Влияние структурных сдвигов на динамику производительности труда и заработной платы в России

Смирнова Т.Л.1
1 Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Статья в журнале

Экономика труда
Том 7, Номер 10 (Октябрь 2020)

Цитировать:
Смирнова Т.Л. Влияние структурных сдвигов на динамику производительности труда и заработной платы в России // Экономика труда. – 2020. – Том 7. – № 10. – doi: 10.18334/et.7.10.110940.

Аннотация:
В статье рассмотрена динамика индекса производительности труда в результате структурных сдвигов, вызванных развитием сектора услуг экономики знаний на примере России и стран ЕС в 2002-2019годы. Проанализированы экзогенные и эндогенные факторы, которые влияют на производительность труда в национальной экономике, оценку эффективности формирования национального благосостояния и использования ресурсов бизнесом, домашними хозяйствами, государством. В качестве информационной базой исследования были получены годовые агрегированные данные Росстата и Евростата. Рассчитанные цепные индексы производительности труда, создания высокотехнологичных рабочих мест, номинальной средней заработной платы в России позволили проанализировать эволюцию модели воспроизводственных процессов, которая сопровождается замещением факторов производства труда капиталом. Выявлены изменения доли заработной платы в общей структуре национального дохода как в России, так и в странах ЕС. Отмечено более выраженное регулирование институциональных эффектов в странах ЕС, по сравнению с Россией, что сдерживало резкое изменение динамики индекса производительности труда

Ключевые слова: производительность труда, заработная плата, структурные сдвиги, информационные технологии, экономика знаний, структура экономики, дифференциация доходов профессиональных групп, экономический рост, Россия

JEL-классификация: E24, O14, O 47, P24



Введение

В результате расширения процессов «цифровой революции» в корпоративном секторе экономики ведущих европейских стран ЕС и России меняется модель рационального поведения экономически активного населения и структура совокупного потребительского спроса в национальной экономике. Складывающиеся новые тенденции социально-экономического развития корпоративного сектора, вызванные структурным сдвигом воспроизводственных процессов, определяют динамику формирования национального благосостояния стран, а в долгосрочном периоде времени происходит эволюция издержек национального производства как инвестиционных, так и потребительских благ. Такие изменения отражаются в структуре добавленной стоимости ВВП и в динамике индекса производительности труда секторов национальной экономики. При использовании информационных технологий как ведущего фактора развития национального производства наиболее ярко прослеживаются сдвиги пропорций структуры занятости населения в экономике в результате замещения факторов производства труда капиталом [9, 12, 20, 29] (Antonelli, 2020, Compagnucci, 2018, Law, 2020, Valentini, 2017).

Индекс производительности труда является ключевым экономическим показателем, который характеризует эффективность использования ресурсов, вовлеченных в производственные процессы в секторах национальной экономики, таких как сельское хозяйство, промышленность и услуги. В современной практике для анализа трендов экономического роста в национальной экономике, степени использования субъектами хозяйственной деятельности информационно-коммуникационных технологий и эффективности государственной социально-экономической политики могут формироваться оценки производительности труда, рассчитанные на основе базисных, цепных индексов и многофакторной производственной функции [16, 24, 25, 3] (Holford, 2020, Palomino, 2020, Pasiment, 2018, Kapelyushnikov, 2009).

На динамику индекса производительности труда в секторах национальной экономики наибольшее влияние оказывают такие значимые факторы, к которым относятся реальные инвестиции в производные фонды, уровень использования интернета, динамика покупательной способности национальной валюты, уровень инновационной активности организаций, численность и структура занятости профессионально-квалификационных групп, трансакционные издержки, которые характеризуют уровень потенциальных рисков взаимодействия национальных экономических институтов. Изменение индекса производительности труда отражает специфику этапов социально-экономического перехода страны от индустриализации к деиндустриализации через оценку институционального вклада секторов экономики в результирующий эффект динамики роста объемов национального производства и ускорения процессов инфраструктурного развития территорий [15, 17, 28] (Franzini, 2019, Janietz, 2020, Rosés, 2018).

Цель исследования – выявить изменение модели воспроизводственных процессов капитала в национальной экономике, сопровождающееся технологическими и структурными сдвигами в национальной экономике, на базе индекса производительности труда (в России и странах ЕС).

Задачами исследования являются:

1. Оценка индекса создания высокотехнологичных рабочих мест в России в 2012–2019 гг.

2. Сопоставление тренда индекса производительности труда в России и странах ЕС на основе данных Росстата и Евростата в 2012–2019 гг.

3. Выявление факторов экономического роста и индекса производительности труда в экономиках России и странах ЕС на базе классификации структур занятых групп населения в секторах: сельское хозяйство, производство, сфера услуг в 2010–2018 гг.

4 Сравнительный анализ удельного веса заработной платы в ВВП России и странах ЕС в 2002–2018 гг.

Гипотеза исследования: накапливающиеся структурные изменения в секторах экономики отражаются в среднесрочной динамике цепных индексов производительности труда, средней заработной платы и удельного веса заработной платы в ВВП страны, которые дополняются сложившимися национальными институциональными механизмами регулирования социально-экономических процессов.

В каждой стране на основе выбранной макроэкономической концепции национального благосостояния такой показатель, как производительность труда, отражает динамику экономической активности взаимодействующих коллективных и частных групп институциональных инвесторов. Проектная и инвестиционная деятельность корпоративных субъектов влияет на структурный дисбаланс секторов экономики, выбор формы активов, интенсивность взаимодополняющих процессов сбережений и инвестиций. Возникающие системные нарушения воспроизводственных процессов в национальной экономике сопровождаются замедлением динамики темпов роста индекса производительности труда, снижением занятых профессионально-квалификационных групп и падением уровня деловой активности бизнеса. В такой ситуации усиливающаяся дифференциация предельных издержек факторов производства труда и капитала вызывает перераспределение спроса на производственные ресурсы в корпоративном секторе и структурные сдвиги в национальной экономике [18, 26] (Konya, 2020, Radosevic, 2019).

Долгосрочная государственная социально-экономическая политика на основе использования ретроспективного анализа динамики индекса производительности труда позволяет осуществлять мониторинг с целью оптимизации структуры издержек производства, формировать гибкую корректировку динамики воспроизводственных процессов и прогнозировать риски структурных сдвигов национального производства и занятости профессиональных групп. Формирование стратегической конкурентоспособности страны на рынке высокотехнологичной продукции и услуг требует выполнения анализа эффективности лидирующих секторов экономики с целью поиска структурно-функциональных взаимосвязей, скрытых резервов использования природно-ресурсного, интеллектуального, инфраструктурного и социального дополняющих потенциалов, которые позволяют оценить сбалансированность секторов экономики и сложившуюся структуру издержек факторов национального производства.

1. Методологические подходы к формированию индекса

производительности труда в России и странах ЕС

Применение аналитической группы показателя «Индекс производительности труда» позволяет решать в первую очередь приоритетные задачи социально-экономического и экологического устойчивого развития национальной модели с участием в этих процессах институтов государства, оценивать риски глобализации и интеграционных процессов. В России сложились методологические подходы к оценке процессов институционализации и социально-экономической ситуации в стране на основе анализа динамики индексов: деловой активности малого и среднего бизнеса (RSBI), который связан корреляционной зависимостью с ВВП на 70% [1], производительности труда и прироста высокопроизводительных рабочих мест. Такие исследовательские практики позволяют классифицировать предпосылки долгосрочных макроэкономических тенденций в стране, используя секторные оценки масштабирования производства, потенциалов малого бизнеса и женского предпринимательства.

Для построения агрегированного показателя «Индекс производительности труда» используются микроэкономические статистические данные Росстатом, Министерством экономического развития РФ, которые формируют практику анализа динамических тенденций с учетом статистической методологии «Системы национальных счетов» [6] (Rosstat, 2020). В России на основе анализа среднесрочной тенденции роста (снижения) индекса производительности труда можно сделать выводы о динамике уровней доходов, национального потребления и качества жизни населения. Экзогенные факторы в модели экономического роста национальной экономики, которые влияют на объем ВВП, индекс производительности труда и структуру занятости профессиональных групп населения, могут быть представлены динамикой цен на мировых ресурсных рынках, инфляционными процессами, паритетом покупательной способности национальной валюты и другими. К эндогенным факторам в модели экономического роста национальной экономики относятся структурные диспропорции секторов, сокращение численности населения, низкая динамика потребительского спроса, усиливающееся неравенство в распределении доходов социальных групп, увеличение износа основных производственных фондов, риски внедрения технологических инноваций и создания высококвалифицированных рабочих мест, недостаточная доступность капитала для бизнеса и другие.

Рисунок 1. Динамика изменения индексов производительности труда, создания высокопроизводительных рабочих мест, номинальной

средней заработной платы в России (в процентах), 2012–2019 гг.

Источник: рассчитано по данным Росстата.

По данным Росстата, с 2002 года в России наблюдалось максимальное значение прироста индекса производительности труда в 2006–2007 годах, который составил 7,5%, а минимальное значение отмечено в 2009 году, которое соответствовало уровню минус 4,1% [2] (Rosstat, 2020). Согласно Указу Президента РФ № 596 от 07.07.2012 «О долгосрочной государственной экономической политике» [7], наибольшая динамика создания высокопроизводительных рабочих мест в России наблюдалась в 2012 и 2018 годах [27] (Rosstat, 2020) (рис. 1).

В 2012–2019 годы на динамику индекса производительности труда в России влияла динамика индекса создания высокотехнологичных рабочих мест, коэффициент парной корреляции между показателями составлял 0,9, что характеризует тесную связь линейной корреляционной зависимости по шкале Чеддока. R-квадрат показывает, что на 87% динамика индекса производительности труда объяснялась изменением индекса создания высокотехнологичных рабочих мест в России, значение коэффициента парной корреляции и F-критерия Фишера (F (1,6) = 58) статистически значимы при уровне значимости 0,05, границы доверительного интервала для коэффициента парной корреляции имеют одинаковые знаки (0,1; 0,2).

В 2012–2019 годы на динамику индекса производительности труда в России влияла динамика индекса номинальной средней заработной платы, коэффициент парной корреляции между показателями составил 0,8, что характеризовало тесную связь линейной корреляционной зависимости по шкале Чеддока. R-квадрат показывает, что на 65% динамика индекса производительности труда объяснялась изменением индекса номинальной средней заработной платы в России, значения коэффициента парной корреляции и F-критерия Фишера (F (1,6) = 13) статистически значимы при уровне значимости 0,05, границы доверительного интервала для коэффициента парной корреляции имеют одинаковые знаки (0,1; 0,6).

В период 2012–2019 годов построенное уравнение регрессии для индекса производительности труда имеет вид: у = – 0,1х+102, характеризует снижение темпов отдачи на факторы производства в России. В этот же период уравнение регрессии индекса номинальной средней заработной платы в России имеет вид: у = – 0,1х+110, отражает замедление темпов роста оплаты профессионально-квалификационных групп. Сформированное уравнение регрессии индекса создания высокотехнологичных мест имеет вид: у = 0,02х+105, показывает процессы, которые определяют положительную социально-экономическую динамику по технологическому перевооружению рабочих мест в России. По данным Росстата, в 2019 году по сравнению с предыдущим годом наблюдается тенденция роста показателей: уровень безработицы составил 6%, уровень участия в экономически активном населении – 63% [5] (Rosstat, 2020), что характеризует социальную напряженность на локальных рынках и изменение структуры занятости профессионально-квалификационных групп в России.

В странах ЕС используется методологический подход анализа динамики индекса производительности труда, который раскрывает взаимосвязи базовых факторов, таких как технологические инновации, уровень подготовки профессионально-квалификационных групп, организация производственных и трудовых процессов (нормирование труда, рационализация методов труда, эргономика рабочего места). Количественной оценкой такого показателя является стоимость произведенной продукции в единицу времени (евро/час), рассчитанная по объему отработанных часов на одного занятого [13, 19] (Eurostat, 2020. Преимуществом такого подхода является устранение влияния территориальных и временных различий в секторах экономики с полной и неполной занятостью профессиональных групп населения в странах ЕС.

Непрерывный анализ индекса производительности труда в странах ЕС используется для развития теоретических и эконометрических исследований, который позволяет оценить многофакторную производственную функцию и экономическую эффективность бизнеса. Полученные обобщенные выводы используются в оптимизации структуры потребления электроэнергии, материальных ресурсов и развития информационно-коммуникационной инфраструктуры, в прогнозировании взаимосвязей между технологическими инновациями и инвестициями, динамикой создания новых рабочих мест и обучением работников, процессами технологической модернизации и накоплением капитала в секторах национальной экономики.

Согласно принятой Лиссабонской стратегии [21] (European Parliament, 2000), страны ЕС поддерживают темпы роста производительности труда и конкурентоспособности национальной экономики за счет эффективности использования результатов научно-исследовательской деятельности предприятиями, снижения структурных диспропорций занятости профессионально-квалификационных групп, реализации активной политики занятости, сокращают уровень бедности социальных групп через политику социальной интеграции. К программным целям реализующейся долгосрочной Лиссабонской стратегии стран ЕС относятся следующие:

– поддержка макроэкономической стабильности;

– устойчивое развитие территорий;

– социальная интеграция территорий;

– технологические инновации и инвестиций в НИОКР;

– развитие телекоммуникационной инфраструктуры.

Другая программа ЕС «Европа 2020» [11] (European Commission, 2010) в создаваемой единой системе программно-целевого управления отражает используемые государственные инструменты стимулирования экономического роста и занятости за счет поддержки инновационной деятельности бизнеса и роста производительности труда, сохранения экономической активности старших возрастных профессионально-квалификационных групп и снижения уровня социального неравенства младших и средних социально-демографических групп. Стратегическая цель программы – достижение инвестиций НИОКР в размере до 3% ВВП стран ЕС, выстраивание новых технологических цепочек бизнеса, повышение удельного веса экспорта технологичной продукции, увеличение числа промышленных патентов, формирование компетенций в системе профессионального образования для инновационных видов деятельности, эффективное использование инновационного потенциала территорий.

В 2005–2019 годы наибольший уровень индекса производительности труда, рассчитанного на одного занятого, группы 19 стран ЕС наблюдался в 2006 году [19] (Eurostat, 2020); в межстрановом сравнении Франция имела более высокие значения этого показателя, чем Германия (рис. 2). Тенденция более выраженного снижения роста индекса производительности труда, рассчитанного на одного занятого, в процентах, наблюдалась в период кризиса и восстановительный период стран ЕС с 2007 по 2014 год (рис. 2). В 2019 году в группе 19 стран ЕС индекс производительности труда на основе данных Евростата составил 105,7%, уровень безработицы – 7%, уровень участия в экономически активном населении – 58% [8, 19] (Eurostat, 2020), что характеризует сохраняющийся структурный дисбаланс занятости профессионально-квалификационных групп, накапливающиеся технологические изменения промышленного сектора экономики.

Рисунок 2. Динамика индекса производительности труда,

рассчитанного на одного занятого работника, в странах ЕС,

в процентах, с линией тренда, 2005–2019 гг.

Источник: рассчитано по данным Евростата.

Индекс производительности труда, как и другие агрегированные статистические показатели, имеет ограничения, которые необходимо учитывать при проведении теоретико-методологических исследований, отметим некоторые из них:

– из-за размытости смежных понятий и определений «инфраструктурного капитала», «сектора услуг» сложно классифицировать принадлежность некоторых видов экономической деятельности;

– разные макроэкономические подходы предлагают несколько вариантов методологического построения многофакторной функции и выбора факторов производства, участвующих в формировании добавленной стоимости;

– слабо отражается роль краткосрочных институциональных эффектов, неустойчивой динамики инновационной активности экономических субъектов, масштабирования бизнеса в общей эффектности использования ресурсов в процессе национального производства.

Согласно теории трехсекторной модели экономики и структурных изменений А. Фишера и К. Кларка [10, 14] (Fisher, 1945, Clark, 1967), из-за роста совокупных располагаемых доходов населения в национальной экономике конечный спрос смещается в сторону спроса на услуги. Третичный сектор экономики включает в себя разные виды экономической деятельности, которые представляют сектор услуг (медицина, образование, туризм, торговля, связь и другие). В 2018 году ведущие страны группы G-7 имели среднее значение занятых в сфере услуг 77% [23] (OECD Labour Force Statistics, 2019), значение этого показателя в каждой стране было дифференцировано из-за исторически сложившейся международной экспортной специализации (табл. 1).

В 2018 году наибольший рост занятости в сфере услуг характерен как для экономик России, так и экономик стран Израиля, США и Великобритании в результате развития технологий электронного банкинга, телемедицины, образования, туризма и транспорта. Формирующиеся тенденции расширения промышленного аутсорсинга, реализация стратегии экстернализации бизнес-процессов характеризуют изменение структуры активов крупных компаний и динамику создания новых высокотехнологичных рабочих мест в секторе услуг.

Таблица 1

Прирост занятости населения ведущих стран по секторам

экономики, в процентах, 20102018 гг.

Страны
Занятые
в сельском
хозяйстве, %
Прирост,%
Занятые
в производстве, %
Прирост,%
Занятые
в секторе
услуг, %
Прирост, %

2010
2018

2010
2018

2010
2018

Великобритания
1
1
0
19
18
-1
80
81
1
Германия
2
1
-1
28
27
-1
70
72
2
Израиль
3
1
-2
30
17
-13
67
82
15
Италия
4
4
0
28
26
-2
68
70
2
Канада
2
1
-1
23
21
-2
75
78
3
Россия
8
6
-2
28
27
-1
64
67
3
США
2
1
-1
19
18
-1
79
81
2
Франция
3
2
-1
22
20
-2
75
78
3
G-7
2
2
0
22
21
-1
76
77
1

Источник: составлено по данным OECD Labour Force Statistics, 2019.

2. Анализ динамики индекса производительности труда как

показателя эффективности функционирования национальной

экономики

Изменения структуры занятости в секторах российской экономики характеризуются накапливающимися профессионально-квалификационными структурными сдвигами в сельском хозяйстве, производстве и сфере услуг, которые влияют на динамику индекса производительности труда. В 2001–2018 годы удельный вес занятых работников в сельском хозяйстве значительно сократился на 2%, в промышленности – снизился на 1%, а в сфере услуг – увеличился на 3% (табл. 1). Сложившиеся структурные пропорции занятости профессиональных групп отражают институциональные эффекты «сокращения» специалистов в условиях продолжающейся урбанизации, стандартизации и автоматизации производственных процессов. Противоположные по характеру институциональные эффекты «прироста» специалистов в секторе услуг наблюдались в результате изменения структуры спроса на информационно-коммуникационные, консалтинговые, финансовые и государственные услуги на базе технологий интернета, которые возникают при поддержке государством Национальной программы «Цифровая экономика России» [4]. В такой ситуации формируется тенденция создания рабочих мест постиндустриального характера с дистанционной занятостью. Изменение структуры и качества рабочих мест сопровождается формированием более высоких требований к работникам, с навыками компьютерной грамотности и владения цифровыми технологами.

Доля заработной платы в структуре ВВП (рис. 3) отражает макроэкономические структурные сдвиги и специфику изменения модели воспроизводственных процессов стран. В результате перераспределения национального дохода между государством, фирмами и наемными работниками формируется изменение производительности труда на основе использования ресурсов и производственных технологий стран. После кризиса 2008–2009 годов сформировались новые структурные тенденции в распределении национального дохода по секторам экономик стран ЕС и России.

В 2001–2019 годы среднее значение доли заработной платы в структуре ВВП в России составило 46%, максимальное значение наблюдалось в 2009 году – 53%, а минимальное значение было в 2001 году – 43% (рис. 4) [26] (Rosstat, 2020). Тенденция роста доли заработной платы в структуре ВВП в России отмечена в 2008–2010 годы, была сопоставима со странами ЕС, где этот показатель может меньше варьироваться за счет контроля институциональных эффектов со стороны государства.

В 2018 году доля заработной платы в структуре ВВП ведущих зарубежных стран была дифференцирована и имела следующие значения: Германия – 58,4%, Франция – 58,3%, Дания – 54,7%, Австрия – 54,6%, Финляндия – 52,4% Италия – 52,3%, Швеция – 49,8%, Греция – 49,6% [22] (Eurostat, 2020). Анализ данных стран ЕС показал (рис. 3), что в долгосрочном периоде времени доля заработной платы в структуре ВВП имеет медленную тенденцию к снижению из-за либерализации национального трудового законодательства, повышения гибкости структуры локальных рынков профессиональных групп, развития нестандартных форм занятости, технологических изменений в результате внедрения информационных и автоматизированных технологий в производственные процессы, усиления тенденции олигополизации бизнеса и неравенства в доходах социальных групп, использования криптовалют в системе инструментов финансовых рынков.

Рисунок 3. Доля заработной платы в ВВП России и

стран ЕС, в процентах, 2001–2019 гг.

Источник: рассчитано по данным Росстата, Евростата.

В условиях происходящих глобальных макроэкономических процессов и структурных изменений в российской экономике для работодателей ключевыми индикаторами стоимости включения в производственный процесс профессионально-квалификационных групп являются средняя заработная плата работников и удельный вес заработной платы в ВВП страны. В 2002–2018 годы динамика развития цепных индексов средней заработной платы, темпов роста производительности труда, доли заработной платы в ВВП российской экономике имела тенденцию замедления (рис. 4). Сравнительный анализ динамики изменения представленных цепных индексов характеризует разную чувствительность к возникающим внешним экстерналиям в российской экономике. В стране наименее подверженным скачкам оказался цепной индекс производительности в результате сохраняющегося ригидного характера институциональных механизмов, обеспечивающих устойчивое технологическое развитие предприятий корпоративного сектора экономики. За счет высокой доли нефиксированной оплаты труда работников в общей структуре издержек предприятий в российской экономике и гибких институциональных механизмов регулирования корпоративной практики оплаты труда работников цепные индексы средней заработной платы и доли заработной платы ВВП страны имели скачкообразный характер динамики в рассмотренный период.

Рисунок 4. Динамика цепных индексов средней заработной платы, темпов роста производительности труда, доли заработной платы

в ВВП российской экономики, 2002–2018 гг.

Источник: рассчитано по данным Росстата.

Для количественных оценок чтобы понять, во сколько раз один показатель снижался быстрее другого, можно использовать отношения между цепными индексами темпов производительности труда и средней заработной платы, что позволяет определить тенденции изменения динамики обесценивания оплаты труда наемных работников в секторах экономики страны [27] (Rosstat, 2020); наибольшие изменения значений этих показателей происходили в кризисный период 2008–2010 годов (рис. 4).

Отношение между цепными индексами доли заработной платы в ВВП страны и индекса производительности труда в российской экономике отражает накопленные эффекты структурных и производственных дисбалансов, которые сдерживают инновационные процессы в корпоративном секторе экономике; наиболее проявляющиеся изменения значений этих показателей приходятся на кризисные периоды 2004–2005 и 2008–2011 годов.

Рисунок 5. Динамика превышения цепных индексов средней

заработной платы над темпами производительности труда, доли

заработной платы в ВВП над темпами производительности труда в

российской экономике, 2002–2018 гг.

Источник: рассчитано по данным Росстата.

В качестве приближенной оценки социально-экономической ситуации в 2002–2018 годы в России можно использовать разность в процентных пунктах между представленными цепными индексами (рис. 5–6). Колебания затухающей динамики показателей, которые отражают разрыв (разность) цепных индексов средней заработной платы и темпов производительности труда в процентных пунктах, представлены на рисунке 5. Полученные оценки свидетельствуют о неустойчивости процессов в корпоративном секторе российской экономики и циклическом характере изменений издержек предприятий на оплату труда наемных работников.

Рисунок 6. Разрыв (разность) цепных индексов средней

заработной платы и темпов производительности труда

в процентных пунктах, 2002–2018 гг.

Источник: рассчитано по данным Росстата.

Анализ разрыва (разности) цепных индексов доли заработной платы в ВВП и темпов производительности труда в российской экономике в процентных пунктах в 2002–2018 годы говорит о крайне неустойчивой траектории изменений, наибольшие вариации значения показателей приходятся на 2008–2010 годы (рис. 6). Отметим, что формируется тенденция замедления роста уровня номинальной средней заработной платы российских наемных работников, происходит сокращение издержек предприятий на привлечение профессионально-квалификационных групп в производственный процесс. Другая проявляющаяся тенденция отражает медленный рост уровня заработной платы в структуре ВВП экономики России. Разрыв (разность) цепных индексов доли заработной платы в ВВП и темпов производительности труда в российской экономике в процентных пунктах в 2002–2018 годы имеет наиболее высокие значения этого показателя в 2009–2011 годы (рис. 7).

Рисунок 7. Разрыв (разность) цепных индексов

доли заработной платы в ВВП и темпов производительности труда в

российской экономике, в процентных пунктах, 2002–2018 гг.

Источник: рассчитано по данным Росстата.

В российской экономике включение в производственный процесс инновационных технологий приводит к структурным сдвигам спроса на профессиональные навыки работников и изменению структуры национального дохода. Поляризация рабочих мест по степени использования информационных технологий сопровождается дифференциацией уровней заработной платы высококвалифицированных и низкоквалифицированных работников, что влияет на институциональные риски неравенства в доходах социальных групп, усиливает структурные диспропорции занятости работников, нарушает воспроизводство ключевых компетенций в экономической системе, необходимых для поддержки национальной безопасности.

Заключение

Таким образом, отметим, что для экономики стран ЕС не характерны значительные колебания рассмотренных показателей (индекса производительности труда, удельного веса заработной платы в ВВП), кардинальная смена траектории их изменений в результате более жестких государственных и корпоративных институциональных механизмов регулирования социально-экономических процессов на основе выстроенной практики социального партнерства и активной роли профсоюзов. Другими причинами стабильной динамики изменений рассмотренных показателей являются циклическая технологическая модернизация предприятий в национальной экономике, финансируемые государством программы на основе системы грантов, субсидирование малому и среднему бизнесу части издержек на обучение и переобучение профессионально-квалификационных групп наемных работников, поддержка спроса на технологические и системные инновации в форме государственного заказа, создание открытого единого социального и информационного пространства с равными возможностями предпринимательской деятельности и получения государственных услуг.

В странах ЕС анализ функционального распределения доходов между факторами производства, трудом и капиталом, показал, что формируется тенденция снижения доли заработной платы в общей структуре ВВП, более выраженно эта тенденция проявилась после кризисных социально-экономических процессов 2009 года. В странах, имеющих более высокий уровень государственного сектора экономики, наблюдается тенденция сохранения и повышения доли заработной платы в ВВП. Для стран, расширяющих использование современных инновационных технологий, тенденции увеличения разрыва между уровнем производительности труда и заработной платой профессионально-квалификационных групп будут сохраняться в результате сокращения рабочих мест с низкой производительностью, автоматизации производственных процессов и структурного перехода от трудоемких к капиталоемким производствам с цифровыми технологиями.

Структурные сдвиги в национальной экономике сопровождаются изменением удельного веса факторов национального дохода в результате перемещения занятых групп работников из сельского хозяйства, производства в сферу услуг. Сектора экономики с трудоемкими видами экономической деятельности постепенно сокращают свой вклад в формирование добавленной стоимости ВВП страны. Глобальные кризисные процессы определяют разные возможности накопления, распределения и использования капитала в национальной экономике из-за дифференциации размера государственного сектора, что приводит к ярким контрастам трендов динамики индексов производительности труда и доли заработной платы в ВВП страны.

Развитые институциональные механизмы регулирования экономической деятельности с участием государства оказывают более сильное стабилизационное влияние на динамику индексов производительности труда и доли заработной платы в ВВП страны в результате признания ценностей социального государства, реализации практик социального партнерства и сдерживания неравенства в доходах социальных групп. На уровне предприятия заработная плата в национальной экономике формирует совокупные издержки на привлечение профессионально-квалификационных групп, а на уровне домашних хозяйств – выстраивается индивидуальная модель рационального потребительского поведения и совокупного потребительского спроса.

Заметим сложившуюся тенденцию, что в условиях кризисных социально-экономических процессов динамика замедления темпов роста уровня номинальной заработной платы, сокращения объема национальных инвестиций, слабая экспортная база без поддержки совокупного потребительного спроса со стороны государства сопровождаются усилением нестабильности макроэкономических показателей эффективности экономики в стране. Для преодоления отрицательных экстерналий в национальной экономике и поддержки темпов производительности труда на определенном уровне необходимо использовать гибкие механизмы государственного целевого финансирования воспроизводства производственного капитала через сеть аккредитованных лизинговых компаний, промышленных холдингов и банковских институтов. На мезоуровне экономической системы для поддержки производительности труда рекомендуется выстраивать систему перераспределения ответственности, страхования инвестиционных рисков с участием корпоративного сектора и государства на основе целевых гарантий формирования производственных фондов и нематериальных активов. На микроуровне экономической системы рост производительности труда может стимулироваться за счет развития институциональных механизмов включения бизнеса в программы переобучения специалистов по картам развития компетенций цифровой экономики, квотирования рабочих мест с учетом требований специализации региональной экономической системы, развития государственных центров коллективного доступа малого бизнеса к объектам интеллектуальной собственности.


Источники:

1. Индекс деловой активности малого и среднего бизнеса (RSBI) [Элек-тронный ресурс]. – URL:
https://opora.ru/upload/iblock/74d/74d1c3b656ae438ff957f9ff2011b071.pdf (дата обращения: 05.07.2020).
2. Индекс производительности труда в России [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/11186?print=1 (дата обращения 05.07.2020).
3. Капелюшников Р.И. Производительность труда и стоимость рабочей силы: как рождаются статистические иллюзии. – М.: ГУ ВШЭ, 2009. – 60с. – (Препр. WP3/2009/01).
4. Национальная программа «Цифровая экономика России» [Электрон-ный ресурс]. – URL: https://digital.ac.gov.ru (дата обращения: 05.07.2020).
5. Рынок труда, занятость и безработица в России [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru/labor_market_employment_salaries (дата обращения: 05.07.2020).
6. Система национальных счетов [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru/bgd/free/B99_10/IssWWW.exe/Stg/d000/i000310r.htm (дата обращения: 05.07.2020).
7. Указа Президента РФ «О долгосрочной государственной экономиче-ской политике» от 07.05.2012 № 596 [Электронный ресурс]. – URL: https://rg.ru/2012/05/09/gospolitika-dok.html (дата обращения: 05.07.2020).
8. Уровень безработицы в странах ЕС [Электронный ресурс]. – URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/documents/2995521/10159296/3-30012020-AP-EN.pdf/b9a98100-6917-c3ea-a544-ce288ac09675 (дата обращения: 05.07.2020).
9. Antonelli C., Tubiana M. Income inequality in the knowledge economy // Structural Change and Economic Dynamics. – 2020. – №12. –p.153-164. – doi: 10.1016/j.strueco.2020.07.003.
10. Clark С. The conditions of economic progress. – London: Macmillan, 1967. – 712p.
11. Communication from the commission. Europe 2020. A strategy for smart, sustainable and inclusive growth. – Brussels: European Commission, 2010. – 37p.
12. Compagnucci F., Gentili A., Valetini E., Gallegati M. Have jobs and wages stopped rising? Productivity and structural change in advanced countries // Structural Change and Economic Dynamics. – 2018. – doi: 10.1016/j.strueco.2018.07.003.
13. European Union labour productivity growth 2002 – 2019 [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ceicdata.com/en/indicator/european-union/labour-productivity-growth (дата обращения: 05.07.2020).
14. Fisher A. G. B. Economic progress and social security. – London: Macmillan and Company Limited, 1945. – 362p.
15. Franzini M. Raitano M. Earnings inequality and workers’ skills in Italy // Structural Change and Economic Dynamics. 2019. – №12. – p.215-224. – doi: 10.1016/j.strueco.2019.09.004.
16. Holford A. Youth employment, academic performance and labour market outcomes: Production functions and policy effects // Labour Economics. –2020. – doi: 10.1016/j.labeco.2020.101806.
17. Janietz C., Bol T. Occupations, organizations and the structure of wage inequality in the Netherlands // Research in Social Stratification and Mobility. –2020. – doi: 10.1016/j.rssm.2019.100468.
18. Konya I., Kreko J., Oblath G. Labor shares in the old and new EU member states – sectoral effects and the role of relative prices // Economic Modelling. – 2020. –p.254-272. – doi: 10.1016/j.econmod.2020.05.010.
19. Labour productivity per person employed and hour worked [Электронный ресурс]. – URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/tesem160/default/table?lang=en (дата обращения: 05.07.2020).
20. Law S.H., Naseem N.A.M., Lau W.T., Trinugroho I. Can innovation improve income inequality? Evidence from panel data // Economic Systems. –2020. – doi: 10.1016/j.ecosys.2020.100815.
21. Lisbon European Council 23 and 24 March 2000: Presidency Conclusions // European Parliament [Электронный ресурс]. – URL: https://www.europarl.europa.eu/summits/lis1_en.htm (дата обращения: 05.07.2020).
22. Nominal unit labour costs: total economy (ratio of compensation per employee to real GDP per person employed) [Электронный ресурс]. – URL:
https://ec.europa.eu/economy_finance/ameco/user/serie/ResultSerie.cfm (дата обращения: 05.07.2020).
23. OECD Labour Force Statistics 2009 – 2018. – Paris: OECD Publishing, 2019. – 160p. doi: 10.1787/g2g9fb3e-en.
24. Palomino J.C., Rodríguez J.G., Sebastian R. Wage inequality and poverty effects of lockdown and social distancing in Europe // European Economic Review. – 2020. – doi: 10.1016/j.euroecorev.2020.103564.
25. Pasiment P. The relation between productivity and compensation in Europe. Discussion Paper. №079. – Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2018. – 34p.
26. Radosevic S., Meissner D., Lacasa I. D., Günther J. Exploring technology upgrading of emerging economies: From ‘shifting wealth I’ to ‘shifting wealth II’? // Technological Forecasting and Social Change. – 2019. – p.254-257. – doi: 10.1016/j.techfore.2019.03.019.
27. Rosstat [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 05.07.2020).
28. Rosés J.R., Wolf N. Regional economic development in Europe, 1900 – 2010: A description of the patterns. Working Papers. №.278. – London: London School of Economics and Political Science, 2018. – 47p.
29. Valentini E., Arlotti M., Compagnucc F., Gentili A., Muratore F., Gallegati M. Technical change, sectoral dislocation and barriers to labor mobility: factors behind the great recession // Journal of Economic Dynamics and Control. – 2017. – №8. – p.187-215. – doi: 10.1016/j.jedc.2017.05.005

Страница обновлена: 25.10.2020 в 19:57:30