Помоги проекту - поделись книгой:
Глава 3
Реаллокация труда и рост производительности
3.1. Введение
Данная глава обсуждает связь между структурными сдвигами в занятости и динамикой производительности в российской экономике.
Повышение производительности труда часто связывают с модернизацией, инвестициями, технологическим обновлением. Но всегда ли в случае успеха они ведут к соответствующему росту производительности? Если мы говорим о конкретных предприятиях, то ответ будет положительным. Однако реакция производительности экономики в целом –
Если работники, ставшие лишними на модернизируемых предприятиях, совсем перестанут трудиться, то агрегированная производительность труда, при прочих равных условиях, возрастет (поскольку выпуск продукции увеличится, а совокупные затраты труда сократятся). Повысится агрегированная производительность и в случае, если такие работники на новом рабочем месте будут работать продуктивнее, чем на старом. Однако если они найдут менее производительную работу, то агрегированная производительность может вырасти в меньшей степени, чем на отдельном модернизируемом заводе или в отрасли, и даже снизиться.
Итак, перераспределение рабочей силы между предприятиями или отраслями с разным уровнем производительности –
В своей работе указанные авторы исходят из межотраслевой неоднородности труда, но не рассматривают внутриотраслевую. В реальном мире – особенно в развивающихся странах и странах с переходной экономикой – внутри одной отрасли могут долго сосуществовать разные технологические уклады, кратно различающиеся продуктивностью. Например, внутри одной отрасли могут вести хозяйственную деятельность и современный высокотехнологичный машиностроительный завод, и кустарная мастерская, расположенная в частном гараже или подвале, в которой используется значительная доля ручного труда. Деление экономики на «формальную» и «неформальную» выступает одним из измерений такой неоднородности и наглядно отражает качество институциональной среды.
Неформальная экономика в целом отличается низкой капиталоемкостью, отсталыми технологиями, невысоким уровнем человеческого капитала, ограниченным доступом к кредитам и рынкам сбыта и вследствие этого – недостаточной производительностью [Perry et al., 2007; La Porta, Shleifer, 2014]. Однако вход в нее для предпринимателей и работников, как правило, свободен, тогда как доступ в «формальную» экономику ограничен регулированием и связанными с этим издержками. Медианная производительность неформальных фирм составляет в среднем около 15 % формальных, а с учетом самозанятых она еще ниже [La Porta, Shleifer, 2014]. В таком случае реаллокация труда в пользу неформального сегмента может влиять на динамику производительности в экономике в целом[22], особенно, если его масштабы велики и продолжают расширяться. Это означает, что анализ эффектов межотраслевой и межсегментной (между формальным и неформальным сегментами) реаллокации представляет и научный, и практический интерес.
В этой главе исследуется влияние структурных сдвигов в занятости на рост агрегированной производительности труда. В качестве таких сдвигов рассматривается межотраслевая реаллокация, в том числе с учетом изменения в соотношении долей занятости формального и неформального сегментов[23]. Мы пытаемся ответить на вопрос, как учет неформальности меняет вклад межотраслевой реаллокации в рост производительности труда.
Влиянию структурных межотраслевых сдвигов на производительность посвящено немало исследований[24]. Так, Э. Денисон, анализируя различия в темпах экономического роста между ведущими странами в послевоенное время, отмечает положительные эффекты радикального сокращения занятости в сельском хозяйстве и несельскохозяйственной самозанятости, отличающихся низкой производительностью [Denison, 1967]. Говоря о самозанятых, он пишет, что есть значительная по численности группа работников (the «fringe» group), сокращение и переток которых в занятость по найму дали бы заметную прибавку к национальному доходу [Denison, 1967, p. 204][25].
Хотя эффект неформальности для динамики агрегированной производительности труда интуитивно очевиден, соответствующих эмпирических исследований на отраслевом уровне крайне мало и они посвящены развивающимся странам[26]. Одна из причин этого – отсутствие надежных статистических данных за сравнительно длительный период. Появление детализированной отраслевой статистики и данных о неформальности позволит проводить такой анализ [Vries et al., 2012].
Во-первых, мы формируем новый массив данных отраслевых показателей выпуска, занятости и производительности труда для 30 видов деятельности за период с 1995 г. по 2012 г. с разделением каждого вида деятельности массива Russia KLEMS [Timmer, Voskoboynikov, 2014] на формальный и неформальный сегменты. Во-вторых, для анализа неформальности мы используем не только традиционные [Denison, 1962; 1967; De Avillez, 2012], но и – впервые – новые методы анализа структурных сдвигов [Tang, Wang, 2004; Diewert, 2015], обеспечивающие независимость декомпозиции прироста производительности труда от выбора базового года. Последнее также важно в условиях зависимости внутренних относительных цен от конъюнктуры мировых рынков в случае России.
Мы получили три основных результата. Во-первых, мы показываем, что уровень агрегированной производительности за период с 1995 по 2012 г. вырос почти вдвое, причем его основными драйверами были отрасли, связанные с производством неторгуемых продуктов, – строительство, розничная торговля, телекоммуникации, финансовые услуги, а также с добычей и реализацией полезных ископаемых. Во-вторых, применяя новые методы анализа к российским данным, мы находим подтверждение гипотезы о том, что расширение неформального сегмента замедляет рост производительности. Аналогичные результаты были представлены для Индии [Vries et al., 2012]. Этот эффект мы наблюдаем в рассматриваемый период при использовании всех четырех методов декомпозиции, обеспечивающих разложение суммарного прироста производительности на внутриотраслевые и реаллокационные компоненты. Эффект замедления роста производительности связан с перераспределением труда из более производительных формальных сегментов в менее производительные неформальные. В-третьих, используя декомпозицию Э. Диверта [Diewert, 2015], мы показываем, что в 2005–2012 гг. более двух третей вклада нефтегазового комплекса в структурную компоненту роста производительности обеспечивалось ростом относительных цен на продукцию этого сектора и лишь треть – реаллокацией рабочей силы.
3.2. Рост производительности труда и отраслевые структурные сдвиги. Методология анализа
Рост агрегированной производительности труда зависит как от динамики производительности внутри отдельных отраслей, так и от перераспределения рабочей силы между отраслями с разной производительностью. Соответствующие внутриотраслевая и реаллокационная компоненты роста агрегированной производительности труда имеют разную природу. Первая связана с накоплением физического и человеческого капитала, нематериальных активов, развитием технологий[27]. Вторая зависит от происходящих в экономике различных структурных изменений. Например, рост доходов населения смещает спрос от простых и дешевых товаров к более сложным и дорогим, а также от товаров к услугам, в результате меняется структура занятости. Изменения возможны и со стороны предложения. Например, совершенствование технологии производства компьютеров ведет к снижению их цен и соответственно доли отрасли в добавленной стоимости по экономике в целом, а офшоринг сокращает занятость. Еще одна группа примеров касается институциональной среды. Так, аутсайдерам открыть магазин или мастерскую в арендованном помещении гораздо проще, чем получить лицензию на добычу нефти или даже разрешение на новое строительство; при недостаточной защите прав собственности рабочие места будут создавать там, где риски экспроприации меньше. Таким образом, действующие в стране институты облегчают вход в одни отрасли и затрудняют или даже блокируют – в другие.
В экономической литературе методы декомпозиции производительности на внутри– и межотраслевую компоненты объединены общим названием «анализ структурных сдвигов»
Представленные выше методологические подходы предусматривают использование агрегированных отраслевых данных. Однако в последнее время все более популярными становятся исследования, в основе которых лежат микроданные, – по фирмам [Bartelsman et al., 2013]. Такой подход имеет ряд преимуществ. Во-первых, он дает возможность анализировать не только межотраслевую, но и внутриотраслевую реаллокацию. Создание и ликвидация рабочих мест протекают в значительной мере внутри узких отраслей, что макроотраслевые данные игнорируют. Во-вторых, микроданные, особенно имеющие панельную структуру, позволяют анализировать причинность во взаимоотношениях динамики производительности и структурных изменений занятости. Однако здесь есть свои ограничения, важные для нашего исследования.
Прежде всего данные по фирмам обычно охватывают лишь избранные отрасли и тем более не учитывают деятельность микропредпринимателей, самозанятых, работающих по найму у частных лиц. Этот сегмент занятости, в наибольшей степени ассоциирующийся с неформальностью, во многих странах растет и при этом отличается наименьшей производительностью. Его исключение из рассмотрения занизит вклад неформальности в агрегированную производительность. Кроме того, анализ данных по предприятиям в отдельных отраслях не отражает вклад реаллокации в рост производительности на уровне экономики в целом, измеряемой показателями СНС.
Аддитивность выпуска в постоянных ценах. Эффекты Денисона и Баумоля.
Традиционный подход к декомпозиции (TRAD) основан на предположении об аддитивности выпуска в постоянных ценах. Оно состоит в том, что для экономики в целом выпуск (или добавленная стоимость) в году
Затраты труда
Производительность труда определяется как отношение уровня выпуска к уровню затрат труда
где
Допустим, в некоторой отрасли А благодаря определенным технологическим и организационным улучшениям производительность выросла, но в других отраслях изменений не произошло. Если спрос на продукцию А при этом не меняется, то часть рабочей силы высвободится. Если высвободившийся труд перераспределится в отрасли с более низкой производительностью, например из обрабатывающей промышленности в розничную торговлю, то уровень агрегированной производительности труда может не измениться или даже снизиться. При этом рост производительности в А будет компенсирован увеличением доли менее производительных отраслей в общей рабочей силе [Bosworth, Triplett, 2007].
Эффект Баумоля представляет вклад перераспределения работников между отраслями с
Наряду с малореалистичными предпосылками о равенстве средней и предельной производительности труда традиционная декомпозиция (3–3) имеет и другие недостатки. Например, она не во всех случаях обеспечивает интуитивно понятную интерпретацию эффекта реаллокации. Можно выделить такой случай для отраслей с уровнем производительности
Для устранения интерпретационных сложностей в методе CSLS, являющемся модификацией TRAD, предлагается учитывать разность между отраслевым уровнем производительности и средним по экономике[33]:
Первое слагаемое – эффект внутриотраслевого роста производительности – в (3–3) и в (3–4) одинаковое. Отраслевые компоненты второго слагаемого, представляющего эффект Денисона, теперь отрицательные, если занятость растет в отрасли с производительностью ниже средней, поскольку в этом случае
почти во всех случаях, когда сокращается занятость в отрасли с уровнем производительности ниже среднего по экономике, вклад третьего слагаемого – эффекта Баумоля – будет положительным.
Каковы другие достоинства и недостатки рассмотренных выше методов? Серьезное достоинство подходов (3–3) и (3–4) – наличие опирающегося на них обширного массива исследований[34]. Это позволяет сравнивать полученные результаты с оценками для большого числа стран и в разные периоды. Другим достоинством выступает возможность использовать более дезагрегированные данные. Это особенно важно, если обсуждается влияние учета неформальности на эффекты реаллокации.
Есть, однако, и недостатки[35]. Во-первых, часть реаллокационного эффекта между отраслями более дробной классификации, а также эффекта межфирменной реаллокации выпадает из рассмотрения[36]. Во-вторых, акцент делается на эффектах агрегированного предложения, а параметры спроса – его структура и эластичность отдельных продуктов по доходу – считаются экзогенно заданными. В то же время они меняются со временем и сами зависят от уровня дохода [Pasinetti, 1981]. Рассматриваемые методы предполагают равенство предельной производительности труда различных групп работников. Наконец, игнорируются возможные эффекты межотраслевой диффузии технологий, в результате чего возможен рост выпуска без увеличения затрат труда. Так, если в секторе A, производящем промежуточный продукт для сектора B, произошли позитивные технологические изменения, и цена на его продукт снизилась, то при прежнем уровне издержек в секторе
Помимо содержательных недостатков имеются и недостатки измерения. Они связаны с предпосылкой об аддитивности выпуска в постоянных ценах (3–1). Такая предпосылка выполняется, если при расчетах выпуска используется система индексных формул Ласпейреса для индексов физического объема выпуска с фиксированными весами в ценах некоторого базового года, но при этом результаты зависят от его выбора. Погрешность тем сильнее, чем более значительны изменения относительных цен по сравнению с базовым годом. Такие изменения имели место в последние десятилетия и в развитых странах, и в странах с переходной экономикой. Если в первых этот процесс был во многом обусловлен бурным развитием информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) [Nordhaus, 2002; Stiroh, 2002], то во вторых – структурными и институциональными сдвигами, связанными с постепенным избавлением от диспропорций планового периода [Campos, Coricelli, 2002; Бессонов, 2005]. Решить эту проблему и для измерения динамики выпуска, и для декомпозиции темпов роста агрегированной производительности можно при переходе к системе цепных индексов.
Декомпозиция роста производительности в системе цепных индексов. Если для расчета индексов физического объема выпуска используют цепные индексы (как рекомендовано в СНС[37] 1993 и 2008 гг.), то предпосылка (3–1) об аддитивности выпуска в постоянных ценах нарушается. В этом случае вместо TRAD и CSLS для декомпозиции темпов роста производительности требуются иные подходы.
Соответствующие методы для экономики в целом были предложены в работах Нордхауза и Стайроха [Nordhaus, 2002; Stiroh, 2002]. Однако они ограничивались разложением темпов роста производительности труда на внутриотраслевые вклады и реаллокацию, не обеспечивая разложение эффекта последней на вклады отдельных отраслей. Позднее была предложена декомпозиция темпов роста производительности для цепных индексов, обеспечивающая аддитивность вкладов отдельных отраслей [Tang, Wang, 2004][38]. Подход этих авторов не требует аддитивности выпуска в постоянных ценах (3–1), и для него достаточна аддитивность выпуска лишь в текущих ценах V:
Реальный выпуск
В общем случае из того, что в каждой отрасли
где
Декомпозиция GEAD имеет несколько преимуществ перед TRAD [Dumagan, 2013]. Во-первых, в GEAD внутриотраслевая компонента роста (первое слагаемое в (3–7)) зависит только от отраслевых дефляторов цен, а в TRAD она (первое слагаемое в (3–3)) определяется и дефлятором для экономики в целом[39]. Другими словами, в TRAD на внутриотраслевую компоненту влияет изменение соотношения отраслевых и агрегированных уровней цен, которое может быть не связано с соответствующими внутриотраслевыми процессами. Например, оно может меняться из-за использования другой индексной формулы или иного способа усреднения весовых коэффициентов.
Во-вторых, TRAD может давать смещения в декомпозиции внутриотраслевой компоненты роста производительности на отраслевые вклады даже при использовании выпуска в постоянных ценах и выполнении условия аддитивности (3–1), а GEAD таких смещений не дает. Это объясняется тем, что в качестве весов при агрегировании внутриотраслевой компоненты в TRAD используются доли выпуска в постоянных ценах некоторого базового года
В-третьих, GEAD учитывает возможность реаллокации труда только вследствие изменения относительных цен, а в TRAD это невозможно. Допустим, развитие технологий расширяет границы производства при постоянном уровне затрат факторов. Новое равновесие должно установиться с учетом существующих предпочтений и может привести к изменению относительных цен. Такие ценовые сдвиги не обязательно определяют изменение долей занятости в отраслях и могут объясняться изменениями в потоках услуг капитала. В этом случае TRAD покажет отсутствие реаллокационных эффектов, а GEAD такой эффект выявит. Однако будет ли этот эффект следствием реаллокации труда?
Одновременный учет перераспределения затрат труда и изменения относительных цен затрудняет интерпретацию реаллокационного вклада в рост производительности, поскольку такой вклад может быть связан не только с физическим перетоком работников, но и с изменениями ценовых пропорций, имеющими разную природу. К их числу относятся, в частности, существенные для российской экономики колебания мировых цен на энергоносители и скачки обменного курса. В связи с этим представляет интерес разделение эффекта реаллокации на отдельные вклады, связанные с изменениями занятости и относительных цен.
Диверт, используя полученное в работе [Tang, Wang, 2004] представление производительности труда, показал, что темпы ее
После ряда преобразований[41] он предлагает следующее перераспределение, выделяя эффекты изменения производительности труда, относительных цен и долей занятости[42]:
где
Разложение (3–9) – (3-12) представляет трехфакторный вариант разложения GEAD – GEAD-3f. В настоящей работе мы используем четыре вида декомпозиции темпов прироста производительности труда. Подход TRAD основан на предпосылке о фиксированных относительных ценах на продукты отраслей. Переход к методу CSLS, также основанному на этой предпосылке, упрощает интерпретацию результатов. Отказ от предпосылки фиксированных относительных цен при сохранении эффектов декомпозиции Денисона и Баумоля дает метод GEAD. Наконец, GEAD-3f позволяет отделить часть реаллокации, которая связана непосредственно с изменением долей затрат труда, от эффекта изменения относительных цен. Разумеется, рассмотренные разложения – не единственно возможные[43], однако предлагаемый аппарат представляет взаимосвязанную систему методов с хорошо разработанной экономической интерпретацией.
3.3. Используемые данные
Методы, рассмотренные в предыдущем разделе, предполагают наличие соответствующих данных: отраслевых временных рядов номинального и реального выпуска, а также затрат труда. При этом отрасли должны быть максимально дезагрегированы и разделены на формальный и неформальный сегменты[44].
В последнее время появилось немало исследований о влиянии структурных сдвигов на производительность, использующих микроданные по фирмам[45]. Эти данные позволяют учитывать эффекты, выпадающие при анализе отраслевых данных в рамках неоклассической парадигмы. К числу таких эффектов относятся внутриотраслевая неоднородность предприятий, а также возможность учитывать эндогенность экономического механизма, связывающего производительность и занятость. Вместе с тем используемая в этих работах методология практически не позволяет учитывать неформальность. Неформальные фирмы не попадают в регистры и обследования, а для неформальных самозанятых, которых охватывают обследования домохозяйств, невозможно оценить производительность. По этим соображениям мы вынуждены использовать агрегированные отраслевые данные, включающие разные и взаимодополняющие источники информации.
В наших расчетах мы используем данные Russia KLEMS, основанные на показателях российской системы национальных счетов[46]. В настоящее время это единственный источник информации о российской экономике, обеспечивающий динамические ряды показателей выпуска и затрат труда в разрезе 34 видов деятельности ОКВЭД за период с 1995 г. Данные о номинальной добавленной стоимости для экономики в целом за весь рассматриваемый период – официальные. Что касается отраслевых показателей, то с 2003 г. используются официальные данные российской СНС о номинальной и реальной добавленной стоимости, а также баланса затрат труда об отработанных часах. Данные до 2003 г. получены путем досчета с использованием подробной статистики СНС и баланса трудовых ресурсов в старой отраслевой классификации ОКОНХ, официальных переходных ключей, а также, где возможно, с помощью официальных ретроспективных досчетов (см. подробнее: [Voskoboynikov, 2012]).
Особая задача в контексте нашего исследования – выделить в каждом виде деятельности неформальный сегмент. Не вдаваясь в дискуссию по поводу определений[47], отметим лишь, что мы относим к формальному сегменту все предприятия, имеющие статус юридического лица. Другими словами, мы приравниваем его к корпоративному сектору экономики. Соответственно произведенная в нем продукция и занятые работники – «формальные». В свою очередь, все производство вне этого сегмента – в некорпоративном сегменте[48] – мы считаем «неформальным» и произведенным «неформальными» работниками. Подобное определение соответствует «производственной» трактовке неформальности (в отличие от легалистской). Оно не единственно возможное, но позволяет использовать отраслевую статистику занятости и выпуска, на основе которой построен массив Russia KLEMS, а также имеющиеся данные о неформальной деятельности.
Валовая добавленная стоимость, производимая вне корпоративного сегмента, не наблюдается прямыми статистическими методами, но поддается учету с помощью общепринятой системы косвенных оценок[49]. В качестве показателя доли неформального сегмента в отраслевом разрезе мы используем отношение добавленной стоимости, произведенной в секторе домашних хозяйств, к добавленной стоимости в целом по виду деятельности[50]. Данные опубликованы в разрезе разделов классификатора ОКВЭД, и мы вынуждены использовать соответствующие отношения для видов деятельности более подробного уровня дезагрегирования. В наибольшей мере это огрубляет результаты для обрабатывающих производств (раздел D), включающих 13 видов деятельности, которые существенно различаются по степени неформальности[51]. Хотя Росстат публикует такие данные с 2002 г., мы принимаем 2005 г. в качестве первоначального[52].
Доли неформального сегмента во всех видах деятельности в суммарном отработанном времени мы рассчитывали как отношение разности в количестве отработанных часов в целом по экономике и в организациях к общему количеству отработанных часов.
Для видов деятельности, которым соответствует двузначный код ОКВЭД, мы использовали доли валовой добавленной стоимости и отработанных часов ближайшего к ним старшего уровня отраслевой классификации. Так, доля неформальности в «Производстве пищевых продуктов, напитков и табака» (DA в ОКВЭД; 15t16 в KLEMS) считалась равной доле неформальности для видов деятельности обрабатывающей промышленности в целом (D). В данном случае, по-видимому, мы могли недооценить долю неформальной компоненты, а в других (например, в металлургии) – наоборот, переоценить.
Долю неформальности в добывающей промышленности (C) мы считаем равной нулю. Во-первых, согласно официальным статистическим публикациям, она варьировалась между 0,1 и 0,2 % всей добавленной стоимости. Во-вторых, точность измерения здесь крайне невысока из-за вертикальной интеграции и непрозрачности трансфертного ценообразования[53]. В случае с финансовым посредничеством (J) официальный досчет добавленной стоимости на неформальную занятость дает значения, примерно на 1 % отличающиеся от нуля, только за последние три года рассматриваемого периода, и мы тоже можем ими пренебречь.
Наконец, завершающий показатель в нашей базе данных – индексы физического объема добавленной стоимости для формального и неформального сегментов. Мы их рассчитываем в предположении, что уровень и динамика цен в обоих сегментах одинаковы. В этом случае для дефлирования номинальной добавленной стоимости можно воспользоваться имплицитным дефлятором ВДС, рассчитанным на основе официальных данных о номинальной добавленной стоимости и индексах физического объема добавленной стоимости в отраслях. Такой подход основан на предположении, что и в формальном, и в неформальном сегментах внутри одного вида деятельности производится одинаковый продукт.
В какой мере данная предпосылка оправданна? Например, цены на товары на неформальном рынке могут не отличаться от цен в магазинах, а врач может иметь частную практику, соблюдая установленные тарифы, но без формальной регистрации и, соответственно, не платя налоги.
Разумеется, продукты формального и неформального сегментов могут в реальности различаться. Так, в строительстве нельзя «неформально» построить сложную автомобильную развязку или многоквартирный дом. В то же время можно силами неформалов сделать ремонт в квартире, построить дачный домик или коттедж. Если учесть такую дифференциацию продуктов в сегментах одной отрасли, то и динамика цен на них будет разная. Однако доступный уровень дезагрегирования наших данных такую дифференциацию не обеспечивает.
В то же время легко представить ситуацию комплементарности, когда формальный и неформальный труд привлекается для разных технологических операций, дополняя друг друга. Скажем, в рамках большого строительного проекта для рытья канав частично привлекают неформалов, а для монтажа бетонных конструкций – строительные организации с полноценным штатом и сложной строительной техникой на балансе. В качестве альтернативного варианта можно взять другой предельный случай, когда динамика выпуска формального и неформального сегментов совпадают, а цены отличаются. Расхождения в результатах оценок оказались незначительными.
3.4. Динамика производительности и сдвиги в структуре занятости в 2000-е годы
Период 1995–2012 гг. характеризовался значительной волатильностью темпов экономического роста (рис. 3–1). До кризиса 1998 г. российская экономика находилась в продолжительной трансформационной рецессии, а среднегодовой темп снижения реальной валовой добавленной стоимости (ВДС) составлял около 2,6 % в 1995–1998 гг. В 1999–2008 гг. динамика ВДС стала положительной и ускорилась, составив в среднем 7,3 %. В 2009 г. реальная ВДС снизилась на 8,5 % (по отношению к 2008 г.), но затем темпы роста восстановились и составили в среднем 4,2 % за оставшийся период.
По сравнению с реальным выпуском динамика затрат труда (отработанного рабочего времени всеми занятыми) была крайне вялой на протяжении всего периода. И в моменты сильного спада, и в эпизоды бурного роста реакция занятости оставалась малоэластичной, тем самым отражая специфику российских институтов рынка труда, тормозящих количественное приспособление к шокам и дающих преимущество ценовому [OECD, 2011; Gimpelson, Kapeliushnikov, 2013]. В целом за рассматриваемые годы темпы прироста затрат труда едва превысили 1 %. При этом, за исключением спада 2008–2009 гг., который привел к снижению затрат труда на 3,6 %, их прирост колебался в интервале от -1,3 % в год в кризисные 1995–1998 гг. до 2,2 % в годы бурного роста. В итоге динамика производительности определялась главным образом темпами изменения выпуска.
Рис. 3–1. Динамика производительности труда, валовой добавленной стоимости и отработанных часов в российской экономике в 1995–2012 гг.
Рисунок 3–1, отражая тенденции в (рыночной) экономике в целом, скрывает значительную неоднородность составляющих ее отраслей. Рисунок 3–2 частично восполняет этот пробел, показывая динамику соотношения максимального и минимального уровней производительности рассматриваемых видов деятельности. Так, в 2005 г. номинальная добавленная стоимость на отработанный час отрасли-лидера (23: производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов) превышала значение соответствующего показателя в отрасли-аутсайдере (AtB: сельское хозяйство) в 60 раз. В разные годы это соотношение менялось от 24 в 1997 г. до почти 70 в 2012 г. В значительной мере этот разрыв объясняется высокой капиталоемкостью расширенного добывающего комплекса (РДК) и широким применением простого ручного труда в российском сельском хозяйстве[54]. Действительно, значение того же показателя для отраслей рыночного сектора без сельского хозяйства и РДК снижается как минимум в два раза. Более того, исчезает эффект возрастания разрыва в отраслевой производительности, что, по-видимому, объясняется более высокими темпами роста капитала в РДК по сравнению со многими другими отраслями в период роста мировых цен на энергоносители [Voskoboynikov, Solanko, 2014].
Рис. 3–2. Отношение уровней производительности труда отрасли-лидера и отрасли-аутсайдера в 1995–2012 гг.
Неоднородность отраслей в полной мере проявилась и в темпах роста производительности. За весь рассматриваемый период ее среднегодовые темпы варьировались от -7,2 % в год в социальных и персональных услугах (О) до 7,6 % в финансовом посредничестве (J).
Таблица 3–1.
Доли занятости и добавленной стоимости по секторам в 1995 и 2012 гг., %
Поделиться книгой: