CC BY
1
Федеральный Закон от 2 августа 1995 г. № 122-ФЗ (с последующими изменениями и дополнениями).
7. Учетная политика АСУСОН ТО «Тюменский дом-интернат для престарелых и инвалидов».
8. Отчет о финансовых результатах деятельности АСУСОН ТО «Тюменский дом-интернат для престарелых и инвалидов» за 2011-2013 гг.
Субботина Е.В. студент 1 курса магистратуры Нижегородский Государственный университет
им. Н.И. Лобачевского Россия, г. Нижний Новгород АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА И
ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА В РЕГИОНАХ РОССИИ Аннотация: Стратегическое значение исследования заключается в том, что для ускорения экономического роста, образование и обучение должны поставлять человеческий капитал быстрее, чем простое его пополнение, поскольку он исчезает с рынка труда. Учитывая существенное воздействие человеческого капитала высокого порядка (например, научно-исследовательский персонал в частных фирмах в рассматриваемом исследовании) так же как все более быстрый темп технологических изменений, которые делают человеческий капиталу устаревшим, совместные усилия должны быть предприняты, чтобы обеспечить его непрерывное развитие. В работе выполнен эмпирический анализ взаимосвязи между параметрами, характеризующими человеческий капитал и экономическим развитием регионов России.
Ключевые слова: человеческий капитал, экономический рост, эмпирический анализ, модель Солоу-Свена.
THE ANALYSIS OF THE INTERACTION BETWEEN HUMAN CAPITAL AND ECONOMIC GROWTH IN RUSSIAN REGIONS
Subbotina Elizaveta Valeryevna,
master
International Economics, Institute of Economics and entrepreneurship Nizhny Novgorod State University. N.I. Lobachevsky Nizhny Novgorod, Russia
Аbstract: The strategic importance of the study lies in the fact that in order to accelerate economic growth, education and training must put human capital faster than its replenishment, as he disappears from the labour market. Given the significant impact of human capital of high order (e.g., research staff in private firms in this study) as well as the increasingly rapid pace of technological changes
that make human capital obsolete, joint efforts should be undertaken to ensure its continued development. In the work we performed an empirical analysis of the relationship between parameters characterizing human capital and economic development of Russian regions.
Keywords: human capital, economic growth, empirical analysis of the model Solow-Sven.
Рассмотрим эмпирический анализ регионов России. Для начала рассмотрим взаимосвязь между инвестициями в образование/обучение, спросом на человеческий капитал, и экономическими показателями регионов. Далее рассмотрим эмпирические факты, касающиеся дискуссии относительно подхода Лукаса [8] и подхода Бебхабиба-Шпигеля. [2]
В работе использованы данные Федеральной службы государственной статистики, которые охватывают регионы Российской Федерации. Все данные представлены за 2010 год. [4], [5]
Формальный анализ, основанный на структуре модели Солоу-Свена, [15], [16] требует данных по запасам физического и человеческого капиталов (например, средний срок обучения рабочей силы). Относительно регионов России данные по среднему сроку обучения рабочей силы не доступны. Мэнкью и др. (1992) [9] преодолевают такую проблему для регионов Европы, предполагая, что страны в их выборке находятся в равновесном состоянии в рамках модели Солоу-Свена. [7] Используется тот же самый метод и полученные результаты представлены в Таблице 1.
Во всех моделях для темпа роста ВВП на одного рабочего константа и (n + g +6) имеют неправильный знак. Кроме того, у показателя человеческого капитала (SCHOOL) неправильный знак в модели 2. Следовательно, предположение о равновесном состоянии не применимо к рассматриваемой выборке.
Соответственно, было принято решение использовать численность научно-исследовательского персонала, как показатель запаса человеческого капитала. Это согласуется с целью исследования, потому что научно-исследовательский персонал воплощает человеческий капитал высокого порядка, который считается важным для научно-технологического прогресса в теории эндогенного роста.
Рассмотрим стандартную расширенную модель Солоу-Свена Y = AKaL@Ну для данных по запасу физического капитала, полной занятости, и численность научно-исследовательского персонала в 2003 по 2010.
Период с 2003 по 2010 рассматривался последующим причинам: (a) «Период Роста 2000-2007 гг.» характеризовался эффективно разработанной и реализованной финансовой политикой Российской Федерации. Экономические показатели в России на протяжении 2000-2007 гг. превзошли самые оптимистические ожидания: экономический рост за первое полугодие 2003 г. составил 7,2 процента. Высокие темпы роста также
сопровождались впечатляющим ростом доходов населения, значительным ростом промышленного производства и инвестиций, финансового результата деятельности предприятий. Самым заметным событием 2007 г. в денежно-кредитной сфере стал существенный рост инфляции. В 2007 г. в России сохранялись высокие темпы экономического роста.
(Ь) Период «кризис 2008 года» 2007-2008 гг. характеризуется небольшим ухудшением основных показателей эффективности финансовой политики. В период 2008-2011 гг. рост экономики России, продолжавшийся последние девять лет, ускорился, несмотря на ухудшение ситуации в мировой экономике. Однако в условиях перегрева российской экономики комплекс мер макроэкономической политики был скорректирован таким образом, чтобы снизить инфляцию, что проявилось преимущественно в деятельности ЦБ Российской Федерации.
Таблица 4. Оценка расширенной модели Солоу-Свена с учётом предположения о равновесном состоянии
Модель 1 Модель 2 Модель 3
Константа -0,63 (0,56) -0,71(b) (0,63) -5,01(a) (3,52)
log (I/GDP) 0,63(b) (2,6) 0,5(b) (2,04) 0,24 (1,02)
log (n + g + S) -1,64(с) (1,8) -2,05(b) (2,28) -3,16(a) (3,62) \
log (SCHOOL) 0,33 (1,58) -0,39(c) (1,93) 1 ,93(a) (4,29)
Наблюдения 82 82 82
R-квадрат 0,14 0,16 0.29
F-статистика 4,41 4,87 10,4
NB: - Зависимая переменная - это логарифм валового регионального продукта на одного рабочего в 2010.
- Стандартные ошибки указанны в круглых скобках.
- I/GDP представляет формирование валового основного капитала в процентах от валового регионального продукта за 2010.
- ВРП и отношение I/GDP выражено в постоянных ценах 2010.
- (п + д + 5), представляет сумму темпа роста населения, темпа роста технического прогресса, и нормы амортизации.
- предполагается, что ( д + 8) = 0.06.
- SCHOOL- численность студентов в высшем образовании в процентах от численности трудоспособного населения за 2010 в модели 1, численность студентов в среднем профессиональном образовании в процентах от численности трудоспособного населения за 2010 в модели 2, численность студентов в среднем (общем) образовании в процентах от численности
трудоспособного населения за 2010 в модели 3.
- (a), (b) и (с) представляют 1%-ый, 5%-ый, 10%-ый уровни значимости, соответственно.
- Для регрессии, используется обычный метод наименьших квадратов.
Логарифмируя стандартную расширенную модель Солоу-Свена, было получено следующее уравнение:
logYt - logYo = logAT - logAo + a (logKT - logKo) + ß( logLT-logLo) + y( logHT - logHo).
Результаты оценки коэффициентов показаны в таблице 2. [7] Расширенная модель Солоу-Свена, которая включает физический капитал, труд и научно-исследовательский персонал, для описания экономического роста между 2003 и 2010 годом имеет коэффициент детерминации, равный 0.23 для моделей 1. Хотя оцениваемый коэффициент для физического капитала является значимым, но равен 0. Труд и научно-исследовательский персонал, как показатель человеческого капитала, входят в модель со значимыми отрицательными коэффициентами. Результаты предполагают, что изменение численности научно-исследовательского персонала в частных фирмах, физического капитала и трудовых ресурсов описывают значительную часть вариации в изменениях ВРП. Отрицательный знак коэффициентов при показателях приводит к уменьшению ВРП на одного работника (то есть производительности труда). Да и сам ВРП (константа) незначим (0,04) и входит в модель с отрицательным коэффициентом (-0,026), то есть при нулевых показателях переменных: физического капитала, числа рабочих и размера научно-исследовательского персонала, региональный ВВП будет уменьшаться.
Пусть начальный доход на одного работника (ВВП 2003-2010 на одного работника), Y0, включается в уравнение (модель 2). В неоклассической модели Солоу-Свена, которая предполагает убывающую отдачу от капитала, уровень ВВП на душу населения будет асимптотически сходиться к своему равновесному состоянию. Скорость конвергенции возрастает с увеличением расстояния до равновесного состояния. Другими словами, когда можно управлять детерминантами равновесного состояния, чем ниже начальное значение уровень ВВП на душу населения, тем выше переходный темп роста. Это называют условной конвергенцией. Как и ожидалось из предыдущих исследований, в подтверждение условной конвергенции, ВРП по основным ценам 2003 года входит в модель с отрицательным знаком (-0,62) и незначим на 5%-ом уровне (2,36). Оцениваемый коэффициент для логарифмической разности физического капитала является значимым, но в модель входит с нулевым коэффициентом. Что еще более важно коэффициенты при логарифмической разности для числа рабочих и научно-исследовательского персонала в частных фирмах остаются отрицательными и значимыми на 1% уровне (3,65), на 5% уровне
(2,34) , соответственно. Модель 2 имеет коэффициент детерминации, равный 0.28.
Так же как и в модели 1 отрицательный знак коэффициентов при логарифмической разности приводит к уменьшению ВРП на одного работника (то есть производительность труда). Но ВРП (константа) хоть и остался незначимым (0,04), но входит в модель с положительным коэффициентом (0,28), то есть при нулевых показателях переменных: физического капитала, числа рабочих и размера научно-исследовательского персонала, региональный ВВП будет увеличиваться.
Результаты моделирования в Таблице 2 подтверждают, что человеческий капитал высоких порядков, представленный научно-исследовательским персоналом в частных фирмах, описывает экономический рост таким же образом, как другие факторы производства (то есть физический капитал, труд). Однако предложенная модель Солоу-Свена с учетом накопления человеческого капитал для регионов России не подходит. Поэтому следует либо выбирать другую спецификацию модели экономического роста, либо рассматривать другие характеристики человеческого капитала.
_Таблица 5. Оценка расширенной модели Солоу-Свена
Модель 1 Модель 2
Константа -0,026 0,28
(0,04) (0,48)
йК 0 (65535) 0 (65535)
аь -16,33^ -17,1(£1)
(3,4) (3,65)
йН -1,23(с) -1,49(Ь)
(1,91) (2,34)
Уо -0,62(Ь) (2,36)
Наблюдения 80 80
R-квадрат 0,23 0,28
F-статистика 11,32 9,86
NB: - Зависимая переменная - логарифмическая разность ВВП.
- Стандартные ошибки находятся в круглых скобках.
- dK обозначает логарифмическую разность для переменной К.
- Период для сравнения 2003-2010.
- К, Ь, Н, и У0 представляют запас физического капитала, число рабочих, размер научно-исследовательского персонала в частных фирмах и ВРП по основным ценам в период 2003-2010 годах, соответственно.
- Значение физического капитала выражено в постоянных ценах 2003
года.
- (Ь), и (c) представляют 1 %, 5 %, и 10%-ые уровни значимости, соответственно.
- Для регрессии, используется обычный метод наименьших квадратов.
В то время как крупные корпорации становятся всё более свободными и избегают контроля отдельных государств, регионы конкурируют между собой, внутри и между странами, для привлечения инвестиций и поддержки местных фирм для увеличения конкурентоспособности на глобальном рынке. Таким образом, регионы, особенно на периферии, сталкиваются с воздействием постоянных региональных различий в производительности и распределении корпоративных функций. Исследуя взаимосвязь между формированием человеческим капитала и экономическим развитием регионов России, целью этого исследования являлся поиск ответа на вопрос, обеспечивает ли развитие человеческого капитала конкурентные преимущества этим территориальным единицам.
Эмпирический анализ регионов России показывает, что инвестиции индивидов в развитие человеческого капитала могут иметь различные виды. Регионы с более высоким уровнем инвестиций в высшее образование обычно имеют более высокую концентрацию предприятий в области научных исследований и ИКТ (включая оказание ИКТ-услуг и производство ИКТ-устройств и оборудования). С другой стороны, нет никакой существенной взаимосвязи между такими функциями высоких порядков и инвестициями в среднее образование: и общее, и профессиональное.
Относительно плотности экономической активности, те регионы, которые включают крупные метрополии, показывают высокий уровень вовлечённости в высшее образование. В то время как это, в некоторой степени, связанно с концентрацией учреждений высшего образования в этих регионах, связь также предполагает возможность зависимости с корпоративными функциями высших порядков, которые обычно сконцентрированы в таких регионах. Однако некоторые регионы с низкой плотностью демонстрируют прогресс в распространении высшего образования в более быстром темпе, сокращая разрыв в формировании человеческого капитала высших порядков.
Поколение новых фирм - это важный источник экономического динамизма. В эмпирическом анализе темп развития человеческого капитала, имеет значимую взаимосвязь с темпов развития предпринимательства в новейших отраслях, таких как ИКТ- услуги и производство ИКТ. Однако взаимосвязь с предпринимательством в секторах ИКТ обнаружена для уровня среднего профессионального образования, а не высшего образования. Этот результат подлежит интерпретации и требует дальнейшего исследования.
Люди в регионах с высоким уровнем безработицы стремятся инвестировать больше в среднее образование и повышении квалификации.
Это подтверждает общее предположение, что индивиды, вероятно, будут больше инвестировать в обучение детей, сталкиваясь с неблагоприятной ситуацией в сфере занятости при экономическом спаде. Другим результатом является то, что индивиды в регионах с более низким уровнем безработицы будут охотнее работать иметь в научно-исследовательских организациях.
То есть, высокий уровень инвестиций людей в высшее образование обнаруживается в тех регионах, которые развивают высокотехнологичные отрасли промышленности и корпоративные функции высоких порядков, например, R&D. Регионы поддерживают эти функции через городскую инфраструктуру, облегчая обмен неявными знаниями, так же как через общественную научную базу. В этих регионах также наблюдается низкий уровень безработицы.
Однако существующий запас человеческого капитала не приводит к высокому темпу экономического роста. Не было обнаружено значимого эффекта масштаба для регионов с большим запасом человеческого капитала. Эмпирический анализ демонстрирует, что предложенная модель Солоу-Свена с учетом накопления человеческого капитал для регионов России не подходит. Поэтому следует либо выбирать другую спецификацию модели экономического роста, либо рассматривать другие характеристики человеческого капитала.
Использованные источники:
1. Barro R. J., Sala-i-Martin X. Economic Growth. New York: McGraw - Hill. -1995.
2. Benhabib J., Spiegel M. M. The role of human capital in economic development: evidence from aggregate cross - country data. // Journal of Monetary Economics. - 1994. - Vol.34. - issue2. - p. 143 - 173.
3. Denison E. F. Accounting for slower economic growth: the United States in the 1970s. Washington, DC: Brookings Institution. - 1979.
4. Huggins R., Izushi H. World knowledge competitiveness index 2002: benchmarking the globe's high performing regions. Cardiff: Robert Huggins Business & Economic Policy Press. - 2002.
5. Izushi H., Huggins R. Empirical analysis of human capital development and economic growth in European regions In: Descy P., Tessaring M. (Eds.) Impact of education and training. Third report on vocational training research in Europe: background report. - Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2004.
6. Lucas R. E. Jr. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. - 1988. - Vol. 22. - issue 1. - p. 3 - 42.
7. Mankiw N. G., Romer D., Weil D. N. A contribution to the empirics of economic growth // Quarterly Journal of Economics. - 1992. - Vol. 107. - issue 2. - p. 407 - 437.
8. Nelson R. R., Phelps, E. Investment in humans, technological diffusion and economic growth. - American Economic Review. Nashville: American Economic
Association, 1966. - Vol. 61. - No 2. - p. 69 - 75.
9. Romer P. M. Capital accumulation in the theory of long run growth. In: Barro, R. - J. (ed.) Modern business cycle theory. Cambridge, MA: Harvard University Press. - 1989. - p. 51 - 127.
10. Romer P. M. Endogenous technological change // Journal of Political Economy. - 1990. - Vol. 98. - issue 5. - p. S71 - S102.
11. Romer P. M. Increasing returns and long - run growth // Journal of Political Economy. - 1986. - Vol. 94. - issue 5. - p. 1002 - 1037.
12. Segerstrom P. S., Anant T., Dinopoulos E. A Schumpeterian model of the product life cycle. - American Economic Review. Nashville: Amer-ican Economic Association. - 1990. - Vol. 80. - p. 1077 - 1092.
13. Soloy R. M. Technical change and the aggregate production function. -Review of Economics and Statistics. Cambridge, MA: MIT Press Journals. -1957. - Vol. 39. - p. 312 - 320.
14. Swan T. W. Economic growth and capital accumulation. - Economic Record. Oxford: Blackwell Publishing. - 1956. - Vol. 32. - p. 334 - 361.
15.
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/labou r_force/#
16.
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications /catalog/doc_1138623506156
Сулейманов Р.Р. студент III курса, гр. 251 Инженерно-технологический факультет
Хусаинова С.В., к.э.н. научный руководитель, доцент ФГАОУ ВПО К(П)ФУ Россия, г. Елабуга СУЩНОСТЬ И СОДЕРЖАНИЕ ЗАКУПОЧНОЙ ЛОГИСТИКИ Успешное функционирование промышленного предприятия в значительной степени определяется уровнем организации обеспечения его материально-техническими ресурсами, что связано с высокой долей затрат на сырье и материалы в общих затратах предприятия на производство и реализацию своей продукции.
Закупочная логистика есть процесс обеспечения предприятий материальными ресурсами, размещения ресурсов на складах предприятия, их хранения и выдачи в производство.
Целью логистики закупок является удовлетворение потребностей производства в материалах с максимально возможной экономической эффективностью [2]. При этом решаются задачи:
1. Выдерживание обоснованных сроков закупки сырья, материалов
