Для поддержания непрерывного образования существуют всевозможные дополнительные программы, тренинги, обучения, повышение квалификации и т. д., однако, разрыв по привлечению индивидов в систему непрерывного образования среди стран существует и в некоторых случаях велик. По статистическим данным по участию населения в непрерывном образовании по разным его видам можно отметить, что большая доля индивидов в возрасте 25-64 лет занимается самообразованием.Самообразование включает в себя: самообразование с использованием печатных материалов (профессиональных книг, журналов и т.п.); походы на экскурсии в музеи, по культурно-историческим, природным и промышленным объектам; прослушивание/просмотр учебных передач по радио, ТВ; обучение под руководством наставников, коллег на своем рабочем месте; посещение образовательных мероприятий в центрах обучения, библиотеках; самообразование по онлайн-трансляциям лекций/выступлений, вебинаров и т.д. На момент 2007 года среди ряда европейских стран максимальная доля среди опрошенного населения в возрасте 25-64 года отмечена в Словакии (84%), в Германии такого населения уже значительно меньше (52%) и практически в 2 раза меньше относительно Словакии в Литве (45%), Хорватии (45%), Италии(41%). Для России аналогичное значение зафиксировано на 2013 год, но при этом показатель доли населения, занимающегося самообразованием, находится почти на последней позиции среди представленных стран (26%). В другом виде непрерывного образования - дополнительное образование - доля населения также достаточно велика по некоторым странам: в Люксембурге в 2011 году она была равна 68%, в Швеции - 67%.Дополнительное образование включает в себя: курсы повышения квалификации; профессиональные конференции, семинары, тренинги на регулярной основе; единовременные (разовые) профессиональные лекции, конференции, семинары, тренинги; частные уроки с преподавателем, инструктором; МВА и др. А в Румынии наблюдается самое низкое значение - всего 7% населения, занимающегося дополнительным образованием. В России в 2013 году аналогичное значение составляет всего 12% (Приложение 1).

2.1.2 Финансирование системы образования в России и странах ОЭСР

Далее обратимся к показателям, связанным с расходами, финансированием образования в целом и отдельно по уровням в России и ряде стран ОЭСР. В таблице 2 представлена информация по расходам бюджетов Российской Федерации.

Таблица 2. Расходы бюджетов РФ на образование, в % к ВВП, 2006-2014 гг.

Источник: расчёты проведены автором на основе данных Федерального казначейства - www.roskazna.ru и Госкомстата - www.gks.ru

За период 2006-2014 гг. в большинстве своём показатели по расходам бюджетов в РФ сохраняют устойчивость и лишь незначительно меняются относительно разных лет, что в какой-то степени можно объяснить нестабильностью экономической ситуации в стране, экономическим кризисом в определённые годы.

В целом, в 2014 году относительно 2006 года произошло увеличение доли государственных расходов на образование в ВВП: с 3,8% в 2006 году до 4,36% в 2014 году. Доли расходов консолидированного бюджета на образование в ВВП в 2009 и в 2013 годах выше относительно других лет. За эти годы наблюдалось увеличение расходов в абсолютном выражении: на 6,63% в 2009 году относительно 2008 года при падении ВВП на 5,98% и на 13,4% в 2013 по сравнению с 2012 годом при незначительном увеличении ВВП на 6,4% за аналогичные годы.

Далее рассмотрим расходы на образование в общих расходах бюджетов (Таблица 3). За период 2006-2007 гг. в целом доля расходов на образование в общих расходах консолидированного бюджета остаётся примерно на одном уровне и лишь незначительно снижается в 2007 году (12,88% и 12,35% соответственно). В кризисные годы (2008-2010 гг.) наблюдается снижение расходов, и, в среднем, значение составляет 11,46%. Однако, к 2011 году доля расходов на образование в общих расходах консолидированного бюджета возвращается к докризисным значениям (12,26%), и включительно до 2013 года можно проследить тенденцию увеличения (13,57% в 2013 году). К 2014 году значение устанавливается на уровне 12,87%.

Таблица 3. Расходы бюджетов на образование в общих расходах бюджетов РФ, в %, 2006-2014 гг.

Источник: расчёты проведены автором на основе данных Федерального казначейства - www.roskazna.ru и Госкомстата - www.gks.ru

В таблице 4 представлены расходы бюджетов РФ по ключевым уровням образования. Доля расходов в консолидированном бюджете на высшее и послевузовское профессиональное образование в 2007 году выросла относительно 2006 на 8,9 % и составила 18,07%. Однако в 2008 году произошло снижение до 17,8%, а в последующие два года наблюдался рост до 19,68% и 19,95% соответственно. В период 2011 - 2014 гг. преобладает тенденция снижения, и с 18,27% в 2011 году значение показателя падает до 16,7% в 2014 году.

Источник: расчёты проведены автором на основе данных Федерального казначейства - www.roskazna.ru

Похожая ситуация просматривается в расходах консолидированного бюджета на среднее профессиональное образование. С 2006 по 2009 гг. доля расходов колебалась в районе 10% и в среднем составляла 9,8%, в следующий год доля несколько уменьшилась и составила 8,65%, и до 2014 года включительно преобладала тенденция снижения (6,52% -2014 год).

В рассматриваемый период, можно отметить, что ближе к 2009-2010 гг. происходило перераспределение в пользу высшего и послевузовского профессионального образования, что можно объяснить происходившими структурными изменениями в образовательной системе, то есть переходом на удельное финансирование в целях - повысить конкурентоспособность высшего образования относительно стран ОЭСР. Однако эта тенденция спала в последующие годы.

Значительную долю бюджетов составляют расходы на общее образование, и это объяснимо, поскольку государство, с одной стороны, гарантирует всем членам общества общее образование на бюджетной основе, а с другой стороны - оно является обязательным. Порядка 44% - 47% составляет эта доля в совокупных расходах консолидированного бюджета РФ на образование за период 2006-2014 гг.

Стоит отметить, что для накопления человеческого капитала важно не только получение знаний и навыков на каждой из стандартных ступеней образования, как начальная, средняя, высшая и т. д., но и всевозможное дополнительное обучение, профессиональная подготовка, переподготовка и повышение квалификации

Инвестиции в дополнительные виды обучения позволяют также поддерживать систему непрерывного образования среди населения, которая в настоящее время особенно укрепляется и развивается государством. По сравнению с расходами на другие уровни образования затраты государства на профессиональную подготовку, повышение квалификации не так значительны. Так, в 2006 году их доля в совокупных расходах консолидированного бюджета РФ на образование составила лишь 0,85%, а к 2008 году она снизилась до 0,65%, в последующие годы наблюдались незначительные колебания этого показателя, и в 2014 году значение остановилось на 0,69%.

Уровень государственных расходов на образование в странах ОЭСР различен: в таких странах, как Венгрия (9,4%), Италия (8,6%), Япония (9,1%) он составляет менее 10% от общего объёма государственных расходов, при этом более 20% на образование расходуется в Индонезии (20,5%), Мексике(20,5%), Новой Зеландии (21,6%). В среднем на образование от общего объёма государственных расходов приходится 12,9% (OECD, Education at a Glance, 2014).

За период 1995-2005 гг. доля государственных расходов на образование (включая все уровни) в общем объёме государственных расходов увеличилась в 21 из 27 стран-членов ОЭСР (для имеющихся данных), в среднем на 0,9 п.п. в этих 27 странах. За рассматриваемые 10 лет доля государственных расходов в процентах от ВВП выросла несколько меньше, относительно предыдущего показателя: на 0,1 п.п. и на 1,4 п.п. соответственно. А в течение 2005-2011 гг. наблюдается иная ситуация, в которой для двух третьих стран характерно снижение доли расходов. В среднем снижение произошло на 0,2 п.п. в 18 из 32 стран (с имеющими данными), то есть, с 13,1% в 2005 году до 12,9% в 2011 году. Достаточно существенным падение наблюдалось в Исландии (-2,4 п.п), в Мексике (-2,9 п.п.), в Венгрии, Норвегии, Польше, Словении (-1 п.п.). Но при этом в Канаде, Израиле, Новой Зеландии увеличение этого показателя произошло от 1,5-6,1 п.п. Во время этого шестилетнего периода пострадали и значения ВВП от финансового кризиса, поэтому государственные расходы на образование в процентах от ВВП увеличились или же остались стабильными в ряде стран. Однако, за короткий период, 2008-2011 гг., рост расходов на образование происходил более быстрыми темпами, чем на все другие услуги почти во всех странах, за исключением Эстонии Венгрии, Исландии, Италии, Великобритании и США.

Анализ государственных расходов на образование в процентах к ВВП показывает отличные по странам ОЭСР результаты. Так, в 2011 году в число стран с самым низким показателем вошли страны: Италия (4,3%), Турция (4,1%), Словакия (4,1%). С другой стороны, Германия и Норвегия тратят более чем 8 % на образование от ВВП (по 8,7% каждая), что выше среднего показателя, равного 5,6% (OECD, Education at a Glance, 2014).

В среднем по странам ОЭСР в общей сумме государственных расходов на образование, доля, приходящаяся на высшее образование, равна 24,5%. По отдельным странам наблюдается варьирование этого показателя в процентах от 15,6% (в Корее) до более чем 30% в Финляндии (32%), Канаде (35,6%). Государственное финансирование высокого уровня образования (высшего и далее) является более централизованным относительно других ступеней (начальной, средней и средней профессиональной).

Таким образом, после проведения статистического обзора можно сделать вывод о том, что показатели распространения образования среди населения значительно варьируются в зависимости от стран, так же как и показатели, относящиеся к финансированию образования. Но, в целом, можно отметить схожие тенденции: численность и доля индивидов, получивших профессиональное образование, а в частности, высшее, растёт; расходы на образование в большинстве стран увеличиваются в последнее время. Образование всегда играло важную роль в развитии человеческого потенциала, а на современном этапе развития его роль ещё больше возрастает. Высокая значимость образования даёт основу для анализа и оценки показателей отдачи от него и того, как наличие определённого уровня образования влияет на заработки. Так, перейдём к рассмотрению исследований, сделанных в этом направлениях, в России и зарубежных странах.

2.2 Стандартное уравнение заработной платы Минцера

Первым, кто предпринял попытку эмпирической оценки выводов теории человеческого капитала, стал американский экономист Дж. Минцер. Его многочисленные труды (Mincer, 1957, 1958, 1962, 1974) дают обширный обзор теории человеческого капитала, распределения заработков, отдачи от разных уровней образования и т.д.

В своих ранних работах (докторской диссертации и статье, основанной на ней) Минцер впервые исследует влияние полученного опыта или обучения на месте работы на определение и распределение заработной платы (Mincer, 1957, 1958). Проводится анализ того, как обучение по месту работы влияет на различия в заработках среди индивидов. В статье (1958 г.) автор продолжает свои исследования и рассматривает профиль - «опыт-заработанный доход» с учётом линейной зависимости между заработной платой и возрастом. Дж. Минцер демонстрирует вогнутость графика, отражающего профиль «возраст-заработная плата», и отмечает возрастание неравенства в заработках, достигающегося с большей крутизной графика и с увеличением возраста. При этом крутизна больше для профессий, требующих более высокую квалификацию, независимо от того, было ли приобретено образование в школе или же на работе. Безусловно, с возрастом индивид приобретает больше знаний, что способствует получению больших заработков, но по мере того, как он приближается к пенсионному возрасту, вложения в человеческий капитал постепенно снижаются, поскольку привлекательность таких инвестиций становится ниже, отдача от них уменьшается, либо вовсе прекращается. инвестирование образование человеческий капитал

В труде 1962 года учёный фокусируется на оценке параметра «обучение на месте работы», норме отдачи от обучения на работе и последствиях от него для распределения заработков. Отмечается и факт того, что инвестиции в обучение на месте работы также снижаются с возрастом, поскольку сокращается продолжительность оставшегося периода трудовой карьеры. Дж. Минцер проводит оценки с учётом разных профессий, получая результат - около 9-13%, что несколько выше аналогичных оценок отдачи от обучения в колледже (Сhiswick, 2003).

Анализ с учётом гендерных различий тоже был проведён Дж. Минцером. Выявлено, что женщины обладают меньшим стимулом для вложений в обучение, поскольку зачастую ожидают, что их трудовой период будет иметь прерывистый характер, и высока вероятность «выпадения» из рабочей силы в связи с воспитанием детей. По причине этого и работодатели в меньшей степени готовы вкладывать в обучение женщин, чем мужчин.

Обратимся к более поздним работам Дж. Минцера, где он дополняет и расширяет свои ранние исследования, в большей степени уделяя внимание функции заработной платы (Mincer, 1974). Ключевым результатом стало формирование стандартного уравнения заработной платы, которое отражает зависимость заработной платы от образования и профессионального опыта. Несомненно, необходимо осуществлять инвестиции в процессе получения опыта, и тем самым индивид жертвует частью дохода для получения необходимой профессиональной подготовки. Такой вывод подтверждается тем, что новые работники на рынке труда получают заработную плату, как правило, значительно ниже, чем опытные специалисты.

И в отличие от ранних исследований автор показывает различие между профилями: «возраст-заработная плата» и «опыт-заработная плата» на рынке труда. Если индивиды отличаются уровнем школьного образования, то они отличаются возрастом, в котором они начинают инвестировать в обучение по окончании школы (обучение на месте работы), таким образом, два упомянутых профиля отличаются. Индивиды, инвестирующие в человеческий капитал в больших объёмах, вкладывают и больше в каждую из двух форм обучения, в формальное образование и в обучение на месте работы.

Перейдём к рассмотрению спецификации модели Дж. Минцера (Heckman, Lochner, 2003). Уравнение (1) представляет собой «уравнение заработной платы» (зависимость логарифма заработной платы от количества накопленных лет образования и стажа):

, (1)

где W - заработная плата индивида, SCH - количество накопленных лет образования, - норма отдачи от инвестиций в образование (аналогично для всех уровней образования), EXP - трудовой стаж (опыт работы), - нормы отдачи от опыта работы, X - другие факторы, влияющие на уровень заработной платы.

Дж. Минцер дополнял уравнение переменными, отражающими накопленный опыт, подготовку непосредственно на месте работы и количество лет, которое прошло после завершения учёбы. То есть, отмечена важность получения знаний на рабочем месте и в процессе дополнительного обучения, повышения квалификации. Более того, с увеличением трудового стажа растёт уровень заработной платы работника. Помимо переменной - опыт работы, в уравнение включена и квадратичная форма опыта работы, поскольку важно понимать нелинейность его накопления. Это связано с тем, что процесс накопления опыта имеет тенденцию к снижению, однако, основные знания и навыки накапливаются преимущественно в начальные годы работы. Следует отметить, что с возрастом человеческий капитал имеет свойство обесцениваться, поскольку уже уменьшаются способности к получению новых навыков, умений и неизбежно ухудшается состояния здоровья индивида. С использованием представленного уравнения можно оценить отдачу от различных уровней образования (начального, среднего, высшего и дополнительного профессионального обучения), обозначив, к примеру, каждую из образовательных ступеней как дамми-переменные.

Следует подчеркнуть важность разработанного Минцером подхода к оценке влияния на уровень заработной платы различных факторов, в частности, образования. Многочисленные исследования по проблеме человеческого капитала, проводимые последователями экономиста, в большинстве своём основываются именно на оценке выведенного Минцером уравнении заработной платы. Рассмотрим ряд отечественных и зарубежных работ, представляющих результаты оценок норм отдачи от инвестиций в образование за разные периоды времени и для разных стран мира.

2.3 Обзор эмпирических исследований по оценке отдачи от инвестиций в образование

Проведение эмпирических исследований по проблеме человеческого капитала, отдаче инвестиций в человеческий капитал и, в частности, в образование стало достаточно распространённым в последние годы. Роль знаний, информации и инновационной составляющей становится ключевой на нынешней ступени развития «новой экономики». Существует большое количество зарубежных работ, освещающих эту тематику, и в России она становится весьма актуальной. Авторами исследуется как в целом проблематика отдачи от человеческого капитала, так и отдача отдельных его составляющих. Обратим внимание на труды, посвящённые оценкам норм отдачи от образования. Отечественные и зарубежные исследователи освещают эту тематику в различных её аспектах, затрагивая образование в целом и уровни образования в отдельности, проводя эмпирические исследования для всего населения и с гендерным разделением, используя различные методы и сравнивая результаты оценки между собой.

В качестве индикаторов эффективности инвестиций в человеческий капитал оценивают норму отдачи от него и его составляющих. Она показывает, на сколько процентов увеличатся заработки индивида, если процесс обучения продлить на один год.

2.3.1 Оценка норм отдачи от образования в зарубежных странах

Отдача от образования исследуется в развитых рыночных экономиках уже долгие годы. Ключевые разработки, как было отмечено выше, которые положили начало эмпирическим исследования в направлении изучения факторов, влияющих на заработки, определения величины скрытой безработицы, влияние смены деятельности на ставку оплаты труда и т.д., осуществил Дж. Минцер. Вслед за Минцером другие учёные продолжили изучать этот вопрос и многие в своих трудах основывались на разработанной статистической функции заработков, иначе - на стандартном уравнении заработной платы Минцера. Среди таких можно назвать Хансена (Hansen, 1963) и Беккера (Becker, 1964), проводивших свои исследования на основе переписи США по возрасту и срокам обучения. Г. Беккер в своём труде (Becker, 1994) рассчитал норму отдачи от образования, используя данные переписей 1940-х и 1950-х годов и ряд последующих лет. Расчёты проводились на основе данных по выпускникам колледжей, и были получены следующие результаты: за 1939 год отдача составила 14,5%, а в 1956 году значение понизилось до 12,4%, в 1958 году показатель снова возрос и был равен 14,8%. Автором были получены оценки для выпускников высших школ, и аналогично предыдущим расчётам по годам они равны 16%,25% и 28% соответственно.

Среди ранних исследований, исполненных более детально, можно выделить работы Дж. Ханоча (Hanoch, 1967). Учёным на основе переписи населения США 1960 года была построена регрессия по выборке из мужского населения нешкольного возраста. В результате им было получено, что, к примеру, предельная норма отдачи от образования в колледже с учётом разных регионов (7% - Север и 7,3% - Юг) меньше, чем значение для выпускников последних школьных классов (7,1% - Север, 9,3% - Юг), которое ещё меньше, чем для окончивших начальную школу (16,3% - Север, 18,2% - Юг).

Несколько позже Дж. Сахаропулосом за период 1939-1982 гг. были рассчитаны нормы отдачи для разных уровней образования в США (Psacharopoulos, 1981). Для среднего образования, полученная норма отдачи колебалась в пределах от 10,1% до 14,8%, а в 1939 год составила максимальное значение - 18,2%. Норма отдачи для высшего образования принимала минимальное значение в 1975-1976 гг. - 5,3%, а максимальное в 1959 году - 11,3%. В последующих работах автор представляет результаты с учётом гендерного разделения (Psacharopoulos, Patrinos, 2004). В таблице 5 представлены результаты расчётов по отдаче от образования среди мужчин и женщин во всё мире на рубеже веков (1990-х и 2000-х годов).

Таблица 5. Отдача от образования среди мужчин и женщин, %

Источник: Psacharopoulos G., Patrinos H. A. (2004). Returns to Investment in Education: A Further Update, Education Economics, Vol. 12, p. 116

Для женщин с начальным образованием отдача ниже (13%), чем для мужчин (20%). Однако уже при среднем образовании отдача для женщин превышает отдачу для мужчин (18% против 14%), для высшего образования значения практически одинаковы. В целом, во всём мире большая отдача от образования наблюдается для женщин, чем для мужчин.

Бекман и Бьёрке осуществили оценку отдачи от высшего образования для Швеции. Это одна из ряда работ, показывающих различия норм отдачи от образования в зависимости от региона (Backman, Bjerke, 2009). Цель их работы состояла в анализе региональных различий в отдаче от высшего образования в естествознании, машиностроении и медицине. Расчёты проведены на основе статистических данных по практически всему населению Швеции с высшим образованием в сферах естествознания, машиностроения, медицины и охватывают 136000 индивидов в возрасте 20-64 года за период 1990-2000 гг. Для более детального анализа авторами были рассмотрены разные региональные классификации, и отдачи для каждой из них являются положительными. Максимальная отдача от образования получена для центральных городских районов, за исключением трех крупнейших городов и десяти крупнейших университетов (5,4%). Три самых низких значения отдач от высшего образования появляются для регионов, которые достаточно большие сами по себе, или же недалеко расположены от центрального городского района (3,19%). Низкая отдача от образования может указывать на трудность найти работу в регионе, где предложение рабочей силы очень высокое. Одна из выдвинутых гипотез о том, что регионы, которые могут привлечь большое количество высокообразованной рабочей силы, должны иметь максимальную отдачу от образования, подтвердилась лишь частично. Оценки для трёх крупнейших городов: Стокгольма, Гетеборга и Мальмё, оказались не самыми большими, несмотря на то, что эти города в целом и Стокгольм в частности привлекают много высокообразованных индивидов (3,33%) (Backman, Bjerke, 2009, p. 18-21). Другим результатом стало подтверждение того факта, что продолжительность обучения положительно связана с ожидаемым доходом индивида. Тем не менее, отдача от образования будет ниже для людей, которые не родились в Швеции, и это можно объяснить более низким уровнем владения языком, отсутствием опыта на рынке труда Швеции или просто дискриминацией.

Большое количество зарубежных работ посвящено изучению гендерных различий в отдаче от образования. Труды, затрагивающие этот вопрос, объединяет в большинстве своём одинаковый результат: отдача от образования для женщин выше, чем для мужчин. В число таких работ входит и исследование Догерти, который пришёл к аналогичному выводу, используя в качестве информационной базы данных - базу NLSY (Национальное Лонгитюдное Обследование Молодёжи в США). Так, доходность от школьного обучения почти на 2 п.п. выше для женщин, чем для мужчин. В статье также рассматривается, какое воздействие оказывают дискриминация и другие факторы на принятие женщинами предложений по заработной плате. Оказывается, что образованная женщина, имеющая желание, наиболее способна преодолеть все трудности и начать конкурировать с мужчинами на рынке труда (Dougherty, 2003, p. 15-21).

Ряд исследований по отдаче от образования проводились и для китайской экономики (Liu, Zhang, 2012). Ключевым методом, взятым за основу в работе, стал метаанализ. Исследование проводилось за период 1975-2009 гг. с получением мета-регрессионных оценок из более 40 исследований. В своей работе «A meta-analysis of the estimates of returns to schooling in China» авторы сделали акцент на анализе показателей, которые влияют на изменения в значениях отдачи от образования. В результате было выявлено, что почти 45% вариаций отдачи от образования наблюдаются из-за различий в эконометрических спецификациях относительно разных исследований, а около 10% связаны с изменениями, происходившими на рынке труда в течение времени. То есть, в начале реформы 1978 года отдача от образования была близка к 0, но после реформы она начинает расти на 0,2 п.п в год в течение последних тридцати лет. Однако, тенденция роста претерпела остановку с наступлением глобального кризиса, затронувшего Китай в 2008 году. Более того, замечено, что отдача от образования для рабочих мигрантов ниже на 2,3 п.п, чем для городских рабочих.

Каждая из стран отличается своими результатами по отдаче от образования в связи с её особенностями. Так, Флейшер, Сабирьянова и Вэнг провели обширное исследование, анализируя рост доходности образования по 11 странам, куда вошли страны Центральной и Восточной Европы, Китай и Россия (Fleisher, Sabirianova, Wang, 2005). Значительный рост отдачи от образования наблюдается для большинства стран с переходной экономикой; Китай и Украина, напротив, показывают относительно медленный рост доходности образования в этот период. Значения по России занимают одну из лидирующих позиций. Тенденцию роста в отдаче образования в переходный период авторы объясняют чрезмерным «сжатием» этого показателя в командной экономике. Более того, чем более масштабные реформы проводились странами, тем больший рост отдачи от образования в них наблюдался. Другим объяснением роста в отдаче является быстрая адаптация в период нестабильной экономической обстановки и при структурных преобразованиях. Результаты оценки показали, что в среднем норма отдачи растёт на 0,2 п.п. в год, при этом в период раннего реформирования темп роста отдачи - 0,5 п.п. в год, а в конце реформ он снижается до 0,3 п.п. в год. В своём труде авторы для наибольшей точности проводимого ими сравнительного анализа отдачи от образования среди разных стран, осуществляли контроль по времени периода реформ в странах, по методам оценки и характеристикам оцениваемых функций заработков, выборочным характеристикам, но, несмотря на это, оценки по Китаю и Украине оставались значительно ниже относительно других стран.

Анализируя взаимосвязи заработной платы и уровня образования по странам ОЭСР, можно отметить как близкие, так и отличные результаты (OECD, Education at a Glance, 2014). Во всех странах ОЭСР взрослое население с высшим образованием зарабатывает больше, чем индивиды с полным средним образованием или же со средним профессиональным образованием, заработки которых, в свою очередь, выше чем у тех, кто имеет образование ниже среднего. Дифференциация заработной платы между взрослыми с высшим образованием и индивидами с полным средним образованием сильнее, чем дифференциация между теми, у кого есть средний уровень образования и теми, чей уровень образования ниже среднего. В Бразилии, Греции и Соединенных Штатах Америки индивиды с образованием ниже среднего, как правило, зарабатывают менее 65% того, что зарабатывают люди со средним или со средним профессиональным уровнем образования.

В среднем в странах ОЭСР, разница в доходах между младшими и старшими работниками увеличивается с уровнем образования, принося пользу более образованным пожилым работникам. Премия для высокообразованных людей в возрасте 55-64 лет, как правило, больше, чем в среднем для всех лиц с высшим образованием. Результаты исследования показывают, что независимо от уровня образования гендерный разрыв в доходах сохраняется, и наибольшая разница отмечена среди мужчин и женщин с высшим образованием.

В Австрии, Бельгии, Финляндии, Новой Зеландии, Словении и Испании, женщины с высшим образованием зарабатывают около 75% или более от того, что зарабатывают мужчины с высшим образованием. А в Бразилии, Чили и Эстонии ситуация обратная: женщины получают 65% или меньше того, что зарабатывают высокообразованные мужчины (OECD, 2014).

Помимо этого во всех странах отмечено, что лица с образованием ниже среднего имеют наименьшую вероятность оказаться получателями высоких и сверхвысоких доходов. В среднем по странам ОЭСР только 3% людей с уровнем образования ниже среднего получают доход в два раза превышающий средний уровень дохода по стране.

В большинстве стран ОЭСР за период 2000-2011 гг. относительные доходы взрослых с образованием ниже среднего снижались. Однако, в Германии, Венгрии и Швейцарии относительные доходы взрослых с образованием ниже среднего увеличивались на протяжении многих лет.

На рисунке 9 представлены относительные доходы мужчин и женщин возрастной категории 25-64 лет за 2011 год. Мужчины с образованием ниже среднего зарабатывают в среднем 77% от того, что получают мужчины со средним и средним профессиональным образованием: в Бразилии это значение равно 60%, а максимальное значение достигается в Бельгии, Финляндии - 90% и более. А женщины с низким уровнем образования зарабатывают, в среднем, 74% того, что получают женщины с высоким уровнем образования: 50% и меньше в Бразилии, Турции и Греции, более чем 90% в Финляндии (OECD, 2013).

Рис. 9. Относительные доходы для возрастной категории 25-64 лет по уровням образования и полу (2011 год).

Источник: Education at a Glance 2013: OECD Indicators

Высокие учебные достижения ассоциируют с высокими доходами в течение трудовой жизни работника. В среднем по странам ОЭСР заработки индивида увеличиваются с уровнем образованности, и этот рост особенно велик для пожилых людей. Индивиды с более высоким уровнем образования имеют больше шансов быть нанятыми на работу и обладают большими возможностями для приобретения опыта на рабочем месте.

2.3.2 Оценка норм отдачи от образования в российской экономике

В отечественной литературе эмпирические исследования по взаимосвязи уровня образования с такими экономическими переменными как доходы, заработная плата стали проводиться в середине 1990-х годов. Одно из таких исследований представлено в труде Д. Нестеровой и К. Сабирьяновой (Нестерова, Сабирьянова, 1998). Авторы анализируют взаимосвязь инвестиций в человеческий капитал и заработков индивидуумов, а также, воздействие этих инвестиций на дифференциацию доходов. Рассматривается переходный период - начальный период реформ (1992-1994 гг.), и отмечается, что постепенное избавление от методов централизованного регулирования заработной платы привело к повышению доходов, которое в свою очередь было обусловлено более высоким уровнем образования населения. Авторы проводят исследование на основе данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ). «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS-HSE)», проводимый Национальным исследовательским университетом "Высшая школа экономики" и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН. (Сайты обследования RLMS-HSE: http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms)». В качестве ключевого метода для эконометрической оценки в работе использован регрессионный анализ стандартного уравнения заработной платы Дж. Минцера с целью определить норму отдачи инвестиций в образование. Процесс реструктуризации экономики был сопряжён со следующими изменениями: сокращалось предложение рабочих мест, вакансий, которые требовали высококвалифицированный труд; накопленные раннее знания, навыки стали обесцениваться. Расчёты за период 1994-1996 гг. показали, что наблюдается тенденция увеличения норм отдачи от инвестиций в образование относительно советского периода и года начала реформ (1992 г.). Таким образом, норма отдачи от инвестиций в образование - «6-8% прироста заработной платы на каждый дополнительный год образования» (Нестерова, Сабирьянова, 1998, с.11). Д. Нестерова и К. Сабирьянова также оценили, какова роль в определении заработной платы потенциального опыта на рынке труда и специфического человеческого капитала. Как оказалось, роль их не так высока, и составила 1-3% для потенциального опыта и статистически не значима для специфического человеческого капитала. Другим аспектом, рассмотренным в статье, стало доказательство того, что на дифференциацию заработной платы в переходный период воздействуют не только характеристики индивидуума (уровень образования, опыт и пр.), но и определённые параметры фирм, в которых работает индивид (отрасль, положение на рынке и т д.). Один из выводов работы заключается в том, что значимость инвестиций в образование увеличивается, и подтверждением этого становится тот факт, что у высокообразованного индивидуума существует меньший риск потери работы и отмечается более высокая вероятность получить работу.

Другое исследование, имеющее отношение к взаимосвязи уровня заработной платы и образования, было проведено Л. Белоконной, В. Гимпельсоном, Т. Горбачевой и другими (Белоконная, Гимпельсон и др., 2007). Главная цель работы заключалась в проведении анализа процесса формирования заработной платы по профессиональным группам и воздействия на этот процесс индивидуальных характеристик: пола, стажа, возраста, образования. С использованием крупного обследования заработной платы (2005 год) авторами сделаны оценки вклада каждой из характеристик на основе уравнения Минцера. Как и в аналогичных исследованиях, факт выгодности имеющегося или приобретённого высокого образования подтверждается. Более того, авторы говорят о сокращении гендерного разрыва, поскольку женщины, получая высшее образование, имеют возможность занять привлекательную позицию на рынке труда и получать заработную плату почти наравне с мужчинами. То есть, гендерный разрыв в заработных платах максимален в группе с начальным профессиональным образованием (25%), а в группе с высшим (неполным высшим) уровнем образования разрыв в заработной плате падает до 15%. Выявлено, что, несмотря на то, что женщины позже достигают пика заработков, отдача на образование (высшее и далее) у них выше относительно мужчин. Женщины с высшим образованием получают на 40% больше обладательниц образования среднего уровня, аналогичный показатель среди мужчин - 27%. Наличие высшего образования позволит работнику получать высокую профессиональную «премию», но учитывая, что между имеющимся образованием и требуемой квалификацией должно быть как можно меньше несоответствий. Результатами проведённого анализа подтверждается «наличие на российском рынке труда существенных «премий» на образование и профессию» (Белоконная и др., 2007, с.2)

Среди более современных исследований можно выделить работы Капелюшникова Р. И. и Лукьяновой А. Л. (Капелюшников, Лукьянова, 2010). В труде «Трансформация человеческого капитала в российском обществе» авторами был использован подход, основанный на оценке уравнения Минцера по данным за период 1994-2008 гг. (6-18 волны базы данных РМЭЗ). Большое внимание было уделено изменениям количественных и качественных характеристик человеческого капитала, а также его инновационным формам. Результатами исследования стали нормы отдачи от образования. Так, с одной стороны, в период до осуществления реформ нормы отдачи составляли 1-2%, тогда как в середине 1990-х показатели колебались в пределах 5-7%, то есть прирост заработной платы на 5-7% обеспечивается благодаря увеличению образования на один год. Проведённый Р. И. Капелюшниковым и А. Л. Лукьяновой гендерный анализ показал, что норма отдачи от инвестиций в образование для мужчин меньше (5%), чем для женщин - 7,5%. Аналогичные оценки проведены для различных уровней образования, и они подтверждают, что ценность образования остаётся высокой в России и оказывает влияние на заработки. В сравнении с работниками с полным средним образованием работники с начальным профессиональным и неполным средним образованием получают на 10-15% меньше, а занятые люди, обладающие высшим образованием, - на 50% больше (Капелюшников, Лукьянова, 2010, с. 91-92). Таким образом, окупаемость высшего образования порождает высокий спрос на него среди молодого поколения. Другим выводом работы стала разнородность имеющегося человеческого капитала у работников в России: образовательные траектории работников не схожи, несмотря на обладание одинаковыми уровнями образования.

Альтернативный метод, позволяющий измерить отдачу от образования, - метаанализ Метаанализ - это совокупность статистических процедур, которые позволяют объединить результаты большого числа работ и выяснить, что в них есть общего, какие имеются расхождения и от чего эти расхождения зависят.. А. Л. Лукьяновой были проанализированы и обобщены результаты оценок в работе «Отдача от образования: что показывает метаанализ» (Лукьянова, 2010). Исследование осуществлялось по российским данным за 1985-2008 гг. Автором были получены следующие результаты:

· Выявлен рост отдачи от образования до начала 2000-х годов. Увеличение произошло вдвое: 4% в 1990 года и уже 8% до середины 2000-х годов. Однако, с середины 2000-х годов отмечено снижение нормы отдачи, и за период 2003-2007 гг. оно составило 1-1,5 п. п.

· Проведены различного рода исследования со сменой и модернизацией спецификации, методов оценивания, и выявлен значительный разброс в показателях отдачи. (Например, при использовании метода МНК оценки отдачи выше).

· Для получения более точных оценок необходимо анализировать различные спецификации уравнения. В процессе исследования показано, что в качестве дополнительных факторов весомую роль играют тип населённого пункта и форма собственности, важность переменной «регион» подтверждается лишь частично.

· Как и в аналогичных исследованиях других авторов, А. Л. Лукьянова проведённым анализом и расчётами подтверждает, что отдача от образования для женщин оказывается выше, чем для мужчин. Так, в середине 2000-х годов эти показатели составляют 9% и 7% соответственно.

П. В. Травкиным было проведено исследование на тему «Оценка отдачи от дополнительного профессионального обучения российских работников: учёт влияния способностей на заработную плату» (Травкин, 2014). Как и в предыдущих исследованиях, расчёты проведены на основе данных информационной базы РМЭЗ, годы исследования - 2004-2011 гг. По результатам оценки МНК-модели выявлено, что после прохождения обучения наблюдается рост заработной платы на 14,6%. С использованием другого подхода (метод «двойной разности разностей») и с учётом дополнительных условий получена более точная оценка, которая составила уже 8,3%. Автор в своей работе детально рассмотрел вопрос, связанный с наличием или отсутствием различий в отдаче от обучения у работников с разным уровнем способностей. С использованием метода квантильной регрессии был получен следующий результат: у индивидов, обладающих низким уровнем способностей, отмечен самый высокий прирост заработной платы в процентном отношении. Высокообразованные работники в среднем получают больше и прирост их заработной платы меньше. В итоге было получено подтверждение выдвинутой гипотезы о наличии положительного влияния на заработную плату дополнительного обучения.

Подводя итог, можно заключить, что на протяжении долгих лет учёными проводились и продолжают проводиться исследования по проблематике человеческого капитала, в частности по отдаче от инвестиций в образование. Использование уравнения Минцера остаётся популярным методом получения оценок, но, однако, та спецификация, которая в своё время была представлена учёным, постепенно перестаёт учитывать особенности современного мира. Следовательно, необходимо рассмотреть меняющиеся условия и корректно включить новые переменные, оказывающие влияние на уровень заработной платы. В связи с этим обстоятельством в третьей главе работы будет предпринята попытка расширения стандартного уравнения Минцера с учётом проведённых исследований других авторов.

Глава 3. Отдача от инвестиций в образование в современной российской экономике

В процессе анализа работ зарубежных и отечественных учёных было получено представление об отдаче от человеческого капитала, а в частности, об отдаче образования. С целью исследовать затронутые вопросы в современной российской экономике и подтвердить результаты предыдущих исследований о наличии взаимосвязи между заработной платой и человеческим капиталом, осуществим оценку уравнения Минцера с использованием последних имеющихся данных. Для того чтобы получить более точные результаты, в процессе расчётов будут учтены факторы, отражающие тенденции современного рынка труда: владение иностранными языками и использование компьютера и интернета в рабочих и учебных целях.

3.1 Информационная база исследования и состав выборки

Эмпирическое исследование проводилось на основе информационной базы РМЭЗ НИУ ВШЭ. Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ НИУ ВШЭ) представляет собой лонгитюдное обследование домохозяйств, которое включает ежегодные общенациональные репрезентативные опросы. В Российской Федерации такой мониторинг проводится ежегодно с 1992 года. В осуществлении этого международного проекта участвуют: НИУ Высшая школа экономики, Исследовательский центр ЗАО «Демоскоп», Институт социологии РАН, Институт питания РАМН, ЦЭФИР, Университет Северной Каролины (США). На сегодняшний момент (2015 год) база РМЭЗ включает в себя данные 22 волн по домохозяйствам и индивидам. В вопросниках для индивидов представлена информация, как о взрослом населении, так и детях, общая же численность индивидов в одной волне составляет более 16000 опрошенных. Обследуемые домохозяйства составляют более 6000 ежегодно. Результаты, отражённые в волнах, содержат информацию о миграции, занятости, оценке здоровья, уровне образования, структуре, размере расходов и доходов домохозяйств, о семье, о системе ценностей и многие другие характеристики, позволяющие в полной мере охватить все сферы человеческой жизни.

Для проведения исследования рассмотрена 22 волна (2013 - начало 2014 гг.) базы РМЭЗ НИУ ВШЭ, содержащая самые последние данные. Для проведения сравнительного анализа полученных при расчётах результатов взяты данные за ряд предыдущих лет, а именно 15 (2006 год) и 19 (2010 год) волны, с целью - проследить динамику изменений отдачи образования и других факторов и выявить устойчивость полученных результатов.

Для анализа из имеющейся выборки взяты группы респондентов, входящие в различные возрастные категории: 1) 15-64 года; 2) индивиды в трудоспособном возрасте: 16 - 55 лет для женщин/ 60 лет для мужчин.

Рассмотрим состав выборки данных 22 волны, которая охватывает период 10.2013 - 02.2014 гг. Выборка включает в себя 16087 респондентов, после отбора работающих респондентов в возрастном промежутке 15-64 года, она составила 7090 индивидов, среди которых 46,71% - мужчины, 53,29% - женщины. Посмотрим более детально на интересующие характеристики выборки, на их средние значения.

В таблице 6 представлены средние значения основных переменных выборки для возрастной группы 15-64 года занятых на рынке труда респондентов. Для достоверности того, что видимые различия в значениях являются не случайными, проводились тесты на равенство средних, в которых отверглась первоначальная гипотеза (то есть, нет различий). Средний возраст среди опрошенных (15-64 лет) составляет 40,5 лет, а 40,9 лет и 39,8 лет - средние значения возраста среди женщин и мужчин соответственно.

Таблица 6. Характеристики основных переменных, средние значения, 2013-2014 гг.

Источник: расчёты проведены автором по данным 22 волны базы РМЭЗ НИУ ВШЭ.

Из представленных характеристик можно отметить, что городское население является более образованным по сравнению с населением маленьких населённых пунктов, и это ожидаемо, поскольку в городах имеется больше возможности получить образование на разных его уровнях. Выявлено также, что мужчины менее образованные: среднее значение по количеству лет образования у мужчин составляет 12,8 лет, у женщин - 13,6 лет. Ситуация с заработками с учётом гендерной дифференциации такова, что уровень заработной платы мужчин выше, чем женщин, так средние значения равны 23807,6 и 16813,1 рублей в месяц, соответственно. Необходимо отметить, что среди занятых респондентов около 48% респондентов работают на предприятии, владельцем или совладельцем которого является государство. По сравнению с работниками частного сектора, работники государственного сектора получают заработную плату несколько ниже. В отличие от государственного сектора и частных российских предприятий, иностранные компании предпочитают набирать более молодые кадры: средний возраст работника здесь равен 38,8 лет относительно среднего возраста по всей выборке в 40,5 года. Кроме того, большой акцент в таких компаниях делается на уровне образования потенциального работника, что также подтверждается данными (13,7 лет). При этом иностранные компании вознаграждают своих работников более высокой заработной платой по сравнению с российскими компаниями.

Проведение анализа средних значений позволяет понять, как в зависимости от ряда условий (гендерные различия, тип населённого пункта, сектор занятости) изменяются такие переменные, как возраст, количество лет образования, стаж и уровень заработной платы.

3.2 Характеристики основных переменных

Запас общего человеческого капитала может быть рассчитан как среднее значение количества лет образования. По данным последней волны базы РМЭЗ (22 волна) выявлено, что среднее число лет образования среди занятого населения в возрасте 15-64 года составляет 12,7 лет. На рисунке 10 представлено распределение накопленных лет образования среди респондентов в возрасте 15-64 года. Как можно заметить, есть несколько ключевых пиков, которые можно объяснить с помощью сложившейся в стране для большинства индивидов образовательной траектории. Максимум достигается в точке, соответствующей 11 годам обучения, то есть среднему (полному) образованию (порядка 15%). Другой ожидаемый скачок отмечен для 15 накопленных лет образования, что соответствует суммарному количеству лет обучения в средней школе и университете.

Рис.10 Распределение накопленных лет образования,%, 2013-2014гг. (для работающих в возрастной группе 15-64 года).