CC BY
116
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ И ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ: АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ ДЛЯ РЕГИОНОВ РОССИЙСКОГО СЕВЕРА1
Е.С. Котырло
В статье рассматривается роль человеческого капитала в экономическом развитии северных регионов в сравнении с несеверными. На основе эконометрического анализа панельных данных доказано, что использование человеческого капитала дает существенное приращение регионального экономического роста. Отдельно анализируется влияние человеческого капитала на развитие малого бизнеса на Севере. Выявлены специфические черты в накоплении человеческого капитала и его взаимосвязи с экономическим ростом на Севере. На фоне общероссийских тенденций снижения численности учащихся начальных профессиональных учебных заведений и роста численности учащихся вузов, особенно в регионах с высокими показателями валового регионального продукта на душу населения, Север выделяется относительно низкими темпами снижения численности учащихся ПТУ на 10 тыс. человек населения и более выраженным эффектом замещения среднего специального образования высшим.
ВВЕДЕНИЕ
Северная экономика отличается высокой долей добывающей промышленности и, как следствие, ключевой ролью крупных
1 Статья подготовлена при финансовой поддержке Международного научного фонда экономических исследований академика Н.П. Федоренко (грант № 2006-06), а также при информационной поддержке СПС «КонсультантПлюс Коми».
предприятий для регионов. Отраслевая принадлежность и рентабельность таких предприятий определяют темпы экономического развития региона, уровень занятости и доходов населения, а следовательно, и накопление человеческого капитала. Среди северных экономик отличаются Ханты-Мансийский АО (ХМАО) и Ямало-Ненецкий АО (ЯНАО), где рост добычи нефти и газа сопровождается ростом доходов населения, высоким уровнем занятости. Но есть дотационная Магаданская область, где спад в базовом для региона золотопромышленном производстве привел к существенному снижению занятости, росту безработицы и преступности, интенсивному оттоку населения. Уровень занятости на Севере является производным от объемов промышленного производства, а малый бизнес и сельское хозяйство значительно слабее, чем в других регионах, играют роль буфера для поглощения излишков рабочей силы. Развитие малого бизнеса, с одной стороны, положительно зависит от уровня доходов населения и роста потребления. Однако рост доходов сдерживает темпы роста бизнеса, поскольку повышается рыночная цена труда, увеличивая издержки, и без того немалые вследствие высоких транспортных расходов и более быстрого в суровых климатических условиях износа капитала.
Возникает вопрос, можно ли рассматривать северные регионы как типическую группу, имеющую специфические особенности в накоплении человеческого капитала и характере и объеме его влияния на региональное экономическое развитие. Какую роль в экономическом развитии играет накопление человеческого капитала? Следует ли рассматривать северные территории как особый объект государственного регулирования с целью сохранения человеческого капитала или для этого достаточно универсальных инструментов региональной политики? Особый интерес представляет анализ влияния человеческого капитала на развитие малого бизнеса на Севере.
Северная специфика может быть выявлена из оценки модели экономического
роста, включающей в качестве объясняющих переменных уровень занятости, ее частные параметры и контрольные переменные для отражения рентабельности главных отраслей и роли государственной поддержки, как текущей, так и накопленной, например уровня развития транспортной инфраструктуры. Нами предложена спецификация производственной функции2, позволяющая оценить роль человеческого капитала в развитии северных регионов в сравнении с несеверными3 в регрессионной модели для панельных данных. Исследование основано на сравнении девяти северных регионов с выборкой, включающей северные регионы и 56 регионов, не относящихся к Северу4, по данным Росстата
2 Автор благодарит Н.Н. Михееву (СОПС) и Р.И. Капелюшникова (ЦТИ ГУ ВШЭ) за ценные замечания по спецификации модели.
3 Для анализа панельных данных использованы средства пакета Stata 8.0, позволяющие установить наличие случайного, фиксированного или «промежуточного» эффектов (Носко, 2005). Для выбора лучшей модели применялись тест Бройша-Пагана на возможность игнорирования случайных эффектов и метод наименьших квадратов - наилучший метод оценивания; тест Хаусмана на статистическую независимость ошибок в уравнениях для разных панелей (Там же). В статье в основном приведены оценки моделей с фиксированными эффектами с коррекцией на автокорреляцию ошибок регрессии первого порядка (выделен показатель качества within R2), а также модели со случайными эффектами (выделен показатель качества overall R2), оказавшихся лучшими в большинстве спецификаций. В некоторых спецификациях лучшими оказались оценки модели без учета эффектов, полученные обобщенным методом наименьших квадратов. В этом случае для оценки качества модели приведено значение лог-функции максимального правдоподобия (logML).
4 Мы исключили Москву и регионы, для которых лишь часть территорий подпадает под действие закона «О государственных гарантиях» (1993). В группу северных регионов попали области и республики, для которых имеются все статистические показатели, используемые в модели (республики
«Регионы России 2005» за период с 1994 по 2003 г. Критерием отнесения региона к северному является наличие «северных» льгот различным категориям населения (по закону «О государственных гарантиях», 1993) на всей его территории.
ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Особенности накопления человеческого капитала на Севере проявляются в более высокой, чем в других регионах, миграционной активности населения, что объясняет относительно молодую структуру населения и высокую, в сравнении с другими регионами, долю мужчин.
Региональный экономический рост ведет к повышению качества человеческого капитала, характеризующегося его образовательным уровнем. Взаимосвязь более выражена в нефтяных регионах - ХМАО и ЯНАО (табл. 1).
Недофинансирование системы начального профессионального образования в 1990-е гг., увеличение разрыва между знаниями, навыками и умениями, востребованными на рабочем месте и приобретенными в ПТУ из-за устаревания материально-технической базы, привели к снижению спроса на начальное профессиональное образование и выпускников ПТУ (Клячко, Волков, 2005). Если общероссийская тенденция состоит в снижении численности учащихся начальных профессиональных учебных заведений, то в среднем по северным регионам эта динамика не так ярко выражена. В регионах, где раньше не велась подготовка в ПТУ (Эвенкийский АО, ЯНАО, Ненецкий АО (НАО),
Карелия, Коми, Саха-Якутия, Тыва, а также Архангельская, Магаданская, Камчатская, Мурманская, Сахалинская области). По этой причине в нее не попали автономные округа, кроме Чукотского.
Таблица 1
Относительное изменение численности учащихся в 2003 г. по сравнению с 1990 г., %*
Регион Профессиональные учебные заведения
Начальные Средние Высшие
Архангельская обл. 7 4 195
Камчатская обл. -20 15 289
Корякский АО 142** *** в 9 раз -
Магаданская обл. 4**** -28 181
Мурманская обл. -23 55 299
Ненецкий АО 0 133 -
Республика Карелия 5 5 135
Республика Коми 1 5 204
Республика Саха (Якутия) -26 56 323
Республика Тыва 90 56 86
Сахалинская область -17 2 232
Таймырский АО - 25 -
Ханты-Мансийский АО 19***** 161 в 16 раз
Чукотский АО -74 50 -
Эвенкийский АО 0** 0 -
Ямало-Ненецкий АО 29***** 9 -
Среднее по северным регионам -7 29 в 2 раза
* Там где, нет данных на 1990 г., - в сравнении с наиболее
ранним периодом, для которого есть данные.
** В сравнении 2003 г. с 1997 г.
*** В сравнении 2003 г. с 1994 г.
**" В сравнении 1999 г. с 1990 г.
.....В сравнении 2003 г. с 1999 г.
Рассчитано по данным Росстата за соответствующие годы.
Корякский АО), были созданы учебные заведения. Особенно ярко проявляется эта динамика в нефтяных ХМАО и ЯНАО, где было создано соответственно 23 и 7 ПТУ. В некоторых регионах число начальных профессиональных учебных заведений сократилось, больше всего в Республике Коми, где, несмотря на экономический рост, из 53 в 1990 к
2003 г. осталось 43 ПТУ, и в Чукотском АО, где число ПТУ сократилось вдвое - с восьми до четырех.
Процессы снижения качества начального образования и его объемов происходят неравномерно по регионам, в немалой степени из-за передачи ПТУ в ведение субъектов РФ, чьи возможности развития образования ограничиваются бюджетными доходами и умением привлекать работодателей к инвестициям в человеческий капитал. Здесь, конечно, необходимо сказать и о встречном движении - заинтересованности работодателей. Для динамично развивающегося производства требуется рабочая сила, которую можно подготовить либо в рамках системы профессионального образования, либо непосредственно на производстве (корпоративные университеты), либо привлечь уже подготовленную рабочую силу из других регионов. Поэтому развитие системы подготовки рабочих в какой-то мере выступает индикатором институциональных изменений в управлении регионом. Там, где власти региона действуют согласованно с крупными инвесторами, удается сохранить и развить начальное профессиональное образование, несмотря на возможности привлечения трудовых мигрантов или подготовки рабочих на производстве, а перспектива получения хорошо оплачиваемых рабочих мест обеспечивает спрос на начальное профессиональное образование среди молодежи. Наиболее динамично развивающиеся социальные партнерства, неформальные трехсторонние соглашения между властями, работодателями и профсоюзами (Котырло, 2007), сложившихся в ХМАО и ЯНАО, - лидирующие как по показателям валового регионального продукта (ВРП) на душу населения, так и по подготовке рабочих.
Численность учащихся ссузов на Севере в среднем за 1990-2003 гг. стала выше (соответственно 144 и 165 человек на 10 тыс. населения). Этот показатель особенно сильно возрос в НАО, ХМАО и Корякском АО (в два раза и более), тогда как снижение наблюдается только в Магаданской области - на 28% в
2003 г. по сравнению с 1990-м гг. Число ссу-зов менялось незначительно, за исключением ХМАО, где было создано 12 новых учебных заведения дополнительно к девяти, действовавшим в плановой экономике.
Статистически значима связь между ростом ВРП и снижением числа выпускников ссузов (на 10 тыс. населения) (коэффициент корреляции -0,40 по Северу и +0,12 по выборке), что иллюстрирует процесс замещения среднего образования высшим, ставшим относительно более доступным при росте доходов населения в результате коммерциализации и снижения во всей системе образования контроля уровня знаний учащихся. Хотя ежегодный прирост специалистов с высшим образованием на Севере ниже, чем в несеверных регионах (22 и 32 человек на 10 тыс. населения) численность учащихся вузов значительно возросла: от 1,9 раза в Республике Тыва до 16 раз в ХМАО, - и это без учета той молодежи, которая предпочла вузы за пределами своего региона. В тех регионах, где раньше не велась подготовка специалистов с высшим образованием, открылись филиалы центральных вузов (в Эвенкийском АО, ЯНАО, Таймырском и НАО). В Коми их число возросло больше чем два раза, а в ХМАО - более чем в четыре. В основном происходило расширение негосударственных вузов. Конечно, сложившийся перекос в сторону подготовки специалистов, а не рабочих уже сейчас приводит к обесцениванию образования. Нередко выпускники университетов выполняют работу, не требующую столь серьезной подготовки. Но исследования (Капелюшников, 2007) доказывают, что перепроизводства специалистов пока не наблюдается и увеличение предложения квалифицированного труда сопровождается ростом цены труда.
Рост числа учащихся вузов, т.е. рост инвестиций в образование в северных регионах - донорах федерального бюджета, - убедительное доказательство того, что накопление человеческого капитала - ключевая ценность российского общества. Государственная политика, направленная на развитие базовых
региональных производств, обеспечивающих создание рабочих мест, на повышение трудовых доходов населения, способна обеспечить дальнейшее качественное развитие человеческого капитала и является необходимым условием его сохранения на Севере.
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ В МОДЕЛЯХ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
Способом описания зависимости между региональным экономическим ростом и используемыми ресурсами выступает производственная функция. Наиболее известна ее модель в виде степенной функции, предложенная Коббом и Дугласом и развитая Солоу (1956). В его модели человеческий капитал, как и физический, - такой же накопляемый фактор. Эмпирические оценки этой модели позволили сделать следующие выводы: 1) чем больше склонность к накоплению капитала, тем больше темп экономического роста; 2) рынок способен самостоятельно обеспечить равновесный рост в долгосрочном периоде, поэтому нет необходимости в государственном вмешательстве в экономику.
Развитием неоклассической модели экономического роста является концепция Р-конвергенции (понятие введено Сала-и-Мартином и Барро (Barro, Sala-i-Martin, 1990)). Она служит основой для объяснения межрегиональных различий и тенденций развития. Согласно этой концепции чем ниже начальный уровень ВРП по отношению к долгосрочному или равновесному уровню, тем выше должны быть темпы экономического роста. Исходное состояние системы рассматривается в качестве основной, но не непреодолимой причины экономического неравенства, а первоначальная наделенность человеческим капиталом выступает важным фактором его преодоления (Benabou, 1996b; Benabou, 1996а; Acemoglu, 1995).
Уравнение для оценки условной Р-конвергенции выглядит следующим образом (Barro, Sala-i-Martin, 1991):
flog I
y,t
Ун-Т
* 1 - e-ßT , = x* +1 T— log
( - * ^ У,
Л
y,,t-T
(1)
где i - номер региона; t - номер периода, начиная с нулевого; T- число периодов; x* - набор региональных регрессоров с параметрами, в качестве которых могут рассматриваться затраты производственных ресурсов и региональные характеристики; y. - валовой региональный продукт на душу населения в сопоставимых ценах; utt - ошибка регрессии; а в отражает наличие или отсутствие конвергенции. Если коэффициент при втором слагаемом статистически значим и имеет отрицательный знак, гипотеза р-конвергенции не отвергается. Сала-и-Мартин и Барро (Barro, Sala-i-Martin, 1990) теоретически обосновали равенство в = 0,02 и затем эмпирически доказали, что для США в период 1880-1988 гг. наблюдалась конвергенция, характеризующаяся полученным значением р. Однако в кризисные десятилетия 1920-1930 и 1980-1988 гг. оценки р были отрицательными, т.е. межрегиональный разрыв в экономическом развитии усиливался. Доказано, что для открытых региональных экономик конвергенция выше, чем для закрытых в целом экономик, что объясняется разной интенсивностью миграции капитала, как физического, так и человеческого (Barro, Salai-Martin, 1990).
Подобные исследования проводились и для регионов России. Так, Н.Н. Михеева (Михеева, 2000) исследовала межрегиональное неравенство в экономическом развитии на данных 1970-1990 и 1990-1996 гг. Для периода 1970-1990 гг. подтверждается гипотеза о р-конвергенции. Для периода 1990-1996 гг. гипотеза отвергается, т.е. межрегиональная дифференциация доходов населения и ВРП, выступавших эндогенными переменными, в
этот период усилилась. По четырем группам регионов, разделенных по их положению относительно среднего уровня ВРП на начальный и конечный период, были выделены «клубы конвергенции», имевшие разные равновесные траектории. Причем 13 из 16 северных регионов попали в группу из 23 регионов с самым высоким значением ВРП, для которых результат был близок к теоретическому (Р = 0,018). Следовательно, в период 1990-1996 гг. северные регионы характеризовались сближением темпов экономического роста (табл. 2). Гипотеза о Р-конвергенции подтверждается и для периода 1994-2002 гг. С. Дробышевским и др. получено значение Р = 0,008 (Дробышевский, 2005). В этой работе рассматривались такие различные дополнительные регрессоры, как бюджетные расходы, доля инвестиций, доля экспорта в ВРП, доли отраслей промышленности, фиктивные переменные для федеральных округов, но человеческий капитал в качестве объясняющей переменной не рассматривался. Михеева Н.Н. включала в модель такие характеристики человеческого капитала, как ожидаемая продолжительность жизни при рождении и доля студентов на 10 тыс. населения, а также произведение затрат труда на логарифм ВРП в начальный период, как показатель влияния качества человеческого капитала на темп роста ВРП за счет распространения инноваций. Все факторы оказались незначимыми. Оба исследования доказывают незначительное влияние государственных расходов на экономический рост.
Несмотря на полученные оценки, подтверждающие наличие конвергенции, большинство ученых считает, что наблюдается дивергенция или усиливающееся межрегиональное неравенство. А.Г. Гранберг (Гранберг, 2006, с. 299) объясняет это явление растущей притягательностью регионов с повышенной конкурентоспособностью и благоприятным предпринимательским климатом в сочетании с мобильностью труда и капитала, которая может вести к еще большему отрыву регионов-лидеров по уровню экономического развития и жизни.
Таблица 2
Оценки влияния человеческого капитала в производственной функции в исследованиях для российских регионов
Факторы экономического развития Дробышевский и др. (1994-2002 гг.) Михеева (1990-1996 гг.)
Вид модели Модель Сала-и-Мартина и Барро для условной конвергенции
Эндогенная переменная Логарифм темпа роста ВРП, скорректированный на индекс потребительских цен
Число наблюдений 88 456
Оценка Р 0,008**** -0,020*; 0,018** 1
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 0,128
Доля студентов профессиональных учебных заведений -0,013
Произведение затрат труда на логарифм ВРП в предыдущий период 0,041
Примечание. Здесь и далее звездочками отмечена значимость коэффициентов: * - не менее 0,1; ** - не менее 0,05; *** - не менее 0,005; **** - не менее 0,0005.
Под оценками параметров в скобках приведены стандартные отклонения. В столбцах приведены значения по моделям, в последних трех строках выделены коэффициенты детерминации, применяемые к данной модели.
1 Значение получено для группы из 23 «богатых» регионов, где среднедушевые доходы и на начало, и на конец периода были выше среднего по России значения. В эту группу вошли 13 из 16 северных регионов: Коми, Саха, Мурманская, Камчатская, Магаданская, Сахалинская области, Карелия и Архангельская область (включая НАО), а также Тюменская область (включая ХМАО и ЯНАО) и Красноярский край (включая Таймырский АО и Эвенкийский АО).
Несмотря на важность объяснения межрегиональных различий и роли человеческого капитала в экономическом развитии, такие исследования до сих пор не проводились для северных регионов как типической группы.
СЕВЕРНАЯ СПЕЦИФИКА В МОДЕЛИ ВЛИЯНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА НА РЕГИОНАЛЬНОЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ
Мы оцениваем модель (2), позволяющую учесть начальное состояние экономики, региональные характеристики и оценить роль человеческого капитала в региональном экономическом развитии, характеризующемся ВРП (У) и объемом производства малыми
предприятиями (Y u), для выборки в целом и отдельно для северных регионов:
A log Г^, =(1 - e-p)log Г^,-! +xA log Ь,, +
+ ФХ,, +JRi,t +ui + S,, (2)
где X - вектор показателей качества человеческого капитала; R - вектор региональных характеристик экономики; L - среднегодовая доля занятых в экономике в населении региона; и. - региональные эффекты; s - ошибки отдельных наблюдений, независимые с и; у, х, Ф - параметры модели, отражающие роль выбранных экзогенных переменных в формировании эндогенной. Например, х-коэффициент эластичности показателя экономического роста по человеческому капиталу.
В качестве региональных характеристик рассматривались: плотность населения, численность населения, доля городского населения, плотность автодорог с твердым покрытием (километров на 1 тыс. км2 территории) (R ,) и железнодорожных путей общего
пользования (километров на 1 тыс. км2 территории) (Кгайгоси); лог-прирост реальной стоимости основных фондов отраслей экономики (ЛlogRx); доля экспорта в ВРП ^ доля промышленности в ВРП воздействие
государства на социально-экономическое развитие региона, а именно неналоговые доходы бюджетов №впШ) как средства, способствующие выравниванию экономики регионов. Если доходы региональных бюджетов эндогенны по отношению к ВРП, то их неналоговую часть можно рассматривать как экзогенный параметр. Все региональные переменные оказались тесно связаны между собой, поэтому мы включали их в уравнение регрессии по очереди.
Приведение значений ВРП в текущих ценах к ценам 1994 г. осуществлялось с помощью региональных индексов потребительских цен. Другие денежные показатели также пересчитаны на душу населения и приведены к сопоставимым ценам. В качестве показателя, отражающего затраты физического капитала, мы использовали реальную стоимость основных фондов отраслей экономики. Поскольку он не всегда оценивался по одной и той же методике, модель с включением капитала построена для периода 1997-2003 гг., и без него - для периода 1994-2003 гг.
Для измерения качества человеческого капитала мы использовали две группы переменных: прирост числа выпускников начальных, средних и высших профессиональных учебных заведений (человек на 10 тыс. населения; ЛХ, ЛХ, ЛХк) и доли занятых с различными уровнями образования (высшим, средним специальным, начальным профессиональным5). Последняя группа факторов, выбранных для оценки влияния качества человеческого капитала на экономический рост, выглядит наиболее логично, однако эти данные были доступны только за 2000-2002 гг., поэтому мы остановились на первом варианте. Мы не делали поправки на изменение демографической структуры населения, по-
5 Всего Росстат отслеживает семь уровней.
скольку скорректировать показатели на численность пяти- или десятилетних возрастных когорт, в которых доля учащихся самая высокая, не представлялось возможным. Допущение модели состоит в том, что региональных демографических всплесков не наблюдается, кроме того, выпускники профессиональных учебных заведений трудоустраиваются в том же регионе, где обучались, и инвестиции в образование приносят отдачу в ВРП в этом же периоде.
В табл. 3 приведены результаты оценивания модели регионального экономического роста (лог-прироста ВРП) с учетом Р-конвергенции и количественных и качественных параметров человеческого капитала. Лучшей для выборки в целом оказалась модель со случайными эффектами. Это означает, что гипотеза о наличии устойчивых во времени региональных эффектов отвергается. Для северных регионов лучшими при включении различных региональных параметров были оценки модели со случайными эффектами и оценки, полученные обобщенным методом наименьших квадратов.
Статистически значимая оценка Р, свидетельствующая о сближении темпов экономического роста (Р = 0,03 по всем регионам в выборке и р = 0,06 - по Северу), получена только в одной модели, где в качестве региональной переменной рассматривалась доля промышленности в ВРП, что нельзя считать устойчивым результатом. Ни одна из региональных характеристик не оказалась значимой. Обобщая результаты, мы можем сказать, что темпы экономического роста (ВРП) не зависят ни от экспортной ориентации экономики, ни от состояния транспортной инфраструктуры, ни от государственной поддержки как на Севере, так и в других российских регионах. Неналоговые доходы региональных бюджетов коррелируют с начальным ВРП (0,68 по Северу и 0,73 по выборке), что сказалось на низком качестве модели с включением этой контрольной переменной. Смысл этой корреляции в том, что регионы, имевшие более высокий ВРП, получали больший размер
помощи на душу населения, что не способствовало выравниванию экономического развития.
Во всех моделях статистически значимым оказался показатель использования человеческого капитала. Коэффициент эластичности ВРП по уровню занятости варьирует от 2,66 до 2,92 по выборке, т.е. увеличение затрат труда на 1% ведет к увеличению ВРП почти на 3%. По северным регионам показатель имеет больший разброс оценок - от 2,21 до 3,38, но суть вывода остается прежней. Нельзя сказать, что чувствительность ВРП к уровню занятости на Севере отличается в большую или меньшую сторону в сравнении с этим же показателем по выборке. Высокая отдача от человеческого капитала, на наш взгляд, демонстрирует его высокое качество (образовательный уровень), что во многом является результатом еще советской социальной политики, и государственная задача сегодня - сохранить этот уровень и позаботиться о создании условий для эффективного использования кадров.
Анализируемый период в целом характеризуется снижением уровня занятости, которое происходило по нескольким причинам: отказ от идеологии обязательной занятости, характерной для советского периода; уменьшение доли населения в трудоспособном возрасте; снижение роли формальной занятости в распределении социальных услуг из-за сокращения социальных расходов предприятий; появление новых возможностей для получения нетрудовых доходов, в первую очередь от сдачи имущества в аренду, а также трудовых - от занятости в личном подсобном хозяйстве и других форм неформальной занятости (Гимпельсон, 2001). Снижение уровня занятости происходило и в связи с сокращением рабочих мест, реструктуризацией и спадом в экономике. Таким образом, между ВРП и занятостью наблюдается обратная взаимосвязь. Фактором, способствующим как снижению, так и росту занятости, вы-
ступают трудовые доходы (Гимпельсон, 2001). Уровень занятости на Севере выше, чем в несеверных регионах: 48 и 41% в среднем за исследуемый период, в частности потому, что возможности получения доходов в неформальном секторе на Севере ограничены из-за природно-климатических условий. К более высокому уровню занятости ведет и большая доля населения в трудоспособных возрастах.
Из межстрановых сравнений известно, что самый высокий уровень занятости характерен для стран с наиболее высокими и наиболее низкими значениями ВРП (Key Indicators..., 1999). Наш анализ доказывает, что в России как для северных, так и несеверных регионов взаимосвязь между уровнем занятости и ВРП монотонна: чем выше уровень занятости, тем выше ВРП (коэффициент корреляции для Севера с лог-приростом ВРП 0,49). Мы можем заключить, что сохранение рабочих мест и появление новых обеспечивают экономический рост, и наоборот.
Особенности отдачи на человеческий капитал на Севере проявляются в том, что статистически значимые оценки параметра при переменной «прирост объемов выпуска специалистов и рабочих со средним специальным образованием» имеют отрицательный знак и принимают значение от -0,12 до -0,10, тогда как по выборке в целом оценки параметра положительные и варьируют от 0,11 до 0,13. Этот результат подтверждает вывод о том, что престижность учебы в вузах по сравнению с ссузами, коммерциализация образовательных услуг и последовавшее снижение требований к знаниям студентов привели к сокращению числа учащихся ссузов.
По выборке в целом значима оценка при переменной «прирост численности выпускников вузов» - от 0,06 до 0,07, т.е. качественный рост человеческого капитала положительно влияет на экономическое развитие региона. Для Севера значимой взаимосвязи здесь не выявлено. Поскольку увеличение численности учащихся вузов происходит более быстрыми темпами в регионах с высокими показателями ВРП, межрегиональные диспропорции в эко-
Таблица 3
Оценки параметров модели влияния человеческого капитала на экономический рост для выборки и северных регионов в отдельности, с включением различных региональных параметров1
Объем выборки, всего 65/9 регионов 518/712 наблюдений 389/53 наблюдений 129/17 наблюдений 454/62 наблюдения 389/53 наблюдений 389/71 наблюдений 372/42 наблюдения (62 региона)
Период 1994-2002 19973-2002 2000-2002 1996-2002 1997-2002 1997-2002 1997-2002
0,014 (0,019) 0,011 (0,019) -0,040 (0,031) -0,032* (0,015) 0,008 (0,020) 0,015 (0,019) 0,017 (0,020)
-0,008 (0,023) -0,053 (0,041) -0,109** (0,053) -0,060* (0,034) -0,043 (0,043) -0,011 (0,024) -0,042 (0,030)
Контрольная переменная R ехр log-RGntax, И "тд "гаИгоаД,
-1,267 (0,837) 0,006 (0,016) -0,001 (0,001) 0,117 (0,105) -0,00005 (0,000) 0,00001 (0,0001)
-1,122 (1,866) 0,021 (0,025) -0,0005 (0,0022) -0,130 (0,258) -0,001 (0,002) -0,0006 (0,0006)
2 913**** '(0,321) 2,800**** (0,330) -0,847 (0,422) 2,657**** '(0,299) 2,887**** '(0,323) 2,924**** '(0,325) 2,920**** '(0,328)
2,156**** (0,604) 3,252**** '(0,744) 1,069 (2,714) 3,228**** '(0,689) 3,377**** '(0,741) 2,209**** '(0,613) 2,700**** '(0,671)
0,060* (0,031) 0,055* (0,031) 0,021 (0,017) 0,072** (0,029) 0,055* (0,031) 0,059 (0,031) 0,059* (0,032)
0,035 (0,065) 0,045 (0,066) 0,017 (0,043) 0,062 (0,061) 0,052 (0,066) 0,039 (0,065) 0,028 (0,088)
0,123*** (0,039) 0,124*** (0,038) -0,017 (0,030) 0,105*** (0,035) 0,123*** (0,039) 0,122*** (0,039) 0,128*** (0,040)
-0,104** (0,057) -0,105** (0,058) -0,070 (0,047) -0,116** (0,056) -0,109** (0,058) -0,107** (0,058) -0,084 (0,082)
ДХр 0,015 (0,021) 0,015 (0,021) -0,017 (0,011) 0,007 (0,019) 0,012 (0,021) 0,015 (0,021) 0,016 (0,021)
0,042 (0,043) 0,045 (0,052) 0,009 (0,047) 0,045 (0,045) 0,057 (0,052) 0,045 (0,044) 0,137** (0,064)
_сош -0,196 (0,174) -0,146 (0,177) 0,488 (0,364) 0,231* (0,126) -0,142 (0,184) 0,049 (0,069) -0,229 (0,180)
0,142 (0,216) 0,600 (0,400) 1,311 (0,651) 0,672 (0,295) 0,501 (0,416) 0,184 (0,228) 0,519* (0,291)
Оценка качества модели для выборки в целом within R2 0,274 0,283 0,070 0,233 0,282 0,274 0,278
between R2 0,010 0,029 0,095 0,002 0,013 0,009 0,006
overall R2 0,241 0,246 0,085 0,207 0,245 0,241 0,247
Оценка качества модели для северных регионов logML 19,013 19,110 23,584 18,959 18,173
within R2 0,191 0,192
between R2 0,000 0,005
overall R2 0,179 0,184
* - не менее 0,1; ** - не менее 0,05; *** - не менее 0,005; **** - не менее 0,0005.
1 Верхняя строка соответствует оценке по выборке из 65 регионов, нижняя - оценке по подвыборке по северным регионам.
2 Первое значение соответствует объему выборки, второе - объему подвыборки по северным регионам.
3 Здесь и в других моделях нижняя граница периода определяется наличием показателей, включенных в модель.
номическом развитии будут усиливаться и за счет этого фактора. И это - общероссийская тенденция.
Оценки параметров, отражающих связь числа занятых с наличием начального профессионального образования в экономическом росте региона, незначимы во всех спецификациях модели. Следовательно, темпы подготовки рабочих в целом не связаны с темпами развития экономики.
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА НА РАЗВИТИЕ МАЛОГО БИЗНЕСА В РЕГИОНЕ
Мы не встретили исследований, где мерой экономического роста выступает развитие малого бизнеса, например «объем произведенной продукции (работ, услуг) малыми предприятиями на душу населения». Между тем, для России, постсоциалистической страны, развитие малого бизнеса - существенный показатель экономических трансформаций. Представляет интерес, как в условиях капиталоемкой северной экономики, ориентированной на добычу сырья, малый бизнес встраивается в экономику и развивается. Можно ли рассматривать его как сектор, способный выйти на самостоятельную устойчивую траекторию экономического роста? Дает ли качество человеческого капитала какое-либо приращение его развитию?
Традиционно в малом бизнесе доля «плохих» рабочих мест, т.е. низкооплачиваемых, не требующих высокой квалификации, не гарантирующих стабильной занятости, больше, чем с других секторах. Он способен вбирать излишки рабочей силы. С этой точки зрения спад в экономике может сопровождаться ростом производства в малом бизнесе при низкой отдаче на человеческий капитал. Если малый бизнес реагирует на рост платежеспособного спроса, то будет наблюдаться рост
объемов его производства, сопровождающий рост экономики региона. Отдача на человеческий капитал будет ближе к равновесному рыночному значению, поскольку малый бизнес будет конкурировать за рабочую силу с другими растущими секторами. Оба этих эффекта наблюдаются одновременно, поэтому из оценки регрессии можно лишь увидеть преобладание одного из эффектов над другим.
Малый бизнес гораздо энергичнее способствует формированию социальных связей в местном сообществе, укоренению населения, что так важно для северных регионов с высокой мобильностью рабочей силы, преобладанием занятости по найму в государственном или корпоративном секторе, где трудовой контракт, как правило, обезличен, а трудовые отношения формализованы. Таким образом, роль малого бизнеса в плане накопления человеческого капитала на Севере не сводится к роли простого демпфера безработицы. Он важен как фактор формирования социального капитала, закрепления населения в малокомфортных условиях.
Поскольку мы рассматриваем уровень официальной занятости в качестве показателя использования человеческого капитала, знак при этой переменной может быть как положительным, так и отрицательным. В случае преобладания эффекта поглощения излишков рабочей силы связь будет отрицательной, поскольку рост занятости будет сопровождаться низкими и даже отрицательными темпами роста объемов производимой продукции. К этому же результату ведет увеличение доли неофициальной занятости, существенно искажающей ожидаемые взаимосвязи. Если преобладает рост малого бизнеса, сопровождающий развитие экономики в целом, связь будет положительной.
Мы использовали модель (2) для выявления связи между лог-приростом объема произведенной продукции малыми предприятиями в регионе (AlogYsmall) и уровнем экономического развития региона. Для оценки гипотезы конвергенции в темпах развития малого бизнеса в состав регрессоров вклю-
чена переменная logYsmall^ t-1. В качестве объясняющих переменных были выбраны те же показатели, что и в предыдущей модели, и эти же переменные с лагом в один период. Кроме того, в предыдущий период была включена переменная логарифм ВРП (logYt-1) в качестве одной из контрольных переменных, характеризующих начальный уровень развития экономики региона.
Оценки этих параметров для северных регионов менее значимы, что объясняется более высокой дисперсией эндогенной переменной для этой группы. В частности, в 2002 г. ее стандартное отклонение по выборке было равно cA logf = 0,51 при среднем значении
A log Ysmall = 0,32; тогда как по северным регионам CAlogT^ = i'00 при Alog Ysmall = 0,28.
Гипотеза о межрегиональной конвергенции в развитии малого бизнеса подтверждается на уровне значения 0,05% (табл. 4). Оценка Р при включении различных контрольных переменных варьирует от 0,57 до 0,71 для выборки и от 0,53 до 0,66 для Севера. По этим результатам нельзя сказать, что северные регионы как группа характеризуются более низкими или более высокими темпами сближения развития малого бизнеса в других районах. Установленная конвергенция может трактоваться в отношении малого бизнеса как процесс приобретения некоторого устойчивого и стабильного по роли в экономике региона положения малого бизнеса.
Северная специфика развития малого бизнеса проявляется во влиянии региональных характеристик: уровня экономического развития региона, доли экспорта в ВРП, обеспеченности транспортом, производственными мощностями (капиталом). Более высокий уровень ВРП в целом по выборке положительно влияет на развитие малого бизнеса (коэффициент эластичности 0,33), но не значим для развития малого бизнеса в северных регионах. Таким образом, оценки модели подтверждают определяющую для Севера роль крупных предприятий и государства (The Economy...,
2006), подтверждают ограничения возможностей развития на Севере наиболее емких для малого бизнеса отраслей - торговли и сельского хозяйства.
Чем выше доля экспорта в ВРП, тем ниже будут темпы роста объемов производства малых предприятий по выборке в целом. На Севере связь, наоборот, положительная. Можно предположить, что крупные добывающие экспортоориентированные предприятия - не конкурирующий за ресурсы сектор, а сектор, создающий платежеспособный спрос на услуги производственной и социальной инфраструктуры. Заметим, что доля экспорта выступает лишь как контрольная переменная, поэтому мы не будем углубляться в причины этой взаимосвязи. Автор не располагает данными для выделения роли таких значимых для развития малого бизнеса эффектов, как вертикальная интеграция в производственную или сбытовую цепочку с крупными предприятиями. Экономический смысл этих хозяйственных связей принципиально разный. В первом речь идет о появлении в регионе производственных мощностей, во втором - преимущественно о спекулятивных операциях с готовой продукцией, не сопровождающихся накоплением физического капитала.
Высокая доля промышленности в экономике и запасы капитала не значимы для Севера, но выступают фактором снижения темпов развития малого бизнеса по выборке в целом. Регионы, где высока доля промышленности, имеют, как правило, крупные регионо-образующие предприятия, обеспечивающие рабочие места, а их недостаток там компенсирует малый бизнес. Следовательно, роль малого бизнеса как буфера излишков рабочей силы при недостатке рабочих мест в промышленности характерна для выборки, но не характерна для северных регионов. Эти оценки подтверждают сделанный ранее вывод о том, что занятость в малом бизнесе на Севере не может компенсировать недостатка рабочих мест на крупных и средних предприятиях из-за природно-климатических ограничений и низкой доступности транспорта.
Таблица 4
Оценки параметров модели роста объемов производства малых предприятий
Объем выборки, всего 65/9 регионов 323/43 наблюдения 323/43 наблюдения 259/35 наблюдений 193/25 наблюдения 323/43 наблюдения 309/35 наблюдений 309/30 наблюдений 323/43 наблюдения
Период 1998-2002 1998-2002 1998-2002 2000-2002 1998-2002 1998-2002 1998-2002 1998-2002
\og_Ysmall, 1-1 -1,022**** (0,048) -1,035**** (0,065) -0,984**** (0,054) 0,033* (0,019) -0,769**** (0,053) -1,012**** (0,057) _0 761**** (0,053) -0,760**** (0,051)
-0,930**** (0,139) -0,847**** (0,177) -0,889**** (0,134) 0,099 (0,093) -0,849**** (0,139) -0,911**** (0,168) -0,692**** (0,136) -0,926**** (0,139)
Контрольная переменная ТТ Лехр log_RGntax, 1-1 ТТ ■^гаа!, 1-Х Ттс1 D railroad,, t-1
0,327**** '(0,048) -15,541**** (3,498) 0,020 (0,027) 0,011* (0,006) -0,012** (0,005) -0,014** (0,006) 0,548**** (0,146)
0,034 (0,142) 58,982** (20,154) 0,026 (0,063) -0,009 (0,027) -0,002 (0,014) -0,030** (0,014) 0,477 (0,391)
Д1о^ —1 724**** (0,428) -0,401 (0,520) -2 198**** (0,460) -1,192 (0,841) -1,939**** (0,496) -2,038**** (0,479) -1,867**** (0,481) -1,550**** (0,502)
-2,517 (2,109) -3,084 (2,321) -1,171 (2,158) -4,889 (5,181) -2,815 (2,354) -0,899 (3,101) 1,269 (2,144) -2,332 (2,155)
ДХН -0,012 (0,033) -0,003 (0,034) 0,078** (0,038) 0,018 (0,039) 0,019 (0,036) 0,073* (0,040) 0,033 (0,037) 0,015 (0,036)
-0,060 (0,100) -0,063 (0,104) 0,059 (0,103) -0,075 (0,142) -0,054 (0,106) -0,014 (0,123) -0,019 (0,098) -0,059 (0,100)
ДХр! -0,037 (0,040) -0,042 (0,043) 0,017 (0,044) 0,053 (0,057) 0,011 (0,045) 0,013 (0,046) 0,014 (0,047) -0,010 (0,045)
-0,004 (0,109) 0,012 (0,100) -0,021 (0,087) 0,183 (0,143) 0,006 (0,092) -0,066 (0,122) -0,024 (0,100) -0,012 (0,085)
ДХр -0,010 (0,023) -0,004 (0,023) 0,011 (0,027) -0,087**** (0,024) -0,019 (0,024) 0,018 (0,028) -0,023 (0,024) -0,033 (0,024)
0,007 (0,090) 0,024 (0,095) 0,105 (0,092) 0,126 (0,143) 0,021 (0,094) 0,021 (0,105) 0,064 (0,090) 0,003 (0,091)
_сош 5,360**** (0,093) 1,944**** '(0,251) 4,956**** (0,164) 0,069 (0,206) 2,549**** '(0,536) 5,356**** (0,234) 6,344**** (0,713) 3,793**** '(0,173)
4,803**** (0,418) 3,984**** (0,860) 3,906**** (0,486) -0,349 (0,691) 4 479**** (0,536) 4,691**** (0,771) 3,505 (0,793) 4,690**** (0,442)
Оценка качества модели для выборки в целом within R2 0,657 0,534 0,665 = = -10,528 0,467 0,633 0,480 0,483
between R2 0,081 0,079 0,030 0,011 0,027 0,077 0,082
overall R2 0,001 0,002 0,010 0,004 0,007 0,001 0,003
Оценка качества модели для северных регионов within R2 0,678 0,642 0,790 0,078 0,654 0,707 0,680 0,683
between R2 0,036 0,037 0,012 0,578 0,057 0,070 0,259 0,035
overall R2 0,064 0,065 0,162 0,266 0,063 0,065 0,000 0,067
* - не менее 0,1; ** - не менее 0,05; *** - не менее 0,005; **** - не менее 0,0005.
Статистически не значимое влияние на развитие малого бизнеса оказывает государственная поддержка в виде неналоговых доходов. Транспортная инфраструктура влияет на развитие малого бизнеса двояко: чем выше плотность автодорог, тем выше темпы развития малого бизнеса, но на Севере эта связь не значима. Плотность железных дорог - отрицательный фактор как на Севере (коэффициент -0,03), так и по выборке в целом (-0,01). Это вполне объяснимо: издержки доставки малых грузов на малые расстояния на железнодорожном транспорте очень высокие. Они складываются из времени ожидания погрузки, стоимости «первой и последней мили», т.е. доставки груза к месту отправления и от места прибытия, более высоких затрат на формализацию доставки и т.д., причем все эти издержки «набегают» на малые партии груза, а потому их доля в совокупных затратах высока. Выявленная взаимосвязь особенно важна в контексте взятого в государственной политике курса на дальнейшее развитие железнодорожного транспорта. Совершенно очевидно, что это ослабит и без того шаткие позиции малого бизнеса в конкуренции с корпоративным сектором. Следовательно, замедлится, особенно на Севере, и процесс накопления социального капитала, для которого так важно развитие самоуправления, неформального сотрудничества, инициативы и ответственности граждан - тех качеств, которые формируются в управлении частной собственностью.
Коэффициент при лог-приросте уровня официальной занятости отрицательный по выборке в целом. Это подтверждает вывод о том, что роль малого бизнеса как буфера, принимающего излишки рабочей силы при реструктуризации экономики, преобладает. Чем выше уровень официальной занятости, тем ниже объемы производства в малом бизнесе на душу населения (коэффициент эластичности варьирует от -1,55 до -2,20). В отношении северных регионов такой вывод сделать нельзя, т.е. во взаимосвязи между использованием человеческого капитала и развитием малого бизнеса нельзя выделить преобладание одно-
го из эффектов: поглощения излишков рабочей силы или развития малого бизнеса в инфраструктуре крупного.
Изменение качества человеческого капитала несущественно для развития малого бизнеса как на Севере, так и в других регионах. Однако прирост численности выпускников с высшим образованием оказался значимым для выборки в целом при включении переменных, отвечающих за экспортную ориентацию региона и уровень развития промышленности. Можно сделать вывод о преобладании эффекта развития малого бизнеса в ответ на увеличение платежеспособного спроса в тех секторах, которые требуют высокого качества человеческого капитала, т.е. науко- и капиталоемких.
Из проведенного исследования можно сделать следующие основные выводы. Использование человеческого капитала дает существенное приращение экономическому росту при наблюдаемом усилении межрегионального неравенства в экономическом развитии как по выборке, так и по Северу. В свою очередь региональный экономический рост сопровождается повышением инвестиций в образование, главным образом в высшее. Вместе с тем северные регионы приобрели специфические черты в накоплении и использовании человеческого капитала. Если общероссийская тенденция состоит в снижении численности учащихся начальных профессиональных учреждений, то в среднем по северным регионам эта динамика не так ярко выражена. Более заметно увеличение численности учащихся вузов на 10 тыс. населения при снижении числа учащихся ссузов, сопровождающем рост ВРП, и, как следствие, - душевых доходов.
Не выявлено взаимосвязи между качеством человеческого капитала и динамикой развития малого бизнеса. По результатам оценки модели можно сказать, что роль малого бизнеса как буфера излишков рабочей силы характерна для выборки, но не выражена в северных регионах.
Северные экономики и развитие человеческого капитала тесно связаны с успеш-
ностью ключевых сырьевых производств, поэтому «северная» государственная политика, направленная на их поддержку и развитие, даст больший эффект в накоплении человеческого капитала, чем политика прямого выравнивания уровня доходов населения.
Литература
Гимпельсон В.Е. Экономическая активность населения России в 1990-е годы: Препринт WP3/2002/01. М.: ГУ ВШЭ, 2001. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М.:
Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. Дробышевский С. Факторы экономического роста в
регионах РФ. М.: ИЭПП, 2005. Закон РФ от 19.02.1993 (в ред. 29.12.2004) № 4520-1 «О государственных гарантиях и компенсациях для лиц, работающих и проживающих в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях». Капелюшников Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале // Отечественные записки. 2007. № 3 (37). Клячко Т., Волков А. Образование // Отраслевые, секторальные и региональные особенности реформы бюджетных учреждений в России. М.: ИЭПП, 2005.
Котырло Е.С. Социальная политика северных корпораций и рынок труда // Отечественные записки. 2007. № 3 (37). Михеева Н.Н. Дифференциация социально-экономического положения регионов России и проблемы региональной политики // Научные доклады РПЭИ. 2000. № 99/09. Носко В.П. Эконометрика для начинающих (Дополнительные главы). М.: ИЭПП, 2005. Acemoglu D. Reward Structures and the Allocation of Talent // European Economic Review. 1995. № 39.
Barro R.J., Sala-i-Martin X. Economic Growth and Convergence across the United States. Working Paper № 3419. Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research, 1990. August.
Barro R.J., Sala-i-Martin X. Convergence Across States and Regions // Brookings Papers on Economic Activity. 1991. Vol. 1. № 1.
Benabou R. Unequal Societies - NBER Working Paper № 5583, 1996a. May.
Benabou R. Inequality and Growth - NBER Working Paper № 5658, 1996b. July.
Key Indicators of the Labour Markets. Geneva: ILO, 1999.
Solow R.M. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1956. Vol. 70. № 1.
The Economy of the North / Eds. S. Glomsrod, I. Aslaksen. Statistics Norway, 2006.
Рукопись поступила в редакцию 26.12.2007 г.
