Моделирование заработной платы работников муниципальных районов региона

Моделирование заработной платы работников муниципальных районов региона

Е.А. Чулкова, к.э.н., Оренбургский ГАУ

Реформирование российской аграрной экономики, её структурная перестройка и выход на траекторию инновационного развития тесно связаны с проблемами формирования и эффективного использования сельских трудовых ресурсов, а также цивилизованного рынка труда. В региональном аспекте этот процесс приобрёл неравномерный и затяжной характер.

Трудовые ресурсы являются важнейшей компонентой успешного экономического развития сельских муниципальных образований. Особенно актуальна эта проблема для таких субъектов РФ, как Оренбургская область, которая имеет аграрно-промышленную направленность, и свыше 40% её населения проживает на селе.

Трудовой потенциал сельского муниципального образования характеризуют следующие показатели: среднесписочная численность работников; численность ищущих работу граждан, не занятых трудовой деятельностью; численность официально зарегистрированных безработных; численность безработных, которым назначено пособие по безработице.

В. Бобков и др. [1] анализируют уровень и качество жизни населения в разрезе федеральных округов и приводят следующие социальные индикаторы по Оренбургской области, рассчитанные по данным 2007 г.:

индекс развития человеческого потенциала - 0,797;

покупательная способность денежных доходов населения — 2,35 наборов прожиточного минимума;

уровень бедности по доходам (доля населения с доходами ниже бюджета прожиточного минимума) — 17%;

уровень экономического неравенства (коэффициент Джини) — 0,379;

душевой ВРП по паритету покупательной способности — 11091 долл.

Исследователи оценивают уровень жизни населения области по социальным индикаторам как средний и ниже среднего. Естественно, что в сельской местности региона этот уровень ещё ниже.

Население Оренбургской области в трудоспособном возрасте равняется 1,326 млн чел., или 62,78% от общей численности населения области. В целом по совокупности муниципальных районов значение этого показателя составляет 535065 чел., или 40,33% от общей численности трудоспособного населения области [2].

Динамика среднесписочной численности работников по Оренбургской области и по совокупности муниципальных районов показана на рисунке. В период 2000—2009 гг. наблюдалось существенное сокращение этого показателя как по региону в целом, так и по совокупности муниципальных районов. В 2009 г. среднесписочная численность работников по Оренбургской области составила 700003 чел. По сравнению с 2000 г. она уменьшилась на 143464 чел. (на 17,21%). В муниципальных районах значение этого показателя в 2009 г. составляло 24,29% от областного уровня — 170016 чел. (ниже, чем в 2000 г., на 36,5%).

Формирование совокупного дохода сельских жителей непосредственно зависит от оплаты их труда. Как показали проведённые нами исследования [3, 4], заработная плата в сельском хозяйстве, являющаяся главной составляющей дохода значительной части сельского населения, существенно ниже, чем в других отраслях отечественной экономики. Так, в 2007 г.

900

800

700

. 600 с; ф

500

о

£ 400 300 200 100 0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 годы

по Оренбургской области  по муниципальным районам

Рис. - Среднесписочная численность работников, тыс. чел.

среднемесячная начисленная заработная плата в сельском хозяйстве страны составляла 42,4% к среднероссийскому уровню, в 2008 г. это соотношение несколько улучшилось и составило 46,5%, а по итогам девяти месяцев 2009 г. оно составило 50,8% [5]. При этом по количеству отработанного в течение года времени на одного работника сельское хозяйство находится на первом месте среди отраслей экономики. Соотношения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций со средним областным уровнем в Оренбуржье в 2009 г. по некоторым видам экономической деятельности приведены ниже:

1) добыча полезных ископаемых — 189,5%;

2) производство и распределение электроэнергии, газа и воды — 140,4%;

3) строительство — 108,4%;

4) обрабатывающие производства — 99,6%;

5) сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство — 52,5%.

По последнему виду деятельности в 2005 и 2006 гг. это соотношение равнялось 31 и 31,1% соответственно. Среднемесячная заработная плата соответственно составляла 1911,4 и 2389,3 руб., лишь к 2009 г. за счёт реализации национального проекта по развитию агропромышленного комплекса она выросла до 7097,3 руб., в то время как в добывающих отраслях достигла уже 25619 руб., то есть стала выше в 3,6 раза.

Соотношение среднемесячной номинальной начисленной заработной платы по области с прожиточным минимумом в 2009 г. составляло 302,9% (в 2002 г. — 194,3%). Однако заработная плата в сельском хозяйстве в период 2000 — 2006 гг. была ниже прожиточного минимума, наименьшим её значение было в 2003 г. (72,1%). В 2008 г. это соотношение возросло до 150,8%, а в 2009 г. достигло 159%.

Уровень оплаты сельскохозяйственного труда многие годы неизменно является самым низким [6]. Это негативно сказывается на производительности аграрного труда и, как следствие, на рентабельности сельского хозяйства в целом. Масштабы бедности на селе по-прежнему велики, низки уровень и качество жизни большинства жителей сельской местности, сокращается численность сельского населения, а также доля трудоспособного населения, происходит снижение занятости, не хватает профессионально подготовленных специалистов.

Одним из основных индикаторов, отражающих состояние трудовых ресурсов, является уровень доходов населения, прежде всего, его важнейшей компоненты — заработной платы работников. Этот показатель имеется в статистических сборниках в разрезе сельских районов, что позволит провести экономико-статистический анализ, выявить его зависимость от объёмов производства в основных отраслях сельских муниципальных районов региона. Для управления процессами повышения уровня и качества жизни сельского населения, по нашему мнению, чрезвычайно важно исследовать особенности связей в динамике. С этой целью нами построены регрессионные модели среднемесячной заработной платы работников муниципальных районов региона, которые позволят получить количественные характеристики этих связей. Всего рассмотрено 35 сельских муниципальных районов Оренбургской области.

Введём обозначения: х^ — продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий, млн руб.; х2 — оборот розничной торговли, млн руб.; х3 — добыча полезных ископаемых, млн руб.; х4 — обрабатывающие производства, млн руб.; х5 — производство и распределение электроэнергии, газа и воды, млн руб.; Х6 — строительство,

тыс. руб. (по крупным и средним организациям); У1 — среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике, руб. В качестве исходных использовались данные за период 2004—2009 гг. Изучение выделенных факторов посредством корреляционного анализа показало, что рассчитанные коэффициенты корреляции не превышают 0,7, то есть можно утверждать, что мультиколлинеарность между ними отсутствует. В таблице приведены построенные регрессионные модели.

Во всех уравнениях коэффициенты регрессий значимы по ^-критерию Стъюдента, множественные коэффициенты корреляции моделей характеризуют высокую степень тесноты линейных зависимостей между исследуемой заработной платой и факторами, включенными в модели. Все расчётные значения частной корреляции показывают достаточно высокую связь результативной переменной с факторными признаками. Результаты проверки существенности уравнений множественной регрессии по /-критерию Фишера подтверждают адекватность моделей и значимость полученных результатов.

Согласно коэффициентам детерминации для моделей (1) — (6) от 62,63 (2004 г.) до 80,86% (2008 г.) общей вариации результирующего показателя — среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работающих в экономике — зависит от вариации шести исследуемых независимых переменных х\—Х6, а оставшиеся 19,1—37,4% объясняются влиянием других факторов, не учтённых в моделях.

Проведённый в этих моделях анализ Р-коэф-фициентов показал, что среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике в период 2004—2009 гг. по совокупности сельских районов Оренбургской области в значительной степени определяется объёмом произведённой в сельских районах промышленной продукции.

В модели, построенной для 2004 г., на первом по значимости месте находится фактор х5 — производство и распределение электроэнергии, газа и воды, на втором — фактор х4 — обрабатывающие производства, на третьем — х2 — оборот розничной торговли. В 2005 г. ситуация несколько изменилась: первым по значимости стал фактор

Х6 — строительство, а факторы х5 и х4 переместились на второе и третье места соответственно. В последующие три года наиболее существенное влияние оказывает фактор х3 — добыча полезных ископаемых, на втором месте четвертый фактор, на третьем — пятый. В 2009 г. на первое место вновь вышел фактор х6 — строительство, второе место занимает фактор х5 — производство и распределение электроэнергии, третье принадлежит фактору х3 — добыча полезных ископаемых, прочие факторы имеют меньшую значимость.

Продукция сельского хозяйства согласно моделям (1) — (6) также оказывает влияние на заработную плату, но этот показатель в рассматриваемый период постоянно отрицательно коррелирован с У, исключением является 2009 г. Шестой фактор (строительство) имеет отрицательную корреляцию с результативным показателем в моделях (1), (3) и (4), а в моделях (2), (5) и (6) — положительную. В модели 2009 г. все факторы, кроме второго (оборот розничной торговли), имеют положительную корреляцию.

Следовательно, увеличение объёма промышленной продукции и торговли (исключение — 2009 г.) вызывает рост среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работающих в экономике муниципальных районов Оренбургской области, а увеличение объёма продукции сельского хозяйства, напротив, в течение всего периода, за исключением 2009 г., направлено на снижение средней заработной платы. Рост объёма строительства в регионе то повышает (2005, 2008—2009 гг.), то снижает результирующий показатель (2004, 2006—2007 гг.).

Таким образом, в рассматриваемый период повышению заработной платы работающих в экономике региона почти всегда способствуют рост объёма промышленной продукции, оборота розничной торговли и снижение объёма продукции сельского хозяйства.

Проведённые расчёты показали, что за период 2004—2009 гг. среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике региона по совокупности сельских муниципальных районов Оренбургской области может быть представлена уравнениями множественной регрессии линейной формы.

Модели заработной платы работающих в экономике муниципальных районов Оренбургской области

Годы Уравнение регрессии К2 Номер модели

2004 у = 2499,993 - 0,0932х1 + 0,38528х2 + 0,0132х3 + 0,6830х4 + 12,4046х5 - 0,00005х6 0,6263 1

2005 у = 3649,273 - 0,5798х1 + 1,0211х2 + 0,4434х3 + 1,0690х4 + 0,5898х5 + 0,0041х6 0,7907 2

2006 у = 4885,182 - 0,92236х1 + 0,8266х2 + 2,1539х3 + 1,4429х4 + 0,1521х5 - 0,0038х6 0,7773 3

2007 у = 6169,99 - 0,6485х1 + 0,80035х2 + 1,1688х3 + 1,5118х4 + 0,2492х5 - 0,00016х6 0,7878 4

2008 у = 8842,194 - 0,5946х1 + 0,0729х2 + 1,2419х3 + 1,1374х4 + 0,3244х5 + 0,0006х6 0,8086 5

2009 у = 9649,1554 + 0,0809х1 - 1,6188х2 + 1,0068х3 + 0,1987х4 + 0,5884х5 + 0,0087х6 0,8036 6

Полученные уравнения объясняют высокую долю вариации этих показателей (табл.).

Преодоление выявленных негативных явлений в оплате труда в сельскохозяйственном производстве существенно улучшит уровень жизни сельского населения в целом, поскольку более 20% занятых в экономике региона трудятся в этой сфере. Рост объёма работ в строительстве также в течение трёх лет приводит к снижению средней заработной платы по муниципальным районам (соответствующие коэффициенты в уравнениях имеют отрицательные знаки). Но положение несколько лучше, чем в сельском хозяйстве, так как величина коэффициентов регрессионных уравнений близка к нулю.

Исследование полученных статистических зависимостей (в нашем случае многофакторных регрессионных моделей) в динамике даёт возможность выявления и оценки различных фактов, содержащихся в исходной информации. В первую очередь, на основе этого анализа можно оценить устойчивость экономических моделей, то есть определить, являются ли устойчивыми

связи между рассматриваемыми признаками. Анализ изменений коэффициентов регрессий во времени позволяет исследовать характер, интенсивность взаимосвязей и интерпретировать их экономическое содержание, так как именно они являются количественными показателями связи. Полученные новые знания углубляют понимание исследуемых процессов, способствуют принятию обоснованных управленческих решений.

Литература

1. Бобков В., Васильев В., ГулюгинаА. идр. Качество и уровень жизни населения: территориальный разрез (по данным за 2007 г.) // Экономист. 2009. № 1. С. 27-37.

2. Города и районы Оренбургской области: стат.сб. / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области. Оренбург, 2010. 282 с.

3. Чулкова Е.А., Ямалов И.М. Исследование доходов сельских жителей Оренбургской области // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2009. № 4(24). С. 103-106.

4. Дегтярева Т.Д., Чулкова Е.А., Золотых Е.С. Анализ материального положения сельского населения Оренбуржья // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2008. № 2(18). С. 137-140.

5. Состояние социально-трудовой сферы села и предложения по её регулированию: ежегодный доклад по результатам мониторинга. 2009 г. Вып. 11-й. М.: ФГНУ «Росинформа-гротех», 2010. 227 с.