертв» звучит, с этической точки зрения, парадоксально.

Для полноты теоретического рассмотрения сюда следует добавить два других типа случаев:

– наличие определенного человеческого капитала выгодно и его обладателю, и другим субъектам. Этот тип традиционно имеется в виду в большинстве работ по человеческому капиталу и имеет наибольшее распространение в благополучных обществах с невысоким уровнем конфликтности;

– наличие определенного человеческого капитала невыгодно ни его обладателю, ни другим субъектам. Этот тип не может быть широко распространен, но в ряде случаев очень важен, если сделать уточнение «невыгоден в настоящий момент». Накоплено немало примеров того, как человек занимался делом, которое не приносило ему выгоды и рассматривалось окружающими как бесполезное или вредное, но впоследствии, иногда через несколько поколений, оценивалось обществом как величайшее достижение науки, техники, искусства.

Из описания этих четырех типов случаев следует, что традиционное использование для обозначения человеческого капитала переменной в виде аббревиатуры ЧК во многих важных ситуациях недостаточно. За ней должны стоять скобки с как минимум двумя индексами внутри: ЧК (self, others), где self – выгоды или ущерб от обладания и использования человеческого капитала для самого субъекта, а others – выгоды или ущерб от обладания и использования этого человеческого капитала для других; или, сокращенно, ЧК (s, o). Как показано выше, эти индексы могут сильно отличаться, вплоть до того, что могут иметь разные знаки.

Кроме того, в ряде случаев имеет смысл запись ЧК (s, o₁, o₂, …, on), отражающая выгоды или ущерб разным другим, имеющим различающиеся, в том числе противоположные, интересы. При таком подходе человеческий капитал субъекта может быть интерпретирован не как скалярная, а как векторная величина в (n + 1) – мерном пространстве, где k-е измерение пространства обозначает выгоду или ущерб от реализации человеческого капитала данного субъекта для k-го участника.

Так, человеческий капитал террориста-смертника (его знания и умения, обеспечивающие убийство себя и наибольшего количества других с созданием максимально сильной информационной волны) требует для своего описания указания как минимум на следующие показатели: ol – польза для членов ингруппы, к которой он принадлежит; o2 – ущерб аутгруппе, в которой он этот свой человеческий капитал реализовал. Человеческий капитал тех, кто убивает террористов, аналогично требует описания несколькими переменными.

Но убивать террористов не обязательно, можно их учить, изменяя их человеческий капитал и достигая тем самым приемлемых соотношений в ряду o₁, o₂, …, on. Я. Шахар, сотрудница израильского контртеррористического института, подчеркивает: «Нам очень важно знать, чему они (террористы – А. П.) учат друг друга. В форумах, на сайтах мы видим оружие, которое они предпочитают… В таких случаях мы можем вмешаться в дискуссию (под видом террористов – А. П.) и сказать: нет это неэффективно, лучше попробуйте вот это. Это же открытый университет – что-то вроде Википедии. Можно подсказать им идею глушителя, но такого, что размер слишком мал. И предложить испытать его со студентами, посмотреть, как он работает. То же со взрывчаткой: легко придумать новые варианты состава, выложить на сайт открытого университета – и на следующий день посмотреть, у кого не хватает пальцев на руках» (цит. по: Левкович-Маслюк, 2007, с. 26).

Помимо этих экстремальных примеров, есть масса других, связанных с повседневным существованием конкурирующих фирм, в которых человеческий капитал сотрудника может определяться по тому, в какой мере он способен противодействовать конкурентам и наносить им тот или иной ущерб, будь то инициативные или ответные действия. Границы допустимого и неприемлемого в этой борьбе определяются корпоративной культурой, которая в разных организациях очень разная.

Итак, то, что в теории человеческого капитала обычно понимается под его экстернальными эффектами (выгоды третьим лицам, группам, обществу в целом от обладателей того или иного человеческого капитала), может быть на самом деле совершенно невыгодно перечисленным субъектам – и не только невыгодно, но и опасно и неприемлемо настолько, что важное место в их деятельности может занять решение особой задачи – недопущение приобретения определенными лицами тех или иных знаний, умений, компетентностей, расцениваемых как отрицательный человеческий капитал. Для других же участников выгоды, напротив, могут иметься, причем очень значимые, и эти участники тоже активно включаются в борьбу.

Человеческий метакапитал: управление человеческим капиталом

Под человеческим метакапиталом[8] понимаются способности личности управлять развитием и использованием своего собственного человеческого капитала (Watts, 2002). Опираясь на свой человеческий метакапитал, люди занимаются самообразованием в выбранных областях, планируют и получают образование в соответствующих учреждениях, осмысленно и целенаправленно развивают те или иные качества своих познавательных процессов (внимание, память, мышление), физическую тренированность, поддерживают и укрепляют здоровье и т. д. «Каждый работающий человек должен сам отвечать за свое здоровье, свою мобильность, свою способность приноровиться к меняющимся местам работы, как и за повышение уровня своих знаний. Люди должны управлять всей своей жизнью как человеческим капиталом, постоянно инвестировать в него средства путем курсов повышения квалификации и понимать, что продажная цена их рабочей силы зависит от того бесплатного, невидимого и добровольного труда, посредством которого они все время заново производят самих себя» (Горц, 2007, с. 18)

Это очень важная деятельность, направленная человеком на себя, но не на других людей.

В свою очередь, мы предлагаем принципиально важное расширение понятия «метакапитал». Нужно включить в него способности, знания и умения по управлению развитием и использованием человеческого капитала других субъектов.

Для различения этих двух типов метакапитала введем следующие понятия:

– человеческий метакапитал, направленный на самого субъекта;

– человеческий метакапитал, направленный на других.

Нас интересует второй тип. С того момента, как в человеческом обществе появляется социальный институт обучения как целенаправленной передачи опыта (в отличие от стихийного приобретения знаний и умений), имеет смысл говорить и о начале формирования этого человеческого метакапитала – знаний, умений, компетентностей по формированию человеческого капитала других субъектов (будь то обучение стрельбе из лука или собиранию лекарственных растений). Вероятно, тогда же стали появляться и индивидуальные различия людей как обладателей специфического человеческого метакапитала (один опытный член племени мог лучше учить стрельбе из лука, чем другие, и становился известен именно этим).

При этом в целом, как и человеческий капитал, метакапитал может быть ориентирован на созидание или же на разрушение. Его оценка как положительного или отрицательного зависит от того, формированию какого человеческого капитала (положительного или отрицательного) он способствует или препятствует.

Как положительный оценивается человеческий метакапитал, направленный на (1) развитие таких качеств человека и приобретение им таких знаний и умений, которые считаются ценными; (2) противодействие развитию таких качеств человека и приобретению таких знаний и умений, которые считаются вредными, опасными.

Простой житейский пример: человеческий метакапитал многих родителей включает знание о способе надолго отвадить пробующего курить ребенка от этого занятия. Для этого нужно сказать ему, что он неправильно курит, и предложить втянуть в себя дым изо всех сил. Полученные ребенком впечатления могут на годы задержать его желание стать курильщиком (и это сохранит его человеческий капитал).

Итак, использование положительного человеческого метакапитала направлено на формирование положительного человеческого капитала и противодействие формированию отрицательного.

С отрицательно оцениваемым человеческим метакапиталом дело обстоит наоборот. Его использование направлено на формирование отрицательного человеческого капитала и противодействие формированию положительного. Как отрицательный оценивается человеческий метакапитал, направленный на: (1) развитие таких качеств человека и приобретение им таких знаний и умений, которые считаются вредными, опасными (например, освоение техники совершения преступлений); (2) противодействие развитию таких качеств человека и приобретению таких знаний и умений, которые считаются ценными, полезными.

Возвращаясь к примеру обучения стрельбе из лука, заметим, что уже он позволяет понять неоднозначность оценки человеческого метакапитала. Искусство обучения отличной стрельбе хорошо для племени, в котором такой учитель находится и проводит обучение, и крайне плохо для племени, на которое нападут хорошо обученные стрельбе ученики этого учителя (даже если они будут обороняться, все равно для враждебного племени плохо, что они так хорошо это делают). Итак, проблема во многом в учителе, и она может иметь разные решения…

Поскольку управляющие воздействия обладателей человеческого метакапитала предполагают стимулирование развития человеческого капитала и противодействие его развитию, рассмотрим следующее:

– положительный метакапитал, используемый для содействия развитию;

– отрицательный метакапитал, используемый для противодействия развитию (отрицательный с точки зрения того, кому противодействуют).

Положительный метакапитал, используемый для содействия развитию

Положительный человеческий метакапитал создается и используется с целью оказания другим людям помощи в развитии и применении их человеческого капитала. Он производится на разных уровнях (перечислим лишь некоторые): формулировка ценностей образования и его целей; разработка методологических положений и принципов обучения, соответствующих этим ценностям и целям; конструирование содержания образования и обучения; разработка методов и методик и многое другое, вплоть до живой творческой работы преподавателя, стремящегося раскрыть потенциал конкретного учащегося человека.

В контексте этой живой творческой работы надо прежде всего упомянуть различные системы развивающего обучения. Идеи такого обучения восходят к работам Л. С. Выготского. «Мы обучили ребенка на пфенниг, а он развился на марку. Один шаг в обучении может означать сто шагов в развитии» (Выготский, 1934, с. 202). Необходимо «видеть разницу между таким обучением, которое дает столько, сколько дает, и между таким, которое дает больше, чем оно дает непосредственно. Если мы научимся писать на пишущей машинке, то в общей структуре нашего сознания может ничего не измениться. Но если мы научимся, скажем, новому методу мышления, новому типу структур (мышления – А. П.), то это не только даст нам возможность выполнять ту самую деятельность, которая была предметом непосредственного обучения, но даст во много раз больше, – даст возможность выйти далеко за пределы тех непосредственных результатов, к которым привело обучение» (там же, с. 202–203). В этом фрагменте можно услышать созвучие идей Выготского и более поздних положений Г. Беккера о различии (а) узкоспециальной подготовки работника, которая полезна для работы только на данной фирме и вносит вклад в его специфический человеческий капитал, и (б) общей подготовки – той, которая может быть использована работником на многих фирмах и вносит вклад в его общий человеческий капитал. Если же говорить о самых общих ценностях и целях в контексте развивающего образования, то миссия последнего на современном этапе, когда конкретные знания и умения стремительно устаревают, – это формирование у людей компетенции обновления своих компетенций, компетенции саморазвития (Кузьминов, 2004).

Отрицательный метакапитал, используемый для противодействия развитию

Использование человеческого метакапитала, направленного на противодействие развитию человеческого капитала других субъектов, во многих случаях объясняется тем, что эти другие воспринимаются как конкуренты, соперники, враги.

О необходимости секретности и противодействия врагу, пытающемуся добыть ценные знания и овладеть ценными умениями (т. е. увеличить свой человеческий капитал, используемый для нанесения ущерба, а значит, оцениваемый как отрицательный), известно со времен древних цивилизаций. Достаточно вспомнить запреты и наказания вплоть до смертной казни за попытки выведать или выдать охраняемые сакральные или технологические знания (например, о производстве и технике применения греческого огня и т. п.).

Логика сокрытия ценного знания от потенциального противника (конкурента) полностью сохраняет актуальность и в современном мире. В недавнем интервью Беккер выразил мнение, что «нужно быть осторожнее со студентами из некоторых исламских стран, особенно если студенты желают специализироваться в таких щепетильных сферах, как ядерная физика, в которых мы обязаны быть более бдительными. <…> Я готов поддержать порядок, при котором в ходе отбора студентов мы будем учитывать не только их квалификацию, но и страну происхождения, поскольку это обстоятельство может содержать потенциальную угрозу» (см.: Интервью с Гэри Беккером, 2010, с. 11). Подчеркнем: в высшей степени показательно, что это говорит Нобелевский лауреат по экономике, один из создателей теории человеческого капитала, занимающий рефлексивную позицию в вопросах обучения и образования.

Действуя в этой логике, США в конце 1990-х годов приняли санкции против ряда российских вузов, подозреваемых в обучении ядерным технологиям студентов из определенных стран, в том числе из Ирана (Санкции…, 1999). Следующим этапом развертывания конфликта стало заявление представителей российской стороны, что они не согласны с этими санкциями. В рамках конкретных действий, выражающих это несогласие, из одного из вузов были уволены американские преподаватели, работавшие там по контракту, и процесс обучения ими студентов был прекращен. Завершающий (точнее, условно завершающий) этап состоял в том, что после вмешательства российского Министерства образования американские преподаватели были восстановлены на работе, а часть иностранных студентов отчислена.

Переходя от области образования к науке – той области, где новые знания создаются, – можно убедиться, что их сокрытие как одно из средств управления человеческим капиталом конкурентов имеет место и здесь. Например, член экспертного совета концерна «Наноиндустрия» член-корреспондент РАН И. В. Мелихов подчеркивает, что ни одна из национальных нанотехнологических программ не предполагает широкого обмена накопленными знаниями с другими странами: общедоступны лишь второстепенные данные и самые общие сведения о наночастицах – ликбез для начинающих, которым заведомо не догнать лидеров (Мелихов, 2007).

При этом ситуация с сокрытием знаний от конкурентов представляется значительно лучше отрефлексированной применительно к науке, чем к образованию. Имеется много работ, один из последних обзоров которых дал К. Г. Хуанг (Huang, 2011). Он показывает, как после работы Р. Мертона «The Normative Structure of Science» («Нормативная структура науки»), (1942; переизд. 1973) в социологии и экономике науки стали развиваться представления об амбивалентности, двойственности и противоречивости различных аспектов научной деятельности, в том числе связанных с необходимостью, с одной стороны, кооперироваться и обмениваться знаниями, а с другой – скрывать знания от конкурентов, будь то индивидуальные исследователи, работающие в соседней лаборатории, исследовательские группы в других университетах или же корпорации, борющиеся за первенство в получении и коммерческом использовании высокотехнологических знаний.

Для сокрытия знания исследователи используют целый ряд приемов:

– умолчания при обсуждениях и неформальном общении с коллегами;

– задержка публикации (естественно, с неизбежным риском, что конкурент может успеть опубликоваться раньше, но исследователь-первооткрыватель в некоторых случаях готов идти на этот риск);

– первоначальная публикация в малоизвестном и малочитаемом издании с целью застолбить приоритет без огласки, пока не привлекая внимания к исследованию, и тем самым получить время для дальнейшей отработки идей, подходов, процедур;

– неполное описание процедур и результатов, в том числе сознательный отказ кодифицировать для других исследователей и распространять самое ценное «живое» знание, полученное непосредственно в опыте и не выводимое из предшествующих моделей, известных конкурентам; и т. д. (Dasgupta, David, 1994). Все это относится к так называемой теневой научной методологии, в терминах А. В. Юревича (Юревич, б.д.).

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Текст главы написан Д. В. Ушаковым совместно с С. Г. Куливцом.

Вернуться

2

В этой главе понятия компетентность и компетенция употребляются как синонимы.

Вернуться

3

Под задачей мы понимаем вид товаров/услуг, которые будут произведены/оказаны. Везде далее, говоря о задачах, мы будем для удобства использовать слова, интерпретирующие их как производство товаров, однако это не отменяет интерпретацию, связанную с оказанием услуг.

Вернуться

4

Подробнее о параметрах модели определения качества товара говорится в следующем разделе.

Вернуться

5

В таблице 1, в столбце SS представлены результаты расчета:

– внутригрупповой дисперсии (Columns), характеризующей изменение средних в каждой из трех групп различных значений параметра Ii;

– межгрупповой дисперсии (Error), характеризующей рассеяние значений Di вне влияния фактора Ii;

– общей выборочной дисперсии (Total).

В столбце df приведено число степеней свободы по каждому виду дисперсии. В столбце MS – среднее значение суммы квадратов разностей по каждому виду дисперсии, определяемое как отношение SS/df. В столбце F – значение статистики Фишера для MS. Значение уровня значимости p(Prob > F) для рассчитанного значения статистики F приведено в последнем столбце.

Вернуться

6

В промежутки значений [0, q₁] и [q₃, 1] попадает по 25 % от общего числа точек Di из выборки.

Вернуться

7

Столбцы в таблице 2 аналогичны столбцам в таблице 1.

Вернуться

8

Аналогично тому, как под метастратегиями понимаются стратегии более высокого уровня – стратегии управления стратегиями.

Вернуться