CC BY
19
«В информационном обществе важнейшим условием обеспечения конкурентоспособности экономики становится человеческий капитал - высококвалифицированные специалисты, способные обеспечить производство знаний, эффективные менеджмент и маркетинг. К человеческому капиталу относится также широкий слой работников, способных использовать, так называемые, высокие технологии во всех сферах деятельности, как на производстве, так и здравоохранении, образовании и т.д.»1
Корицкий А.В.
канд. экон. наук,
доцент Сибирского университета потребительской кооперации
доходы от ума...
эмпирический анализ
влияния человеческого капитала на доходы занятых в экономике регионов России
В последние десятилетия западные экономисты пытаются выявить и оценить влияние накопления образования и знаний (то есть, человеческого капитала) как на доходы населения, так и на темпы экономического роста в разных регионах мира с помощью структурного (кросс-секционного) анализа.а
Одним из направлений исследований являются межстрановые и межрегиональные сравнения достижений в сфере образования и науки, а также оценка их влияния на уровень доходов населения и на другие показатели экономического развития.
Для измерения накопленного человеческого капитала часто используются такие показатели, как
• среднее число лет образования занятых в экономике (например, Р. Барро, 1991),
• доля занятых с начальным, средним общим и высшим образованием,
• иногда уровень вовлечения в школьное образование детей школьного возраста.2
Такие исследователи, как И. Бенхабиб и М. Шпигель, а также Л. Притчетт считают, что именно уровень образовательных достижений
1 Н. Загладин, Глобальное информационное общество и Россия. МЭиМО, 2005, N 7, с. 21.
2 Barro, R.J. Economic growth in a cross section of countries. Quarterly Journal of Economics. Cambridge: MIT Press Journals 1991, vol. 106, p. 407-443.
креативная экономика, 2007, № 7
трудоспособного населения влияет на экономический рост, а не его изменение.3
Попытаемся проверить гипотезу о наличии влияния накопления человеческого капитала на доходы населения регионов России с помощью тестирования модели Солоу-Свана на материалах российской региональной статистики с использованием регрессионного анализа.
Рассмотрим результаты оценки следующим образом аргументированной модели Солоу-Свана :
где:
Y - показатель доходов населения региона,
К - величина основных фондов региона,
L - численность занятых в экономике региона,
И - средняя продолжительность образования одного занятого в экономике региона.
Предполагаем, что а + в =1 и, соответственно, можно разделить обе части уравнения на L. В преобразованном виде получаем следующий вариант производственной функции:
3 Benhabib, I.; Spiegel, M.M. The role of human capital in economic development: evidence from aggregate crosscountry data. Journal of Monetary Economics. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1994, Vol. 34, issue 2, p. 143-173. Pritchett, L. (1996) Where has all the education gone. World Bank Working papers, no. 1581.
где:
у - показатель доходов в расчёте на одного занятого в экономике региона;
к - основные фонды в расчёте на одного занятого в экономике региона.
Соответствующее уравнение в логарифмической форме имеет вид:
I 1 1 г = 1п А + а\\лк-у\х\ // , (3)
В табл. 1 приведены расчёты параметров регрессионных уравнения с использованием статистических данных за 2004-й год. В качестве зависимой переменной использовался показатель «логарифм разницы суммарных годовых доходов и заработной платы населения в расчёте на одного занятого в экономике региона». Суммарные годовые доходы населения рассчитываются как произведение среднедушевых месячных доходов населения региона на численность населения региона и приводятся к годовой размерности. Затем из полученного результата вычитается произведение средней заработной платы на численность занятых в экономике региона, также в годовой размерности, и делится на численность занятых.
В качестве регрессоров использованы следующие показатели: «логарифм стоимости основных фондов экономики региона на начало года в расчёте на одного занятого». В качестве измерителя величины человеческого капитала использована переменная «лога-
Показатели Логарифм разности доходов и заработной платы
регрессии в расчете на одного занятого в регионе
Все регионы РФ Без АО Более 5 чел. на км кв. Более 10 чел. на км кв.
Константа InA (В) 6,95019 6,5079 5,0097 5,5039
(0,5029)* (0,6378) (0,8578) (0,8962)
Коэф. а (Beta) 0,7328 0,6618 0,5880 0,4798
(0,0691) (0,0823) (0,0920) (0,0976)
В 0,5717 0,6133 0,7638 0,6504
(0,0539) (0,0762) (0,1195) (0,1322)
Коэф. у (Beta) 0,2288 0,2964 0,4546 0,5061
(0,0691) (0,0823) (0,0920) (0,0975)
В 0,4144 0,4682 0,6569 0,7148
(0,1251) (0,1299) (0,1329) (0,1378)
Л2 0,5945 0,4954 0,5116 0,4957
Скорректир-ый ц- 0,5849 0,4819 0,4948 0,4766
F 62,306 36,821 30,382 26,046
Количество регионов 88 78 61 56
* Цифры в скобках означают стандартную ошибку оценки.
рифм доли занятых с высшим образованием в общем числе занятых» в экономике региона. В расчётах использованы данные статистических ежегодников «Регионы России» за 2004-й год. Выделены четыре группы регионов:
1. «Все регионы России» - исключена только Чеченская республика;
2. «Все регионы без автономных округов»;
3. «Регионы с плотностью населения более 5 человек на квадратный километр»;
4. «Регионы с плотностью менее 20 человек на квадратный километр».
Все коэффициенты данных уравнений регрессии статистически значимы, выбранные независимые переменные объясняют примерно 50% вариации зависимой переменной (коэффициент множественной детерминации R2 колеблется от 0,59 для группы «Все регионы» до 0,49 для группы «Все регионы без АО»).
Из табл. 1 следует, что фондовооружённость занятых в экономике регионов оказывает решающее влияние на разницу доходов и заработной платы одного занятого. Коэффициент а (Beta), характеризующий долю данного фактора в общем влиянии регрессоров на зависимую переменную, варьируется от 73% для группы «Все регионы» до 58% для группы «Регионы с плотностью населения более 5 человек на квадратный километр». С ростом средней плотности населения в регионе влияние данного фактора заметно снижается, в то время как вклад переменной «доля занятых с высшим образованием в общем числе заня-
тых в экономике региона» растёт с 22% для группы «Все регионы» до 45% в группе группы «Регионы с плотностью населения более 5 человек на квадратный километр»). Изменения коэффициентов по группам регионов заметно выше величины стандартных ошибок их оценок, то есть статистически значимо.
В табл. 2 представлены результаты расчётов регрессионных уравнений, где в качестве зависимой переменной выступает величина дохода в расчёте на одного занятого в экономике региона. Остальные переменные прежние, как и в табл. 1. Все рассчитанные коэффициенты статистически значимы, коэффициент детерминации колеблется от 60% для группы «все регионы» до примерно 50%, для регионов с большей средней плотностью населения, константа имеет тенденцию к снижению по мере роста плотности населения регионов.
Результаты расчёта параметров уравнений регрессии, приведённые в табл. 2, мало отличаются от результатов, приведённых в табл. 1. То есть общие доходы в расчёте на одного занятого в экономике регионов характеризуются наличием такого же типа связей с выбранными независимыми переменными, как и разница доходов и заработной платы в расчёте на одного занятого. В этом нет ничего удивительного, так как какой-либо статистически значимой связи уровня заработной платы с переменной «доля занятых с высшим образованием в общей численности занятых в экономике региона» установить не удалось.
*
"О CD Q
Показатели регрессии Логарифм доходов в расчёте на одного занятого в регионе
Все регионы РФ Без АО Более 5 чел. на км кв. Более 10 чел. на км кв.
Константа InA (В) 7,0051 6,5503 5,090 5,5961
(0,4999)* (0,6276) (0,8416) (0,8768)
Коэф. а (Beta) 0,7417 0,6737 0,5998 0,4908
(0,0684) (0,0813) (0,7690) (0,8768)
В 0,5807 0,4533 0,7690 0,6536
(0,0536) (0,0750) (0,1173) (0,1294)
Коэф. у (Beta) 0,2168 0,2883 0,4454 0,4995
(0,0684) (0,0813) (0,0915) (0,0972)
В 0,3942 0,4533 0,6352 0,6930
(0,1244) (0,1279) (0,1304) (0,1348)
Л2 0,6021 0,5068 0,5174 0,4998
Скорректир-ый ц- 0,5927 0,4937 0,5007 0,4809
F 64,309 38,544 31,090 26,479
Количество регионов 88 78 61 56
Чтобы определить, какие именно доходы населения зависят от человеческого капитала, накопленного в регионах, рассмотрим данные табл. 3.
В третьей таблице представлены результаты расчёта регрессионных уравнений, в которых в качестве зависимой переменной использован показатель «доходы предпринимателей, доходы от собственности и прочие доходы (включая скрытую заработную плату) в расчёте на одного занятого в экономике региона» в логарифмической форме.
Данный показатель рассчитывается как произведение суммы долей указанных доходов на суммарные доходы населения соответствующего региона в расчёте на одного занятого в экономике региона, и приведён к годовой размерности.
В табл. 4 (и последующих - см. в № 8/2007 «кэ») приведён результат расчёта модифицированного уравнения регрессии 4, в него введена фиктивная переменная, характеризующая хозяйственные особенности крупных городских агломераций сформировавшихся в ряде российских регионов.
\пу = \пА + а\пк+ (4)
Первая фиктивная переменная d равна единице для 12-ти регионов, в которых находятся центры федеральных округов и города -миллионеры (Пермь, Самара,
суммарные годовые доходы населения рассчитываются как произведение среднедушевых месячных
доходов населения региона на численность населения региона
Уфа, Челябинск, Омск), и нулю -для остальных регионов России. С её помощью можно попытаться выделить влияние на доходы населения эффектов городской инфраструктуры (транспорта, связи, социальной и др.), а также относительно большей ёмкости локальных рынков и соответствующих эффектов масштаба производства и реализации продукции.
Кроме того, возможно, что эти регионы характеризуются и большей административной эффективностью, что совместно с остальными факторами должно приводить к относительному снижению трансформационных и трансакционных издержек и соответствующему росту доходов населения.
Попытаемся выделить указанные виды эффектов (как говорили раньше, эффектов кооперации и специализации труда) с помощью данной фиктивной переменной и уточнить степень влияния фондовооружённости и уровня
Показатели Логарифм доходов предпринимателей, доходов от собственности
регрессии и прочих доходов в расчете на одного занятого в регионе
Регионы
Все регионы РФ Без АО с плотностью населения более 5 чел. на км кв. Более 10 чел. на км кв.
Константа InA (В) 5,1380 5,2726 2,8499 2,9497
1,0007 (1,1447)* (1,6679) (1,7934)
Коэф. а (Beta) 0,2806 (0,0926) 0,3564 (0,1012) 0,3369 (0,1084) 0,2821 (0,1121)
В 0,3249 0,4821 0,7223 0,6661
(0,1072) (0,1368) (0,2324) (0,2646)
Коэф. у (Beta) 0,4344 (0,0926) 0,3602 (0,1012) 0,4832 (0,1084) 0,4992 (0,1121)
В 1,1681 0,8302 1,1525 1,2276
(0,2490) (0,2332) (0,2586) (0,2757)
и- Скорректир-ый Ц- 0,2712 0,2540 0,2369 0,2165 0,3222 0,2988 0,3342 0,3090
F 15,814 11,641 13,784 13,301
Количество 88 78 61 56
регионов
Показатели регрессии Логарифм разности доходов и заработной платы в расчёте на одного занятого в регионе
Все регионы РФ Все регионы РФ Более 5 чел. на км кв. Более 5 чел. на км кв.
Константа InA (В) 10,2833 7,7311 5,7345 6,2338
(0,4526)* (0,4497) (0,7713) (0,7388)
Коэф. а (Beta) 0,8138 (0,0804) 0,5255 (0,0734) 0,5259 (0,0820) 0,5190 (0,0848)
В 0,0004 0,4099 0,6832 0,6401
(0,00006) (0,0571) (0,1065) (0,1046)
Коэф. у (Beta) 0,2133 (0,0804) 0,2505 (0,0627) 0,3903 (0,0821) 0,3191 (0,0825)
в 0,3864 0,4537 0,5641 0,4837
(0,1482) (0,1137) (0,1186) (0,1251)
Коэф. 8j (Beta) 0,2379 (0,0819) 0,2443 (0,0616) 0,3555 (0,0829) 0,3218 (0,0844)
0,2604 0,2775 0,2676 0,2716
D (0,0896) (0,0699) (0,0624) (0,0712)
Коэф. 8т (Beta) В Не учитывалась 0,3621 (0,0758) 0,3617 (0,0757) Не учитывалась 0,1069 (0,0835) 0,2639 (0,2060)
и- 0,4599 0,7117 0,6306 0,6278
Скорректир-ый и2 F 0,4407 23,847 0,6978 51,225 0,6112 32,440 0,6021 24,460
Количество регионов 88 88 61 63
использование человеческого капитала предпринимателями
происходит более эффективно в более плотно населённых регионах
накопления человеческого капитала на доходы населения регионов России, исключив их хотя бы частично их влияние на другие коэффициенты.
Вторая фиктивная переменная d2 выражает особенности экономики северных регионов России, с низкой плотностью населения и преобладанием сырьевых отраслей. Она равна единице для 12 регионов России (Чукотского, Корякского, Таймырского, Эвенкийского, Ямало-Ненецкого, Ханты-Мансийского, Коми-Пермякского и Ненецкого АО, а также Магаданской, Камчатской, Мурманской, Архангельской областей, республик Якутии и Коми), нулю - для остальных регионов.
Эта переменная призвана учесть влияние на доходы населения суровых климатических условий, отраслевых особенностей данных регионов и прочих условий их развития. Независимые переменные прежние.
Введение фиктивных переменных несколько снизило коэффициенты
а и у , и уменьшило их изменение по группам регионов с разной средней плотностью населения, причём заметно снизился коэффициент а , характеризующий вклад фондовооружённости и незначительно коэффициент 7 , характеризующий вклад человеческого капитала. Качество подгонки уравнений регрессии повысилось, коэффициент детерминации увеличился до 71% (колонка 2, табл. 4) с 59% (колонка 1, табл. 1), после введения второй фиктивной переменной, характеризующей особенности северных регионов. Вклад в вариацию «разницы доходов и заработной платы на одного занятого» человеческого капитала, измеренного в данном случае переменной «доля занятых с высшим образованием в общем числе занятых в экономике региона», как и прежде, растёт с увеличением средней плотности населения регионов с 25% (2 колонка, табл. 4) до 31% (4 колонка табл. 4). Можно сделать вывод, что использование человеческого капитала предпринимателями происходит более эффективно в более плотно населённых регионах.
Окончание следует
креативная экономика, 2007, № 7
