Статья опубликована в журнале «Креативная экономика»7 / 2007

Эмпирический анализ влияния человеческого капитала на доходы занятых в экономике регионов России

Корицкий Алексей Владимирович, канд. экон. наук, доцент кафедры «Экономическая теория» Сибирского университета потребительской кооперации, г. Новосибирск, Россия

Translation will be available soon.

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 60

Аннотация:
«В информационном обществе важнейшим условием обеспечения конкурентоспособности экономики становится человеческий капитал – высококвалифицированные специалисты, способные обеспечить производство знаний, эффективные менеджмент и маркетинг. К человеческому капиталу относится также широкий слой работников, способных использовать, так называемые, высокие технологии во всех сферах деятельности, как на производстве, так и здравоохранении, образовании и т.д.»

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Корицкий А.В. Эмпирический анализ влияния человеческого капитала на доходы занятых в экономике регионов России // Креативная экономика. – 2007. – Том 1. – № 7. – С. 48-56.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


«В информационном обществе важнейшим условием обеспечения конкурентоспособности экономики становится человеческий капитал – высококвалифицированные специалисты, способные обеспечить производство знаний, эффективные менеджмент и маркетинг. К человеческому капиталу относится также широкий слой работников, способных использовать, так называемые, высокие технологии во всех сферах деятельности, как на производстве, так и здравоохранении, образовании и т.д.» [i]

В последние десятилетия западные экономисты пытаются выявить и оценить влияние накопления образования и знаний (то есть, человеческого капитала) как на доходы населения, так и на темпы экономического роста в разных регионах мира с помощью структурного (кросс-секционного) анализа. [ii]

Одним из направлений исследований являются межстрановые и межрегиональные сравнения достижений в сфере образования и науки, а также оценка их влияния на уровень доходов населения и на другие показатели экономического развития.

Для измерения накопленного человеческого капитала часто используются такие показатели, как

‑ среднее число лет образования занятых в экономике (например, Р. Барро, 1991),

доля занятых с начальным, средним общим и высшим образованием,

‑ иногда уровень вовлечения в школьное образование детей школьного возраста. [iii]

Такие исследователи, как И. Бенхабиб и М. Шпигель, а также Л. Притчетт считают, что именно уровень образовательных достижений трудоспособного населения влияет на экономический рост, а не его изменение. [iv]

Попытаемся проверить гипотезу о наличии влияния накопления человеческого капитала на доходы населения регионов России с помощью тестирования модели Солоу-Свана на материалах российской региональной статистики с использованием регрессионного анализа.

Рассмотрим результаты оценки следующим образом аргументированной модели Солоу-Свана :

                           (1)

где:

Y – показатель доходов населения региона, 

K – величина основных фондов региона,

L – численность занятых в экономике региона,

h – средняя продолжительность образования одного занятого в экономике региона.

Предполагаем, что =1 и, соответственно, можно разделить обе части уравнения на L.

В преобразованном виде получаем следующий вариант производственной функции:

                  (2)

Где:

y – показатель доходов в расчёте на одного занятого в экономике региона;

k  ‑ основные фонды в расчёте на одного занятого в экономике региона.

Соответствующее уравнение в логарифмической форме имеет вид:

            (3)

В табл. 1 приведены расчёты параметров регрессионных уравнения с использованием статистических данных за 2004-й год.

В качестве зависимой переменной использовался показатель «логарифм разницы суммарных годовых доходов и заработной платы населения в расчёте на одного занятого в экономике региона».

Суммарные годовые доходы населения рассчитываются как произведение среднедушевых месячных доходов населения региона на численность населения региона и приводятся к годовой размерности.  Затем из полученного результата вычитается произведение средней заработной платы на численность занятых в экономике региона, также в годовой размерности, и делится на численность занятых. 

В качестве регрессоров использованы следующие показатели: «логарифм стоимости основных фондов экономики региона на начало года в расчёте на одного занятого». В качестве измерителя величины человеческого капитала использована переменная «логарифм доли занятых с высшим образованием в общем числе занятых» в экономике региона. В расчётах использованы данные статистических ежегодников «Регионы России» за 2004-й год. Выделены четыре группы регионов:

1. «Все регионы России» - исключена только Чеченская республика;

2. «Все регионы без автономных округов»;

3. «Регионы с плотностью населения более 5 человек на квадратный километр»;

4. «Регионы с плотностью менее 20 человек на квадратный километр».

Таблица 1

Результаты расчёта параметров регрессии по модели 3 для 88 регионов России за 2004 гг.

Показатели регрессии

Логарифм разности доходов и заработной платы в расчёте на одного занятого в регионе

 

Все регионы РФ

Без АО

Более 5 чел. на км кв.

Более 10 чел. на км кв.

Константа lnА (B)

 

6,95019

(0,5029)

6,5079

(0,6378)

5,0097

(0,8578)

5,5039

(0,8962)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,7328

(0,0691)

0,5717

(0,0539)

0,6618

(0,0823)

0,6133

(0,0762)

0,5880

(0,0920)

0,7638

(0,1195)

0,4798

(0,0976)

0,6504

(0,1322)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,2288

(0,0691)

0,4144

(0,1251)

0,2964

(0,0823)

0,4682

(0,1299)

0,4546

(0,0920)

0,6569

(0,1329)

0,5061

(0,0975)

0,7148

(0,1378)

 

Скорректир-ый

F

Количество регионов

0,5945

0,5849

62,306

88

0,4954

0,4819

36,821

78

0,5116

0,4948

30,382

61

0,4957

0,4766

26,046

56

  • Цифры в скобках означают стандартную ошибку оценки.

Все коэффициенты данных уравнений регрессии статистически значимы, выбранные независимые переменные объясняют примерно 50% вариации зависимой переменной (коэффициент множественной детерминации  колеблется от 0,59 для группы «Все регионы» до 0,49 для группы «Все регионы без АО»).

Из табл. 1 следует, что фондовооружённость занятых в экономике регионов оказывает решающее влияние на разницу доходов и заработной платы одного занятого. Коэффициент   (Beta), характеризующий долю данного фактора в общем влиянии регрессоров на зависимую переменную, варьируется от 73% для группы «Все регионы» до 58% для группы «Регионы с плотностью населения более 5 человек на квадратный километр».

С ростом средней плотности населения в регионе влияние данного фактора заметно снижается, в то время как вклад переменной «доля занятых с высшим образованием в общем числе занятых в экономике региона» растёт с 22% для группы «Все регионы» до 45% в группе группы «Регионы с плотностью населения более 5 человек на квадратный километр»). Изменения коэффициентов по группам регионов заметно выше величины стандартных ошибок их оценок, то есть статистически значимо. 

В табл. 2 представлены результаты расчётов регрессионных уравнений, где в качестве зависимой переменной выступает величина дохода в расчёте на одного занятого в экономике региона. Остальные переменные прежние, как и в табл. 1.   Все рассчитанные коэффициенты статистически значимы, коэффициент детерминации колеблется от 60% для группы «все регионы» до  примерно 50%, для регионов с большей средней плотностью населения, константа имеет тенденцию к снижению по мере роста плотности населения регионов.

Таблица 2

Результаты расчёта параметров регрессии по модели 3 для 88 регионов России за 2004 гг.

Показатели регрессии

Логарифм доходов в расчёте на одного занятого в регионе

 

Все регионы РФ

Без АО

Более 5 чел. на км кв.

Более 10 чел. на км кв.

Константа lnА (B)

 

7,0051

(0,4999)

6,5503

(0,6276)

5,090

(0,8416)

5,5961

(0,8768)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,7417

(0,0684)

0,5807

(0,0536)

0,6737

(0,0813)

0,4533

(0,0750)

0,5998

(0,7690)

0,7690

(0,1173)

0,4908

(0,8768)

0,6536

(0,1294)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,2168

(0,0684)

0,3942

(0,1244)

0,2883

(0,0813)

0,4533

(0,1279)

0,4454

(0,0915)

0,6352

(0,1304)

0,4995

(0,0972)

0,6930

(0,1348)

 

Скорректир-ый

F

Количество регионов

0,6021

0,5927

64,309

88

0,5068

0,4937

38,544

78

0,5174

0,5007

31,090

61

0,4998

0,4809

26,479

56

  • Цифры в скобках означают стандартную ошибку оценки.

Результаты расчёта параметров уравнений регрессии, приведённые в табл. 2, мало отличаются от результатов, приведённых в табл. 1. То есть общие доходы в расчёте на одного занятого в экономике регионов характеризуются наличием такого же типа связей с выбранными независимыми переменными, как и разница доходов и заработной платы в расчёте на одного занятого. В этом нет ничего удивительного, так как какой-либо статистически значимой связи уровня заработной платы с переменной «доля занятых с высшим образованием в общей численности занятых в экономике региона» установить не удалось.

Чтобы определить, какие именно доходы населения зависят от человеческого капитала, накопленного в регионах, рассмотрим данные табл. 3.

Таблица 3

Результаты расчёта параметров регрессии по модели 3 для 88 регионов России за 2004 гг.

Показатели регрессии

Логарифм доходов предпринимателей, доходов от собственности и прочих доходов в расчёте на одного занятого в регионе

 

Все регионы РФ

Без АО

Регионы с плотностью населения более 5 чел. на км кв.

Более 10 чел. на км кв.

Константа lnА (B)

 

5,1380

1,0007

5,2726

(1,1447)

2,8499

(1,6679)

2,9497

(1,7934)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,2806

(0,0926)

0,3249

(0,1072)

0,3564

(0,1012)

0,4821

(0,1368)

0,3369

(0,1084)

0,7223

(0,2324)

0,2821

(0,1121)

0,6661

(0,2646)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,4344

(0,0926)

1,1681

(0,2490)

0,3602

(0,1012)

0,8302

(0,2332)

0,4832

(0,1084)

1,1525

(0,2586)

0,4992

(0,1121)

1,2276

(0,2757)

Скорректир-ый

F

Количество регионов

0,2712

0,2540

15,814

88

0,2369

0,2165

11,641

78

0,3222

0,2988

13,784

61

0,3342

0,3090

13,301

56

  • Цифры в скобках означают стандартную ошибку оценки.

В третьей таблице представлены результаты расчёта регрессионных уравнений, в которых в качестве зависимой переменной использован показатель «доходы предпринимателей, доходы от собственности и прочие доходы (включая скрытую заработную плату) в расчёте на одного занятого в экономике региона» в логарифмической форме.

Данный показатель рассчитывается как произведение суммы долей указанных доходов на суммарные доходы населения соответствующего региона в расчёте на одного занятого в экономике региона, и приведён к годовой размерности. 

В табл. 4 (и последующих – см. в № 8/2007 «кэ») приведён результат расчёта модифицированного уравнения регрессии 4, в него введена фиктивная переменная, характеризующая хозяйственные особенности крупных городских агломераций сформировавшихся в ряде российских регионов.  

 

    (4)

Таблица 4

Результаты расчёта параметров регрессии по модели 3 для 88 регионов России за 2004 гг.

Показатели регрессии

Логарифм разности доходов и заработной платы в расчёте на одного занятого в регионе

 

Все регионы РФ

Все регионы РФ

Более 5 чел. на км кв.

Более 5 чел. на км кв.

 

1

2

3

4

Константа lnА (B)

 

10,2833

(0,4526)

7,7311

(0,4497)

5,7345

(0,7713)

6,2338

(0,7388)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,8138

(0,0804)

0,0004

(0,00006)

0,5255

(0,0734)

0,4099

(0,0571)

0,5259

(0,0820)

0,6832

(0,1065)

0,5190

(0,0848)

0,6401

(0,1046)

Коэф. (Beta)

 

B

 

0,2133

(0,0804)

0,3864

(0,1482)

0,2505

(0,0627)

0,4537

(0,1137)

0,3903

(0,0821)

0,5641

(0,1186)

0,3191

(0,0825)

0,4837

(0,1251)

Коэф.(Beta)

 

B

 

0,2379

(0,0819)

0,2604

(0,0896)

0,2443

(0,0616)

0,2775

(0,0699)

0,3555

(0,0829)

0,2676

(0,0624)

0,3218

(0,0844)

0,2716

(0,0712)

Коэф.(Beta)

 

B

 

Не учитывалась

0,3621

(0,0758)

0,3617

(0,0757)

Не учитывалась

0,1069

(0,0835)

0,2639

(0,2060)

 

Скорректир-ый

F

Количество регионов

0,4599

0,4407

23,847

88

0,7117

0,6978

51,225

88

0,6306

0,6112

32,440

61

0,6278

0,6021

24,460

63

  • Цифры в скобках означают стандартную ошибку оценки.

Первая фиктивная переменная  равна единице для 12-ти регионов, в которых находятся центры федеральных округов и города - миллионеры ( Пермь, Самара, Уфа, Челябинск, Омск), и нулю – для остальных регионов России. С её помощью можно попытаться выделить влияние на доходы населения эффектов городской инфраструктуры (транспорта, связи, социальной и др.), а также относительно большей ёмкости локальных рынков и  соответствующих эффектов масштаба производства и реализации продукции.

Кроме того, возможно, что эти регионы характеризуются и большей административной эффективностью, что совместно с остальными факторами должно приводить к относительному снижению трансформационных и трансакционных издержек и соответствующему росту доходов населения.

Попытаемся выделить указанные виды эффектов (как говорили раньше, эффектов кооперации и специализации труда) с помощью данной фиктивной переменной и уточнить степень влияния фондовооружённости и уровня накопления человеческого капитала на доходы населения регионов России, исключив их хотя бы частично их влияние на другие коэффициенты.

Вторая фиктивная переменная    выражает особенности экономики северных регионов России, с низкой плотностью населения и преобладанием сырьевых отраслей. Она равна единице для 12 регионов России (Чукотского, Корякского, Таймырского, Эвенкийского, Ямало-Ненецкого, Ханты-Мансийского, Коми-Пермякского и Ненецкого АО, а также Магаданской, Камчатской, Мурманской, Архангельской областей, республик Якутии и Коми), нулю – для остальных регионов.

Эта переменная призвана учесть влияние на доходы населения суровых климатических условий, отраслевых особенностей данных регионов и прочих условий их развития. Независимые переменные прежние.

 Введение фиктивных переменных несколько снизило коэффициенты  и  , и уменьшило их изменение по группам регионов с разной средней плотностью населения, причём заметно снизился коэффициент , характеризующий вклад фондовооружённости и незначительно коэффициент  , характеризующий вклад человеческого капитала. Качество подгонки уравнений регрессии повысилось, коэффициент детерминации увеличился до 71% (колонка 2, табл. 4) с 59% (колонка 1, табл. 1), после введения второй фиктивной переменной, характеризующей особенности северных регионов.

Вклад в вариацию «разницы доходов и заработной платы на одного занятого» человеческого капитала, измеренного в данном случае переменной «доля занятых с высшим образованием в общем числе занятых в экономике региона», как и прежде, растёт с увеличением средней плотности населения регионов с 25% (колонка 2, табл. 4) до 31% (колонка 4 табл. 4).

Можно сделать вывод, что использование человеческого капитала предпринимателями происходит более эффективно в более плотно населённых регионах.

Окончание следует


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Н. Загладин, Глобальное информационное общество и Россия. МЭиМО, 2005, N 7, с. 21.
2. Barro, R.J. Economic growth in a cross section of countries. Quarterly Journal of Economics. Cambridge: MIT Press Journals 1991, vol. 106, p. 407-443.
3. Benhabib, I.; Spiegel, M.M. The role of human capital in economic development: evidence from aggregate crosscountry data. Journal of Monetary Economics. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1994, Vol. 34, issue 2, p. 143-173. Pritchett, L. (1996) Where has all the education gone. World Bank Working papers, no. 1581.