ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ В ПЕРЕХОДНОЙ ЭКОНОМИКЕ

advertisement
Г.В.Борисов.
Человеческий капитал в переходной экономике России: влияние возраста
Г.В.Борисов
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ В ПЕРЕХОДНОЙ
ЭКОНОМИКЕ РОССИИ: ВЛИЯНИЕ ВОЗРАСТА
68
Введение
Быстрые экономические и политические изменения, происходящие в России в 1990-х гг., породили ряд специфических проблем, связанных с человеческим капиталом. Переход к рыночной экономике
сопровождался важными процессами, протекающими на рынке труда.
Радикальные структурные изменения в спросе на продукцию и услуги
произвели структурный шок в спросе на рабочую силу. Значительно
изменилась структура заработков, некоторые навыки и стили поведения стали цениться в меньшей степени, тогда как другие навыки и
стили получили высокую оценку. Ориентируясь на ценовые сигналы,
люди приобретали современный человеческий капитал и меняли профессии. Происходящее разрушение человеческого капитала, приобретенного до начала переходного периода, и возникновение новых возможностей усилили мобильность труда, который стал покидать устаревающие отрасли и профессии, направляясь в расширяющиеся, а
также стимулировали накопление современного человеческого капитала.
В переходной экономике ценовые сигналы доступны каждому,
также для каждого открыт доступ к новым высокооплачиваемым рабочим местам, если его способности удовлетворяют требованиям работодателя. Тем не менее, люди по-разному реагируют на ценовые сигналы. Экономическая теория говорит нам, что индивидуумы прини68
Автор выражает признательность Программе Консорциум Экономического
Образования и Исследований в России, оказавшей финансовую поддержку
(грант R01-151). Программа Консорциум Экономического Образования и
Исследований в России направлена на осуществление содействия утверждению высочайших стандартов в области экономической науки посредством
поддержания экономических исследований, которые соответствуют мировым
стандартам, а также посредством учреждения центра выдающихся экономических исследований и анализа управленческих решений для всей России. Точка
зрения автора статьи может не совпадать с точкой зрения Программы Консорциум Экономического Образования и Исследований в России. Автор также
благодарен участникам научных семинаров Программы Консорциум Экономического Образования и Исследований в России за ценные замечания и советы.
мают свои решения в области инвестиций в человеческий капитал на
основе ожидаемых доходов и затрат, бюджетных ограничений и
имеющихся предпочтений. Нетрудно показать, что люди в переходной
экономике имеют различные ожидаемые вознаграждения, затраты и
предпочтения, связанные с инвестиционными решениями. В связи с
этим на первый план выступают когортные различия.
В начале переходного периода предпочтения и поведенческие навыки молодых людей более соответствуют условиям рыночной экономики. Это означает, что они имеют больше шансов воспользоваться
новыми возможностями, чем пожилые люди. Неэффективное рыночное поведение пожилых людей, безусловно, играет роль отрицательного стимула и побуждает их к тому, чтобы отказаться от использования
устаревших поведенческих навыков. Окружающие условия изменяют
их предпочтения, делая их более пригодными для выживания, но такое
изменение требует времени и предполагает дополнительные затраты.
Кроме того, в процессе перехода к рынку, скорее всего, произошло
обесценение части знаний пожилых людей. Таким образом, для пожилых использование новых возможностей связано с большими затратами, так как они вынуждены инвестировать ресурсы в изменение предпочтений, обучение новым поведенческим навыкам, получение дополнительных знаний.
В теории человеческого капитала принимается, что человеческий
капитал зависит от таких переменных, как образование, общий трудовой стаж, трудовой стаж на данном рабочем месте. Эти переменные,
бесспорно, являются наиболее важными факторами человеческого
капитала. Тем не менее, у людей с одинаковым образованием и трудовым стажем могут различаться навыки, способности, поведение, предпочтения и другие ненаблюдаемые факторы. Предположение о том,
что они распределены случайно, помогает нам обойти проблему неоднородности. Однако подобная предпосылка не соответствует реальностям переходной экономики, поскольку влияние ненаблюдаемых факторов существенно зависит от возраста.
Введем неоднородность человеческого капитала в модель накопления человеческого капитала Минсера. Во-первых, рассмотрим простейший случай. Возьмем группу людей, образование которых равно
Y лет. Предположим, что условия на рынке труда изменились в периоде t – X, так что человеческий капитал, приобретенный в периоде t – X
или ранее, частично обесценился. В таком случае, данная образовательная группа будет состоять из двух подгрупп в периоде t. Подгруппа 1 будет включать работников, находящихся на рынке труда менее
чем X лет и чей возраст меньше чем Z = X + Y + 6. Подгруппа 2 будет
Г.В.Борисов.
Человеческий капитал в переходной экономике России: влияние возраста
объединять работников, чей общий трудовой стаж равен X или больше, чем X, и чей возраст составляет Z или больше, чем Z. Имея одинаковое образование и трудовой стаж, работник из подгруппы 1 обладает
более ценным человеческим капиталом, чем работник из подгруппы 2.
Следовательно, работники из этих двух подгрупп будет иметь различные функции заработков, EF1 и EF2 соответственно (см. рис. 1).
Рис. 1. Функции заработков, относящиеся к подгруппе 1 (EF1) и к подгруппе 2 (EF2); составная функция заработков (KLMN); и сглаженная
кривая (EFreg) в периоде t.
Учитывая, что возраст работников из подгруппы 1 меньше Z, а
возраст работников из подгруппы 2 равен Z или больше, чем Z, теоретической функцией заработков для всей образовательной группы будет выступать составная кривая KLMN. Если мы упустим из виду тот
факт, что когорты различаются по ненаблюдаемым навыкам, и попытаемся оценить функцию заработков для всей образовательной группы, мы получим кривую EFreg. Необходимо отметить, что с точки зрения теории человеческого капитала кривая EFreg выглядит необычно.
Мы видим, что EFreg достигает максимума при достаточно раннем
возрасте по сравнению с EF1 or EF2 (Mreg < M1 = M2). Кривая EFreg
предсказывает быстрое и длительное понижение индивидуальных
заработков после достижения возраста Mreg. Такое предсказание противоречит фактам и теории: маловероятно, чтобы молодой работник,
имеющий возраст Mreg (который согласно оценкам равен 30-35 годам),
ожидал какого бы то ни было понижения заработков после достижения
данного возраста. Даже в переходной экономике люди в возрасте 35
лет ожидают повышения своих будущих доходов, и их ожидания оправданны, так как в течение переходного периода они инвестируют в
человеческий капитал и сделанные инвестиции обеспечивают повышение их заработной платы в будущем.
Вполне возможно, что в переходных условиях на рынке присутствует больше двух подгрупп. Переходный процесс занимает определенный период времени, и даже в случае, если он произойдет мгновенно,
подготовительные процессы начинают протекать еще до начала переходного периода. Вкусы и поведение людей начинают изменяться до
того момента, когда произойдет изменение экономических условий.
Естественно предположение о том, что сила и влияние этих подготовительных процессов нарастают по мере приближения к переходному
периоду. Следовательно, мы можем использовать многокогортную модель, включив в функцию заработков когортные дамми-переменные.
Обзор литературы
Теоретической основой проекта является модель накопления человеческого капитала, разработанная Дж. Минсером (Mincer, 1958),
Г. Бекером (Becker, 1964), Й. Бен-Поратом (Ben-Porath,1967). С эконометрической точки зрения, подход Минсера, который описал динамику заработков работника в течение его жизни с помощью функции
заработков, выглядит более предпочтительным (Mincer, 1993):
lnYti = lnY0 + reSi + rgk0(λ*iEi) – 0.5rgk0/T(λ*iEi2) + (k0/T)Ei + lnλti ,
(1)
где Yt – доход в периоде t; Y0 – доход в периоде 0; re – чистая
нормa отдачи от образования; S – число лет обучения; rg – чистая норма отдачи от инвестиций в обучение без отрыва от работы (OJT); k0 –
норма инвестирования в OJT в периоде 0; λt – отношение отработанных индивидуумом часов в периоде t к стандартному количеству часов; λ* – среднее отношение отработанных индивидуумом часов в
течение предыдущих периодов к стандартному количеству часов; E –
общий трудовой стаж; T – продолжительность периода чистого инвестирования в человеческий капитал; индекс i обозначает индивидуума.
Функции заработков Минсера были разработаны для использования в кросс-секционном анализе при наличии ограничивающих предпосылок стационарной экономики или экономики, в которой изменения
нейтральны по отношению к переменным, входящим в модель человеческого капитала (Mincer, 1993). Однако некоторые исследователи подвергли сомнению обоснованность предпосылки о нейтральности: Haley
(1976) использовал когортный анализ для оценки параметров процесса
накопления человеческого капитала; Johnson and Stafford (1973),
Behrman and Birdsall (1983), Card and Krueger (1992), Heckman et al.
(1996), Card (2000) изучали проблему неоднородности образования.
Г.В.Борисов.
Человеческий капитал в переходной экономике России: влияние возраста
Человеческий капитал в России изучали такие исследователи, как
Невель и Рейли (Newell and Reilly, 1996), Нестерова и Сабирьянова
(Нестерова и Сабирьянова, 1999). Указанные исследователи оценили
параметры функций «заработок-возраст», однако их исследование
основывалось на предпосылке об однородности человеческого капитала. Форма кривых «заработок — возраст», найденных Нестеровой и
Сабирьяновой, по форме напоминает кривую EFreg (см. рис. 1), другими словами, они обнаружили, что максимум заработков достигается в
возрасте 30-40 лет, и затем заработки быстро понижаются.
Целый ряд исследователей занимался изучением процесса инвестирования в человеческий капитал в других переходных экономиках (см.
например, Chase, 1997; Noorkoiv et al., 1997; Munich et al., 2000). Работу,
написанную Noorkoiv и др., необходимо рассмотреть более подробно,
так как в ней в явной форме используется когортный анализ для оценки
отдачи от человеческого капитала в Эстонии в переходном периоде.
Указанные исследователи выделили подгруппы работников с различным общим трудовым стажем и оценили отдачу от образования и общего трудового стажа по подгруппам. Noorkoiv и др. обнаружили рост
отдачи от образования и общего трудового стажа, который произошел в
течение переходного периода в Эстонии. Они пришли к выводу, что
стабильная взаимосвязь между общим трудовым стажем и отдачей от
образования отсутствует, однако, согласно их оценкам, отдача от общего трудового стажа зависит от величины общего трудового стажа индивидуума. К этому заключению они пришли, включив в функцию заработков дамми-переменные, указывающие на принадлежность к группе с
определенным трудовым стажем, и рассматривая коэффициенты при
дамми-переменных как специфическую для данной когорты отдачу от
общего трудового стажа. Результаты показали, что молодые люди имеют наибольшую отдачу от трудового стажа в переходной экономике.
К сожалению, Noorkoiv и др. не объяснили, почему они рассматривали коэффициенты при когортных дамми как специфическую для
данной когорты отдачу именно от общего трудового стажа. Вместо
этого, данные коэффициенты можно представить как отдачу от ненаблюдаемых способностей, делая акцент на проблеме неоднородности
человеческого капитала. Другим интересным выводом, который они
получили, является объяснение формы кривых заработок-возраст,
имеющей место в переходной экономике, с помощью «эффекта поколения» (vintage effect). Они представили кривые заработок-возраст как
кросс-секционный результат смешения когорт с различной отдачей от
человеческого капитала. Данная продуктивная идея помогла им выделить кросс-секционную норму отдачи от общего трудового стажа,
которая, по всей видимости, недооценивается, и норму отдачи, которую получают при оценке панельных данных.
Данные
В данном исследовании в качестве основного источника информации об индивидуальных характеристиках и результатах экономической деятельности индивидуумов используется Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения (РМЭПЗ). Данные РМЭПЗ содержат репрезентативную выборку, включающую около 10 тысяч индивидуумов, которым были заданы вопросы, касающиеся различных аспектов их жизни, включая вопросы о заработках, образовании, общем трудовом стаже, трудовом стаже на данном рабочем
месте, отработанном времени. Данные РМЭПЗ представляют собой
базу данных, объединяющую на данный момент результаты опроса в
10 раундах с 1992 по 2001 гг. В данной работе использованы данные
раундов 5 и 6, которые были собраны в 1994 и 1995 гг. соответственно.
Эконометрическая модель
Эконометрическая модель, использованная в данном исследовании, основана на предложенном Дж. Минсером подходе к моделированию инвестирования в человеческий капитал с помощью функций
заработков (1). К сожалению, среднее число отработанных индивидуумами часов в предыдущих периодах (λ*i ) неизвестно, поэтому оценить точные параметры модели (1) невозможно. В этом случае, как
правило, оценивают линейную регрессию следующего вида:
lnYi = b0 + b1Si + b2Ei + b3Ei2 + b4LNHRSi + B’Xi + εi,
(2)
где lnY – логарифм заработков в данном периоде; S – число лет
обучения; E – общий трудовой стаж; LNHRS – натуральный логарифм
отработанных в данном периоде часов; X – вектор дополнительных
переменных, таких, как дамми-переменная пола респондента и переменная трудового стажа на данном рабочем месте; ε – член ошибки,
индекс i обозначает индивидуума.
Сравнение моделей (1) и (2) показывает, что коэффициент b1 будет равен чистой норме отдачи от образования re, однако коэффициент
b2 в общем случае не будет равен переменной rg модели (1). Тем не
менее, с целью упрощения в прикладных исследованиях b2 обычно
принимают равной чистой норме отдачи от трудового стажа.
Чтобы выявить влияние возраста на заработки, мы включим когортные дамми в модель (2). Включение в модель (2) когортных дамми
имеет преимущество по сравнению с включением переменной возраста,
так как корреляция между общим трудовым стажем и возрастом велика,
поэтому использование возраста в функции заработков грозит возник-
Г.В.Борисов.
Человеческий капитал в переходной экономике России: влияние возраста
новением мультиколлинеарности. С другой стороны, когда взаимосвязь
между возрастом и заработками не является сильной, когортные дамми
могут выступать в роли переменной трудового стажа, отражая его влияние на заработки. В этом случае, коэффициенты при переменных трудового стажа и квадрата трудового стажа будут практически равны 0.
Результаты анализа
Оценивание функции заработков без когортных дамми дало результаты, представленные в табл. 1.
Таблица 1
Функции заработков без когортных дамми
Зависимая переменная
1
S (число лет обучения)
E (общий трудовой стаж, лет)
E в квадрате
LNHRS (логарифм отработанных часов)
FEMALE (1 для женщин, 0 для
мужчин)
TEN (стаж на данном предприятии, лет)
CONST
Adj. R-squared
1994
1995
2
0,0893
(11,31)
0,0153
(2,38)
-0,0003
(-2,40)
0,2304
(5,93)
-0,3961
(-10,28)
0,0058
(2,51)
9,833
(44,58)
0,1244
1910
3
0,0559
(8,08)
0,0285
(4,39)
-0,0006
(-4,19)
0,2251
(5,36)
-0,3656
(-9,10)
0,0022
(0,90)
10,8348
(45,75)
0,1020
1776
Логарифм дефлированных месячных заработков по основному месту работы
Размер выборки
Примечание: Дефлированные заработки означают деление заработков на региональный дефлятор, отражающий региональный уровень цен на продукты
питания.
В скобках t-статистики. Все оценки являются взвешенными.
Из табл. 1 следует, что норма отдачи от образования находится в
диапазоне между 0,0559 и 0,0893 в зависимости от раунда, причем
норма отдачи в раунде 6 снизились по сравнению с раундом 5. Нормы
отдачи от общего трудового стажа лежат в диапазоне от 0,0153 до
0,0285 в зависимости от раунда.
Результаты оценки функций заработков с 10-летними когортными
дамми для 1994 и 1995 годов приведены в табл. 2.
Таблица
Функции заработков с когортными дамми
Зависимая переменная
1994
2
1995
Логарифм дефлированных месячных заработков по основному месту работы
1
S (лет обучения)
2
3
0,0920
0,0571
(11,62)
(8,20)
E (общий трудовой стаж, лет)
0,0283
0,0324
(2,58)
(2,82)
E в квадрате
-0,0003
-0,0004
(-1,49)
(-1,89)
LNHRS (логарифм отработан0,2259
0,2211
ных часов)
(5,82)
(5,26)
-0,3835
-0,3534
FEMALE (1 для женщин, 0 для
(-9,90)
(-8,69)
мужчин)
0,0064
0,0025
TEN (трудовой стаж на данном предприятии, лет)
(2,75)
(1,05)
КОГОРТНЫЕ ДАММИ
0,1391
0,2167
Рожденные в 1940-1949
(1,68)
(2,23)
Рожденные в 1950-1959
0,3256
0,3146
(2,97)
(2,49)
Рожденные в 1960-1969
0,3884
0,4167
(2,89)
(2,75)
Рожденные в 1970-1979
0,6005
0,4762
(3,42)
(2,52)
CONST
9,2559
10,3582
(32,56)
(33,76)
Adj. R-squared
0,1290
0,1040
Размер выборки
1910
1776
Примечания: «Дефлированные заработки» означают деление заработков на региональный дефлятор, отражающий региональный уровень цен на продукты питания.
Базовой категорией являются люди, рожденные в 1930-1939 гг.
В скобках t-статистики. Все оценки являются взвешенными.
Мы видим, что включение когортных дамми привело к существенному увеличению отдачи от общего трудового стажа. Коэффициенты при когортных дамми статистически значимы, причем их относительная величина ясно указывает на преимущество, которое имеют
молодые работники по сравнению с пожилыми людьми. Так, в 1994
году работники, рожденные в 1970-1979 гг., получали бы при прочих
Г.В.Борисов.
Человеческий капитал в переходной экономике России: влияние возраста
равных на 82% больше, чем работники, рожденные в 1930-1934 гг.,
1995 году – на 61% больше.
в
Чтобы продемонстрировать влияние ненаблюдаемых способностей
на заработки, мы построили для 1994 года функции заработков мужчин
по когортам и функцию заработков мужчин без когорт, подставляя в
оцененные функции заработков средние значения числа лет обучения,
трудового стажа на данном предприятии и рабочего времени (рис. 2).
Рис. 2. Заработки мужчин по когортам и функция
заработков мужчин без когорт, 1994
Включение когортных дамми привело к существенному смещению максимума функций заработков сторону большего трудового
стажа. Если функции заработков без когорт достигали максимума при
25,5 года трудового стажа в 1994 г. и 23,75 года в 1995 г., то максимум
когортных функций заработков приходится на 47,17 года трудового
стажа в 1994 г. и 40,5 года трудового стажа в 1995 г.
Заключение
Проведенный анализ показывает, что в переходной экономике
существует ярко выраженная неоднородность человеческого капитала
вследствие неслучайного распределения ненаблюдаемых навыков.
Анализ также показывает, что распределение ненаблюдаемых навыков
зависит от возраста. Так, в 1994 г. при одинаковом общем трудовом
стаже, образовании, трудовом стаже на данном предприятии и количестве отработанных в течение периода часов работники, рожденные в
1970-1974 гг., имели на 82% больший заработок, чем работники, рож-
денные в 1930-1939 гг. В 1995 г. указанное различие в заработках составляло 61%. Полученные результаты позволяют утверждать, что
оценка функций заработков без учета влияния возраста на кросссекционных данных дает смещенные оценки отдачи от общего трудового стажа. Включение когортных дамми в функцию заработков привело к росту отдачи от общего трудового стажа на 85% в 1994 г. и на
14% в 1995 г. Кроме того, включение когортных дамми в функцию
заработков привело к смещению максимальных заработков в сторону
большего трудового стажа, который в соответствии с оценками, равен
47,17 года в 1994 г. и 40,5 года в 1995 г.
Литература
1.
2.
Becker G. (1964) Human Capital. New York: Nat. Bur. Econ. Res.
Behrman J. R., and N. Birdsall. (1983) «The Quality of Schooling:
Quantity Alone Is Misleading». American Economic Review, 73, December, 928–946.
3. Ben-Porath Y. (1967) «The Production of Human Capital and the Life
Cycle of Earnings». Journal of Political Economy, 75(4), part 1,
August, 352 – 356.
4. Card D. (2000) «Estimating the Return to Schooling: Progress on
Some Persistent Econometric Problems». NBER Working Paper Series, 7769.
5. Card D., and A. Krueger. (1992) «School Quality and Black-Wight
Relative Earnings: A Direct Assessment». Quarterly Journal of Economics, 107, February, 151–200.
6. Chase R. S. (1997) Markets for Communist Human Capital: Returns to
Education and Experience in the Czech Republic and Slovakia. Yale
Высшее образование Economic Growth Center Discussion Paper,
770.
7. Haley W. J. (1976) Estimation of the Earnings Profile from Optimal
Human Capital Accumulation. Econometrica, 44 (6), November,
1223–1238.
8. Heckman J., A. Layne-Farrar, and P. Todd. (1996) «Human Capital
Pricing Equations with an Application to Estimating the Effect of
Schooling Quality on Earnings». The Review of Economics and Statistics, 78 (4), November, 562–610.
9. Johnson G. E., and Stafford F. P. (1973) «Social Returns to Quantity
and Quality of Schooling». Journal of Human Resources, 8, Spring,
139–155.
10. Mincer J. (1958) «Investment in Human Capital and the Personal
Income Distribution». Journal of Political Economy, 66, 281 – 302.
11. Mincer J. (1993) Studies in Human Capital. Hints, England.
Г.В.Борисов.
Человеческий капитал в переходной экономике России: влияние возраста
12. Munich D., J. Svejnar, and K. Terrell. (2000) Returns to Human
Capital under the Communist Wage Grid and During the Transition to
a Market Economy. IZA Discussion Paper, 122.
13. Newell A., and B. Reilly. (1996) The Gender Wage Gap in Russia:
Some Empirical Evidence. Labour Economics, 3, 337–356.
14. Noorkôiv R., P. Orazem, A. Puur, and M. Vodopivec. (1997) Employment and Wage Dynamics in the Estonia Transition, 1989-1995.
15. Нестерова Д., Сабирьянова К. (1999) Инвестиции в человеческий
капитал в переходный период в России. EERC Working Papers Series, 99/04.
Download