Альтернативные подходы к оценке возможностей роста сферы материального производства в условиях ограничений со стороны трудовых ресурсов (стр. 20 )

В рамках верхнего варианта социально-экономического развития динамика ОПФ рассчитывается с использованием характеристик фондоемкости, принятых для нижнего варианта. Поскольку расчет показателей фондоемкости основан на динамике валовых выпусков соответствующих видов деятельности, разница в динамике ОПФ между вариантами фактически определяется разницей в динамике валовых выпусков соответствующих видов экономической деятельности в составе сферы материального производства.

3.2. Прогнозные оценки занятости и условной эффективной занятости по видам деятельности сферы материального производства

Для проведения прогнозных расчетов и обеспечения корректности сопоставления альтернативных вариантов необходимо не только предложить спецификацию и оценить соответствующие уравнения по всем видам деятельности сферы материального производства, но важно также обеспечить тождественность спецификаций уравнений для двух альтернативных вариантов прогнозного счета.

Действительно, при наличии различных спецификаций и различных объясняющих переменных, различия в прогнозе возникают естественным образом. В этом случае прогнозы оказываются несопоставимыми, поскольку значения прогнозной переменной в одном варианте счета зависит от одних факторов, а в другом – от других. Важно, чтобы прогнозные значения в двух альтернативных расчетах определялись одним и тем же набором переменных.

Методику и последовательность альтернативных (и сопоставимых) расчетов можно представить следующим образом.

1.  Помимо официальной статистики разрабатываются альтернативные ряды занятости и производительности труда - что было реализовано в рамках оценки показателей условной эффективной занятости во 2 главе диссертации.

2.  Для рядов производительности труда, рассчитанных на основе официальной статистики занятости и рядов, рассчитанных с использованием оценок условной эффективной занятости, оцениваются единообразные (единой спецификации) уравнения регрессии. Поскольку главная цель состоит не столько в получении конкретных прогнозных значений, сколько в оценке масштаба различий прогноза при использовании исходных и альтернативных рядов занятости, мы использовали достаточно простую спецификацию уравнений с включением только трех объясняющих переменных. Это, во-первых, значения продуктивности использования первичных ресурсов в соответствующих видах деятельности сферы материального производства. Во-вторых, величина основных производственных фондов в соответствующих видах деятельности сферы материального производства. Как уже было описано выше, разница по вариантам в динамике ОПФ, фактически, определяется разницей в динамике выпусков соответствующих видов экономической деятельности. И, в-третьих, ряд времени - в качестве переменной, которая берет на себя влияние всех прочих факторов. Таким образом, форма уравнений регрессии будет иметь следующий вид:

labprod[i][t] = a0 + a1*time + a2*productivity[i][t] + a3*capstockR[i][t] (4)

где i –вид экономической деятельности, i = 1,...,44, t – период расчета (год),

labprod[i][t] – производительность труда в i-ом виде деятельности, в году t,

time – фактор времени,

productivity[i][t] – продуктивность использования первичных ресурсов в i-ом виде деятельности, в году t,

capstockR[i][t] – основные производственные фонды по виду деятельности i, в году t, оцененные в сопоставимых ценах,

а0, а1, а2, a3, – коэффициенты уравнения.

3.  По полученным уравнениям с использованием имеющихся прогнозных значений продуктивности использования первичных ресурсов и основных производственных фондов (согласно динамике, обоснованной в сценариях и прогнозах экономического развития страны на долгосрочную перспективу, описанных ранее) проводим расчеты прогнозных значений производительности труда. Таким образом, для каждого варианта развития экономики получается 2 расчета занятости и производительности труда – один основан на официальной статистике занятости, другой – на оценках условной эффективной занятости.

4.  Для обеспечения сопоставимости расчетов, оценки производительности труда на ретроспективе приводим к единому масштабу – масштабу производительности труда, оцененной на основе исходных (номинальных) рядов занятости. Тем самым, мы имеем единую оценку производительности труда для периода до 2013 г. и различающиеся оценки производительности труда для 2014-2030 гг.

5.  На основании полученных оценок производительности труда рассчитываем альтернативные ряды занятости по отраслям сферы материального производства на период до 2030 г.

6.  Оценивается инерционная динамика и структура занятости в экономике и отраслях сферы материального производства на основе демографического прогноза Росстата [114] (оценка предложения труда).

7.  Приводится сопоставление прогнозных оценок спроса на труд и его предложения по видам деятельности сферы материального производства и делаются выводы о степени напряженности баланса трудовых ресурсов и характере ограничивающего воздействия фактора труда на рост в сфере материального производства российской экономики.

Приведем в качестве примера параметры уравнений, описывающие динамику производительности труда, и графические иллюстрации оценок занятости, рассчитанных на основе официальной статистики и с использованием оценок условной эффективной занятости, по нескольким видам деятельности.

Сельское и лесное хозяйство, охота и рыболовство

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе официальной статистики (номинальных показателей занятости) выглядит следующим образом:

Labprod_nom = -5359.3 +27.1*time + 52.5*productivity + 0.001*capstockR (5)

(-4.8) (4.7) (2.6) (2.0)[35]

R2 = 0.98

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе показателя условной эффективной занятости (расчетная производительность труда условной эффективной занятости), выглядит следующим образом:

Labprod_ef = -3132.4 +15.4*time + 10.6*productivity + 0.005*capstockR (6)

(-7.5) (7.3) (1.8) (6.1)

R2 = 0.99

Уравнения были оценены на периоде 1998-2013 гг.

Рисунок 48. Динамика числа занятого населения в сельском хозяйстве (на основе расчета по номинальной занятости (---) и на основе расчета по условной эффективной занятости (-)), тыс. чел.

Источник: расчеты автора на основе [79, 88, 97, 104, 114].

Добыча газа

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе официальной статистики (номинальных показателей) занятости, выглядит следующим образом:

Labprod_nom = -5.2*time + 35.9*productivity (7)

(-2.0) (4.3)

R2 = 0.98

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе показателя условной эффективной занятости (расчетная производительность труда условной эффективной занятости), выглядит следующим образом:

Labprod_ef = -2.1*time + 111.7*productivity (8)

(-1.5) (3.5)

R2 = 0.98

Уравнения были оценены на периоде 1998-2013 гг.

Рисунок 49. Динамика числа занятого населения в добыче газа (на основе расчета по номинальной занятости (---) и на основе расчета по условной эффективной занятости (-)), тыс. чел.

Источник: расчеты автора на основе [79, 88, 97, 104, 114].

Текстильная промышленность

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе официальной статистики (номинальных показателей) занятости, выглядит следующим образом:

Labprod_nom = -429.2 +21.6*time + 15.3*productivity (9)

(-4.4) (4.5) (2.1)

R2 = 0.83

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе показателя условной эффективной занятости (расчетная производительность труда условной эффективной занятости), выглядит следующим образом:

Labprod_ef = -566.9 + 28.6*time + 42.9*productivity (10)

(-14.5) (15.2) (3.0)

R2 = 0.98

Уравнения были оценены на периоде 1998-2013 гг.

Рисунок 50. Динамика числа занятого населения в текстильной промышленности (на основе расчета по номинальной занятости (---) и на основе расчета по условной эффективной занятости (-)), тыс. чел.

Источник: расчеты автора на основе [79, 88, 97, 104, 114].

Производство черных металлов

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе официальной статистики (номинальных показателей) занятости, выглядит следующим образом:

Labprod_nom = -2067.7 + 99.5*time+508.2*productivity + 0.002*capstockR (11)

(-2.4) (5.2) (7.8) (3.1)

R2 = 0.89

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе показателя условной эффективной занятости (расчетная производительность труда условной эффективной занятости), выглядит следующим образом:

Labprod_ef = -1948.3+ 97.7*time+148.2*productivity + 0.0002*capstock R (12)

(-0.8) (3.6) (2.2) (4.8)

R2 = 0.97

Уравнения были оценены на периоде 1998-2013 гг.

Рисунок 51. Динамика числа занятого населения в черной металлургии (на основе расчета по номинальной занятости (---) и на основе расчета по условной эффективной занятости (-)), тыс. чел.

Источник: расчеты автора на основе [79, 88, 97, 104, 114].

Строительство

Регрессионное уравнение, моделирующее динамику производительности труда, оцененную на основе официальной статистики (номинальных показателей) занятости, выглядит следующим образом:

Labprod_nom = 2223.8 – 1.4*time + 517.7*productivity (13)

(3.0) (-1.1) (4.2)