Полный текст статьи
Печать

Целью данного исследования является выявление наличия влияния человеческого капитала на размер средней номинальной заработной платы (по данным Росстата за 2013 год).

Объектом исследования выступают статистические данные о социально-экономическом положении субъектов РФ за 2013 год, предоставленные Росстатом [4].

В качестве гипотезы выдвигается необходимость инвестирования в человеческий капитал с целью повышения средней номинальной заработной платы работников.

Для эффективного развития экономики РФ необходимо обеспечить в ближайшее время плавный переход от экономики индустриального типа с приоритетом развития сырьевого сектора к инновационной экономике, в основе которой лежат интеллектуальные активы. Переход к инновационной экономике напрямую связан с развитием наукоемких отраслей промышленности[1, с. 146].

Из вышесказанного можно сделать вывод, что ключевым фактором, благодаря которому может быть осуществлен переход к экономике инновационного типа, является инвестирование в человеческий капитал. Для достижения положительных результатов в области развития человеческого капитала особое внимание следует уделять подготовке ценных кадров с помощью современной системы профессионального образования.

Как было сказано в предыдущем исследовании, к задачам первостепенной важности современного профессионального образования можно отнести подготовку молодых высококвалифицированных специалистов, которые соответствуют имеющимся на рынке труда потребностям [2].

Молодое поколение - это важнейший ресурс, являющийся основой для формирования инновационной экономики. Именно у молодежи имеется наибольший уровень адаптивности, мобильности и готовности к развитию собственного человеческого капитала. Необходимо создавать для молодежи условия, которые позволять обеспечить им возможность получать новые знания, умения и навыки, с целью получения успешной работы; оказывать помощь в трудоустройстве; содействовать в улучшении жилищных условий и т.д.[1, c. 149].

Несмотря на достаточно невысокие показатели в высокотехнологичных секторах экономики и скромные инвестиции в технологические разработки, общая динамика внутренних затрат на научные исследования и разработки по Российской Федерации имеет положительную тенденцию (Рис. 1). 

Рис. 1 Динамика внутренних затрат на научные исследования и разработки по РФ, млн. руб. [5]

Как видно из графика, объемы денежных средств, выделяемых бюджетом государства на научные исследования и разработки за период с 2005 по 2014 гг. возросли на 267,24% и составили в 2014 году 847,5 млрд. руб.

В экономически развитых странах роль человеческого капитала как фактора дифференциации заработной платы является одним из важнейших направлений экономико-трудовых исследований. Их результаты широко представлены в работах Т. Щульца, Г. Беккера, Дж. Кендрика, Р. Лэйарда, М. Блауга, Э. Лазира, С. Лелливье и др.

Для выявления наличия влияния человеческого капитала на размер средней номинальной заработной платы нами был проведен двухфакторный регрессионный анализ влияния наличия высшего образования и размера капитала работников организаций на среднюю номинальную заработную плату по регионам РФ за 2013 год [4].

Была использована производственная функция Кобба-Дугласа, которая имеет следующий вид:

где Y - среднемесячная номинальная заработная плата работников;

K - основной капитал;

L–количество занятого население с высшим образованием.

Размер основного капитала рассчитывался по формуле:

 

Для нахождения коэффициентов функции Кобба-Дугласа α и β были прологарифмированы обе части равенства:

 

Исходные данные для регрессионного анализа представлены в таблице 1.

Таблица 1

Исходные данные для регрессионного анализа [4]

Название региона

ЗП, руб.

Y

ВО, %

X1

X2

ОФ, тыс. руб.

Кол-во занятых, тыс. чел.

К, тыс. руб./чел.

Ln(зп)

Ln(ВО)

Ln (K)

Белгородская область

22221

10,009

29,5

3,3844

7,2991

1035534

700,2

1478,9

Брянская область

18974

9,8508

26

3,2581

6,8535

518609

547,5

947,23

Владимирская область

20927

9,9488

24,4

3,1946

6,7334

585987

697,6

840

Воронежская область

21825

9,9908

28,6

3,3534

6,9991

1158136

1057

1095,7

Ивановская область

18982

9,8512

25,9

3,2542

6,895

483179

489,4

987,29

Калужская область

25757

10,156

28,7

3,3569

7,213

665178

490,2

1357

Костромская область

19157

9,8604

26,5

3,2771

7,0291

345022

305,6

1129

Курская область

21234

9,9634

29,6

3,3878

6,9703

607109

570,3

1064,5

Липецкая область

21391

9,9707

29,2

3,3742

7,3893

879524

543,4

1618,6

Московская область

35690

10,483

40,8

3,7087

7,5267

5538512

2982,7

1856,9

Орловская область

19273

9,8665

30,6

3,421

6,7925

349432

392,1

891,18

Рязанская область

21797

9,9895

28,1

3,3358

7,2012

671471

500,7

1341,1

Смоленская область

20447

9,9256

29,9

3,3979

7,1703

635456

488,7

1300,3

Тамбовская область

19056

9,8551

24,6

3,2027

7,1185

622355

504,1

1234,6

Тверская область

22450

10,019

26

3,2581

7,464

1008414

578,2

1744,1

Тульская область

23030

10,045

25,9

3,2542

6,9137

765072

760,5

1006

Ярославская область

23003

10,043

22,5

3,1135

7,4726

1115615

634,2

1759,1

г. Москва

55485

10,924

50

3,912

8,2917

26546945

6652,3

3990,6

Республика Карелия

27503

10,222

25,4

3,2347

7,3867

485437

300,7

1614,4

Республика Коми

37717

10,538

26,4

3,2734

8,379

1937731

445

4354,5

Архангельская область

32465

10,388

24,1

3,1822

7,7559

1399524

599,3

2335,3

Вологодская область

25127

10,132

23,8

3,1697

7,6711

1236470

576,3

2145,5

Калининградская область

25104

10,131

31,4

3,4468

7,1095

582994

476,5

1223,5

Ленинградская область

29358

10,287

26,6

3,2809

8,0168

2275653

750,7

3031,4

Мурманская область

40225

10,602

30,4

3,4144

8,1377

1432787

418,8

3421,2

Новгородская область

23494

10,065

24,7

3,2068

7,1471

393450

309,7

1270,4

Псковская область

19743

9,8906

26

3,2581

6,8841

318266

325,9

976,58

г. Санкт-Петербург

36848

10,515

44,4

3,7932

7,4357

4349428

2565,3

1695,5

Республика Адыгея

19276

9,8666

35,1

3,5582

6,9612

159192

150,9

1055

Республика Калмыкия

17471

9,7683

35,9

3,5807

7,0097

124357

112,3

1107,4

Краснодарский край

24063

10,088

27

3,2958

7,3534

3639608

2330,8

1561,5

Астраханская область

22736

10,032

28,8

3,3604

7,5734

850132

436,9

1945,8

Волгоградская область

21046

9,9545

28,2

3,3393

7,1336

1570668

1253,2

1253,3

Ростовская область

21867

9,9927

31,2

3,4404

6,9537

2003572

1913,6

1047

Республика Дагестан

16835

9,7312

27,3

3,3069

6,8982

985711

995,2

990,47

Республика Ингушетия

20151

9,911

29,9

3,3979

6,8071

65741

72,7

904,28

Кабардино-Балкарская Республика

18624

9,8322

29

3,3673

6,562

217265

307

707,7

Карачаево-Черкесская Республика

17858

9,7902

36,6

3,6

6,8276

158477

171,7

922,99

Республика Северная

18664

9,8344

38,2

3,6428

6,4931

197435

298,9

660,54

Чеченская Республика

20865

9,9458

20,7

3,0301

7,0739

404275

342,4

1180,7

Ставропольский край

20667

9,9363

33,4

3,5086

6,9147

1244057

1235,4

1007

Республика Башкортостан

22377

10,016

24,5

3,1987

7,0812

2105770

1770,4

1189,4

Республика Марий Эл

18360

9,8179

27,8

3,325

6,9262

314647

308,9

1018,6

Республика Мордовия

18101

9,8037

31,1

3,4372

7,0526

433918

375,4

1155,9

Республика Татарстан

26035

10,167

32

3,4657

7,5169

3342559

1817,7

1838,9

Удмуртская Республика

21053

9,9548

26,4

3,2734

7,0535

870234

752,2

1156,9

Чувашская Республика

19388

9,8724

27,6

3,3178

7,0496

654078

567,6

1152,4

Пермский край

24716

10,115

24,8

3,2108

7,5407

2410614

1280,1

1883,1

Кировская область

19291

9,8674

24,7

3,2068

6,9802

682835

635,1

1075,2

Нижегородская область

23573

10,068

28,4

3,3464

7,1454

2137855

1685,6

1268,3

Оренбургская область

21593

9,9801

23,6

3,1612

7,3082

1596988

1070

1492,5

Пензенская область

20645

9,9352

27,4

3,3105

6,9917

719888

661,9

1087,6

Самарская область

23470

10,063

37,4

3,6217

7,3519

2342741

1502,6

1559,1

Саратовская область

20668

9,9363

29,6

3,3878

7,1103

1456217

1189,2

1224,5

Ульяновская область

19187

9,862

25,3

3,2308

6,9343

616325

600,2

1026,9

Курганская область

19409

9,8735

27

3,2958

7,3987

617452

377,9

1633,9

Свердловская область

27608

10,226

27,8

3,325

7,5718

3949207

2033

1942,6

Тюменская область

51009

10,84

31

3,434

9,0517

16856805

1975,4

8533,4

Челябинская область

25651

10,152

29,2

3,3742

7,1672

2161005

1667,1

1296,3

Республика Алтай

20722

9,939

29,5

3,3844

6,8747

86493

89,4

967,48

Республика Бурятия

26038

10,167

30,1

3,4045

7,1298

521445

417,6

1248,7

Республика Тыва

25087

10,13

36,2

3,5891

6,4365

64172

102,8

624,24

Республика Хакасия

26068

10,168

24,5

3,1987

7,2911

341282

232,6

1467,2

Алтайский край

18011

9,7987

23,4

3,1527

6,6966

870401

1075

809,68

Забайкальский край

27279

10,214

21,8

3,0819

7,3443

753560

487

1547,4

Красноярский край

31623

10,362

26,4

3,2734

7,4022

2335977

1424,8

1639,5

Иркутская область

29050

10,277

26,8

3,2884

7,5122

2077218

1135

1830,1

Кемеровская область

25326

10,14

27,6

3,3178

7,2852

1900837

1303,2

1458,6

Новосибирская область

25528

10,148

32,5

3,4812

6,9986

1481011

1352,4

1095,1

Омская область

24848

10,121

25,6

3,2426

6,8684

909004

945,5

961,4

Томская область

29814

10,303

33,2

3,5025

7,5967

987240

495,7

1991,6

Республика Саха (Якутия)

46542

10,748

29,9

3,3979

7,9274

1336424

482,1

2772,1

Камчатский край

48629

10,792

36,3

3,5918

7,3757

296821

185,9

1596,7

Приморский край

29966

10,308

32,1

3,4689

7,8897

2612167

978,5

2669,6

Хабаровский край

34132

10,438

33,2

3,5025

7,5245

1353020

730,2

1852,9

Амурская область

30542

10,327

28,5

3,3499

7,559

816040

425,5

1917,8

Магаданская область

57121

10,953

33,2

3,5025

7,8851

230924

86,9

2657,4

Сахалинская область

49007

10,8

26,2

3,2658

8,5194

1440706

287,5

5011,2

Еврейская автономная область

27358

10,217

22,5

3,1135

7,6528

162408

77,1

2106,5

Чукотский автономный округ

68261

11,131

25,9

3,2542

8,1526

111463

32,1

3472,4


Далее с помощью инструмента РЕГРЕССИЯ среды MSExcelбыли получены следующие данные (рис. 2).

Как видно из рисунка 2, стандартная ошибка равна 0,12 для переменной Х1 и 0,04 для переменной Х2, что говорит о достоверности полученных данных.

Возвращаясь к исходным данным функции Кобба-Дугласа (формула 1), в результате регрессионного анализа были получены следующие коэффициенты (рис. 2):

LnA = 4,91923

A = 136,8972      

α = 0,41718

β = 0,52269

Подставим полученные данные в формулу (1): 

Таким образом, при увеличении величины основного капитала работников на 1% среднемесячная номинальная заработная плата работников увеличивается на 0,41718%, а при увеличении количества занятого населения с высшим образованиемна 1% среднемесячная номинальная заработная плата работников повышается на 0,52269%.

Полученные данные позволяют сделать вывод о положительном влиянии повышения размера человеческого капитала населения на среднемесячную номинальную заработную плату работников организаций по регионам РФ по данным 2013 года. Следовательно, можно считать доказанной гипотезу о необходимости инвестирования в человеческий капитал с целью повышения средней номинальной заработной платы работников.

Научный руководитель:
Шишкин Андрей Николаевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления ТГПУ им. Л.Н. Толстого, г. Тула, Россия