ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ПРИРОДООХРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ НА РАЗВИТИЕ РЫНКА ТРУДА

Взаимосвязь окружающей среды и рынка труда можно рассматривать в различных аспектах. Речь идет о влиянии загрязнения окружающей среды на здоровье населения и воспроизводство трудовых ресурсов, о создании новых «зеленых» рабочих мест за счет развития экологически ориентированной предпринимательской деятельности и реали-

зации мероприятий по охране окружающей среды, о связи безработицы, уровня доходов населения и сохранения природного капитала [62, с. 159-169]. В последнее время появились исследования, которые рассматривают вопросы экономического поведения социальных субъектов на рынке труда при выборе места работы с учетом экологического имиджа фирмы и социальной ответственности бизнеса [115]. При этом актуальным остается применение в исследованиях экономико-математических методов для анализа взаимосвязи различных показателей.

Целью эконометрического исследования является проведение количественной оценки взаимосвязи показателей, характеризующих состояние рынка труда и охраны окружающей среды (см. также [113]). Основная задача заключается в определении факта наличия связи между показателями и установлении степени ее тесноты. Расчеты для выполнения такого анализа осуществлены с помощью программы Excel (пакет «Анализ данных»).

Для проведения анализа построим многофакторную регрессионную модель, состоящую из следующих переменных.

• 1. У- уровень безработицы (%). Уровень безработицы - это один из важнейших показателей, характеризующих состояние рынка труда. В модели используем этот показатель как результирующую (зависимую) переменную, чтобы показать влияние различных факторов на состояние рынка труда, в частности, на уровень безработицы.
• 2. Х - инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов (природоохранные инвестиции в основной капитал) (млн руб.). Переменную «Природоохранные инвестиции в основной капитал» используем как показатель охраны окружающей среды, точнее, затрат на окружающую среду. Использование этой переменной в модели позволит выявить наличие взаимосвязи между состоянием рынка груда и окружающей среды.

В целях получения более надежных оценок в модель были включены еще две переменные Х₂ и Х₃, которые имеют связь с результирующей переменной У (уровень безработицы), при этом также характеризуют ситуацию на рынке труда:

• 3. Х₂ - численность населения с доходами ниже величины прожиточного минимума (% от общей численности населения).
• 4. Лз - численность выбывших в пределах России (внутрироссий-ская миграция) (чел.).

Используя официальную статистическую информацию Федеральной службы государственной статистики за 2003-2013 гг., автором были собраны исходные данные для выполнения анализа (табл. 2.5).

На первом этапе построим матрицу парных коэффициентов линейной корреляции с помощью инструмента «Корреляция» из пакета «Анализ данных» в Excel [57, с. 23]. В табл. 2.6 представлена полученная матрица коэффициентов парной корреляции для всех переменных, участвующих в рассмотрении.

Таблица 2.5

Исходные данные для проведения анализа взаимосвязи показателей рынка ___труда и окружающей среды*__

*Источник: составлено автором по данным Федеральной службы государст-

венной статистики.

Примечание: показатель «Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов» представлен автором в таблице 2.5 в постоянных ценах 2013 г. (рассчитано автором с использованием данных: Индекс потребительских цен на товары и услуги. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/ tariffs/#).

Матрица коэффициентов парной корреляции показателей рынка труда

и окружающей среды

Таблица 2.6

Визуальный анализ матрицы позволяет установить следующее:

1. Уровень безработицы имеет довольно высокие парные корреляции со всеми переменными. Стоит отметить, что корреляция уровня безработицы с переменными Х и Аз носит отрицательный характер, что

говорит о том, что уменьшение переменных Х и Аз вызывает увеличение результирующей переменной У, и наоборот. Так, сокращение инвестиций в основной капитал, направленных на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов, вызывает увеличение уровня безработицы, а уменьшение числа внутрироссийских мигрантов приводит к росту уровня безработицы. Положительная корреляция наблюдается между уровнем безработицы и переменной Х₂ (численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума), это можно объяснить тем, что при росте уровня безработицы доходы населения сокращаются, что ведет к увеличению численности населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума.

• 2. Согласно полученным данным, наблюдается высокий уровень корреляции, которая носит отрицательный характер, между следующими показателями:
  • • численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума и инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное природопользование. По мнению автора, в качестве объяснения можно привести пример сокращения объема инвестиций в основной капитал и одновременного увеличения численности населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума в ситуации экономического кризиса;
  • • численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума и численность выбывшего населения в пределах России. В данном случае отрицательный характер взаимосвязи объясняется тем что, при снижении уровня доходов населения и, соответственно, увеличении численности населения с доходами ниже величины прожиточного минимума сокращается численность населения, готового к переездам в пределах Российской Федерации.
• 3. Большинство переменных анализа демонстрируют довольно высокие парные корреляции, что свидетельствует о наличии между ними мультиколлинеарности, т.е. тесной линейной связанности [52, с. 40].

На втором этапе для проведения регрессионного анализа используем инструмент пакета «Анализ данных» «Регрессия» [60, с. 45]. В результате действий получим протокол выполнения регрессионного анализа. В одной из таблиц протокола содержатся коэффициенты уравнения регрессии (табл. 2.7).

Используя данные коэффициенты, можно записать уравнение регрессии зависимости уровня безработицы от инвестиций в основной капитал, направленных на охрану окружающей среды и рациональное природопользование, численности населения с денежными доходами

ниже величины прожиточного минимума, численности выбывшего населения в пределах России:

У = 12,92-0,00004 - 0,01 ? Х₂ - 0,0000007 ? Х₃.

Таблица 2.7

Фрагмент протокола выполнения регрессионного анализа взаимосвязи показателей рынка труда и окружающей среды

Экономический смысл коэффициентов уравнения состоит в следующем¹: при увеличении инвестиций в основной капитал, направленных на охрану окружающей среды и рациональное природопользование, на 100 млн рублей уровень безработицы снизится на 0,004%; при увеличении числа внутрироссийских мигрантов на 1 млн человек, уровень безработицы снизится на 0,7%.

На третьем этапе проводим оценку качества построенной регрессионной модели. Для этого определим значения коэффициентов детерминации и множественной корреляции.

Значения коэффициентов детерминации и множественной корреляции рассчитываются с помощью инструмента «Регрессия» и находятся в фрагменте протокола выполнения регрессионного анализа «Регрессионная статистика» (табл. 2.8).

Таблица 2.8

Регрессионная статистика взаимосвязи показателей рынка труда

и окружающей среды

Коэффициент детерминации (7?-квадрат) равняется 84,85%. Это показывает, что около 84,85% вариации зависимой переменной У учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов (Х, Х₂, Х₃).

Примечание: коэффициент при Х₂ не является значимым (см. этап 5), поэтому относительно фактора Х₂ выводы не делаются.

Коэффициент множественной корреляции (множественный Я) равен приблизительно 0,92, что говорит о достаточно высокой тесноте связи зависимой переменной У с тремя включенными в модель объясняющими факторами (Х_и Х₂, Х₃).

Качество построенной регрессионной модели можно оценить как высокое.

Четвертый этап включает операции по оценке значимости составленного уравнения регрессии.

Проверка значимости проводится на основе вычисления /'’-критерия Фишера. Значение /'’-критерия Фишера (значимость Г) можно найти в табл. 2.9.

Таблица 2.9

Дисперсионный анализ взаимосвязи показателей сферы рынка труда

и окружающей среды

Расчетное значение F-критерия Фишера составляет 13,07. Табличное значение F-критерия Фишера можно найти с помощью функции FPACnOBP в Excel. При вероятности 0,05 степени свободы 1 - к = 3 (количество факторов) и степени свободы 2- л- ?-1 = 11-3-1= 7, где п - количество наблюдений, Р_табл составит 4,35. Поскольку F_paC4 больше F_Ta6jl (13,07 > 4,35), то уравнение регрессии стоит признать адекватным. Значимость F — 0,003, что меньше 0,05, что также говорит о значимости уравнения.

На пятом этапе оценим с помощью Укритерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения регрессии.

Расчетные значения ^-критерия Стьюдента для коэффициентов уравнения регрессии (а 1, а₂, а₃) приведены в табл. 2.7 в столбце ^-статистика и соответственно равны -3,07, -0,22 и -3,4. Табличное значение Устати-стики Стьюдента может быть рассчитано с помощью функции СТЬЮДРАСПРОБР в Excel. В качестве аргументов функции необходимо задать число степеней свободы, равное п - ?-1 = 11-3-1= 7 и уровень значимости а= 0,05. Критическое значение ^-статистики получается равным 2,36. В том случае, если /_расч (по модулю) больше /_табл> то коэффициенты значимы. Таким образом, коэффициенты при Х и 1₃ являются значимыми, так как |-3,07| > 2,36, |—3,41 > 2,36, при этом коэффициент при Х₂ не является значимым (|—0,22| < 2,36), следовательно, фактор Х₂ и выводы относительно него рассматриваться не будут.

Последний (шестой) этап состоит из оценки влияния факторов на зависимую переменную.

Для коэффициентов регрессии вычислим коэффициент эластичности и (3-коэффициент по формулам [58, с. 230].

Коэффициент эластичности рассчитывается по следующей формуле:

Э j=aj-Xj/yj.

Следовательно, коэффициенты эластичности для факторов Х иХт, составят:

Э, =-0,00004 • 116137,18/6,86 = -0,68;

Э₃ = - 0,0000007 • 2388725,64/6,86 = -0,24.

Из полученных данных можно сделать вывод о том, что коэффициент эластичности фактора Х показывает, что если инвестировать на 1% больше средств в основной капитал, направленных на охрану окружающей среды и рациональное природопользование, то уровень безработицы снизится на 0,68%. Если увеличится на 1% численность внутрирос-сийских мигрантов, то уровень безработицы снизится на 0,24%. Данные выводы не противоречат сделанным ранее.

Бета-коэффициенты рассчитываются по следующей формуле:

Ру ^— a j ' ^xj I $у,

где Sy и S_y — среднеквадратические отклонения, которые можно рассчитать с помощью функции СТАНДОТКЛОН в Excel.

Используя формулу, рассчитаем бета-коэффициенты для факторов Х и A3:

• (3, = - 0,00004 • 17490,02 / 1,003 = -0,69;
• (З₃ = - 0,0000007 • 824048,52 / 1,003 = -0,58.

Коэффициент [3] показывает, что при увеличении количества инвестиций в основной капитал, направленных на охрану окружающей среды и рациональное природопользование, на 17 490 млн руб., уровень безработицы уменьшится на (-0,69 х 1,003) 0,69%. Коэффициент (Зз показывает, что при увеличении численности внутрироссийских мигрантов на 824 049 чел., уровень безработицы уменьшится на (-0,58 х х 1,003) 0,58%. Правильность полученных результатов подтверждается их сопоставимостью выводам, сделанным на втором этапе при экономическом обосновании коэффициентов уравнения регрессии.

С помощью пакета «Анализ данных» программы Excel автором было произведено около 10 вариантов расчетов взаимосвязи между показателями рынка труда и окружающей среды. Например, в модель добавлялись факторы - затраты на окружающую среду, количество образованных отходов потребления и производства, исключались социальные факторы, а включались только экологические, и др. В результате этих исследований в каждом варианте, в том числе в показанном в данном параграфе, на основе полученных данных регрессионной статистики и дисперсионного анализа была обнаружена отрицательная качественная и количественная связь между показателем уровня безработицы и инвестициями в основной капитал, направленными на охрану окружающей среды и рациональное природопользование (природоохранными инвестициями в основной капитал). Так, в показанном примере коэффициент при факторе Х (инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное природопользование) является значимым (см. пятый этап), т.е. данный фактор оказывает существенное влияние на переменную У (уровень безработицы).

Можно предположить, что выявленная взаимосвязь наблюдается в итоге следующих действий: вложение инвестиций в основной капитал, направленных на защиту окружающей среды и рациональное природопользование, например, это инвестиции в строительство сооружений для очистки сточных вод, приобретение оборудования и химических средств в целях очистки и реабилитации земель и др., способствует созданию новых и модернизации устаревших рабочих мест, что в итоге приводит к сокращению уровня безработицы. Согласно проведенным расчетам, рост природоохранных инвестиций в основной капитал на 1% приводит к сокращению уровня безработицы на 0,68%.

В отношении данного примера перспективным является инвестирование в процесс создания «зеленых» рабочих мест, что одновременно будет способствовать снижению уровня безработицы и уменьшению загрязнения экосистем. Создание рабочих мест с учетом экологического фактора - это возможность содействия занятости населения при реализации адекватной экологической политики [80, с. 47^48].