к.э.н., доцент, кафедра информационных технологий, пр-т Ст. Димитрова, 3, г. Брянск, 241037, Россия
Cand. Sci. (Econ.), associate professor, information technology department, Stanke Dimitrova ave, 3 Bryansk, 241037, Russia
к.э.н., доцент, кафедра государственного управления и финансов, пр-т Ст. Димитрова, 3 г. Брянск, 241037, Россия
Cand. Sci. (Econ.), associate professor, public administration and finance department, Stanke Dimitrova ave, 3 Bryansk, 241037, Russia
Разработана системная модель управления человеческим капиталом, которая, по мнению авторов, может стать важным дополнением для построения эффективной системы поддержки принятия решений в области социально-экономического развития региона. Взаимодействие субъектов модели может происходить с целью реализации инновационных процессов в ИТ-организациях. Разработанная системная модель управления человеческим капиталом учитывает особенности управления человеческим капиталом в цифровой экономике и включает три подсистемы: «Структура человеческого капитала», «Инструменты развития человеческого капитала», «Организационно-экономические инструменты управления человеческим капиталом». В работе использовались данные, полученные в ходе анализа более 100 инновационных предприятий, занимающихся исследованиями в том числе и в сфере информационных технологий. В результате исследования были сформированы размеченные данные по уровню эффективности развития человеческого капитала на основе первичной обработки финансовой отчетности инновационных организаций. Для определения направлений повышения качества человеческого капитала представлен подход к оценке уровня эффективности его развития на основе модели машинного обучения. Представлены значения метрик качества следующих алгоритмов машинного обучения для решения поставленной задачи: линейная регрессия; Random Forest; метод ближайших соседей. Для классификации предприятий региона по уровню эффективности развития человеческого капитала на основе открытой финансовой информации был выбран алгоритм Random Forest. Были выделены и сформулированы 11 наиболее точных правил классификации в иерархической последовательной структуре. Это позволит более полно учесть все аспекты управления интеллектуальными ресурсами в цифровой экономике.
A system model of human capital management has been developed, which, according to the authors, can be an important addition to building an effective decision support system in the field of socio-economic development of the region. The interaction of the subjects of the model can occur in order to implement innovative processes in IT organizations. The developed system model of human capital management takes into account the peculiarities of human capital management in the digital economy and includes three subsystems: “The structure of human capital”, “Tools for the development of human capital”, “Organizational and economic tools for managing human capital”. The work used data obtained in the analysis of more than 100 innovative enterprises engaged in research, including in the field of information technology. As a result of the study, marked-up data were generated on the level of development efficiency of human capital based on the initial processing of financial statements of innovative organizations. To determine the directions of improving the quality of human capital, an approach to assessing the level of efficiency of its development based on the machine learning model is presented. The values ??of the quality metrics of the following machine learning algorithms for solving the problem are presented: linear regression; Random Forest; nearest neighbors method. To classify the region’s enterprises according to the level of development efficiency of human capital based on open financial information, the Random Forest algorithm was chosen. 11 most accurate classification rules in a hierarchical sequential structure were identified and formulated. This will allow for more complete consideration of all aspects of intellectual resources management in the digital economy.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.