Статья опубликована в журнале «Креативная экономика»6 / 2009

Макроэкономическая оценка влияния образования на объёмы производства в регионах России

Корицкий Алексей Владимирович, канд. экон. наук, доцент, Сибирский университет потребительской кооперации, Россия

Macroeconomic assessment of the impact of education on production volumes in the regions of Russia - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 64

Аннотация:
В статье рассматривается расширенная неоклассическая модель производства, используемая для оценки влияния факторов производства на объемы регионального валового продукта в России. Эмпирическая оценка параметров модели производится с помощью «взвешенной» линейной регрессии. Проведенные расчеты свидетельствуют о существенном (от 43 до 65%) вкладе образования в объясненную вариацию валового регионального продукта в расчете на одного работника по регионам России в 1999-2006 гг.

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Корицкий А.В. Макроэкономическая оценка влияния образования на объёмы производства в регионах России // Креативная экономика. – 2009. – Том 3. – № 6. – С. 68-77.

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


Экономисты все большее внимание уделяют анализу влияния образования на темпы и уровни экономического развития стран. При этом используются два подхода: расширенный неоклассический подход и «новая теория роста». Одним из главных вопросов является вопрос: на что влияет образование, на уровень производства и доходов или на темпы роста экономики? Доказано, что повышение среднего уровня образования в стране (или регионе) увеличивает объем выпуска продукции в масштабе от 3 до 6% на одного занятого в экономике при использовании расширенного неоклассического подхода, приводит к ускорению экономического роста более чем на 1 процентный пункт в соответствии с оценками на основе новой теории роста.

Уровень образования зависит от уровня экономического развития стран, причем для развитых стран (стран-членов ОЭСР) критически важным для роста является развитие высшего (третичного) образования. Выявлено также, что образование дает дополнительные косвенные выгоды, стимулируя инвестиции в физический капитал, собственное технологическое развитие страны и адаптацию разработанных в других странах технологий. Имеются также доказательства того, что для экономического роста имеет значение все: тип, качество и эффективность образования, причем распределение ресурсов по уровням образования не только прямо влияет на экономический рост, но и увеличивает влияние образовательного потенциала на развитие.

Возникают не только прямые, но и косвенные (внешние) эффекты (или экстерналии образования), так как выгоды от получаемого в индивидуальном порядке образования могут «переливаться» к другим людям: в промышленности, в городе, в регионе и стране в целом. Возникает социальная отдача образования на макроуровне, отличная от частной, существование и значительные масштабы которой дают экономическое обоснование для общественной поддержки образования. Чем больше социальная отдача образования по сравнению с частной, тем более эффективными являются общественные расходы на образование.

В «новой» экономике специально выделяют эндогенные детерминанты роста, которые определяются внутри модели. Обеспечивается теоретический фундамент для понимания того, как образование может влиять на экономический рост. Во-первых, человеческий капитал прямо включается как фактор затрат в производственную функцию, причем в этом случае человеческому капиталу предоставляется возможность иметь экстернальные эффекты, так как он исключается из предположения о постоянной отдаче от масштаба производства. Во-вторых, факторы, ведущие в эндогенному росту (в особенности технологические изменения), прямо увязываются с запасом человеческого капитала в стране (в регионе или городе). Такую связь вполне естественно предположить, так как человеческий капитал либо прямо создает новые знания и технологии, или потому, что он является ключевой компонентой затрат в исследовательском секторе, который генерирует новые знания и технологии.

В экономике России тоже проявляются эффекты влияния человеческого капитала на заработную плату на индивидуальном уровне, о чем свидетельствуют работы В. Гимпельсона и А. Лукьяновой, а также Т. Горбачевой, и Р. Капелюшникова. Рассматриваются факторы дифференциации заработной платы (месячных заработков и часовых ставок) по уровню образования, стажу, возрасту и профессиональному статусу в 2005 году. В результате расчета стандартного уравнения Минцера экономическая отдача высшего образования составила около 82% (по сравнению со средним общим образованием), то есть примерно 16% на год образования. Исследователями также выявлена связь среднего уровня образования, доходов и заработной платы населения регионов России, то есть на макроуровне.

Естественно предположить, что должна существовать связь среднего уровня образования с объемами производства и уровнями потребления населения регионов России. Для выявления такой связи воспользуемся расширенной неоклассической моделью, то есть включим в производственную функцию Кобба-Дугласа дополнительную независимую переменную, характеризующую уровень накопления человеческого капитала – средний уровень образования занятого в экономике регионов населения. При этом зададим экспоненциальную зависимость выпуска от уровня человеческого капитала, сохранив степенную зависимость выпуска от затрат физического капитала и труда. Такая форма зависимости используется в работах Р. Холла и Ч. Джонса (1996 и 1998) и Ф. Каселли (2005), использовавших данные о средних доходах и образовательных достижениях населения ряда стран (или регионов), а не переписей населения или социологических опросов, что позволяет рассчитать социальную норму отдачи образования.

То есть в настоящей работе используется комбинация производственной функции Кобба-Дугласа и уравнения Дж. Минцера (аналогичную функцию использовали М. Билс и П. Кленов):

,

где – коэффициент, характеризующий общую факторную производительность; – запас физического капитала в i-м регионе; – численность занятого населения в экономике i-го региона; – запас человеческого капитала на одного занятого, измеренный средним числом лет образования одного занятого в экономике i-го региона.

Соответствующее уравнение регресии записывается в виде:

.

После пересчета показателей на одного занятого в экономике региона первая формула может быть записана в виде:

,

где – средний доход одного занятого в экономике i-го региона; – средняя фондовооруженность труда одного занятого в экономике i-го региона; – средняя продолжительность обучения одного занятого в экономике i-го региона.

Соответствующее уравнение регрессии записывается в виде:

.

Показатель «средняя продолжительность обучения одного занятого» в экономике региона рассчитан на основе данных ежегодных единовременных обследований Роскомстата о распределении занятого населения по уровням образования. Он определяется как средневзвешенная величина числа лет обучения одного занятого, в качестве весов используются доли занятых с соответствующим уровнем образования. Сроки обучения по уровням образования были приняты следующие: высшее образование – 16 лет, незаконченное высшее – 14 лет, среднее специальное – 13 лет, профессионально-техническое – 12 лет, среднее общее – 11 лет, незаконченное среднее 9 лет, начальное и ниже – 4 года. Аналогичный показатель был использован И. Майбуровым.

В качестве зависимых переменных используются показатели «валовой региональный продукт», «валовой региональный продукт в расчете на одного занятого в экономике регионов». Все показатели взяты из статистических справочников «Российский статистический ежегодник» и «Регионы России: основные экономические показатели» за соответствующие годы.

Для учета различий в масштабах экономики регионов России использована «взвешенная» регрессия, что позволяет «усреднить по регионам» и уточнить оценки. В качестве «весов», отражающих различия в уровнях экономического развития регионов, использовалась переменная «среднемесячные доходы населения регионов России». Ее использование позволило повысить коэффициенты детерминации и качество подгонки регрессионных уравнений по сравнению с «простой» регрессией.

При расчете социальной нормы отдачи образования используются указанные зависимые переменные за период с 1999 по 2006 г., а также независимые переменные: средняя продолжительность образования (h) одного занятого в экономике региона, среднегодовая численность занятых в экономике регионов (L), объем основных фондов регионов (K) и фондовооруженность труда (k) (фондовооруженность труда одного работника, занятого в экономике региона, поделенная на среднюю фондовооруженность труда занятых в экономике всех регионов, включенных в расчет в t-м году).

В табл. 1 приведены результаты расчета регрессионных уравнений по вышеприведенной формуле с использованием зависимой переменной «валовой региональный продукт», независимых переменных: «основные фонды региона», «численность занятых в экономике региона» и «средняя продолжительность образования» одного занятого в экономике региона.

Таблица 1

Взаимосвязь валового регионального продукта, основных фондов, численности и среднего уровня образования занятых в экономике регионов России

Показатели регрессии

1999 г.

2000 г.

2001 г.

2002 г.

2003 г.

2004 г.

2005 г.

2006 г.

Константа а

Станд.ошибка

T – статистика

P – уровень

-7,258*

(0,639)

11,360

0,000

-9,490*

(0,673)

-14,104

0,000

-8,355*

(0,647)

-12,906

0,000

-8,067*

(0,769)

-10,501

0,000

-7,291*

(0,625)

-11,666

0,000

-7,294

(0,688)

-10,605

0,000

-6,894*

(0,643)

-10,725

0,000

-5,903*

(0,560)

-10,546

0,000

Коэф. (B)

 Станд.ошибка

 Коэф. (Beta)

T – статистика

P – уровень

1,351*

(0,105)

0,952*

12,879

0,000

1,356*

(0,072)

0,928*

18,822

0,000

0,961*

(0,043)

0,732*

22,164

0,000

0,770*

(0,049)

0,591*

15,630

0,000

0,935*

(0,041)

0,749*

22,858

0,000

0,966*

(0,042)

0,777*

22,938

0,000

0,976*

(0,039)

0,804*

25,304

0,000

0,918*

(0,037)

0,756*

24,735

0,000

Коэф. b (B)

 Станд.ошибка

 Коэф. b (Beta)

T – статистика

P – уровень

-0,113

(0,107)

-0,078

-1,050

0,297

-0,137

(0,078)

-0,091

-1,750

0,084

0,170*

(0,054)

0,115*

3,165

0,002

0,374*

(0,059)

0,255*

6,374

0,000

0,190*

(0,048)

0,129*

3,941

0,000

0,148*

(0,050)

0,102*

2,940

0,004

0,124**

(0,050)

0,082*

2,463

0,016

0,204*

(0,047)

0,134*

4,298

0,000

Коэф. (B)

Станд.ошибка

 Коэф. (Beta)

T – статистика

P – уровень

0,200*

(0,039)

0,144*

5,149

0,000

0,395*

(0,057)

0,191*

6,928

0,000

0,518*

(0,060)

0,211*

8,637

0,000

0,569*

(0,071)

0,222*

7,970

0,000

0,446*

(0,062)

0,159*

7,211

0,000

0,449*

(0,067)

0,154*

6,711

0,000

0,425*

(0,062)

0,149*

6,862

0,000

0,370*

(0,057)

0,144*

6,475

0,000

Коэф. Детерминации

F

P – уровень

Количество регионов

0,974

923,868

0,000

77

0,971

915,38

0,000

87

0,976

1162,43

0,000

88

0,967

813,33

0,000

87

0,983

1612,76

0,000

87

0,982

1551,03

0,000

87

0,984

1657,24

0,000

87

0,985

1765,60

0,000

87

  • *) Параметр имеет 1% значимость.
  • **) Параметр имеет 5% значимость.
  • ***) Параметр имеет 10% значимость.
  • Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки

Коэффициенты детерминации всех уравнений довольно высоки, они колеблются в районе 97-98%, практически все коэффициенты при независимых переменных, за редким исключением, статистически значимы. Исключением являются коэффициенты при переменной «среднегодовая численность занятых» в экономике регионов за 1999-й и 2000-й годы, по-видимому, из-за высокой безработицы и относительной избыточности трудовых ресурсов в экономике России в эти годы. В последующие годы коэффициент при данной переменной несколько вырос и стал статистически значимым. Кроме того, до 2000-го года показатель «валовой региональный продукт» не рассчитывался для автономных округов, поэтому число регионов, по которым можно было проводить расчет в 1999-м году, было существенно меньшим, чем в последующие годы.

Нестандартизованные коэффициенты  (B), характеризующие эластичность выпуска по переменной «основные фонды регионов» очень высоки, для первых двух лет рассматриваемого периода они выше единицы, для последующих лет близки к ней (см. табл. 1), то есть наблюдается тенденция снижения экономической значимости физического капитала в производстве ВРП. Вклад этой переменной, стандартизованный коэффициент (Beta), постепенно снижался с 95% в 1999-м году до 76% в 2006-м.

Вклад переменной «средняя продолжительность образования» одного занятого в экономике регионов (Beta), характеризующей человеческий капитал, колебалась от 14% до 22%, не обнаруживая явной тенденции ни к росту, ни к снижению на протяжении рассматриваемого периода. Социальная отдача образования, нестандартизованный коэффициент (B), колеблется в довольно широких пределах, с 20% в 1999-м году он вырос до 57% в 2002-м, и затем снизился до 35% в 2006-м году. Изменения коэффициента превосходят величину статистической ошибки.

В табл. 2 приведены результаты расчетов регрессионных уравнений относительно взаимосвязи валового регионального продукта в расчете на одного занятого в экономике регионов, основных фондов регионов в расчете на одного занятого и среднего уровня образования занятых в экономике регионов России. Коэффициенты детерминации также довольно велики, они колеблются от 77% в 1999-м году до 92% в 2006-м. Все коэффициенты при независимых переменных статистически значимы. Наблюдается явная тенденция к снижению во времени нестандартизованных коэффициентов при переменной «фондовооруженность труда» (коэффициентов эластичности выпуска по отношению к фондовооруженности труда) и относительная стабильность стандартизованных коэффициентов при этой переменной, характеризующих вклад этой переменной в валовой региональный продукт.

Вклад «человеческого капитала» в объясненную вариацию зависимой переменной также имеет тенденцию к снижению, с 65% в 1999-м году он снизился до 43% в 2006-м, в то время как социальная норма отдачи образования (нестандартизованный коэффициент (B)) явно существенно вырос в рассматриваемый период с 37% в 1999-м году до 74% в 2002-м, а затем снизился до 53% в 2006-м, причем прирост данного коэффициента заметно выше величины стандартной статистической ошибки.

Таблица 2

Взаимосвязь валового регионального продукта в расчете на одного занятого в экономике регионов, основных фондов регионов в расчете на одного занятого и среднего уровня образования занятых в экономике регионов России

Показатели

 регрессии

1999 г.

2000 г.

2001 г.

2002 г.

2003 г.

2004 г.

2005 г.

2006 г.

Константа А

Станд.ошибка

T – статистика

P – уровень

-7,087*

(0,770)

-9,199

0,000

-10,406*

(0,745)

-13,973

0,000

-9,363*

(0,626)

-14,968

0,000

-9,119*

(0,755)

-12,086

0,000

-8,594*

(0,575)

-14,934

0,000

-12,353*

(0,724)

-17,057

0,000

-8,005*

(0,561)

-14,272

0,000

-7,044*

(0,503)

-14,015

0,000

Коэф. (B)

 Станд.ошибка

 Коэф. (Beta)

T – статистика

P – уровень

1,271*

(0,126)

0,565*

10,122

0,000

1,307*

(0,082)

0,704*

15,960

0,000

0,946*

(0,046)

0,748*

20,492

0,000

0,742*

(0,052)

0,639*

14,313

0,000

0,913*

(0,044)

0,712*

20,795

0,000

1,081*

(0,053)

0,707*

20,262

0,000

0,976*

(0,041)

0,767*

24,094

0,000

0,906*

(0,040)

0,734*

22,831

0,000

Коэф. (B)

Станд.ошибка

Коэф. (Beta)

T – статистика

P – уровень

0,369*

(0,031)

0,657*

11,782

0,000

0,613*

(0,045)

0,606*

13,735

0,000

0,676*

(0,044)

0,561*

15,389

0,000

0,746*

(0,054)

0,611*

13,690

0,000

0,628*

(0,045)

0,482*

14,065

0,000

0,793*

(0,055)

0,501*

14,352

0,000

0,567*

(0,044)

0,413*

12,980

0,000

0,532*

(0,040)

0,430*

13,378

0,000

Коэф. Детерминации

F

P – уровень

Количество регионов

0,770

123,733

0,000

77

0,837

215,03

0,000

87

0,887

333,27

0,000

88

0,833

209,72

0,000

87

0,907

411,01

0,000

87

0,902

387,50

0,000

87

0,921

486,60

0,000

87

0,922

495,02

0,000

87

  • *) Параметр имеет 1% значимость.
  • **) Параметр имеет 5% значимость.
  • ***) Параметр имеет 10% значимость.
  • Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки

В целом ведущим фактором, объясняющим примерно две трети вариации зависимой переменной, являлась в данный период фондовооруженность труда, но и человеческий капитал также давал существенный вклад в объясненную вариацию валового регионального продукта в расчете на одного занятого в экономике регионов России. Можно попытаться объяснить значительное изменение вклада факторов (физического и человеческого капиталов) в создание валового регионального продукта в пользу физического капитала интенсивным его накоплением в рассматриваемый период, а также изменением конъюнктуры мирового рынка сырья, сопровождавшимся значительным ростом цен на топливо и металлы, и, соответственно, изменением стоимостных объемов производства в пользу капиталоемких отраслей промышленности.

Итак, уровень образования населения, занятого в экономике регионов России, оказывает заметное положительное и статистически значимое влияние на уровни производства в этих регионах. Вклад данной переменной в объясненную вариацию «валового регионального продукта» в расчете на одного занятого в экономике регионов колеблется по годам от 40% до 65% (см. табл. 2). Социальная норма отдачи образования довольно высока, она колеблется от 36 до 79% (см. табл. 2), что существенно выше частных норм отдачи (от 6 до 12%), приводимых для разных стран в работе Г. Псахаропулоса и Х. Патриноса (2002).

При высокой отдаче инвестиций в образование довольно странно смотрится доля в ВВП расходов на образование в России, почти в два раза более низкая, чем в странах ЕС и ОЭСР (табл. 3).

Таблица 3

Общественные расходы на образование (по уровням обучения, в процентах от ВВП, 2004 г.)

Страна

Начальное, среднее и среднее специальное

Высшее

Все уровни обучения

ОЭСР (в среднем)

3,7

1,3

5,4

ЕС 19 (в среднем)

3,6

1,3

5,3

США

3,7

1,3

5,3

Россия

2,0

0,7

3,6

Швеция

4,7

2,1

7,4

Дания

4,9

2,5

8,4

Польша

3,7

1,2

5,4

Мексика

3,8

0,9

5,4

Она более чем в два раза ниже, чем в Швеции и Дании, находящихся в числе мировых лидеров по инновационности экономики. Даже в таких странах, как Польша и Мексика, не относящихся к числу самых развитых, она существенно выше. Еще контрастнее выглядят данные о расходах на образование в расчете на одного учащегося (табл. 4). По уровню расходов на одного учащегося Россия примерно в четыре раза отстает от стран ЕС и ОЭСР, в два раза от Польши и почти в три раза от Венгрии. От передовых инновационных экономик Швеции и Дании отставание в 5-6 раз. Между тем давно известно, что дешевое образование хорошим не бывает!

Таблица 4

Расходы на одного учащегося (или студента) (в долларах США в пересчете по ППС, 2005 г.)

Страна

Все среднее образование

Все высшее образование

ОЭСР (в среднем)

7276

11100

ЕС 19 (в среднем)

7236

10191

США

9938

22476

Россия

1615

2562

Швеция

8039

16218

Дания

8849

15225

Польша

2889

4412

Нидерланды

7541

13846

Венгрия

3692

7095

 

Решение задач создания в России инновационной экономики требует существенного роста инвестиций в человеческий капитал, в первую очередь увеличения государственных расходов на образование как минимум в два-три раза в ближайшие годы. Коммерциализация высшего и среднего специального образования не спасает положения, более того, есть опасность быстрого падения качества образования, так как руководство вузов и колледжей, как государственных, так и частных, в условиях ограниченного государственного финансирования стремится пополнить их бюджеты любой ценой, в том числе за счет снижения требовательности к уровню знаний учащихся. Конкуренция же между вузами за «платного» студента приводит к снижению требовательности на приемных экзаменах. В результате в вузах растет доля студентов, не только не способных к обучению, но и не желающих учиться. Растет также доля студентов, вынужденных, из-за низких доходов родителей, работать в процессе обучения на дневных отделениях вузов. Все это, как легко догадаться, ведет к долгосрочным негативным последствиям в масштабах всей экономики России.


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. Sianesi B., and Van Reenen J. (2002) The Returns to Education: A Review of the Empirical MacroEconomic Literature. The Institute for Fiscal Studies, IFS, WP02/05, March 2002. p.2.; de la Fuente, A. and A. Ciccone «Human capital in a global and knowledge-based economy», Report for European Comission, May 2002, pp.3-4.
2. Barro R. (1997) Determinants of Economic Growth: A Cross-Country Empirical Study, Cambridge, MA MIT Press; Bassamini, A. and Scarpetta, S. (2001) The Driving Forces of Economic Growth: Panel Data Evidence for OECD Countries, OECD Economic Studies, 33, 9-56; Benhabib, J. and Spigel, M. (1997) The Role of Human Capital in Economic Development: Evidenc from Aggregate Cross-Country Data, Journal of Monetary Economics, 34, 143-73.
3. Hanushek, E.A. and Kimko, D. (2000) Schooling, Labor Force Quality, and the Growth of Nations, American Economic Reviev, 90, 1184-1208; Klenow, P. and Rodriquez-Clare, A. (1997) The Neoclassical Revival in Growth Economics: Has it Gone Too Far? NBER Macroeconomics Annual; Templ, I. (2001) Growth Effects of Education in OECD Counries, 33, 57-101.
4. Гимпельсон В., Лукьянова А. О бедном бюджетнике замолвите слово…: межсекторные различия в заработной плате // Вопросы экономики. 2006. №6.
5. Гимпельсон В., Горбачева Т., Ка пелюшников Р и др. Формирование заработной платы: взгляд сквозь призму профессий». Вопросы экономики. 2007. №10.
6. Корицкий А.В. Макроэкономическая оценка социальной нормы отдачи образования // Креативная экономика. 2007. №12. 2008. №1.; Корицкий А.В. Оценка влияния уровня образования работников, занятых в экономике регионов, на их доходы // Прикладная эконометрика. 2008. №2. Корицкий А.В. Социальная отдача и экстерналии образования в экономике России // Креативная экономика. 2008. №10.
7. Hall R. E., Jones Ch. I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series, Working Paper 6564, May 1998; Caselli F, Accounting for Cross – Country ncome Differences, CEP Discussion Paper N 667, January 2005.
8. Bils M., Klenov P.J., Does Schooling Cause Growth or the Other Way Around?, NBER Working Paper Series, Working Paper 6393, February, 1998.
9. Майбуров И. Эффективность инвестирования в человеческий капитал в США и России // МэиМО, 2004, №4.
10. Psacharopoulos G., Patrinos H,A. Returns to Investment in Education: A Further Update. The World Bank, Policy Research Working Paper, 2881, September, 2002.
11. Education at a Glance 2008/ OECD Indicators/ (Электронный ресурс) – Электрон. дан. - Режим доступа: www.oecd.org/edu/eag2008.