Построение блока воспроизводства человеческого капитала в динамической межотраслевой модели тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Слепенкова Юлия Михайловна

• Слепенкова Юлия Михайловна
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Слепенкова Юлия Михайловна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕСТО КАТЕГОРИИ «ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ» В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ

1.1. Теоретические аспекты основных категорий, связанных с трудом как фактором производства

1.1.1. О подходах к трактованию категорий «труд», «трудовые ресурсы» и «рабочая сила»

1.1.2. Развитие идеи человеческого капитала и подходы к определению понятия «Человеческий капитал»

1.2. Человеческий капитал и национальное богатство

1.2.1. Проблемы соотношения понятий человеческий капитал и национальное богатство

1.2.2. Модифицированная схема воспроизводства национального богатства с учетом человеческого капитала

1.3. О необходимости включения человеческого капитала в макроэкономические модели

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ МЕЖОТРАСЛЕВОЙ МОДЕЛИ С БЛОКОМ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА

2.1. Особенности некоторых существующих межотраслевых моделей

2.1.1. Динамическая межотраслевая модель В. Леонтьева

2.1.2. Модель группы INFORUM (ИНФОРУМ)

2.1.3. Другие межотраслевые модели

2.1.4. Динамическая межотраслевая модель системы КАМИН

2.2. Моделирование человеческого капитала в макроэкономических и межотраслевых моделях

2.2.1. Существующие подходы к моделированию человеческого капитала в макроэкономических и межотраслевых моделях

2.2.2. Математическое описание динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала

2.3. Методические проблемы подготовки данных для расчетов в динамической

межотраслевой модели с блоком человеческого капитала

2.3.1. Анализ динамики и структуры инвестиций в человеческий капитал

2.3.2. Анализ динамики ввода в действие человеческого капитала в стоимостном выражении и оценка распределенного лага формирования человеческого капитала

2.3.3. Анализ динамики накопленного объема человеческого капитала

2.3.4. Распределение человеческого капитала по отраслям

2.3.5. Оценка взаимосвязи производительности труда и инвестиций в человеческий капитал

ГЛАВА 3. ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИНАМИЧЕСКОЙ МЕЖОТРАСЛЕВОЙ МОДЕЛИ С БЛОКОМ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА

3.1. Анализ прогнозных расчетов по трем сценариям развития экономики

3.2. Анализ чувствительности основных макроэкономических показателей к изменению темпа ввода в действие человеческого капитала

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Вывод формул (2.58)-(2.61) для расчета объема амортизационных отчислений

Приложение Б. Результаты эконометрических тестов модели (2.84)

Приложение В. Структура валовой добавленной стоимости по отраслям, %

Приложение Г. Разность между темпами роста в оптимистичном и в базовом варианте прогноза

Приложение Д. Разность между темпами роста в базовом и в пессимистичном варианте прогноза

Приложение Е. Расшифровка номеров отраслей в модели

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Построение блока воспроизводства человеческого капитала в динамической межотраслевой модели»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В последнее время многие страны все больше внимания уделяют вопросам развития человека, формирования «экономики знаний». Развитие экономики во многом определяется развитием человеческого капитала, поскольку от квалификации людей и от качества их труда существенно зависит его производительность, а, значит, объем и качество производимого продукта. С учетом этого существенно возрастает роль образования и здравоохранения, растет и доля всей экономики знаний в совокупном выпуске развитых стран.

Проблема совершенствования инструментария для построения экономических прогнозов не теряет своей актуальности, поскольку более высокая точность прогнозов позволяет управлять экономикой более эффективно, направлять ее развитие в необходимое русло. В прогнозе невозможно учесть влияние всех существующих факторов, однако разработка методов учета некоторых из них позволяет качественно улучшить существующие модели и, как следствие, получать более точные прогнозные оценки показателей. К числу таких факторов относится человеческий капитал (ЧК), поскольку именно человек, используя свои знания, навыки и умения, в конечном итоге приводит экономику в движение, задает вектор развития, создает готовый продукт. Уровень человеческого капитала предопределяет рост эффективности производства в экономике.

Однако, если развитию в данном направлении макроэкономических моделей посвящено достаточное количество публикаций, проблемы развития межотраслевых моделей в этом аспекте, по нашему мнению, изучены недостаточно глубоко. Вместе с тем, межотраслевые модели, отображающие межотраслевые связи в экономике, позволяют получить гораздо более подробную информацию о развитии экономической системы, в том числе и при построении прогнозов. К настоящему времени межотраслевых моделей, одновременно учитывающих как воспроизводство основного капитала, так и человеческого капитала, разработано не было. К тому же, есть необходимость в разработке теоретических и методических подходов к моделированию воспроизводства человеческого капитала с учетом специфики российской экономики. Важна также разработка методических подходов к формированию информационной базы такой модели с учетом доступной статистической информации.

Разработка межотраслевой модели, включающей блок человеческого капитала, позволит более детально анализировать влияние столь важного макроэкономического фактора на экономический рост и развитие экономики России. Все это предопределяет актуальность проведенного исследования.

Степень разработанности проблемы. Модели, в основе работы которых лежит метод «За-траты-выпуск», развиваются в направлении включения дополнительных эндогенно формирующихся факторов, влияющих на экономическое развитие. В их числе социальные, политические,

монетарные, экологические и др. факторы. Разработки расширенных версий моделей ведутся в разных странах, в том числе в России (в Институте экономики и организации промышленного производства СО РАН, Институте народнохозяйственного прогнозирования РАН, Институте макроэкономических исследований), так и за рубежом (в том числе представителями группы INFORUM). Разработке и развитию межотраслевых моделей посвящены труды зарубежных и российских ученых: В. Леонтьева, К. Алмона (C. Almon), Д. Мида (D. Meade), Ф. Дучин (F. Duchin), Э. Диценбахера (E. Dietzenbacher), М. Лара (M. Lahr), Кс. Чэня (X. Chen), Я. Чжана (Y. Zhang), Ж. Чжана (Z. Zhang), Ж. Гуо (J. Guo), С. Янга (C.Yang), Ф. Клоцвога, А. Конюса, Б. Смехова, Н. Шатилова, А. Гранберга, Я. Уринсона, Ю. Ярёменко, Э. Баранова, Н. Ведуты, В. Озерова, А. Баранова, В. Павлова, В. Гильмундинова, Т. Тагаевой, В. Суслова, С. Суспицына, Ю. Ершова, Н. Суслова, А. Чернышева, В. Бузулуцкого, Б. Мелентьева, А. Широва, М. Узякова,

A. Янтовского, Г. Серебрякова, Л. Стрижковой и др.

Теоретические основы концепции человеческого капитала изложены в работах Нобелевских лауреатов Т. Шульца и Г. Беккера. Концепция довольно активно развивается и по настоящее время, разрабатываются методы оценки человеческого капитала, проводятся попытки его включения в национальное богатство и т.п. Публикаций, освещающих различные аспекты человеческого капитала довольно много. Библиометрический анализ представлен в параграфе 1.3. Среди российских авторов, работающих над проблемой оценки человеческого капитала в экономике России, можно отметить работы Р. Капелюшникова, А. Корицкого, А. Суворова, Н. Суворова,

B. Гребенникова, В. Иванова, О. Болдова и др.

Проблемы моделирования человеческого капитала находят свое отражение в литературе. Однако большая часть моделей, учитывающих воспроизводство данного фактора производства, относится к макроэкономическим. В том числе человеческий капитал учитывается в модели роста Солоу (моделирование человеческого капитала в данной модели обсуждается, например, в работах [170; 172]), модели жизненного цикла Ф. Модильяни [175], макроэкономической модели Узавы-Лукаса с человеческим капиталом [178; 154], модифицированной модели роста Рамсея [132]. Эти же авторы изучали проблемы количественной оценки капитала. Модель Узавы-Лукаса также была расширена путем добавления фактора природных ресурсов Д.О. Неустроевым. Эта модификация позволила анализировать совместное влияние человеческого капитала и природных ресурсов на экономический рост разных стран [67].

Проблемы моделирования человеческого капитала в динамических межотраслевых моделях (ДММ) в настоящее время не слишком проработаны, публикаций по данному вопросу довольно мало. Несмотря на пересечения ключевых слов «человеческий капитал» и «межотраслевой анализ» в некоторых публикациях, фактические идеи о моделировании человеческого капи-

тала в рамках межотраслевого подхода в последние годы высказывали преимущественно китайские экономисты Кс. Чэнь (X. Chen), Я. Чжан (Y. Zhang,), Ж. Чжан (J. Zhang), Ж. Гуо (J. Guo) и др. В целом межотраслевой анализ используется некоторыми исследователями для анализа занятости, безработицы, мультипликаторов занятости и др.

Целью диссертационного исследования является разработка динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала и ее использование для анализа и построения долгосрочных прогнозов развития экономики России.

Для реализации поставленной цели решались следующие задачи.

1. Развитие теоретической схемы воспроизводства национального богатства в направлении учета человеческого капитала.

2. Разработка математического описания динамической межотраслевой модели с блоком воспроизводства человеческого капитала на основе динамической межотраслевой модели системы КАМИН.

3. Построение методики информационного обеспечения для блока моделирования человеческого капитала в динамической межотраслевой модели.

4. Подготовка информационной базы для блока человеческого капитала в соответствии с разработанной методикой.

5. Формирование сценариев долгосрочного прогноза развития экономики России и их построение с использованием разработанной модификации динамической межотраслевой модели с блоком воспроизводства человеческого капитала.

6. Выявление особенностей развития экономики в построенных сценариях на основе результатов прогнозных расчетов.

Объект исследования: развитие экономики России.

Предмет исследования: моделирование человеческого капитала в динамических межотраслевых моделях.

Теоретическая и методологическая основы исследования. Теоретической основой диссертационной работы является теория и методология составления межотраслевого баланса (В. Леонтьев), динамическая межотраслевая модель из системы КАМИН (В. Озеров, А. Баранов, В. Павлов), а также российские и зарубежные работы по теории человеческого капитала (Т. Шульц, Г. Беккер и др.).

Информационной базой в работе служили статистические данные Федеральной службы государственной статистики, Министерства финансов России, Казначейства России.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. Впервые разработана подробная схема воспроизводства национального богатства с учетом человеческого капитала. Идея моделирования человеческого капитала через соответствующие инвестиции была развита и адаптирована для использования в динамических межотраслевых моделях.

2. Разработана математическая модель блока человеческого капитала для динамической межотраслевой модели. Разработанная модель отличается от существующих тем, что человеческий капитал моделируется в явном виде через соответствующие инвестиции и ввод в действие ЧК. В модели реализован подход о моделировании воспроизводства человеческого капитала по аналогии с моделированием воспроизводства основного капитала.

3. Разработана методика информационного обеспечения для блока человеческого капитала ДММ. Предложен метод оценки ввода в действие человеческого капитала в стоимостном выражении. Построена база данных для динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала, включающая в себя данные о динамике инвестиций в ЧК, динамике ввода в действие ЧК в стоимостном выражении, динамике объема накопленного ЧК, распределение объема накопленного ЧК по отраслям.

4. Разработанная модель апробирована на реальных статистических данных по экономике России. Проведена отработка методики использования модифицированной модели в аналитических и прогнозных расчетах. С помощью расширенной динамической межотраслевой модели был построен долгосрочный прогноз для различных сценариев развития российской экономики, в том числе по отраслям, с учетом влияния человеческого капитала на экономический рост.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость выполненной работы состоит в развитии математического аппарата экономических исследований, в частности развития классического межотраслевого инструментария в направлении учета человеческого капитала в динамических межотраслевых моделях; в разработке методики оценки ввода в действие человеческого капитала; в совершенствовании существующего инструментария для прогнозных расчетов, позволяющем учесть при прогнозировании влияние человеческого капитала.

Практическая значимость работы заключается в построении долгосрочного прогноза развития экономики России до 2045 года с использованием динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала.

В работе раскрыты следующие пункты специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»:

1.5 Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально -экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов.

1.7 Построение и прикладной экономический анализ экономических и компьютерных моделей национальной экономики и ее секторов.

2.4 Разработка систем поддержки принятия решений для обоснования общегосударственных программ в областях: социальной; финансовой; экологической политики.

Апробация работы и результатов исследований осуществлялась по следующим направлениям:

1. Исследования, лежащие в основе диссертационной работы, были поддержаны грантом Научного фонда по социально-экономическим исследованиям ЭФ НГУ «Построение динамической межотраслевой модели экономики России с блоком человеческого капитала» (20162017 гг.).

2. Работа над темой исследования выполнялась в рамках плана НИР ИЭОПП СО РАН, приоритетное направление XI.170. Анализ и моделирование влияния экономики знаний и информационных технологий на структурные сдвиги, экономический рост и качество жизни, проект XI. 170.1.1 (0325-2017-0007) Инновационные и экономические аспекты структурной трансформации российской экономики в условиях новой геополитической реальности.

3. Некоторые предложения и выводы, сформулированные в диссертационной работе, были представлены:

на заседании Секции экономики Отделения общественных наук Российской академии наук (ООН РАН) по теме «О разработке и публикации базовых таблиц «затраты-выпуск»» 28 февраля 2018 г;

на совместном научном семинаре отдела темпов и пропорций промышленного производства Института экономики и организации промышленного производства СО РАН (ИЭОПП СО РАН), лаборатории анализа экономических процессов ИЭОПП СО РАН и кафедры «Экономическая теория» Новосибирского национального исследовательского государственного университета (НГУ).

4. Результаты, включенные в диссертацию, были доложены и обсуждены на следующих конференциях: The 26th Inforum World Conference (Lodz, Poland. August 27 to August 31, 2018); Всероссийская научно-практическая конференция «Экономика Сибири в условиях глобальных вызовов XXI века», посвященная 60-летию ИЭОПП СО РАН; XIV Всероссийская

научно-техническая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука. Промышленность. Оборона - 2018» (Диплом I степени. Г. Новосибирск, Новосибирский государственный технический университет, 18-20 апреля 2018 г.); The 25th Inforum World Conference (Riga, Latvia. August 28 to September 2, 2017); 25 th International Input-Output Conference (Atlantic City, New Jersey, USA, June 19-23, 2017,); Международная научно-практическая конференция «Социально-экономическое развитие регионов: проблемы и перспективы» в рамках Байкальских экономических чтений (г. Улан-Удэ, Восточно-Сибирский государственный университет, 9-11 сентября 2016 г); Всероссийская научная конференция молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (г. Новосибирск, Новосибирский государственный технический университет, 05-09 декабря 2016); Международная конференция, посвященная. 80-летию со дня рождения академика А.Г. Гранберга «Пространственный анализ социально-экономических систем: история и современность» (г. Новосибирск, ИЭОПП СО РАН, 10-13 октября 2016); XII Осенняя конференция молодых ученых в новосибирском Академгородке «Актуальные вопросы экономики и социологии» (г. Новосибирск, ИЭОПП СО РАН, 10-13 октября 2016).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 работ общим объемом 13,1 п.л. (авторские 6,8 п.л.). Среди них пять статей в рецензируемых журналах, включенных в список ВАК, одна статья в журнале, входящем в базу данных Scopus, 1 монография (в соавторстве).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и шести приложений.

ГЛАВА 1. МЕСТО КАТЕГОРИИ «ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ» В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ

1.1. Теоретические аспекты основных категорий, связанных с трудом как фактором производства

1.1.1. О подходах к трактованию категорий «труд», «трудовые ресурсы» и «рабочая

сила»

Труд является одним из важных факторов производства. По определению А. Маршалла, он представляет собой «всякое умственное и физическое усилие, предпринимаемое [...] с целью достижения какого-либо результата [...]» [60, с. 378].

Труд обладает качественными и количественными характеристиками, которые могут быть определены с помощью различных категорий. «Труд» тесно связан с такими категориями как рабочая сила, трудовые ресурсы, человеческий капитал и др. Рассмотрим, как они соотносятся между собой.

Еще в работах представителей классической школы политической экономии труд рассматривался как фактор производства, как элемент капитала и как источник дохода и богатства [ 100]. И если земля как фактор производства представляла собой проявление действия сил природы, то труд - проявление действия рабочей силы.

К. Маркс разделял понятия «труд» и «рабочая сила». Под «трудом» он понимал «процесс, совершающийся между человеком и природой». Сам труд есть потребление рабочей силы [59, с. 169]. А рабочая сила является специфическим товаром, способностью к труду. Под рабочей силой Маркс подразумевает «совокупность физических и духовных способностей, которыми обладает... [человек], и которые пускаются им в ход всякий раз, когда он производит какие-либо потребительные стоимости» [59]. Специфичность рабочей силы заключается в том, что она является «товаром, потребительная стоимость которого обладает оригинальным свойством быть источником стоимости», т.е. его действительное потребление становится овеществлением труда, и, следовательно, созданием стоимости [59, с. 159].

Представители неоклассической экономической теории рассматривают рабочую силу как совокупность населения, обладающую способностью к труду. Рабочая сила здесь рассматривается как фактор экономического роста, зависящий не только от численности рабочей силы, но и от ее качества. Но при этом понятие «рабочей силы» рассматривается больше как некоторая статистическая единица рынка труда. Такой подход характерен для модели экономического роста Р. Солоу, для модели занятости А. Пигу и др.

В конечном итоге с начала XX века категорию «рабочая сила» стали использовать для характеристики труда на микроуровне; на макроуровне чаще используется термин «трудовые ресурсы» [100].

Термин «трудовые ресурсы» был введен в 1920-е гг. академиком С. Г. Струмилиным. Он считал трудовыми ресурсами планово-учетную категорию, характеризующую часть населения, которая находится в трудоспособном возрасте [50].

В настоящее время существуют разные трактовки данного понятия [52]. Согласно одной из них, трудовые ресурсы отождествляются с рабочей силой, трудовым потенциалом и персоналом (кадрами). Другая трактовка дает определение данной категории через количественную характеристику - численность населения, соответствующего определенным критериям (например, критериям трудоспособности, трудоспособного возраста, занятости и др.) [2; 52]. Кроме того, существуют подходы, согласно которым трудовые ресурсы определяются способностью к труду, в некоторых подходах учитываются юридический аспект отнесения к трудовым ресурсам и др. [2].

Понятие «рабочая сила» продолжает применяться на практике и в настоящее время. При этом по-прежнему используются две его трактовки: как способность человека к труду, его трудовые возможности; как общее число лиц в работоспособном возрасте от 16 лет до пенсионного возраста, работающих или безработных, исключая недееспособных граждан [52]. Современные понятия «рабочая сила» и «трудовые ресурсы» в некоторых трактовках во многом пересекаются.

Еще одной категорией, тесно связанной с количественной характеристикой трудовых ресурсов, стала категория «экономически активное население». Этот термин вошел в научный оборот во второй половине XX в. В России он стал использоваться с 1993 года, с момента перевода статистики на систему, рекомендуемую Международной организацией труда, и по сути заменил собой термин «совокупная рабочая сила». Экономически активное население представляет собой количественную характеристику трудовых ресурсов, объединяя функционирующую рабочую силу (занятое население) и потенциальную рабочую силу (безработное трудоспособное население). В литературе категории «рабочая сила» и «экономически активное население» часто отождествляются [122].

Во второй половине XX века произошло смещение фокуса исследований, в том числе экономических, к исследованию человека. В частности, с этого времени стали изучаться не процессы использования рабочей силы, но процессы создания качественно новой рабочей силы [47]. Переход общества к постиндустриальному этапу развития стал причиной структурных изменений, в том числе и в рабочей силе. Повысились требования к уровню информационного развития, усилилась значимость науки и научных знаний, повысилась роль нематериальных активов и интеллектуального капитала. Производительные силы человека стали функционировать и воспроизводиться уже не в товарной форме, а в форме «человеческого капитала» [51, с. 10]. В различных

исследованиях проблем экономики и экономического роста была отмечена зависимость качества труда от процессов воспроизводства рабочей силы, а также важность не только количественного измерения трудовых ресурсов, но и их качественной характеристики. Человеческий капитал стал рассматриваться как важный фактор макроэкономического развития и роста. Поэтому возрос интерес к исследованию новых категорий, включая человеческий капитал, человеческий потенциал и др.

1.1.2. Развитие идеи человеческого капитала и подходы к определению понятия «Человеческий капитал»

Идеи о том, что человек и его мастерство могут рассматриваться как капитал высказывались еще в XVII - XIX вв., в работах Уильяма Петти, Адама Смита, Леона Вальраса, Ирвинга Фишера и др. [30]. Изначально концепция человеческого капитала плохо воспринималась научным сообществом, поскольку казалось, что данная теория каким-то образом нарушает свободу человека, что нельзя оценивать человека в денежном выражении, рассматривать его как предмет торга и капиталовложений и т.д. Однако Н. Сениор считал, что человек (в качестве его навыков и умений) может трактоваться как капитал. Он писал, что разница в рассуждениях о ценностях раба и свободного человека лишь в том, что свободный человек в отличие от раба «продает себя» самостоятельно, на определенное время и «не полностью»; к тому же квалификация свободного человека зависит в целом от него самого, в то время как квалификация раба зависит от богатства его хозяина [171, с. 10].

Несмотря на то, что идеи о человеческом капитале высказывались и ранее, считается, что Нобелевский лауреат Теодор Шульц первым сформулировал и использовал понятие человеческого капитала в 1950-е годы.

Под человеческим капиталом Т. Шульц понимал «приобретенные человеком ценностные личностные качества, которые могут быть усилены соответствующими вложениями». Он обращает внимание, что, очевидно, людям необходимы полезные знания и навыки, но совершенно неочевидно, что эти знания и навыки являются формой капитала, т.к. последний является источником будущих доходов, оставаясь при этом неотъемлемой частью человека [168]. Капитал здесь определяется как некоторый тип определенных расходов, которые создают «производственные запасы» (productive stocks), воплощенные в человеке, которые могут быть использованы в будущем.

Человеческий капитал в работах Шульца трактуется как форма капитала, как воспроизводимое средство производства, а также как продукт инвестиций [168]. Он отмечает, что место

данной категории в экономике четко не определено. Так, представители классической школы изначально рассматривали в качестве факторов производства землю как нечто данное природой, труд в качестве «рабочих без капитала», и капитал как нечто воспроизводимое, выраженное в материальной форме. Более поздние классики рассматривали преимущественно два фактора производства: труд и капитал, причисляя землю к капиталу (как усовершенствованный человеком фактор, а также как фактор, не играющей существенной роли в современной экономике). И в классической, и в неоклассической теории не принимается во внимание «капитальная часть» труда как фактора производства [169]. Шульц отмечает, что понимание концепции трудовых ресурсов уже во времена классической экономической теории было устаревшим.

Нет места человеческому капиталу и в марксистской политической экономии, поскольку здесь понятие капитала ограничено понятием его материального воплощения. В целом, капитал в марксистской теории рассматривался как самовозрастающая стоимость, что не всегда вписывается в понятие человеческого капитала. Тем не менее, Маркс рассматривает всю рабочую силу как простую, что подразумевает, что затраты на ее обучение ничтожны. При этом он учитывает возможность и необходимость развития рабочей силы посредством обучения, что, в свою очередь требует более высоких издержек. А издержки эти различны для разного уровня квалификации рабочей силы. Простая рабочая сила может быть развита в специфическую в том случае, если обеспечить определенный уровень образования, воспитания и т.п. Естественно при этом вырастет стоимость рабочей силы, но только квалифицированная рабочая сила может проявляться в сложном труде [59, с. 164].

Карл Маркс также рассуждает о том, что искусство рабочего, степень развития труда накапливаются, причем накопление представляет собой не простой кумулятивный процесс, а ассимиляцию, при которой накопленное «искусство рабочего» постоянно преобразовывается и развивается [57, с. 305].

Шульц считает, что понятие «человеческий капитал» не тождественно понятиям «рабочая сила» и «трудовые/человеческие ресурсы»; впрочем, частично эти понятия пересекаются. Так, человеческий капитал частично учитывается в трудовых ресурсах, когда после первичной оценки количества работающих и трудоспособных людей их делят на группы в соответствии с различными стандартными демографическими характеристиками, чаще всего включающих среди прочего и уровень образования. Такой подход с дифференциацией, безусловно, более точно помогает описывать и анализировать экономику (по сравнению с классическим подходом, где учитывается только количество рабочих), однако все же он не позволяет учесть разницу в качестве трудовых ресурсов в полном объеме, при том, что это качество непосредственно влияет на производительность труда [ 169].

Шульц, анализируя человеческий капитал, разделял его на виды. Деление соответствовало видам инвестиций в ЧК: инвестиции в школьное образование, инвестиции в обучение на рабочем месте, в здравоохранение и т.п. Кроме того, он рассчитал размеры совокупного человеческого капитала США посредством перемножения стоимости года обучения на число человеко-лет образования, накопленных населением за исследуемый период (60-е гг.). Вместе со своими учениками он доказал, что в течение длительного периода времени доход от человеческого капитала в американской экономике превышал доход от вещественного капитала [119, с. 37].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Слепенкова Юлия Михайловна, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аганбегян А.Г. Инвестиции в основной капитал и вложения в человеческий капитал - два взаимосвязанных источника социально-экономического роста // Проблемы прогнозирования. - 2017. - № 4. - С. 17-20.

2. Аксенова А.Г. Трудовые ресурсы как категория // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. - 2010. - № 5. - С. 19-22.

3. Алмон К. Межотраслевые модели INFORUM: происхождение, развитие и преодоление проблем // Проблемы прогнозирования. - 2016. - № 2. - С. 3-15.

4. Амосёнок Э.П., Бажанов В.А., Лугачёва Л.И., Мусатова М.М., Соколов А.В. Подходы к моделированию производственных систем в машиностроении и оборонно -промышленном комплексе // В кн.: Системное моделирование и анализ мезо- и микроэкономических объектов / под. ред. В В. Кулешова, Н.И. Суслова. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН. - С. 184-251.

5. Бабенко Т.И., Блам Ю.Ш., Машкина Л.В. СОНАР-ЛПК: средства моделирования и анализа лесопромышленного комплекса // В кн.: Системное моделирование и анализ мезо- и микроэкономических объектов / под. ред. В.В. Кулешова, Н.И. Суслова. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2014. - С. 147-183.

6. Баранов А.О., Быкова Д.В., Гильмундинов В.М., Павлов В.Н. Динамическая межотраслевая модель с блоком платежного баланса и бюджетным блоком с нечеткими параметрами // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. - 2010. - Т. 10, № 3. - С. 5-17.

7. Баранов А.О., Гильмундинов В.М., Павлов В.Н. Исследование экономики России с использованием межотраслевых моделей. - Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 2001. -197 с.

8. Баранов А.О., Дондоков З.Б.-Д., Слепенкова Ю.М. Построение и использование региональных межотраслевых моделей для анализа и прогнозирования развития экономики регионов // Идеи и идеалы. - 2016. - Т. 2, № 4. - С. 66-85.

9. Баранов А.О., Мельникова Л.В., Павлов В.Н., Суслов В.И. О методах моделирования воспроизводства основных фондов в динамических межотраслевых моделях // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. - 2014. - Т. 14, № 4. - С. 5-14.

10. Баранов А.О., Павлов В.Н., Слепенкова Ю.М. Разработка динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала // Мир экономики и управления. - 2017. - Т. 1, № 17. - С. 14-25.

11. Баранов А.О., Павлов В.Н., Слепенкова Ю.М., Тагаева Т.О. Прогнозирование экономики России с использованием динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала // Проблемы прогнозирования. - 2018. - № 6 (171). - С. 104-116.

12. Баранов А.О., Слепенкова Ю.М. Методологические проблемы анализа воспроизводства человеческого капитала в России // ЭКО. - 2018. - № 2. - С. 5-17.

13. Баранов А.О. Выход из кризиса и перспективы экономического роста в России в 2018-2019 гг. // ЭКО. - 2017. - № 12. - С. 5-17.

14. Баранов А.О. Инвестиционный лаг в воспроизводстве общественного продукта и фондов. - Новосибирск: Наука, 1991. - 232 с.

15. Баранов А.О. Экономика России в период реформ: деньги, бюджет, инвестиции. -Новосибирск: Новосиб. гос. ун-т, 2004. - 291 с.

16. Баранов Э.Ф. Проблемы разработки схемы динамической модели межотраслевого баланса // Экономика и математические методы. - 1968. - Т. 4, № 1. - С. 26-41.

17. Блам Ю.Ш., Машкина Л.В., Стойлова А.С. Отрасль в проекте СОНАР (на примере лесного комплекса) // Труды Гранберговской конференции. Новосибирск, 10-13 окт. 2016 г. Сб. докладов Междунар. конф., посвящ. 80-летию со дня рождения акад. А.Г. Гранберга "Пространственный анализ социально-экономических систем: история и современность" / под ред. В.И. Суслова, Л.В. Мельниковой. - 2016. - С. 317-323.

18. Блауг М. Методология экономической науки. - М.: НП «Журнал Вопросы экономики», 2004. - 416 с.

19. Бухвальд Е.М., Фальцман В.К., Нестеров Л.И. Национальное богатство в условиях формирования рыночных отношений. - М.: Наука, 1994. - 192 с.

20. В России человек без пенсии остаться не может [Электронный ресурс] // Пенсионный фонд РФ. - 2017. - Режим доступа:

http://www.pfrf.ru/branches/karelia/news~2017/03/31/133142 (дата обращения: 2.12.2018).

21. Вайнштейн А. Л. Народное богатство и народнохозяйственное накопление предреволюционной России. - М.: ГОСТАТИЗДАТ ЦСУ СССР, 1960.

22. Валовой внутренний продукт (в текущих ценах) [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. - 2018. - Режим доступа: http://www.gks.ru/freedoc/newsite/vvp/vvp-god/tab1.htm (дата обращения: 26.04.2018).

23. Валовой внутренний продукт (индексы-дефляторы, в % к предыдущему году) [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. - 2018. - Режим доступа: http://www.gks.ru/freedoc/newsite/vvp/vvp-god/tab4.htm (дата обращения: 26.04.2018).

24. Вальтух К.К. Динамическая модель межотраслевого баланса производственных мощностей и проблемы ее реализации // В кн.: Межотраслевой баланс производственных мощностей / под ред. К.К. Вальтуха. - М.: Экономика, 1972. - С. 10-63.

25. Гагарина Г. Ю. Роль человеческого и социального капиталов в обеспечении конкурентоспособности российских регионов // Территория и планирование. - 2012. - № 5 (41). - С. 611.

26. Гранберг А.Г., Суслов В.И., Суспицын С.А. Экономико-математические исследования многорегиональных систем // Регион: экономика и социология. - 2008. - № 2. - С. 120-150.

27. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства. - М.: Экономика, 1985. - 240 с.

28. Гранберг А.Г. Мир Василия Леонтьева // Экономическая наука современной России. - 1999, № 1(5). - С. 114-123.

29. Группа RIM [Электронный ресурс] // Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. - 2018. - Режим доступа: http://www.macroforecast.ru/ (дата обращения: 26.04.2018).

30. Добрынин А. И.; Дятлов С. А.; Цыренова Е. Д. Человеческий капитал в транзитивной экономике: формирование, оценка, эффективность использования. - СПб: Наука, 1999. -309с.

31. Драймз Ф. Распределенные лаги: проблемы и методы оценивания модели. - М.: Экономика, 1974. - 270 с.

32. Ершов Ю.С., Мельникова Л.В., Суслов В.И. Практика применения оптимизационных мультирегиональных межотраслевых моделей в стратегических прогнозах российской экономики // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. - 2009. - Т. 9. - № 4. - С. 9-23.

33. Ершов Ю.С., Суслов В.И. Межрегиональные межотраслевые модели как инструмент долгосрочного прогнозирования экономики [Электронный ресурс] // Новая экономическая ассоциация. - Режим доступа: www.econorus.org/consp/files/0hmy.doc (дата обращения: 29.05.2017).

34. Зайцева А. Н., Приходько А. В. Эволюция содержания категории «национальное богатство» в истории развития экономической мысли // Вестник Тюменского государственного университета. - 2013. - № 11. - С. 56-64.

35. Индексы потребительских цен на товары и услуги [Электронный ресурс] // Единая межведомственная информационно - статистическая система (ЕМИСС). - 2018. - Режим доступа: https://www.fedstat.ru/indicator/31074 (дата обращения: 26.04.2018).

36. Индексы потребительских цен по Российской Федерации в 1991 - 2018 гг. [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. - 2018. - Режим доступа: http://www.gks.ru/freedoc/newsite/prices/potr/tab-potr1.htm (дата обращения: 26.04.2018).

37. Индикаторы образования: 2007: стат. сб. - М.: ГУ-ВШЭ, 2007. - 176 с.

38. Индикаторы образования: 2008: стат. сб. - М.: ГУ-ВШЭ, 2008. - 168 с.

39. Индикаторы образования: 2010: стат. сб. - М.: ГУ-ВШЭ, 2010. - 176 с.

40. Индикаторы образования: 2011: стат. сб. - М.: НИУ ВШЭ, 2011. - 264 с.

41. Индикаторы образования: 2013: стат. сб. - М.: НИУ ВШЭ, 2013. - 280 с.

42. Индикаторы образования: 2016: стат. сб. - М.: НИУ ВШЭ, 2016. - 320 с.

43. Исследование экономики России с использованием моделей с нечеткими параметрами / под ред. А.О. Баранова, В.Н. Павлова. - Новосибирск: Новосиб. гос. ун-т, ИЭОПП СО РАН, 2009. - 236 с.

44. Консолидированный бюджет Российской Федерации и бюджетов государственных внебюджетных фондов [Электронный ресурс] // Казначейство России. - 2018. - Режим доступа: http://www.roskazna.ru/ispolnenie-byudzhetov/konsolidirovannyj-byudzhet/ (дата обращения: 01.12.2018).

45. Капелюшников Р.И. Сколько стоит человеческий капитал России? Часть I // Вопросы экономики. - 2013. - № 1. - С. 27-47.

46. Касаева Т. В. Расширительная трактовка структуры человеческого капитала // Terra Economicus. - 2013. - Т. 11, № 2, ч. 2. - С. 21-27.

47. Корицкий А. В. Человеческий капитал как фактор экономического роста регионов России. - Новосибирск: Сибирский университет потребительской кооперации, 2010. - 368 с.

48. Корицкий А.В. Велика ли отдача человеческого капитала в России? // ЭКО. - 2018. - № 2. - С. 35-47.

49. Корицкий А.В. Запас человеческого капитала как фактор экономического роста в регионах России // Креативная экономика. - 2007. - Том 1. - № 4. - С. 47-54.

50. Королев Д. Ю. Рынок труда: дискуссионные моменты // Проблемы современной экономики. - 2013. - № 3 (47). - С. 140-142.

51. Ксенофонтова Х.З. Научные взгляды на развитие человеческого капитала // Вестник Воронежского государственного университета. - 2010. - № 1. - С. 9-14.

52. Кудрявцева О. Теоретические подходы к определениям «трудовой потенциал человека», «трудовые ресурсы», «рабочая сила» // Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. - 2012. - № 1 (1). - С. 31-38.

53. Лавровский Б.Л., Масаков В.М. Некоторые упрощенные модели межотраслевого баланса производственных мощностей // В кн.: Межотраслевой баланс производственных мощностей / под ред. К.К. Вальтуха. - М.: Экономика, 1972. - С. 80-102.

54. Лавровский Б.Л. Инвестиционные предпосылки ускорения динамики производительности труда // Вестник Российской Академии наук. - 2018. - Т. 88, № 6. - С. 519-530.

55. Лукас Р. Лекции по экономическому росту. - М.: Из-во Института Гайдара, 2013. -

288 с.

56. Львов Д.С. Концепция управлением национальным имуществом // Экономическая наука современной России. - 2002. - № 2 (9). - С. 5-24.

57. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. - Т. 26, ч. 3. - М.: Издательство политической литературы, 1964. - 674 с.

58. Маркс К. Капитал. Критика политической экономии Т. 2. - М.: Политиздат, 1983.

- 539 с.

59. Маркс К. Капитал. Критика политической экономии Т. 1. - М.: Политиздат, 1983.

- 737 с.

60. Маршалл А. Принципы политической экономии. - М.: Директ-медиа, 2012. - 2127с.

61. Межотраслевой баланс производственных мощностей / под ред. Вальтуха К.К. -М.: Экономика, 1972. - 183 с.

62. Мелентьев Б.В. Межрегиональный финансовый баланс - расширение возможностей прогнозирования экономического развития // Регион: экономика и социология. - 2006. - №2.

- С. 3-17.

63. Методы планирования межотраслевых пропорций / под ред. А.Н. Ефимова, Л.Я. Берри. - М.: Экономика, 1965. - 351 с.

64. Данные об исполнении консолидированного бюджета [Электронный ресурс] // Министерство Финансов РФ. - 2018. - Режим доступа: http://minfin.ru/ru/statistics/conbud/execute/ (дата обращения: 01.12.2018).

65. Национальные счета России в 2011-2016 гг. Стат. сб. - М.: Росстат, 2017. - 263 с.

66. Нестеров Л., Аширова Г. Национальное богатство и человеческий капитал // Вопросы экономики. - 2003. - Т. 2. - с. 103-110.

67. Неустроев Д.О. Оценка производственной функции модифицированной модели Узавы - Лукаса для развитых и развивающихся стран // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. - 2013. - Т. 13, № 4. - С. 5-15.

68. Образование в России: 2003: Стат.сб. / Госкомстат России. - М., 2003. - 414с.

69. Образование в Российской Федерации: 2010. - М.: Государственный университет «Высшая школа экономики», 2010. - 492 с.

70. Образование в Российской Федерации: 2012. - М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2012. - 444 с.

71. Образование в Российской Федерации: 2014. - М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2014. - 484 с.

72. Озеров В.К., Павлов В.Н., Баранов А.О. Динамическая межотраслевая модель с учетом длительности периода воспроизводства основных фондов // Экономика и математические методы. - 1987. - Т. XXIII, № 1. - С. 87-94.

73. Осадчая Т.Г., Алешкин А.А. К вопросу о сущности национального богатства // Вестник ТГУ. - 2007. - № 2 (46).

74. Российский статистический ежегодник 1994: Стат. сб. / Госкомстат России. -М.: 1994. - 800 с.

75. Российский статистический ежегодник 1995: Стат. сб. / Госкомстат России. -М.: 1995. - 976 с.

76. Российский статистический ежегодник 1996: Стат. сб. / Госкомстат России. -М.: Логос, 1996. - 1202 с.

77. Российский статистический ежегодник 1997: Стат. сб. / Госкомстат России. -М.: 1997. - 749 с.

78. Российский статистический ежегодник 1998: Стат. сб. / Госкомстат России. -М.: 1998. - 813 с.

79. Российский статистический ежегодник 1999: Стат. сб. / Госкомстат России. -М.: 1999. - 621 с.

80. Российский статистический ежегодник 2000: Стат. сб. / Госкомстат России. -М.: 2000. - 642 с.

81. Российский статистический ежегодник 2001: Стат. сб. / Госкомстат России. - М.:

2001. - 661 с.

82. Российский статистический ежегодник 2002: Стат. сб. / Госкомстат России. - М.:

2002. - 690 с.

83. Российский статистический ежегодник 2003: Стат. сб. / Госкомстат России. - М.:

2003. - 705 с.

84. Российский статистический ежегодник 2004: Стат. сб. / Росстат. - М.:2004. - 693с.

85. Российский статистический ежегодник 2005: Стат. сб. / Росстат. - М.:2005. - 819с.

86. Российский статистический ежегодник 2006: Стат. сб. / Росстат. - М.:2006. - 806с.

87. Российский статистический ежегодник 2007: Стат. сб. / Росстат. - М.:2007. - 825с.

88. Российский статистический ежегодник 2008: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2008. - 847с.

89. Российский статистический ежегодник 2009: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2009. - 795с.

90. Российский статистический ежегодник 2010: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2010. - 813с.

91. Российский статистический ежегодник 2011: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2011. - 795с.

92. Российский статистический ежегодник 2012: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2012. - 786с.

93. Российский статистический ежегодник 2013: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2013. - 717с.

94. Российский статистический ежегодник 2014: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2014. - 693с.

95. Российский статистический ежегодник 2015: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2015. - 728с.

96. Российский статистический ежегодник 2016: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2016. - 725с.

97. Российский статистический ежегодник 2017: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2017. - 686с.

98. Сабельникова Е. М. Проблема оценки человеческого капитала на макроуровне // Человеческий капитал. - 2014. - № 5. - С. 86 - 89.

99. Савин Э. В. Воспроизводство человеческого капитала в институциональной системе // Российское предпринимательство. - 2005. - № 11 (71). - С. 72-77.

100. Самусенко С. А.; Харченко Т. А. Человеческий фактор в макроэкономических исследованиях и управлении организациями: сущность и тенденции // Учет. Анализ. Аудит. - 2015.

- № 2. - С. 18-30.

101. Святодух Е. А. Воспроизводство человеческого капитала: методология исследования и российские реалии // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. - 2007. - Т. 18, № 44. - с. 228-232.

102. Серебряков Г.Р. Опыт построения динамической межотраслевой равновесной модели российской экономики // Проблемы прогнозирования. - 2000. - Т. 2. - С. 1-17.

103. Системное моделирование и анализ мезо - и микроэкономических объектов / под ред. Кулешова В.В., Суслова Н.И. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2014. - 488 с.

104. Слепенкова Ю.М. Методические вопросы информационного обеспечения динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала // Мир экономики и управления.

- 2018. - Т. 18, № 2. - С. 5-20.

105. Соколова Г. Н. Экономическая реальность в социальном измерении: экономические вызовы и социальные ответы. - Минск: Беларус. навука, 2010. - 460 с.

106. Суворов А.В., Суворов Н.В., Гребенников В.Г., Иванов В.Н., Болдов О.Н. Оценки динамики и структуры человеческого. капитала для российской экономики за 1991-2012 гг. // Проблемы прогнозирования. - 2015. - № 2. - С. 3-15.

107. Суворов А.В., Суворов Н.В., Гребенников В.Г., Иванов В.Н., Болдов О.Н., Красиль-никова М.Д., Бондаренко Н.В. Подходы к измерению динамики и структуры человеческого капитала и оценки воздействия его накопления на экономический рост // Проблемы прогнозирования. - 2014. - № 3. - С. 3-17.

108. Суворов Н.В., Суворов А.В., Гребенников В.Г., Иванов В.Н., Болашова Е.Е., Бол-дов О.Н. Оценка вклада накопления человеческого капитала в экономический рост // Проблемы прогнозирования. - 2016. - Т. 158, № 5. - С. 18-36.

109. Суслов В.И. Анализ и прогнозирование пространственного экономического развития России с использованием межотраслевых моделей // Управленческое консультирование. -2011. - № 3. - С. 93-105.

110. Суслов Н.И., Бузулуцков В.Ф. Моделирование потенциальных эффектов от утилизации тепловой энергии с использованием инструментария ОМММ-ТЭК // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. - 2014. - Т. 4, № 14. - с. 15-33.

111. Суслов Н.И. СОНАР-ТЭК: моделирование и анализ проблем энергетического комплекса в системе национальной экономики // В кн.: Системное моделирование и анализ мезо - и микроэкономических объектов. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2014. - С. 40-111.

112. Суспицын С.А. Концепция и методология измерения устойчивых пространственных трансформаций экономики России // Регион: экономика и социология. - 2009, № 4. - С. 3254.

113. Тагаева Т.О. Динамическая межотраслевая модель с блоком охраны окружающей среды // Системный анализ воспроизводства: сб. науч. тр. / под ред. В.Н. Павлова, А.О. Баранова. - 1992. - С. 67-84.

114. Труд и занятость в России. 2015. - М.: Росстат. - 274 с.

115. Трудовые ресурсы [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. - 2018. - Режим доступа:

http://www.gks.rU/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/labour_force/#

(дата обращения: 2.12.2018).

116. Узякова Е. С. Анализ и прогнозирование занятости и затрат труда в российской экономике // Проблемы прогнозирования. - 2015, № 4. - С. 58-70.

117. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] // Режим доступа: www.gks.ru

118. Федеральная служба государственной статистики. Методологические разработки Росстата [Электронный ресурс] // Методологические разработки Росстата. - Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/free/meta_2010/Main.htm (дата обращения: 02.12.2018).

119. Хмелева Г. А. Человеческий капитал как условие формирования инновационной экономики региона. - Самара: САГМУ, 2012. - 170 с.

120. Читанава Н.Б., Мейтова А.Н., Шилович О.Б., Параскевов А.В. Развитие человеческого капитала и рост национального богатства // Научный журнал КубГАУ. - 2014. - Т. 95(01).

121. Шатилов Н.Ф. Анализ зависимостей социалистического расширенного воспроизводства и опыт его моделирования. - Новосибирск: Наука, 1974. - 105 с.

122. Шевченко Н.В. Структура трудовых ресурсов // XXI век: Итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. - 2015. - Т. 3, № 6 928). - С. 400-402.

123. Широв А.А., Янтовский А.А. Опыт разработки инструментария долгосрочного макроэкономического прогнозирования // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. - 2008. - Т. 6. - С. 96-100.

124. Широв А.А., Потапенко В.В. Рынок труда и качество человеческого капитала // ЭКО. - 2018. - № 2. - С. 18-34.

125. Штерцер Т.А. Роль человеческого капитала в экономическом развитии регионов РФ // Вестник НГУ. Серия: социально-экономические науки. - 2006. - Т. 6, № 2. - С. 37-51.

126. Acemoglu D., Autor D. Lectures in Labor Economics. - MIT, 2011. - 293p.

127. Almon C. The INFORUM Approach to Interindustry Modeling // Economic Systems Research. - 1991. - Vol. 3, No. 1. - pp. 1-7.

128. American Economic Association [Электронный ресурс] // Режим доступа: aeaweb.org (дата обращения: 2.12.2018).

129. Amir-ud-Din R., Usman M., Abbas F., and Javed S.A. Human versus physical capital: issues of accumulation, interaction and endogeneity // Economic Change and Restructuring. - 2017. -pp. 1-32.

130. Aulin-Ahmavaara P. A Complete Dynamic Input-Output Model Including the Production of Human Capital and Labour // Economic System Research. - 1989. - Vol. 1, No. 1. - pp. 121130.

131. Baranov A., Bykova D., and Pavlov V. Forecasting of Russian Economy Development Using the Dynamic Input - Output Model with Balance of Payments Block // Interindustry based Analysis of Macroeconomic Forecasting : proc. of the 18th INFORUM World Conf. / ed. by T. Hasegawa, M. Ono. - Tokyo : Inst. for Int. Trade and Investment, 2011. - P. 93-103.

132. Barro R.J., Sala-i-Martin X. Economic Growth. - The MIT Press, 2004. - 672 p.

133. Barro R.J. Economic Growth in a Cross Section of Countries // The Quarterly Journal of Economics. - 1991. - Vol. 106, No. 2. - pp. 407-443.

134. Becker G.S. Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis // The Journal of Political Economy. - 1962. - Vol. 70, No. 5. - pp. 9-49.

135. Becker G.S. Investment in Human Capital: Effects on Earnings // In: Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education / Ed. by Becker G.S. - NBER, 1975. - pp. 13-44.

136. Berlemann, M., Wesselhöft, J. Estimating Aggregate Capital Stocks Using the Perpetual Inventory Method // Review of Economics. - 2016. - Vol. 65, No. 1. - pp. 1-34.

137. Burnett P., Cutler H., and Davies S. Understanding the Unique Impacts of Economic Growth Variables // Journal of Regional Science. - 2012. - Vol. 52, No. 3. - pp. 451-468.

138. Chen X., Guo J.E., and Yang C. Chinese Economic Development and Input-Output Extension // International Journal of Applied Economics and Econometrics. - 2004. - Vol. 12, No. 1. - pp. 43-88.

139. China Statistical Yearbook - 2016 [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2016/indexeh.htm (дата обращения: 2018.01.11).

140. Cohen D., Soto M. Growth and human capital: good data, good results // J Econ Growth.

- 2007. - Vol. 12. - pp. 51-76.

141. Dietzenbacher E., Lahr M.L. Wassily Leontief and Input-Output Economics. - Cambridge: Cambridge University Press, 2004. - pp. 1-396.

142. Fuente A., Domenech R. Human Capital in Growth Regressions: How Much Difference Does Data Quality Make? // Economics Department Working Paper, 262, OECD. - 2000.

143. Guiso L., Sapienza P., and Zingales L. Does Culture Affect Economic Outcomes? // Journal of Economic Perspectives. - 2006. - Vol. 2, No. 20. - pp. 23-48.

144. Hamilton K., Liu G. Human Capital, Tangible Wealth, and the Intangible Capital Residual // Policy Research Working Paper. - 2013, No. 6391.

145. Heijink R., Koolman X., and Wester! G. Spending more money, saving more lives? The relationship between avoidable mortality and healthcare spending in 14 countries // The European Journal of Health Economics. - 2013, No. 14. - pp. 527-538.

146. Howitt P. Health, human capital and economic growth: a Schumpeterian perspective // In: Health and economic growth: Findings and policy implications. - MIT press, 2005. - pp. 19-40.

147. Jorgenson D.W. Human Capital and the National Accounts // Survey of Current Business.

- June 2010. - pp. 54-56.

148. Jorgenson, D., Fraumeni B. The Accumulation of Human and Nonhuman Capital, 194884 // In: The Measurement of Saving, Investment, and Wealth. - University of Chicago Press, 1989. -pp. 227-286.

149. Kurz H.D., Salvadori N. The Dynamic Leontief Model and the Theory of Endogenous Growth // Economic Systems Research. - 2000. - Vol. 12, No. 2. - pp. 255-265.

150. Kurz H.D. Who is Going to Kiss Sleeping Beauty? On the 'Classical' Analytical Origins and Perspectives of Input-Output Analysis // Review of Political Economy. - January 2011. - Vol. 23, No. 1. - pp. 25-47.

151. Lager C. The Treatment of Fixed Capital in the Long Period // Economic Systems Research. - 2006. - Vol. 18, No. 4. - pp. 411-426.

152. Leontief W.W. The Structure of American Economy, 1919-1939: An Empirical Application. -New York: Oxford University Press, 1951.

153. Lucas RE. Making a Miracle // Econometrica. - 1993. - Vol. 61, No. 2. - pp. 251-272.

154. Lucas R.E. On the Mechanics of Economic Development // Journal of Monetary Economics. - 1988. - Vol. 22. - pp. 3-42.

155. Mankiw G., Romer D., and Weil D. A contribution to the empirics of economic growth // The Quarterly Journal of Economics. - 1992. - Vol. 107, No. 2. - pp. 407-437.

156. Meade D.S. Investment in a Macroeconometric Interindustry Model // Dissertation. -University of Maryland, 1990. - 464p.

157. Meade D.S. Some Thoughts about the Interindustry Macroeconomic Model // 22nd International Input-Output Conference. - Lisbon, July 2014.

158. Mushkin S. Health as an investment // Journal of Political Economy. - 1962, No. 70. -pp. 129-138.

159. OECD The well-being of nations: the role of human and social capital. - Paris: OECD,

2001.

160. Office for National Statistics. Proposals for a Satellite Account on Human Capital Resource Formation // UK Centre for the Measurement of Government Activity. - 2008.

161. Oosterhaven J., Stelder D. Regional and Interregional IO Analysis University of Groningen. - University of Groningen, The Netherlands, 2007.

162. Pelinescua E. The impact of human capital on economic growth // Procedia Economics and Finance. - 2015. - Vol. 22. - pp. 184-190.

163. Polachek S. W. Earnings over the Life Cycle: The Mincer Earnings Function and Its Applications, Foundations and Trends in Microeconomics. - 2008. - Vol. 4, No. 3. - pp. 165-272.

164. Pritchett L. Where Has All the Education Gone? // The World Bank Economic Review. - 2001. - Vol. 15, No. 3. - pp. 367-391.

165. Private Educational Spending [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://data.oecd.org/eduresource/private-spending-on-education.htm#indicator-chart (дата обращения: 11.01.2019).

166. Rensman M. Human capital in the Netherlands. - Statistics Netherlands, 2013-14. 63 p.

167. Savvides A., Stengos T. Human Capital and Economic Growth. - Stanford, California: STANFORD ECONOMICS AND FINANCE, 2009.

168. Schultz T. Investment in Human Capital // The American Economic Review. - 1961. -Vol. 1, No. 51. - pp. 1-17.

169. Schultz T.W. Human Capital: Policy Issues and Research Opportunities // In: Economic Research: Retrospect and Prospect, Volume 6, Human Resources / Ed. by Schultz T.W. NBER, 1972. -pp. 1-84.

170. Schütt F. The Importance of Human Capital for Economic Growth // Globalisierung der Weltwirtschaft. - August 2003. - Vol. 27. - 63 p.

171. Senior N.W. An Outline of the Science of Political Economy. - NY: Sentry Press, 1965. - 249 p.

172. S0rensen P.B., Whitta-Jacobsen H.J. Introducing Advanced Macroeconomics: Growth and Business Cycles McGraw-Hill, 2005.

173. Strauss J., Thomas D. Health, nutrition and economic development // Journal of Economic Literature. - 1998. - Vol. 2, No. 36. - pp. 766-817.

174. Strizhkova L. A Three-block Input-Output Model in Scenario Forecasting and Administrative Policy Providing (Practice, Problems, Hypothesis) // the 20th IIOA conference. - June 24-29, 2012.

175. Taber C. Estimation of a Life-Cycle Model with Human Capital, Labor Supply and Retirement // Econometrics and Empirical Economics Seminar, TSE. - March 2015.

176. Tagaeva T.O., Kazantseva L.K. Public Health and Medical Care in Russia: Status and Problems // International Journal of Economic Research. - 2017. - Vol. 7, No. 14. - pp. 165-177.

177. The International Bank for Reconstruction and Development. Beyond Economic Growth. An Introduction to Sustainable Development. - THE WORLD BANK, 2004.

178. Uzawa H. Optimum Technical Change in an Aggregative Model of Economic Growth // International Economic Review. - 1965. - Vol. 6. - pp. 18-31.

179. Werling J.F., Meade D.S., Nyhus D., and Horst R. The Inforum LIFT Model with an Application for Health Care // 19th Inforum World Conference. - 2011.

180. Wilson R.A., Briscoe G. The impact of human capital on economic growth: a review // In: Impact of education and training. Luxembourg / Ed. by P. Descy & M. Tessaring. - Office for Official Publications of the Education Communities, 2004.

181. World Development Indicators (The World Bank) [Электронный ресурс] // Режим доступа:

http://databank.worldbank.org/data/re-ports.aspx?Code=NY.GDP.MKTP.CD&id=1ff4a498&reportname=Popular-

Indicators&populartype=series&ispopular=y (Gross Domestic Product, Gross capital formation, Government expenditure on education, total (% of GDP)) (дата обращения: 11.01.2018).

182. Zhang H., Chen X. An Extended Input-Output Model on Education and the Shortfall of Human Capital in China // Economic Systems Research. - 2008. - Vol. 20, No. 2. - pp. 205-221.

183. Zhang J.S. A Multi-sector Nonlinear Dynamic Input-Output Model with Human Capital // Economic Systems Research. - 2008. - Vol. 20, No. 2. - pp. 223-237.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Вывод формул (2.58)-(2.61) для расчета объема амортизационных отчислений

Линейный метод амортизации предполагает, что каждый год списывается определенная часть первоначальной стоимости актива. Эта часть определяется нормой амортизации 5, которая обратно пропорциональна сроку службы ЧК (Т):

1

8=1 (А.1),

Таким образом, если бы новый человеческий капитал не вводился каждый год, то стоимость первоначального списывалась бы каждый год следующим образом:

i о:нсо (А.2),

нс1 = нс0- 8 • нс0 (А.3),

ь2:нс2 = нс1- 8 • нс0 = нс0- 8 • нс0 — 8 • нс0 (А.4),

т: нст = нст — 8 • нс0 = нс0 — т • 8 • нс0 = 0 (А.5).

Однако, каждый год остаточная стоимость ЧК увеличивается на величину ввода в действие нового капитала и уменьшается на величину выбытия. Таким образом, фиксированная доля капитала 5 списывается следующим образом:

^:нсо (А. 6),

нс1 = нс0 — 8 • нс0 + вн1 (А.7),

ь2:нс2 = нс1— 8 • нс0 — 8 • вн1 + вн2 = = [(нс0 — 8 • нс0) — 8 • нс0] + вн1 — 8 • вн1 + вн2 : нс3 = нс2 — 8 • нс0 — 8 • вн1 —8 • вн2 + вн3 = = [(нс0 — 8 • нс0 — 8 • нс0) — 8 • нс0] + [(вн1 — 8 • вн1) — 8 • вн1] + (А.9),

+ [вн2 — 8 • вн2] + вн3

и т.д. На шаге два списывается часть первоначального капитала НСо, и так будет продолжаться Т лет, пока вся эта стоимость не будет списана. Кроме того, начинает с той же нормой амортизации списываться стоимость ввода года 11, которая также будет списываться в течение Т лет. Аналогично с третьего шага начнется списываться стоимость ввода с шага два и т.д.

В итоге сворачивая формулу получим формулы для расчета амортизации капитала по линейному методу:

а^0, к1 (А.10),

аг=8-НС0, г=1 (А.11),

аг= 8- [НС0 + ^¡ВН] 2< t <Т (А.12),

а,= 8-[Т^^1—ТВН;\, г>Т (А.13),

(А8),

Приложение Б. Результаты эконометрических тестов модели (2.84)

Тест Годфрея (на включение в модель лага остатков)

Переменная Коэффициент Ст. ошибка р-значение

шуИС 0,11 0,046 0,025

шуОК 0,36 0,064 0,000

Лаг остатков -0,38 0,229 0,871

Константа 53,3 5,38 0,000

Скорректированный Я2 = 0,775 Б(3, 20) = 27,42 (р-значение 0,00)

Лаг остатков незначим, автокорреляции в модели нет.

КЕБЕТ-тест Рамсея (на включение квадрата расчетных значений)

Переменная Коэффициент Ст. ошибка р-значение

шуИС 0,28 0,042 0,497

шуОК 0,96 1,41 0,506

Квадрат расч. знач. -0,008 0,019 0,678

Константа 58,97 14,43 0,001

Скорректированный Я2 = 0,78 Б(3, 20) = 27,68 (р-значение 0,00)

Квадрат расчетных значений незначим, может быть выбрана линейная функциональная зависимость

Тест на стационарность Дики-Фуллера. Нулевая гипотеза: ряд не стационарный.

Темп роста инвестиций в человеческий капитал

Статистика теста 1% критическое значение 5% критическое значение 10% критическое значение

-4,6 -3,75 -3 -2,6

р-значение: 0,0001

Следовательно, нулевая гипотеза отвергается, принимается альтернативная гипотеза: ряд стационарный

Темп роста инвестиций в основной капитал

Статистика теста 1% критическое значение 5% критическое значение 10% критическое значение

-2,98 -3,75 -3 -2,6

р-значение: 0,0365

Следовательно, нулевая гипотеза отвергается, принимается альтернативная гипотеза: ряд стационарный

Приложение В. Структура валовой добавленной стоимости по отраслям, %

2015 2045 2045-20] [5

Опти- Песси- Ба- Опти- Песси-

Базо- мисти- мистич- зо- мисти- мистич-

вый чный ный вый чный ный

1. Производство машин и оборудования 2,28 2,33 4,19 1,94 0,04 1,91 -0,35

2. Строительство зданий и сооружений 6,71 5,72 9,97 4,86 -0,99 3,26 -1,86

3. Отрасль формирования ЧК 7,99 8,49 12,77 7,76 0,50 4,78 -0,23

4. Сельское хозяй-

ство, охота и лесное хозяйство. Рыболовство и рыбоводство 4,36 5,34 4,20 5,41 0,98 -0,16 1,05

5. Добыча газа 1,09 0,62 0,46 0,71 -0,47 -0,63 -0,38

6. Добыча нефти 7,38 3,82 2,86 4,54 -3,56 -4,52 -2,84

7. Добыча прочих топливно-энергетических полезных ископае- 0,47 0,29 0,26 0,32 -0,18 -0,21 -0,15

мых

8. Добыча полезных ископаемых, кроме топ- 0,94 0,63 0,65 0,62 -0,31 -0,29 -0,31

ливно-энергетических

9. Производство пищевых продуктов и табака 1,07 1,87 2,08 1,90 0,80 1,01 0,83

10. Текстильное и

швейное производство. Производство кожи, изделий из кожи и обуви 0,18 0,34 0,36 0,32 0,16 0,17 0,13

11. Обработка древесины... Целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность 0,66 0,65 0,62 0,65 -0,01 -0,05 -0,01

12. Производство кокса 0,05 0,05 0,05 0,05 0,00 0,00 0,00

13. Производство нефтепродуктов 1,74 1,40 1,43 1,56 -0,34 -0,31 -0,19

14. Химическое производство. Производство резиновых и пластмассовых изделий 1,66 1,94 2,07 1,82 0,28 0,41 0,15

15. Производство прочих неметаллических минеральных продуктов (стройматериалы) 0,64 0,63 0,88 0,55 -0,01 0,24 -0,09

16. Производство черных металлов 1,04 0,85 1,08 0,82 -0,19 0,05 -0,21

17. Производство цветных металлов 0,69 0,53 0,71 0,52 -0,16 0,02 -0,17

18. Производство готовых металлических из- 0,26 0,36 0,58 0,30 0,09 0,31 0,04

делий

Приложение В. Продолжение

2015 2045 2045-20] [5

Опти- Песси- Ба- Опти- Песси-

Базо- мисти- мистич- зо- мисти- мистич-

вый чный ный вый чный ный

19. Машиностроение нефондосоздающее 1,68 1,58 1,84 1,49 -0,10 0,16 -0,19

20. Прочие производства 0,40 0,46 0,49 0,46 0,06 0,10 0,06

21. Производство и распределение электро- 2,48 2,64 2,57 2,66 0,16 0,09 0,19

энергии, газа и воды

22. Сбор, очистка и распределение воды 0,26 0,26 0,22 0,26 0,00 -0,04 0,00

23. Строительство нефондосоздающее 0,47 0,44 0,44 0,44 -0,03 -0,04 -0,04

24. Оптовая и розничная торговля, ремонт, гости- 16,35 17,08 14,88 17,54 0,72 -1,47 1,19

ницы и рестораны

25. Транспорт 6,55 6,04 5,10 6,23 -0,51 -1,45 -0,32

26. Связь 1,25 1,55 1,32 1,57 0,30 0,07 0,32

27. Финансовая деятельность 3,43 3,61 3,04 3,64 0,18 -0,38 0,21

28. Операции с недви-

жимым имуществом, аренда и предоставле- 10,66 11,30 9,09 11,57 0,64 -1,57 0,90

ние услуг (за исключе-

нием НИОКР)

29. Государственное управление и обеспечение военной безопасно- 8,58 10,07 8,20 10,39 1,49 -0,38 1,82

сти. Социальное обеспе-

чение

30. Научные исследования и разработки 3,04 3,08 2,54 3,08 0,05 -0,49 0,04

(НИОКР)

31. Предоставление про-

чих коммунальных, социальных и персональ- 5,64 6,06 5,07 6,06 0,42 -0,57 0,42

ных услуг

Приложение Г. Разность между темпами роста в оптимистичном и в базовом варианте прогноза

Среднегодовые темпы роста

т.р. 20152045 за 30 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет

1. Производство машин и оборудования 301,756 0,027 0,018 0,031 0,029 0,028 0,028

2. Строительство зданий и сооружений 275,732 0,028 0,016 0,030 0,030 0,030 0,030

3. Отрасль формирования ЧК 288,299 0,024 0,013 0,023 0,025 0,027 0,028

4. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство. Рыболовство и рыбоводство -0,572 0,000 0,013 0,000 -0,002 -0,003 -0,004

5. Добыча газа -2,856 -0,001 0,001 -0,001 -0,001 -0,001 -0,001

6. Добыча нефти -1,667 0,000 0,001 0,000 0,000 -0,001 -0,001

7. Добыча прочих топливно-энергетических полезных ископаемых 15,514 0,003 0,002 0,003 0,003 0,003 0,004

8. Добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических 61,854 0,010 0,005 0,009 0,010 0,011 0,012

9. Производство пищевых продуктов и табака 20,490 0,002 0,015 0,002 0,000 -0,001 -0,002

10. Текстильное и швейное производство. Производство кожи, изделий из кожи и обуви 84,368 0,006 0,020 0,006 0,004 0,003 0,002

11. Обработка древесины и производство изделий из дерева. Целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность 38,941 0,005 0,009 0,005 0,005 0,004 0,004

12. Производство кокса 17,834 0,003 0,006 0,002 0,002 0,002 0,002

13. Производство нефтепродуктов 13,706 0,003 0,005 0,002 0,002 0,002 0,002

14. Химическое производство. Производство резиновых и пластмассовых изделий 80,408 0,008 0,012 0,009 0,008 0,008 0,007

15. Производство прочих неметаллических минеральных продуктов (стройматериалы) 162,487 0,018 0,012 0,019 0,019 0,019 0,018

16. Производство черных металлов 80,647 0,012 0,006 0,012 0,013 0,013 0,014

17. Производство цветных металлов 98,245 0,015 0,007 0,014 0,015 0,017 0,018

18. Производство готовых металлических изделий 195,618 0,018 0,016 0,021 0,019 0,018 0,017

Приложение Г. Продолжение

Среднегодовые темпы роста

т.р. 20152045 за 30 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет

19. Машиностроение не-фондосоздающее 92,477 0,011 0,009 0,011 0,012 0,012 0,012

20. Прочие производства 43,326 0,005 0,010 0,006 0,005 0,004 0,004

21. Производство и распределение электроэнер- 26,835 0,003 0,009 0,003 0,003 0,002 0,002

гии, газа и воды

22. Сбор, очистка и распределение воды 32,213 0,004 0,010 0,004 0,003 0,003 0,002

23. Строительство нефон-досоздающее 66,914 0,008 0,009 0,007 0,008 0,008 0,008

24. Оптовая и розничная торговля, ремонт, гости- 33,123 0,004 0,012 0,004 0,003 0,002 0,001

ницы и рестораны

25. Транспорт 15,233 0,002 0,008 0,002 0,002 0,001 0,000

26. Связь 23,206 0,002 0,015 0,002 0,001 0,000 -0,001

27. Финансовая деятельность 26,294 0,003 0,011 0,003 0,002 0,001 0,000

28. Операции с недвижи-

мым имуществом, аренда и предоставление услуг (за исключением НИОКР) 21,451 0,002 0,012 0,003 0,001 0,000 -0,001

29. Государственное

управление и обеспечение военной безопасности. Со- 26,813 0,003 0,016 0,003 0,001 0,000 -0,001

циальное обеспечение

30. Научные исследования и разработки 21,860 0,003 0,010 0,002 0,002 0,001 0,001

(НИОКР)

31. Предоставление про-

чих коммунальных, социальных и персональных 33,216 0,004 0,012 0,004 0,003 0,002 0,001

услуг

Приложение Д. Разность между темпами роста в базовом и в пессимистичном варианте прогноза

Среднегодовые темпы роста

т.р. 20152045 за 30 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет

1. Производство машин и оборудования 102,721 0,017 0,011 0,020 0,019 0,019 0,018

2. Строительство зданий и сооружений 87,576 0,017 0,009 0,018 0,018 0,018 0,018

3. Отрасль формирования ЧК 98,672 0,014 0,008 0,014 0,015 0,016 0,016

4. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство. Рыболовство и рыбоводство 87,216 0,011 0,009 0,012 0,012 0,011 0,011

5. Добыча газа 27,087 0,006 0,003 0,006 0,006 0,007 0,008

6. Добыча нефти 20,135 0,005 0,002 0,004 0,005 0,006 0,006

7. Добыча прочих топливно-энергетических полезных ископаемых 33,085 0,008 0,004 0,007 0,008 0,009 0,009

8. Добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических 50,601 0,011 0,006 0,011 0,012 0,012 0,013

9. Производство пищевых продуктов и табака 88,659 0,011 0,009 0,012 0,011 0,011 0,011

10. Текстильное и швейное производство. Производство кожи, изделий из кожи и обуви 145,827 0,014 0,014 0,018 0,015 0,013 0,012

11. Обработка древесины ... Целлюлозно-бумажное произв., издательская и полиграфическая деятельность 69,006 0,011 0,008 0,012 0,012 0,012 0,012

12. Производство кокса 57,445 0,010 0,007 0,011 0,011 0,011 0,011

13. Производство нефтепродуктов 34,931 0,007 0,004 0,007 0,007 0,008 0,009

14. Химическое производство. Производство резиновых и пластмассовых изделий 94,921 0,013 0,010 0,016 0,015 0,014 0,013

15. Производство прочих неметаллических минеральных продуктов (стройматериалы) 88,780 0,015 0,010 0,018 0,017 0,016 0,016

16. Производство черных металлов 57,626 0,012 0,007 0,013 0,013 0,013 0,014

17. Производство цветных металлов 54,215 0,012 0,006 0,012 0,013 0,013 0,014

Приложение Д. Продолжение

Среднегодовые темпы роста

т.р. 2015- за 30 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5 лет за 5

2045 лет

18. Производство готовых металлических из- 113,231 0,017 0,013 0,021 0,019 0,018 0,016

делий

19. Машиностроение нефондосоздающее 75,790 0,013 0,009 0,015 0,014 0,014 0,014

20. Прочие производства 76,065 0,012 0,008 0,013 0,013 0,012 0,012

21. Производство и распределение электро- 69,204 0,011 0,008 0,012 0,012 0,012 0,011

энергии, газа и воды

22. Сбор, очистка и распределение воды 73,369 0,011 0,008 0,012 0,012 0,012 0,012

23. Строительство нефондосоздающее 71,722 0,012 0,007 0,012 0,012 0,012 0,012

24. Оптовая и розничная торговля, ремонт, гости- 71,982 0,010 0,007 0,011 0,011 0,011 0,011

ницы и рестораны

25. Транспорт 61,685 0,010 0,007 0,011 0,011 0,011 0,011

26. Связь 87,224 0,011 0,009 0,012 0,012 0,011 0,011

27. Финансовая деятельность 77,118 0,011 0,008 0,012 0,012 0,011 0,011

28. Операции с недви-

жимым имуществом, аренда и предоставле- 76,119 0,010 0,008 0,011 0,011 0,011 0,011

ние услуг (за исключе-

нием НИОКР)

29. Государственное управление и обеспечение военной безопасно- 82,088 0,010 0,008 0,011 0,011 0,010 0,010

сти. Социальное обеспе-

чение

30. Научные исследования и разработки 76,568 0,011 0,008 0,012 0,012 0,012 0,012

(НИОКР)

31. Предоставление

прочих коммунальных, социальных и персо- 82,018 0,011 0,009 0,013 0,012 0,012 0,011