Левашова О.Е. Инвестиции в человеческий капитал и их отдача
реклама
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет экономики Магистерская программа "Экономика" Специализация " Государственные и муниципальные финансы" Кафедра государственного управления и экономики общественного сектора МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ «Инвестиции в человеческий капитал и их отдача в современной российской экономике (на примере образования)» Выполнила Студентка группы № 71Э (ГМФ) Левашова О.Е. Научный руководитель доцент, к.э.н. Колосницына М.Г. Москва 2011 Оглавление Введение................................................................................................................... 3 Глава 1. Инвестиции в человеческий капитал: теоретические аспекты............ 6 1.1. Понятие человеческого капитала ................................................................ 6 1.2. Свойства человеческого капитала и его сравнение с физическим капиталом.............................................................................................................. 9 1.3. Виды инвестиций в человеческий капитал .............................................. 11 1.4. Источники инвестиций в человеческий капитал ..................................... 12 1.5. Модель распределения личных доходов Беккера.................................... 13 1.6. Отдача от человеческого капитала............................................................ 15 1.7. Оценка эффективности инвестиций в образование ................................ 16 Глава 2. Инвестиции в образование и их отдача ............................................... 22 2.1. Тенденции роста образования в мире и динамика финансирования образования......................................................................................................... 23 2.2. Эмпирические оценки отдачи от инвестиций в образование в современной экономической литературе ........................................................ 31 Глава 3. Инвестиции в образование в современной российской экономике.. 53 3.1. Информационная база исследования и характеристика выборки ......... 53 3.2. Характеристики накопленного человеческого капитала и структура распределения населения по различным уровням образования ................... 55 3.3. Эмпирические исследования отдачи от инвестиций в образование ..... 66 Заключение ............................................................................................................ 74 Список использованной литературы................................................................... 78 Приложение ........................................................................................................... 81 2 Введение Человеческий капитал является одним из главных факторов экономического роста и повышения конкурентоспособности экономики. В развитых странах уровень человеческого капитала заметно выше, чем в странах, находящихся на более низких ступенях экономического развития, а отдача от него по сравнению с отдачей от физического капитала значительно выше. Человеческий капитал повышает конкурентные преимущества работников на рынке труда: с улучшением образовательной подготовки увеличивается уровень экономической активности, уменьшается риск безработицы, а также ее продолжительность, растут конкурентоспособность на рынке труда, заработки и территориальная и профессиональная мобильность. Современная глобальная экономика находится в состоянии динамичного развития, растет мобильность рабочей силы, работникам постоянно необходимо повышать свою квалификацию. В свою очередь, государству необходимо понимать высокую значимость развития человеческого капитала и всячески стимулировать работников к развитию их навыков. Работники с более высоким уровнем образования с большим успехом адаптируются к технологическим, институциональным и социальным сдвигам. Процесс переориентации российской экономики от преимущественно сырьевого типа на инновационную, социально-ориентированную экономику сопровождается переосмыслением роли человека в данном процессе. На сегодняшний момент существуют инициативы правительства, направленные на качественное развитие человеческого капитала. Подтверждением этому может являться Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года, в которой основное внимание уделяется значительному увеличению темпов роста инвестиций в человеческий капитал. В Концепции подчеркивается, что условием 3 совершения рывка в повышении конкурентоспособности российской экономики является рост качества человеческого капитала. Таким образом, государственной в условиях экономической смещения политики в вектора проводимой сторону социальной направленности возникает необходимость углубления теоретических и практических знаний по проблемам человеческого капитала. Целью работы является анализ количественных характеристик человеческого капитала и оценка норм отдачи от инвестиций в общий и специфический человеческий капитал в современной российской экономике. Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи: 1) рассмотреть теоретические аспекты понятия человеческий капитал, его свойства, а также источники и виды инвестиций в человеческий капитал; 2) проанализировать количественные характеристики накопленного человеческого капитала, которым обладают различные социально- демографические группы российского общества и структуру распределения населения по различным уровням образования; 3) оценить отдачу от человеческого капитала в терминах надбавки к заработной плате в России и сравнить ее с основными мировыми тенденциями. Решение поставленных задач также позволит получить представление о состоянии человеческого капитала в России и в мире в настоящий момент, его структурных характеристиках и экономической отдаче, а также его влиянии на поведение индивидов в сфере образования и на рынке труда. Полученная информация может быть важна для формирования образовательной политики, которая соответствовала бы сегодняшнему этапу развития российского общества. Информационной базой магистерской диссертации послужили результаты опроса 17-18 волн Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения, проведенного в 2008-2009 года. 4 Магистерская диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения. В первой главе освещены теоретические аспекты человеческого капитала, инвестиций в человеческий капитал и отдачи от них. Во второй главе рассматривается динамика финансирования образования и тенденции к повышению уровня образования в мире, обсуждаются эмпирические исследования отдачи от инвестиций в образование. В третьей главе приводится характеристика накопленного человеческого капитала, структура распределения населения по уровням образования и расчеты норм отдачи от человеческого капитала. 5 Глава 1. Инвестиции в человеческий капитал: теоретические аспекты 1.1. Понятие человеческого капитала Теория человеческого капитала своими историческими корнями восходит к работам крупных экономистов прошлого. Классики политэкономии рассматривали капитал как средство производства и одновременно отождествляли его с накопленным трудом. Понятие капитала в ранних классических традициях включает в себя два аспекта: во-первых, это собственность, во-вторых, это источник дохода. Люди приобретают полезные навыки и знания, которые являются одной из форм капитала. Этот капитал в значительной части представляет собой продукт обдуманных инвестиций, а его рост может влиять на экономическую систему. Инвестиции в человеческий капитал могут являться основной из причин увеличения производительности труда. Отдача от инвестиций в человеческий капитал содержит потребительский эффект. Прямые расходы на образование, здравоохранение и внутреннюю миграцию для получения лучшей работы являются яркими примерами. Такие инвестиции в человеческий капитал объясняют в большинстве случаев существенное увеличение заработной платы. Экономистам давно известно, что люди являются важной частью богатства страны. Исходя из того, что труд способствует выпуску продукции, производственный потенциал человека в настоящее время оценивается значительно выше, чем все другие формы богатства, вместе взятые. Люди вкладывают в себя, и эти инвестиции являются очень большими. Моральные и нравственные ценности и убеждения некоторых людей препятствуют им смотреть на человека как на средство производства. Таким образом, рассмотрение человека в качестве богатства, которое может быть дополнено инвестициями, идет вразрез с глубоко укоренившимися ценностями. Милль в свое время утверждал, что народ страны не следует рассматривать как богатство, поскольку богатство существует только ради людей. В концепции человеческого богатства нет ничего противоположного 6 его идее, что оно существует только на пользу людям. Инвестируя в себя, индивиды могут улучшить свое благосостояние (Schultz, 1961). Инвестиции в человеческий капитал редко включались в модели экономического роста в конце XIX - начале ХХ веков, хотя многие экономисты и видели в этом актуальность. Среди немногих, кто рассматривал в то время людей как капитал, можно выделить Смита, Тюнена, Фишера и Маршалла. Адам Смит в своей книге «Исследование о природе и причинах богатства народов» (1776 г.) отмечал, что на рост производительности полезного труда влияет сначала повышение умения рабочего, а потом улучшение машин и инструментов, при помощи которых он работает. К середине XX века стало понятно, что полученные знания и навыки являются в значительной мере продуктом инвестиций и в сочетании с другими человеческими инвестициями преимущественно составляют технологическое превосходство технически развитых стран. Поэтому стало необходимым более глубокое понимание влияния результатов интеллектуальной деятельности человека на качество и темпы развития экономики и экономического общества. роста В свою развитых очередь стран, статистические превышающие данные расчеты с применением только классических факторов роста, послужили импульсом к созданию теории человеческого капитала. Понятие человеческого капитала ввели американские ученые Теодор Шульц и Гэри Беккер в научных публикациях. В 1979 г. была присуждена Нобелевская премия по экономике Т. Шульцу за создание основ теории человеческого капитала, а в 1992 г. - Г. Беккеру за распространение сферы микроэкономического анализа на различные аспекты человеческого поведения и взаимодействия. Основная концепция чикагской школы была заложена Шульцем. В трудах «Формирование капитала образования» (1960 г.) и «Инвестиции в человеческий капитал» (1961 г.) он отмечал в понятии человеческий капитал 7 следующее: человеческий он, так как является непосредственной частью человека, а капитал - потому что будет приносить в будущем заработки и удовлетворение. Шульц первым применил к оценке инвестиций в человека те же категории, с помощью которых классики оценивали физический капитал. Он провел оценки стоимости рабочей силы, учитывая расходы на образование и потерянное время, затраченное на учебу. Отправной точкой в создании универсальной теории человеческого капитала являются работы Г. Беккера. Основными его книгами являются «Человеческий капитал» (1964 г.), «Экономика дискриминации» (1957 г.) и «Трактат о семье» (1981 г.), которые освещают различные стороны теории человеческого капитала. Он считал, что за счет инвестиций в человека формируется сам человеческий капитал. Беккер ввел понятие человеческого капитала на микроуровне, рассмотрев человеческий капитал фирмы. Он исследовал структуру и возрастную динамику распределения личных доходов, гендерное неравенство в оплате труда и показал, что фундаментом увеличения доходов является образование. Вложения в образование Беккер отождествлял с капиталовложениями, приносящими доход. Кроме того им была проведена эмпирическая оценка экономического обоснования, где сопоставлялись доходы с издержками на образование (Капелюшников, 1993). Весомый вклад в развитие теории человеческого капитала и в оценку его отдачи внесли Дж. Минцер, Дж. Псахаропулос, Б. Чизвик и другие. Экономисты XXI века продолжают развивать теорию человеческого капитала, отводя ей важное место в экономическом развитии общества. Человеческий капитал является основным производственным и социальным фактором развития современной экономики и общества, так как он приводит к развитию и росту страны. Таким образом, экономическая теория человеческого капитала формировалась постепенно, переходя от узкого понимания к более широкому и дополняя, в зависимости от этого, сами свойства человеческого капитала. С развитием и усложнением понятия и экономического взгляда на 8 человеческий капитал усложняется и его структура. Интерес к нему со стороны аналитиков и исследователей всех научных направлений приводит к его уточнению и углублению. Большинство западных экономистов считают, что человеческий капитал - это приобретенные знания и навыки, а также мотивации и энергия, которыми обладает человек, и которые используются в течение определенного времени для производства товаров и услуг (Капелюшников, 1981). Под инвестициями в человеческий капитал понимаются затраты, необходимые для увеличения в будущем производительности труда, а также приводящие к повышению квалификации и способностей человека и влияющие в дальнейшем на увеличение доходов индивида, фирмы и государства. Предполагается, что человек, совершая такие инвестиции, жертвует чем-то меньшим в настоящий момент, чтобы получить что-то большее в будущем. Однако поступать так он будет в том случае, когда по его расчетам окупятся и покроются его затраты. С учетом этого инвестиции в человека представляют собой некое распределение ресурсов во времени, когда текущие блага обмениваются на будущие блага в определенной пропорции. Наиболее ярким примером инвестиций в человеческий капитал выступают затраты на образование. Инвестиции в образование могут осуществляться на различных уровнях: на макроуровне - бюджетное финансирование, на мезоуровне - инвестиции со стороны предприятий и на микроуровне - инвестиции со стороны частных лиц. 1.2. Свойства человеческого капитала и его сравнение с физическим капиталом Одним из важнейших свойств капитала, отражающих его суть, является его накопление. Так, накопленные денежные, информационные, вещественные и другие средства, из которых люди планируют извлечь доход, являются капиталом. Основатели теории человеческого капитала считают, 9 что люди с помощью инвестиций в себя увеличивают свои способности в роли как производителей, так и потребителей. Структура и объем доходов человека изменяются со значительным ростом капитальных вложений в самого себя. Поэтому человеческий капитал - это не врожденные свойства человека, а накопленные: капитал необходимо создавать в процессе жизнедеятельности человека, врожденные свойства выступают только в качестве фактора, который способствует накоплению человеческого капитала. Человеческий капитал нельзя отделить от самого человека, его нельзя продать или передать по наследству как материальную ценность. Противниками такого подхода выступают психологи и экономисты, которые считают, что основную роль в дифференциации способностей играет наследственный или биологический фактор, а объяснение различия в доходах у людей с различным уровнем подготовки, а также неодинаковым образованием, которое они получают, ведет к завышению эффекта обучения. Человеческий капитал в некотором отношении подобен физическому: он является благом длительного пользования, но срок службы его ограничен, а также нуждается в расходах на ремонт или содержание и может устаревать раньше того, как произойдет его физический износ. Инвестиции в образование и здравоохранение формируют человеческий капитал, в свою очередь, затраты на оборудование и материалы - физический капитал. В то же время нельзя полностью отождествлять человеческий и физический капиталы. Во-первых, человек в современном мире не может представлять собой предмет купли-продажи. На рынке устанавливается только "арендная плата" человеческого капитала в виде заработной платы, в то время как цены на его активы отсутствуют. Во-вторых, человеческий капитал повышает эффективность экономической деятельности человека, между тем доход от него может быть как в денежной, так и в неденежной форме. В свою очередь для физического капитала на рынке наблюдается два вида цен - на его активы (например, покупку) и на потоки доставляемых им услуг (например, аренду). 10 1.3. Виды инвестиций в человеческий капитал Уровень развития образования и здравоохранения влияет на физическое и интеллектуальное развитие человека, его профессиональную подготовку и состояние его здоровья. Так, образование и профессиональная подготовка способствуют увеличению объема человеческого капитала, а забота о здоровье - продлению его «срока службы». Можно выделить следующие виды инвестиций в человеческий капитал: ¾ расходы на здравоохранение (расходы на медицинское обслуживание, профилактику заболеваний, и др.); ¾ расходы на образование (формальное/неформальное, общее/специальное, подготовка на рабочем месте и т.д.); ¾ расходы на мобильность на рынке труда (возможность миграции из мест с низкой производительностью в места с более высокой производительностью); ¾ расходы на рождение и воспитание детей. Кроме того, человеческий капитал может быть как общим, так и специфическим. Общие навыки и знания представляют собой ценность независимо от того, где они были получены, так как они могут использоваться в различных местах. Специфические навыки и знания могут применяться только там, где они были получены, поэтому при смене места работы они теряют свою ценность. В то же время большинство знаний и навыков, которыми обладают люди, не могут быть только общими, либо только специфическими. Подготовка в пределах системы формального образования преимущественно ориентируется на производство общего человеческого капитала, а подготовка на рабочих местах - на формирование специфического человеческого капитала. 11 1.4. Источники инвестиций в человеческий капитал Инвестиции в человеческий капитал имеют различные источники: государство, негосударственные общественные организации и фонды, международные организации и фонды, фирмы, домохозяйства. Государство использует как образование в принудительные (например, рамках школы, средней обязательное обязательная для всех медицинская профилактика), так и побудительные меры в этой области. Очень важны инвестиции в человеческий капитал на уровне домохозяйства, поскольку рождение детей и уход за ними являются частью воспроизводства человеческого капитала. Также значительна роль отдельных компаний в создании человеческого капитала, поскольку у них есть информация о наиболее перспективных направлениях вложений средств в обучение и подготовку квалифицированных кадров. Беккер рассматривал два вида подготовки на рабочем месте специфическую и общую (Becker, 1962). Работники, получившие свои специфические знания и навыки на фирме, представляют интерес только для данной фирмы и формируют ее конкурентные преимущества. Поэтому специфическая подготовка должна оплачиваться фирмой, так как она получает доход от нее, и при увольнении по инициативе фирмы потери будут нести работники, поскольку они не могут рассчитывать на такую же высокую заработную плату в другом месте. Специфический человеческий капитал может объяснить низкую текучесть среди работников с большим рабочим стажем на одном и том же месте, а также заполнение вакансий за счет продвижений по службе внутри фирмы, а не за счет найма на внешнем рынке труда. При общей же подготовке работник приобретает знания и навыки, которыми он может воспользоваться и принести пользу не только производившей обучение фирме, но и во многих других фирмах. Поэтому общая подготовка должна оплачиваться самими работниками (косвенно или напрямую), а фирма при предоставлении такого обучения не должна нести издержек. Так, за возможность повысить свою квалификацию работники 12 могут согласиться на более низкую заработную плату во время обучения, так как доход от такой подготовки полностью достается им. При финансировании фирмой общей подготовки она теряла бы свои инвестиции при увольнении работников. 1.5. Модель распределения личных доходов Беккера Беккер (Becker, 1975) вывел индивидуальную кривую спроса на инвестиции в образование, которая показывает уровень отдачи от этих инвестиций и имеет отрицательный наклон в силу ряда причин: • длительному обучению часто сопутствует возрастание физических и интеллектуальных нагрузок; • потерянные во время учебы доходы становятся все значительнее при накоплении учащимся человеческого капитала; • период, в течение которого будет поступать доход от поздних инвестиций, становится короче; • увеличение степени риска при повышении объема вложений. В то же время, полученное образование позволяет человеку быть эффективным работником и учеником и, следовательно, может облегчить и ускорить накопление новых знаний. Кривая спроса на инвестиции в образование располагается тем выше, чем одареннее человек. Кривая предложения показывает предельные издержки финансирования дополнительной единицы человеческого капитала и имеет положительный наклон. Рациональный индивид при инвестировании переходит от самых дешевых источников финансирования к более дорогим по следующей цепочке: средства родителей/родственников льготные займы от колледжей/университетов банковские кредиты или сокращение потребления. Кривая предложения учащегося будет тем ниже, чем больше финансовые возможности его самого и его семьи, поскольку потребность в 13 обращении к более дорогим источникам финансирования падает по мере накопления собственных средств. Например, для богатых семей нет необходимости брать кредит, и цена инвестиций для них оказывается меньше из-за того, что им не надо платить проценты по займу. В точке пересечения кривой спроса с кривой предложения достигается оптимальный объем инвестиций. Беккер также проанализировал два различных подхода к распределению инвестиций в человеческий капитал и заработных плат: «эгалитарный» и «элитарный». Эгалитарный подход исходит из того, что все люди могут в одинаковой степени извлекать выгоды из инвестиций в самих себя. Основной источник различий в заработках и инвестициях обуславливается внешней средой (удачей, богатством семьи и т. д.). Элитарный подход предполагает, что условия предложения являются одинаковыми и изменяются только условия спроса, связанные с неравенством в природных способностях индивидов. Обобщенный подход учитывает одновременно различия как в кривых спроса, так и в кривых предложения, то есть различия в способностях и возможностях. При изменении кривых спроса и кривых предложения определенные индивиды могут инвестировать равные суммы, причем заработная плата одних будет выше других, когда их кривые спроса и предложения располагаются выше. Например, индивиды с кривыми D3 и S1, D2 и S2, D1 и S3 (рис. 1.1) осуществляют одинаковые инвестиции. При условии, что кривые спроса и предложения не зависят от различий в способностях и возможностях индивидов, состояния равновесия достигаются в точках p31, p32, p33. Равновесие достигается в точках p11, p22 и p33, когда индивиды с вышерасположенными кривыми спроса имеют нижерасположенные кривые предложения, а индивиды с нижерасположенными кривыми спроса вышерасположенные кривые предложения. При условии, что индивиды с кривыми спроса, расположенными выше, имеют вышерасположенные кривые предложения, а индивиды с кривыми спроса, расположенными ниже, 14 - нижерасположенные кривые предложения, равновесие достигается в точках p31, p22 и p13 (Беккер, 2003). Рис. 1.1. Равновесные уровни инвестиций в человеческий капитал Таким образом, различия в распределении человеческого капитала и, следовательно, заработков, может возникнуть из-за смещения как кривых спроса, так и кривых предложения. Беккер показал, что разброс в кривых спроса приводит к большим различиям, чем в кривых предложения. Неравномерность заработков будет явно наблюдаться, когда в среднем лучшими способностями будут обладать учащиеся из богатых семей. 1.6. Отдача от человеческого капитала Отдача от человеческого капитала может выступать как в денежной (например, рост доходов индивидуума, рост прибыли предприятия, экономический рост определенной территории страны), так и в неденежной форме (например, развитие эстетических представлений человека при учебе живописи, расширение круга общения при учебе в вузе, положительная информация о предприятии, формирование моральных и нравственных принципов нации). Можно выделить два эффекта от инвестиций в человеческий капитал потребительский и инвестиционный. Потребительский эффект связан с получением полезности из самого процесса инвестирования: получение 15 образования (общение со сверстниками, получение новых интересных знаний и т.п.); здоровье и спорт (положительные эмоции от игры в команде); культура (эстетический эффект). Инвестиционный эффект связан с выгодами, которые сможет получать человек, фирма, государство после окончания процесса инвестирования: рост продуктивности и заработков, улучшение здоровья и прочее. Образование и подготовка на рабочих местах могут влиять на благосостояние общества: они делают работников способными к более сложному и более производительному труду, помогают людям лучше и рациональнее распоряжаться своими материальными ресурсами и ресурсами своего времени. Более образованные лица, как правило, первыми начинают осваивать новые технологии и продукты, а также внедрять их в свою производственную и потребительскую практику. В результате выигрывают как они, так и все общество в целом, так как сокращается путь от появления инноваций до их всеобщего применения. Накопление человеческого капитала повышает скорость создания и распространения научно- технических открытий и изобретений. Таким образом, положительное воздействие человеческого капитала на благосостояние общества основывается на трех механизмах (Капелюшников, 1985): • поддержание запаса давно освоенных знаний с помощью передачи их из поколения в поколение; • обеспечение более быстрого доступа к недавно появившимся и ранее неизвестным знаниям; • активизация производства новых, еще не существующих знаний. 1.7. Оценка эффективности инвестиций в образование Существуют различные методики измерения человеческого капитала. Различия их состоят в том, на что делается акцент: на издержки, 16 возникающие в ходе накопления человеческого капитала, или же на отдачу от инвестиций в него. Представление о величине доходности инвестиций в человеческий капитал возможно получить, например, при сравнении заработной платы индивидов, принадлежащих к различным группам, различающимся по уровню образования. Издержки инвестирования в образование подразделяются на прямые (например, плата за обучение, учебники и т. п.) и альтернативные расходы (потенциальная величина заработной платы, которую учащийся может получать, предпочтя обучению работу). При решении вопроса о продолжении или прекращении обучения учащиеся и их родители сравнивают выгоды и издержки, то есть сопоставляют ожидаемую предельную норму отдачи от инвестиций в образование с доходностью от альтернативных вложений (например, процентом по банковскому вкладу). Таким образом, норма отдачи выступает в качестве сигнала при распределении инвестиций между различными уровнями и типами образования. Высокая норма отдачи говорит о недостатке инвестирования, а низкая - о чрезмерном инвестировании. Схема выгод и издержек инвестирования в дополнительный год образования после начального уровня образования показана на рисунке 1.2. Частные выгоды от инвестиций в дополнительный год образования дают выигрыш в заработке для оставшейся трудовой жизни человека. Частные издержки будут включать в себя любые сборы или прямые расходы, которые платит индивид, а также издержки с точки зрения упущенных доходов. Процесс инвестиций в образование и процесс получения отдачи от этих инвестиций относятся к разным моментам времени, поэтому для сопоставления их необходимо привести к одному моменту времени. Чистая приведенная стоимость (NPV) представляет собой разницу между дисконтированными значениями чистых текущих потоков выгод и издержек. Рациональный инвестор (в данном случае студент или его семья) будет осуществлять инвестиции - такие, как инвестиции в получение 17 дополнительного уровня образования - если чистая приведенная стоимость положительна (Jimenez, Patrinos, 2008). Рис. 1.2. Зависимость доходов от возраста Другим критерием выгодности инвестиций является расчет внутренней нормы отдачи и сравнение ее с доходами от альтернативных инвестиций. Внутреннюю норму отдачи (r) находят из равенства текущей стоимости потока будущих доходов и инвестиций в образование: Bt = ∑ t ( 1 + r ) t =0 n n Ct ∑ (1 + r ) t =0 t , (1.1) где Bt - доход от образования в момент времени t, Ct - издержки обучения в момент времени t, t - период времени. Различают как частную норму отдачи от человеческого капитала (сопоставляются доходность и издержки от инвестиций для конкретного индивида), так и социальную (сопоставляются доходность и издержки от инвестиций для всего общества в целом). В идеальном случае социальные выгоды включают неденежные или внешние эффекты образования (например, общий рост культуры населения, толерантности, снижение рождаемости или спасенные жизни из-за улучшения условий санитарии, которым следуют более образованные женщины и т. п.). Учитывая скудные эмпирические данные о внешних эффектах образования, социальные нормы 18 отдачи, как правило, оцениваются на основе непосредственно наблюдаемых денежных издержек и выгод от образования. В свою очередь затраты государства гораздо выше, чем для отдельных семей, так как оно финансирует большую часть расходов на образование, в которые также включаются аренда зданий и зарплата преподавателей. Поэтому оценки социальной нормы отдачи, как правило, ниже оценок частной нормы отдачи. Разница между частной и социальной нормами отдачи отражает степень общественного субсидирования образования. Беккер одним из первых осуществил расчет экономической эффективности образования. Он вычитал заработки лиц, не продолживших обучение после средней школы, из пожизненных заработков закончивших колледж лиц для определения прибыли от высшего образования. Главными издержками при обучении являются потерянные заработки - доход, который теряют учащиеся за время учебы. Потерянные заработки определяют ценность времени, которое учащиеся затрачивают на формирование своего человеческого капитала. Модель, предложенная Беккером, учитывает неравенство доходов от труда (человеческого капитала) и от собственности (приобретенных по наследству или в дар активов). Отдача от инвестиций в человека выше, чем от инвестиций в физический капитал. При увеличении объема инвестиций в человеческий капитал отдача от них уменьшается, а в случае других активов (например, банковские вклады, недвижимость) либо не меняется, либо уменьшается незначительно. Поэтому многие семьи считают, что вначале надо инвестировать в человеческий капитал детей в связи с его большей отдачей, и только потом, когда отдача уменьшится до уровня нормы доходности от других активов, инвестировать в них для передачи их детям в наследство или в дар в будущем. Учитывая это, Беккер пришел к следующему выводу: оптимальный размер инвестиций в человеческий капитал детей осуществляют семьи, оставляющие наследство (Капелюшников, 1993). 19 Важное место в эмпирических исследованиях инвестиций в образование принадлежит работе Дж. Минцера (Mincer, 1974), который одним из первых применил концепцию производительных способностей индивида непосредственно к анализу проблемы распределения доходов и использовал функцию заработной платы для определения норм отдачи от инвестиций в образование. Он расширил уравнение (1.2) зависимости заработной платы от уровня образования (Becker, Chiswick, 1966), введя в него переменную - число лет, прошедшее после окончания учебы, измеряющую уровень накопленного опыта и время подготовки на рабочем месте. Помимо того, что необходимые знания и навыки могут быть получены в процессе обучения в учебных заведениях, они также могут быть получены непосредственно во время работы или на организуемых работодателем дополнительных курсах. Следовательно, заработная плата работников может возрастать по мере увеличения общего трудового стажа. Минцер предложил также включить в уравнение опыт работы в квадратичной форме с тем, чтобы учесть нелинейный характер его накопления, поскольку основная часть прикладных знаний и навыков накапливается в первые годы работы, после чего этот процесс замедляется. Также происходит постепенное обесценение человеческого капитала при приближении к пенсионному возрасту в связи с ухудшением здоровья работников и снижением стимулов к получению новых знаний и навыков. ln W = β0 + β1 ⋅ SCH + β2 ⋅ EXP + β3 ⋅ EXP2 + β4 ⋅ X + ε , (1.2) где W - заработная плата индивида за фиксированный промежуток времени, SCH - длительность обучения индивида, EXP - опыт работы индивида или трудовой стаж, X - контрольные переменные, влияющие на уровень заработной платы, β0 - средняя заработная плата работников, не получивших никакого образования, не имеющих опыта работы и поэтому занятых на рабочих местах, не требующих квалификации, 20 β1 - норма отдачи от инвестиций в образование на один дополнительный год обучения, β2, β3 - показывают норму отдачи от накопленного опыта работы. В большинстве исследований вопросы о фактическом стаже задаются редко, поэтому его часто аппроксимируют потенциальным стажем работы, который равен возрасту индивида за вычетом продолжительности обучения и возраста начала обучения (6 или 7 лет в зависимости от страны). Также при помощи уравнения (1.2) можно оценить отдачу от различных уровней образования, для чего переменную непрерывного количества лет обучения (SCH) необходимо преобразовать в ряд даммипеременных, характеризующих получение соответствующего уровня образования (начального, среднего и высшего). *** Подводя итоги, можно сказать, что теория человеческого капитала имеет продолжительную историю своего формирования и развития. Человеческий капитал - это важный фактор эффективности экономической политики страны, поэтому инвестиции в него, а также изучение уровня его накопления и отдачи от инвестиций являются важными задачами. К настоящему времени накопилось большое количество оценок норм отдачи от инвестиций в образование, а также полученного опыта работы для различных стран, причем наиболее распространенным инструментом эмпирического анализа является минцеровское уравнение заработной платы. В следующей главе рассматриваются эмпирические исследования динамики накопления человеческого капитала и финансирования образования, а также оценок отдачи от инвестиций в образование как в отдельности для различных стран, так и в целом для всего мира. 21 Глава 2. Инвестиции в образование и их отдача Человеческий капитал значительно варьируется между странами в зависимости от их промышленной структуры и общего уровня экономического развития. Тот факт, что на рынках труда произошло значительное увеличение доли работников с высшим образованием, показывает, насколько быстро меняется спрос рынка труда на квалифицированную рабочую силу. При этом для всех стран при разработке образовательной политики решающие значения имеют такие мотивационные действия, которые поощряют приобретение и эффективное использование навыков, полученных с помощью образования, что повышает количество высокообразованных специалистов. В связи с изменениями на рынке труда и увеличением спроса на владение определенными профессиональными навыками, взрослые должны быть готовы к повторному обучению для повышения компетентности или к смене профессии. В странах ОЭСР более 40% взрослого населения уже участвуют в официальном и/или неформальном образовании. Однако эта величина значительно варьируется не только между странами, но и по уровням образования и возрастным группам. Например, для лиц с высшим образованием почти в три раза больше шансов принять участие в дальнейшем обучении, чем для лиц, не имеющих полного среднего уровня образования. Это означает, что нуждающиеся в такой подготовке индивиды, не имеющие высшего образования, в наименьшей степени извлекают из этого пользу в действующих образовательных системах (OECD, 2010a). Несмотря на убедительные доказательства экономических и социальных выгод от образования, система образования должна оперативно реагировать на изменения спроса рынка труда на специалистов определенной квалификации. Для любой страны необходимо постоянно проводить политику, направленную на получение большей отдачи от инвестиций в образование. 22 2.1. Тенденции роста образования в мире и динамика финансирования образования Финансирование образования В большинстве стран затраты на образование составляют значительную часть государственных расходов. В период между 1995 и 2007 годами расходы на одного учащегося на ступенях, предшествующих профессиональному образованию, увеличились в каждой стране ОЭСР в среднем на 43%, несмотря на относительно стабильное число учащихся. Число обучающихся на ступенях профессионального образования в этом периоде увеличилось, но оно не всегда сопровождалось эквивалентным увеличением расходов. Однако в период 2000-2007 гг. расходы на одного учащегося в системе профессионального образования увеличились в среднем на 14 процентных пунктов по странам ОЭСР после пяти лет стабильного по размерам финансирования. Частично этот рост, отражающий масштабные инвестиции, объясняется реакцией правительств многих стран на стремительное расширение сферы профессионального образования (здесь и далее в этом параграфе - по материалам (OECD, 2010a) и (OECD, 2010b)). Удельная стоимость образования представляет собой расходы на одного учащегося. На рис. 2.1 показаны ежегодные расходы на одного студента в долларовом эквиваленте по паритету покупательной способности. В странах ОЭСР в целом тратят 9 195 долларов в год на одного обучающегося. Причем расходы резко возрастают от начального к высшему образованию: 6 756 долларов за учащегося начального образования, 8 153 долларов за учащегося среднего образования и 16 625 долларов за студента высшего образования. В среднем страны ОЭСР тратят почти в два раза больше на одного учащегося на высшем уровне образования, чем на начальном уровне. 23 Рис. 2.1. Ежегодные расходы на одного студента в долларах по ППС, 2007 Источник: (OECD, 2010b) В среднем страны ОЭСР выделяют на образование 13,3% суммарных государственных расходов. Этот показатель варьируется от 10% и менее в Чешской Республике, Италии и Японии до чуть менее 22% в Мексике. Доля расходов на образование в ВВП в значительной степени зависит от уровня экономического развития страны - более богатые страны тратят на образование больше средств (как абсолютно, так и относительно). Страны ОЭСР расходуют на образование в среднем 6,2% ВВП, при этом значение данного показателя значительно варьируется по странам: от 7% и более в Дании, Израиле, Исландии, Соединенных Штатах до 4,5% и менее процентов в Италии и Словакии. В России расходы на образование составляют 5,5% ВВП, что находится в рамках общей тенденции. Некоторые существенные различия финансирования образования в России от мировых тенденций наблюдается в распределении этих расходов в зависимости от источников финансирования и уровней образования. В странах ОЭСР около 59% совокупного объема расходов на образование, или 3,6% от совокупного ВВП, относится к ступеням образования, предшествующим профессиональному образованию. Высшее образование составляет почти одну треть совокупных расходов стран ОЭСР на образование, или 2,0% от совокупного ВВП. Канада, Чили, Корея и Соединенные Штаты тратят 2,0-3,1% ВВП на высшее образование. В 24 Бельгии, Франции, Исландии, Мексике, Норвегии, Швейцарии, Соединенном Королевстве и Бразилии доля расходов на высшее образование ниже среднего значения по странам ОЭСР, в то время как их доля в ВВП, расходуемая на ступени образования, предшествующие профессиональному образованию, в среднем выше других стран ОЭСР. Многие страны сделали огромные финансовые инвестиции в образование в течение 1995-2007 гг., так как большее количество людей получили среднее и высшее образование в этот период, чем когда-либо прежде. Для всех уровней образования государственные и частные инвестиции в сферу образования за этот период в странах ОЭСР увеличились в среднем на 49%. Причем в 75% стран ОЭСР, увеличение инвестиций было больше для профессионального образования, чем для предшествующих ему ступеней образования. Основное бремя расходов на образование несут бюджеты: в среднем в странах ОЭСР 90% начального и среднего образования оплачивается из государственных средств. Частное финансирование связано в основном с высшим образованием, варьируясь от 5% и менее в Дании, Финляндии и Норвегии до 75% и более в Чили и Южной Корее (OECD, 2010a). В России в период 2000-2010 гг. бюджетные расходы на образование существенно возросли. С 2000 по 2003 годы доля государственных расходов на образование в ВВП увеличилась с 2,9 до 3,8%, а затем она постепенно стабилизировалась при росте абсолютных объемов. В 2009 году расходы консолидированного бюджета на образование увеличились на 7,1% по сравнению с 2008 годом, в то время как ВВП сократился на 7,9%, что привело к заметному росту доли бюджетных расходов на образование в ВВП. В 2010 году эта доля немного снизилась (табл. 2.1). Таблица 2.1. Государственные расходы на образование в 2004-2010 гг. Консолидированный бюджет на образование, млрд. руб. Федеральный бюджет на образование 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010* 593,2 121,6 801,8 162,1 1 033,3 201,6 1 342,3 278,5 1 664,2 354,9 1 783,5 418,0 1 843,5 415,0 25 Консолидированные бюджеты субъектов РФ на образование Доля расходов консолидированного бюджета на образование в ВВП,% Федеральный бюджет на образование в ВВП,% Консолидированные бюджеты субъектов РФ на образование в ВВП,% Доля расходов на образование в консолидированном бюджете РФ,% Доля расходов на образование федерального бюджета в расходах консолидированного бюджета РФ,% Доля расходов на образование консолидированных бюджетов субъектов РФ в расходах консолидированного бюджета РФ,% 471,6 628,6 831,7 1 063,8 1 309,3 1 365,5 1 428,5 3,5 3,7 3,9 4,1 4,1 4,6 4,3 0,7 0,8 0,8 0,8 0,8 1,1 1,0 2,8 2,9 3,1 3,3 3,3 3,5 3,3 12,7 11,8 12,3 11,9 11,8 11,1 11,2 2,6 2,4 2,4 2,5 2,5 2,6 2,5 10,1 9,4 9,9 9,4 9,3 8,5 8,7 * Сводная бюджетная роспись с учетом внесенных изменений на 01.07.2010 г. Источник: Росстат, Федеральное казначейство Доли бюджетных расходов на начальное, среднее и дополнительное профессиональное образование в ВВП в 2004-2010 гг. были практически стабильными. В то же время доля расходов в бюджете на высшее и послевузовское профессиональное образование в ВВП стабильно росла с 0,45% в 2004 году до 0,89% в 2009 году, несколько снизившись в 2010 году до 0,83%. Доля расходов на высшее и послевузовское профессиональное образование в консолидированном бюджете на образование заметно выросла (с 13,0% до 17,9%) за 2004-2007 гг., снизившись в 2008 году до 17,7%, а в 2009 году она вновь повысилась до 19,5% и осталась на этом уровне в 2010 году. Таким образом, начиная с 2004 года, бюджетные расходы на образование перераспределялись в пользу высшего и послевузовского профессионального образования. Это было обусловлено не столько изменениями численности обучающихся на бюджетной основе студентов (табл. 2.2), образования сколько и структурными стремлением изменениями догнать по в системе показателям высшего удельного финансирования, то есть финансирования в расчете на одного студента, страны ОЭСР для повышения конкурентоспособности российского высшего образования. 26 Таблица 2.2. Численность студентов вузов, обучавшихся за счет бюджетных средств в 2004-2009 гг. (тыс. чел.) Численность студентов, обучающихся за счет бюджетных средств (на начало учебного года), всего В том числе за счет: федерального бюджета бюджетов субъектов РФ местных бюджетов 2004 2005 2006 2007 2008 2009 3 002,3 3 002,8 2 989,4 2 931,7 2 858,6 2 763,9 2 922,6 72,1 7,6 2 924,6 70,8 7,4 2 911,5 71,1 5,7 2 859,8 68,3 3,6 2 791,6 63,3 3,7 2 691,1 69,7 3,1 Источник: Росстат На рисунке 2.2 представлена динамика государственных затрат на образование в расчете на одного обучающегося по уровням профессионального образования. По всем уровням профессионального образования бюджетные расходы в расчете на одного учащегося в 20002010 гг. росли, причем с 2004 года ускоренными темпами. Рис. 2.2. Бюджетные расходы в расчете на одного обучающегося учреждений профессионального образования в 2000-2010 гг. в ценах соответствующих лет (тыс. руб.) Источник: Федеральное казначейство, Минфин России, Росстат Расходы российских семей на образование в расчете на одного члена домохозяйства в период 2000-2009 гг. значительно возросли, причем большая часть расходов приходится на оплату высшего образования (табл.2.3). По данным Росстата в 2009 году доля студентов, принятых на платной основе, составила 58% всех принятых. 27 Таблица 2.3. Расходы домашних хозяйств на оплату услуг образования в ценах соответствующих лет Расходы на оплату услуг образования в расчете на одного члена домохозяйства в год, руб В том числе по уровню образования, проценты: дошкольное и начальное среднее* среднее профессиональное высшее профессиональное не определенное по уровню 2000 2005 2009 137,0 931,0 1 596,0 2,4 34,2 52,2 11,2 11,8 8,6 10,4 64,9 4,3 5,8 11,1 7,7 69,0 6,5 *2000 г. - включая расходы на профессиональное образование Источник: Образование в цифрах: 2010, ГУ-ВШЭ Исследованием динамики семейных затрат на получение образования занимались Кузьминов и Андрущак (Кузьминов, Андрущак, 2010), которые пришли к выводу, что в последнее десятилетие затраты семей на образование росли меньшими темпами по сравнению со стоимостью других платных услуг, о чем свидетельствуют как данные Росстата, так и результаты Мониторинга экономики образования. Причем увеличение затрат семей фактически замещалось опережающим ростом бюджетного финансирования в расчете на одного обучающегося. По данным Росстата официальная стоимость предоставляемых государственными образовательными учреждениями образовательных услуг, увеличивалась в зависимости от уровня образования в 2000-2009 гг. примерно на 15-22% в год. Увеличение стоимости обучения в реальном выражении, то есть после корректировки на инфляцию, ежегодно составляло 1-9%. Также в последнее десятилетие росла реальная стоимость обучения в колледжах и техникумах (в номинальном выражении на 13,8%, а в реальном - на 1,4% в год). Уровень накопленного человеческого капитала В последние 30 лет наблюдался существенный рост уровня образования среди населения, что отразилось в разнице уровня образования молодого и старшего поколений. В среднем по странам ОЭСР 29% взрослого населения достигли начального или ниже среднего образования, 44% полного среднего образования и 28% высшего уровня образования. 28 Сравнение возрастных групп 25-34 года с 55-64 года показывает заметный прогресс в достижении полного среднего образования, которое в настоящее время стало нормой среди лиц в возрасте 25-34 лет (рис. 2.3). В среднем по странам ОЭСР доля лиц, получивших полное среднее образование, в группе населения в возрасте 25-34 года на 22 процентных пункта выше, чем в возрастной группе 55-64 года (80% по сравнению с 58%), а получивших высшее образование - на 35 процентных пункта. В 25 странах ОЭСР, а также Израиле, Эстонии, Словении и России, 60% или более всех взрослых (25-64 лет) получили полное среднее образование. Например, в России среди 25-34-летних доля получивших среднее образование составляет 91%, а высшее - 55%, в то время как среди 55-64-летних - 71% и 44%, соответственно. Различия между возрастными группами являются менее выраженными в странах с более высоким средним уровнем образования. В 12 странах ОЭСР, где более 80% всего взрослого населения достигло полного среднего образования, разница в пропорциях 25-34-летних и 55-64-летних составляет в среднем 12 процентных пунктов. Рис.2.3. Доля лиц, достигших полного среднего образования, 2008 Источник: (OECD, 2010a) Почти во всех странах молодые люди обладают более высоким уровнем образования, чем поколение, собирающееся покидать рынок труда (рис. 2.3 и 2.4). В среднем по странам ОЭСР, 28% всех взрослых получили высшее образование, однако среди 25-34-летних этот уровень повышается до 35%, а среди старшей возрастной группы он падает до 20%. Рост охвата 29 высшим образованием существенно отличается в разных странах. В Ирландии, Японии и Корее существует разница в 25 процентных пунктов или более в достижении высшего уровня образования в самых младших и самых старших возрастных группах. Таким образом, за последнее десятилетие основные изменения в области образования были связаны с падением доли людей, не окончивших среднее образование, и ростом доли людей с высшим образованием. В период 1998-2008 гг., доля лиц, не закончивших среднее образование, снизилась с 37 до 29%, а доля лиц с высшим образованием увеличилась с 21 до 28%, в то время как доля лиц с уровнем образования, не превышающим среднее профессиональное, практически не изменилась, увеличившись с 42 до 44% (OECD, 2010b). Рис.2.4. Доля лиц, достигших высшего уровня образования, 2008 Источник: (OECD, 2010a) Многие выпускники вузов продолжают образование по программам повышения квалификации и переподготовки в течение всего периода своей рабочей деятельности. В странах ОЭСР более 40% взрослых ежегодно обучаются по программам как базового, так и дополнительного профессионального образования, но значение этого показателя значительно варьируются - от более чем 60% в Новой Зеландии и Швеции до менее 15% в Венгрии и Греции. 30 2.2. Эмпирические оценки отдачи от инвестиций в образование в современной экономической литературе Государственные расходы на образование возвращаются в разных формах, например, в форме роста налоговых отчислений. В среднем по странам ОЭСР человек, получивший высшее профессиональное образование, за весь период своей рабочей деятельности выплатит в виде подоходного налога и социальных платежей на 119 000 долларов больше, чем получивший только полное среднее образование. Если вычесть затраты государства на образование, то останется в среднем 86 000 долларов, что в три раза превышает государственные расходы на одного учащегося в высшем профессиональном образовании (OECD, 2010a). Отдача от образования для общества выше из-за наличия многих других выгод от образования, не выражающихся непосредственно в форме налоговых отчислений. Рост образования в стране может способствовать снижению неравенства, увеличению отдачи от других активов, росту социальной стабильности, снижению уровня преступности, увеличению продолжительности жизни и т.д. Более высокий уровень образования дает также и более высокие показатели здоровья (Cutler, Lleras-Muney, 2006). Образование помогает человеку оставаться в категории занятых более длительное время. Оно представляет собой преимущество, которое особо необходимо при столкновении стран с демографическими проблемами и структурными изменениями на рынке труда. Хорошее образование увеличивает возможность трудоустройства. Например, при сложившихся условиях на рынке труда в 2008 году в странах, пострадавших от ранней рецессии, люди с низким уровнем образования сталкивались с большими трудностями в поиске и сохранении работы. В среднем в странах ОЭСР уровень безработицы для индивидов с высшим образованием оставался на уровне 4% или ниже, а для индивидов, имеющих образование ниже полного среднего, он неоднократно превышал 9%. 31 Квалификация является важной характеристикой человеческого капитала, определяющей производительность, в свою очередь более производительный труд должен выше оплачиваться. Величина и структура заработной платы, а также ее дифференциация между различными профессиями и уровнями квалификации, не заданы и изменяются во времени и в пространстве. На них действуют разнообразные факторы со стороны спроса на труд или со стороны его предложения. Кроме того, они подвергаются значительному влиянию со стороны институтов рынка труда. Профессиональная принадлежность работников не является независимой от их индивидуальных преимущественно профессии характеристик: мужскими требуют или высшего некоторые профессии преимущественно образования, другие считаются женскими; нет; одни существуют профессии более подходящие для молодежи, а другие - для старшего поколения. В развитых странах существует тенденция к более высокой оплате труда среди работников с высоким уровнем квалификации и образования. Темпы роста зарплаты работников характерны для всего периода трудовой деятельности, но замедляются с возрастом. Доходы увеличиваются с каждым полученным уровнем образования. Те, кто достиг полного среднего или высшего уровня образования, получают существенные премии в виде заработков по сравнению с теми, кто не получил полное среднее образование. Такие премии обеспечивают стимулы к инвестициям в образование, а также несут в себе информацию о предложении и спросе на образование. Дифференциация в доходах между группами с различным уровнем образования предоставляет дополнительную информацию о риске, связанном с инвестициями в образование. Относительная прибыль предоставляет информацию о том, на что типичный студент может в среднем рассчитывать в терминах заработка после завершения той или иной образовательной программы. Различие в доходах обеспечивает более полную 32 картину, давая диапазон возможных результатов для различных уровней достигнутого образования. Эмпирические оценки отдачи от инвестиций в образование для зарубежных стран Во многих странах мира наличие высшего профессионального образования дает более чем пятидесятипроцентный прирост зарплаты. Так, мужчины с высшим образованием получают значительную премию к заработной плате в Австрии, Чешской Республике, Венгрии, Люксембурге, Польше, Португалии, Словацкой Республике, Соединенных Штатах, Бразилии и Израиле. Они зарабатывают на 80% и более, чем работники со средним образованием. В Венгрии, Ирландии, Японии, Корее, Словацкой Республике, Соединенном Королевстве и Бразилии женщины имеют аналогичные преимущества (OECD, 2010a). Премии за образование увеличиваются с возрастом. Доходы от высшего образования относительно выше в старшем возрасте (55-64-летних по сравнению с 25-64-летним населением) во всех странах, за исключением Австралии, Италии, Турции, Соединенного Королевства, Бразилии и Израиля. Для индивидов, имеющих уровень образования ниже полного среднего, разрыв в доходах обычно увеличивается с возрастом. Во всех странах и на всех достигнутых уровнях образования, женщины зарабатывают значительно меньше, чем мужчины. Гендерный разрыв в доходах не снижается с более высоким уровнем образования. Отношение заработков женщин к заработкам мужчин является наибольшим (76%) среди лиц с уровнем образования, не превышающим профессиональное, и наименьшим (72%) среди лиц с высшим образованием. Только в семи странах доходы женщин с высшим образованием составляют более 75% от заработков мужчин, и среди них гендерный разрыв в высшем образовании меньше, чем для женщин с полным средним образованием, только в Бельгии, Испании и Соединенном Королевстве. Женщины часто работают по 33 профессиям, отличающимся от мужских профессий. Тем не менее, в Исландии, Италии, Соединенных Штатах, Бразилии и Израиле женщины, получившие высшее образование, зарабатывают 65% или менее от мужского заработка, и во всех случаях, кроме Бразилии, разрыв в доходах больше, чем у женщин с более низким уровнем образования (рис.2.5). Рис.2.5. Различия в доходах между женщинами и мужчинами (2008 или последний год) (средний заработок женщин в процентах от заработков мужчин (25-64 лет) по уровню образования) Источник: (OECD, 2010a) Уровень образования также тесно связан со средними заработками. Во всех странах, обладатели высшего образования зарабатывают больше лиц с более низким уровнем образования - их доход составляет 153% от доходов людей с более низким уровнем образования. Лица, которые имеют неполное среднее образование, получают лишь 78% от заработков тех, кто получил полное среднее образование. На основе метода расчета чистой приведенной стоимости (NPV) на рисунке 2.6 приведены дисконтированные значения частных и социальных отдач от инвестиций в образование для мужчин, получивших полное среднее и высшее образование. Общая отдача (частная и социальная) для мужчин, получивших полное среднее образование и успешно завершивших высшее образование, превышает 500 000 долларов в Италии, Португалии и 34 Соединенном Королевстве. В среднем по странам ОЭСР совокупный доход превышает 335 000 долларов. Вознаграждение за высшее образование в среднем значительно выше (145 000 долларов), чем для полного среднего образования (68 000 долларов). Это отражает тот факт, что полное среднее образование стало нормой в странах ОЭСР. В некоторых странах, люди должны получать высшее образование, чтобы в полной мере использовать финансовые выгоды от образования после завершения обязательного образования. Величина премии за высшее образование является существенной: в среднем она близка к 300 000 долларов для мужчин и превышает 200 000 долларов для женщин в странах ОЭСР. Рис.2.6.Частные и социальные экономические отдачи для мужчин, получивших полное среднее или послесреднее невысшее образование (МСКО 3/4) и получивших высшее образование (МСКО 5/6) в рамках первоначального образования, 2006 Источник: (OECD, 2010a) В среднем по странам ОЭСР, чистая приведенная стоимость инвестиций в высшее образование составляет 146 000 долларов для мужчин и 92 000 долларов для женщин. Для среднего или послесреднего невысшего образования она падает до 68 000 долларов для мужчин и 47 000 долларов для женщин. Но за этими средними лежат большие различия между странами. Для мужчин премии за высшее образование (с точки зрения чистой приведенной стоимости) варьируются от чуть менее 21 000 долларов в Дании 35 до чуть менее 367 000 долларов в Португалии (для женщин, соответственно, от 12 000 долларов до 207 000 долларов). Однако в Дании, Новой Зеландии и Швеции студенческие кредиты и гранты могут снизить инвестиционные затраты и сделать высшее образование более привлекательным, особенно для студентов из менее обеспеченных семей. Например, в Дании величина грантов составляет 7 500 долларов в год для студентов, проживающих вне дома. Учет этих грантов приведет к сокращению инвестиционных расходов более чем на половину и добавит порядка 28 000 долларов к общей стоимости высшего образования (OECD, 2010a). Отдача от инвестиций в образование оценивается с конца 1950-х годов с использованием подходов теории человеческого капитала. Таким образом, существует большое количество эмпирических работ, посвященных оценкам отдачи от образования. Среди них есть как отдельные исследования внутри какой-либо одной страны, так и сравнительный анализ по нескольким странам или группам стран. В большинстве случаев при оценке норм отдачи от образования используется минсеровское уравнение заработной платы. Причем оценки отдачи от образования методом инструментальных переменных с учетом уровня образования семьи, как правило, выше классических оценок методом наименьших квадратов. Исследования стран с переходной экономикой показывают, что низкие нормы отдачи характерны для плановой экономики, а также что они значительно возрастают в условиях переходной экономики. Так, норма отдачи в Словении в трансформационном периоде (1991) увеличилась в 1,5 раза по сравнению с дореформенным периодом (1987). Причем в дореформенный период женщины имели более высокие предельные нормы отдачи как от образования, так и от профессионального опыта по сравнению с мужчинами, а в трансформируемой экономике структура заработков у мужчин и женщин становилась схожей (Orazem, Vodopivec, 1995). Изучение изменений в отдаче от образования в конце 1990 - начале 2000 гг. в Беларуси, Болгарии, Грузии, Венгрии, Молдове, Польше, Румынии, 36 России и Таджикистане показало, что с 2002 года в большинстве стран начала прослеживаться тенденция увеличения заработной платы за каждый дополнительный год образования на 4-8% (Емцов и др., 2006). В Беларуси, Болгарии, Венгрии и Молдове относительно высокая отдача от образования (7-8%), в то время как в Грузии, Таджикистане, России и Румынии она является низкой (не более 5%). Во многих рассматриваемых странах с конца 1990-х годов доля работников госсектора относительно всех занятых в экономике значительно сократилась. В Болгарии, Венгрии, Польше и Румынии средняя заработная плата в государственном секторе была намного выше, чем в частном, в Молдове и Беларуси она практически оставалась одинаковой, а в России, Грузии и Таджикистане работники госсектора зарабатывали значительно меньше, чем в частном. За последние два года рассматриваемого периода зарплата работников госсектора значительно выросла в тех странах, где раньше она сильно отставала от зарплаты в частном секторе. Относительно низкая заработная плата государственных работников может компенсироваться более высокой гарантией занятости или возможностью использовать свою должность для получения неофициальных доходов, что может негативно повлиять на уровень отдачи от образования, так как квалификация занятых в госсекторе работников, как правило, выше. В России различие в отдачах от образования в государственном и частном секторах постепенно снижалось, а в Беларуси, Болгарии, Венгрии и Молдове оно значительно увеличилось, причем в пользу работников госсектора. В течение всего рассматриваемого периода отдача от высшего образования в виде заработной платы росла или оставалась неизменной, а отдача от среднего специального образования снизилась. В большинстве стран уровень отдачи от высшего образования в государственном секторе не отличался от уровня в частном секторе, в то время как отдача от среднего специального образования в государственном секторе была выше, чем в частном. Ожидаемые доходы и отдача от образования рассматриваются экономистами рынка труда как основные факторы получения образования и 37 выбора профессии и как ключевой фактор в принятии решений, касающихся мобильности рабочей силы, профессиональной подготовки и переподготовки кадров. Брунело и др. (Brunello et al., 2001) изучали ожидаемые заработные платы европейских студентов колледжей в 1999/2000 учебном году. Авторы изучали детерминанты ожидаемой заработной платы и ожидаемой вероятности занятости, а также изменчивость этих ожиданий во время обучения и их различия между университетами и специализациями. Они также изучили взаимоотношения между ожидаемыми начальными заработными платами и их ростом, сопоставили ожидаемую отдачу от высшего образования с фактическими оценками отдачи от образования на основе микроданных различных стран и получили, что: а) ожидаемая заработная плата и ее рост после окончания университета значительно связаны со специальностью, полом, возрастом, курсом обучения на момент опроса, осознанием своих способностей и уровнем образования семьи; б) ожидаемые абсолютные и относительные перспективы трудоустройства зависят от специальности, а также от уровня образования семьи, которое предполагает, что личные связи играют важную роль в европейском рынке труда для выпускников вузов; в) ожидаемые заработные платы среди студентов после окончания университета существенно выше в среднем, чем фактические доходы. Исследование частной нормы отдачи от образования в Италии показало, что, хотя она находится в соответствии со средней европейской отдачей, уровень образования в Италии значительно ниже (Brunello et al., 2000). Отдача практически не изменилась за период 1977-1995 гг., за исключением ее значительного роста в 1993 и 1995 года, особенно для женщин. Наблюдаемое увеличение отдачи от образования было почти полностью обусловлено увеличением отдачи от образования в государственном секторе. Оценки стандартного минсеровского уравнения для 1995 года показали, что отдача от дополнительного года обучения 38 составляет 6,2% для мужчин и 7,7% для женщин. Один год потенциального опыта работы увеличивает почасовую заработную плату мужчин на 4,1% и женщин на 3,6%. Отдача от различных уровней образования в целом выше для женщин, чем для мужчин и увеличивается с количеством лет образования. Добавление переменных, характеризующих уровень образования семьи индивида, увеличивают отдачу от образования. Капони послесреднего и Плеска (Caponi, Plesca, 2007) оценили отдачу от образования по сравнению со средним образованием в Канаде. Канада тратит огромное количество ресурсов на профессиональное образование (МСКО 4,5), поэтому доля населения с таким образованием в ней наивысшая среди стран ОЭСР. С университетским образованием мужчины зарабатывают на 20% больше, чем мужчины с образованием колледжа. Авторы показывают, что с учетом почасовой заработной платы оценки отдачи от университетского образования методом наименьших квадратов (МНК) являются одинаковыми для мужчин и женщин, но они становятся выше для женщин, если считаются еженедельные или годовые зарплаты, потому что с высшим образованием женщины работают в среднем больше часов. Авторы получили скорректированные оценки отдачи от профессионального образования после устранения смещений, вызванных самоотбором, которые корректировки оказались возможного ниже смещения, оценок отдача МНК. от Так, после университетского образования по отношению к среднему образованию уменьшилась с 45% до 35% для мужчин и с 45% до 41% для женщин. Разрыв между отдачами от образования в университете и колледже уменьшился незначительно даже с учетом возможности смещения: отдача от университетского образования относительно колледжа сократилась с 26% до 21% для мужчин и с 24% до 21% для женщин. Дифференциация доходов по уровню образования отражает денежные стимулы для инвестиций в образование. Исследование доходов от образования привело к ряду эмпирических работ, проверяющих гипотезы 39 относительно большого разнообразия социальных вопросов: расовой и этнической дискриминации, дискриминации по признаку пола, распределения доходов, детерминант спроса на образование и других. При определенных допущениях, характеристики дифференциации заработков по уровню образования были использованы для выявления источников экономического роста. Однако, возможно применение передового опыта, использующего доходы от уровня образования в качестве оценки отдачи от инвестиций в образование. Работы Псахаропулоса и Патриноса обобщают результаты многих исследований (например, Psacharopoulos, 2010)) (Psacharopoulos, Patrinos, 2004) и (Patrinos, и позволяют выявить общие соотношения и тенденции в отдачах от образования, получаемого в разных по уровню развития странах, разных ступеней образования, а также различия в отдачах для индивида и для общества. Исследования показывают устойчивую во времени разницу в показателях индивидуальной и социальной отдачи от образования, а также сокращение нормы отдачи для более высоких ступеней образования (табл. 2.4), что вполне объясняется законом снижения предельной продуктивности факторов производства. Наиболее выгодным оказывается начальное образование. Нормы отдачи выше в бедных, слаборазвитых странах, поскольку образование там является редким ресурсом (табл. 2.5). Таблица 2.4. Нормы отдачи от образования, % (обобщены данные с конца 1970-х до начала 1990-х гг.) Группы стран Азия* Европа*, Ближний Восток, Северная Африка Центральная и Южная Америка Страны ОЭСР Центральная Африка Весь мир Начальное 16,2 15,6 Социальные Среднее 11,1 9,7 Высшее 11,0 9,9 Начальное 20,0 13,8 Частные Среднее 15,8 13,6 Высшее 18,2 18,8 17,4 12,9 12,3 26,6 17,0 19,5 8,5 25,4 18,9 9,4 18,4 13,1 8,5 11,3 10,8 13,4 37,6 26,6 11,3 24,6 17,0 11,6 27,8 19,0 * без стран ОЭСР Источник: (Psacharopoulos, Patrinos, 2004) 40 Таблица 2.5. Норма отдачи от дополнительного года обучения (обобщены данные с конца 1970-х до начала 1990-х гг.) Количество лет обучения 8,4 8,8 8,2 9,0 7,3 8,3 Группы стран Азия* Европа*, Ближний Восток, Северная Африка Центральная и Южная Америка Страны ОЭСР Центральная Африка Весь мир Норма отдачи, % 9,9 7,1 12,0 7,5 11,7 9,7 * без стран ОЭСР Источник: (Psacharopoulos, Patrinos, 2004) Частные нормы отдачи учитывают только расходы и доходы индивидов после уплаты налогов, а социальные нормы отдачи учитывают доходы до уплаты налогов и общие, частные и государственные, расходы на образование. Социальные нормы отдачи ниже частных из-за государственного финансирования многих ступеней образования, а также изза того, что общественные выгоды не учитываются при расчете социальной нормы отдачи. Степень государственного финансирования увеличивается с уровнем образования, которое имеет последствия регрессивного распределения дохода. Средняя норма отдачи в развивающихся странах по оценкам минсеровской функции доходов составляет почти 11%, что несколько выше, чем 10% во всем мире (табл. 2.6). Отдачи являются самыми высокими от начального уровня образования, но также высоки и от высшего образования. Типичной картиной в развивающихся странах является провал в отдаче от среднего уровня образования, что связано не только с низким качеством образования, но и с тем, что наиболее успешные студенты среднего образования получают высшее образование. Таблица 2.6. Частные нормы отдачи от образования для развивающихся стран, % Среднее значение Количество стран Дополнительный год обучения 10,8 52 Начальное образование 23,0 49 Среднее образование 17,9 55 Высшее образование 21,1 51 Источник: (Psacharopoulos, Patrinos, 2004) 41 Для развивающихся стран, отдача от образования для мужчин является самой высокой для начального образования (14,3%), уменьшается для среднего образования (9,2%), и увеличивается для высшего образования (12,3%). Для женщин, отдача от образования является самой низкой для начального образования (7,2%), самой высокой для среднего образования (13,1%), и падает до 10,1% для высшего образования. То есть, в развивающихся странах, в среднем, отдача от начального образования для женщин ниже, чем для мужчин, но женщины обгоняют мужчин по отдачам от среднего образования. В среднем уровень отдачи от высшего образования для мужчин на 2,2 процентных пункта выше, чем для женщин. Вполне возможно, что дифференциация в отдаче от образования по полу может быть связана с различными возможностями работы, доступными мужчинам и женщинам на каждом уровне образования. С другой стороны, на работах, которые могут требовать только начального образования (например, строительство), доля мужчин может быть выше из-за традиций или требующей силу работы. Следовательно, мужчины могут иметь более высокую отдачу от начального образования. Относительно более низкая отдача от образования для женщин на начальном уровне образования в развивающихся странах является серьезной проблемой, поскольку семьи в бедных странах могут принимать решение отправить сыновей, а не дочерей, в школу. В то же время, норма отдачи от дополнительного года обучения для женщин на 2 процентных пункта больше, чем для мужчин, в развивающихся странах, а также в странах с переходной экономикой. Дугерти (Dougherty, 2005) рассматривает различные объяснения этого факта, одно из которых включает пагубное воздействие дискриминации и других факторов, которые возникают из-за того, что женщины принимают предложения по заработной плате, недооценивающие их характеристики. Дугерти высказывал предложение, что лучше образованными являются женщины, так как они более способны и старательны, им предстоит преодолеть гендерные препятствия и 42 конкурировать с мужчинами на рынке труда. Часть расхождений также может быть связана с различными достигнутыми уровнями образования мужчин и женщин. Кроме того, женщины могут выбрать работу в секторах, где образование относительно высоко ценится. Низкая отдача от начального образования в развивающихся странах может быть свидетельством дискриминации - так, женщины должны достичь большего образования, чтобы получать достаточную заработную плату. Средняя норма отдачи в мире от дополнительного года обучения составляет 10%. Высокие отдачи от образования в зависимости от уровня доходов страны показывают страны с низким и средним уровнем дохода. В течение 1990-2002 гг. средняя отдача от образования уменьшилась на 0,6 процентных пунктов. В то же время, средний уровень образования увеличился. Таким образом, если остальное осталось неизменным, увеличение предложения образования привело к снижению отдачи от образования. Во всем мире женщины в целом получают более высокую отдачу от инвестиций в образование. Но отдача от начального образования выше для мужчин (20%), чем для женщин (13%). Однако для женщин наблюдается более высокая отдача от среднего образования (18% против 14%) (табл. 2.7). Таблица 2.7. Отдача от образования по признаку пола, % Уровень образования Начальное Среднее Высшее В целом Мужчины 20,1 13,9 11 8,7 Женщины 12,8 18,4 10,8 9,8 Источник: (Psacharopoulos, Patrinos, 2004) В целом, норма отдачи от образования уменьшилась за последние десятилетия, в то время как среднее число лет обучения возросло. Отдача от различных уровней образования колебалась на протяжении многих лет, но все же с 1980 года стала прослеживаться тенденция к ее снижению. Доля населения, получившего полное среднее и высшее образование, в течение последних десятилетий заметно возросла, в то время как доля населения с 43 начальным образованием несколько снизилась. Отдача от начального образования колебалась в течение десятилетий, для среднего образования она росла до 1980-х годов, а для университетского образования частные нормы отдачи снижались в пропорции, в которой увеличивалась доля людей с высшим образованием (Psacharopoulos, Patrinos, 2004). Оценки отдачи эконометрических от образования, методах, которые основанные на контролируют передовых различные характеристики, сводятся к средней норме отдачи, которая похожа на среднее значение по миру (10%), представленное в обзорах. Для оценки истинного влияния образования на доходы, некоторые авторы используют оценки с помощью метода инструментальных переменных. Используемые инструменты должны быть соотнесены с обучением, но не должны коррелировать с необъяснимыми изменениями в доходах. Довольно часто в качестве таких инструментов используются переменные, характеризующие уровень образования семьи, а также различные типы реформ образования. Поскольку люди принимают решения об инвестировании в обучение, оценивая затраты и выгоды, расходы имеют важное значение. Таким образом, типы кредитной политики в сфере образования и расстояния до учебного заведения также могут использоваться в качестве инструментов (Patrinos, Psacharopoulos, 2010). Помимо отдачи от увеличения количества лет образования последние исследования пролили свет на отдачу от улучшения качества образования. Способность или качество полученного образования может существенно влиять на доходы работника. Этот фактор является комплексным и зависит как от качества предоставляемых образовательных услуг, так и от успешности их восприятия со стороны обучающегося, то есть когнитивных навыков студентов или выпускников. При наличии существенных изменений в качестве образования, отсутствие контроля над ним при оценке функции доходов может вызвать смещение в оценке отдачи от образования. Берман и Бирдсол (Behrman, Birdsall, 1983) расширили минцеровское уравнение 44 заработной платы, включив в него переменную качества обучения. При исследовании молодых бразильских мужчин в возрасте 15-35 лет они получили, что оценка социальной нормы отдачи от качества обучения существенно превышает социальную норму отдачи от числа лет обучения. Существуют также доказательства неоднородности (гетерогенности) в отдаче от образования. Из имеющихся данных, в большинстве стран с высоким и средним уровнем доходов, более высокая отдача наблюдается на верхних концах распределения заработной платы. В целом, в странах с низкими доходами отдача, как правило, выше на нижних концах распределения заработной платы. Такие различия между странами могут быть связаны с большей трудовой мобильностью, позволяющей людям улучшить свое положение путем смены рабочих мест, нехваткой навыков, дифференцированного воздействия рыночных сил, взаимосвязью между оплатой и производительностью или дифференцированным доступом к качественному образованию. Решение о повышении уровня образования является сложным и зависит от индивидуальных способностей, финансовых возможностей, семейного положения, предпочтений и т. д. Такие факторы, как правило, незаметны для исследователей, и могут служить причинами возникновения эндогенности и гетерогенности при оценке отдачи от образования. Ааквик и др. (Aakvik et al., 2003) исследовали отдачу от образования мужчин с полной занятостью в возрасте 38-47 лет в Норвегии с помощью инструментальных переменных, в качестве которых выступали различные школьные реформы в Норвегии. Причем инструменты вводились для каждого уровня образования. Авторы оценили две модели отдачи от образования: в первой модели образование являлось непрерывной переменной, а во второй - дискретной, и обнаружили, что отдача от образования сильно нелинейная. Отдача от образования из уравнения заработков, в котором образование являлось непрерывной переменной, принимала значение 7,5% при оценке методом наименьших квадратов и 10,2% - методом инструментальных переменных (в 45 качестве инструмента выступала реформа обязательного школьного образования). При устранении эндогенности и гетерогенности отдача от образования несколько снижалась и становилась равной 6,3%. Отдача от накопленного опыта работы была около 5%, а трудового стажа на конкретном предприятии - 1%. Эмпирические оценки отдачи от инвестиций в образование для России В России первые оценки отдачи от человеческого капитала появились в середине 1990-х годов, поэтому к настоящему времени накопилось достаточно много результатов, которые были получены разными методами и по разным выборкам, показывающих, что в России также существует прямая зависимость величины заработной платы работников от уровня их образования. Нестерова и Сабирьянова (Нестерова, Сабирьянова, 1998) показали, что во время реформ начала 90-х годов в России переход от плановых способов регулирования оплаты труда привел к увеличению доходов индивидов с высшим уровнем образования. При оценке уравнения заработной платы на основе данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) за 1994-1996 гг. норма отдачи на каждый дополнительный год обучения составила 6-8%, причем она выросла не только по сравнению с советским периодом, но и относительно начала процесса реформ 1992 года. Норма отдачи от потенциального опыта на рынке труда составила 1-3%, а отдача от специфического человеческого капитала оказалась несущественной и статистически незначимой. Это связано с высокой степенью динамики изменений, которые претерпевала российская экономика, когда востребованными оказывались не накопленные в старой системе навыки и опыт, а мобильность индивидов и их способность адаптироваться к изменяющейся ситуации. Поэтому более молодые, активные и мобильные индивиды были более адекватны потребностям переходной экономики. Авторы показали, что в переходной экономике 46 величина заработной платы подвержена влиянию не только индивидуальных характеристик работников, но и особенностей предприятий, рабочих мест и видов деятельности, а также региональных факторов. Получить работу, причем стабильную, имеют шанс индивиды с более высоким уровнем образования. Причем с учетом характеристик фирмы и региона роль профессионального опыта и стажа увеличивается и становится статистически более значимой, в то время как влияние уровня образования индивида уменьшается. Это означает, что более образованные индивиды с большей вероятностью будут наняты на работу в фирмы с более высоким уровнем средней заработной платы. Андрущак и Натхов (Андрущак, Натхов, 2009) исследовали основные факторы социально-экономического, демографического и иного характера, формирующие ожидания выпускников российских школ и их родителей, относительно будущих доходов после окончания образования на основе данных опроса семей абитуриентов российских вузов, разработанного Лабораторией «Институционального анализа экономических реформ» ГУВШЭ и проведенного в 2008 году. Авторы количественно оценили влияние различных факторов на ожидания абитуриентов в отношении их будущих заработков, основными среди которых являются уровень образования и доходы родителей, тип образовательного учреждения, где респондент получает среднее образование, существование в вузе выбранной специальности, пол респондента и местность его проживания. В результате чего был выявлен эффект переоценки ожидаемых доходов семьями с низким уровнем образования и значимый положительный эффект дохода семьи, присутствие гендерного различия в ожидаемых доходах (респонденты женского пола ожидают меньших доходов по окончании вуза и меньшей отдачи от образования), а также значимость типа общеобразовательного учреждения, который тесно связан с информированностью учеников о вступительных экзаменах и их участием в школьных и вузовских олимпиадах. Выявлены и некоторые свидетельства в пользу гипотезы 47 влияния социального окружения - средние ожидаемые доходы респондентов заметно растут с увеличением числа одноклассников, планирующих поступление в вуз. Также в ходе исследования оказались значимыми такие факторы, как характеристики выбранного вуза, стратегии подготовки к поступлению и культурный капитал. Баскакова (Баскакова, 2002) оценила дифференциацию заработных плат мужчин и женщин в 1992-2001 гг. в России при помощи разработанной модели, позволяющей оценить влияние существующей асимметрии на рынке труда, в сферах занятости и демографических процессах на эффективность инвестиций в образование. В качестве показателя количественной оценки эффективности инвестиций в образование использовалось отношение общей стоимости образования и дополнительных доходов, которые получает индивид с высшим образованием за период трудовой деятельности и пенсионный период по сравнению с неполучившим среднего образования индивидом. Для лиц с высшим образованием характерны более высокие заработные платы, превышающие в 1,5 раза суммарные доходы лиц с полным средним. Причем, как показали расчеты автора, при приближении зависимости заработной платы и размеров пенсий от пола работника, его возраста и уровня образования в России к характерным для экономически развитых стран зависимостям, мужчины будут получать большую премию за образование, чем женщины: доходы мужчин с высшим образованием будут на 49-64% выше (в зависимости от карьеры), чем доходы мужчин со средним образованием, а у женщин это превышение составит только 41-54% с учетом того, что они не имели перерывов в своей трудовой деятельности. Денисова и Карцева (Денисова, Карцева, 2005) оценили отдачу от разных видов специализаций (педагогической, экономической, технической, гуманитарной и медицинской) в терминах надбавки к заработной плате, а также стабильности занятости в России. Внутри заданного уровня образования, как выявили авторы, наблюдаются существенные различия отдачи на специализацию образования. В период с 1998 по 2001 года среди 48 имеющих среднее профессиональное образование индивидов, техническое образование имело положительную отдачу как для женщин (31-46%), так и для мужчин (19-23%). Кроме того, во многих случаях экономическое и юридическое образование приносили положительную премию для женщин (34%). Что касается остальных типов среднего профессионального образования, то они, как правило, не увеличивали доход своим обладателям. Наиболее высокой оказалась норма отдачи для получивших высшее техническое, юридическое и экономическое образование, причем для женщин отдача существенно больше (75-84% - для технического и 91-206% для экономического образования), чем для мужчин (19-49% - для технического и 29-70% - для экономического и юридического образования) по сравнению с окончившими только среднюю школу. Значимая и положительная премия наблюдается также за гуманитарное (59-65%), педагогическое (48-64%) и медицинское (40-81%) образование женщин. Высшее образование приносит более высокую профессиональную премию в заработках. Вклад образования в производительность становится наивысшим, когда образование является максимально востребованным, поэтому размер премии увеличивается с уменьшением несоответствия между уровнем полученного образования и уровнем квалификации, требующейся на данном рабочем месте. Белоконная, Гимпельсон и др. (Белоконная и др., 2007) проанализировали процесс формирования заработной платы различных профессиональных групп в зависимости от основных индивидуальных характеристик (пола, возраста, стажа работы и образования) работников на основе статистических данных Обследования заработной платы по профессиям, проведенном Росстатом в 2005 году. Регрессионные оценки минцеровского уравнения заработной платы подтвердили наличие на российском рынке труда существенных премий на образование и профессию. Высшее образование способствует значительному увеличению заработков независимо от того, где мужчина или женщина трудится. В среднем, зарплата женщины на 20% меньше, чем у мужчин. Более того, женщины позднее 49 достигают высшей точки уровня заработной платы, а отдача на все виды высшего образования у них значительно превосходит аналогичный показатель у мужчин. Женщины с высшим образованием в среднем внутри каждой профессии зарабатывают на 40% больше, чем со средним образованием, а среди мужчин этот показатель составляет 27%. Отдача от профессии у мужчин выше, чем у женщин: среди мужчин руководители получают в 2,5 раза больше, чем неквалифицированные рабочие, а среди женщин - в 2,2 раза. Обладание высшим образованием вне зависимости от работы, выполняемой Максимальная работником, премия от дает положительную образования отдачу. наблюдается у высококвалифицированных рабочих: у имеющих высшее образование руководителей оплата труда в 2,9 раза, а у высококвалифицированных специалистов в 2,2 раза больше, чем у трудящихся в качестве неквалифицированных рабочих. Сократить отставание женщин от мужчин в заработной плате позволяет получение более высокой ступени образования: наибольшая разница между мужчинами и женщинами сокращается в два раза при движении от низкоквалифицированных работников к работникам с высшим или неполным высшим образованием. Тенденцию изменения норм отдач от образования также можно изучить с помощью метода метаанализа - совокупности статистических процедур, которые позволяют объединить результаты большого числа работ, а также выяснить, что в них есть общего, какие имеются расхождения и от чего эти расхождения зависят. Лукьянова (Лукьянова, 2010) применила данный метод для обобщения оценок отдачи от образования в России за период 1990-2008 гг. Расчеты подтвердили интенсивный рост отдачи от образования, которая с 1990 года до середины 2000-х годов увеличилась вдвое - с 4% до 8%. С середины 2000-х годов норма отдачи от образования начала снижаться. За четыре года (2003-2007 гг.) она снизилась на 1-1,5 процентных пункта. Наблюдаются значительные различия в оценках отдачи в зависимости от типа исследования, методов оценивания и спецификации 50 уравнения заработной платы. Оценки отдачи от образования выше, когда используется расчетная продолжительность обучения, а не фактическая. Из независимых переменных ключевую роль играют тип населенного пункта (город/село) и форма собственности. Метаанализ подтвердил известный факт: женщины получают более высокую отдачу от образования, чем мужчины. Отдачи от образования для женщин в среднем почти на 2 процентных пункта выше, чем для мужчин. Так в середине 2000-х годов отдача от образования для женщин составляла примерно 9%, а для мужчин 7%. Также оценки отдачи по уровням образования свидетельствуют о том, что в России наивысшей отдачей обладает высшее образование, в то время как отдача от других разновидностей профессионального образования незначительна. Капелюшников и Лукьянова (Капелюшников, Лукьянова, 2010) проанализировали эволюцию российского человеческого капитала, основываясь на данных РМЭЗ за 1994-2008 гг. Они исследовали изменение на протяжении рассматриваемого периода как количественных, так и качественных характеристик человеческого капитала, характеристик использования знаний и навыков, имеющихся у работников (например, соответствие между полученным и требуемым образованием и др.), а также провели оценки эффективности инвестиций в различные виды человеческого капитала. Авторы отметили возрастающее недоиспользование человеческого капитала и постепенное ухудшение его качества. В дореформенный период нормы отдачи от образования находились в России на очень низком уровне, составляя не более 1-2%. В свою очередь в пореформенный период процесс накопления общего человеческого капитала шел ускоренными темпами. Переходный кризис не смог повлиять на тенденцию опережающего роста численности работников с высшим образованием: в 1990-2000-е года спрос на него продолжал устойчиво повышаться. К середине 1990-х годов нормы отдачи достигли 6-7% и стали сопоставимыми с нормами отдачи, наблюдающимися в большинстве других стран. При этом у женщин нормы 51 отдачи были выше, чем у мужчин. В 2000-е года, несмотря на большой приток высокообразованной рабочей силы на российский рынок труда, нормы отдачи продолжали оставаться примерно на том же уровне, что и в конце 1990-х годов. Таким образом, спрос на работников с профессиональным образованием рос, по меньшей мере, теми же темпами, что и их предложение. Оценки премий, связанных с различными уровнями формальной подготовки, подтверждают, что в российских условиях экономическая ценность образования остается весьма высокой. Работники с неполным средним образованием получают на 10-15% меньше, работники с начальным профессиональным образованием - примерно столько же, работники со средним профессиональным образованием - на 10-20% больше, а работники с высшим образованием - на 50% больше по сравнению с работниками, имеющими полное среднее образование. *** Таким образом, тенденция роста премий за высшее образование по сравнению со средним образованием характерна для всех развитых стран мира, и Россия в этом не исключение. Мировая средняя норма отдачи от образования оценивается в 10% и используется в качестве ориентира. Эмпирические данные по отдаче от инвестиций в образование являются полезными показателями производительности образования, а также служат стимулом для физических лиц вкладывать средства в их собственный человеческий капитал. Последние исследования показывают, что навыки (умения и результат обучения) являются важными детерминантами, определяющими заработок. К сожалению, следует отметить, что рост доли населения с высшим образованием приводит к снижению экономической отдачи, а это в свою очередь приводит к усилению дифференциации внутри системы образования с точки зрения качества обучения. Высшее образование уже стало социальной нормой в России для молодых людей. 52 Глава 3. Инвестиции в образование в современной российской экономике Для получения представления о состоянии человеческого капитала в современной российской экономике рассмотрим степень его накопления, структуру распределения по различным уровням образования и его влияние на рынок труда. Проведем оценки различных спецификаций минцеровского уравнения для российской экономики 2008-2009 гг. для подтверждения выявленных в предшествующих исследованиях взаимосвязей между отдачей от человеческого капитала и уровнем заработной платы. Проверим гипотезу о том, что пользование компьютером и интернетом, а также владение иностранными языками имеют высокую отдачу в современных российских условиях и открывают доступ к наиболее привлекательным и высокооплачиваемым рабочим местам. 3.1. Информационная база исследования и характеристика выборки Информационной базой приведённого ниже эмпирического исследования послужили результаты опроса 17-18 волн (2008 и 2009 год) Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ), который представляет собой общенациональное лонгитюдное обследование домохозяйств, включающее широкий перечень вопросов. Данный мониторинг проводится в Российской Федерации с 1992 года несколькими институтами: Институтом социологии РАН, Исследовательским центром ЗАО «Демоскоп», Институтом питания РАМН, ГУ - Высшая школа экономики, ЦЭФИР, Университетом Северной Каролины (США). К настоящему времени база данных РМЭЗ содержит результаты 18 волн и включает в себя информацию об источниках, размерах и структуре доходов и расходов домохозяйств, а также занятости, уровне образования, состоянии здоровья и других индивидуальных характеристиках. Количество обследуемых домохозяйств колеблется вокруг отметки 5 000, а число опрошенных индивидов превышает 10 000 человек. Причем выборка 53 построена таким образом, что результаты мониторинга являются репрезентативными по России в целом. Для целей анализа из выборки были отобраны респонденты в возрасте 25-64 года, которые были заняты на рынке труда на момент проведения опроса. Таким образом, рассматриваемая выборка за 2009 год стала состоять из 5 694 респондентов. Для панельного анализа данных за 2008-2009 гг. были отобраны респонденты, участвовавшие в опросах и в 2008 году и в 2009 году, и были исключены респонденты с недостающими для анализа переменными. В результате с учетом корректировки результатов опросов и отбора наблюдений с полученными ответами, размер результирующей выборки для панельного анализа снизился для каждого года до 3 674 респондентов. Выборка за 2009 год состоит из 45% мужчин и 55% женщин. Средний возраст работающих респондентов составил 41 год, причем для мужчин данный показатель на один год меньше, чем для женщин (табл.3.1). Меньшая доля мужчин среди опрошенных респондентов и их более низкий средний возраст свидетельствуют о низкой продолжительности жизни среднего российского мужчины. Женщины являются более образованными: среднее количество лет обучения для них почти на год превышает данный показатель для мужчин и составляет 13,5 лет. Больше половины респондентов работают в государственном секторе (56%). Таблица 3.1. Основные характеристики выборки, средние значения за 2009 г. все занятые, в том числе: женщины мужчины по местности проживания город село по сектору занятости государственный сектор частный сектор, в том числе: иностранные компании российские компании 13,2 13,5 12,7 Специфический стаж, лет 7,6 8,3 6,7 Заработная плата, руб/мес 13 351,3 11 159,6 16 097,5 41,2 41,2 13,5 12,3 7,5 7,7 14 680,9 9 813,4 42,3 40,0 39,4 40,0 13,5 13,0 13,7 12,9 9,8 5,3 6,0 5,3 12 087,6 15 078,3 25 660,0 14 601,2 Возраст, лет Образование, лет 41,2 41,7 40,7 54 Анализ средних значений основных характеристик выборки показывает, что возраст, заработная плата, уровень образования и специфический стаж варьируются в зависимости как от индивидуальных характеристик респондента, так и от местности проживания и сектора занятости. Например, иностранные компании большое внимание обращают как на возраст работника, так и на уровень его образования: в иностранных компаниях работают более молодые сотрудники - их средний возраст составляет 39 лет по сравнению со средним возрастом всей выборки (41 год), а также наиболее образованные работники, имеющие максимальное значение среднего числа накопленных лет образования (13,7 лет). При этом иностранные компании вознаграждают работников заработными платами, значительно превышающими заработные платы российских компаний. 3.2. Характеристики накопленного человеческого капитала и структура распределения населения по различным уровням образования Общий человеческий капитал Среднее число накопленных лет образования показывает запасы общего человеческого капитала, которыми располагает та или иная экономика. В 2009 году среднее число накопленных лет образования в расчете на одного занятого респондента составляет 13,2 года (табл. 3.1), причем около 10 лет приходится на обучение в общеобразовательной школе, более полугода - в системе НПО, около года - в техникумах и около двух лет - в институтах (табл. П.1). Обучение на профессиональных курсах составляет всего лишь 0,05 года, что свидетельствует о достаточно слабом развитии системы непрерывного образования для взрослых. Рассмотренные выше оценки представляют собой среднее число накопленных лет образования в расчете на всех занятых респондентов независимо от особенностей их индивидуальных образовательных траекторий. Показатели средней продолжительности различных видов формальной подготовки для тех, кто 55 действительно ее получал, представлены в скобках в таблице П.1 приложения. Из них следует, что средний срок пребывания в учебных заведениях для тех, кто действительно в них обучался, примерно совпадает с официально установленной для соответствующих учебных заведений продолжительностью обучения и составляет в общеобразовательных школах - около 10 лет, в ПТУ - 2-2,5 года, в техникумах - 3 года, в институтах около 5 лет. На рисунке 3.1 представлено распределение занятого населения по числу накопленных лет образования в 2009 году. Кривая достигает максимума в точке 11 лет, которая соответствует продолжительности получения полного среднего образования. Такое количество накопленных лет образования имеет порядка 17% респондентов. На данном рисунке также виден локальный максимум в точке 15 лет, что соответствует продолжительности другой широко распространенной образовательной траектории: средняя школа + институт. Рис. 3.1. Распределение респондентов РМЭЗ по числу накопленных лет образования, 2009 г., % С возрастом число накопленных лет образования монотонно убывает: в младшей возрастной группе (25-34 года) оно составляет 13,8 лет, а в старших возрастных группах (45-54 и 55-64 года) - 12,6-13,0 лет (табл. П.1). Основная часть такого разрыва объясняется неодинаковой продолжительностью формальной подготовки разных возрастных групп в общеобразовательных 56 школах и в институтах: в школах молодые поколения находятся примерно на 0,5 года, а в институтах - на 0,4-0,7 года дольше, чем это делали старшие поколения. По числу накопленных лет образования городские жители (13,5 лет) более чем на год превосходят сельских жителей (12,3 лет), что в значительной степени связано с неравным доступом городских и сельских жителей к двум верхним ступеням образовательной системы - среднему и высшему профессиональному образованию. В частном секторе число накопленных лет образования (13 лет) немного меньше, чем в государственном секторе (13,5 лет). Особенно существенным оказывается продолжительности иностранных обучения компаниях отставание частного работников в продолжительность сектора институтах. обучения по Однако, в работников в институтах самая большая. В свою очередь работники частного сектора по средней продолжительности обучения на курсах немного превосходят работников государственного сектора. Работники более квалифицированных профессиональных групп располагают большими по объему запасами человеческого капитала по сравнению с работниками менее квалифицированных профессиональных групп. Так, среднее число накопленных лет образования, приходящееся на одного специалиста высшего уровня квалификации, составляет 15,6 лет, на одного управляющего - 14,7 лет, а на одного специалиста среднего уровня квалификации - 14,1 лет. Для представителей рабочих профессий подобные оценки выглядят несколько скромнее: на одного квалифицированного рабочего приходится 12,2 лет образования, на одного полуквалифицированного рабочего и на одного неквалифицированного работника - по 11,5 лет. В то время как разрыв в объемах накопленного человеческого капитала квалификационными между группами самыми составляет крайними около 4 профессиональнолет, российские 57 работники, занимающие даже самые неквалифицированные рабочие места, имеют высокую продолжительность формальной подготовки. Среди отраслей самыми высокими (14,3-15,2 лет) показателями накопленного человеческого капитала в расчете на одного занятого обладают финансы, государственное управление, наука и образование, тогда как самыми низкими (11,5-12,2 лет) показателями - сельское и жилищнокоммунальное хозяйство. Среди отраслей промышленности наибольшую (13,7 лет) формальную промышленность, а подготовку наименьшую у рабочих (12,7 лет) - имеет легкая нефтегазовая и пищевая промышленность. Распределение населения по различным уровням образования Структура распределения занятых на рынке труда респондентов в 2009 году по уровням образования выглядит следующим образом: высшим и средним профессиональным образованием обладают 52% работников, причем среди женщин их 62%, а среди мужчин - 40% (табл. П.2). При этом почти нет работников с неполным средним или более низким образованием: их доля всего лишь около 6,6%. Значительная дифференциация по полученным уровням образования наблюдается для различных возрастных групп: с возрастом доля лиц со средним профессиональным образованием постепенно увеличивается, а с высшим образованием - уменьшается. Так, доля лиц с высшим образованием в возрастной группе 55-64 года оказывается выше, чем в возрастной группе 45-54 года (29% и 24% соответственно). Данный результат может быть обусловлен неодинаковой вероятностью дожить до пожилого возраста у лиц с разными уровнями образования: для имеющих высшее образование она заметно выше, в результате чего с определенного момента доля лиц с высшим образованием начинает увеличиваться с увеличением возраста, а не уменьшаться. Структура распределения населения по уровням образования также сильно зависит от местности проживания и сектора занятости. Так, среди 58 городских жителей доля лиц с высшим образованием почти в два раза превышает аналогичный показатель среди сельских жителей. В свою очередь среди сельских жителей доля лиц с неполным средним образованием и ниже значительно выше, чем среди городских - 10,9% по сравнению с 4,9%. Частный сектор по количеству работников с высокой формальной подготовкой значительно уступает государственному сектору: в частных компаниях средним профессиональным и высшим образованием обладают 21% и 26% работников, а в государственных - 24% и 35% соответственно. Причиной этому может служить большое количество небольших организаций, входящих в состав частного сектора, которые занимаются самыми простыми видами экономической деятельности и поэтому предъявляющие повышенный спрос на мало обученную рабочую силу. А также то, что в таких принадлежащих к государственному сектору отраслях как управление, образование и наука концентрируется значительная доля работников с высшим образованием. Однако в иностранных компаниях 35% работников с высшим образованием, в то время как в российских компаниях - 25%. Распределение работников с различными уровнями образования по профессиям показывает, на каких рабочих местах чаще всего используется накопленный ими человеческий капитал: по мере спуска по уровням образования происходит квалифицированных постепенный специальностей к переход наименее от наиболее квалифицированным специальностям. Лица с высшим образованием располагаются в основном в первых трех профессионально-квалификационных группах: среди всех военнослужащих высшим образованием обладает 59%, среди руководителей - 56%, а среди специалистов высшего уровня квалификации - 75% (табл. П.2). Выпускники техникумов чаще всего становятся специалистами среднего уровня квалификации, а также конторскими служащими или работниками сферы обслуживания. Большая доля респондентов с начальным профессиональным или незаконченным средним образованием работает в 59 качестве квалифицированных, полуквалифицированных или неквалифицированных рабочих. Таким образом, у значительной части работников полученное образование является избыточным по отношению к требуемой на их работе квалификации. Это свидетельствует либо о низком качестве имеющегося у них опыта и знаний, либо о нерациональном их использовании: работники с высокой формальной подготовкой могут согласиться на малоквалифицированный труд. К отраслям с самым большим количеством работников с высшим образованием (50-66%) можно отнести государственное управление, финансы, образование, науку и культуру, а с самым низким (13-13,5%) сельское и жилищно-коммунальное промышленности работники с хозяйство. высшим Среди образованием отраслей более всего востребованы в ВПК (35,6%) и нефтегазовом комплексе (34,5 %), тогда как менее всего - в легкой и пищевой промышленности (18,0%). Отрасль здравоохранения содержит максимальную долю работников со средним профессиональным образованием, легкая и пищевая промышленность и строительство - с начальным профессиональным, машиностроение и сельское хозяйство - с полным средним, а сельское хозяйство - с неполным средним или начальным образованием. Таким образом, анализ показателей охвата населения образованием различного уровня подтверждает, что Россия является одной из самых высокообразованных стран мира. Так, в 2009 году среди российских рабочих в возрасте 25-64 лет 93,4% имеют образование выше незаконченного среднего и примерно половина - среднее и высшее профессиональное образование. 60 Пользование компьютером и интернетом, а также владение иностранными языками В современной быстроменяющейся экономической среде владение компьютером и интернет-технологиями является одним из основных факторов профессионального развития работников и сохранения конкурентных преимуществ на рынке труда. Такие знания и навыки открывают работникам доступ к более привлекательным и лучше оплачиваемым рабочим местам. В 2009 году доля пользовавшихся компьютером в последние 12 месяцев, предшествующих опросу, составила 58%, а интернетом - 41% (табл. П.3). Причем оценки оказываются выше при ответе на вопрос об использовании компьютера или интернета для работы/учебы по сравнению с ответами на вопрос по использованию компьютера или интернета по месту работы/учебы. Доля использования компьютера среди женщин и мужчин примерно одинакова и составляет 56-59%, но женщины заметно чаще мужчин пользуются им для работы/учебы - 47 % против 38%. В то же время доля пользователей интернетом среди мужчин и женщин практически совпадает. С возрастом доля пользователей компьютером монотонно убывает: максимум (75%) приходится на самую младшую возрастную группу (25-34 года), а минимум (33%) - на самую старшую возрастную группу (55-64 года). Таким образом, практически все молодое поколение обладает компьютерной грамотностью. Также с возрастом ведет себя интенсивность пользования интернетом: если в самой младшей возрастной группе (25-34 года) им пользуются около 57%, то в самой старшей (55-64 года) - только 19%. Причем в самой младшей возрастной группе доля пользовавшихся интернетом для расширения кругозора составляет 40% в то время как в самой старшей - только 12%. Значительное различие существует между городом и селом: среди городских жителей пользовались компьютером 64%, среди сельских - только 61 43%, а интернетом - 47% и 25% соответственно. Причем пользовались компьютером для работы/учебы 49% горожан и лишь 29% сельчан, а интернет использовали для работы - 32% и 15% соответственно. Доли работников, пользовавшихся компьютером, в частном и в государственном секторах примерно совпадают, хотя работники частного сектора несколько чаще пользуются интернетом по сравнению с работниками государственного сектора. С повышением уровня образования доля пользователей компьютером последовательно увеличивается: среди обладателей высшего образования она составляет почти 87%, тогда как среди лиц, не имеющих основного общего образования, - только 32%. Среди лиц с высшим образованием интернетом пользуются почти 71,5%, причем среди них для работы его используют 59%. Во всех остальных образовательных группах доля пользователей интернетом остается достаточно скромной. Особенно заметным это становится при обращении к показателям, характеризующим использование интернета для работы: среди работников со средним профессиональным образованием для работы его используют 19%, а с начальным профессиональным - 6-9%. Знание иностранных языков не только обеспечивает значительные конкурентные преимущества на рынке труда, но и существенно расширяет открытые перед индивидом возможности потребительского выбора, увеличивая доступный ему объем информации, а также оказывает положительное влияние на благосостояние человека и его семьи. Кроме того, увеличение количества работников, знающих иностранные языки, необходимо для успешного участия страны в международном разделении труда, а также создания условий для резкого ускорения темпов экономического роста и перехода к качественно иному типу развития. Ценность знания иностранных языков в российском обществе хотя и широко признается, однако показатели владения ими остаются весьма скромными. В 2009 году среди всех респондентов, занятых на рынке труда, только 20% владели иностранными языками. Женщины демонстрировали 62 немного большую склонность к освоению иностранных языков по сравнению с мужчинами (21% против 18%). С возрастом доля владеющих иностранными языками имеет тенденцию к уменьшению: в самой младшей возрастной группе (24-34 года) она приближается к 26%, падает до 14,5% к 45-54 годам, после чего ее дальнейшее уменьшение приостанавливается. Это может быть обусловлено забыванием языков старшими поколениями, когда после завершения учебы они не имеют реальной языковой практики, а также стремлением современной молодежи к знаниям иностранных языков и высокой степенью открытости общества, сопровождающейся расширением межстрановых и межкультурных контактов. Городские жители по знанию иностранных языков значительно опережают сельских (23% против 11%). Доля знающих иностранные языки в частном и государственном секторах практически не различается и составляет порядка максимальна (38%) 21%. в Доля владеющих компаниях, чьими иностранными собственниками языками являются иностранные фирмы. Среди обладателей высшего образования иностранными языками владеют 41%, в остальных же образовательных группах этот показатель значительно ниже - 3,5-14%. Таким образом, можно утверждать, что в большинстве случаев владение иностранными языками предполагает наличие у человека высшего образования. Для лиц с более низким образованием доступ к иностранным языкам оказывается крайне затрудненным. Из знающих иностранные языки среди занятого населения свободно ими владеют только 6,5%, могут изъясняться и достаточно свободно читать 14,1%, могут изъясняться, но читать и переводить со словарем - 79,5%. При пересчете на всех занятых это означает, что свободно владеют языком только 1,3%, могут изъясняться и достаточно свободно читать - 2,8%, могут изъясняться, но читать и переводить со словарем - 15,6%. Причем в самой младшей возрастной группе (25-34 года) доля свободно владеющих 63 иностранными языками оказывается почти такой же низкой, как и среди старшей возрастной группы (55-64 года). В то время как среди всего занятого населения в возрасте 25-34 года свободно владеют языками 1,6%, могут изъясняться и достаточно свободно читать - 4,1%, могут изъясняться, но читать и переводить со словарем - 20,2%. Среди всего занятого населения в возрасте 55-64 года свободно владеют языками 1,8%, могут изъясняться и достаточно свободно читать - 2,1%, могут изъясняться, но читать и переводить со словарем - 13,4%. Специфический человеческий капитал Величина специфического человеческого капитала определяется продолжительностью количества времени, отработанного работником на текущем рабочем месте, или специфическим стажем. Во время работы и постоянного повышения квалификации в рамках одной организации, с одной стороны работник приобретает новые профессиональные навыки и знания, а с другой стороны сама организация становится заинтересованной в удержании этого специалиста в своем штате. Инвестиции в специфический человеческий капитал могут осуществляться либо в виде производственной подготовки, либо в виде накопления опыта непосредственно в течение трудовой деятельности работников. Специфический стаж российских работников в 2009 году составлял в среднем 7,6 лет, причем мужчины работают на одном и том же месте в среднем существенно меньше (6,7 лет), чем женщины (8,3 лет) (табл.3.1). Различия по продолжительности специфического стажа между городскими и сельскими жителями невелики, он составляет около 7,5 лет. Для государственных организаций значение специфического стажа выше, чем для частных компаний, что свидетельствует о высокой оценке навыков и знаний, приобретённых на рабочем месте в государственном секторе. Так, работники государственного сектора наиболее долго работают на одном и том же месте 64 (средняя величина их специфического стажа приближается к 10 годам), чем работники частного сектора (их специфический стаж едва превышает 5 лет). По распределению занятых по продолжительности специфического стажа можно видеть довольно высокую долю (26%) работников со стажем на одном и том же месте менее одного года (табл. 3.2). Таблица 3.2. Распределение занятых по продолжительности специфического стажа, 2009 г. Продолжительность специфического стажа менее 1 года от 1 до 3 лет от 3 до 5 лет от 5 до 10 лет более 10 лет % 26,0 17,8 12,3 19,2 24,7 Как и можно было ожидать, связь специфического стажа с возрастом является положительной: чем старше работник, тем дольше он остается на своей нынешней работе. Так, если в группе 25-34 года средняя величина специфического стажа составляет около 4 лет, то в группе 55-64 года - почти 13,5 лет (рис. 3.2). Рис. 3.2. Средняя продолжительность специфического стажа по возрастным группам, 2009 г. Связь специфического стажа с образованием носит нелинейный характер (табл. 3.3). Самый большой специфический стаж наблюдается у работников со средним профессиональным образованием, который составляет 8,9 лет, почти такая же продолжительность специфического стажа у работников с высшим образованием (8,0 лет). Чаще всего меняют рабочие места работники с неполным средним образованием, у которых показатели специфического стажа около 5,5 лет. Несколько большим постоянством 65 отличаются обладатели начального профессионального (6,5-7 лет) и полного среднего образования (6,8 лет). Таким образом, накопление общего человеческого капитала способствует накоплению специфического человеческого капитала: с увеличением объема знаний и навыков, полученных работниками в системе формального образования, увеличивается объем специфических знаний и навыков, приобретаемых ими позднее непосредственно на рабочих местах. Таблица 3.3. Средняя продолжительность специфического стажа по уровню образования в 2009 г., года Неполное среднее (7-9 кл) Полное среднее ПТУ на базе неполного среднего ПТУ на базе полного среднего Среднее профессиональное (техникум) Высшее 5,47 6,82 7,16 6,76 8,85 8,06 3.3. Эмпирические исследования отдачи от инвестиций в образование Результирующим показателем экономической успешности работников на рынке труда может считаться уровень их заработной платы. Теория человеческого капитала предполагает, что люди будут инвестировать в образование, если в будущем они получат выгоды. Показателем экономической ценности инвестиций в человеческий капитал для работника является получаемая им заработная плата. Таким образом, чтобы такие инвестиции окупились необходимо, чтобы более образованные или более опытные работники зарабатывали больше, чем менее образованные или менее опытные, а разрыв в заработных платах покрывал затраты работников за все время инвестирования (время обучения, приобретения опыта и т. д.). Также различия в заработках, отражающие различия в производительности работников, показывают, выигрывает или нет от накопления человеческого капитала все общество в целом. Свидетельством того, что размер заработной платы российских работников зависит от уровня образования, могут послужить рассчитанные профили заработная плата - возраст - уровень образования (рис. 3.3), которые показывают, что средние заработные платы работников с более высокими 66 уровнями образования превышают средние заработные платы менее образованных работников, а также прирастают более быстрыми темпами. Рис. 3.3. Профили заработная плата - возраст - уровень образования, 2009г. Нормы отдачи, показывающие, на сколько процентов возрастают заработные платы работников с увеличением на один год продолжительности обучения, обладают некоторыми преимуществами по сравнению с таким показателем, как разность в заработных платах индивидов с различными уровнями образования. Они являются оценками чистого вклада образования в заработки, на которые не влияют прочие факторы такие, как пол, возраст, место жительства и др., а также они приводятся в форме, позволяющей сравнивать отдачу от инвестиций в человеческий капитал с отдачей от других инвестиций. В качестве альтернативного показателя окупаемости инвестиций в образование могут также использоваться оценки премий на образование, которые рассчитываются для каждого уровня образования и показывают выигрыш в заработках за переход от более низкого к более высокому уровню образования. Для измерения отдачи от человеческого капитала в 2009 году в работе использовалось эконометрическое оценивание минцеровского уравнения заработной платы с помощью метода наименьших квадратов. Зависимой переменной являлся логарифм заработной платы, независимыми 67 переменными - различные составляющие человеческого капитала (уровень образования, специфический стаж), а контрольными переменными индивидуальные положение, характеристики наличие детей), работников характеристики (пол, возраст, местности семейное проживания (проживание в том или ином федеральном округе, тип населённого пункта) и характеристики рабочего места (сектор занятости, год образования компании). Статус респондентов (уровень заработной платы, работа в частном или государственном секторе и т.д.) определялся исходя из информации об их основной работе. Краткая характеристика использованных переменных приведена в таблице П.4 приложения. Базовая версия минцеровского уравнения оценивалась в трех спецификациях - в первой использовалась переменная количества лет образования (3.1), во второй - переменные количества лет обучения на каждом уровне образования (3.2) и в третьей - дамми-переменные для различных уровней образования (3.3): ln wage = β 0 + β1 ⋅ sch _ all + β 2 ⋅ tenure + β 3 ⋅ tenure2 + β 4 ⋅ man + β 5 ⋅ age + β 6 ⋅ age2 + + β 7 ⋅ FO2 + β8 ⋅ FO3 + β 9 ⋅ FO4 + β10 ⋅ FO5 + β11 ⋅ FO6 + β12 ⋅ FO7 + β13 ⋅ gorod + + β14 ⋅ private + β15 ⋅ marrige + β16 ⋅ child + ε (3.1) ln wage = β 0 + β1 ⋅ y _ sch + β 2 ⋅ y _ ptu + β 3 ⋅ y _ ptu _ se + β 4 ⋅ y _ tech + β 5 ⋅ y _ inst + + β 6 ⋅ y _ asp + β 7 ⋅ tenure + β 8 ⋅ tenure2 + β 9 ⋅ man + β10 ⋅ age + β11 ⋅ age2 + β12 ⋅ FO 2 + + β13 ⋅ FO3 + β14 ⋅ FO 4 + β15 ⋅ FO5 + β16 ⋅ FO6 + β17 ⋅ FO7 + β18 ⋅ gorod + β19 ⋅ private + (3.2) + β 20 ⋅ marrige + β 21 ⋅ child + ε ln wage = β 0 + β 1 ⋅ d _ ptu + β 2 ⋅ d _ ptu _ se + β 3 ⋅ d _ tech + β 4 ⋅ d _ inst + β 5 ⋅ tenure + + β 6 ⋅ tenure 2 + β 7 ⋅ man + β 8 ⋅ age + β 9 ⋅ age 2 + β 10 ⋅ FO 2 + β 11 ⋅ FO 3 + + β 12 ⋅ FO 4 + β 13 ⋅ FO 5 + β 14 ⋅ FO 6 + β 15 ⋅ FO 7 + β 16 ⋅ gorod + β 17 ⋅ private + + β 18 ⋅ marrige + β 19 ⋅ child + ε (3.3) Для обеспечения выпуклости наблюдаемых профилей заработной платы в уравнения заработков были включены переменные специфического стажа и возраста в квадрате, поэтому коэффициенты при самих переменных 68 должны быть положительного знака, а при их значениях в квадрате отрицательного знака. Из уравнений были исключены дамми-переменные, характеризующие Центральный Федеральный округ и диплом о получении полного среднего образования, чтобы избежать проблемы мультиколлинеарности между факторами. Далее в базовую версию уравнения заработной платы включались дамми-переменные, характеризующие пользование компьютером, интернетом, а также владение иностранными языками. На приемлемом уровне значимости все спецификации уравнения заработной платы являются значимыми. Изменение заработной платы объясняется на 30-35% в зависимости от включения в уравнение тех или иных переменных (табл. П.5). Практически все коэффициенты при объясняющих переменных являются статистически значимыми, за исключением специфического стажа в квадрате и семейного положения. Значимость коэффициента при переменной, характеризующей наличие детей, менялась в зависимости от включенных в регрессию переменных (табл. П.5). Оценки зарабатывают данных на спецификаций 41-43% больше показывают, женщин. Это что мужчины свидетельствует о присутствующей дискриминации на рынке труда. Заработную плату увеличивает проживание респондента в городе (на 30%) и работа в частном секторе (на 13-15%). Заработные платы также увеличиваются с возрастом, но с замедляющимся темпом. В результате оценки уравнения заработной платы типа (3.1) норма отдачи от образования составила 6,4%, то есть увеличение продолжительности обучения на один год увеличивает заработную плату примерно на 6,4%. Отдача от вложений в специфический капитал в российских условиях является крайне низкой: коэффициенты регрессии перед переменной специфического стажа не превышают 0,007-0,009. Это означает, что увеличение специфического стажа на 10 лет при прочих равных условиях может обеспечить прирост заработков максимум на 7-9%. Таким 69 образом, в России рентабельность вложений в специфический капитал является достаточно низкой. Результаты, полученные на основе оценки уравнения (3.2), показывают, что наибольшему повышению уровня заработной платы (7,5%) способствует каждый дополнительный год обучения в институте, дополнительный год обучения в школе увеличивает его лишь на 2,6%, а в техникуме - на 3,2%. Коэффициенты при переменных числа лет обучения в ПТУ и аспирантуре оказались незначимыми. Это может свидетельствовать о том, что обучение на уровне начального специального образования также как и на уровне послевузовского образования не оказывает влияния на уровень заработной платы. Причем премия на начальное профессиональное образование была либо нулевой, либо даже отрицательной, то есть его обладатели зарабатывали в лучшем случае столько же, сколько обладатели полного среднего образования, или даже меньше. Оценки уравнения (3.3) показали, что заработные платы закончивших ПТУ на базе неполного среднего были на 1-3% меньше, чем у получивших полное среднее. Данный результат не удивителен, так как у большинства выпускников ПТУ начальное образование является альтернативным по отношению к полному среднему образованию, а не дополнительным к нему, и поэтому в большинстве случаев его нельзя считать образованием более высокого уровня. Обладание дипломом техникума обеспечивает прирост заработной платы на 9%, что также неудивительно, поскольку значительная часть выпускников техникумов получает среднее профессиональное образование одновременно с полным средним образованием, а не после получения последнего. Выпускники институтов зарабатывали примерно на 41% больше по сравнению с обладателями только полного среднего образования. Включение переменных, характеризующих использование компьютера и интернета для работы/учебы, а также знание иностранного языка, в различные спецификации уравнения заработной платы увеличивает 70 значимость регрессии с 31-32% до 35%. Данные навыки обеспечивают значительную денежную премию. Так, при прочих равных условиях работники, использующие компьютер для работы/учебы, зарабатывают примерно на 30% больше, чем те, кто им не пользуется или пользуется только в потребительских целях. Те, кто использует интернет для работы/учебы, зарабатывают на 10% больше по сравнению с теми, кто им совсем не пользуется. Это подтверждает, что в современных условиях умение пользоваться компьютером и интернетом открывает доступ к наиболее привлекательным и высокооплачиваемым рабочим местам. Знание иностранных языков обеспечивает увеличение заработной платы примерно на 10%. Однако при включении этих переменных коэффициенты регрессии перед переменной числа лет образования немного уменьшаются. Так, норма отдачи от дополнительного года образования становится равной примерно 4%, отдача от дополнительного года обучения в институте - 5%, а отдача на обладание дипломом о высшем образовании - 25%. Отдельно был проведен анализ влияния владения иностранными языками на заработную плату работающих респондентов для 2009 года с включением в спецификации минцеровского уравнения переменных, характеризующих различные степени владения иностранными языками. При этом норма отдачи на каждый дополнительный год обучения составила около 6%, отдача на каждый дополнительный год обучения в институте - 7%, а отдача на диплом о высшем образовании - 40%. В то же время опыт работы в одной и той же компании увеличивает заработки только на 1%. Свободное владение иностранными языками повышает заработную плату по сравнению с не владеющими иностранными языками примерно на 40%, умение изъясняться и достаточно свободно читать - на 15-19%, а умение изъясняться, но читать и переводить со словарем - на 9-11,5%. Также на основе панельных данных за 2008-2009 года была построена и оценена следующая регрессионная модель с учетом корректировки 71 заработной платы 2008 года с помощью индекса потребительских цен 2009 года: ln wage = β0 + β1 ⋅ sch _ allit + β 2 ⋅ tenureit + β3 ⋅ tenureit2 + β 4 ⋅ manit + β5 ⋅ ageit + β6 ⋅ ageit2 + + β7 ⋅ computerit + β8 ⋅ int ernetit + β9 ⋅ languageit + β10 ⋅ FO2it + β11 ⋅ FO3it + β12 ⋅ FO4it + + β13 ⋅ FO5it + β14 ⋅ FO6it + β15 ⋅ FO7it + β16 ⋅ gorodit + β17 ⋅ privateit + β18 ⋅ officialit + (3.4) + β19 ⋅ marrigeit + β 20 ⋅ childit + ε Преимущество панельных данных по сравнению с одномоментной выборкой состоит в том, что они позволяют учитывать и анализировать индивидуальные различия между выбранными переменными, в частности позволяют объяснить, почему конкретная переменная ведет себя по-разному в разные интервалы времени, а также они дают возможность проследить изменения характеристик всех объектов выборки по отдельности во времени. Кроме того, панельные данные характеризуются большим количеством наблюдений, что увеличивает зависимость между число объясняющими степеней свободы переменными и, и снижает следовательно, стандартные ошибки оценок. Таким образом, панельные данные позволяют получать более эффективные оценки. Для анализа панельных данных была оценена объединенная регрессионная модель без индивидуальных эффектов (pooled regression model). На приемлемом уровне значимости модель оказалась значимой. Изменение заработной платы объясняется на 39% (табл. П.7). Результаты оценки объединенной регрессионной модели после удаления всех незначимых переменных представлены в таблице П.8 приложения. Норма отдачи от дополнительного года обучения составляет 4,2%, а от дополнительного года работы на данном предприятии - 0,4%. Отдачи от использования компьютера и интернета для работы или учебы составляют 15% и 23% соответственно, а от владения иностранными языками - 9%. С увеличением возраста респондента его заработная плата увеличивается, но с замедляющимся темпом. Премия на образование для мужчин на 42% превышает данный показатель для женщин. Проживание в 72 городе увеличивает заработную плату на 26%. Занятость в частном секторе также положительно влияет на доходы, увеличивая их на 22%. Наличие у респондента детей повышает стимулы к большим заработкам и увеличивает, таким образом, уровень заработной платы на 6% или наоборот - заработки дают возможность иметь детей. Отдельно была оценена объединенная регрессионная модель с включенными переменными, характеризующими различные степени владения иностранными языками (табл. П.9). При этом норма отдачи на каждый дополнительный год обучения составила около 6%, а норма отдачи на каждый дополнительный год работы в одной и той же компании - 0,4%. Свободное владение иностранными языками повышает заработную плату по сравнению с не владеющими иностранными языками примерно на 38,5%, умение изъясняться и достаточно свободно читать - на 19%, а умение изъясняться, но читать и переводить со словарем - на 13%. *** Таким образом, в данной главе проведен анализ накопленного общего и специфического человеческого капитала в российской экономике в 2009 году, а также анализ показателей охвата населения образованием различного уровня. Рассчитаны профили “заработная плата - возраст - уровень образования” за 2009 год. Проведены оценки с помощью метода наименьших квадратов различных спецификаций регрессионной модели, описывающей зависимость заработной платы респондентов от различных факторов. Были оценены нормы отдачи от образования для каждого дополнительного года обучения, как в целом, так и в отдельности для каждого уровня образования, а также отдачи на диплом для различных уровней образования. Также оценены нормы отдачи от таких навыков и знаний, как использование компьютера и интернета работниками в производственных целях и владения иностранными языками. Для более эффективных оценок был проведен панельный анализ данных за 2008-2009 года. 73 Заключение Масштабные глобальные изменения, происходящие в настоящий момент во всем мире, затрагивают и нашу страну. С учетом этого в современной России происходит модернизация социально-экономической политики. Мировой опыт показывает, что наиболее важной областью политики являются инвестиции в человеческий капитал. Развитие национальных систем образования - важнейший элемент государственной общеобразовательной политики. Развитие и модернизация требуют крупных вложений в человеческий капитал. Для обоснования тех или иных решений экономической политики необходимо постоянно проводить исследования оценок норм отдачи от инвестиций в образование. Оценки позволяют выявить области, требующие особой концентрации внимания, они являются полезными при определении эффективности отдачи от образования, помогают принимать решения об инвестировании в человеческий капитал как отдельным домохозяйствам, так и государству. В ходе выполненной работы были проанализированы основные количественные характеристики человеческого капитала в 2009 году и представлена образовательная структура занятого населения страны. Проведенный анализ позволил сделать следующие выводы: • По доле лиц с высшим образованием Россия находится среди странмировых лидеров. В то же время, на российском рынке труда почти уже не осталось работников с низким образованием - основным общим и ниже. В российских условиях даже у неквалифицированных работников средняя продолжительность обучения оказывается очень высокой. • В настоящий момент Россия является одной из самых высокообразованных стран в мире. Так, по среднему числу накопленных лет образования (около 13,2 лет) она входит в группу мировых лидеров. • Накопленный человеческий капитал распределяется крайне неравномерно по различным социально-демографическим группам. Можно сделать вывод о том, что мужчины сильно проигрывают в получении 74 образования женщинам. У старших возрастных групп среднее количество лет образования ниже, чем у молодых. Большее количество лиц, получивших высшее образование, приходится на городских жителей по сравнению с сельскими жителями. Доля лиц с высшим образованием в государственном секторе выше, чем в частном. Однако в частном секторе наибольшая доля лиц с высшим образованием работает в иностранных компаниях. • Распределение работников с различными уровнями образования по профессиям показывает, на каких рабочих местах чаще всего используется накопленный ими человеческий капитал: по мере «спуска» по уровням образования происходит постепенный переход от специальностей, требующих высокой квалификации, к более простым специальностям. • Величина специфического человеческого капитала определяется продолжительностью времени, отработанного работником на текущем рабочем месте. В отличие от запасов общего человеческого капитала, запасы специфического человеческого капитала, которыми располагает российская экономика, составляют в среднем около 8 лет в расчете на одного работника. • В 2009 году среди занятых на рынке труда респондентов в возрасте 25-64 года доля пользовавшихся компьютером составила 58%, а интернетом - 41%. Причем с повышением уровня образования доля пользователей компьютером последовательно увеличивается: среди обладателей высшего образования она составляет почти 87%, тогда как среди лиц, не имеющих основного общего образования, - только 32%. Среди лиц с высшим образованием интернетом пользуются почти 71,5%. • В 2009 году среди всех респондентов, занятых на рынке труда, только 20% владели иностранными языками. Причем максимальная доля лиц, владеющих иностранными языками, оказывается среди обладателей высшего образования и составляет 41%. • Доля лиц, свободно владеющих иностранными языками, была и остается в России по-прежнему низкой. Так, свободно владеют языком 75 только 1,3%, могут изъясняться и достаточно свободно читать - 2,8%, могут изъясняться, но читать и переводить со словарем - 15,6%. • Анализ регрессионного уравнения заработной платы показывает, что в 2009 году норма отдачи от образования достигла 6-7%, то есть сопоставима с нормой отдачи, которая наблюдается в большинстве других стран. Это означает, что российский рынок труда вознаграждает работников за полученное образование примерно в той же пропорции, как и рынки труда в других странах. Отдача от дополнительного года обучения в институте составила порядка 8%. Достигнутые нормы отдачи от образования создают достаточные стимулы к получению дополнительного образования. В то же время, норма отдачи от специфического человеческого капитала оказалась крайне низкой и составила 1%, что существенно отличает российский рынок труда от развитых экономик. • Альтернативная серия оценок - «премий», связанных с различными уровнями формальной подготовки, - подтверждает, что в российских условиях экономическая ценность образования остается весьма высокой. Отдача от высшего образования по сравнению с отдачей от полного среднего образования составляет 41%, что делает понятными причины непрерывно нарастающего спроса на него со стороны российской молодежи. • Включение в регрессионное уравнение заработной платы даммипеременных, характеризующих использование компьютера и интернета, а также владение иностранными языками, повышает качество модели. Однако отдача от дополнительного года обучения снижается до 4%, от дополнительного года обучения в институте - до 5%, а отдача от обладания дипломом о высшем образовании - до 25%. • Окупаемость вложений в пользование компьютером и интернетом оказывается высокой. Так, использование компьютера для работы повышает заработную плату на 27-29%, а использование интернета - на 7-11%. • Отдача от владения иностранными языками составляет 8-9%. Свободное владение иностранными языками отражается в значительных 76 премиях в заработной плате. Свободное владение иностранными языками повышает заработную плату по сравнению с не владеющими иностранными языками на 37-42%, умение изъясняться и достаточно свободно читать - на 15-19%, а умение изъясняться, но читать и переводить со словарем - на 911,5%. • Более эффективные оценки, полученные при анализе панельных данных, показывают, что при включении дамми-переменных, характеризующих использование компьютера и интернета, а также владение иностранными языками, норма отдачи от дополнительного года образования составляет 4,2%. Использование компьютера для работы повышает заработную плату на 15%, а использование интернета - на 23%. Отдача от знания иностранных языков составляет 9%. • При панельном анализе регрессионного уравнения заработной платы с включенными дамми-переменными, характеризующими степень владения иностранными языками, норма отдачи от дополнительного года обучения составила 6%. Свободное владение иностранными языками повышает заработную плату по сравнению с не владеющими иностранными языками на 38,5%, умение изъясняться и достаточно свободно читать - на 19%, а умение изъясняться, но читать и переводить со словарем - на 13%. Таким образом, полученные эмпирические оценки позволяют утверждать, что в современной российской экономике инвестиции в образование приносят существенную отдачу. Выводы, полученные в исследовании, говорят, в частности, о необходимости усиления языковой подготовки учащихся в школах и вузах, разработки программ повышения квалификации для «старшего» поколения работников в области информационных технологий. 77 Список использованной литературы 1. Андрущак Г. В., Натхов Т. В. (2009). Ожидаемая отдача от образования в России: эмпирический анализ. Препринт WP10/2009/02. Москва: ГУВШЭ, 32 с. 2. Баскакова М. Е. (2002). Экономическая эффективность инвеситций в высшее образование: гендерный аспект. Москва: Гелиос АРВ, 288 с. 3. Беккер Г. С. (2003). Человеческое поведение: экономический подход. Избранные труды по экономической теории. Пер. с англ. под ред. Капелюшникова Р. И., Левина М. И. Москва: ГУ-ВШЭ, 672 с. 4. Белоконная Л., Гимпельсон В., Капелюшников Р., Лукьянова А. Горбачева Т., (2007). Жихарева О., Формирование заработной платы: взгляд через «призму» профессий. Препринт WP3/2007/05. Москва: ГУ-ВШЭ, 44 с. 5. Денисова И. А., Карцева М. А. (2005). Преимущества инженерного образования: оценка отдачи на образовательные специальности в России. Препринт WP3/2005/02. Москва: ГУ-ВШЭ, 40 с. 6. Емцов Р., Кноблох С., Мете Д. (2006). Отдача от образования в странах с переходной экономикой. // Экономический вестник о вопросах переходной экономики Beyond Transition № 11, The World Bank, сс. 3-4. 7. Капелюшников Р. И. (1981). Современные западные концепции формирования рабочей силы. Москва: Наука, 274 с. 8. Капелюшников Р.И. (1985). Образование, производительность, экономический рост // США: экономика и образование. Москва: ИНИОН РАН 9. Капелюшников Р. И. (1993). Экономический подход Гэри Беккера к человеческому поведению. // США: экономика, политика, идеология № 11, сс. 17-32. 78 10. Капелюшников Р. И., Лукьянова А. Л. (2010). Трансформация человеческого капитала в российском обществе (на базе "Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения"). Москва: Фонд Либеральная миссия, 196 с. 11. Кузьминов Я. И., Андрущак Г. В. (2010). // О затратах семей на образование. Письма в журнал Вопросы образования, сс. 5-9. 12. Лукьянова А. Л. (2010). Отдача от образования: что показывает метаанализ. Препринт WP3/2010/03. Москва: ГУ-ВШЭ, 60 с. 13. Нестерова Д., Сабирьянова К. (1998). Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России. EERC. Научный доклад №99/04, 47 с. 14. Образование в Российской Федерации: 2010. Статистический сборник. Москва: ГУ-ВШЭ. 15. Образование в цифрах: 2010. Краткий статистический сборник. Москва: ГУ-ВШЭ. 16. Российский статистический ежегодник 2010. (2010). Москва: Росстат. 17. Россия в цифрах 2010. (2010). Москва: Росстат. 18. Россия и страны мира 2010. (2010). Москва: Росстат. 19. Aakvik A., Salvanes K. G., Vaage K. (2003). Measuring Heterogeneity in the Returns to Education in Norway Using Educational Reforms. IZA Discussion Paper № 815, 49 p. 20. Becker G. S. (1975). Human Capital and the Personal Distribution of Income: An Analitical Approach. Human Capital 2nd ed. New York: Columbia University Press, pp. 94-144. 21. Becker G. S. (1962). Investment in human capital: a theoretical analysis. // The Journal of Political Economy, Vol. 70 № 5, pp. 9-49. 22. Becker G. S., Chiswick B. R. (1966). Education and the Distribution of Earnings. // The American Economic Review, Vol. 56 № 1/2, pp. 358-369. 23. Behrman J. R., Birdsall N. (1983). The Quality of Schooling: Quantity Alone is Misleading. // The American Economic Review, Vol. 73 №5, pp. 928-946. 79 24. Brunello G., Comi S., Lucifora C. (2000). The Returns to Education in Italy: A New Look at the Evidence. IZA Discussion Paper № 130, 47 p. 25. Brunello G., Lucifora C., Winter-Ebmer R. (2001). The Wage Expectations of European College Students. IZA Discussion Paper № 299, 42 p. 26. Caponi V., Plesca M. (2007). Post-Secondary Education in Canada: Can Ability Bias Explain the Earnings Gap Between College and University Graduates? IZA Discussion Paper № 2784, 46 p. 27. Cutler D. M., Lleras-Muney A. (2006). Education and Health: Evaluating Theories and Evidence. NBER Working Paper № 12352, 37 p. 28. Dougherty C. (2005). Why Are the Returns to Schooling Higher for Women than for Men? // The Journal of Human Resources , Vol. 40 № 4, pp. 969-988. 29. OECD (2010a). Education at a Glance 2010: OECD indicators. Paris: OECD. 30. OECD (2010b). Highlights from Education at a Glance 2010. Paris: OECD. 31. Jimenez E., Patrinos H. A. (2008). Can Cost-Benefit Analysis Guide Education Policy in Developing Countries? The World Bank Policy Research Working Paper № 4568, 42 p. 32. Mincer J. B. (1974). Schooling, Experience and Earnings. New York: National Bureau of Economic Research. 33. Orazem P. F., Vodopivec M. (1995). Winners and Losers in Transition: Returns to Education, Experience, and Gender in Slovenia. // The World Bank Economic Review, Vol. 9 №2, pp. 201-230. 34. Patrinos H. A., Psacharopoulos G. (2010). Returns to Education in Developing Countries. // Economics of Education - Labor Markets, Education and Earnings, pp. 305-312. 35. Psacharopoulos G., Patrinos H. A. (2004). Returns to Investment in Education: A Further Update. // Education Economics , Vol. 12 № 2, pp. 111-134. 36. Schultz T. W. (1961). Investment in Human Capital. // The American Economic Review, Vol. 51 №1, pp. 1-17. 80 Приложение Таблица П.1. Среднее число накопленных лет образования, 2009г.* в расчете на одного занятого 9,70 женщины 9,79 0,10(1,83) мужчины 9,58 0,18 (1,97) ПТУ на базе полного среднего образован ия 0,53 (2,33) 0,41 (2,23) 0,68 (2,41) 0,14 (2,14) 0,13 (1,99) 0,14 (1,81) 0,14 (1,55) 0,61 (2,49) 0,59 (2,44) 0,47 (2,08) 0,31 (2,10) 0,99 (3,01) 1,10 (3,03) 1,09 (3,09) 1,22 (3,22) 1,99 (4,59) 1,69 (4,83) 1,32 (4,94) 1,63 (5,17) 0,03 (2,42) 0,02 (2,33) 0,02 (3,00) 0,05 (2,75) 0,04 (0,18) 0,06 (0,25) 0,05 (0,21) 0,07 (0,34) 0,13 (1,94) 0,16 (1,86) 0,56 (2,40) 0,46 (2,14) 1,15 (3,11) 0,89 (2,91) 1,91 (4,85) 1,09 (4,57) 0,03 (2,51) 0,01 (2,88) 0,05 (0,23) 0,06 (0,22) 1,16 (3,05) 1,01 (3,10) 0,97 (3,21) 1,01 (3,10) 1,96 (4,84) 1,52 (4,78) 2,13 (4,96) 1,48 (4,77) 0,04 (2,55) 0,01 (2,67) 0,05 (3,00) 0,01 (2,64) 0,05 (0,26) 0,06 (0,21) 0,05 (0,33) 0,06 (0,21) 0,89 (3,43) 3,07 (5,19) 0,00 (0,00) 0,00 (0,00) 14,26 1,17 (3,21) 3,28 (5,00) 0,04 (3,25) 0,05 (0,25) 14,68 1,20 (3,18) 4,04 (5,06) 0,13 (2,56) 0,05 (0,37) 15,55 1,58 (3,02) 2,24 (4,82) 0,02 (2,83) 0,06 (0,33) 14,12 1,31 (3,00) 1,55 (4,37) 0,01 (2,00) 0,05 (0,20) 13,27 1,03 (3,00) 0,91 (4,48) 0,00 (0,00) 0,06 (0,26) 12,41 Школа ПТУ на базе неполного среднего образован ия 0,14 (1,91) Техник ум Инст итут Аспир антура Профе ссиона льные курсы 1,08 (3,06) 1,27 (3,02) 0,84 (3,16) 1,68 (4,79) 1,90 (4,84) 1,42 (4,71) 0,03 (2,56) 0,03 (2,67) 0,03 (2,43) 0,05 (0,23) 0,05 (0,30) 0,05 (0,17) Всего (не считая курсов) 13,15 13,50 12,72 по возрастным группам 25-34 10,05 35-44 9,48 45-54 9,53 55-64 9,61 13,81 13,01 12,56 12,96 по местности проживания город 9,69 село 9,71 по сектору занятости государственный 0,12 0,46 9,74 (1,89) (2,27) сектор 0,16 0,59 частный сектор, в 9,68 (1,94) (2,39) том числе: иностранные 0,16 0,54 9,81 (2,50) (2,62) компании российские 0,16 0,60 9,67 (1,93) (2,38) компании по профессиям (в расчете на одного занятого) 0,22 0,37 военнослужащие 9,70 (3,00) (2,50) законодатели, крупные 0,05 0,32 9,82 (1,50) (2,19) чиновники, управляющие профессионалы с 0,03 0,17 10,00 высшим (2,25) (2,34) образованием профессионалы со 0,05 0,30 средним 9,94 специальным (1,88) (2,40) образованием Конторские 0,10 0,45 служащие и по 9,84 обслуживанию (1,50) (2,09) клиентов занятые в сфере обслуживания 9,67 0,16 (2,10) 0,64 (2,29) 13,47 12,32 13,48 12,95 13,65 12,92 81 квалифицир. с/х 0,00 0,42 1,42 0,84 0,00 0,05 работники и 9,53 12,21 работники рыбной (0,00) (1,60) (3,38) (4,00) (0,00) (0,20) промышленности 0,21 0,90 0,98 0,63 0,00 0,05 квалифицированн 9,45 12,15 (1,96) (2,44) (3,13) (4,12) (0,00) (0,19) ые рабочие 0,24 0,81 0,68 0,37 0,00 0,06 полуквалифициро 9,44 11,53 (1,89) (2,38) (2,93) (3,98) (0,00) (0,15) ванные рабочие неквалифицирован 0,24 0,66 0,70 0,48 0,00 0,04 9,44 11,51 (1,88) (2,25) ные рабочие (3,01) (4,37) (0,50) (0,21) по отраслям (в расчете на одного занятого) легкая и пищевая 0,20 0,86 0,97 1,08 0,02 0,05 9,56 12,69 (1,97) (2,45) промышленность (3,02) (4,75) (3,00) (0,24) 0,15 0,63 1,18 1,30 0,00 0,03 машиностроение 9,63 12,88 (1,72) (2,66) (3,15) (4,71) (0,00) (0,13) военно0,13 0,40 0,95 2,06 0,07 0,07 9,81 промышленный 13,42 (1,86) (2,13) (3,00) (4,95) (3,50) (0,47) комплекс 0,12 0,49 1,07 2,18 0,00 0,01 нефтегазовая 9,83 13,70 (1,75) (2,32) (3,00) (5,07) (0,00) (0,03) промышленность другие отрасли 0,25 0,77 1,00 1,11 0,04 0,03 9,65 тяжелой 12,82 (2,21) (2,41) (3,06) (4,33) (3,00) (0,13) промышленности 0,16 0,71 0,85 1,16 0,01 0,07 строительство 9,46 12,33 (1,73) (2,40) (3,11) (4,59) (3,00) (0,26) 0,19 0,66 0,91 1,29 0,00 0,04 транспорт, связь 9,64 12,68 (1,97) (2,33) (3,11) (4,58) (0,00) (0,13) 0,20 0,40 0,69 0,73 0,02 0,05 сельское 9,50 11,54 (1,92) (1,99) (2,95) (4,57) (3,00) (0,15) хозяйство органы 0,04 0,28 1,19 3,64 0,02 0,08 10,01 15,18 (1,50) (2,38) управления (3,13) (5,14) (3,00) (0,42) 0,08 0,33 1,21 2,72 0,11 0,05 образование 9,83 14,27 (2,18) (2,26) (3,06) (4,71) (2,78) (0,33) 0,06 0,31 1,14 2,97 0,10 0,09 наука, культура 9,91 14,49 (2,00) (2,14) (3,17) (4,94) (3,00) (0,64) 0,08 0,28 1,67 1,51 0,06 0,05 здравоохранение 9,74 13,34 (1,71) (2,24) (2,94) (5,23) (1,80) (0,33) армия, МВД, 0,13 0,47 1,19 2,52 0,01 0,03 9,86 органы 14,18 (2,16) (2,30) (3,22) (4,85) (1,33) (0,14) безопасности торговля, бытовое 0,15 0,56 1,04 1,32 0,00 0,06 9,75 12,79 (2,08) (2,35) обслуживание (3,00) (4,59) (0,00) (0,26) 0,07 0,32 1,05 3,43 0,08 0,07 финансы 10,06 15,00 (2,00) (2,44) (3,02) (4,99) (3,33) (0,35) энергетическая 0,14 0,60 1,24 1,63 0,02 0,02 9,60 13,23 (2,00) (2,38) промышленность (3,24) (4,70) (2,00) (1,12) жилищно0,18 0,76 1,04 0,82 0,00 0,05 9,36 коммунальное 12,15 (1,45) (2,25) (3,29) (4,71) (0,00) (0,16) хозяйство 0,06 0,46 1,04 2,17 0,00 0,10 другое 9,84 13,52 (1,57) (2,29) (3,05) (5,20) (0,00) (0,51) * в скобках - в расчете на действительно обучающихся респондентов в данном учебном заведении 82 Таблица П.2. Распределение респондентов РМЭЗ по уровням образования, 2009г. Ниже неполно го среднего 0,1 занятые женщины 0,1 мужчины 0,2 по возрастным группам 25-34 0,1 Непол ное средне е (7-9 кл) 6,5 4,4 9,0 9,1 19,8 15,6 24,8 Среднее професси ональное (техникум ) 22,6 27,9 16,2 3,4 18,4 16,7 33,5 100,0 3,4 3,2 3,7 20,7 22,5 15,9 23,3 26,9 27,1 29,6 23,7 29,0 100,0 100,0 100,0 2,7 5,3 19,7 19,9 22,9 21,8 33,1 19,4 100,0 100,0 3,0 16,7 23,8 34,8 100,0 3,9 22,5 21,0 25,8 100,0 4,8 14,3 20,6 34,9 100,0 3,9 22,9 21,1 25,1 100,0 7,4 7,4 11,1 59,3 100,0 0,3 6,3 19,5 55,6 100,0 0,2 2,3 15,9 74,6 100,0 0,7 8,4 35,7 39,1 100,0 3,1 16,2 29,9 25,9 100,0 3,3 24,7 26,9 14,8 100,0 5,2 21,1 36,8 10,5 100,0 4,8 34,5 21,9 9,1 100,0 7,6 32,7 15,1 5,2 100,0 6,3 31,3 17,5 7,6 100,0 18,4 16,1 21,2 ПТУ на базе неполно го среднего 3,4 2,2 4,8 18,8 Полн ое средн ее 35-44 0,0 5,4 17,6 45-54 0,1 4,7 18,9 55-64 0,5 5,5 18,3 по местности проживания город 0,1 4,8 16,7 село 0,3 10,6 22,7 по сектору занятости государственный 0,1 5,1 16,5 сектор частный сектор, 0,1 7,2 19,5 в том числе: иностранные 0,0 4,8 20,6 компании российские 0,1 7,3 19,6 компании по профессиям (в расчете на одного занятого) военнослужащие 0,0 3,7 11,1 законодатели, крупные 0,0 1,7 16,6 чиновники, управляющие профессионалы с 0,0 0,1 6,9 высшим образованием профессионалы со средним 0,0 2,8 13,3 специальным образованием Конторские служащие и по 0,0 3,4 21,5 обслуживанию клиентов занятые в сфере 0,0 7,9 22,4 обслуживания квалифицир. с/х работники и работники 0,0 5,3 21,1 рыбной промышленност и квалифицирован 0,1 8,5 21,1 ные рабочие полуквалифицир 0,2 11,8 27,4 ованные рабочие неквалифициров 0,6 13,7 23,0 анные рабочие ПТУ на базе полного среднего Высшее Итого 29,2 33,7 23,8 100,0 100,0 100,0 83 по отраслям (в расчете на одного занятого) легкая и пищевая 0,0 7,1 16,8 промышленност ь машиностроение 0,0 1,6 27,0 военно0,0 5,0 17,8 промышленный комплекс нефтегазовая 0,0 4,0 22,4 промышленност ь другие отрасли тяжелой 0,0 5,8 17,5 промышленност и строительство 0,4 12,1 19,0 транспорт, связь 0,0 6,6 24,6 сельское 0,7 18,3 25,7 хозяйство органы 0,0 0,7 8,0 управления образование 0,2 3,1 14,6 наука, культура 0,5 2,9 16,8 здравоохранение 0,0 4,9 9,6 армия, МВД, 0,0 2,2 16,8 органы безопасности торговля, 0,0 6,5 22,1 бытовое обслуживание финансы 0,0 1,7 9,9 энергетическая 0,0 5,2 16,5 промышленност ь жилищно0,4 11,7 14,2 коммунальное хозяйство другое 0,0 5,3 15,3 4,7 33,0 20,4 18,0 100,0 3,3 21,6 23,8 22,7 100,0 0,0 20,8 20,8 35,6 100,0 2,9 17,2 19,0 34,5 100,0 4,7 30,5 22,8 18,7 100,0 4,2 5,1 27,7 24,8 17,2 17,7 19,4 21,2 100,0 100,0 7,7 20,3 14,3 13,0 100,0 1,5 8,8 15,3 65,7 100,0 1,5 1,2 2,2 10,7 8,1 11,2 18,9 20,2 46,1 51,0 50,3 26,0 100,0 100,0 100,0 2,2 13,7 20,2 44,9 100,0 3,7 20,2 25,4 22,1 100,0 0,8 8,3 15,7 63,6 100,0 4,3 20,9 23,5 29,6 100,0 4,0 32,4 23,9 13,4 100,0 1,8 15,3 25,2 37,1 100,0 84 Таблица П.3. Доля пользовавшихся компьютером и интернетом в последние 12 месяцев и доля владеющих каким-либо иностранным языком, 2009г. доля пользовавшихся компьютером в принципе 57,9 занятые женщины 59,1 мужчины 56,4 по возрастным группам 25-34 74,8 35-44 64,2 45-54 42,8 55-64 33,0 по местности проживания город 63,9 село 42,6 по сектору занятости государствен 60,4 ный сектор частный 58,4 сектор, в том числе: иностранные 69,8 компании российские 57,8 компании по уровням образования неполное 32,1 среднее (7-9 кл) полное 50,4 среднее ПТУ на базе 31,4 неполного среднего ПТУ на базе 39,4 полного среднего среднее профессионал 54,6 ьное (техникум) высшее 86,8 доля пользовавшихся интернетом доля владею щих какимлибо иностра нным языком для работы для учеб ы для расши рения кругоз ора 20,7 21,5 19,6 27,1 28,7 25,3 7,6 8,0 7,0 28,2 27,8 28,6 19,7 21,1 18,0 56,6 44,7 27,3 19,4 27,9 22,3 14,0 12,4 36,3 29,9 18,8 15,0 14,0 6,8 2,9 2,2 40,0 31,0 18,6 11,9 25,9 18,6 14,4 17,4 48,5 28,6 46,9 24,6 24,1 11,8 31,8 15,2 8,7 4,7 33,5 14,5 23,1 11,1 39,2 47,7 41,5 21,2 28,4 8,7 28,1 20,6 33,6 41,1 42,9 23,2 28,2 7,2 30,4 20,9 46,0 50,8 54,0 39,7 46,0 11,1 39,7 38,1 33,1 40,4 42,2 22,7 27,1 7,0 30,0 20,3 6,8 14,7 17,7 3,5 5,2 0,3 10,3 3,8 23,3 34,0 33,4 13,7 19,2 13,0 23,9 13,7 10,3 12,4 17,0 3,6 5,7 0,5 7,7 3,6 10,9 17,9 23,2 6,4 8,5 2,0 14,6 8,1 30,5 38,6 32,4 12,9 18,7 3,3 20,7 14,2 69,4 78,8 71,4 46,5 58,7 13,7 52,3 41,1 по месту работ ы/уче бы для работы /учебы в принц ипе по месту работы /учебы 34,4 39,3 28,4 42,9 47,2 37,8 40,7 40,6 40,8 42,0 36,7 27,2 25,2 53,7 46,9 32,8 28,3 39,0 22,5 85 Таблица П.4. Обозначение используемых переменных Переменные lnwage y_sch Логарифм месячных заработков Общее число лет обучения, которое определяется путём суммирования числа лет обучения респондента на каждом уровне образования Число лет, которые респондент проучился в школе y_ptu Число лет, которые респондент проучился в ПТУ на базе неполного среднего образования y_ptu_se Число лет, которые респондент проучился в ПТУ на базе полного среднего образования y_tech Число лет, которые респондент проучился в техникуме y_inst Число лет, которые респондент проучился в институте y_asp Число лет, которые респондент проучился в аспирантуре d_sch d_texn Наличие диплома об окончании школы (1-есть диплом, 0- нет) Наличие диплома об окончании ПТУ на базе неполного среднего образования (1-есть диплом, 0- нет) Наличие диплома об окончании ПТУ на базе полного среднего образования (1-есть диплом, 0- нет) Наличие диплома об окончании техникума (1-есть диплом, 0- нет) d_inst Наличие диплома об окончании института (1-есть диплом, 0- нет) d_asp tenure2 Наличие диплома об окончании аспирантуры (1-есть диплом, 0- нет) Специфический стаж, который рассчитывался на основе ответа на вопрос “С какого года вы работаете на этом предприятии?” Специфический стаж в квадрате man Пол респондента (1-мужской, 0-женский) sch_all d_ptu d_ptu_se tenure age Возраст респондента age2 Возраст респондента в квадрате Пользование компьютером в течение последних 12 месяцев для работы/учебы (1пользовался, 0-нет) Пользование интернетом в течение последних 12 месяцев для работы/учебы (1пользовался, 0-нет) Владение иностранными языками computer internet language langlev1 FO1 Степень владения иностранными языками: свободное владение (1-да, 0-нет) Степень владения иностранными языками: могут изъясняться и достаточно свободно читать (1-да, 0-нет) Степень владения иностранными языками: могут изъясняться, но читать и переводить со словарем (1-да, 0-нет) Центральный Федеральный Округ FO2 Северо-Западный Федеральный Округ FO3 Южный Федеральный Округ FO4 Приволжский Федеральный Округ FO5 Уральский Федеральный Округ FO6 Сибирский Федеральный Округ FO7 private Дальневосточный Федеральный Округ Тип населенного пункта (1-областной центр или город, 0-поселок городского типа или село) Тип собственности (1-частная, 0-государственная) official Официальная регистрация по месту работы (1-да, 0-нет) marrige Семейное положение (1-замужем/женат, 0-незамужем/холост) child Наличие детей (1-да, 0-нет) langlev2 langlev3 gorod 86 Таблица П.5. Результаты оценивания уравнения заработной платы Коэффициенты Переменные Константа sch_all 1 6,9365*** (0,1577) 0,0640*** (0,0031) 6,9297*** (0,1550) 0,0643*** (0,0031) 7,1155*** (0,1539) 0,0356*** (0,0035) 7,1183*** (0,1513) 0,0358*** (0,0035) y_sch y_ptu y_ptu_se y_tech y_inst y_asp 7,4442*** (0,1881) 2 7,4283*** (0,1841) 7,4247*** (0,1824) 0,0255*** (0,0090) -0,0061 (0,0159) 0,0051 (0,0091) 0,0317*** (0,0059) 0,0747*** (0,0037) 0,0382*** (0,0281) 0,0126 (0,0088) -0,0019 (0,0156) 0,0058 (0,0089) 0,0163*** (0,0058) 0,0455*** (0,0041) 0,0113 (0,0277) 0,0133 (0,0088) -0,0017 (0,0156) 0,0060 (0,0089) 0,0166*** (0,0058) 0,0455*** (0,0041) 0,0115 (0,0277) 0,0071*** (0,0028) -0,00003 (0,00008) 0,4256*** (0,0169) 0,0062*** (0,0010) 0,4291*** (0,0166) 0,0089*** (0,0028) -0,00007 (0,00009) 0,4195*** (0,0171) -0,0335 (0,0339) -0,0104 (0,0223) 0,0905*** (0,0193) 0,4063*** (0,0199) 0,0066*** (0,0010) 0,4293*** (0,0167) 0,4237*** (0,0172) -0,0105 (0,0331) 0,0075 (0,0218) 0,0476*** (0,0190) 0,2507*** (0,0219) 0,0068*** (0,0027) -0,00003 (0,00008) 0,4287*** (0,0169) 0,0600*** (0,0069) 0,0571*** (0,0073) 0,0577*** (0,0071) 0,0580*** (0,0069) 0,0512*** (0,0069) 0,0545*** (0,0070) d_ptu d_ptu_se d_texn d_inst tenure tenure2 man age 0,0089*** (0,0028) 0,00007 (0,00009) 0,4102*** (0,0172) 0,0070*** (0,0010) 0,0600*** (0,0073) 7,8533*** (0,1422) 3 7,6211*** (0,1425) 0,0061*** (0,0010) 0,4144*** (0,0170) 0,0069*** (0,0028) -0,00003 (0,00009) 0,4259*** (0,0168) 0,0610*** (0,0070) 0,0597*** (0,0071) 7,6273*** (0,1400) -0,0105 (0,0331) 0,0075 (0,0217) 0,0486*** (0,0190) 0,2515*** (0,0219) 0,0060*** (0,0010) 0,0547*** (0,0068) 0,4323*** (0,0168) 87 age2 -0,0008*** (0,0001) -0,0008*** (0,0001) 0,1756*** (0,0266) -0,1949*** (0,0286) -0,3366*** (0,0241) -0,1539*** (0,0321) -0,2998*** (0,0295) -0,1364*** (0,0429) 0,3001*** (0,0201) 0,1331*** (0,0178) 0,0304 (0,0190) 0,0233 (0,0263) 0,3069 0,3045 4691 129,3367 0,1750*** (0,0266) -0,1953*** (0,0286) -0,3369*** (0,0241) -0,1544*** (0,0321) -0,3006*** (0,0295) -0,1372*** (0,0429) 0,2994*** (0,0201) 0,1301*** (0,0177) computer internet language FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 gorod private marrige child 0,0360 (0,0250) 0,3064 0,3043 4691 147,5564 -0,0007*** (0,0001) 0,2868*** (0,0197) 0,0785** (0,0341) 0,0931*** (0,0219) 0,1690*** (0,0259) -0,1841*** (0,0279) -0,2886*** (0,0237) -0,1372*** (0,0314) -0,2738*** (0,0289) -0,01108*** (0,0418) 0,2583*** (0,0197) 0,1442*** (0,0173) 0,0235 (0,0185) 0,0315 (0,0255) 0,3459 0,3432 4691 129,9856 -0,0007*** (0,0001) 0,2880*** (0,0197) 0,0778** (0,0341) 0,0922*** (0,0219) 0,1684*** (0,0259) -0,1844*** (0,0279) -0,2889*** (0,0237) -0,1377*** (0,0314) -0,2747*** (0,0289) -0,1113*** (0,0418) 0,2576*** (0,0197) 0,1424*** (0,0172) -0,0008*** (0,0001) 0,0414* (0,0243) 0,3456 0,3432 4691 145,1860 R2 R2adj Nobs F-statistic Prob 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 (F-statistic) *значим на 10% уровне; **значим на 5% уровне; ***значим на 1% уровне -0,0007*** (0,0001) 0,2664*** (0,0201) 0,0726** (0,0342) 0,0773*** (0,0222) 0,1682*** (0,0259) -0,1879*** (0,0279) -0,2851*** (0,0238) -0,1415*** (0,0314) -0,2786*** (0,0288) -0,1153*** (0,0417) 0,2592*** (0,0198) 0,1443*** (0,0171) -0,0007*** (0,0001) 0,0375 (0,0248) 0,3193 0,3164 4687 109,4559 -0,0007*** (0,0001) 0,2651*** (0,0201) 0,0733** (0,0342) 0,0782*** (0,0222) 0,1689*** (0,0259) -0,1874*** (0,0279) -0,2847*** (0,0238) -0,1410*** (0,0314) -0,2776*** (0,0288) -0,1146*** (0,0417) 0,2600*** (0,0198) 0,1463*** (0,0173) 0,0259 (0,0185) 0,0311 (0,0255) 0,3502 0,3469 4687 104,7092 0,0419* (0,0243) 0,3450 0,3469 4687 114,1308 0,0000 0,0000 0,0000 0,1764*** (0,0264) -0,1996*** (0,0284) -0,3232*** (0,0240) -0,1561*** (0,0319) -0,3026*** (0,0293) -0,1395*** (0,0426) 0,2963*** (0,0200) 0,1365*** (0,0176) -0,0007*** (0,0001) 0,2668*** (0,0200) 0,1091*** (0,0338) 0,0824*** (0,0219) 0,1740*** (0,0259) -0,1939*** (0,0278) -0,2852*** (0,0237) -0,1398*** (0,0313) -0,2785*** (0,0288) -0,1120*** (0,0417) 0,2595*** (0,0197) 0,1446*** (0,0171) 0,0379 (0,0249) 0,3160 0,3135 4691 127,0120 -0,0007*** (0,001) 0,2655*** (0,0200) 0,1097*** (0,0338) 0,0832*** (0,0219) 0,1746*** (0,0259) -0,1935*** (0,0278) -0,2848*** (0,0237) -0,1393*** (0,0313) -0,2775*** (0,0288) -0,1115*** (0,0417) 0,2603*** (0,0197) 0,1465*** (0,0173) 0,0253 (0,0185) 0,0321 (0,0255) 0,3512 0,3481 4691 114,8320 0,0000 0,0000 0,0000 0,1826*** (0,0264) -0,2136*** (0,0284) -0,3294*** (0,0240) -0,1566*** (0,0319) -0,3054*** (0,0293) -0,1368*** (0,0427) 0,3016*** (0,0200) 0,1328*** (0,0175) 0,0427* (0,0242) 0,3509 0,3481 4691 126,2163 88 Таблица П.6. Результаты оценивания уравнения заработной платы с включенными переменными уровня знания иностранного языка Переменные Константа sch_all y_school y_ptu y_ptu_se y_tech y_inst y_asp d_ptu d_ptu_se d_texn d_inst d_asp tenure tenure2 man age age2 langlev1 langlev2 langlev3 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 gorod private child 1 6,9392***(0,1566) 0,0573***(0,0032) Коэффициенты 2 7,4034***(0,1875) 3 7,7691***(0,1445) 0,0223***(0,0090) -0,0064(0,0159) 0,0062(0,0090) 0,0310***(0,0058) 0,0685***(0,0039) 0,0150(0,0283) 0,0091***(0,0028) -0,00007(0,00009) 0,4141***(0,0169) 0,0624***(0,0072) -0,0008***(0,0001) 0,4153***(0,0751) 0,1889***(0,0508) 0,1141***(0,0239) 0,1847***(0,0265) -0,1822***(0,0285) -0,3154***(0,0285) -0,1342***(0,0321) -0,2790***(0,0295) -0,1237***(0,0428) 0,2890***(0,0201) 0,1327***(0,0177) 0,0446*(0,0249) 0,0089***(0,0028) -0,0007(0,0009) 0,4195***(0,0170) 0,0594***(0,0072) -0,0008***(0,0001) 0,3656***(0,0754) 0,1465***(0,0510) 0,0905***(0,0240) 0,1831***(0,0264) -0,1891***(0,0284) -0,3078***(0,0242) -0,1407***(0,0320) -0,2847***(0,0294) -0,1280***(0,0426) 0,2879***(0,0200) 0,1366***(0,0176) 0,0442*(0,0248) -0,0311(0,0338) -0,0029(0,0222) 0,0905***(0,0193) 0,3666***(0,0208) 0,0650(0,0920) 0,0087***(0,0028) -0,0007(0,0009) 0,4232***(0,0171) 0,0532***(0,0071) -0,0007***(0,0001) 0,3724***(0,0755) 0,1590***(0,0509) 0,1062***(0,0238) 0,1917***(0,0264) -0,1994***(0,0284) -0,3103***(0,0241) -0,1368***(0,0320) -0,2852***(0,0294) -0,1236***(0,0426) 0,2910***(0,0200) 0,1357***(0,0176) 0,0451*(0,0248) R2 0,3148 0,3249 0,3230 2 0,3122 0,3215 0,3198 4687 97,5607 0,0000 4691 101,2224 0,0000 R adj Nobs 4691 F-statistic 119,2624 Prob (F-statistic) 0,0000 *значим на 10% уровне; ***значим на 1% уровне 89 Таблица П.7. Результаты оценивания обобщенной модели заработной платы Переменные FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 gorod man age age2 sch_all marrige tenure tenure2 official computer internet language private children Константа_2008 Константа_2009 ***значим на 1% уровне Коэффициенты 0,193968*** -0,212861*** -0,329575*** -0,167783*** -0,292892*** -0,177844*** 0,262138*** 0,426089*** 0,050736*** -0,000641*** 0,041666*** -0,009185 0,003216 0,000044 -0,042114 0,152921*** 0,226652*** 0,090699*** 0,215852*** 0,065496*** 7,132399 7,267100 Станд. Ошибка 0,020622 0,022545 0,018298 0,025758 0,022161 0,032768 0,015486 0,013741 0,005864 0,000068 0,002732 0,015798 0,002166 0,000066 0,035813 0,018424 0,021233 0,018052 0,013576 0,020961 0,132515 0,132669 R2 R2adj F-statistic Prob(F-statistic) Nobs 0,390520 0,388763 222,2771 0,000000 7307 Таблица П.8. Результаты оценивания укороченной обобщенной модели заработной платы Переменные FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 gorod man age age2 sch_all tenure computer internet language private children Константа_2008 Константа_2009 ***значим на 1% уровне Коэффициенты 0,194032*** -0,213168*** -0,329940*** -0,167298*** -0,293281*** -0,177960*** 0,262268*** 0,423690*** 0,049681*** -0,000627*** 0,041524*** 0,004470*** 0,151384*** 0,226897*** 0,090638*** 0,218632*** 0,062048*** 7,105121*** 7,239828*** Станд. Ошибка 0,020598 0,022538 0,018294 0,025750 0,022158 0,032764 0,015481 0,013254 0,005690 0,000066 0,002729 0,000777 0,018394 0,021221 0,018038 0,013422 0,020245 0,126315 0,126614 R2 R2adj F-statistic Prob(F-statistic) Nobs 0,390329 0,388823 259,2216 0,000000 7307 90 Таблица П.9. Результаты оценивания обобщенной модели заработной платы с включенными переменными уровня знания иностранного языка Переменные FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 gorod man age age2 sch_all tenure private children langlev1 langlev2 langlev3 Константа_2008 Константа_2009 ***значим на 1% уровне Коэффициенты 0,190384*** -0,207062*** -0,352243*** -0,170803*** -0,295590*** -0,186476*** 0,278554*** 0,409284*** 0,054548*** -0,000700*** 0,062194*** 0,004398*** 0,227560*** 0,051503*** 0,384162*** 0,190366*** 0,130732*** 6,854467*** 6,996573*** Станд. Ошибка 0,021129 0,023108 0,018718 0,026409 0,022725 0,033595 0,015848 0,013511 0,005836 0,000067 0,002550 0,000795 0,013721 0,020762 0,059579 0,043827 0,019724 0,129016 0,129346 R2 R2adj F-statistic Prob(F-statistic) Nobs 0,358936 0,357353 226,6998 0,000000 7307 91
