Анализ отдачи инвестиций в человеческий капитал через
advertisement
Высшая школа экономики Факультет экономики Кафедра государственного управления и экономики общественного сектора ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА (МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ) на тему: АНАЛИЗ ОТДАЧИ ИНВЕСТИЦИЙ В ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ НА ПРИМЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ В РОССИИ Студентки группы 714 Гилёвой Ольги Александровны Научный руководитель: Доцент, к.э.н. Колосницына М.Г. Москва 2006 год Оглавление Введение ..............................................................................................................................................3 Глава 1. Теоретические аспекты концепции человеческого капитала ........................................6 Основные понятия теории человеческого капитала .................................................................6 Основные критерии эффективности инвестиций в человеческий капитал .........................12 Нормы отдачи от инвестиций в образование ..........................................................................13 Глава 2. Эволюция подходов к определению норм отдачи от образования ...............................16 Вывод стандартного уравнения заработной платы ...............................................................16 Спецификация стандартного уравнения Минцера...................................................................18 Эмпирическая проверка стандартного уравнения заработной платы в ранних исследованиях ...............................................................................................................................22 Эмпирический анализ норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в свете последних исследований ...............................................................................................................28 Общие тенденции анализа норм отдачи от инвестиций в образование ...........................28 Анализ процессов формирования человеческого капитала в переходных экономик ........33 Эмпирический анализ норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в российской экономике переходного периода .............................................................................................34 Глава 3. Определение норм отдачи от образования в условиях российской действительности ...........................................................................................................................40 Предпосылки анализа ...................................................................................................................40 Информационная база исследования..........................................................................................40 Исследование данных ...................................................................................................................41 Оценка стандартного уравнения заработной платы Минцера .............................................45 Оценка модифицированного уравнения заработной платы ....................................................50 Заключение ........................................................................................................................................52 Список литературы: .......................................................................................................................54 Приложения ......................................................................................................................................56 2 Введение Благосостояние любой нации находится в тесной зависимости от качества её рабочей силы, что, в свою очередь, формируется способностями каждого отдельного индивида наилучшим образом использовать свои знания и совершенствоваться через обучение. Стимулирование индивидов к подобным инвестиционным решениям – задача экономической политики любого развитого государства. Иными словами, на сегодняшний день в качестве основного фактора, обеспечивающего экономический рост необходимо рассматривать человеческий капитал. Идея теории человеческого капитала и его роли для экономического развития и роста впервые была предложена и проверена Теодором Шульцом в 1961 году. В 1964 году Гарри Беккер развил идею до уровня концепции, в соответствии с которой получение образование и приобретение дополнительных навыков рассматриваются как своеобразный инвестиционный проект. Образование действительно представляет собой длительный инвестиционный проект, требующий затрат времени и денежных средств с целью получения отдачи в будущем, более высокой по сравнению с индивидами, не вкладывающими в обучение. Данная работа отвечает на вопрос относительно того, насколько выгодным является образование в целом, а также отдельные его уровни в период становления рыночных отношений. Ниже мы рассмотрим, действительно ли образование увеличивает поток будущих доходов в качестве вознаграждения за увеличение производительности труда по сравнению с индивидами с более низким уровнем образования. Отсутствие статистических данных и аналогичных исследований, описывающих трудовые отношения в период командно-административной экономики, не позволяет нам определить, как изменилась отдача от инвестиций в образование за период перехода к рынку. Ситуация значительно облегчается наличием аналогичных эмпирических исследований транзитивной экономики стран Восточной Европы. Эти работы дают возможность сравнить полученные результаты с нормами отдачи от образования на начальных этапах перехода к рынку. Предметом приведённого ниже исследования являются вложения в человеческий капитал на примере инвестиций в образования. Объектом изучения выступает российская экономика периода 1997-2002 гг. Цель проведённого ниже исследования заключается в оценке и анализе норм отдачи от инвестиций в образование в России. Для решения поставленной цели были реализованы следующие задачи: 3 Дать краткую характеристику основных положений теории человеческого капитала и определение норм отдачи от образования как основного критерия эффективности инвестиций в образование; охарактеризовать методы определения отдачи от образования. Охарактеризовать степень разработки изучаемой проблемы в свете ранних работ. Проанализировать стандартное уравнение заработной платы Дж. Минцера как основного метода нахождения норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал. Дать эконометрическую оценку стандартного уравнения заработной платы, основываясь на статистических данных России за период 1997-2002 гг. Проследить основные изменения в нормах отдачи за весь период исследования. Интерпретировать основные тенденции в отдаче от образования в течение перехода к рынку, сравнивая полученные результаты с предыдущими работами. Провести сравнительный анализ норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в России и других развитых странах. Систематизировать работы последователей Минцера, опираясь на эконометрические возможности построения моделей, которые за данный период претерпели значительные изменения и усовершенствования. Разработать более точную спецификацию уравнения заработной платы. Рассмотреть, каким образом изменяется отдача образования в зависимости от пола индивида, формы собственности предприятия, региона и типа местности, в которой проживает индивид. Инструментом построения модели является простой метод наименьших квадратов, традиционно используемый для оценки эконометрических моделей. Анализ расширенного уравнения заработной платы будет основываться на введении в уравнение дамми- переменных. Оценка будет происходить аналогичным методом наименьших квадратов с учётом специфики анализа дамми-переменных. Методологическая основа исследования: труды отечественных и зарубежных исследований. Предмет исследования - статистика образования и трудовых отношений базы RLMS за период 1997-2002 гг. С помощью применения компьютерных методов статистического анализа, проведённого с использованием программного комплекса SPSS 13 версии, ниже будет построена эконометрическая модель стандартного уравнения заработной платы, позволяющая получить оценку отдачи от образования. Структура приведённого ниже анализа обосновывается поставленными целями и задачами. В первой главе приводятся основные положения теории человеческого капитала, в рамках которой проводится исследование. Вторая глава посвящена состоянию разработки 4 проблемы в аналогичных исследованиях. Третья глава представляет эмпирический анализ статистических данных и приводит интерпретацию полученных результатов. 5 Глава 1. Теоретические аспекты концепции человеческого капитала Основные понятия теории человеческого капитала Определение человеческого капитала Сторонники теории человеческого капитала рассматривают его как в узком, так и в широком ракурсе. В узком смысле, одной из форм капитала является образование. Человеческим его называют потому, что эта форма становится частью человека, а капиталом является вследствие того, что представляет собой источник будущих удовлетворений или будущих заработков, либо того и другого вместе. В широком смысле, человеческий капитал формируется путем инвестиций (долгосрочных вложений капитала) в человека в виде затрат на образование и подготовку рабочей силы на производстве, на охрану здоровья, миграцию и поиск информации о ценах и доходах. Именно так раскрывает содержание этого понятия Г. Беккер в книге "Человеческий капитал: теоретический и эмпирический анализ" (1964 г.) и в других работах. Западными экономистами принято определять категорию человеческого капитала с точки зрения инвестиционного подхода, уделяя особое внимание инвестициям как таковым. Поэтому зачастую они упускают из поля зрения эффект от вложения, рассматривая его как нечто самостоятельное, в отрыве от самого процесса труда. Однако капиталовложения в человека сами по себе создают лишь способности, формируют навыки, а реализоваться и создавать стоимость могут только в процессе труда. В связи с в этим, наиболее полно человеческий капитал можно определить как «сформированный в результате инвестиций и накопленный человеком определённый запас здоровья, знаний, навыков, способностей, мотиваций, которые целесообразно используются в той или иной сфере общественного воспроизводства, содействуют росту производительности труда и эффективности производства и тем самым влияют на рост заработков (доходов) данного человека» [10]. Понятие инвестиций в человеческий капитал Вряд ли можно усомниться в том, что физическое и интеллектуальное развитие человека, профессиональная подготовка и состояние его здоровья напрямую зависят от уровня развития образования, здравоохранения, культуры и рекреационных услуг, от объёма 6 и структуры питания, потребления бытовых услуг а также других сфер деятельности, прямо или косвенно влияющих на поведение человека. При определении человеческого существа как единицы капитала, экономисты ссылаются на следующие аргументы. Во-первых, затраты на воспитание, образование, медицинское обслуживание индивидов признаются вполне реальными. Во-вторых, продукт их труда увеличивает национальное богатство. И, наконец, расходы на человека, которые увеличивают этот продукт, будут увеличивать национальное богатство. [11] В процессе инвестирования в человека можно выделить основные особенности подобных вложений: - По мере накопления человеческого капитала его доходность повышается до момента окончания активной трудовой деятельности. - Износ человеческого капитала определяется, во-первых, степенью естественного износа человеческого организма, а во-вторых, степенью его морального износа вследствие устаревания знаний и изменения ценности полученного образования. - Характер и виды вложений в человека обусловлены историческими, национальными, культурными особенностями и традициями. Уровень образования и выбор профессии детьми в значительной мере зависят от семейных традиций и уровня образования их родителей. - Высокая степень риска таких инвестиций – невозможность в достаточной степени гарантировать ожидаемый результат [12]. Черты, объединяющие человеческий и вещественный капитал Само по себе, понятие капитала разными школами трактуется по-разному. Так, классическое понимание капитала охватывает два аспекта: собственность – контроль над средствами производства и притязание на получение будущего дохода. С точки зрения неоклассического подхода капитал рассматривается как любые затраты, влекущие за собой отказ от текущего потребления и обеспечивающие получение дохода в будущем [13]. Человеческий капитал, подобно общепринятому, по форме представляет запас ресурсов, то есть проявляет способность накапливаться. И то, и другое требует отвлечения значительных ресурсов, при отказе от текущего потребления. Оба типа вложений дают производительный эффект в долгосрочной перспективе. 7 От обоих зависит уровень развития экономики в будущем. Человеческому капиталу, по аналогии с физическим, свойственна амортизация. При этом обесценение капитала может проявляться в форме как физического износа, так и морального. В первом случае это связано с такими ограничениями человеческого организма, как усталость, ухудшение состояния здоровья (обесценивание фонда здоровья). Моральный износ человеческого капитала проявляется в виде несоответствия навыков и способностей человека техническому прогрессу, устаревания ранее полученных знаний. Однако, в отличие от вещественного капитала, человеческий капитал в некоторых случаях допускает процесс, обратный амортизации. Это связано, прежде всего, с тем, что увеличившийся со временем запас знаний и навыков может быть эффективнее реализован в производстве. Именно поэтому опыт работы индивида зачастую оценивается работодателем выше, нежели получение образования определённого уровня без использования его на практике. Отличия человеческого и физического капитала Человеческий капитал неотделим от самого человека. Поэтому он не может быть продан или передан по наследству как материальные ценности. Человеческий капитал может быть реализован только в труде своего носителя. Эта особенность очень важна для работодателей, финансирующих программы обучения. Вследствие такой постановки вопроса, цена человеческого ресурса воплощается в форме «аренды» (заработная плата). Это серьёзно усложняет анализ. Кроме этого, человеческий капитал отличается своим влиянием как на рыночный, так и внерыночный сектора. В результате, оценка отдачи от инвестиций отягощается неденежными факторами [14]. Формы человеческого капитала Среди основных форм вложений в человеческий капитал экономистами выделяются: Образование Подготовка на предприятии Увеличивают уровень знаний, а, следовательно, увеличивают объём человеческого капитала 8 Медицинское обслуживание Сокращает заболеваемость и смертность, а, значит, продлевает срок службы и интенсивность использования человеческого капитала Миграция Поиск информации о ценах и доходах Способствует перемещению рабочей силы в районы с более высокой отдачей от инвестиций в человеческий капитал Уход за детьми Обеспечивает воспроизводство человеческого капитала в следующем поколении [11]. По иному классифицирует человеческий капитал известный американский экономист, Дж. Кендрик (см. Рисунок 1) Совокупный капитал Вещественный капитал (имеет непосредственную метериальную форму) Капитал, воплощённый в людях Здания Сооружения Природные ресурсы Оборудование Запасы товарно-материа льных ценностей Человеческий капитал Издержки на воспитание детей до 14 лет Невещественный капитал (воплощается в вещественном капитале, повышая его качество и продуктивность Капитал, не воплощённый в людях Фундаментальные и прикладные исследования и разработки Человеческий капитал Накопленные затраты на Общее образование Специальная подготовка Здравоохранение Переменщение рабочей силы Рисунок 1 Разделение совокупного капитала по Дж. Кендрику [14] 9 В экономической теории выделяют также классификацию видов человеческого капитала на основе различий между формами, в которых он воплощается (см. Рисунок 2) Человеческий капитал Живой капитал (знания, воплощённые в человеке) Неживой капитал (знания, воплощённые в физических, материальных формах) Институциональный капитал Иниституты, содействующие эффективному использованию всех видов капитала Рисунок 2 Человеческого капитала и формы его воплощения 14] Среди основных понятий теории человеческого капитала необходимо выделить такие категории, которые признаются экономистами в виде расходов (или инвестиций). В общем виде расходы на формирование человеческого капитала можно поделить на две группы: Прямые издержки: расходы на образование, в том числе, плата за учёбу, расходы на получение медицинских услуг, затраты, связанные со сменой места работы или места жительства. Альтернативные издержки: недополученные заработки, непроизведённый продукт в результате длительной учёбы или затянувшейся болезни. Что касается выгод, получаемых инвесторами, необходимо отметить, что главным результатом экономической отдачи образования теоретики человеческого капитала считают прирост дохода (заработной платы) работника благодаря повышению его образовательного и профессионального уровня. Они основываются на том, что различия в заработной плате отражают различия в производительности труда. "Денежный доход от образования" выявляется как разность в пожизненных заработках тех, кто имеет неодинаковое образование (скажем, выпускник вуза и среднего учебного заведения). В издержки образования помимо непосредственных расходов на обучение включают и так называемый упущенный доход. Это тот потенциальный заработок, который человек мог бы получить, 10 если бы работал, а не учился. На долю недополученного дохода, по оценкам экспертов, приходится обычно больше, чем на долю прямых издержек на образование. Прямая зависимость размеров заработной платы и социальной защищенности работников от уровня их образования и квалификации позволяет лицам с более высоким образовательным потенциалом возмещать расходы на обучение и обеспечивать более высокие доходы. Так, в США ежегодный доход высококвалифицированного специалиста в 1992 г. составлял 74.6 тыс. долл., доктора наук - 54.9 тыс., магистра - 49.4 тыс., бакалавра - 24.4 тыс. Человек с незаконченным высшим образованием мог рассчитывать в среднем на ежегодный заработок в 19.7 тыс. долл., окончивший среднюю школу - на 18.7 тыс., а не закончивший ее – только на 12.8 тыс. долл.[16]. Виды человеческого капитала Анализ теории человеческого капитала не может быть полным без рассмотрения основных видов инвестиций (см. Рисунок 3) Инвестиции в человеческий капитал Отражённые в национальном учёте Здравоохранение Экология и здоровый образ жизни Не отражённые в национальном учёте Постоянные заработки Свободное время Мотивация Образование Поиск информации Подготовка на производстве Научные разработки и развитие интеллекта Рисунок 3 Классификация основных видов инвестиций в человеческий капитал [14] 11 Критерии эффективности инвестиций в человеческий капитал Из трактовки человека подобно единице основного капитала следует необходимость количественного его измерения. При оценивании величины человеческого капитала важно использовать метод в соответствии с целями, для которых данные оценки будут использованы. Кроме этого, следует осторожно подходить к расчётам по статьям как для человеческого, так и для обычного капитала, принимая во внимание взаимовлияние стоимостей. В целом, цифры, полученные в результате оценки человеческого капитала, используются экономистами для определения экономической эффективности инвестиций в образование, целесообразности миграции в предотвращение преждевременных смертей и т.п. 1. Метод расчета настоящей (текущей) ценности потока будущих доходов и сравнения с ней объема инвестиций в образование. 2. Метод внутренней нормы отдачи, показывающий, при какой ставке процента текущая ценность потока будущих доходов равна инвестициям в образование (аналог нормы прибыли). 12 Нормы отдачи от инвестиций в образование Доказательством того, что в России от уровня образования индивида зависит размер его заработка, служат рассчитанные и представленные в работе профили “заработная плата – возраст – уровень образования” (см. Рисунок 4, Рисунок 5). Они показывают, что средние заработки более образованных работников не только превышают средние заработки менее образованных, но и прирастают более быстрыми темпами. 13 8000 7000 6000 ASP 5000 UNI TECH 4000 PTU SCH 3000 2000 1000 70+ 65- 69 60- 64 55- 59 50- 54 45- 49 40- 44 35- 39 30- 34 25- 29 20- 24 15- 19 0 Рисунок 4. Профили “заработная плата – возраст – уровень образования”, 2002 год1 1 Построено на основе данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения. 14 800000 700000 600000 ASP 500000 UNI 400000 TECH PTU 300000 SCH 200000 100000 70+ 65-69 60-64 55-59 50-54 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 0 Рисунок 5. Профили “заработная плата – возраст – уровень образования”, 1996 год1 1 Там же. 15 Глава 2. Эволюция подходов к определению норм отдачи от образования Вывод стандартного уравнения заработной платы Первая попытка создать эмпирическую базу для развития концепции человеческого капитала принадлежит Джакобу. Минцеру. В 1974 году в своей работе Schooling, Experience and Earnings он впервые оценил функциональную зависимость заработков от образования и профессионального опыта, получившей в дальнейшем статус стандартного уравнения заработной платы1. Предложенное Минцером уравнение явилось мощным эмпирическим инструментом анализа и интерпретации большого количества данных. В своих трудах Минцер рассматривал взаимосвязь между заработной платой, образованием и профессиональной подготовкой. В частности, накопление опыта, также как и получение образования, всегда требует пришедшему своего рода инвестиций. Так, индивиду, на рынок труда приходится жертвовать частью дохода для получения профессионального опыта. Данное предположение подтверждается фактом того, что новичок зарабатывает на порядок меньше опытного работника. Разрабатывая функциональную зависимость, Минцер основывался на следующих предпосылках: 1 16 индивид, получивший S-лет образования, может рассчитывать на определенный уровень заработной платы, не меняющийся с возрастом (при условии отсутствия инвестиций в получение опыта); настоящая приведенная стоимость жизненного потока заработной платы не различается между индивидами (при условии отсутствия инвестиций в получение опыта); количество лет T, затраченное на работу в течение всей жизни, не зависит от числа лет обучения. Данные предпосылки находят интересное применение на практике. NPV пожизненных заработков индивида, входящего на рынок труда после S-лет обучения определяется как: R V ( S ) E ( S , t ) * e rt t , (1) S где E(t) – заработная плата индивида в момент времени t; R – пенсионный возраст; r – ставка дисконтирования. Т.к. R e rt t r 1 (e rS e rR ) , (2) S то полагаясь на предположение 1: E ( S , t ) E ( S , t ' ) det E ( S ) , (3) V ( S ) E ( S ) * (e rS erR ) / r (4) Получаем, что Предположения 2 и 3 формально могут быть записаны соответственно как V (S ) V (S ' ) V R S T Следовательно, E ( S )(e rS e rS rT ) rV E (0)(1 e rT ) E ( S ) E (0)erS (5) (6) Запишем данное выражение в логарифмической форме: ln E ( S ) ln E (0) rS (7) Таким образом, на основе сделанных предположений мы получили линейную взаимосвязь в логарифмах между заработками и образованием. 17 Полученный результат даёт ключ к пониманию распределения дохода. Распределение дохода асимметрично с длинным правым хвостом, аналогично Парето-распределению. Если мы предположим, что продуктивность имеет симметричное распределение, то интуитивно будем ожидать, что соответствующее ей распределение дохода тоже будут симметрично. Таким образом, инвестиции в человеческий капитал могут привести к асимметричности распределения дохода. Спецификация стандартного уравнения Минцера Как уже упоминалось выше, зависимая переменная в стандартном уравнении Минцера представлена в логарифмической форме. Дело в том, что образование в простой экономической модели оказывает мультипликативный эффект на заработную плату, где NPV пожизненных заработков индивидов в равновесном состоянии будет постоянным для любого уровня образования. Причина в том, что инвестиции в образование будут совершаться до тех пор, пока их отдача будет перекрывать фактор дисконтирования во времени. В связи с этим, выбранная Минцером логарифмическая форма зависимости заработков от факторов, оказывающих на них влияние, является ключевым инструментом для определения нормы отдачи от инвестиций в модели человеческого капитала. Существующие исследования одобряют логарифмическую спецификацию зависимого фактора. Большинство исследователей остались приверженцами предложенной логарифмической формы. Nicole Fortin, Thomas Lemieux (1998) при построении модели «ранговой регрессии» использовали так называемый Индекс человеческого капитала (сумма линейных функций образования, полиномиальной зависимости профессионального опыта, некоторых дополнительных факторов и нормально распределённой стандартной ошибки), претерпевшего ряд монотонных преобразований [24]. В результате исследования учёные пришли к выводу о том, что для значений заработной платы, выше минимального уровня, значения логарифма заработков очень близки к линейной в логарифмах функциональной зависимости индекса человеческого капитала. Рисунок 18 иллюстрирует, насколько точно выбранная форма описывает распределение заработных плат. Рисунок Модель преобразования в логарифмы заработков Current Population Survey, 1979-1991 [25] Существует целый ряд причин, по которым линейное включение фактора образования в модель окажет негативное воздействие на её точность. В модели человеческого капитала индивиды имеют различные предпочтения (ставки дисконтирования), все имеют дело с одной вогнутой производственной функцией (отдача от каждого дополнительного года обучения снижается по мере увеличения лет образования). Говоря более общими словами, в 1997 Минцер показал, что в модели, предложенной Беккером в 1974, индивиды как с однородными, так и с разными предпочтениями, средняя функция логарифма заработков может быть как вогнутая, так и выпуклая по количеству лет обучения. Сомнением относительно линейности образования в модели заработной платы может быть тот факт, что важно не просто количество лет обучения, а наличие диплома о получении того или иного уровня образования. Так называемый “sheepskin effect” (студентвладелец диплома на пергаментной бумаге) отмечается исследователями в литературе по данной проблематике. Другими словами, отдача от образования будет выше для 11-12 и 1516 годами обучения за счет того, что это периоды получения среднего и высшего образования соответственно. Самый простой способ убедиться в линейности образования – оценить логарифм заработков в зависимости от единственного фактора – количества лет обучения. В результате получаем следующую модель [25]: LnW = 6.988 + 0.067*EDU (0.053) 19 (0.004) R-квадрат скорректированный = 0.055 Card и Kruger (1992) обнаружили, что из исследования нужно исключать тех индивидов, которые ещё не начали работать, поскольку ещё получают образование. Выбранная форма зависимости рассматривается как наиболее предпочтительная из-за практических соображений. Действительно, гораздо легче провести оценку модели с включением таких факторов, как опыт и его квадрат, нежели оценивать нелинейность опыта в условиях постоянного снижения инвестиций, скорость которого определяется скорее экономическими факторами. Зависимостью заработков от потенциального опыта занимались Murphy и Welch (1990). Основываясь на данных CPS 1964-1987, они пришли к выводу о том, что квадратичная зависимость недостаточно полно отражает зависимость зарплаты от опыта. Проблема в том, что квадратичная функция занижает рост зарплаты в первые 10-15 лет начала карьеры. Установлено, что прогнозы для работников с опытом работы не более 3 лет, выходят за пределы доверительной области. Однако, такая форма зависимости отражает факт того, что опыт 25-40 лет соответствует стабильному уровню з/п, значительно не изменяющемуся в течение всего этого периода. Подытоживая выводы последних исследований, важно понимать, что для более точной спецификации уравнения заработной платы необходимо ввести полиномы высокого порядка для отражения зависимости заработков от потенциального опыта. В любом случае, рассматриваемая функциональная форма занижает отдачу от образования для молодых, а, следовательно, малоопытных, работников, и одновременно с этим, прогнозирует ложное снижение в зарплаты для работников старшего возраста. Уравнение Минцера, без сомнения, является хорошей аппроксимацией зависимости заработков от факторов, их определяющих. При этом, подобная функциональная форма может искажать степень влияния детерминант (опыт и образование) для отдельных групп. В частности, ей свойственно занижать влияние опыта для молодых работников. Эту проблему возможно решить с помощью добавления в модель полинома высокого порядка, отражающего истинное влияние потенциального опыта. Недостаток модели также в том, что она завышает отдачу образования для низкоквалифицированных работников за счет установления минимального уровня заработной платы. Очевидно, что предложенная Минцером функциональная форма отражала зависимость между заработками и их факторами, установившуюся на момент её расчета (порядка 30 лет назад). В настоящее время меняются внешние условия. В связи с этим, наступает время пересмотра стандартной формы. 20 Важно убедиться в надежности стандартного уравнения Минцера с помощью включения в модель квадратной формы количества лет обучения, четвертой степени потенциального опыта а также эффект группы. Для того, чтобы разработать модель взаимосвязи з/п и её детерминант, проведём оценку стандартного уравнения Минцера. В случае её адекватности при необходимости мы проведём коррекцию её спецификации. В противном случае, мы проведём исследование новых ещё не включенных в модель факторов, оказывающих влияние на заработки. В ходе оценки стандартного уравнения Минцера, получились следующие результаты: LnW = 5.22 + 0.05*EDU + 0.008*EXP + 0.0007*EXP2 + 0.005IQ + 0.019*FE (0.149) (0.0085) (0.015) (0.00006) (0.0012) (0.006) R2 adj. = 0.1746 Где FE – family education, равный среднему значению IQ обоих родителей, т.к. высокая корреляция между значениями IQ каждого из родителей (58% привела бы к смещению оценок). Т.о. при 17% объяснении заработной платы выбранными показателями коэффициенты при потенциальном опыте оказались не значимыми. Однако, очевидно, что в действительности опыт работы все-таки оказывает значительное влияние на уровень заработной платы. Следовательно, необходимо искать причину в качестве данных, используемых для построения регрессии. Дело в том, что данный показатель изначально являлся расчётным. При определении количества лет работы предполагалось, что индивид выходит на рынок труда после получения образования и в течение периода работы не продолжает обучение, т.е. количество лет работы = возраст индивида – число лет обучения – дошкольный возраст (6 лет). Очевидно, что не ко всем индивидам, участвовавшим в опросниках, подходит данное предположение. Поэтому данные, касающиеся опыта работы, требуют особого подхода. Кроме коррекции собранных данных стоит заострить вопрос о правильности выбора квадратичности потенциального опыта. Как показали предыдущие исследования, квадратичная функция недостаточно полно объясняет влияние опыта на уровень заработной платы. В частности, в течение первых 10-15 лет карьеры выбранная функциональная форма недооценивает вклад потенциального опыта. После проведения необходимой коррекции с учетом выдвинутых замечаний получаем новую оценку коэффициентов уравнения заработной платы: LnW = 5.15 + 0.05*EDU + 0.02*EXP + 0.005IQ + 0.018*FE 21 (0.136) (0.0085) (0.0037) (0.0011) (0.006) R2 adj. = 0.1746 [27]. Эмпирическая проверка стандартного уравнения заработной платы в ранних исследованиях Уравнение з/п Минцера – первая аналитическая инновация теории человеческого капитала. Работы ранних экономистов затрагивали подобные вопросы, однако исследования зачастую останавливались на уровне национального благосостояния и его изменении в послевоенные периоды. С помощью эконометрического инструментария Минцер попытался построить функциональную форму для выявления основных факторов, оказывающих влияние на формирование уровня индивидуальной з/п. Регрессия строилась на основе множества данных по многим странах, охватывающих несколько периодов времени. Подобный подход к оценке уравнения привело к широкому его применению в эмпирических экономических учениях. Однако большинство последующих работ, основывающихся на стандартном уравнении Минцера, так или иначе, подвергали его технической коррекции, поскольку данная функциональная форма разрабатывалась на данных 40-50-х годов. Поэтому небольшая «подгонка» формы будет очень полезна для практического его применения в эмпирических исследованиях сегодняшних дней. Стандартное уравнение Минцера не первый и не единственный подход для определения детерминант заработной платы. Однако, его работа явилась первой среди выявления основных факторов з/п для отдельного индивида. Не смотря на то, что первые результаты трудов Минцера появились в в 50-е годы XX века, корни теории человеческого капитала относят ко временам Вильяма Пети (1691), который капитализировал доходы от оплаты труда (получая их при вычитании дохода от собственности из национального дохода) для того, чтобы оценить человеческое благосостояние. Среди более других экономистов, касающихся рассмотрения человеческого капитала, привычно рассматривать таких выдающихся исследователей экономической мысли, как Жан Баптист Сэй, Фредерих Лист, Леон Вальрас, Ирвинг Фишер, Карл Маркс [28]. Однако все вышеперечисенные экономисты изучали вопросы человеческого капитала исходя из национального благосостояния. И только Минцер остановился на проблеме отдачи человеческого капитала для самого его носителя. Предложенное им уравнение отражает зависимость модели человеческого капитала в разрезе «возраст-заработки». 22 Стандартным уравнением Минцер объяснил зависимость «возраст-заработки». С возрастом заработки человека возрастает, однако подобное увеличение происходит все медленнее. Другими словами, первая производная функции заработной платы по возрасту больше нуля, но вторая производная – меньше. Действительно, в течение жизни индивид с каждым днём приобретает всё больше навыков, способных увеличить его заработки. Однако, с приближением старости инвестиции в человеческий капитал прекращаются, т.к. они становятся менее привлекательными из-за ожидания смерти, т.е. окончания инвестиционного периода. К тому же, производительность индивида сама по себе начинает сокращаться по причине выхода на пенсию, т.е. прекращения получения отдачи от инвестиций. В силу вышеперечисленных причин профиль «возраст-образование» имеет возрастающую вогнутую форму. Рисунок 6 Изменение заработков в течение жизни человека Стандартное уравнение Минцера применялось и тестировалось в течение длительного периода времени. Результаты некоторых исследований относительно предложенной функциональной формы послужили поводом для её пересмотра. В частности, вопросы вызвала квадратичное включение в модель количество лет потенциального опыта. Murphy и Welch детально проверили, действительно ли квадратичная спецификация опыта достаточно полно отражает его вклад в уровень заработков. Основываясь на данных 1967-1987 гг., они пришли к выводу о том, что данная форма занижает отдачу от потенциального опыта в течение первых 10-15 лет начала карьеры. Однако при введении в модель полинома четвёртой степени данная проблема разрешается. 23 Рисунок 7 Изменение отдачи от потенциального опыта в течение жизни человека Коллективный опыт Полагаясь на выводы всех предыдущих исследований, нельзя упускать из внимания разрыв между теоретическим обоснованием теории человеческого капитала и эмпирическими исследованиями. Так, была оценена отдача от образования на основе панельных данных для учёта коллективного эффекта. Эффект проявляется в том, что молодые работники строят свои ожидания на основе опыта работников в возрасте. Если отдача от потенциального опыта действительно сказывается на заработках одних индивидов, то это будет стимулировать инвестиции в человеческий капитал других. В результате упущения рассматриваемого эффекта из модели норма отдачи от образования занижается. Независимые переменные уравнения Минцера Образование и отдача Существует по крайней мере три варианта расчёта отдачи от образования: Вычисление частной нормы отдачи (индивидуальные издержки и выгоды) Определение общественной отдачи (издержки и выгоды на уровне общества с учетом внешних эффектов, налогов и трансфертов) Расчёт отдачи в виде производительности труда (повышение производительности труда само по себе). Уравнение Минцера рассматривает положительную и отрицательную отдачу исключительно с точки зрения самого индивида. С точки зрения инвестиционного анализа индивид будет получать образование до тех пор, пока приведённая настоящая стоимость предельных выгод от дополнительного года обучения не будет ниже приведённой стоимости предельных затрат образования. Индивиды с более высокими предельными выгодами или с меньшими затратами будут получать более высокий уровень образования. Рисунок 1 24 иллюстрирует эффект изменения предельных выгод и издержек оптимального уровня инвестиций в человеческий капитал. Рисунок 1 Эффект изменения предельных выгод и изжержек Соотношение издержек и выгод, связанных с получением степени бакалавра, представлено на Figure 2. График иллюстрирует две возможные альтернативы, с которыми сталкивается индивид после окончания школы. Издержки, связанные с поступлением в университет, включают помимо прямых затрат издержки упущенных возможностей – в данном случае, недополученные заработки за период обучения. При этом индивид, получивший высшее образование и вышедший на рынок труда будет получать з/п ниже индивида, который пошёл работать сразу после окончания школы. Это происходит в силу разницы приобретённого за эти годы опыта. Однако рост заработков высокообразованного индивида начинают опережать рост зарплаты индивида без образования и таким образом со временем (начиная с 28 лет) превысят уровень низкоквалифицированного труда. Figure 2 Отдача от инвестиций в высшее образование Предполагается, что индивид примет решение о поступление в ВУЗ при условии, что приведенная стоимость всех издержек, связанных с дополнительным уровнем образования, не будет превышать настоящую приведённую стоимость выгод от получения данного уровня образования. Другими словами, инвестиции будут осуществляться до тех пор, пока площадь фигуры слева не станет больше треугольника справа. 25 Переменная опыта или обучение через профессию В своей статье «Инвестиции в человеческий капитал и распределение дохода индивидов» Минцер впервые детально рассмотрел влияние опыта на распределение заработков. В основе его модели лежат основные принципы рационального экономического поведения индивидов на рынке труда. Накопление профессионального опыта объясняет возрастание кривой, отражающей изменение заработной платы со временем; а квадратичная форма опыта лежит в основе вогнутости кривой. Дополнительные переменные Если в первоначальной форме Минцеровского уравнения заработной платы акцент падал на опыт и образование, то последующие исследования ставят целью включить в модель дополнительные факторы, влияющие на формирование уровня заработка для более точной спецификации модели. Среди таких детерминант рассматривают расу, семейный статус, образование родителей, пол, уровень интеллекта и т.д. Наилучшим способом выявить необходимость включения данных переменных в модель является эмпирическое тестирование факторов. Подобная работа была проведена в работе Polachek и Siebert (1993). Уровень интеллекта Не смотря на то, что образование во многих странах является бесплатным, бедные слои населения из поколения в поколение остаются бедными. Объяснение этому находится в ментальности династий, а также в наследуемости уровня интеллекта. Индикатором интеллектуального развития для эмпирических исследований может быть показатель IQ. Ниже будет проведена проверка уравнения Минцера на адекватность его теории. В рамках экономики труда проводилось множество подобных исследований. Особенности данной работы в следующем: со времен построения Минцером его функциональной формы прошло более 30 лет. За это время инструментарий построения эконометрических моделей претерпел значительные изменения за счёт расширения возможностей компьютерной базы, результате новых открытий эконометрического анализа. Появляются новые статистические источники, компьютерные программы для более полного анализа данных. В результате оценки стандартной формы уравнения Минцера получаем: LnW 4,47 0,0932 * EDU 0.0898 * EXP 0,0025EXP 2 other var iables (0.069) (0.00034) (0.007) (0.0036) Данная оценка уравнения получена для группы молодых людей. Как видно из уравнения и стандартных ошибок, все коэффициенты являются статистически значимыми. 26 Введём в модель факторы интеллектуального уровня и расы. В результате получаем: LnW 4,47 0,0711* EDU 0.095 * EXP 0,0028EXP 2 0,0032 * IQ 0,14 * BLACK other var ia (0.105) (0.005) (0.0097) (0.0005) (0.0006) (0.026) В соответствии с классическими представлениями, уровень заработной платы определяется такими факторами, как образование, профессиональный опыт, уровень интеллекта и прошлое родителей. В данной работе мы осуществим эконометрическую оценку, протестируем гипотезу и построим прогнозы выбранной модели. Но перед тем, как приступить к осуществлению перечисленных процедур, обратимся к экономической теории рынка труда и проверим приемлемость анализа относительно выбранных факторов. Все факторы, определяющие размер заработной платы можно разделить на 2 группы: зависящие от конкретного работодателя (в соответствии с теорией компенсационной заработной платой); от качества труда (теория человеческого капитала). Отдельно можно выделить целый ряд показателей, находящихся внезависимости от работодателя и самого индивида, но позволяющих оценить потенциального работника с точки зрения стереотипов и создающих основу для дискриминации на рынке труда (пол, раса, регион рождения и т.д.). В наиболее распространённой версии уравнения Минцера логарифм заработков моделируется линейной функции образования и квадратичной функции лет потенциального опыта. Уравнение может быть записано в следующей форме: , Где а – коэффициент, отражающий процентное изменение заработной платы от получения дополнительного года обучения, норма отдачи от образования (при условии, что все работники идентичны по своим ненаблюдаемым характеристикам) Коэффициенты при потенциальном опыте и его квадрате отражают темп роста з/п в результате дополнительного года опыта на рынке труда, отдача от развития через работу. Подобная форма основывается на формальной модели инвестиций в человеческий капитал (см. выше). С другой стороны такая форма обеспечивает экономическую спецификацию, которая подгоняет данные в соответствие с ожидаемыми выводами при различных условиях. 27 Различия в оплате труда может возникать и между одинаковоквалифицированными работниками с одинаковым уровнем образования просто из-за расы, пола, национального происхождения, образования родителей, семейного статуса и прочих иррелевантных факторов. Множество работ за последнее время были посвящены исследованиям влияния таких факторов, как возраст, пол, раса, уровень интеллекта обоих родителей, региона рождения и проживания индивида и др. Эмпирический анализ норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в свете последних работ Общие тенденции изменения норм отдачи от инвестиций в образование Исследования по нахождению норм отдачи от инвестиций в образование в рамках становления теории человеческого капитала начали проводиться ещё с 50-х годов XX века. Работы отличаются друг от друга рассматриваемыми моделями, набором стран, для которых определяются нормы отдачи, инструментами экономического анализа; преследуют различные цели. Рост дифференциации в заработках был выявлен во многих странах относительно периода 80-90 гг. прошлого столетия. В литературе отмечается, что систематические изменения производственного процесса приводит к изменению спроса на трудовые ресурсы. Исследователи пришли к выводу, что высокая отдача образования характера для наиболее нестабильных этапов технологического процесса [17]. Подтверждение того, что нормы отдачи от образования сокращаются с ростом уровня экономического развития, приведены ниже (см. Error! Reference source not found.). Таблица 1. Отдача от инвестиций в образование по уровню образования. Полный метод. Средние значения по регионам (%) 28 Государственный Частный сектор сектор Регио н На чальное Азия* С реднее 20, 00 В ысшее 1 5,80 Н ачально е 1 8,20 С реднее 1 6,20 В ысшее 1 1,10 1 1,00 Евро па, Сред ний Восток, Севе 13, 80 1 3,60 1 8,80 1 5,60 9 ,70 9 ,90 рная Африка* Лати нская 26, 60 Америка Стра ны ОЭСР 1 7,00 13, 40 1 9,50 1 1,30 1 7,40 1 1,60 1 2,90 8 ,50 1 2,30 9 ,40 8 ,50 Цент ральная и 37, Южн 60 2 4,60 2 7,80 2 5,40 1 8,40 1 1,30 ая Африка В целом по миру 26, 60 1 7,00 1 9,00 1 8,90 1 3,10 1 0,80 Страны, не являющиеся членами ОЭСР * Источник: Policy Reserch Working Paper 2881, Returns to Investment in Education. A Futher Update. Psacharopoulos G., Patrinos H. 2002 В ряде работ было обнаружено, что частные нормы отдачи от инвестиций в образование выше по сравнению с общественными нормами отдачи, где последние определяются на основе частных выгод и общих (частных и внешних) затрат (см. Рисунок 8). 29 30 25 20 15 Общественные нормы отдачи 10 Частные нормы отдачи 5 0 Начальное образование Среднее образование Высшее образование Рисунок 8 Частные и общественные нормы отдачи от инвестиций в образование Данное явление можно объяснить, во-первых, государственным финансированием многих ступеней образования и, во-вторых, тем, что при расчёте социального показателя не учитывались общественные выгоды. Тем не менее, степень государственного финансирования увеличивается с уровнем образования, что оказывает, однако, обратное влияние на распределение доходов. Нельзя ни отметить о многочисленных попытках оценить социальные нормы отдачи, учитывая фактические выгоды общества, то есть 30 включая внешние эффекты1. Как правило, выгоды, используемые для оценки отдачи, рассчитываются исходя из индивидуальных доходов и выгод, не учитывая, какую отдачу от этого получают остальные индивиды и общество в целом. Дело в том, что внешние эффекты далеко не просто идентифицировать и дать количественную оценку. Очевидно, что если оценивание отдачи образование будет происходить с учётом внешних эффектов от повышения образовательного уровня, то социальные нормы отдачи окажутся выше норм отдачи для отдельных индивидов. Вообще говоря, нормы отдачи от образования оцениваются на уровне 10 процентов. Наиболее высокие показатели характерны для стран с низким и средним уровнем дохода (см. Таблица 2). Таблица 2 Отдача от инвестиций в образование по уровню, средние значения по группам в разрезе доходов на капитал по странам (%) 1 Vinniker 2001 31 Сре днее Группы в Государственный Частный сектор сектор знач разрезе ение дохода на капитал на капитал (US Н С ачальное реднее В ысшее Н ачально е С реднее В ысшее D) Высоки й доход 22 ($9266 и 530 2 5,60 1 2,20 1 2,40 1 3,40 1 0,30 9 ,50 более) Средни й доход 2 ($756-$9 996 2 5,80 1 8,00 1 9,30 1 8,80 1 2,90 1 1,20 265) Низкий доход 363 ($755 и 2 7,40 1 9,90 2 6,00 2 1,30 1 5,70 1 1,30 менее) В целом по миру 7 669 2 6,60 1 7,00 1 9,00 1 8,90 1 3,10 1 0,80 Страны, не являющиеся членами ОЭСР * Источник: Policy Reserch Working Paper 2881, Returns to Investment in Education. A Futher Update. Psacharopoulos G., Patrinos H. 2002 Высокие нормы отдачи от образования характерны для Латинской Америки и государств Карибского региона, а также Африки. Отдача от образования в Азии приближена среднемировому уровню. Саамы е низкие нормы отдачи свойственны для стран с высоким уровнем дохода. 32 В течение 12 последних лет (1990-2002 гг.) средние нормы отдачи от образования сократились на 0.6%. Однако за этот же период средний уровень образования увеличился. Следовательно, в соответствии с теоретическими предпосылками рост предложения образования приводит к сокращению отдачи от образования. В целом, для женщин отдача от образования выше, чем для мужчин. Однако начальное образование приносит наибольшую отдачу для мужчин (20% для мужчин, 18% для женщин) (см. Таблица 3). Таблица 3 Нормы отдачи от образования для мужчин и женщин. Уровень Мужчины Женщины Начальное 20,1 12,8 Среднее 13,9 18,4 Высшее 11,0 10,8 В целом 8,7 9,8 образования Источник: Policy Reserch Working Paper 2881, Returns to Investment in Education. A Futher Update. Psacharopoulos G., Patrinos H. 2002 Анализ процессов формирования человеческого капитала в переходных экономиках Среди представленных на сегодняшний день исследований особое место занимает оценка норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в условиях перехода к рынку. Возможность сравнить данные показатели в динамике придаёт работам большую важность и позволяет оценить результаты проводимых реформ. В подобном контексте выделяются работы, посвящённые проблемам рынка труда, структуры заработной платы и факторов, её определяющих, в переходной экономике восточноевропейских стран. В исследовании З.Саковой (1996) анализируются изменения факторов, оказывающих влияние на заработную плату, роль образования и профессионального опыта в приростке заработков в Чехии и Словакии. Через два года для тех же стран, основываясь на статистике 1993 года, Чейзом были вычислены нормы отдачи от каждого дополнительного года обучения в размере 2,5-4%. Вместе с тем им было выявлено повышение данного показателя до 5-6% почти для всех уровней образования, 33 исключая послевузовское. Филер (1999) отметил дальнейший рост в обеих республиках до 89% к 1997 году. Оценки норм отдачи от инвестиций в образование и в профессиональный опыт применительно к условиям Словении выполнены Orazem и (1996), Stanovnik (1996). В результате, ими также были замечены тенденции к повышению отдачи от инвестиций в человеческий капитал [18]. Подобные изменения были определены Jones and Ilaypruma (1994) в условиях перехода к рынку на начальных этапах в Болгарии. Аналогичные исследования проводились в реформирующемся Китае Maurer Fazio (1999). Анализ факторов, определяющих заработную плату в Венгрии, представлены в работе Дж.Колло (1996), а применительно к условиям Румынии – в исследовании Дж.Эрла и Г.Опреску (1993). Рутковски (1997) посчитал норму отдачи для школьного образования в Польше и обнаружил, что этот показатель вырос с 5% в конце 80-х до 7% в середине 90-х. Что касается отдачи от опыта, то здесь наблюдается обратная ситуация. Rutkowski обнаружил снижение в Польше с 3% в 1980 до менее чем 2% в начале 90-х. Подобный эффект был посчитан для Чешской республики. Krueger and Pischke (1995) пришли к выводу о том, что в Западной Германии после объединения эффект обоих факторов был незначителен. В исследовании Psacharopoulos (1994) при сравнении отдачи от инвестиций в человеческий капитал среди большого количества стран было обнаружено, что в государствах с низкими доходами получают более высокую отдачу (11% в Азии, 14% в странах Латинской Америки, тогда как в странах с высокими доходами норма отдачи от образования не превышает 9%). Результаты всех перечисленных исследований образуют хорошую основу для сравнительного исследования процессов формирования человеческого капитала в различных переходных экономиках. Эмпирический анализ норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в российской экономике переходного периода Период перехода российской экономики к рынку не мог не найти отрожения в исследованиях отечественных и зарубежных экономистов. Трансформационный период оказал существенное влияние на функционирование всех областей экономики, в том числе рыночные реформы привели к значительным переменам на рынке труда. Эти изменения проявились в виде ослабления жесткого уровня заработных плат и изменении структуры безработицы. В некоторых работах в качестве последствия трансформации рассматривается увеличение неравенства в заработках, сокращение уровня заработной платы женщин и 34 индивидов старшего возраста. При этом, рост дифференциации в заработной плате связан с изменениями в отдаче от образования, трудового опыта и гендерных различий. Образовательная статистика отмечает, что в 1994 году 97% населения России в возрасте старше 25 лет окончили среднее и средне-специальное образование (для сравнения: в США этот показатель едва достигал на тот момент 78%); 16% имели на руках диплом об окончании высшего образования (США – 21%) [15]. Отраслевая специализация советского образования с преобладанием милитаристического настроя привела к тому, что в стране оказалось чересчур много учёных. Однако вначале проведения реформ почувствовалась резкая нехватка высококвалифицированных специалистов, финансистов, управленцев и других профессионалов гражданского профиля, необходимых для рыночной экономики. Реформа системы образования привела к резкому сокращению её государственного финансирования. Расходы на образование в период 1990-19996 гг. сокращались в среднем на 9% ежегодно. Увеличение индивидуальных расходов на образование привело к уменьшению спроса на получение дополнительного уровня: количество поступивших в ВУЗы студентов упало на 9.3% (в США за этот же период произошло увеличение студентов Университетов на 5.7%. К 1997 году более чем 800 тыс. российских учёных покинули страну [19]. Большинство работников в начале 90-х были заняты в государственном секторе – наименее конкурентоспособной и эффективной сферы экономики, находящейся в постоянной зависимости от бюджетного финансирования. Относительно низкие нормы отдачи от инвестиций в образование в России на сегодняшний момент исследователи объясняют «перенакоплением капитала образования», избыточной накопление которого и стало причиной низкого уровня отдачи. Согласно другой гипотезе, такое положение может быть обусловлено наличием структурных диспропорций в нормах отдачи, когда ценность старого человеческого капитала понижается, стимулируя снижение отдачи, хотя новый человеческий капитал мог бы обеспечить более высокую отдачу [20]. В ходе предыдущих исследований рынка труда было обнаружено, что отдача от каждого дополнительного года обучения увеличилась в результате последующей в 1992-94 гг. либерализации цен, однако далее произошло небольшое её понижение к 1996 году с дальнейшим восстановлением в 1998 году. Данное снижение возможно интерпретировать как результат негативных ожиданий более образованных индивидов. 35 Первые исследования, проводимые на основе опроса советских семей, проводимого госструктурами с 1950 года. Однако результаты этого опроса были недоступны исследователям и не являлись репрезентативной выборкой, характеризующей большинство населения России. По причине отсутствия статистической информации работы по нахождению норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в российских условиях начали проводиться после 1992 года на основе первых появившихся результатов Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения России (RLMS). Период перехода российского рынка труда к либеральным отношениям освещён в экономической литературе рядом исследований как отечественных, так и зарубежных учёных. Отсутствие статистических данных относительно индивидуальных решениях, принимаемых экономическими агентами по поводу формирования человеческого капитала, не позволяло российским учёным использовать уже разработанные инструменты анализа. Большинство ранних работ, посвящённых изучению советского рынка труда и человеческого капитала, были выполнены на базе статистических данных, характеризующих функционирование экономики на макроуровне. Первое исследование, положившее начало изучению процессов формирования человеческого капитала на микроуровне, касающегося нашей страны, было основано на опросе бывших советских граждан, эмигрировавших в США в 1979-1982 гг. Данные этого опроса были использованы П.Грегори Дж.Колхейз в 1988 году для изучения факторов, влияющих на дифференциацию заработной платы в Советском Союзе. Анализируя факторы, определяющие величину и динамику заработков по результатам опроса бывших советских граждан, они пришли к следующим выводам: Норма отдачи от инвестиций в образование для советских работников была низкой; только законченное высшее образование обеспечивало положительную норму отдачи. Норма отдачи от инвестиций в образование варьировалась от 2,3% для общего среднего до 5,0% для высшего специального образования. Различия в оплате труда между мужчинами и женщинами составляли приблизительно 20%, при условии, что устранено влияние всех других наблюдаемых характеристик индивида, в том числе места работы и профессии респондента. Без учёта профессии респондента заработки, получаемые женщинами, оказывались на 22-29% меньше, чем у мужчин. 36 Отдача от потенциального опыта на рынке труда была низкой по сравнению с оценками, полученными для условий США: П.Грегори, к примеру, определил, что норма отдачи от каждого дополнительного года работы составляет 2-3% [20]. Полученные результаты свидетельствовали о значительных различиях в функционировании экономики труда по сравнению с США. Данные несоответствия можно объяснить с точки зрения влияния политических факторов [21]. Вместе с тем, данные этого опроса послужили основой для исследования Gregory and Kohlhase (1988), которые остановились на определении факторов, воздействующих на безработицу в Советском Союзе. Полученные результаты в дальнейшем были использованы П.Грейзером (1988) для моделирования процесса формирования человеческого капитала в централизованной экономике. Перечисленные работы имеют большое значение в исследовании того, каким образом инвестиции в человеческий капитал влияют на дифференциацию заработной платы. Будучи посвящёнными анализу ситуации, сложившейся в 80-е годы прошлого века в СССР, они служат хорошей основой для проведения сравнительного анализа тенденций и закономерностей формирования человеческого капитала. В 90-е годы после распада Советского Союза с активизацией процесса перехода к рынку появляется ряд исследований, направленных на изучение российского рынка труда, факторов детерминации заработной платы, уровня жизни домохозяйств. Эмпирической базой некоторых из них служат данные, полученные в рамках Российского мониторинга экономического положения и здоровья граждан России. Данное общенациональное исследование было инициировано в 1992 года с целью наблюдения систематического воздействия российских реформ на динамику экономического благосостояния домохозяйств и отдельных индивидов. База данных RLMS включает в себя информацию о доходах и расходах домохозяйств, занятости, уровне образования, состоянии здоровья и других индивидуальных характеристиках (всего более 800 показателей). Результаты исследования, полученные на основе данных RLMS за 1992 год, свидетельствуют об относительно невысоких нормах отдачи от инвестиций в образование в начальный период реформ. Полагаясь на результаты первых раундов общенационального мониторинга, М.Фолей (1995) рассматривает движение рабочей силы между различными состояниями рынка труда в период 1992-1993 гг. А.Невель и Б.Рейли (1996) впервые представляют оценки стандартного уравнения заработной платы и определяют гендерные различия в заработной плате применительно к условиям России в 1992 году. Низкие нормы 37 отдачи, посчитанные в их исследовании, учёные объясняют последствиями уравнительной политики распределения и прежней системы организации заработной платы [22]. Используя данные RLMS, Д.Нестерова и К.Сабирьянова оценили функцию почасовой оплаты труда на такие факторы, как уровень ответственности, отрасль, профессия, условия местного рынка труда. Оценки отдачи выбранных ими факторов были посчитаны на уровне 4,2% для каждого дополнительного года обучения, отдача от трудового стажа и дифференциация по половому признаку оценивались на уровне 0,9% и 18,9% соответственно. Расчёт отдачи от факторов проводился на основе данных RLMS 1996 года. Cheidvasser and Benitez-Silva (2000), используя данные RLMS за период 1992-1998 годы, оценили функцию ежемесячного заработка за выбранный период времени. В результате они обнаружили сильную дискриминацию по половому признаку (заработная плата мужчин за период 1995-1998 годы выше заработков женщин на 41,8%). Кроме того, отдача от образования была оценена на низком уровне. Однако была отмечена тенденция отдачи от инвестиций в обучение к повышению за период 1992-1994 гг., затем к понижению до 1996 года, а затем снова возобновился рост данного показателя до 1998 года. Включение в регрессию показателей, характеризующих уровень ответственности и усилий работника, было подвержено критике, поскольку была обнаружена сильная корреляция этой группы показателей с уровнем образования. Однако исследователи провели оценку регрессионной модели с включением данных факторов. В результате, отдача от образования была оценена на уровне 5% в 2000 году, что свидетельствовало, по мнению учёных о «надвигающейся угрозе разъедания до сих пор недооценённого в России образовательного актива» [15]. Анализ результатов ряда исследований свидетельствует о том, что регрессионные модели, включающие показатели рабочего статуса, зачастую занижают отдачу от образования в силу зависимости факторов. В настоящее время, когда прежние принципы построения заработной платы перестали существовать, вполне правомерно ожидать повышение частных норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал. В то же самое время, обесценение накопленного человеческого капитала, имеющегося опыта и умений, что естественно в условиях перехода к принципиально новой системе регуляторов, рост уровня безработицы и дискриминации на рынке труда могут вести к противоположным, в частности, понижательным, тенденциям в динамике норм отдачи в условиях переходной экономики. Основные результаты и методологические особенности всех предыдущих работах сведены в таблицу (см. Приложение2). 38 39 Глава 3. Определение норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал на примере образования в России Предпосылки анализа Для подтверждения выявленных взаимосвязей в аналогичных исследованиях мы проведём оценку регрессионной модели, включающей заработную плату как результат действия различных факторов. С помощью метода наименьших квадратов будет построена регрессионная модель и на практике подтверждена тенденция к повышению норм отдачи от человеческого капитала в рыночной экономике. Начнём анализ норм отдачи от образования с оценки стандартного уравнения Минцера. Сравнение по странам Европы. Сравнить с динамикой отдачи в США. Представленное ниже исследование ставит своей целью эмпирическим путём определить степень влияния образования на дифференциацию заработков индивида. Поставленная цель достигается за счёт решения следующих задач: Дать эконометрическую оценку стандартного уравнения заработной платы, найти нормы отдачи от инвестиций в каждый дополнительный год образования и в отдельные его уровни. Оценить модифицированную форму стандартного уравнения заработной платы, включив в него помимо индивидуальных характеристик детерминанты работодателя и региона. Интерпретировать полученные оценки касательно российского рынка труда. Провести сравнительную характеристику результатов данной работы с существующими исследованиями. Информационная база исследования Приведённое ниже эмпирическое исследование основывается на результатах опроса Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (далее RLMS). Данное общенациональное исследование проводится с 1992 года с целью наблюдения систематического воздействия российских реформ на динамику экономического благосостояния домохозяйств и отдельных индивидов. База данных RLMS включает в себя 40 информацию о доходах и расходах домохозяйств, занятости, уровне образования, состоянии здоровья и других индивидуальных характеристиках (всего более 800 показателей). Общенациональное исследование представлено опросами домохозяйств, с формированием семейной информацией и данными об отдельных индивидах, среди которых есть как взрослые, так и дети. Все опросы проводятся на территории более 30 российских регионов, выбранных для целей национального исследования случайным образом. В данном исследовании используются результаты 6 последних раундов, покрывающих период времени с 1997 по 2002 год. Эти годы включают в себя период перехода к рынку, реформу образования и позволяют наглядно проследить основные тенденции, характерные для трансформационных экономик. Надо отметить, что работа зачастую ссылается на результаты предыдущих исследований, проводимых на базе первых 6 раундов RLMS за период с 1992 по 1995 год. Эти данные позволяют проследить динамику норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал за весь период проведения репрезентативных опросов. Для изучения факторов, влияющих на дифференциацию заработной платы, в исследование включены три группы показателей: - характеристики индивида (пол, возраст, уровень образования, трудовой стаж, семейное положение); - характеристики региона (название региона, тип населённого пункта); - характеристики предприятия (тип собственности, год образования). Исследование данных Для целей анализа были использованы данные опросов респондентов, занятых на рынке труда на момент проведения опроса, перед которыми возникала проблема выбора уровня образования. Таким образом, из первоначальной выборки были исключены дети дошкольного возраста, школьники (ввиду обязательности общеобразовательного уровня), безработные и индивиды. В связи с этим, были отобраны только индивиды трудоспособного возраста (16-60 лет) и работающие пенсионеры. Результаты опроса 11 раунда (2002 год): выборка, используемая для исследования, представлена 47% мужчин и 53% женщин. средний возраст работающих индивидов составляет 39 лет при этом для мужчин средний возраст мужчин на один год меньше, чем для женщин (38 лет и 39 лет соответственно). Меньшая часть мужчин в выборке и их более низкий средний возраст 41 свидетельствуют о низкой продолжительности жизни среднего мужчины, что наиболее характерно для населения России. При этом женщины являются более образованными. Уровень их образования на пол-года выше, по сравнению с мужчинами. Больше половины опрошенных являются работниками предприятий государственного сектора (67%). 91% работодателей представлены российскими компаниями. Ниже приведены перечень средних значений переменных, используемых для анализа (см. Таблица 4). Таблица 4 Перечень средних значений переменных По Ол Тип бщая Государ выбор М ка ст, лет 3 9 Образ ование, лет лет 9 1 2,7 Трудо вой стаж, 3 2,4 2 0 1 3 2 0 4 0 1 Ч ственные астные Ж предпри компан ятия Возра География собственности 2 1 ии 41 12,8 22 3 7 1 2,8 1 8 Иност Ро ранные ссийские компании компании 36 37 13,3 12, 7 16 18 6 5 63 33 Проф ессиональны 7 6 8 3 3 2 9 5 й опыт, лет Почас овая заработная плата, 0 6 5 29 3 5 руб./час На основе средних по выборке значений величин можно сделать вывод о том, что такие показатели, как возраст, уровень образования, трудовой стаж и заработки варьируются в зависимости от индивидуальных характеристик респондента и от особенностей 42 работодателя. Интересно отметить, что тенденция к повышению норм отдачи от образования вызвано ростом этого показателя прежде всего в государственном секторе. Скорее всего, это может быть вызвано тем, что в новых экономических условиях в частном секторе теряют свою актуальность образование и опыт, полученные в советский период в соответствиями с представлениями о командно-административных законах экономики. Оценка заложенной базы оказывается справедливой только для государственного сектора. Для государственных предприятий значение профессионального опыт и трудового стажа на рынке труда выше, чем значения аналогичных показателей для частных компаний. Это свидетельствует, в первую очередь, о высокой оценке специфического человеческого капитала (приобретённых на рабочем месте навыков и способностей) в государственном секторе. Одновременно с этим, данные таблицы позволяют убедиться в том, что для частных компаний более критичным становятся мобильность индивида и его быстрая адаптация к изменяющимся рыночным условиям. В данном случае менее значимыми становятся опыт и навыки, приобретённые в условиях командно-административной экономики. Уровень оплаты труда в частных компаниях выше, что подтверждает гипотезу о том, что заработная плата, освободившаяся от жесткого регулирования, уравновешивается на рыночном уровне, что более свойственно частному сектору, в отличие от государственных предприятий, которые ещё не готовы к свободным законам рынка труда. Ещё менее значимыми показатели специфического человеческого капитала становятся в условиях дифференциации работодателей по географическому признаку. Другими словами, иностранным компаниям не требуется значительного опыта работы на предприятиях переходного периода, большее внимание они обращают на уровень образования, опыт работы внутри компании и возраст индивида (для иностранных компаний средний возраст работников 36 лет по сравнению с 39 годами в общей выборке). Однако иностранные компании готовы платить гораздо более высокую заработную плату, по сравнению с отечественными работодателями. Представленные в таблице показатели отражают лишь основные тенденции рынка труда. И, скорее, акцентируют, внимание на то, каким образом изменяется степень влияния образования на заработную плату. Для того, чтобы получить объективные оценки выгодности инвестиций в человеческий капитал, необходимо воспользоваться построением уравнения заработной платы. Характеристики переменных Вряд ли вызовет сомнение тот факт, что характерными чертами переходной экономики России являются вторичная занятость, неденежные формы заработной платы, 43 задолженность в выплате, высокий уровень инфляции. В связи с этим, показатель реальных заработков был измерен как сумма заработков, полученных на основном и дополнительных местах работы, а также доходов от индивидуальной деятельности. При этом размеры доходов были оценены с учётом задержек в выплатах и выплат зарплаты в форме продуктов потребления. Использование в работе показателя агрегированных заработков позволит оценить способность индивида искать новые источники получения дохода, что с гипотетической точки зрения находится в положительной зависимости с уровнем полученного образования и приобретёнными в процессе обучения навыками мобильности и более быстрой адаптации к меняющимся условиям. Для того чтобы целевой показатель совокупных заработков отражал объём затраченных на труд ресурсов, в работе рассчитывается показатель почасовых совокупных заработков, который выступает в регрессионной модели зависимой переменной. Необходимо отметить, что оценки стандартного уравнения заработной платы, измеренной перечисленными выше способами, может быть искажена в силу существенных региональных различий в уровне цен и доходов. Для элиминирования региональных различий была использована процедура дефлирования заработков индивидов путём применения региональных дефляторов (см. Приложение 1). Касательно раундов, предшествующих 1998 году была применена процедура «реденоминации» рубля для предотвращения значительной разницы в масштабах измерения денежных показателей в течение длительного периода времени. Другими переменными в стандартной модели человеческого капитала являются число лет обучения (или уровень образования), потенциальный опыт на рынке труда (трудовой стаж) и профессиональный опыт на данном рабочем месте (с данным работодателем). Переменная SCH обозначает число лет обучения и определяется путём суммирования количества лет обучения на каждом полученном уровне образования. В отличие от предшествующих исследований, данная работа основывается на показателях RLMS самых последних раундов. Особенность новых данных в том, что опросники включают вопросы о количестве лет обучения индивидов на каждом уровне образования. Это избавляет от необходимости корректировать ответы респондентов относительно ступеней образования, позволяет более точно определить число лет обучения и, соответственно, дать правдоподобные оценки отдачи от инвестиций в образование. Переменная EXP характеризует потенциальный опыт на рынке труда. В отличие от всех предыдущих исследований, в этой работе данный показатель рассчитывается на основе ответа респондента относительно его трудового стажа. В качестве характеристики опыта 44 работы в ранних работах показатель рассчитывался как возраст респондента за вычетом дошкольного возраста (6 лет) и количества лет, потраченных на образование. Данный расчёт усиливал корреляцию профессионального опыта с остальными факторами и занижал рассчитанный показатель за счёт совмещаемости образования и рабочего процесса, особенно на образовательных ступенях более высокого уровня. Переменная TEN обозначает специфический человеческий капитал или профессиональный опыт, накопленный на данном рабочем месте с данным работодателем, и рассчитывается на основе ответа на вопрос “с какого времени вы работаете на этом месте”. Структура выборки Размеры первоначальных выборок варьируются от раунда к раунду, начиная от 11 290 наблюдений в опросе 1997 года и заканчивая 12 523 наблюдениями в 2002 году. В зависимости от целей проекта были использованы различные выборки. Поскольку основное внимание исследования сосредоточено на изучении характеристик занятого населения, то первоначально в выборке было оставлено 5 326 наблюдений. Чтобы оценить уравнение заработной платы, из выборки, объединяющей занятых, были исключены те, у кого не было полного набора переменных, требуемых для целей исследования. В результате, в итоговой выборке были оставлены 5 869 респондента, имеющие работу. В связи с необходимостью корректировать результаты опросов и отбирать наблюдения с полученными ответами, размер выборок снижается до 3 089 и 4 164 наблюдений в 1997 и 2002 годах соответственно. Оценка стандартного уравнения заработной платы Минцера Традиционно оценка экономической выгодности вложений в человеческий капитал проводится на основе стандартного уравнения заработной платы Джона Минцера: Ln W =a0 + a1SCH + a2EXP + a3EXP 2 + a4TEN + a5TEN 2 + ε. (1) Зависимая переменная – логарифм совокупных заработков. Коэффициент при переменной SCH (a1) представляет собой оценку норм отдачи от каждого дополнительного года образования, которая остаётся постоянной в данной модели. Выпуклость наблюдаемых профилей заработной платы обуславливается квадратичным выражением трудового стажа и профессионального опыта. В этом случае коэффициенты при a2 и a3 (и, соответственно, a4 и 45 a5) при переменных EXP и EXP 2 (TEN и TEN 2) имеют положительный и отрицательный знак соответственно. Для определения нормы отдачи от инвестиций в различные уровни образования в данной работе используется уравнение заработной платы вида: lnW=a0+a1SCH+a2PTU+a3 TECH+a4UNI+a5ASP+a6EXP+a7EXP 2 +a8TEN+a9TEN 2 +ε, (2) где переменные SСH, PTU, TECH, UNI, ASP обозначают получение индивидами соответственно степеней общего среднего, средне-специального, специального, высшего и послевузовского образования. При этом неполное среднее образование рассматривается в качестве базовой переменной. Оценки коэффициентов при данных переменных позволяют определить нормы отдачи от инвестиций в человеческий капитал на каждой ступени образования. Структура стандартного уравнения заработной платы представлена ниже (см. Error! Reference source not found.). Стандартное уравнение з/п Дж. Минцера Детерминанты з/п Уровень образов ания (количеств о лет обучения) Специфический чк (профессиона льный опыт, нак опленный на пос леднем рабочем месте) Потенциальный опыт на рынке т руда Рисунок 9 Основные факторы стандартного уравнения Минцера Таблица 6, представленная ниже, приводит оценки стандартного уравнения заработной платы Минцера, в котором уровень образования включается как общее количество лет обучения (см. уравнение (1)). 1 997 Размер выборки 1 998 3 089 Пол 46 999 3 134 6 Константа .428 3 6 3 5 4 4 4 164 4 .243 0 2 002 075 .618 0 2 001 996 .808 0 2 000 518 .583 0 1 3 .615 0 0 .483 Число лет обучения .478 0 .062 0 .07 0 Трудовой стаж .01 .091 .422 0 .069 0 .025 0 R2 .412 .073 .028 .12 0 0 0 .372 0 .074 0 .026 0 .177 .408 .077 0 .029 0 .108 0 0 .037 0 .188 0 .129 Таблица 5 Нормы отдачи от числа лет обучения, 1997-2002 гг. Оценка функции заработной платы позволяет определить нормы отдачи от инвестиций в образование. Эмпирические результаты, полученные в результате оценки стандартного уравнения заработной платы Минцера на основе данных за период с 1997 по 2002 годы, позволяют подтвердить выдвинутую в начале исследования гипотезу. Действительно, с каждым годом, отдаляющих нас от начала рыночных реформ нормы отдачи от инвестиций в образование повышаются (6.2% в 1997 и 7.7% в 2002). Этот факт позволяет сделать вывод о том, что либерализация экономики и, в частности, трудовых отношений, способствует росту доходности рассматриваемых нами инвестиций. Интересно отметить тот факт, что с отдалением от начала процесса реформ нормы отдачи от инвестиций в трудовой стаж, также включенный в оцениваемую нами модель, отражают тенденцию к увеличению (0.1% в 1997 и 3.7% в 2002). Данный факт свидетельствует о двух важных тенденциях. Во-первых, трудовой стаж, полученный в дореформенный период, оказывается незначительным при определении уровня заработной платы и становится всё более влиятельным с каждым годом рабочего опыта, полученного уже после перехода к рынку. Это, в свою очередь, подтверждает гипотезу о том, что навыки, полученные в условиях административно-командной экономики, становятся малоэффективными для их применения в среде новой модели функционирования экономики. И, во-вторых, влияние трудового стажа на определение уровня заработной платы остаётся несравнимо ниже влияния уровня образования. Оценки коэффициентов при переменной, отражающей количество лет профессионального опыта, оказались статистически не значимыми в оцениваемой нами модели на протяжении всего периода оценивания. Полученный результат можно объяснить лишь тем, что продвижение по карьерной лестнице и изменение вознаграждения, полученного от одного работодателя, не поддаётся объяснению предложенной выше модели свойственные для того или иного работодателя. 47 и подстраивается под закономерности, Вполне ожидаемым результатом явилась интерпретация коэффициента при переменной, характеризующей пол респондента. На основе полученных оценок можно говорить о существующей дискриминации на рынке труда (судя по результатам оценки, мужчины получают на 37% больше женщин). При этом наблюдается тенденция к снижению гендерных различий в трудовых отношениях, о чём свидетельствует снижение коэффициента с 48.3 % в 1997 до 37.2% в 2002. Выявленная тенденция согласуется с гипотезой, выдвинутой в начале работы. Суть её в том, что рыночная экономика нивелирует различия в оценках рынком навыков и знаний мужчин и женщин. Общие тенденции в нормах отдачи от образования, трудового стажа, рассчитанные за период 1997-2002 гг. представлены ниже (см. Рисунок 10). Рисунок 10. Отдача от образования, трудового стажа и влияние пола на образование за период 1997 – 2002 0.6 0.5 0.4 GENDER 0.3 EDU EXP 0.2 0.1 0 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Полученные выше результаты, дают нам общее представление о тенденциях в изменении норм отдачи от каждого дополнительного года обучения. Они позволяют оценить, насколько переменная, характеризующая образование в целом, меняется с каждым годом становления рыночных отношений. Наиболее важным результатом проводимого анализа видится идентификация образования как самого влиятельного фактора при определении уровня заработной платы. В данном случае обучение рассматривается в общем как процесс приобретения новых знаний вне зависимости от уровня образования индивида и его возраста. Для того чтобы оценить вклад каждого уровня образования в определение заработков индивидов, построим стандартную функцию заработной платы в форме, представленной уравнением (2). Особенностью данной модели является то, что общее количество лет обучения разбивается на число лет образования на каждом его уровне. Таким образом, в 48 модель вместо показателя SCH включаются такие переменные, как SCH_LEVEL, PTU_LEVEL, TECH_LEVEL, UNI_LEVEL, ASP_LEVEL, характеризующих число лет обучения на ступенях среднего, средне-специального, технического, высшего и поствузовского образования соответственно. Оценки описанной модели представлены ниже (см. Таблица 6, Рисунок 11). Таблица 6 Нормы отдачи в от инвестиций в разные уровни образования (i – коэффициенты статистически не значимы). Переменная Оценка Константа 2.3620 SCH_LEVEL 0.0790 PTU_LEVEL 0.0150i TECH_LEVEL 0.0350 UNI_LEVEL 0.0970 ASP_LEVEL 0.0100i EXP 0.0140 EXPsq 0.0000 GENDER 0.3740 R2 0.1 10% 10% 8% 8% 6% 4% 4% 3% 2% 2% EL SP _L A I_ LE N U H C TE EV EL V EL V _L E _L E U PT SC H _L E V V EL EL 0% Рисунок 11 Нормы отдачи от инвестиций в разные уровни образования Полученные на основе оценивания уравнения (2) результаты свидетельствуют о том, что наибольший вклад в определение уровня заработной платы (9.7%) оказывает каждый дополнительный год обучения в университете. Норма отдачи от школьного образования 49 оценивается на уровне 7.9%. Обучение в техникуме повышает уровень заработной платы на 3.5% по сравнению с базовым уровнем. Отметим, что коэффициенты при переменных PTU_LEVEL и ASP_LEVEL оказались незначимыми, что может свидетельствовать лишь о том, что обучение в училище также как и на уровне поствузовского образования не имеет влияние на уровень заработной платы в отрыве от предшествующего уровня образования. Оценка модифицированного уравнения заработной платы Оценки стандартного уравнения заработной платы Минцера, полученные с помощью МНК, хоть и являются содержательным инструментом анализа в теории человеческого капитала, но, тем не менее, обладают рядом недостатков. Во-первых, в случаях измерения количества лет обучения с ошибкой, то оценка отдачи будет заниженной. Во-вторых, выбор образования индивидом может определять далеко не теми факторами, которые использованы в нашем анализе. Как можно было заметить, приведённые ранее оценки стандартного уравнения заработной платы демонстрируют низкую объясняющую способность используемой модели. Этот факт свидетельствует о значительной роли ненаблюдаемых факторов в качестве детерминант заработной платы в России. На основе полученных выше результатах можно сделать вывод о том, что в условиях рыночной экономики помимо индивидуальных характеристик, таких как пол работника, уровень образования и профессиональный опыт, при определении заработной платы оказывают влияние особенность предприятия, на котором работает индивид, и характеристики местного рынка труда, то есть региональные показатели. В связи с этим возникает необходимость включения в модель новых переменных. Таким образом, для нахождения более точной оценки норм отдачи от образования оценим так называемое модифицированное уравнение заработной платы, включающее такие факторы, как: форма собственности предприятия (государственная/частная, российская компания/международная компания); год образования компании (вновь образованные/старые компании); официальная регистрация индивида на рабочем месте; регион нахождения компании (выделено 7 федеральных округов); тип населённого пункта (региональный центр/районный центр/поселок городского типа/село); семейное положение индивида (женатый (замужняя)/одинокий). 50 Особенность анализа, основанного на оценке влияния вышеперечисленных характеристик, заключается в том, что все факторы включены в модель как фиктивные переменные. Для предотвращения мультиколлинеарности между факторами исключим из модели фиктивные переменные школьный ттестат, Приволжский федеральный округ, региональный центр. Для построения более точной модели оценим три варианта регрессии в зависимости от того, в каком виде будет представлена переменная образования. Первый случай будет включать единственный показатель образования как общего количества лет обучения. Поэтому найденные оценки переменной будут интерпретироваться как отдача от каждого дополнительного года обучения. Второй случай будет представлен пятью переменными, характеризующими каждый новый уровень образования. Соответственно, оценки коэффициентов при данных переменных могут рассматриваться как отдача от каждого дополнительного года обучения на данном уровне образования. И, наконец, третий вариант будет представлен набором дамми-переменных, отражающих окончание того или иного уровня образования. Таким образом, ниже мы проведём оценку регрессий типа: lnW=a0+a1EDU+a2GENDER+a3FAMILY+a4OFFICIAL+a5STATE+a6PRIVATE+a7FOREI GN+a8REGION_1+a9REGION_2+a10REGION_3+a11REGION_5+a12REGION_6+a13REGION_7+ a14DISTRCENTER+ a15URBVIL+a16VILLAGE+ε, (3a) lnW=a0+a1SCH+a2PTU+a3TECH+a4UNI+a5ASP+a6GENDER+a7FAMILY+a8OFFICIAL+ a9STATE+a10PRIVATE+a11FOREIGN+a12REGION_1+a13REGION_2+a14REGION_3+a15REGIO N_5+a16REGION_6+a17REGION_7+a18DISTRCENTER+a19URBVIL+a20VILLAGE+ε, (3b) lnW=a0+a1SCH_LEVEL+a2PTU_LEVEL+a3TECH_LEVEL+a4UNI_LEVEL+a5ASP_LEV EL+a6GENDER+a7FAMILY+a8OFFICIAL+a9STATE+a10PRIVATE+a11FOREIGN+a12REGION_ 1+a13REGION_2+a14REGION_3+a15REGION_5+a16REGION_6+a17REGION_7+a18DISTRCENT ER+a19URBVIL+a20VILLAGE+ε, (3b) Необходимо отметить, что оценка описанной выше модели будет представлена для 2002 года, поскольку основные тенденции и направления норм отдачи были выяснены на предыдущей стадии анализа. В связи с этим, необходимость оценивания модели в течение длительного периода теряет свою актуальность. Кроме того, цель построения наиболее точной модели с широким набором объясняющих переменных может быть достигнута на основе построения регрессии на данных одного периода. 51 Полученные в результате оценки представлены в Приложение 2. Среди факторов, находящихся вне зависимости от самого индивида, и сильнее остальных влияющих на его доходы, выделяются такие переменные, как работа в иностранной компании (повышает уровень дохода на 22-24%), проживание индивида в селе (негативно сказывается на уровне заработков, понижая их на 43-44% по сравнению с жителями региональных центров). Интересно отметить, что заработки жителей СевероЗападного региона оцениваются на 39-40% выше, по сравнению с жителями Приволжского федерального округа. Более высокие заработки свойственны для Уральского региона. Обращая внимание на коэффициент детерминации, можно отметить, что включение в модель дополнительных факторов позволяет в некоторой степени «сгладить» гендерные различия в оплате труда. Нетрудно заметить, что оценки коэффициентов при переменных образования остаются на сравнительно одинаковом уровне, по сравнению с предыдущими оценками регрессий стандартной формы. При этом коэффициент детерминации значительно увеличивается, что позволяет говорить о том, что расширение стандартного уравнения заработной платы положительно сказывается на качестве модели. Однако даже после описанных выше преобразований коэффициент детерминации остаётся на относительно низком уровне, свидетельствуя о том, что выбранный набор факторов всего на 20% объясняет существующие на рынке труда различия в оплате труда. Недостаток построенных выше моделей можно объяснить недостатком детерминант, включенных в регрессию. По видимости, улучшить качество модели и более точно определить нормы отдачи от образования позволит включение переменных, характеризующих «отраслевую принадлежность» индивида. Это касается как отраслевой спецификации компании и профессии, по которой работает индивид, но и направление образования, полученного индивидом. Заключение 52 Очевидно, что оценки норм отдачи от инвестиций в образование являются своеобразными индикаторами, выявляющими области, требующие особой концентрации внимания. Во многих странах исследования, связанные с оценкой норм отдачи от образования финансируются государством. Это делается для обоснования тех или иных решений экономической политики, становящимися наиболее актуальными в период проведения реформ образования во многих странах. Помимо всего прочего оценки норм отдачи выступают полезными при определении эффективности образования и для стимулирования индивидов инвестировать в свой человеческий капитал. Основываясь на данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения за период 1997-2002 гг. в работе используется стандартное уравнение Минцера для оценки норм отдачи от образования. Проведённый выше анализ показал весьма слабую, но более высокую, по сравнению с командно-административной экономикой, зависимость между личностными характеристиками работника (знания, навыки, накопленный опыт) и его заработной платой. Переход к рыночных инструментов регулирования заработной платы обеспечивает сдвиг в пользу более образованных работников. Как показали результаты исследования, для России характерны высокие положительные нормы отдачи от образования, что соответствующие уровню аналогичных показателей в других странах, где сравнительно недавно произошёл переход к рынку. Оценка стандартного уравнения заработной и низкая объясняющая сила коэффициента детерминации позволили сделать утверждение о значительной роли ненаблюдаемых факторов в качестве детерминант заработной платы в России. В этой связи, другие факторы, обусловливающие относительно низкие нормы отдачи от инвестиций в человеческий капитал в России, заслуживают внимания и требуют дальнейшего самостоятельного изучения. Дальнейшее расширение модели, построенной и оцененной выше, видится как одна из возможностей её усовершенствования. Включение в модель отраслевых факторов может значительно обогатить получаемые результаты, относительно того, какие отрасли народного хозяйства и профессии рассматриваются индивидом как наиболее выгодные и приносят реальную отдачу. Адекватная оценка привлекательности отдельных специальностей может быть использована при разработке государственной политики. Воздействуя на соотношение издержки-выгоды, государство имеет возможность изменять инвестиционные стимулы на уровне домохозяйств в соответствии с потребностями рынка. 53 Полученные результаты свидетельствуют о заниженных предельных выгодах от инвестиций в человеческий капитал, что становится проблемой на национальном уровне. Общая тенденция к незначительному, но стабильному, увеличению норм отдачи объясняется ростом этого показателя в общественном секторе. Необходимо заметить, что расширение уравнения с помощью включения в неё фиктивных переменных, значительно повышает качество модели, что объясняет важность неденежных факторов дифференциации заработной платы в России. Список литературы: Описание электронных ресурсов: Giles D. A. Measuring the hidden economy: implications for econometric modeling: [Электронный ресурс] / D. A. Giles – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Freud D. A guide to underground economics : [Электронный ресурс]/ D. Freud – Электрон.ст. – Б.м., 1979. - Режим доступа к ст.: www.econ.worldbank.org/docs Беляев Г.И., Беляков С.А., Клячко Т.Л., Колосницина М.Г., Рождественская И.А., Дежина И.Г., Скороварова Н.А. Модернизация российского образования: ресурсный потенциал и подготовка кадров М., Изд-во ГУ-ВШЭ, 2002 Economics 520, professor n.m. Kiefer. Econometrics lecture 1: how to specify an empirical model. 1.1 classy application 1: cross section data on earnings, schooling and experience. Fortin, Nico M. and Thomas Lemieux (1998), “Rank Regression, Wage Distributions and the gender gap”, Journal of Human Resources 33, Summer, 610-643. Lemieux T. The Mincer Equation, Thirty years after Schooling, Experience and Earnings: [Электронный ресурс] /T. Lemieux – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search The Determinations of Wages, an Emprical Test [Электронный ресурс]/ – Электрон.ст. – Б.м., 2005.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Murphy K. Emprical Age Earnings Profile [Электронный ресурс] /K. Murphy, M. Kevin, F. Welch – Электрон.ст. – Б.м., 1990.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Mincer equation function and an empirical test Polachek S. Mincer's overtaking point and the Lifecycle Earnings Distribution [Электронный ресурс] S. Polachek – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search 54 Polachek, Solomon W. (2003) “ Mincer's overtaking point and the lifecycle earnings distribution” Eijs P. The relation between the wage, job-related training and the quality of the Match between occupations and types of education [Электронный ресурс] P. Eijs, H. Heijke – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Добрынин А.И. Методология человеческого капитала / А.И. Добрынин, С.А. Дятлов, С.А. Курганский. // Экономика образования. Международный периодический научный журнал. Кострома – 1999. - №1. Корицкий А. Введение в теорию человеческого капитала.: Учебное пособие. Новосибирск: - 2000. Дятлов С.А. Теория человеческого капитала.: Учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996. Добрынин А.И. Человеческий капитал в транзитивной экономике / А.И. Добрынин, С.А.Дятлов, Е.Д. Цыренова // СПб: Наука. – 1999. – С. 42. Капелюшников Р. Экономический подход Гэри Беккера к человеческому поведению [Электронный ресурс] P. Капелюшников – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http://www.libertarium.ru/libertarium/68397 Konstantinova Vernon V. Returns to human capital in transitional Russia [Электронный ресурс] V. Konstantinova Vernon – Электрон.ст. – Б.м., 2003. - Режим доступа к ст. http://www.iza.org/search Щетинин В. Экономика образования. Учебное пособие. – М.: Российское педагогическое агентство, 1998. Schultz T. The value of the ability to deal with disequilibria. [Электронный ресурс] / T. Schultz – Электрон.ст. – Б.м., 1976.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Orazem Winners and Losers in Transition: Returns to Education, Experience, and Gender in Slovenia [Электронный ресурс] Orazem, Peter, Vodopivec. – Электрон.ст. – Б.м., 1996.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Brainerd E. Women in transition: Changes in gender wage differentials in Eastern Europe and Former Soviet Union [Электронный ресурс] E. Brainerd – Электрон.ст. – Б.м., 2000.Режим доступа к ст.: http:// www.iza.org/search www.unesco.org/education/information/wer/WEBtables. Нестерова Д. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России [Электронный ресурс] Д. Нестерова, К. Сабирьянова – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.eerc.ru 55 Gregory The Earnings of Soviet Union Workers: evidence from the Soviet Interview Project [Электронный ресурс] Gregory, R. Paul, E. Kahlhase – Электрон.ст. – Б.м., 1988.Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org Newell A. Rates of returns to educational qualifications in the transitional economies [Электронный ресурс] A. Newell, B. Reilly – Электрон.ст. – Б.м., 1997.- Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org Fortin A. Rank Regression, Wage Distributions and the gender gap [Электронный ресурс] A. Fortin, M. Nico, T.Lemieux – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.iza.org Polachek, Solomon (2003) “Mincer's overtaking point and the Lifecycle Earnings Distribution” Heckman J. Fifty Years of Mincer Earnings Regressions [Электронный ресурс] J. Heckman – Электрон.ст. – Б.м., 2001.- Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org Murphy B. Emprical Age Earnings Profile [Электронный ресурс] B. Murphy, M. Kevin, F. Welch – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org “Mincer equation function and an empirical test” CENK YURTSEVER UNIVERSIDADE DO MINHO MAY 2005 Cheidvasser S. The Educated Russian’s Curse: Returns to Education in the Russian Federation [Электронный ресурс] S. Cheidvasser – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.iza.org Приложение 1 Стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в % к среднероссийской стоимости по регионам. Алтайский край 8 Амурская область 4% 1 Волгоградская 05% 9 областьКалининградская 2% 9 областьКалужская область 7% 9 2% 9 Краснодарский край 4% 56 Курганская область Красноярский край 1% 1 г. Санкт-Петербург 12% 1 Ленинградская 08% 9 областьЛипецкая область 6% 8 г. Москва 3% 1 Московская область 55% 1 Нижегородская 04% 1 18% 1 Оренбургская 24% 8 областьПензенская область 7% 8 Пермская область 6% 1 Ростовская область 02% 9 Ханты-Мансийский 0% 1 35% 9 Смоленская область 2% 8 Тамбовская область 4% 8 Томская область 2% 1 Ставропольский край 03% 9 Тульская область 5% 8 Челябинская область 2% 9 Кабардино-Балкария 3% 9 Республика Коми 0% 1 Республика 06% 8 Удмуртская Татарстан 6% 8 Чувашская Республика 6% 8 Республика 3% областьПриморский край округ Саратовская область 57 9 Приложение 2 Оценка модифицированного уравнения заработной платы. Общее количество лет Образование обучения Константа 7.247 Среднее образование Средне-специальное образование Обр-е Средне-техническое инд-да Хар-ки каждом уровне образования каждом образование переменные) 7.87 SCH 0.008 - PTU -0.023 -0.057ii 0.032 0.134 0.067 UNI 0.073 0.405 Поствузовское образование ASP 0.044 0.19ii 0.363 0.367 0.376 0.141 0.122 0.109 -0.104 -0.105i -0.109 0.219 0.236 0.242 GENDE R FAMIL Семейное положение Официальная компании Хар-ки на Обучение Высшее образование Пол регистрация работодателя Иностранная компания 58 обучение лет 7.781 TECH образование Количество Y у OFICIA L FOREIG N на уровне (фиктивные Государственная собственность STATE -0.124 -0.139 -0.14 Частная собственность IND 0.123 0.044i 0.116i Центральный REGION 0.109 0.102 0.093 0.389 0.4 0.403 -0.065 -0.077ii -0.085ii - - - 0.124 0.125 0.12i 0.005 0.002iii -0.001iii -0.039 -0.054iii -0.065iii - - - -0.042 -0.02iii -0.028iii -0.222 -0.205 -0.207 -0.452 -0.434 -0.443 федеральный округ _1 Северо-Западный федеральный округ _2 Южный федеральный округ Приволжский _3 REGION _4 Уральский федеральный округ характеристики REGION федеральный округ Сибирский федеральный округ Дальневосточный ФО Региональный центр Территориальные REGION Город REGION _5 REGION _6 REGION _7 REGCE NTER DISTRC ENTER Посёлок городского типа Село 59 URBVIL VILLAG E R2 i - коэффициент статистически значим при 0.01 уровне значимости; ii - коэффициент статистически значим при 0.05 уровне значимости; iii - коэффициент статистически не значим. 60 0.194 0.208 0.21 Приложение 3 Перечень обозначений, используемых в работе EDU Общее количество лет обучения SCH Число лет обучения в школе PTU Число лет обучения в ПТУ TECH Число лет обучения в техникуме UNI Число лет обучения в университете ASP Число лет обучения в аспирантуре SCH_LEV Аттестат среднего образования PTU_LEV Диплом ПТУ TECH_LE Диплом техникума UNI_LEV Диплом ВУЗа ASP_LEV Диплом аспирантуры GENDER Мужчина/женщина FAMILY Семейное положение OFFICIAL Официальная регистрация по месту EL EL VEL EL EL работы STATE 61 Государственная собственность IND Частная собственность FOREIGN Иностранная компания REGION_1 Центральный федеральный округ Северо-Западный REGION_2 федеральный округ REGION_3 Южный федеральный округ REGION_4 Приволжский федеральный округ REGION_5 Уральский федеральный округ REGION_6 Сибирский федеральный округ Дальневосточный REGION_7 федеральный округ REGCENT ER DISTRCE NTER Региональный центр Город URBVIL Посёлок городского типа VILLAGE Село RLMS Российский экономического населения России 62 положения мониторинг и здоровья Приложение 4 С реднее Коли зн чество ачение Регион лет н а школ ьного капитал ( Коэффициент (%) обра зования USD) Азия* 5 182 8,4 9,9 8,8 7,1 8,2 12 9 7,5 7,3 11,7 8,3 9,7 Европа, Средний Восток, Северная 6 299 Африка* Латинская Америка 3 125 Страны ОЭСР 2 4 582 Центральна яи 9 Южная 74 Африка В целом по миру 63 9 160 Страны, не * являющиеся членами ОЭСР Источник: Policy Reserch Working Paper 2881, Returns to Investment in Education. A Futher Update. Psacharopoulos G., Patrinos H. 2002 Ср Группы в разрезе еднее Колич зна ество чение дохода лет на на школьного капитал капитал (U Коэффициент (%) образ ования SD) Высокий доход 23 ($9 266 и 463 более) 9,4 7,4 8,2 10,7 7,6 10,9 8,3 9,7 Средний доход 3 ($756-$9 025 265) Низкий доход 37 ($755 и 5 менее) В по миру целом 9 160 Источник: Policy Reserch Working Paper 2881, Returns to 64 Investment in Education. A Futher Update. Psacharopoulos G., Patrinos H. 2002 65