Региональная диагностика и отраслевой анализ производительности труда

1. Введение. Общий контекст исследования.

В настоящее время в российской науке и политике ведется широкая дискуссия о модели развития и главном источнике роста российской экономики на ближайшее десятилетие. С одной стороны, властью предлагается строить инновационную экономику, используя современный западный опыт и институты, а также создавать собственные российские инновации, которые и должны стать главным драйвером роста российской экономики. Данная стратегия развития изложена в одноимённом документе «Стратегия-2020: Новая модель роста – новая социальная политика»; стоит заметить, без обоснования эффективности именно такого пути и анализа альтернативных стратегий.

С другой стороны, предлагается использовать модель, доказавшую свою эффективность в Китае, Японии, Франции, Южной Корее и других странах, которые в разные годы успешно решили задачу модернизации и догоняющего развития. В ней основой экономического роста ближайшего десятилетия должно стать широкомасштабное заимствование западных технологий. Только после этапа заимствования и достижения мировой технологической границы предполагается делать ставку на собственные инновации (Полтерович, 2007, 2010).

Применение данных идей возможно также и на региональном уровне и, скорее всего, должно начинаться именно с него.

В развитых странах используемые технологии в большинстве отраслей относятся к передовым или наиболее передовым, и дальнейшее развитие возможно преимущественно за счет появления и внедрения инновационных технологий (ранее нигде в мире не использовавшихся). Т.е. для развития региональным администрациям стран необходимо поощрять развитие инновационных технологий или организовать быстрое внедрение появившихся вне данного региона инновационных технологий. Для поощрения развития инноваций существуют известные инструменты: инвестиционные и венчурные фонды, бизнес-инкубаторы, технопарки и др.

Россия, в свою очередь, сильно отстает от зарубежных стран по используемым технологиям и практикам организации производства (конечно, есть регионы, которые имеют как меньшее, так и существенно большее отставание в сравнении со среднероссийским уровнем). Такое отставание в тоже время открывает большие возможности повышения производительности труда за счет внедрения (заимствования) уже существующих зарубежных технологий. Данный путь кажется наиболее эффективным с точки зрения соотношения затрат, рисков и потенциальной отдачи (опыт модернизации Японии и Китая). Затраты будут невысокими в сравнении с созданием собственных технологий или покупкой наиболее передовых, т.к. для многих отраслей для существенного повышения эффективности достаточно внедрить технологии, не относящиеся к последнему технологическому укладу. Т.е. те технологии, стоимость которых уже не столь высока, но которые принесут существенный рост производительности из-за отсталости текущих российских технологий. Риски заимствования технологий всегда ниже, чем риски создания новых технологий.

Общая идея заимствования видится как последовательный процесс заимствования технологий, т.е. построения технологической траектории от текущей существующий в отрасли технологии до наиболее передовой, существующей в мире (по аналогии с построением институциональной траектории). Таким образом, одной их важнейших задач для развития российской экономики и ее регионов в частности является разработка механизмов эффективного заимствования и распространения более передовых зарубежных технологий.

Остается два важных вопроса: с помощью каких институтов может осуществляться такое заимствование? И как отбирать технологии (доноров технологий) для заимствования?

Ответ на первый вопрос представлен в работах (Полтерович, 2010, 2011).

Поскольку задача заимствования технологий является более простой по своей сути нежели задача создания и внедрения новых инновационных технологий, ибо заранее ясны затраты и отдача от технологии, то необходим институт, который бы «подталкивал» отрасли к переходу на более совершенные технологии. Таким институтом может быть система индикативного планирования, которая будет решать задачи координации действий между бизнесом и региональными администрациями и совместной реализации широкомасштабных проектов модернизации отраслей на основе заимствования технологий. Особенно его роль как координатора возрастает при осуществлении проектов модернизации в смежных отраслях.

Второй вопрос – как отбирать технологии – является основной темой настоящей работы и будет раскрыт в следующей части.

2. Постановка задачи исследования

В предыдущей части было обосновано, что одним из главных источников экономического роста как на уровне регионов, так и России в целом, должно стать широкомасштабное заимствование зарубежных технологий. Под термином «технология» понимаются как «физические» технологии (машины и оборудование), так и неявные технологии – все, что относится к практикам хозяйствования и методам организации производства.

Поскольку российские регионы сильно дифференцированы по уровню развития, то для отраслей каждого региона необходимо индивидуально определить наиболее подходящих доноров технологий (у кого?) и сами технологии для заимствования (что именно?). Таким образом, задачей настоящего исследования является предварительная диагностика множества возможных перспективных доноров новых технологий для российских регионов на отраслевом уровне.

Для решения поставленной задачи в качестве первого приближения предлагается провести анализ эффективности отраслей, построить соответствующие рейтинги для каждой отрасли и сравнить показатели с другими странами. Это позволит в каждой отрасли определить наиболее успешные регионы. Этим регионам, очевидно, придется ориентироваться на зарубежный опыт и соответствующие технологии. В тоже время такой анализ позволит выявить множество регионов, которым стоит ориентироваться на отечественный опыт более успешных регионов, заимствование которого априори является менее сложным, чем заимствование зарубежного опыта.

Показателем эффективности, на основе которого можно провести такое сравнение регионов, может быть производительность труда, которая отражает количество создаваемой стоимости или продукции на единицу затрат рабочей силы. Данный показатель, по сути, отражает как качество самой рабочей силы, так и уровень используемых технологий, качество капитала и организации труда.

Проведение такого сравнения производительности важно, с одной стороны, для понимания отраслевых конкурентных преимуществ региона в сравнении с остальными регионами и странами. С другой стороны, для понимания множества «оптимальных доноров» новых технологий, т.е. тех регионов или стран, опыт и технологии которых подлежат детальному изучению и, возможно, после этого – заимствованию.

Проводимая в работе диагностика является предварительной оценкой и представляет начальный этап региональной диагностики перспективных направлений модернизации. Полный вариант региональной диагностики представляет (Лексин, 2003): «а) описание изучаемых региональных ситуаций и проблем в системе характерных для нее признаков (параметров, показателей); б) идентификация этих ситуаций и проблем, отождествление с известными типологическими группами; в) количественная и качественная оценка этих ситуаций и проблем, установка окончательного диагноза; г) установка и оценка внутренних и внешних причин продиагностированных состояний».

В настоящей работе предлагается методика расчета отраслевой производительности труда для межрегиональных сравнений и диагностика вероятных направлений заимствования технологий на основе построенных рейтингов. Таким образом, в настоящем исследовании в соответствии с приведенным выше определением осуществлены первые два пункта региональной диагностики: «описание и идентификация ситуации», т.е. определение уровня эффективности отраслей региона, а также начальный этап пункта, связанного с установкой диагноза, т.е. вероятных направлений заимствования.

Выполнение же последних этапов диагностики – установки причин диагностированного уровня эффективности региона и представление качественного обоснования оцененных предварительных направлений модернизации – возможно только в рамках отдельных отраслевых микроэкономических исследований используемых технологий в регионах России, а не в рамках применяемого в настоящей работе макроэкономического подхода.

Ясно, что на стадии детальной разработки программ модернизации (введения новых технологий) конкретных отраслей необходимо привлечение экспертов, технологов и региональных отраслевых ассоциаций бизнеса. Все же такой анализ может дать лишь предварительные ориентиры.

3. Методика расчета производительности труда

Производительность труда отражает объем продукции, создаваемый одним работником за единицу времени. Данный показатель может быть рассчитан в натуральных и стоимостных единицах.

Расчет в натуральных величинах возможен при сравнительном анализе на отраслевом уровне, т.к. можно подобрать единый продукт, выпускаемый отраслью. К примеру, для сталелитейной отрасли, производительность труда может быть измерена как годовая выплавка стали на одного занятого. Такой способ точен при страновых и региональных сравнениях, т.к. отсутствует необходимость приводить показатели в единые цены. Однако расчет натуральных показателей производительности затруднен из-за отсутствия данных по выпускам и численности занятых на уровне глубокой отраслевой дезагрегации. Такой метод расчета для нескольких отраслей применен в работе (Маккинзи, 2009).

Второй, стоимостной, способ расчета производительности труда более распространен и используется во многих работах: (Ясин, 2009), (Sharpe, Arsenault, Harrison, 2008), (Кондратьев, Куренков, 2008) и др. Производительность труда рассчитывается как отношение ВВП (или ВДС отрасли) к численности занятых. Также в знаменателе может использоваться более точный показатель затрат труда – количество отработанных часов в год. Т.е. в этом случае производительность труда считается не на одного занятого, а на час отработанного времени. Такой способ является более подходящим для межстрановых сравнений, поскольку нивелирует возможные различия в продолжительности рабочей недели между станами (Sharpe, 2002). Однако из-за отсутствия данных по отработанному времени на отраслевом, а тем более региональном уровне, данный подход трудно реализуем.

Существенным плюсом стоимостного метода расчета производительности труда является доступность унифицированной статистики как по российским регионам, так и другим странам: валовой добавленной стоимости и среднегодовой численности занятых в отраслевом разрезе. В настоящей работе используется именно этот метод, а под производительностью труда понимается валовая добавленная стоимость, создаваемая одним работником за год.

4. Обзор литературы

Настоящее исследование может быть отнесено к разным направлениям научных экономических исследований. С одной стороны, главной задачей работы является предварительная диагностика перспективных направлений модернизации на уровне региона и, таким образом, работа может быть отнесена к ряду работ по региональной диагностике. С другой стороны, основным объектом рассмотрения является отраслевая производительность труда и ее сравнительный анализ на региональном и международном уровне, что относит настоящую работу к ряду исследований по анализу производительности труда. В настоящем разделе, таким образом, сделан обзор существующих работ по двум направлениям исследований.

4.1. Обзор работ по региональной диагностике. В работе (Лексин, 2003) представлено описание сути понятия «региональная диагностика», определены ее задачи, предмет и метод региональной диагностики, проведен анализ некоторых примеров региональной диагностики. Как уже было отмечено выше, настоящая работа является начальным этапом разработки обширной задачи региональной диагностики перспективных направлений заимствования технологий.

Монография (Дмитриева, 1992) является первой российской работой по экономической диагностике региона. В ней предложено описание аналитических и экспертных методов диагностики, приведена практическая оценка экономического и социального развития регионов бывшего СССР путем построения интегральных индикаторов и кластеризации и осуществлена экспертная диагностика экономического потенциала, сельского хозяйства, уровня жизни и рынка труда для регионов Средней Азии (Узбекской и Туркменской ССР). Вопросы, касающиеся оценки эффективности отраслей региона, не затрагиваются в монографии или освещены в контексте проведения экспертной диагностики (т.е. проведения интервью с представителями экономики региона) и выявления с ее помощью качественного представления об уровне конкурентоспособности продукции отрасли региона, рентабельности производства, соответствия продукции мировому уровню, производственных мощностях и т.п.

В понимании О.Г.Дмитриевой, региональная диагностика должна давать понимание причин сложившегося состояния региона и его болевых точек. Соответственно, региональная политика должна быть направлена, в первую очередь, на их устранение. Вопросы модернизации отраслей региона и роли заимствования опыта и технологий более развитых регионов и стран в монографии не затрагиваются.

В монографии (Шнипер, 1996) основной акцент сделан на прогнозировании и формировании стратегии экономического развития региона. Первый раздел, как и в других работах по региональной диагностике, посвящен описанию понятия диагностики и ее задач. По Шниперу, в отличие от аналитики, региональная диагностика направлена на выявление причинно-следственных взаимосвязей в региональном воспроизводственном процессе и причин отклонения региональной системы от нормального функционирования. Региональная диагностика также предполагает выявление неэффективности в организации производственного процесса и резервов и возможностей использования потенциала региона. Однако конкретных практических методов региональной диагностики в работе не предлагается.

Для настоящей работы интерес представляет раздел монографии, посвященный оценке конкурентных позиций региона. К конкурентным позициям региона относятся такие факторы, как благоприятное географическое положение, наличие природных ресурсов, развитый научно-технический потенциал, рыночная инфраструктура, наличие надежного внешнеэкономического потенциала (конкурентоспособность продукции). Для оценки отмеченных выше конкурентных позиций в работе предлагается лишь экспертный метод.

В монографии (Кузнецова, Кузнецов, 2011) подробно отражены прикладные аспекты диагностики, необходимые для описания экономики региона (составления «портрета» региона, понимания отраслевой структуры). Для некоторых отраслей кратко затрагиваются вопросы оценки их эффективности, однако диагностика направлений повышения эффективности отраслей не рассматривается.

В разделах некоторых учебников по региональной экономике (Борисевич, Гейзлер, 2007), (Байнев, Пелих, 2007), посвященных региональной диагностике, дается определение и описаны базовые методы сравнительного анализа региональной статистики и построения интегральных индикаторов. Диагностика эффективности экономики и диагностика возможных направлений развития не затрагивается.

В англоязычной литературе понятия «regional diagnostics» не существует, однако есть ряд работ, в которых отражены отдельные черты и методики региональной диагностики. Они посвящены анализу конкурентных преимуществ, оценке эффективности и конкурентоспособности региональных экономик.

В ряде работ (Balassa, 1965), (Klaasen, 1973), (Ferto, Hubbard, 2001) предлагается оценивать сравнительные преимущества стран и регионов внутри страны на основе анализа внешнеторговой статистики по различным товарам. Так, в работе (Ferto, Hubbard, 2001) рассчитываются так называемые индексы «сравнительных преимуществ» (revealed comparative advantage). Индекс отражает соотношение долей определённого товара (j) в экспорте страны (i) и торговых партнеров. Значение индекса, большее единицы, говорит о наличии преимущества по данному товару. Другая модификация индекса предлагает учитывать и объемы импорта данного товара (т.е. если страна много экспортирует, но и импортирует товара j, то наличие сравнительного преимущества ставится под вопрос).

На основе данных о торговых потоках по товарным группам сельскохозяйственных товаров индексы рассчитаны для Венгрии в сравнении с ее торговыми партнерами из ЕС. На их основе выделяются товары, по которым выявлены на основе такой методологии сравнительные преимущества. Объяснения причин диагностированных сравнительных преимуществ в работе не дается.

В работах (Nevima, Melecky, 2011, 2012) предлагается оценивать конкурентоспособность регионов Чехии, Польши, Словакии и Венгрии на основе эконометрической модели на панельных данных и на основе методики анализа эффективности функционирования экономических агентов (data envelopment analysis).

В первой методике строится эконометрическая модель зависимости ВРП на душу от объема капитала, расходов на НИОКР, чистых располагаемых доходов, уровня занятости, числа студентов в местных университетах. Все показатели исчисляются в подушевом выражении. Модель оценивается в логарифмической форме с добавлением фиксированных эффектов, т.е. в качестве дополнительного регрессора оценивается фиктивная переменная для каждого региона, отражающая специфические необъясненные факторы, формирующие подушевой ВРП. Оцененное значение коэффициента перед данной переменной интерпретируется авторами, как показатель эффективности/ конкурентоспособности региона. Также он может быть интерпретирован как совокупная факторная производительность (total factor productivity) региона. На основе значений данных коэффициентов строится рейтинг регионов по эффективности.

Вторым методом оценки эффективности регионов является data envelopment analysis, суть которого заключается в построении (многомерной) кривой производственных возможностей (efficiency frontier) на основе данных о выпусках на единицу используемых факторов (inputs), таких как труд, капитал, сырье и др. Кривая производственных возможностей строится на основе тех регионов, которые показывают максимальные значения удельных выпусков. Данные регионы по построению обладают наивысшей наблюдаемой эффективностью. Регионы, которые лежат внутри кривой, предполагаются менее эффективными. Степень их отсталости от регионов-образцов измеряется расстоянием до кривой производственных возможностей.

Расчеты авторов свидетельствуют о том, что оба метода дают схожие рейтинги эффективности регионов.

Данные методы также могут быть применены и на российских региональных данных, однако стоит отметить, что поставленная в настоящей работе задача требует проведения таких эконометрических расчетов на уровне каждой отрасли экономики регионов. Второй метод также интересен и в настоящей работе фактически реализован его простейший одномерный случай на основе показателя производительности труда.

4.2. Обзор работ по анализу производительности труда. Сравнительный анализ производительности труда на отраслевом уровне сделан в работах «Проблемы повышения эффективности российской экономики» (Кондратьев В.Б., Куренков Ю.В, 2008), «Производительность и факторы долгосрочного развития российской экономики» (Бессонов В.А., Гимпельсон В.Е., Кузьминов Я.И., Ясин Е.Г., 2009), «Эффективная Россия. Производительность как фундамент роста» (Маккинзи, 2009).

В работе (Кондратьев, Куренков, 2008) обсуждаются возможные направления увеличения производительности труда в России – модернизация основных фондов, формирование трудовых ресурсов, соответствующих спросу в экономике и стимулирование создания инновационных производств. В рамках каждого из направлений предлагается ряд конкретных мер. Отправной точкой анализа в статье служит сравнение производительности труда в России и ряду развитых стран, проведенное на 2006 год по экономике в целом и трем отраслям: сельскому хозяйству, промышленности и сфере услуг. Производительность рассчитана как валовая добавленная стоимость на одного занятого по ППС. Так, на 2006 год средняя по экономике производительность труда в России составляла 28% от уровня США, в сельском хозяйстве – 19%, промышленности – 43%, в сфере услуг – 27%.

В работе (Бессонов, Ясин, 2009) анализируется динамика производительности труда для экономики России в целом за 1990-2008 годы, обсуждаются источники этой динамики в прошлые десятилетия и возможные факторы роста производительности в будущем. В ходе анализа проводится сравнение уровней производительности труда (ВВП на занятого) в разных странах и России по экономике в целом. По базовым отраслям экономики сравнение проведено только с США. Так на 2007 год лучше всех отраслей выглядели добывающая промышленность и строительство – производительность в этих отраслях составляла 20% и 19% соответственно от уровня США. Торговля и гостиничный и ресторанный бизнес – 16% и 17% соответственно. Обрабатывающая промышленность и транспортная отрасль – 8% и 7% соответственно от уровня США.

Сравнения производительности труда проводятся рядом международных организаций и экономических департаментов государственных структур, таких как Организация экономического сотрудничества и развития (OECD), Американское бюро статистики труда (BLS USA), Японский центр производительности (JPC) и др. Производительность труда рассчитывается как отношение валовой добавленной стоимости к численности занятых или к количеству отработанных человеко-часов за год. Однако расчет производится для экономики в целом без отраслевой детализации.

Так, на основе данных JPC на 2010 год наибольшую производительность труда имели Люксембург (122,8 тыс. долл. по ППС), Норвегия (110,4 тыс. долл. по ППС) и США (102,9 тыс. долл. по ППС). В России производительность труда была максимальной среди стран БРИК и составила 38,6 тыс. долл. по ППС, что составляет 38% от уровня США и более чем втрое выше уровня Китая (11,6 тыс. долл. по ППС).

В работе (Маккинзи, 2009) обсуждаются причины низкой производительности труда в России, предлагаются меры по ее повышению, а также проведен подробный анализ производительности труда в сталелитейной промышленности, розничной торговле, банковском секторе, жилищном строительстве и электроэнергетике.

По оценкам экспертов, Россия втрое отстает от США в средней производительности труда. К основным причинам такой низкой производительности труда относят неэффективную организацию труда (на нее приходится от 30% до 80% отставания производительности труда от США в зависимости от отрасли), устаревшее оборудование и неэффективные технологии (от 20% до 60% отставания в зависимости от отрасли), на долю остальных факторов приходится не более 15% отставания.

Для создания благоприятных условий для роста производительности труда эксперты предлагают развивать конкуренцию (сталелитейная отрасль и торговля – наиболее конкурентные отрасли в России и в них наилучшие сравнительные показатели производительности труда), повышать операционную эффективность на предприятиях (снижать число и время различного рода согласований), вводить систему планирования развития городов и регионов (в первую очередь, в отношении инфраструктурных проектов), обеспечить межрегиональную и межотраслевую мобильность трудовых ресурсов наряду с профессиональной переподготовкой для ликвидации избытка рабочей силы в одних отраслях и ее нехватки в других.

Анализ Маккинзи отличает от остальных работ расчет общего показателя эффективности отрасли – совокупной факторной производительности, которая отражает эффективность использования труда, капитала и других важных для конкретной отрасли компонентов затрат. Для получения общего показателя эффективности используется функция Кобба-Дугласа, с помощью которой осуществляется агрегирование отдельных факторов эффективности.

В сталелитейной отрасли на 2007 год совокупная факторная производительность была оценена в 54% от уровня США. Производительность труда 33%, капитала – 88% от соответствующих уровней США. Авторы отмечают, что в сталелитейной отрасли наблюдается наиболее благоприятная ситуация с точки зрения производительности в сравнении с остальными отраслями, что во многом объясняется конкурентной средой как на внутреннем, так и на внешнем рынках (40% продукции отрасли идет на экспорт).

В секторе розничной торговли производительность труда считалась как валовая прибыль на одного занятого. По мнению авторов, показатель валовой прибыли наиболее точно отражает добавленную стоимость, создаваемую в процессе продаж в магазинах. Сектор розничной торговли также относится к наиболее успешным отраслям. На 2007 год уровень производительности труда в данном секторе в России составил 31% от уровня США.

В розничном банковском секторе производительность труда считалась как отношение индекса объёма предоставленных банковских услуг (депозитов, кредитов, платежных операций) к индексу трудозатрат. Российский уровень производительности составляет 23% от уровня США и объясняется неэффективной организацией труда и неоптимальными размерами банков.

В секторе жилищного строительства производительность труда оценивалась как отношение кв. метров построенной площади к затратам труда (числу занятых). Так, на 2007 год в России на одного занятого приходилось 18 кв. м. (21% от уровня США) построенной площади, тогда как в США – 84 кв. м.

В электроэнергетике совокупная факторная производительность рассчитывалась через объединение данных трех компонент (труд, капитал, топливо) в функции Кобба-Дугласа с весами, соответствующими доле каждой компоненты в совокупных издержках производства. Электроэнергетика характеризуется высокой совокупной факторной производительностью, которая составила на 2007 год 80% от уровня США.

Таким образом, в описанных работах сравнительный анализ производительности труда представлен для демонстрации отставания отраслей экономики России от европейских стран и США. В работах предлагаются рекомендации по повышению производительности труда как для экономики России в целом, так и для конкретных отраслей (в работе Маккинзи). Данные рекомендации основаны либо на улучшении институциональной среды в российской экономике (улучшении инвестиционного климата, снижении административных барьеров и т.д.) либо же на решении конкретных проблем в отраслях, негативно влияющих на производительность труда (избыточная занятость на предприятиях в моногородах). Также указывается необходимость обновления технологий (оборудования, организации труда), однако, какие именно технологии заимствовать – сразу самые передовые или же те, что немного превосходят текущий российский технологический уровень, не указано. Настоящая же работа как раз фокусируется на данном вопросе.

Отличиями настоящей работы являются: иная постановка задачи сравнения производительности труда как предварительной оценки множества возможных перспективных доноров новых технологий для российских регионов на отраслевом уровне; сравнительный анализ производительности труда с существенно большим числом стран как на уровне России в целом, так и на уровне ее регионов; расчет производительности труда в максимально возможной отраслевой детализации.

5. Производительность труда в российских регионах

В настоящем разделе описаны результаты расчетов средней (без отраслевой классификации) производительности труда по регионам России на 2010 год, а также особенности, которые необходимо учитывать при анализе региональных данных производительности.

Производительность труда рассчитана стандартным способом как отношение валовой добавленной стоимости к среднегодовой численности занятых:

При анализе полученной таким образом производительности труда необходимо учитывать, что цены и стоимость жизни в регионах России сильно различаются. Так, например, на 2010 год различия в уровне прожиточного минимумам составили 3 порядка (отношение Чукотского АО к Тамбовской области). Это означает, что производительность труда необходимо корректировать на уровень цен в регионе, причем отраслевую производительность необходимо корректировать на соответствующую отраслевую корзину из цен производителей. Поскольку данных о стоимости корзины из цен производителей на отраслевом уровне нет (Росстат публикует только отраслевые индексы), то для косвенного отражения разницы в отраслевых региональных ценах было решено использовать уровни заработной платы. Т.е. наряду с производительностью труда была дополнительно рассчитана реальная производительность – производительность труда на один рубль заработной платы:

При сравнении регионов приблизительно одного уровня цен достаточно простого показателя производительности труда, в случае же если цены сильно разнятся, целесообразным будет дополнительно подключить к анализу производительность труда на рубль заработной платы. Однако у второго показателя есть и существенный минус: чем ниже заработная плата, тем выше будет производительность отрасли, рассчитанная по данному показателю. Так, например, в отрасли сельского хозяйства одним из наиболее высоких показателей производительности труда на рубль заработной платы обладает республика Тыва. Это объясняется втрое более низкой заработной платой в сельском хозяйстве по сравнению со среднероссийским уровнем в отрасли. Т.е. в некоторых случаях высокий показатель реальной производительности может говорить просто о заниженном уровне зарплаты, а не о высокой эффективности производства за счет более совершенных технологий и организации производства.

Рассмотрим производительность труда в 25 крупнейших (по ВРП) регионах России (табл.1). Регионы отсортированы по убыванию производительности труда.

Как видно, полученный рейтинг несильно отличается от рейтинга по ВРП на душу, поскольку уровень занятости в регионах приблизительно одинаковый. Вверху рейтинга находятся добывающие регионы и столицы. Как видно, они обладают также высокими показателями производительности на руб. зарплаты (за исключением Петербурга). Далее идет Ленинградская область, которая обладает высокими показателями одновременно по двум показателям производительности. Вслед за Ленинградской областью идет Московская, однако она сильно проигрывает первой по производительности на руб. зарплаты (2,7 против 2.0).

Если же исключить из анализа добывающие регионы и «столицы», то по производительности на руб. зарплаты лидируют Ленинградская, Московская и Белгородская области, Татарстан, Свердловская область и Пермский Край.

Данные регионы обладают также и достаточно высоким уровнем производительности на руб. зарплаты (2.7-3.0 руб. против среднероссийского уровня в 2.2). Исключения составляют Московская и Свердловская области, где данный показатель находится на уровне ниже среднероссийского. В Московской области, очевидно, это объясняется более высоким уровнем оплаты труда. Т.е. если по номинальному уровню производительности Московская область находится в лидерах, то по «реальной производительности» (производительности на уровень зарплаты) скатывается в конец рейтинга.

Если же строить рейтинг только по производительности на руб. зарплаты (без учета столиц и добывающих регионов), то можно выделить три группы. Первая группа – это тройка лидеров: Ленинградская, Московская и Белгородская области с уровнем реальной производительности 2.7-3.0 руб. Вторая группа с очень близкими показателями в 2.2-2.3 руб: Пермский край, Кемеровская и Самарская области, Краснодарский край, Башкортостан и Оренбургская область. Третья группа состоит из остальных регионов с реальной производительностью ниже 2 руб.

Если посмотреть на сравнение с зарубежными странами, то Россия находится на последнем месте рейтинга среди стран с уровнем производительности в 35 тыс. долл. на занятого (рис.1). Отставание от США (лидера среди стран) составляет 2,9 раза, от уровня европейских стран – 2,2 раза. Ближайшими «соседями» по рейтингу являются Польша и Словакия с уровнями производительности 40 и 46 тыс. долл. соответственно. В свою очередь, столичные и добывающие регионы находятся в середине рейтинга и даже возглавляют его.

Рис.1. Производительность труда в российских регионах и странах (в среднем по экономике), 2010 год.

Основной же задачей работы, как было отмечено ранее, является попытка диагностирования возможных направлений заимствования опыта для повышения производительности труда в отдельных отраслях региона и ускорения экономического роста в целом. Наиболее продуктивно с точки зрения затрат и отдачи заимствование тех технологий, которые могут быть эффективно освоены в регионе. Как уже отмечалось, для каждой отрасли это более совершенные технологии по сравнению с теми, которые уже используются в отрасли. Уровень новых внедряемых технологий должен быть определен, исходя из развитости самой модернизируемой отрасли. Обычно это не наиболее передовые, поскольку в случае сильной общей отсталости отрасли издержки на внедрение наиболее передовых технологий могут быть слишком велики, что может привести не только к трудности реализации такого проекта, но и к полному его неуспеху из-за отсталости смежных отраслей, которые будут не готовы работать с такой модернизированной отраслью с наивысшими производственными стандартами. В настоящей работе сделана начальная попытка диагностики на примере Краснодарского Края – региона с достаточно диверсифицированной экономикой и в тоже время входящего в десятку крупнейших регионов России по ВРП.

Диагностика осуществляется на основе сравнения производительности труда в отраслях Краснодарского Края с соответствующими уровнями производительности в других регионах и странах. У такого метода диагностики есть ряд существенных недостатков, которые обсуждаются в части 8 настоящей работы. Тем не менее, подобный анализ дает понимание (хотя и грубое) возможных направлений заимствования более передового опыта.

В следующем разделе представлен краткий обзор экономики Краснодарского Края, который необходим для понимания сущности экономики региона перед непосредственной диагностикой возможных направлений заимствования технологий.

6. Краткий обзор экономики Краснодарского Края

6.1. Общие сведения о регионе. Краснодарский Край – динамично развивающийся регион со значительной долей сельскохозяйственной, транспортной, строительной и туристическо-курортной отраслей. Двигателем роста региона является высокая инвестиционная активность, связанная с благоприятным инвестиционным климатом и предстоящей олимпиадой в Сочи. По социально-экономическим показателям Краснодарский Край занимает лидирующие позиции среди регионов Южного Федерального Округа.

Доля Краснодарского Края в валовом региональном продукте ЮФО составляет 40%, в ВВП России 2,4%. Начиная с 2006 года, регион стабильно демонстрирует большие темпы роста в сравнении с Россией и ЮФО.

Регион обладает одним из самых высоких показателей доли инвестиций в ВРП: 41,1% по итогам 2008 года. Причем с 2003 года она увеличилась почти на 10%. Основная часть инвестиций последних лет сосредоточена на развитии транспортной инфраструктуры, пищевой промышленности и туристическо-рекреационного комплекса.

Подушевой ВРП Края на 2010 год составил 193 тыс. руб. (74% от среднего уровня России, 33 место среди всех регионов РФ, 1-е место по ЮФО). За 2004-2008 гг. подушевой ВРП Края рос практически теми же темпами (9%), что и реальный ВРП из-за относительного постоянства численности населения в регионе. С 2006 года наблюдаются опережающие темпы роста подушевого ВРП в сравнении со среднероссийским уровнем из-за ускорения развития региона в целом за счет инвестиционного бума. Уровень прожиточного минимума на 2% выше, чем в среднем по России (5253 руб. в Кр. Крае). Средняя заработная плата в регионе составляет 78% от средней зарплаты по России и равна 15720 руб.

6.2. Структура экономики Краснодарского Края. Экономика Краснодарского Края характеризуется высокой степенью диверсификации. Основополагающими отраслями региона являются сельское хозяйство (15,3% от ВРП), транспорт и связь (17%), торговля (17,1%), строительство (11,7%) и промышленность (15%).

По сравнению с экономикой России Краснодарский Край выделяется значительной ролью сельского хозяйства, строительства, туристического бизнеса (гостиницы и рестораны), транспортной отрасли и здравоохранения (рис.2). Данные отрасли можно назвать отраслями специализации региона. В существенно меньшей степени в Краснодарском Крае выражены добывающая отрасль, обрабатывающая отрасль (но она обладает значительной долью в экономике региона), финансовая деятельность и операции с недвижимостью.

Рис.2. Коэффициенты локализации (отношение доли отрасли в экономике региона к доле соответствующей отрасли в экономике страны или округа) для основных отраслей экономики Краснодарского Края в сравнении с Россией и ЮФО.

Промышленность занимает 15% ВРП региона. Основой промышленности Краснодарского Края являются обрабатывающие производства (79% всей промышленности по ВДС) и электро- и теплоэнергетика (17% всей промышленности). Пищевая промышленность составляет половину всех обрабатывающих производств (или 39.5% от всей промышленности), что связано с необходимостью переработки значительных объемов выпуска сельскохозяйственной отрасли.

Наиболее динамично развивающимися отраслями являются торговля, гостиничный и ресторанный бизнес, строительство и обрабатывающие производства (превышение над темпом роста региона в этих отраслях колеблется от 7,2% в торговле до 0,9% в обрабатывающих производствах).

6.3. Сравнительный анализ производительности труда в отраслях Краснодарского Края, России и ЮФО. Краснодарский Край обладает конкурентными преимуществами в уровне производительности труда по сравнению с Россией и ЮФО в сельском хозяйстве, строительстве, гостиничном бизнесе и транспортной отрасли (рис.3). Это вполне закономерно, поскольку именно эти отрасли и являются отраслями специализации региона (рис.2).

Рис.3. Производительность труда по основным отраслям экономики России, ЮФО и Краснодарского Края (2010, тыс. руб. на занятого).

Стоит отметить довольно сильное отставание производительности в обрабатывающих производствах. Данная отрасль не является специализацией региона (коэффициент локализации равен 0,6), но имеет значительный вес в ВРП Края (11,8%). Вероятнее всего, это объясняется «пищевой» направленностью обрабатывающей промышленности Края в сравнении с нефтяной и металлургической направленностью для России в целом, поскольку производительность в последних двух отраслях априори выше, чем в пищевой отрасли: доля пищевой подотрасли составляет 52% от всей обрабатывающей промышленности Края, в то время как доля этой же подотрасли для России в целом составляет 17%; вес металлургического производства и производства нефтепродуктов более чем вдвое превышает эти же отрасли в Краснодарском Крае.

Также Краснодарский Край имеет отставание производительности труда в торговле в сравнении с Россией. Среднероссийский уровень производительности труда сильно смещен вверх из-за высоких уровней в столицах и нефтедобывающих регионах. Если исключить из расчета данные регионы, то средняя производительность труда снизится, и Краснодарский Край будет как раз на ее уровне. Если же оценивать конкурентные преимущества Краснодарского Края на основе реальной производительности труда (производительности на руб. зарплаты), то картина остается приблизительно той же.

6.4. Ассоциации производителей в Краснодарском Крае. В настоящем разделе кратко охарактеризованы ассоциации и объединения в основных отраслях экономики Краснодарского Края. Знание числа ассоциаций в отрасли, их задач и реальной активности важно для понимания степени развитости координации между предприятиями и возможности установления диалога между администрацией региона и отраслью по различным вопросам, в частности, касающимся развития и введения новых технологий.

Как отмечается в работах (Полтерович, 2011), ассоциации бизнеса должны занять важное место наряду с региональными агентствами развития в разработке и инициации отраслевых проектов модернизации внутри регионов. Ассоциации должны стать «носителями и передатчиками информации о новых перспективных технологиях и методах хозяйствования». Привлечение ассоциаций к реализации проектов важно также для формирования доверия к администрации и положительных ожиданий от совместно реализуемых проектов.

Наличие большего или меньшего количества ассоциаций в отраслях региона будет свидетельствовать соответственно о большей или меньшей абсорбционной способности отрасли данного региона.

Всего в Краснодарском Крае насчитывается около 45 ассоциаций в различных организационных формах (СРО, НП, ассоциации). Задачи функционирования отраслевых ассоциаций Краснодарского Края в целом схожи и состоят в объединении производителей определенных отраслей, защите их прав и представительстве их интересов в органах власти, выработке различных стандартов качества и информационной деятельности. Также в уставах ассоциаций провозглашены задачи повышения квалификации работников предприятий и распространения передового опыта, однако на практике, этим занимаются единицы.

Наибольшее количество ассоциаций приходится на 2 отрасли, которые являются специализацией региона – агропромышленный комплекс и строительство (рис.4). Ассоциации АПК объединяют как предприятия сельхоз производителей, так и предприятия, относящиеся к пищевой промышленности.

Рис.4. Число отраслевых ассоциаций в Краснодарском Крае.

Вероятно, относительно большее количество ассоциаций в данных отраслях связано с большим количеством предприятий в них и условиями, приближенными к совершенной конкуренции (в сравнении с остальными отраслями). Небольшое количество ассоциаций в других отраслях возможно связано с отсутствием необходимости координации деятельности, небольшим количеством игроков и преобладанием государственной собственности (как в транспортной отрасли).

6.5. Резюме. Экономика Краснодарского Края хорошо диверсифицирована: каждая из основных отраслей – сельское хозяйство, строительство, промышленность, транспорт и связь, торговля – занимает от 12% до 17% ВРП. Стоит отметить важность для региона агропромышленного комплекса, состоящего из сельского хозяйства и пищевой промышленности, которые вместе дают около 20% ВРП региона. Таким образом, одним из факторов, определяющих динамику ВРП региона, является климат, влияющий на урожайность выращиваемых культур. Туристический комплекс также является одной из важнейших сфер экономики региона и составляет около 15% ВРП.

Экономика Края развивается темпами, опережающими среднероссийские показатели, что позволило выйти за последние годы на 33 место по среднедушевому ВРП.

В отраслях специализации региона – сельском хозяйстве, строительстве, гостиничном бизнесе и транспортной отрасли – наблюдается высокая производительность труда как в сравнении с Россией, так и ведущими сельскохозяйственными регионами страны. Возможным ограничением дальнейшего развития некоторых отраслей специализации региона является относительно невысокий уровень капиталовооруженности труда.

В Краснодарском Крае функционирует значительное количество отраслевых ассоциаций, особенно, в строительной и агропромышленной отраслях. Это говорит о принципиальной возможности привлечения данных организаций в разработку проектов модернизации и распространение опыта внедрения новых технологий и методов хозяйствования.

7. Диагностика вероятных направлений заимствования технологий: отраслевой анализ производительности труда

В настоящем разделе приведены результаты расчетов производительности труда для основных отраслей (разделы A-O ОКВЭД) по регионам России и 16 зарубежным странам, куда вошли: Австралия, Англия, Венгрия, Германия, Испания, Италия, Канада, Норвегия, Польша, Словакия, Словения, США, Франция, Чехия, Швеция, Япония. Расчет производительности труда стран произведен также для разделов A-O, однако многие из них агрегированы (результаты расчетов производительности по странам см. в приложении). Сравнение с производительностью российских регионов возможно только для отраслей: сельское хозяйство, обрабатывающая промышленность, строительство и транспорт и связь. Методика расчета производительности труда по странам и сопоставления российских и зарубежных данных изложена в приложении.

В последующих разделах для каждой отрасли приведены результаты расчета производительности труда по российским регионам. В отображаемых таблицах помещены результаты расчетов для 10-15 крупнейших регионов России в каждой отрасли, регионы отсортированы по убыванию производительности труда. Также в таблицах приводятся дополнительные показатели, такие как доля ВДС отрасли региона в совокупной ВДС отрасли по России, заработная плата в данной отрасли региона (доля от среднероссийского уровня), «реальная» производительность труда (производительность труда на руб. заработной платы). Также, если возможно сравнение с производительностью труда по странам, то представлен рейтинг производительности труда, в котором присутствуют как российские регионы, так и страны.

7.1. Сельское хозяйство. Как видно из табл.2, Татарстан, Белгородская область, Красноярский Край, Саратовская область и Краснодарский Край обладают наибольшими уровнями производительности труда среди крупнейших сельскохозяйственных регионов России. Московскую область можно исключить из лидирующих регионов, поскольку высокий номинальный уровень производительности труда, скорее всего, объясняется более высоким уровнем цен в регионе. Реальная же производительность труда Московской области является самой низкой в представленном рейтинге (1.5 руб).

Что касается возможных направлений заимствования технологий, то среди российских регионов есть только три, которые превышают производительность труда Краснодарского Края: Татарстан, Белгородская область, Красноярский Край. Превышение, однако, несильное и составляет 10-20%. Говорить о том, что Краснодарскому Краю стоит ориентироваться на методики хозяйствования и технологии этих регионов при ведении сельского хозяйства можно с оговорками. Во-первых, из-за разного соотношения животноводства и растениеводства. В регионах-лидерах сельское хозяйство имеет более животноводческую направленность в сравнении с Краснодарским Краем (КК). К примеру, в Белгородской области доля растениеводства в сельском хозяйстве составляет лишь 28% от всей продукции сельского хозяйства (62% в КК). Вероятно, КК стоит обратить внимание на технологии лидеров в животноводческой отрасли. Однако касательно растениеводства нельзя утверждать то же самое из-за разных климатических условий ведения хозяйства. К примеру, в КК 100% засеваемой пшеницы относится к озимым, в то время как в Татарстане и Красноярском Крае сеют преимущественно яровые культуры (доля озимых составляет 35% и 0% соответственно).

Таким образом, для повышения эффективности растениеводства Краснодарскому Краю стоит ориентироваться на другие страны. Как видно из рейтинга (рис.5), КК находится лишь во второй его половине. Верхние позиции принадлежат передовым странам. Ближайшими к уровню производительности КК из стран являются Германия (превышение на 45%), Чехия (80%), Англия (85%). Т.е. по предварительным оценкам, на их технологии стоит ориентироваться КК для повышения эффективности сельского хозяйства.

Рис.5. Рейтинг производительности в сельском хозяйстве по странам и регионам России.

7.2. Обрабатывающие производства. Обрабатывающие производства – большая отрасль, которая включает в себя 14 подотраслей (DA-DN) различной направленности. Поэтому при анализе производительности труда по регионам очень важно понимать, что из себя представляет обрабатывающая промышленность того или иного региона, какие подотрасли в ней доминируют.

Как было отмечено ранее, основу (50%) обрабатывающей промышленности КК составляет пищевая промышленность. Таким образом, при диагностике возможных регионов для заимствования технологий необходимо отбирать регионы с похожей структурой обрабатывающей промышленности.

Как видно из расчетов (табл.3) верхние пять позиций как по номинальной, так и по реальной производительности труда, занимают Тюменская область, Красноярский Край, Москва, Петербург и Омская область. В данных регионах доминирует нефтеперерабатывающая подотрасль (40-80% обрабатывающих производств) и металлургия (в КК – 70% обрабатывающих производств), чем и объясняются высокие уровни производительности.

КК находится на последнем месте рейтинга как по номинальной, так и по реальной производительности. Ближайшие регионы по производительности труда (из крупнейших) – это Самарская, Ростовская области и Татарстан. Однако лишь Ростовская область имеет пищевую специализацию, как и КК. Также пищевой специализацией обладают Московская и Ленинградская области. Таким образом, данные три региона – Ростовская, Московская и Ленинградская области – являются потенциальными донорами новых технологий для Краснодарского Края. Производительность труда в Ростовской области выше на 39%, а в Ленинградской и Московской выше вдвое, что говорит о возможных трудностях при заимствовании технологий последних двух регионов из-за сильного разрыва в уровнях технологий.

Если сравнить производительность труда в обрабатывающей отрасли с другими странами, то, как видно, часть российских регионов возглавляют рейтинг и превышают по производительности иностранных лидеров – США, Швецию и Норвегию.

Рис.6. Рейтинг производительности в обрабатывающих производствах по странам и регионам России.

КК находится внизу рейтинга и ближайшими странами по уровню производительности являются Польша (превышение на 56%), Словакия и Чехия (превышение на 74%). Соответственно опыт данных стран также подлежит изучению для поиска возможных технологий для заимствования.

7.3. Строительство. Строительная отрасль России характеризуется высоким уровнем теневой занятости в секторе. Вероятно, стоит ожидать, что данные о среднегодовой численности занятых будут занижены, а результаты расчетов производительности труда будут смещены вверх. Об этом косвенно свидетельствует сравнительный рейтинг производительности труда российских регионов и стран в данной отрасли: часть регионов, таких как Дагестан, Тюменская область, Приморский Край и Ленинградская область находятся в первой трети рейтинга и даже возглавляют его, превышая уровни США, Австралии, Канады и Франции (рис.7).

Также неинтерпретируемой кажется 4-я позиция Дагестана в российском рейтинге производительности в строительстве. Как пишет Н.В.Зубаревич, «российская региональная статистика несовершенна, но для республик Северного Кавказа это справедливо вдвойне». Таким образом, следует ожидать, что недооцененность численности занятых в Дагестане еще выше, чем в среднем по России, что приводит к завышенным оценкам производительности труда.

Тем не менее, как видно из полученного рейтинга (табл.4), КК занимает пятое (четвертое, исключая Дагестан) место по уровню производительности. Среди российских регионов вероятными источниками новых технологий и практик хозяйствования могут стать Приморский Край и Ленинградская область. Тюменскую область стоит исключить из рассмотрения из-за более низкого показателя реальной производительности труда, чем у Краснодарского Края.

Среди других стран перспективными направлениями изучения опыта и технологий являются США (15%), Словения (15%), Австралия (21%), Норвегия (27%) и Испания (29%).

Рис.7. Рейтинг производительности в строительстве по транам и регионам России.

7.4. Оптовая и розничная торговля. Наибольшими показателями номинальной и реальной производительности труда обладают регионы с крупнейшими торговыми отраслями: Москва, Тюменская и Московская области. КК входит в десятку (9 место) наиболее производительных регионов России в данной отрасли, причем, по реальной производительности труда он занимает 5-е место.

Как уже отмечалось, лидирование столичных регионов вероятнее всего связано с большей долей продаж, приходящейся на более производительные гипермаркеты и мегамоллы (в сравнении с традиционными типами торговли).

Краснодарскому Краю стоит ориентироваться на опыт регионов с большей номинальной и реальной производительностью труда, таких как Пермский Край (превышение номинальной производительности на 19%) и Московская область (превышение 75%). Разрыв в производительности с регионами-лидерами слишком высок (2,7-4,7 раза), поэтому пока их стоит исключить из множества потенциальных доноров новых технологий.

7.5. Туристический сектор. К туристическому сектору, строго говоря, относится работа не только гостиниц и ресторанов, но и туристических агентств, транспортных пассажирских перевозок и санаториев (которые относятся к разделу ОКВЭД «здравоохранение»). Для точной оценки эффективности туристического комплекса в целом необходимо оценить эффективность функционирования всех отмеченных выше подотраслей. Здесь же представлены расчеты производительности труда только по гостиничному и ресторанному бизнесу.

Лидирующие позиции по номинальной производительности труда занимают Тюменская и Московская области, Москва (табл.6). Однако если посмотреть на реальную производительность труда, то в лидеры вырываются Краснодарский Край, Башкортостан и Ставропольский Край.

На основе критериев большей номинальной и реальной производительности для Краснодарского Края среди российских регионов нет потенциальных доноров более совершенных практик хозяйствования. Таким образом, КК стоит ориентироваться на опыт зарубежных стран с похожей «морской» специализацией туризма.

Сравнение производительности труда с другими странами не представлено из-за отсутствия данных в необходимой классификации.

Существенным недостатком использования показателя производительности труда для оценки эффективности работы отраслей услуг, к которым относится гостиничный бизнес, является неучет качества предоставляемых услуг. Известно, что среднее качество предоставляемых гостиничных услуг в КК оставляет желать лучшего (большая часть туристических комплексов – советское наследие). Таким образом, довольно высокий уровень производительности труда в гостиничном бизнесе КК может быть отчасти объяснен завышенными ценами. Если учесть качество предоставляемых услуг, то, вероятно, он будет существенно ниже.

7.6. Транспорт и связь. Транспортная отрасль состоит из нескольких подразделов: сухопутный, водный, воздушный транспорт, вспомогательная деятельность в области транспорта. В сухопутный транспорт входят железнодорожные, автомобильные виды транспорта, а также транспортирование (нефти и газа) по трубопроводам.

Как уже отмечалось выше, транспортная отрасль занимает существенную долю в ВРП Краснодарского Края и является одной из отраслей специализации региона. Высокая доля транспортной отрасли объясняется тем, что через регион проходит значительная часть экспортно-импортных операций России и её южных партнеров. Морские порты Края обеспечивают прямой выход через Азовское и Черное моря на международные внешнеторговые пути и перерабатывают более трети внешнеторговых российских и транзитных грузов морских портов России, обслуживают около трети российского нефтяного экспорта (нефтепровод "Тенгиз–Новороссийск" и газопровод "Голубой поток", соединяющий Россию и Турцию). По территории КК проходят важнейшие железнодорожные маршруты федерального значения, которые ориентированы в сторону морских международных портов Края и курортов Черного и Азовского морей.

К сожалению, региональные данные по структуре транспортной отрасли недоступны, однако, очевидно, что помимо трубопроводного транспорта в КК более ярко выражены и деятельность железнодорожного, автомобильного, воздушного транспорта и туристических агентств из-за большого потока отдыхающих в летние месяцы.

Как видно из полученных расчетов (табл.7), КК входит в пятерку лидеров по номинальной производительности и в тройку лидеров – по реальной.

Из российских регионов КК стоит ориентироваться на Иркутскую область (превышение как по реальной производительности, так и по номинальной на 35%), и, вероятно, на Москву (превышение по реальной производительности не слишком большое, однако по номинальной – более чем в два раза). Из стран потенциальными источниками новых технологий могут быть Чехия (22%), Англия (35%), Германия (39%), Япония (41%), Канада (45%).

Рис.8. Рейтинг производительности на транспорте и связи по странам и регионам России.

7.7. Сводные результаты диагностики. Таким образом, на основе сравнения уровней производительности труда регионов России и стран для основных отраслей Краснодарского Края были определены множества российских регионов и стран, опыт, технологии и методики хозяйствования которых подлежат анализу на предмет последующего заимствования и внедрения в регионе. В табл.8 приведены итоговые результаты диагностики потенциальных источников новых технологий.

Как видно, далеко не всегда стоит ориентироваться на зарубежные технологии. Для многих отраслей можно найти более развитые аналоги среди российских регионов. Предполагается, что технологии таких регионов будет легче и дешевле заимствовать и адаптировать.

Цель такой диагностики – дать ответ на вопрос о возможных направлениях модернизации отраслей региона, а не о выборе приоритетных отраслей для развития, что требует дополнительного исследования для каждого отдельного региона, причем однозначный ответ и методика отбора приоритетов вряд ли существуют. Одним из решений, как отмечается в работе (Полтерович, 2010), является отсутствие приоритетов развития как таковых, но наличие четких и прозрачных условий получения государственной помощи (субсидий) в случае реализации проектов, использующих определенные более совершенные технологии. В этом случае шанс на поддержку имеют все отрасли. Так, к примеру, поступал Китай в 1990-е годы на стадии широкомасштабного заимствования западных технологий. Китай использовал и продолжает использовать систему индикативного планирования, в рамках которой открыто обсуждаются, а потом публикуются планы развития разного уровня срочности (кратко-, средне- и долгосрочные). К данным планам также нередко прилагался список для каждой отрасли из конкретных технологий для освоения. Предприятия, внедряющие данные технологии, получали налоговые льготы и субсидии и возможность участия в выполнении государственных заказов.

Вероятно, стоит ожидать более широкого и быстрого освоения новых технологий в более развитых отраслях региона, в которых существует большое количество ассоциаций бизнеса, которые будут способствовать распространению успешного опыта. К таким отраслям в Краснодарском Крае относятся сельское хозяйство и строительство.

С другой стороны бурный рост производительности и выпуска можно ожидать в отраслях с наиболее отсталыми технологиями за счет внедрения более совершенных технологий и эффекта догоняющего развития (catch-up effect).

Анализ, проведенный в настоящей работе, в частности, методика расчета производительности труда и диагностика вероятных направлений заимствования технологий, имеют ряд недостатков и направлений для совершенствования, которые обсуждаются в следующей части.

8. Проблемы анализа и дальнейшее развитие работы

Проведенное в настоящей работе сравнение производительности труда, по сути, является диагностикой эффективности отраслей регионов России и разных стран и позволяет понять место каждого региона в общем рейтинге производительности труда. Такой анализ также дает грубое понимание возможных направлений заимствования более совершенных технологий. Однако у такой интерпретации полученных рейтингов производительности труда есть ряд ограничений.

Во-первых, это связано с анализом сильно агрегированных данных. В работе анализ базируется на однозначной классификации ОКВЭД. Т.е. одна «однозначная» отрасль состоит из нескольких подотраслей, которые в свою очередь разделяются на ряд еще более узких отраслей. Естественно, что для каждой отдельной отрасли характерен свой отличный от других средний уровень производительности труда. Таким образом, если мы анализируем агрегированные показатели производительности, то различия могут объясняться не разным технологическим уровнем, а разной структурой внутри отрасли и доминированием определенной априори более производительной отрасли в одном регионе по сравнению с другим. Поскольку расчеты производительности труда на более детализированном отраслевом уровне невозможны из-за отсутствия данных, то остается только косвенными способами контролировать различия в структурах внутри каждой отрасли. Соответственно и сравнение производительности труда стоит проводить между теми регионами, которые близки по структуре соответствующей отрасли. В настоящей работе контроль структуры отрасли был сделан для сельского хозяйства и обрабатывающей промышленности.

Во-вторых, как уже отмечалось, при сравнении производительности труда возникает проблема разницы цен по регионам России. В некоторых регионах производительность высокая из-за существенно более высокого уровня цен по сравнению со среднероссийским уровнем (Магаданская область – тому хороший пример). В настоящей работе для нивелирования данных различий помимо простой производительности труда была также рассчитана производительность труда на рубль заработной платы (реальная производительность). Другим возможным способом корректировки производительности труда является корректировка на уровень цен производителей соответствующих отраслей (или, хотя бы, регионов в целом). Однако последний способ также сталкивается с проблемой отсутствия открытых данных по стоимости корзин из цен производителей.

В-третьих, уточнение расчетов возможно при сравнении производительности с другими странами. В настоящей работе для конвертации рублевой производительности труда в доллары США использовался общий (для страны в целом) паритет покупательной способности. Данный паритет отражает различия в ценах по корзине товаров, в которую входят товары одновременно всех отраслей. В свою очередь различия в ценах между отдельными отраслями могут сильно разниться со средними по экономике. Таким образом, более точным будет использование паритетов покупательной способности, рассчитанных для каждой отдельной отрасли.

Также необходимо отметить, что более высокие уровни производительности труда не всегда могут объясняться более высоким уровнем технологий. Производительность труда (валовая добавленная стоимость на занятого) может быть выше при той же самой технологии из-за более благоприятных условий производства, таких как более качественное (или дешевое) сырье и благоприятные природно-климатические условия (что особенно важно в сельском хозяйстве). Это в свою очередь будет увеличивать валовую добавленную стоимость отрасли через повышение выручки или снижение затрат и, следовательно, увеличивать производительность труда. Решением этой проблемы может быть независимая оценка уровня технологий в каждой отдельной отрасли по регионам России. Одним из вариантов оценки может быть построение производственной функции для отрасли по региональным данным и оценка технического прогресса по методу остатка Солоу, т.е. с использованием методики, заимствованной из макроэкономики.

9. Заключение

При исследовании возможностей модернизации экономики региона, в первую очередь, необходимо понять, какие конкурентные преимущества и недостатки имеет анализируемый регион, каков уровень развития его отраслей как в сравнении с другими регионами страны, так и в сравнении с другими странами. Понимание степени развитости отраслей региона относительно остальных регионов и стран дает предварительное понимание множества источников новых технологий, которые, вероятно, после подробного изучения стоит заимствовать данному региону. Ведь заимствование уже существующих технологий, а не изобретение новых является гораздо более эффективным на этапе догоняющего развития.

В настоящей работе была поставлена задача предварительной диагностики вероятных источников новых технологий на основе сравнения отраслевой производительности труда. В качестве объекта диагностики был выбран Краснодарский Край – один из крупнейших и в тоже время диверсифицированных регионов России.

Анализ производительности труда по российским отраслям уже был сделан в некоторых работах, однако такой анализ ни разу не проводился для регионов России на отраслевом уровне. Сравнение отраслевой производительности труда российских регионов с уровнями шестнадцати стран мира также проведено впервые. Дополнительно были рассчитаны показатели реальной производительности труда, учитывающие различия в уровне цен между регионами.

После краткого обзора экономики Краснодарского Края была проведена диагностика вероятных регионов и стран, опыт и технологии которых подлежат изучению для возможного последующего заимствования. Для каждой отрасли Краснодарского Края, исходя из ее уровня развития, были отобраны такие регионы и страны. Предварительная диагностика показала, что далеко не всегда стоит ориентироваться исключительно на зарубежный опыт и технологии. Практически для всех отраслей Краснодарского Края были найдены более развитые российские аналоги, технологии которых априори более просты для адаптации.

Подобная диагностика осуществляется впервые в литературе и является грубой оценкой перспективных направлений модернизации. Возможными направлениями совершенствования методики, учитывающими отмеченные ранее недостатки, могут стать: анализ на более дезагрегированном отраслевом уровне (в случае наличия данных), более точный учет разницы региональных цен и использование отраслевых паритетов покупательной способности, а также эконометрическая оценка уровня технологического прогресса для отдельных отраслей по регионам России.

На стадии детальной разработки программ модернизации конкретных отраслей очевидна необходимость привлечения экспертов-технологов, однако анализ, проведенный в настоящей работе, полезен и дает предварительное (хотя и грубое) понимание степени развитости отраслей региона и возможных направлений заимствования более совершенных технологий.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект №11-02-00493). Автор признателен В.М.Полтеровичу за рекомендации и замечания при подготовке работы.

Литература

1. О.А.Андрюшкевич. Индикативное планирование в экономиках разного типа// «Капитал страны», 23.01.2012..
2. В.Ф.Байнев, С.А.Пелих. Экономика региона. Учебное пособие.Минск, ИВЦ Минфина, 2007.
3. В.А.Бессонов, В.Е.Гимпельсон, Я.И.Кузьминов, Е.Г.Ясин. Производительность труда и факторы долгосрочного развития российской экономики. ГУ ВШЭ. 2009.
4. В.И.Борисевич, П.С.Гейзлер, B.C.Фатеев и др.; Под ред. В.И.Борисевича. Экономика региона. Учеб. пособие. Минск, БГЭУ, 2002.
5. Дмитриева О.Г. Региональная экономическая диагностика. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета экономики и финансов, 1992.
6. Н.В.Зубаревич. Социально-экономическое развитие республик Северного Кавказа: количественные и экспертные оценки. Независимый институт социальной политики..
7. Кондратьев В.Б., Куренков Ю.В. Проблемы повышения эффективности российской экономики// Мировая экономика и международные отношения. 2008. №12. С. 34—43.
8. О.В.Кузнецова, А.В.Кузнецов. Системная диагностика экономики региона, Либроком, 2010.
9. А.Н.Лексин. Региональная диагностика: сущность, предмет и метод, специфика применения в современной России// Российский экономический журнал, 2003.
10. Маккинзи. Эффективная Россия. Производительность как фундамент роста. 2009.
11. В.М.Полтерович, О стратегии догоняющего развития России// Экономическая наука современной России, 2007, № 3 (38), 17-23.
12. В.М.Полтерович (под ред.). Стратегия модернизации российской экономики. Алетейя, 2010.
13. В.М.Полтерович. Региональные институты модернизации// Экономическая наука современной России, № 4, 2011.
14. В.М.Полтерович. Стратегия модернизации российской экономики: роль ассоциаций бизнеса. 2011..
15. Стратегия-2020: Новая модель роста – новая социальная политика. Итоговый доклад о результатах экспертной работы по актуальным проблемам социально-экономической стратегии России на период до 2020 года. Март 2012..
16. Шнипер Р.И. Регион: диагностика и прогнозирование. Отв. ред. В.В.Кулешов ; СО РАН, Ин-т экономики и орг. пром. пр-ва. Новосибирск: Изд-во ИЭиОПП, 1996.
17. Balassa B. Trade Liberalization and Revealed Comparative Advantage. The Manchester School, 33, 99-123, 1965.
18. Ferto I., Hubbard L.J. Regional comparative advantage and competitiveness in Hungarian agri-food sectors. 77th EAAE Seminar / NJF Seminar No. 325, 2001.
19. Klaasen А. Regional comparative advantage in the United States. Journal of Regional Science Volume 13, Issue 1, p. 97–105, Apr. 1973.
20. Nevima J., Melecky L. Regional Competitiveness Evaluation of Visegrad Four Countries through Econometric Panel Data Model. Liberec Economic Forum 2011. Proceedings of the 10th International Conference, 10 (1), 348-361. 2011.
21. Nevima J., Melecky. Application of Econometric Panel Data Model for Regional Competitiveness Evaluation of Selected EU 15 Countries. 2012.
22. A.Sharpe. Productivity Concepts,Trends and Prospects:An Overview// The review of economic performance and social progress, 2002.
23. A.Sharpe, J.Arsenault, P.Harrison. The Relationship between Labour Productivity and Real Wage Growth in Canada and OECD Countries. Centre for the study of living standards. 2008.
24. R.Solow. Technical Change and the Aggregate Production Function, Review of Economics and Statistics, 39, 312–20. 1957.
25. Росстат.
26. КраснодарСтат.
27. Мировой банк.
28. Международная организация труда.
29. ООН.

Приложение 1. Методика расчета производительности труда для разных стран и сравнение с российскими данными.

Производительность труда для отраслей ОКВЭД A-P была рассчитана для шестнадцати стран, в список которых вошли: Австралия, Англия, Венгрия, Германия, Испания, Италия, Канада, Норвегия, Польша, Словакия, Словения, США, Франция, Чехия, Швеция, Япония. В приложении 2 помещены результаты расчетов; использовалась максимально допускаемая наличием данных дезагрегация отраслей.

Производительность рассчитывалась стандартным способом как отношение валовой добавленной стоимости, созданной отраслью, к численности занятых в этой отрасли. Данные по валовой добавленной стоимости были взяты из базы данных ООН. По среднегодовой численности занятых – их базы МОТ. Расчет был произведен сначала в текущих долларах США на 2008 год. Данные на 2010 год, к сожалению, были доступны уже в обновленной классификации (ISIC 4, в России сейчас используется ISIC 3). В связи с этим было решено сделать расчет производительности по зарубежным странам на 2008 год в сравнимой с российской классификации ISIC 3. Далее для сравнений с производительностью России и российских регионов, которая была рассчитана на 2010 год, была произведена индексация производительности для каждой страны на ее дефлятор ВВП 2009-2010 годов (на основе данных Мирового Банка). Таким образом, для каждой страны были получены значения производительности 2008 года, но в ценах 2010 года. Далее показатели производительности как для России и ее регионов, так и для других стран были переведены в доллары США по паритету покупательной способности на 2010 год (данные Мирового Банка).

Все рейтинги, приводимые в настоящей работе, на базе которых сравнивается производительность российских регионов с другими странами, основаны на показателях производительности, рассчитанных таким образом.

Приложение 2. Производительность труда в странах мира по отраслям экономики (2008 г., в долларах по ППС, в ценах 2010).