Возраст и заработная плата: стилизованные факты и российские особенности

Оценивая коэффициенты для переменной возраста, включаем в уравнение и дамми- переменные принадлежности к разным когортам, выделенным по годам рождения и не полностью совпадающим с возрастными группами. Как это меняет оценки? Мы получаем схожие профили, но с более низким размахом по шкале роста зарплаты. Другими словами, несколько меняется крутизна, но не время наступления пика и не момент начала его снижения.

Эффект времени может проявляться в том, что в определенные годы возможны шоки, которые по-разному воздействуют на разные возрастные группы. Например, кризисы (а 2015 г., безусловно, кризисный) могут затрагивать положение старших сильнее, чем младших (или наоборот). Мы можем получить оценки для всех кросс-секций в промежуточные годы между 2005 г. и 2015 г. и проанализировать их динамику. Если кризисы 2009 г. и/или 2015 г. оказали такое дифференцированное воздействие, то полученные кросс-секционные оценки будут выделяться из общей тенденции. Однако все расчеты свидетельствуют о последовательном усилении крутизны профиля после достижения пиковых значений (мы их здесь не приводим ради экономии места). Другими словами, результат 2015 г., который мы подробно обсуждали выше, является не разовым отклонением из-за каких-либо несимметричных шоков, а проявлением долгосрочной тенденции.

От кросс-секций - к панелям. Все вышеприведенные расчеты основаны на кросссекционных данных, которые показывают соотношение в заработках между разными возрастными группами в данный момент времени. Более высокие заработки молодых не означают, что с возрастом у этой когорты зарплаты упадут - они могут и вырасти, но сохраняя (или меняя) кросс-секционные соотношения с другими возрастными группами. Для того чтобы видеть такую динамику, нам нужны достаточно длинные панели, позволяющие прослеживать внутрипоколенные изменения. Такие данные, к сожалению, несуществуют, но и они полностью проблему не решили бы, так как страдают от неслучайного истощения панели. Менее производительные и оплачиваемые работники с большей вероятностью уходят с рынка труда, достигнув предпенсионного возраста. В любом случае мы располагаем лишь кросс-секционными данными за несколько лет (либо относительно короткой - с учетом истощения и ротации - панелью РМЭЗ НИУ ВШЭ).

Как утверждают авторы работы [Lagakos et а1., 2018], проделав скрупулезное сравнение профилей заработков на кросс-секционных и на панельных данных для ряда стран (как богатых, так и бедных), соответствующие оценки для них оказываются близкими. Тем не менее мы можем проверить наши результаты с помощью так называемых синтетических панелей, в которых прослеживаются во времени не конкретные индивиды, а возрастные группы. Такую, но короткую, панель мы можем построить с использованием ОЗПП за 2005 и 2015 гг., т.е. с интервалом в 10 лет. Например, тем, кому было 20-24 года в 2005 г., будет 30-34 года в 2015 г., а соответственно 30-летние стали 40-летними и т.д. Как у выделенных нами 5-летних возрастных групп изменилась заработная плата за 10 лет? Если зарплаты внутри средних возрастных когорт монотонно росли, то этот рост должен быть больше среднего по всей совокупностиСхожий расчет, но в несколько ином контексте, приводится в работе [Mincer, 1974]..

На рис. 9 тонкой линией обозначен рост зарплат Ж у отдельных возрастныхгрупп за 10 лет

и более толстой двойной линией и более толстой двойной линией с маркерами - рост зарплаты внутри когорт

Средний рост номинальной заработной платы по всей выборке за период представлен пунктиром. Со-ответственно, все значения выше пунктирной линии означают номинальный рост за-работной платы относительно среднего, а ниже - ее фактическое номинальное снижение. На горизонтальной оси X обозначены возрастные группы в 2015 г., а начальная точка на линии с маркерами (25-29 лет) соответствует тем, кому в 2005 г. было менее 20 лет. Как мы видим, заработная плата в возрастных группах до 40 лет росла намного быстрее, чем в среднем по выборке, а в старших группах (40+ лет), наоборот, медленнееНа рисунке мы видим рост заработков в старшей возрастной группе (60+). Это может быть следствием положительного самоотбора в занятость, когда на рынке труда остаются наиболее производительные работники.. Но это опять же сопоставление двух кросс-секций. Состав одной и той же возрастной группы в 2005 и 2015 гг. был разный, а внутри когорты динамика могла быть иной.

А что происходило с зарплатой внутри одной когорты (линия с маркерами)? У группы работников, которым в 2005 г. было менее 20 лет и 25-29 лет в 2015 г., за эти 10 лет номинальная зарплата выросла почти в 7,5 раза по отношению к среднему значению в 3,9 раза. Однако эта возрастная когорта не очень показательна, поскольку квалификация входящих на рынок труда в раннем возрасте в начале низка, а позиции слабы. Как мы видим, с возрастом внутри когорт темп роста зарплаты снижается и начиная с 40-44 лет рост оказывается меньше среднего значения за этот период. Другими словами, такой «псевдопанельный» анализ дает те же результаты, что и простой кросс-секционный.

Рис. 9. Рост номинальной заработной платы за 10 лет по возрастным группам, раз Источник: ОЗПП, 2005 г. и 2015г., расчеты автора.

А как могла бы выглядеть кривая внутрикогортного роста зарплаты, если бы наблюдаемого снижения зарплаты в старших возрастах (по сравнению с младшим и средним) не происходило? Другими словами, если бы в 2015 г. зарплата после достижения пика в 30-39 лет (на кросс-секционных данных) далее как минимум не снижалась, а оставалась бы на постоянном плато? Такая контрфактическая воображаемая кривая на рис. 9 (показана линией с квадратными маркерами) лежит значительно выше линии фактического роста внутрикогортных заработков. В этом случае, конечно, и средний рост был бы иным, но нам важна форма кривой.

Итак, разные массовые российские обследования дают схожий по форме повозрастной профиль заработной платы. Этот факт отмечается также в работах других исследователей [Клепикова, Колосницына, 2017; Аистов, 2018]. Его отличительной особенностью является относительно раннее достижение пика, короткое плато и затем резкое снижение заработков начиная уже со среднего возрастаСм., также: [Российский работник... 2011, с. 83-84, рис. П1-47-П1-49].. Подобный профиль, хотя и с некоторыми модификациями, воспроизводится как для мужчин, так и для женщин, а также для разных отраслевых, образовательных и профессиональных групп. Имеющиеся альтернативные данные позволяют лишь предположить, что эффекты времени и когорты относительно слабы, а эффект возраста превалирует. Однако это нуждается в специальном анализе.

По-видимому, наблюдаемое отклонение повозрастного профиля от того, что кажется «стандартом», отмеченное многочисленными исследованиями, заслуживает специального обсуждения. Поиск причин такой эволюции может идти в разных направлениях, но далее мы сосредоточимся на возможных объяснениях с позиций теории человеческого капитала.

Возрастные метаморфозы российского человеческого капитала

В книге [Заработная плата в России... 2008], отмечая «нестандартность» наблюдаемого профиля на данных за 2005 г., мы рассуждали о причинах и следствиях этого явления следующим образом: «Чем можно объяснить такую достаточно необычную "сплюснутую” форму профилей заработков по возрасту? Главной причиной, вызывающей рост заработков с увеличением возраста, может считаться накопление опыта, т.е. человеческого капитала, производимого по ходу трудовой деятельности работников. Поскольку у работников старшего возраста его аккумулированный запас обычно больше, они демонстрируют более высокую производительность и, следовательно, получают более высокую плату за свой труд. Можно предположить, что в российских условиях действие этого стандартного механизма было подорвано шоками переходного периода. Они привели к обесценению многих знаний и навыков, которые были накоплены работниками старших поколений при прежней системе и имели ценность только в ее рамках» (с. 415). Мы ожидали, что ранний пик и затем длинное плато являются временным явлением, которое должно исчезнуть по мере накопления нового - уже рыночного - человеческого капитала. Тем самым российский профиль должен приближаться к «стандартному» для развитых экономик. Об этом же более подробно писал Р. Капелюшников в книге [Российский работник. 2011]. Как мы постарались показать, в дальнейшем эта «нестандартность» не только не исчезла, но даже усилилась - снижение зарплат задолго до наступления предпенсионного возраста стало еще более рельефным.

Как же может эволюционировать человеческий капитал на протяжении трудовой жизни индивидов для того, чтобы возрастной профиль зарплаты складывался таким образом? Простой ответ заключается в том, что в первой половине трудовой карьеры он накапливается, а во второй обесценивается. Однако человеческий капитал имеет сложную структуру: он состоит из разных компонентов, каждый из которых может иметь свою траекторию эволюции с возрастом. Соответственно эффекты возраста и когорты могут варьироваться в зависимости от того, на какой компонент и с каким знаком они влияют.

Во-первых, это может быть возрастная и поколенческая (они трудно разделимы) специфика производства человеческого капитала в системе формального образования. Например, образование, полученное в советское (и в первое постсоветское) время, могло начать обесцениваться относительно рано. С одной стороны, оно оказывается не очень соответствующим новым реалиям рыночной экономики, с другой, издержки по переобучению для его обладателей могут быть слишком велики. Во-вторых, возрастные особенности производства и накопления человеческого капитала на рабочем месте посредством как формального, так и неформального обучения. С возрастом потребность работников в переобучении возрастает, но одновременно увеличиваются издержки на получение новых навыков. В итоге снижаются охват и качество такого обучения, что может сказываться на производительности работников. В-третьих, это полнота использования имеющихся знаний и навыков, которое влияет на их амортизацию. В-четвертых, это такие навыки, которые становятся все более востребованными на рынке труда, но не являются обязательными реквизитами высшего образования, по крайней мере, в старших возрастах. Здесь имеются в виду как когнитивные навыки, в том числе знание иностранного языка и умение работать на компьютере, так и некогнитивные навыки и такие личностные характеристики (softskills- мягкие навыки), которые могут влиять на поведение и положе-ние на рынке труда (см. раздел 7). Последовательно остановимся на каждом из этих факторов.

Уровень образования. Если разные возрастные группы наделены человеческим капиталом в разной степени, то у них будут, при прочих равных условиях, различаться и уровни оплаты. Премия за высшее образование (по сравнению со средним общим) держится на уровне 50-60%, а премия за среднее профессиональное, хотя и выше нуля, но ненамного [Российский работник... 2011]. Значит, на ту возрастную группу, в которой доля обладателей высшего образования больше, при одинаковой численности будет приходиться и большая доля фонда оплаты. Это преимущество может, однако, быть эффектом когорты, а не возраста, и в этом случае со временем распространиться и на другие возрастные группы или исчезнуть вообще.

Рисунок 10 показывает дифференциацию между возрастными группами (среди занятых) по наличию высшего образования в 1995-2015 гг., поскольку именно оно дает наибольшую денежную премию и в контексте данной работы представляет максимальный интерес.

Рис. 10. Доля обладателей высшего образования
по возрастным группам среди всех занятых, ОНПЗ/ОРС

Источник-. ОНПЗ, расчеты автора.

На рис. 10 хорошо видно, как экспансия высшего образования, которая начинается в младших возрастных группах, постепенно по мере их взросления транслируется в старшие. В 1995 г. доля его обладателей составляла около 20% во всех возрастах старше 30 лет. К 2000 г. бум высшего образования только начинал разворачиваться: начиная с 25-29 лет и до 45-49 лет эта доля составляла около 23%, затем она поднялась примерно на 4 п.п. в предпенсионной группе 50-54 лет, после чего стала снижаться. Такой характер кривой во многом объясняется тем, что в советское время доступ к высшему образованию жестко рационировался. Рост доли в пенсионном возрасте связан, прежде всего, с ранним вымы-ванием из занятости менее образованных групп. В 2000-е годы быстрая экспансия высшего образования вела к увеличению доли его обладателей среди 20-летних, а затем эта волна поднимает соответствующие значения и в последующих возрастных группах. Так, доля обладателей соответствующих дипломов среди 25-29-летних возросла с 22,3% в 2000 г. до 37,7% в 2015 г. По мере приближения к 50-летнему возрасту различия между когортами сокращаются. В группе 35-39 лет охват возрос с 22,8 до 33,2%, а среди 50-55летних разрыв уже минимален. Среди лиц старше 55 лет доля высокообразованных снова растет, но уже из-за того, что лица без высшего образования с большей вероятностью покидают рынок труда. Прерывистая линия показывает, как уже сложившийся в младших возрастах в 2015 г. уровень охвата высшим образованием (и при условии, что он не изменится) может распространиться на старшие возраста к 2030 г.

Концентрация высокообразованных в младших рабочих возрастах, казалось бы, может помочь объяснению П-образной формы профиля. Однако она не объясняет, почему такой же профиль наблюдался в годы, предшествующие образовательному буму, а 2005 г. был близок к началу бума. К тому же, в регрессиях, на результаты которых мы опираемся, контролируются как возрастные когорты и достигнутый уровень образования, так и виды деятельности, которые могут в разной мере «отбирать» более образованных работников.

Конечно, используемый в регрессиях контроль является далеко не полным. Кроме уровня образования возрастные группы могут различаться его содержанием и качеством, которые учитывают, в частности, то, когда и в каких условиях оно было приобретено. Более «свежие» и более полезные для рынка умения и навыки должны цениться выше. Например, «советское происхождение» прошлого образования, являющееся «атрибутом» старших возрастных групп и часто сочетающееся с длительным трудовым стажем, может давать пониженную отдачу [Гимпельсон, Капелюшников, Ощепков, 2016, с. 5]. Человеческий капитал, сформировавшийся в эпоху плановой экономики, был нацелен на решение совсем иных (нежели в рыночной экономке) задач, чему способствовала и его узкая профессиональная специализация, и сопутствовавший ей набор особо востребованных в той среде, а потому сознательно культивированных социальных качеств. В зрелом возрасте и в изменившихся условиях формирующейся рыночной экономики начать новую профессиональную жизнь удалось далеко не всем из тех, кто начинал трудиться в плановом народном хозяйстве. Те, кому не удалось, могли заметно потерять в заработке, заплатив таким образом за сохранение занятости. В этом случае, однако, опять возникает вопрос об объяснении отдач от образования по возрастным группам в динамике, поскольку в нулевые годы они (отдачи) было примерно такими же, хотя тогда «советского» человеческого капитала было гораздо больше, чем в середине второго десятилетия.

Для объяснения повозрастного профиля зарплаты может быть также полезным знание того, как меняются премии за уровень образования. Оценка образования - важная составляющая оплаты, при прочих равных условиях, должна отражать рыночную ценность этого блага, учитывая как его редкость на рынке, так и качество как производительную характеристику. Редкость может возрастать с возрастом, поскольку доля лиц с третичным образованием в старших когортах меньше (хотя и спрос на него у старших тоже может снижаться). С точки зрения качества вывод менее однозначен. В младших возрастах нет советского трудового опыта и нет узкоспециализированного образования, плохо приспособленного к рынку. Однако по ненаблюдаемым характеристикам качество в младших группах может быть хуже, поскольку отбор в занятость слабее. В старших воз-растах селекция в занятость сильнее, в результате чего на рынке труда остаются самые производительные.

Рис. 11. Премия за образование, % к среднему общему Источник: расчеты автора, ОЗПП, 2015 г.

Примечания. Контролируются продолжительность рабочего времени, пол, профессия, тип поселения, форма собственности, регион. Стандартные ошибки робастные с учетом кластеризации по регионам.

Мы можем оценить вариацию в отдаче от образования с возрастом, используя все то же уравнение заработков и данные ОЗПП. По отношению к среднему общему, взятому в качестве референтного, только высшее образование дает значительную отдачу. Она вначале быстро растет с 44% в группе 20-29 лет до 70% в группе 30-39 лет, затем ее рост замедляется и вовсе стагнирует. В самой старшей группе рост составляет 97%, но при этом усиливается самоотбор в занятость - менее образованные и производительные с рынка уходят раньше (или сокращают число часов), либо еще более проваливаются по зарплате вниз. При этом для других уровней образования вариации в отдаче с возрастом практически нет.

Обновление человеческого капитала на протяжении трудовой жизни

К своим 25 годам индивиды, как правило, заканчивают формальное обучение в системе образования и после этого уже полностью «принадлежат» рынку труда (если по каким-то причинам рано не уходят из рабочей силы). Дальнейшее накопление знаний и навыков, составляющих ядро производительного человеческого капитала, при этом не заканчивается; оно так или иначе продолжается в ходе всей трудовой деятельности через приобретение того, что называется производственным опытом (experience).С опытом индивиды не только «корректируют» свои знания, полученные в системе образования (кстати, далеко не всегда используемые на практике), но и приобретают новые, востребованные на рын-ке труда. При этом часть прошлого запаса человеческого капитала амортизируется, поскольку с изменениями в технологии соответствующие им знания обесцениваются, но одновременно производятся новые. Таким образом идет непрерывный процесс обновления человеческого капитала - своего рода «созидательное разрушение». Если инвестиции в него в ходе трудовой карьеры не компенсируют текущую амортизацию, то производительная способность рабочей силы снижается. А за ней может поползти вниз и заработная плата (если последняя устанавливается достаточно гибко для того, чтобы отражать флуктуации производительности).

Можно условно выделить три основных, но пересекающихся компонента такого опыта: общий опыт, который измеряется продолжительностью общего стажа, специфический (для организации) опыт, измеряемый стажем работы в данной организации, и дополнительное обучение, связанное с текущей работой. Первые два компонента приобретаются почти «автоматически» через соответствующее обучение, естественным образом сопутствующее имеющейся работе, третий предполагает дополнительные инвестиции со стороны фирмы, работника и/или государства. Каждый из них варьируется с возрастом, вносит свой вклад в общий запас индивидуального человеческого капитала и потенциально влияет на производительность труда.

Общий (потенциальный) опыт на рынке труда измеряется длительностью общего трудового стажа и обычно оценивается как общий опыт = возраст - 6 лет - продолжительность обучения в системе образования. Получается, что именно последний компонент при данном возрасте определяет искомую величину. Специфический опыт обычно равен стажу работы в данной организации и представляет собой набор знаний и навыков, приобретаемых в ней в процессе трудовой деятельности. Чем дольше индивид трудится на данном месте, тем лучше он владеет технологиями, специфическими для организации, что должно влиять на его производительность. Потенциальная отдача от такого опыта со временем должна уменьшаться, поскольку приобретение новых навыков замедляется и в итоге прекращается. Если выгоды от него обнуляются, то работнику легче сменить работу с расчетом на то, что выгоды от мобильности перевесят потери от сгорания уже приобретенного (на старом месте) специфического опыта. Но с возрастом издержки смены работы растут и мобильность работников снижается, что проявляется в увеличении средней продолжительности специального (и, естественно, общего) стажа. Продолжительный специфический опыт может положительно влиять на производительность и зарплату, но только в том случае, если накопление производительного человеческого капитала не прекращается (квадрат опыта в стандартной спецификации минцеровского уравнения означает, что мы не ожидаем линейной связи между ним и производительно- стью/заработком). С другой стороны, смена работы также может вести к росту производительности, если она способствует более эффективному использованию человеческого капитала.

В работе [Гимпельсон, Капелюшников, Ощепков, 2016] на данных РМЭЗ ВШЭ было показано, что в России специальный стаж выше в старших возрастных группах, чем в младших (что вполне ожидаемо), но денежная премия за него с определенного момента снижается. Это означает, что работа на одном месте уже через несколько лет перестает вести к росту зарплат (при прочих равных условиях), а более длительный стаж характерен, прежде всего, для старших возрастов.На связь мобильности с возрастом мы можем посмотреть и с другой стороны. Сам факт трудовой мобильности, т.е. смены работы, означает обнуление специального стажа, который является прокси-переменной для специфического человеческого капитала. Как отмечают Гимпельсон, Капелюшников, Шарунина (2016), согласно расчетам на данных РМЭЗ ВШЭ, с возрастом средняя доля сменивших работу в течение года монотонно снижается примерно с 35% в группе до 30 лет до 9% в группе старше 50 лет. Если мы учитываем неоднородность работников, контролируя их основные индивидуальные характеристики, то вероятность смены работы, при прочих равных, снижается с 25 до 10%. А что при этом происходит с отдачей от мобильности? Ведет ли она (т.е. обнуление специального стажа) к росту заработной платы и если да, то насколько? В среднем за 2006-2013 гг. прирост реальной зарплаты у «немобильных» составляет около 10%, а у «мобильных» - около 25% [Гимпельсон, Капелюшников, Шарунина, 2016]. Значит, выгоды от накопления специального человеческого капитала оказываются меньше, чем выгоды от мобильности, предполагающей его единовременную амортизацию. Логично предположить, что и повозрастная вариация в отдачах от мобильности будет в пользу молодых работников, т.е. возраст не является в этом случае фактором роста зарплаты.

Длительный производственный опыт сам по себе, облегчая решение многих рутинных и повторяющихся задач, слабо помогает при быстрых технологических изменениях, если новые технологии существенно отличаются от тех, что были освоены ранее. Чтобы идти в ногу со временем, необходимо специальное или дополнительное обучение, потребность в котором с возрастом возрастает.

Итак, потребность в обучении и переобучении (будем далее использовать эти термины как синонимы) работников для противодействия обесценению их человеческого капитала (поддержания квалификации) с возрастом усиливается, но всегда ли удовлетворяется? По-видимому, нет. Отсутствие переобучения во взрослых и, особенно, старших возрастах признается всеми как существенная проблема российской экономики (см., например: [Рощин, Травкин, 2015]). Это сказывается на производительности и, соответственно, может транслироваться в заработную плату. Возможно как ее сокращение на том же рабочем месте, так и вытеснение работников в старших возрастах в более простые и хуже оплачиваемые профессии, в которых особое обучение не требуется. Например, таковыми являются многочисленные профессиональные группы 5 («Работники сферы обслуживания, ЖКХ и торговли») и 9 («Неквалифицированные рабочие») по классификатору ИСКО/ОКЗ, для входа в которые специальное образование, как правило, не требуетсяОднако может иметь место и вытеснение малопроизводительных работников из занятости, что будет вести к завышению заработков в старших возрастах, если такой неслучайный отбор не учитывается..

Данные о переобучении, которые используются далее, относятся преимущественно к 2016 г. Индивиды в возрасте 30-34 лет, обследованные в этом году, заканчивали свое формальное образование 10-15 лет назад, т.е. в начале нулевых годов. К этому времени требования к квалификации с точки зрения запросов рыночной экономики уже в основном сформировались и действующая система образования старалась им соответствовать (насколько успешно - другой вопрос). Те же, кому в 2016 г. было 50-54 года, имели советское образование, предназначенное для совсем другой экономики - как с точки зрения ее организации, так и с точки зрения используемых технологий. Возможно, это небыло бы большой проблемой, учитывая высокую адаптивность россиян, если бы старение образования как суммы знаний и компетенций компенсировалось активным переобучением новым навыкам.

На рис. 12 показано, как охват дополнительным обучением меняется с возрастом в ряде европейских стран. Рисунок построен по данным Европейского социального обследования (ЕСО) за 2016 г. и, судя по формулировке вопроса, может завышать фактические показатели, поскольку включает даже разовые мероприятия, эффект которых для производительности не столь очевиденВопросформулируетсяследующимобразом: «During the last twelve months, have you taken any course or attended any lecture or conference to improve your knowledge or skills for work?». Та-кая формулировка принимает даже случайное разовое мероприятие за факт обучения (https ://www.europeansocialsurvey.org/data/).. Для нас здесь, однако, межстрановые и межвозрастные соотношения важнее точных значений охвата в конкретной возрастной категории. Они наглядно демонстрируют вариацию в накоплении/поддержании человеческого капитала. Индивиды в старших рабочих возрастах переобучаются значительно реже, чем их коллеги среднего возраста, но, как правило, снижение охвата с возрастом начинается при приближении к пенсионному рубежу.

Рис. 12. Вероятность переобучения в течение года в зависимости от возраста, ЕСО-2016 Источник-, расчеты автора по ЕСО-2016.

Линии, отражающие охват обучением в западноевропейских странах, лежат намного выше линий, относящихся к странам Восточной Европы с переходной экономикой. На рисунке можно выделить три группы стран. Во-первых, это скандинавские страны, Германия и Швейцария, в которых охват 50-летних работников обучением составляет свыше 50%. Соответственно, охват в младших группах еще выше. Во-вторых, это Бельгия, Франция, Австрия и Великобритания, а также Эстония - здесь охват старших составляет от 30 до 40%. Наконец, в-третьих, это страны, в которых в течение года переобучается меньше одной пятой от всех 50-летних работников. Среди них - Чехия, Польша, а также Россия, которая имеет самый низкий показатель охвата среди всех стран, представленных на графике. У нас он начинает снижаться очень рано, хотя в скандинавских странах продолжает расти до 50 лет. Безусловная вероятность переобучения в России максимальна в самых младших группах, где она составляет около 28%, и постепенно снижается до 35% в самых старших возрастных группах.

Особо отметим случай скандинавских стран. Здесь не только сами масштабы охвата во всех возрастах довольно высокие, но и максимум в 70% наблюдается в группе 40-49 лет. Каждый работающий в этих странах, достигший предпенсионного возраста, переобучается примерно раз в два года. Хотя кривая для Германии лежит несколько ниже, чем в скандинавских странах, каждый работающий немец в предпенсионном возрасте будет переобучаться примерно раз в три года.

ЕСО позволяет проводить межстрановые сопоставления, но проблемы обучения для него не являются центральными. Возможно, другие источники данных рисуют иную - более благоприятную для России - картину. Росстат предлагает два обследования, в рамках которых соответствующая зависимость между возрастом и обучением взрослых может быть выявлена. Во-первых, это специальное статистическое обследование «Повышение квалификации и профессиональная подготовка работников организаций в 2016 году», во-вторых, это обследование рабочей силы (ОРС, ранее ОНПЗ), в анкету которого включен соответствующий вопрос.

Первое из этих двух обследований охватывает только занятых на крупных и средних предприятиях, которые составляют немногим более 40% занятой рабочей силы. Такая выборка ведет к завышению показателей обучения, поскольку на малых предприятиях его, по определению, меньше. Соответствующие кривые для всех обследованных и занятых только в обрабатывающих производствах представлены на рис. 13. Они рисуют примерно такую же картину, что и рис. 12, только в обрабатывающем секторе снижение охвата обучением с возрастом идет круче, хотя и начинается с чуть более высоких значений. Мы могли бы ожидать больше активности в переобучении именно в этом секторе, производящем торгуемые товары и в большей мере открытом конкуренции, но здесь, по- видимому, действовали две противоположно направленные тенденции. С одной стороны, занятость в обрабатывающих производствах непрерывно сжималась (она снизилась с 17,4% от всех занятых в 2005 г. до 14,2% в 2016 г.), а относительная зарплата снижалась (с 98,4% по отношению к средней по экономике до 94,2% за тот же период). Это может интерпретироваться как сокращение спроса на труд, следствием чего может быть и снижение спроса на переобучение. С другой, производство торгуемых товаров для конкурентных рынков требует непрерывного технологического обновления, которое невоз-можно без поддержания высокой квалификации у работников. Но если используются преимущественно старые технологии, а конкурентное давление слабо, то и спрос на переобучение останется подавленным. Более высокие показатели охвата переобучением свойственны для организаций образования и здравоохранения, где для ключевых профессиональных групп оно является обязательным, а доля работников в старших возрастах значительна. В целом же содержание и качество переобучения в любом случае почти ненаблюдаемы, а оно само часто связано с формальными регламентами техники безопасности, а не с внедрением новых технологий. Можно смело предположить, что хотя бы часть такого - в целом незначительного - переобучения не ведет к росту производительности. Это еще сильнее опускает показатели реального охвата.

Рис. 13. Вероятность переобучения в течение года в зависимости от возраста

Источник. Повышение квалификации и профессиональная подготовка работников организаций в 2016 году. Росстат, 2016.

Мы можем дополнительно проверить эти результаты с помощью данных из ОНПЗ за 2015 г. (рис. 14). Согласно этому источнику, охватывающему все категории занятых по найму, общий показатель охвата переобучением еще ниже. Максимальный охват в среднем по выборке не дотягивает и до 15% и снижается после 40 лет. У мужчин он ниже, чем у женщин, и снижение начинается с 30 лет. У женщин максимум приходится на группу 40-44 года, после чего показатель охвата также быстро идет вниз. Более высокий показатель для женщин отражает их занятость в бюджетном секторе.

Представленные рис. 13 и 14 не учитывают неоднородность работников по индивидуальным характеристикам и параметрам рабочих мест. Если же мы при этом контролируем основные наблюдаемые характеристики (пол, образование, рабочее время, вид деятельности, регион), регрессируя участие в переобучении на возраст, то получаем монотонное снижение условной вероятности (рис. 15). В возрастных группах до 40 лет вероятность учиться таким образом выше у мужчин, а в группах старше 40 лет - у женщин. Другими словами, доступные свидетельства говорят о том, что уровень охвата профес-

сиональным переобучением в целом низкий и отрицательно связан с возрастом (за исключением начального периода на рынке труда). Значимость же переобучения, наоборот, с возрастом должна расти. Конечно, существует вероятность того, что снижение охвата обучением зависит не столько от возраста, сколько от каких-то иных ненаблюдаемых переменных, закоррелированных с возрастом. Например, от такой черты характера, как открытость новому опыту и готовность учиться. Ниже мы еще вернемся к этому вопросу.

Рис. 14. Охват переобучением в течение года в зависимости от возраста, 2015 г., % Источник: ОНПЗ, 2015 г., расчеты автора.

Рис. 15 . Условная вероятность переобучения в зависимости от возраста, 2015 г.

Источник: ОНПЗ, 2015 г., расчеты автора.

Снижение охвата профессиональным обучением означает, что амортизация человеческого капитала с возрастом не (полностью) компенсируется вновь приобретаемыми навыками, поддерживающими его производительность. Возможно, конечно, что человеческий капитал неплохо воспроизводится в ходе неформального обучения на рабочем месте, но тогда все же должна прослеживаться положительная отдача от специального стажа, а ее, как уже отмечалось, не видно [Гимпельсон, Капелюшников, Ощепков, 2016]. Что же касается отдачи от общего стажа, то он сильно коррелирует с возрастом.

Итак, зависимость между возрастом и охватом обучением похожа на зависимость между возрастом и заработной платой - она также является П-образной. Охват обучением стабилен или растет в течение короткого периода после завершения формального образования, а затем быстро снижается. Мы не контролируем, к сожалению, продолжительность и интенсивность обучения, которые могут иметь схожий профиль, сокращаясь во второй половине трудовой жизни. Соответствующие повозрастные изменения хорошо согласуются с профилем заработной платы.

Использование человеческого капитала: «useitorloseit».Спортсмен, который не участвует регулярно в соревнованиях, соответствующих своему уровню, утрачивает свою спортивную конкурентоспособность. Это очевидно каждому. Но также обстоит дело и с человеческим капиталом: если он не используется в полной мере и по назначению, то через какое-то время размывается - в соответствии с принципом «useitorloseit» [de Gripet al., 2008; OECD 2012]. С этим могут столкнуться те, кто «сверхобразован» для той работы, которую им приходится ежедневно выполнять. Например, если работа не требует того образования, которое у индивида имеется, то диплом остается, а «избыток образованности» постепенно исчезает. Такое рассогласование является типичной чертой многих стран с массовым третичным образованием. Россия здесь не является исключением.

Неиспользуемые знания и навыки атрофируются, а стимулы к дальнейшим инвестициям в их поддержание в такой ситуации отсутствуют. Здесь возможны две различные интерпретации. Если работодатели расценивают факт сверхобразованности работников как негативный сигнал об их способностях, то они предпочтут воздерживаться от дальнейших вложений в их человеческий капитал. Но работодатели могут рассматривать это и как позитивный сигнал, считая, что обладатели более высокого образования в силу своих способностей сами всему успешно научатся и в дополнительных затратах со стороны фирм нет необходимости. Такой вывод также может вести к сокращению инвестиций в переобучение. Но и сами работники, соглашаясь на более простую работу, могут сворачивать дополнительные инвестиции в обновление своих знаний и навыков (как по причине бюджетных ограничений, так и из-за ожиданий незначительной отдачи от этих вложений).

Связана ли величина расхождения между полученным работником образованием и его фактическим использованием с возрастом? Его наличие снижает отдачу от образования и тем самым может негативно влиять на заработную плату.

На рис. 16 показаны зависимости между возрастом и разными показателями образовательно-профессионального несоответствия для работников с высшим образованием, построенные на данных ОНПЗ за 2015 г. В качестве мер сверхобразованности используем два показателя: доли работников с высшим образованием, занятых в профессиональных группах ОКЗ с третьей по девятую и с четвертой по девятую. Первый из них (3-9) дает более жесткую оценку сверхобразо-ванности, поскольку рассматривает наличие высшего образования по профессиям группы 3 (Специалисты среднего уровня квалификации) как свидетельство такого несоответствия. Второй показатель (4-9) не считает это несоответствием. Если в целом по экономике доля обладателей высшего образования составляла в 2015 г. около 33%, то среди тех, кто занят в профессиональных группах с третьей по девятую, их доля составляет 26%, а в группах с квалификацией ниже, чем в третьей по девятую (в группах 4-9), около 15%.

25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-72

Среди всех занятых В 3-9 группах ОКЗ В 4-9 группах ОКЗ

Рис. 16. Доля работников с высшим образованием, «сверхобразованных» для выполнения текущей работы, %

Источник-. ОНПЗ, 2015 г., расчеты автора.

Учитывая экспансию высшего образования в последние два десятилетия, можно было бы предположить, что это явление характерно, прежде всего, для лиц в младших рабочих возрастах. Однако зависимость от возраста оказывается и-образной. Действительно, среди 20-летних (в возрасте 25-29 лет) вероятность избыточной образованности несколько выше, чем в средних возрастах, но она затем поднимается вновь у самых старших. Она снижается с 32 до 20% в группе 45-59 лет и затем вновь возрастает до 30% и более. При менее жестком определении она меняется от 19 до 12% в группе 40-44 лет и затем медленно растет до 25%.

В младших возрастах сверхобразованность может быть как результатом образовательной экспансии последних лет (и в этом случае иметь долгосрочный эффект, если экспансия сопровождается снижением качества образования и вовлечением менее способных к обучению студентов), так и итогом адаптации и поиска на рынке труда после окончания учебного заведения (краткосрочный эффект). То же относится и к основным рабочим возрастам: то ли рынок труда испытал в меньшей степени давление со стороны предложения высокообразованного труда в этом возрасте, то ли со временем проявляется более успешная адаптация. К сожалению, мы не можем сказать, какие эффекты здесьдоминируют - для этого нужны специальные исследования. Что бы ни было причиной сверхобразованности, это явление, по-видимому, негативно влияет на вероятность переобучения и может вести к недополученным заработкам обладателей «избыточного» образования [Российский работник... 2011].

Рост вероятности сверхобразованности в самых старших возрастах может быть также связан со «сползанием» части специалистов с высшим образованием при приближении к пенсионному возрасту в более простые профессии. Изменение вероятности профессионального несоответствия, представленное на том же графике, иллюстрирует эту гипотезу. Если в среднем 28% обладателей высшего образования отмечают, что работают не по специальности, то в младших возрастах этот показатель составляет 30%, а в самых старших 35% (рис. 17).

Рис. 17. Доля работников, имеющих профессиональное образование, у которых текущая работа не соответствует профессии/специальности, полученной в системе образования, %

Источник-. ОНПЗ, 2015 г., расчеты автора.

Среди обладателей среднего специального образования масштаб несоответствия значительно больше - в среднем он составляет 40%. Сначала он снижается с 42% в возрасте 25-29 лет до 37% (в возрасте 40-44 лет), а затем растет до 56% в самой старшей группе. При этом его рост ускоряется с наступлением пенсионного возраста. Интересно, что у обладателей лишь начального профессионального образования сам уровень несоответствия значительно выше, но кривизна профиля до предпенсионного возраста почти не проявляется, затем вероятность несоответствия резко растет и доходит до 70% в самой старшей группе.

Само по себе несоответствие вряд ли является критической проблемой. Состав профессий в экономике постоянно обновляется, и способность людей приспосабливаться к этим переменам в общем случае является скорее преимуществом, а не недостатком. Однако обстоятельства и следствия такого приспособления могут быть разные. В одном случае смена профессии сопровождается соответствующим профессиональным переобу-чением и даже карьерным ростом. В другом случае такого переобучения нет (или оно минимально и неформально), но это возможно тогда, когда новая профессия проще старой и менее требовательна к обновлению знаний и навыков. Другими словами, имеет место нисходящая профессиональная мобильность, сопровождающаяся снижением заработка.

Когнитивные навыки, компьютерный опыт и знание иностранных языков

Навыки работы с текстами, с количественной информацией и решения проблем в технологически сложной среде рассматриваются как ключевые компоненты человеческого капитала, влияющие на производительность [PaccagneПa, 2016]. Эти три самых общих навыка необходимы на протяжении всей трудовой жизни и востребованы во всех более- менее сложных профессиях, в которых используется не только примитивная физическая сила. Конечно, землекопу с лопатой они, наверное, не жизненно необходимы, но уже машинисту современного экскаватора могут быть крайне полезны. Исследования их наличия у взрослых проводятся в рамках программы Р1АСС, полученный профиль для стран - членов ОЭСР был представлен ранее (рис. 2). С точки зрения эволюции навыков у взрослых он малоутешителен для лиц старшего возраста, но при определенных условиях коррекция возможна. Эти условия заключаются в том, чтобы эти навыки были востребованы и воспроизводились на рабочем месте и тем самым поддерживались на необходимом уровне. Другими словами, структура рабочих мест имеет значение.

К сожалению, для России мы фактически не имеем данных о состоянии таких навыков у взрослых (хотя попытка участия в программе Р1АСС была предпринята, но качество собранных данных оказалось неудовлетворительным). Есть ли у нас основания ожидать, что российский профиль окажется принципиально иным, чем в странах ОЭСР, что пик навыков достигается позднее и/или поддерживается более длительное время? По-видимому, нет. Это означает, что по важнейшим компонентам производительных навыков старшие возраста могут проигрывать и этот проигрыш начинает формироваться довольно рано. Далее встает вопрос о том, в какой мере он может быть компенсирован дополнительным обучением во взрослом возрасте, и, как мы могли видеть выше, ответ оказывается не очень оптимистическим.

В современной экономике есть еще два навыка, которые приобретают все большее значение. Это то, что называется «цифровыми навыками», и знание иностранных языков, прежде всего, английского языка. Под первыми понимается опыт практического использования компьютера и отсутствие непреодолимого страха перед ним и необходимостью осваивать новое программное обеспечение. Знание иностранного языка востребовано далеко не во всех профессиях, но сфера его использования быстро расширяется, и работодатели должны его приветствовать, в том числе и заработной платой. Умение пользоваться компьютером и связанными с ним технологиями тоже требуется не везде, но спектр профессий, где в этом вообще нет необходимости, быстро сужается.

Насколько российские работники в разных возрастных группах вооружены этими инструментами производительности? Обратимся к РМЭЗ ВШЭ. Конечно, ответы на вопросы анкеты мониторинга являются самооценками, которые могут быть чрезмерно оптимистичными и существенно завышать уровни знания языка или владения компьютером. Однако для нас здесь важнее межвозрастные соотношения, нежели точные оценки.

РМЭЗ спрашивает респондентов о том, владеют ли они каким-либо иностранным языком (кроме языков бывших республик СССР). Владение языком идентифицируется через положительный ответ на этот вопрос при условии, что на другой вопрос о степенивладения респондент отвечает, что «владеет свободно» или «может изъясняться и достаточно свободно читает». Ответ «может изъясняться, читает и переводит со словарем» объединен с ответом «нет» на вопрос о владении. Таким образом, получаем дихотомическую переменную, значение единица которой обозначает владение. Контролируя основные демографические характеристики, затем оцениваем пробит-модель и рассчитываем условные вероятности того, что индивид владеет иностранным языком. Эти вероятности для занятых в экономике в зависимости от возраста и отдельно для мужчин и для женщин представлены на рис. 18.

На рисунке наглядно видно, как вероятность владения языком убывает с возрастом. При этом гендерные различия практически отсутствуют. В младших возрастах иностранным языком «владеет» практически каждый второй, а в старших - каждый десятый. Можно, однако, предположить, что здесь влияет не возраст, а принадлежность к поколению. С возрастом иностранный язык хуже поддается изучению, но если он уже есть, то, при прочих равных, при использовании уже не исчезает. Деление на возраст и поколение важно в той мере, в какой нам важно разделить эффект биологического старения (присущий человеку как биологическому виду) и эффект принадлежности к определенной социально-демографической когорте. Второй эффект для общества в целом является преходящим, поскольку новая когорта уже приходит с новыми навыками.

<2020-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-70

--- Женщины * Мужчины

Примечания. Контролируются образование, семейное положение, место жительства, наличие детей.

Рис. 18. Условные вероятности знания иностранного языка в зависимости от возраста, РМЭЗ ВШЭ, 2016 г.

Вопросы РМЭЗ не оценивают уровень компьютерных навыков, а спрашивают лишь о факте пользования компьютером и интернетом на работе. Если индивид говорит, что он использует эти инструменты в своей работе, то присваиваем ему значение единица, в противном случае - ноль. Затем, используя пробит-регрессию, оцениваем условную вероятность использования компьютера и интернета. Также полагаем, что сам факт пользования означает какую-то степень компьютерной грамотности. Конечно, оценки степенитакой грамотности являются крайне осторожными, но, по крайней мере, можно предположить, что респондент может производить несложные рутинные операции в процессе трудовой деятельности и не входит в психологический ступор при необходимости общения с компьютерным разумом.

Примечания. Выборка занятых. Контролируются: образование, семейное положение, место жительства, наличие детей, тип населенного пункта и регион. Стандартные ошибки с учетом кластеризации по PSU.

Рис. 19. Условная вероятность использования компьютера и использования интернета на работе за последние 12 месяцев; РМЭЗ ВШЭ, 2016 г.

В обоих случаях мы наблюдаем одинаковый профиль: вероятности последовательно снижаются с возрастом с примерно 60-70% охвата в возрасте 20-24 лет в случае использования компьютера и 55-65% в случае пользования интернетом до 20-30% и 1520% в возрасте 65-70 лет соответственно. Как мы видим, женщины более компьютерно активны, чем мужчины и гендерный разрыв (в пользу женщин) сохраняется вдоль всей шкалы возраста.

Быстрое и статистически значимое снижение показателей начинается примерно с 45-49 лет. Это вполне может быть эффектом поколения, поскольку в старших поколениях обучение компьютерной грамотности было намного более редким.

Однако это может быть и эффектом возрастной селекции по профессиям, и в этом случае более редкое использование компьютера/интернета лишь отражает возрастные сдвиги в распределении по профессиям.

Социальные и некогнитивные навыки: вариация с возрастом

Большая часть вариации в заработной плате в рамках даже расширенного минце- ровского уравнения обычно остается необъясненной. Индивиды с одинаковым уровнем образования и опыта могут быть неодинаково производительны и заметно различаться получаемым вознаграждением. Это означает, что существуют дополнительные производительные характеристики, которые плохо наблюдаются и фиксируются. Такими производительными компонентами человеческого капитала являются различные по своей природе социальные и некогнитивные характеристики. «Так, широкий набор личностных качеств, не являющихся собственно навыками, может включать важные детерминанты заработков» [Bowleset al., 2001, p. 1144]. Как отмечается в работе [Cunha, Heckman, 2007], «некогнитивные способности (упорство, мотивация, склонность к риску, самооценка, самоконтроль, предпочтения досуга) имеют прямое влияние на заработки (при контроле продолжительности обучения)». Здесь границы между тем, что называют «навыками» (skills),«способностями» (abilities)и «личностными чертами» (personaltraits),стираются, так как последние, согласно новейшим исследованиям, не являются заданными природой раз и навсегда, а могут рассматриваться и как результаты инвестиций в человеческий капитал«Мы используем термины "навыки” и "способности” как синонимы. И те, и другие произво-дятся средой, инвестициями и генами. ... Эти способности (или навыки) разнообразны по своей природе и варьируют от чисто когнитивных способностей (например, IQ) до некогнитивных спо-собностей (терпимость, самоконтроль, темперамент, склонность к риску, межвременные пред-почтения» [Cunha, Heckman, 2007].. Их также еще называют «мягкими» навыками, в отличие от «жестких» - сугубо профессиональных, приобретаемых преимущественно в ходе формального образования и на рабочих местах в ходе трудовой деятельности. Ключевые инвестиции в формирование этих качеств осуществляются семьями в ранние годы жизни детей, но они затем во многом определяют успех более поздних инвестиций (см., например: [Carneiro, Heckman, 2006; Cunha, Heckman, 2007; Heckman, Stixrud, Urzua, 2006; Kautz et al., 2014]).

Эффективная реализация «жестких» навыков в процессе трудовой деятельности предполагает комплементарность со стороны «мягких». Влияние таких навыков на результаты, достигаемые индивидами на рынке труда (и шире - в жизни), идет по разным каналам - как прямо, так и опосредованно - как через обучение в системе образования, так и через раннее развитие в семье. Например, более организованный и мотивированный индивид прилагает больше усилий и тем самым достигает более высокой производительности. Но ранее он же прилагал больше усилий при получении образования на разных этапах, будучи добросовестным и заинтересованным учеником и студентом. В результате он имеет более сложную (и лучше оплачиваемую) работу и получает более высокую отдачу от прежних инвестиций в образование. Менее организованный и не столь добросовестный индивид, часто даже имея такое же формальное образование и не меньшие способности, сталкивается с проблемами при трудоустройстве и получает ограниченную отдачу. Если эти качества варьируются по возрастным группам, то эта вариация может транслироваться в вариацию в заработках.