WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

где zi – кодированные значения i-го показателя, представляющие собой безразмерные величины; Хi – значение i-го информативного показателя; Xi0 и Xi1 – границы области «удовлетворительно» в исходной шкале:

di0 = d (zi (Xi0)) = 0,37; di1 = d (zi (Xi1)) = 0,69. (5)

Для построения функция желательности Харрингтона достаточно, чтобы эксперты указали границы исходных показателей Xi0 и Xi1, внутри которых уровень социально-экономического развития можно считать удовлетворительным.

Учитывая, что большинство социально-экономических показателей не подчиняется нормальному закону распределения, нами предлагается эти значения положить равными структурной средней – медиане Me[X] и величине, превышающей медианное значение показателя на одно среднеквадратическое отклонение (СКО), соответственно:

Xi0= Me[X]; Xi1= Me[X]+СКО[X]. (6)

При таком нормировании в области «удовлетворительно» будет находиться треть регионов, примерно половина регионов «попадет» в область «плохо», и шестая часть регионов будет характеризоваться термом «хорошо». Представляется, что такая нормировка является естественным отражением существующей ситуации при оценке уровня социально-экономического развития регионов современной России.

Предлагаемая методика апробирована для преобразования важного показателя социально-экономического развития – среднедушевые доходы населения в месяц. Согласно расчетам по данным 2002 г., при медианном значении показателя по 83 регионам Me[X]=2752 руб. в месяц и среднеквадратическом отклонении СКО[X]=2212 руб. в месяц, принимается гипотеза об удовлетворительном уровне социально-экономического развития регионов, если среднедушевые доходы будет находиться в интервале от X0=2752 руб. в месяц до X1=2752+2212=4964 руб. в месяц. В данный интервал попадают 30 регионов, т.е. почти треть выборки, 12 регионов характеризуются термом «хорошо» (Республика Саха, Ненецкий и Чукотский а.о., Тюменская область, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий а.о., Москва, Сахалинская, Мурманская, Магаданская области, Республика Коми и Камчатская область). Половина регионов (41) при этом отнесены к терму «плохо». В их число попадает большая часть (12) регионов Центрального федерального округа (от Ивановской области с уровнем доходов 1625 руб. в месяц до Тамбовской области с уровнем доходов 2665 руб. в месяц).

В результате вычислений по формулам (3) и (4), выполненных в программной среде пакета SPSS Base, получены значения функции желательности Харрингтона среднедушевых доходов населения для всех 83 российских регионов, в графической форме представленные на рис. 1 а.

Как видно из рис. 1 а, зависимость функции желательности доходов населения от уровня исходного показателя близка к линейной вплоть до уровня 4500 руб. в месяц. По графику на рис. 1 б, построенного для более узкого интервала изменения уровня исходного показателя, видно, что с хорошим приближением можно считать рассматриваемую зависимость линейной в интервале изменения уровня среднедушевых доходов населения от 1500 до 4500 руб. в месяц, охватывающим 70 регионов из 83-х, т.е. почти 85% всей выборки. Учитывая, что практически важно оценить уровень социально-экономического развития той части регионов, которые отнесены к термам «плохо» и «удовлетворительно», такое преобразование следует признать удачным.

а

б

Рисунок 1. Функция желательности доходов населения: а – для всего массива регионов; б – для выборки регионов с уровнем среднедушевых доходов населения до 6000 руб. в месяц

Заметим, что в случае, когда распределение показателя близко к нормальному, как это, например, наблюдается для показателя, отражающего интеллектуальный потенциал региона – доля населения с высшим образованием – медианное значение может быть заменено средним.

3. На примере США и ряда других стран рассмотрена связь важнейшей компоненты развития человеческого капитала – общего и профессионального образования – с показателями развития социально-экономических систем.

Рядом исследователей отмечалось, что в развитых странах наблюдается устойчивая зависимость между уровнем образования индивида и доходом, получаемым им в течение всей жизни, с одной стороны, и экономическим ростом социально-экономической системы в целом, с другой. Средняя эффективность инвестиций в образование, по подсчетам западных экономистов, составляет около 10% ежегодной реальной прибыли на вложенный капитал, что значительно превышает реальные ставки процента, выплачиваемые западными банками.

Ниже в таблице 2 приведены данные, иллюстрирующие корреляцию средних издержек на обучение и доходов работников с различным уровнем образования в США. Корреляционный анализ показал, что наблюдается тесная связь между средними издержками на обучение и доходами работников с различным уровнем образования в США: для данных 1960 г. значение линейного коэффициента корреляции составило 0,995, несколько меньшее – для данных 1985 и 1995 гг. (0,968 и 0,986 соответственно).

Таблица 2

Средние издержки на обучение и доходы работников с
различным уровнем образования в США

Уровень образования
(длительность обучения)

Издержки на обра­зование, тыс. долл.

Пожизненный заработок, тыс. долл.

1960

1985

1995

1960

1985

1995

1. Начальное

3,2

19,8

30,0

168,8

384,0

756,0

2. Неполное среднее (9-11 лет)

4,8

29,9

45,0

193,1

384,0

836,0

3. Среднее

5,6

36,0

59,4

224,1

548,0

1084,0

4. Незаконченное высшее (13-15 лет)

9,6

55,2

81,8

273,0

618,0

1260,0

5. Высшее (16 лет и более)

15,1

74,3

107,0

360,6

805,0

1720,0

Регрессионный анализ данных таблицы 2 позволил получить количественные оценки эффективности затрат на образование, выражаемые линейными зависимостями пожизненного заработка (тыс. долл.) от средних издержек на обучение (тыс. долл.):

Зар(1960) = 122,8 + 15,8*Издержки; (7)

Зар(1985) = 251,7+ 7,3*Издержки; (8)

Зар(1995) = 324,6+ 12,5*Издержки. (9)

При определенных допущениях, величину свободного коэффициента можно интерпретировать как расходы на дошкольное воспитание индивидов, а значения коэффициента регрессии показывают, на сколько тыс. долл. увеличивается пожизненный заработок работника при увеличении средних издержек на обучение на одну тыс. долл. В 1960 г. «базовые» издержки на дошкольное воспитание в США составляли 122,8 тыс. руб., а в 1985 и 1995 гг. – соответственно 251,7 и 324,6 тыс. руб. Со временем изменяется также и величина коэффициента регрессии: в 1960 г. с приростом средних издержек на обучение на каждую тыс. долл. пожизненный заработок работника увеличивался на 15,8 тыс. долл., в 1985 г. – на 7,3 и в 1995 г. – на 12,5 тыс. долл.

Статистический анализ данных, относящихся к США 1960-1995 гг., показывает также повышение эффективности вложений в образование по мере перехода от начального обучения к среднему и высшему образованию, что выражается в виде зависимости пожизненных заработков индивидов от длительности обучения (рис. 2 а), а также и в близкой к единице ранговой корреляции между уровнем дохода на душу населения и государственными расходами на образование в различных странах мира (рис. 2 б).

4. Важным средством исследования закономерностей экономики образования является выявление типологии стран по комплексу соответствующих информативных показателей, к которым относятся: 1) удельный вес лиц с высшим образованием в численности экономически активного населения; 2) расходы на образование в процентах к общему объему государственных расходов; 3) расходы на образование в процентах к валовому внутреннему продукту; 4) численность студентов в расчете на 10 тыс. населения.

а

б

Рисунок 2. Зависимость пожизненного заработка работников в США от длительности обучения (а) и ранговая корреляция уровней расходов на образование и доходов на душу населения (б) для групп стран. Обозначения: ВД – высокие доходы, СД – средние, НД – низкие; НСД – низкие средние; ВСД – высокие средние доходы

Эти показатели представлены в страновом и во временном разрезе, что позволяет проводить их детальный статистический анализ. В работе обоснован выбор этих показателей, по выборке стран ОЭСР показана их слабая коррелированность: из этих показателей статистически значима лишь связь между удельным весом лиц с высшим образованием в численности экономически активного населения и численностью студентов в расчете на 10 тыс. населения (таблица 3).

В результате реализации процедуры кластерного иерархического анализа получена дендрограмма, по которой предложена семикластерная модель многомерной группировки по комплексу z-преобразованных переменных (центрированных относительно средних значений и нормированных на среднее квадратическое отклонение) – рисунок 3. Отнесение стран к кластерам приведено в таблице 4.

Таблица 3

Корреляционная матрица показателей экономики образования
(наддиагональные элементы – значения коэффициента корреляции,
поддиагональные элементы – уровни значимости)


Доля лиц с высшим образованием

Доля гос. расходов на образование

Доля расходов на образование, % к ВВП

Численность студентов на 10 тыс. населения

Доля лиц с высшим образованием

1

0,067

-0,146

0,348

Доля гос. расходов на образование

0,751

1

0,258

0,018

Доля расходов на образование, % к ВВП

0,451

0,213

1

0,258

Численность студентов на 10 тыс. населения

0,059

0,931

0,177

1

Таблица 4

Статистическая группировка стран по показателям экономики образования

Кластер

Число стран

Состав кластера


1

5

Финляндия, Испания, Польша, Корея, Австралия


2

2

Норвегия, Швеция


3

3

Португалия, Австрия, Дания


4

3

Нидерланды, Россия, Япония


5

4

Италия, Греция, Чехия, Германия


6

7

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»