Мужчины (15-64 лет)

Женщины (16-55 лет)

Мужчины (16-60 лет)

SCH_all

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

n_sch

+

+

+

+

+

+

…

+

+

+

+

+

+

+

+

n_ptu1

…

…

…

…

…

…

+

…

…

…

…

…

…

…

…

n_ptu2

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

n_tech

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

n_univ

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

n_asp

+

+

-

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

stazh

+

…

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

stazh2

…

…

…

…

-

-

…

-

-

-

-

-

-

-

-

age

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

age2

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

sex

+

 

 

 

 

+

 

 

+

 

 

 

 

n_married

…

…

+

-

+

…

…

…

…

…

-

-

+

-

+

children

…

-

+

-

+

…

-

+

-

+

…

+

+

-

+

subord

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

n_place

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

F_O:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

-

-

…

-

…

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

3

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

4

-

…

…

…

…

…

-

…

-

+

…

+

+

…

…

5

-

-

-

-

-

-

-

 -

-

 

-

-

-

-

-

6

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

7

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

8

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

otrasl (пищевая-базовая отрасль):

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нефтяная промышленность

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

сельское хозяйство

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

…

-

-

-

финансы

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

энергетическая промышленность

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

строительство

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

f_gov

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

f_foreigncom

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

computer_job

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

foreign_lang

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Примечание: (+) - положительное влияние, (-) - отрицательное влияние, (…) - не оказывает влияние.



Заключение

В современном мире всё более активно наблюдается переход в новую экономику - «экономику знаний», одним из основополагающих факторов которой выступает человеческий капитал. В России, так же как и в большинстве стран мира, осуществляются изменения в экономической и социальной политике. И инвестирование в человеческий капитал - одно из самых важных направлений таких изменений и модернизаций. В особенности, вложения в разные виды образования, в его развитие и улучшение становятся ключевыми, как среди самих индивидов, так и среди общества и государства. В связи с этим, в качестве обоснования и подтверждения важности таких вложений, необходимо проведение исследований по отдаче от образования в целом и от разных его форм. Полученные нормы отдачи позволяют более обосновано принимать решения о совершаемых инвестициях, и помогают понять, какой результат от подобных вложений будет получен в будущем.

В процессе работы был проведён анализ различных характеристик человеческого капитала за 2006 год, 2010 год и 2013 год. Кроме того, рассмотрено распределение общего и специфического капитала среди занятого населения страны за 2013 - начало 2014 гг. Таким образом, были сделаны выводы и получены следующие результаты:

· Можно отметить, что достаточно весомую долю российского населения составляют высокообразованные индивиды. И среди занятого населения преобладают работники с профессиональным образованием.

· Накопленное число лет образования в среднем по России составляет 13,3 года, что является высоким показателем в сравнении с другими странами. Рассмотрение разных возрастных категорий позволяет понять, как неравномерно распределяется накопленный человеческий капитал среди индивидов разных возрастов. Так, наибольшее значение числа лет образования наблюдается для респондентов 25-34 лет (14 лет), для последующих возрастных категорий прослеживается тенденция уменьшения аналогичного показателя.

· Анализ распределения респондентов относительно разных уровней образования показал, что среди женщин доля тех, кто обладает высшим образованием выше, чем среди мужчин (25,9% и 21,1% соответственно). По различным характеристикам, как: тип населённого пункта, сектор занятости, отрасль и т д., наблюдаются отличные результаты. К примеру, городских жителей, имеющих высшее образование, больше, чем сельских жителей с аналогичным уровнем образования. А доля работников с высшим и средним профессиональным образованием в государственном секторе превышает долю работников с аналогичными уровнями образования в частном секторе (в особенности для российских компаний).

· Специфический капитал так же, как и общий, играет значительную роль и является полезным и работнику и работодателю. Специфический стаж - это количество лет, которое индивид отрабатывает на одном рабочем месте, и в России на момент 2013 - начало 2014 гг. в среднем он составляет примерно 8 лет.

· Формирование и распространение информационных технологий не осталось бесследным для многих. Так, навыки использования компьютера и интернета становятся важными и незаменимыми. Среди занятого населения в возрасте 15-64 лет уже 57,3% являются пользователями компьютера по месту работы и учёбы. А, в целом, доля индивидов, использующих компьютер для работы/учёбы - 60,9%. Кроме того, наибольшая доля пользователей компьютеров в рабочих и учебных целях отмечена среди респондентов с высшим образованием (около 40%). А доля пользователей интернетом превышает половину опрошенных - 55,6%.

· Всё большую актуальность приобретает такое умение, как владение иностранными языками. Однако, в 2013-начало2014 гг. им владеет небольшая доля населения - порядка 20% среди занятого населения. Обладатели высшего образования составляют наибольшую долю среди тех, кто владеет иностранными языками: около 64,13% респондентов. Деление на уровни, характеризующие степень владения языком, показывает, что в России всего лишь 10,3% владеют иностранными языками свободно.

· Главными результатами эмпирического исследования стали оценки норм отдачи от образования. В зависимости от года (2006 г., 2010 г., 2013 г.) отдача от накопленного числа лет обучения для индивидов 15-64 лет составила 5,3%-6%, что сопоставимо с отдачами в большинстве других стран.

· Учёт гендерного разделения позволяет понять, как отлична отдача от образования среди мужчин и женщин. Так, дополнительный год обучения приводит к увеличению уровня заработной платы женщин на 6,2-7,1% с учётом года расчёта, и к увеличению уровня заработка мужчин - только лишь на 4,1-4,4%. Выявившаяся тенденция в разрыве между оценками отдачи от образования среди женщин и мужчин подтверждается в аналогичных исследованиях отечественных и зарубежных авторов. К примеру, в 2000-х годах рассмотренные значения по России составляли 9% и 7% соответственно. Однако, замечено, что отдача от образования постепенно снижается в сравнении с прошлыми десятилетиями. Этот результат может быть интерпретирован по-разному: с одной стороны, образованных индивидов становится всё больше, а это, в свою очередь, означает, что они меньше ценятся, поскольку уже не являются таким «редким ресурсом», с другой стороны, возможно с массовостью распространения образования теряется его качество.

· Анализ регрессии с переменными, обозначающими «число лет обучения на каждом уровне образования», показал, что наибольшие нормы отдачи наблюдаются от высшего и послевузовского образования (6-7% и 8-10% соответственно). Данный вывод сопоставим с выводами и по другим странам. Так, Бекман (2009) получил для Швеции оценку отдачи от высшего образования в пределах 6%. Но, следует отметить, что ряд стран имели отдачу от образования выше или ниже полученных в работе оценок, поскольку результат во многом зависит и от набора переменных, используемых в модели, и в целом от экономики определённой страны. Полученный результат ещё в большей степени стимулирует индивидов к пополнению своего человеческого капитала.

· Помимо этого, выявлено, что нашлись переменные, которые оказываются незначимыми 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. Объяснением этого также может являться то, что в России страдает качество начального профессионального образования: подобные образовательные учреждения заполняют индивиды, нежелающие или неспособные получить хорошее высшее образование.

· Другая характеристика накопленного человеческого капитала - специфический стаж. Отмечено, что в российских условиях он не велик, и отдача от инвестиций в человеческий капитал составляет примерно 1-1,4% в зависимости от года исследования.

· Подтвердилась гипотеза о положительном влиянии таких переменных, как: владение иностранными языками и навыки использования компьютера/интернета. Но, как было отмечено, отдача от образования при включении этих факторов уменьшается до 2-3% в зависимости от года. Владение такими умениями даёт хорошую отдачу индивиду в виде повышения уровня заработной платы. К примеру, использование ПК для работы/учёбы приводит к увеличению заработка на 13% в 2010 году и 19% в 2013 году. Отдача от владения иностранными языками порядка 12-13%.

· Направлением дальнейшего развития предлагаемого метода оценки является введение в модель большего числа факторов, оказывающих влияние на уровень заработной платы, например, дополнительные характеристики предприятий или переменные, отражающие умения, способности индивида. Дальнейшей разработке также подлежит вопрос возможного представления переменной «образование». Такие действия позволят добиться получения более точных оценок отдачи, как от образования, так и от других составляющих накопленного человеческого капитала.

Таким образом, можно заключить, что отдача от образования, а, в частности, от высшего образования, достаточно высока. Индивиду следует осуществлять инвестиции в свой человеческий капитал, а обществу и государству необходимо стимулировать его к этому. Из проведённого анализа также следует учесть важность распространения среди населения различных курсов по обучению иностранным языкам и развития непрерывного образования среди населения: профессиональные курсы, курсы повышения квалификации и т.д.



Список литературы

1. Беккер Г. С., Человеческое поведение: экономический подход. Избранные труды по экономической теории. Пер. с англ. под ред. Капелюшникова Р. И., Левина М. И. Москва: ГУ-ВШЭ, 2003, с. 672

2. Берндт Э. Р., Практика эконометрики: классика и современность.//Пер. с англ. Под ред. Проф. С. А. Айвазяна, 2005, с. 203

3. Белоконная Л., Гимпельсон В., Горбачева Т., Жихарева О., Капелюшников Р., Лукьянова А., Формирование заработной платы: взгляд через «призму» Препринт WP3/2007/05. Ї М.: ГУ ВШЭ., 2007

4. Блауг М., Методология экономической науки. // «Журнал Вопросы экономики», 2004, с. 317

5. Добрынин А. И., Дятлов С. А., Цыренова Е. Д., Человеческий капитал в транзитивной экономике: формирование, оценка, эффективность использования. - СПб.: Наука, 1999.

6. Добрынин А. И., Тарасевич Л. С., Экономическая теория, 2009, с.357

7. Жулина Е. Г., Экономика труда: учебное пособие // - М.: Эксмо, 2010, с.27-30

8. Капелюшников Р. И., Экономический подход Гэри Беккера к человеческому поведению. // США: экономика, политика, идеология № 11, 1993, с. 17-32.

9. Капелюшников Р.И., «Теория человеческого капитала», 1998.

10. Капелюшников Р. И., Вклад Гэри Беккера в экономическую теорию, 2003.

11. Капелюшников Р. И., Лукьянова А. Л., Трансформация человеческого капитала в российском обществе (на базе "Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения"). Москва: Фонд Либеральная миссия, 2010, 196 с.

12. Клячко Т., «Модернизация образования и экономический кризис», 2010, с. 2

13. Корицкий А. В., Человеческий капитал как фактор экономического роста регионов России: монография / А.В. Корицкий; науч. ред. Т.В. Григорова ; Сибирский университет потребительской кооперации. - Новосибирск, 2010, 368 с.

14. Лукьянова А. Л., Отдача от образования: что показывает метаанализ: Препринт WP3/2010/03. -- М.: Издательский дом Государственного университета -- Высшей школы экономики. 2010, с. 60

15. Маркс К., Капитал. Критика политической экономии // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд., Т.49. - М.: Политиздат, 1974, с. 81

16. Маркс К., Критика политической экономии // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд., Т. 23. - М.: Политиздат, 1974, с. 208-209

17. Милль Дж. Ст., Основания политической экономии// Перевод: Е. И. Остроградской, 1896, с.46

18. Нестерова Д., Сабирьянова К., Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России. EERC. Научный доклад №99/04, 1998, 47 с.

19. Образование в Российской Федерации: 2014: статистический сборник. - Москва: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2014. - 464 с.

20. Официальный сайт Казначейства России http://www.roskazna.ru/

21. Петти В., «Экономические и статистические работы», 1940, с.171

22. Предмет и метод теории информационной экономики. Сб. науч. трудов «Экономическая теория на пороге XXI в.» / Под ред. Ю. М. Осипова, В. Т. Пуляева, В. Т. Рязанова, Е. С. Зотовой. М.: Юристъ, 1998. С.497-519.

23. Российский статистический ежегодник 2014., Москва: Росстат.

24. Статистический сборник «Женщины и мужчины России» (2014). Москва: Росстат.

25. Травкин П. В., «Оценка отдачи от дополнительного профессионального обучения российских работников: учёт влияния способностей на заработную плату» /Прикладная эконометрика, 2014, №33(1).

26. Федеральная служба государственной статистики http://www.gks.ru/

27. Blaug M., (1970). An Introduction to the Economics of Education. L. P. 19

28. Becker G. S., (1964). Investment in human capital: a theoretical analysis. // The Journal of Political Economy, Vol. 70 № 5, pp. 9-49.

29. Becker G. S., (1975). Human Capital and the Personal Distribution of Income: An Analitical Approach. Human Capital 2nd ed. New York: Columbia University Press, pp. 94-144.

30. Backman M., Bjerke L., (2009) Returns to Higher Education - a regional perspective.

31. Chiswick B. R., Noyna DebBurman N., (2003) Educational Attainment: Analysis by Immigrant Generation.

32. Dougherty C. (2003). Why Are the Returns to Schooling Higher for Women than for Men? p. 15-21

33. Fleisher B. M., Sabirianova K., Wang X., (2005) Returns to skills and the speed of reforms: Evidence from Central and Eastern Europe, China, and Russia. // Jpurnal of Comparative Economics 33, p. 351-370

34. Hanoch G., (1967). «Personal Earnings and Investment in Schooling». Ph.D. dissertation, University of Chicago.

35. Hansen, W. L., (1963) «Total and Private Rates of Return to Investment in Schooling».//Journal of Political Economy 71 p. 40

36. Heckman J.J., Lochner L. J., Todd P.E., (2003) Fifty Years of Mincer Earnings Regressions // Working Paper 9732, p.6

37. Liu E., Zhang S., (2012) A Meta-analysis of The Estimates of Returns to Schooling in China, p. 16-18

38. Mincer J. B., (1974). Schooling, Experience and Earnings. New York: National Bureau of Economic Research.

39. OECD (2013). Education at a Glance 2013: OECD indicators. Paris: OECD.

40. OECD (2014). Education at a Glance 2014: OECD indicators. Paris: OECD.

41. Psacharopoulos G., Patrinos H. A. (2004). Returns to Investment in Education: A Further Update. // Education Economics, Vol. 12 № 2, pp. 111-134.

42. Schultz T. W., (1961). Investment in Human Capital. // The American Economic Review, Vol. 51 №1, p. 1-17.

43. Schultz T. W., (1972) Human Capital: Policy Issues and Research Opportunities Human Capital: Policy Issues and Research Opportunities, p.5



Приложения

Приложение 1

Рис.П.1. Участие населения России и европейских стран в непрерывном образовании по видам (в % от числа опрошенных в возрасте 25-64 лет)

* Данные по отмеченным странам - за 2007 г., по остальным европейским странам - за 2011 г. Данные по России - за 2013 г.

** Данные по европейским странам - за 2007 г., по России - за 2013 г.

Источник: Образование в Российской Федерации: 2014: статистический сборник. - Москва : Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2014. - 464 с.



Приложение 2

Таблица П.2.Результаты оценки регрессионной модели заработной платы

Факторы

Коэффициенты

2006 год

2010 год

2013 год

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

константа

6,8175***

7,6511***

6,4933***

7,6899***

7,5551***

7,6933***

7,3351***

8,0689***

8,0507***

8,0588***

7,8157***

8,6417***

SCH_all

0,0586***

0,022***

0,071***

0,0420***

0,0539***

0,0222***

0,0616***

0,0441***

0,05375***

0,0258***

0,0615***

0,0406***

stazh

0,0104***

0,0092***

0,0068

0,0106**

0,01151***

0,0069*

0,0103***

0,0116***

0,0132***

0,0123***

0,0120***

0,0133***

stazh2

-0,0001**

-0,0001**

0,00004

-0,0002

-0,0002**

-0,0001

-0,0001*

-0,0003**

-0,0002**

-0,0002**

-0,0002**

-0,0002**

age

0,0409***

0,0458***

0,0099***

0,0242**

0,049***

0,0602***

0,0548***

0,0447***

0,0427***

0,0467***

0,0485***

0,0361***

age2

-0,0005***

-0,0005***

-0,0007***

-0,0004***

-0,0006***

-0,0006***

-0,0006***

-0,0006***

-0,0005***

-0,0005***

-0,0006***

-0,0005***

sex

0,3377***

0,2149***

0,3075***

0,3025***

0,3119***

0,3482***

n_married

0,0102**

0,0266

-0,0188

0,0833**

0

0

0

0

-0,0066

-0,0595**

-0,0552***

0,0789***

children

-0,0018***

0,0447

-0,1326***

0,1430***

0,0169

-0,017

-0,1024***

0,0886***

0,0214

0,0421

-0,0828***

0,0914***

subord

0,2931***

0,2792***

0,2572***

0,3330***

0,2518***

0,1838***

0,2513***

0,2453***

0,2974***

0,2095***

0,3180***

0,2696***

n_place

0,2619***

0,094

0,2763***

0,2606***

0,1859***

0,1607***

0,1953***

0,1933***

0,2141***

0,1552***

0,2279***

0,1941***

F_O:

2

-0,1688***

-0,1315

-0,2135***

-0,0794

-0,2204***

-0,284***

-0,1911***

-0,2254***

-0,1934***

-0,2181***

-0,1958***

-0,1777***

3

0,3015***

0,0933

0,2853***

0,3389***

0,1385***

0,034

0,1509***

0,1345***

0,233***

0,19***

0,2633***

0,1939***

4

-0,014**

-0,0016

-0,0562

0,0388

-0,104

0,0285

-0,0908*

0,0579

0

0,0577

0,0237

-0,0109

5

-0,2914***

-0,2561***

-0,2646***

-0,3292***

-0,3402***

-0,2923***

-0,3335***

-0,3307***

-0,3267***

-0,2796***

-0,3028***

-0,3383***

6

-0,1266***

-0,2416***

-0,1123**

-0,1148**

-0,2343***

-0,2856***

-0,2781***

-0,1821***

-0,1678***

-0,2002***

-0,1971***

-0,1152***

7

-0,3586***

-0,3948***

-0,3395***

-0,3966***

-0,3478***

-0,3663***

-0,3502***

-0,3340***

-0,3659***

-0,36***

-0,3679***

-0,3641***

8

-0,3506***

-0,6218***

-0,2573***

-0,5534***

-0,2893***

-0,2878***

-0,2442***

-0,3716***

-0,3134***

-0,3366***

-0,2957***

-0,3536***

otrasl (пищевая-базовая отрасль):

нефтяная промышленность

0,4283***

0,5527***

0,4395***

0,3994***

0,4322***

0,4276***

0,3937***

0,4287***

0,3734***

0,3202***

0,3588***

0,3417***

сельское хозяйство

-0,2785***

-0,3341

-0,2679***

-0,5229***

-0,288**

-0,1497**

-0,2082***

-0,3578**

-0,2064**

-0,1919**

-0,1108

-0,3109***

финансы

0,3317***

0,2529

0,3081***

0,2819**

0,2864***

0,2271***

0,3189***

0,2989***

0,2803***

0,2401***

0,2125***

0,3995***

энергетическая промышленность

0,2427***

0,1064

0,3820***

0,1997**

0,1359***

0,0502

0,1888**

0,0876

0,153**

0,1385**

0,0959

0,1215*

строительство

0,2519***

0,2416***

0,2416***

0,2467***

0,279***

0,2307***

0,3010***

0,2448***

0,19***

0,1842***

0,1825**

0,1500***

f_gov

-0,1372***

-0,2137***

-0,2341***

-0,0435

-0,1361**

-0,1319***

-0,1979***

-0,0718***

-0,1361***

-0,1316***

-0,1647***

-0,0974***

f_foreigncom

0,2713***

0,1926**

0,2520***

0,2821***

0,2544***

0,1980***

0,2271***

0,2682***

0,2145***

0,1950***

0,2386***

0,2002***

computer_job

-0,1102/ 0,1670***

0,0234/ 0,1324***

0,0782***/ 0,1912***

internet_job

0,2275***

0,1528***

0,1564***

foreign_lang

0,1166***

0,1244***

R2

0,4217

0,4128

0,3754

0,4262

0,3799

0,3604

0,3239

0,3720

0,4146

0,4008

0,3649

0,4155

Adj R2

0,4159

0,3794

0,3644

0,4134

0,3761

0,3525

0,3168

0,3637

0,4092

0,3972

0,3550

0,4042

Nobt

3502

970

1967

1535

5861

3123

3243

2618

5283

3565

2917

2366

F-statistic

72,21

12,68

34,15

34,13

98,89

45,73

45,21

45,00

79,47

48,36

36,66

36,66

Prob (F-statistic)

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0,0000

0.0000

Примечание: 1 - первоначальная спецификация уравнения с переменной образования SCH_all (оценивается для индивидов 15-64 лет), 2 - первоначальная спецификация с дополнительными переменными (оценивается для индивидов 15-64 лет), 3 - первоначальная спецификация уравнения (оценивается для женщин 15-64 лет), 4 - первоначальная спецификация уравнения (оценивается для мужчин 15-64 лет).

*значим на 10% уровне; **значим на 5% уровне; ***значим на 1% уровне



Приложение 3

Таблица П.3

Факторы	Коэффициенты
	2006 год	2010 год	2013 год
	1	2	1	2	1	2
константа	6,448***	7,6913***	7,1485***	7,9866	8,0007***	8,4826***
SCH_all	0,0694***	0,0411***	0,06277***	0,044***	0,0637***	0,0421***
stazh	0,0048	0,013***	0,0107***	0,0133***	0,0128***	0,0142***
stazh2	0,00005	-0,0003	-0,0003**	-0,0002**	-0,0003**	-0,0002**
age	0,0624***	0,0222***	0,0645***	0,0452***	0,0377***	0,0359***
age2	-0,0007***	-0,0003***	-0,0007***	-0,0006***	-0,0004***	-0,0005***
n_married	-0,0405	0,0724**	0	0	-0,0727**	0,0812**
children	-0,1455***	0,1405**	-0,1216**	0,0835**	-0,06**	0,0937**
subord	0,2631***	0,3331***	0,2401***	0,2448***	0,3054***	0,2632***
n_place	0,2697***	0,2604***	0,2005***	0,1955***	0,225***	0,188***
F_O:
2	-0,2108***	-0,08	-0,1876***	-0,2245***	-0,198***	-0,1693***
3	0,3168***	0,3523***	0,1764***	0,1162***	0,2512***	0,2112***
4	-0,0683	0,0506	-0,0533**	0,0666**	0,0233	0,0061
5	-0,2643***	-0,3226***	-0,3417***	-0,3402***	-0,2984***	-0,3342***
6	-0,1163**	-0,1253***	-0,2665***	-0,1696***	-0,2037***	-0,1091***
7	-0,3233***	-0,3896***	-0,3431***	-0,3353***	-0,3629***	-0,3552***
8	-0,2262***	-0,5664***	-0,2386***	-0,3552***	-0,2653***	-0,3481***
otrasl (пищевая-базовая отрасль):
нефтяная промышленность	0,3644***	0,4023***	0,3861***	0,4387***	0,3299***	0,3367***
сельское хозяйство	-0,3193***	-0,5192***	-0,1628**	-0,3669***	-0,1328***	-0,2898***
финансы	0,2959***	0,3416***	0,3544***	0,2905***	0,3156***	0,4258***
энергетическая промышленность	0,3366***	0,2151***	0,1276	0,0942	0,0973	0,1637**
строительство	0,2186***	0,2578***	0,2847***	0,2402***	0,2173***	0,1665***
f_gov	-0,2287***	-0,0483	-0,2136***	-0,0661**	-0,1664***	-0,0956***
f_foreigncom	0,2615***	0,2744***	0,2308***	0,2670***	0,2204***	0,2035***
R2	0,3681	0,4332	0,3317	0,3708	0,3653	0,4043
Adj R2	0,3552	0,4249	0,3237	0,3657	0,3538	0,3919
Nobt	1793	1510	2858	2529	2528	2283
F-statistic	30,15	33,80	41,22	42,29	31,75	34,36
Prob (F-statistic)	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000

Результаты регрессионной модели заработной платы

Примечание: 1 - первая спецификация уравнения с переменной образования SCH_all (оценивается для женщин 16-55 лет), 2 - первая спецификация уравнения (оценивается для мужчин 16-60 лет).

*значим на 10% уровне; **значим на 5% уровне; ***значим на 1% уровне

Приложение 4

Таблица П.4. Результаты оценки регрессионной модели заработной платы (вторая спецификация)

Факторы	Коэффициенты
	2006 год	2010 год	2013 год
	1	2	3	1	2	3	1	2	3
константа	7,2012***	6,9868***	7,8199***	8,0303***	7,9783***	8,2959***	8,3762***	8,3517***	8,7033***
n_sch	0,0263***	0.0347**	0.0346**	0,0174**	0,0126	0,0264**	0,0237***	0,0159	0,0334***
n_ptu1	0,0044	0,0083	0,0001	-0,0062	-0,0387*	0,0229	-0,0258	-0,0423	-0,0029
n_ptu2	-0,0081	-0,0056	-0,0041	-0,0063	-0,0188	0,0060	0,0091	0,0039	0,0134
n_tech	0,028***	0,0347***	0,0193*	0,026***	0,0255***	0,0262***	0,031***	0,0278***	0,0161**
n_univ	0,071***	0,0814***	0,0521***	0,0632***	0,0717***	0,0495***	0,0629***	0,0727***	0,0450***
n_asp	0,0514	0,0995**	-0,0086	0,1061***	0,0896***	0,1431***	0,0831***	0,0762**	0,0960***
stazh	0,0105***	0,0072	0,0108**	0,011***	0,0095***	0,0115***	0,0131***	0,0114***	0,0139***
stazh2	-0,0001	0,00005	-0,0002	-0,0001**	-0,0002	-0,0002**	-0,0002***	-0,0002**	-0,0002**
age	0,04***	0,0573***	0,0242**	0,0472***	0,0526***	0,0446***	0,043***	0,0483***	0,0363***
age2	-0,0005***	-0,0007***	-0,0004***	-0,0006***	-0,0006***	-0,0006***	-0,0006***	-0,0006***	-0,0005***
sex	0,3437***			0,3075***			0,3141***
n_married	0,0095	-0,0197	0,0819**	0	0	0	-0,0066	-0,0503**	0,0762***
children	0,007	-0,1196***	0,1490***	-0,0063	-0,0808***	0,0910***	0,0314	0,0649**	0,0977***
subord	0,2703***	0,2413***	0,3082***	0,2348***	0,2354***	0,2283***	0,2768***	0,3002***	0,2508***
n_place	0,2611***	0,2735***	0,2648***	0,1818***	0,1865***	0,1947***	0,2943***	0,2106***	0,1928***
F_O
2	-0,1756***	-0,2227***	-0,0835	-0,2212***	-0,1901***	-0,2295***	-0,2007***	-0,2038***	-0,1831***
3	0,3085***	0,2893***	0,3429***	0,1463***	0,1647***	0,1363***	0,2357***	0,2687***	0,1977***
4	-0,0207	-0,0669	0,0334	-0,0183	-0,0797	0,0432	-0,0024	0,0143	-0,0048
5	-0,2898***	-0,2687***	-0,3248***	-0,3416***	-0,3311***	-0,3326***	-0,3249***	-0,3038***	-0,3315***
6	-0,117***	-0,1029**	-0,1113**	-0,2258***	-0,2621***	-0,1812***	-0,167***	-0,1887***	-0,1169***
7	-0,3529***	-0,3347***	-0,3982***	-0,3425***	-0,3428***	-0,3320***	-0,3605***	-0,3651***	-0,3563***
8	-0,3414***	-0,2606***	-0,5467***	-0,283***	-0,2391***	-0,3646***	-0,3083***	-0,2909***	-0,3458***
otrasl (пищевая - базовая отрасль)
нефтяная промышленность	0,4153***	0,4196***	0,3896***	0,4092***	0,3643***	0,4147***	0,365***	0,3587***	0,3302***
сельское хозяйство	-0,4414***	-0,2834***	-0,5345***	-0,3273***	-0,2775***	-0,3760	-0,2313***	-0,1398**	-0,3297***
финансы	0,2933***	0,2766***	0,2248	0,2349***	0,2517***	0,2551**	0,2491***	0,1704***	0,3867***
энергетическая промышленность	0,2211**	0,3589***	0,1913*	0,1294**	0,1581**	0,0812	0,1484***	0,0819	0,1249*
строительство	0,2518***	0,2255***	0,2555***	0,2617***	0,2671***	0,2367***	0,1898***	0,1674**	0,1517***
f_gov	-0,1335***	-0,2266***	-0,0452	-0,1289***	-0,1839***	-0,0674***	-0,1369***	-0,1630***	-0,1003***
f_foreigncom	0,2802***	0,2418***	0,2866***	0,2498***	0,2152***	0,2687***	0,2101***	0,2418***
R2	0,425	0,3897	0,4246	0,3914	0.3409	0,3801	0,4049	0,3798	0,4117
Adj R2	0,4181	0,3774	0,4102	0,3872	0,3329	0,3707	0,3991	0,3690	0,4093
Nobt	3508	1969	1539	5870	3248	2622	5292	2921	2371
F-statistic	62,97	3158	30,77	93,70	42,55	40,60	82,63	35,15	33,84
Prob (F-statistic)	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000

Примечание: 1 - вторая спецификация уравнения с переменной образования по уровням (оценивается для индивидов 15-64 лет), 2 - вторая спецификация уравнения (оценивается для женщин 15-64 лет), 3 - вторая спецификация уравнения (оценивается для мужчин 15-64 лет).

*значим на 10% уровне; **значим на 5% уровне; ***значим на 1% уровне

Приложение 5

Таблица П.5. Результаты оценки регрессионной модели заработной платы (вторая спецификация)

Факторы	Коэффициенты
	2006 год	2010 год	2013 год
	1	2	1	2	1	2
константа	7,0209***	8,1403***	7,7638***	8,2127***	8,4732***	8,6891***
n_sch	0,0248*	0,0292**	0,0237*	0,028**	0,0231*	0,0395***
n_ptu1	-0,0106	-0,0027	-0,0458	0,02588	-0,0232	-0,0065
n_ptu2	-0,0216	-0,0099	-0,0177	0,0065	0,0062	0,0164
n_tech	0,02531***	0,017	0,031***	0,0242***	0,0346***	0,0173**
n_univ	0,0798***	0,0535***	0,0713***	0,05***	0,07439***	0,0469***
n_asp	0,1105***	-0,0219	0,0952***	0,1363***	0,0606***	0,937**
stazh	0,0059	0,0129**	0,0097**	0,0132***	0,0118***	0,0147***
stazh2	-0,00001	-0,0003*	-0,0003**	-0,0002**	-0,0002**	-0,0002***
age	0,0596***	0,0233**	0,0631***	0,0442***	0,04***	0,0363***
age2	-0,0007***	-0,0004***	-0,0007***	-0,0006***	-0,0005***	-0,0005***
sex
n_married	-0,0404	0,0714**	0	0	-0,0667***	0,07875***
children	-0,1303***	0,1449***	-0,1012***	0,0874***	-0,045	0,0994***
subord	0,2455***	0,3051***	0,2254***	0,2285***	0,2904***	0,2439***
n_place	0,2627***	0,2635***	0,1914***	0,1965***	0,2096***	0,1876***
F_O
2	-0,2205***	-0,0845*	-0,1866***	-0,2302***	-0,2067***	-0,1753***
3	0,322***	0,3594***	0,193***	0,1167***	0,257***	0,2148***
4	-0,0746	0,0452	-0,0486	0,0546	0,0135	0,0163
5	-0,2682***	-0,3168***	-0,337***	-0,3437***	-0,2998***	-0,3261***
6	-0,1081**	-0,119**	-0,2507***	-0,1691***	-0,1962***	-0,1114***
7	-0,3137***	-0,3918***	-0,3337***	-0,335***	-0,3615***	-0,3467***
8	-0,2291***	-0,5521***	-0,2305***	-0,3491***	-0,2575***	-0,3393***
otrasl (пищевая - базовая отрасль)
нефтяная промышленность	0,339***	0,3932***	0,3492***	0,4248***	0,3284***	0,3239***
сельское хозяйство	-0,3405***	-0,5298***	-0,2408***	-0,3879***	-0,166**	-0,309***
финансы	0,2619***	0,2834*	0,2803***	0,2456***	0,2687***	0,4123***
энергетическая промышленность	0,3235***	0,181***	0,0932	0,0909**	0,0789	0,1671**
строительство	0,2**	0,2676***	0,2416***	0,2372**	0,19**	0,1671***
f_gov	-0,2207***	0,0501	-0,1998***	-00615**	-0,1632***	-0,0989***
f_foreigncom	0,2541***	0,2869***	0,2204***	0,2663***	0,2255***	0,1959***
R2	0,3859	0,4238	0,3480	0,3735	0,3774	0,4006
Adj R2	0,3722	0,4183	0,3390	0,3637	0,3649	0,397
Nobt	1795	1514	2862	2533	2530	2288
F-statistic	28,27	30,53	38,62	38,10	30,06	31,76
Prob (F-statistic)	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000

Примечание: 1 - вторая спецификация уравнения с переменной образования по уровням (оценивается для женщин 16-55 лет), 2 - вторая спецификация уравнения (оценивается для мужчин 16-60 лет).

*значим на 10% уровне; **значим на 5% уровне; ***значим на 1% уровне

Размещено на Allbest.ru