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 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |

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

-- [ Страница 9 ] --

d i – фиктивная переменная, характеризующая регионы с экс тремально низкой долей налогов в доходах данного региона за ряд лет, равна 1 для Адыгеи, Алтайского края, Брянской, Курганской и Тамбовской обл., Дагестана, Ингушетии, Ка бардино-Балкарии, Карачаево-Черкесии, Северной Осетии Алании, Тывы, и 0 для остальных регионов, (как правило, к таким регионам были отнесены регионы с регулярно низкой долей налогов в общих доходах региона – менее половины от средней по всем регионам, то есть менее 8–9% от общих доходов населения региона, в отдельные годы такому кри терию соответствовали и другие регионы, например, Еврей ская АО в 2005, Амурская и Камчатская обл. в 2007, Тюмен ская, Пензенская обл. и республика Алтай в 2008).

На основе данных Росстата за 2005–2008 гг. выделены и исполь зовались в расчетах в качестве зависимых переменных следующие ви ды доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ: налоговые доходы, всего в расчете на одного занятого (полученные, как сумма доходов от налогов на прибыль организаций, налогов на доходы физи ческих лиц и налогов на имущество, в расчете на одного занятого в экономике регионов);

налоги на прибыль организаций в расчете на од ного занятого, налоги на доходы физических лиц и налоги на имуще ство, также в расчете на одного занятого. Для учета различий в уровнях экономического развития регионов использовалась «взвешенная» ре грессия, в качестве «весов» использовалась переменная «доходы насе ления регионов». Из круга регионов, охваченных расчетами, с целью избежания «повторного счета» и стабилизации числа регионов по го дам, исключены автономные округа, данные по которым уже учтены в данных более крупных регионов (областей или краев), (исключение со ставляют данные по Чукотскому АО, который не входит в другой бо лее крупный регион). Средний уровень образования занятого населе ния рассчитан на основе данных о структуре занятого населения по уровням образования и продолжительности образования по его видам (приняты следующие продолжительности образования: высшее обра зование – 16 лет;

незаконченное высшее – 14 лет, среднее специальное – 13 лет, начальное профессиональное – 12 лет, среднее общее – 11 лет, неполное среднее – 9 лет). Результаты расчетов регрессионного урав нения (1) за 2005–2008 годы приведены в таблицах 4.20 и 4.21.

В таблице 4.22 представлены результаты расчета регрессионно го уравнения (4.16) за 2005–2008 гг. с зависимыми переменными «налоговые доходы субъектов РФ (всего)» и «налоги на прибыль ор ганизаций» в расчете на одного занятого в экономике региона, «налоговые доходы (всего) рассчитаны как сумма трех видов нало гов: «налоги на прибыль организаций», «налоги на доходы физиче ских лиц» и «налоги на имущество». Коэффициенты детерминации для уравнений с первой зависимой переменной колеблются от 80 до 89%, для второй от 78 до 86%. Практически все коэффициенты при независимых переменных статистически значимы.

Таблица 4. Взаимосвязь налоговых доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ в расчете на одного занятого с другими переменными 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2005 г 2006 г. 2007 г. 2008 г.

Показатели регрессии 1. Налоговые доходы (всего) на 1 зан. 2.Налоги на прибыль организаций на 1 зан.

Константа А -10,817* -10,495* -11,913* -9,125* -16,446* -16,306* -17,995* -13,241* Станд. ошибка (0,774) (0,624) (1,000) (0,827) (1,308) (0,988) (1,458) (1,174) Коэф. (B) 0,697* 0,519* 0,120 0,241* 1,174* 0,919* 0,390* 0,611* (0,072) (0,063) (0,098) (0,074) (0,121) (0,099) (0,143) (0,105) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,461* 0,343* 0,077 0,205* 0,530* 0,428* 0,181* 0,375* Коэф. (B) 0,743* 0,818* 1,144* 0,859* 0,874* 0,999* 1,404* 0,906* (0,060) (0,049) (0,091) (0,078) (0,101) (0,078) (0,133) (0,110) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,568* 0,671* 0,774* 0,678* 0,456* 0,577* 0,685* 0,518* Коэф. А1 (B) -0,732* -0,706* -0,828* -0,733* -1,132* -1,047* -1,173* -1,033* Станд. ошибка (0,141) (0,124) (0,184) (0,142) (0,238) (0,197) (0,269) (0,202) Коэф. А1 (Beta) -0,234 -0,220* -0,237* -0,255* -0,248* -0,230* -0,242* -0,261* Коэф. детер-ции 0,860 0,898 0,808 0,829 0,814 0,872 0,787 0, F 154,18 219,25 104,89 120,97 109,747 170,958 92,52 113, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 79 79 79 79 79 79 79 * Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Наибольшее влияние на уровень поступлений всех указанных налогов в бюджеты субъектов РФ (в расчете на одного занятого в их экономике) оказывает переменная «средний уровень образования»

одного занятого в экономике регионов. Бюджетная (экстернальная) норма отдачи образования (коэффициент (B)) варьировалась от 74% в 2005 до 114,4% в 2007 гг., что намного выше социальной нормы от дачи образования рассчитанной автором аналогичным методом по пе ременной «доходы населения регионов в расчете на одного занятого».

Это означает, что повышение среднего уровня образования занятых в экономике регионов России на 1 год связано с повышением поступле ния всех налогов (в расчете на одного занятого) в бюджеты субъектов РФ на 75–114%. Данная независимая переменная дает больше поло вины всего вклада в объясненную вариацию «всех налоговых дохо дов», (см. табл. 4.20 коэффициент (Beta)). Эластичность «налоговых доходов в расчете на одного занятого» по фондовооруженности труда тоже довольно высока, но имеет явную тенденцию к снижению со вре менем, если повышение фондовооруженности труда на 1% в 2005 г.

сопровождалось увеличением поступления всех налогов в бюджеты субъектов на 0,7%, то к 2008 году коэффициент упал до уровня 0,24%.

Вклад переменной «фондовооруженность труда» в объяснен ную вариацию зависимой переменной (коэффициент (Beta)) также снизился с 0,46 в 2005 до 0,20 в 2008 гг.

Коэффициент при фиктивной переменной, характеризующей принадлежность к группе регионов с относительно низким отношени ем поступивших в бюджеты регионов налогов к доходам населения (менее 9%, при среднем по всем регионам отношении 15–16%, а для крупных и экономически развитых регионов оно достигает 25–26%), статистически значим и стабильно отрицателен все годы рассматрива емого периода. Это замечание относится ко всем видам налогов и ко всем годам рассматриваемого периода (см. табл. 4.20 и 4.21). Очевид но, что в регионах данной группы крайне низкая собираемость налогов, связанная, по-видимому, с высокой долей теневой экономики и неле гальных доходов в этих регионах.

Высказанные замечания можно отнести и к результатам расчета регрессионных уравнений с зависимой переменной «налоги на при быль организаций» (в расчете на одного занятого). Также наблюдает ся высокая и быстро снижающаяся во времени эластичность зависи мой переменной по «фондовооруженности труда», варьирующаяся от 1,17% в 2005 до 0,61% в 2008 гг., и стабильно высокая, с заметной тенденцией к росту, бюджетная (экстернальная) норма отдачи обра зования, снижающаяся от 87% в 2005 до 140% в 2007 гг. Очевидно, что поступления в бюджеты налогов на прибыль организаций (в рас чете на одного занятого в экономике регионов) в большей степени зависит от человеческого, а не от физического капитала. Коэффици ент при фиктивной переменной, характеризующей регионы с экстре мально низкой налоговой дисциплиной, также очень высок и стати стически значим для всех лет рассматриваемого периода.

В таблице 4.21 представлены результаты расчетов регрессионного уравнения (4.16) для зависимых переменных соответственно: «налоги на доходы физических лиц» и «налоги на имущество» (в расчете на одного занятого в экономике регионов) для периода 2005–2008 гг. Коэф фициенты детерминации несколько ниже, чем в предыдущих случаях, но также довольно высоки. Существенным отличием от предыдущих результатов является отрицательность (и зачастую статистическая мало значимость) коэффициентов при независимой переменной «фондово оруженность труда». Особенно удивляет, что поступления в бюджеты субъектов РФ от «налога на имущество» (в расчете на одного занятого) отрицательно зависят от фондовооруженности труда работников, и в значительной степени, на 60–70%, определяются величиной человече ского капитала, представленного переменной «средний уровень образо вания» одного занятого в экономике регионов.

Таблица 4. Взаимосвязь налоговых доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ с другими переменными 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2005 г 2006 г. 2007 г. 2008 г.

Показатели регрессии 3.Налоги на доходы физич. лиц на 1 зан. 4. Налоги на имущество на 1 зан.

Константа А -8,308* -7,416* -9,137* -8,51* -3,654* -4,041* -4,906* -5,711* Станд. ошибка (0,978) (0,845) (1,067) (0,941) (0,916) (0,882) (1,102) (1,076) Коэф. (B) -0,115 -0,176** -0,134 -0,150*** -0,310* -0,298* -0,395* -0,343* (0,090) (0,085) (0,104) (0,084) (0,085) (0,089) (0,108) (0,097) Станд. ошибка Коэф. (Beta) -0,089 -0,137** -0,105 -0,145*** -0,303* -0,281* -0,365* -0,370* Коэф. (B) 0,881* 0,860* 0,992* 0,956* 0,536* 0,574* 0,717* 0,751* (0,076) (0,067) (0,097) (0,088) (0,070) (0,070) (0,100) (0,101) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,782* 0,831* 0,813* 0,859* 0,613* 0,674* 0,696* 0,755* Коэф. А1 (B) -0,763* -0,690* -0,633* -0,621* -1,005* -0,917* -0,990* -0,890* Станд. ошибка (0,178) (0,169) (0,197) (0,162) (0,166) (0,176) (0,203) (0,185) Коэф. А1 (Beta) -0,284 -0,253* -0,220* -0,246* -0,482* -0,408* -0,406* -0,395* Коэф. детер-ции 0,699 0,729 0,678 0,714 0,573 0,582 0,519 0, F 58,16 70,835 52,641 62,384 33,087 34,772 26,93 28, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 79 79 79 79 78 79 79 * Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Фиктивная переменная, как и прежде, вносит существенный от рицательный вклад в поступления налогов в бюджеты субъектов РФ (см. табл. 4.21).

На основании проведенных расчетов можно утверждать, что бюджетные расходы на образование, то есть государственные инве стиции в человеческий капитал не только возвращались ежегодно в виде налогов, то есть окупались практически мгновенно, но и быстро увеличивали свое значение как фактора роста налоговых доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ в рассматриваемый пе риод. Они, по своему влиянию на налоговые доходы, значительно превышали инвестиции в основной капитал (основные фонды), а к концу рассматриваемого периода, стали, по-видимому, главным, если не единственным, фактором, обеспечивающим формирование бюд жетов субъектов Российской Федерации.

Таким образом, чем больше накоплено в стране (или регионе) человеческого капитала, тем выше доходы населения и доходы бюд жетов всех уровней. Данный факт свидетельствует о значительном росте экономического значения человеческого капитала в России и, по-видимому, о становлении экономики знаний или инновационной экономики, о чем все чаще говорят и пишут российские экономисты и политики. К сожалению, реальных практических выводов из дан ного факта пока не сделано – по уровню инвестиций в человеческий капитал Россия остается на уровне слаборазвитых стран. По уровню расходов на одного учащегося (в долл. США по ППС) Россия при мерно в четыре раза отстает от стран ЕС и ОЭСР, в два раза от Польши и почти в три раза от Венгрии. От передовых инновацион ных экономик Швеции и Дании отставание достигает 5–6 раз352.

При высокой бюджетной эффективности инвестиций в образова ние вызывает удивление крайне низкая доля в ВВП расходов на об разование в России, почти в два раза более низкая, чем в странах ЕС и ОЭСР353. Следует также учитывать, что примерно половину всех расходов на высшее и среднее специальное образование в последние годы составляют затраты частных лиц – самих учащихся и их роди телей. Доля расходов на образование в ВВП России более чем в два раза ниже, чем в Швеции и Дании, находящихся в числе мировых лидеров по инновационности экономики. Даже в таких странах, как Польша и Мексика, не относящихся к числу самых развитых стран, она существенно выше.

Решение задач создания в России экономики нового типа – эко номики знаний или инновационной экономики, требует существен ного роста инвестиций в человеческий капитал, и, поскольку госу дарственный бюджет является одним из основных получателей вы год от образования, увеличения государственных расходов на обра зование как минимум в 2–3 раза в ближайшие годы. Коммерциализа Education at a Glance 2008 / OECD Indicators [Электрон. ресурс]: www.oecd.org/edu/eag 2008.

Корицкий А.В. Социальная отдача и экстерналии образования в экономике России // Кре ативная экономика. 2008. № 10. С. 99–107;

Корицкий А.В. Частная отдача и экстерналии об разования в экономике России // Креативная экономика. 2008. № 12. С. 49–57;

Кориц кий А.В. Макроэкономическая оценка влияния образования на объемы производства в реги онах России // Креативная экономика. 2009. № 6. С. 68–77.

ция высшего и среднего специального образования, то есть вовлече ние в финансирование образования частных лиц не спасает положе ния, более того, возникают опасения, что она способствует быстрому падению качества образования, так как руководство вузов и колле джей стремится пополнить их бюджеты любой ценой, в том числе с помощью снижения требовательности к уровню знаний учащихся.

Об этой опасности снижения качества высшего образования в России пишут многие российские экономисты, например Г.И. Ханин, Н.В. Загладин, Р.И. Капелюшников, М. Кольчугина, и П.П. Лузан 354.

В последнее десятилетие российское правительство непрерывно наращивает расходы на обазование, но эти усилия представляются все же недостаточными. Заработная плата учителей школ и препода вателей вузов остается крайне низкой, она почти вдвое ниже средней по народному хозяйству России. Очень низки стипендии студентов, обучающихся в бюджетных вузах, они примерно в пять раз ниже прожиточного минимума. Более половины студентов вузов обучают ся заочно, совмещая работу с учебой, что явно не способствует пол ному усвоению учебных программ. Все это свидетельствует о серь езном кризисе, который переживает система высшего профессио нального образования в России.

Как отмечает П.П. Лузан: «По расчетам западных специалистов, в 2002–2003 гг. среди 49 стран России досталось 41-е место по затра там на высшее образование в процентах от ВВП, выраженного в дол ларах. На первом месте оказалась Дания – 2,72, следом Малайзия – 2,7, Швеция – 2,18, Барбадос – 2,17, Норвегия – 2,09, Финляндия – 2,08, Лесото – 1,93, Канада – 1,88%. … В России же на высшее обра зование в 2000 г. выделялось 0,3% от ВВП, 2004 г. 0,4, 2006 г. – 0,6, в 2007 г. – 0,7%»355. Недооценка экономической значимости образова ния в России, и особенно высшего образования, может обернуться самым трагическим образом, о каком либо инновационном развитии экономики России придется забыть.

Известный американский специалист по управлению персона лом Ян Фитц-енц пишет: «самая значительная проблема, с которой Ханин Г.И. Высшее образование и российское общество // ЭКО. 2008. № 9;

Загладин Н.В.

Проблема избыточности интеллектуального потенциала России // В: Человеческий капитал и Россия / Иванов Н.П., Марцинкевич В.И. и др. М.: ИМЭМОРАН, 2005;

Капелюшни ков Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале: Препринт WP3/2008/01/. М.:

Изд. ГУ ВШЭ, 2008;

Кольчугина М. Нацпроект «Образование»: инноватизация подготовки кадров // МЭиМО. 2009. № 9. С. 64–72;

Лузан П.П. Высшее образование в России: от разру шения к развитию // ЭКО. 2009. № 12.

Лузан П.П. Высшее образование в России: от разрушения к развитию // ЭКО. 2009. № 12. С. 91.

столкнутся организации в ближайшие пять лет, – дефицит талан тов»356. И далее: «По иронии, именно этот единственный экономиче ский компонент, который может добавить стоимость, очень сложно оценить. В управлении человеческий компонент – самый обремени тельный из всех активов. Почти безграничное разнообразие и не предсказуемость людей делают их невероятно сложными для оцени вания, гораздо сложнее, чем любой электромеханический узел, по ступающий с предписанными практическими спецификациями. Тем не менее, люди – единственный элемент, обладающий способностью производить стоимость»357.

Действительно, накопленный в стране и регионах человеческий капитал способствует росту производительности современной эко номики. Как отмечает Р.И. Капелюшников, «…накопление человече ского капитала повышает не только скорость, с которой распростра няются, но и скорость, с которой генерируются научные, техниче ские и организационные открытия и изобретения»358. В регионах с большим запасом человеческого капитала успешнее развиваются ин новационные процессы, что способствует росту производства и до ходов населения, а также бюджетов всех уровней.

4.8. Основные результаты и предварительные выводы На основе проведенного в данной главе статистического анали за установлено:

1. Переменная «ожидаемая продолжительность жизни при рож дении» имеет положительную, устойчивую во времени и статистиче ски значимую на 1% уровне связь с «разницей средних реальных до ходов и реальной заработной платой». Рост ожидаемой продолжи тельности жизни населения при рождении в регионах России на 1% связан с ростом зависимой переменной примерно на 4%. Поскольку, чем выше продолжительность жизни населения, тем большую долю рабочей силы составляют люди старших возрастных групп с боль шим стажем и опытом работы, данный эффект можно объяснить наличием положительной связи между специфическим человеческим капиталом и производительностью труда и доходностью бизнеса в Рентабельность инвестиций в персонал: измерение экономической ценности персонала.

М.: Вершина, 2006. С. 14.

Там же.

Капелюшников Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале: Препринт WP3/2008/01/. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2008. С. 8.

регионах России. Очевидно, что такая связь обеспечивается значи тельным вкладом труда опытных работников в различные доходы, не входящие в заработную плату. Данный факт противоречит описан ному в работе В. Гимпельсона, Р. Капелюшникова и других авторов «плоскому» возрастному профилю заработной платы в России, то есть практическому отсутствию роста оплаты труда после достиже ния 30-летнего возраста359. Данное противоречие можно объяснить либо наличием «серых» схем оплаты труда в частном секторе эконо мики, применяемых, в том числе, и для оплаты труда высококвали фицированных и опытных работников, либо с пониженным уровнем оплаты труда высокообразованных работников бюджетной сферы.

2. Успешность и прибыльность частного предпринимательства в России положительно связана не только с накоплением в регионах общего и специфического человеческого капитала, но и с их геогра фической концентрацией в крупных городах. Следовательно, пред принимательская активность успешнее развивается в регионах, где накоплено больше человеческого капитала. Вывод подтверждается и тем, что фиктивная переменная d3, характеризующая северные, ма лонаселенные регионы России, не имеет статистически значимой связи с переменной «разница средних реальных доходов и реальной заработной платы» в расчете на одного занятого. Можно предполо жить, что в этих регионах отсутствуют достаточно благоприятные условия для развития предпринимательской активности, в частности, недостаточен запас человеческого капитала.

Предложенная интерпретация согласуется с общей теорией эко номического роста, развитой О. Галором и Д. Вейлом360. В ней доказы вается, что ускорение технологического прогресса происходит благо даря растущей плотности населения. Формирование человеческого ка питала и следующий затем технологический прогресс вызывают демо графический переход, дающий возможность экономике перевести большую долю продукции в накопление факторов производства и рост доходов на душу населения. В недавней работе Р. Бучеккине, Д. де ла Кроикс и Д. Пеетерс развили количественную теорию, которая описы Заработная плата в России: эволюция и дифференциация / Под ред. В.Е. Гимпельсона и Р.И Капелюшникова. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. С. 366;

См. также: Гимпельсон В.Е., Ка пелюшников Р.И и др. Формирование заработной платы: взгляд сквозь призму профессий // Вопросы экономики. 2007. № 10. С. 52–74.

Galor O., Weil D. Population, technology, and growth: from the Malthusian regime to the de mographic transition and beyond // Amer. Econ. Rev. 2000. № 90. P. 806–828.

вает влияние плотности населения на формирование человеческого ка питала как первичное по отношению к Индустриальной Революции и движущую силу индустриализации361. По мнению Д. де ла Кроикса, Т. Линдта и Б. Малмберга, «возрастание плотности населения делает создание школ выгодным, стимулирует формирование человеческого капитала (а потому и технического прогресса) и экономический рост»362. В колонке 7 таблицы 4.3 приведены параметры уравнения ре грессии, в котором в качестве зависимой переменной выступает «от ношение дохода к заработной плате», остальные переменные прежние.

Переменная «ожидаемая продолжительность жизни» оказывает силь ное положительное влияние на данное «отношение» на протяжении всего рассматриваемого периода, ее вклад в объясненную вариацию зависимой переменной равен 32%, то есть выше, чем уровня образова ния – 15,2%. Эти результаты подтверждают наличие существенного положительного влияния плотности населения и человеческого капи тала, в том числе производственного опыта, на эффективность исполь зования работников, то есть повышенную экстернальную отдачу чело веческого капитала для работодателей в крупных городах, в которых накоплен значительный запас образованных и опытных работников.

Данный вывод согласуется с результатом А. Келли и Р. Шмидта, кото рый заключается в том, что уменьшение общего коэффициента смерт ности увеличивает экономический рост363. Одним из важных каналов, с помощью которых демографические тренды влияют на рост, являются численность и качество рабочей силы, которые определяются уровнем образования и решениями агентов об уходе на пенсию. В исследовании Р. Рама и Т. Шульца для Индии, улучшение здоровья и условий для долголетия возбуждают рост инвестиций в образование. Как следствие, рост населения, вызванный увеличением продолжительности жизни, может быть благоприятным для экономического роста364. В России, очевидно, наблюдаются аналогичные тенденции, то есть повышение Boucekkine R., de la Croix D., Peeters D. Early Literacy Achievements Population Density and the Transition to Modern Growth: Technical Report, CORE, 2005.

de la Croix D., Lindh Th., Malmberg B. Growth and Longevity from the Industrial Revolution to the Future of an Aging Society. UCL Discussion Paper. June 2006. P. 8.

Kelly A., Schmidt R. Aggregate population and economic growth correlations: the role compo nents of demographic changes, Demography 32, 1995. P. 543–555. Цит. по: Boucekkine R., de la Croix D., Licandro O. Vintage Human Capital, Demographic Trends, and Endogenous Growth. // Journal of Economic Theory. 2002. № 104. P. 343.

Ram R., Schultz T. Life span, health, savings and productivity. Econ. Devel // Cultural Change 1977. № 27. P. 399–421.

долголетия населения положительно сказывается на доходах предпри нимателей, от собственности и других доходах, не входящих в легаль ную заработную плату. Конечно, хотелось бы, чтобы продолжитель ность жизни была положительно связана и с легальной заработной пла той, но это пожелание выглядит в современных условиях явной утопи ей, если коренным образом не изменится политика в сфере заработной платы в бюджетной сфере России.

3. В рассматриваемом периоде наблюдается опережающий рост реальных доходов населения по сравнению с темпом роста реальной факторной производительности по переменной «разница реальных до ходов и реальной заработной платы» (см. табл. 4.1 и 4.2), что является свидетельством повышения доли заработной платы и снижения доли других видов доходов в общих доходах населения. Данное явление обусловлено, по-видимому, как повышением уровня оплаты труда, из за снижения относительной трудоизбыточности экономики России, существовавшей в 90-е годы, так и «обелением» заработной платы, то есть с ее легализацией в рассматриваемый период. Однако, доля скры тых от учета и налогообложения доходов в России по-прежнему очень велика, что, несомненно, влияет на полученные результаты.

В государственном секторе экономики, особенно в бюджетной сфере, наблюдается значительное, по сравнению с рыночным секто ром, занижение уровня оплаты квалифицированного труда. В развитых странах, пишут Р. Грегори и Дж. Борланд, «работники общественного сектора обычно имеют в среднем более высокие заработки, чем работ ники частного сектора. Частично эти различия объясняются более вы соким уровнем образования у работников общественного сектора. Од нако в большинстве стран часть такой дифференциации связана и с бо лее высокими ставками оплаты или ренты, которую получают в обще ственном секторе»365.

4. Важной позитивной экстерналией, часто ассоциируемой с об разованием, является экономический рост. С данной точки зрения, об разование повышает не только производительность самих образован ных людей, но и производительность их сослуживцев. До сих пор про должается отток человеческого капитала из России в развитые страны, так как молодые, так и опытные специалисты не видят перспектив для себя и своих семей при существующих уровнях оплаты труда в науке и Boucekkine R., de la Croix D., Licandro O. Vintage Human Capital, Demographic Trends, and Endogenous Growth // Journal of Economic Theory. 2002. № 104. P. 86.

сфере образования в России. Более того, уровень рождаемости в моло дых семьях специалистов невозможно поднять без повышения уровня заработной платы, в том числе, и особенно, в бюджетной сфере, так как он должен обеспечивать не только минимальные текущие потребности семьи, но и приобретение жилья, мебели, бытовой техники, удовлетво рение культурных потребностей и т. п. Поэтому необходимо ликвиди ровать неравенство в оплате труда специалистов бюджетного и частно го секторов экономики, повышая заработную плату врачей, учителей школ, преподавателей вузов и техникумов. Без ликвидации дискрими нации в оплате труда «по уму», которой, по-видимому, нигде в мире кроме России не существует, без повышения престижа труда в сфере образования и науки, то есть инвестиций в человеческий капитал, не возможен прогресс инновационной экономики в России.

Катастрофическое падение рождаемости и сокращение продол жительности жизни в России в 1990-е годы, а также падение качества образования, нанесло, по видимому, большой урон потенциалу эконо мического развития России, и замедлило темпы роста на долгие годы вперед. С начала 2000-х годов начались подвижки к лучшему, но по ложение еще далеко от благополучного. Уровень рождаемости, про должительность жизни населения, объемы финансирования и качество образования в России пока еще далеки от тех, далеко не лучших в ми ре, показателей, которые были достигнуты двадцать лет назад.

5. Источником роста бюджетных расходов на образование и на демографическую политику являются налоговые доходы. Как показано в разделе 4.7, они зависят, главным образом, от объемов накопленного в регионах России человеческого капитала.

ГЛАВА 5. ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ КАК ФАКТОР АКТИВИЗАЦИИ ИННОВАЦИЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА В РЕГИОНАХ РОССИИ:

ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 5.1. Основные положения новой теории роста Экономический рост объясняют, как правило, накоплением за пасов производственных факторов и научно-техническим прогрес сом, позволяющим повысить эффективность использования налич ных производственных ресурсов. Главным источником в современ ных условиях считается научно-технический (или технологический) прогресс. Основная дискуссия разворачивается вокруг вопроса, ка ковы источники самого научно-технического прогресса.

Традиционные неоклассические модели роста строятся на моде лях Харрода-Домара и Солоу, которые среди прочих факторов роста, отдают приоритет сбережениям366. В «старой», неоклассической тео рии роста, последний вызывается тремя разными факторами: ростом количества и качества применяемого труда (через прирост населения и развитие системы образования), накоплением капитала (через сбе режения и инвестиции) и прогрессом в технологиях367.

Обычное объяснение экономического роста заключается в том, что технологические сдвиги возникают благодаря накоплению зна ний, производимыми фундаментальной наукой и финансируемыми из общественных источников (например, университетами, обще ственными исследовательскими институтами), лежащими вне эко номической (рыночной) системы, которую модель описывает.

Но есть основания полагать, что сам экономический прогресс зависит от экономических решений в той же степени, что и накоп ление физического капитала. Предприниматели ищут новые спосо бы получения прибыли, и существует один путь достижения этого – производство новых идей.

Поскольку именно стремление получить большую прибыль инициирует производство новых знаний и инноваций, применение новых знаний и реализацию инноваций, то процесс производства но Тодаро М.П. Экономическое развитие;

Учебник / Пер. с англ.;

под ред. С.М. Яковлева, Л.З. Зевина. М.: Экономический факультет МГУ, ЮНИТИ, 1997. С. 92.

Там же.

вых знаний и инноваций нужно включить в модель экономического роста таким образом, чтобы они не только порождали экономический рост, но и сами побуждались экономическим ростом. Другими сло вами, технологический прогресс нуждается в эндогенизации.

Новая теория роста направлена на анализ эндогенного роста – постоянного увеличения ВНП, предопределнного той экономиче ской системой, которая реально управляет общественным производ ством в стране368. «Главными целями новой теории роста являются объяснение межстрановых различий в темпах роста и факторов, от которых эти темпы зависят»369.

Противоречит имеющимся данным и предположение о посто янстве отдачи от масштаба производства. Эмпирические данные подтверждают возрастающую отдачу в долговременном экономиче ском росте. Как отмечает М. Тодаро: «модели эндогенного роста от вергают неоклассическую посылку об убывающей предельной про изводительности капитала, допускают возможность эффекта мас штаба производства в рамках всей экономики и часто акцентируют внимание на влиянии внешних эффектов на рентабельность капита ловложений»370.

Например, Дж. Кендрик попытался объяснить экономический рост в США, добавив в анализ неосязаемые (нематериальные) инве стиции, такие как инвестиции в человеческий капитал, например, в НИОКР, образование и профессиональную подготовку, к инвестици ям в обычный (физический) капитал371. Кроме того, он нашл, что в интервале времени между 1929 и 1969 гг. ежегодным темпом роста реального (физического) капитала (2,4%) можно объяснить только от 3,4% среднего ежегодного темпа прироста реального продукта в частнопредпринимательской экономике США372. П. Ромер подтвер дил данное явление, хотя и не исключал возможности того, что агре Тодаро М.П. Экономическое развитие: Учебник / Пер. с англ.;

под ред. С.М. Яковлева, Л.З. Зевина. М.: Экономический факультет МГУ, ЮНИТИ, 1997. С. 95.

Там же Подробный анализ технических аспектов эндогенных моделей роста дан в работах: Xavi er Sala-i-Martin, Lecture notes on economic growth, I and II, National Bureau for Economic Re search Working Papers № 3563 and № 3564 (December 1990);

and Elhanan Helpman, Endoge nous macroeconomic growth theory, European Economic Review 36 1992.

Кендрик Дж. Совокупный капитал США и его формирование. М.: Прогресс, 1978.

Там же. С. 160.

гированная производственная функция демонстрирует возрастающую отдачу от масштабов производства373.

Экономический рост раньше объясняли, как правило, накопле нием запасов вещественных производственных факторов и научно – техническим прогрессом. П. Ромер доказал, что возрастающая отдача от масштаба производства возникает, как только новые знания реали зуются в инвестициях в производство374.

М. Тодаро пишет: «Потенциально высокая рентабельность ин вестиций в Третьем мире часто сводится на нет низким уровнем ком плиментарных инвестиций в человеческий капитал (систему образо вания), инфраструктуру и НИОКР. Бедные страны извлекают из этих видов инвестиций сравнительно мало выгод по сравнению с эконо мически развитыми странами»375. И далее: «Так как индивидуальный инвестор получает лично для себя очень мало из тех косвенных вы год, что создают его вложения в перечисленные выше сферы, то ме ханизм свободного рынка не обеспечивает нужного уровня компли ментарных инвестиций. Поскольку такие дополнительные инвести ции приносят как общественную, так и индивидуальную выгоду, гос ударство может улучшить распределение ресурсов, предоставляя за свой счт общественные товары и услуги (создавая инфраструктуру) и одновременно стимулируя частные инвестиции»376.

Эндогенные модели экономического роста ставят НИОКР в центр своей схемы анализа. Они предсказывает, что рост дохода на душу населения определяется величиной ресурсов, направленных на развитие НИОКР377.

Romer Paul M. Increasing Returns and Long-run Growth // Journal of Political Economy. 1986.

Vol. 94(5). P. 1013.

Там же. – P. 1002–1037.

Тодаро М.П. Экономическое развитие: Учебник / Пер. с англ.;

под ред. С.М. Яковлева, Л.З. Зевина. М.: Экономический факультет МГУ, ЮНИТИ, 1997. С. 96. См. также: Romer Paul. Increasing returns and long-ran growth // Journal of Political Economy. 1985. № 94;

Lucas Robert B. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. 1988.

№ 22;

Barro Robert. Government spending in simple model of endogenous growth // Journal of Political Economy. 1990. № 98;

О роли инвестиций в человеческий капитал как комплемен тарного фактора производства см. Lucas Robert B. Why doesn’t capital flow from rich to poor countries? // AEA Papers and Proceedings. 1990. № 80.

Тодаро М.П. Экономическое развитие: Учебник / Пер. с англ.;

под ред. С.М. Яковлева, Л.З. Зевина. М.: Экономический факультет МГУ, ЮНИТИ, 1997. С. 96.

Hiro Izushi, Robert Huggins. Empirical analysis of Human capital development and economic growth in European regions. In: Descy, P.;

Tessaring, M.: (eds). Impact of education and training research in Europe: background report. Luxembourg: Office for Official Publications of European Communities, 2004 (Cedefop Reference Series, 54). Р. 83.

Имеется два основных подхода, исходя из которых можно мо делировать и анализировать взаимосвязь между накоплением чело веческого капитала и экономическим ростом378.

Первый подход содержится в теории человеческого капитала Г. Беккера, и привлек к себе внимание со статьей Р. Лукаса 379. Он ос нован на идее, что экономический рост приводится в действие накоплением человеческого капитала.

Второй подход более ранний и берет начало в работе Р. Нельсо на и Е. Фелпса, а позднее, развит в работах по экономическому росту шумпетерианского направления380.

При этом подходе предполагается, что запас человеческого ка питала определяет способности экономики к инновациям и/или за имствованию технологий у более развитых стран, что, в свою оче редь, способствует ускорению экономического роста.

Идея, что возрастающая отдача от масштаба является главной при объяснении долговременного роста, так же стара, как рассказ Адама Смита о булавочной мануфактуре и его объяснение о роли развития общественного разделения труда в экономическом росте381.

Неспособность «старой» неоклассической модели ввести техно логический прогресс в расчеты роста для выявления его причин (т. е.

эндогенизировать технологический прогресс), по большому счету, вызвана техническими трудностями работы с возрастающей отдачей от масштаба в динамической модели общего равновесия.

Новые модели роста возникли в рамках неоклассической теории под воздействием институциональной критики теорий роста. Особенно большое воздействие на них оказала теория человеческого капитала382.

В модели Р. Солоу использовалась производственная функция Кобба Дугласа, в которой труд и капитал являются субститутами.

Y (t ) A(t ) K (t ) L(t )1 0 1. (5.1) Benhabib, J. and M.M. Spiegel.The Role of human capital in economic development: evidence from aggregate cross-country data // Journal of Monetary Economics. 1994. № 34(2). P. 143–173;

Aghion, P. and Howitt. Endogenous Growth Theory. Cambridge: MIT Press, 1998.

Lucas, R.E. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics.

1988. № 22. P. 3–42.

Nelson R.R., Phelps E. Investment in humans, technological diffusion and economic // Ameri can Economic Association. 1966. № 2. Vol. 61. P. 69–75.

Смит Адам. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Наука. 1993.

С. 119–120.

Нуреев Р.М. Экономика развития: модели становления рыночной экономики: Учебник.

М.: Норма, 2008. С. 201.

В модели Солоу-Свана рост дохода на душу населения возни кает благодаря накоплению капитала и продолжается до тех пор, пока экономика не достигнет стабильного состояния. В стабильном состоянии рост дохода на душу населения определяется исключи тельно технологическим прогрессом, который модель не объясняет.

Тестирование модели Р. Солоу, проведнное Г. Мэнкью, Д. Ромером и Д. Уэйлом, показало е неприменимость к развиваю щимся странам. Как пишет Р.М. Нуреев, возникло множество во просов, связанных, как с самой моделью, так и с применяемыми для е проверки статистическими данными.

Какую часть реального роста объясняет сама модель? Действи тельно ли объясняющие переменные являются экзогенными? Например, модель Р. Солоу объясняла экономический рост исполь зуемыми в модели факторами только на 20–30%, оставался значи тельный «остаток Солоу», то есть на более чем 70% рост оставался необъясннным. «Расширение» модели Р. Солоу, за счт включения в не человеческого капитала и других факторов, резко уменьшило необъясннный «остаток».

В процессе пространственного анализа данных о росте ВВП на душу населения в течение двух периодов (от 1965 по 1975 гг. по 87 странам и от 1975 по 1985 гг. по 97 странам), Р. Барро и Ф. Сало и-Мартин получили следующие результаты:

а) образовательные достижения (измеренные средним уровнем образования) значительно коррелируют с непрерывным ростом (с коэффициентом корреляции около 0,05), хотя в агрегированном из мерении образовательных достижений, разложенном по уровням образования, воздействие начального (первичного) образования остается большей частью незначительно;

б) общественные расходы на образование также имеют значи тельное положительное влияние на экономический рост: увеличение отношения общественных расходов на образование к ВВП в течение периода 1965–1975 гг. на 1,5% увеличило темпы роста в течение этого же периода на 0,3% в год384.

Они приняли, что функция для темпа роста дохода на душу населения в стране в период t, DY, имеет следующий вид:

Нуреев Р.М. Экономика развития: модели становления рыночной экономики: Учебник.

М.: Норма, 2008. С. 210.

Barro R.J., Sala-I-Martin F.R. Economic Growth. New York: McGraw-Hill, 1995.

DYt F (Yt 1 ;

ht 1 ;

...), (5.2) где Yt-1 – начальный объем ВВП на душу населения;

ht-1 – начальный человеческий капитал на душу (показатель, осно ванный на мере образовательных достижений и здоровья).

Опущенные переменные, обозначенные многоточием, включает набор переменных контроля и влияния окружающей среды.

На основе данных по 78 странам в течение 1965–85 гг. они нашли, что разница логарифмов человеческого капитала в их спе цификации всегда является незначительной и почти всегда с отрица тельным коэффициентом. Другими словами, накопление человече ского капитала, по их расчетам, ведет к снижению темпов роста экономики, хотя его влияние оказалось статистически незначимым.

На основе таких результатов тестирования моделей, они дела ют вывод, что скорее уровень запаса человеческого капитала, чем темп его формирования и накопления, играет роль в определении темпа роста дохода на душу населения.

Эмпирические межстрановые исследования влияния человече ского капитала на экономический рост, дают очень противоречивые результаты, которые возникают из-за статистического несовершен ства и большой изменчивости самых разных, зачастую проблемных показателей, используемых для измерения человеческого капитала.

5.1.1. Построение и проверка простой модели роста с использованием человеческого капитала для России.

Попытаемся проверить, существует ли взаимосвязь между эко номическим ростом в регионах России и величиной накопленного в них человеческого капитала. В качестве показателей, характеризу ющих величину накопленного в регионах человеческого капитала возьмм два показателя:

1) «средний уровень образования занятых в экономике регио нов», характеризующий среднее число лет обучения одного занятого;

2) «доля занятых с высшим образованием», показывающая до лю работников с высшим образованием в общей численности всех занятых в экономике данного региона.

Первый показатель характеризует величину неосязаемого че ловеческого капитала в расчте на одного занятого. Он рассчитыва ется как средневзвешенная величина числа лет обучения, необходи мых для достижения данного уровня образования. В качестве весов ис пользуются доли занятых с данным уровнем образования по регионам, приводимые в сборниках «Российский статистический ежегодник» за соответствующие годы. Второй показатель характеризует относитель ную величину неосязаемого человеческого капитала высшей квалифи кации в общем объме человеческого капитала региона. По мнению многих западных экономистов именно лица с «третичным» (то есть с высшим) образованием играют решающую роль в инновационной ак тивности и обеспечивают экономическое развитие. Для начала ограни чимся расчтами за два года: 2003 и 2004, которые являются наиболее характерными для периода с 1999 по 2007 гг., так как в них уже был достигнут стабильный рост, но экономика ещ не была «перегрета».

ni a bhi, (5.3) где ni – темпы роста реальных среднедушевых доходов населения i-го региона;

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

С помощью данного уравнения попытаемся проверить предпо ложение, что темпы экономического развития регионов России свя заны с уровнем накопления человеческого капитала в этих регионах.

Как было отмечено ранее, такая взаимосвязь была обнаружена Г. Бадингером, Г. Тондл для 128 регионов Европейского Союза и для ряда стран ОЭСР. Результаты расчта данного регрессионного уравнения представлены в таблице 5.1.

Выделены три группы регионов:

1) все регионы России (без автономных округов);

2) все регионы России с плотностью населения более 5 человек на квадратный километр территории»;

3) регионы с плотностью населения более 5 человек на квад ратный километр, расположенные в СЗФО, ЦФО, ЮФО и ПФО, то есть в европейской части России. Поскольку только часть регионов Уральского федерального округа относится к европейской части России, и большая часть регионов этого округа является малонасе лнной, они не включались в последнюю группу.

Как следует из данных таблицы 5.1, константа малозначима в регрессионных уравнениях с независимой переменной «средний уровень образования занятых» и статистически значима при пере менной «доля занятых с высшим образованием». Коэффициент b при обеих независимых переменных статистически значим для всех групп регионов, причм его величина и статистическая значимость заметно повышаются в случае исключения из расчта малонаселн ных регионов и достигает максимальных значений для группы реги онов европейской части России.

Таблица 5. Связь темпа роста реальных доходов населения регионов России с уровнем накопления человеческого капитала на одного занятого в 2003 году Средний уровень образования занятых в Доля занятых с высшим образованием экономике регионов Регионы с Регионы с Регионы с Регионы с плотностью плотностью Параметры Все ре- плотно- плотно населения Все ре- населения регрессии гионы стью насе- стью насе более 5 чел. гионы более 5 чел.

России ления бо- ления бо на км2 (Евро- на км2 (Евро (без АО) (без АО) лее 5 чел. лее 5 чел.

пейская часть пейская часть на км на км РФ) РФ) Конст. a (B) 43,415 21,27 14,581 103,38 102,0 100, Станд. ош-ка 27,473 30,09 31,743 2,677 2,888 2, t – статистика 1,580 0,707 0,459 38,62 35,33 35, p – уровень 0,118 0,482 0,648 0,000 0,000 0, Коэфф. b (Beta) 0,274 0,368 0,407 0,332 0,417 0, Станд. ош-ка (0,111) (0,122) (0,133) (0,109) (0,119) (0,126) B 5,267 7,037 7,509 0,375 0,461 0, Станд. ош-ка 2,130 2,337 2,461 0,123 0,132 0, t – статистика 2,473 3,011 3,051 3,044 3,495 3, p – уровень 0,015 0,004 0,004 0,003 0,0009 0, R – квадрат 0,075 0,135 0,165 0,110 0,174 0, F 6,114 9,067 9,306 9,267 12,213 15, p – уровень 0,016 0,004 0,004 0,003 0,0009 0, Коэффициент 0,274 0,368 0,407 0,332 0,417 0, корреляции Среднее значе- 12,893 12,874 12,89 21,22 21,325 21, ние «средний уровень обра зования»

Среднее значе- 111,33 111,86 111,39 111,39 111,86 111, ние «темпа роста реальных доходов насе ления»

Коэф. эластич- 0,610 0,809 0,869 0,071 0,088 0, ности Число регинов 77 60 49 77 60 Данное явление можно объяснить тем, что в малонаселнных регионах возможности экономического роста определяются, в первую очередь, наличием и интенсивностью использования при родных ресурсов, в плотно же населнных регионах главными фак торами экономического роста являются трудовые ресурсы и возмож ности реализации потенциала научно-технического прогресса, кото рые, естественно, выше в регионах с более квалифицированной ра бочей силой. Можно также отметить, что статистически более зна чимыми являются параметры уравнения регрессии с независимой пе ременной «доля занятых с высшим образованием», что, по видимому, подтверждает тот факт, что именно от работников выс шей квалификации в наибольшей степени зависит интенсивность и эффективность инновационной активности, которая, в конечном сч те, определяет в значительной степени темпы развития экономики данных регионов.

В таблице 5.2 приведены результаты расчта аналогичных уравнений регрессии по данным за 2004 год, но в качестве независи мой переменной, характеризующей объм накопленного человече ского капитала в регионах, взята доля занятых с высшим образовани ем в общем числе занятых в регионе.

Таблица 5. Связь темпа роста реальных доходов населения регионов России с долей занятых с высшим образованием в общем числе занятых в экономике регионов в 2004 году Регионы с Регионы с Регионы с долей Регионы с долей Все ре- плотностью плотностью городского городского Показатели гионы населения более населения более населения населения (без АО) 5 чел. на км2 10 чел. на км2 более 50% более 60% Число регионов 78 60 55 75 Константа 100,111 97,258 97,579 100,703 98, Стандартная 3,828 4,371 4,734 3,197 3, ошибка t – статистика 26,152 22,251 20,610 31,495 28, p – уровень 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000 0, Коэффициент Beta 0,2541 0,3589 0,3480 0,2762 0, Стандартная 0,1109 0,1226 0,1288 0,1125 0, ошибка B 0,3933 0,5778 0,5699 0,3560 0, Стандартная 0,1718 0,1973 0,2109 0,1450 0, ошибка t – статистика 2,2899 2,9228 2,7024 2,4556 2, p – уровень 0,0248 0,0049 0,0092 0,0164 0, R – квадрат 0,0645 0,1288 0,1211 0,0763 0, F 5,2437 8,5739 7,3031 6,0299 8, p – уровень 0,0248 0,0049 0,0092 0,0164 0, Стандартная 6,8756 7,0454 7,2884 5,6123 5, ошибка Коэффициент 0,2541 0,3589 0,3480 0,2762 0, корреляции Средняя «доля 21,8218 21,6650 21,9618 21,5987 21, занятых с высшим образованием»

Средний «темп 108,6936 109,7767 110,0946 108,3920 108, роста реальных доходов населе ния»

Коэффициент 0,0790 0,1140 0,1137 0,0709 0, эластичности В данном случае константа a оказалась статистически значи мой, как и коэффициент b при независимой переменной. Уравнения регрессии и их параметры статистически значимы при 1% уровне значимости, за исключением коэффициента b для группы «все реги оны без АО» за 2004 г., который значим при 5% уровне значимости.

Как следует из данных таблицы 2, рост доли занятых с высшим об разованием в общем числе занятых на один процентный пункт, свя зан с повышением темпов роста реальных среднедушевых доходов населения на 0,3–0,5 процента. Как и в предыдущем случае, величи на коэффициента b и статистическая наджность оценок повышает ся при исключении из расчта данных по малонаселнным регионам и регионам с более низкой долей городского населения. Коэффици ент детерминации R 2 также невелик, его величина колеблется от 0,06 до 0,13. Полученные результаты позволяют говорить о наличии невысокой, но статистически значимой положительной связи между запасом накопленного в регионах человеческого капитала и темпами их экономического развития в указанные годы. Можно также пред положить, что темпы реального роста среднедушевых доходов насе ления регионов достаточно хорошо характеризуют темпы экономи ческого развития регионов.

Можно сделать вывод, что различия в объмах накопления че ловеческого капитала в регионах России оказывают существенное влияние на дифференциацию темпов их экономического развития. В таблицах 5.1 и 5.2 приведены данные, показывающие наличие поло жительной, не очень сильной, но статистически значимой связи меж ду запасом накопленного в регионах человеческого капитала в расч те на одного занятого и темпами роста реальных доходов населения.

Можно также со значительной долей уверенности говорить о том, что данная связь более значительна в регионах с более высокой плотностью населения и с более высокой долей городского населе ния. Такая тенденция может свидетельствовать о более благоприят ных возможностях реализации человеческого капитала в наиболее плотно заселнных и урбанизированных регионах, о повышенной эффективности его использования в них.


Поиск других факторов, влияющих на темпы роста реальных доходов населения регионов, оказался малорезультативным, Такие показатели, как доля инвестиций в основной капитал в ВРП, отноше ние инвестиций в основные фонды к основным фондам регионов, до ля городского населения, и некоторые другие имеют статистически малозначимую связь с темпами роста реальных доходов населения регионов. Тем не менее, нашлись показатели, имеющие статистиче ски значимую связь с темпом роста реальных доходов населения ре гионов России – «доля занятых в населении регионов» и «плотность населения». Построим следующее уравнение регрессии:

ni a bhi сg i, (5.4) где g i – доля занятых в населении региона, остальные обозначения прежние.

В таблице 5.3 приведены показатели линейной регрессии, связы вающей показатель «темп роста реальных доходов населения» с пере менной «доля занятых в населении региона», и одним из показателей:

«средний уровень образования занятых в экономике региона» или «до ля занятых с высшим образованием в общем числе занятых в экономи ке региона». Интерпретация результатов достаточно прозрачна: чем выше доля занятого населения в регионе, тем меньше возможностей для повышения реальных среднедушевых доходов населения за счт роста уровня занятости, отсюда и статистически значимая отрицатель ная связь этих двух статистических показателей.

Таблица 5. Связь темпа роста реальных доходов населения с долей занятых в общем числе занятых в экономике регионов и уровнем накопления человеческого капитала в 2004 году Доля занятых Средний уровень образования занятых с высшим образованием Регионы с плот- Регионы с плотно Показатели регресии Все регионы ностью населе- стью населения Все регионы (без АО) (без АО) ния более 5 чел. более 5 чел.

на кв км на кв км Число регионов 78 60 78 Константа B 122,993 130,895 43,17 21, Стандартная ошибка 6,722 9,163 35,665 40, Коэффициент b Коэффициент (Beta) 0,296 0,4045 0,2692 0, Стандартная ошибка 0,101 0,1095 0,1074 0, (B) 0,548 0,6513 7,1713 9, Стандартная ошибка 0,1579 0,1763 2,8625 3, Коэффициент с Коэффициент (Beta) -0,4066 -0,4438 -0,4545 -0, Стандартная ошибка 0,102 0,109 0,1074 0, (B) -52,708 -77,301 -58,911 -86, Стандартная ошибка 13,219 19,072 13,926 20, R – квадрат 0,2281 0,3237 0,2077 0, F 11,085 13,641 9,8313 11, p – уровень 0,00006 0,00001 0,00016 0, Стандартная ошибка 6,2869 6,2616 6,3696 6, Положительная статистически значимая связь между показате лями, характеризующими величину накопленного человеческого капитала в расчте на одного занятого в экономике региона, и тем пами роста среднедушевых доходов населения объяснена ранее.

Можно лишь добавить, что существует, по всей видимости, не сколько каналов, с помощью которых человеческий капитал реали зуется в более высоких темпах экономического роста: 1) более вы сокая инновационная активность;

2) повышенная эффективность использования наличных ресурсов;

3) более высокий спрос на това ры и услуги в регионах с более высокими доходами, стимулирую щий деловую активность (уровень доходов населения и средний уровень образования занятых в регионах хорошо коррелируют.

Можно также отметить более высокие абсолютные значения коэф фициентов b и c в группах регионов с большей плотностью населе ния, а также их большую статистическую значимость. Например, нормированные коэффициенты (Beta) характеризуют долю данного фактора в объяснении вариации зависимой переменной.

Из данных таблицы 5.3 видно, что в группе регионов с плотно стью населения свыше 5 человек на квадратный километр, различия в среднем уровне образования занятых в экономике регионов Рос сии объясняют до 35% вариации темпов роста реальных доходов населения, в то время как в группе «все регионы (без АО)» только 26%. Для показателя «доля занятых с высшим образованием» анало гичный коэффициент повышается с 29 до 40% при переходе к груп пе регионов с большей плотностью населения, что свидетельствует о высокой значимости фактора высшего образования для экономи ческого роста, особенно в плотно населнных регионах.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что в россий ской экономике проявляются те же факторы развития, что и в регио нах ЕС и странах ОЭСР, т. е. в ней присутствует заметное влияние накопленных знаний, в форме неосязаемого человеческого капитала, на темпы экономического развития. Тем не менее, расширение моде ли за счт включения в не членов, характеризующих патентную ак тивность, расходы на НИОКР (или численность научных работников, занятых НИОКР), внешнеторговую деятельность регионов России, как это было сделано Г. Бадингером и Г. Тондл, не позволило вы явить наличие статистически значимых связей между показателями, характеризующими данные виды активности, и темпами роста ре альных доходов населения регионов России. Можно предположить, что на данном этапе развития экономики России, в период е ожив ления после длительного трансформационного кризиса, данные виды экономической инновационной активности не достигли ещ таких масштабов, при которых они могли бы оказывать заметное влияние на темпы экономического развития экономики России. Хотелось бы надеяться, что по мере активизации инновационных факторов эко номического роста в России можно будет наблюдать и статистически зафиксировать те же тенденции, наличие которых отмечают в разви тых странах западные экономисты 5.1.2. Построение и проверка более сложной модели роста для периода с 2000 по 2007 годы Попытаемся проанализировать, какие факторы влияли на эко номический рост в регионах России в 2000–2007 гг.

Для этого рассмотрим следующее уравнение регрессии:

ni Ai bli hi c i a1d1 a2 d 2 mi i, (5.5) где ni – темп роста физического объма ВРП в i-м регионе в рас сматриваемом периоде;

Аi– константа;

li– темп роста общей численности населения, занятого в эконо мике i – го региона в рассматриваемом периоде (рассчитан путм деления численности занятого в экономике регионов населения в последнем году рассматриваемого периода на численность занятых в первый год рассматриваемого пери ода);

hi – доля населения с высшим образованием в общей численно сти населения, занятого в экономике i – го региона в рас сматриваемом периоде (расчитана как среднее арифметиче ское для первого и последнего годов рассматриваемого пе риода);

i – среднее отношение накопления основного капитала к ос новным фондам в i – м регионе в рассматриваемом перио де (рассчитано как среднее арифметическое по всем годам рассматриваемого периода);

d1, d 2 – фиктивные переменные, обозначающие города мегаполисы (Москву и Санкт-Петербург) и города миллионеры (Волгоград, Екатеринбург, Казань, Самара, Пермь, Уфу, Челябинск, Новосибирск, Нижний Новгород, Омск, Ростов-на-Дону) соответственно;

i – средний коэффициент разводимости в i-м регионе в рас сматриваемом периоде (рассчитан как среднее арифмети ческое по всем годам рассматриваемого периода);

i – статистическая ошибка (регрессионный остаток).

В таблицах 5.4 и 5.5 представлены результаты расчтов показа телей регрессионного уравнения 5.5 на основе статистических дан ных из ежегодников «Регионы России: основные социально экономические показатели» за период 2000–2007 гг. Все регрессоры являются статистически значимыми переменными, причм такие пе ременные, как «темп роста общей численности занятых в экономике регионов», «доля занятых с высшим образованием в общей числен ности занятых в экономике регионов» и «среднее отношение накоп ления основного капитала к основным фондам» статистически зна чимы на 1% уровне. Все они положительно связаны с темпом роста физического объма валового регионального продукта, причм вклад человеческого капитала (переменная «доля занятых с высшим обра зование») равен 42,2% от объясннной вариации зависимой перемен ной, накопления основного капитала 32,9% и темпа роста общей чис ленности занятого в экономике регионов населения 22,2%. То есть человеческий капитал в рассматриваемом периоде давал наибольший вклад в экономический рост.

Коэффициент детерминации равен 0,650, критерий Фишера 24,456, статистическая значимость 0,000, количество регионов, дан ные по которым включены в расчт, равно 86.

Таблица 5. Человеческий капитал и другие факторы роста реального ВРП в 2000–2007 гг.

Станд. T– Показатели B Beta Значим.

ошибка стат-ка Константа A 1,119* 0,151 7,402 0, 0,367* 0,127 0,222* 2,897 0, b (Темп роста общ. числ. зан. населения) (Доля зан. с высш. образ.) 0,009* 0,002 0,412* 4,641 0, C (Средн. отнош. накопл. к осн. фондам) 2,699* 0,703 0,329* 3,840 0, A1 (Мегаполисы) 0,102** 0,048 0,158** 2,130 0, A2 (Города-миллионеры) -0,166** 0,074 -0,181** -2,247 0, m (Средн. коэф. разводимости) -0,054** 0,021 -0,217 -2,518 0, В городах мегаполисах (Москва и Санкт-Петербург) наблюда лись повышенные темпы экономического роста реального ВРП по сравнению со средними, по всем регионам России темпами (соответ ствующие коэффициенты регрессии положительны и статистически значимы на 5% уровне). В городах-миллионерах наблюдалась обрат ная ситуация – темпы роста реального ВРП меньше средних – соот ветствующие коэффициенты регрессии отрицательны и статистиче ски значимы на 5% уровне. Любопытно, что средний коэффициент разводимости отрицательно связан с темпом роста реального ВРП и статистически значим. В современной экономической литературе данный коэффициент трактуется как характеристика «социального капитала», показывающего уровень морали и нравственности насе ления. Очевидно, что низкий уровень морали населения отрицатель но сказывается на экономическом росте.

Во второй таблице представлены результаты расчта показате лей регрессии 5.5, в которой человеческий капитал представлен пе ременной «средний уровень образования» занятого в экономике ре гионов населения. Во втором случае переменная «доля занятых с высшим образованием» заменена на переменную «средний уровень образования занятого в экономике региона населения». Полученные результаты аналогичны предыдущим, все коэффициенты при незави симых переменных статистически значимы.


Коэффициент детерминации равен 0,641, критерий Фишера 23,524, статистическая значимость 0,000, количество регионов, дан ные по которым включены в расчт 86.

Наибольший вклад в экономический рост вносит человеческий капитал, переменная «средний уровень образования» обеспечивает 36,7% объясннной вариации зависимой переменной, накопление ос новного капитала обеспечивает 33,5% объясннной вариации темпа роста физического объма ВРП, а темп роста общей численности за нятого населения в рассматриваемый период дат 24,4%, причм все коэффициенты статистически значимы на 1% уровне (и выше).

Таблица 5. Человеческий капитал и другие факторы роста реального ВРП в 2000–2007 гг.

Ст. T– Показатели B ошибка Beta статистика Значимость Константа A -0,326 0,394 0,825 0, B (Темп роста общ. числ. зан. населения) 0,403* 0,127 0,244 3,181 0, (Сред. уров. образования ) 0,132* 0,030 0,367* 4,364 0, C (Сред.отнош. накопл. к основн. фонд. ) 2,756* 0,712 0,335* 3,869 0, A1 (Мегаполисы) 0,080** 0,047 0,123 1,683 0, A2 (Города-миллионеры) -0,209* 0,074 - -2,812 0, 0,228* M (Средний коэф. развод.) -0,063* 0,021 - -3,013 0, 0,257* Темпы роста реального ВРП в регионах с городами миллионерами оказались ниже средних, а в городах-мегаполисах – выше средних. Переменная «средний коэффициент разводимости»

имеет отрицательную и статистически значимую связь с темпом ро ста реального ВРП, что говорит о существенном влиянии «морально го» капитала, то есть уровня нравственности на экономический рост.

Очевидно, что в регионах России, где меньше разводов, наблюдают ся, в среднем, более высокие темпы экономического роста. Механизм такой связи, как можно предположить, может быть двояким.

Во-первых, он может заключаться, в долгосрочном аспекте, в том, что в более устойчивых и полных семьях, как правило, с более высокими среднедушевыми доходами, дети получают лучшее воспи тание и материальное обеспечение, то есть в них производится более «качественный» человеческий капитал новых поколений, обеспечи вающий, как следствие, более высокие темпы экономического роста.

Во-вторых, в краткосрочной перспективе, в устойчивых и пол ных семьях лучше сохраняются и восстанавливаются (физически и морально) силы взрослых членов семей, то есть действующих работ ников. Как следствие, в регионах, с более высоким уровнем морали, предприятия и организации получают более качественный человече ский капитал, обеспечивающий сравнительно более высокие темпы экономического роста.

5.2. Человеческий капитал как фактор роста численности занятых в регионах России Попытаемся оценить влияние человеческого капитала на уро вень безработицы и динамику занятости населения в регионах Рос сии. В качестве показателя, характеризующего уровень накопления человеческого капитала в экономике регионов России взят показа тель «доля занятых с высшим образованием в общем числе занятых в экономике регионов». Для расчтов используется следующее урав нение регрессии:

ni Ai bgi hi c i dDi i, (5.6) где ni – темп роста общей численности населения, занятого в эко номике i-го региона в рассматриваемом периоде;

Ai – константа;

g i – ожидаемая продолжительность жизни населения при рож дении в i-м регионе в рассматриваемом периоде, усред ннная по годам периода;

hi – средняя за период доля населения с высшим образованием в общей численности населения, занятого в экономике i-го региона в рассматриваемом периоде;

i – среднее за рассматриваемый период отношение объма накопления основного капитала к основным фондам в i м регионе в рассматриваемом периоде;

Di – фиктивная переменная «города-мегаполисы», равная 1 для Москвы и Санкт-Петербурга, и 0 для остальных регионов;

i – статистическая ошибка (регрессионный остаток).

В таблице 5.6 представлены результаты расчтов показателей регрессионного уравнения 5.6 на основе статистических данных из ежегодников «Регионы России: основные социально-экономические показатели» за период 2000–2007 гг. Все коэффициенты в данном уравнении регрессии статистически значимы, коэффициенты детер минации повышаются с 35% в 2000–2003 гг. до уровня 75% в период 2003–2006 гг. Наибольший вклад в объясннную вариацию зависи мой переменной дала переменная, характеризующая человеческий капитал – «средняя доля занятых с высшим образованием», на вто ром месте по величине вклада переменная «ожидаемая продолжи тельность жизни» – от 32 до 50% объясннной вариации. Последняя переменная, как представляется, характеризует производственный и социальный опыт работников, занятых в экономике регионов, то есть специфический человеческий капитал, так как можно предположить, что с ростом ожидаемой продолжительности жизни растт и средний возраст занятых в экономике, а соответственно, и накопленные ими специфические профессиональные знания и производственный опыт.

Таблица 5. Взаимосвязь темпа роста численности занятого населения регионов с уровнем образования и другими переменными Показатели 2000–2003 гг. 2000–2005 гг. 2000–2006 гг. 2003–2006 гг.

1 2 3 4 Константа A 0,656* 0,061 0,051 0,477* Ст. ошибка 0,124 0,150 0,156 0, T – статистика 5,305 0,406 0,327 5, Значимость 0,000 0,686 0,744 0, 0,004** 0,012* 0,012* 0,007* b (B) Ст. ошибка 0,002 0,002 0,003 0, 0,320** 0,530* 0,506* 0,435* b (Beta) 2,154 4,928 4,811 4, T – статистика 0,034 0,000 0,000 0, Значимость Окончание табл. 5. 1 2 3 4 (B) 0,003** 0,008* 0,008* 0,004* 0,001 0,002 0,002 0, Ст.ошибка 0,749** 1,263* 1,230* 0,815* (Beta) 2,129 4,704 4,900 4, T – статистика 0,036 0,000 0,000 0, Значимость C (B) 0,676* 0,602* 0,625* 0,289* Ст. ошибка 0,132 0,162 0,165 0, C (Beta) 0,586 0,279* 0,269* 0,223* T – статистика 5,100 3,704 3,783 3, Значимость 0,000 0,000 0,000 0, -0,099* -0,176* -0,171* -0,043* d (B) 0,030 0,039 0,039 0, Ст. ошибка -1,204* -1,193* -1,093* -0,398* d (Beta) -3,331 -4,497 -4,440 -2, T – статистика 0,001 0,000 0,000 0, Значимость Коэф. детерм. 0,354 0,659 0,680 0, F – критерий 10,813 38,178 41,935 60, Значимость 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 84 84 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Очень сильное отрицательное влияние на темп роста численно сти занятых оказывает фиктивная переменная «мегаполисы». Веро ятно, значительное отрицательное влияние на рост «легальной» (ре гистрируемой) занятости населения оказывали административные ограничения регистрации (прописки) населения в Москве и Санкт Петербурге, так как известно, что уровень безработицы в этих горо дах ниже средней по России и там велико число нелегальных трудо вых мигрантов.

Но самое интересное, что накопление основного капитала оказа лось далеко не самым сильным, по статистической значимости, факто ром, дающим значительный вклад в рост занятости населения только в первые четыре года рассматриваемого периода (58% в 2000–2003 гг.), в последующем этот вклад в объясннную вариацию зависимой пере менной снизился до 23% в 2004–2006 гг.

Рассмотрим, какое влияние оказывали другие факторы на рост занятости населения в регионах России. В последние десятилетия происходил отток населения из северных и восточных регионов Рос сии в регионы с более благоприятными климатическими условиями.

Рассмотрим влияние таких факторов как «ожидаемая продолжитель ность жизни» и «уровень обжитости региона» (представленный пе ременной «численность населения» региона) на рост занятости насе ления регионов.

Данные таблицы (5.7) свидетельствуют о положительном влия нии, которое накопленный в регионах человеческий капитал оказы вает на рост уровня занятости населения.

nзан a a1hi a2 gi a3 Ni a4di i.

i (5.7) В таблице 5.7 представлены результаты расчта линейного ре грессионного уравнения (5.7), связывающего зависимую переменную «темп роста численности занятого в экономике регионов населения»

i ( n зан ) за 1999–2007 гг. с независимыми переменными: «средний уро вень образования занятого населения» ( hi ), «ожидаемая продолжи тельность жизни при рождении» ( g i ), «численность населения реги онов» ( N i ) и фиктивной переменной «мегаполисы» ( d i ), равной для Москвы и Санкт-Петербурга, и 0 для всех прочих регионов. Ре грессия «взвешенная», в качестве весовой переменной выступает пе ременная «доходы населения регионов».

Таблица 5. Взаимосвязь темпов роста численности занятого населения с другими переменными в период 1999–2007 гг.

i hi gi Ni di n зан Показатели Коэф. нестанд. -0,907 0,090 0,013 0,016 -0, Станд. ошибка 0,344 0,018 0,004 0,004 0, Коэф. станд. 0,864 0,373 0,545 -0, t-стат. -2,636 5,062 3,541 4,073 -4, Значимость 0,010 0,000 0,001 0,000 0, Примечание. Коэффициент детерминации равен 0,668, показатель Фишера – 39,751, количество регионов – 83.

Результаты расчта показывают, что важнейшим фактором, спо собствовавшим росту занятости в регионах России в рассматриваемый период была переменная «средний уровень образования» занятого в экономике регионов населения. Дополнительный год среднего уровня образования увеличивал рост занятости в рассматриваемом периоде на 9%. На втором месте по степени позитивного влияния оказалась пере менная «численность населения регионов», на третьем – «ожидаемая продолжительность жизни при рождении». Вклад этих факторов в объ ясннную вариацию темпов роста численности занятых составил, соот ветственно, 54 и 37%. Можно предположить, что восстановительный рост экономики регионов России в данный период происходил преиму щественно в плотно заселнных регионах с благоприятными условиями для жизни и относительно высокой продолжительностью жизни, а так же с относительно большим объмом запаса человеческого капитала.

Исключением из данной закономерности были города-мегаполисы Москва и Санкт-Петербург, по-видимому, из-за административных и экономических ограничений на въезд граждан на постоянное местожи тельство и трудоустройство.

По-видимому, данное явление характеризует экстерналии чело веческого капитала, то есть положительное влияние, которое более образованные работники оказывают на увеличение занятости своих менее образованных коллег. Можно сделать вывод, что одним из внешних эффектов (экстерналий) образования (человеческого капи тала) является положительное его влияние на рост занятости населе ния регионов России.

Для выявления влияния других факторов, оказывающих воздей ствие на рост занятости населения в регионах России, включим в число независимых переменных в регрессионное уравнение (5.7) та кие новые переменные, как «фондовооружнность труда» и «соот ношение мужчин и женщин в населении региона» и исключим фик тивную переменную, характеризующую мегаполисы.

Данные таблицы 5.8, рассчитанные за период за 2000–2008 гг. с помощью уравнения (5.8), также свидетельствуют о положительном влиянии, которое накопленный в регионах человеческий капитал оказывает на рост уровня занятости населения nзан a a1hi a2mi a3 Ni a4ki a5li i.

i (5.8) В таблице 5.8 представлены результаты расчта линейного ре грессионного уравнения (5.7), связывающего зависимую переменную «темп роста численности занятого в экономике регионов населения»

i ( n зан ) за 2000–2008 гг. с независимыми переменными: «доля занятых с высшим образованием» ( hi ), «отношение численности женщин к численности мужчин» ( mi ), «численность населения регионов» ( N i ), «фондовооружнность труда» ( k i ) и «доля занятого населения в общей численности населения»» ( l i ). Регрессия «взвешенная», в качестве весо вой переменной выступает переменная «численность занятого населе ния регионов». Показатели независимых переменных берутся для начального года рассматриваемого периода, т. е. для 2000 г.

Таблица 5. Взаимосвязь темпов роста численности занятого населения с другими переменными в период 2000–2008 гг.

i hi mi Ni ki li n зан Показатели Коэф. нестанд. 1,542 0,003 -0,353 0,023 0,249 -0, Станд. ошибка 0,137 0,001 0,111 0,003 0,051 0, Коэф. станд. 0,415 -0,247 0,726 0,419 -0, t-стат. 11,245 3,735 -3,191 8,071 4,839 -6, Значимость 0,000 0,000 0,002 0,000 0,000 0, Примечание. Коэффициент детерминации равен 0,735, показатель Фишера – 42,258, количество регионов – 82.

Очевидно, что уровень накопления человеческого капитала, представленный переменной «доля занятых с высшим образовани ем» в общей численности населения, занятого в экономике регио нов, положительно влиял на рост занятости населения в рассматри ваемом периоде. Положительно сказывалась на росте занятости и фондовооружнность труда, а также численность населения в реги онах России. Отрицательно влияли на рост занятости переменные «соотношение мужчин и женщин» и «доля занятых в общей чис ленности населения» в регионах. Негативное влияние последней переменной вполне объяснимо, так как с ростом доли занятых в населении затрудняется дальнейший рост занятости населения. О причинах негативного влияния демографической структуры насе ления на рост занятости можно только догадываться – превышение численности женщин над численностью мужчин каким-то образом отрицательно влиял на рост численности занятого населения.

5.3. Оценка влияния человеческого капитала на уровень безработицы в регионах России С помощью следующего регрессионного уравнения попытаемся оценить влияние человеческого капитала и других факторов на уро вень безработицы в регионах России.

mi Ai bg i hi dDi i (5.9) В таблице 5.9 представлены результаты расчта уравнения ре грессии (5.9), в котором в качестве зависимой переменной использу ется показатель «уровень безработицы (МОТ)» в регионах России ( mi ), а в качестве регрессоров переменные «средний уровень образо вания» населения ( hi ), занятого в экономике регионов, «ожидаемая продолжительность жизни при рождении» ( g i ) и фиктивная перемен ная «регионы с городами – миллионерами» ( Di ).

Коэффициенты детерминации не очень высоки, они колеблются на уровне 0,5–0,6. Но практически все коэффициенты при независи мых переменных статистически значимы. Очевидно, что средний уровень образования занятого в экономике регионов населения отри цательно связан с уровнем безработицы, в то время как ожидаемая продолжительность жизни при рождении – положительно.

В этом можно увидеть известное противоречие, с одной сторо ны, специфический человеческий капитал, то есть производственный и социальный опыт, характеризующийся переменной «ожидаемая продолжительность жизни», способствует росту занятости населения регионов, что следует из таблицы 5.6, с другой стороны, возможно, что работники старших возрастов чаще оказываются безработными, чем более молодые работники, что следует из таблицы 5.9.

Таблица 5. Взаимосвязь уровня безработицы (МОТ) с уровнем образования и ожидаемой продолжительностью жизни в 2003–2007 гг.

Показатели 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г.

1 2 3 4 5 Константа A 95,975* 91,819* 89,063* 63,115* 27,819* Станд. ошибка (8,569) (9,320) (8,590) (7,374) (6,126) B (B) 0,178 0,440* 0,302** 0,535* 0,426* Станд. ошибка (0,149) (0,159) (0,132) (0,143) (0,146) B (Beta) 0,126 0,328* 0,242** 0,403* 0,364* Окончание табл. 5. 1 2 3 4 5 -7,778* -8,803* -7,929* -7,141* -4,199* (B) (0,968) (1,105) (0,976) (0,773) (0,498) Станд. ошибка (Beta) -0,892* -0,996* -0,941* -1,034* -1,089* D (B) -1,715** -2,143** -1,603*** -1,745** -1,168*** Станд. ошибка (0,803) (0,849) (0,820) (0,734) (0,613) D (Beta) -0,164** -0,207** -0,154*** -0,184** -0,143*** Коэф.детерм. 0,579 0,521 0,548 0,559 0, F – критерий 38,586 30,409 33,493 35,003 40, Значимость 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 88 88 87 87 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Можно сделать вывод, что объм накопленного в регионах Рос сии человеческого капитала способствует снижению безработицы и росту занятости населения в этих регионах, в чм проявляются, по видимому, экстерналии образования.

5.4. Оценка влияния запаса человеческого капитала на интенсивность инновационных процессов в регионах России 5.4.1. Оценка влияния человеческого капитала на распространение информационно-компьютерных технологий в России В последние десятилетия в мировой экономической литературе ак тивно обсуждается влияние процессов создания и диффузии знаний и технологий на научно-технический прогресс, который объективно счи тается важнейшим фактором экономического роста в современной эко номике385.

Экономисты разных стран вс большее внимание уделяют анализу влияния образования на темпы и уровни экономического развития. В Barro R.J., Sala-i-Martin X. Technological Diffusion, Convergence, and Growth // Economic Working Paper. 1995. № 116;

Benhabib J., Spigel M.M. Human Capital and Technology Diffusion // FRBSF Working Paper. 2002 № 9;

Mayer J. Technology Diffusion, Human Capital and Econom ic Growth in Developing Countries // United Nations Conference of Trade and Development.

2001. № 154. Discussion Papers. UNCTAD/OSG/DP/154;

Abreu M., de Groot H.L.F., Florax R.J.M. Spatial Patterns of Technology Diffusion. Tinbergen Institute Discussion Paper, TJ 2004– 079/3.

отличие от традиционной неоклассической модели роста Р. Солоу, не давно возникшая «новая экономика роста» специально выделяет эндо генные детерминанты роста, которые определяются внутри модели. Но вый подход ставит образование в центр внимания и обеспечивает теоре тический фундамент для понимания того, как образование может влиять на экономический рост.

Например, Р. Нельсон и Е. Фелпс разработали подход к исследова нию роли человеческого капитала как фактора экономического роста, основанный на предположении, что образование является фактором, способствующим как генерированию и осуществлению технологиче ских изменений, так и приспособлению к таким изменениям386.

В работах ряда экономистов подчркнута важность способностей и квалификации в неспокойное время и время быстрых экономических изменений387. Тот факт, что образование необходимо, прежде всего, в ситуациях внедрения новых технологий, в процессе радикальных изме нений, подтверждается в работах Дж. Норткота и А. Воллинга, а также Дж. Норткота и Г. Викри, которые приводят свидетельства того, что наличие подходящих квалификаций является ключевым фактором при нововведениях и принятии решений о внедрении новых технологий388.

В работе М. Хашимото приведены свидетельства того, что эффек тивная адаптация новых технологий японскими фирмами часто оказы вается следствием эффективных стратегий подготовки и переподготов ки кадров389.

Факторы, ведущие к эндогенному росту (в особенности техноло гические изменения) на макроэкономическом уровне прямо увязывают ся с запасом человеческого капитала в стране (в регионе или городе).

Такая связь вполне естественна, так как человеческий капитал либо прямо создат новые знания и технологии, или потому что он является ключевой компонентой затрат в исследовательском секторе, который Nelson R., Phelps E. Investment in humans, technological diffusion, and economic growth // American Economic Review: Paper and Proceedings. 1966. № 51(2). P. 69–75.

Galor O., Tsiddon D. Technological Progress, Mobility, and Economic Growth // American Economic Review. vol. 1997. 87(3). P. 363–82;

Hassler J. and Mora J.V. R. Intelligence, social mobility, and growth // American Economic Review. 2000. № 4. Vol. 90. P. 888–908.

Northcott J., Walling A. The Impact of Microeconomics, Diffusion Benefits and Problems in Britich Industry. Policy Studies Institute. London, 1988;



Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 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.