03 марта 2017г.
Аналитики всегда придавали особое значение изучению влияния факторов производства на его конечные результаты. Что позволило сформировать особое направление исследований, которое базируется на определении параметров производственных функций. Производственную функцию обычно определяют как математическую модель исследуемого явления или процесса, которая в форме уравнения или их системы описывает зависимость результативного показателя от одного или ряда производственных факторов.
Преимущество функции Кобба-Дугласа для анализа макроэкономических процессов состоит в том, что при простоте построения уравнения определение параметров не требует каких-либо сложных расчётных процедур.
Производительность труда используется как интегральный показатель эффективности экономики. Дискуссия о том, какими показателями измерять, какие факторы оказывают наиболее существенное влияние на динамику производительности труда, чем объясняется отраслевая и региональная дифференциация, продолжается не один десяток лет. Изменение социально-экономической модели в Российской Федерации происходило под лозунгами повышения эффективности экономики, в частности, декларировалось, что рыночная экономика, конкуренция создают эффективного собственника, формируют значительно более высокий уровень производительности труда. Так ли это? Есть смысл провести анализ, сравнить.
Руководители страны всё чаще и серьёзнее обращают внимание на проблему роста производительности труда. «Мы по-прежнему не можем задействовать ключевой резерв развития экономики, имею в виду рост производительности труда. По итогам 2014 года он составил всего полпроцента, а по итогам первого квартала текущего года показатель вообще ушел в минус», – сказал В.В. Путин на совещании по реализации майских указов.1 Указ Путина о долгосрочной государственной экономической политике, подписанный в мае 2012 года, содержал поручение правительству принять меры для увеличения производительности труда к 2018 году в 1,5 раза относительно уровня 2011 года.
В связи с тем, что в качестве независимых переменных в уравнении присутствуют основной капитал и занятость, то для оценки соотношения их влияния на валовой внутренний продукт (ВВП) или валовой региональный продукт (ВРП) достаточно сопоставить полученные при факторах коэффициенты регрессии.
Исследованию подвергались данные о динамике по Российской Федерации и федеральным округам ВВП (ВРП) среднегодовой полной стоимости основных фондов, а также среднегодовой численности занятых за 2008-2015 гг.
Полученные результаты представлены в таблице 1.
Таблица 1
Параметры производственных функций
| Свободный
член
|
Коэффициент
регрессии при основных фондах
|
Коэффициент
регрессии при численности занятых
|
𝑅2
|
F
|
|
Российская
Федерация
|
-71,818
|
0,798
|
6,58
|
0,995
|
1405,54
|
|
Центральный
федеральный округ
|
-53,06
|
0,476
|
6,165
|
0,967
|
73,53
|
|
Северо-Западный
федеральный округ
|
-12,037
|
0,897
|
1,399
|
0,981
|
128,653
|
1 http://vz.ru/news/2015/5/7/744093.html
|
Южный
федеральный округ
|
-7,325
|
1,123
|
0,452
|
0,988
|
199,106
|
|
Северо-
Кавказский федеральный округ
|
-16,945
|
0,846
|
2,165
|
0,984
|
152,24
|
|
Уральский
федеральный округ
|
-32,341
|
0,980
|
3,579
|
0,951
|
48,48,751
|
|
Поволжский
федеральный округ
|
-104,416
|
1,0813
|
10,589
|
0,986
|
170,30
|
|
Сибирский
федеральный округ
|
-29,359
|
1,0714
|
2,95
|
0,993
|
349,02
|
|
Дальневосточный
федеральный округ
|
15,982
|
0,746
|
-1,64
|
0,981
|
130,35
|
Все уравнения значимы. Влияние основных фондов на прирост ВРП выше, чем по РФ в целом демонстрируют Северо-Западный федеральный округ, Южный федеральный округ, Северо-Кавказский федеральный округ, Уральский федеральный округ, Поволжский федеральный округ, Сибирский федеральный округ. Что касается влияния занятости, то наихудший показатель демонстрирует Дальневосточный федеральный округ, что и легко интерпретируется. Слишком велик отток населения из этого региона. Максимальное же воздействие демонстрирует Поволжский федеральный округ. В группе аитсайдеров Северо-Западный федеральный округ, Северо-Кавказский федеральный округ, Сибирский федеральный округ.
Динамика производительности труда (отношение валового регионального продукта в текущих ценах к численности занятых в регионе) по федеральным округам представлена в таблице 2.
Таблица 2.
Динамика производительности труда по федеральным округам РФ тыс. руб.)
|
|
2000 г.
|
2005 г.
|
2010 г.
|
2014 г.
|
|
Российская
Федерация
|
88,4
|
263,9
|
538,9
|
823,3
|
|
Центральный
федеральный округ
|
102,2
|
327,7
|
681,9
|
1017,1
|
|
Северо-Западный
федеральный округ
|
86,6
|
211,6
|
548,6
|
818,7
|
|
Южный
федеральный округ
|
56,4
|
124,6
|
363,1
|
601,5
|
|
Северо-
Кавказский федеральный округ
|
40,4
|
99,5
|
245,1
|
393,2
|
|
Приволжский
федеральный округ
|
72,8
|
158,9
|
389,3
|
619,2
|
|
Уральский
федеральный округ
|
151,4
|
376,3
|
852,4
|
1304,7
|
|
Сибирский
федеральный округ
|
78,2
|
181,1
|
451,9
|
667,4
|
|
Дальневосточный
федеральный округ
|
97,4
|
213,1
|
671,8
|
1009,1
|
Традиционный статистический анализ позволяет выделить регионы, которые опережают уровень производительности труда, сложившийся в Российской Федерации, а также регионы, отстающие от него.
К первым относятся: Центральный, Уральский, Дальневосточный федеральные округа. Все остальные демонстрируют показатели ниже, чем по стране. Причём, если Центральный федеральный округ опережает уровень России довольно давно, то Дальневосточный округ устойчиво превысил этот показатель в 2008 г. Это вступает в противоречие с результатами, полученными с помощью определения параметров функции Кобба-Дугласа.
Все три округа характеризуются развитой промышленностью, наукой, сферой образования. Дальневосточный округ отстаёт по этим параметрам, но последние годы укрепление связей России со странами азиатско-тихоокеанского региона стимулируют и общий подъём экономики округа.
Группировка федеральных округов проведена с помощью метода кластерного анализа к-средних. Исходная матрица представляет собой пространственно-временной массив данных – 8 региональных образований и динамику производительности труда с 2000 г. по 2014 г. В результате расчётов получено четыре кластера.
В первый кластер вошёл Уральский федеральный округ. В нём, как уже отмечалось, изначально, сложился высокий уровень показателя. Производительность труда в этом округе на протяжении всего исследуемого периода превышает и показатели всех других округов.
Второй кластер включает Северо-Кавказский федеральный округ. Показатели в нём практически самые низкие за весь исследуемый период.
Третий кластер включает Центральный, Северо-Западный и Дальневосточный округа. Их показатели довольно близки. Их объединение объясняется развитой промышленной базой, особенно её оборонной компонентой. Причем показатель Дальневосточного округа опережает соответствующий показатель Северо-Западного округа.
В четвёртый кластер вошли Южный, Приволжский и Сибирский округа. Значения производительности труда в этих округах очень близки. И они существенно отстают от лидеров. На рисунке 1 показана динамика производительности труда.
Определение параметров производственных функций позволяет установить соотношение между трудом и капиталом как факторами, влияющими на формирование интегральных показателей экономики страны и регионов. Предполагая, что сложившиеся тенденции «проживут» некоторый значимый
период, возможно прогнозирование с помощью построенных функций. Однако многомерный анализ позволяет уточнить и разнообразить прогнозы.
Список литературы
1.
Суворова В.В., Тимарсуев
М.В. Региональный
аспект
анализа
производительности труда.// Региональная экономика: теория и практика.- 2014.- 46 (373), с.56-65
2.
Татарников О.В., Голодов С.В. Статистическое моделирование инновационных процессов//Экономика и управление: проблемы, решения.-2014.-№3(27), 163-167.
3.
Solow R. Technical change and the aggregate production function.// Review of economics and statistics. - 1957.- №39, pp312-320.
4.
www.gks.ru
