Построение математических оценок культурной составляющей человеческого капитала

K. V. Ketova; D. D. Vavilova

doi:10.22213/2410-9304-2021-1-100-111

Authors

K. V. Ketova Kalashnikov ISTU, Izhevsk
D. D. Vavilova Kalashnikov ISTU, Izhevsk

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-1-100-111

Keywords:

human capital, cultural component, judicial and legal system, mathematical modeling, socio-economic system, registered crimes

Abstract

The paper is devoted to the study of the problem of constructing mathematical assessments of the cultural human capital component of the regional socio-economic system. The structure of society is considered from the point of view of the relationship of the individual with the judicial system of the state. A mathematical model for determining the number of convicts in a closed demographic structure is built on the basis of the equation of demographic dynamics. The model allows for the restoration of missing statistical data on the issue under study, as well as for building a forecast of the number of convicted persons and the total number of persons with a criminal past. Calculations are given on the example of the socio-economic system of the Udmurt Republic for the period 2000-2018. It was found that the proportion of the population with no criminal record for the age group 15-72 for the period 2000-2018 decreased from 89.1% to 76.1%. Significant changes have also taken place in the structure of the population in terms of the severity of crimes. Thus, the share of persons with a criminal record for minor crimes increased from 4.2% in 2000 to 11.8% in 2018; for crimes of average gravity – from 3.2% to 6.2%, for grave and especially grave crimes - from 3.4% to 5.9%. It was found that, with a decrease in the number of prisoners in the Udmurt Republic for the period 2000-2018 by more than 2 times, the specific expenditures of the federal budget (to the prices of 2018) increased almost 2 times.

References

Петров М. Б., Курушина Е. В., Дружинина И. В. Институциональный отклик региональных социально-экономических систем на инвестирование в приращение человеческого капитала // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2018. Т. 11. № 3. С. 195–214. Doi:10.15838/esc.2018.3.57.13.

Ромашкина Г. Ф., Худякова М. В. Социологический анализ факторов и ресурсов человеческого капитала // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 6. С. 232–251. Doi:10.15838/esc.2020.6.72.14.

Морозов В. А. Человеческий капитал – основная государственная ценность // Креативная экономика. 2017. Т. 11. № 2. С. 213–222. Doi:10.18334/ce.11.2.37651.

Кетова К. В. Об одной задаче макроэкономической динамики региона с учетом факторов экономического развития // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2007. № 3. С. 33–40.

Rana A. Significance of human capital // Research 2020. URL: https://www.researchgate.net/publication/344781727_Significance_of_human_capital (дата обращения: 07.12.2020).

Johnson O. Holistic Approach to Human Capital Development and Management Human Capital // Human resource management. 2020. URL:https://www.researchgate.net/publication/342158409_Holistic_Approach_to_Human_Capital_Development_and_Management_Human_Capital (дата обращения: 10.12.2020).

Dinerstein M., Megalokonomou R., Yannelis C. Human Capital Depreciation // SSRN Electronic Journal. 2020. doi:10.2139/ssrn.3710039.

Сценарии роста Российской экономики с учетом вклада человеческого капитала. Доклад НИУ ВШЭ, 2019. URL: https://www.hse.ru/data/2019/04/12/1178004658/1%20Сценарии_роста.pdf (дата обращения: 09.01.2021).

Русяк И. Г., Кетова К. В. Оценка и моделирование динамики человеческого капитала // Современные наукоемкие технологии. 2007. № 9. С. 46–48.

Кетова К. В., Романовский Ю. М., Русяк И. Г. Математическое моделирование динамики человеческого капитала // Компьютерные исследования и моделирование. 2019. Т. 11. № 2. С. 329–342. Doi:10.20537/2076-7633-2019-11-2-329-342.

Петко О. В. Инвестиции в человеческий капитал как фактор экономической безопасности страны // Креативная экономика. 2012. Т. 6. № 5. С. 46–49.

Вавилова Д. Д., Кетова К. В. Нейросетевая модель прогнозирования человеческого капитала // Интеллектуальные системы в производстве. 2020. Т. 18, № 1. С. 26–35. Doi:10.22213/2410-9304-2020-1-26-35.

Ислентьева И. В. Образование как ресурс человеческого и социального капитала // Образование в современном мире : сборник научных статей под ред. проф. Ю. Г. Голуба. 2017. Т. 12. С. 271–276.

Прогнозирование потребности региональной экономики в подготовке квалифицированных кадров : монография / А. Г. Мокроносов, М. Э. Матафонов, Е. И. Чучкалова, Д. М. Прудников, Л. А. Скороходова. Екатеринбург : Изд-во Рос. гос. проф.-педагогического ун-та, 2010. 111 с.

Bielikova I. V., Radchenko N. R., Kustareva L. P. Monitoring the health of the population in the context of public health // Здоровье человека, теория и методика физической культуры и спорта. 2019. № 4 (15). С. 257–261.

Кетова К. В., Сабирова О. Р. Макромодель развития региона с учетом повышения качества трудовых ресурсов (на примере Удмуртской Республики) // Анализ и моделирование экономических процессов : сборник статей. Центральный экономико-математический институт РАН. Москва, 2006. С. 83–98.

Бодрова М. И. Человеческий капитал и социальная ответственность – источники для формирования высокоэффективной организационной куль-туры // Креативная экономика. 2019. Т. 13. № 9. С. 1635–1650. Doi:10.18334/ce.13.9.41012.

Волков А. Д., Морозов А. А. Человеческий капитал и социальная безопасность: взаимосвязь явлений // Креативная экономика. 2018. Т. 12. № 4. С. 467–480. Doi:10.18334/ce.12.4.39048.

Шакирова А. А., Крамин Т. В. Влияние преступности на экономическое развитие регионов России // Актуальные проблемы экономики и права. 2019. Том 13. № 2. С. 1202–1214. doi:10.21202/1993-047X.13.2019.2.1202-1214.

Кетова К. В., Вавилова Д. Д. Оценка тенденций изменения человеческого капитала социально-экономической системы на основе применения алгоритма нейросетевого прогнозирования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 6. С. 117–133. Doi:10.15838/esc.2020.6.72.7.

Нифаева О. В. Морально-нравственные основы человеческого и социального капитала: проблемы терминологии и классификации // Креативная экономика. 2014. Т. 8. № 9. С. 70–82.

Гумеров Т. А. Механизм принятия обвинительного заключения. Проблемы, теория и практика // Актуальные проблемы экономики и права. 2017. Т. 11, № 1. С. 152–159. Doi:10.21202/1993-047X.11.2017.1.152-159.

Чиркин В. Е. Социальная справедливость как фактор устойчивого развития общества (конституционные вопросы) // Актуальные проблемы экономики и права. 2017. Т. 11, № 1. С. 89–97. Doi:10.21202/1993-047X.11.2017.1.89-97.

Пикина Т. В., Тараканов И. А. Категоризация осужденных к наказаниям, связанным с изоляцией от общества, и ее влияние на правовой статус осужденного // Ученые записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Юридические науки. 2019. Т. 5. № 2. С. 192–196.

Статистические данные Управления Федеральной службы исполнения наказаний по Удмуртской Республике. URL: https://18.fsin.gov.ru/stat/index.php (дата обращения: 09.01.2021).

Портал правовой статистики Российской Федерации. URL: http://crimestat.ru/analytics (дата обращения: 04.12.2020).

Усеев Р. З., Илюхин С. Е. Оптимизация численности осужденных в исправительных учреждениях в системе профилактики правонарушений // Вестник Самарского юридического института. 2019. № 1 (32). С. 97–104.

Министерство внутренних дел РФ. URL: https://xn--b1aew.xn--p1ai/Deljatelnost/statistics (дата обращения: 09.01.2021).

Уровень судимости в Российской Федерации. URL: https://www.kommersant.ru/doc/1029331 (дата обращения: 12.01.2021).

Расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ и бюджетов территориальных внебюджетных фондов. URL: http://www.roskazna.ru/ispolnenie-byudzhetov/konsolidirovannyj-byudzhet (дата обращения: 12.01.2021).