Моделирование зависимости роста ВВП от изменения структуры занятости в экономике РФ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 330.55

И. В. Филимоненко

Институт управления бизнес-процессами и экономики Сибирского федерального университета ул. Киренского, 26, Красноярск, 660074, Россия E-mail: [email protected]

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ РОСТА ВВП ОТ ИЗМЕНЕНИЯ СТРУКТУРЫ ЗАНЯТОСТИ В ЭКОНОМИКЕ РФ

В статье на основе эконометрического моделирования определяется зависимость роста ВВП от изменения ряда определяющих факторов, среди которых - численность занятых в экономике РФ в разрезе уровней образования. Полученная зависимость позволяет установить темп роста ВВП от изменения каждого фактора модели и оценить уровень влияния структурных изменений в занятости на темпы роста ВВП.

Ключевые слова: экономический рост, регрессионная модель экономического роста, прогноз динамики ВВП, численность занятых в экономике РФ, изменение структуры занятости в экономике.

В последнее время особые надежды на будущее развитие государства неразрывно связаны с формированием инновационной экономики, в которой прибыль создается не за счет материального производства или концентрации финансовых центров. Главной ценностью становятся знания, проникающие во все сферы жизнедеятельности общества, являющиеся основой будущего экономического роста. Таким образом, основным стратегическим фактором роста инновационной экономики являются научные знания и коммерческое использование новых идей, новых систем и технологий в различных сферах человеческой деятельности. Другими словами, обеспечить инновационный рост экономики можно только с высококвалифицированными кадрами и современными технологиями. В связи с этим в экономике РФ неизбежно произойдут структурные изменениям в численности занятых по уровням образования. Своевременная диагностика данных изменений позволит внести соответствующие корректировки в прогноз занятости в экономике РФ и сформировать контрольные цифры приема в образовательные учреждения РФ.

Целью статьи является моделирование зависимости скорости экономического роста РФ от темпов изменения ключевых факторов. Традиционно экономический рост отождествляют с количественным и качественным совершенствованием общественного продукта за определенный период времени. Способность экономики к росту зависит от ряда факторов, под которыми подразумеваются явления и процессы, определяющие темпы и масштабы долгосрочного увеличения реального объема производства, возможности повышения эффективности и качества роста.

Поскольку рост экономической системы характеризуется ростом производства, он находится в зависимости от наличия в стране или регионе факторов производства и уровня их использования. Система факторов обеспечения устойчивого экономического роста может быть представлена тремя группами [1; 2].

Факторы производства - показывают ресурсы, которыми располагает страна или регион для обеспечения экономического роста и уровень их освоенности и развития.

Факторы использования ресурсов - показывают качественное и количественное соответствие между факторами производства, зависит от субъективных (качество менеджмента, система подготовки кадров, политика государства и пр.) и объективных (хозяйственный механизм региона и др.) факторов.

ISSN 1818-7862. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2011. Том 11, выпуск 1 © И. В. Филимоненко, 201 1

Факторы рыночной конъюнктуры - показывают состояние внешней макро- и микросреды, а также внутренней среды страны или региона; определяют спрос на продукцию, производимую в рамках страны, побуждая к расширению производства или к его сокращению.

Появление инновационной экономики является логическим этапом развития экономических систем. Основными показателями, определяющими уровень инновационного развития страны или региона, являются [3]:

• численность персонала, занятого исследованиями и разработками;

• внутренние затраты на исследования и разработки;

• затраты на технологические инновации;

• число организаций, выполнявших исследования и разработки;

• число инновационно-активных организаций;

• уровень инновационной активности организаций (число инновационно-активных организаций в общем числе обследованных организаций);

• объем научно-технических работ, выполненных собственными силами;

• инвестиции в основной капитал по виду экономической деятельности «Научные исследования и разработки»;

• число созданных передовых производственных технологий;

• число использованных передовых производственных технологий.

Установление зависимости экономического роста от различных групп факторов является важной диагностической задачей, позволяющей установить тип экономического роста, характерный для данной страны в определенный период времени. Оптимальным инструментом для анализа, оценки и прогнозирования экономического роста, в том числе для определения ключевых факторов, непосредственно влияющих на экономический рост хозяйственной системы, являются регрессионные модели.

Регрессионный анализ - метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств. Исходные данные состоят из сочетания значений зависимой переменной (переменной отклика) и независимых переменных (объясняющих переменных). Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные. Критерием качества приближения (целевой функцией) обычно является среднеквадратичная ошибка. Предполагается, что зависимая переменная есть сумма значений некоторой модели и случайной величины. Регрессионный анализ используется для прогноза, анализа временных рядов, тестирования гипотез и выявления скрытых взаимосвязей в данных [4; 5].

Общий вид динамической регрессионной модели экономического роста представлен следующим уравнением:

I (Г +1) = / [7 (Г), X, (I), в(Г)],

где 7 (/) - валовой выпуск экономики (ВВП) в период /; Х{ (/) - состояние /-го фактора инновационного экономического роста на конец периода /; е(/) - ошибка прогноза в период /.

Определение зависимости роста ВВП от системы независимых факторов проходит следующие этапы.

1. Определение системы факторов, в том числе инновационных, определяющих развитие экономики РФ. Данные факторы должны непосредственно влиять на величину ВВП и быть напрямую связаны со степенью инновационной активности, поэтому их динамика позволит достоверно отразить общее изменение инноваций в экономике.

2. Сбор статистики за период анализа. Несмотря на справедливо критикуемые недостатки, до сих пор статистические данные представляют собой единственный непредвзятый источник информации.

3. Изучение темпов роста / снижения показателей. Расчет среднего темпа за исследуемый период, определение минимального и максимального темпов изменения позволит установить скорость наращивания инновационных составляющих экономического роста и в дальнейшем определить наиболее вероятные сценарии развития.

4. Построение и верификация регрессионной модели. В качестве независимых переменных взяты приведенные ниже показатели инновационной активности в стране, в качестве зависимой переменной - ВВП. Реалистичность модели будет проверена путем сравнения действительных и расчетных значений ВВП.

5. Построение прогноза динамики ВВП до 2015 г. в зависимости от темпов роста инновационной активности.

Подобный подход позволяет определить уравнение взаимосвязи между ВВП и группами определяющих факторов, оценить степень влияния отдельных факторов на величину ВВП и определить тип экономического роста государства. Кроме того, в результате построения прогноза можно установить альтернативные варианты экономического роста РФ, обусловленные различной степенью влияния ключевых факторов.

Разработка и обоснование гипотез

для моделирования ключевых взаимосвязей в экономике РФ

Период анализа и исходные данные. Для проведения моделирования использован период развития экономики РФ с 2000 по 2009 г. Исходные данные - официальная статистика Федеральной службы государственной статистики, опубликованная на сайте www.gks.ru (табл. 1). Для возможности сравнения результатов анализа все стоимостные показатели дефлированы, т. е. представлены в сопоставимом виде (в ценах 2000 г.).

Независимые факторы модели. В качестве возможного набора факторов, влияющих на величину ВВП, рассмотрены следующие.

1. Инвестиционные факторы воспроизводства и обновления:

Х1 - инвестиции в основной капитал (млн руб.).

2. Инновационные факторы роста:

Х2 - государственные расходы на прикладные научные исследования (млн руб.);

Х3 - внутренние расходы на научные исследования и разработки (млн руб.);

3. Трудовые ресурсы:

Х4 - численность занятых в экономике РФ с высшим профессиональным образованием (ВПО) (тыс. чел);

Х5 - численность занятых в экономике РФ со средним профессиональным образованием (СПО) (тыс. чел.);

Х6 - численность занятых в экономике РФ с начальным профессиональным образованием (НПО) (тыс. чел.);

Х7 - количество трудоспособного населения, не имеющего профессионального образования (тыс. чел.).

К фактору Х4 отнесены трудоспособные граждане с высшим и неполным высшим профессиональным образованием. К фактору Х7 - трудоспособные граждане со средним (полным) общим и основным общим образованием, а также те, которые не имеют основного общего образования.

Каждый из приведенных факторов проверен на возможность использования в линейной модели в качестве независимой переменной. Теснота связи между каждым из выделенных факторов и ВВП устанавливалась с помощью коэффициента парной корреляции. При этом использовалось следующее правило:

• если коэффициент корреляции для двух величин (ВВП и каждого влияющего на него фактора) имеет значение близкое к ±1, то связь между исследуемыми величинами считается сильной и фактор, влияющий на величину ВВП, как независимую переменную следует использовать в линейной модели;

• если же показатель корреляции имеет значение близкое к 0 (|согг| < 0,3), то связь между исследуемыми величинами считается слабой и данный фактор нецелесообразно использовать при моделировании.

Диаграммы рассеяния ВВП от каждого рассматриваемого фактора модели и значения коэффициентов парной корреляции представлены на рис. 1.

Как видно из представленных диаграмм, все коэффициенты корреляции между ВВП и выбранными для анализа независимыми факторами явились значимыми, т. е. способными оказывать заметное влияние на величину ВВП.

Таблица 1

Исходные данные для построения регрессионной модели (в ценах 2000 г.)

Год ВВП, трлн руб. Инвестиции в основной капитал, трлн руб. Затраты на технологические инновации, млн руб. Государственные расходы на прикладные научные исследования, млн руб. Внутренние расходы на научные исследования и разработки, млн руб. Численность занятых, имеющих проф. образование, тыс. чел. Численность занятых, не имеющих проф. образование, тыс. чел.

2000 7 305,6 1 165,2 68 965,7 9 177,1 76 709,3 42 986,0 7 305,6

2001 7 677,6 1 281,8 66 994,9 10 319,5 90 595,5 44 071,7 7 677,6

2002 8 041,8 1 317,6 69 050,3 10 966,8 117 098,1 45 157,3 8 041,8

2003 8 628,5 1 482,4 68 883,6 13 393,9 148 589,6 46 243,0 8 628,5

2004 9 247,7 1 685,4 66 721,7 12 289,5 162 794,6 47 417,0 9 247,7

2005 9 837,3 1 869,1 57 212,1 20 432,5 193 807,8 48 233,0 9 837,3

2006 10 639,4 2 181,3 74 504,3 21 577,4 250 077,2 49 124,0 10 639,4

2007 11 547,5 2 676,4 72 068,5 27 068,0 327 203,6 51 574,0 11 547,5

2008 12 152,8 2 938,7 81 039,9 27 099,1 363 899,4 53 196,0 12 152,8

2009 10 198,9 2 462,7 93 604,4 35 437,2 473 196,2 53 661,6 10 198,9

согг = 0,975

14000

ШО 0 ! 250 1500 1750 2000 22 50 2500

Инвестиции в ОК, трлн руб. (Х1)

согг = 0,822

14000 12000

ю

^

о- 10000

и

ц

е. КО 00

с

Ш Ш

^____________

_______________ о о

о

9 -

9000 15000 21000 27000 33000 39000

Государственные расходы на прикладные научные исследования, млн руб. (Х2)

согг = 0.818

согг = 0,!

12000

б у

р

н

л

тр,

С

га га

шо

о о .... о

о

0°

ю &

я

ц

&

С"

Ш Ш

кооо 10X000 208000 зозооо ювооо 5окооо

Внутренние расходы на научные исследования и разработки, млн руб. (Х3)

17000 18000 1 <)000 20000

Численность занятых в экономике с ВПО, тыс. чел. (Х4)

согг = -0,432

согг = 0,846

н

л

тр,

,П

В В

14000 12000 10000

л

о

__^ Ь о

о о

с

° о о

6000

17000 17500 1К000 1М500

И 10000

ц &

с" 8000

Ш

Ш

о

о о. ' _ О,

-О 5

Численность занятых в экономике с СПО, тыс. чел. (Х5)

Численность занятых в экономике с СПО, тыс. чел. (Х6)

согг = -0,876

Численность занятых без профессионального образования, тыс. чел. (Х7)

Рис. 1. Диаграммы рассеяния ВВП от независимых факторов модели

Следует отметить, что небольшое количество наблюдений (п = 10) не позволяет получить высокое качество семифакторной регрессионной модели. Кроме того, качество регрессионной модели зависит от степени взаимовлияния независимых факторов: в идеальном варианте взаимовлияние должно отсутствовать. В реальной экономике крайне сложно найти альтернативные факторы роста в силу их сложного косвенного, а иногда и прямого воздействия друг на друга. Например, затраты на исследования и разработки содержат часть затрат в основной

капитал, а инвестиции в основной капитал, в свою очередь, косвенно зависят от величины затрат на технологические инновации.

С целью обхода данных проблем предлагается оценивать влияние каждой группы факторов на величину ВВП отдельно, а впоследствии обобщать влияние всех групп факторов на основе среднегеометрической. Для этого необходимо выполнить следующие этапы моделирования:

1) провести построение трех регрессионных моделей, каждая из которых устанавливает взаимосвязь между ВВП и соответствующими группами факторов, при этом число факторов в каждой модели не превышает 4;

2) оценить коэффициенты чувствительности темпов роста ВВП от скорости изменения факторов в каждой представленной выше группе;

3) оценить обобщенные темпы роста ВВП от совместного влияния всех групп факторов.

Описание результатов построения регрессии

В качестве эконометрической модели для изучения влияния выделенных факторов роста на величину ВВП была выбрана модель линейной регрессии. Общий вид модели линейной регрессии выглядит таким образом:

У(Х) = а х X + Ь ,

X =

где К - число независимых факторов (тах К = 4); п - количество независимых наблюдений

(n = 10); Y =

У1

У 10

- столбец зависимых наблюдений (ВВП); a = [a1v.., aK ] - коэффициенты

линейной регрессии; b - константа.

Для определения взаимосвязей между ВВП и каждой группой ключевых факторов на основе регрессии использовались возможности Microsoft Excel. Результаты регрессионного анализа представлены в табл. 2.

Таблица 2

Матрица коэффициентов регрессионных моделей

Группа независимых Уравнение модели R2 Коэффициенты модели

факторов b ax a2 a3 a4

Инвестиционные факторы воспроизводства и обновления ВВП1 = a; х X + b1 0,95 4 680,2 2,543 — - -

Инновационные факторы роста ВВП2 = of х X2 + + a-2 х X3 + b2 0,72 6 890,1 0,096 0,004 - -

Трудовые ресурсы ВВП3 = a3 х X4 + a3 х X5 + + a3 х X6 + a3 х X7 + b3 0,84 -12 244,5 0,623 0,200 0,338 0,133

Коэффициенты детерминации ^-квадрат (см. табл. 2) достаточны для подтверждения высокой достоверности получаемых результатов и свидетельствуют о том, что все значимые факторы, влияющие на величину ВВП, в моделях учтены.

Статистики Дарбина - Уотсона (Б') в первой и третьей моделях лежат в диапазоне 1,5-1,7. В этом случае мы воспользуемся приблизительным правилом: «если 1,5 < Б' < 2,5, то автокорреляция остатков отсутствует». Для второй модели статистика Б' (0,69) попадает в зону неопределенности (при уровне значимости а = 0,01) и точно утверждать о наличии

или отсутствии автокорреляции невозможно. Этот факт может свидетельствовать о наличии искажений в результатах анализа, в первую очередь касающихся абсолютных показателей реального роста. Поэтому в дальнейшем анализе, с целью снижения ошибок, будем использовать приростные величины.

Таким образом, для периода наблюдения ^ моделируемые взаимосвязи имеют вид:

• зависимость между ВВП и инвестиционными факторами воспроизводства и обновления:

ВВП) = 2,543 х Хи + 4680,2; (1)

• зависимость между ВВП и инновационными факторами роста:

ВВП2 = 0,096 х Xа + 0,004 х Х3, + 6 890,1; (2)

• зависимость между ВВП и трудовыми ресурсами:

ВВП3 = 0,623 х Х4, + 0,200 х Х5, + 0,338 х Ха + 0,133 х Х7, -12 244,5. (3)

Каждая из моделей, представленных выше, описывает влияние единственной группы факторов на величину ВВП и с помощью анализа чувствительности поможет установить взаимосвязь между темпами их изменения.

Оценка коэффициентов чувствительности темпов роста ВВП

Необходимо отметить, что изменения отдельных факторов в правой части уравнений (1)-(3) по-разному влияют на величину ВВП. Чувствительность ВВП к изменению отдельных факторов измеряется с помощью коэффициента эластичности, который рассчитываются согласно формуле

V ср

8ВВП = , ' ' ВВПср

где 1 - обозначает один из независимых факторов экономического роста, используемых в уравнениях (1)-(3); а, - коэффициенты в уравнениях (1)-(3), соответствующие фактору 1; Хс - среднее значение соответствующего фактора в течение всего периода анализа; ВВПср -среднее значение ВВП за весь период анализа.

Результаты расчета значений коэффициентов эластичности ВВП в каждой группе независимых факторов представлены в табл. 3. Используя коэффициенты эластичности и средние ежегодные темпы прироста факторов за 2000-2009 гг., проведена проверка реалистичности моделей (1)-(3). Ошибка моделирования не превысила 5,2 %, что свидетельствует о возможности ее использования для изучения взаимосвязей в темпах изменения ВВП.

Таблица 3

Значения коэффициентов эластичности в моделях взаимосвязи факторов роста и ВВП РФ

Группа независимых факторов Фактор Коэффициент эластичности

Инвестиционные факторы воспроизводства и обновления Инвестиции в основной капитал 0,509

Инновационные факторы роста Государственные расходы на прикладные научные исследования 0,189

Внутренние расходы на научные исследования и разработки 0,039

Трудовые ресурсы Численность занятых в экономике РФ с ВПО 1,220

Численность занятых в экономике РФ с СПО 0,194

Численность занятых в экономике РФ с НПО 0,206

Численность занятых в экономике РФ без профессионального образования 0,237

Так, например, наиболее сильные изменения величины ВВП могут произойти с ростом численности занятых с высшим образованием в экономике РФ. Увеличение данного фактора на 1 % вызывает рост ВВП на 1,22 %. За последнее десятилетие в экономике РФ средний ежегодный темп прироста числа занятых, имеющих какой-либо уровень профессионального образования, составил 2,5 %. Самыми быстрыми темпами ежегодно увеличиваются численности занятых с начальным (8,5 %) и высшим образованием (2,3 %). В то же время наметилась устойчивая тенденция к сокращению специалистов со средним профессиональным образованием и лиц, не имеющих профессионального образования, - среднегодовой темп снижения составляет 0,4 и 2,4 % соответственно. Темп прироста ВВП от совместного влияния факторов данной группы 3,9 % (2,3 % х 1,220 - 0,4 % х 0,194 + 8,5 % х 0,206 - 2,4 % х 0,237).

Следующим по силе влияния фактором, способствующим росту ВВП, являются «Инвестиции в основной капитал» (см. табл. 2). Ежегодный прирост данного фактора на 9,2 % обеспечивает рост ВВП на 4,7 %.

Наконец, третьей по силе влияния группой факторов, способных вызвать рост ВВП, являются «Инновационные факторы роста» (см. табл. 2). Совместное влияние данных факторов в среднем увеличивает рост ВВП на 4,3 %. Таким образом, построенные регрессионные модели позволили установить зависимость темпов роста ВВП от автономного влияния отдельных групп факторов и показали, что экономический рост РФ за 2000-2009 гг. обеспечивался в основном за счет факторов воспроизводства, т. е. носил скорее экстенсивный характер.

Оценка обобщенных темпов роста ВВП

Обобщенный темп прироста ВВП от совместного влияния всех групп независимых факторов определяется по формуле среднегеометрического:

А ВВП = 3 ДВВП1 х ДВВП2 х ДВВП3,

где ДВВП1, 2 3 - темпы прироста ВВП, вызванные влиянием группы независимых факторов 1, 2 или 3 соответственно.

Согласно проведенным расчетам обобщенный темп прироста ВВП за период 20002009 гг. составил 4,3 % = ^3,9% х 4,7% х 4,3% .

С помощью представленных моделей можно выстраивать сценарные изменения ВВП, задавая наиболее вероятные изменения в факторах роста. В этом случае прогноз темпов ВВП рассчитывается с учетом установленных коэффициентов эластичности.

В качестве иллюстрации в табл. 4 и 5 представлены сценарные варианты расчетов, при которых прогнозные изменения факторов в группах «Инвестиционные факторы воспроизводства и обновления» и «Инновационные факторы роста» установлены исходя из анализа тенденций развития за 2000-2009 гг.

Таблица 4

Взаимосвязь темпов изменения ВВП и фактора группы «Инвестиционные факторы

воспроизводства и обновления», %

Темп изменения инвестиций в основной капитал Темп изменения ВВП

4,0 (минимальный положительный) 2,0

9,2 (средний) 4,7

22,0 (максимальный) 11,2

Таблица 5

Темпы прироста ВВП от скорости изменения факторов в группе «Инновационные факторы роста», %

Темп изменения фактора «Государственные расходы на прикладные научные исследования» Темп изменения фактора «Внутренние расходы на научные исследования и разработки»

(минимальный положительный) 9,6 (средний) 22,7 (максимальный) 30,0

5,6 (минимальный положительный) 1,4 1,9 2,2

17,9 (средний) 3,8 4,3 4,5

30,8 (максимальный) 6,2 6,7 7,0

Факторы группы «Трудовые ресурсы» отличаются высокой степенью инерционности, поэтому темпы их изменения на протяжении последующих 3-5 лет можно считать либо постоянными, либо моделировать их изменения с учетом рассчитанных коэффициентов эластичности (см. табл. 2). В табл. 6 представлены основные тренды численности занятых в экономике РФ за период анализа и их влияние на темпы прироста ВВП.

Таблица 6

Темпы прироста ВВП от скорости изменения факторов в группе «Трудовые ресурсы», %

Фактор Средний темп изменения за 2000-2009 гг. Темп изменения ВВП от фактора Совокупный темп изменения ВВП по группе

Численность занятых в экономике РФ с ВПО 2,3 2,8 3,9

Численность занятых в экономике РФ с СПО -0,4 -0,1

Численность занятых в экономике РФ с НПО 8,5 1,8

Численность занятых в экономике РФ без профессионального образования -2,4 -0,6

Таким образом, в условиях сложившейся структуры экономики удержание максимальных темпов роста (среди всех достигнутых ранее) в ключевых факторах, обеспечит темп прироста ВВП на 6,8 %. При этом если обозначенные выше тенденции сохранятся в группе «Трудовые ресурсы», то через пять лет изменится структура занятости в экономике РФ по уровням образования (рис. 2):

• увеличатся доли занятых с ВПО и НПО на 0,4 и 7,4 % соответственно;

• сократятся доли занятых с СПО и не имеющих профессионального образования на 2,9 и 4,9 % соответственно.

Таким образом, еще раз подтверждается вывод о невозможности перехода к инновационному росту экономики без повышения уровня профессионального образования кадров, в данном случае за счет высококвалифицированных рабочих кадров.

Численность занятых в экономике с ВПО Численность занятых в экономике с СПО

Численность занятых в экономике с НПО

Численность занятых, не имеющих профессионального образования

2008 г. 2015 г.

Рис. 2. Изменение структуры занятости в экономике РФ по уровням образования к 2015 г., %

Проведенный анализ показал, что экономический рост РФ за 2000-2010 гг. был обеспечен в основном экстенсивными факторами: численностью занятых в экономике РФ, в первую очередь с профессиональным образованием, и инвестициями в основной капитал. Совокупное влияние группы инновационных факторов оказалось наиболее слабым, поэтому для получения ощутимой отдачи и усиления вклада инновационных факторов в обеспечение роста экономики РФ темпы изменения данных факторов должны быть наиболее высокими. Кроме того, достижение экономического роста неизбежно будет обусловлено увеличением доли занятых с высшим и начальным профессиональным образованием.

Приведенные расчеты носят скорее иллюстративный характер и не предназначены для прогнозирования реального роста экономики. Основная задача моделирования - обосновать выбор факторов роста, определить для них вектор изменений и предложить способ оценки влияния данных изменений на величину ВВП.

Список литературы

1. Васильева З. А. Экономический рост хозяйственных систем на основе инновационной конкурентоспособности в условиях глобализации. Красноярск: Изд-во Красн. гос. техн. ун-та, 2006. 263 с.

2. Курнышева И. Р. Макроэкономическое развитие: тенденции и перспективы. М.: Наука, Ин-т экономики РАН, 2005. 285 с.

3. Зельднер А. Г., Ваславская И. Ю., Южелевский В. К. и др. Государство и экономика: Факторы роста. М.: Наука, Ин-т экономики РАН, 2003. 241 с.

4. Глухов В. В., МедниковМ. Д., Коробко С. Б. Математические методы и модели для менеджмента. СПб.: Лань, 2000. 480 с.

5. Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П. и др. Эконометрия: Учебник. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2005. 744 с.

Материал поступил в редколлегию 20.11.2010

I. V. Filimonenko

THE MODELING OF THE RELATIONSHIP BETWEEN GDP GROWTH AND STRUCTURAL CHANGE OF EMPLOYMENT IN THE ECONOMY OF RUSSIA

The article shows the dependence of the GDP growth from the system of determining factors, happening оn the basis of the econometric model. These factors include the volume of employment in the Russian economy in the context of educational status. The obtained dependence allows to construct the forecast of the GDP growth and of each model factors until 2015 and also estimates the level of the influence of structural changes in employment on the GDP value.

Keywords: the economic growth, the regression model of the economic growth, the forecast of the GDP growth, the volume of employment in the Russian economy, the changing of employment patterns in the economy.