Макроэкономическая оценка влияния образования на объёмы производства в регионах России

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

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

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

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

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

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

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

,

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

Соответствующее уравнение регресии записывается в виде:

.

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

,

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

Соответствующее уравнение регрессии записывается в виде:

.

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

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

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

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

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

Таблица 1

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

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

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

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

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

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

Таблица 2

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

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

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

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

Таблица 3

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

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

Таблица 4

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

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