Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка и реклама
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
Проблемы современной экономики, N 2 (42), 2012
ВОПРОСЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ. МАКРОЭКОНОМИКА
Устинова К. А.
инженер-исследователь Института социально-экономического развития территорий РАН (г. Вологда)

Анализ влияния уровня образования на заработную плату работающих: территориальный аспект
В работе на основе региональных статистических данных Федеральной службы государственной статистики оценивается уравнение регрессии, характеризующее взаимосвязь между доходами населения региона, численностью занятых с высшим профессиональным, средним специальным уровнями образования и другими параметрами
Ключевые слова: уровень образования, заработная плата, доходы населения, функция Кобба-Дугласа
УДК 330.133.8   Стр: 76 - 82

В условиях перехода к инновационной экономике человеческий фактор является одним из основополагающих. Новые знания, навыки и способности приобретаются и формируются за счет участия населения в образовательном процессе и реализуются в трудовой деятельности. Этот процесс для работодателей сопровождается получением конкурентных преимуществ и прибыли, для работника — ростом заработков. Помимо экономического эффекта от образования следует отметить, что высококвалифицированная рабочая сила успешно адаптируется к технологическим, институциональным и социальным изменениям, активно включается в освоение новых знаний и навыков, быстро реагирует на достижения научно-технического прогресса и начинает внедрять их в своей повседневной практике1.
Образование составляет «ядро» человеческого капитала, а повышение его уровня в большинстве случаев сопровождается ростом производительности труда работника. Когда в условиях рынка цена труда стремится к равенству с предельной производительностью индивидуумов, более высокая ступень образования приводит к увеличению их доходов при прочих равных условиях2.
Исследование влияния образования и профессиональной подготовки на вознаграждение работников — одно из актуальных направлений в отечественной науке.
Одним из инструментов определения взаимосвязи образования и уровня доходов могут служить производственные функции, с помощью которых выявляется зависимость между величиной выпущенного продукта и используемыми факторами производства (например, функция Кобба-Дугласа, которую применяют для решения научных задач как отечественные, так и зарубежные ученые). При этом в исследованиях мы встречаемся с модификациями исходной модели, за счет включения в нее дополнительных параметров и условий. Так, в качестве факторов производства рассматриваются не только ресурсные переменные, но и параметры государственного регулирования (процентные ставки, налоговое бремя и др.)3. Функцию Кобба-Дугласа используют также для прогнозирования занятости (для определения желаемого уровня занятости в зависимости от объема выпущенной продукции)4, анализа влияния уровня образования на индивидуальные результаты деятельности сотрудников (доходы)5.
В связи с этим, цель данной статьи заключается в анализе зависимости между уровнем образования и заработной платой (доходами) населения на региональном уровне на основе статистических данных Госкомстата (среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, стоимость основных фондов, доля работников с различными уровнями образования). Анализ включал в себя ряд последовательных этапов: на первом — осуществлялся выбор модели и переменных. На втором исследовались территориальные особенности параметров, включенных в модель. Третий — предполагал расчет коэффициентов уравнения регрессии в разрезе регионов РФ. Заключительный этап представлял собой интерпретацию полученных результатов исследования.
В качестве метода использовался регрессионный анализ на основании расширенной функции Кобба-Дугласа6. Его применение имеет как преимущества, выраженные в обоснованности экономической теорией7, в простоте функциональной зависимости, так и трудности, связанные с выбором вида и параметров уравнения8.
Вместе с тем, следует отметить, что использование функции Кобба-Дугласа является своеобразным компромиссом между сложностью математических зависимостей и возможностью их использования на практике, а ограниченность функции (отсутствие в качестве одной из переменных технологического прогресса) удается преодолеть, используя модификации ее классической формы9. Обозначенные преимущества метода обусловили возможность его применения для достижения цели исследования.
В отличие от существующей классической формы функции Кобба-Дугласа, которая описывает взаимосвязь между произведенным продуктом и такими факторами производства как труд и капитал, в данной работе использовалась ее модификация, что обусловлено как целью исследования, так и возможностью преобразования исходной функции. В качестве зависимой переменной рассматривалась среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, в качестве независимых — стоимость основных производственных фондов региона, доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых региона, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием, доля занятых со средним общим и незаконченным средним образованием.
Среднемесячная начисленная заработная плата использовалась в качестве зависимой переменной поскольку она, с одной стороны, характеризует стоимость трудовых ресурсов в зависимости от количества и качества затраченного труда и тем самым определяет вклад работника в производство продукции, с другой стороны, использование этой переменной общепринято в моделях, описывающих взаимосвязь между уровнем образования, стажем работников и вознаграждением за труд.
Вместе с тем дополнительно изучалась взаимосвязь между среднедушевыми доходами населения и вышеобозначенными независимыми переменными с целью проверки результатов, полученных в первой модели. Предполагалось, что результаты анализа зависимости между параметрами, включенными во вторую модель, где в качестве зависимой переменной выступают среднедушевые денежные доходы населения, будут сопоставимы с теми выводами, которые будут получены в результате анализа первой модели. Подобное предположение, с точки зрения автора, обусловлено тем, что доход и заработная плата соотносятся как «целое-часть», поскольку структура доходов по источникам поступления включает доходы от предпринимательской деятельности, оплату труда, социальные выплаты, доходы от собственности. Оплата труда является основным источником формирования денежных доходов населения: в 2009 г. в структуре доходов населения оплата труда в целом по РФ составляла более 40%, в Вологодской области — 52%10.
Параметры, включенных в модель, исследовались в территориальном разрезе (по всем регионам РФ) за период 2000–2009 гг. и использовались в расчетах в сопоставимой оценке (в ценах 2009 г.).
Анализ показал, что по величине среднемесячной начисленной заработной платы совокупность регионов страны неоднородна. Наибольшее значение на протяжении всего исследуемого периода отмечено в Ямало-Ненецком автономном округе, наименьшее — в Республике Дагестан (табл. 1).
Выявлено снижение дифференциации регионов РФ по величине среднемесячной заработной платы с 10 раз в 2000 г. до 5 — в 2009 г. Вологодская область в исследуемый период находилась на среднем по стране уровне и в 2009 г. по сравнению с 2000 г. улучшила свое положение, перейдя с 45 на 27 место (в ранжированном по убыванию признака ряду).
Российские регионы различались также и по величине среднедушевых доходов населения. Дифференциация субъектов РФ по данному показателю была существенной, но снизилась с 18 раз в 2000 г. до 8 раз в 2009 г. (табл. 2).
Лидером по величине среднедушевых доходов населения до 2007 г. был г. Москва, затем — Ненецкий автономный округ, стабильно низкую позицию на протяжении всего исследуемого периода занимала Республика Ингушетия. Вологодская область с 2003 г. ухудшила свое положение по отношению к среднему по стране уровню.
Наиболее сильно регионы РФ различались по стоимости основных производственных фондов (в 2000 г. — более чем в 300 раз), при этом к 2009 г. дифференциация не уменьшилась, а, напротив, возросла (в 2009 г. регионы РФ различались по данному показателю более чем в 400 раз) (табл. 3).
Вместе с тем, по ряду показателей (доля занятых с высшим и незаконченным высшим, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием) дифференциация между субъектами РФ была минимальной. Так в 2000 г. по доле занятых с высшим и незаконченным высшим образованием регионы различались в 4 раза (табл. 4), в 2009 г. — в 3 раза, по удельному весу занятых со средним специальным и начальным профессиональным — в 2 и 3 раза соответственно.

Таблица 1
Дифференциация регионов РФ по величине среднемесячной начисленной заработной платы*,
в ценах 2009 г. (ранжирование по данным 2009 г.)
2000 г.2005 г.2007 г.2008 г.2009 г.
Регионы РФ с наибольшей величиной среднемесячной заработной платы, руб.
Ямало-Ненецкий автономный округ258716322286983708046481
Чукотский автономный округ140413133222872974942534
Ханты-Мансийский автономный округ247614128244403064038387
Тюменская область200612068216612797534773
г. Москва9318822173852477833358
Регионы РФ с наименьшей величиной среднемесячной заработной платы, руб.
Республика Калмыкия34425884979729810849
Республика Северная Осетия Алания35627545505738610832
Кабардино-Балкарская Республика33026485030706710777
Карачаево-Черкесская Республика31926235218744310477
Республика Дагестан2732052384358669125
Max/Min, раз108865
Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/
* здесь и далее расчеты максимального и минимального значения показателя по регионам РФ произведены, учитывая данные в автономных округах, а также в городах федерального значения (г. Москва, г. Санкт-Петербург)

Таблица 2
Дифференциация регионов РФ по величине среднедушевых доходов населения, в ценах 2009 г.
(ранжирование по данным 2009 г.)
2000 г.2005 г.2007 г.2008 г.2009 г.
Регионы РФ с наибольшей величиной среднедушевых доходов населения, руб.
Ненецкий автономный округ83012993281643889248752
г. Москва230615263261182774241891
Чукотский автономный округ116811408201192495335079
Ханты-Мансийский автономный округ193211145205582692232263
Сахалинская область7837117144151961027577
Регионы РФ с наименьшей величиной среднедушевых доходов населения, руб.
Чувашская Республика3212445489970799405
Ивановская область2882009397767009343
Республика Марий Эл3152061434763469210
Республика Калмыкия2761396313145407097
Республика Ингушетия1281307278742736400
Max/Min, раз18121098
Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/

Таблица 3
Дифференциация регионов РФ по стоимости основных фондов, в ценах 2009 г.
(ранжирование по данным 2009 г.)
2000 г.2005 г.2007 г.2008 г.2009 г.
Регионы РФ с наибольшей стоимостью основных фондов
г. Москва416597327001469964011206525315605926
Тюменская область40401232881135748892772758910315779
Ханты-Мансийский автономный округ2521861796932303892639740295423503
Ямало-Ненецкий автономный округ862641237973214863031420654002082
Московская область1847001041045208770427904973938800
Регионы РФ с наименьшей стоимостью основных фондов
Еврейская автономная область622030143666848101497290
Чукотский автономный округ466516682244703692263044
Республика Алтай445313279262963241644595
Республика Ингушетия125213338281552968340638
Республика Тыва508112042203642558236142
Max/Min, раз333273344472432
Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/


Таблица 4
Дифференциация регионов РФ по доле занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых, (ранжирование по данным 2009 г.)
2000 г.2005 г.2007 г.2008 г.2009 г.
Регионы РФ с наибольшей долей занятых с высшим и неполным высшим образованием
г. Москва47,245,347,251,948,2
Республика Ингушетия26,329,248,646,046,2
г. Санкт-Петербург41,441,538,743,040,2
Московская область30,428,630,636,335,6
Республика Северная Осетия Алания30,238,038,433,635,6
Регионы РФ с наименьшей долей занятых с высшим и неполным высшим образованием
Псковская область22,915,622,019,819,0
Липецкая область20,821,323,219,718,4
Сахалинская область24,221,221,022,118,1
Еврейская автономная область19,520,918,316,417,7
Ненецкий автономный округ12,719,723,921,016,6
Max/Min, раз43333
Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/

Лидерами в структуре занятых с высшим и незаконченным высшим образованием (более 40% в общей численности занятых) в 2009 г. были города федерального значения (г. Москва, г. Санкт-Петербург), Республики Ингушетия и Северная Осетия. Нижние строчки списка (менее 20% в общей численности занятых) занимали Псковская, Липецкая области, а также ряд субъектов Дальневосточного федерального округа.
В 2009 г. около 60% занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием было сконцентрировано в регионах Уральского федерального округа (Тюменская область, Ямало–Ненецкий автономный округ), а также в Волгоградской, Архангельской областях и Республике Тыва (табл. 5).
В Приволжском федеральном округе (Нижегородская, Саратовская области, Республики Марий Эл, Мордовия) удельный вес занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием был наименьшим среди всех субъектов РФ.
В регионах Дальневосточного (Еврейская автономная область и Амурская), а также Южного федеральных округов (Ставропольский край, Республика Дагестан) в структуре занятых преобладало население (около 40%) со средним общим и незаконченным средним образованием (табл. 6).
Характеризуя дифференциацию субъектов РФ в разрезе занятости населения с различным уровнем образования, отметим, что регионы в большей степени различались по доле занятых с высшим и незаконченным высшим, а также со средним общим и незаконченным средним образованием. В результате анализа определены регионы-лидеры, а также те, которые занимают нижние строчки рейтинга. Так, в областях Центрального федерального округа преобладают занятые с высшим профессиональным и незаконченным высшим образованием, а регионы Дальневосточного федерального округа лидируют по доле занятых со средним общим и незаконченным средним образованием.
Это вполне объяснимо сложившейся структурой производства в федеральных округах, которая обуславливает требования к уровню образования и квалификационной подготовке работников. Например, в Центральном федеральном округе распространение получили высокотехнологичные, наукоемкие отрасли обрабатывающей промышленности (машиностроение, ракетно-космическая промышленность, авиастроение, радио- и электронная промышленность, железнодорожное машиностроение и др.)11, соответственно для реализации целей социально-экономического развития необходимы высококвалифицированные кадры, что формирует спрос на работников с высшим уровнем образования12. Аналогичная ситуация в регионах Сибирского федерального округа, где приоритетными отраслями социально-экономического развития считаются информационные, телекоммуникационные технологии, машиностроение, авиастроение, производство медицинского оборудования, точное приборостроение и др. Для совершенствования обозначенных направлений необходим высокий уровень развития научно-технического и научно-образовательного потенциала округа13.
В субъектах Южного федерального округа важнейшими секторами экономики являются агропромышленный, туристско-рекреационный, торговля14, что обуславливает потребность в специалистах преимущественно среднего специального образования и квалификации. Вместе с тем, учитывая тенденции, связанные с переходом страны и ее регионов на инновационный путь развития, можно предположить, что спрос на высококвалифицированных специалистов в долгосрочной перспективе будет возрастать.
Ресурсная направленность экономики регионов Дальневосточного федерального округа (развитие преимущественно добывающих отраслей производства, как-то: угольная, горнорудная, рыбная и лесная промышленность и др.) обусловила спрос на занятых со средним общим и незаконченным средним образованием, что подтверждается на основании анализа.
В регионах Северо-Западного федерального округа развитие получили как направления, в которых преобладает высококвалифицированный труд (машиностроение, металлургия), так и те, для функционирования которых необходимы работники со средней квалификацией (добыча полезных ископаемых, агропромышленный сектор и др.). В связи с этим, Северо-Западный федеральный округ занимает промежуточное положение между округами, специализирующимися на выпуске высокотехнологичной продукции (Центральным и Сибирским федеральными округами) и теми, в которых развитие получили добывающие отрасли производства (Южный и Дальневосточный федеральные округа).
Таким образом, результаты исследования, которые были получены в ходе изучения территориальных особенностей параметров, включенных в модель, позволяют сделать вывод о существовании дифференциации между регионами РФ (особенно по таким переменным как величина среднедушевых доходов населения, величина среднемесячной заработной платы населения), что приводит к предположению о возможных различиях между субъектами РФ по результатам оценки регрессионных уравнений.
Анализ уравнения регрессии проводился в разрезе регионов РФ в целом за период 2000 — 2009 гг. Оно было получено путем логарифмирования модификации функции Кобба-Дугласа:
Wagei = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (1)
где
зависимая переменная:
Wagei — среднемесячная начисленная заработная плата населения i-го региона в ценах 2009 г., руб.;
независимые переменные:
Ki — стоимость основных фондов i-го региона на конец года в ценах 2009 г., руб.;
L1i — доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием i-го региона;
L2i — доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием i-го региона;
L3i — доля занятых со средним общим и незаконченным средним образованием i-го региона;
коэффициенты:
А — технологический коэффициент15;
α, β1, β2, β3 — коэффициенты эластичности, характеризующие прирост среднемесячной заработной платы, приходящийся на 1% прироста соответствующего фактора (стоимости основных фондов, доли занятых с высшим и незаконченным высшим образованием и др.).
Оцениваемое уравнение регрессии (1′)16 имело следующий вид:
LnWagei = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (1′)
Значительные различия между величиной показателей, входящих в модель, как в динамике, так и в территориальном разрезе привели к тому, что полученные в результате анализа коэффициенты регрессии также существенным образом различаются между собой (табл. 7).
Проведенные расчеты показали, что в регионах Центрального федерального округа изменение величины среднемесячной заработной платы в значительной степени (на 83%) обусловлено влиянием таких факторов как стоимость основных производственных фондов, доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых и другими параметрами, включенными в модель (1). В то время как в субъектах Дальневосточного и Сибирского федеральных округов вариация среднемесячной заработной платы на 74 и 46% соответственно объясняется другими параметрами, не включенными в модель, что в дальнейшем потребует дополнительных исследований с целью определения не выявленных факторов и анализа их влияния на среднемесячную заработную плату.
Установлено, что среднемесячная заработная плата в большей степени будет возрастать при увеличении стоимости основных производственных фондов в регионах Центрального, Приволжского и Уральского федеральных округов (так, при увеличении стоимости основных производственных фондов на 1% величина среднемесячной заработной платы в регионах обозначенных федеральных округов увеличится на 0,85, 0,77, 0,67% соответственно). В наименьшей степени среднемесячная заработная плата будет изменяться при увеличении стоимости основных производственных фондов в субъектах Сибирского и Дальневосточного федеральных округов.
В тоже время в регионах Сибирского федерального округа значительное влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывают такие параметры как доля занятых с высшим и незаконченным высшим образование, а также со средним специальным и начальным профессиональным образованием (так, при увеличении доли занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием на 1%, величина среднемесячной заработной платы увеличится на 12%, а при увеличении на 1% доли занятых с высшим и неполным высшим образованием — на 8%).
Положительный характер взаимосвязи между удельным весом занятого населения с различными уровнями образования и величиной среднемесячной заработной платы выявлен в субъектах таких федеральных округов как Центральный, Южный, Приволжский и Сибирский (в регионах Центрального федерального округа при увеличении на 1% доли занятых с высшим и неполным высшим, а также со средним специальным и начальным профессиональным образованием среднемесячная заработная плата увеличится на 2 и 6% соответственно).
Обратный характер взаимосвязи между долей занятых с различным уровнем образования и среднемесячной заработной платой отмечен в субъектах Северо-Западного, Уральского и Дальневосточного федеральных округов. В регионах Северо-Западного федерального округа при увеличении доли занятых с высшим и неполным высшим, а также со средним общим и незаконченным средним образованием среднемесячная начисленная заработная плата снижается на 1 и 2% соответственно. Данный результат анализа требует дополнительных исследований для выявления причин подобной ситуации.
Очевидно, что в регионах Центрального, Приволжского, Уральского федеральных округов высокий уровень заработной платы работников в ряде случаев связан с тем, какие отрасли промышленности являются преобладающими (машиностроение, ракетно-космическая промышленность, авиастроение, радио- и электронная промышленность, железнодорожное машиностроение и др.). Развитие данных направлений приводит к необходимости, с одной стороны, совершенствования материально-технической базы за счет приобретения основных фондов, с другой стороны, привлечения высококвалифицированных специалистов, способных использовать новейшее оборудование для производства инновационных продуктов.
В целом, следует подчеркнуть, что на основании результатов анализа уравнения регрессии (1′) были выявлены группы регионов, которые различаются между собой направлением и степенью влияния на среднемесячную начисленную заработную плату независимых переменных:
первая группа — существенное положительное влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывают стоимость основных производственных фондов и доля занятых с разным уровнем образования (регионы Центрального федерального округа);
вторая группа — бóльшее влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывает стоимость основных фондов и меньшее положительное влияние доля занятых с разным уровнем образования (субъекты Приволжского и Южного федеральных округов);
третья группа — бóльшее положительное влияние на формирование заработной платы оказывает доля занятых с разным уровнем образования и меньшее положительное влияние стоимость основных производственных фондов (регионы Сибирского федерального округа);
четвертая группа — бóльшее положительное влияние на формирование заработной платы оказывает стоимость основных производственных фондов и отрицательное влияние доля занятых с разным уровнем образования (регионы Северо-Западного, Уральского, Дальневосточного федеральных округов).
Однако отрицательный характер влияния доли занятых с разным уровнем образования на формирование среднемесячной заработной платы требует дополнительного анализа для выявления причин и интерпретации результатов.
Вторая модель (зависимой переменной в которой выступают среднедушевые денежные доходы населения) была получена путем логарифмирования модификации функции Кобба-Дугласа:
L i = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (2)
где
зависимая переменная:
Ii — среднедушевые доходы населения i-го региона в ценах 2009 г., руб.;
независимые переменные — такие же, как и в уравнении регрессии (1′).
Оцениваемое уравнение регрессии (2′) имело следующий вид:
LnIi = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (2′)
В целом следует отметить, что выводы на основании анализа регрессионного уравнения (2′) сопоставимы с результатами анализа регрессионного уравнения (1′) как по степени влияния на величину среднедушевых доходов населения независимых переменных, так и по направлению влияния.
Также как в первой модели, изменение среднедушевых денежных доходов населения в регионах Центрального и Приволжского федеральных округов более чем на 80% определяется стоимостью основных производственных фондов и удельным весом занятых с разным уровнем образования. В то время как в субъектах Дальневосточного и Сибирского федеральных округов вариация зависимой переменной на 74 и 46% соответ­ственно определяется неучтенными факторами (табл. 8).
Результаты, полученные по отдельным федеральным округам во второй модели, также соотносятся с теми, что были выявлены в первом случае. Так, в регионах Сибирского федерального округа увеличение доли занятых с высшим и неполным высшим образованием на 1% приводит к возрастанию среднедушевых доходов населения и среднемесячной заработной платы на 7 и 8% соответственно. А рост доли занятых со средним специальным и начальным образованием сопровождается увеличением доходов и заработной платы на 11 и 12% соответственно.
Также как и в результате анализа регрессионного уравнении (1′) были выявлены федеральные округа, в которых увеличение доли занятых с различным уровнем образования сопровождается снижением величины среднедушевых денежных доходов населения (субъекты Дальневосточного, Уральского, Северо-Западного федеральных округов), что приводит к необходимости дополнительных исследований.
В целом, можно заключить, что сложившаяся в России модель рыночной экономики не всегда обуславливает взаимосвязь между уровнем образования и доходами населения. На основании анализа было также выявлено, что одним из факторов, который влияет на величину заработной платы и доходов населения является стоимость основных производственных фондов. Таким образом, резервы роста заработной платы и тем самым обеспечение взаимосвязи между уровнем образования и доходами населения вызваны, с одной стороны, диверсификацией производства, с другой, — увеличением стоимости основных производственных фондов.
Так, изменения в организации производственного процесса, которые включают не только приобретение новейшей техники и технологии, научных разработок, но и сопровождаются одновременным развитием не связанных друг с другом производств, расширением ассортимента выпускаемой продукции, приводят к возрастанию роли человеческого фактора. Это связано с тем, что при осуществлении преобразований необходимы проектирование и организация новых сфер деятельности, создание новых производственных комплексов. В связи с этим повышаются требования к профессиональной подготовке сотрудников, к их квалификации, производственному опыту, что сопровождается ростом спроса на специалистов с высшим уровнем образования.


Таблица 5
Дифференциация регионов РФ по доле занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием (ранжирование по данным 2009 г.)
2000 г.2005 г.2007 г.2008 г.2009 г.
Регионы РФ с наибольшей долей занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием
Тюменская область42,652,750,049,267,1
Волгоградская область39,143,248,959,159,0
Республика Тыва45,947,644,842,658,5
Архангельская область48,852,250,153,958,1
Ямало-Ненецкий автономный округ53,048,047,444,957,6
Регионы РФ с наименьшей долей занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием
Нижегородская область39,338,941,543,136,7
Республика Марий Эл42,345,145,355,235,6
Саратовская область44,043,446,645,334,6
Республика Мордовия31,933,439,544,026,3
Республика Хакасия42,241,940,440,324,5
Max/Min, раз23323
Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/

Таблица 6
Дифференциация регионов РФ по доле занятых со средним общим и незаконченным средним образованием (ранжирование по данным 2009 г.)
2000 г.2005 г.2007 г.2008 г.2009 г.
Регионы РФ с наибольшей долей занятых со средним и незаконченным средним образованием
Республика Дагестан45,648,645,943,244,8
Амурская область34,941,336,540,741,9
Воронежская область43,042,240,137,538,3
Ставропольский край37,534,433,835,638,3
Еврейская автономная область37,642,637,835,534,9
Регионы РФ с наименьшей долей занятых со средним и незаконченным средним образованием
Костромская область27,428,323,921,717,9
Волгоградская область34,733,626,518,517,4
Архангельская область31,326,324,817,417,0
Ненецкий автономный округ33,029,714,015,514,9
г. Москва16,316,212,610,410,1
Max/Min, раз33444
Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/

Таблица 7
Результаты анализа уравнения регрессии (1′) в разрезе регионов различных Федеральных округов РФ в целом за период 2000–2009 гг.
ТерриторияКоэффициенты уравнения регрессии
Aαβ1β2β3Коэф. детерминации
Регионы Центрального ФО-41,263
(5,173)
0,854
(0,043)
2,380
(0,482)
5,771
(0,627)
2,830
(0,441)
0,792
(179 набл.)
Регионы Северо-Западного ФО7,152
(11,985)
0,557
(0,069)
-1,333
(0,963)
1,256
(1,692)
-1,859
(0,906)
0,631
(109 набл.)
Регионы Южного ФО-11,902
(6,808)
0,545
(0,052)
3,050
(0,702)
0,658
(0,769)
0,312
(0,644)
0,574
(119 набл.)
Регионы Приволжского ФО-20,940
(10,038)
0,774
(0,055)
1,867
(0,704)
2,705
(1,349)
0,925
(0,923)
0,807
(139 набл.)
Регионы Уральского ФО15,636
(21,127)
0,670
(0,090)
-0,036
(1,497)
-3,173
(3,047)
-1,104
(1,703)
0,755
(59 набл.)
Регионы Сибирский ФО-90,608
(21,645)
0,346
(0,055)
7,629
(1,544)
11,851
(2,784)
7,516
(1,961)
0,485
(109 набл.)
Регионы Дальневосточного ФО13,685
(23,261)
0,408
(0,081)
-0,641
(1,741)
-0,781
(2,854)
-1,377
(2,254)
0,265
(89 набл.)
Источник: Расчеты автора по данным официального сайта Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/

Таблица 8
Результаты анализа уравнения регрессии (2’) в разрезе регионов различных Федеральных округов в целом за период 2000–2009 гг.
ТерриторияКоэффициенты уравнения регрессии
Aαβ1β2β3Коэффициент
детерминации
Регионы Центрального ФО-34,891
(4,895)
0,887
(0,041)
2,058
(0,456)
4,774
(0,593)
2,216
(0,418)
0,826
(179 набл.)
Регионы Северо-Западного ФО12,801
(12,652)
0,546
(0,073)
-1,580
(1,016)
0,426
(1,786)
-2,373
(0,956)
0,606
(109 набл.)
Регионы Южного ФО-14,798
(6,207)
0,630
(0,048)
3,102
(0,640)
0,835
(0,701)
0,591
(0,587)
0,670
(119 набл.)
Регионы Приволжского ФО-20,940
(10,038)
0,774
(0,055)
1,867
(0,704)
2,705
(1,349)
0,925
(0,923)
0,807
(139 набл.)
Регионы Уральского ФО15,636
(21,127)
0,670
(0,090)
-0,036
(1,497)
-3,173
(3,047)
-1,104
(1,703)
0,755
(59 набл.)
Регионы Сибирский ФО-79,333
(20,336)
0,392
(0,051)
6,650
(1,451)
10,499
(2,615)
6,400
(1,842)
0,536
(109 набл.)
Регионы Дальневосточного ФО11,169
(23,594)
0,397
(0,082)
-0,369
(1,766)
-0,497
(2,895)
-1,241
(2,286)
0,260
(89 набл.)
Источник: Расчеты автора по данным официального сайта Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/
* в скобках указана стандартная ошибка оценки.


Литература
1. Аистов А.В. О фильтрующей роли образования в России // Экономический журнал ВШЭ. — 2009. — №3. — С. 452–481.
2. Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью ПИ-функций [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.kapital-rus.ru/index.php/articles/article/190044
3. Боровской Д.Н. Производственные функции и проблема выбора экономико-математической модели активного элемента [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.nbuv.gov.ua/portal/ natural/Rks/2008_1/pdf/29.pdf
4. Демиденко М., Кузнецов А. Оценка равновесного реального ВВП с использованием производственной функции [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.nbrb.by/bv/narch/513/7.pdf
5. Диденко Д.В. Образование как товар [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.isras.ru/files/File/Publication/Monografii/obraz/ _2_Obrazvamie_kak_tovar.pdf
6. Капелюшников Р.И., Лукьянова А.Л. Трансформация человеческого капитала в российском обществе (на базе «Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения»). — М.: Фонд «Либеральная миссия», 2010. — 196 с.
7. Корицкий А.В. Человеческий капитал как фактор экономического роста регионов России. — Новосибирск, 2010. — 368 с.
8. Лукьянова А.Л. Отдача от образования: что показывает метаанализ: препринт WP3/2010/03. — М.: ГУ–ВШЭ, 2010. — 60 с.
9. Нестерова Д., Сабирьянова К. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России: научный доклад № 99/04. — РПЭИ, Фонд Евразия. — 60 с.
10. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/
11. Ощепков А.Ю. Отдача на высшее образование в российских регионах: препринт WP3/2010/05. — М.: ГУ — ВШЭ, 2010. — 64 с.
12. Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 г. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.sibfo.ru/strategia/ strdoc.php#strategia
13. Стратегия социально-экономического развития Южного федерального округа на период до 2020 года [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.minregion.ru/upload/documents/2011/09/280911/ 280911_ 1538_r.doc
14. Стратегия социально-экономического развития Дальнего Востока и Байкальского региона на период до 2025 года [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.city-strategy.ru/36

1 Капелюшников Р.И.Лукьянова А.Л. Трансформация человеческого капитала в российском обществе (на базе «Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения»). – М.: Либеральная миссия, 2010. – С. 4.
2 Аистов, А.В. О фильтрующей роли образования в России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://uisrussia.msu.ru/docs/nov/hse_ejournal/2009/3/13_03_07.pdf
3 Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью ПИ-функций [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.kapital-rus.ru/index.php/articles/article/190044
4 Гневашева, В.А. Прогнозирование занятости с использованием функции Кобба-Дугласа [Электронный ресурс].– Режим доступа: http://www.zpu-journal.ru/zpu/2005_1/Gnevasheva/15.pdf
5 Корицкий А.В. Человеческий капитал как фактор экономического роста регионов России. – Новосибирск: Сибирский университет потребительской кооперации, 2010. – С.206.
6 Производственная функция Кобба-Дугласа была впервые использована Ч. Коббом и П. Дугласом при анализе развития экономики США в 20–30- х гг. ХХ века. Она характеризует взаимосвязь между результатами труда и использованными факторами производства.
7 Демиденко М., Кузнецов А. Оценка равновесного реального ВВП с использованием производственной функции [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.nbrb.by/bv/narch/513/7.pdf
8 Демиденко М., Кузнецов А. Оценка равновесного реального ВВП с использованием производственной функции [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.nbrb.by/bv/narch/513/7.pdf
9 Боровской Д.Н. Производственные функции и проблема выбора экономико-математической модели активного элемента [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.nbuv.gov.ua/portal/natural/Rks/2008_1/pdf/29.pdf
10 Структура денежных доходов населения [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/ regl/b10_14p/IssWWW.exe/Stg/d01/05-06.htm
11 Центральный Федеральный округ. Промышленность центральной России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.metaprom.ru/pub490.html
12 Савельев, В. Развитие федеральных округов (макроэкономический прогноз) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rau.su/observer/N10_01/10_15.HTM
13 Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.sibfo.ru/strategia/ strdoc.php#strategia
14 Стратегия социально-экономического развития Южного федерального округа на период до 2020 года [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.minregion.ru/upload/documents/2011/09/280911/ 280911_1538_r.doc
15 В некоторых работах называется коэффициентом пропорциональности или коэффициент масшабности.
16 Символ (1′) обозначает полученное на основании модификации функции Кобба-Дугласа (1) путем логарифмирования уравнение регрессии.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2017
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия