Навыки и отдача от образования в России

Для того, чтобы наглядно показать результаты построения регрессий и правильно проинтерпретировать результаты, мы показываем результаты регрессий по мере корректировки на когнитивные и некогнитивные навыки. Ниже представлена таблица результатов регрессий (таблица 19) по логарифму заработной платы. Значимость показателей в таблице обозначается знаками *: *** - значимость на 1% уровне, ** - значимость на 5% уровне, * - значимость на 10% уровне.

Таблица 19. Регрессии по логарифму зарплаты, МНК

Источник: расчеты автора

Согласно представленным выше данным можно сделать выводы, которые во многом стыкуются с теоретической основой данной работы. Таким образом, одна из основных гипотез о снижении отдачи от высшего образования при корректировке на навыки полностью подтверждается: размер отдачи от высшего образования в базовой регрессии и в регрессии, включающей как когнитивные, так и некогнитивные навыки, отличаются более чем в два раза. Также, что было также замечено при обзоре отечественной литературы, непосредственно описывающей российские реалии трудового рынка, отдача от среднего образования в России очень низка, зачастую незначительна. Сравнивая же базовую регрессию с корректировкой на когнитивные навыки и регрессию расширенного вида, включающей в себя как мягкие, так и когнитивные навыки, виден такой же тренд: при корректировке на мягкие навыки степень влияния когнитивных навыков постепенно снижается.

Важным замечанием по таблице 19 является то, что все некогнитивные навыки соответствуют теоретической базе, то есть знаки перед коэффициентами подтверждают выдвинутые нами гипотезы об отдаче от мягких навыков. Таким образом, характеристики добросовестности (оценка возможностей профессионального роста, оценка собственной деятельности как предпринимательства) в данной регрессии стоят с положительным знаком, показатели экстраверсии (оценка степени открытости индивида и ощущение себя не одиноким) стоят с положительным знаком перед коэффициентом, при этом значимость показателя открытости наблюдается только у женщин в данной регрессии. Характеристики невротизма (боязнь потерять работу и оценка поведения во время интервью) в данном случае будут рассматриваться только с позиции оценки параметра боязни потерять работу, так как показатель поведения незначим - теоретическая база подтверждается на практическом примере, знак коэффициента при показателе отрицателен. В рамках категории открытости опыту (планы по дальнейшему обучению и опыт предпринимательской деятельности) оба показателя имеют положительную отдачу на логарифм заработной платы. Рассматривая категорию согласности (доверие людям в целом, доверие коллегам на работе и доверие начальству) при единственном значимом в данной регрессии показателе доверия в целом стоит отрицательный знак, что говорит о том, что респонденты, мало доверяющие другим людям и надеющиеся прежде всего на свои силы, претендуют на больший успех в построении карьеры.

Рассматривая структуру навыков и отдачу от образования в гендерном разрезе, стоит отметить, что в целом отдача от навыков и образования у мужчин и женщин имеет достаточно похожую структуру, при этом учитывается заметная дискриминация на российском рынке труда. Из всех значимых показателей, представленных выше в таблице (таблица 19), в глаза бросаются три характеристики: владение иностранным языком, навыки работы на компьютере на работе и оценка возможностей карьерного роста - по этим пунктам разница между полами существенна. Так, например, отдача на оценку возможностей карьерного роста у мужчин вдвое выше, чем у женщин. Эти различия могут обуславливаться более «классическим» российским менталитетом, где мужчины чуть более целеустремлены в карьере по сравнению с женщинами. Возможно, по той же причине заметна более высокая отдача от знания иностранного языка у мужчин. При этом, отдача на зарплату от навыка работы на компьютере у женщин более значительна, что может объясняться тем фактом, что, согласно нашим данным, женщины чаще используют компьютер в рабочих целях по сравнению с мужчинами (37% респондентов из числа мужского пола используют навыки пользования компьютера на работе, в то время как компьютером на работе пользуются 54% опрошенных женщин). Поэтому, вероятно, в связи с глобальным трендом компьютеризации производства, женщины получают большую отдачу на заработную плату в связи с более развитым навыком работы на компьютере.

При построении регрессий по логарифму зарплаты важно учитывать, что в регрессию включены люди совершенно разной профессии и положения на карьерной лестнице, поэтому было принято решение провести оценки по основным группам профессий. Для большей наглядности ниже приведена уже упомянутая выше классификация групп, по которым будет проводиться регрессионный анализ:

Законодатели, крупные чиновники, руководители высшего и среднего звена, специалисты высшего уровня квалификации;

Специалисты среднего уровня квалификации, чиновники, офисные работники и работники по обслуживанию клиентов, работники сферы торговли и услуг;

Квалифицированные работники сельского, лесного хозяйства и рыболовства, квалифицированные работники, занятые ручным трудом, квалифицированные рабочие, использующие машины и механизмы;

Неквалифицированные рабочие.

Таблица 20. По коду профессии, МНК

Источник: расчеты автора

При более подробном рассмотрении расширенной регрессии, включающей в себя отдачу от образования, некогнитивных и когнитивных навыков, более полно раскрывается тренд на снижение отдачи от образования при контроле на другие факторы. Таким образом, отдача от высшего образования возрастает при продвижении по карьерной лестнице до определенного уровня, после отдача от образования снижается вследствие растущей важности других навыков и индивидуальных характеристик - этот факт объясняется недостаточной значимостью высшего образования в 1 группе, являющейся по сути вершиной карьерной лестницы в рамках нашей регрессионной модели. Стоит также заметить, что в рамках модели более полно раскрывается явление дискриминации на российском рынке труда - в первой и второй группах коэффициенты при параметре пола значительно выше аналогичных в третьей и четвертой группах. Что также нужно отметить, наиболее важными и общими для всех четырех групп являются параметры владения навыками компьютера в рамках работы и знания иностранного языка, которые, согласно модели, дают наибольшую отдачу на логарифм заработной платы всем четырем группам.

В контексте рассмотрения отдачи от некогнитивных навыков, становится понятным, что результаты разбивки по группам профессий принципиально не отличаются от результатов регрессионного анализа по всей выборке в целом. Некогнитивные навыки при условии значимости показателей имеют такие же знаки коэффициентов, при этом на примере данной таблицы можно сделать окончательный вывод об отрицательном влиянии показателя доверия на логарифм заработной платы.

В целом, можно сделать вывод о том, что у более квалифицированных специалистов, занимающихся преимущественно умственным трудом, отдача навыков на заработную плату выше, чем у нижестоящих кадров, что подтверждает теоретическую базу из литературного обзора.

Для того, чтобы рассмотреть, есть ли различия в отдаче на навыки между секторами российской экономики, был также проведен регрессионный анализ по секторам. Для упрощения моделирования и увеличения количества респондентов по отдельным общим группам было предпринято следующее деление сфер по основным группам:

Нефтегазовая и энергетическая промышленность;

Прочие отрасли промышленности;

Строительство, транспорт и связь;

Образование и здравоохранение;

Органы управления и органы безопасности;

Финансы и страхование, операции с недвижимостью.

Результаты данного регрессионного анализа на логарифм заработной платы представлены в таблице ниже (таблица 21).

Таблица 21. По сферам деятельности, МНК

Источник: расчеты автора

В целом, согласно представленному в таблице 21 анализу по сферам экономики, некоторые отрасли имеют свои специфические особенности, которые выбиваются из общей картины отдачи от образования и навыков. Так, например, все отрасли, кроме нефтегазовой и энергетической, имеют относительно высокую отдачу от высшего образования. Такое «отставание» энергетической и нефтегазовой группы отраслей может быть обусловлено достаточно большой базой персонала технической направленности с достаточным средним профессиональным образованием. При этом во всех остальных группах профессий наблюдается тот же тренд, что и во всех предыдущих регрессиях о незначительной отдачи от среднего профессионального образования. Касательно отдачи от высшего образования, также важно заметить, что отраслями с наивысшей отдачей от высшего образования являются группы отраслей органов управления и безопасности, здравоохранения и образования, что может быть обусловлено более высокими требованиями к продвижению по карьерной лестнице в рамках данных групп отраслей.

Рассматривая структуру когнитивных навыков в контексте отраслевого анализа, можно отметить, что наивысшую отдачу от когнитивных навыков по сравнению с другими отраслями имеет группа энергетической и нефтегазовой отраслей: по нескольким показателям когнитивных навыков отдача на логарифм заработной платы вдвое больше, чем у других отраслей. Такое явление возможно благодаря «большей прогрессивности» отрасли, которая обуславливается использованием современного технологического инструментария и современных компьютерных технологий. Также, абстрагируясь от энергетики и нефтегазового сегмента, у группы образования и здравоохранения в когнитивном блоке отмечается относительно высокая отдача от навыков работы на компьютере, что опять же говорит о некой «перестройке» системы на более современный компьютеризированный лад с использованием технологий по сравнению с остальными отраслями. В сфере управления и безопасности отмечается самая высокая отдача на знание иностранного языка что может быть обусловлено высокой долей работы с иностранцами согласно специфике сферы.

Касательно блока некогнитинвых навыков, стоит выделить несколько отличительных черт по сферам. Так, например, самая высокая отдача от показателя оценки возможностей карьерного роста наблюдается у энергетического и нефтегазового сектора, что можно интерпретировать как наличие наибольших возможностей для карьерного развития в рамках данного сектора. При этом по данному же показателю наименьшая отдача наблюдается у сектора здравоохранения и образования и у сектора финансов, страхования и операций с недвижимостью, что говорит об обратном тренде на существование препятствий в построении успешной карьеры в данных секторах. В остальном, зачастую показатели некогнитивных навыков по сферам не демонстрировали какую - то «стабильную» значимость, поэтому достаточно проблематично объективно оценить различия по сферам. При этом, стоит заметить, что в основном все характеристики мягких навыков из тех, что значимы, во многом совпадают с опытом более общей регрессии по всей выборке.

Для того, чтобы дополнительно оценить то, как навыки влияют на продвижение в карьере, было принято решение также построить модель через анализ по факту наличия подчиненных у респондента и их количеству. Как уже было сказано, появление подчиненных у человека при продвижении по карьерной лестнице является хоть и не обязательным, но достаточно общим и объективным следствием. Таким образом, ниже приведена таблица (таблица 22) с результатами логит - модели с фактом наличия подчиненных в роли зависимой переменной.

Таблица 22. Регрессии по наличию подчиненных, предельные эффекты

Источник: расчеты автора

Как можно заметить из представленного анализа по факту наличия подчиненных из таблицы 22, результаты во многом сходятся с зарплатной моделью. Отдача от образования демонстрирует такой же резкий тренд на уменьшение ее размера при контроле на показатели навыков. При этом существуют достаточно заметные отличия в степени влияния навыков и образования на две разные зависимые переменные.

Более низкая отдача по сравнению с зарплатной регрессией также отмечается и в блоке когнитивных навыков. Но при этом единственным концептуальным отличием является то, что в данной модели предельный эффект от навыка владения иностранным языком отрицателен. Подобное явление может объясняться тем фактом, что тем руководителям, которые уже занимают достаточно высокую позицию в структуре и имеют в своем подчинении работников, может быть уже не актуальным факт знания иностранного языка.

Несколько компенсируется более низкая отдача от образования и когнитивных навыков в модели по факту наличия подчиненных несколькими характеристиками мягких навыков. Так, например, более высокую статистическую значимость по сравнению с зарплатной моделью имеют показатели наличия опыта предпринимательства и ощущение индивидом себя как предпринимателя на работе. Во многом это может объясняться тем, что опыт предпринимательства и навыки, полученные из данного опыта, помогают индивиду более правильно руководить человеческими ресурсами в компании.

Чтобы рассмотреть тематику отдачи от образования и навыков не только через призму факта наличия подчиненных как бинарной переменной, но и учесть «уровень руководителя», нами была введена новая переменная, учитывающая количество подчиненных по группам. Таким образом, было сформировано 4 группы:

1 группа: у респондента нет подчиненных;

2 группа: у респондента от 1 до 4 подчиненных;

3 группа: у респондента от 5 до 29 подчиненных;

4 группа: у респондента от 30 подчиненных.

Результаты построения данной регрессии представлены ниже в таблице 23. Для моделирования в программе Stata была использована команда oprobit.

Таблица 23. Ordered пробит - регрессия по группам руководителей

Источник: расчеты автора

Таким образом, мы видим, что подобная регрессионная модель более полно дифференцирует руководителей по количеству подчиненных. Так, в данной модели намного более ярко выражена значимость отдачи от высшего образования по сравнению с моделью по наличию подчиненных. Когнитивные навыки значительно повышаются в значимости, при этом сохраняется отрицательная отдача от знания иностранного языка. Также в данной регрессии сохраняется высокая значимость на однопроцентном интервале ряда некогнитивных параметров, при этом их отдача на количество подчиненных сильно возрастает, что говорит о большем значении мягких навыков для карьерного роста.

Заключение

Нами был проведен комплексный анализ доступной литературы как из международного опыта раскрытия темы, так и из российской практики. Путем синтеза полученных выводов, нами были составлены основные практические модели и сформирована база для дальнейшего исследования. Нами были выбраны два основных зависимых параметра в регрессии, которые должны иметь высокую объясняющую способность в контексте отдачи от навыков и образования: логарифм заработной платы и наличие подчиненных. Были сформированы три основные гипотезы, непосредственно стоящие в центре исследования данной работы, а также попутно были сформированы менее значимые прогнозы.

В результате работы с практической частью нашего исследования можно сделать следующие выводы:

Отдача от высшего образования как на логарифм заработной платы, так и на наличие подчиненных снижается по мере корректировки на когнитивные и некогнитивные навыки (гипотеза 1);

Отдача от когнитивных навыков как на логарифм заработной платы, так и на подчиненных снижается при корректировке на некогнитивные навыки (гипотеза 2);

Наблюдается слабая отдача от среднего профессионального образования как на логарифм заработной платы, так и на наличие подчиненных (гипотеза 3);

В рамках рассмотрения отдачи на карьерное развитие от некогнитивных навыков, были подтверждены теоретические обоснования о положительном влиянии категории добросовестности, положительном влиянии категории экстраверсии, отрицательном влиянии категории невротизма, положительном влиянии открытости опыту и отрицательном влиянии категории согласности;

Навыки работы на компьютере и знание иностранного языка, согласно результатам анализа, являются наиболее важными когнитивными навыками и имеют самую большую отдачу на логарифм заработной платы;

У более квалифицированных работников, занимающихся преимущественно умственным трудом, наблюдается более высокая отдача от навыков;

В рамках анализа отдачи на наличие подчиненных, навыки владения компьютером являются наиболее важным когнитивным навыком;

Добросовестность (ощущение себя предпринимателем, оценка возможностей карьерного роста) является наиболее значимым параметром в рамках исследования отдачи от некогнитивных навыков как на логарифм заработной платы, так и на факт наличия подчиненных.

Таким образом, суммируя опыт обзора релевантной литературы и практическую часть исследования, можно сделать вывод о том, что в российских реалиях трудовой рынок в контексте навыков и образования следует «базовым» предположениям и моделям, несмотря на некоторые исключения и специфики. Так, становится очевидно, что для исследования человеческого капитала и отдачи от него в российской практике недостаточно рассматривать исключительно показатели образования, так как необходимо понимать, какие конкретные навыки вносят существенный вклад в общую отдачу от образования. Для формирования более полного и комплексного представления о человеческом капитале и отдаче от него, требуется формирования более обширных и точечных опросных баз данных как для измерения когнитивных навыков, так и некогнитивных.

Список литературы

1. Аникин В.А. Человеческий капитал в пост-кризисной России: состояние и отдача //Journal of Institutional Studies (Журнал институциональных исследований). - 2018. - Т. 10. - №. 2. - С. 90-117.

2. Беккер Г., Капелюшников Р.И. Человеческое поведение: экономический подход. - М.: ГУ ВШЭ, 2003.

3. Гимпельсон В.Е. и др. Выбор профессии: чему учились и где пригодились? //Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2009. - Т. 13. - №. 2.

4. Гимпельсон В.Е. Нужен ли российской экономике человеческий капитал? Десять сомнений //Вопросы экономики. - 2016. - №. 10. - С. 129-143.

5. Acemoglu D., Autor D. Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings //Handbook of labor economics. - Elsevier, 2011. - Т. 4. - С. 1043-1171.

6. Cubel M. et al. Do personality traits affect productivity? Evidence from the laboratory //The Economic Journal. - 2016. - Т. 126. - № 592. - С. 654-681.

7. Hampf F., Wiederhold S., Woessmann L. Skills, earnings, and employment: exploring causality in the estimation of returns to skills //Large-scale Assessments in Education. - 2017. - Т. 5. - №. 1. - С. 12.

8. Hanushek E.A. et al. Coping with change: International differences in the returns to skills //Economics Letters. - 2017. - Т. 153. - С. 15-19.

9. Hanushek E.A. et al. Returns to skills around the world: Evidence from PIAAC //European Economic Review. - 2015. - Т. 73. - С. 103-130.

10. Hanushek E.A. For long-term economic development, only skills matter //IZA World of Labor. - 2017.

11. Hanushek E.A., Woessmann L. Skills, Mobility, and Growth //Ninth Biennial Federal Reserve System Community Development Research Conference, Washington, DC. April. - 2015. - С. 2-3.

12. Heckman J.J., Stixrud J., Urzua S. The effects of cognitive and noncognitive abilities on labor market outcomes and social behavior //Journal of Labor economics. - 2006. - Т. 24. - № 3. - С. 411-482.

13. Humphries J.E., Kosse F. On the interpretation of non-cognitive skills-What is being measured and why it matters //Journal of Economic Behavior & Organization. - 2017. - Т. 136. - С. 174-185.

14. Judge T.A., Heller D., Mount M. K. Five-factor model of personality and job satisfaction: A meta-analysis //Journal of applied psychology. - 2002. - Т. 87. - № 3. - С. 530.

15. Kankaraљ M. et al. Skills Matter: Further Results from the Survey of Adult Skills. OECD Skills Studies //OECD Publishing. - 2016.

16. McCrae R.R., John O.P. An introduction to the five?factor model and its applications //Journal of personality. - 1992. - Т. 60. - № 2. - С. 175-215.

17. OCDE O. OECD Skills Studies: Skills for Social Progress: The Power of Social and Emotional Skills. - OECD Publishing, 2015.

18. Salgado J.F. The five factor model of personality and job performance in the European community //Journal of Applied psychology. - 1997. - Т. 82. - № 1. - С. 30.

19. Wright J., Sissons P. The skills dilemma: skills under-utilisation and low-wage work //Bottom Ten Million Research Paper. - 2012.

Размещено на Allbest.ru