Производительность труда и фондовооруженность в обеспечении экономического роста российских регионов

использовались официальные данные Федеральной службы государственной статистики России, в том числе статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели» за 2002–2017 гг. Результаты проведенного анализа показали, что специализация каждого региона в различных отраслях экономики во многом определяет производительность труда. Различия в производительности труда объясняются уровнем развития высокотехнологичных и наукоемких отраслей. В ходе работы было выявлено, что из 83 регионов России только в двух фондовооруженность не влияет на производительность. Наиболее высокий коэффициент при показателе фондовооруженности наблюдается в г. Москве, Московской, Белгородской и Оренбургской областях, Республике Башкортостан, Ямало-Ненецком автономном округе, г. Санкт-Петербурге. В данных регионах при проведении экономической политики, направленной на повышение производительности труда, целесообразно принимать во внимание высокую значимость инвестиций в основной капитал и необходимость роста фондовооруженности для развития. Результаты исследования могут быть полезны при разработке и проведении региональной политики, так как они показывают механизм влияния ключевых детерминант экономического роста, позволяют определить, является ли приращение основных фондов залогом повышения производительности труда и успеха в обеспечении высоких темпов экономического роста.

Производительность труда, фондовооруженность, региональная экономика, производственные функции, регионы России.

Экономический рост происходит в результате повышения эффективности производственного процесса, при этом трудовые ресурсы обеспечивают три четверти такого вклада. В условиях дефицитности человеческого фактора, сложности его количественного наращивания мы должны понимать весь механизм формирования экономического роста через прямое воздействие других составляющих и через качественное совершенствование труда. Традиционным инструментом оценки вкладов в экономический рост являются производственные функции, которые, в первую очередь, отражают две основные составляющие – труд и капитал [1; 2]. Но сегодня появляются новые факторы, включение которых в модели необходимо, так как они определяют ключевые силы экономического развития, выявляют направления проведения региональной политики.

Если мы говорим об экономическом росте не на национальном, а на региональном уровне, помимо общих факторов важно учесть специфику территории, ее географические особенности. Именно на этой почве происходит пересечение исследовательских работ экономистов и географов, активно развивается направление «экономическая география», или «географическая экономика» (Geographical Economics). В последние два десятилетия для анализа экономической географии преимущественно применялись аналитические инструменты неоклассического подхода. Поиск наиболее подходящей методологии моделирования пространственной экономики становится актуальным вопросом дискуссий «новых» и «традиционных» экономгеографов [3; 4]. Инструменты производственной функции используются для различных целей: оценки размеров агломерационных экономик и пространственных эффектов, для определения скорости конвергенции/дивергенции региональной эффективности с применением модели роста Солоу и других. Например, Коэн и Моррисон Пол в своем обзоре агломерационных процессов, производительности и регионального роста утверждают, что «признание и использование потенциала моделей теории производства являются важным шагом в эмпирической литературе по агломерационной экономике»2.

В данной статье мы хотим показать возможность применения инструментария производственных функций для определения тех территорий, для которых вклад в повышение производительности труда через обеспечение основными фондами будет способствовать экономическому росту, или тех, где необходимо обратить внимание на другие факторы. Целью статьи является оценка влияния производительности труда на экономический рост в регионе через построение производственных функций.

На экономический рост, согласно неоклассической теории и теории эндогенного роста, оказывают влияние трудовые ресурсы - уровень занятости и качественные характеристики труда, инвестиции в человеческий капитал, производительность. Роль человеческого капитала в моделях эндогенного роста рассматривается под двумя углами. Во-первых, человеческий капитал заключает в себе способность к генерации знаний и инновационному развитию. Во-вторых, он анализируется и как самостоятельный фактор – считается, что аккумуляция в регионе человеческого капитала является основой экономического роста.

Подход к оценке и прогнозированию экономического роста региона через построение производственных функций имеет ряд недостатков. Он предполагает, что все предприятия работают в равных условиях: используют одни и те же технологии, максимально эффективно применяют ресурсы, имеют равные цены на факторы производства и функционируют в условиях совершенной конкуренции. В таком случае производственная функция региона будет представлять собой просто расширенную версию производственной функции предприятия [6]. Однако в действительности мы можем говорить о гетерогенности «входов», «выходов» и технологий. Осложняет ситуацию и тот факт, что если в регионе развиваются многие секторы экономики, то производственные функции для них будут различны.

Есть работы, доказывающие, что агрегированной производственной функции не может существовать в принципе, так как наблюдаются различные условия использования факторов производства. Формулировкой условий, при которых капитал и труд будут связаны с результирующим показателем, занимались Фишер [7], Блэкорби и Шворм [8], Филипе и Фишер [9].

Проблемы построения агрегированной производственной функции ассоциируются, в первую очередь, с «Кембриджскими спорами» 1960-х годов и связаны с такими техническими вопросами, как измерение капитала и реальной процентной ставки. Было показано, что предельный продукт капитала изменяется обратно пропорционально соотношению капитала и труда [9].

Часто выводы производственных функций интерпретируются как вопрос: можем ли мы объяснить отсталость отдельных стран и регионов низким уровнем инвестиций в их экономику. В классической статье Лукас [10] показал, что при обычных предположениях о степени убывающей отдачи огромные различия в производительности труда, которые мы наблюдаем в разных странах, не могут быть объяснены различиями в капиталоемкости без появления противоречий. Если различия в интенсивности капитала объясняют низкий уровень развития, то отдача от инвестиций в бедных странах должна быть во много раз выше, чем в богатых странах, – в гораздо большей степени, чем обычно считается правдоподобным. На определении капиталоемкости как наиболее важного фактора экономического роста построены некоторые экономические положения, но есть и исследования, которые такой подход отвергают [6].

На региональном уровне является весьма актуальной проблема учета неоднородности при использовании производственных функций. Следствием анализа у Ventura (1997) [11] и Robertson (1999) [12] является то, что двухсекторные теоретические модели характеризуются меньшей вариацией в доходах капитала со временем и пространством, чем модель Solow с закрытой экономикой. Это связано со стандартным результатом в простых моделях теории торговли 2 x 2, так как предельный продукт капита- ла, как правило, не зависит от обеспеченности факторами, по мере того как экономика остается неполностью специализированной. Важной стороной гетерогенности является различие в стоимости основных фондов, о чем говорится в работах Cohen and Soto (2002) [13] и Hsieh and Klenow (2003) [14].

Эмпирические оценки производственной функции Кобба-Дугласа на различных уровнях агрегирования показывают, что отдача от масштаба приблизительно постоянна, и коэффициент эластичности факторов приближен к их долям [6]. Региональный анализ должен быть направлен на определение ключевых факторов экономического роста и поиск направлений межрегиональной конвергенции.

Рассмотрим основные виды производственных функций, которые наиболее часто используются в экономическом анализе (табл. 2).

Для целей нашего исследования модифицируем производственную функцию Кобба-Дугласа следующим образом:

Q = A(t)K^aL^1-a, (1)

тогда

Q     K\a

-_L=A(t)^         (2)

Приведем функцию к линейному виду через логарифмирование [20]:

, /Q                      K\

1n ^-j = 1и(Л(()) + lna ^-J (3)

Нами было проведено исследование по 83 регионам России (не вошли Республика Крым и город Севастополь по причине недостаточности статистических данных). Данные по Архангельской и Тюменской областям принимались отдельно, без включения автономных округов. Период исследования – 1995–2015 гг. В связи с недостаточностью статистических данных период был сокращен для отдельных регионов следующим образом: Тюменская область – 19 лет, Республика Ингушетия – 18 лет, Архангельская область, Ненецкий, Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий автономные округа – 16 лет, Чеченская Республика – 9 лет. В качестве исходной информации использовались официальные данные Федеральной

Таблица 1. Обзор эмпирических исследований в отношении оценки производственных функций

Автор	Регион	Период	Уровень	Данные	Факторы	Функции
Lindenberger (2003)*	Германия	1960–1989	Сфера услуг	Time series	капитал, труд, E	Cobb-Douglas
Antras (2004)*	США	1948–1998	Частный сектор	Time series	капитал, труд	Кобба-Дугласа
Xiang (2004)*	Канада	1997	Macro	Time series	капитал, труд	Кобба-Дугласа
Khalil (2004)*	Иордания	2002	Промышленное производство	Sectional	капитал, труд, M	Translog
Bonga-Bonga (2005)*	ЮАР	1972–2002	Macro	Time series	капитал, труд	CES
Shankar&Rao (2012)*	Сингапур	1960–2009	Macro	Time series	капитал, труд	CES
Manonmani (2013)*	Индия	1991–2010	Текстильная промышленность	Time series	капитал, труд	Кобба-Дугласа
Levinsohn and Petrin (2003) [15]	Чили	1979–1986	Металлургия, текстильная, пищевая, деревообрабатывающая промышленность	Time series	капитал, топливо, материалы, электричество	Кобба-Дугласа
Fritsch (2002) [16]	11 регионов Европы	1995–1998	Промышленное производство	Sectional	НИОКР	Кобба-Дугласа
Charlot et al. (2014) [17]	ЕС-25	1995–2004	Macro	Sectional	НИОКР, человеческий капитал	Кобба-Дугласа
* Составлено по [18; 19].

Таблица 2. Основные формы производственной функции

Производственная функция Кобба-Дугласа	И S^n^ f1 (=1
Производственная функция с постоянной эластичностью замещения (CES)	V 2=А^дХ (- р ]	ρ ≥ 1 ρ ≠ 0 ν > 0 A > 0
Транслогарифмическая производственная функция	И        ИИ lnQ = «о + ^ a1lnxi + 0.5 ^ ^ Р^ХпхДпХ ) (=1              (=1 ;=1	β ij = β ji
Трансцедентная производственная функция	2 = AK a L fe,K+ ^ L
Дебертен производственная функция	q _ AK “ L f e y K+^L+£KL
где: Q - зависимая переменная - результат; L и K - независимые переменные - различные факторы производства, такие как труд и капитал; A - независимая переменная - уровень развития технологий; Xi - объем каждого фактора i ; ai - эластичность спроса каждого фактора i ; р - степень замещаемости факторов.

службы государственной статистики России (, в том числе статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели» за 2002–2017 гг.». В некоторых случаях использовались данные Всемирного банка.

Анализ производительности труда в регионах России. Если исключить кратковременное падение в результате мирового финансового кризиса 2009 года, российская экономика продемонстрировала устойчивый рост в период с 2001 по 2014 год (рис.). Международный валютный фонд в 2017 и 2018 гг. прогнозирует экономический рост для России, где в период 2015–2016 гг. экономическая активность уже достигла своего минимума, а повышение цен на нефть должно способствовать восстановлению. Рост экономики за анализируемый период в России (средний уровень 3,4% ежегодно в период 2001–2016 гг.3) сопровождался повышением занятости (в среднем на 0,67% в год, или на 11,16%, за период 2001–2016 гг.4), увеличением ее уровня (с 58,4% в 2001 году до 65,7% в 2016 году5), сокращением уровня безработицы (с 9,0% в 2001 году до 5,5% в 2016 году6) и миграционным приростом (2,8 млн чел. за 2001–2015 гг.7).

При оценке источников экономического роста важно обратить внимание на динамику производительности труда. Она была положительной в 2003–2008 гг. (среднее значение – 6,5%) и в 2010–2014 гг. (2,6%). Отрицательное значение имело место в 2009 году (рост – 95,9%) и в 2015 году (97,8%)8.

В региональном разрезе производительность труда имеет преимущественно позитивную тенденцию. Исключением являются Чеченская Республика (темп роста в 2008– 2015 гг. составил 99,3%), Ханты-Мансийский автономный округ (99,2%) и Ивановская область (99%). Лидерами по росту производительности являются Белгородская, Тамбовская области и Республика Марий Эл (106%). Темпы роста показателя по остальным регионам варьируются от 100,1 до 105,7%.

Рис. Темп прироста ВВП России за 2001–2019 гг., %

Составлено по: данные Всемирного банка. URL: * Прогнозные данные.

Различия в производительности труда объясняются уровнем развития высокотехнологичных и наукоемких отраслей. В целом их доля в ВВП увеличилась с 19,7% в 2010 году до 20,4% в 2015 году. Среди регионов России можно выделить Тульскую (37,3% в 2015 году), Ульяновскую (33,3%) области, г. Санкт-Петербург (30,9%), Калужскую область (30,7%) и Пермский край (30,7%). Сорок три региона страны имеют долю высокотехнологичных и наукоемких отраслей выше среднероссийского уровня.

Специализация каждого региона в различных отраслях экономики во многом определяет результаты с точки зрения производительности труда. Будущие улучшения должны быть результатом поощрения изменений в каждой отрасли, то есть во внутреннем составе основных производственных отраслей, с усилением тех, которые действительно могут достичь более высоких уровней производительности.

Оценка влияния трудовых факторов на экономический рост региона. Нами были построены производственные функции влияния фондовооруженности на производительность труда. В ходе работы было выявлено, что из 83 регионов России только в двух фондовооруженность не влияет на производительность – это Курганская и Свердловская области. При этом в последней статистически значимым является показатель внутренних затрат на исследования и разработки.

Наиболее высокий коэффициент при показателе фондовооруженности наблюдается в г. Москве: рост отдачи инвестиций в основной капитал на 1% приведет к росту производительности труда на 1,24% (табл. 3) .

Таблица 3. Производственные функции влияния фондовооруженности на производительность труда некоторых регионов России, 1995–2015 гг.

Регион Производственная функция г. Москва Q           /Кх1-24 Г = 0^0082 (г) Московская область Q           /К\0'87 l = °024(l) Белгородская область Q         /К\0'83 т=°1б(?) Оренбургская область Q _ /^\0,83 Т = \и Республика Башкортостан Q _ /К\0'78 ьуи Ямало-Ненецкий автономный округ Q _ /К\0'77 ь = \ь) Брянская область Q         /К\0'17 Т=1'31 (?) Чукотский автономный округ Q       ^\03 l = 387-61(l) Хабаровский край Q       ^\о;32 т=027(т) Камчатский край Q _ /^\0,33 l = (l) Рассчитано по: Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). URL:

По всем другим регионам значение коэффициента не превышает единицы. К числу регионов-лидеров можно отнести Московскую (коэффициент – 0,87), Белгородскую и Оренбургскую (по 0,83) области, Республику Башкортостан (0,78), Ямало-Ненецкий автономный округ (0,77), г. Санкт-Петербург (0,74). В данных регионах при проведении экономической политики, направленной на повышение производительности труда, целесообразно принимать во внимание высокую значимость инвестиций в основной капитал и необходимость роста фондовооруженности для развития.

С другой стороны, мы можем выявить регионы, для которых рост фондовооруженности не является ключевым условием повышения производительности труда и экономического развития в целом. К их числу мы можем отнести Брянскую область (коэффициент – 0,17), Чукотский автономный округ (0,3), Хабаровский (0,32) и Камчатский (0,33) края, Кировскую (0,34), Ульяновскую, Мурманскую, Смоленскую (по 0,36), Амурскую (0,37) области.

В целом мы можем сделать вывод о значительном влиянии фондовооруженности регионов России на производительность труда работников. Это говорит о том, что, не- смотря на развитие высокотехнологичных отраслей, экономика российских регионов еще достаточно сильно зависит от наделенности работников основными средствами производства.

Как показали результаты исследования, региональная политика должна уделять первоочередное внимание проблемам производительности и эффективности. Производительность труда во многом зависит от производственной структуры экономики. В большинстве российских регионов фондоотдача является значимым фактором повышения производительности труда и экономического роста в целом. Ее повышение на 1% приводит к росту производительности в среднем на 0,55%. В регионах, где такое влияние более сильно, необходимо проводить сбалансированную экономическую политику, направленную на привлечение инвестиций в основной капитал.

Результаты исследования могут быть полезны при разработке и проведении региональной политики, так как они показывают механизм влияния ключевых детерминант экономического роста, позволяют определить, является ли приращение основных фондов залогом повышения производительности труда и успеха в обеспечении высоких темпов экономического роста.