Гилева О.А._Анализ отдачи инвистиций в ч..бразования в России_вы. Анализ отдачи инвестиций в человеческий капитал на примере образования в россии

• Название: Анализ отдачи инвестиций в человеческий капитал на примере образования в россии
• Дата: 28.10.2020
• Размер: 0.69 Mb.
• Имя файла: Гилева О.А._Анализ отдачи инвистиций в ч..бразования в России_вы.doc
• Тип: Диссертация; #146354
• страница: 7 из 10

Глава 3.Определение норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал на примере образования в России

Предпосылки анализа

Для подтверждения выявленных взаимосвязей в аналогичных исследованиях мы проведём оценку регрессионной модели, включающей заработную плату как результат действия различных факторов. С помощью метода наименьших квадратов будет построена регрессионная модель и на практике подтверждена тенденция к повышению норм отдачи от человеческого капитала в рыночной экономике.

Начнём анализ норм отдачи от образования с оценки стандартного уравнения Минцера.

Сравнение по странам Европы. Сравнить с динамикой отдачи в США.

Представленное ниже исследование ставит своей целью эмпирическим путём определить степень влияния образования на дифференциацию заработков индивида. Поставленная цель достигается за счёт решения следующих задач:

Дать эконометрическую оценку стандартного уравнения заработной платы, найти нормы отдачи от инвестиций в каждый дополнительный год образования и в отдельные его уровни.

Оценить модифицированную форму стандартного уравнения заработной платы, включив в него помимо индивидуальных характеристик детерминанты работодателя и региона.

Интерпретировать полученные оценки касательно российского рынка труда.

Провести сравнительную характеристику результатов данной работы с существующими исследованиями.

Информационная база исследования

Приведённое ниже эмпирическое исследование основывается на результатах опроса Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (далее RLMS). Данное общенациональное исследование проводится с 1992 года с целью наблюдения систематического воздействия российских реформ на динамику экономического благосостояния домохозяйств и отдельных индивидов. База данных RLMS включает в себя информацию о доходах и расходах домохозяйств, занятости, уровне образования, состоянии здоровья и других индивидуальных характеристиках (всего более 800 показателей).

Общенациональное исследование представлено опросами домохозяйств, с формированием семейной информацией и данными об отдельных индивидах, среди которых есть как взрослые, так и дети. Все опросы проводятся на территории более 30 российских регионов, выбранных для целей национального исследования случайным образом.

В данном исследовании используются результаты 6 последних раундов, покрывающих период времени с 1997 по 2002 год. Эти годы включают в себя период перехода к рынку, реформу образования и позволяют наглядно проследить основные тенденции, характерные для трансформационных экономик. Надо отметить, что работа зачастую ссылается на результаты предыдущих исследований, проводимых на базе первых 6 раундов RLMS за период с 1992 по 1995 год. Эти данные позволяют проследить динамику норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал за весь период проведения репрезентативных опросов.

Для изучения факторов, влияющих на дифференциацию заработной платы, в исследование включены три группы показателей:

• 
  характеристики индивида (пол, возраст, уровень образования, трудовой стаж, семейное положение);
  
• 
  характеристики региона (название региона, тип населённого пункта);
  
• 
  характеристики предприятия (тип собственности, год образования).
  

Исследование данных

Для целей анализа были использованы данные опросов респондентов, занятых на рынке труда на момент проведения опроса, перед которыми возникала проблема выбора уровня образования. Таким образом, из первоначальной выборки были исключены дети дошкольного возраста, школьники (ввиду обязательности общеобразовательного уровня), безработные и индивиды. В связи с этим, были отобраны только индивиды трудоспособного возраста (16-60 лет) и работающие пенсионеры.

Результаты опроса 11 раунда (2002 год):

выборка, используемая для исследования, представлена 47% мужчин и 53% женщин.

средний возраст работающих индивидов составляет 39 лет при этом для мужчин средний возраст мужчин на один год меньше, чем для женщин (38 лет и 39 лет соответственно). Меньшая часть мужчин в выборке и их более низкий средний возраст свидетельствуют о низкой продолжительности жизни среднего мужчины, что наиболее характерно для населения России. При этом женщины являются более образованными. Уровень их образования на пол-года выше, по сравнению с мужчинами. Больше половины опрошенных являются работниками предприятий государственного сектора (67%). 91% работодателей представлены российскими компаниями. Ниже приведены перечень средних значений переменных, используемых для анализа (см. Таблица 4).

Таблица 4 Перечень средних значений переменных

	Общая выборка	Пол		Тип собственности		География
		М	Ж	Государственные предприятия	Частные компании	Иностранные компании	Российские компании
Возраст, лет	39	39	40	41	37	36	37
Образование, лет	12,7	12,4	13	12,8	12,8	13,3	12,7
Трудовой стаж, лет	20	20	21	22	18	16	18
Профессиональный опыт, лет	7	6	8	9	5	6	5
Почасовая заработная плата, руб./час	30	36	25	29	35	63	33

На основе средних по выборке значений величин можно сделать вывод о том, что такие показатели, как возраст, уровень образования, трудовой стаж и заработки варьируются в зависимости от индивидуальных характеристик респондента и от особенностей работодателя. Интересно отметить, что тенденция к повышению норм отдачи от образования вызвано ростом этого показателя прежде всего в государственном секторе. Скорее всего, это может быть вызвано тем, что в новых экономических условиях в частном секторе теряют свою актуальность образование и опыт, полученные в советский период в соответствиями с представлениями о командно-административных законах экономики. Оценка заложенной базы оказывается справедливой только для государственного сектора. Для государственных предприятий значение профессионального опыт и трудового стажа на рынке труда выше, чем значения аналогичных показателей для частных компаний. Это свидетельствует, в первую очередь, о высокой оценке специфического человеческого капитала (приобретённых на рабочем месте навыков и способностей) в государственном секторе.

Одновременно с этим, данные таблицы позволяют убедиться в том, что для частных компаний более критичным становятся мобильность индивида и его быстрая адаптация к изменяющимся рыночным условиям. В данном случае менее значимыми становятся опыт и навыки, приобретённые в условиях командно-административной экономики. Уровень оплаты труда в частных компаниях выше, что подтверждает гипотезу о том, что заработная плата, освободившаяся от жесткого регулирования, уравновешивается на рыночном уровне, что более свойственно частному сектору, в отличие от государственных предприятий, которые ещё не готовы к свободным законам рынка труда. Ещё менее значимыми показатели специфического человеческого капитала становятся в условиях дифференциации работодателей по географическому признаку. Другими словами, иностранным компаниям не требуется значительного опыта работы на предприятиях переходного периода, большее внимание они обращают на уровень образования, опыт работы внутри компании и возраст индивида (для иностранных компаний средний возраст работников 36 лет по сравнению с 39 годами в общей выборке). Однако иностранные компании готовы платить гораздо более высокую заработную плату, по сравнению с отечественными работодателями.

Представленные в таблице показатели отражают лишь основные тенденции рынка труда. И, скорее, акцентируют, внимание на то, каким образом изменяется степень влияния образования на заработную плату. Для того, чтобы получить объективные оценки выгодности инвестиций в человеческий капитал, необходимо воспользоваться построением уравнения заработной платы.

Характеристики переменных

Вряд ли вызовет сомнение тот факт, что характерными чертами переходной экономики России являются вторичная занятость, неденежные формы заработной платы, задолженность в выплате, высокий уровень инфляции. В связи с этим, показатель реальных заработков был измерен как сумма заработков, полученных на основном и дополнительных местах работы, а также доходов от индивидуальной деятельности. При этом размеры доходов были оценены с учётом задержек в выплатах и выплат зарплаты в форме продуктов потребления. Использование в работе показателя агрегированных заработков позволит оценить способность индивида искать новые источники получения дохода, что с гипотетической точки зрения находится в положительной зависимости с уровнем полученного образования и приобретёнными в процессе обучения навыками мобильности и более быстрой адаптации к меняющимся условиям. Для того чтобы целевой показатель совокупных заработков отражал объём затраченных на труд ресурсов, в работе рассчитывается показатель почасовых совокупных заработков, который выступает в регрессионной модели зависимой переменной.

Необходимо отметить, что оценки стандартного уравнения заработной платы, измеренной перечисленными выше способами, может быть искажена в силу существенных региональных различий в уровне цен и доходов. Для элиминирования региональных различий была использована процедура дефлирования заработков индивидов путём применения региональных дефляторов (см. Приложение 1). Касательно раундов, предшествующих 1998 году была применена процедура «реденоминации» рубля для предотвращения значительной разницы в масштабах измерения денежных показателей в течение длительного периода времени.

Другими переменными в стандартной модели человеческого капитала являются число лет обучения (или уровень образования), потенциальный опыт на рынке труда (трудовой стаж) и профессиональный опыт на данном рабочем месте (с данным работодателем).

Переменная SCH обозначает число лет обучения и определяется путём суммирования количества лет обучения на каждом полученном уровне образования. В отличие от предшествующих исследований, данная работа основывается на показателях RLMS самых последних раундов. Особенность новых данных в том, что опросники включают вопросы о количестве лет обучения индивидов на каждом уровне образования. Это избавляет от необходимости корректировать ответы респондентов относительно ступеней образования, позволяет более точно определить число лет обучения и, соответственно, дать правдоподобные оценки отдачи от инвестиций в образование.

Переменная EXP характеризует потенциальный опыт на рынке труда. В отличие от всех предыдущих исследований, в этой работе данный показатель рассчитывается на основе ответа респондента относительно его трудового стажа. В качестве характеристики опыта работы в ранних работах показатель рассчитывался как возраст респондента за вычетом дошкольного возраста (6 лет) и количества лет, потраченных на образование. Данный расчёт усиливал корреляцию профессионального опыта с остальными факторами и занижал рассчитанный показатель за счёт совмещаемости образования и рабочего процесса, особенно на образовательных ступенях более высокого уровня.

Переменная TEN обозначает специфический человеческий капитал или профессиональный опыт, накопленный на данном рабочем месте с данным работодателем, и рассчитывается на основе ответа на вопрос “с какого времени вы работаете на этом месте”.

Структура выборки

Размеры первоначальных выборок варьируются от раунда к раунду, начиная от 11 290 наблюдений в опросе 1997 года и заканчивая 12 523 наблюдениями в 2002 году. В зависимости от целей проекта были использованы различные выборки. Поскольку основное внимание исследования сосредоточено на изучении характеристик занятого населения, то первоначально в выборке было оставлено 5 326 наблюдений.

Чтобы оценить уравнение заработной платы, из выборки, объединяющей занятых, были исключены те, у кого не было полного набора переменных, требуемых для целей исследования. В результате, в итоговой выборке были оставлены 5 869 респондента, имеющие работу.

В связи с необходимостью корректировать результаты опросов и отбирать наблюдения с полученными ответами, размер выборок снижается до 3 089 и 4 164 наблюдений в 1997 и 2002 годах соответственно.