Анализ инвестиций в человеческий капитал

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 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).

3. Определение норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал на примере образования в России

3.1 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 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 свидетельствуют о низкой продолжительности жизни среднего мужчины, что наиболее характерно для населения России. При этом женщины являются более образованными. Уровень их образования на полгода 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

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 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, 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. 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 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.

3.2 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 + е. (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 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+е, (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.

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.

Рисунок 9. Основные факторы стандартного уравнения Минцера

Таблица 5. Нормы отдачи от числа лет обучения, 1997-2002 гг.

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 и подстраивается под закономерности, свойственные для того или иного работодателя.

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.

Рисунок 10. Отдача от образования, трудового стажа и влияние пола на образование за период 1997 - 2002

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).

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 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).

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 оценивается на уровне 7.9%. Обучение в техникуме повышает уровень заработной платы на 3.5% по сравнению с базовым уровнем.

Таблица 6. Нормы отдачи в от инвестиций в разные уровни образования (i - коэффициенты статистически не значимы)

Рисунок 11. Нормы отдачи от инвестиций в разные уровни образования

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.

3.3 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).

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 атестат, 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+a₇FOREIGN+a₈REGION_1+a₉REGION_2+a₁₀REGION_3+a₁₁REGION_5+a₁₂REGION_6+a₁₃REGION_7+a₁₄DISTRCENTER+ a₁₅URBVIL+a₁₆VILLAGE+е, (3a)

lnW=a₀+a₁SCH+a₂PTU+a₃TECH+a₄UNI+a₅ASP+a₆GENDER+a₇FAMILY+a₈OFFICIAL+a₉STATE+a₁₀PRIVATE+a₁₁FOREIGN+a₁₂REGION_1+a₁₃REGION_2+a₁₄REGION_3+a₁₅REGION_5+a₁₆REGION_6+a₁₇REGION_7+a₁₈DISTRCENTER+a₁₉URBVIL+a₂₀VILLAGE+е, (3b)

lnW=a₀+a₁SCH_LEVEL+a₂PTU_LEVEL+a₃TECH_LEVEL+a₄UNI_LEVEL+a₅ASP_LEVEL+a₆GENDER+a₇FAMILY+a₈OFFICIAL+a₉STATE+a₁₀PRIVATE+a₁₁FOREIGN+a₁₂REGION_1+a₁₃REGION_2+a₁₄REGION_3+a₁₅REGION_5+a₁₆REGION_6+a₁₇REGION_7+a₁₈DISTRCENTER+a₁₉URBVIL+a₂₀VILLAGE+е, (3с)

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.

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 Северо-Западного 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

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.

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.

трудовой капитал инвестирование заработный

Список литературы

1. 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

2. Добрынин А.И. Методология человеческого капитала / А.И. Добрынин, С.А. Дятлов, С.А. Курганский. // Экономика образования. Международный периодический научный журнал. Кострома - 1999. - №1.

3. Корицкий А. Введение в теорию человеческого капитала.: Учебное пособие. Новосибирск: - 2000.

4. Дятлов С.А. Теория человеческого капитала.: Учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996.

5. Добрынин А.И. Человеческий капитал в транзитивной экономике / А.И. Добрынин, С.А. Дятлов, Е.Д. Цыренова // СПб: Наука. - 1999. - С. 42.

Размещено на Allbest.ru