В статье исследовано понятие индекса человеческого капитала, динамика этого показателя в США и России. Построено уравнение множественной регрессии для основного экономического показателя – ожидаемой продолжительности жизни – важной составляющей индекса человеческого капитала. Показано, что для стран Америки ключевым показателем, влияющим на продолжительность жизни, является показатель детской смертности.
Ключевые слова: показатели, демография, экономика, индекс человеческого капитала, регрессия
Анализ качественных и количественных показателей развития стран необходим для более точного понимания тенденций. Сравним экономические показатели Соединённых Штатов Америки и Российской Федерации.
Индекс человеческого капитала (ИЧК) - Сравнительный показатель качества жизни в данной стране, слагающийся из трех оценок: ожидаемой продолжительности жизни, грамотности населения и уровня доходов.
Человеческий капитал – совокупность знаний, умений, навыков, использующихся для удовлетворения многообразных потребностей человека и общества в целом. Он тесно связан с общей производительностью труда и рабочей силы на предприятиях, компаниях, конкретных организациях, а также городах и обществах страны. [1]
Человеческий капитал и экономика страны очень тесно связаны между собой. Например, при плохом уровне образования в стране общее количество неквалифицированных рабочих возрастет, что снизит качество выполняемой ими работы и скажется на общем приросте ВВП, что из-за невозможности обеспечения новых рабочих местами приведёт к росту безработицы [2].
Максимальное значение ИЧК среди мужчин в США незначительно падает: с 2017 года и по наше время, максимальное значение ЧК среди мужчин упало на 2 пункта. Среди женщин ситуация более стабильная: с 2017 года и до нашего времени ЧК изменялся в диапазоне 0,14(15) - 0,115(12) пункта. Говоря об общем среднем ИЧК заметим, что в 2017-2020 гг. у мужчин падение на 4 пункта; в 2017-2020 гг. среди женщин взаимоисключающий стабильный рост и падение на 0,9 пункта.
Вывод: мужские кадры преобладают над женскими, но их личностные и профессиональные качества ухудшились за последние годы. Следствие - возможен рост безработицы в США среди мужчин.
В РФ ситуация как у женщин, так и мужчин улучшается. С 2017-го года ИЧК женщин изменялся в диапазоне от 0,742 пунктов до 0,815 пунктов, приходя к среднему значению 0,783. У мужчин за тот же год диапазон менялся с 0,626 пунктов, до 0,732 ед., и их среднее значение составляло 0,679 единиц. Разность между данными значениями составила 0,104 единиц. Так личные и профессиональные качества мужского населения резко, а женского умеренно улучшились, что сказалось на росте ВВП в стране.
В статье [3] говорится о важности изучения феномена продолжительности жизни при моделировании ЧК, поэтому в качестве зависимой переменной возьмем продолжительность жизни и проанализируем данные Всемирного банка [4] по этому показателю для США.
Получим, что только показатель детской смертности на 1000 новорожденных – статистически значимо влияет на продолжительность жизни населения. Построим регрессионную зависимость ожидаемой продолжительности жизни от показателя детской смертности. Используем программу «Анализ данных», встроенную во вкладку «Данные» в Excel. Получаем следующее уравнение регрессии: y=78,97-0,25x1 (при отсутствии детской смертности ожидаемая продолжительность жизни должна быть для стран Америки 78,97 лет, что выше среднемирового показателя продолжительности жизни). Коэффициент корреляции больше 0,76, что также говорит в пользу сильной связи между выбранными для исследования показателями. Результаты сопоставления данных Всемирного банка и расчетов по уравнению, представленному выше, представлены на рис. 1.
Список литературы
- Словари и энциклопедии на Академике URL: https://dic.academic.ru/ (дата обращения: 25.01.2021).
- Влияние показателей ВВП на рынки // COFU Trading URL: https://www.cofutrading.com/trading-journal/2017/gdp-basics (дата обращения: 26.01.2021).
- Каменев К.Г., Каменев Н.Г «Многомерный метрический анализ при моделировании человеческого капитала» (Журнал Компьютерные исследования и моделирование, 2020, Т.12, № 5, С.1223-1245
- The World Bank URL: https://data.worldbank.org/ (дата обращения: 25.01.2021).