Влияние человеческого капитала и других факторов производства на доходы населения в регионах России

Стандартная схема экономического анализа предполагает, что объемы производства и доходы его участников зависят от затрат капитала и труда, а также от набора технологий, располагаемых обществом. Современную экономику все чаще называют инновационной экономикой или экономикой знаний, так как все большую роль в ней играют накопленные обществом знания и способность предпринимателей и наемных работников к созданию новых знаний, технологий и продуктов, и их использованию в производстве товаров и услуг.

Примерами исследований инновационной экономики могут служить работы Л. Туроу (1996), В.Л. Макарова (2003), П.М. Ромера (1990), А. Де Ла Фуэнте и А. Чикконе (2002), и многих других авторов. [1]

Поэтому, в стандартную производственную функцию в качестве дополнительного аргумента, к физическому капиталу и численности работников, все чаще добавляют человеческий капитал, который измеряют либо средним числом лет обучения одного работника, либо долей работников с высшим образованием в общей численности работников.

Довольно часто влияние человеческого капитала на уровень производительности труда и доходы населения связывают с экстерналиями человеческого капитала, то есть с внешними, для носителей человеческого капитала, выгодами, получаемыми иными субъектами хозяйственной деятельности. По мнению А. Чикконе и Г. Пери экстерналии агрегированного человеческого капитала могут помочь объяснить межстрановые различия в экономическом развитии, недостаточные потоки капитала в бедные страны, влияние агломераций на экономический рост и другие макроэкономические феномены. [2]

В чем заключаются эти положительные экстерналии образования? Хотя они и имеют разные формы, выделяют две основные группы - денежные и недежные образовательные экстерналии.

Во-первых, образование увеличивает гражданскую обязательность и поэтому вносит вклад в стабильность и демократичность общества.

Во-вторых, образованная рабочая сила является жизненно необходимой для создания и адаптации новых технологий. [3]

По первой группе экстерналий М. Фридман высказал следующее, часто цитируемое, суждение: «Стабильное и демократичное общество невозможно без определенного уровня грамотности и знаний большей части граждан и без общераспространенного принятия самого общего набора ценностей. Образование может содействовать и тому и другому. Как следствие, выигрыш от образования детей достигается не только ребенком, но и другими членами общества». [4]

Другой позитивной экстерналией, часто ассоциируемой с образованием, является экономический рост. С точки зрения «новой теории роста», образование увеличивает не только производительность самих образованных людей, но также и производительность их коллег и соседей. Ханушек обобщил данную позицию следующим образом: «Если высококвалифицированная рабочая сила разрешает применить совершенно новую технологию, или привнесенную ранее в цикле развития, увеличение образования данного индивидуума может повлиять на других работников в экономике. Или, если улучшение способностей лучших студентов ведет к более быстрому росту изобретений и развитию новых технологий, возникают «переливы» образовательных инвестиций». [5]

Г. Беккер, К. Мэрфи и Р. Тамура предположили, что если норма отдачи инвестиций в человеческий капитал превышает некий средний уровень, то это происходит благодаря эффекту “расплескивания” выгод от человеческого капитала. [6] Возникновение данного эффекта, как считает Р.Барро, происходит благодаря тому, что отдача каких-либо способностей людей (к обмену знаниями, к общению и т.п.) повышается, если их окружают также способные люди. [7]

Следовательно, возрастание человеческого капитала на душу населения в какой-либо стране (или регионе) должно приводить к повышению темпов роста инвестиций в физический и человеческий капитал и, в результате, к более высоким темпам роста доходов на душу населения.

Часто используется расширенная агрегированная производственная функция Кобба-Дугласа, в число переменных которой помимо физического капитала и труда, включен человеческий капитал, который может характеризоваться длительностью обучения и продолжительностью жизни человека:

(1)

Где - общая факторная 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.

g - ожидаемая продолжительность жизни при рождении в i-м регионе.

Соответствующее уравнение регрессии выглядит следующим образом:

(2)

Результаты расчетов данного «взвешенного» регрессионного уравнения с зависимой переменной «объем заработной платы регионов России» по статистическим данным за период с 2000-го по 2006-й год представлены в таблице 1. В качестве весов использована переменная «численность занятых в экономике регионов», что позволяет учесть существенные различия экономического потенциала регионов России.

Следует сразу отметить, что коэффициенты детерминации данных регрессионных уравнений очень высоки, они колеблются в пределах 96-98%, что говорит о высоком качестве подгонки регрессионных уравнений.

Таблица 1

Взаимосвязь заработной платы населения регионов, основных фондов регионов, численности занятых, уровня образования занятого в экономике регионов населения и ожидаемой продолжительности жизни.

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	-2,692** (1,138) -2,366 0,020	0,202 (0,876) 0,230 0,818	1,043 (0,905) 1,153 0,252	1,713*** (0,930) 1,842 0,069	1,764* (0,659) 2,677 0,009	1,281** (0,572) 2,238 0,028	1,484* (0,550) 2,698 0,008	2,515* (0,566) 4,442 0,000
Коэф. (B) Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P - уровень	1,012* (0,084) 0,847* 12,057 0,000	0,991* (0,069) 0,856* 14,314 0,000	0,797* (0,047) 0,719* 16,866 0,000	0,563* (0,048) 0,536* 11,698 0,000	0,705* (0,039) 0,681* 17,995 0,000	0,669* (0,035) 0,645* 18,926 0,000	0,606* (0,032) 0,609* 18,774 0,000	0,544* (0,033) 0,550* 16,519 0,000
Коэф. (B) ЧЗ Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P - уровень	0,101 (0,088) 0,080 1,143 0,256	0,092 (0,079) 0,074 1,172 0,245	0,270* (0,056) 0,211* 4,793 0,000	0,491* (0,058) 0,395* 8,529 0,000	0,356* (0,048) 0,286* 7,454 0,000	0,401* (0,042) 0,324* 9,468 0,000	0,438* (0,042) 0,350* 10,464 0,000	0,500* (0,042) 0,398* 11,908 0,000
Коэф. (B) Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P - уровень	0,412* (0,072) 0,142* 5,744 0,000	0,259* (0,051) 0,135* 5,067 0,000	0,333* (0,056) 0,144* 5,970 0,000	0,367* (0,064) 0,160* 5,768 0,000	0,318* (0,055) 0,121* 5,821 0,000	0,414* (0,054) 0,149* 7,632 0,000	0,436* (0,051) 0,166* 8,529 0,000	0,370* (0,050) 0,151* 7,408 0,000
Коэф. (B) ож.пр.ж. Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P - уровень	-0,025** (0,012) -0,052** -2,049 0,044	-0,028** (0,012) -0,062** -2,439 0,017	-0,036* (0,011) -0,065* -3,238 0,002	-0,028** (0,012) -0,057* -2,316 0,023	-0,031* (0,008) -0,077* -3,966 0,000	-0,038* (0,007) -0,101* -5,438 0,000	-0,034* (0,007) -0,097* -5,214 0,000	-0,028* (0,008) -0,070* -3,725 0,000
Коэф. детерминации F P – уровень Количество регионов	0,964 557,40 0,000 88	0,963 593,757 0,000 87	0,970 674,15 0,000 88	0,957 465,649 0,000 88	0,980 993,10 0,000 86	0,984 1265,17 0,000 88	0,984 1242,26 0,000 87	0,983 1205,58 0,000 87

*) Параметр имеет 1% значимость.

**) Параметр имеет 5% значимость.

***) Параметр имеет 10% значимость.

Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

Наибольший вклад в объясненную вариацию зависимой переменной вносит переменная «основные фонды» регионов, нестандартизованный коэффициент (B) имеет явную тенденцию к снижению с 1,01% в 1999-м году до 54% в 2006-м, стандартизованный коэффициент (Beta), характеризующий вклад данного фактора в вариацию заработной платы занятого в экономике региона населения, снизился с примерно 85% в 1999-м году до 55% в 2006-м году. Переменная «численность занятого в экономике регионов населения» оказалась вторым по значимости фактором, влияющим на объем начисленной в регионах заработной платы в соответствующие годы. Нестандартизованный коэффициент (B), характеризующий эластичность объема заработной платы по численности занятого населения был статистически незначимым в 1999-м и 2000-м годах, и затем повышался с 27% в 2001-м году до 50% в 2006-м. Стандартизованный коэффициент (Beta) увеличился с 21% в 2001-м до 39% в 2006-м году. Можно предположить, что в конце 1990-х и начале 2000-х годов существовал относительный избыток рабочей силы в экономике регионов России, что объясняет незначительность вклада данного показателя в вариацию объема заработной платы по регионам России в данный период.

Вклад третьего по значимости фактора, «неосязаемого человеческого капитала», который представляет переменная уровень образования, довольно стабилен, он варьируется во времени от 26 до 43% (нестандартизованный коэффициент (B)), и от 12 до 16% (стандартизованный коэффициент (Beta)). Вызывает некоторое удивление, что объем заработной платы в регионах России связан, главным образом с величиной основных фондов, а не численностью и уровнем образования занятого в экономике регионов населения. Возможно, это вызывается определенной инерцией мышления российских предпринимателей и экономистов и привязкой оплаты труда к фондовооруженности труда, особенно в «материальном» производстве, приверженности «догме Смита», то есть представлениям, что именно в «материальном производстве» создается богатство страны. Следствием таких представлений является заниженность оплаты труда в «нематериальном» производстве, в том числе в науке и образовании – главных факторах современного экономического прогресса. В частности, в государственном секторе экономики, особенно в бюджетной сфере, наблюдается значительное, по сравнению с рыночным сектором, занижение уровня оплаты квалифицированного труда, как отмечается в работе В. Гимпельсона и А. Лукьяновой, заработная плата в бюджетном секторе на 19% ниже, чем в коммерческом. [8]

Зарплата же обладателей высшего образования в бюджетном секторе на ¼ ниже, чем у соответствующих внебюджетников. [8] Возможно, что размер разрыва в заработной плате занижен, так как в коммерческом секторе распространены «серые» зарплаты, что и отмечают авторы отмеченной работы. [8] Межде тем, в развитых странах, как пишут Р. Грегори и Дж. Борланд, «работники общественного сектора обычно имеют в среднем более высокие заработки, чем работники частного сектора. Частично эти различия объясняются более высоким уровнем образования у работников общественного сектора. Однако в большинстве стран часть такой дифференциации связана и с более высокими ставками оплаты или ренты, которую получают в общественном секторе». [Цит. По: 8, с. 86]

Четвертым статистически значимым фактором, влияющим на объемы заработной платы в регионах России, является переменная «ожидаемая продолжительность жизни при рождении». Экономическая интерпретация данной переменной связана с предположением, что она представляет накопленный производственный опыт занятого в экономике регионов населения, так как чем выше ожидаемая продолжительность жизни, тем выше доля работников с большим стажем и опытом работы в общей численности занятого в экономике регионов населения. Связь «ожидаемой продолжительности жизни» с объемом заработной платы занятого в экономике регионов населения отрицательная. Данный факт можно попытаться интерпретировать таким образом, что работники старших возрастов получают более низкую заработную плату, чем более молодые работники из-за «обесценения» человеческого капитала в новых, «рыночных» условиях. В работе В. Гимпельсона, Т. Горбачевой, Р. Капелюшникова и других авторов отмечается наличие «плоского» возрастного профиля заработной платы в России. [9] Но более правдоподобная интерпретация заключается в том, что заработная плата во многих отраслях экономики России выполняет «компенсационную» функцию, она выше на предприятиях с тяжелыми и вредными для здоровья условиями труда, то есть повышенная заработная платы компенсирует сокращение продолжительности жизни. В бюджетных же организациях преобладают пожилые работники с высоким уровнем образования и низкой заработной платой.

В таблице 2 представлены результаты расчета регрессионного уравнения (2) с зависимой переменной «разница доходов и заработной платы населения регионов» с использованием статистических данных сборника «Регионы России: социально-экономические показатели» за период с 2000-го по 2006-й год. Использовалась «взвешенная регрессия», в качестве весов использовалась переменная «численность занятых» в экономике регионов России. Коэффициенты детерминации, довольно высоки, они колеблются от 93 до 96%.

Таблица 2

Взаимосвязь разницы доходов и заработной платы населения регионов, основных фондов регионов, численности занятых, уровня образования занятого в экономике регионов населения и ожидаемой продолжительности жизни.

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	-10,891* (1,810) -6,015 0,000	-7,589* (1,326) -5,725 0,000	-3,225** (1,469) -2,196 0,031	-4,116* (1,448) -2,842 0,006	-4,718* (1,440) -3,275 0,002	-4,611* (1,297) -3,554 0,001	-2,600** (1,219) -2,133 0,036	-1,067 (1,037) -1,030 0,306
Коэф. (B) Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P – уровень	0,440* (0,134) 0,294* 3,299 0,001	0,456* (0,105) 0,308* 4,368 0,000	0,166** (0,077) 0,133** 2,158 0,034	0,018 (0,075) 0,013 0,234 0,816	0,033 (0,086) 0,025 0,380 0,705	0,015 (0,080) 0,012 0,191 0,849	0,047 (0,072) 0,038 0,654 0,515	0,124** (0,060) 0,105** 2,065 0,042
Коэф. (B) ЧЗ Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P – уровень	0,787* (0,140) 0,502* 5,619 0,000	0,736* (0,119) 0,456* 6,163 0,000	0,959* (0,091) 0,665* 10,503 0,000	1,202* (0,090) 0,780* 13,403 0,000	1,192* (0,104) 0,759* 11,407 0,000	1,202* (0,096) 0,772* 12,528 0,000	1,194* (0,093) 0,769* 12,868 0,000	1,099* (0,077) 0,734* 14,292 0,000
Коэф. (B) Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P – уровень	0,742* (0,114) 0,205* 6,493 0,000	0,619* (0,078) 0,252* 7,984 0,000	0,653* (0,091) 0,249* 7,197 0,000	0,668* (0,099) 0,236* 6,741 0,000	0,720* (0,119) 0,217* 6,035 0,000	0,765* (0,123) 0,219* 6,215 0,000	0,577* (0,113) 0,178* 5,102 0,000	0,430* (0,091) 0,148* 4,702 0,000
Коэф. (B) ож.пр.ж. Станд.ошибка Коэф. (Beta) T – статистика P – уровень	0,071* (0,020) 0,116* 3,624 0,001	0,055* (0,017) 0,095* 3,151 0,002	0,017 (0,018) 0,027 0,931 0,355	0,032*** (0,019) 0,054*** 1,734 0,087	0,034** (0,017) 0,067* 1,995 0,049	0,029*** (0,016) 0,061*** 1,816 0,073	0,032** (0,015) 0,073** 2,188 0,032	0,035** (0,014) 0,071** 2,471 0,016
Коэф. Детерминации F P – уровень Количество регионов	0,943 336,08 0,000 87	0949 375,72 0,000 86	0,938 314,38 0,000 88	0,933 287,34 0,000 88	0,940 317,106 0,000 86	0,948 374,515 0,000 88	0,948 373,817 0,000 87	0,961 499,656 0,000 87

*) Параметр имеет 1% значимость.

**) Параметр имеет 5% значимость.

***) Параметр имеет 10% значимость.

Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

Коэффициенты регрессии существенно отличаются от предыдущего случая, например, коэффициент при переменной «ожидаемая продолжительность жизни» даже сменил знак. Коэффициент при переменной «основные фонды» регионов намного меньше, чем в предидущем случае, и только в начале рассматриваемого периода статистически значимы.

Очевидно, что не основной капитал играл ведущую роль в формировании доходов от предпринимательской деятельности, доходов от собственности и других доходов (включая скрытую заработную плату), которые составляют подавляющую часть «разницы доходов и заработной платы» населения в регионах России на большей части данного периода. Ведущая роль в формировании доходов, не входящих в заработную плату, принадлежала среднегодовой численности занятого в экономике регионов населения, причем роль данной переменной неуклонно росла: с 78% в 1999-м г. до 109% в 2006-м, достигая 120% в 2002-м и 2004-м годах. Вклад данной независимой переменной в объясненную вариацию «разницы доходов и заработной платы» также стабильно рос с 50% в 1999-м до 73% в 2006-м.(см. табл. 2)

Вторым по значимости фактором оказался человеческий капитал, представляемый переменной «средний уровень образования» занятого в экономике регионов населения. Его вклад колебался от 15 до 20% объясненной вариации зависимой переменной, то есть обе ведущие независимые переменные объясняют от 70 до 95 (и более) процентов вариацию доходов, не входящих в заработную плату, по регионам России.

Но самое интересное, что третьим по экономической значимости, стабильным и статистически значимым показателем, оказалась переменная «ожидаемая продолжительность жизни» населения регионов. Как уже ранее было сказано, она может представлять производственный и социальный опыт, накопленный работниками более старших возрастов, который, как видно из данных таблиц 2, способствует увеличению доходов не входящих в заработную плату, или определяет от 5 до 11% общих доходов от предпринимательской деятельности, доходов от собственности и других доходов (включая скрытую заработную плату). Как отмечают Р. Бучеккине, Д. де ла Кроикс и О. Личандро: «Одним из важных каналов, с помощью которых демографические тренды влияют на рост, очевидно являются численность и качество рабочей силы, которые определяются образованием и решениями агентов об уходе на пенсию». И далее: «Ключевым элементом является то, что различные поколения имеют разный образовательный опыт и поэтому агрегированный запас человеческого капитала состоит из человеческого капитала разных поколений.» [10]

Таким образом, можно констатировать парадоксальную ситуацию –

фонд заработной платы в регионах России положительно зависит, главным образом, от величины основных фондов, накопленных в этих регионах, в гораздо меньшей степени от численности занятого населения и уровня накопленного человеческого капитала (уровня образования занятого в экономике этих регионов населения) и отрицательно от производственного и социального опыта этого населения. В то же время величина доходов, не входящих в заработную плату, положительно зависит главным образом от численности занятого в экономике этих регионов населения, от уровня образования этого населения и накопленного им производственного и социального опыта («ожидаемой продолжительности жизни»).

Катастрофическое падение рождаемости и сокращение продолжительности жизни в России в 1990-е годы, а также падение качества образования, нанесло, по видимому, большой урон потенциалу экономического развития России на долгие годы вперед. С 2000-х годов начались изменения к лучшему, но положение далеко от благополучного.

Уровень рождаемости, продолжительность жизни населения, объемы финансирования и качество образования в России пока еще далеки от тех, далеко не лучших в мире, показателей, которые были достигнуты двадцать лет назад.