CC BY
52
Корицкий А.В.
канд. экон. наук, доцент,
Сибирский университет потребительской кооперации [email protected]
ученье и труд...
макроэкономическая оценка
влияния образования на объемы
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 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 к 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, либо 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. Капе-люшникова. Рассматриваются фак-
торы 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.
Ключевые слова:
человеческий капитал, расширенная производственная функция,
экстерналии образования
Такая форма зависимости применяется 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. Биле и П. Кленов):
% = Л К? Ц ехр уН,
где А - коэффициент, характеризующий общую факторную производительность; К - запас физического капитала в 1-м регионе; - численность занятого населения в экономике иго региона; Ь-, - запас человеческого капитала на одно-
образование дает дополнительные косвенные выгоды, стимулируя инвестиции
в физический капитал, собственное технологическое развитие страны и адаптацию разработанных в других странах технологий
го занятого, измеренный средним числом лет образования одного занятого в экономике иго региона. Соответствующее уравнение рег-ресии записывается в виде:
После пересчета показателей на одного занятого в экономике региона первая формула может быть записана в виде:
где у- средний доход одного занятого в экономике 1-го региона; к - средняя фондовооруженность труда одного занятого в экономике 1-го региона; Ь1 - средняя продолжительность обучения одного занятого в экономике 1-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 (Ь) одного занятого в экономике региона, среднегодовая численность занятых в экономике регионов (О, объем основных фондов регионов (К) и фондовооруженность труда (к) (фондовооруженность труда одного работника, занятого в экономике региона, поделенная на среднюю фондовооруженность
человеческий капитал прямо включается как фактор затрат в производственную функцию
труда занятых в экономике всех регионов, включенных в расчет в ^-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.
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
Таблица 1
Взаимосвязь валового регионального продукта, основных фондов, численности и среднего уровня образования занятых в экономике регионов России
Показатели регрессии 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г.
Константа а -7,258* -9,490* -8,355* -8,067* -7,291* -7,294 -6,894* -5,903*
Станд.ошибка (0,639) (0,673) (0,647) (0,769) (0,625) (0,688) (0,643) (0,560)
T - статистика 11,360 -14,104 -12,906 -10,501 -11,666 -10,605 -10,725 -10,546
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. a (B) 1,351* 1,356* 0,961* 0,770* 0,935* 0,966* 0,976* 0,918*
Станд.ошибка (0,105) (0,072) (0,043) (0,049) (0,041) (0,042) (0,039) (0,037)
Коэф. a (Beta) 0,952* 0,928* 0,732* 0,591* 0,749* 0,777* 0,804* 0,756*
T - статистика 12,879 18,822 22,164 15,630 22,858 22,938 25,304 24,735
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. р (B) -0,113 -0,137 0,170* 0,374* 0,190* 0,148* 0,124** 0,204*
Станд.ошибка (0,107) (0,078) (0,054) (0,059) (0,048) (0,050) (0,050) (0,047)
Коэф. в (Beta) -0,078 -0,091 0,115* 0,255* 0,129* 0,102* 0,082* 0,134*
T - статистика -1,050 -1,750 3,165 6,374 3,941 2,940 2,463 4,298
P - уровень 0,297 0,084 0,002 0,000 0,000 0,004 0,016 0,000
Коэф. y (B) 0,200* 0,395* 0,518* 0,569* 0,446* 0,449* 0,425* 0,370*
Станд.ошибка (0,039) (0,057) (0,060) (0,071) (0,062) (0,067) (0,062) (0,057)
Коэф. y (Beta) 0,144* 0,191* 0,211* 0,222* 0,159* 0,154* 0,149* 0,144*
T - статистика 5,149 6,928 8,637 7,970 7,211 6,711 6,862 6,475
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф.
Детерминации 0,974 0,971 0,976 0,967 0,983 0,982 0,984 0,985
F 923,868 915,38 1162,43 813,33 1612,76 1551,03 1657,24 1765,60
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Количество
регионов 77 87 88 87 87 87 87 87
*) Параметр имеет 1% значимость.
**) Параметр имеет 5% значимость.
***) Параметр имеет 10% значимость.
Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки
округов, поэтому число регионов, по которым можно было проводить расчет в 1999-м году, было существенно меньшим, чем в последующие годы.
Нестандартизованные коэффициенты а да, 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
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
Показатели регрессии 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г.
Константа А -7,087* -10,406* -9,363* -9,119* -8,594* -12,353* -8,005* -7,044*
Станд.ошибка (0,770) (0,745) (0,626) (0,755) (0,575) (0,724) (0,561) (0,503)
T - статистика -9,199 -13,973 -14,968 -12,086 -14,934 -17,057 -14,272 -14,015
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. a (B) 1,271* 1,307* 0,946* 0,742* 0,913* 1,081* 0,976* 0,906*
Станд.ошибка (0,126) (0,082) (0,046) (0,052) (0,044) (0,053) (0,041) (0,040)
Коэф. a (Beta) 0,565* 0,704* 0,748* 0,639* 0,712* 0,707* 0,767* 0,734*
T - статистика 10,122 15,960 20,492 14,313 20,795 20,262 24,094 22,831
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. y (B) 0,369* 0,613* 0,676* 0,746* 0,628* 0,793* 0,567* 0,532*
Станд.ошибка (0,031) (0,045) (0,044) (0,054) (0,045) (0,055) (0,044) (0,040)
Коэф. y (Beta) 0,657* 0,606* 0,561* 0,611* 0,482* 0,501* 0,413* 0,430*
T - статистика 11,782 13,735 15,389 13,690 14,065 14,352 12,980 13,378
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф.
Детерминации 0,770 0,837 0,887 0,833 0,907 0,902 0,921 0,922
F 123,733 215,03 333,27 209,72 411,01 387,50 486,60 495,02
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Количество
регионов 77 87 88 87 87 87 87 87
*) Параметр имеет 1% значимость.
**) Параметр имеет 5% значимость.
***) Параметр имеет 10% значимость.
Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки
ВРП. Вклад этой переменной, стандартизованный коэффициент а (Beta), постепенно снижался с 95% в 1999-м году до 76% в 2006-м. Вклад переменной «средняя продолжительность образования» одного занятого в экономике регионов y (Beta), характеризующей человеческий капитал, колебалась от 14% до 22%, не обнаруживая явной тенденции ни к росту, ни к снижению на протяжении рассмат-
риваемого периода. Социальная отдача образования, нестандарти-зованный коэффициент Y (В), 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%
для учета различий
в масштабах экономики регионов России использована «взвешенная» регрессия,
что позволяет «усреднить по регионам» и уточнить оценки
в 2006-м, в то время как социальная норма отдачи образования (нестандартизованный коэффициент у 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.
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
Общественные расходы на образование (по уровням обучения, в процентах от ВВП, 2004 г.)
Страна Начальное, среднее и среднее специальное Высшее Все уровни обучения
ОЭСР (в среднем) 3,7 1,3 5,4
ЕС 19 (в среднем) 3,6 1,3 5,3
США 3,7 1,3 5,3
Россия 2,0 0,7 3,6
Швеция 4,7 2,1 7,4
Дания 4,9 2,5 8,4
Польша 3,7 1,2 5,4
Мексика 3,8 0,9 5,4
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). 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 одно-
го 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!
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 финан-
Расходы на одного учащегося (или студента) (в долларах США в пересчете по ППС, 2005 г.)
Страна Все среднее образование Все высшее образование
ОЭСР (в среднем) 7276 11100
ЕС 19 (в среднем) 7236 10191
США 9938 22476
Россия 1615 2562
Швеция 8039 16218
Дания 8849 15225
Польша 2889 4412
Нидерланды 7541 13846
Венгрия 3692 7095
сирования 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,
уровень образования населения, занятого в экономике регионов России, оказывает заметное положительное и статистически значимое влияние на уровни производства в этих регионах
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.
Литература
1. Sianesi B., and Van Reenen J. (2002) The Returns to Education: A Review of the Empirical Macro-Economic Literature. The Institute for Fiscal Studies, IFS, WP02/05, March 2002. p.2.; de la Fuente, A. and A. Ciccone «Human capital in a global and knowledge-based economy», Report for European Comission, May 2002, pp.3-4.
2. Barro R. (1997) Determinants of Economic Growth: A Cross-Country Empirical Study, Cambridge, MA MIT Press; Bassamini, A. and Scarpetta, S. (2001) The Driving Forces of Economic Growth: Panel Data Evidence for OECD Countries, OECD Economic
Studies, 33, 9-56; Benhabib, J. and Spigel, M. (1997) The Role of Human Capital in Economic Development: Evidenc from Aggregate Crosscountry Data, Journal of Monetary Economics, 34, 143-73.
3. Hanushek, E.A. and Kimko, D. (2000) Schooling, Labor Force Quality, and the Growth of Nations, American Economic Reviev, 90, 11841208; Klenow, P. and Rodriquez-Clare, A. (1997) The Neoclassical Revival in Growth Economics: Has it Gone Too Far? NBER Macroeconomics Annual; Templ, I. (2001) Growth Effects of Education in OECD Counries, 33, 57-101.
4. Гимпельсон В., Лукьянова А. О бедном бюджетнике замолвите слово...: межсекторные различия в заработной плате // Вопросы экономики, 2006, №6.
5. Гимпельсон В., Горбачева Т., Капелюшников Р и др. Формирование заработной платы: взгляд сквозь призму профессий». Вопросы экономики, 2007, №10.
6. Корицкий А.В. Макроэкономическая оценка социальной нормы отдачи образования // Креативная экономика, 2007, №12, 2008, №1.; Корицкий А.В. Оценка влияния уровня образования работников, занятых в экономике регионов, на их доходы // Прикладная эконометрика, 2008, №2; Корицкий А.В. Социальная отдача и экстер-налии образования в экономике России // Креативная экономика, 2008, №10.
7. Hall R. E., Jones Ch. I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series, Working Paper 6564, May 1998; Caselli F, Accounting for Cross - Country
требуется существенный рост инвестиций в человеческий капитал, в первую очередь увеличение государственных
расходов на образование как минимум в два-три раза в ближайшие годы
Income Differences, CEP Discussion Paper N 667, January 2005.
8. Bils M., Klenov P.J., Does Schooling Cause Growth or the Other Way Around?, NBER Working Paper Series, Working Paper 6393, February, 1998.
9. Майбуров И. Эффективность инвестирования в человеческий капитал в США и России // МэиМО, 2004, №4.
10. Psacharopoulos G., Patrinos H,A., Returns to Investment in Education: A Further Update. The World Bank, Policy Research Working Paper, 2881, September, 2002.
11. Education at a Glance 2008/ OECD Indicators/ (Электронный ресурс) - Электронные данные - Режим доступа: www.oecd.org/ edu/eag2008.
