CC BY
118
УДК 330(075.8)
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В РОССИИ
Л.Е. Басовский, С.А. Гришина, Е.Н. Басовская
Получены регрессионные модели производственных функций трудового дохода занятого населения России в 2000-2010 г.г. на основе данных региональной статистики. В качестве производственного фактора, отражающего влияние человеческого капитала, принята доля занятых лиц с высшим образованием. Установлено, что влияние человеческого капитала лиц с высшим образование на трудовые доходы занятых невелико, но его эффективность, снижавшаяся в 2000-2004 г.г., в 2005-2010 г.г. стала быстро возрастать.
Ключевые слова: человеческий капитал, высшее образование, производственные функции, трудовые доходы занятого населения, эффективность человеческого капитала
Развитие экономики России в первое десятилетие XXI века протекало в противоречивых условиях. В 2000-2010 г.г. наблюдалось увеличение износа основных фондов, наращивание человеческого капитала занятого населения и увеличение реальной заработной платы.
Износ основных фондов за этот период возрос с 39,4% до 47,1%. Доля специалистов с высшим образованием в составе занятого населения увеличилась с 21,3% до 28,7%. Реальная заработная плата росла в среднем на 12,6% в год в период 2001-2005 г.г. и на 7,3% в год в период 2006-2010 г.г.
Для анализа эффективности человеческого капитала был использован неофакторный подход, согласно которому в постиндустриальной экономике важным производственным фактором является человеческий капитал высококвалифицированных специалистов [1], а также метод, основанный на построении производственных функций с использованием данных региональной статистики [2].
В настоящей работе в качестве высококвалифицированных специалистов рассматривались лица, имеющие высшее профессиональное образование. В качестве трудовых доходов, в отличие от известных работ, например работы [2], рассматривалась начисленная заработная плата занятого населения.
Производственные функции строились в следующем виде:
Р = АкаНЬ, (1)
где Р - годовая средняя начисленная заработная плата в регионе; к - средняя фондовооруженность труда в регионе; к - показатель, оценивающий человеческий капитал занятых лиц, имеющих высшее профессиональное образование; А, а, Ь - параметры производственной функции.
Годовая средняя начисленная заработная плата в регионе определялась как двенадцатикратная среднемесячная номинальная начисленная за-
работная плата работников организаций в регионе по данным российской службы статистики [3,4,5]. Показатель имел размерность руб./чел.
Средняя фондовооруженность труда в регионе определялась как стоимость основных фондов (на конец года), отнесенная к среднегодовой численности занятых в экономике региона [3,2,5]. Показатель имел размерность тыс. руб./чел.
В качестве показателя, оценивающего человеческий капитал, принималась доля занятых в экономике лиц, имеющих высшее профессиональное образование, в процентах [3,4,5].
После логарифмирования из уравнения (1) была получена линейная регрессионная модель вида:
у = а0 + аЬпк + ЬЬпк + б (2)
где у = ЬпР ; а0 = ЬпА; Ьп - натуральный логарифм; б - случайная составляющая модели.
Для построения регрессионных моделей вида (2) были использованы данных российской службы статистики по всем 80 регионам России
[3,4,5]. Поскольку за первую половину периода 2000-2010 г.г. служба статистики не публиковала отдельные виды данных по Чеченской республике, то модели для этого периода строились по данным 79 регионов.
Для всего исследуемого периода были получены адекватные модели с весьма высоким уровнем доверительной вероятности. Параметры моделей представлены в табл. 1.
Таблица 1
Параметры регрессионных моделей производственных функций, включающих человеческий капитал лиц с высшим образованием
Год Константа а0 Регрессор а Регрессор Ь Уровень детерминации ё, %
величина ї- статистика величина ї- статистика величина ї- статистика
2000 3,69 5,6 0,91 9,6 0,43 3,3 55,9
2001 4,25 6,6 0,84 10,4 0,44 3,3 58,6
2002 5,67 9,1 0,75 10,0 0,19 1,5 55,5
2003 5,84 10,2 0,76 10,8 0,14 1,3 59,8
2004 7,70 12,3 0,51 7,9 0,10 1,0 43,8
2005 6,40 10,9 0,69 10,6 0,22 1,8 58,7
2006 6,69 10,4 0,64 9,7 0,26 1,8 54,4
2007 6,94 11,0 0,61 9,4 0,27 2,0 52,5
2008 7,19 12,4 0,59 10,1 0,28 2,2 56,8
2009 7,16 12,8 0,57 10,8 0,32 2,6 59,8
2010 7,07 12,8 0,56 11,0 0,38 3,0 61,8
Анализ параметров регрессионных моделей показал, что вклад человеческого капитала в формирование трудовых доходов занятого населе-
ния является значимым, причем в 2000, 2001 и 2007-2010 г.г. он оказался значим с высоким уровнем доверительной вероятности.
Общий уровень детерминации (объяснения) величины трудовых доходов занятого населения влиянием фондовооруженности и уровнем человеческого капитала, определяемого долей занятых лиц с высшим профессиональным образованием, составил в период с 2000 по 2010 г. от 43,8% до 61,8%.
Для объяснения величины трудовых доходов занятого населения влиянием уровнем человеческого капитала лиц с высшим профессиональным образованием были получены однофакторные модели фондовооруженности. Получение этих моделей позволили оценить дополнительный уровень объяснения, которое определяется за счет влиянием человеческого капитала лиц с высшим профессиональным образованием. В таблице 2 представлены результаты оценки.
Данные представленные в табл. 2 свидетельствуют о сравнительно невысоком уровне объяснения величины трудовых доходов занятого населения влиянием человеческого капитала лиц с высшим профессиональным образованием, но начина с 2005 г. он растет.
Таблица 2
Уровень объяснения доходов занятых за счет человеческого капитала
лиц, имеющих высшее образование
Год 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
да,% 5,6 5,5 0,8 0,3 0,1 1,3 1,3 1,8 2 3,1 3,8
Для дальнейшего анализа важно принять во внимание, что коэффициенты регрессионных моделей производственных функций вида (1,2) являются коэффициентами эластичности факторов производства [6]. Коэффициенты эластичности, как известно [6], показывают влияние производственных факторов на результативность системы. В полученных моделях коэффициенты а и Ь показывают, на сколько процентных пунктов увеличиться трудовые доходы занятого населения страны при росте на один процентный пункт фондовооруженности труда и численности занятых лиц с высшим профессиональным образованием соответственно.
Использую полученные данные о коэффициентах эластичности трудовых доходов по объему основных фондов и доле занятых лиц с высшим образованием можно дать сравнительную оценку влияния рассматриваемых производственных факторов.
Использую данные Росстата [5] с учетом величин параметров полученных моделей производственных функций можно определить, что в 2010 г. объясняемая этими моделями часть одного процента годовой величины трудового дохода занятого населения составила 108 млрд. руб. Такое изменение трудовых доходов могло быть достигнуто
изменением величины основных фондов или численности занятых лиц с высшим образованием.
Необходимое изменение стоимости основных фондов в стране составляло 1663 млрд. руб. Необходимое изменение численности занятых лиц с высшим образованием составляло 494 тыс. чел. Средняя величина прямых затрат на обучение в течение одного года в вузах России в 2010 г. составляла 53 тыс. руб. [7], поэтому стоимость подготовка указанного количества специалистов могла составить 131 млрд. руб.
Полеченные оценки позволяют видеть, что, в 2010 г. для роста трудовых доходов на один процент, потребовались бы увеличение основных фондов на 1663 млрд. руб., или подготовка дополнительного количества специалистов с высшим образованием, затраты на осуществление которой составили бы 131 млрд. руб. Таким образом, эффективность инвестирования в формирование человеческого капитала специалистов с высшим профессиональным образованием уже в 2010 г. была значительно выше, чем инвестирование в основные фонды.
Рис.1 иллюстрирует динамику коэффициентов эластичности рассматриваемых производственных факторов.
Годы
Рис. 1. Коэффициенты эластичности производственных функций по: человеческому капиталу - сплошная линия, по фондовооруженности -
штриховая линия
Основные тенденции динамики эластичность трудовых доходов занятого населения по рассматриваемым производственным факторам состоят в следующем. Эффективность фондовооруженности в течение рассматриваемого периода снижается, тогда как влияние и эффективность человеческого капитала занятых лиц, имеющих высшее образование, в
начале исследуемого периода снижалось, а затем стало быстро возрастать. В частности, в 2000-2004 г.г. наблюдалось снижение влияния человеческого капитала, но в 2005-2010 г.г. оно стало расти.
Для объяснения этих тенденций были рассмотрены уровень износа основных фондов и структура занятых лиц, имеющих высшее образование. Результаты изучения представлены на рис.2, На рисунке показаны данные российской службы статистики об износе основных фондов
[3,4,5]. Структура занятых лиц, имеющих высшее образование, представлена долей в составе занятых специалистов с высшим образованием тех специалистов, которые окончили вузы не позднее начала рыночных реформ в стране. Доля этих новых специалистов была рассчитана по данным о численности занятых с высшим образованием и данных о численности выпускников вузов России [3,4,5].
Данные, представлены графиками на рис. 2 позволяют дать следующее объяснение тенденциям изменения влияния рассматриваемых факторов производства на трудовые доходы занятого населения.
Снижение влияния фондовооруженности можно считать обусловленным увеличением степени износа основных фондов. Снижение влияния занятых лиц, имеющих высшее образование, в период 2000-2004 г.г. может быть связно со снижением эффективности человеческого капитала выпускников советских вузов в новых условиях.
Износ 95 основных
фондов 85 и доля новых специалистов. 75 %
65 55 45
35
2000 2002 2004 2006 2008 2010
Годы
Рис. 2. Доля новых специалистов, занятых в экономике, - сплошная линия, износ основных фондов - штриховая линия
Рост влияния занятых лиц, имеющих высшее образование, в период 2005-2010 г.г. может быть связан с повышением эффективности человеческого капитала новых специалистов, доля которых к 2005 г. превысила 50%.
Список литературы
1. Мючиелли Ж.-Л. Международные экономические отношения / Пер. с франц. М.: ССАТ, 1995.
2. Корицкий А.В. Человеческий капитал, как фактор экономического развития регионов России. Саарбрюккен: Lambert Academic Publishing, 2011.
3. Регионы России. Стат. сб. В 2 т. Т.2. М.: Госкомстат России, 2001.
4. Регионы России. Социально-экономические показатели. Стат. сб. М.: Госкомстат России, 2002, 2003.
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. Стат. сб. М.: Росстат, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011.
6. Эконометрика / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др. М.: Финансы и статистика, 2003.
7. Средняя стоимость одного года обучения в государственных и муниципальных вузах России на местах с полным возмещением затрат. Российское образование. Федеральный портал. [Электронный ресурс]. URL: http://www.edu.ru/abitur/act.66/index.php
Басовский Леонид Ефимович, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой экономики и управления, Россия, Тула, Тульский государственный педагогический университет,
Гришина Светлана Анатольевна, канд. техн. наук, доц., Россия, Тула, Тульский государственный педагогический университет,
Басовская Елена Николаевна, канд. экон. наук, доц., Россия, Тула, Тульский государственный педагогический университет
EFFICIENCY OF HUMAN CAPITAL IN RUSSIA L.E. Basovskiy, S.A. Grishina, E.N. Basovskaya
On the basis of data of regional statistics are obtained the production functions regression models of the employed population working income of Russia in 2000-2010. As the production factor, which reflects the influence of human capital, the portion of the employed persons with higher education is accepted. It is established that the influence of human capital of the persons with the higher education on the working incomes is small, but its efficiency, which was descending in 2000-2004, in 2005-2010 it began rapidly to grow.
Keywords: human capital, higher education, production functions, employed population working income, efficiency of the human capital.
Basovsky Leonid Efimovich, doctor of technical science, professor head. by the department for the economy and control, Russia, Tula, Tula state pedagogical university,
Grishina Svetlana Anatolevna, candidate of technical science, docent., Russia, Tula, Tula state pedagogical university,
Basovskaya Helena Nikolaevna, candidate of economical science, docent., Russia, Tula, Tula state pedagogical university
