Отдача от человеческого и социального капитала в современной России

В исследовании GfK Verein доля респондентов полностью и по большей части доверяющих армии отличается от наших данных, однако необходимо понимать, что наше исследование проводится на мини-панели со своими специфическими характеристиками, а также шкала и список представленных институтов, доверие которым замерялось, были немного другими, что также, безусловно, могло повлиять на полученные данные. Однако интересным для нас является относительное сравнение. Так же, как и в нашем исследовании, в данных по 25 странам армия попала на первое место, как институт, которому доверяют более всего, с долей тех, кто доверяет ей "полностью" и "по большей части" равной 79%.

Относительно выборки в целом, показатели доверия институтам в России находятся на значимо более низком уровне. Это согласуется с общими рейтингами социального доверия, в которых показатели по России ниже, чем по многим другим странам и о чем уже упоминалось выше. Стоит так же упомянуть, что, несмотря на то, что мы сравниваем разные годы (2011 - Gfk, 2012 - RLMS), такое сравнение является корректным. Как уже было указано выше, уровень социального капитала медленно меняется в обществе. В частности, такая незначимая динамика была показана с помощью сравнения данных по доверию за 2006 и 2012 годы на данных RLMS, проведенного Рощиной Я.М. Рощина Я. М. Россия до и после политического кризиса 2011-2012 гг.: факторы спроса на демократические институты // Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS_HSE). 2014. Вып. 4. С. 166-179, где было проведено сравнение с разницей в 6 лет. В наших данных же временной разрыв значительно меньше.

• 3.3 Взаимосвязь между доверием и другими характеристиками респондентов
• Далее нами был проведен анализ соответствий. Анализ соответствий используется, когда необходимо представить взаимосвязь между строками и столбцами таблиц сопряженности, а также помочь наглядно представить данную взаимосвязь.
• Для нас интересным будет анализ взаимосвязи между доверием различным институтам, обществу в целом и социально-демографическими характеристиками респондентов, характеристиками их места работы, образования и пр. Это позволит нам понять, как взаимосвязаны между собой доверие и эти характеристики.
• Для анализа данных сначала строится таблица сопряженности. Для нашего исследования мы построили таблицу, в которой было показано распределение тех, кто "скорее доверяет" и "полностью доверяет", а также тех, кто считает, что большинству людей можно доверять по различным характеристикам (пол, уровень образования, уровень урбанизации населенного пункта, в котором проживает респондет, официальное устройство на работе, тип собственности предприятия, религиозность), подробнее см. Приложение 10).
• В ходе анализа соответствий нами был выбрано двухмерное решение. Такое решение проще всего интерпретировать, а также оно сохраняет 77% информации, что является высоким показателем и позволяет нам остановиться всего на двух осях, так как прирост, добавляемый третьей осью, не является существенным(11%), однако сильно затрудняет интерпретацию.
• Таблица 12

"Вклад" каждого высказывания в оси Красное выделение связано с положительным полюсом оси, синее - с отрицательным.

• Может принадлежать секторам по обеим осям. А может не принадлежать ни к одной. Значит, это высказывание плохо описывается моделью.

Доверие…	1	2
Руководству предприятия, организации	0,9184	-0,0358
Коллегам	0,9766	0,0110
Правительству Российской Федерации	-0,8879	0,0664
Государственной Думе	-0,9130	-0,1171
Судам	-0,7222	-0,5982
Армии	-0,4010	0,2771
Полиции	-0,7218	-0,4849
Российским банкам	-0,2163	-0,7552
Иностранным банкам	-0,2074	0,6859
Страховым компаниям	-0,4321	0,1149
Мелкому и среднему частному бизнесу	-0,4301	0,8268
Политическим партиям	-0,9009	0,0441
Большинству людей можно доверять	-0,0493	-0,0583

• Далее мы построили карту анализа соответствий и, анализируя "вклад" каждого из высказываний в оси, дали им названия.
• Рис.9 Карта анализа соответствий
• Интерпретация карты соответствия должна быть аккуратной, она не столь очевидна. Рекомендуется интерпретировать не столько расстояния между высказываниями и характеристиками, сколько факт попадания высказываний и характеристик в одни и те же сектора (выделены на карте цветом). Интерпретируя карту, можно отметить, что доверие государственным институтам связано с такими характеристиками индивида как проживание в селах и поселках городского типа и самоопределение как верующего человека. Доверие мелкому и среднему частному бизнесу и иностранным банкам более характерно для мужчин и людей с высшим образованием. Доверие судам, полиции и российским банкам больше связано с такими характеристиками, как наличие средне специального образования, проживание в городах, не являющихся областными центрами, работа на предприятиях, находящихся в государственной собственности, а также женский пол.
• Поскольку анализ соответствий дает приближенную картину, целесообразно использовать более точный анализ стандартизованных остатков. Он показывает, есть ли статистическая связь между каждой строкой и каждым столбцом таблицы. Остатки представляют собой разницу между тем, какие частоты мы получили во время исследования и тем, какими бы они были, если бы данные переменные (строка и столбец) были бы независимыми. Стандартизованными остатками называют эти остатки, затем поделенные на собственное стандартное отклонение. Значение остатка большее, чем 1,64 свидетельствует о том, что существует статистически значимая связь между строкой и столбцом таблицы (т.е. между характеристикой и доверием) с вероятностью 90%.
• Анализ был проведен на тех же данных, что и анализ соответствий (см. Приложение 10), и в его ходе получена следующая таблица.
• Таблица 13
• Анализ стандартизованных остатков Красное выделение означает, что доверие этому институту значимо положительно связано с данной характеристикой, синее - что доверие этому институту значимо отрицательно связано с данной характеристикой. Выделение цветом ячеек по модулю больше 1,64 говорит о связи на 90% уровне значимости. Выделение цветом и белым жирным шрифтом ячеек по модулю больше 1,96 говорит о связи на 95% уровне значимости

	Муж. пол	Жен. пол	МСК+СПБ	Обл. центр	Город (не обл центр)	Село+ПГТ	Средн. обр.	Среднее спец. обр.	Высшее и выше	Офиц-е труд-во	Гос.собст-венность	Верующий	Неверующий
Руководству	-1,96	0,37	5,90	2,37	-2,88	-4,24	-1,97	-0,41	1,15	3,21	1,07	-1,30	0,45
Коллегам	-0,27	-0,79	5,27	3,25	-0,33	-6,48	-0,06	-0,78	-1,03	3,99	-0,23	-2,00	2,57
Правительству РФ	-0,08	0,43	-1,44	-2,31	-0,39	3,50	1,24	-0,28	-0,79	-1,35	0,56	1,04	-1,87
Государственной Думе	-0,45	0,30	-2,61	-3,10	-0,09	3,96	0,76	0,02	-0,88	-0,99	1,54	0,77	-1,70
Судам	-1,46	1,12	-2,78	-1,58	1,50	1,25	-0,87	0,77	0,51	-1,04	1,49	0,12	-0,51
Армии	3,02	-1,94	-2,77	1,01	0,23	1,31	1,58	1,01	-2,13	-1,08	-1,10	-0,05	1,45
Полиции	-0,11	0,04	-3,85	-0,58	1,84	0,81	-0,73	0,31	1,26	-1,81	1,72	0,45	-1,10
Российским банкам	-2,04	1,99	-2,69	1,03	2,15	-1,16	0,06	0,09	-0,17	-0,57	-0,02	0,69	-0,87
Иностранным банкам	1,24	-0,56	2,14	-2,17	-0,06	1,44	-0,12	-1,43	2,48	-1,18	-0,96	0,67	-0,83
Страховым компаниям	0,71	-0,27	-1,23	0,27	1,09	-0,10	1,06	-0,95	0,70	-0,73	-0,94	0,88	-1,31
Мелкому и среднему частному бизнесу	2,88	-1,00	0,10	-1,18	0,09	2,79	0,43	-0,03	1,46	-1,77	-4,30	1,17	0,41
Политическим партиям	0,02	0,07	-1,86	-4,21	0,13	4,55	0,16	1,11	-0,61	-1,56	1,10	0,78	-1,39
Большинству людей	-0,27	0,74	-0,88	1,38	-1,75	1,43	-1,10	1,40	-0,63	-0,55	-0,14	-0,76	2,02

• В целом анализ стандартизованных остатков показал примерно такие же результаты, как и анализ соответствий. Например, из таблицы видно, что с мужским полом положительно связано доверие мелкому и среднему частому бизнесу. Однако видны и различия: например, из таблицы можно увидеть также положительную связь с доверием армии. Этого не было видно по карте анализа соответствий, данная характеристика лежала на границе осей, что не позволяло однозначно интерпретировать ее местоположение. Именно поэтому эти два вида анализа полезно проводить вместе: анализ соответствий помогает представить данные в более наглядном виде, в то время как с помощью анализа стандартизованных остатков можно получить более точные результаты.
• 3.4 Регрессионный анализ влияния различных факторов на ставку заработной платы с помощью стандартного уравнения минцеровского типа
• Таблица анализа стандартизованных остатков предоставляет большое поле для анализа, мы же упомянем только некоторые взаимосвязи, которые, на наш взгляд, представляют интерес. Доверие руководству предприятия положительно связано с проживанием в крупных городах (Москва, СПб, областные центры) и отрицательно с проживанием в более мелких населенных пунктах. Доверие армии, как уже было сказано выше, положительно связано с мужчинами и отрицательно с женщинами. Для российских банков же ситуация обратная - доверие им более характерно для женщин и менее нехарактерно для мужчин. Недоверие армии также связано с наличием высшего образования и проживанием в столицах. Наличие значимой положительной связи между доверием правительству и Государственной Думе отмечено только для тех, кто проживает в селах и поселках городского типа. В то время как в целом, люди, проживающие в таких населенных пунктах, не склонны доверять большинству людей. Как это ни странно, доверие большинству людей в обществе положительно связано с самоопределением себя как неверующего человека. С "верующими" же людьми связь данной характеристики не значима.
• 3.5 Описательная характеристика ставки заработной платы
• Как уже было указано выше, с помощью расширенного стандартного уравнения минцеровского типа мы сможем оценить как на зависимую переменную (логарифм ставки заработной платы) влияет ряд независимых переменных, описанных выше. Однако сначала нам представляется важным рассмотреть, как в целом изменяются показатели ставки заработной платы для различных групп респондентов.
• Таблица 14
• Описательные статистики по ставке заработной платы, руб., РМЭЗ

	Кол-во наблюдений	Среднее	Станд. отклон.	Минимум	Максимум
Ставка з.п. в 2012	3170	115,6	138,7	4,6	3125
Ставка з.п. в 2014	3244	138,3	137,4	4,1	2750

• Как видно из таблицы, свою заработную плату и количество проработанных часов сообщили не все респонденты, а потому и вычислить ставку заработной платы оказалось возможным не для всех. За 2012 год мы располагаем данными для 82% респондентов (3170 наблюдений), средняя часовая ставка оказалась равна 116 рублям. Для 2014 года мы смогли рассчитать ставку для 84% респондентов (3244 наблюдения) и среднее значение оказалось равно 138 рублям.
• Рассмотрим отдельно для обоих годов размер средней ставки заработной платы в зависимости от различных характеристик.

• Таблица 15
• Средняя заработная плата и характеристики респондентов в 2012 году

Группа	Среднее	Доля, %
Пол
женский	100,1	55,1
мужской	134,7	44,9
Уровень урбанизации
МСК+СПБ	210,9	11,4
Областной центр	116,2	29,3
Город (не обл центр)	108,0	27,9
Село+ПГТ	88,9	31,4
Образование
Среднее	97,3	28,0
Среднее специальное	99,6	26,3
Высшее и выше	152,4	31,5

• Из таблицы видно, что средняя ставка заработной платы мужчин значимо выше, чем у женщин - разница составляет около 35%. Также большие различия наблюдаются в ставке в зависимости от уровня урбанизации населенного пункта, в котором проживает респондент. Средняя ставка заработной платы в столицах в 2,4 раза превышает таковую в селах и поселках городского типа. Также среди тех, кто имеет высшее образование ставка заработной платы существенно выше. Она в 1,5 раза превышает как ставку тех, кто имеет только среднее образование, так и тех, кто имеет среднее специальное.
• Таблица 16
• Средняя заработная плата и характеристики респондентов в 2014 году

Группа	Среднее	Доля, %
Пол
женский	128,4	55,1
мужской	150,6	44,9
Уровень урбанизации
МСК+СПБ	250,3	11,4
Областной центр	137,1	29,3
Город (не обл центр)	133,4	27,9
Село+ПГТ	103,1	31,4
Образование
Среднее	114,5	31,5
Среднее специальное	118,6	27,1
Высшее и выше	187,4	33,4

• Для 2014 года мы наблюдаем несколько иные цифры, однако в целом соотношение ставки заработной платы для различных групп остается таким же.
• Интересным является относительное сравнение ставки зп в различных отраслях, а также динамика двух годов относительно друг друга (см. рисунок 10, а также см. Приложение 12).
• Рис. 10. Средняя ставка заработной платы по отраслям в 2012 и 2014 году, руб
• Как видно из рисунка, самая высокая средняя почасовая ставка заработной платы в обоих годах наблюдается в сфере финансовых, страховых, информационных услуг. В этом же секторе наблюдается и наиболее интересная динамика. В то время как за 2 года во всех отраслях произошел рост оплаты труда (в среднем на 22%), оплата в данном секторе, напротив, на 22% снизилась (см. Приложение 12). Возможно, это связано с тем, что 2014 год был годом экономического кризиса, который, безусловно, в первую очередь, затронул финансовый сектор экономики, что и могло сказаться на оплате труда работников этого сектора. Наименее оплачиваемой же является отрасль сельского, рыбного и лесного хозяйства: в 2012 году средняя ставка в наиболее высоко оплачиваемом секторе в 4,2 раза превышала таковую в секторе сельского, рыбного и лесного хозяйства. В 2014 году коэффициент стал ниже (2,6), однако все равно разница значительна.
• 3.6 Оценка регрессии
• Выше мы описали, какие переменные и по какому принципу будут добавлены в исходное уравнение Минцера (формула 1), в итоге в уравнение, оценку которого мы будем производить, вошли независимые переменные, перечисленные в табл....Х:
• Оценка регрессии будет производиться с помощью метода наименьших квадратов (МНК).
• Результаты оценки представлены в табл. 17 (нестандартизованные регрессионные коэффициенты, стандартное отклонение и значимость приведены в таблицах - см. Приложения 6-9). Сразу оговоримся, что итоговая регрессия проведена на выборке меньшего размера, так как при проведении ФА исключались респонденты с пропущенными данными, что уменьшило и выборку для регрессии. В регрессии также был использован принцип missing listwise.
• Таблица 17
• Результаты оценки регрессии влияния различных характеристик на величину ставки заработной платы в 2012 и 2014 годах, РМЭЗ, стандартизованные коэффициенты

	Зависимая переменная
	Логарифм ставки зп	Логарифм ставки зп
	2012	2014
Возраст
Возраст/10	0,503***	0,278**
Возраст/10 в квадрате	-0,608***	-0,412***
Специфический стаж/10
Годы работы на основном месте	0,095***	0,105***
Пол: референтная группа - "женский"
Мужчины	0,19***	0,166***
Уровень урбанизации: референтная группа - "село или пгт"
МСК+СПБ	0,042	-0,016
Областные центры	0,069***	0,105***
Другие города (не обл. центры)	0,057**	0,081***
Уровень образования: референтная группа - "образование ниже среднего"
Среднее	0,059**	0,073**
Среднее специальное	0,087***	0,137***
Высшее	0,284***	0,368***
Статус устройства на работу: референтная группа - "устроены неофициально"
Устроены официально	0,073***	0,065***
Отрасль: референтная группа - "легкая и пищевая промышленность"
Добывающая и тяжелая промышленность	0,06*	0,05
Строительство, транспорт, связь	0,059*	0,03
Сельское, рыбное, лесное хозяйство	-0,113***	-0,114***
Управление и безопасность	-0,001	-0,05
Образование, наука, культура	-0,044	-0,045
Здравоохранение, соцобеспечение	-0,047	-0,061*
Торговля, бытовое обслуживание, жкх	-0,032	-0,037
Финансовые, страховые, информационные и пр. услуги	0,079***	0,014
Другое	0,002	-0,004
Тип собственности предприятия: референтная группа - "не находится в гос.собственности"
Находится в гос. собственности	-0,061**	-0,064**
Средняя заработная плата по региону (логарифм)
Логарифм	0,397***	0,476***
Религиозность: референтная группа - "неверующие"
Верующие	-0,022	0,025
Уровень доверия
Доверие общественным институтам (фактор 1)	0,023	0,026
Доверие гос-ву и гражданам (фактор 2)	-0,042**	-0,04**
Доверие на работе (фактор 3)	-0,033*	-0,007
Константа	-5,401***	-6,332***
R-квадрат	0,367	0,397

• Примечание. Значимости указаны следующим образом: *** - 1%, ** - 5%, * - 10%. Цветом выделены не значимые коэффициенты на 90% уровне значимости.
• Процент объясненной моделью дисперсии- 37% для 2012 года и 40% для 2014 года, что говорит о большом влиянии других факторов, не включенных в модель. Однако модель значима, и мы можем интерпретировать ее результаты, делая оговорку о важной роли других факторов - не включенных в модель, в том числе и внутренних, ненаблюдаемых механизмов.
• Анализируя полученные результаты регрессионного анализа, можно отметить, что на уровень ставки заработной платы в 2012 и 2014 годах негативно влияет несколько факторов, таких как работа в отрасли сельского, рыбного и лесного хозяйства и работа на предприятии, находящемся в государственной собственности. В 2012 году также отмечена отрицательная связь между доверием государству и гражданам, а также доверием на работе и часовой ставкой заработной платы. Отрицательная связь между доверием государству и гражданам и заработной платой отмечена также и для 2014 года. Стоит сказать, что относительно всего социального капитала, замеренного через уровень доверия, наблюдается либо отсутствие связи, либо связь отрицательная.
• Касательно компонент человеческого капитала, таких как специфический стаж и уровень образования, отмечена положительная связь между возрастанием стажа и образования и ставкой почасовой заработной платы респондента. И в 2012 и в 2014 году при увеличении количества лет работы на предприятии на стандартное отклонение и средних значениях других переменных, ставка зп увеличивалась на 0,1 и 0,11 соответственно. Сравнивая отдачу от каждого дополнительного уровня образования, хочется отметить, не только увеличение ставки зп в зависимости от него, но также и динамику - в 2014 году отдача от каждого из них стала еще больше. Нагляднее динамику коэффициентов можно увидеть на рисунке 11.
• Рисунок 11. Коэффициенты регрессионного уравнения для независимых переменных - уровня образования в 2012 и 2014 годах (относительно респондентов, не имеющих законченного среднего образования)
• 2014 год был годом экономического кризиса, характеризовавшимся, как было указано нами ранее, например, значительным падением заработков в секторе финансовых, страховых и других услуг. Однако, несмотря на это, "прирост" заработной платы, обеспечиваемый дополнительным образованием, не только не упал, но и значительно возрос, что может говорить о том, что даже в кризисные годы образование остается важным ресурсом, обеспечивающим относительную экономическую устойчивость отдельного индивида в условиях конъюнктурных колебаний рынка.
• Также на размер ставки заработной платы значимо влияют и другие факторы. Особенно высока зависимость от пола. В 2014 году отдача от мужского пола стала чуть ниже, но все равно осталась на довольно высоком уровне. Возможно, такая разница связана с тем фактом, что работодатели назначая заработную плату женщинам, учитывают факт возможного ухода женщин в декретный отпуск, а также дальнейшие вынужденные больничные отпуска, связанные с уходом за ребенком. Ведь и сегодня практика взятия таких больничных отпусков по большей части характерна для матерей, чем для отцов.
• Значимо и положительное влияние уровня урбанизации. Чем крупнее место проживания индивида, тем выше его ставка заработной платы. Проживание в областных центрах при прочих средних значениях давало больший "прирост" в 2012 году, чем в 2014 по сравнению с заработками тех, кто проживает в селах и поселках городского типа. Для проживающих в городах, не являющихся областными центрами, такой прирост был немного ниже, но также, если сравнивать по годам, он был выше для 2012, чем для 2014 года. Средняя заработная плата в регионе проживания индивида значимо связана с размером его заработной платы: при увеличении среднего заработка по региону, ставка заработной платы также увеличивается. Причем в 2014 году это увеличение было более значительным.
• Касательно характеристик работы респондента, можно отметить, что те, кто официально устроены на работе, в среднем получают больше тех, кто устроен неофициально. В2012 году эта отдача была чуть выше, чем в 2014. Возможно, это связано с тем, что во время кризиса роль неофициальной работы и, в частности, так называемых, "подработок", становится выше, чем в относительно стабильное время. Работа только в некоторых отраслях оказалась значимо связанной с заработной платой, несмотря на то, что чуть выше мы видели, что разница в средних значениях по отраслям существует. Так, по сравнению с теми, кто работает в пищевой или легкой промышленности, в 2012 году, больше зарабатывали работники тяжелой и добывающей промышленности, отрасли строительства, транспорта и связи и работники сферы финансовых, страховых, информационных и прочих услуги. Меньше же зарабатывали люди, занятые в сельском, рыбном, лесном хозяйстве. Для 2014 года значимая связь отмечена только также для работников сельского, рыбного, лесного хозяйства и сферы здравоохранения и соцобеспечения - такие респонденты имели ставку заработной платы ниже, чем работники легкой и пищевой промышленности. Однако проводя оценки в зависимости от отрасли, безусловно, следует иметь в виду и различную "квалификационную" составляющую работы в этих отраслях. Бесспорно, что работа в одной отрасли может быть в среднем более "интеллектуальной", чем в другой, и требовать больших навыков и высшей квалификации, что может также влиять на заработки.
• Еще одна характеристика места работы респондента - тип собственности предприятия оказалась незначительно, однако статистически значимо негативно связана с его уровнем заработной платы: работники учреждений, находящихся в государственной собственности, в 2012 и 2014 годах зарабатывали на меньше тех, кто работал на частных предприятиях.
• Эффекта от определения себя, как верующего человека, не было отмечено ни в 2012, ни в 2014 году.

• Заключение
• Данное исследование ставило своей целью описание характеристик человеческого и социального капитала, а также отдачи от них в виде заработной платы в стабильный и кризисный 2012 и 2014 годы. В результате, можно сделать следующие основные выводы.
• Социальный капитал, замеренный через уровень доверия во время исследования RLMS, можно разделить на три фактора: доверие общественным институтам, доверие государству и гражданам, а также доверие на работе. Институтом, которому доверяют больше всего, оказалась армия, что согласуется с международными исследованиями, также определяющими именно армию как институт, которому люди выражают наибольший уровень доверия. Однако в целом уровень доверия по всем характеристикам оказался низким, что наиболее выражено на межличностном уровне - лишь 13% респондентов считают, что большинству людей можно доверять. Данные показатели также подтверждают собой относительные международные рейтинги - по уровню социального капитала Россия значительно отстает от развитых стран.
• Касательно характеристик человеческого капитала, замеренных, главным образом, через уровень образования респондентов, можно отметить интересное распределение. В обоих годах, несмотря на немного различающиеся цифры, соотношение людей, с разным уровнем образования было примерно следующим: около 30% тех, кто имеет только среднее образование, чуть более 25%, тех, кто имеет средне специальное образование и чуть более 30% тех, кто получил высшее образование и выше. То есть наши данные опровергают распространенное мнение о том, что в России существует переизбыток специалистов с высшим образованием - таких всего треть.
• Не было отмечено ни отдачи на религиозность человека, ни дискриминации в уровнях заработках. Если рассматривать религиозность, как одну из составляющих социального капитала (как это, например, было сделано в работе Каариаинена Каариаинен К.,. Фурман Д. Религиозность в России на рубеже XX-XXI столетий.), то можно отметить, что ее вклад незначителен.
• Говоря о главных результатах данного исследования - изучении отдачи от человеческого и социального капитала в современной России - можно отметить несколько особенностей. В нынешних реалиях современного Российского общества социальный капитал не является одним из широко распространенных ресурсов, служащих основой построения взаимоотношений на разных уровнях. Во-первых, об этом говорит его относительно низкий уровень, о чем было сказано выше. Во-вторых, тот факт, что отдачи от социального капитала либо нет, либо она, пусть незначительная (коэффициент на уровне -0,04), но все же отрицательная. Так, выделенный нами фактор "доверия государству и гражданам" и в 2012 и в 2014 годах оказывал негативное влияние на ставку заработной платы. Такой же эффект в 2012 году наблюдался и для фактора "доверия на работе". Вероятно, такой отрицательный эффект связан с особенностями конструирования социального капитала в России и это третий важный пункт. В частности, Я.М.Рощиной было показано, что среди группы людей, характеризующихся наибольшим доверием, несколько выше доля людей старше 65 лет, чье образование не выше среднего, а также проживающих с сельской местности Рощина Я. М. Россия до и после политического кризиса 2011-2012 гг.: факторы спроса на демократические институты. . На сегодняшний день это социально-демографические характеристики, отрицательно скоррелированные с размером заработной платы, что было показано в нашей работе. Все это говорит о том, что в современной России социальный капитал не является одной из опор, на которых построены взаимоотношения в обществе в развитых странах. Важно также отметить и то, что даже в кризис социальный капитал не стал тем ресурсом, от которого бы они смогли получить отдачу и реализовать этот потенциально важный и значимый ресурс.
• Накопление человеческого капитала, как и ожидалось, оказывает положительный эффект на заработную плату. С увеличением уровня образования, а также с накоплением специфического опыта ставка заработной платы возрастает. Получение высшего образования в сегодняшних условиях выглядит одной из наиболее выгодных стратегий - даже в кризисный 2014 год "выигрыш" от такого вида инвестиции, по сравнению с наличием образования ниже среднего, был очень значительным. Интересно также отметить, что отдача от всех видов образования не только была положительной, но и увеличилась в 2014 году, по сравнению с 2012. Более того, если в стабильный 2012 год отдача от специфического опыта была выше, чем отдача даже от диплома о высшем образовании, то в условиях кризиса отдача от вузовского образования получила боМльшую зарплатную "премию". Можно предположить, что в кризис именно дипломы, как гарант имеющихся квалификаций и навыков становятся важным ресурсом, определяющим положение индивида на рынке труда.
• Подводя итог, можно отметить, что в современной России получение высшего образования, как один из видов инвестиций в человеческий капитал, является одной из наиболее выгодных стратегий, дающих наибольшую отдачу. Однако сегодня велика зависимость заработков и от ряда других характеристик, например, таких как пол, регион проживания, а также иных ненаблюдаемых факторов. Социальный капитал же, на сегодняшний день, нельзя считать одним из ресурсов, обеспечивающих отдачу в виде повышения заработков, причем как на индивидуальном уровне, так и на уровне всего общества.

• Табл. П1. Распределение респондентов по отраслям в 2012 и 2014 годах, %, РМЭЗ

	Год
	2012	2014
Отрасль	Легкая и пищевая промышленность	6,0	5,50
	Добывающая и тяжелая промышленность	12,5	12,40
	Строительство, транспорт, связь	17,3	17,00
	Сельское, рыбное, лесное хозяйство	4,6	4,10
	Управление и безопасность	8,1	8,50
	Образование, наука, культура	14,7	14,80
	Здравоохранение, соцобеспечение	9,5	9,80
	Торговля, бытовое обслуживание, жкх	23,7	22,60
	Финансовые, страховые, информационные и пр.услуги	2,3	2,70
	Другое	1,2	2,60


• Табл. П 2. Распределение респондентов по отраслям в зависимости от уровня урбанизации в 2012 году, %, РМЭЗ

	МСК+СПБ	Областной центр	Город (не обл центр)	Село+ПГТ
Легкая и пищевая промышленность	5,3	6,5	8,1	4,0
Добывающая и тяжелая промышленность	9,6	13,4	18,9	7,2
Строительство, транспорт, связь	20,8	19,1	17,2	14,4
Сельское, рыбное, лесное хозяйство	0,0	0,8	1,7	12,5
Управление и безопасность	7,5	7,5	6,8	10,1
Образование, наука, культура	16,7	14,0	9,9	18,7
Здравоохранение, соцобеспечение	9,1	9,1	9,8	9,9
Торговля, бытовое обслуживание, жкх	24,7	25,4	24,1	21,4
Финансовые, страховые, информационные и пр.услуги	4,3	3,1	1,7	1,5
Другое	2,1	1,1	1,9	0,3


• Табл. П3. Распределение респондентов по уровням образования в зависимости от пола в 2014 году, %, РМЭЗ, N=

	Пол
	женский	мужской
Уровень образования	Среднее	24,80	39,60
	Среднее специальное	30,90	22,40
	Высшее и выше	38,70	26,80

• Табл. П4. Распределение респондентов по отраслям в зависимости от уровня урбанизации в 2014 году, %, РМЭЗ

	МСК+СПБ	Областной центр	Город (не обл центр)	Село+ПГТ
Легкая и пищевая промышленность	5,3%	6,0%	7,2%	3,7%
Добывающая и тяжелая промышленность	8,8%	13,3%	18,9%	7,0%
Строительство, транспорт, связь	20,6%	18,3%	16,9%	14,5%
Сельское, рыбное, лесное хозяйство	0,0%	0,5%	1,2%	11,6%
Управление и безопасность	7,9%	6,6%	7,4%	11,3%
Образование, наука, культура	16,2%	15,2%	10,0%	18,1%
Здравоохранение, соцобеспечение	9,5%	9,5%	9,7%	10,2%
Торговля, бытовое обслуживание, жкх	22,2%	25,2%	23,1%	19,9%
Финансовые, страховые, информационные и пр.услуги	5,8%	2,8%	2,3%	2,0%
Другое	3,7%	2,5%	3,3%	1,7%


• Табл. П5. Средний уровень заработных плат по регионам в 2012 и 2014 годах (руб.), Росстат

	2012	2014
г. Санкт-Петербург	32930	40697
г. Москва	48830	61208
Московская область	32303	38598
Сыктывкар: Республика Коми	33971	40222
Усинск и Усинский р-н: Республика Коми	33971	40222
Волосовский р-н: Ленинградская область	26310	31851
Смоленск: Смоленская область	17942	22279
Ржев и Ржевский р-н: Тверская область	20246	23866
Тула: Тульская область	20121	25873
Куйбышевский р-н, Калужская область	23710	28248
Нижний Новгород: Нижегородская область	20959	25497
Шумерля и Шумерлинский р-н: Республика Чувашия	17187	20854
Земетчинский р-н: Пензенская область	19126	22392
Липецк: Липецкая область	19417	23133
Уварово и Уваровский р-н: Тамбовская область	16866	20757
Казань: Республика Татарстан	23234	28294
Саратов: Саратовская область	18803	22012
Вольск и Вольский р-н: Саратовская область	18803	22012
Руднянский р-н: Волгоградская область	18584	22828
Залукокоаже и Зольский р-н: Республика Кабардино-Балкария	16314	20323
Батайск: Ростовская область	19189	23818
Краснодар: Краснодарский край	21409	25777
Георгиевск и Георгиевский р-н: Ставропольский край	18447	22597
Кущевский р-н: Краснодарский край	21409	25777
Челябинск: Челябинская область	22501	27683
Курган: Курганская область	17180	21172
Глазов и Глазовский р-н: Республика Удмуртия	18241	23421
Орск: Оренбургская область	19271	23469
Соликамск и Соликамский р-н: Пермский край	21821	27102
Красноармейский р-н: Челябинская область	22501	27683
Томск: Томская область	26725	32042
Бийск и Бийский р-н: Алтайский край	50841	57976
Курьинский р-н: Алтайский край	16010	19456
Красноярск: Красноярский край	28672	34178
Владивосток: Приморский край	27445	32431
Назарово и Назаровский р-н: Красноярский край	28672	34178
Тамбовский р-н: Амурская область	26789	32397
новосибирская область	23246	27214


• Табл. П6. Описательные статистики для регрессии для 2012 года

	Ср.знач	Станд.отклон.
Логарифм ставки зп в 2012	4,521	,694
Возраст в 2012/10	4,109	1,190
Возраст в 2012^2/100	18,295	10,162
Спец стаж в 2012/10	,848	,949
пол 2012	,461	,499
Уровень урбанизации - МСК+СПБ	,137	,344
Уровень урбанизации - Областные центры	,304	,460
Уровень урбанизации - Другие города	,271	,445
Среднее образование в 2012	,255	,436
Среднее спец образование в 2012	,249	,433
Высшее образование в 2012	,349	,477
Официально ли оформлены в 2012	,946	,226
Добывающая и тяжелая пром.12	,138	,346
стр-во, тр-т, связь.12	,150	,357
сельск., рыбн., лесн..12	,042	,202
управл. и безоп.12	,089	,285
обр., наука, культ.12	,169	,376
здрав., соцобесп.12	,106	,308
торг., быт.обсл., жкх.12	,206	,405
финансы, страх., информ. и пр.услуги.12	,027	,163
другое.12	,013	,111
Находится ли предприятие в гос собственности в 2012	,490	,500
Логарифм средней зп по региону в 2012	10,088	,312
Религиозность в 2012	,854	,353
Уровень доверия общественным институтам	,002	,995
Уровень доверия гос-ву и гражданам	,017	,980
Уровень доверия на работе	-,0169	,763

• Табл. П7. Коэффициенты регрессионного уравнения Минцера для 2012 года, РМЭЗ, N=1683

	Нестанд. Коэфф.	Станд. Коэфф.	Sig.
	B	Std. Error	Beta
(Constant)	-5,401	0,727		0
Возраст в 2012/10	0,293	0,077	0,503	0
Возраст в 2012^2/100	-0,041	0,009	-0,608	0
Спец стаж в 2012/10	0,069	0,017	0,095	0
Пол 2012	0,265	0,031	0,19	0
Уровень урбанизации - МСК+СПБ	0,086	0,066	0,042	0,196
Уровень урбанизации - Областные центры	0,103	0,038	0,069	0,007
Уровень урбанизации - Другие города	0,09	0,039	0,057	0,02
Среднее образование в 2012	0,095	0,045	0,059	0,035
Среднее спец образование в 2012	0,14	0,046	0,087	0,002
Высшее образование в 2012	0,414	0,045	0,284	0
Официально ли оформлены в 2012	0,223	0,063	0,073	0
Добывающая и тяжелая пром.12	0,12	0,069	0,06	0,079
стр-во, тр-т, связь.12	0,114	0,067	0,059	0,088
сельск., рыбн., лесн..12	-0,39	0,091	-0,113	0
управл. и безоп.12	-0,001	0,076	-0,001	0,987
обр., наука, культ.12	-0,082	0,071	-0,044	0,248
здрав., соцобесп.12	-0,105	0,074	-0,047	0,158
торг., быт.обсл., жкх.12	-0,055	0,063	-0,032	0,388
финансы, страх., информ. и пр.услуги.12	0,335	0,102	0,079	0,001
другое.12	0,011	0,135	0,002	0,935
Находится ли предприятие в гос собств-ти в 2012	-0,084	0,035	-0,061	0,016
Логарифм средней зп по региону в 2012	0,882	0,07	0,397	0
Религиозность в 2012	-0,042	0,04	-0,022	0,287
Уровень доверия общественным институтам	0,016	0,015	0,023	0,274
Уровень доверия гос-ву и гражданам	-0,029	0,014	-0,042	0,039
Уровень доверия на работе	-0,03	0,018	-0,033	0,09

• Процент объясненной дисперсии для регрессионной модели для 2012 года

Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	,606a	,367	,357	,55636


• Табл. П8. Описательные статистики для регрессии для 2014 года

	Ср.знач	Станд.отклон.	N
Логарифм ставки зп в 2014	4,717	,670	1656
Возраст в 2014/10	4,302	1,177	1656
Возраст в 2014^2/100	19,895	10,533	1656
Спец стаж в 2014/10	,948	,986	1656
пол 2014	,450	,498	1656
Уровень урбанизации - МСК+СПБ	,133	,340	1656
Уровень урбанизации - Областные центры	,310	,462	1656
Уровень урбанизации - Другие города	,277	,447	1656
Среднее образование в 2014	,286	,452	1656
Среднее спец образование в 2014	,252	,434	1656
Высшее образование в 2014	,380	,485	1656
Официально ли оформлены в 2014	,956	,207	1656
Добывающая и тяжелая пром.14	,135	,342	1656
стр-во, тр-т, связь.14	,144	,351	1656
сельск., рыбн., лесн..14	,040	,194	1656
управл. и безоп.14	,090	,286	1656
обр., наука, культ.14	,170	,376	1656
здрав., соцобесп.14	,113	,317	1656
торг., быт.обсл., жкх.14	,189	,391	1656
финансы, страх., информ. и пр.услуги.14	,033	,178	1656
другое.14	,033	,178	1656
Находится ли предприятие в гос собственности в 2014	,520	,500	1656
Логарифм средней зп по региону в 2014	10,287	,321	1656
Религиозность в 2014	,865	,342	1656
Уровень доверия общественным институтам	,001	,995	1656
Уровень доверия гос-ву и гражданам	,038	,989	1656
Уровень доверия на работе	-,001	1,0266	1656

• Табл. П9. Коэффициенты регрессионного уравнения для 2014 года, РМЭЗ, N=1656

	Нестанд. Коэфф.	Станд. Коэфф.	Sig.
	B	Std. Error	Beta
(Constant)	-6,332	0,73		0
Возраст в 2012/10	0,158	0,078	0,278	0,043
Возраст в 2012^2/100	-0,026	0,009	-0,412	0,003
Спец стаж в 2012/10	0,072	0,016	0,105	0
Пол 2012	0,223	0,029	0,166	0
Уровень урбанизации - МСК+СПБ	-0,031	0,067	-0,016	0,641
Уровень урбанизации - Областные центры	0,152	0,036	0,105	0
Уровень урбанизации - Другие города	0,121	0,037	0,081	0,001
Среднее образование в 2012	0,109	0,051	0,073	0,034
Среднее спец образование в 2012	0,211	0,053	0,137	0
Высшее образование в 2012	0,508	0,052	0,368	0
Официально ли оформлены в 2012	0,212	0,065	0,065	0,001
Добывающая и тяжелая пром.12	0,098	0,067	0,05	0,145
стр-во, тр-т, связь.12	0,057	0,066	0,03	0,386
сельск., рыбн., лесн..12	-0,394	0,089	-0,114	0
управл. и безоп.12	-0,117	0,074	-0,05	0,113
обр., наука, культ.12	-0,08	0,069	-0,045	0,249
здрав., соцобесп.12	-0,13	0,072	-0,061	0,071
торг., быт.обсл., жкх.12	-0,064	0,063	-0,037	0,31
финансы, страх., информ. и пр.услуги.12	0,051	0,093	0,014	0,579
другое.12	-0,017	0,092	-0,004	0,857
Находится ли предприятие в гос собств-ти в 2012	-0,085	0,033	-0,064	0,011
Логарифм средней зп по региону в 2012	0,993	0,068	0,476	0
Религиозность в 2012	0,048	0,039	0,025	0,214
Уровень доверия общественным институтам	0,017	0,014	0,026	0,207
Уровень доверия гос-ву и гражданам	-0,027	0,013	-0,04	0,042
Уровень доверия на работе	-0,005	0,013	-0,007	0,722

• Процент объясненной дисперсии для регрессионной модели для 2014 года

Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	,630a	,397	,388	,52417


• Табл. П10. Таблица сопряженности ответов "скорее" и "полностью" доверяю и хар-к респондентов, РМЭЗ, 2012

	Муж. пол	МСК + СПБ	Областной центр	Город (не обл центр)	Село+ПГТ	Среднее обр.	Среднее специальное обр.	Высшее обр.	Официальное труд-во	Гос.собственность	Верующий
Руководству предприятия, организации	992	308	674	602	767	597	639	828	2241	1202	2014
Коллегам	1273	356	838	809	891	783	774	950	2756	1424	2442
Правительству РФ	526	100	275	330	510	344	322	388	1029	602	1069
Государствен-ной Думе	336	53	162	218	351	221	213	249	672	412	695
Судам	321	52	184	242	310	200	225	272	676	414	685
Армии	723	111	406	421	575	429	423	455	1287	703	1285
Полиции	321	39	184	231	283	188	204	265	612	391	646
Российским банкам	483	87	329	372	418	323	327	398	1047	587	1055
Иностранным банкам	228	60	102	134	195	128	115	191	405	222	428
Страховым компаниям	258	45	150	171	206	164	142	198	486	262	505
Мелкому и среднему частному бизнесу	386	74	184	216	326	212	208	279	640	299	690
Политическим партиям	127	18	40	82	151	79	88	91	234	154	261
Большинству людей можно доверять	212	41	143	118	199	120	149	157	426	239	411


• Табл. П11. Таблица факторных нагрузок для факторного анализа, проведенного без вращения методом главных компонент

	1 Фактор	2 Фактор	3 Фактор
Правительству Российской Федерации	0,814	0,009	0,338
Государственной Думе	0,833	-0,034	0,299
Судам	0,832	-0,1	0,236
Армии	0,739	0,005	0,274
Полиции	0,814	-0,077	0,191
Российским банкам	0,784	-0,078	-0,23
Иностранным банкам	0,694	-0,135	-0,478
Страховым компаниям	0,766	-0,145	-0,344
Мелкому и среднему частному бизнесу	0,678	-0,052	-0,381
Политическим партиям	0,775	-0,111	-0,057
Руководству предприятия, организации	0,404	0,774	-0,042
Коллегам	0,302	0,829	-0,034
Большинству людей можно доверять	0,08	-0,154	0,345


• Табл.П12. Средняя ставка заработной платы в 2012 и 2014 годах по отраслям, РМЭЗ, руб

	2012	2014	Прирост в %
	Среднее
Отрасль	Легкая и пищ.	99,79	143,73	44%
	Добыв. и тяжелая	136,01	163,02	20%
	Стр-во, тр-т, связь	129,95	152,81	18%
	Сельск., рыбн., лесн.х.	63,99	78,32	22%
	Управл. и безоп.	129,21	130,29	1%
	Обр., наука, культ.	103,14	133,62	30%
	Здрав., соцобесп.	101,94	123,77	21%
	Торг., быт.обсл., жкх	100,66	122,52	22%
	Фин., страх., и пр.услуги	268,3	210,02	-22%
	Другое	141,33	174,7	24%

• Табл. П13. Список переменных, использованных в регрессионном уравнении для 2012 года

Переменная	Описание
age2012_1	Возраст в 2012/10
age2012_2	Возраст в 2012^2/100
spec_stazh2012	Спец стаж в 2012/10
gender2012	пол 2012
urban_MSK_SPB_2012	Уровень урбанизации - МСК+СПБ
urban_obl_centrs_2012	Уровень урбанизации - Областные центры
urban_gorod_2012	Уровень урбанизации - Другие города
educ_srednee2012	Среднее образование в 2012
educ_srednee_spec2012	Среднее спец образование в 2012
educ_visshee2012	Высшее образование в 2012
oficial2012	Официально ли оформлены в 2012
otrasl_dob_tyazh_12	Добывающая и тяжелая пром.12
otrasl_stroit_transp_12	стр-во, тр-т, связь.12
otrasl_sh_rybnoe_12	сельск., рыбн., лесн..12
12 otrasl_upravl_bezop_12	управл. и безоп.12
otrasl_obraz_nauka_12	обр., наука, культ.12
otrasl_zdrav_soc_12	здрав., соцобесп.12
otrasl_torg_obsluzh_12	торг., быт.обсл., жкх.12
otrasl_finan_strah_12	финансы, страх., информ. и пр.услуги.12
otrasl_drugoe_12	другое.12
gos_sobstv2012	Находится ли предприятие в гос собственности в 2012
ln_sredn_zp2012	Логарифм средней зп по региону в 2012
religioznost2012	Религиозность в 2012
FAC1_1	Уровень доверия общественным институтам
FAC2_1	Уровень доверия гос-ву и гражданам
FAC3_1	Уровень доверия на работе

• Табл. П13. Список переменных, использованных в регрессионном уравнении для 2014 года

Переменная	Описание
age2014_1	Возраст в 2014/10
age2014_2	Возраст в 2014^2/100
spec_stazh2014	Спец стаж в 2014/10
gender2014	пол 2014
urban_MSK_SPB_2014	Уровень урбанизации - МСК+СПБ
urban_obl_centrs_2014	Уровень урбанизации - Областные центры
urban_gorod_2014	Уровень урбанизации - Другие города
educ_srednee2014	Среднее образование в 2014
educ_srednee_spec2014	Среднее спец образование в 2014
educ_visshee2014	Высшее образование в 2014
oficial2014	Официально ли оформлены в 2014
otrasl_dob_tyazh_14	Добывающая и тяжелая пром.14
otrasl_stroit_transp_14	стр-во, тр-т, связь.14
otrasl_sh_rybnoe_14	сельск., рыбн., лесн..14
14 otrasl_upravl_bezop_14	управл. и безоп.14
otrasl_obraz_nauka_14	обр., наука, культ.14
otrasl_zdrav_soc_14	здрав., соцобесп.14
otrasl_torg_obsluzh_14	торг., быт.обсл., жкх.14
otrasl_finan_strah_14	финансы, страх., информ. и пр.услуги.14
otrasl_drugoe_14	другое.14
gos_sobstv2014	Находится ли предприятие в гос собственности в 2014
ln_sredn_zp2014	Логарифм средней зп по региону в 2014
religioznost2014	Религиозность в 2014
FAC1_1	Уровень доверия общественным институтам
FAC2_1	Уровень доверия гос-ву и гражданам
FAC3_1	Уровень доверия на работе


• Список использованной литературы

1) Бедарева О. Кризис-2014: кого уволят первым?// E-xecutive.ru. 2014. URL: http://www.e-xecutive.ru/career/labormarket/1910502-krizis-2014-kogo-uvolyat-pervym. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

2) Бессуднов.А. 3 графика, опровергающие миф, что в России много людей с высшим образованием // SLON.RU. URL: http://slon.ru/russia/6_grafikov_kotorye_oprovergayut_mif_o_tom_chto_v_rossii_mnogo_lyudey_s_vysshim_obrazovaniem-808854.xhtml). Ссылка проверена 31.05.2016 г.

3) Бурдье П. Формы капитала // Экономическая социология. 2002. Т. 3. № 5. С. 60-74.

4) Госдума предлагает увеличить количество бюджетных мест в вузах // Известия. 2014. URL: http://izvestia.ru/news/566794. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

5) Денисова И.А, Карцева М.А. Преимущества инженерного образования: оценка отдачи на образовательные специальности в России. -- М.: ГУ ВШЭ. 2005

6) Добрынин А.И., Дятлов С.А., Цыренова Е.Д. Человеческий капитал в транзитивной экономике: формирование, оценка, эффективность использования. СПб.: "Наука", 1999. c.307

7) Жизнь в переходный период. Социологическое исследование опыта и мнения людей // European Bank for Reconstruction and Development. 2015. URL: http://www.ebrd.com/pubs/econo/litsR.pdf. Ссылка проверена 26.05.2016 г.

8) Жители благополучных стран чаще доверяют незнакомцам // IQ.HSE.RU. URL: https://iq.hse.ru/news/177668617.html. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

9) Исследование GfK Verein: международный рейтинг уровня доверия в 2011 году // Центр гуманитарных технологий. URL: http://gtmarket.ru/news/state/2011/12/21/3770. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

10) Каариаинен К.,. Фурман Д. Религиозность в России на рубеже XX-XXI столетий // Общественные науки и современность. 2007. № 1. C. 103-119.

11) Капелюшников, Р. Трансформация человеческого капитала в российском обществе (на базе "Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения"). - М.: Фонд "Либеральная миссия", 2010.

12) Кендрик Дж. Совокупный капитал США и его формирование. - М.: Прогресс, 1978.

13) Козырева П. Правовое сознание и доверие // Политические исследования. 2008. № 4. С. 86-101.

14) Королева А. Нас штормит, а мы крепчаем // Эксперт ONLINE. 2015. URL: http://expert.ru/2015/11/27/nas-shtormit-a-myi-krepchaem/. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

15) Левинсон А. Дурное образование - хороший лифт // Strana-oz. 2014. URL: http://www.strana-oz.ru/2012/5/durnoe-obrazovanie---horoshiy-lift. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

16) Лукьянова А.Л. Смена работы и рост заработной платы // Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS_HSE). 2015. Вып. 5, С.141-168

17) Маркс, К. Капитал. - Т. 1. Процесс производства капитала. - М.: Государственное Издательство Политической Литературы.

18) Нестерова Д., Сабирьянова К. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России. - Российская программа экономических исследований. Научный доклад № 99/04, 1998.

19) Нуреев Р. М., Латов Ю. В. Человеческий и социальный капитал как основа современной экономики // Этап: экономическая теория, анализ, практика. 2010. № 5. С. 139--154

20) Радаев В. Понятие капитала, формы капиталов и их конвертация. // Экономическая социология. 2002. Т. 3. № 4. С. 20-32

21) Рощин С., Рудаков В. Влияние качества вуза на заработную плату выпускников. М., ВШЭ, 2015

22) Рощина Я. М. Россия до и после политического кризиса 2011-2012 гг.: факторы спроса на демократические институты // Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS_HSE). 2014. Вып. 4. С. 166-179

23) Сасаки М., Давыденко В.А., Латов Ю.В. и Ромашкин Г.С. Доверие как элемент социального капитала современной России (компаративистский анализ) // Мир России. 2010. Т. 19. № 2. С. 78-97.

24) Сасаки М., Давыденко В., Латов Ю., Ромашкин Г., Латова Н. Проблемы и парадоксы анализа институционального доверия как элемента социального капитала современной // Журнал институциональных исследований. 2009. - Т. 1. - №1. С.20-35.

25) Соболев Э. Масштабы и предпосылки теневой оплаты труда // Человек и труд. 2009. №10. С. 35-40

26) Социальное положение и уровень жизни населения России // Федеральная служба государственной статистики. 2014. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_44/Main.htm. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

27) Татарко А.Н. Психологические исследования социального капитала в современной России // Федеральный образовательный портал Экономика, социология, менеджмент. 2009. URL: www.ecsocman.edu.ru/db/msg/151763.html. Ссылка проверена 25.05.2016 г.

28) Фишер С.,Дорнбуш Р., Шмалензи Р.Экономическая теория. -- М., Юнити, 2002

29) Шаврова Ю. Вся правда о "серой" заработной плате // Актуальные проблемы гуманитарных, социальных и экономических наук: вопросы теории и практики. Региональная научно-практическая конференция, сборник докладов. 2012. С. 164-169.

30) Шафир М. А. Анализ соответствий: представление метода // Социология: Методология, методы, математическое моделирование. 2009. № 28. С. 29-44.

31) Шушпанова И.С. Демократическое государство: социологические измерения // Социологические исследования. 2005. № 10. С.138 - 141.

32) Becker G. Human capital: A theoretical and empirical analysis, with Special Reference to Education. - NBER, 1975

33) Becker G. Investment in human capital: Effect on earnings. - NBER, 1975

34) Carnoy M. Rates of Return to Education // The International Encyclopedia of Education / Editors-in-Chief: Penelope Peterson, Eva Baker and Barry McGaw. - O.: Pergamon, 1994

35) Coleman, J. Social Capital in the Creation of Human Capital // The American Journal of Sociology. 1988. Vol. 94, P. S95-S120.

36) Edelman Trust Barometer. // SlideShare. 2016. URL: http://www.slideshare.net/EdelmanInsights/2016-edelman-trust-barometer-the-state-of-trust. Ссылка проверена 31.05.2016 г.

37) Education at Glance // Paris: OECD Publications. 2010. Р. 30

38) Gregory, P., Kohlhase J. The Earnings of Soviet Workers: Evidence from the Soviet Interview Project // Review of Economics and Statistics, 1988. №70. P.23-35.

39) Hoffman D., Franke G. Correspondence analysis: Graphical representation of categorical data in market research // Journal of Marketing Research. 1986. №23.

40) Malamud O. Discovering One's Talent: Learning from Academic Specialization // Industrial and Labor Relations Review. 2011, vol. 64, issue 2. P. 375-405

41) Orazem P., Vodopivec M. Winners and Losers in Transition: Returns to Education, Experience, and Gender in Slovenia // World Bank Economic Review. 1995. №9 (2). P 201-300.

42) Sakova Z. Changes in wage structure and differences in determinants of earnings: gender, experience and education in 1984 and 1992 in the Czech and Slovak Republics // World Bank Economic Review. 1996. March.

43) Schultz T. Investment in Human Capital // The American Economic Review. 1961. Vol.51. No.1. P.1-17

44) Schultz T. Human Capital: Policy Issues and Research Opportunities// Economic Research: Retrospect and Prospect. 1972. Vol.6. P.1-84

45) Thurow L. Investment in Human Capital..- Belmont, 1970.

Размещено на Allbest.ru