摘要：Žmogaus gebėjimų plėtra ir naudingų žinių kaupimas yra ekonomikos produktyvumo ir žmonių gerovės augimo pagrindas (Schultz, 1998). Žmogiškojo kapitalo koncepcija ekonomikos mokslui yra žinoma mažiausiai jau penkiasdešimt metų ( Schultz, 1964; Becker, 1962), kai buvo pradėta kalbėti apie tokias problemas kaip individo produktyvumas. Dabartinių laikų ekonomikos teorijose ir mokslinėje literatūroje, plačiai pripažįstamas žmogiškojo kapitalo vaidmuo ir jo valdymo būtinumas (Scholz ir kt., 2004; Huselid ir kt., 2005; Kleynhans, 2006; Scholz, 2007; Sakalas, Liepe, 2010; Erosa ir kt., 2010; Ployhart, Moliterno, 2011). Todėl yra ypač svarbu išnagrinėti žmogiškojo kapitalo formavimą ir panaudojimą kaip valdomą procesą, kurį reikia gerai pažinti tiek mikro-, tiek ir makrolygiu. Vertinant žmogiškąjį kapitalą makrolygmeniu, svarbu, kad matavimo priemonės apibūdintų ne tik jo kiekį ir kokybę, juos lemiančius veiksnius, bet leistų juos palyginti tarptautiniu mastu (Sakalas, Liepe, 2010). Tyrimo objektas – žmogiškojo kapitalo sistemos lygio vertinimas ES šalių kontekste. Žmogiškojo kapitalo ( toliau – ŽK) sistemų vertinimas makrolygmeniu turi tam tikrų apribojimų: 1. ŽK sistemos vertinimas turi apimti ne tik tiesioginį ŽK vertinimą, bet ir ŽK aplinkos vertinimą. Tai platesnė samprata nei ŽK vertinimas piniginiais vienetais. 2. ŽK sistemos vertinimo tikslas yra suformuoti reikalingą pagalbinių rodiklių bazę žmogiškajam kapitalui vertinti. 3. ŽK vertinimo patikimumą statistinės sistemos lygiu. Kalbant apie ES šalių žmogiškojo kapitalo sistemos tyrimą, jo patikimumas priklauso nuo Eurostate skelbiamų duomenų lygio. Straipsnio tikslas – sukurti ŽK sistemą, kompleksiškai apibūdinančią rodiklių visumą ir jų įvertinimo metodiką, jos pagrindu atlikti ŽK sistemų lygio palyginamąją analizę tarp ES šalių. Tyrimo metodai – mokslinių literatūros šaltinių išsami apžvalga, palyginamoji analizė ir sintezė, duomenų naršymo metodo daugiafaktorių indeksų analizė. Pritaikant daugiafaktorių indeksų skaičiavimo metodą, šiame straipsnyje siekiama atskleisti ŽK sistemą kompleksiškai apibūdinančių rodiklių formavimo principus, sukurti jų įvertinimo metodiką ir jos pagrindu atlikti ŽK sistemų lygio palyginamąją analizę tarp ES šalių. Šiam tikslui pasiekti buvo išnagrinėti pagrindiniai daugiafaktorinio indeksų metodo taikymo privalumai, buvo suformuota ES šalių ŽK sistemos vertinimo indekso struktūra, pagal kurią buvo atliktas palyginamasis šalių grupių vertinimas. Daugiafaktorinio indeksų metodo taikymo privalumai . Vertinant ŽK, reikia žinoti, jog ŽK sąvoka yra plati ir daugialypė (Liepe, 2012; Baron, Armstrong, 2007; Scholz, Stein, Bechtel, 2004 ), todėl nepakanka pavienių rodiklių, o turi būti parinktas tam tikras rodiklių rinkinys, atspindintis šios sąvokos kompleksiškumą. Turi būti vertinami tokie socialiniai, ekonominiai ir inovaciniai rodikliai, kaip skurdo mažinimas, švietimas, žmonių kvalifikacijos kėlimas, sveikatos apsaugos lygis, naujagimių mirtingumas, technologijų plėtra ir kt. – tai sritys, kurios turi papildyti ŽK vertinimo makrolygmeniu koncepciją. Kiekvienas kitoks socialinis ar ekonominis rodiklis gali būti išreiškiamas individualiu indeksu – indikatoriumi, parodančiu šio rodiklio lygį analizuojamoje grupėje. Indeksų metodo privalumas, kad gali būti apskaičiuoti kelių ar net keliolikos dalinių indeksų suvestiniai indeksai, kurių pagrindu gali būti apskaičiuojamas vienas kompleksinis indeksas. Tokie kompleksiniai indeksai, kaip Tvarios ekonominės gerovės indeksas, Tikrosios gerovės vertinimas, Tikrosios pažangos rodiklis, Ekonominės gerovės matas , Vidaus pažangos matas ir kt. (Genuine Wealth Assessment, 2012) labai plačiai naudojami vertinant atskirų šalių lygį tam tikroje srityje. Didelis šio metodo privalumas, kad ekonominius ir socialinius indeksus galima sujungti (Wen-jen Hsieh; Yu Hsing, 2002). Anot Čiegio ir kt. (2009) retai egzistuoja tobuli indikatoriai, jų kūrimas apima tam tikrą metodologinį kompromisą tarp techninio galimumo, visuomeninio tinkamumo naudoti ir sisteminio neprieštaringumo. Šalių ŽK sistemos kompleksinio indekso konstravimo metodika. Tyrimas apėmė – 27 ES šalis, kurios yra skirtingos tiek ekonominiu, tiek socialiniu lygiu, tačiau jas vienija bendrų politinių ir ekonominių tikslų siekimas ir savitarpio pagalba siekiant šių tikslų. Analizuojamų šalių ŽK sistemos vertinimo bazę sudaro daugybė socialinių ir ekonominių rodiklių, kurie priklausomai nuo šalies dydžio, sistemos efektyvumo išreiškiami įvairaus dydžio absoliutiniais ar santykiniais rodikliais. Atskirų rodiklių parinkimas buvo grindžiamas ekonomine logika, tai yra priklauso nuo ekonominių dėsningumų žinojimo ir tyrėjo kvalifikacijos. Todėl konstruojant ŽK sistemos indeksą, rodikliai buvo atrenkami remiantis šiais kriterijais: atrinkti rodikliai turi būti renkami visose tirtose ES šalyse; 2010 metų rodiklių naudojimą tyrime nulėmė Eurostat duomenų vėlavimas; išimtinais atvejais, kai buvo tam tikrais metais atlikti specialūs tyrimai, jų duomenys gali būti panaudoti neviršijant 3-jų metų ribos; trūkstant duomenų, kitų metų rodikliams suformuoti gali būti pasinaudota ekstrapoliacijos metodais (Lyman Ott, Longnecker, 2010). ŽK vertinimo tyrimo metodo parinkimas priklauso nuo disponuojamųjų duomenų tipo – kiekybiniai ar kokybiniai duomenys. Kadangi tyrimo duomenų bazę sudaro kiekybiniai duomenys, todėl matematiniams duomenims apdoroti buvo taikomas duomenų naršymo metodas, panaudojant aprašomosios statistikos tiriamąją daugiamatę faktorinę indeksinę analizę ir koreliacinę regresinę analizę. Duomenų naršymo metodas ( plg angl. Data mining ) – apima procesą, skirtą ištraukti informacijai iš duomenų ir paprastai naudojamas didelės apimties duomenims analizuoti. Anot Larose (2009), duomenų naršymo metodo procesą galima suskirstyti į kelis etapus – duomenų ieškojimas duomenų bazėse; duomenų susiejimas; duomenų atrinkimas ir naujo modelio sukūrimas. Pirmasis žingsnis – duomenų ieškojimas duomenų bazėse – buvo atliekamas, atsižvelgiant į analizuojamo tyrimo objekto, t. y. ŽK ypatumus (daugiau informacijos ieškoti „Methodology principals of human capital evaluation in macro level“ Liepė, 2012). ŽK sistemos kompleksinis indeksas buvo formuojamas pagal septynis etapus: duomenų apdorojimas; dispersijos apskaičiavimas; trūkstamų duomenų apskaičiavimas; atliktas skalių suvienodinimas; statistinis validumo tikrinimas; šalių reitingavimas; šalių grupių išskyrimas. ES šalių ŽK sistemos vertinimo indekso struktūra . Pirminė duomenų bazė buvo sudaryta remiantis Europos Sąjungos šalių duomenimis, skelbiamais Eurostat , World Data Bank , Žmogaus socialinės raidos pranešimų statistinėse duomenų bazėse ir ištirta pagal rodiklių tarpusavio ryšių stiprumo požymius. Empiriniam tyrimui atlikti buvo atrinkti stipriai su ŽK vertės rodikliais koreliuojantys rodikliai, kurie buvo sujungti, tarpusavyje juos grupuojant ir sujungiant į vieną kompleksinį indeksą. Patikrinti ar tyrimo imtis buvo pakankama ar ne, buvo panaudota KMO-test (plg. angl. Kaiser-Meyer-Olking ) analizė, nustačius KMO koeficientą, kiekvienos skalės reliabilumas (arba patikimumas) buvo tikrinamas apskaičiuojant Cronbach‘s alfa koeficientą, kuris parodo, kaip glaudžiai kintamųjų rinkinys yra susijęs tarpusavyje kaip grupė. Taip pat buvo atlikta analizuojamų duomenų faktorinė analizė, kuria buvo siekiama įvertinti šalies ŽK sistemos indeksą sąlygojančių veiksnių grupių ir juos apibūdinančių rodiklių matavimo skalių tinkamumą ir patikimumą, vertinant atskirų ES šalių grupių ŽK. Remiantis šia analize buvo suformuota kompleksinio ŽK sistemos indekso skaičiavimo struktūra. Apskaičiuoti individualūs, grupiniai ir kompleksiniai indeksai leido išskirti artimas pagal rodiklių lygį šalių grupes – klasterius. Moksliniuose tyrimuose, analizuojant skirtingus reiškinius, yra išskiriamos išsivysčiusios, pažengusios ir besivystančios šalys (Pereira, 2011), tačiau šalių klasifikacija priklauso nuo nagrinėjamos problemos (Lieser, Groh, 2010; Kearney, 2009). Išvados . Atliktas 27 Europos Sąjungos šalių ŽK sistemos palyginamasis vertinimas, panaudojant penkias indeksų grupes (socialinis, inovatyvumo, vartojamosios vertės – pajamų, kaštų ir ekonominės plėtros), leido atrinkti veiksmingus indeksus, suformuoti informacinę bazę, pagal kurią galima įvertinti ŽK sistemos formavimo lygį ir jį lemiančių veiksnių įtaką atskirose ES šalyse. Remiantis loginiu grupavimo principu ir apskaičiuotais daliniais ir kompleksiniais indeksais, pagal rodiklių lygį buvo išskirtos artimos keturios šalių grupės. Lietuva, kartu su kitomis šešiomis valstybėmis (Latvija, Slovakija, Lenkija, Vengrija, Bulgarija ir Rumunija) papuolė į ketvirtąją – žemiausio ŽK išsivystymo lygio grupę. Reikia paminėti, kad daliniai vertinimo indeksai atskirų šalių grupėse persidengia, tai yra atskirų indeksų reikšmės gali patekti į aukštesnį ar žemesnį šalių grupės vertinimo lygį. Matematinis skaičiavimų patikimumas tik patvirtino jau anksčiau žinomus teiginius apie mūsų šalių atsilikimą, pagal ŽK išsivystymą, tai pat jo ne efektyvų panaudojimą. Dėmesio yra vertas kaimyninės šalies – Estijos patekimas į aukštesnę grupę. Individualių indeksų lygio analizė sudaro galimybes išaiškinti tiek atsilikimą, tiek pažangą atskirose srityse ir numatyti priemones atsilikimui mažinti.
其他摘要：For economic science the HC concept is known for at least the last fifty years in the works of Schultz (1964), Becker (1962), when it were touched such issues as productivity and effectiveness of individual. Therefore, in the current economic theories it is also very important to recognize the role of human capital and its management necessity, to understand the HC formation and application as a manageable process, which you need to know well both in micro and in macro level. Evaluation of HC in macro level should include not only the direct HC evaluation, but environmental evaluation as well. There must be evaluated not only the formal value of HC, but also the material, economical, social, environmental conditions, determining its appliance productivity and the need of systematic approach to HC. HC system evaluation framework of individual country consists of a number of social and economic indicators, which, depending on its size and system performance are expressed in various sizes of absolute or relative indicators. The integration of these indicators into a single one, form an integrated index. For various phenomena to investigate and analyze in practice is often used the index method, which help to reveal the links and the structure between the researched phenomena (Human Development Index (Human development report 2011), the index of Genuine Wealth Assessment (Wikipedia, 2012), and so on.). Applying index calculation method, this article aims to reveal the indicators characterizing the formation principles of HC system, creating their evaluation methodology and on its base performing a comparative HC system-level analysis among EU countries. The paper presents the main advantages of multi-factor indices method application, evaluating particular areas of social and economic activities, there is also proposed seven stages process of the HC system's integrated index formation and its practical adaptability comparing selected EU countries and determining their level of HC development. The results of accomplished comparative evaluation of HC system in the 27 European Union countries using five groups of indices (social, innovation, consumer value - income, costs, and economic development) allowed to create an information basis selecting the effective indices, making it possible to evaluate the formation level of HC system in individual EU countries. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.24.3.2787
