Воздействие финансовой политики в сфере высшего образования на рост ВРП

Наибольший интерес для науки в социальном плане представляет ВВП на душу населения – экономический показатель, определяющий стоимость товаров и услуг, произведенных экономикой в течение года и предназначенных для конечного потребления каждым гражданином государства.

Надо отметить, что в России, начиная с 2000 года, наблюдается устойчивый рост этого показателя (рис. 22)[144].

Рис. 22 – Рост ВВП на душу населения в России

По официальным данным Федеральной службы государственной статистики Минфина России[145] в 3-ем квартале 2007 года производство ВВП в рыночных ценах составило 8852, 2 млрд. руб., что на 17, 3 % больше уровня предыдущего 2006 года, а среднегодовые темпы прироста ВВП в 1999–2007 гг. составили 7%.

Но все же по оценке ВВП на душу населения в ряде ведущих стран мира по паритету покупательной способности Россия не занимает передовых позиций (табл. 38).

Таблица 38

Оценка ВВП на душу населения стран мира по паритету покупательской способности в 2005 году[146]

продолжение табл.38

Как видно из таблицы 38, самая высокая в мире оценка ВВП на душу населения в Люксембурге (70014). С ней сравнимы такие государства, как Норвегия (47551), США (41674) и Швейцария (35520). Россия (11861) находится в одном ряду с такими странами как Мексика (11317) и Латвия (13218). Меньше российского показателя только Турция (7786).

В этой связи приведем исследования доктора экономических наук Ю. Иванова, связанные с оценкой показателей ВВП стран мира по ППС (паритету покупательской способности) в сравнительной валюте, которые отражают количество денег, затрачиваемых в данной стране на покупку товаров и услуг, приобретенных за валютную единицу другой страны за 2005 год[147].

В 2005 году на основе сопоставления были получены оценки ВВП и его компонентов в сравнимой валюте, что позволило определить место каждой страны в мировой экономике. Данные сопоставления стран по ВВП позволяют сделать выводы об относительных размерах их экономик.

Результаты сопоставления показывают, что по объемам ВВП Россия занимает 8-е место в мире. Данные о доле в мировой экономике наиболее значимых в экономическом отношении стран представлены в таблице 39.

Таблица 39

Данные о доле отдельных стран в мировом итоге (оценка по ППС, в %)

Сопоставление стран по уровню ВВП в расчете на душу населения дает иную картину: Россия по душевому уровню ВВП занимает только 52-е место в мире, хотя ее показатель на 20% выше среднемирового (табл. 40)[148].

В число лидеров по этому показателю входят такие страны как Люксембург (1-е место), Отар (2-е место), Норвегия (3-е место), Кувейт (4-е место), США (5-е место).

Таблица 40

ВВП в расчете на душу населения в первой десятке стран мира

Проанализируем соответствующие показатели России в динамике ВВП (табл. 41). Следует отметить, что Россия впереди таких экономически развитых стран, как Великобритания и Япония. Но самый высокий показатель у Китая – еще в 2004 году рост ВВП составил 371 процент!

Таблица 41

Динамика ВВП в процентах (в постоянных ценах; 1990=100)[149]

Таким образом, для того чтобы Россия смогла быть конкурентоспособной мировой державой, необходимо увеличение ВВП в больших масштабах, нежели в тех, что мы имеем на современном этапе, а также признание значимой роли человеческого капитала как фактора производства в развитии экономики.

Представленные нами исследования показывают, как влияет уровень высшего образования населения России на увеличение ВВП.

В качестве объекта исследования выбран также Центральный федеральный округ (ЦФО).

Предметом исследования является внутренний региональный продукт на одного занятого в экономике.

ВРП – это вновь созданная стоимость товаров и услуг, произведенных на территории субъекта, и определяется как разница между выпуском и промежуточным потреблением. Показатель ВРП по своему экономическому содержанию весьма близок к показателю ВВП и является обобщающим показателем экономической деятельности региона. Сумма валовых региональных продуктов по России не равнозначна ВВП, поскольку не включает добавленную стоимость по нерыночным коллективным услугам (оборона, государственное управление и т.д.), оказываемым государственными учреждениями обществу в целом[150].

Цель исследования: установить зависимость между ВРП в расчете на одного занятого в экономике России и численностью занятых, имеющих высшее образование.

Информационной базой послужили данные выборочного обследования по проблемам занятости Центра мониторинга и статистики образования ФГНУ «Госинформ» за 2002, 2003, 2004, 2005 и 2006 годы, а также перекрестные (cross-section data) экономические данные из статистических сборников Росстата[151].

Как и в предыдущих исследованиях, в основу расчетов нами положены методы регрессионного и корреляционного анализа и эконометрические модели по методике, предложенной членом-корреспондентом РАН И.И. Елисеевой[152], поскольку рыночная экономика, в общем случае, развивается как случайный процесс с корреляционными взаимосвязями между ее составляющими. Кроме того, вышеперечисленные методы и модели статистического анализа в отличие от других классов методов имеют, как правило, более высокую адекватность моделируемым экономическим процессам. Это связано с тем, что в них формализуются реально существующие структурные связи между элементами моделируемых систем, которые выявляются на основе используемых в них статистических наблюдений.

В наших исследованиях в качестве модели выберем парную линейную регрессию.

Исследование 1. Зависимость ВРП в расчете на одного занятого в экономике от уровня высшего образования в регионах ЦФО в 2004 году. Для исследования рассмотрим два показателя:

1. ВРП на одного занятого в экономике, тыс. руб.

2. Процентное соотношение численности населения с высшим профессиональным образованием к общему числу занятых, %.

Данные из статистических сборников сведем в единую таблицу 42.

Таблица 42

ВРП на одного занятого в экономике (в тыс. руб.) и уровень образованности (в %) по ЦФО в 2004 году

На основе данных построим диаграмму рассеивания в виде точек на координатной плоскости (рис. 23).

Рис. 23 – Диаграмма рассеивания

По расположению эмпирических точек на диаграмме рассеивания можно предположить наличие линейной корреляционной зависимости между переменными x и y: с увеличением уровня высшего образования занятого населения увеличивается объем валового регионального продукта на одного занятого в экономике. Поэтому уравнение регрессии будем искать в виде линейного уравнения:

ŷ _х = b₀ + b₁ ∙ x, где (1)

ŷ _х – зависимая переменная (результативный признак);

x – независимая (объясняющая) переменная;

b₀ и b₁ – параметры.

В качестве меры для степени линейной связи двух переменных x и y применим коэффициент их корреляции:

Для нахождения r рассчитаем ∑ y_i, ∑ x_i, ∑ y_i x_i, ∑ x_i ², ∑ y_i ² (табл. 43).

Таблица 43

Расчет сумм для коэффициента корреляции r

продолжение табл. 43

По формуле (2) найдем r:

Значение r = 0, 8742 указывает на тесную (r достаточно близко к 1) прямую зависимость между x и y: увеличение одной из переменных ведет к увеличению условной средней другой.

Следовательно, предположение о том, что с увеличением уровня высшего образования занятого населения в данном регионе увеличивается объем валового регионального продукта, подтверждается. И все же, до тех пор, пока не оценены количественные значения параметров b₁ и b₀, не проверена надежность сделанных оценок, зависимость ŷ = b₀ + b₁ ∙ x остается лишь гипотезой.

Для оценки параметров b₁ и b₀ применим метод наименьших квадратов (МНК) или Least Squares Method (LS). Получаемые этим методом оценки параметров обладают следующими ценными свойствами для окончательных выводов об адекватности описываемой взаимосвязи:

· являются несмещенными, т.е. математическое ожидание оценок равны их истинным значениям, соответствующим генеральной совокупности;

· состоятельными, т.е. при n → ∞ дисперсии оценок стремятся к нулю;

· являются эффективными, т.е. имеют минимальную дисперсию по сравнению с любыми другими оценками.

Найдем искомые оценки:

(3)

(4)

Проведем расчеты для нахождения b₁ и b₀ по формулам (3) и (4):

b₀ = 131, 9056 – 12, 8642 ∙ 22, 4111 = -156, 40

Следовательно, уравнение линейной регрессии будет иметь вид:

ŷ = - 156, 40 + 12, 86 x

Параметр b₁ называемый коэффициентом регрессии, показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.

Таким образом, можно сделать вывод: с увеличением числа занятых в экономике, имеющих высшее образование на 1%, среднее значение ВРП на одного занятого увеличивается в среднем на 12, 86 тыс. руб.

Параметр b₀ формально говоря, показывает прогнозируемый уровень y, когда x = 0. Если x = 0 находится достаточно далеко от выборочных значений x, то такая интерпретация может привести к неверным результатам.

В нашем исследовании имеем, что при x = 0 (процент населения, имеющих высшее образование, равен нулю), ВРП будет равен отрицательной величине (-156, 4). Такое экономическое толкование с известными условностями (без высшего образования нет никакого продукта) может быть правдоподобным. Однако оно не имеет никакого смысла применительно к совокупности. В данном случае, параметр b₀ выполняет единственную функцию: он позволяет определить положение линии регрессии на графике.

На рис. 24 изображена прямая, являющаяся линейной регрессией исследуемой зависимости.

Рис. 24 – Линия регрессии, построенная для совокупности наблюдений по ЦФО

Прямая y = –156, 40 + 12, 862 х есть «наилучшая» по МНК для данной совокупности наблюдений по ЦФО и проходит через точку со средними значениями х и у: х = 22, 41 и

у = 131, 91.

Проведем оценку значимости уравнения в целом с помощью F -критерия Фишера. При этом выдвигается нулевая гипотеза, что коэффициент регрессии, т.е. b₁ = 0, и, следовательно, фактор х не оказывает влияние на результат у.

Непосредственно расчету F -критерия предшествует анализ дисперсии. Центральное место в нем занимает разложение общей суммы квадратов отклонений переменной у от среднего у на две части – «объясненную» и «необъясненную»:

Если фактор не оказывает влияние на результат, то линия регрессии на графике будет параллельна оси О_х и у = ŷ. Тогда вся дисперсия результативного признака обусловлена воздействием прочих факторов и общая сумма отклонений совпадает с остаточной. Если же прочие факторы не влияют на результат, то у связана с х функционально и остаточная сумма квадратов равна нулю, а общая сумма квадратов отклонений равна сумме квадратов отклонений.

В нашем исследовании не все точки поля корреляции лежат на линии регрессии. Это означает, что не все остатки равны нулю и значения у не полностью объясняются (рассчитываются) регрессией у на х. Пригодность линии регрессии в этом случае для прогноза будет зависеть от того, какая часть общей вариации признака у приходится на объясненную вариацию.

Очевидно, что если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, будет больше остаточной суммы квадратов, то уравнение регрессии статистически значимо и фактор х оказывает существенное влияние на фактор у.

Оценку значимости уравнения регрессии дадим в виде таблицы дисперсионного анализа.

Таблица 44

Дисперсионный анализ

Общая:

Объясненная:

=

Остаточная:

∑ (у - ŷ _х)² = 109825, 31 – 85243, 9 = 24581, 41

D_факт = 85243, 9

D_остат = 24581, 41 ׃ 16 = 1536, 3

F_факт = 85243, 9 ׃ 1536, 3 = 55, 49, F_табл = 4, 49 на уровне значимости 0, 05.

Поскольку F_факт > F_табл, то можно сделать вывод о значимости уравнения регрессии (связь доказана).

Для анализа общего качества оцененной линейной регрессии обычно используют коэффициент детерминации R². Он характеризует долю дисперсии (изменчивости) результативного признака:

=

Соответственно величина 1 - R² характеризует долю изменчивости у, вызванную влиянием остальных, не учтенных в модели факторов.

По методу МНК R² – это мера, позволяющая определить, в какой степени найденная регрессионная прямая дает лучший результат для объяснения поведения зависимой переменной у, чем просто горизонтальная прямая у = у и характеризует долю вариации (разброса) зависимой переменной, объясненной с помощью данного уравнения.

Значение R² = 0, 77 характерно для данных об однотипных объектах в один и тот же момент времени. Кроме того, в нашем исследовании R² ≈ r²:

R² = (0, 874)² = 0, 7644 ≈ 0, 76.

Вывод: вариация результата у (ВРП на одного занятого в ЦФО) на 76-77% объясняется вариацией фактора х (уровня высшего образования занятых в экономике).

Для определения статистической значимости коэффициента детерминации R² проверяется нулевая гипотеза для F – статистики, рассчитываемой по формуле:

п – число наблюдений, т = 1 для парной регрессии.

Получим:

Некоторое несовпадение с предыдущим результатом для F- критерия можно объяснить ошибками округления. Таким образом, модель линейной регрессии

ŷ _х = -156, 40 + 12, 86 х адекватна взаимосвязи между ВРП на одного занятого в экономике и количеством людей с высшим образованием в ЦФО.

Проведем аналогичные исследования взаимосвязи для 2005 года. Для 2005 года уравнение линейной регрессии будет иметь вид:

у=-57, 94+ 17, 406х, коэффициент корреляции r = 0, 736. F = 18, 9 на уровне значимости 0, 05. Как видим, связь также прямая, значимая.

Аналогичные исследования для 2002 и 2003 годов также показывает устойчивую зависимость между двумя данными показателями. Получены уравнения линейной регрессии:

ŷ _{х 2002} = - 71, 49 + 8, 26 х, r= 0, 81, F= 31, 27

ŷ _{х 2003} = -108, 67 + 11, 03 x, r= 0, 84, F= 41, 36

Таблица 45

Зависимость исследуемых показателей в динамике

Определим реальный прирост ВРП с учетом инфляции в исследуемом периоде 2002-2005 гг. (табл. 46)

Таблица 46

Прирост ВРП с учетом инфляции

Как видим из таблицы 46, прирост ВРП наблюдается и с учетом инфляции.

Исследование зависимости ВВП от уровня высшего образования занятых в экономике без региона ЦФО г. Москва показало, что связь прямая, но незначимая (коэффициент корреляции равен 0, 1 - 0, 2).

Формирование национальной модели экономики, в которой социальная составляющая выступает ее активным фактором, является крайне сложной задачей. Она может быть решена только при полном учете своеобразия национальных особенностей, традиций и исторически сложившихся социальных условий[154].

В этой связи проведем подобные исследования в регионах Приволжского федерального округа (ПФО) для 2002–2006 годов.

Рассмотрев те же показатели (ВРП на одного работающего и процент от общего числа занятых в экономике, имеющих высшее образование), а также применив аналогичные схемы регрессионного и корреляционного анализа, по ПФО получим совершенно противоположные выводы - наличие обратной зависимости (таблица 47).

Таблица 47

Расчет сумм для коэффициента регрессии и коэффициента

корреляции для 2005 года

продолжение табл. 47

Выполнив расчеты, получим уравнение линейной регрессии для 2005 года:

у = 135, 47 + 0, 513х.

Сравним коэффициенты регрессии. В ЦФО для 2005 года он равнялся 17, 406, в ПФО – 0, 513, что означает снижение прироста ВРП в регионах ПФО, чем в ЦФО.

Для 2004 года получено уравнение регрессии:

у=159, 49 – 1, 97х. Знак «-» указывает на обратную взаимосвязь между исследуемыми показателями. Исследования для 2002 и 2003 годов также показали отрицательную связь.

Выясним причину того, почему зависимость между ВРП и уровнем высшего образования занятого населения в регионах Приволжского федерального округа оказалась обратной или незначимой (2005 год). Для этого проведем итоговый сравнительный анализ результатов исследований по ЦФО и ПФО (табл. 48).

Таблица 48

Зависимость между приростом основных социально-экономических показателей и уровнем высшего образования в ЦФО и ПФО

продолжение табл. 48

Мы считаем, что причина таких противоречивых выводов состоит в различии среднего уровня высшего образования в регионах исследуемых округов ЦФО и ПФО. В течение исследуемого периода (2002-2007 гг.) показатели процентного соотношения численности населения с высшим образованием к общему числу занятых в ЦФО превышали аналогичные параметры в ПФО. Так, в 2007 г. средний уровень высшего образования занятого населения в регионах Приволжского федерального округа составлял 20, 0 процента, что меньше соответствующего показателя в регионах Центрального федерального округа еще в 2002 г. (21, 5 %). Мы полагаем, что 21, 5 процента - это своего рода «пограничное» значение уровня высшего образования, ниже которого воздействие этого параметра на основные социально-экономические показатели будет незначимым, а, следовательно, экономика региона не сможет далее позитивно развиваться.

Подтверждением этих выводов служит сравнительный анализ социально-экономического положения в регионах ЦФО, ПФО и в целом по Российской Федерации. В 2007 г. средняя заработная плата в регионах ПФО составляла 76, 4 процента от средней заработной платы по России. По данным Росстата, по валовому региональному продукту (ВРП) на душу населения и по среднему размеру ежемесячных назначенных пенсий Приволжский федеральный округ занимал лишь 6 место среди округов Российской Федерации. Более низкими являются среднедушевые доходы населения Приволжского федерального округа в сравнении с аналогичными показателями в Российской Федерации и в ЦФО. Темпы роста ВВП в Российской Федерации и в ЦФО также выше, чем в ПФО.

Следовательно, наличие обратной или не значимой связи в регионах ПФО объясняется более низким уровнем высшего образования занятого в экономике населения, и, как следствие, - меньший уровень роста ВРП в регионах данного округа, чем в целом по России и в ЦФО (табл. 49).

Таблица 49

Рост валового регионального продукта на душу населения в РФ, ЦФО и ПФО

Важным показателем для сравнительного анализа уровня жизни населения являются расходы домашних хозяйств на конечное потребление. Наиболее высок этот показатель в расчете на душу населения в странах ОЭСР: во Франции и Германии он в 2, 5 раза выше, чем в России. По прогнозам ученых вторая четверть текущего столетия будет характеризоваться еще большим вниманием к улучшению качества жизни[155]. На современном этапе ситуация с уровнем жизни населения России несколько улучшилась, но все же она по-прежнему не соответствует мировым стандартам.

Таким образом, по главе 2 сделаем следующие выводы. На основе методов финансового прогнозирования, непосредственно связанных с формированием и использованием финансовых ресурсов и входящих в состав финансового механизма, с помощью которого происходит реализация целей и задач финансовой политики в достижении высоких показателей социально-экономического развития и которые в совокупности определяют содержание «финансового механизма», нами исследовано воздействие уровня высшего образования на результаты социально-экономического развития. Исследования показали, что с увеличением занятых в экономике с высшим образованием всего на один процент происходит рост основных социально-экономических показателей: среднемесячной номинальной начисленной заработной платы, среднемесячного размера назначенных пенсий, среднедушевых доходов занятых в экономике, валового регионального продукта – главного показателя развития экономики. И, следовательно, человеческий капитал образования, как показатель образованности населения, является активным фактором социально-экономического развития регионов России и способствует повышению благосостояния граждан.