авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |

«СИБИРСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ А.В. Корицкий ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ КАК ФАКТОР ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА ...»

-- [ Страница 6 ] --

Концентрация высококвалифицированного персонала и науко мких производств в крупных городах облегчает и ускоряет перелив новых знаний и технологий из одних фирм и отраслей в другие, обес печивает возникновение сетевых экстерналий. Локализованные в го родах информационные переливы способствуют ускоренному накоп лению знаний и человеческого капитала, что делает города двигате лями эндогенного роста. Одновременно урбанизация является причи ной возникновения и роста неравенства доходов в экономике. В науч ной литературе выделяют две основные причины ускоренного эконо мического роста в городах: объективно возникающая внешняя эконо мия на масштабах производства (Ромер, 1986) и внешние эффекты, связанные с «расплскиванием» знаний (Лукас, 1988), которые увели чивают отдачу частных инвестиций в человеческий капитал и порож дают экономический рост286. Как отмечают Д. Блэк и В. Хендерсон, с тех пор как А. Маршалл высказал мысль, что города обеспечивают тесное соседство и интенсивные контакты людей, генерирующие ло Lucas R.E. On the mechanics of Economic Development. Journal of Monetary Economics. № 22.

Romer P.M. Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98.

№ 5. Pt. 2.

кальные переливы информации, экономия от масштаба производства стала ключевым понятием в теории урбанизации287.

Роль «разбрызгивания» знаний в городах находится в центре внимания эмпирических исследований, которые показывают, что уровень местного среднего человеческого капитала влияет на инди видуальные заработки288.

Попытаемся проверить, проявляются ли экстерналии человече ского капитала, наблюдаемые западными экономистами в развитых странах, в регионах России, то есть, связана ли дифференциация до ходов занятых в экономике регионов России с дифференциацией уровней накопления человеческого капитала и наличием в них круп ных городов? С этой целью протестируем производственную функ цию (3.15) выведенную на основе производственной функции (3.13), при предположении, что 1, с использованием показателей в расчте на одного занятого в экономике регионов России yi Aki hi, (3.15) где уi– совокупные доходы в расчте на одного занятого в i-м регионе России;

A – показатель общей факторной производительности экономики;

ki – фондовооружнность труда одного занятого в i-м регионе;

h1 – уровень накопления человеческого капитала в расчте на од ного занятого в i-м регионе (измеряется средним числом лет образо вания одного занятого в регионе).

Соответствующее уравнение регрессии, с учтом фиктивных переменных, характеризующих группы регионов, выглядит следую щим образом:

ln yi ln A ln ki ln hi a1d1 a2 d 2 a3 d 3 i, (3.16) где d1 – фиктивная переменная, характеризующая особенности се верных регионов России, принимающая значение 1 – если регион северный (в качестве “северных” регионов взяты:

Мурманская, Магаданская и Камчатская области, респуб лики Коми и Саха (Якутия), Коми-Пермякский, Ямало Ненецкий, Ханты-Мансийский, Ненецкий, Таймырский Black D. and Henderson V., Theory of Urban Growth // Journal of Political Economy. 1999.

Vol. 107. № 2. P. 253.

Rauch, J.E. Productivity Gains from Geographic Concentration of Human Capital: Evidence from the Cities // Journal Urban Economics. 1993.

(Долгано-Ненецкий), Эвенкийский, Чукотский и Коряк ский автономные округа), и 0 для всех прочих;

d2 – фиктивная переменная, характеризующая особенности экономики городов-мегаполисов (Москва и Санкт-Петер-бург);

d3 – фиктивная переменная, характеризующие особенности экономики регионов, включающих крупные индустриальные и научные центры – города-миллионеры (Ростов-на-Дону, Уфа, Пермь, Нижний Новгород, Казань, Самара, Волгоград, Челябинск, Екатеринбург, Омск, Новосибирск).

В данное уравнение, кроме использовавшихся ранее переменных, включены три фиктивные переменные, d1, d 2 и d 3, отражающие специ фические особенности каждой из групп регионов. Причины выделения «северных» регионов очевидны: доходы занятого в их экономике населе ния значительно выше, чем в других регионах из-за суровых природно климатических условий и соответствующих компенсационных надбавок («северных» коэффициентов к заработной плате). Вторая и третья фик тивные переменные должны уловить эффект экстерналий человеческого капитала в условиях городских агломераций. Мегаполисы Москва и Санкт-Петербург существенно отличаются от всех прочих регионов Рос сии, как крупнейшие центры науки, культуры, образования, финансов и прочих передовых отраслей экономики, практически лишнные сырье вых отраслей. Эффекты внешней экономии от масштаба производства и «расплскивания» знаний должны проявляться в них наиболее ярко. В регионах, включающих города-миллионеры, данные эффекты, как можно ожидать, также должны проявляться, но слабее, чем в мегаполисах, из-за существенно меньшей мкости рынков и наличия сырьевых отраслей (сельского хозяйства и пр.), характеризующихся отрицательными эффек тами масштаба производства.

В качестве характеристик уровней накопления человеческого капитала в регионах России использовались два показателя: «доля занятых с высшим образованием» в общем числе занятых в экономике региона и «средняя про должительность образования одного занятого» в экономике региона. По следний показатель рассчитан на основе данных ежегодных единовремен ных обследований Росстата о распределении занятого населения по уровням образования. Он определяется как средневзвешенная величина числа лет обучения одного занятого, в качестве весов использовались доли занятых с соответствующим уровнем образования.

В таблице 3.7 приведены результаты расчта параметров ре грессионного уравнения (3.16), в качестве показателя уровня челове ческого капитала (h) использован показатель «доля занятых с выс шим образованием» в общем числе занятых в экономике региона.

Почти все коэффициенты статистически значимы при уровне значимости 1% (за исключением коэффициента при фиктивной пе ременной «города-миллионеры» за 2000 и 2002 гг., который для этих лет значим на уровне 5%), коэффициент детерминации колеблется в небольших пределах от 72 до 74%, все коэффициенты также доволь но стабильны во времени, колебания их значений во времени нахо дятся в пределах стандартных ошибок оценки. Можно сделать вывод, что все введнные в регрессионное уравнение переменные, как коли чественные, так и фиктивные, имеют статистически значимую связь с величиной денежных доходов одного занятого в экономике россий ских регионов и объясняют более 70% вариации этих доходов.

Таблица 3. Результаты расчта параметров регрессионного уравнения 3. по регионам России за 2000–2008 гг.

(человеческий капитал представлен переменной «доля занятых с высшим образованием») Показатели регрессии 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Константа А 3,613* 7,491* 5,127* 5,595* 5,318* 6,359* 5,316* 5,634* 6,117* Станд. ошибка (0,478) (0,444) (0,418) (0,414) (0,439) (0,508) (0,423) (0,434) (0,399) Коэф. (Beta) 0,617* 0,523* 0,516* 0,562* 0,578* 0,489* 0,486* 0,523* 0,593* (0,066) (0,062) (0,061) (0,067) (0,064) (0,073) Станд. ошибка (B) 0,636* 0,453* 0,400* 0,433* 0,453* 0,337* 0,399* 0,397* 0,350* (0,067) (0,054) (0,048) (0,052) (0,049) (0,050) (0,034) (0,036) (0,036) Станд.ошибка Коэф. (Beta) 0,206* 0,159** 0,246* 0,161* 0,199* 0,168* 0,443* 0,372* 0,515* (0,068) (0,065) (0,064) (0,067) (0,064) (0,067) Станд. ошибка (B) 0,361* 0,308** 0,428* 0,272* 0,361* 0,307* 0,604* 0,542* 0,544* (0,119) (0,125) (0,111) (0,113) (0,117) (0,122) (0,127) (0,131) (0,124) Станд.ошибка Коэф. а1 Beta 0,299* 0,471* 0,443* 0,281* 0,346* 0,368* 0,053 0,027 0, Станд. ошибка (0,068) (0,064) (0,063) (0,069) (0,066) (0,074) а1 (B) 0,349* 0,545* 0,475* 0,276* 0,368* 0,355* 0,100 0,049 0, Станд. ошибка (0,080) (0,074) (0,068) (0,113) (0,070) (0,071) (0,077) (0,082) (0,098) Коэф. а2 (Beta) 0,254* 0,207* 0,212* 0,357* 0,249* 0,277* 0,344* 0,315* -0, Станд. ошибка (0,066) (0,063) (0,062) (0,065) (0,062) (0,068) а2 (B) 0,706* 0,572* 0,541* 0,887* 0,629* 0,674* 0,366* 0,321* -0, Станд. ошибка (0,184) (0,174) (0,161) (0,162) (0,157) (0,165) (0,096) (0,089) (0,090) Коэф. а3 (Beta) 0,113** 0,207** 0,144** 0,190* 0,161* 0,194* 0,150* 0,139* 0,140* Станд. ошибка (0,057) (0,056) (0,057) (0,058) (0,056) (0,059) а3 (B) 0,142** 0,161** 0,173** 0,213* 0,191* 0,212* 0,166* 0,145* 0,107* Станд. ошибка (0,072) (0,070) (0,068) (0,066) (0,067) (0,064) (0,041) (0,042) (0,098) Коэф. детерм. 0,739 0,747 0,744 0,734 0,751 0,734 0,908 0,893 0, F 46,513 48,472 47,627 44,766 49,371 44,678 161,65 130,15 68, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 88 88 88 87 88 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Наибольшее влияние на доходы занятых в экономике регионов России оказывает, по всей видимости, уровень фондовооружнности труда занятых.

Заметное влияние на уровень доходов оказывает уровень образования заня тых в экономике регионов (уровень накопления в регионах человеческого капитала), существенно влияют на доходы «северные» надбавки и компен сации. Но самое интересное, что эффекты городской агломерации (коэффи циенты а2 и а3 при фиктивных переменных d2 и d3 также статистически значимы и устойчивы во времени. Как и предполагалось, эти эффекты за метно выше в мегаполисах Москве и Санкт-Петербурге, почти в два раза ниже в регионах с городами – миллионерами. Но коэффициент а3 проявляет явную тенденцию к росту во времени (если не учитывать явно провальный для этого коэффициента 2004 г. для которого он оказался статистически не значим).

В таблице 3.8 приведены результаты расчта сокращнного, по сравнению с уравнением (3.16), на две фиктивные переменные (исклю чены «мегаполисы» и города – миллионеры) уравнения регрессии (3.16) ln yi ln A ln ki ln hi a1d1 i, (3.17) Коэффициент детерминации несколько снизился с 72–73 до 60–68%, а коэффициент при переменной характеризующей человече ский капитал заметно вырос.

Таблица 3. Результаты расчта параметров регрессионного уравнения 3. по регионам России за 2000–2008 гг. (показатель человеческого капитала – доля занятых с высшим образованием) Показатели регрессии 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Константа а 3,062* 7,049* 4,717* 4,891* 4,813* 5,358* 4,358* 4,661* 6,499* Станд. ошибка (0,495) (0,450) (0,426) (0,471) (0,458) (0,509) (0,265) (0,264) (0,222) Коэф. (Beta) 0,605* 0,512* 0,518* 0,556* 0,583* 0,555* 0,468* 0,507* 0,579* (0,071) (0,068) (0,067) (0,081) (0,072) (0,081) Станд. ошибка 0,624* 0,534* 0,401* 0,428* 0,456* 0,382* 0,384* 0,385* 0,342* B (0,073) (0,079) (0,052) (0,062) (0,056) (0,056) (0,040) (0,041) (0,037) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,333* 0,251* 0,329* 0,314* 0,293* 0,307* 0,708* 0,613* 0,427* (0,064) (0,062) (0,062) (0,071) (0,064) (0,065) Станд. ошибка 0,585* 0,485* 0,574* 0,532* 0,532* 0,560* 0,966* 0,894* 0,451* B (0,111) (0,119) (0,108) 0,119) (0,117) (0,118) (0,057) (0,069) (0,067) Станд. ошибка Коэф. а1 (север) Beta 0,302* 0,512* 0,421* 0,250* 0,325* 0,277* 0,023 -0,008 0, Станд. ошибка (0,073) (0,067) (0,068) (0,082) (0,073) (0,081) B 0,352* 0,443* 0,452* 0,246* 0,345* 0,268* 0,044 -0,014 0, Станд. ошибка (0,086) (0,057) (0,073) (0,081) (0,078) (0,078) (0,089) (0,091) (0,101) Коэф. детерминации 0,682 0,699 0,689 0,604 0,677 0,650 0,873 0,860 0, F 59,975 65,176 62,209 42,279 58,772 51,436 189,41 164,09 104, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество регионов 88 88 88 87 88 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

При этом коэффициент при переменной «фондовооружнность»

практически не изменился. Можно сделать вывод, что эффекты го родской агломерации тесно связаны с человеческим капиталом, и правы экономисты, выдвигающие предположение, что в городах ярче проявляются экстерналии человеческого капитала, связанные с «пе реливом» знаний и сетевыми эффектами (эффектами соседства).

Данный вывод подтверждается данными таблиц 3.9 и 3.10, в ко торых приведены результаты расчта аналогичных уравнений ре грессий, в которых в качестве показателя характеризующего уровень накопления человеческого капитала использован «средний уровень образования занятых». Каких либо тенденций изменения коэффици ентов регрессионного уравнения во времени отметить и в данном случае нельзя, что вполне объяснимо, по всем меркам период слиш ком короток, чтобы параметры экономики существенно изменились.

Таблица 3. Результаты расчта параметров регрессионного уравнения 3. по регионам России за 2000–2008 гг. (доходы в расчте на 1 занятого, показатель человеческого капитала – уровень образования занятых) Показатели регрессии 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Константа А -0,513 1,406 -3,971 -0,687 -1,938 1,312 -2,988 -4,127 -2, Станд. ошибка (2,269) (2,667) (2,234) (2,577) (2,740) (2,930) (2,697) (3,282) (3,184) Коэф. (Beta) 0,561* 0,484* 0,453* 0,534* 0,525* 0,451* 0,435* 0,474* 0,571* Станд. ошибка (0,075) (0,066) (0,062) (0,069) (0,071) (0,074) (B) 0,578* 0,419* 0,351* 0,411* 0,411* 0,311* 0,357* 0,360* 0,337* Станд. ошибка (0,077) (0,057) (0,048) (0,053) (0,055) (0,051) (0,036) (0,041) (0,041) Коэф. (Beta) 0,170** 0,181** 0,298* 0,186* 0,249* 0,148** 0,461* 0,402* 0,481* Станд. ошибка (0,075) (0,069) (0,064) (0,068) (0,063) (0,071) (B) 2,187** 2,849** 4,215* 2,856* 4,374* 2,424** 5,043* 4,602* 4,147* Станд. ошибка (0,968) (1,096) (0,908) (1,048) (1,113) (1,165) (1,059) (1,337) (1,285) Коэф. А1 (север) Beta 0,265* 0,444* 0,394* 0,253* 0,341* 0,368* 0,051 0,023 0, Станд. ошибка (0,068) (0,062) (0,060) (0,068) (0,072) (0,075) А1 (B) 0,309* 0,514* 0,423* 0,249* 0,362* 0,355* 0,097 0,042 0, Станд. ошибка (0,079) (0,072) (0,064) (0,066) (0,076) (0,072) (0,077) (0,084) (0,102) Коэф. А2 (Beta) 0,269* 0,186* 0,183* 0,341* 0,214* 0,283* 0,330* 0,291* -0, Станд. ошибка (0,069) (0,066) (0,062) (0,066) (0,063) (0,070) А2 (B) 0,749* 0,513* 0,468* 0,848* 0,244* 0,689* 0,351* 0,296* -0, Станд. ошибка (0,193) (0,182) (0,158) (0,163) (0,072) (0,171) (0,099) (0,110) (0,109) Коэф. А3 (Beta) 0,097 0,119** 0,129* 0,178* 0,041 0,191* 0,129* 0,125* 0,125** Станд. ошибка (0,059) (0,056) (0,055) (0,057) (0,063) (0,059) А3 (B) 0,121 0,148** 0,155* 0,199* 0,036 0,209* 0,142* 0,130* 0, Станд. ошибка (0,073) (0,069) (0,066) (0,065) (0,056) (0,065) (0,042) (0,043) (0,042) Коэф. детер-ции 0,727 0,749 0,761 0,739 0,718 0,728 0,909 0,887 0, F 43,769 49,014 52,136 45,911 41,896 43,301 161,57 122,09 60, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество регионов 88 88 88 87 88 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

*) Параметр имеет 1% значимость.

**) Параметр имеет 5% значимость.

***) Параметр имеет 10% значимость.

Исключение из расчта фиктивных переменных характеризую щих особенности экономик городских агломераций приводит, как и в предыдущем случае, к повышению величины коэффициентов при переменной, характеризующей человеческий капитал, что лишний раз подтверждает высказанные ранее предположения о том, что аг ломерационные эффекты связаны с концентрацией человеческого капитала в городах.

Механизмы возникновения агломерационных эффектов могут быть различными, не все они обязательно могут быть связаны с че ловеческим капиталом. Внешняя и внутренняя экономия на масштабе производства явление довольно обычное: в городах возникает эко номия на трансформационных и трансакционных издержках (из-за больших потоков покупателей и клиентов, из-за лучшей наполняемо сти классов и аудиторий учебных заведений, снижения удельных транспортных затрат и затрат на топливо) практически во всех сфе рах деятельности, в торговле и банковской деятельности, в промыш ленности, в коммунальном хозяйстве, в образовании и т. д. Снижение затрат на производство единицы продукции (или услуг) с ростом масштабов производства реализуется, в конечном счте, в больших доходах занятых, в том числе большей прибыли предпринимателей, больших доходах от собственности и т. д. Очевидно, что чем крупнее город, тем больше возможностей для реализации таких эффектов.

Приведнные в таблицах 3.7 и 3.9 коэффициенты а2 и а3 прекрасно иллюстрируют данные положения.

Таблица 3. Результаты расчта параметров регрессионного уравнения 3. по регионам России за 2000–2008 гг.

(показатель человеческого капитала – уровень образования занятых) Показатели регрессии 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Константа а -5,34** -2,609 -6,96* -7,209* -4,141 -5,365 -10,59* -11,19* -1, Станд. ошибка (2,064) (2,370) (2,094) (2,638) (2,803) (2,734) (1,166) (1,321) (1,372) Коэф. (Beta) 0,486* 0,449* 0,436* 0,500* 0,526* 0,479* 0,387* 0,419* 0,562* Станд. ошибка (0,078) (0,068) (0,065) (0,080) (0,074) (0,082) (B) 0,501* 0,388* 0,338* 0,385* 0,412* 0,329* 0,318* 0,318* 0,332* Станд. ошибка (0,081) (0,059) (0,051) (0,062) (0,058) (0,057) (0,039) (0,042) (0,041) Коэф. (Beta) 0,334* 0,287* 0,385* 0,358* 0,299* 0,308* 0,737* 0,655* 0,420* Станд. ошибка (0,068) (0,062) (0,060) (0,069) (0,074) (0,083) (B) 4,287* 4,517* 5,440* 5,512* 5,258* 5,031* 8,056* 7,503* 3,617* Станд.ошибка (0,872) (0,970) (0,849) (1,071) (1,139) (1,092) (0,453) (0,568) (0,593) Коэф. а1 Beta 0,259* 0,423* 0,361* 0,203** 0,299* 0,276* 0,028 -0,001 0, Станд. ошибка (0,073) (0,065) (0,063) (0,078) (0,072) (0,082) а1 (B) 0,302* 0,490* 0,387* 0,200** 0,318* 0,266* 0,054 -0,002 0, Станд. ошибка (0,085) (0,074) (0,068) (0,076) (0,076) (0,079) (0,086) (0,090) (0,104) Коэф. детер-ции 0,672 0,714 0,721 0,629 0,679 0,646 0,882 0,865 0, F 57,362 69,918 72,338 46,890 59,249 50,609 207,423 170,83 95, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество регионов 88 88 88 87 88 87 87 84 Примечания.Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Другими возможными механизмами, способствующими повы шению эффективности городской экономики, являются каналы реа лизации экстерналий человеческого капитала. Производство и реали зация новых знаний, способствующих реализации инноваций и по вышающих эффективность использования всех факторов производ ства, также интенсивнее идт в городах, и чем крупнее город – тем больше возможностей для «перелива» знаний. По-видимому, если эффекты масштаба производства могут проявляться в краткосрочном периоде (до нескольких лет), то экстерналиям человеческого капита ла требуется для заметной реализации в росте доходов многие деся тилетия. Рассматриваемый в данной работе период в девять лет слишком короток, поэтому для эмпирической проверки и оценки ве личины влияния экстерналий человеческого капитала на рост дохо дов требуется анализ данных о темпах роста доходов и динамики факторов, на них влияющих, за ряд десятилетий.

3.4. Оценка параметров «взвешенной» регрессии с использованием в качестве весовой переменной доходов населения регионов России за период с 1999 по 2008 годы «Взвешивание» регрессионного уравнения дат возможность учесть различия в производственном потенциале, численности населе ния и численности занятого населения и, в конечном счте – уровне экономического развития регионов России. Действительно, невозмож но приравнивать друг другу такие различные регионы России, как, например, города мегаполисы Москву и Санкт-Петербург и малонасе лнные и слаборазвитые экономически республики Тыва или Алтай.

Кроме того, как уже ранее отмечалось, отдача человеческого капитала зависит от уровня плотности населения, степени урбанизации региона и уровня его экономического развития. Поэтому, для «усреднения» по казателей отдачи используемых факторов производства: основных фондов в расчте на одного занятого и среднего уровня образования занятого в экономике регионов населения при расчте регрессионных уравнений целесообразно использовать «весовые» коэффициенты.

Для выявления влияния показателя численности занятых в эко номике регионов и динамики коэффициентов во времени при прочих переменных проведм расчты параметров агрегированной расширен ной производственной функции Холла-Джонса с помощью регресси онного уравнения (3.17). Обозначения переменных прежние, но в от личие от предыдущего случая, они характеризуют абсолютные вели чины показателей доходов населения (Y), основных фондов (K), чис ленности занятых в экономике регионов (L), и доли занятых с высшим образованием в общей численности занятых в экономике регионов (H).

ln Yi ln A ln Ki ln Li ln H i a1d1 a2 d 2 a3d3 i. (3.19) Оценки показателей данного уравнения за 2000–2008 гг. приве дены в таблице 3.17.

Анализ данных таблицы 3.11 показывает наличие определнных тенденций изменения параметров производственной функции во времени. Константа проявляет тенденцию к росту, что характеризует рост общей производительности факторов в экономике России в рас сматриваемый период. Эластичность доходов населения регионов по основным фондам (B) имеет явную тенденцию к снижению, а эла стичность доходов населения по численности занятых в экономике регионов (B), наоборот, явную тенденцию к росту. Последнее яв ление может быть объяснено оживлением экономики, постепенным рассасывание явной и скрытой безработицы, и ростом размеров ре альной оплаты труда, что приводит к росту доли фактора труда в до ходах населения регионов.

Таблица 3. Результаты расчта регрессионного уравнения (3.17) на основе статистических данных по регионам России за 2000–2008 гг.

(доля занятых с высшим образованием) Показатели 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 регрессии 1 2 3 4 5 6 7 8 Константа А 3,675* 5,009* 5,065* 6,158* 5,325* 6,234* 5,380* 5,621* 6,247* Станд. ошибка (0,485) (0,446) (0,414) (0,307) (0,439) (0,513) (0,399) (0,390) (0,341) Коэф. (Beta) 0,599* 0,513* 0,492* 0,436* 0,503* 0,395* 0,318* 0,323* 0,307* (0,072) (0,066) (0,060) (0,061) (0,059) (0,059) Станд. ошибка 0,613* 0,475* 0,449* 0,425* 0,477* 0,370* 0,353* 0,338* 0,277* B (0,073) (0,062) (0,055) (0,059) (0,057) (0,055) (0,035) (0,035) (0,032) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,379* 0,486* 0,487* 0,536* 0,478* 0,566* 0,540* 0,579* 0,675* (0,082) (0,076) (0,069) (0,069) (0,068) (0,065) Станд. ошибка 0,410* 0,504* 0,506* 0,588* 0,501* 0,597* 0,752* 0,797* 0,858* B (0,088) (0,079) (0,072) (0,076) (0,072) (0,069) (0,055) (0,054) (0,050) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,059* 0,052* 0,077* 0,043** 0,058* 0,054* 0,115* 0,088* 0,096* Станд. ошибка (0,022) (0,021) (0,019) (0,020) (0,019) (0,019) B 0,334* 0,308* 0,448* 0,011** 0,357* 0,346* 0,449* 0,381* 0,367* Станд. ошибка (0,124) (0,125) (0,111) (0,005) (0,117) (0,125) (0,128) (0,123) (0,114) Коэф. А1 Beta 0,106* 0,141* 0,106* 0,081* 0,088* 0,088* 0,042* 0,040** 0,043* Станд. ошибка (0,026) (0,027) (0,024) (0,024) (0,025) (0,025) B 0,394* 0,502* 0,379* 0,285* 0,317* 0,295* 0,227* 0,214** 0,210* Станд. ошибка (0,097) (0,095) (0,087) (0,085) (0,091) (0,084) (0,082) (0,082) (0,078) Окончание табл. 3. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Коэф. А2 (Beta) 0,076* 0,072* 0,073* 0,094* 0,078* 0,083* 0,100* 0,071** -0, Станд. ошибка (0,021) (0,022) (0,019) (0,020) (0,019) (0,019) B 0,678* 0,614* 0,618* 0,831* 0,674* 0,706* 0,304* 0,213** -0, Станд. ошибка (0,187) (0,184) (0,165) (0,179) (0,165) (0,165) (0,092) (0,084) (0,082) Коэф. А3 (Beta) 0,029** 0,048* 0,056* 0,049* 0,054* 0,065* 0,029* 0,019 0, Станд. ошибка (0,019) (0,020) (0,018) (0,018) (0,018) (0,018) B 0,115** 0,185* 0,225* 0,195* 0,217* 0,248* 0,091* 0,057 0, Станд. ошибка (0,079) (0,077) (0,074) (0,072) (0,073) (0,069) (0,044) (0,043) (0,040) Коэф. детерм. 0,975 0,973 0,977 0,979 0,978 0,978 0,990 0,990 0, F 517,19 495,45 589,44 620,1 617,56 607,8 1358,21 1312,1 1134, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 87 88 88 87 88 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Проявляет явную тенденцию к росту до 2006 года и коэффициент А3 при фиктивной переменной «города-миллионеры», что, по видимому, характеризует более быстрое оживление экономики регио нов, в которых находятся эти города, по сравнению с другими регио нами, но в 2007 и 2008 он стал статистически малозначимым. Коэффи циенты, А1 и А2 не проявляют какой либо тенденции к изменению своей величины во времени. Коэффициенты детерминации данного уравнения регрессии очень высоки, они колеблются от 97 до 99%, то есть выбранные переменные объясняют более 97% вариации доходов населения регионов России в данные годы. Практически все коэффи циенты статистически значимы на 1% уровне и выше, что показывает очень высокий уровень наджности данных статистических расчтов.

В других вариантах расчтов в качестве зависимых переменных использовались «среднемесячные доходы в расчте на одного заня того в экономике регионов», «среднемесячная заработная плата» и «разница среднемесячных доходов и среднемесячной заработной платы в расчте на одного занятого» в экономике регионов России. В качестве показателя уровня человеческого капитала в расчте на од ного занятого в экономике региона использовался средний уровень образования занятого в экономике региона населения (лет). Осталь ные переменные прежние.

Результаты расчтов регрессионных уравнений по формуле (3.16) с соответствующими зависимыми переменными представлены в таблицах 3.12, 3.13, 3.14.

В таблице 3.12 представлены результаты расчта регрессионно го уравнения при использовании в качестве зависимой переменной «среднемесячные доходы» занятого в экономике региона населения за период 1999–2008 гг. Коэффициенты детерминации и другие пока затели качества подгонки регрессионных уравнений довольно высо ки. Коэффициенты при независимых переменных «фондовооружн ность труда» и «средний уровень образования» статистически значи мы для всех лет рассматриваемого периода, как и большая часть ко эффициентов при пространственных фиктивных переменных.

Таблица 3. Результаты расчта параметров регрессионного уравнения 3. по регионам России за 2000–2008 гг.

Показатели 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 регрессии Константа А -7,396*** -4,118 -4,836 -6,842** -4,081 -8,428** -2,840 -5,357** -4,127 -2, Станд. ошибка (4,079) (2,956) (2,960) (3,143) (3,551) (4,083) (2,944) (2,614) (3,282) (3,174) Коэф. (B) 0,883* 0,897* 0,505* 0,379* 0,455* 0,416* 0,414* 0,357* 0,360* 0,319* (0,114) (0,073) (0,043) (0,047) (0,051) (0,048) (0,052) (0,036) (0,041) (0,039) Станд.ошибка Коэф. (Beta) 0,430* 0,541* 0,528* 0,396* 0,414* 0,391* 0,546* 0,435* 0,474* 0,603* Коэф. (B) 4,131** 2,956** 5,140* 5,292* 4,096* 5,964* 3,833* 5,043* 4,602* 4,018* (1,644) (1,191) (1,193) (1,259) (1,444) (1,655) (1,178) (1,059) (1,337) (1,283) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,199** 0,251** 0,430* 0,401* 0,281* 0,413* 0,298* 0,461* 0,402* 0,446* Коэф. А2 (B) 0,958* 0,872* 0,464* 0,617* 0,692* 0,526* 0,576* 0,351* 0,296* -0, Станд. ошибка (0,109) (0,145) (0,120) (0,120) (0,120) (0,132) (0,102) (0,099) (0,110) (0,109) Коэф. А2 (Beta) 0,707* 0,632* 0,387* 0,497* 0,557* 0,443* 0,515* 0,330* 0,291* -0, Коэф. А3 (B) 0,085 0,069 0,116** 0,128** 0,134* 0,144* 0,151* 0,142* 0,130* 0,093** Станд. ошибка (0,066) (0,058) (0,048) (0,058) (0,051) (0,047) (0,042) (0,040) (0,043) (0,042) Коэф. А3 (Beta) 0,057 0,045 0,095** 0,097** 0,100 0,112* 0,127* 0,129* 0,125* 0,117** Коэф. А1 (B) 0,037 -0,003 0,268* 0,227** 0,157*** 0,184** 0,024 0,097 0,042 0, Станд. ошибка (0,125) (0,103) (0,078) (0,098) (0,093) (0,087) (0,093) (0,077) (0,084) (0,083) Коэф. А1 (Beta) 0,016 -0,001 0,149* 0,113** 0,073*** 0,088** 0,015 0,051 0,023 0, Коэф. детерм. 0,866 0,903 0,894 0,867 0,899 0,910 0,919 0,909 0,887 0, F 105,87 152,37 138,87 106,98 145,297 163,06 183,78 161,57 122,09 67, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во рег-ов 88 88 88 88 88 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Просматривается отчтливая тенденция к снижению ненорми рованных коэффициентов, характеризующих эластичность доходов по фондовооружнности, если в начале периода эта эластичность была 0,88–0,89, то к концу периода она довольно плавно снизилась более чем вдвое – до уровня 0,36. То есть, если в начале периода (в 1999–2000 гг.) на каждый процент роста фондовооружнности сред немесячные доходы населения, занятого в экономике регионов Рос сии росли примерно на 0,9%, то к 2007 г. только на 0,36%. Вклад фондовооружнности, (нормированный коэффициент ) в объяснн ную дисперсию среднемесячных доходов колебался в пределах 43– 60%. Эластичность среднемесячных доходов по среднему уровню образования занятого в экономике регионов населения (ненормирован ный коэффициент ) существенно выше, она варьируется от 3 до 5,9% на каждый процент роста среднего уровня образования, не обнаружи вая явной тенденции ни к росту, ни к падению в рассматриваемом пе риоде. Вклад же данной переменной в объясннную дисперсию (нор мированный коэффициент ) несколько вырос в рассматриваемом пе риоде с 20 в 1999 до 44% в 2008 гг., т. е. примерно вдвое.

Коэффициент при фиктивной переменной d2, характеризующей города мегаполисы, имеет высокую статистическую значимость и плавно снижался с уровня 0,95 в 1999 г. до уровня примерно 0,3 в 2007 г., т. е. в три раза, в 2008 г. он стал статистически незначимым.

Параллельно с этим процессом росла величина и статистическая зна чимость фиктивной переменной, характеризующей регионы с города ми миллионерами. По-видимому, восстановительный рост экономики регионов России в рассматриваемом периоде обеспечил рост доходов населения в первую очередь в высокоурбанизированных регионах, ко торые явно опережают по уровню доходов населения регионов менее урбанизированные регионы России. Преимущество мегаполисов пе ред другими регионами по уровню доходов населения в рассматрива емый период несколько снизилось, но остатся довольно существен ным, зато появилось превосходство регионов с городами миллионе рами перед менее урбанизированными регионами.

Коэффициенты при фиктивной переменной, характеризующей «северные» регионы, для большинства лет рассматриваемого перио да статистически незначимы, то есть «северные» регионы не имели существенных преимуществ по уровню среднемесячных доходов населения перед другими регионами России, за исключением незна чительных в период с 2001 по 2004 гг.

В таблице 3.13 представлены результаты расчтов регрессионных «взвешенных» уравнений (3.16) с зависимой переменной «среднемесяч ная заработная плата» за период с 1999 по 2008 гг. Коэффициенты детер минации и другие характеристики свидетельствуют о достаточно высо ком качестве подгонки этих регрессионных уравнений.

Таблица 3. Взаимосвязь среднемесячной заработной платы с фондовооруженностью, средним уровнем образования и пространственными фиктивными переменными Показатели 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008г.

регрессии Константа А -7,79** 3,454 -3,459 -1,356 -0,636 -2,379 -2,553 -1,596 0,791 0, Станд. ошибка (3,268) (2,587) (3,011) (3,003) (2,841) (3,515) (2,903) (2,483) (3,020) (3,087) Коэф. (B) 1,125* 1,080* 0,731* 0,540* 0,660* 0,624* 0,503* 0,502* 0,491* 0,434* (0,091) (0,064) (0,044) (0,044) (0,041) (0,041) (0,051) (0,034) (0,038) (0,038) Станд. ошибка 0,743* 0,854* 0,783* 0,683* 0,759* 0,736* 0,646* 0,678* 0,684* 0,688* Коэф.

(Beta) Коэф. (B) 3,493* -0,709 2,848** 2,527** 2,015*** 2,846** 3,265* 2,950* 2,088*** 2,242*** (1,317) (1,042) (1,214) (1,203) (1,155) (1,425) (1,162) (1,006) (1,230) (1,247) Станд. ошибка Коэф. (Be- 0,229* -0,079 0,244** 0,232** 0,175*** 0,247** 0,296* 0,300 0,193*** 0,209*** ta) Коэф.А2 (B) 0,289* 0,523* 0,221*** 0,250** 0,193** 0,162 0,159 0,155 0,213** 0, Станд. ошибка (0,087) (0,127) (0,122) (0,114) (0,096) (0,113) (0,100) (0,094) (0,101) (0,106) Коэф. А2 0,289* 0,496* 0,189** 0,244** 0,196 0,173 0,166 0,162 0,221** 0, (Beta) Коэф.А3 (B) -0,006 -0,015 0,033 0,010 -0,015 -0,008 -0,013 0,001 0,012 0, Станд. ошибка (0,053) (0,050) (0,048) (0,055) (0,041) (0,040) (0,041) (0,038) (0,039) (0,041) Коэф. А3 -0,006 -0,013 0,028 0,009 -0,014 -0,008 -0,013 0,001 0,012 0, (Beta) Коэф.А1(B) 0,074 0,168*** 0,266* 0,336* 0,182** 0,171** 0,179*** 0,163** 0,131*** 0,140*** Станд. ошибка (0,100) (0,090) (0,080) (0,093) (0,074) (0,075) (0,092) (0,073) (0,077) (0,080) Коэф. 0,044 0,095*** 0,151* 0,202* 0,108** 0,102** 0,103*** 0,096** 0,076 0,084*** А1(Beta) Коэф. детер- 0,842 0,872 0,885 0,822 0,896 0,895 0,893 0,898 0,892 0, минации 87,13 112,07 126,23 75,582 141,517 137,55 134,610 142,40 129,34 108, F 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, P – уровень 88 88 88 88 88 87 87 87 84 Количество регионов Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Эластичность заработной платы по фондовооружнности до вольно высока и статистически значима на 1% уровне, она плавно снижалась с 1,12 в 1999 г. до 0,49 в 2007 г., т. е. на один процент роста фондовооружнности среднемесячная заработная плата росла на бо лее чем на один процент в начале данного периода и на 0,5 процента (и ниже) в его конце. Вклад данного фактора в объясннную вариа цию зависимой переменной составил в среднем около 70% на протя жении всего периода, не проявляя явной тенденции ни к росту, ни к снижению. Эластичность же заработной платы по среднему уровню образования занятого в экономике регионов населения значительно ниже, чем в предыдущем случае, когда она варьировалась между 4 и 6, она колеблется между 2 и 3,5 процентами на каждый процент роста среднего уровня образования. Для 2000 г. она оказалась статистически малозначимой. Вклад образования в объясннную вариацию зависи мой переменной, нормированный коэффициент, также ниже, чем в предыдущем случае, он варьируется между 20 и 30%. Коэффициенты при пространственных фиктивных переменных также не всегда стати стически значимы. Если коэффициенты при фиктивной переменной, характеризующей «северные» регионы стали статистически значимы, то коэффициенты при фиктивной переменной, характеризующей ре гионы с городами миллионерами, наоборот, стали статистически ма лозначимыми (по сравнению с предыдущим случаем). Данный факт свидетельствует о том, что уровни заработной платы в «северных» ре гионах существенно выше, чем во всех прочих, в отличие от средних доходов, а уровни заработной платы в регионах с крупными городами незначительно отличаются от остальных, стандартных, регионов.

Впрочем, уровни среднемесячной заработной платы в городах мегаполисах, также не во все годы рассматриваемого периода суще ственно отличались от таковых в остальных регионах России, стати стически значимые преимущества по среднему уровню оплаты труда столичные города имели только в первой половине рассматриваемого периода. С 2004 г. данное преимущество стало статистически мало значимым, вероятно, из-за более свободного притока работников из других регионов России и ближнего зарубежья на рынок рабочей си лы столичных городов.

В таблице 3.14 представлены результаты расчта «взвешенно го» регрессионного уравнения (3.16) с зависимой переменной «раз ница доходов и заработной платы» в расчте на одного занятого в экономике регионов России в 1999–2008 гг. Показатели качества подгонки регрессионных уравнений, как и раньше, довольно велики, коэффициенты детерминации колеблются от 75 до 85%.

Картина с коэффициентами эластичности в данном случае резко отличается от предыдущих случаев. Эластичность «разницы доходов и заработной платы» по фондовооружнности оказалась значительна по величине и статистически значима только в первые два года дан ного периода. Вклад е в объясннную вариацию зависимой пере менной по регионам также невысок.

Таблица 3. Взаимосвязь разницы среднемесячных доходов и заработной платы с фондовооружнностью, средним уровнем образования работающего населения и пространственными фиктивными переменными Показател 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.

и регрессии Константа А -8,993 -11,61** -11,60** -14,36* -6,420 -14,19*** -5,435 -11,95** -12,43** -10,2*** Станд. ошибка (5,940) (4,789) (5,092) (5,249) (6,076) (7,403) (5,635) (4,654) (5,87) (5,76) Коэф. (B) 0,548* 0,550* 0,093 0,055 0,038 -0,001 0,194*** 0,129** 0,158** 0,167** Станд. ошибка (0,166) (0,118) (0,075) (0,078) (0,087) (0,087) (0,099) (0,065) (0,074) (0,070) Коэф. (Beta) 0,212 0,247* 0,081 0,042 0,026 -0,001 0,158*** 0,124** 0,169** 0,293** Коэф. (B) 5,191** 6,383* 7,454* 8,669* 5,684** 8,909* 5,068** 7,899* 8,065* 7,195* Станд. ошибка (2,394) (1,929) (2,052) (2,103) (2,470) (3,000) (2,255) (1,886) (2,391) (2,33) Коэф. (Beta) 0,199** 0,419* 0,521* 0,489* 0,289** 0,455* 0,292** 0,572* 0,571* 0,743* Коэф. А1 B 1,300* 0,960* 0,605* 0,799* 1,152* 0,859* 0,955* 0,487* 0,353*** -0, Станд. ошибка (0,159) (0,234) (0,207) (0,200) (0,205) (0,239) (0,195) (0,176) (0,197) (0,197) Коэф. А1 (Beta) 0,762* 0,538* 0,423* 0,479* 0,688* 0,533* 0,633* 0,363* 0,282*** -0, Коэф. А2 (B) 0,18*** 0,17*** 0,222* 0,300* 0,319* 0,335* 0,360* 0,316* 0,284* 0,218* Станд.ошибка (0,096) (0,093) (0,082) (0,096) (0,088) (0,085) (0,080) (0,071) (0,077) (0,076) Коэф. А2 (Beta) 0,09*** 0,08*** 0,152* 0,170* 0,176 0,192* 0,225* 0,226* 0,221* 0,254* Коэф. А3 (B) 0,029 -0,135 0,28** 0,078 0,115 0,208 -0,227 -0,010 -0,090 -0, Станд.ошибка (0,183) (0,168) (0,135) (0,163) (0,159) (0,158) (0,178) (0,137) (0,150) (0,150) Коэф. А3 (Beta) 0,010 -0,045 0,132 0,029 0,040 0,073 -0,105 -0,004 -0,040 -0, Коэф. детерм. 0,823 0,850 0,781 0,795 0,836 0,839 0,837 0,819 0,762 0, F 75,29 91,67 58,56 63,51 83,69 84,169 82,97 73,236 49,838 13, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество рег-ов 87 87 88 88 88 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Зато эластичность по среднему уровню образования статисти чески значима и очень велика для всех лет рассматриваемого перио да. Она колеблется от 5 до 8% на каждый процент роста среднего уровня образования работающего в экономике регионов населения, что в два–три раза превышает соответствующую эластичность для заработной платы с не вполне чткой тенденцией к росту со време нем. Вклад данной независимой переменной в объясннную вариа цию зависимой переменной также существенно выше, чем в преды дущих случаях, он колеблется от 20% в 1999 до 57% в 2007 гг. и 74% в 2008 г., также с тенденцией к росту со временем.

Можно сделать вывод, что роль роста образования в формиро вании доходов населения, не входящих в легальную заработную пла ту росла со временем. То есть дифференциация доходов от предпри нимательской деятельности, от собственности, а также прочих дохо дов (включая скрытую заработную плату) зависит, в основном, от среднего уровня образования работающего населения.

Высокоурбанизированные регионы, то есть мегаполисы и реги оны с городами-миллионерами, также имеют значительные преиму щества по этим доходам в расчте на одного занятого в экономике, по сравнению с остальными регионами, «северные» же регионы (ко эф. А3) лишены подобных преимуществ. Данный факт можно объяс нить тем, что именно в крупных городах особенно успешно развива ется предпринимательская активность и отрасли сферы услуг, ис пользующие квалифицированную рабочую силу.

Можно отметить более высокое качество подгонки взвешенных регрессионных уравнений, результаты расчта которых приведены в таблице 3.14 данного параграфа по сравнению с невзвешенными уравнениями регрессии. Заметно выше не только качество подгонки уравнений регрессии, но и величина коэффициентов эластичности доходов в расчте на одного занятого по фондовооружнности и среднему уровню образования работающего населения. Данный факт позволяет сделать вывод, что показатели эффективности использова ния основного и человеческого капитала выше в хорошо населнных и экономически развитых регионах России, где, по-видимому, ярче проявляются эффекты общественного разделения и кооперации тру да. Чтобы более явно выявить данные агломерационные эффекты рассчитаем регрессионные уравнения с зависимой переменной «до ходы в расчте на одного занятого» без фиктивных переменных в двух вариантах: без взвешивания и с взвешиванием. В таблицах 3. и 3.16 представлены результаты расчта таких уравнений регрессий.

Оба варианта расчтов характеризуются хорошим качеством подгонки регрессионных уравнений, но второй вариант выглядит яв но более предпочтительным: и коэффициенты детерминации во вто ром случае выше, и все остальные показатели качества подгонки от личаются в лучшую сторону. Все коэффициенты при независимых переменных имеют высокую статистическую значимость, но во вто ром случае она несколько выше, чем в первом.

Таким образом, использование «взвешенной» регрессии суще ственно повышает качество оценки всех показателей регрессии. Но принципиально важным является не качество расчтов, а величина коэффициентов при независимых переменных, то есть ключевые ха рактеристики экономики России.

Таблица 3. Взаимосвязь логарифмов среднемесячных доходов, фондовооружнности труда и среднего уровня образования (без взвешивания) Показатели регрессии 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.

Константа А -13,196* -4,963** -1,863 -8,280* -3,196 -4,719 -6,189** -1,224 -3,414 -2, Станд. ошибка (2,507) (2,197) (2,893) (2,701) (2,870) (3,097) (2,888) (2,667) (2,775) (2,577) T – статистика -5,264 -2,258 -0,644 -3,065 -1,114 -1,524 -2,143 -0,459 -1,230 -0, P - уровень 0,000 0,026 0,521 0,003 0,269 0,131 0,035 0,648 0,222 0, Коэф. (B) 0,631* 0,648* 0,553* 0,371* 0,526* 0,533* 0,443* 0,424* 0,393* 0,342* (0,082) (0,074) (0,065) (0,054) (0,059) (0,055) (0,049) (0,045) (0,045) (0,036) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,521* 0,629* 0,640* 0,520* 0,660* 0,685* 0,644* 0,681* 0,644* 0,680* 7,653 8,785 8,539 6,888 8,933 9,676 9,083 9,410 8,758 9, T – статистика 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, P - уровень Коэф. (B) 6,917* 3,834* 3,879* 5,897* 3,592* 4,234* 5,093* 3,255* 4,228* 4,034* (1,052) (0,920) (1,179) (1,092) (1,168) (1,243) (1,158) (1,072) (1,121) (1,015) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,448* 0,299* 0,247* 0,408* 0,227* 0,241* 0,312* 0,220* 0,278* 0,282* 6,577 4,169 3,289 5,402 3,075 3,405 4,399 3,036 3,773 3, T – статистика 0,000 0,000 0,001 0,000 0,003 0,001 0,000 0,003 0,000 0, P - уровень Коэф. детерминации 0,700 0,623 0,568 0,550 0,579 0,600 0,598 0,587 0,607 0, F 99,383 70,174 55,882 51,887 58,51 63,127 62,474 59,77 62,449 63, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество регионов 88 88 88 88 88 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Во-первых, во втором случае, то есть при использовании «взве шенной» регрессии, даже константа характеризуется высокой стати стической значимостью (за исключением 2008 года) и тенденцией к росту со временем.

Таблица 3. Взаимосвязь логарифмов среднемесячных доходов, фондовооружнности труда и среднего уровня образования Показатели 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.

регрессии Константа А -36,17* -20,09* -14,35* -20,19* -21,58* -21,92* -17,09* -12,58* -11,20* -1, Станд. ошибка (3,001) (1,300) (1,271) (1,576) (1,573) (1,410) (1,281) (1,062) (1,271) (1,288) Коэф. (B) 0,464* 0,740* 0,513* 0,330* 0,391* 0,388* 0,369* 0,332* 0,317* 0,319* Станд. ошибка (0,117) (0,068) (0,039) (0,045) (0,048) (0,042) (0,036) (0,033) (0,035) (0,032) Коэф. (Beta) 0,226* 0,446* 0,536* 0,344* 0,356* 0,364* 0,406* 0,404* 0,418* 0,602* Коэф. (B) 16,28* 9,669* 8,902* 10,699* 11,184* 11,379* 9,585* 7,974* 7,51* 3,68* Станд. ошибка (1,182) (0,484) (0,491) (0,614) (0,633) (0,564) (0,516) (0,432) (0,532) (0,54) Коэф. (Beta) 0,786* 0,822* 0,744* 0,811* 0,767* 0,788* 0,744* 0,729* 0,655* 0,409* Коэф. детерм. 0,733 0,856 0,857 0,817 0,850 0,878 0,874 0,882 0,865 0, F 116,56 253,36 254,88 189,52 240,15 302,07 292,24 313,22 259,44 161, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во рег-нов 88 88 88 88 88 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Во-вторых, эластичность среднемесячных доходов работников, занятых в экономике регионов по фондовооружнности во втором случае несколько ниже, чем в первом, а эластичность по среднему уровню образования работающего населения – существенно выше, чем в первом случае.

Данный факт, по-видимому, свидетельствует о том, что влияние фондовооружнности на доходы несколько выше в относительно ма лонаселнных и экономически слаборазвитых регионах, влияние че ловеческого капитала относительно выше в хорошо освоенных и экономически развитых регионах. Данное явление характеризует си нергические эффекты взаимодействия работников в общественном производстве регионов. Чем больше численность населения региона и выше плотность населения, тем лучше развивается общественное разделение труда и полнее используются производственные способ ности и знания людей. Данное явление отмечают в своих исследова ниях многие американские и европейские экономисты. Они называ ют такие эффекты экстерналиями человеческого капитала.

В-третьих, оба коэффициента эластичности, как по фондовоору жнности, так и по уровню образования, имеют явную тенденцию к снижению со временем. Причм эластичность доходов по уровню об разования снижается, по-видимому, быстрее, чем эластичность по фондовооружнности. Если ненормированные коэффициенты эластич ности доходов по фондовооружнности снижались со временем с 0,46% в 1999 до 0,32% в 2007 гг., то нормированные несколько вырос ли с 22% в 1999 до 42 – 2007 и 60% – 2008 гг. (см. табл. 3.16). В то же время ненормированные коэффициенты эластичности доходов по среднему уровню образования снизились с 16,3% в 1999 до 7,5% в 2007 гг., при одновременном снижении вклада данной переменной в объясннную вариацию доходов на одного занятого по регионам с 78% в 1999 до 65% в 2007 гг. О каких именно явлениях, происходя щих в экономике, свидетельствует данный факт, с полной определн ностью судить трудно, но возможно, что снижение эластичности до ходов по уровню образования показывает возросшую мобильность трудовых ресурсов с высоким уровнем образования и возросшую ми грацию специалистов из депрессивных регионов, где им трудно реа лизовать свои способности, в более урбанизированные и экономиче ски развитые районы страны. Возможно, на снижение дифференциа ции доходов между регионами влияет также растущий приток моло дых специалистов, окончивших вузы, на региональные рынки труда, что приводит к некоторому выравниванию доходов в разных регионах и снижению разрывов в уровнях доходов между регионами по уровню образования.

Данное предположение можно попытаться проверить с помощью расчта регрессионных уравнений с использованием в качестве зави симой переменной показателя «среднемесячная заработная плата».

Если рынок труда способствует снижению дифференциации доходов по уровню образования, то такое же влияние должно наблюдаться и на снижении дифференциации заработной платы. Из данных, приве днных в таблице 3.17, можно увидеть, что эластичность среднеме сячной заработной платы по фондовооружнности имела тенденцию к снижению со временем в рассматриваемом периоде 1999–2008 гг. Она снизилась примерно в два раза, с 1,04% в 1999 до примерно 0,5% в 2007 гг. и 0,45% в 2008 г. В то же время эластичность среднемесячной заработной платы по среднему уровню образования работающего населения при некоторых колебаниях по годам рассматриваемого пе риода проявляла слабую тенденцию к снижению. Несколько снизи лись также нормированные коэффициенты (Beta), характеризую щие вклад переменной «средний уровень образования» в объяснн ную вариацию зависимой переменной «среднемесячная заработная плата» по регионам России.

Таблица 3. Взаимосвязь логарифмов среднемесячной заработной платы, фондовооружнности труда, среднего уровня образования и фиктивных переменных (с взвешив. на дох. рег.) Показатели регрессии 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.

Константа А -17,07* -6,89* -8,178* -7,466* -5,724* -6,80* -6,36* -5,02* -4,57* -2,29*** Станд. ошибка (1,819) (1,04) (1,203) (1,392) (1,096) (1,093) (1,051) (0,925) (1,116) (1,25) Коэф. (B) 1,040* 1,068* 0,778* 0,584* 0,690* 0,657* 0,579* 0,527* 0,495* 0,451* Станд. ошибка (0,071) (0,054) (0,037) (0,039) (0,033) (0,032) (0,030) (0,028) (0,031) (0,031) Коэф. (Beta) 0,686* 0,844* 0,834* 0,738* 0,794* 0,774* 0,743* 0,713* 0,692* 0, Коэф. (B) 7,302* 3,435* 4,617* 4,845* 3,953* 4,514* 4,583* 4,238* 4,186* 3,442* (0,714) (0,387) (0,465) (0,542) (0,442) (0,437) (0,423) (0,377) (0,467) (0,524) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,478* 0,382* 0,396* 0,445* 0,343* 0,392* 0,415* 0,431* 0,387* 0,321* Коэф. детерм. 0,819 0,843 0,865 0,790 0,883 0,885 0,887 0,889 0,883 0, F 192,90 227,61 272,97 159,75 321,27 321,84 322,22 336,87 305,98 263, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество рег-нов 88 88 88 88 88 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1 % значимость.

** Параметр имеет 5 % значимость.

*** Параметр имеет 10 % значимость.

Можно сделать вывод, что степень дифференциации заработной платы по регионам по уровню образования в рассматриваемый период несколько снизилась. То есть рынок труда слабо отреагировал на высо кую дифференциацию оплаты труда по уровню образования, возможно, из-за высокой своей инертности и незначительной протяженности пери ода времени, за который проводились расчты, или, возможно, из-за растущей потребности в высококвалифицированных кадрах, не удовле творнной в полной мере в рассматриваемом периоде.


3.5. Оценка влияния уровня образования работников на объмы производства валового регионального продукта В анализе влияния образования на темпы и уровни экономиче ского развития развитых и развивающихся стран используются два существенно различающихся подхода: расширенный неоклассиче ский подход и «новая теория роста». Эмпирические оценки измене ния ВВП при увеличении запаса человеческого капитала дают при мерно одинаковые по порядку величины в обоих подходах. Отмеча ется, что влияние приростов различных уровней образования зависит от уровня экономического развития стран, причм для развитых стран (членов ОЭСР) критически важным для роста является разви тие высшего (третичного) образования. Выявлено также, что образо вание дат дополнительные косвенные выгоды, в частности, стиму лируя инвестиции в физический капитал, собственное технологиче ское развитие страны и адаптацию разработанных в других странах технологий. Имеются также доказательства, что для экономического роста имеет значение вс: тип, качество и эффективность образова ния, причм распределение ресурсов по разным уровням образования не только прямо влияет на экономический рост, но также увеличива ет влияние образования на рост289.

Возникают не только прямые, но и косвенные (внешние) эффек ты (или экстерналии образования), так как выгоды от приобретаемо го в индивидуальном порядке образования могут «переливаться» к другим людям: в промышленности, в городе, в регионе и стране в це лом. Возникает социальная отдача образования на макроуровне, от Barro R. Determinants of Economic Growth: A Cross-Cauntry Empirical Study. – Cambridge:

MA MIT Press, 1997;

Bassamini A., Scarpetta S. The Driving Forces of Economic Growth: Panel Data // Evidence for OECD Countries // OECD Economic Studies. 2001. P. 9–56;

Benhabib J., Spigel M. The Role of Human Capital in Economic Development: Evidence from Aggregate Cross-Country Data, Journal of Monetary Economics. 1997. P. 143–73.

личная от частной, существование и значительные масштабы кото рой дают экономическое обоснование для общественной поддержки образования. Можно предположить, что чем выше социальная норма отдачи образования по сравнению с частной, тем более эффективны ми являются общественные расходы на образование290.

В отличие от традиционной неоклассической модели роста, не давно возникшая «новая экономика роста» специально выделяет эн догенные детерминанты роста, которые определяются внутри моде ли. Новый подход ставит образование в центр внимания и обеспечи вает теоретический фундамент для понимания того, как образование может влиять на экономический рост. Во-первых, человеческий ка питал прямо включается как фактор затрат в производственную функцию, причм в этом случае датся возможность человеческому капиталу иметь экстернальные эффекты, так как он исключается из предположения о постоянной отдаче от масштаба производства. Во вторых, факторы, ведущие к эндогенному росту (в особенности тех нологические изменения) прямо увязываются с запасом человеческо го капитала в стране (в регионе или городе). Такую связь вполне естественно предположить, так как человеческий капитал либо прямо создат новые знания и технологии, или потому, что он является ключевой компонентой затрат в исследовательском секторе, который генерирует новые знания и технологии.

Естественно предположить, что должна существовать связь среднего уровня образования с объмами производства и уровнями потребления населения регионов России. Для выявления такой связи воспользуемся расширенной неоклассической моделью, то есть включим в производственную функцию Кобба-Дугласа дополни тельную независимую переменную, характеризующую уровень накопления человеческого капитала – средний уровень образования занятого в экономике регионов населения. При этом зададим экспо ненциальную зависимость выпуска от уровня человеческого капита ла, сохранив степенную зависимость выпуска от затрат физического капитала и труда. Такая форма зависимости используется в работах Р. Холла и Ч. Джонса (1996 и 1998) и Ф. Каселли (2005), использо Hanushek E.A., Kimko D. Schooling, Labor Force Quality, and the Growth of Nations // Ameri can Economic Review.2000. Р. 1184-1208;

Klenow P., Rodriquez-Clare A. The Neoclassical Re vival in Growth Economics: Has it Gone Too Far? NBER Macroeconomics Annual, 1997;

Templ I. Growth Effects of Education in OECD Countries, 2001. P. 57–101.

вавших данные о средних доходах и образовательных достижениях населения ряда стран (или регионов)291.

То есть используем комбинацию производственной функции Кобба-Дугласа и уравнения Дж. Минцера (аналогичную функцию использовали М. Билс и П. Кленов Yi A K i L exp hi, (3.18) i где A – коэффициент, характеризующий общую факторную произ водительность;

K i – запас физического капитала в i-м регионе;

Li – численность занятого населения в экономике i-го региона;

hi – запас человеческого капитала на одного занятого, измерен ный средним числом лет образования одного занятого в экономике i-го региона.

Соответствующее уравнение регресии записывается в виде ln Yi ln A ln Ki ln Li hi i, (3.19) После пересчта показателей на одного занятого в экономике региона первая формула может быть записана в виде yi Aki exp(hi ), (3.20) где y i – средний доход одного занятого в экономике i-го региона;

k i – средняя фондовооружнность труда одного занятого в эко номике i-го региона;

hi – средняя продолжительность обучения одного занятого в экономике i-го региона.

Соответствующее уравнение регрессии записывается в виде ln yi ln A ln ki hi. (3.21) Показатель «средняя продолжительность обучения одного заня того» в экономике региона рассчитан на основе данных ежегодных единовременных обследований Роскомстата о распределении занятого населения по уровням образования. Он определяется как средневзве Hall R. E., Jones Ch. I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series, Working Paper № 6564, May 1998;

Caselli F, Accounting for Cross-Country Income Differences // CEP Discussion Paper. 2005. № 667.

Bils M., Klenov P.J., Does Schooling Cause Growth or the Other Way Around // NBER Work ing Paper Series, Working Paper. 1998. № 6393.

шенная величина числа лет обучения одного занятого, в качестве весов используются доли занятых с соответствующим уровнем образования, как это уже было описано ранее.

В качестве зависимых переменных используются показатели «валовой региональный продукт», «валовой региональный продукт в расчте на одного занятого в экономике регионов» России. Все пока затели взяты из статистических справочников «Российский статисти ческий ежегодник» и «Регионы России: основные экономические по казатели» за соответствующие годы.

Для учта различий в масштабах экономики регионов России использована «взвешенная» регрессия, что позволяет «усреднить по регионам» и уточнить оценки. В качестве «весов», отражающих раз личия в уровнях экономического развития и масштабов экономики регионов, использовалась переменная «среднемесячные доходы населения регионов» России. Е использование позволило повысить коэффициенты детерминации и качество подгонки регрессионных уравнений по сравнению с «простой» регрессией.

При расчте влияния уровня образования на объмы производ ства валового регионального продукта (ВРП) в расчте на одного за нятого в экономике регионов и в целом по региону используются не зависимые переменные: средняя продолжительность образования (h) одного занятого в экономике региона, среднегодовая численность за нятых в экономике регионов (L), объм основных фондов регионов (K) и фондовооружнность труда (k) (фондовооружнность труда од ного работника, занятого в экономике региона, поделнная на сред нюю фондовооружнность труда занятых в экономике всех регионов, включнных в расчт в t-м году), В таблице 3.18 приведены результаты расчта регрессионных уравнений по формуле (3.19) с использованием зависимой перемен ной «валовой региональный продукт», независимых переменных:

«основные фонды региона», «численность занятых в экономике ре гиона» и «средний уровень образования» занятого в экономике реги она населения. Коэффициенты детерминации всех уравнений до вольно высоки, они колеблются в районе 97–98%, практически все коэффициенты при независимых переменных, за редкими исключе ниями, статистически значимы. Исключением являются коэффици енты при переменной «среднегодовая численность занятых» в эко номике регионов за 1999 и 2000 гг., по-видимому, из-за высокой без работицы и относительной избыточности трудовых ресурсов в эко номике России в эти годы. В последующие годы коэффициент при данной переменной несколько вырос и стал статистически значимым, что, видимо, связано со снижением уровня безработицы и с ростом спроса на рабочую силу по мере восстановления производства в ре гионах России. Кроме того, до 2000 года показатель «валовой регио нальный продукт» не рассчитывался для автономных округов, по этому число регионов, по которым можно было проводить расчт в 1999 году, было существенно меньшим, чем в последующие годы.

Таблица 3. Взаимосвязь валового регионального продукта, основных фондов, численности и среднего уровня образования занятых в экономике регионов России Показатели регрессии 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г.


Константа А -7,258* -9,490* -8,355* -8,067* -7,291* -7,294 -6,894* -5,903* -4,544* Станд. ошибка (0,639) (0,673) (0,647) (0,769) (0,625) (0,688) (0,643) (0,560) (0,633) Коэф. (B) 1,351* 1,356* 0,961* 0,770* 0,935* 0,966* 0,976* 0,918* 0,848* Станд. ошибка (0,105) (0,072) (0,043) (0,049) (0,041) (0,042) (0,039) (0,037) (0,039) Коэф. (Beta) 0,952* 0,928* 0,732* 0,591* 0,749* 0,777* 0,804* 0,756* 0,737* Коэф. (B) -0,113 -0,137 0,170* 0,374* 0,190* 0,148* 0,124** 0,204* 0,277* Станд. ошибка (0,107) (0,078) (0,054) (0,059) (0,048) (0,050) (0,050) (0,047) (0,048) Коэф. (Beta) -0,078 -0,091 0,115* 0,255* 0,129* 0,102* 0,082* 0,134* 0,183* Коэф. (B) 0,200* 0,395* 0,518* 0,569* 0,446* 0,449* 0,425* 0,370* 0,300* Станд. ошибка (0,039) (0,057) (0,060) (0,071) (0,062) (0,067) (0,062) (0,057) (0,066) Коэф. (Beta) 0,144* 0,191* 0,211* 0,222* 0,159* 0,154* 0,149* 0,144* 0,107* Коэф. детерминации 0,974 0,971 0,976 0,967 0,983 0,982 0,984 0,985 0, F 923,868 915,38 1162,43 813,33 1612,76 1551,03 1657,24 1765,60 1696, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество регионов 77 87 88 87 87 87 87 87 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Ненормированные коэффициенты (B), характеризующие эла стичность выпуска по переменной «основные фонды» регионов очень высоки, для первых двух лет рассматриваемого периода они выше еди ницы, для последующих лет близки к ней, но снижаются со временем (см. табл. 3.19), то есть наблюдается тенденция заметного снижения экономической значимости физического капитала в производстве ВРП.

Вклад этой переменной, нормированный коэффициент (Beta), посте пенно снижался с 95% в 1999 до 76% в 2006 гг. и 76,5% в 2007 г.

Вклад переменной «средний уровень образования» занятого в экономике регионов населения (Beta), характеризующей человече ский капитал, колебалась от 14 до 22%, не обнаруживая явной тен денции ни к росту, ни к снижению на протяжении рассматриваемого периода. Социальная отдача образования, ненормированный коэф фициент (B), колеблется в довольно широких пределах, с 20% в 1999 г. он вырос до 57% в 2002 г., и затем снизился до 37% 2006 и 30% в 2007 гг. Изменения коэффициента превосходят величину ста тистической ошибки.

В таблице 3.19 приведены результаты расчтов регрессионных уравнений по формуле (3.21). Коэффициенты детерминации также довольно велики, они колеблются от 77% в 1999 до 92% в 2006 гг.

Все коэффициенты при независимых переменных статистически зна чимы. Наблюдается явная тенденция к снижению во времени ненор мированных коэффициентов при переменной «фондовооружнность труда» (коэффициентов эластичности выпуска по отношению к фон довооружнности труда) и относительная стабильность нормирован ных коэффициентов при этой переменной, характеризующих вклад этой переменной в объясннную вариацию валового регионального продукта.

Таблица 3. Взаимосвязь валового регионального продукта, основных фондов регионов и среднего уровня образования занятых в экономике регионов населения России Показатели регрессии 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г.

Константа А -7,087* -10,406* -9,363* -9,119* -8,594* -12,353* -8,005* -7,044* -10,74* Станд. ошибка (0,770) (0,745) (0,626) (0,755) (0,575) (0,724) (0,561) (0,503) (0,553) Коэф. (B) 1,271* 1,307* 0,946* 0,742* 0,913* 1,081* 0,976* 0,906* 0,830* Станд. ошибка (0,126) (0,082) (0,046) (0,052) (0,044) (0,053) (0,041) (0,040) (0,042) Коэф. (Beta)\ 0,565* 0,704* 0,748* 0,639* 0,712* 0,707* 0,767* 0,734* 0,722* Коэф. (B) 0,369* 0,613* 0,676* 0,746* 0,628* 0,793* 0,567* 0,532* 0,487* Станд. ошибка (0,031) (0,045) (0,044) (0,054) (0,045) (0,055) (0,044) (0,040) (0,048) Коэф. (Beta) 0,657* 0,606* 0,561* 0,611* 0,482* 0,501* 0,413* 0,430* 0,372* Коэф. детерминации 0,770 0,837 0,887 0,833 0,907 0,902 0,921 0,922 0, F 123,733 215,03 333,27 209,72 411,01 387,50 486,60 495,02 437, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество регионов 77 87 88 87 87 87 87 87 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Вклад «человеческого капитала» в объясннную вариацию зави симой переменной имеет тенденцию к снижению, с 65% в 1999 г. он снизился до 43 в 2006 и 37% в 2007 гг., в то время как социальная нор ма отдачи образования (ненормированный коэффициент (B)) явно существенно вырос в рассматриваемый период с 37% в 1999 до 74% в 2002 гг., а затем снизился до 53% в 2006 и 48% в 2007 гг., причм при рост данного коэффициента заметно выше величины стандартной ста тистической ошибки.

В целом, ведущим фактором, объясняющим примерно две трети вариации зависимой переменной, являлась в данном периоде фондо вооружнность труда, но и человеческий капитал также давал суще ственный вклад в объясннную вариацию валового регионального продукта в расчте на одного занятого в экономике регионов России.

Можно попытаться объяснить значительное изменение вклада фак торов (физического и человеческого капиталов) в создание валового регионального продукта в пользу физического капитала интенсив ным его накоплением в рассматриваемый период, а также изменени ем конъюнктуры мирового рынка сырья, сопровождавшимся значи тельным ростом цен на топливо и металлы, и, соответственно, изме нением стоимостных объмов производства в пользу капиталомких отраслей промышленности.

Можно сделать вывод, что уровень образования населения, заня того в экономике регионов России оказывает заметное положительное и статистически значимое влияние на уровни производства в этих реги онах. Вклад этой переменной в объясннную вариацию «валового реги онального продукта» в расчте на одного занятого в экономике регио нов колеблется по годам от 40 до 65% (см. табл. 3.20). Социальная нор ма отдачи образования довольно высока, она колеблется от 36 до 79% (там же), что существенно выше частных норм отдачи (от 6 до 12%), приводимых для разных стран в работе Г. Псахаропулоса и Х. Патриноса (2002)293.

3.6. Анализ влияния численности работников с разным уровнем образования на доходы населения регионов России Давид Рикардо писал: «Продукт земли… делится между тремя классами общества, а именно, владельцами земли, собственниками денег или капитала, необходимого для е обработки, и рабочими, трудом которых она обрабатывается.

Но доли всего продукта земли, достающиеся каждому из этих классов под именем «ренты», «прибыли» и «заработной платы», весьма различны на разных стадиях общественного развития, в зави симости главным образом от уровня плодородия почвы, накопления капитала и роста населения, от квалификации и изобретательности работников и от орудий, применяемых в земледелии.

Psacharopoulos G., Patrinos H.A., Returns to Investment in Education: A Further Update // The World Bank, Policy Research Working Paper. 2002. № 2881.

Определить законы, которые управляют этим распределением, – главная задача политической экономии»294.

Со времн Д. Рикардо многое изменилось, не земля уже являет ся главным производственным ресурсом общества, а знания, то есть «квалификация и изобретательность работников» в терминологии Д. Рикардо. Соответственно, в центре внимания экономистов стоят вопросы распределения доходов между работниками с разным уров нем накопленного человеческого капитала, а также роли человече ского капитала в создании этих доходов.

В последние годы экономисты стали активно обсуждать воз можности и проблемы перехода к экономике нового типа – иннова ционной или экономике знаний, в которой ведущим фактором произ водства является человеческий капитал. Примерами могут служить работы Л. Туроу (1996), В.Л. Макарова (2003), П.М. Ромера (1990), А. де ла Фуэнте и А. Чикконе (2002), Е.В. Сафоновой (2005) и мно гих других авторов295. Данное направление экономических исследо ваний особенно актуально в России, где за годы «рыночных реформ»

накопилась масса проблем в развитии науки и образования, наблю дается регулярное «недофинансирование» этих важнейших отраслей народного хозяйства, продолжается «утечка мозгов» из России в раз витые страны, и явная деградация науки и образования всех уровней.

Попытаемся оценить вклад в совокупные доходы регионов Рос сии работников с разным уровнем образования с помощью расчта па раметров расширенной функции Кобба-Дугласа на основе региональ ных статистических данных. В качестве независимых переменных возьмм основные фонды регионов и выделим три группы работников:

1. Работники с высшим и незаконченным высшим образованием;

2. Ра ботники со средним специальным и начальным профессиональным об Рикардо Д. Сочинения. Т. 1. Начала политической экономии и налогового обложения. М.:

Гос. изд. пол. лит., 1955. С. 30.

Thurow L.C. Building Wealth. The New Rules for Individuals, Companies and Countries in Knowledge-Based Economy. N.Y.: Harper Collins, 1996;

Макаров В.Л. Экономика знаний:

уроки для России. Доклад на научной сессии Общего собрания РАН // Вестник РАН. 2003.

Т. 73. № 5;

Romer P.M. Endogenous Technological Chandg // The J. of Political Econ. 1990. № 5.

Vol. 98. Part 2;

de la Fuente A. and Ciccine A. Human capital in a global and knowledge-based economy. Report for European Commission, 2002 May;

Сафонова Е.В Фактор экономики зна ний в социально-экономическом развитии и качестве жизни населения. 2005. М.:. ЭиММ, Т. 41;

Barro R.J. Economic growth in cross-section of countries // Quarterly Journal of Economics.

1991. P. 407–443.

разованием;

3. Работники со средним общим и неполным средним об разованием. В качестве зависимых переменных возьмм «доходы насе ления регионов РФ», «заработную плату занятых в экономике регионов РФ» и «разницу доходов и заработной платы населения регионов РФ».

I i AK i L1i 1 L2i 2 L3i 3, (3.22) где I i – доходы населения i-го региона;

Ki – основные фонды экономики i-го региона;

L1 – численность работников с высшим и незаконченным выс шим образованием i-го региона;

L2 – численность работников со средним специальным и началь ным профессиональным образованием i-го региона;

L3 – численность работников со средним общим и незакончен ным средним образованием i-го региона;

Соответствующее уравнение регрессии выглядит следующим образом:

ln I i ln A ln K i 1 ln L1i 2 ln L2i 3 ln L3i i. (3.23) В таблице 3.21 приведены результаты расчта параметров ре грессионных уравнений по формуле (3.23) с использованием в каче стве зависимой переменной «доходов населения регионов» России в 1999–2008 гг. Для учта социально-экономической дифференциации регионов России используется «взвешенная» регрессия, в качестве «весовой» переменной используем переменную «доходы населения регионов».

Коэффициенты детерминации всех уравнений довольно высоки, они варьируются от 97 до 99%, т. е. выбранные независимые пере менные на 97–99% объясняют вариацию данной зависимой перемен ной. Из общего числа регионов исключаются Чеченская республика (из-за практически полного отсутствия статистических данных) и не которые автономные округа, например, вошедший в последние годы в состав Пермского края Коми-Пермякский АО. Коэффициенты при независимых переменных «основные фонды регионов» и «числен ность занятых с высшим и незаконченным высшим образованием»

положительны и статистически значимы на высоком уровне для всех лет рассматриваемого периода.

Таблица 3. Взаимосвязь доходов населения регионов с основными фондами и численностью занятых с разными уровнями образования в 1999–2007 гг.

Показатели 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 регрессии Константа А 2,750* 1,920* 6,096* 7,177* 6,401* 7,031* 7,535* 7,811* 7,831* 8,184* Станд. ошибка (0,624) (0,586) (0,332) (0,394) (0,458) (0,412) (0,317) (0,304) (0,319) (0,278) Коэф. (B) 0,934* 0,907* 0,497* 0,347* 0,464* 0,423* 0,385* 0,369* 0,353* 0,336* (0,088) (0,085) (0,038) (0,045) (0,052) (0,046) (0,052) (0,033) (0,034) (0,029) Станд. ошибка 0,619* 0,617 0,404* 0,272* 0,371* 0,341* 0,745* 0,333* 0,338* 0,373* Коэф. (Beta) Коэф. 1 (B) 0,754* 0,678* 0,480* 0,802* 0,868* 0,871* 0,843* 0,766* 0,679* 0,431* (0,088) (0,097) (0,077) (0,072) (0,066) (0,062) (0,052) (0,048) (0,056) (0,050) Станд. ошибка 0,670* 0,528* 0,438* 0,699* 0,747* 0,754* 0,744* 0,698* 0,609* 0,428* Коэф.

(Beta) Коэф. 2 (B) -0,044 0,238 0,598* 0,449* -0,068 0,120 0,062 0,053 0,118 0,170** (0,163) (0,200) (0,134) (0,142) (0,131) (0,121) (0,089) (0,082) (0,088) (0,075) Станд. ошибка -0,027 0,148 0,429* 0,303* -0,043 0,081 0,042 0,036 0,084 0,126** Коэф. 2 (Beta) Коэф. 3 (B) -0,498* -0,613* -0,524* -0,504* -0,114 -0,309* -0,197* -0,093 -0,026 0,169* (0,096) (0,099) (0,071) (0,091) (0,111) (0,093) (0,070) (0,059) (0,060) (0,052) Станд. ошибка -0,277* -0,314* -0,286* -0,279* -0,066 -0,172* -0,112* -0,051 -0,015 0,107* Коэф. 3(Beta) Коэф. детерм. 0,980 0,972 0,981 0,977 0,978 0,983 0,987 0,988 0,988 0, F 1004,26 716,98 1080,46 877,8 926,75 1208,8 1532,39 1668,15 1648,7 1539, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол. регионов 88 88 88 88 87 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Можно отметить явную тенденцию к снижению коэффициентов при переменной «основные фонды» и относительную стабильность ко эффициентов при переменной «численность занятых с высшим и неза конченным высшим образованием». То есть за время рассматриваемого периода влияние основных фондов на формирование доходов населения регионов России упало более чем в два раза (с 62% в 1999 до 34% в 2007 гг. и 37% в 2008 г.).

Коэффициенты при остальных независимых переменных менее стабильны во времени. Переменная «численность занятых со средним общим образованием и незаконченным средним» оказывает явно нега тивное влияние на доходы населения регионов России, но значительным и статистически значимым такое отрицательное влияние было только в первые четыре года рассматриваемого периода – с 1999 по 2002 гг., за тем оно снизилось и в 2003 г. оно стало статистически незначимым, в 2004 и 2005 гг. снова стало статистически значимым, но величина ко эффициентов снизилась в 2–3 раза по сравнению с началом рассматри ваемого периода, в 2006 и 2007 гг. коэффициенты снизились до незна чительного и статистически незначимого уровня и, наконец, в 2008 г.

коэффициент стал статистически значимым и положительным. Такое поведение коэффициентов можно интерпретировать как постепенное, с восстановлением экономики и роста занятости, снижение относитель ной избыточности численности малоквалифицированных работников в экономике России с 1999 по 2008 гг. Что касается поведения коэффици ентов регрессионных уравнений при переменной «численность работ ников со средним специальным и начальным профессиональным обра зованием», то они для большей части лет статистически незначимы, ис ключение составляют 2001, 2002 и 2008 гг., когда они оказались поло жительны и статистически значимы. В остальные годы численность ра ботников данной категории не оказывала статистически значимого вли яния на величину доходов населения регионов России, что говорит о не существенном влиянии данной категории работников на формирование доходов населения регионов России. Можно сказать, что в течение большей части рассматриваемого периода работники высшей квалифи кации обеспечивали формирование около двух третей доходов населе ния регионов, в то время как их численность не превышала трети всех работников. Легко показать, что предельная производительность соот ветствующей независимой переменной была не только положительной все годы рассматриваемого периода, но и в два-три раза превышала средние доходы в расчте на одного занятого в подавляющем большин стве регионов России, редкими исключениями являлись такие регионы, как Чукотский, Таймырский АО и некоторые другие регионы, где сред ние доходы в расчте на одного занятого были примерно равны пре дельным доходам по переменной «численность занятых с высшим и не законченным высшим образованием» или даже, в отдельные годы, пре восходили их. Предельная производительность малоквалифицирован ных работников, как легко увидеть, была отрицательной для всех лет рассматриваемого периода, то есть рост их численности приводит к со кращению совокупных доходов населения регионов России. С этой точ ки зрения, привлечение малоквалифицированных работников из других стран («гастарбайтеров»), мягко говоря, не способствовало росту дохо дов граждан России.

В таблице 3.21 приведены результаты расчта такого же регресси онного уравнения, где в качестве зависимой переменной используется «среднемесячная заработная плата занятого в экономике регионов насе ления». Коэффициенты детерминации данных уравнений также очень высоки, они колеблются на уровне 97–98%.

Положительными и статистически значимыми для всех лет рас сматриваемого периода являются, как и в первом случае, переменные «основные фонды региона» и «численность занятых с высшим и неза конченным высшим образованием». Ненормированные (и нормирован ные) коэффициенты имеют явную тенденцию к снижению на протя жении всего рассматриваемого периода, ненормированные снизились более чем вдвое: с 1,152 в 1999 до 0,486 в 2007 гг.

Таблица 3. Взаимосвязь заработной платы населения регионов с основными фондами и численностью занятых по уровням образования в 1999–2008 гг.

Показатели 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 регрессии Константа А 0,604 1,119** 3,812* 5,582* 4,730* 5,336* 6,142* 6,456* 6,622* 6,984* Станд. ошибка (0,567) (0,464) (0,326) (0,373) (0,342) (0,324) (0,286) (0,292) (0,314) (0,303) Коэф. (B) 1,152* 1,090* 0,750* 0,550* 0,683* 0,629* 0,553* 0,518* 0,486* 0,453* Станд. ошибка (0,080) (0,067) (0,038) (0,042) (0,039) (0,036) (0,032) (0,031) (0,034) (0,031) Коэф. (Beta) 0,946* 0,927* 0,677* 0,512* 0,652* 0,596* 0,546* 0,516* 0,499* 0,497* Коэф. 1 (B) 0,154* 0,139*** 0,143*** 0,363* 0,367* 0,385* 0,455* 0,456* 0,415* 0,386* Станд.ошибка (0,059) (0,077) (0,076) (0,069) (0,049) (0,049) (0,047) (0,046) (0,055) (0,054) Коэф. 1 (Beta) 0,180* 0,135*** 0,145*** 0,376* 0,377* 0,391* 0,454* 0,459* 0,400* 0,378* Коэф. 2 (B) 0,191 0,138 0,492* 0,446* 0,123 0,249* 0,230* 0,181** 0,235* 0,200** Станд.ошибка (0,149) (0,158) (0,131) (0,134) (0,098) (0,095) (0,081) (0,078) (0,087) (0,081) Коэф. 2 (Beta) 0,146 0,107 0,392* 0,357* 0,093 0,196* 0,177* 0,137** 0,179* 0,146** Коэф. 3 (B) -0,439* -0,304* -0,372* -0,368* -0,162*** -0,270* -0,262* -0,160* -0,112*** 0, Станд.ошибка (0,087) (0,079) (0,070) (0,086) (0,083) (0,073) (0,063) (0,057) (0,059) (0,057) Коэф. 3 (Beta) -0,302* -0,195* -0,226* -0,242* -0,113*** -0,177* -0,168* -0,099* -0,067*** 0, Коэф.детерм. 0,974 0,972 0,978 0,971 0,983 0,986 0,986 0,986 0,987 0, F 787,19 731,267 902,519 691,99 1174,0 1425,55 1463,27 1483,54 1465,37 1318, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол. регионов 88 88 88 88 87 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Нормированные коэффициенты снизились в меньшей степе ни: с 0,946 в 1999 до 0,499 в 2007 гг. и 0,497 в 2008 г., т. е. если объм накопленных в экономике регионов основных фондов в 1999 г. при мерно на 95% определял объясннную дифференциацию заработной платы населения по регионам в России, то в 2007–2008 гг. только примерно на 50%.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.