CC BY
56
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ
Н.В. Суворов, А.В. Суворов, В.Г. Гребенников, В.Н. Иванов, Е.Е. Балашова, О.Н. Болдов
ОЦЕНКА ВКЛАДА НАКОПЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ
В статье представлены уточненные по сравнению с ранее опубликованными оценки динамики человеческого капитала российской экономики. Построены сквозные динамические ряды человеческого капитала за 1992-2012 гг. в разрезе основных видов экономической деятельности, охватывающие в сумме 85-90% всего объема человеческого капитала в российской экономике. Анализ вклада накопления человеческого капитала в экономическую динамику осуществлен посредством моделей производственной функции. Разработан оригинальный подход к оценке параметров производственной функции, основанный на методе главных компонент.
В работе приводятся оценки динамики человеческого капитала за 1991-2013 гг., уточненные по ранее выполненным методом накопленных затрат оценкам динамики и структуры человеческого капитала российской экономики за 1991-2012 гг. (см.[1]). Наиболее существенно уточненены оценки составляющей человеческого капитала, образованной за счет расходов на здравоохранение, однако в целом это не меняет выводов, полученных в ходе предыдущего исследования (табл. 1).
Расчеты потребовали построения сверхдлинных динамических рядов расходов на образование и здравоохранение в неизменных ценах за период 1920-2012 гг. Итоги расчетов показывают, что в период 1992-2012 гг. ежегодные темпы прироста человеческого капитала находились в интервале 3,8-1%. Его абсолютная величина составила в 2012 г. 60,5% объема основных фондов и 117% объема ВВП.
Важнейшим результатом проведенных измерений является определение лаго-вой структуры ежегодных затрат, относимых на объем человеческого капитала текущего года [1].
Лаговая структура инвестиций в человеческий капитал за счет расходов на здравоохранение и образование может быть представлена, во-первых, как распределение по годам ретроспективы этих расходов, относимых на накопленный человеческий капитал рассматриваемого года, во-вторых, как распределение долей ретроспективных годовых общих расходов на здравоохранение и образование, относимых на накопленный капитал в данном году.
По результатам расчетов можно констатировать значительные различия в лаго-вой структуре инвестиций в человеческий капитал за счет расходов на образование и здравоохранение. Так, применительно к 2012 г. лаговая структура человеческого капитала в части образования (и это типовой случай для всех лет ретроспективы) имеет «горб», закономерно связанный с тем, что значительная часть расходов на образование производится до того, как человек вступает в трудоспособный возраст и становится занятым в экономике. Так, на объем накопленного человеческого капитала, функционирующего в экономике, в 2012 г. приходится свыше 80% годовых расходов на образование в период 1973-1997 гг.
1 Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 13-32-11215).
Лаговая структура человеческого капитала в части накопленных расходов на здравоохранение имеет принципиально иной вид. Так, объем человеческого капитала в 2012 г. сформирован преимущественно из текущих расходов, произведенных в 1990-е - 2000-е годы.
Таблица 1
Оценки объемов накопленного человеческого капитала российской экономики в 1991-2013 гг., в сопоставимых ценах 2012 г.
Год Капитал, млрд. руб. Капиталовооруженность на одного занятого, млн. руб.
всего в том числе за счет расходов всего в том числе за счет расходов
на образование на здравоохранение на образование на здравоохранение
1991 49393 27555 21838 0,669 0,373 0,296
1992 50465 28519 21945 0,702 0,397 0,305
1993 50891 29781 21110 0,720 0,421 0,298
1994 50151 30346 19805 0,737 0,446 0,291
1995 50262 30728 19534 0,758 0,463 0,295
1996 51043 31828 19215 0,777 0,484 0,292
1997 51127 32503 18624 0,791 0,503 0,288
1998 51571 33489 18082 0,810 0,526 0,284
1999 54109 34269 19840 0,844 0,535 0,310
2000 55892 35814 20079 0,866 0,555 0,311
2001 57974 38030 19944 0,892 0,585 0,307
2002 59745 39144 20601 0,911 0,597 0,314
2003 60300 39228 21072 0,914 0,595 0,319
2004 61670 40490 21179 0,929 0,610 0,319
2005 62878 40884 21995 0,941 0,612 0,329
2006 64037 41648 22389 0,953 0,620 0,333
2007 66234 42606 23629 0,974 0,626 0,347
2008 67539 43362 24178 0,986 0,633 0,353
2009 67509 43151 24359 1,001 0,640 0,361
2010 69080 44079 25001 1,022 0,652 0,370
2011 70705 44832 25873 1,044 0,662 0,382
2012 72566 45566 27001 1,068 0,670 0,397
2013* 73945 46136 27809 1,089 0,679 0,410
* За 2013 г. — предварительная оценка.
Результаты проведенных исследований позволяют сделать вывод, что применительно к отечественной экономике в настоящее время для оценки объема человеческого капитала методом накопленных затрат существенное значение имеет учет годовых расходов на образование и здравоохранение примерно с 1960 г. Так, для 2012 г. объем человеческого капитала в части расходов на образование на 99% сформирован расходами в период после 1959 г.; для человеческого капитала в части здравоохранения эта доля составляет более 99%. Таким образом, построение рядов расходов на образование и здравоохранение начиная с 1920 г. оказывается, по существу, излишним. Однако это становится очевидным лишь по результатам полного комплекса расчетов. Кроме того, определение лаговой структуры инвестиций в человеческий капитал позволяет заключить, что упрощающие предпосылки, принятые при выполнении расчетов (предпосылки относились, главным образом, к обработке числовых данных до 1960 г.), не могли оказать сколько-нибудь существенного воздействия на конечные оценки динамики и структуры человеческого капитала.
Построение динамических рядов показателей человеческого капитала в разрезе видов экономической деятельности за 1992-2012 гг. Для количественной оценки вклада динамики человеческого капитала в экономический рост (более широко - в изменение уровня ВВП, так как в рассматриваемом периоде имело место его падение) необходимо построение регрессионных моделей производственных функций, включающих показатель объема человеческого капитала в качестве од-
ного из факторов. В свою очередь для корректной оценки параметров этих моделей требуются достаточно продолжительные и построенные по единой методологии динамические ряды, значительно превышающие период 2004-2012 гг., за который имеются исходные данные в разрезе видов экономической деятельности. При этом производственные функции могут быть построены лишь для видов деятельности, для которых известна корректная оценка выпуска в сопоставимых ценах.
В итоге оказалось возможным построить динамические ряды показателей человеческого капитала в разрезе следующих видов экономической деятельности за период 1992-2012 гг.: промышленность; сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; строительство; транспорт и связь; оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования; образование; здравоохранение и предоставление социальных услуг; наука и научное обслуживание; государственное управление и обеспечение военной безопасности; финансовая деятельность.
Прежде всего были построены показатели занятости в разрезе указанных видов деятельности за 1992-1999 гг. (Росстат разработал эти показатели лишь в ретроспективе до 2000 г.). Расчет был выполнен по индексам численности занятых в отраслях и соотношениям численностей занятых по видам деятельности и соответствующим им отраслевым показателям занятости за 2000 г. (табл. 2).
Таблица 2
Соотношение численностей занятых по видам экономической деятельности и соответствующим им отраслям в 2000 г.
Вид экономической деятельности (ВЭД) Соотношение чис-
Отрасль ленности занятых
(ВЭД/отрасль)
А 1 2
Промышленность (добывающие, обра-
батывающие производства и произ-
водство и распределение электро-
энергии, газа и воды) Промышленность 1,051
Сельское хозяйство, охота и лесное хо-
зяйство Сельское хозяйство и лесное хозяйство 1,045
Строительство Строительство 0,865
Транспорт и связь Транспорт и связь 1,009
Образование Образование 1,018
Здравоохранение и предоставление со- Здравоохранение, физкультура и соци-
циальных услуг альное обеспечение 0,979
Гсударственное управление и обеспе-
чение военной безопасности; соци-
альное обеспечение Управление 1,059
Оптовая и розничная торговля, ремонт
автотранспортных средств, мотоцик-
лов, бытовых изделий и предметов Оптовая и розничная торговля и обще-
личного пользования ственное питание 0,935
Научные исследования и разработки Наука и научное обслуживание 1,000
Финансовая деятельность Кредитование, финансы и страхование 0,885
За 2004 г., исходя из данных обследований по проблемам занятости, были проведены расчеты объемов человеческого капитала как в разрезе отраслей, так и видов экономической деятельности. На основе этих показателей рассчитаны показатели капиталовооруженности одного занятого (по видам деятельности и отраслям) и вычислены их соотношения (табл. 3).
На основе данных табл. 3 рассчитаны показатели капиталовооруженности в разрезе видов экономической деятельности за счет расходов на образование и здравоохранение за 1992-1999 гг.
Таблица 3
Соотношение показателей капиталовооруженности одного занятого по видам экономической деятельности и соответствующим им отраслям в 2004 г.
Соотношение показателей ка-
питаловооруженности
Вид экономической деятельности (ВЭД) Отрасль (ВЭД/отрасль)
за счет расходов на образование за счет расходов на здравоохранение
1 2 3 4
Промышленность (добывающие, обрабаты-
вающие производства и производство и рас-
пределение электроэнергии, газа и воды) Промышленность 0,992 1,015
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство Сельское хозяйство и
лесное хозяйство 1,010 0,992
Строительство Строительство 1,017 0,995
Транспорт и связь Транспорт и связь 0,996 0,996
Образование Образование 1,003 1,001
Здравоохранение и предоставление соци- Здравоохранение, физ-
альных услуг культура и социаль-
ное обеспечение 1,001 0,999
Государственное управление и обеспечение
военной безопасности; социальное обес-
печение Управление 0,993 1,001
Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бы- Оптовая и розничная торговля и общест-
товых изделий и предметов личного поль- венное питание 1,013 0,993
зования
Научные исследования и разработки Наука и научное об-
служивание 1,000 1,000
Финансовая деятельность Кредитование, финан-
сы и страхование 0,993 0,995
Далее умножением показателей капиталовооруженности на численность занятых по соответствующим видам деятельности были получены оценки динамики человеческого капитала за 1992-2012 гг. в разрезе выделенных видов экономической деятельности (табл. 4, полный ряд расчетных данных см. в Приложении).
Таблица 4
Показатели объема накопленного человеческого капитала по видам экономической деятельности в 1992-2012 гг., млрд. руб. в ценах 2012 г.
ВЭД 1992 г. 1995 г. 2000 г. 2005 г. 2010 г. 2012 г.
Промышленность 14344 12392 13017 13293 13354 13759
Сельское хозяйство, охота и лесное
хозяйство 5987 6258 6361 5718 5799 5936
Строительство 4367 3719 3640 4481 5272 5697
Транспорт и связь 3679 3700 4310 4935 5322 5591
Образование 5267 5578 5945 6332 6538 6536
Здравоохранение и предоставление
социальных услуг 3140 3585 4179 4643 5044 5173
Государственное управление и обес-
печение военной безопасности; со-
циальное обеспечение 1301 1751 3152 3353 4050 4069
Оптовая и розничная торговля, ремонт
автотранспортных средств, мото-
циклов, бытовых изделий и предме-
тов личного пользования 3665 4671 7919 10224 11735 12300
Научные исследования и разработки 1948 1537 1210 1180 1002 1011
Финансовая деятельность 368 616 671 924 1221 1366
Суммарный капитал по выделенным
видам деятельности, по отношению
ко всему объему капитала, % 87,3 87,2 90,2 87,6 85,9 84,7
Как видно из данных табл. 4, виды экономической деятельности, выделенные в расчетах, составляли в суммарном человеческом капитале 85-90% в анализируемом периоде.
Количественное измерение вклада накопления человеческого капитала в экономический рост.
Методические и информационные предпосылки расчетов
Исходная эконометрическая модель. С учетом теоретических предпосылок (см. [2]) количественная оценка роли человеческого капитала в формировании динамики производства предполагает связь последней с темпами «технического прогресса» макроэкономической или отраслевой производственной функции (ПФ) (в зависимости от того, на уровне каких экономических агрегатов осуществляется исследование). В свою очередь, как было отмечено в [2], темп «технического прогресса» макроэкономической или отраслевой ПФ является результатом изменений качественных характеристик основного капитала и трудовых ресурсов, применяемых в процессе производства. Таким образом, исходная эконометрическая модель, подлежащая оценке на эмпирических данных, имеет следующий вид:
у1 = амЬ+аиЪ+'К ,
где уи кь и - темпы изменения соответственно выпуска, основного капитала (основных фондов) и живого труда (численности занятых); ак, аи - показатели эластичности выпуска по соответствующим факторам; А - темп технологических изменений (темп «технического прогресса»). При этом темп «технического прогресса» А является функцией темпа изменения человеческого капитала в расчете на единицу живого труда (й-1):
1= ан(h-l)+g(z1K,..., хпК), где h - темп изменения общего объема человеческого капитала; ан - коэффициент эластичности уровня выпуска по фактору удельного показателя человеческого капитала; g(z1K,..., гпК) - слагаемое, характеризующее вклад в темп «технического прогресса» динамики качественных характеристик г]К,..., гпК основного капитала.
Наиболее существенны следующие утверждения о свойствах производственной функции и наборе факторов-аргументов, подлежащих включению в нее.
1. Конструкция ПФ, задаваемая в терминах темпов прироста в виде:
у,= ак,к,+аь,1,+А,,
должна предполагать линейную однородность по факторам, или:
ак + аи =1.
2. Показатели аК, аи должны совпадать при измерении выпуска по валовой продукции и по добавленной стоимости. Это касается как собственно макроэкономической ПФ, охватывающей весь реальный сектор экономики, так и отраслевых ПФ.
3. В [2] также отмечено, что в ранее разработанной нами конструкции ПФ [3] переменная А может рассматриваться и как функция темпов изменения коэффициентов текущих материальных затрат, так что динамика совокупности указанных коэффициентов выступает в качестве специфического фактора формирования динамики выпуска, наряду с показателями динамики основного капитала и живого труда. При этом структурные параметры макроэкономической ПФ (какими в данном случае являются эластичности выпуска по факторам основного капитала и труда, а также параметры при линейных комбинациях темпов изменения коэффициентов текущих затрат) представляют собой переменные во времени величины.
Идентификация ПФ (рассматриваемой как статистическая модель, обладающая перечисленными выше свойствами) на эмпирических данных предполагает использование специальных вычислительных процедур. Последние описаны в [4].
В табл. 5. показаны результаты применения сформулированного подхода к построению ПФ для реального сектора отечественной экономики в период 1971-2004 гг. (см. также [5]). Эти данные, как будет показано далее, использованы нами в решении задачи измерения вклада человеческого капитала в динамику производства.
Таблица 5
Погодовые значения коэффициентов факторной эластичности и темпа «технического прогресса» макроэкономической ПФ*
Год ак ах X Год ак ах X
1971 0,511 0,489 0,006 1988 0,384 0,616 0,045
1972 0,513 0,487 -0,025 1989 0,368 0,632 0,032
1973 0,515 0,485 0,042 1990 0,357 0,643 0,010
1974 0,511 0,489 0,000 1991 0,348 0,652 -0,075
1975 0,505 0,495 -0,021 1992 0,345 0,655 -0,224
1976 0,500 0,500 0,029 1993 0,342 0,658 -0,096
1977 0,494 0,506 0,010 1994 0,341 0,659 -0,181
1978 0,484 0,516 -0,002 1995 0,340 0,660 -0,024
1979 0,473 0,527 -0,021 1996 0,342 0,658 -0,039
1980 0,463 0,537 -0,004 1997 0,344 0,656 0,005
1981 0,453 0,547 -0,007 1998 0,345 0,655 -0,056
1982 0,443 0,557 0,023 1999 0,346 0,654 0,079
1983 0,435 0,565 0,014 2000 0,348 0,652 0,107
1984 0,426 0,574 0,001 2001 0,349 0,651 0,055
1985 0,415 0,585 -0,017 2002 0,350 0,650 0,022
1986 0,405 0,595 0,028 2003 0,351 0,649 0,071
1987 0,396 0,604 0,003 2004 0,351 0,649 0,055
* Для каждого года Х= у акк - а х1.
Специфика исходной статистической информации, использованной в расчетах. Временной интервал, для которого была получена оценка динамики человеческого капитала, охватывает 1992-2012 гг. Характеризуя исходные статистические данные, необходимые для проведения расчетов, отметим следующее.
1. Как известно, с 2005 г. в связи с переходом российской статистики на систему национальных счетов (СНС), Росстат существенно изменил спецификацию данных, собираемых статистическими органами и публикуемых в официальных изданиях. Сведения, характеризующие социально-экономические итоги развития РФ, представляются в настоящее время в разрезе видов экономической деятельности в соответствии с Общероссийским классификатором видов экономической деятельности (ОКВЭД) взамен ранее публиковавшихся данных в разрезе отраслей экономики и промышленности, разрабатывавшихся в соответствии с Общесоюзным классификатором отраслей народного хозяйства (ОКОНХ). Разработка данных в структуре ОКОНХ с 2005 г. прекращена.
Применительно к информации о занятости, выпуске продукции и основном капитале (основных фондах)2 для рассматриваемого в наших расчетах периода времени, это принципиальное изменение в российской статистике создало специфическую проблему смыкания отчетных данных, представленных в указанных классификаторах.
Способ исчисления показателей занятости в исследуемый период был изложен при описании методики построения динамических рядов показателей человеческо-
2 Как известно, в рамках ОКОНХ применяется термин «основные фонды», а в рамках ОКВЭД — термин «основной капитал». В дальнейшем изложении эти термины употребляются как синонимы.
го капитала в разрезе видов экономической деятельности за 1992-2012 гг. Проблемы, связанные с построением однородных в методическом отношении рядов динамики выпуска продукции и основного капитала, сводятся, в основном, к следующему.
Представляется очевидным, что в методическом плане перегруппировка статистических данных об объемах производства и основного капитала из отраслевой классификации (ОКОНХ) в классификацию ОКВЭД должна основываться на сопоставлении позиций альтернативных классификаторов, максимально сходных по экономическому содержанию. Тогда при наличии статистической информации в дробной номенклатуре (как по ОКОНХ, так и по ОКВЭД), в принципе, можно большинству отраслей поставить в соответствие лишь по одному виду экономической деятельности. Далее агрегированием детализированных показателей выпуска и основного капитала можно получить временные ряды необходимых данных, являющихся однородными (с точки зрения того или иного классификатора). Однако с учетом информации, доступной нам в процессе проведения исследований, это не представилось в полной мере осуществимым.
Вместе с тем на уровне таких крупных статистических агрегатов в терминах ОКОНХ, как «Промышленность», «Строительство», «Сельское хозяйство», «Транспорт и связь», «Торговля», на основе данных официальной статистической отчетности могут быть (хотя и несколько приближенно) определены их аналоги в терминах ОКВЭД. Так, в качестве показателя объема производства для промышленности за 2005-2012 гг. может быть принята сумма объемов выпуска (в постоянных ценах) следующих видов деятельности: «Добыча полезных ископаемых», «Обрабатывающие производства», «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды», «Рыболовство и рыбоводство», «Лесозаготовки»; показатели динамики строительства могут быть отождествлены с динамикой выпуска строительной деятельности в СНС; индексы выпуска отраслей «Сельское хозяйство», «Транспорт и связь» и «Торговля» - с динамикой выпуска одноименных видов деятельности в СНС.
Безусловно, данный метод является упрощенным. Так, буровые работы в нефтегазовой промышленности в соответствии с ОКОНХ включались в объем капитального строительства, тогда как в ОКВЭД они отнесены к добывающим производствам; вид деятельности «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» охватывает в том числе выпуски и затраты, относимые в терминах ОКОНХ к жилищно-коммунальному хозяйству и т. п.
Тем не менее расхождение ретроспективных показателей динамики выпуска, основного капитала и численности занятых для указанных выше статистических агрегатов по ОКВЭД и по ОКОНХ представляется в целом незначительным. Это делает корректным исчисление показателей динамики выпуска и производственных ресурсов в разрезе отраслей «Промышленность», «Строительство», «Сельское хозяйство», «Транспорт и связь», «Торговля» для периода 2005-2012 гг. (т. е. периода действия ОКВЭД) в соответствии с перечнем видов экономической деятельности, упомянутым выше.
2. Построение динамических рядов в разрезе указанных выше статистических агрегатов сопряжено с дополнительными проблемами, обусловленными спецификой учета основного капитала в отечественной статистике. Анализ отдельных методологических и методических аспектов измерения динамики физического объема основного капитала, представленный в Методических положениях по статистике Росстата [6], а также в ряде научных разработок (см., в частности, [7; 8]), позволяет констатировать наличие статистических условностей и проблем, связанных с исчислением динамики основного капитала в отечественной экономике.
В контексте данного исследования наиболее существенным представляется следующее обстоятельство. В период 1991-2004 гг. в качестве базы неизменных цен при исчислении показателей динамики основных фондов использовались цены 1990 г. Одновременно с внедрением в практику статистических измерений ОКВЭД для оценки динамики физического объема основного капитала (ранее - основных фондов) в качестве базы неизменных цен был принят 2000 г. Следствием этого явилось значительное увеличение коэффициентов обновления основного капитала по сравнению с оценками, выполненными на базе цен 1990 г.5. Если исходить из официальных данных Росстата4, переход к новой базе сопоставимых цен привел к более чем двукратному росту коэффициентов обновления для добывающих и обрабатывающих производств и трехкратному - для производства и распределения электроэнергии, газа и воды. Коэффициенты выбытия при этом изменились гораздо менее существенно. Это обстоятельство может служить подтверждением положения, что объем основного капитала, имеющегося в настоящее время на балансе отечественных предприятий, является в значительной мере недооцененным.
В связи со сказанным с целью обеспечения сопоставимости показателей динамики основного капитала в исследуемых отраслях (видах деятельности)'5 в периоды 1992-2004 гг. и 2005-2012 гг. была проведена корректировка показателей динамики основного капитала для периода 2005-2012 гг. по сравнению с официальными данными Росстата.
3. Ранее сформированная нами информация о динамике межотраслевых связей ограничена первой половиной 2000-х годов и представлена исключительно в терминах ОКОНХ. Иными словами, существующие информационные возможности не позволяют применить разработанную прежде схему оценки макроэкономической и отраслевых ПФ применительно к периоду 2005-2012 гг. Именно поэтому данные табл. 5. заканчиваются 2004 г.
4. В связи с указанными обстоятельствами не представляется возможным полноценно реализовать схему оценки ПФ, ранее апробированную на макроэкономических данных. Это относится как к требованиям, вытекающим из общей спецификации ПФ, так и к наличной статистической информации.
Поэтому использованный в данной работе метод оценивания параметров эластичности ПФ по факторам основного капитала и занятости базировался на автономных расчетах параметров отраслевых ПФ для периодов 1992-2004 гг. и 20052012 гг. без явного учета фактора динамики коэффициентов текущих материальных затрат. При этом предполагалось, что параметры ак, аи, как уже было сказано,
5 Так, экспериментальные расчеты по переоценке основных фондов по ряду отраслей в цены 1997 г., проводившиеся специалистами Института народнохозяйственного прогнозирования РАН для ГКС РФ (ныне Росстат РФ) в начале 2000-х годов, показали, что коэффициенты обновления при этом могут увеличиваться на 50-50% и более. Основная причина этого, как представляется, была связана со значительным занижением восстановительной стоимости основных фондов в процессе их переоценки за 1997 г. В свою очередь недооценка стоимости используемых основных фондов — прямое следствие стремления хозяйствующих субъектов к снижению налогов, взимаемых с предприятий (конкретно — налога на имущество).
Следует специально указать, что в этих условиях значительное изменение воспроизводственных характеристик основных фондов вследствие перехода к новой базе сопоставимых цен имеет, с точки зрения экономико-статистического анализа, весьма существенные последствия. А именно, пересчет показателей баланса основных фондов в цены 1997 г. приводит, во-первых, к существенному повышению показателей динамики основных фондов для периода 1990-1996 гг. (по сравнению с оценками этой динамики исходя из цен 1990 г.). Во-вторых, упомянутый выше значительный рост коэффициентов обновления основного капитала отраслей промышленности в результате переоценки приводит к тому, что коэффициенты обновления 1990 г., рассчитанные исходя из цен 1997 г., оказываются в несколько раз выше фактически сложившихся в 1990 г. коэффициентов обновления, которые заведомо поддаются достаточно точному определению по имеющимся отчетным данным.
4 Данные о коэффициентах ввода и выбытия за 2004-2005 гг., представленные в Российском статистическом ежегоднике-2006, рассчитывались, исходя из оценки основных фондов в ценах 1990 г. Аналогичные данные за 2004 г. и последующие годы, содержащиеся в более поздних изданиях Росстата, рассчитаны, исходя из оценки основных фондов в сопоставимых ценах 2000 г. 5В дальнейшем изложении используется термин «отрасль».
в сумме равны единице. Следует отметить, что разделение исследуемого периода времени на два подпериода позволяет (по крайней мере частично) «ослабить» предпосылку о неизменности коэффициентов факторной эластичности на периоде 1992-2012 гг. Кроме того, ранее полученные результаты оценивания параметров макроэкономической ПФ свидетельствуют о примерной стабильности параметров ак, ах применительно к периоду 1992-2004 гг. (см. табл. 5).
Это, во-первых, позволяет предположить и незначительную изменчивость параметров ак, ах отраслевых ПФ. Во-вторых, наличие предварительных числовых данных о макроэкономических значениях ак, ах обеспечивает принципиальную возможность разработки процедуры согласования макроэкономических и отраслевых значений ак, ах в случае, когда последние являются результатом автономных (по отношению к макроэкономической ПФ) статистических расчетов.
Метод и результаты оценивания отраслевых производственных функций. Рассмотрим методы и результаты идентификации отраслевых ПФ.
В табл. 6 представлены итоги расчетов обычным методом наименьших квадра-
6
тов параметров отраслевых моделей типа :
у-1 = ак (к-1)+К (1)
где искомые параметры ак, X предполагаются постоянными. Как следует из приведенных данных, все варианты оцененных зависимостей не удовлетворяют требованию 0< ак < 1, вытекающему из теоретических соображений.
Таблица 6
Результаты оценивания отраслевых производственных функций методом наименьших квадратов*
Отрасль (период) ак X Я2
Промышленность
1992-2004 гг. -1,24 0,0611 0,32
(0,54) (0,0303)
2005-2012 гг. -1,94 0,1127 0,86
(0,32) (0,0127)
Строительство
1992-2004 гг. -1,18 0,0165 0,36
(0,48) (0,0303)
2005-2012 гг. -2,48 -0,0110 0,81
(0,48) (0,0164)
Сельское хозяйство
1992-2004 гг. 2,88 -0,0052 0,65
(0,64) (0,0167)
2005-2012 гг. 1,46 0,0166 0,10
(1,74) (0,0457)
Транспорт и связь
1992-2004 гг. -2,75 0,0329 0,37
(1,08) (0,0299)
2005-2012 гг. -2,67 0,1175 0,72
(0,68) (0,0221)
Торговля
1992-2004 гг. 1,34 0,0070 0,41
(0,49) (0,0148)
2005-2012 гг. -1,84 0,1070 0,58
(0,64) (0,0236)
* В скобках под оценками параметров указаны их стандартные ошибки, Я2 — коэффициент детерминации.
Для получения экономически правдоподобных значений факторных эластично-стей ак, ах по исследуемым отраслям потребовалось применить специфическую
6 В большинстве последующих формул данного раздела временные индексы при переменных, как правило, опущены, чтобы не усложнять изложение. Символ «I» используется лишь в тех случаях, когда это необходимо для однозначной интерпретации рассматриваемых математических выражений.
расчетную процедуру, называемую далее альтернативной регрессией (альтернативной по отношению к традиционным процедурам идентификации статистических моделей, в частности, методу наименьших квадратов). Данная процедура основывается, с одной стороны, на методе построения так называемого наилучшего линейного индекса, развитом в рамках математической теории индексов [см., в частности, 9; 10]. С другой - упомянутая вычислительная процедура использует некоторые результаты из области факторного анализа в части способа преобразования исходных данных, применяемого при построении так называемых интегральных показателей, или шкал7. Необходимо отметить, что в основе и метода построения наилучшего линейного индекса, и метода шкалирования лежит использование метода главных компонент.
Применение метода альтернативной регрессии предполагает следующее исходное представление ПФ в темповой форме:
у= акк+ аь1+Х , (2)
где X является переменной во времени и априори неизвестной величиной; искомые параметры ак, аь суть постоянные на исследуемом интервале времени величины, такие, что ак, аь>0 и ак + аь =1.
Исчисление оценок ак, аь, обладающих указанными свойствами, требует, чтобы временные ряды погодовых показателей (у-1) и (у-к) были предварительно преобразованы по правилу:
4 = (- х;»)/(х™- - х;т), 7=1,2 ; (3)
где ха = (уг — 1г), х(2 = (уг — кг) ; х™ах, х™п - соответственно максимальное и минимальное значения временного ряда {х— - стандартизованные значения элементов соответствующих временных рядов. Стандартизованные ряды образуют матрицу О. Далее рассчитывается квадратная матрица Б О и определяется ее первый собственный вектор, пересчет элементов которого после возврата к первоначальному масштабу переменных модели (2) позволяет определить коэффициенты аь и ак (так, что аь + ак=1).
Подробное обоснование разработанного нами альтернативного метода линейной регрессии (АМЛР-метода) и вариантов этого метода приведено в [13].
Результаты оценивания коэффициентов ак отраслевых ПФ АМЛР-методом представлены в табл. 7.
Таблица 7
Оценки коэффициентов ак для отдельных отраслей
Отрасль 1992-2004 гг. 2005-2012 гг.
Промышленность 0,383 0,423
Строительство 0,408 0,440
Сельское хозяйство 0,564 0,508
Транспорт и связь 0,466 0,452
Торговля 0,554 0,440
АМЛР-метод гарантирует получение неотрицательных значений факторных эластичностей ак, аь и выполнение условия ак + аь=1. Тем не менее, результаты оценивания отраслевых ПФ указанным методом априори не обеспечивают соответствия отраслевых коэффициентов факторной эластичности значениям ак, аь, полученным при оценивании макроэкономической ПФ.
7 Использование данного метода стандартизации при обработке статистических данных в отечественных научных трудах представлено, в частности, в работах С.А. Айвазяна и соавторов [см., напр., 11; 12].
Действительно, метод агрегирования отраслевых коэффициентов факторной эластичности в показатели факторной эластичности макроэкономической ПФ, предложенный в [14], предполагает, что макроэкономические значения ак, аи связаны с отраслевыми значениями аналогичных параметров следующими соотношениями:
где г - индекс отрасли; Wi - удельный вес выпуска отрасли г в общей величине народнохозяйственного выпуска.
Агрегирование отраслевых ак, аи, полученных АМЛР-методом, в соответствии с (4) дает применительно к периоду 1992-2004 гг., следующий результат: ак = 0,441; аи = 0,559.
Между тем средние оценки макроэкономических ак, аи следующие из данных табл. 5, отличаются от приведенных выше: ак= 0,346; аи= 0,654.
Расхождение средневзвешенных значений ак, аи, исчисленных в соответствии с (4), и значений ак, аи, вытекающих из результатов оценивания макроэкономической ПФ, может быть вызвано различными причинами:
- во-первых, следствием различия применяемых методов оценивания;
- во-вторых, различием спецификаций отраслевых ПФ, оценивавшихся АМЛР-методом, и спецификации макроэкономической ПФ, метод оценивания которой основывается на обобщении традиционного метода наименьших квадратов;
- в-третьих, различными наборами исходных данных при оценивании макроэкономической и отраслевых ПФ. Это касается различий как в показателях динамики выпуска, так и в длине временных интервалов, на которых осуществлялась верификация производственных функций.
С учетом ранее накопленного нами опыта верификации различных статистических моделей, а также результатов, изложенных в [4], правомерно заключить, что именно результаты оценивания макроэкономической ПФ применительно к периоду 1971-2004 гг. должны рассматриваться как наиболее представительные с точки зрения и экономического содержания, и математико-статистических критериев. Следовательно, для согласования параметров факторных эластичностей отраслевых ПФ и средних за 1992-2004 гг. параметров факторных эластичностей макроэкономической ПФ необходимо несколько модифицировать процедуру оценки отраслевых ПФ на основе АМЛР-метода.
Практически реализованная в статистических расчетах модификация метода оценивания заключается в следующем.
1. Осуществляется стандартизация отраслевых временных рядов темпов изменения капиталоотдачи и производительности труда в соответствии с (3).
2. Для корректировки значений ранее стандартизованных временных рядов отраслевых темпов изменения капиталоотдачи применяется дополнительный параметр ц, так что применительно к каждой отдельной отрасли в процессе оценивания значений ак, аь с помощью метода главных компонент используются временные ряды {¡и } и {./с}, где {.х^я} и {./с} - переменные, определяемые в соответствии с (3).
Указанный дополнительный параметр ц должен находиться в пределах от нуля до единицы в силу того, что средневзвешенная из отраслевых величин ак превышает соответствующее значение для макроэкономической ПФ. При осуществлении расчетов параметр и определяется, исходя из двух условий: 1) данный параметр является единым для корректировки данных по всем исследуемым отраслям и 2) для периода 1992-2004 гг. средневзвешенные величины отраслевых ак, аи должны совпадать со средними значениями ак, аи макроэкономической ПФ.
Результаты проведенных расчетов показывают, что согласование отраслевых и макроэкономических значений факторных эластичностей достигается при ц=0,82. При этом
(4)
следует отметить, что разработанный метод согласования отраслевых и макроэкономических оценок факторных эластичностей ПФ не тождествен простому нормированию отраслевых ак а^ с тем, чтобы обеспечить совпадение средневзвешенных значений коэффициентов эластичности с аналогичными показателями макроэкономической ПФ.
Для периода 2005-2012 гг., как отмечено выше, предварительная информация о значениях факторных эластичностей макроэкономической ПФ отсутствует. Поэтому для корректировки ранее полученных АМЛР-методом отраслевых значений факторной эластичности отраслевых ПФ применялось то же значение коэффициента ц, что и для периода 1992-2004 гг. Данная корректировка необходима для сопоставимости отраслевых показателей факторной эластичности для периодов 1992-2004 гг. и 2005-2012 гг. Результаты расчетов приведены в табл. 8.
Таблица 8
Скорректированные оценки коэффициента ак для отдельных отраслей
Отрасль 1992-2004 гг. 2005-2012 гг.
Промышленность 0,294 0,330
Строительство 0,316 0,346
Сельское хозяйство 0,465 0,409
Транспорт и связь 0,370 0,356
Торговля 0,454 0,346
Метод и результаты оценки вклада фактора человеческого капитала в экономическую динамику
Общий вид эконометрической модели. Исходя из изложенного выше, в самом общем виде эконометрическая модель, отражающая связь темпов «технического прогресса» с динамикой качественных характеристик фактора живого труда (с которыми в данном случае ассоциируется удельная величина человеческого капитала в расчете на одного занятого) и качественных характеристик основного капитала, должна иметь следующий вид:
А= ан(Н-Г)+^21к, — , г„к)+е, где е - статистическая погрешность эконометрической модели (остальные переменные были определены ранее).
Учет уровня использования производственного потенциала. Как отмечалось в [2], уровень использования производственного потенциала - наиболее существенный фактор, определявший динамику выпуска в период 1990-х - 2000-х годов. Не менее существенно и то, что количественное измерение уровня использования функционирующего в отечественной экономике производственного аппарата может быть основано на данных, традиционно разрабатываемых государственной статистикой.
В рамках настоящего исследования был реализован следующий методический подход.
1. В качестве исходной информации были использованы данные Росстата о балансах производственных мощностей отдельных видов промышленной продукции и уровне использования этих мощностей.
2. Информация об уровне использования мощностей по производству отдельных видов промышленной продукции была агрегирована вначале до уровня укрупненных отраслей промышленности и затем - до уровня промышленности в целом. Конкретные методы построения показателей такого типа применительно к отечественной экономике приведены, в частности, в работах [7; 15-17].
3. Полученные оценки уровня использования производственных мощностей промышленности при условии, что они охватывают подавляющую часть производ-
ственного аппарата промышленности, в принципе, позволяют рассчитать динамику промышленного потенциала в ретроспективе. Однако существующая статистика производственных мощностей охватывает далеко не полный круг промышленных производств (это, прежде всего, относится к машиностроительным производствам). Кроме того, для остальных отраслей реального сектора информация об уровне использования производственного потенциала Росстатом не разрабатывается.
Вследствие этого корректировка динамики производства - как для реального сектора в целом, так и для отдельных отраслей, охваченных исследованием - имевшая цель исключить воздействие на отчетные статистические данные изменений уровня использования производственного потенциала, выполнялась, исходя из результатов построения регрессионных моделей, в которых темп «технического прогресса» представлен в виде:
X,= Уо,- + Уцп+ е , (5)
где X- - темп «технического прогресса»;- - индекс реального сектора в целом или отдельной отрасли; и - темп изменения уровня использования производственных мощностей промышленности; у о,-, у1;- - параметры регрессионного уравнения; е -статистическая погрешность.
Иными словами, мы исходили из предположения, что, во-первых, динамика агрегированного показателя уровня использования производственных мощностей промышленности может влиять на динамику промышленного производства так, что соответствующий коэффициент эластичности у1 будет отличаться от единичного значения (вследствие упомянутой выше неполноты статистики производственных мощностей). Во-вторых, из того, что динамика использования производственного аппарата промышленности статистически значимо воздействует и на режим использования производственного потенциала остальных отраслей реального сектора отечественной экономики.
Расчеты показали, что для периода 1992-2004 гг. применительно к промышленности коэффициент у1 отличается от единичного значения примерно на 19%. Для остальных отраслей указанный коэффициент находится в пределах от 0,63 до 0,86. Значение коэффициента у! для реального сектора в целом (измеренное на данных макроэкономической ПФ) находится на уровне 0,825 и в целом примерно корреспондирует с оценками отраслевых значений данного коэффициента. При этом все уравнения типа (5) для 1992-2004 гг. обладают весьма высокими статистическими характеристиками (это касается и коэффициента множественной детерминации и стандартных ошибок оценок коэффициента уД Оценки отраслевых коэффициентов у1 для периода 2005-2012 гг. (табл. 9) существенно отличаются от аналогичных оценок для 1992-2004 гг. Результаты оценивания в целом указывают также и на более низкое качество статистических моделей типа (5) для данного периода. Причина этого заключается, по всей видимости,
в недостаточно полной сопоставимости статистики производственных мощностей
8
промышленности для исследуемых периодов времени .
Далее отчетные макроэкономические и отраслевые показатели темпов «технического прогресса» корректировались по правилу: XCj= X- - у-и.
Метод и численные результаты идентификации эконометрической модели. Следующий этап количественной оценки вклада человеческого капитала в экономическую динамику заключался в построении эконометрической модели, связывающей на уровне реального сектора в целом скорректированные темпы «технического прогресса» Xе и темпы изменения удельного показателя человеческого капитала для периода 1993-2004 гг.
8 Данные статистики производственных мощностей, использованные в наших расчетах, являются более подробными для периода 1992-2004 гг. в сравнении с 2005-2012 гг. В частности, для 1992-2004 гг. имелись оценки уровня использования производственных мощностей в цветной металлургии, а также в ряде других производств, для которых аналогичные данные за 2005-2012 гг. отсутствовали.
Таблица 9
Оценки эластичности отраслевого выпуска по уровню использования производственных мощностей промышленности
Отрасль 1993-2004 гг. 2005-2012 гг.
Промышленность 0,813 0,350
Строительство 0,859 0,410
Сельское хозяйство 0,627 0,019
Транспорт и связь 0,805 0,293
В качестве первого шага была оценена модель вида:
1° = а0 + ан(И-!)+ е, (6)
где а0, ан - искомые параметры модели (рассматриваемые как константы), а е определена аналогично уравнению (5).
Как показали расчеты, использование традиционного регрессионного метода для идентификации параметров уравнения (6) дает неудовлетворительный результат - с точки зрения как возможностей экономической интерпретации оценок искомых параметров, так и их (оценок) статистических характеристик. В принципе, данный результат представляется закономерным, если учесть, что динамика качественных характеристик основного капитала в явном виде не отражена.
Как уже отмечалось, АМЛР-метод позволяет осуществить оценивание модели вида:
1° = Х0+ аи(Ь-Г), (7)
в которой в отличие от (6) /(?) является переменной во времени и априори неизвестной величиной, а для коэффициента ан должны быть заранее сформулированы предположения о возможной области его значений.
Естественно предполагать, что ан является положительной величиной; мы
9
предполагаем также, что искомый параметр ан не превышает единицу .
При принятых предположениях модель (7) приводится к виду:
(1- ан) 1°+ ан (1° - (И-!))=/(0. (8)
В этом преобразованном виде модель (7) может быть оценена с помощью АМЛР-метода аналогично примененному для оценивания ПФ, т. е. временные ряды погодовых показателей 1е и (1е - (И-!)) преобразуются по правилу:
К = (- *7п)/( хтах - х™п), (9)
где хп = 1°и ха= (1°(- (И-1)( ); хтах, х™п - соответственно максимальное и минимальное значения временного ряда _/; { х^ } - стандартизованные значения элементов соответствующих временных рядов. Стандартизованные ряды образуют матрицу Б; далее рассчитывается квадратная матрица Б'Б и определяется ее первый собственный вектор, пересчет элементов которого после возврата к первоначальному масштабу переменных модели (7) позволяет определить коэффициенты (1- ан) и ан соответственно.
Значение ан, полученное для макроэкономической ПФ применительно к периоду 1993-2004 гг., составляет 0,285.
Отраслевые значения ан для периодов 1993-2004 гг. и 2005-2012 гг., рассчитанные АМЛР-методом аналогично тому, как это было выполнено для макроэкономической ПФ, приведены в табл. 10. В процессе проведения расчетов было установлено, что эф-
9 На основе АМЛР-метода возможно оценивание ан исходя из условия, что данный параметр лежит вне интервала между нулевым и единичным значениями (см. [13]). Однако результаты этих расчетов оказываются неудовлетворительными с точки зрения их экономической интерпретации.
фективность использования человеческого капитала в торговле незначительна, так что коэффициент ан для данной отрасли может быть принят нулевым.
Таблица 10
Оценки эластичности отраслевого выпуска по уровню удельного человеческого капитала
Отрасль 1993-2004 гг. 2005-2012 гг.
Промышленность 0,453 0,443
Строительство 0,434 0,461
Сельское хозяйство 0,494 0,496
Транспорт и связь 0,439 0,457
Как следует из приведенных данных, отраслевые уровни ан для 1993-2004 гг. и 2005-2012 гг. различаются незначительно.
Расчет макроэкономической оценки ан для 1993-2004 гг. как средневзвешенной из отраслевых оценок, подобный примененному к параметрам ПФ, дает величину ан на уровне 0,375. Это превосходит значение данного параметра, исчисленное в результате обработки данных, полученных из макроэкономической ПФ. Таким образом, как и в случае расчета параметров отраслевых ПФ, возникает проблема согласования макроэкономического и отраслевых значений ан. Расчетная процедура согласования совершенно аналогична той, что выполнена в процессе расчетов отраслевых ПФ, т.е. на уровне отдельных отраслей, во-первых, осуществляется стандартизация исходных временных рядов в соответствии с (8); во-вторых, стандартизованные значения исходного временного ряда {xt2=XCt — (й-/^} дополнительно взвешиваются по коэффициенту ц, значение которого заключено в пределах от нуля до единицы. При заданном значении ц формируется матрица, аналогичная матрице ОБ и рассчитываются модифицированные значения параметров ан отраслевых моделей типа (8). Параметр ц для отраслевых моделей принимается единым и определяется перебором так, чтобы макроэкономическое значение ан совпало со средневзвешенным из отраслевых значений аналогичных параметров. Согласно результатам расчетов для 1993-2004 гг. ц=0,796.
Ввиду отсутствия информации о макроэкономическом значении параметра ан для периода 2005-2012 гг. для корректировки отраслевых значений применительно к указанному временному интервалу применялось значение коэффициента ц, определенное ранее для периода 1993-2004 гг. Скорректированные отраслевые оценки ан приведены в табл. 11.
Таблица 11
Скорректированные оценки отраслевых коэффициентов эластичности (ан) объема выпуска по фактору удельного человеческого капитала
Отрасль 1993-2004 гг. 2005-2012 гг.
Промышленность 0,343 0,335
Строительство 0,327 0,351
Сельское хозяйство 0,382 0,384
Транспорт и связь 0,331 0,347
Факторы формирования динамики производства и масштабы воздействия человеческого капитала на темпы изменения выпуска реального сектора отечественной экономики в ретроспективном периоде. Как указано выше, идентификация структурных параметров ПФ создает основу для исследования темпов изменения выпуска (на уровне реального сектора в целом или отдельных его отрас-
лей) под углом зрения значимости отдельных факторов, формирующих экономическую динамику. При этом в контексте данного исследования особый интерес представляет анализ масштабов воздействия фактора человеческого капитала.
Итоги расчетов, описанных выше, позволяют представить фактические значения погодовых темпов изменения выпуска отраслевой ПФ в виде:
y= aKk+ aLl+X= aKk+ aLl+ aH(h-l)+du+ds , (10)
где du - компонента, обусловленная изменением уровня использования производственного потенциала (метод ее измерения описан выше), ds - «остаточный член», т. е. составляющая общей величины темпов изменения выпуска, не связанная явным образом с факторами физического объема производственного капитала и численности занятых, а также человеческого капитала.
Если темпы изменения выпуска положительны и существенно отличны от нуля, выражение (10) можно представить в терминах относительных величин, или как:
y = (акк/у)у + (ail y)y+(X/y)y = (аК/у)у + (aj/y)y + (aH(h-l)/y)y + (du/y)y + (d/y)y, (11) где каждое слагаемое в скобках отражает «долю» того или иного фактора в темпах изменения выпуска. Термин «доля» при этом распространяется как на положительные, так и отрицательные компоненты суммарной величины темпа изменения выпуска. Именно такая схема анализа факторов экономического роста была сформулирована в трудах А.И. Анчишкина [18]. Существенным элементом данной схемы является также разделение факторов роста производства на «экстенсивные», к которым относится вклад основного капитала и живого труда, т. е. (aKk + aLl), и «интенсивные», к которым относится X или ее составляющие.
Распространение указанной выше схемы анализа на исследование экономической динамики реального сектора российской экономики в 1990-х - 2000-х годах выявляет ее определенную условность. Во-первых, как уже отмечалось, темпы изменения выпуска в отраслях реального сектора были отрицательными как в период до 1999 г., так и в 2009 г. Во-вторых, изменение уровня использования производственного потенциала реального сектора, безусловно, оказало значительное воздействие на динамику производства в рассматриваемый период. Вместе с тем очевидно, что изменение уровня использования производственных мощностей не может рассматриваться в качестве «интенсивного фактора» динамики производства.
В связи с указанными обстоятельствами все дальнейшие сопоставления базируются на использовании отраслевых показателей динамики выпуска, скорректированных на изменение уровня использования производственного потенциала. Кроме того, поскольку оцененные отраслевые ПФ изначально предполагались линейно однородными (т.е. aL + aK=1), исходное выражение (10) преобразовано к виду:
(y - du)-l= aK(k - l) + an(h -1) + ds , (12)
где выражение в левой части равенства есть потенциально возможный темп изменения уровня производительности живого труда (при постоянном уровне использования производственного потенциала); (k - l) - темп изменения капиталовооруженности; остальные переменные определены выше.
Таким образом, в качестве результирующего показателя в (12) выступают потенциальные темпы изменения производительности труда, а в качестве «экстенсивного фактора» - темпы изменения капиталовооруженности живого труда. Для большей наглядности численные оценки, иллюстрирующие значимость отдельных факторов, которые обусловили формирование динамики производительности труда в 1993-2012 гг., усреднены для периодов 1993-2004 и 20052012 гг. соответственно (табл. 12).
Таблица 12
Факторы формирования динамики отраслевого выпуска в 1993-2012 гг.*
Фактор У- dn¡ (У- d7ь)-1 аК>!) 1 ан(И-1)
Промышленность
1993-2004 гг.
а) -1,204 2,273 1,096 1,177 1,001 0,176
б) 100 48,2 51,8 44,1 7,7
2005-2012 гг.
а) 2,368 3,78 1,173 2,607 0,58 2,026
б) 100 31,0 69,0 15,4 53,6
Строительство 1993-2004 гг.
а) -1,653 1,373 0,566 0,806 0,931 -0,124
б) 100 41,3 58,7 67,8 -9,1
2005-2012 гг.
а) 6,028 3,858 -0,837 4,695 0,499 4,196
б) 100 -21,7 121,7 12,9 108,8
Сельское хозяйство
1993-2004 гг.
а) -1,500 1,620 0,210 1,410 0,970 0,440
б) 100 12,7 87,3 60,2 27,1
2005-2012 гг.
а) 2,780 4,510 0,800 3,720 0,950 2,760
б) 100 17,7 82,3 21,1 61,2
Транспорт и связь
1993-2004 гг.
а) -0,860 -0,270 0,560 -0,830 0,900 -1,730
б) 100 -211,7 311,7 -338,7 650,4
2005-2012 гг.
а) 3,810 3,490 1,040 2,460 0,600 1,860
(5) 100 29,6 70,4 17,1 53,3
* В таблице в строке а) для каждой отрасли и соответствующего периода времени представлены зна-
чения отдельных компонент отраслевых выпусков (в процентных пунктах) в соответствии с формулой
(12); в строке б) для каждой отрасли и соответствующего периода времени представлены вклады от-
дельных факторов в темпы изменения производительности труда в процентах.
Анализ данных, приведенных в табл. 12, позволяет сделать следующие выводы.
1. Динамика производства в рассматриваемых отраслях реального сектора российской экономики, даже с учетом корректировки на изменение уровня использования производственного потенциала (в том числе производственных мощностей промышленности), оказывается отрицательной применительно к периоду 1993-2004 гг.
2. Темпы изменения производительности труда, скорректированные на изменение уровня использования производственного потенциала, являются положительными величинами для всех обследуемых отраслей и временных интервалов за исключением отрасли «Транспорт и связь» для интервала 1993-2004 гг. Это позволяет, в основном, использовать схему анализа факторов формирования экономической динамики, предложенную в [18], о которой упоминалось выше.
3. Темпы изменения капиталовооруженности живого труда положительны на всем протяжении исследуемого периода во всех отраслях за исключением отрасли «Строительство» в 2005-2012 гг. При этом основной причиной роста капиталовооруженности в исследуемых отраслях являлось снижение численности занятых: среднегодовой темп прироста основного капитала в период 1993-2004 гг. был положительным только в промышленности.
4. Соотносительная роль «экстенсивного» и «интенсивного» факторов в формировании динамики производства существенно различается как по отраслям, так и по подпериодам исследуемого временного интервала. Так, в 1993-2004 гг. вклад темпов изменения капиталовооруженности в темпы изменения производительности труда наиболее значим в промышленности и строительстве (соответственно 1,1
и 1,2% среднегодовых); в отрасли «Транспорт и связь» этот вклад темпов изменения был существенно меньшим (на уровне 0,56% среднегодовых); в сельском хозяйстве наименее значим (0,2% в среднегодовом выражении). При этом доля «экстенсивного» фактора была менее 50% в промышленности, строительстве и сельском хозяйстве. Применительно к транспорту данный расчет не имеет экономического смысла ввиду отрицательных темпов изменения выпуска в 1993-2004 гг.
В 2005-2012 гг. в сравнении с 1993-2004 гг. значимость фактора наращивания капиталовооруженности в абсолютном выражении возросла в таких отраслях, как промышленность, сельское хозяйство, транспорт и связь: рост производительности труда за счет увеличения капиталовооруженности в этих отраслях составил соответственно 1,2%, 0,8% и 1% среднегодовых. В строительстве в 2005-2012 гг., напротив, наблюдалась отрицательная динамика капиталовооруженности. Вместе с тем следует констатировать снижение доли «экстенсивного» фактора в динамике выпуска во всех рассматриваемых отраслях.
5. Роль отдельных компонентов в формировании суммарных темпов «интенсивного» фактора существенно дифференцирована по подпериодам анализируемого временного интервала.
Данные табл. 12 позволяют заключить, что роль фактора удельного человеческого капитала в динамике отраслевых выпусков была устойчиво положительной с тенденцией к снижению в промышленности, строительстве, транспорте и связи; стабильные уровни вклада удельного человеческого капитала в исследуемый период времени имели место только в сельском хозяйстве. При этом если в 1993-2004 гг. фактор удельного человеческого капитала доминировал в формировании общей величины темпов «интенсивного» фактора, то в 2005-2012 гг. имела место обратная ситуация - «остаточный член» ds по значимости существенно превосходит как фактор удельного человеческого капитала, так и фактор капиталовооруженности.
Литература
1. Суворов А.В., Суворов Н.В., Гребенников В.Г., Иванов В.Н., Болдов О.Н. Оценки динамики и структуры человеческого капитала для российской экономики за 1991-2012 гг. //Проблемы прогнозирования. 2015. № 2. С. 3-15.
2. Суворов А.В., Суворов Н.В., Гребенников В.Г., Иванов В.Н., Болдов О.Н., КрасильниковаМ.Д., Бондаренко Н.В. Подходы к измерению динамики и структуры человеческого капитала и оценке воздействия его накопления на экономический рост //Проблемы прогнозирования. 2014. № 3. С. 3-17.
3. Суворов Н.В. Макроэкономическое моделирование технологических изменений (теоретические, прикладные и инструментальные вопросы). М.: ГУ-ВШЭ, 2002. 80 с.
4. Суворов Н.В. Метод построения регрессионных моделей с динамическими структурными параметрами //Проблемы прогнозирования. 2005. № 4. С. 143-154.
5. Суворов Н.В., Балашова Е.Е. Инструментарий и результаты макроэкономического анализа эффективности производства в реальном секторе отечественной экономики. В монографии «Инновационная ориентация российских экономических институтов». М.: Книжный дом «Либроком», 2009. С. 342-363.
6. Методические положения по статистике. Вып. 5. М.: Росстат, 2006. 510 с.
7. Гладышевский А.И. Прогнозирование воспроизводственных процессов в экономике (инвестиционный аспект). М.: МАКС Пресс, 2004. 392 с.
8. Лиокумович ДА., Рутковская Е.А. Оценка динамики основного капитала в РФ по видам экономической деятельности: методические проблемы и результаты по данным за 2006-2009 гг. // Научные труды: ИНП РАН. М.: МАКС Пресс, 2011. С. 102-114.
9. Аллен Р. Экономические индексы. М.: Финансы и статистика, 1980. 256 с.
10. Ершов Э.Б. Ситуационная теория индексов цен и количеств. М.: РИОР, 2011. 420 с.
11. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Т. 2. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.
12. Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения. М.: Наука, 2012.
13. Суворов Н.В. Актуальные направления и проблемы совершенствования модельного инструментария макроэкономического анализа // Проблемы прогнозирования. 2015. № 5. С. 25-39.
14. Суворов Н.В., Суворов А.В. Методологические вопросы измерения эффективности общественного производства // Экономика и математические методы. 1988. № 3.
15. Гладышевский А.И. Формирование производственного потенциала: анализ и прогнозирование. М.: Наука, 1992.
16. Водянов А.А. Инвестиционные процессы в экономике переходного периода (методы исследования и прогнозирования). М.: ИМЭИ. 1995.
17. Водянов А.А. Промышленные мощности: состояние и использование//Экономист. 1999. № 9.
18. Анчишкин А.И. Прогнозирование роста социалистической экономики. М.: Экономика, 1973. 294 с.
Приложение
Таблица
Оценка объемов человеческого капитала российской экономики за 1992-2012 гг. по видам экономической деятельности в постоянных ценах 2012 г, всего за счет расходов на образование и здравоохранение, млрд. руб.
вэд 1992 г. 1993 г. 1994 г. 1995 г. 1996 г. 1997 г. 1998 г. 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г.
Промышленность 14344 14374 13143 12392 12465 12013 11951 12522 13017 13281 13387 13303
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 5987 6167 6449 6258 6174 5980 6259 6288 6361 6165 6111 5768
Строительство 4367 4087 3986 3719 3702 3758 3525 3615 3640 3767 3906 3993
Транспорт и связь 3679 3641 3699 3700 3860 3983 3932 4115 4310 4472 4585 4614
Образование 5267 5233 5435 5578 5794 5864 5849 5942 5945 5979 6114 6284
Здравоохранение и предоставление соци-
альных услуг 3140 3252 3473 3585 3789 3833 3976 4096 4179 4217 4314 4412
Государственное управление и обеспечение во-
енной безопасности; социальное обеспечение 1301 1456 1390 1751 2526 2525 2773 3030 3152 3183 3025 3125
Оптовая и розничная торговля, ремонт авто-
транспортных средств, мотоциклов, бытовых
изделий и предметов личного пользования 3665 4247 4447 4671 5012 6787 7574 7720 7919 8671 9108 9479
Научные исследования и разработки 1948 1943 1639 1537 1413 1361 1248 1191 1210 1221 1238 1268
Финансовая деятельность 368 446 589 616 633 650 641 662 671 710 750 815
вэд 2004 г. 2005 г 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г 2010 г. 2011 г 2012 г
Промышленность 13412 13293 13382 13633 13703 13283 13354 13632 13759
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 5591 5718 5590 5590 5649 5742 5799 5868 5936
Строительство 4274 4481 4631 4943 5181 5099 5272 5462 5697
Транспорт и связь 4748 4935 5005 5203 5247 5180 5322 5426 5591
Образование 6357 6332 6355 6477 6456 6528 6538 6536 6536
Здравоохранение и предоставление социаль-
ных услуг 4535 4643 4764 4897 4960 5026 5044 5117 5173
Государственное управление и обеспечение во-
енной безопасности; социальное обеспечение 3325 3353 3450 3597 3749 3930 4050 4053 4069
Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранс-
портных средств, мотоциклов, бытовых изде-
лий и предметов личного пользования 9969 10224 10512 11062 11449 11422 11735 12036 12300
Научные исследования и разработки 1206 1180 1149 1111 1054 1034 1002 1025 1011
Финансовая деятельность 900 924 1015 1116 1209 1172 1221 1308 1366
