Анализ влияния уровня образования на заработную плату работающих: территориальный аспект

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

В условиях перехода к инновационной экономике человеческий фактор является одним из основополагающих. Новые знания, навыки и способности приобретаются и формируются за счет участия населения в образовательном процессе и реализуются в трудовой деятельности. Этот процесс для работодателей сопровождается получением конкурентных преимуществ и прибыли, для работника -- ростом заработков. Помимо экономического эффекта от образования следует отметить, что высококвалифицированная рабочая сила успешно адаптируется к технологическим, институциональным и социальным изменениям, активно включается в освоение новых знаний и навыков, быстро реагирует на достижения научно-технического прогресса и начинает внедрять их в своей повседневной практике.

Образование составляет «ядро» человеческого капитала, а повышение его уровня в большинстве случаев сопровождается ростом производительности труда работника. Когда в условиях рынка цена труда стремится к равенству с предельной производительностью индивидуумов, более высокая ступень образования приводит к увеличению их доходов при прочих равных условиях.

Исследование влияния образования и профессиональной подготовки на вознаграждение работников -- одно из актуальных направлений в отечественной науке.

Одним из инструментов определения взаимосвязи образования и уровня доходов могут служить производственные функции, с помощью которых выявляется зависимость между величиной выпущенного продукта и используемыми факторами производства (например, функция Кобба-Дугласа, которую применяют для решения научных задач как отечественные, так и зарубежные ученые). При этом в исследованиях мы встречаемся с модификациями исходной модели, за счет включения в нее дополнительных параметров и условий. Так, в качестве факторов производства рассматриваются не только ресурсные переменные, но и параметры государственного регулирования (процентные ставки, налоговое бремя и др.). Функцию Кобба-Дугласа используют также для прогнозирования занятости (для определения желаемого уровня занятости в зависимости от объема выпущенной продукции), анализа влияния уровня образования на индивидуальные результаты деятельности сотрудников (доходы).

В связи с этим, цель данной статьи заключается в анализе зависимости между уровнем образования и заработной платой (доходами) населения на региональном уровне на основе статистических данных Госкомстата (среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, стоимость основных фондов, доля работников с различными уровнями образования). Анализ включал в себя ряд последовательных этапов: на первом -- осуществлялся выбор модели и переменных. На втором исследовались территориальные особенности параметров, включенных в модель. Третий -- предполагал расчет коэффициентов уравнения регрессии в разрезе регионов РФ. Заключительный этап представлял собой интерпретацию полученных результатов исследования.

В качестве метода использовался регрессионный анализ на основании расширенной функции Кобба-Дугласа. Его применение имеет как преимущества, выраженные в обоснованности экономической теорией, в простоте функциональной зависимости, так и трудности, связанные с выбором вида и параметров уравнения.

Вместе с тем, следует отметить, что использование функции Кобба-Дугласа является своеобразным компромиссом между сложностью математических зависимостей и возможностью их использования на практике, а ограниченность функции (отсутствие в качестве одной из переменных технологического прогресса) удается преодолеть, используя модификации ее классической формы. Обозначенные преимущества метода обусловили возможность его применения для достижения цели исследования.

В отличие от существующей классической формы функции Кобба-Дугласа, которая описывает взаимосвязь между произведенным продуктом и такими факторами производства как труд и капитал, в данной работе использовалась ее модификация, что обусловлено как целью исследования, так и возможностью преобразования исходной функции. В качестве зависимой переменной рассматривалась среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, в качестве независимых -- стоимость основных производственных фондов региона, доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых региона, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием, доля занятых со средним общим и незаконченным средним образованием.

Среднемесячная начисленная заработная плата использовалась в качестве зависимой переменной поскольку она, с одной стороны, характеризует стоимость трудовых ресурсов в зависимости от количества и качества затраченного труда и тем самым определяет вклад работника в производство продукции, с другой стороны, использование этой переменной общепринято в моделях, описывающих взаимосвязь между уровнем образования, стажем работников и вознаграждением за труд.

Вместе с тем дополнительно изучалась взаимосвязь между среднедушевыми доходами населения и вышеобозначенными независимыми переменными с целью проверки результатов, полученных в первой модели. Предполагалось, что результаты анализа зависимости между параметрами, включенными во вторую модель, где в качестве зависимой переменной выступают среднедушевые денежные доходы населения, будут сопоставимы с теми выводами, которые будут получены в результате анализа первой модели. Подобное предположение, с точки зрения автора, обусловлено тем, что доход и заработная плата соотносятся как «целое-часть», поскольку структура доходов по источникам поступления включает доходы от предпринимательской деятельности, оплату труда, социальные выплаты, доходы от собственности. Оплата труда является основным источником формирования денежных доходов населения: в 2009 г. в структуре доходов населения оплата труда в целом по РФ составляла более 40%, в Вологодской области -- 52%.

Параметры, включенных в модель, исследовались в территориальном разрезе (по всем регионам РФ) за период 2000-2009 гг. и использовались в расчетах в сопоставимой оценке (в ценах 2009 г.).

Анализ показал, что по величине среднемесячной начисленной заработной платы совокупность регионов страны неоднородна. Наибольшее значение на протяжении всего исследуемого периода отмечено в Ямало-Ненецком автономном округе, наименьшее -- в Республике Дагестан (табл. 1).

Выявлено снижение дифференциации регионов РФ по величине среднемесячной заработной платы с 10 раз в 2000 г. до 5 -- в 2009 г. Вологодская область в исследуемый период находилась на среднем по стране уровне и в 2009 г. по сравнению с 2000 г. улучшила свое положение, перейдя с 45 на 27 место (в ранжированном по убыванию признака ряду).

Российские регионы различались также и по величине среднедушевых доходов населения. Дифференциация субъектов РФ по данному показателю была существенной, но снизилась с 18 раз в 2000 г. до 8 раз в 2009 г. (табл. 2).

Лидером по величине среднедушевых доходов населения до 2007 г. был г. Москва, затем -- Ненецкий автономный округ, стабильно низкую позицию на протяжении всего исследуемого периода занимала Республика Ингушетия. Вологодская область с 2003 г. ухудшила свое положение по отношению к среднему по стране уровню.

Наиболее сильно регионы РФ различались по стоимости основных производственных фондов (в 2000 г. -- более чем в 300 раз), при этом к 2009 г. дифференциация не уменьшилась, а, напротив, возросла (в 2009 г. регионы РФ различались по данному показателю более чем в 400 раз) (табл. 3).

Вместе с тем, по ряду показателей (доля занятых с высшим и незаконченным высшим, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием) дифференциация между субъектами РФ была минимальной. Так в 2000 г. по доле занятых с высшим и незаконченным высшим образованием регионы различались в 4 раза (табл. 4), в 2009 г. -- в 3 раза, по удельному весу занятых со средним специальным и начальным профессиональным -- в 2 и 3 раза соответственно.

Таблица 1. Дифференциация регионов РФ по величине среднемесячной начисленной заработной платы*, в ценах 2009 г. (ранжирование по данным 2009 г.)

* здесь и далее расчеты максимального и минимального значения показателя по регионам РФ произведены, учитывая данные в автономных округах, а также в городах федерального значения (г. Москва, г. Санкт-Петербург)

Таблица 2. Дифференциация регионов РФ по величине среднедушевых доходов населения, в ценах 2009 г. (ранжирование по данным 2009 г.)

производственный среднемесячный заработный

Таблица 3. Дифференциация регионов РФ по стоимости основных фондов, в ценах 2009 г. (ранжирование по данным 2009 г.)

Таблица 4. Дифференциация регионов РФ по доле занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых, (ранжирование по данным 2009 г.)

Лидерами в структуре занятых с высшим и незаконченным высшим образованием (более 40% в общей численности занятых) в 2009 г. были города федерального значения (г. Москва, г. Санкт-Петербург), Республики Ингушетия и Северная Осетия. Нижние строчки списка (менее 20% в общей численности занятых) занимали Псковская, Липецкая области, а также ряд субъектов Дальневосточного федерального округа.

В 2009 г. около 60% занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием было сконцентрировано в регионах Уральского федерального округа (Тюменская область, Ямало-Ненецкий автономный округ), а также в Волгоградской, Архангельской областях и Республике Тыва (табл. 5).

В Приволжском федеральном округе (Нижегородская, Саратовская области, Республики Марий Эл, Мордовия) удельный вес занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием был наименьшим среди всех субъектов РФ.

В регионах Дальневосточного (Еврейская автономная область и Амурская), а также Южного федеральных округов (Ставропольский край, Республика Дагестан) в структуре занятых преобладало население (около 40%) со средним общим и незаконченным средним образованием (табл. 6).

Характеризуя дифференциацию субъектов РФ в разрезе занятости населения с различным уровнем образования, отметим, что регионы в большей степени различались по доле занятых с высшим и незаконченным высшим, а также со средним общим и незаконченным средним образованием. В результате анализа определены регионы-лидеры, а также те, которые занимают нижние строчки рейтинга. Так, в областях Центрального федерального округа преобладают занятые с высшим профессиональным и незаконченным высшим образованием, а регионы Дальневосточного федерального округа лидируют по доле занятых со средним общим и незаконченным средним образованием.

Это вполне объяснимо сложившейся структурой производства в федеральных округах, которая обуславливает требования к уровню образования и квалификационной подготовке работников. Например, в Центральном федеральном округе распространение получили высокотехнологичные, наукоемкие отрасли обрабатывающей промышленности (машиностроение, ракетно-космическая промышленность, авиастроение, радио- и электронная промышленность, железнодорожное машиностроение и др.), соответственно для реализации целей социально-экономического развития необходимы высококвалифицированные кадры, что формирует спрос на работников с высшим уровнем образования. Аналогичная ситуация в регионах Сибирского федерального округа, где приоритетными отраслями социально-экономического развития считаются информационные, телекоммуникационные технологии, машиностроение, авиастроение, производство медицинского оборудования, точное приборостроение и др. Для совершенствования обозначенных направлений необходим высокий уровень развития научно-технического и научно-образовательного потенциала округа.

В субъектах Южного федерального округа важнейшими секторами экономики являются агропромышленный, туристско-рекреационный, торговля, что обуславливает потребность в специалистах преимущественно среднего специального образования и квалификации. Вместе с тем, учитывая тенденции, связанные с переходом страны и ее регионов на инновационный путь развития, можно предположить, что спрос на высококвалифицированных специалистов в долгосрочной перспективе будет возрастать.

Ресурсная направленность экономики регионов Дальневосточного федерального округа (развитие преимущественно добывающих отраслей производства, как-то: угольная, горнорудная, рыбная и лесная промышленность и др.) обусловила спрос на занятых со средним общим и незаконченным средним образованием, что подтверждается на основании анализа.

В регионах Северо-Западного федерального округа развитие получили как направления, в которых преобладает высококвалифицированный труд (машиностроение, металлургия), так и те, для функционирования которых необходимы работники со средней квалификацией (добыча полезных ископаемых, агропромышленный сектор и др.). В связи с этим, Северо-Западный федеральный округ занимает промежуточное положение между округами, специализирующимися на выпуске высокотехнологичной продукции (Центральным и Сибирским федеральными округами) и теми, в которых развитие получили добывающие отрасли производства (Южный и Дальневосточный федеральные округа).

Таким образом, результаты исследования, которые были получены в ходе изучения территориальных особенностей параметров, включенных в модель, позволяют сделать вывод о существовании дифференциации между регионами РФ (особенно по таким переменным как величина среднедушевых доходов населения, величина среднемесячной заработной платы населения), что приводит к предположению о возможных различиях между субъектами РФ по результатам оценки регрессионных уравнений.

Анализ уравнения регрессии проводился в разрезе регионов РФ в целом за период 2000 -- 2009 гг.

Оно было получено путем логарифмирования модификации функции Кобба-Дугласа:

Wagei = A* Kia * L1iв1 * L2iв2 * L3iв3 (1)

Где зависимая переменная:

Wagei -- среднемесячная начисленная заработная плата населения i-го региона в ценах 2009 г., руб.;

независимые переменные:

Ki -- стоимость основных фондов i-го региона на конец года в ценах 2009 г., руб.;

L1i -- доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием i-го региона;

L2i -- доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием i-го региона;

L3i -- доля занятых со средним общим и незаконченным средним образованием i-го региона;

коэффициенты:

А -- технологический коэффициент15;

б, в1, в2, в3 -- коэффициенты эластичности, характеризующие прирост среднемесячной заработной платы, приходящийся на 1% прироста соответствующего фактора (стоимости основных фондов, доли занятых с высшим и незаконченным высшим образованием и др.).

Оцениваемое уравнение регрессии имело следующий вид:

LnWagei = LnA + бLnKi + в1LnL 1i + в2LnL 2i + в3LnL 3i + еi

Значительные различия между величиной показателей, входящих в модель, как в динамике, так и в территориальном разрезе привели к тому, что полученные в результате анализа коэффициенты регрессии также существенным образом различаются между собой (табл. 7).

Проведенные расчеты показали, что в регионах Центрального федерального округа изменение величины среднемесячной заработной платы в значительной степени (на 83%) обусловлено влиянием таких факторов как стоимость основных производственных фондов, доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых и другими параметрами, включенными в модель (1). В то время как в субъектах Дальневосточного и Сибирского федеральных округов вариация среднемесячной заработной платы на 74 и 46% соответственно объясняется другими параметрами, не включенными в модель, что в дальнейшем потребует дополнительных исследований с целью определения не выявленных факторов и анализа их влияния на среднемесячную заработную плату.

Установлено, что среднемесячная заработная плата в большей степени будет возрастать при увеличении стоимости основных производственных фондов в регионах Центрального, Приволжского и Уральского федеральных округов (так, при увеличении стоимости основных производственных фондов на 1% величина среднемесячной заработной платы в регионах обозначенных федеральных округов увеличится на 0,85, 0,77, 0,67% соответственно). В наименьшей степени среднемесячная заработная плата будет изменяться при увеличении стоимости основных производственных фондов в субъектах Сибирского и Дальневосточного федеральных округов.

В тоже время в регионах Сибирского федерального округа значительное влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывают такие параметры как доля занятых с высшим и незаконченным высшим образование, а также со средним специальным и начальным профессиональным образованием (так, при увеличении доли занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием на 1%, величина среднемесячной заработной платы увеличится на 12%, а при увеличении на 1% доли занятых с высшим и неполным высшим образованием -- на 8%).

Положительный характер взаимосвязи между удельным весом занятого населения с различными уровнями образования и величиной среднемесячной заработной платы выявлен в субъектах таких федеральных округов как Центральный, Южный, Приволжский и Сибирский (в регионах Центрального федерального округа при увеличении на 1% доли занятых с высшим и неполным высшим, а также со средним специальным и начальным профессиональным образованием среднемесячная заработная плата увеличится на 2 и 6% соответственно).

Обратный характер взаимосвязи между долей занятых с различным уровнем образования и среднемесячной заработной платой отмечен в субъектах Северо-Западного, Уральского и Дальневосточного федеральных округов. В регионах Северо-Западного федерального округа при увеличении доли занятых с высшим и неполным высшим, а также со средним общим и незаконченным средним образованием среднемесячная начисленная заработная плата снижается на 1 и 2% соответственно. Данный результат анализа требует дополнительных исследований для выявления причин подобной ситуации.

Очевидно, что в регионах Центрального, Приволжского, Уральского федеральных округов высокий уровень заработной платы работников в ряде случаев связан с тем, какие отрасли промышленности являются преобладающими (машиностроение, ракетно-космическая промышленность, авиастроение, радио- и электронная промышленность, железнодорожное машиностроение и др.). Развитие данных направлений приводит к необходимости, с одной стороны, совершенствования материально-технической базы за счет приобретения основных фондов, с другой стороны, привлечения высококвалифицированных специалистов, способных использовать новейшее оборудование для производства инновационных продуктов.

В целом, следует подчеркнуть, что на основании результатов анализа уравнения регрессии были выявлены группы регионов, которые различаются между собой направлением и степенью влияния на среднемесячную начисленную заработную плату независимых переменных:

- первая группа -- существенное положительное влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывают стоимость основных производственных фондов и доля занятых с разным уровнем образования (регионы Центрального федерального округа);

- вторая группа -- большее влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывает стоимость основных фондов и меньшее положительное влияние доля занятых с разным уровнем образования (субъекты Приволжского и Южного федеральных округов);

- третья группа -- большее положительное влияние на формирование заработной платы оказывает доля занятых с разным уровнем образования и меньшее положительное влияние стоимость основных производственных фондов (регионы Сибирского федерального округа);

- четвертая группа -- большее положительное влияние на формирование заработной платы оказывает стоимость основных производственных фондов и отрицательное влияние доля занятых с разным уровнем образования (регионы Северо-Западного, Уральского, Дальневосточного федеральных округов).

Однако отрицательный характер влияния доли занятых с разным уровнем образования на формирование среднемесячной заработной платы требует дополнительного анализа для выявления причин и интерпретации результатов.

Вторая модель (зависимой переменной в которой выступают среднедушевые денежные доходы населения) была получена путем логарифмирования модификации функции Кобба-Дугласа:

L i = A* Kia * L1iв1 * L2iв2 * L3iв3 (2)

Где зависимая переменная:

Ii -- среднедушевые доходы населения i-го региона в ценах 2009 г., руб.;

независимые переменные -- такие же, как и в уравнении регрессии.

Оцениваемое уравнение регрессии имело следующий вид:

LnIi = LnA + бLnKi + в1LnL 1i + в2LnL 2i + в3LnL 3i + еi

В целом следует отметить, что выводы на основании анализа регрессионного уравнения сопоставимы с результатами анализа регрессионного уравнения как по степени влияния на величину среднедушевых доходов населения независимых переменных, так и по направлению влияния.

Также как в первой модели, изменение среднедушевых денежных доходов населения в регионах Центрального и Приволжского федеральных округов более чем на 80% определяется стоимостью основных производственных фондов и удельным весом занятых с разным уровнем образования. В то время как в субъектах Дальневосточного и Сибирского федеральных округов вариация зависимой переменной на 74 и 46% соответственно определяется неучтенными факторами (табл. 8).

Результаты, полученные по отдельным федеральным округам во второй модели, также соотносятся с теми, что были выявлены в первом случае. Так, в регионах Сибирского федерального округа увеличение доли занятых с высшим и неполным высшим образованием на 1% приводит к возрастанию среднедушевых доходов населения и среднемесячной заработной платы на 7 и 8% соответственно. А рост доли занятых со средним специальным и начальным образованием сопровождается увеличением доходов и заработной платы на 11 и 12% соответственно.

Также как и в результате анализа регрессионного уравнении (1?) были выявлены федеральные округа, в которых увеличение доли занятых с различным уровнем образования сопровождается снижением величины среднедушевых денежных доходов населения (субъекты Дальневосточного, Уральского, Северо-Западного федеральных округов), что приводит к необходимости дополнительных исследований.

В целом, можно заключить, что сложившаяся в России модель рыночной экономики не всегда обуславливает взаимосвязь между уровнем образования и доходами населения. На основании анализа было также выявлено, что одним из факторов, который влияет на величину заработной платы и доходов населения является стоимость основных производственных фондов. Таким образом, резервы роста заработной платы и тем самым обеспечение взаимосвязи между уровнем образования и доходами населения вызваны, с одной стороны, диверсификацией производства, с другой, -- увеличением стоимости основных производственных фондов.

Так, изменения в организации производственного процесса, которые включают не только приобретение новейшей техники и технологии, научных разработок, но и сопровождаются одновременным развитием не связанных друг с другом производств, расширением ассортимента выпускаемой продукции, приводят к возрастанию роли человеческого фактора. Это связано с тем, что при осуществлении преобразований необходимы проектирование и организация новых сфер деятельности, создание новых производственных комплексов. В связи с этим повышаются требования к профессиональной подготовке сотрудников, к их квалификации, производственному опыту, что сопровождается ростом спроса на специалистов с высшим уровнем образования.

Таблица 5. Дифференциация регионов РФ по доле занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием (ранжирование по данным 2009 г.)

Таблица 6. Дифференциация регионов РФ по доле занятых со средним общим и незаконченным средним образованием (ранжирование по данным 2009 г.)

Таблица 7. Результаты анализа уравнения регрессии в разрезе регионов различных Федеральных округов РФ в целом за период 2000-2009 гг.

Таблица 8. Результаты анализа уравнения регрессии в разрезе регионов различных Федеральных округов в целом за период 2000-2009 гг.

Литература

1. Аистов А.В. О фильтрующей роли образования в России // Экономический журнал ВШЭ. -- 2009. -- №3. -- С. 452-481.

2. Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью ПИ-функций.

3. Боровской Д.Н. Производственные функции и проблема выбора экономико-математической модели активного элемента.

4. Демиденко М., Кузнецов А. Оценка равновесного реального ВВП с использованием производственной функции.

5. Диденко Д.В. Образование как товар.

6. Капелюшников Р.И., Лукьянова А.Л. Трансформация человеческого капитала в российском обществе (на базе «Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения»). -- М.: Фонд «Либеральная миссия», 2010. -- 196 с.

7. Корицкий А.В. Человеческий капитал как фактор экономического роста регионов России. -- Новосибирск, 2010. -- 368 с.

8. Лукьянова А.Л. Отдача от образования: что показывает метаанализ: препринт WP3/2010/03. -- М.: ГУ-ВШЭ, 2010. -- 60 с.

9. Нестерова Д., Сабирьянова К. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России: научный доклад № 99/04. -- РПЭИ, Фонд Евразия. -- 60 с.

10. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ.

11. Ощепков А.Ю. Отдача на высшее образование в российских регионах: препринт WP3/2010/05. -- М.: ГУ -- ВШЭ, 2010. -- 64 с.

12. Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 г.

13. Стратегия социально-экономического развития Южного федерального округа на период до 2020 года.

14. Стратегия социально-экономического развития Дальнего Востока и Байкальского региона на период до 2025 года.

Размещено на Allbest.ru