Инвестиции в человеческий капитал в Российской Федерации

Анализ средних показателей для различных уровней формального образования показывает, что полученные результаты достаточно близки к официально установленным значениям. Продолжительность обучения в общеобразовательных школах составляет примерно 10 лет, в ПТУ в зависимости от того, проходило ли обучение на базе среднего образования или нет - 1,9-2,4 года, в техникумах - 3 года, а получение образования в университете - около 5 лет. Следует отметить, что подготовка на профессиональных курсах составляет в среднем 2,7 месяца, что говорит о развитии и поддержании системы непрерывного образования. Данные значения указаны для тех респондентов, кто действительно проходил обучение в конкретном учебном учреждении.

Ситуация среди разных возрастных категорий складывается таким образом, что с возрастом наблюдается убывание рассматриваемого показателя. Так, для самой молодой группы (15-24 года) среднее число накопленных лет образования равно 13,3 года. В возрастной категории 25-34 лет значение количества лет возрастает (14 лет), однако, для последующих возрастных групп (35-44, 45-54 и 55-64 года) характерна тенденция убывания по накопленному числу лет образования: 13,3 года, 12,7 лет и 12,6 лет соответственно.

Проанализируем, как происходит распределение относительно секторов занятости. Индивиды, работающие в государственном секторе, в среднем имеют накопленное число лет обучение равное 13,6 лет. В свою очередь в частном секторе (в российских компаниях) аналогичный показатель ниже, и его значение достигает 13,1 год. Однако, следует отметить, что в иностранных компаниях значение числа лет образования среди работников выше и соответствует 13,7 годам.

Среднее значение накопленного числа лет образования для индивидов, проживающих в городах, превышает аналогичный показатель для жителей маленьких поселений (село, п.г.т): 13,5 лет и 12,6 лет соответственно. Полученные значения могут быть объяснены тем фактом, что в городах возможность получения высокого образования больше по сравнению с сёлами и посёлками. И возможно получить работу, соответствующую такому образованию, тоже больше.

При проведении анализа по отраслям замечено, что наибольшее значение накопленного человеческого капитала соответствует таким отраслям, как: информационные технологии (15,3 года), юриспруденция (15,4 года), операции с недвижимостью (15,6 лет), а также в сферах образования, науки и в органах управления (14,5 лет, 14,3 года и 14,6 лет соответственно). При этом наименьшее накопленное число лет образования наблюдается в сельском хозяйстве (11,5 лет) и в жилищно-коммунальном хозяйстве (12,3 года). Среди отраслей промышленности наименьшая число лет формального обучения среди работников выявлено в лёгкой промышленности (12,6 лет), а наибольшее - в нефтяной промышленности (13,5 лет) и электроэнергетической (13,7 лет).

2. Распределение респондентов по структуре образования

Рассмотрим, как распределились ответы в процентном соотношении по структуре образования.

По показателю распределения по уровням образования приблизительно равные доли занимают респонденты, владеющие средним специальным образованием и высшим: 23,77% и 23,95% соответственно. При этом среди мужчин доли для этих уровней образования составляют 18,41% и 21,08%, а среди женщин - 27,58% и 25,99% соответственно.

Важно отметить положительный факт, что немало опрошенных индивидов имеют высшее образование. Это можно объяснить тем, что на сегодняшний день роль образования становится всё выше и важность различных видов обучения, повышения своего багажа знаний является одной из основ для перехода в новую экономику.

Для населения отдельных возрастных групп наблюдается значительная дифференциация в распределениях по уровням образования. В возрастной категории 17-24 года преобладают респонденты, окончившие полную среднюю школу, а высшим образованием в этой категории владеют лишь 12% опрошенных. С 25 лет появляются индивиды, имеющие образование больше высшего - аспирантура и пр., и их доля относительно всех опрошенных респондентов за период 2013 - начало 2014 года составляет около 1% (0,86). Среди населения 35-44 лет относительно близкими значениями обладают средний профессиональный уровень образования и высший: 21,98% и 28,51% соответственно. Максимальное количество респондентов, относительно других возрастных категорий, обладающих более высоким уровнем образования, чем высшее, преобладают в промежутке 55-64 года. Это вполне объяснимо, поскольку получение высоких званий в науке и ученых степеней зачастую достигается к более взрослому возрасту.

По результатам расчётов можно отметить и тот аспект, что с возрастом доля респондентов, обладающих высшим образованием, снижается. Проанализировав результаты опроса для категории 25-34 года, можно зафиксировать, что женщины имеют более высокий уровень образования, чем мужчины: 43,3% и 28,9% опрошенных имеют высшее образование соответственно. Такая тенденция сохраняется и с возрастом, так, для респондентов 35-44 лет эти значение: 33% и 23% соответственно.

Рассмотрим, какова степень дифференциации в зависимости от места населённого пункта (город или село). Априори, можно ожидать, что полученные значения по «селу» будут ниже значений по «городу», так и результаты опросов это подтверждают. Дипломы о высшем образовании среди городских жителей имеют 28,33%, в свою очередь среди сельского населения этот показатель почти в два раза меньше (15,03%). Однако, можно отметить тот факт, что близкие доли занимают значения по уровню среднего специального образования: 24,61% и 22,04% соответственно среди городских и сельских жителей. Результат по уровню неполной средней школы в селе (16,06%) и это второй по величине показатель (полученный среди сельских жителей) в процентном соотношении.

Наблюдаются различия и в показателях по секторам экономики. Так, доля работников с высшим и средним профессиональным образованием в государственном секторе превышает долю работников с аналогичными уровнями образования в частном секторе. Доли индивидов, работающих в государственном секторе и имеющих высшее и среднее профессиональное образование, составляют 36,6% и 27,1%, в свою очередь, в частном секторе (в российских компаниях) эти показатели равны 28,1% и 23,8% соответственно. Одной из причин таких результатов может стать факт того, что к госсектору принадлежат отрасли, где находится большая доля работников с наличием дипломов о высшем образовании (наука, образование, управление). Однако, в иностранных компаниях сконцентрировано больше работников с высоким уровнем образования, в отличие от российских: 35,3% и 28,1 % соответственно.

В зависимости от отрасли, к которой принадлежит предприятие, также варьируются показатели доли работников с разным уровнем образования. Отмечено, что большее количество работников с высшим образованием преобладают в таких отраслях, как: образование, органы управления, финансы, юриспруденция, информационные технологии (от 50-77%). Наименьшая доля работников, имеющих диплом о высшем образовании, преимущественно наблюдается в организациях общественного питания, сельском хозяйстве, жилищно-коммунальном хозяйстве: 12,5%, 15,5% и 14,1% соответственно. В отраслях промышленности наименьшая доля индивидов с наличием высокого образования в лёгкой и пищевой промышленности (19,7%), а наибольшая - в нефтегазовой промышленности (33,8%) и электроэнергетической (37,6%). В здравоохранении сконцентрировано наибольшее количество работников со средним профессиональным образованием (50,2%), чуть меньше сосредоточено в деревообрабатывающей и лесной промышленности (44,4%). Доля работников, обладающих лишь полным средним образованием, преобладает в организациях общественного питания (25%), в лёгкой промышленности (15,3%), в отрасли торговли и бытовом обслуживании (15,1%).

Можно заключить, что по показателю распределения населения по уровням образования наблюдается весьма хорошая тенденция. Индивиды с образованием средним профессиональным и выше охватывают больше половины (52,3%) опрошенных в возрасте 24-64 года.

3. Владение иностранными языками

В современном мире начинают появляться и развиваться навыки, которые раньше не играли столь весомой роли на рынке труда. К таким навыкам можно отнести владение иностранными языками и компьютерными технологиями. В обществе, где информация становится ценнейшим ресурсом, эти новые навыки позволят работникам конкурировать на рынке труда и занимать высоко оплачиваемые рабочие места.

Владение и изучение иностранных языков всегда являлось важным, но в последние годы их роль существенно возросла. Как крупные, так и мелкие компании ценят сотрудников с хорошим владением иностранными языками. Таким образом, такой фактор, как навыки владения иностранными языками позволяет работнику выполнять специфическую работу, оплата за которую будет выше.

Однако, несмотря на широкое признание важности этого умения, небольшая доля населения владеет им. Так, на 2013 год и начало 2014 (22 волна) всего 18% среди всех опрошенных респондентов ответили утвердительно на вопрос о «владении иностранными языками». А среди занятого населения возрастной категории от 15 до 64 лет этот процент несколько выше - 20,1%.

Если посмотреть эти навыки среди разных возрастных категорий, то можно отметить тенденцию к сокращению доли владеющих иностранными языками. Это можно объяснить тем фактом, что старшее поколение жило во времена, когда были закрыты границы, поехать в другую страну было проблематично, и высокой потребности в других языках не было как на сегодняшний день. Население моложе уже имело больше возможностей к свободным выездам и навыки в языках становились актуальными. Так, в промежутке от 16 до 24 лет более трети опрошенных владеют другими языками (34,6%). Среди населения от 25 до 34 лет это значение составляет 29,6%, тогда как для категории 35-44 года продолжается уменьшение - 17,9%, а в промежутке от 45-54 лет и 55-64 лет положительный ответ дали лишь 12,5% и 10,6% опрошенных соответственно. Стремление к путешествиям, желание работать в международных компаниях, открытость общества, расширение межстрановых коммуникаций подталкивает молодое поколение к усиленному изучению иностранных языков. А большая часть взрослого поколения уже заняла свою нишу в обществе и сформировала круг интересов, в том числе и в работе, но наличие положительных ответов среди опрошенных, тем не менее, говорит о желании развивать свои умения в направлении изучения других языков и пополнять свой багаж человеческого капитала.

Отмечено, что среди занятого городского населения, владеющих иностранными языками почти вдвое больше, чем среди сельского населения: 23,7% и 10,8% соответственно. В компаниях, владельцем которых является государство, 20,7% составляет доля работников, владеющих языками. В то же самое время, в частном секторе в иностранных компаниях доля таких работников максимальна и равна 28,8% по сравнению с российскими компаниями - 20,2%.

По отраслям наблюдается значительный разброс в значениях. Так наибольшая доля работников, знающая иностранные языки, в таких отраслях, как: информационные технологии (61%), финансы (41,1%) и юриспруденция (45,8%). А наименьшая доля таких работников замечена в отрасли сельского хозяйства (около 0,05%).

При рассмотрении более детально такой переменной, как «владение иностранными языками», можно отметить, что среди занятого населения, знающего другие языки, свободно им владеют лишь 10,3% респондентов, могут изъясняться и достаточно свободно читать - 15,78%, а способные изъясняться, читать и переводить со словарем - 73,91%. Для различных возрастных категорий выявлено, что больше всего индивидов, владеющих свободно иностранным языком, в группе 35-44 лет, а меньше всего - в возрастной категории 25-34 лет: 12,23% и 7,87% соответственно.

Кроме того, обладатели высшего образования составляют наибольшую долю среди тех, кто владеет иностранными языками: около 64,13% респондентов. Оставшиеся доли в зависимости от уровня образования распределились от 1-15%.

4. Навыки владения компьютером и использование интернета

Навыки владения компьютерной техникой также увеличивают стоимость человеческого капитала. Пожалуй, в любой отрасли для определённых рабочих позиций обязательны такие умения. Среди результатов опроса базы данных РМЭЗ можно найти ответы об использовании компьютера, однако, в большей степени интересен аспект - «пользовались компьютером или нет по месту работы/учёбы», «пользовались компьютером или нет для работы/учёбы». Данный вопрос важен именно в такой форме, поскольку использование компьютера в непроизводственных целях (социальные сети, игры и другое) не относится к применению навыков компьютера в рабочих целях, к тем навыкам, которые оценивают работодатели при приёме на работу. На момент 2013 - начала 2014 года среди опрошенных респондентов 49,2 % пользовались персональным компьютером по месту работы или учёбы в течение последних 12 месяцев. Среди занятого населения доля респондентов, являющихся пользователями, составила уже 57,27% в противоположность к 42,73%, не владеющим этими навыками.

С другой стороны, люди, использующие компьютер в рабочих целях, могут на нём работать не только на конкретном месте их работы, но также дома и в иных местах. Таким образом, целесообразно проанализировать результаты ответа на вопрос о пользовании компьютером для работы или учёбы в течение последних 12 месяцев. Так, 65,6% опрошенных ответили утвердительно, тогда, как 34,4% не использовали компьютер в рабочих целях. Аналогично для занятого населения эти значения составили: 67,71% и 32,29% соответственно. А внутри занятого населения, пользующегося компьютером для работы/учёбы, мужчины составляют 60,88%, а женщины - 39,12%.

Посмотрев аналогичные результаты для различных возрастных категорий, можно сделать следующие выводы:

· В промежутке 17-24 года доля людей, использующих компьютер для работы/учёбы, составляет 72,6%. Это самое большое значение относительно других возрастных категорий. На сегодняшний день молодое поколение - самые активные пользователи компьютера, однако в такой возрастной категории умения зачастую в меньшей степени связаны с профессиональными навыками, необходимыми в работе.

· Доля людей, ответивших на вопрос о пользовании компьютером положительно, в категориях от 25-34 лет, 35-44 года и 45-54 года составила примерно одинаковые значения, но несколько ниже, чем для более молодых граждан: 64,6%, 66,7% и 68,2% соответственно.

· А вот среди людей 55-64 лет компьютерных пользователей уже меньше (47,48%).

Анализ данного показателя для городского и сельского населения показывает, что, безусловно, из всех опрошенных пользователей компьютером для работы/учёбы сельских жителей меньше, чем городских: 25,4% и 74,59% соответственно. В свою очередь, только внутри городского населения доля людей, использующих компьютер в производственных целях, составляет 69,6%, тогда, как только среди сельского населения аналогичный показатель равен 61,7%.

Можно отметить, что среди опрошенных занятых респондентов, пользующихся компьютером в рабочих и учебных целях, большую долю составляют индивиды, имеющие высшее образование (около 40%), а доля индивидов с отсутствием даже среднего образования, которые используют ПК, составляет 2,89%. Более того, с ростом уровня образования растёт доля пользователей компьютером для работы: пользователей среди индивидов со средним (полным) образованием - 9,24%, со средним профессиональным - 24,84%, а с высшим - 39,54%.

Интернет на сегодняшний день - это, пожалуй, одно из основных и часто используемых средств получения и передачи какой-либо информации. В связи с этим необходимо также рассмотреть, какова доля активных пользователей интернета и каковы цели этих индивидов при эксплуатации компьютерных сетей. Так, в течение последних 12 месяцев интернетом пользовались 55, 62% всех опрошенных респондентов. Доля пользователей интернетом только для учёбы - 31,65%, для работы - 44,2%, для расширения кругозора, повышения культурного уровня - 78,78%. То есть, можно отметить, что достаточно большая группа людей использует интернет в целях - повысить свои знания, расширить свои профессиональные взгляды.

5. Специфический стаж

Специфический стаж может быть определен как количество лет, которое индивид отрабатывает на одном рабочем месте. Другими словами, оставаясь на одном месте долгое время, работник накапливает всё больше и больше знаний, которые являются необходимыми для выполнения обязанностей в определённой фирме. В процессе и интерес фирмы к такому работнику возрастает, поскольку он становится ценным сотрудником для неё, с не менее ценными навыками.

Итак, среднее значение специфического стажа среди опрошенных респондентов, занятых на рынке труда для периода 2013-2014 гг. составляет 7,9 лет. При этом для женщин среднее число лет, отработанных на одном рабочем месте, выше, чем для мужчин: 8,3 лет и 6,7 лет соответственно. Для разных возрастных категорий средние значения специфического стажа представлены на рисунке 11:

Рис. 11 Среднее число лет специфического стажа по разным возрастным категориям,%

Источник: расчёты проведены автором по данным 22 волны базы РМЭЗ, (22 волна).

Таким образом, ожидаемо, что с возрастом работник дольше остаётся на одном рабочем месте. В возрастной категории 25-34 лет продолжительность специфического стажа составляет 3,7%, к 45-54 годам аналогичный показатель уже достигает 10,5 лет, а в возрасте 55-64 года он равен порядка 14%.

Среди сельских жителей средняя величина специфического стажа несколько превышает число лет стажа среди городского населения: 7,3 года лет и 8 лет соответственно. Что касается рассматриваемого показателя по секторам занятости, то он больше для государственного сектора, чем для частного, и равен 10,2 года. В то время, как в частном секторе для российский компаний и иностранных его величина не превышает 7 лет (6,2 года и 6,7 лет соответственно).

В распределении величины специфического стажа относительно уровней образования не наблюдается единой тенденции. Так, по сравнению с обладателями других уровней образования, работники со средним профессиональным и послевузовским образованием остаются на одних и тех же местах дольше: 8,7 лет и 10,6 лет соответственно. Среди тех, кто достаточно часто меняет работу, оказались индивиды с образованием ниже среднего (полного) (4,8 года). Для респондентов с другим образованием (начальным профессиональным, средним (полным)) аналогичный показатель колеблется от 6,3 до 7,7 лет.

3.3 Эмпирическое исследование отдачи от инвестиций в образование

Как уже было отмечено, стандартное уравнение заработной платы Минцера является общепринятым и популярным методом при оценке отдачи от инвестиций в человеческий капитал. В качестве зависимой переменной в данном уравнении выступают заработки индивидов. Действительно, именно величину заработков можно считать показателем успешности работника на рынке труда, то есть это те будущие выгоды, которые индивид ожидает получить от осуществлённых вложений в человеческий капитал. Однако, чтобы сделанные инвестиции в конечном итоге можно было назвать целесообразными, важно, чтобы от определённых вложений были соответствующие результаты: заработки индивидов с более высоким уровнем образования и с наличием большего опыта должны превышать заработки менее образованных и с меньшим опытом на рынке труда, а также, чтобы владение дополнительными навыками (в виде владения иностранным языком и ПК) отражались в повышении заработной платы. Различия в уровнях заработной платы показывает, насколько отличается производительность работников.

На рисунке 12 представлены профили «возраст-заработная плата» для групп работников с разным уровнем образования. Так, следует отметить, что при наличии более высокого образования у индивида уровень заработной платы выше. Как видно из рисунка, средние заработки растут до достижения возраста индивидами 35-39 лет, а в более старших возрастных группах наблюдается их уменьшение. В то время, как, к примеру, исследования для США, показывают, что самые высокие заработки достигаются в возрастной группе 45-50 лет.

Рис.12 Профили «возраст-заработная плата» для разных уровней образования,2013-2014 гг.

Исследование проводилось за отдельные годы (2006 год, 2010 год и 2013-начало 2014 гг.) с дальнейшим осуществлением сравнительного анализа полученных результатов. Рассмотрение более ранних лет не представилось возможным, в связи с тем, что в базе данных РМЭЗ НИУ ВШЭ отсутствует большое количество необходимых переменных. Для расчёта необходимых оценок был использован метод наименьших квадратов (МНК). В качестве зависимой переменной выступил логарифм заработной платы. А независимыми переменными стали факторы, оказывающие влияние на дифференциацию заработков, и их можно разделить на следующие группы:

· Объясняющие переменные: уровень образования, специфический стаж, владение иностранными языками, навыки пользования компьютером и интернетом.

· Контрольные переменные: пол, возраст, семейное положение, наличие детей, регион проживания, тип населённого пункта, тип собственности предприятия, отрасль, наличие подчинённых.

Необходимо отметить, что характеристики, связанные с заработной платой респондента, сектором его занятости, количеством подчинённых и др. относились к имеющейся информации по основной работе. Доля респондентов, имеющая вторую работу достаточно мала - около 3% среди занятого населения 15-64 лет. В связи с этим, полученные оценки для модели с учётом использования в качестве зависимой переменной совокупных заработков по нескольким местам занятости нельзя считать корректными. В результате оценки такого вида регрессионной модели выявлено, что большинство её факторов не значимы.

Стандартное уравнение Минцера в первоначальном его виде содержит ограниченное число независимых переменных. Однако, из существующих исследований можно заключить, что есть ряд факторов, которые также непосредственно оказывают влияние на уровень заработной платы и улучшают результаты модели. В связи с рассмотрением современной российской экономики целесообразно проверить влияние на уровень заработной платы таких факторов, как: владение иностранными языками (становится желательным навыком) и навыки в использовании компьютера (интернета).

Показатели, характеризующие человеческий капитал, а также другие факторы, которые могут оказать влияние на изменение уровня заработной платы, с их обозначениями в уравнении при расчётах представлены в таблице 7. Такие переменные, как стаж и возраст, были также включены в квадрате, чтобы обеспечить выпуклость профилей заработной платы. Предполагается, что коэффициенты при переменных стаж и возраст будут положительными, тогда коэффициенты при их квадратах - отрицательные. Чтобы избежать мультиколлинеарности, из дальнейшего анализа была выброшена переменная, характеризующая частный сектор занятости, а именно, российские частные компании, поскольку при построении корреляционной таблицы была отмечена сильная связь между переменной «государственная собственность» и «частная собственность (в виде российских компаний)». В целом, интересно проверить, как изменение спецификации модели при добавлении тех или иных факторов, может повлиять на дифференциацию уровня заработной платы. Кроме того, контрольные переменные, которые гипотетически способны оказать воздействие на уровень заработной платы, могут привести к варьированию норм отдачи от образования.

Таблица 7.

Характеристика потенциальных факторов для спецификации уравнения Минцера.

Показатель	Единица измерения	Экономическое содержание
Число лет образования (SCH_all)	Количественная переменная (количество лет накопленного образования)	Работник, имеющий более высокую ступень образования, владеет знаниями и навыками лучшего качества и больше ценится на рынке труда. Гипотеза: связь (+).
Число лет обучения респондента в школе (n_sch)	Количественные переменные (количество лет образования на разных уровнях)	Чем выше уровень образования, тем отдача от образования больше, то есть, вероятнее всего, что индивид с высшим образованием зарабатывать будет выше, чем, к примеру, индивид со средним профессиональным уровнем образования. При этом, предполагается, что отдача от образования будет положительной от большинства уровней. Гипотеза: связь (+).
Число лет обучения респондента в ПТУ на базе неполного среднего образования (n_ptu1)
Число лет обучения респондента в ПТУ на базе среднего (полного) образования (n_ptu2)
Число лет обучения респондента в техникуме (n_tech)
Число лет обучения респондента в ВУЗе (n_univ)
Число лет обучения респондента в аспирантуре (n_asp)
Наличие детей (Children)	Порядковая переменная 1 - есть 0 - нет	Зачастую на руководящие должности (где уровень заработной платы выше) нанимают женщин, не имеющих детей. С ростом количества детей в семье материальная ответственность мужчины увеличивается, и это может стимулировать его к повышению своего заработка. Гипотеза: связь может быть как (+), так и (-).
Семейное положение (официальные браки) (n_married)	Порядковая переменная 1 - женат/замужем 0 - холост/не замужем	Холостые мужчины и незамужние женщины, вероятно, имеют заработную плату выше относительно тех, кто состоит в браке, поскольку могут располагать большим количеством времени для построения своей карьеры. С другой стороны, женатые мужчины стремятся к более высокому заработку, чтобы обеспечить семью. Есть разные варианты развития, и, в зависимости от этого, связь с заработной платой может быть как отрицательной, так и положительной.
Пол (sex)	Порядковые переменные: 1 - мужчина 0 - женщина	Мужчинам чаще всего отдается предпочтение при трудоустройстве, при продвижении по карьерной лестнице. Гипотеза: предполагается наличие дискриминации на рынке труда, то есть уровень заработной платы мужчин выше, чем уровень заработков женщин.
Использование ПК (computer_job)	Порядковые переменные: 1-да (использовал по месту работы/учёбы) 0-нет (не использовал) 1-да (использовал для работы/учёбы) 0-нет (не использовал)	Использование ПК в рабочих или учебных целях говорит о наличии необходимых навыков работы на ПК. Это умение помогает выполнять более сложную работу, которая, в свою очередь, более высокооплачиваемая. Гипотеза: связь (+).
Использование интернета (inter_job)	Порядковые переменные 1-да (использовал для работы/учёбы) 0-нет (не использовал)	Использование интернета в рабочих и учебных целях говорит об умении респондента работать с большим потоком информации из вне, осуществлять поиск необходимых данных, а также о возможности коммуникации с другими работниками, заграничными партнёрами и т.д. Гипотеза: связь (+)
Навыки общения на иностранном языке (foreign-lang)	Порядковые переменные 1 - да (владею) 0 - нет (не владею)	Наличие навыков общения на иностранном языке даёт возможность выполнять работнику более специфическую работу, которая в свою очередь выше оплачивается. И чем свободнее индивид владеет иностранным языком, тем больше должностей, где этот навыком необходим, будут ему доступны. Гипотеза: связь может быть как (+).
Специфический стаж (+ специфический стаж в квадрате) (stazh, stazh2)	Количественная переменная (число лет, отработанное на одном рабочем месте)	Чем дольше работник находится на одном рабочем месте, тем больше знаний и навыков, ценных для самой компании, он приобретает. Таким образом, компания заинтересована в таком сотруднике. Гипотеза: связь (+). Для стажа в квадрате: связь (-).
Сектор занятости (f_gov, f_foreigncom)	Порядковые переменные 1 - государственная собственность 0 - нет	В зависимости от сектора занятости варьируется уровень заработной платы. В государственных предприятиях заработные платы зачастую ниже в отличие от частных. Однако, в иностранных частных компаниях уровень заработной платы может превышать уровень в российских частных фирмах. Возможна корреляция между этими факторами, при её обнаружении из уравнения будут удалены соответствующие переменные.
	1- частная иностранная собственность 0- нет
Возраст (+ возраст в квадрате) (age, age2)	Количественная переменная (число лет на момент опроса)	Чем старше человек, тем вероятнее всего он имеет больший опыт работы (общий стаж), что говорит о положительной связи с уровнем заработной платы. Гипотеза: связь (+). Для возраста в квадрате: связь (-).
Наличие подчинённых (subord)	Порядковые переменные 1- есть подчинённые 0 - нет	Если работник имеет подчинённых, следовательно, он занимает более высокую должность, и чем больше количество подчиненных, тем выше «статус» работника. Гипотеза: связь (+).
Тип населения (n_place)	Порядковая переменная: 1 - город (областной центр) 0 - село, п.г.т	В городах заработные платы выше, чем в более маленьких местах жительства (селах или в посёлках городского типа)
Федеральный округ (F_O)	Порядковая переменная: 1- Центральный Ф.О. 2- Южный Ф.О. 3- Северо-Западный Ф.О. 4- Дальневосточный Ф.О. 5- Сибирский Ф.О. 6- Уральский Ф.О. 7- Приволжский Ф.О. 8- Северо-Кавказский Ф.О.	В зависимости от округа, в котором живёт и работает индивид, может наблюдаться дифференциация в заработной плате. К примеру, в городе федерального значения Москва (центральный Ф.О.) уровень заработной платы достаточно высокий.
Отрасль (otrasl)	Порядковая переменная: 1-Лёгкая (или пищевая) промышленность, 2-гражданское машиностроение,3-ВПК и т.д.	Есть наиболее высокооплачиваемые отрасли: энергетическая промышленность, нефтяная промышленность, строительство и др.

Для оценивания отдачи от человеческого капитала были предложены две спецификации минцеровского уравнения, в которых в разных формах представлена переменная образования. В процессе анализа уравнения дополнялись переменными, указывающими на навыки владения иностранными языками и пользования компьютером и интернетом. Кроме того, каждая спецификация регрессии оценивалась на следующих подвыборках: для занятого населения в возрасте 15-64 лет с дальнейшим гендерным делением в этом возрастном промежутке; для женщин в трудоспособном возрасте 16-55 лет и для мужчин - 16-60 лет. Рассмотрим последовательно каждую из выбранных спецификаций.

1. В первом случае в уравнение вошла переменная SCH_all, характеризующая накопленное число лет образования у индивида. Так, спецификация уравнения принимает вид:

(1)

На первом этапе оценка уравнения проводилась по данным трёх лет (2006г., 2010г., 2013г.) для возрастной категории 15-64 года (Таблица П.2). Кроме того, в рассмотрении на данный момент не участвовали такие факторы, как владение иностранными языками и использование компьютера (интернета). Все три регрессии, рассчитанные для этого случая, оказались значимыми в целом, а зависимая переменная объясняется на 38-41% в зависимости от года, по которому был проведён расчёт. Большее количество факторов вне зависимости от года расчёта являются значимыми на 5% уровне значимости. Переменные «наличие детей» и «семейное положение» оказываются незначимыми в регрессиях 2010 и 2013 годов.

Обратим внимание на то, как менялась отдача от образования от года к году. Так, изменение норм отдачи от накопленного числа лет образования представлено на рисунке 13 (верхние результаты). Норма отдачи от образования изменяется в пределах 5,4%-5,8%, то есть при увеличении продолжительности образования на один год, заработная плата возрастёт на 5,4%-5,8%.

Рис. 13 Нормы отдачи от накопленного числа лет образования (SCH_all), % (2006 год, 2010 год и 2013 год).

Другой из показателей накопленного человеческого капитала - специфический стаж - оказывается значимой переменной в трёх оценённых регрессиях. Однако, отдача от инвестиций в специфический капитал не высока, и изменение её по годам варьируется не значительно: 1,04% в 2006 году, 1,2% в 2010 году и 1,3% в 2013 году.

Коэффициенты при переменной «возраст» за три рассматриваемых года значимы и принимают близкое значение (0,04-0,05), что можно интерпретировать, как: с увеличением возраста на один год, уровень заработной платы респондента увеличится примерно на 4-5%. Полученные результаты не противоречат оценкам, сделанным ранее в исследованиях учёных. Однако, исследования, проведённые для дореформенных лет в России, показывают низкую отдачу от образования (1-2%), а в более поздних трудах нормы отдачи сопоставимы с полученными оценками в работе. Подтвердилась и достаточно низкая отдача от специфического капитала.

Можно отметить, что полученные результаты по трём годам подтверждают дискриминацию по гендерному признаку, так уровень заработной платы выше для мужчин (на 31-34%), чем для женщин, при прочих равных условиях в зависимости от года расчёта. Кроме того, проживание в городе способствует увеличению заработков на 19-26%. А индивид, работающий в государственной компании, будет иметь заработок примерно на 13,7% ниже по разным годам, чем, если бы работал в частном секторе. Но, тем не менее, в иностранных частных компаниях уровень заработной платы будет выше на 27,1%, на 27,4% и на 22% в 2006, в 2010 и в 2013 годах соответственно.

Наблюдается и вариация в оплате труда для разных отраслей. За базовую отрасль была взята пищевая промышленность. Так, достаточно для многих отраслей их коэффициенты оказываются значимыми. К примеру, заработки работников нефтяной промышленности выше на 32% в 2013 году заработков тех, кто занят в пищевой промышленности, и примерно на 43% в 2006 и 2010 годах. А заработная плата работников сельского хозяйства в зависимости от года, наоборот, ниже на 21%-28% по сравнению заработками работников базовой отрасли.

На следующем этапе первоначальная спецификация (1) была дополнена рядом дополнительных факторов, которые, в свою очередь, также характеризуют накопленный человеческий капитал.

(2)

К таким переменным относятся: «владение иностранными языками», «навыки пользования компьютером и интернетом». Каждое из представленных умений воздействуют в большей или меньшей степени на уровень заработной платы. Однако, следует отметить, что введение новых факторов в регрессии повлекло снижение отдачи от образования до 2,2-2,6% в зависимости от года (Рис.13). Это ожидаемый результат, поскольку дополнительные факторы, которые оказывают положительное влияние на зависимую переменную, «берут на себя» часть вариации заработков, которая в первой спецификации вся объясняется одной переменной образования.

На уровне 12% по всем годам находится отдача от владения иностранными языками. Навыки пользования компьютером в 2006 и 2010 годах оказываются не значимыми, возможно, это объясняется корреляцией между этой переменной и фактором - «использование интернета». Тем не менее, значение в корреляционной матрице указывает лишь на среднюю, а не сильную связь между переменными. Однако, при удалении переменной о пользовании интернетом, навыки по использованию ПК становятся значимыми и отдача равна порядка 17% в 2006 году, 13% в 2010 году и 19% в 2013 году. Таким образом, включение дополнительных факторов человеческого капитала подтвердило гипотезу о их положительной связи с уровнем заработной платы.

Интересно было бы проверить, чей «вклад» в отдачу от образования (мужчин или женщин) окажется больше. Таким образом, следующим шагом исследования стал анализ, с учётом гендерного разделения. Рассмотрим первоначальную спецификацию регрессии, оценённую отдельно только для женщин и только для мужчин в возрасте 15-64 года. На рисунке 14 продемонстрированы нормы отдачи для мужчин и женщин за три года.

Рис. 14 Нормы отдачи от накопленного числа лет образования для женщин и мужчин (SCH_all), %, (2006 год, 2010 год и 2013 год).

Сразу можно отметить, что женщины получают отдачу от образования выше, чем мужчины, и такая тенденция сохраняется по всем рассмотренным годам (Таблица П.2). Отдача от инвестиций в специфический капитал не высока и для женщин она несколько ниже, а в 2006 году даже не значима: 1% и 1,2% в 2010 году, 1,2% и 1,3% в 2013 году для женщин и мужчин соответственно. Переменная «возраст» ведёт себя не однозначно. В 2006 году увеличение возраста индивида на один год приводит к увеличению заработной платы у мужчин примерно на 3%, а у женщин - всего лишь на 1%. Однако, тенденция сменяется в 2010 и 2013 годах: коэффициент при факторе «возраст» выше у женщин и составляют 0,054 и 0,048 соответственно, а аналогичные значения для мужчин - 0,045 и 0,036. Следует также обратить внимание на разное влияние переменных «наличие детей» и «семейное положение» на уровень заработков. Семейное положение имеет отрицательное влияние на уровень заработной платы для женщин, и, наоборот, положительное - для мужчин. Такая же ситуация просматривается для переменной «наличие детей» в 2010 и 2013 годах. Одно из объяснений такого результата - это то, что, зачастую, женщины, вступившие в брак, много времени отдают дому, детям, поэтому не имеют возможности занимать руководящие высокооплачиваемые должности. А мужчины, создавшие семью и детей, стремятся к более высокому уровню заработка. В полной выборке можно заметить и положительную и отрицательную связь этих переменных с заработками, которая определяется в зависимости от того, чей «вклад» от влияния «семейного положения» (мужчин или женщин) окажется больше.

Тенденции относительно других переменных (тип населённого пункта, наличие подчинённых и. т. д.) сохраняются, как и при рассмотрении полной выборки (индивидов 15-64 лет). Следует отметить, что отдача от владения иностранными языками и от навыков использования компьютера у женщин и мужчин достаточно высока: примерно 14% и 22% соответствует отдача от каждого из умений для женщин, 12% и 17% - для мужчин.

Дополнительно рассмотрим первоначальную спецификацию регрессии, оценённую только для женщин трудоспособного возраста (16-55 лет) и отдельно только для мужчин трудоспособного возраста (16-60 лет). По всем трём годам (2006 г.,2010 г.,2013 г.) наблюдается единая тенденция: норма отдачи накопленных лет образования у женщин выше, чем у мужчин, то есть дополнительный год обучения приводит к росту заработной платы в среднем на 6,5% среди женщин (16-55 лет) и на 4,2% среди мужчин (16-60 лет) (Рис. 15).

Рис. 15 Нормы отдачи от накопленного числа лет образования (SCH_all), % (2006 год, 2010 год и 2013 год).

Как и ожидалось для мужчин и женщин в трудоспособном возрасте отдача от образования в среднем не ниже, чем для мужчин и женщин в возрасте 15-64 лет (Таблица П.3). Полученный результат обусловлен тем, что с выходом на пенсию уровень заработной платы индивидов значительно снижается, в то время как число лет полученного образования не столь значительно отличается от уровня образования респондентов в трудоспособном возрасте.

Коэффициенты при переменной специфического стажа в большинстве своём значимы, при этом в регрессиях, оценённых для мужчин, отдача от специфического капитала год от года возрастала: 1,2% - в 2006 году, 1,3% - в 2010 году и 1,4% - в 2013 году. Так, дополнительный год на том же месте работы приводит к увеличению уровня заработков мужчин на 1,2%, 1,3% и 1,4% соответственно. А в регрессии для женщин отдача от специфического капитала ниже, и в 2006 году вовсе коэффициент не значим. Достаточно низкие показатели для специфического стажа можно объяснить тем, что индивиды, мобильность которых высока, становятся более востребованными, поскольку способны подстроиться к изменениям в экономике и адаптироваться. Однако, с годами наблюдается небольшая, но положительная тенденция, указывающая на постепенное накопление уже нового опыта.

Влияние других переменных в выборках для мужчин и женщин трудоспособного возраста оказывается тем же, что и для рассмотренной ранее выборки (занятых респондентов 15-64 лет). На повышение уровня заработной платы влияют такие переменные, как: наличие подчинённых, тип населённого пункта, в котором проживает и работает индивид, сектор занятости респондента, отрасль и др. Отдельно с учётом гендерного разделения следует рассмотреть воздействие переменных «наличие детей» и «семейное положение». Коэффициент при переменной - «наличие детей» - положителен (в регрессии среди мужчин) за все три года по сравнению с аналогичным коэффициентом в регрессии для женщин. Так, увеличение количества детей мотивирует мужчину к достижению большего заработка, и уровень заработной платы в таком случае изменяется на 14% в 2006 году и на 8% в 2013 году. Но, с другой стороны, можно говорить и об обратной связи: с наличием высокого заработка индивиды могут решиться на второго (третьего) ребёнка. Наоборот ситуация складывается для женщин: факт наличия у них детей не позволяет им занимать должности с более высоким уровнем заработной платы. Фактор «семейное положение» оказывает неоднозначное влияние. В 2010 году он и вовсе был не значим, а в 2013 году коэффициенты при этих переменных были значимыми, однако для женщин он отрицателен (-0,07), для мужчин - положителен (0,08). Здесь, как и для предыдущей переменной (наличие детей), можно говорить о двусторонней связи, то есть мужчина, вступивший в брак, стремится больше зарабатывать, в то же время, при достижении высокого заработка мужчина склонен создать семью. Причиной того, что женщина может иметь уровень заработной платы ниже, находясь в семейном положении, является тот факт, что часто она полагается на заработок мужа.

2. Вторая спецификация (3) включает в себя отдельные переменные, указывающие на количество лет обучения для каждого отдельного уровня образования. Так, спецификация уравнения имеет вид:

(3)

Рассмотрим сначала оценки, полученные для респондентов 15-64 лет, занятых на рынке труда, и сравним результаты по годам между собой. На данном этапе не участвовали переменные «владение иностранными языками» и «пользование ПК (интернетом)». Таким образом, регрессионные модели, оценённые отдельно для каждого года, оказались статистически значимыми, а зависимая переменная объясняется на 39-40% (Таблица П.4). Следует отметить, что в основном коэффициенты всех используемых факторов оказались значимыми на 5% уровне значимости. Однако, есть две переменных, которые оказываются не значимыми по всем годам (число лет образования в ПТУ без среднего образования и на базе среднего образования), что может указывать на то, что прохождение обучения на уровне начального профессионального образования не воздействует на уровень заработков. Более того, коэффициенты при этих переменных достаточно малы, достигают нуля или вовсе принимают отрицательное значение, это может быть интерпретировано так: индивиды с наличием начального профессионального образования получали не больше обладателей среднего (полного) образования.

В первую очередь, вызывают интерес результаты по нормам отдачи от числа лет обучения на разных уровнях образования. Так, на рисунке 16 показано, как варьировались значения отдачи для каждого из уровней образования по годам.

Выявлено, что увеличение продолжительности обучения в ВУЗе и в аспирантуре на один год приводит к наибольшему изменению заработной платы в 2010 и 2013 годах, то есть уровень заработков увеличивается на 6,3% и 10,6% в 2010 году, на 6,3% и 8,3% в 2013 году соответственно для обладателей указанных уровней образования. В 2006 году «число лет обучения в ВУЗе» также имеет высокую отдачу (7,1%), но при этом коэффициент при переменной, относящийся к аспирантуре, оказывается не значимым. Около 3% наблюдается отдача от числа лет обучения в техникуме и 2-2,5% - в школе. Данные выводы во многом соответствуют результатам предшествующих эмпирических исследований.

Рис. 16. Нормы отдачи от числа лет обучения на разных уровнях образования, % (2006 г., 2010 г., 2013 г.)

Отдача от инвестиций в специфический капитал также мала, как и в случаях, рассмотренных выше, и несколько увеличивается от 1% в 2006 году до 1,3% к 2013 году. В пределах 4-5% на уровень заработной платы оказывает влияние возраст респондента. Его можно рассматривать как аналог общего стажа: то есть с возрастом индивид получает больший опыт работы.

Тенденции, касающиеся влияния других переменных, сохраняются (относительно полученных оценок для респондентов 16-54 года в первой спецификации). Посмотрим некоторые из них. Можно отметить, что уровень заработной платы для мужчин выше, чем для женщин, то есть подтверждается гипотеза о наличии дискриминации на рынке труда. Наибольший разрыв отмечен в 2006 году, годами позже коэффициент при переменной «пол» несколько ниже: уровень заработков мужчин в 2006 году на 34%, чем для женщин, в 2010 и 2013 году аналогичный показатель равен 31%. Можно предположить, что тенденция к уменьшению сохранится, поскольку для работодателя во многих случаях (для определённых должностей) пол не является принципиальным моментом, если работник обладает необходимыми навыками. Кроме того, коэффициенты при переменной «государственный сектор» значимы, но отрицательны, что говорит о том, что уровень заработков индивида в государственном секторе по сравнению с частным ниже примерно на 13-14% в зависимости от года. В свою очередь, работа в иностранных компаниях позволяет работнику добиться увеличения его уровня заработной платы на 21-28%.

Анализ отдачи от числа лет обучения на разных уровнях образования с учётом гендерного разделения показывает, что наибольшая отдача наблюдается от высшего и послевузовского образования, как у мужчин, так и у женщин (Рис. 17).

Рис. 17. Нормы отдачи от числа лет обучения на разных уровнях образования среди женщин и мужчин (15-64 лет),% (2006 год, 2010 год, 2013 год)

При этом дополнительный год обучения в ВУЗе приводит к большему увеличению заработка женщин, чем мужчин (7,2%-8,1% и 4,%5-5,2% соответственно в зависимости от года) (Таблица П.4). Кроме того, значение нормы отдачи от числа лет обучения на среднем профессиональном уровне образования преобладает у женщин, а норма отдачи от числа лет обучения в школе по всем годам у мужчин не меньше, чем у женщин. Коэффициенты при специфическом стаже не так высоки и достаточно близки у мужчин и женщин за рассматриваемые годы - 0,011-0,014. Как и в выше рассмотренных случаях неоднозначное влияние отмечено относительно переменных «семейное положение» и «наличие детей».

Перейдём к рассмотрению полученных оценок отдельно для мужчин и для женщин в трудоспособном возрасте. При гендерном анализе респондентов в трудоспособном возрасте замечено, что наибольшую отдачу, как для женщин, так и для мужчин, даёт высшее образование и послевузовское (Рис. 18 и Рис. 19).

Рис. 18. Нормы отдачи от числа лет обучения на разных уровнях образования среди мужчин трудоспособного возраста (16-60 лет),% (2006 год, 2010 год, 2013 год)

Рис. 19. Нормы отдачи от числа лет обучения на разных уровнях образования среди женщин трудоспособного возраста (16-55 лет),% (2006 год, 2010 год, 2013 год)

Однако, замечено, что нормы отдачи от числа лет обучения для большинства уровней образования принимают значения выше для женщин, чем для мужчин (Таблица П.5). И такая ситуация наблюдается по всем рассмотренным годам. К примеру, высокую отдачу женщины в возрасте 16-55 лет получают от обучения в высшем учебном заведении (7,4% в 2013 году, 7,1% в 2010 году и 7,9% в 2006 году). Так, дополнительный год обучения в ВУЗе увеличивает уровень заработной платы примерно на 7,1-7,9%. Аналогичный результат для мужчин трудоспособного возраста - 4,5%, 5% и 5,4% для 2013 года, 2010 года и 2006 года соответственно. Как для мужчин, так и для женщин обучение в ПТУ (на базе среднего и без среднего образования) не влияют на уровень заработков, коэффициенты при этих переменных не значимы. Отдача от специфического стажа в условиях российской экономики достаточно низка по всем годам: 1,3-1,4% - для мужчин в возрасте 16-60 лет и всего лишь около 1% (к примеру, в 2010 году - 0,9%) - для женщин в возрасте 16-55 лет. Интерпретировать можно следующим образом: прирост уровня заработной платы на 13-14% и 9-10% (для мужчин и женщин соответственно) может быть обеспечен увеличением специфического стажа на 10 лет.

Что касается некоторых других переменных, влияние их также несколько различается в зависимости от того, для кого построена регрессия (для мужчин или для женщин). Фактор «наличие детей» оказывается незначимым в регрессии для женщин в 2013 году, однако для мужчин этот коэффициент значим и имеет положительный знак (0,099). «Семейное положение» является в двух рассматриваемых регрессиях переменной, оказывающей влияние, однако, для женщин связь с заработной платой этого фактора отрицательная, а для мужчин, напротив, положительная, и такая тенденция отмечена по всем рассмотренным годам.

Таким образом, данное эмпирическое исследование было проведено с целью - определить и проанализировать отдачи от инвестиций в общий и специфический человеческий капитал, а также от ряда других переменных, оказывающих влияние на уровень заработной платы. Был осуществлён обзор в целом о состоянии различных переменных, характеризующих накопленный человеческий капитал, а также построен профиль «заработки - возраст - уровень образования» за период 2013- начало 2014 гг. С использованием метода наименьших квадратов оценены разные спецификации уравнения заработной платы с расширением их дополнительными переменными. В процессе исследования были определены нормы отдачи от образования, а также от числа лет на отдельных уровнях образования. Кроме того, оценена отдача от инвестиций в специфический капитал, однако, выявлено, что в российский условиях она не так высока.

Для наглядности в таблице 8 представлены результаты, указывающие на характер влияния той или иной переменной.



Таблица 8. Влияние переменных на изменение уровня заработной платы

Факторы

Влияние переменных

2006 год

2010 год

2013 год

Все (15-64 года)

Женщины (15-64 лет)

Мужчины (15-64 лет)

Женщины (16-55 лет)

Мужчины (15-60 лет)

Все (15-64 года)

Женщины (15-64 лет)

Мужчины (15-64 лет)

Женщины (16-55 лет)

Мужчины (16-60 лет)

Все (15-64 года)

Женщины (15-64 лет)

Подобные документы

• Теории человеческого капитала и ведущие направления ее приложения

  Сущность понятия "человеческий капитал". Основные подходы к расчету норм отдачи по Капелюшникову. Модель распределения личных доходов по Беккеру. Пример частных инвестиций в человеческий капитал. Основные критерии оценки эффективности инвестиций в МВА.
  
  реферат [15,7 K], добавлен 03.02.2010
  

• Эффективность инвестиций в человеческий капитал в экономике, основанной на знаниях

  Наемные работники как субъекты инвестиций в человеческий капитал. Особенность инвестиций в человеческий капитал, их отличие от иных инвестиций. Государство как субъект инвестиций в человеческий капитал. Инвестиции в образование и повышение квалификации.
  
  презентация [256,7 K], добавлен 12.11.2010
  

• Инвестирование в человеческий капитал: зарубежный опыт и российская действительность

  Основные направления регулирования инвестирования в человеческий капитал в развитых странах, исследование основных методов управления им. Факторный анализ развития инвестирования в человеческий капитал на уровне Российской Федерации и Пермского края.
  
  курсовая работа [164,1 K], добавлен 04.09.2011
  

• Теоретические и практические основы инвестиций в человеческий капитал и их влияние на интересы российского общества

  Человеческий капитал: сущность, виды, эволюция теории. Основные направления и методы регулирования инвестирования. Основная цель развития системы образования в Пермском крае на 2008–2010 гг. Мероприятия управления инвестированием в человеческий капитал.
  
  дипломная работа [77,2 K], добавлен 01.10.2014
  

• Инвестиции в человеческий капитал

  Рассмотрение теоретико-практических основ инвестиций в человеческий капитал, а также определение их влияния на интересы российского общества. Анализ возможных способов удовлетворения общественных интересов с помощью инвестиций в человеческий капитал.
  
  курсовая работа [69,1 K], добавлен 17.02.2012
  

• Инвестиции в человеческий капитал в условиях инновационного развития

  Сущность и содержание категории "человеческий капитал", его роль в инновационном развитии экономики. Особенности и проблемы формирования и накопления человеческого капитала в Республике Беларусь: источники, формы, детерминанты, направления инвестиций.
  
  курсовая работа [343,4 K], добавлен 19.02.2017
  

• Человеческий капитал и его роль в современной экономике

  Понятие, виды, формирование и накопление человеческого капитала. Человеческий капитал и проблема распространения доходов, инвестиции в человеческий капитал. Реализация человеческого фактора, его воздействие на рыночную экономику и методика оценки.
  
  курсовая работа [44,8 K], добавлен 06.02.2014
  

• Человеческий капитал и его роль в современной экономике

  Капитал как экономическое понятие: вариации подходов к его исследованию. Методологические основы и главные этапы развития концепции человеческого капитала. Инвестиции в человеческий капитал: образование, общая подготовка и подготовка на месте работы.
  
  курсовая работа [144,6 K], добавлен 10.11.2010
  

• Инвестиции в человеческий капитал

  Сущность человеческого капитала как экономической категории. Инвестиции в науку, послевузовское образование, в здравоохранение, основные показатели эффективности. Долгосрочная стратегия развития национального человеческого капитала в Российской Федерации.
  
  курсовая работа [189,6 K], добавлен 04.06.2013
  

• Эффективность инвестирования в человеческий капитал в США и России

  Понятие человеческого капитала. Расчеты эффективности инвестиций в человеческий капитал в России и США. на передний план выдвигается способ производства и передачи знаний и, собственно, сам человек - его интеллектуальный потенциал. Теория человеческого ка
  
  курсовая работа [322,5 K], добавлен 05.01.2005
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам