CC BY
65
Полежаев, ^.С. ^имошенков, №-В- Жудалов
ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРАНСЛОГОВОЙ ФУНКЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ В ОТРАСЛЯХ ЭКОНОМИКИ РОССИИ7
Проблемы закрепления и усиления позитивных тенденций экономического роста в России [1] не теряют своей актуальности. Одной из основных задач государства при разработке и проведении социально-экономической политики является согласование основных тенденций развития страны. Ее успешное решение невозможно без всестороннего учета социальных факторов и последствий. В частности, недостаточно эффективное функционирование рынка труда приводит к социальной напряженности и, в перспективе, к трудовым ограничениям по объемам и качеству трудовых ресурсов, которые, в свою очередь, могут свести на нет действия правительства по стабилизации ситуации. В связи с этим, возрастает необходимость разработки адекватного инструментария прогнозирования спроса на рабочую силу, позволяющего описывать взаимосвязь структуры рынка труда и факторов, определяющих ее динамику. Использование эконометрического моделирования на основе статистической базы макроэкономических показателей позволяет оценивать и прогнозировать степень воздействия последних на отраслевой объем занятости.
В работах [2, 3] предложены логарифмические функции занятости, в которых зависимой переменной выступает среднегодовая численность занятых и объем отработанных человеко-часов в отраслях экономики и промышленности России, а объясняющими фактора-
7 Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 02—02—00202а).
ми - объемы основных фондов, валового выпуска, отношения отраслевых и средней по экономике начисленной заработной платы, а также ряд фиктивных переменных, учитывающих влияние экономического кризиса 90-х годов на занятость в отраслях экономики России. Результаты расчетов за период 1980-2000 гг. демонстрируют хорошую объясняющую и прогностическую способность полученных регрессионных моделей.
Анализ эластичности отраслевых параметров занятости по изменению независимых факторов построенных логарифмических моделей2 показывает, что зависимости отраслевой занятости от указанных факторов в большинстве отраслей3 являются неэластичными, то есть однопроцентное увеличение независимых факторов приводит к меньшему изменению объема занятости. Исключение составляют газовая промышленность, наука и научное обслуживание. В первой из них увеличение затрат основных фондов на 1% приводит к росту среднегодовой численности занятого населения в среднем на 1,25%, а во второй аналогичное увеличение валового выпуска вызывает ее рост на 1,15%. Среди других отраслей с наибольшими значениями анализируемой эластичности можно отметить сельское и лесное хозяйство, машиностроение и металлообработку, легкую промышленности. В них с увеличением валового выпуска среднегодовая численность занятых растет на 0,7%, 0,6 и 0,51% соответственно. Изменение затрат основных фондов в наибольшей степени влияет на занятость в электроэнергетике (увеличивает ее в среднем на 0,6%), а также на транспорте пассажирском и в связи непроизводственной (уменьшает на 0,78%). Построенные зависимости характеризуются тем, что за некоторым исключением (транспорт и связь) среднегодовая численность занятого населения более чувствительна к изменению валового выпуска, чем основных фондов. Изменение начисленной заработной платы оказывает влияние на показатель занятости только в электроэнергетике, нефтедобывающей промышленности, а также в жилищно-коммунальном хозяйстве и бытовом обслуживании населения, где 1-процентный рост отраслевой оплаты труда по сравнению со среднероссийской увеличивает результирующий параметр в среднем на 0,21%.
В сфере обращения, включая коммерческую деятельность, рост валового выпуска на 1% приводит к практически аналогичному снижению занятости (эластичности в этой отрасли равна -0,99%). Данный факт может свидетельствовать о недостаточно эффективном ис-
2 Эластичности показателей занятости по объемам валового выпуска, основных фондов и реального фонда оплаты труда построенных зависимостей являются постоянными величинами и представляют собой оценки регрессионных коэффициентов.
3 Классификатор рассматриваемых отраслей см. в табл. 1.
пользовании трудовых ресурсов в этой отрасли, что подтверждается анализом динамики производительности труда и скрытой безработицы [3]. С другой стороны, увеличение затрат основных фондов приводит к росту занятости на 0,66%. Следовательно, повысить отдачу от использования трудовых ресурсов в сфере обращения можно путем привлечения в нее дополнительных инвестиций.
В соответствии с полученными результатами, для увеличения занятости в целом и отраслевой занятости, в частности, необходимо стимулировать деловую активность хозяйствующих субъектов отраслей, например, за счет благоприятной налоговой политики, государственных дотаций и субсидий, создавая и увеличивая инвестиционную привлекательности в приоритетных сферах деятельности, развивая и поощряя программы по разработке и внедрению новых наукоемких технологий4, либо ограничивая потоки импорта, защищая, таким образом, отечественных производителей и содействуя расширению внешних рынков России.
Логарифмическая форма зависимости отраслевой динамики среднегодовой численности занятых (удовлетворенной компоненты спроса на труд) от макроэкономических факторов приводит к тому, что, как уже отмечалось, показатель эластичности занятости является неизменным при любых комбинациях управляющих параметров. В виду изменяющейся эффективности использования факторов производства в зависимости от их объемов гипотеза о постоянстве показателя эластичности может быть не верна.
С другой стороны, построение единой функции занятости за период 1980-2000 гг. может оказаться неоправданным с содержательной точки зрения. Для экономики в целом и для отдельных ее отраслей динамику основных макроэкономических показателей можно охарактеризовать следующим образом (рис. 1).
До 1990 г. среднегодовая численность занятых, объемы валового выпуска и основных фондов увеличивались. В 1990-1991 гг. происходит смена тенденций: объем основных фондов продолжает возрастать, впоследствии стабилизируясь, валовой выпуск и численность занятых при этом сокращаются до минимума в 1998 г. С 1999 г. наблюдается рост этих величин. Начиная с 1992 г. сократилась производительность труда и фондоотдача, при этом значительно возросла фондовооруженность труда (рис. 2). Это свидетельствует о том, что
4 К приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники Российской Федерации относятся: информационно-коммуникационные технологии и электроника; космические и авиационные технологии; новые материалы и химические технологии; новые транспортные технологии; перспективные вооружения, военная и специальная техника; производственные технологии; технологии живых систем; экология и рациональное природопользование; энергосберегающие технологии. (Более подробно о политике Российской Федерации в области развития науки и технологий см. [4].)
на временном промежутке 1991-2000 гг. в экономике имелись избыточные производственные мощности (с высокой степенью износа, с одной стороны, и учтенные по восстановительной стоимости, - с другой) [5, 6]. Исключением является лишь газовая промышленность: на протяжении всего рассматриваемого периода 1980-2000 гг. в ней наблюдался постоянный рост среднегодовой численности занятых, объема валового выпуска и основных фондов (рис. 3).
Валовой выпуск
Основные фонды Занятость
Рис. 1. Динамика основных макроэкономических показателей для экономики в целом, логарифмы:
И валовой выпуск; ♦ основные фонды; А занятость
Фондоотдача,
фондовооруженность
Производительность
труда
Год
Рис. 2. Динамика производительности труда, фондоотдачи и фондовооруженности труда для экономики в целом, логарифмы:
фондоотдача;
- фондовооруженность;
производительность труда
Валовой выпуск Основные фонды
11,5 -11 -10,5 -10 -9,5 -9 —
^я? ^с,Ф^\чФ чф\с,ч\с,Ф/ ,/
Занятость
4.5 4
3.5 3
2.5 2
1.5 1
0,5 0
Год
Рис. 3. Динамика основных макроэкономических показателей для газовой промышленности, логарифмы:
• валовой выпуск;
“основные фонды; А занятость
12,5
12
В рамках директивной экономики при полной занятости трудовых ресурсов потребность в них определялась, прежде всего, плановыми показателями основных фондов, валового выпуска и производительности труда. С переходом на рыночную систему хозяйствования ситуация изменилась: в 90-е годы выпуск стал определяться платежеспособным спросом экономики на продукцию той или иной отрасли, зачастую опосредованным длинными цепочками бартера в первые годы реформ.
Этот выпуск, который является экзогенной величиной, и определяет спрос на труд. Не полностью используемые основные фонды, объем которых практически не менялся для экономики в целом, не являются лимитирующим фактором производства. Поэтому лишь для периода после 1990 г. имеет смысл говорить о функции занятости.
Для проверки высказанного предположения о существовании функции занятости после 1991 г. использовался тест Грэнжера на определение причинной связи [7]. Суть его заключается в следующем. Если переменная X влияет (по Грэнжеру) на переменную У, тогда изменения в X должны предшествовать изменениям У. Поэтому в регрессии У на некоторые величины (в том числе и на свои прошлые значения) при добавлении лагированных значений X статистически улучшается ее объясняющая способность. В таком случае говорят, что X (по Грэнжеру) влияет на У. К сожалению, как и большинство эконометрических подходов, данный тест не выявляет абсолютно точных причинных связей, однако считается, что отсутствие при-
чинности по Грэнжеру является сигналом того, что построение регрессии не является оправданным. Применение теста Грэнжера к рядам среднегодовой численности занятых и валового выпуска дало следующие результаты.
Для периода 1980-2000 гг. отсутствует зависимость в смысле Грэнжера как валового выпуска от численности занятого населения (влияние последней незначимо с вероятностью 27,7%), так и численности занятых от валового выпуска (его влияние незначимо с вероятностью 77,0%).
Для периода 1991-2000 гг. не выявлена причинность в зависимости объема выпуска от показателя занятости населения (влияние этой величины незначимо с вероятностью 28,2%), в то время как зависимость объема задействованных в производстве трудовых ресурсов от валового выпуска была установлена (влияние последнего значимо с вероятностью 97,8%).
Для периода 1980-1990 гг. можно говорить о зависимости объема валового выпуска от численности занятого населения.
Для обоснования исключения использования фактора основных фондов при изучении динамики отраслевой занятости проведем анализ оценок функций занятости в форме CES (Constant Elasticity of Substitution - постоянная эластичности замещения факторов). Двухфакторная зависимость занятости от объемов валового выпуска и основных фондов в форме CES имеет вид:
E = (а,О ~р + а 2С ~р)- (4р), где а 12 - параметры функции; m - параметр масштаба; р - параметр, задающий тип функции5.
Для оценивания параметров отраслевых функций занятости была использована следующая регрессионная модель:
E,t =аА +а2A +zи ,
где Eit = Eit (p,/m) - преобразование среднегодовой численности занятых отрасли i в году t; Oit = О it р - преобразование валового выпуска отрасли i в году t, C it = C it р - преобразование объема затрат основных фондов отрасли i в году t, Z it - регрессионная ошибка отрасли i в году t, Zi ~ N(0, ст2E); а1г-, а2i - регрессионные коэффициенты.
5 При р = -1 функция имеет вид линейной; логарифмическая функция, которая является монотонным преобразование функции Кобба-Дугласа, получается из СЕ8 при стремлении параметра р к 0 слева; при р^-ад функция принадлежит к леонтьевскому типу.
Так как значения параметров р и т неизвестны, при оценивании параметров отраслевых функций занятости в дополнение к методу наименьших квадратов использовались оптимизационные процедуры с критерием максимизации коэффициента детерминации. Для оценивания использовались данные об объемах валового выпуска и основных фондов за период с 1991 г. по 2000 г. в постоянных ценах. Результаты оценивания приведены в табл. 1.
Таблица 1
Параметры регрессионных моделей отраслевых функций занятости в форме CES за период 1991-2000 гг.
№ Отрасль экономики О C m Р R2
1 Электроэнергетика 0,07 0,94 6 0,001 0,74
2 Нефтедобывающая 0,09 0,92 3,1 9х 10-4 0,88
3 Нефтеперерабатывающая 0,10 0,85 1 -0,01 0,14
4 Газовая 0,08 0,93 3,85 10-4 0,98
5 Угольная
6 Прочая топливная 0,18 0,88 1,4 0,01 0,87
7 Черная металлургия 0,49 0,57 1 0,01 0,68
8 Цветная металлургия 0,19 0,82 1 0,001 0,19
9 Химическая и нефтехимическая 0,32 0,74 1 0,01 0,71
10 Машиностроение и металлообработка 0,76 0,29 1 0,01 0,79
11 Лесная, деревообрабатывающая и целлю-
лозно-бумажная 0,51 0,54 1 0,01 0,76
12 Строительные материалы 0,52 0,53 1 0,01 0,79
13 Легкая 0,52 0,52 1 0,01 0,75
14 Пищевая
15 Прочие отрасли промышленности 0,88 0,08 1 -0,01 0,47
16 Строительство 0,64 0,41 1 0,01 0,93
17 Сельское, лесное и личное подсобное хо-
зяйство 0,01 0,98 1 -0,001 0,38
18 Транспорт грузовой и связь производст-
венная 0,27 0,78 1 0,01 0,41
19 Транспорт пассажирский и связь непроиз-
водственная 0,41 0,64 1 0,01 0,88
20 Сфера обращения, включая коммерческую
деятельность -1,13 2,15 1 0,01 0,65
21 Прочие виды деятельности сферы матери-
ального производства 0,48 0,56 1 0,01 0,19
22 Просвещение, здравоохранение, культура и искусство
23 Жилищно-коммунальное хозяйство и бы-
товое обслуживание населения 0,09 1,04 2,9 0,01 0,64
24 Управление, финансы, кредит, страхование -1,30 2,34 1 0,01 0,78
25 Наука и научное обслуживание 2,09 -1,06 1 0,01 0,86
26 Экономика, всего 0,27 0,78 1 0,01 0,93
Все представленные в ней оценки регрессионных коэффициентов значимы с 95% доверительной вероятностью, кроме коэффициентов
при валовом выпуске в сельском и лесном хозяйстве, в нефтеперерабатывающей промышленности; а при основных фондах - в прочих отраслях промышленности. Построить зависимость удовлетворенной компоненты спроса на труд от перечисленных показателей не удалось в угольной и пищевой промышленности; просвещении, здравоохранении, культуре и искусстве. Неудовлетворительные значения коэффициента детерминации характерны для нефтеперерабатывающей промышленности; цветной металлургии; сельского, лесного и личного подсобного хозяйства; транспорта грузового и связи производственной, а также прочих видов деятельности сферы материального производства.
Как видно из табл. 1, значение параметра р для большинства отраслей близко к 0, но справа. Следовательно, использование логарифмических зависимостей для описания отраслевой динамики занятости оказывается, по всей видимости, неоправданным, так как последняя предполагает замещающий характер связи между независимыми факторами, а положительные значения параметра р свидетельствуют о наличии элементов дополняемости между регрессорами. В этом случае объем занятости будет определяться лимитирующим фактором.
Таким образом, разделение временного промежутка 1980-2000 гг. на две части, а также исследование зависимости отраслевой численности занятых от величины валового выпуска является статистически оправданным.
Более общий подход к анализу занятости по сравнению с оценкой линейных или логарифмических зависимостей заключается в оценивании VES функций (Variable Elasticity of Substitution - переменная эластичность замещения факторов), в частности, транслоговой функции [8]. Примером транслоговой зависимости занятости от валового выпуска и объема основных фондов является следующая функция:
E(C,O = exp{x0 +аC lnC+аО lnO+1/2PCC(lnC)2 +PCO lnClnO+1/2pOO(lnO)2}.
Прологарифмировав это выражение, получим:
1 2 1 2
lnE = а0 + xc lnC+xo lnO+—PCC(lnC) +PCOlnClnO+POO(lnO) .
К особенностям транслоговой функции можно отнести нелинейный характер зависимости между рассматриваемыми величинами, а также переменную эластичность численности занятых по независимым факторам6:
6 При некоторых ограничениях на параметры транслоговой функции из нее можно получить функцию СЕВ и, соответственно, простую логарифмическую зависимость, соответствующую функции Кобба-Дугласа.
8 О дЕ О д 1п Е а + Р 1п О + Р 1п С
8 Е 77 л, а О + Р ОО 1п О + Р СО 1п С ,
дО Е д 1п О
О д ЕС д 1п Е + в 1 С + в 1 У
8 С =--------=-= а С + в СС 1п С + в СО 1п У .
С дС Е д 1п С С СС
Поскольку, основные фонды в рассматриваемый период не ограничивали производство, регрессионная модель была специфицирована следующим образом.
1 2
1Еи = ао,■ + аиЮи + Р,■ у(^О«) + v„ ,
где ЬЕц - натуральный логарифм среднегодовой численности занятых отрасли I в году ЬОи - натуральный логарифм валового выпуска отрасли I в году /; vit - регрессионная ошибка отрасли i в году /,
vi ~ N(0,ст2Е); аш, аи, Р( - регрессионные коэффициенты.
В результате расчетов были получены следующие оценки параметров функций занятости (табл. 2).
Таблица 2
Параметры регрессионных моделей отраслевых функций занятости в транслоговой форме за период 1991-2000 гг.
№ Отрасль экономики Сопя1 Ш Ш2 Я2
1 Электроэнергетика 2,287 -0,281 0,890
2 Нефтедобывающая 2,550 -0,343 0,757
3 Нефтеперерабатывающая 1,154 -0,114 0,778
5 Угольная -0,733 0,021 0,117 0,467
6 Прочая топливная 207,877 -57,394 8,036 0,819
7 Черная металлургия 0,789 -0,040 0,647
9 Химическая и нефтехимическая 0,867 -0,049 0,718
10 Машиностроение и металлообработка 4,500 0,007 0,049 0,849
11 Лесная, деревообрабатывающая и целюлоз-
нобумажная 0,723 -0,019 0,745
12 Строительные материалы -105,200 18,136 -1,465 0,859
13 Легкая 4,227 0,007 0,043 0,813
14 Пищевая 6,046 0,002 0,015 0,578
15 Прочие отрасли промышленности 3,501 0,009 0,049 0,363
16 Строительство -59,037 9,635 -0,682 0,958
17 Сельское, лесное и личное подсобное хо-
зяйство 5,057 0,008 0,049 0,616
18 Транспорт и связь производственные 1,065 -0,067 0,642
19 Транспорт и связь непроизводственные 0,951 -0,053 0,965
20 Сфера обращения, включая коммерческую
деятельность 2,442 -0,264 0,723
24 Управление, финансы, кредит, страхование 1,977 -0,211 0,636
25 Наука и научное обслуживание -6,699 1,264 0,862
26 Экономика, всего 9,299 0,002 0,015 0,921
Не удалось подобрать значимых зависимостей для газовой промышленности; цветной металлургии; прочих отраслей сферы материального производства; жилищно-коммунального хозяйства и бытового обслуживания населения; просвещения, здравоохранения, культуры и искусства. В уравнении для отрасли наука и научное обслуживание оказался незначимым квадратичный член, поэтому уравнение занятости в данной отрасли сводится к обычному логарифмическому (оценка углового коэффициента построенной зависимости согласуется с ранее полученными результатами [3]). Все приведенные в табл. 2 уравнения имеют значимые с 95% вероятностью коэффициенты и, за исключением угольной и пищевой промышленности, а также прочих отраслей промышленности,- высокую объясняющую способность.
Для интерпретации полученных коэффициентов необходимо установить характер влияния валового выпуска отрасли на среднегодовую численность занятых в ней. Так, первая производная функции занятости по валовому выпуску описывается следующим выражением: = (а^ +р .щ) ехрК + аи^Ои + Pi У2 }. Таким образом, знак
dOi 111 о.
производной определяется не только параметрами самой функции, но и значениями валового выпуска в каждый момент времени. Второй сомножитель выписанного выражения всегда положителен, поэтому направление взаимосвязи численности занятых со спросом на продукцию отрасли (прямое или обратное) определяется знаком величины, стоящей в скобках.
Оценка коэффициента аи во всех уравнениях (за исключением прочей топливной промышленности) положительна, а оценка коэффициента р. имеет разные знаки. Если она положительна, то с ростом спроса на продукцию отрасли занятость в ней будет увеличиваться. Если она отрицательна, рост объема валового выпуска может как уменьшать, так и увеличивать численность занятых.
Предположим, что при некотором значении валового выпуска производная удовлетворенного спроса на труд положительна, а р < 0. При
увеличении выпуска этой отрасли производная будет уменьшаться, достигнув в некоторый момент нуля, то есть состояния, когда изменение выпуска не приведет к изменению уровня занятости. Дальнейшее увеличение спроса на продукцию отрасли сделает производную отрицательной, а рассматриваемую зависимость - обратной. Это позволяет говорить о том, что в отраслях, где оценка коэффициента р. < 0, при существующей технологии труд используется практически с максимальной отдачей. Дальнейшее увеличение его затрат будет снижать общую
эффективность функционирования отрасли, так как отрасль находится либо в стадии, близкой к насыщению потребности в трудовых ресурсах, либо в ней существует избыточная численность занятых.
Если же оценка коэффициента р > 0, в отрасли существуют резервы увеличения занятости, то есть в случае ее расширения в результате увеличении выпуска эффективность труда будет не уменьшаться, а, наоборот, расти. К таким отраслям относятся: сельское, лесное и личное подсобное хозяйство; пищевая и легкая промышленность; прочие отрасли промышленности; машиностроение и металлообработка, а также угольная промышленность. Перечисленные отрасли обладают резервом эффективного расширения численности занятых.
Вычисление знаков производных функций занятости по валовому выпуску в каждом году рассматриваемого периода 1991-2000 гг. показало, что практически во всех отраслях имеет место прямая зависимость между исследуемыми величинами. Исключение составили: электроэнергетика; нефтедобывающая и нефтеперерабатывающая промышленность; сфера обращения, включая коммерческую деятельность; управление, финансы, кредит, страхование, а также промышленность строительных материалов в 1991-1992 гг. Поскольку в перечисленных отраслях рост валового выпуска сокращает уровень занятости, можно предполагать недостаточно эффективное использование труда и нецелесообразность увеличения численности занятых в этих сферах деятельности. Данная ситуация сложилась в силу особо благоприятной экономической конъюнктуры в этих отраслях, что на протяжении всего изучаемого периода привлекало в них дополнительных работников из других отраслей. Отметим также, что в уравнении занятости по экономике всего оценки коэффициентов а1 и р положительны, что свидетельствует о наличии в экономике
России потенциала эффективного увеличения уровня занятости.
Сделать выводы о характере взаимосвязи численности занятых и спроса на продукцию отраслей экономики и промышленности России позволяет анализ эластичностей численности занятых по отраслевому выпуску, рассчитанных на основе построенных регрессионных з аоисимостей. Соответствующая формула имеет вид: 80 = (ОО . Е. = (аи + ((80 - оценка эластичности отраслевой чис-
ленности занятых по объему отраслевого выпуска в определенный момент времени, аи и р - оценки регрессионных коэффициентов трансло-
говых функций занятости (табл. 2)). По ней для каждого года исследуемого периода вычислялись эластичности отраслевой занятости (табл. 3),
табл. 3
в которой выделяется группа отраслей с отрицательной эластичностью: электроэнергетика; нефтедобывающая промышленность; сфера обращения, включая коммерческую деятельность; управление, финансы, кредит, страхование; нефтеперерабатывающая промышленность. В первых трех отраслях занятость является эластичной по объему отраслевого выпуска (изменение валового выпуска на 1% приводит к большему относительному изменению занятости), в оставшихся -нет. Данный результат согласуется с высказанным ранее предположением о недостаточно эффективном использовании трудовых ресурсов в этих отраслях, так как увеличение выпуска приводит в них к сокращению численности занятых.
Напротив, наиболее перспективными отраслями с точки зрения расширения численности занятого населения являются наука и научное обслуживание, а также угольная промышленность: на протяжении рассматриваемого периода эластичности спроса на труд данных отраслей положительны и больше единицы (в 2000 г. их значения равны 1,264 и 1,305 соответственно). Неэластичной, но, тем не менее, положительной зависимостью уровня занятости и валового выпуска, по данным табл. 3, характеризуются машиностроение и металлообработка; сельское, лесное и личное подсобное хозяйство; легкая промышленность; лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность. Это свидетельствует о возможности расширения численности занятых в этих отраслях, которое может быть достигнуто, например, за счет проведения государственной политики стимулирования их выпуска. Динамика эластичности спроса на труд по экономике в целом подтверждает вывод о возможность увеличения совокупной занятости в ответ на рост общего валового выпуска.
Динамику оценок эластичности отраслевой занятости населения в 1991-2000 гг. можно охарактеризовать в целом как мало меняющуюся. Следует, однако, выделить промышленность строительных материалов и строительство, где произошло заметное и статистически значимое увеличение рассматриваемого показателя с максимумом в 1998 г.7 (рис. 4.).
7 Так как оценки эластичностей, приведенные в таблице 3, являются случайными величинами, более корректно говорить об их изменениях в статистическом смысле, анализируя, например, динамику границ доверительных интервалов. Если доверительный интервал, построенный для истинного коэффициента эластичности в начальный момент времени, накрывает последующие его оценки, то в статистическом смысле эластичность не меняется. Для каждого момента времени границы доверительного интервала вычисляются следующим образом: 80 — с • 1ф — 8 — 80 + с * 2,
где б-2 = С2 + (Ь0)2а-р + 210 • сбуОа, Д), 2 “ двустороннее критическое значе-
ние 1-распределения вероятности (1 — с соответствующим числом степеней свободы.
Промышленность
строительных
Строительство материалов
Рис. 4. Динамика эластичности численности занятых по изменению валового выпуска в строительстве и промышленности строительных материалов:
—Ш— строительство; промышленность строительных материалов;
Подобная динамика может быть связана с тем, что в 90-е годы произошел рост числа строительных и проектно-изыскательских организаций (в 1,85 и 2,88 раза соответственно), в том числе с численностью работников до 100 человек (в 2,66 и 4,12 раза) [6]. Аналогичная динамика характерна и для промышленности строительных материалов. Это свидетельствует о разукрупнении отраслей и, соответственно, об уменьшении средних размеров хозяйствующей единицы и снижении эффективности их деятельности. Отсюда вытекает полученный результат: аналогичный однопроцентный прирост объема валового выпуска требует большего прироста численности занятых.
Из табл. 3 видно, что, начиная с 1998 г., в ряде отраслей произошло либо уменьшение эластичности уровня занятости (по ее абсолютному значению) по изменению валового выпуска отрасли или же изменилась общая тенденция динамики коэффициентов эластичности: происходившее до 1998 г. падение эластичности (по абсолютной величине) сменилось ее возрастанием. Примеры, иллюстрирующие эти сценарии для легкой, а также химической и нефтехимической промышленности, представлены на рис. 5.
Подобное поведение эластичности занятости может быть объяснено влиянием кризиса 1998 г., в результате которого важную роль стали играть факторы, которые трудно учитываются в статистическом анализе, например, ожидания, нестабильность и связанная с нею неуверенность хозяйствующих субъектов относительно даль-
нейшей экономической динамики. В ситуации возросшей экономической напряженности произошло высвобождение работников из отраслей с недостаточно эффективным использованием рабочей силы. Часть из них перешла в другие отрасли, остальные пополнили ряды безработных или перешли в состав экономически неактивного населения. Это привело к тому, что практически тот же объем валового выпуска стал производиться меньшим числом работников в группе отраслей с возросшим по абсолютному значению показателем эластичности занятости по валовому выпуску и большим числом работников - в группе отраслей, где показатель эластичности изменился в противоположном направлении. Таким образом, увеличилась общая эффективность использования ресурса. При этом возросшая неопределенность экономической среды, по-видимому, оказала влияние на политику работодателей в отношении найма новых работников -численность занятых увеличивается в том случае, когда новый объем выпуска затруднительно произвести, используя прежний объем рабочей силы. Отсюда - тенденция к снижению эластичности занятости по объему валового выпуска в последние годы.
Легкая Химическая и
промышленность нефтехимическая
промышленность
Рис. 5. Динамика эластичности численности занятых по изменению валового выпуска в легкой, химической и нефтехимической промышленности:
—легкая промышленность;
—химическая и нефтехимическая промышленность
Проведенный в данной работе анализ продемонстрировал целесообразность применения транслоговых функций для анализа динамики отраслевой занятости населения; позволил на качественном уровне оценить эффективность использования рабочей силы в от-
137
раслях экономики, выработать рекомендации по изменению отраслевой структуры занятости и стимулированию выпуска продукции в отраслях экономики и промышленности России.
Анализ динамики эластичности отраслевой занятости населения может быть использован при разработке и проведении социальноориентированной политики государства, направленной на снижение напряженности на российском и локальных рынках труда, стимулирующей приток трудовых ресурсов и инвестиций для модернизации старых и создания новых рабочих мест.
Литература и информационные источники
1. Материалы ученого совета Института народнохозяйственного прогнозирования РАН. М.: ИНПРАН, 2001.
2. Коровкин А. Г. Динамика занятости и рынка труда: вопросы макроэкономического анализа и прогнозирования. М.: МАКС Пресс, 2001.
3 Коровкин А.Г., Полежаев А.В. Анализ динамики российского рынка труда с учетом затрат рабочего времени // Проблемы прогнозирования. 2003, №5.
4. Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу. Утверждено Президентом Российской Федерации В. Путиным 30 марта 2002 г., Пр-576. (www.scrf.sov.ru)
5. The Russian Economic Barometer, Vol. XI, №3, summer 2002.
6. Российский статистический ежегодник: Стат.сб./Госкомстат России. М., 2001.
7. Johnston J., DiNardo J. Econometric Methods. The McGraw-Hill Companies, Inc., 1997.
8. Jorgenson W. Dale, Gollop M. Frank, Fraumeni M. Barbara. Productivity and U.S. Economic Growth. Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts, 1987.
Таблица 3
Динамика оценок эластичности численности занятых по изменению валового выпуска отрасли
№ Отрасль экономики 1991 г. 1992 г. 1993 г. 1994 г. 1995 г. 1996 г. 1997 г. 1998 г. 1999 г. 2000 г.
1 Электроэнергетика -1,270 -1,254 -1,242 -1,218 -1,207 -1,202 -1,195 -1,188 -1,188 -1,193
2 Нефтедобывающая -1,694 -1,677 -1,641 -1,634 -1,611 -1,603 -1,606 -1,602 -1,603 -1,623
3 Нефтеперерабатывающая -0,344 -0,332 -0,314 -0,289 -0,284 -0,280 -0,280 -0,271 -0,275 -0,278
5 Угольная 1,319 1,330 1,318 1,300 1,299 1,302 1,297 1,291 1,301 1,305
6 Прочая топливная 4,188 3,820 2,906 2,271 2,256 2,326 2,271 -1,366 1,969 2,361
7 Черная металлургия 0,294 0,301 0,308 0,316 0,313 0,315 0,314 0,318 0,312 0,307
9 Химическая и нефтехимическая 0,207 0,229 0,244 0,266 0,267 0,275 0,274 0,278 0,269 0,262
10 Машиностроение и металлообработка 0,682 0,671 0,662 0,647 0,641 0,633 0,634 0,631 0,637 0,644
11 Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная 0,487 0,491 0,495 0,501 0,502 0,506 0,506 0,506 0,503 0,501
12 Строительные материалы -0,348 -0,023 0,229 0,665 0,776 1,012 1,074 1,161 1,048 0,936
13 Легкая 0,554 0,539 0,529 0,507 0,493 0,484 0,484 0,478 0,486 0,495
14 Пищевая 0,207 0,205 0,203 0,201 0,200 0,199 0,199 0,199 0,200 0,201
15 Прочие отрасли промышленности 0,575 0,568 0,560 0,553 0,550 0,547 0,550 0,547 0,551 0,552
16 Строительство 0,121 0,395 0,454 0,582 0,657 0,758 0,806 0,859 0,823 0,787
17 Сельское, лесное и личное подсобное хозяйство 0,639 0,636 0,636 0,634 0,632 0,632 0,632 0,625 0,626 0,627
18 Транспорт и связь производственные 0,176 0,187 0,201 0,211 0,214 0,219 0,215 0,218 0,214 0,211
19 Транспорт и связь непроизводственные 0,318 0,324 0,327 0,333 0,338 0,341 0,343 0,348 0,351 0,345
20 Сфера обращения, включая коммерческую деятельность -1,183 -1,170 -1,155 -1,156 -1,145 -1,080 -1,091 -1,072 -1,085 -1,106
24 Управление, финансы, кредит, страхование -0,867 -0,790 -0,766 -0,739 -0,696 -0,694 -0,700 -0,693 -0,700 -0,714
25 Наука и научное обслуживание 1,264 1,264 1,264 1,264 1,264 1,264 1,264 1,264 1,264 1,264
26 Экономика, всего 0,237 0,234 0,233 0,230 0,229 0,228 0,228 0,227 0,228 0,229
