Экономические и социальные характеристики субъектов Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

1. Теоретическое обоснование

1.1 Структура и опредление человеческого капитала

1.2 Оценка влияния человеческого капитала на экономическое развитие

1.3 Оценка влияния человеческого капитала на экономическое развитие России

2. Постановка исследовательской проблемы

3. Методология

4. Описание результатов

Заключение

Список литературы

Приложение



Введение

В последние десятилетия Россия переживает сложные времена в экономике, которые сопровождаются сокращением численности населения, снижением реальных доходов населения, высокой степенью износа основных фондов, ростом уровня безработицы и ухудшением системы образования. Однако развитие информационных технологий и поддержку высокотехнологичных секторов экономики правительство определило одним из основных направлений на 2016-2018 год. [Ссылка]

Кроме того приоритетной отраслью для государства на сегодняшний день является оборонная промышленность. Данная отрасль является высокотехнологичной и требует большего опыта и знаний от специалистов. Кроме того в рамках данного направления была утверждена программа «Развитие интегрированной системы обеспечения высококвалифицированными кадрами организаций оборонно-промышленного комплекса Российской Федерации в 2016-2020 годах». [20] Целью, которой является повышение качества среднего и высшего образования, а также решение научно-практических задач оборонно-промышленного комплекса.

На Красноярском экономическом форуме, прошедшем в конце февраля 2016 года, была проведена дискуссия, тема которой «Роль человеческого капитала в развитии». В рамках данной дискуссии обсуждались перспективы экономического развития страны и человеческого капитала. Стоит отметить мнение ректора Высшей школы экономики Я. И. Кузьминова, который говорил о том, что российская экономика долгое время строится на сверхдоходах от использования природных ресурсов, сначала угля и теперь нефти. Однако в текущих условиях необходимо искать другие драйверы роста, например, человеческий капитал, так как он является одним из потенциальных преимуществ российской экономики. [22]

Поэтому изучение человеческого капитала является актуальным и требует особого внимания, поскольку данный фактор является определяющим в экономическом развитии государства и регионов. Данный факт был подтвержден как зарубежными учеными, так и российскими. (А. В. Комарова и Е. А. Крицына, 2012)

Но так было не всегда. До начала XX века человек в экономике воспринимался только в качестве трудового ресурса, но в постиндустриальном обществе все отчётливее приходило понимание того, что человек обладает уникальными навыками и способностями, природа и применение которых выходят за рамки определения «труда».

Согласно современным теориям капитал больше не воспринимают только как физический. Производительные качества и характеристики человека были признаны особой формой капитала, так как их развитие требует значительных затрат времени и материальных ресурсов, они подобно физическому, обеспечивают своему владельцу более высокую прибыль. Для исследуемого вида капитала также можно рассчитать степень эффективности от инвестиций при помощи нормы отдачи, соотнеся доходы к затратам.

Инвестирование в образование, здравоохранение, подготовку и повышение квалификации кадров, рождение детей и их воспитание являются важнейшими формами инвестирования в человека. Прохождение курсов или обучения непосредственно на производстве способствует увеличению запасов человеческого капитала. Главное отличие человеческого капитала от вещественного заключается в том, что он индивидуален и воплощен в человеке, то есть его невозможно передать или оставить в качестве наследства, в отличие от материальных ценностей.

В настоящее время множество исследователей приходят к выводу, что человеческий капитал оказывает положительное влияние на экономические показатели роста стран и регионов, а также является конкурентным преимуществом территорий. Это справедливо, так как современная экономика развивается с быстрыми темпами, внедряется все больше новых технологий и оборудования, а значит, возникает потребность в высококвалифицированных, образованных и опытных специалистах.

В теории не существует однозначной трактовки человеческого капитала, что влечет за собой разнообразие подходов к его измерению. Поэтому особое внимание было уделено существующим методам учета человеческого капитала. Среди основных элементов капитала выделяют знания, навыки, здоровье, обладание экономически значимой информацией, культуру, мотивы и ценности.

Целью работы является определение влияния человеческого капитала на уровень экономического развития регионов России в период с 2005-2014 гг. Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

- провести обзор подходов к определению человеческого капитала;

- провести обзор методов измерения человеческого капитала;

- провести обзор эмпирической литературы по выявлению роли человеческого капитала;

- на основе полученных теоретических выводов провести исследование на выявление и изучение влияния человеческого капитала на показатель экономического роста России.

Таким образом, объектом исследования являются экономические и социальные характеристики субъектов Российской Федерации. Предметом исследования являются факторы, характеризующие и влияющие на развитие регионов Российской Федерации.

Результаты, полученные в ходе исследования, будут полезны при определении стратегий развития регионов правительством. Грамотный и правильный выбор направлений является актуальным, а в условиях криза этот вопрос встает более остро. Так результаты данного исследования указывают на необходимость и важность поддержки и развития человеческого капитала регионов России. Поскольку уровень экономическое положение региона напрямую зависит от человеческого капитала.

Новизна данного исследования заключается в использование новых данных, следовательно, результаты являются актуальными. Помимо этого в работе учтено предположение о том, что показатели человеческого капитала не дают отдачи в один период с его приобретением. Предполагается, что сначала капитал накапливается и применяется, но влияние на результаты будет оказывать только через некоторый период времени. В рамках данной работы временной лаг составляет пять лет.

Исследование включает в себя четыре основных раздела. В первом разделе представлены теоретические аспекты человеческого капитала и его структуры. Затем был проведен обзор основных подходов к измерению человеческого капитала. Раздел также включает в себе результаты эмпирических исследований по взаимодействию человеческого капитала и экономических показателей роста России.

Во втором разделе приведена постановка исследовательской проблемы, а также обоснование выбора переменных и подбора метода эмпирического исследования. Помимо этого раздел включает в себя обоснование для формирования гипотез и этапы проведения практической части исследования.

В рамках раздела «Методология исследования» приведена методика проведения исследования, подробное описание получения данных, подготовка данных для корреляционного и регрессионного анализа данных и выбор наилучшего метода оценки коэффициентов регрессии.

В четвертом разделе исследовательской работы представлено описание результатов. Описание также включает проверку раннее выдвинутых гипотез.



1. Теоретическое обоснование

1.1 Структура и определение человеческого капитала

У истоков развития теорий о человеческом капитале стоит Теодор Шульц. Он был одним из первых, кто ввел понятие «человеческого капитала». (Schultz, 1961) Дальнейшее развитие теории связывают с именем Гэри Беккера в своей работе «Человеческий капитал», основываясь на идеях Т. Шульца, было разработано микроэкономическое основание для теории, которое дало основу дальнейшим исследованиям в этой области. (Becker,1962) Им также была предложена методика расчета экономической эффективности инвестирования в образование. Отличительная черта научных трудов Г. Бэккера это рассмотрение человеческого капитала не только через образование, но и через профессиональный опыт, здоровье и географическую мобильность.

Прежде всего, необходимо привести определение человеческого капитала. На сегодняшний день среди ученых не существует единой трактовки человеческого капитала. Однако среди приведенных определений можно выделить общее. (Таблица 1) Так человеческий капитал определено включает в себя знания и навыки, приобретенные индивидуумом на протяжении все жизни, которые способствуют повышению благосостояния, как индивида, так и экономики в целом.

Таблица 1 Определение человеческого капитала

Автор	Определение человеческого капитала
ОЭСР, 2007	Знания, навыки, компетенций и воплощенные в человеке, способствующие созданию личного, социального и экономического благосостояния.
Р. М. Нуреев, 2009	Специфическая форма капитала, воплощённого в самом человеке, это имеющийся у человека запас здоровья, знаний, навыков, способностей, мотиваций, которые содействуют росту его производительности труда и приносят ему доход в форме заработной платы или ренты.
N. Lin, 2001	Форма капитала, позволяющая через образование и навыки накапливать и увеличивать благосостояние рабочего.

Все работы в области человеческого капитала можно подразделить по уровню, на котором проводилось изучение:

*микроуровень (компании, организации и так далее);

*макроуровень (страны и регионы)

Существуют исследования, изучающие человеческий капитал компаний. На микроуровне объектом человеческого капитала служит результат интеллектуальной деятельности, на который получен патент и закреплено авторское право. Автору будет принадлежать право определения направлений и форм ее экономического использования. В компании данный объект действует как нематериальный актив, увеличивающий доходы компаний и собственника актива. На сегодняшний день данная область является малоизученной. (Seleim A., Ashour A., Bontis N., 2007)

К исследованиям на уровне регионов большой интерес проявляют ученые из развивающихся стран. Ученые считают, что уровень регионального экономического развития напрямую зависит от человеческого капитала. Наиболее остро вопрос неравенства человеческого капитала среди регионов стоит в странах востока - Индии и Китае. (Viswanath J., Reddy K. L. N. и Pandit V., 2009; Fleisher B., Zhao H. Li, M. Q., 2010)

Структура капитала также неоднозначна, как и определение человеческого капитала. Основные элементы, включенные в структуру человеческого капитала, следуют напрямую из определения: образование (Cohen D. и Soto M., 2007); здоровье и психологические характеристики индивида (Tsai C., Hung M. и Harriott K., 2010); уровень профессиональной подготовки (Hanushek E. and Woessmann L., 2009) и трудовая мобильность (Faggian A. и McCann P.).

Наиболее распространённым показателем человеческого капитала является доля людей с высшим, средним и начальным образованием в общей численности населения или в численности экономически активного населения. (D. Cohen и M. Soto, 2007; J. M. Shapiro, 2005; H. D. Vinod и S. K. Kaushik, 2007; Штерцер, 2006) Данный факт вызван тем, что статистические данные достаточно простые и находятся в открытом доступе.

В исследовании D. Cohen и M. Soto рассматривалось влияние человеческого капитала на показатель внутреннего валового продукта для 95 стран. Особенность исследования заключается в использовании в качестве человеческого капитала среднего числа лет обучения в стране, умноженного на долю населения с соответствующим уровнем образования. В ходе проведения исследования авторы пришли к выводу, что человеческий капитал имеет влияние на показатель экономического роста государства, кроме того эффект является стабильным в разных странах.

Количество лет образования также часто используется в эмпирических исследованиях для измерения человеческого капитала. J.Viswanath, K. L. N. Reddy и V. Pandit проведя обзор теоретических и эмпирических исследований утверждают, что использование в качестве человеческого капитала регионов средней продолжительности обучения является наилучшим подходом. Основываясь на данных о 25 регионов Индии, авторы вычислили, что человеческий капитал является более значимым для экономического развития регионов в сравнении с физическим капиталом.

А. В. Комарова, Е. А. Крицына проводили исследование в области влияния человеческого капитала на рост ВРП российских регионов. Измерение человеческого капитала российских регионов проводился четырьмя способами. Особенность данного исследования является использование доли инвестиций в образование, здравоохранение и другие социально-культурные мероприятия в качестве показателя человеческого капитала. Ученые модифицировали подход С. Парка, включив расходы на образование и культурно-досуговые мероприятия. В качестве расходов были взяты расходы на уровне правительства и на уровне домохозяйств. (Комарова А. В.,. Крицына Е. А, 2012).

Ученые пекинского Центрального университета финансов и экономики измеряли человеческий капитал четырьмя разными способами: измерение результата (отдача от использования человеческого каптала) (The lifetime income approach of Jorgenson and Fraumeni), затратный подход (The cost approach of Kendrick),); индикаторный подход (The indicator approach), подход мирового банка (The World Bank residual approach). (B. Fleisher, H. Li, M. Q. Zhao, 2010) Наиболее интересным представляется подход измеряющий результат от человеческого капитала, «Jorgenson-Fraumeni income-based approach». Суть этого метода заключается в оценке человеческого капитала, как ожидаемого дохода на протяжении жизни. Практическая значимость данного подхода заключается в отражении долгосрочных инвестиций (образование, здравоохранение, накопление человеческого капитала). Данный метод широко используется в мировой практике, в таких государствах как Канада, Новая Зеландия, Норвегия и Соединённые Штаты Америки. Это связано с тем, что метод имеет хорошую теоретическую основу для анализа, а данные достаточно легко получить. (B. Fleisher, H. Li, M. Q. Zhao, 2010).

С 1990 года Организация объеденных наций (ООН) выпускает доклады об уровне человеческого развития стран и регионов. Индекс развития человеческого развития (ИЧР) является одним из простых показателей человеческого капитала, основное преимущество данного индекса это возможность проведение межстранового и межрегионального сравнения. Преимуществом данного похода к измерению человеческого капитала является простата проведения анализа по причине доступности и точности данных. ИЧР основывается на трех важных показателях:

1. доход

2. образование

3. долголетие

Доход определяется показателем валового внутреннего продукта (валового регионального продукта) по паритету покупательной способности (ППС) в долларах США. Под образованием понимается уровень грамотности и доли учащихся среди детей и молодежи в возрасте от 7 до 24 лет. Индекс долголетия измеряется как продолжительность предстоящей жизни при рождении (ожидаемая продолжительность жизни индивида). Эти частные индексы рассчитываются по следующей формуле:

,

За исключением индекса дохода, который рассчитывается по формуле:

,

Далее сам индекс человеческого развития рассчитывается через среднеарифметическое суммы трех индексов. В российской практике при применении данного подхода вводится ряд корректировок. [6, с 200]

Такой поход к измерению человеческого капитала подвергается критике, В.О. Толчеев утверждает, что результаты, полученные на основе анализа ИРЧП, не в полной мере отражают человеческий капитал в регионе и дают определенное «смещение» оценок. Основным недостатком автор считает использование индексом средних показателей по региону, таким образом, сглаживая различия между ними. Вторым недостатком, по мнению автора, является процедура расчетов индекса, которая весьма затянута во времени, делающая индекс не пригодным для анализа текущей ситуации. (Толчеев В.О.). капитал экономический россия

1.2 Оценка влияния человеческого капитала на экономическое развитие

Прежде всего, для оценки влияния человеческого капитала на экономическое развитие регионов России необходимо провести обзор существующих моделей. В данном разделе представлены подходы к оценке влияния человеческого капитала на экономические показатели регионов и государств. Затем особое внимание уделено исследованиям, которые используют данные модели на Российских данных.

Среди существующих моделей оценки вклада человеческого капитала на результаты экономической деятельности регионов и государств можно выделить модель Мэнкью-Ромера-Уэйла (MRW), которая представляет собой расширенную модель Солоу с производственной функцией вида Кобба-Дуглас. Особенность данного метода заключается в том, что человеческий капитал учитывается на равных с трудом и капиталом. (Штерцер Т. А., 2006) Производственная функция имеет вид:

,

Где, - это реальный объем производства; К - физический капитал; H - это человеческий капитал; L - труд, А- эффективное использование ресурсов; б, в это отдача соответствующая капиталу , при этом б > 0, в>0. К недостаткам данной модели относят отсутствие амортизации как физического, так и человеческого капитала.

Т. А. Штерцер, проводит исследование на основе модели Мэнкью-Ромера-Уэйла, используя данные о 77 регионах Росси с 1996 по 2004 г. Основываясь на полученных результатах, автор утверждает о значимости и важности человеческого капитала в ВРП. Кроме того, Т.А. Штерцер утверждает, что человеческий капитал и физический капитал имеют практически равные доли в части дохода, после вычета доли труда. Все эти выводы говорят о значимости человеческого капитала для экономического развития региона. Особенность их исследования заключается в почти равноправном влиянии на эконмический рост как физического, так и человеческого капитала. (Штерцер Т. А., 2006)

Группа ученых из Индии эмпирическим путем доказывает, что образованный человек более склонен к переезду в более эффективные регионы или наоборот, что также приводит к росту экономики региона. (Viswanath, J., K L N Reddy & Vishwanath Pandit, 2009)

Yuko Shindo производит исследование на роли ЧК в китайских провинциях Цзянсу и Ляонин и рассматривает влияние человеческого капитала через образовательные субсидий на региональный экономический рост и различия между двумя китайскими регионами. (Shindo, 2010) Это исследование оценивает долгосрочные темпы экономического роста, которые зависят от человеческого капитала. Проанализировав данные о запасе человеческом и физическом капитала регионов, ученый утверждает о том, что при большем субсидировании регионов, возможно, добиться большего экономического роста. Автор указывает на необходимость выделения субсидирований на образование в регионах, так как данный вид субсидий человеческого капитала, стимулирующий экономический рост, и поддержка отстающих регионов, помогающая сократить значительное неравенство, возникшее между регионами.

B. Fleisher в соавторстве с L. Haizheng, M.Q. Zhao изучают зависимость регионального роста от неравенства между регионами, запасом человеческого и инфраструктурного капитала. Человеческий капитал в их модели представляется в двух формах: 1) работники с низким (начальным) уровнем 2) работники с высшим образованием, которые играют большую роль в экономическом развитии. Авторы, используя метод стохастических границ, выявили, что работники с высшим образованием показывают большую производительность, чем работники с меньшим уровнем. Ученые связывают данный факт с тем, что в производственный процесс вовлечены новые технологии и оборудование для использования, которых необходимо обладание определенными навыками и знаниями. Они подтверждают благоприятное влияние человеческого капитала на экономический рост региона, и указали, что инвестирование в человеческий капитал сокращает неравенство среди регионов (провинций). Своим исследованием ученые пытаются привлечь внимание властей к важности человеческого капитала регионов. (Belton Fleisher, Haizheng Li, Min Qiang Zhao, 2010)

Работа Zheng WEI и Rui HAO посвящена изучению влияния человеческого капитал на региональную экономику Китая за 1978-2005гг. Авторы используют метод стохастической границы производственных возможностей (SFA). Рост производительности в работе измерялся индексом Мальмквиста (Malmquist TFP index), основывающийся на оценке новых областей производства. Для измерения человеческого капитала региона используются структуры населения с разным уровнем образования. На основе результатов расчетов ученые приходят к выводу, что человеческий капитал имеет значительное, положительное влияние на рост экономики китайских провинций. Динамика развития регионов свидетельствует о различной значимости уровня образования в его развитии. Так, например, в восточных западных районах Китая, основным фактором экономического роста является начальное образование. Рост центральных районов связывается с высшим образованием. Для дальнейшего развития регионов правительству следует совершенствовать систему образования. В частности повышать качество университетского образования и сделать его более доступным для населения. (WEI & HAO, 2011)

Raffaello Bronzini и Paolo Piselli на основе эмпирических данных утверждают, что производительность регионов Италии связана с тремя видами капитала, главным из которых является человеческий капитал. Отличительной особенностью их работы от всех предыдущих исследований является измерение влияние одновременно трех факторов, человеческого капитала, R&D и общественного капитала. Согласно результатам эконометрического анализа увеличение человеческого капитала на 1% приводит к росту производительности региона примерно на 0,38 %. Инвестирование в человеческий капитал при этом дает большую отдачу, чем инвестирование в общественный капитал. (Bronzini & Piselli, 2009)

Несмотря на множество работ, подтверждающих значимость человеческого капитала, существуют и те, кто считает, что влияние человеческого капитала на экономический рост переоценено. Например, Вэй Чи и другие подтверждают, что человеческий капитал влияет на экономический рост всей страны. Но при этом авторы не находят достаточного доказательства влияния на экономический рост провинций Китая. (Wei CHI, 2008)

1.3 Оценка влияния человеческого капитала на экономическое развитие России

Прежде чем перейти к описанию моделей и подходов к измерению влияния человеческого капитала на экономический рост в российской практике, следует провести анализ существующего запаса капитала в России и в российских регионах.

Выше была приведена структура изучаемого вида капитала, где указывалось, что человеческий капитал включает в себя такие важные компоненты как образование, здоровье и опыт. Неоспоримо важным также является качество данных компонентов.

Сегодня Россия находится в состоянии стагнации, которая сопровождается ростом дефицита госбюджета, сокращением общей численности населения, снижением реальных доходов населения. Текущая негативная ситуация неизбежно влечет за собой сокращение расходов на образование, медицину и ухудшение их качества. Однако в таких сложных условиях количество выпускников вузов растет. Кроме того правительство утверждает о важности качества образования и выдвигает его как одно из основных направлений в развитии. Согласно данным статистического сборника «Индикаторы образования 2016», в Росси сокращается число студентов получающих высшее образование. Однако данный факт может быть вызван не снижением значимости или интереса к высшему образованию, а низкими показателями рождаемости в период с 1992-1996гг.

Расходы на образование рассматривают в качестве инвестиций в человеческий капитал. На рис. 1 можно пронаблюдать, что значение данного показателя находится на стабильном уровне.

Стоит также рассмотреть структуру данных инвестиций в человеческий капитал относительно уровней образования в России. Так из рисунка 2 можно сделать вывод, что большее количество средств выделяется на высшее и послевузовское профессиональное образование. То есть порядка 300 тысяч рублей в расчете на одного обучающегося по направлению высшего и послевузовского образования выделяется государством.

Рисунок 1 Расходы на образование в процентах к валовому внутреннему продукту

Таким образом, Россия можно охарактеризовать страной с большим запасом человеческого капитала, который при определенных условиях может увеличиваться и развиваться.

Теперь перейдем к исследованиям российских ученых в данной области. Среди исследований, проведенных на российских данных можно выделить несколько наиболее значимых. Так как большая часть российских исследований по изучению человеческого капитала носит только лишь обзорный теоретический характер, который не подкреплен эмпирикой.



Рисунок 2 Государственные расходы на образование в расчете на одного обучающегося по подразделам классификации расходов бюджета

А.В. Комарова в соавторстве с О. В. Павшком измеряли оценку вклада человеческого капитала в экономический рост регионов, используя

модель Менкью-Ромера-Уэйла. Выборка в данном исследовании составляла 78 регионов, временной период с 1998 по 2007, затем выборка была разделена на две части относительно ВРП. Авторами провели оценку человеческого капитала отдельно за каждый год, не беря во внимание панельную структуру данных. В качестве измерения человеческого капитала выступали три переменных: доля выпускников вузов, заработная плата и инвестиции в образование. Исходы из предположений MRW-модели была оценена аналогичная производственная функция в исследовании Т. А. Штерцера, уравнение (3). Авторы пришли к выводу, что в регионах с более высоким показателями ВРП человеческий капитал дает большую отдачу. Кроме того вклад человеческого капитала превышает вклад физического. (Комарова А. В. и Павшок О.В., 2007)

Следующее ключевое исследование также было направлено на изучение вклада человеческого капитала в региональное развитие России. Т. А. Штерцер, как было указано ранее, использовал MRW-модель, а также простую модель множественной регрессии. Человеческого капитала измерялся через такие показатели как среднее число лет обучения занятых в экономике, доля выпускников в общей численности региона. Помимо этого важным является учет отраслевой структуры ВРП. Автор выявил, что неравенство в экономическом развитии во многом зависит от накопления человеческого капитала. Помимо этого Т.А. Штерцер утверждает, что развитие человеческого капитала будет оказывать большее влияние, чем при смене отрасли на сырьевую. (Т. А. Штерцер, 2006)

Таким образом, проаннотировав множество источников зарубежной и российской литеры, необходимо отметить множество подходов к измерению человеческого капитала, а также множество моделей для оценки вклада данного капитала в экономическое развитие регионов. Большинство авторов утверждает о значимости человеческого капитала на уровне стран. Однако в рамках данного исследования будут более подробно изучена связь между региональным развитием и человеческим капиталом.



2. Постановка исследовательской проблемы

В рамках текущего раздела приведено обоснование выбора переменных и подбора метода эмпирического исследования влияния человеческого капитала на экономический рост субъектов Российской Федерации. Помимо этого раздел включает в себя обоснование для формирования гипотез. Ниже представлены этапы проведения практической части исследования необходимые для достижения, ранее поставленной цели:

- Основываясь на обзоре литературы, приведенном ранее выбрать переменные, которые будут удовлетворять требованиям исследования;

- Опираясь на выводы теоретического обоснования, выдвинуть гипотезы;

- Собрать базу данных, используя которую будет возможно проверить сформулированные ранее гипотезы;

- Провести эмпирическое исследование на выявление и изучение влияния человеческого капитала на экономическое развитие регионов России;

- Интерпретировать полученные результаты.

Проведение текущего исследования позволяет определить и охарактеризовать влияния человеческого капитала на экономический рост регионов России. Иными словами, исследование позволяет ответить на вопрос: как факторы человеческого капитала оказывают влияние на экономический рост субъектов Российской Федерации?

Как было указано ранее большинство исследований проведенных в данной области показателем экономического развития выбирают внутренний валовой продукт (ВВП) для стран и валовой внутренний продукт (ВРП) для регионов или его аналоги. Основываясь на предыдущие исследования, в качестве показателя экономического развития регионов был выбран показатель валового внутреннего продукта в расчете на душу населения и исчисляемый в текущих основных ценах и скорректирован относительно индекса цен производителя (ИЦП). Данный показатель отражает разницу между стоимостью произведенных товаров и услуг и стоимостью потреблённых товаров и услуг за период производства.

Исходя из анализа литературы, проведенного ранее, для измерения человеческого капитала было выбрано три основных показателя это образование, заработная плата и инвестиции в образование.

Образование в текущей работе измеряется как доля выпускников в численности занятых в экономике. Данные подразделяются относительно трех уровней образования высшее, среднее специальное и выпуск квалифицированных рабочих и служащих. Выбор именно этих уровней образования обусловлен тем фактом, что именно эти уровни образования вносят существенный вклад в формирование человеческого капитала как фактора повышающего экономическое благосостояние региона. Хотя начальное и среднее образование, несомненно, оказывают влияние на запас человеческого капитала, однако трудно измерить их вклад именно этих уровней в произведение и рост добавленной стоимости регионов.

Третий показатель человеческого капитала это заработная плата, которая была рассчитана как среднемесячная начисленная заработная плата, скорректированная на инфляцию. Инфляция была рассчитана как нормированный показатель индекса цен производителей (ИЦП). Нормировка ИЦП происходила через принятие за базовый 2014 год, приравняв его к единице, затем расчет для предыдущих лет производился через умножение индекса последующего года к инфляции последующего года и деленное на 100%.

Инвестиции в образование рассматриваются как расходы государства на образование. Основываясь на предположение о том, что основные и существенные инвестиции в образование вносит именно государство, а не домохозяйства был взят данный вид инвестиций. Расходы государства включают в себя расходы на всех уровнях образования (дошкольное, начальное, высшее и другие). Расходы домохозяйств не были взяты, поскольку они незначительны, так как их доля мала и не оказывает влияние на экономический рост региона в целом, поскольку такие расходы носят индивидуальный характер.

В качестве контрольных переменных используют труд, капитал, размер региона и доля добывающей полезные ископаемые или обрабатывающей отрасли. Труд измеряется как доля занятого в экономике населения в численности экономически активного населения. Капитал определяется как стоимость основных фондов, скорректированная на инфляцию в общей численности населения в регионе. Кроме того были взяты еще две переменные, учитывающие отраслевую структуру ВРП. Первая переменная это доля добывающей отрасли в ВРП, измеряемая в процентах. Следующая переменная отражающая отраслевую структуру это доля обрабатывающей отрасли в ВРП, которая также измеряется в процентах.

Таким образом, для составления базы данных необходимой для проведения эмпирического анализа требуются достоверные источники информации по регионам Российской Федерации. Источником данных служит сайт Федеральной службы государственной, а именно статистический сборник «Регионы России. Социально-экономические показатели».

Методика проведения исследования включает в себя проведение регрессионного и корреляционного анализа, который будет сделан при помощи статистического пакета STATA 13.

Перейдем к выдвижению гипотез относительно характера связи человеческого капитала и экономического развития регионов. Основываясь на проведенном анализе литературы и источников данных, были выдвинуты следующие гипотезы:

1. Н₀: Рост доли специалистов и квалифицированных служащих приводит к росту экономики региона

2. Н₀: Увеличение доли выпускников со средним специальным образование положительно влияет на показатель экономического роста регионов

3. Н₀: Рост доли выпускников с высшим образованием будет приводить к рост экономики региона

4. Н₀: Рост реальной заработной платы населения стимулирует рост экономического развития региона

5. Н₀: При увеличении инвестиций в образование увеличивается экономическое благосостояние региона

Первые три гипотезы будут проверены одновременно в одной модели. Следующие две гипотезы будут проверены в отдельных моделях

Для проведения эконометрического анализа была выбрана расширенная производственная функция вида Кобба-Дугласа с включением человеческого капитала. Данная функция имеет следующий вид:

,

где Y это агрегированный выпуск продукции, задаваемый производственной функцией от труда и капитала;

L - труд;

K - капитал;

H - человеческий капитал;

A - константа, связанная с уровнем технологий;

б - вклад увеличения капитала в выпуск;

в - доля человеческого капитала в выпуске;

м - доля труда в выпуске.

При этом 0< б<1, 0< в <1, 0< м <1.

Прологарифмировав данную производственную функцию, получим:

,

Данное уравнение описывает зависимость среднедушевого дохода от роста населения и накопления человеческого и физического капитала.

Предполагается, что человеческий капитал в виде образования, заработной платы и инвестиций не будет оказывать эффект на экономический рост региона сразу. Поэтому доли выпускников и инвестиции в образование рассчитывается, как усредненный показатель за пять лет.

Выпускники учебных заведений, получившие образование в определенный год, не сразу занимают хорошие должности. Минимум год или два они стажируются и набираются опыта, часть выпускников продолжает учиться дальше. Кроме того навыки и знания полученные во время обучений будут применимы не сразу, а в течение некоторого времени.

Показатель заработной платы в свою очередь имеет особую природу, так заработная плата может быть следствием высокой производительности сотрудников, то данный факт может вызвать эндогенность, поэтому было принято решение взять лаг в пять лет.

Инвестиции в образование также будет отдачу в течение некоторого времени, но в один период вложением средств.

Следующий раздел включает в себя подробное описание методологии исследования, в рамках которого представлен анализ выбросов, корреляционный и регрессионный анализ данных.

Основным ограничением в измерении человеческого капитала это использование способно отразить существующие различия в качестве образования. Кроме того данная модель построена без учета трудовой и образовательной миграции.



3. Методология

Текущий раздел исследования представляет подробное описание получения данных, методологии проведения исследования и получение результатов корреляционного и регрессионного анализа данных.

Для реализации данного исследования были собраны и рассчитаны показатели по 78 регионам Российской Федерации за четырнадцатилетний период, с 2000 по 2014 гг. Источником данных служит сайт Федеральной службы государственной статистики.

Перед построением модели и проведением корреляционного и регрессионного анализ данных необходимо проверить все используемые переменные на анализ выбросов, то есть исключить из исследования те значения переменных, которые противоречат экономическому или здравому смыслу и принимают очень маленькое или наоборот очень большое значение относительно остальных значений. Для этого необходимо провести анализ ящичковых диаграмм по каждой переменной. Таким образом, из рассмотрения были исключены такие регионы как Московская, Ингушетия, Чеченская республика и Чукотская область.

На следующем шаге необходимо проанализировать описательные статистики всех используемых переменных. В таблице 2 представлено среднее значение, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значение переменных. Стоит обратить внимание на среднее значение доли выпускников с высшим образованием в общей численности населения, которое равно 0,0075, то есть ежегодно чуть менее 1% от общей численности населения получается высшее образование в России. Порядка 0,51% от общей численности населения ежегодно проходит обучение для повышения квалификации. Примерно наравне с выпуском квалифицированных рабочих и служащих получают степень о среднем профессиональном образовании, 0,46 % в общей численности населения. Относительно значения показателя среднеквадратического отклонения для всех исследуемых уровней образования большая волатильность наблюдается у доли выпускников с высшим образованием.

Таблица 2 Описательные статистики

Переменные	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Валовый региональный продукт на душу	283197,1	24 6510,1	17 961,14	2 326 103
Доля выпускников со средним профессиональным образование	0,0046	0,0011	0,0013	0,0079
Доля выпускников квалифицированных рабочих и служащих	0,0051	0,0016	0, 0015	0,0114
Доля выпускников с высшим образованием	0,0075	0,0023	0,0010	0,0164
Заработная плата	23229,44	8 545,478	8 873,802	62 152
Инвестиции в образование	15509,51	12 285,05	1 047,955	66 669,11
Доля добывающей отрасли в ВРП, (%)	7,78	12,34	0	65,7
Доля обрабатывающей отрасли в ВРП, (%)	18,70	10,24	1,2	58,5
Труд	0,9243	0,0313	0,7614	0,9747
Капитал	424,4267	376,22	91,67	3467,96
Численность населения	1595,453	1125,342	149,2	5428,8

Следующим важным показателем является заработная плата. Данный показатель, как уже было сказано ранее, скорректирован на инфляцию. Так средняя заработная плата в России в ценах 2014 года за период с 2000 года составляет 23 229, 44 рублей. Стандартное отклонение в этом случае равно 8 545, 478 рублям, что говорит об изменчивости данного показателя во времени и по регионам.

Среди описательных статистик контрольных переменных стоит отметить труд. Показатель измеряется, как доля занятых в экономике в численности экономически активного население региона, и имеет среднее значение равное, 92,43%. Следовательно, средняя доля безработных по включенным в исследование регионам за выбранный период составляет 8,57%.

Теперь перейдем к анализу нормальности распределения данных. Для этого были построены гистограммы распределения всех переменных. Согласно данным графикам распределение является асимметричным, однако, было принято решение не удалять выбросы на данном этапе, поскольку сведение распределения к нормальному может привести к искажению данных.

Далее для нахождения ответа на исследовательский вопрос: как факторы человеческого капитала оказывают влияние на экономический рост субъектов Российской Федерации? Следует перейти к корреляционному анализу. Данный анализ необходимо провести до применения регрессионному анализу, так как он позволяет выявить мультиколлинеарность между независимыми переменными. Это является важным, потому что при получении значения коэффициента корреляции более 0,70 можно утверждать о наличии сильной взаимосвязи между переменными. Последствием этого является несостоятельность полученных оценок регрессии. Таким образом, исходя из значений коэффициентов, полученных из корреляционной матрицы (Приложение) можно утверждать об отсутствии мультиколлинеарности между переменными, так как не было получено коэффициентов, принимающих более 0,70. Поэтому можно перейти на следующий шаг - регрессионный анализ.

На следующем шаге приступим к проведению регрессионного анализа. Для оценки коэффициентов регрессии используется уравнение указанное выше. Было построено три спецификации модели относительно трех подходов к измерению человеческого капитала. Модели были оценены тремя способами.

Первый это сквозная регрессия (Pooled OLS), которая включается все года и все регионы, не учитывая панельной структуры данных. Оценка производилась методом наименьших квадратов.

Следующие два способа оценки включают в себя учет индивидуальных эффектов это модели с фиксированными эффектами (FE) и со случайными (RE). Модели с фиксированными эффектами подразумевают, что данные носят индивидуальный характер. То есть существуют некоторые индивидуальные характеристики единиц, которые учитываются в параметрах модели. Модели со случайными эффектами предполагают, что наблюдение случайным образом попало в генеральную совокупность и индивидуальные эффекты носят случайный характер. Оценки, полученные в результате применения модели с фиксированными эффектами, называются МНК-оценками с фиктивными переменными. Оценки, полученные в результате применения модели со случайными эффектами, называются оценками со случайными переменными

В первой модели человеческий капитал измеряется как доля выпускников относительно трех уровней образования в общей численности населения. Для выбора наилучшей оценки коэффициентов следует провести тест Вальда, Бруойша-Пагана и Хусмана.

Начнем с теста Вальда. Данный тест позволяет сравнить результаты, полученные с помощью оценки сквозной регрессией и моделью с фиксированными эффектами. Гипотезы:

Н₀: все индивидуальные эффекты равны нулю

Н₁: все индивидуальные эффекты не равны нулю

Таблица 3 Оценки параметров модели 1

Факторы	Модель 1
	Pooled OLS	FE	RE
Доля выпускников со средним профессиональным образование	-0,135*** (0,038)	-0,185*** (0,051)	-0,165*** (0,046)
Доля выпускников квалифицированных рабочих и служащих	-0,001 (0,038)	-0,191*** (0,039)	-0,153*** (0,039)
Доля выпускников с высшим образованием	0,072*** (0,026)	0,320*** (0,033)	0,264*** (0,030)
Ориентированность добывающая	0,074** (0,006)	-0,011 (0,012)	0,040*** (0,010)
Ориентированность обрабатывающая	0,024 (0,017)	0,015 (0,023)	0,023 (0,022)
Труд	2,305*** (0,328)	1,512*** (0,237)	1,718*** (0,239)
Капитал	0,634*** (0,020)	0,389*** (0,026)	0,487*** (0,023)
Численность населения	0,040*** (0,015)	0,091 (0,215)	0,013 (0,034)
Константа	8,075*** (0,283)	9,115*** (1,615)	9,089*** (0,419)
Within R2, %		66,79	65,06
Between R2, %		51,88	78,14
Overall R2, %		52,90	75,74
Adj R2, %	81,21
Количество наблюдений	710

Все переменные взяты в логарифме. ***- принимаем на 1% уровне значимости; **- принимаем на 5% уровне значимости; *- принимаем на 10% уровне значимости

Поскольку p-value меньше 0,01, то основная гипотеза отвергается. Следовательно, необходимо выбрать модель с фиксированными эффектами, поскольку она более точно подходит для описания данных.

Второй тест это тест Бруойша-Пагана. Тест дает возможность сравнить полученные коэффициенты регрессий моделей со случайными эффектами и сквозной регрессии.

Н₀: В модели отсутствуют случайные эффекты (pooled OLS)

Н₁: Модель характеризуется наличием случайных эффектов (модель со случайными эффектами)

Аналогично и для теста Бруойша-Пагана, p-value меньше чем 0,01, следовательно, основная гипотеза отвергается. Поэтому для интерпретации модели следует использовать модель со случайными эффектами.

Далее был проведен тест Хаусмана для выбора между моделями с фиксированными или со случайными эффектами. Данный тест проверяет следующие гипотезы:

Н₀: Различия в оценках коэффициентов не существенные (Модель со случайными эффектами)

Н₁: Различия в оценках коэффициентов существенные (Модель с фиксированными эффектами)

В результате было обнаружено, что модель со случайными эффектами больше подходит для проведения текущего исследования с применением собранной базы данных. Таким образом, была выбрана модель со случайными эффектами.

Во второй модели человеческий капитал измеряется как инвестиции в образование со стороны государственного сектора. Для выбора наилучшей оценки коэффициентов также были проведены тесты Вальда, и Хусмана.

Начнем с теста Вальда. Поскольку p-value вновь равно 0,00, то основная гипотеза отвергается. Следовательно, необходимо выбрать модель с фиксированными эффектами, поскольку она более точно подходит для описания данных.

Второй тест это тест Бруойша-Пагана аналогично и для теста Бруойша-Пагана, p-value меньше чем 0,01, следовательно, основная гипотеза отвергается. Поэтому для интерпретации модели следует использовать модель со случайными эффектами.

Затем проведен тест Хаусмана для выбора между моделями с фиксированными или со случайными эффектами. В результате было выявлено, что модель со случайными эффектами больше подходит для проведения текущего исследования с применением собранной базы данных.

Таблица 4 Оценки параметров модели 2

Факторы	Модель 2
	Pooled OLS	FE	RE
Инвестиции в образование	0,278*** (0,019)	0,298*** (0,0122)	0,272*** (0,011)
Ориентированность добывающая	0,056*** (0,005)	-0,001 (0,010)	0,032*** (0,008)
Ориентированность обрабатывающая	0,053*** (0,019)	0,052*** (0,020)	0,053*** (0,018)
Труд	2,137*** (0,272)	1,382*** (0,191)	1,552*** (0,195)
Капитал	0,533*** (0,019)	0,286*** (0,022)	0,367*** (0,021)
Численность населения	0,097*** (0,012)	0,571*** (0,172)	0,115*** (0,029)
Константа	7,938*** (0,156)	5,946*** (1,248)	8,767*** (0,234)
Within R2, %		76,45	75,27
Between R2,		32,26	88,05
Overall R2, %		35,18	84,91
Adj R2, %	85,94
Количество наблюдений	710

Все переменные взяты в логарифме. ***- принимаем на 1% уровне значимости; **- принимаем на 5% уровне значимости; *- принимаем на 10% уровне значимости

Перейдем к третьей модели, где человеческий капитал измеряется как заработная плата с временным лагом в пять лет. Для выбора наилучшей оценки коэффициентов также были проведены тесты Вальда, Бруойша-Пагана и Хусмана. Результаты проведенных тестов вновь подтвердили использование модели с фиксированными эффектами как наилучшей.

Таблица 5 Оценки параметров модели 3

Факторы	Модель 3
	Pooled OLS	FE	RE
Заработная плата	0,036*** (0,023)	0,316*** (0,016)	0,297*** (0,014)
Ориентированность добывающая	0,062*** (0,005)	-0,013 (0,012)	0,033*** (0,008)
Ориентированность обрабатывающая	0,034*** (0,015)	0,037* (0,021)	0,041** (0,019)
Труд	1,457*** (0,281)	0,836*** (0,021)	0,998*** (0,219)
Капитал	0,486*** (0,020)	0,344*** (0,023)	0,414*** (0,021)
Численность населения	0,057*** (0,012)	0,318* (0,186)	0,070** (0,028)
Константа	5,738*** (0,236)	5,045*** (1,401)	6,555*** (0,254)
Within R2, %		72,32	71,14
Between R2,		54,39	87,97
Overall R2, %		55,97	85,06
Adj R2, %	85,63
Количество наблюдений	710

Все переменные взяты в логарифме. ***- принимаем на 1% уровне значимости; **- принимаем на 5% уровне значимости; *- принимаем на 10% уровне значимости

Таким образом, после оценки коэффициентов регрессии были проведены тесты на выбор спецификации модели. Тест Вальда на сравнение модели сквозной регрессии и модели с фиксированными переменными. Второй тест это тест Бруойша-Пагана, который сравнивал коэффициенты регрессии модели со случайными эффектами и модели сквозной регрессии. Затем был проведен тест Хаусмана на сравнение моделей учитывающих индивидуальные эффекты. По результатам данных тестов была выбрана модель с фиксированными переменными. Поэтому теперь можно перейти к описанию полученных результатов.



4. Описание результатов

Данный раздел представляет описание полученных результатов моделей построенных в предыдущем разделе, помимо этого раздел включает экономическую интерпретацию полученных результатов.

Согласно результатам проведённых тестов на спецификацию модели, в качестве наиболее подходящей для текущей выборки является модель с фиксированными эффектами. Поэтому перейдем к интерпретации именно этих коэффициентов регрессии. Применение модели FE предполагает, что все регионы России, включённые в выборку, одинаково подвержены влиянию за каждый исследуемый год. С экономической точки зрения использование модели с фиксированными переменными является логичным, поскольку все регионы находятся на территории одного государства, то есть почти одинаково подвержены влиянию изменениям в правовом поле и социально-экономических условиях, а также в других сферах.

Модель 1, где человеческим капиталом выступает доля выпускников, со случайными эффектами является значимой, так как Prob больше F и равно 0,000. Значение R² равно 66,79%, то есть модель объясняет до 67% дисперсии. Полученные результаты можно интерпретировать следующим образом, значение человеческого капитала как доли выпускников относительно трех видов образования является статистически значимым на 1% уровне. При этом увеличение доли выпускников с высшим образованием на 1% будет приводить к положительному изменению показателя экономического развития на 0,32%, при прочих равных условиях. Однако увеличение доли выпускников со средним профессиональным уровнем образования и доли выпускников с повышением квалификации уменьшает ВРП региона 0,19% и на 0,19%, соответственно.

Увеличение доли занятых в экономике относительно экономически активного населения на 1% приводит к росту экономики региона на 1,52%, при прочих равных условиях, данный показатель является значимым на 1% уровне.

Что качается капитала, то увлечение основных фондов на 1% влечет за собой рост экономического развития на 0,39%, при прочих равных условиях. Переменная значима на 1% уровне.

Далее перейдем к описанию результатов модели 2. В данной модели человеческий капитал измеряется как инвестирование в образование со стороны государства. Данная модель является значимой, согласно тому, что Prob больше F и равен 0,000. Коэффициент детерминации объясняет до 76% дисперсии. Рост инвестиций в образование в 1%, будет увеличивать показатель валового регионального продукта на душу на 0,30%, при прочих равных условиях.

Все показатели кроме добывающей отрасли являются значимыми на 1% уровне. Помимо этого, при увеличении доли обрабатывающего производства на 1% увеличение в ВРП на душу произойдет всего на 0,05%. Труд и капитал при изменении на 1% будут увеличивать показатель экономического развития на 1,4% и 0,29%, соответственно, при прочих равных условиях.

Рост размера региона на 1% может увеличивать валовый региональных продукт на душу на 0,57%, при прочих равных условиях

Теперь перейдем к описанию третьей модели. Где человеческий капитал измерялся заработной платой. В данной модели коэффициент детерминации объясняет 72,32% от дисперсии, помимо этого модель является значимой. Заработная плата в данном случае рассматривалась с временным лагом в 5 лет. Переменные модели 3 являются значимыми на, за исключением переменной отвечающей за долю добывающей отрасли в ВРП. Показатель обрабатывающей отрасли значим на 10% уровне. Таким образом, увеличение заработной платы будет увеличивать значение ВРП на душу на 0,316 % при прочих равных условиях. Капитал и труд увеличивают показатель экономического роста на 0,344% и 0,836%, соответственно, при прочих равных условиях.

...