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

Корицкий А.В.

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

№ 7 (7), Июль 2007

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

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=13288685
Цитирований: 2 по состоянию на 07.12.2023

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.»

Ключевые слова: доходы населения, человеческий капитал, высокие технологии, знания



«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


    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.

    Страница обновлена: 22.01.2024 в 18:53:35