Гилева О.А._Анализ отдачи инвистиций в ч..бразования в России_вы. Анализ отдачи инвестиций в человеческий капитал на примере образования в россии
 Скачать 0.69 Mb.
|
Оценка модифицированного уравнения заработной платыОценки стандартного уравнения заработной платы Минцера, полученные с помощью МНК, хоть и являются содержательным инструментом анализа в теории человеческого капитала, но, тем не менее, обладают рядом недостатков. Во-первых, в случаях измерения количества лет обучения с ошибкой, то оценка отдачи будет заниженной. Во-вторых, выбор образования индивидом может определять далеко не теми факторами, которые использованы в нашем анализе. Как можно было заметить, приведённые ранее оценки стандартного уравнения заработной платы демонстрируют низкую объясняющую способность используемой модели. Этот факт свидетельствует о значительной роли ненаблюдаемых факторов в качестве детерминант заработной платы в России. На основе полученных выше результатах можно сделать вывод о том, что в условиях рыночной экономики помимо индивидуальных характеристик, таких как пол работника, уровень образования и профессиональный опыт, при определении заработной платы оказывают влияние особенность предприятия, на котором работает индивид, и характеристики местного рынка труда, то есть региональные показатели. В связи с этим возникает необходимость включения в модель новых переменных. Таким образом, для нахождения более точной оценки норм отдачи от образования оценим так называемое модифицированное уравнение заработной платы, включающее такие факторы, как: форма собственности предприятия (государственная/частная, российская компания/международная компания); год образования компании (вновь образованные/старые компании); официальная регистрация индивида на рабочем месте; регион нахождения компании (выделено 7 федеральных округов); тип населённого пункта (региональный центр/районный центр/поселок городского типа/село); семейное положение индивида (женатый (замужняя)/одинокий). Особенность анализа, основанного на оценке влияния вышеперечисленных характеристик, заключается в том, что все факторы включены в модель как фиктивные переменные. Для предотвращения мультиколлинеарности между факторами исключим из модели фиктивные переменные школьный ттестат, Приволжский федеральный округ, региональный центр. Для построения более точной модели оценим три варианта регрессии в зависимости от того, в каком виде будет представлена переменная образования. Первый случай будет включать единственный показатель образования как общего количества лет обучения. Поэтому найденные оценки переменной будут интерпретироваться как отдача от каждого дополнительного года обучения. Второй случай будет представлен пятью переменными, характеризующими каждый новый уровень образования. Соответственно, оценки коэффициентов при данных переменных могут рассматриваться как отдача от каждого дополнительного года обучения на данном уровне образования. И, наконец, третий вариант будет представлен набором дамми-переменных, отражающих окончание того или иного уровня образования. Таким образом, ниже мы проведём оценку регрессий типа: lnW=a0+a1EDU+a2GENDER+a3FAMILY+a4OFFICIAL+a5STATE+a6PRIVATE+a7FOREIGN+a8REGION_1+a9REGION_2+a10REGION_3+a11REGION_5+a12REGION_6+a13REGION_7+a14DISTRCENTER+ a15URBVIL+a16VILLAGE+ε, (3a) lnW=a0+a1SCH+a2PTU+a3TECH+a4UNI+a5ASP+a6GENDER+a7FAMILY+a8OFFICIAL+a9STATE+a10PRIVATE+a11FOREIGN+a12REGION_1+a13REGION_2+a14REGION_3+a15REGION_5+a16REGION_6+a17REGION_7+a18DISTRCENTER+a19URBVIL+a20VILLAGE+ε, (3b) lnW=a0+a1SCH_LEVEL+a2PTU_LEVEL+a3TECH_LEVEL+a4UNI_LEVEL+a5ASP_LEVEL+a6GENDER+a7FAMILY+a8OFFICIAL+a9STATE+a10PRIVATE+a11FOREIGN+a12REGION_1+a13REGION_2+a14REGION_3+a15REGION_5+a16REGION_6+a17REGION_7+a18DISTRCENTER+a19URBVIL+a20VILLAGE+ε, (3b) Необходимо отметить, что оценка описанной выше модели будет представлена для 2002 года, поскольку основные тенденции и направления норм отдачи были выяснены на предыдущей стадии анализа. В связи с этим, необходимость оценивания модели в течение длительного периода теряет свою актуальность. Кроме того, цель построения наиболее точной модели с широким набором объясняющих переменных может быть достигнута на основе построения регрессии на данных одного периода. Полученные в результате оценки представлены в Приложение 2. Среди факторов, находящихся вне зависимости от самого индивида, и сильнее остальных влияющих на его доходы, выделяются такие переменные, как работа в иностранной компании (повышает уровень дохода на 22-24%), проживание индивида в селе (негативно сказывается на уровне заработков, понижая их на 43-44% по сравнению с жителями региональных центров). Интересно отметить, что заработки жителей Северо-Западного региона оцениваются на 39-40% выше, по сравнению с жителями Приволжского федерального округа. Более высокие заработки свойственны для Уральского региона. Обращая внимание на коэффициент детерминации, можно отметить, что включение в модель дополнительных факторов позволяет в некоторой степени «сгладить» гендерные различия в оплате труда. Нетрудно заметить, что оценки коэффициентов при переменных образования остаются на сравнительно одинаковом уровне, по сравнению с предыдущими оценками регрессий стандартной формы. При этом коэффициент детерминации значительно увеличивается, что позволяет говорить о том, что расширение стандартного уравнения заработной платы положительно сказывается на качестве модели. Однако даже после описанных выше преобразований коэффициент детерминации остаётся на относительно низком уровне, свидетельствуя о том, что выбранный набор факторов всего на 20% объясняет существующие на рынке труда различия в оплате труда. Недостаток построенных выше моделей можно объяснить недостатком детерминант, включенных в регрессию. По видимости, улучшить качество модели и более точно определить нормы отдачи от образования позволит включение переменных, характеризующих «отраслевую принадлежность» индивида. Это касается как отраслевой спецификации компании и профессии, по которой работает индивид, но и направление образования, полученного индивидом. Заключение Очевидно, что оценки норм отдачи от инвестиций в образование являются своеобразными индикаторами, выявляющими области, требующие особой концентрации внимания. Во многих странах исследования, связанные с оценкой норм отдачи от образования финансируются государством. Это делается для обоснования тех или иных решений экономической политики, становящимися наиболее актуальными в период проведения реформ образования во многих странах. Помимо всего прочего оценки норм отдачи выступают полезными при определении эффективности образования и для стимулирования индивидов инвестировать в свой человеческий капитал. Основываясь на данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения за период 1997-2002 гг. в работе используется стандартное уравнение Минцера для оценки норм отдачи от образования. Проведённый выше анализ показал весьма слабую, но более высокую, по сравнению с командно-административной экономикой, зависимость между личностными характеристиками работника (знания, навыки, накопленный опыт) и его заработной платой. Переход к рыночных инструментов регулирования заработной платы обеспечивает сдвиг в пользу более образованных работников. Как показали результаты исследования, для России характерны высокие положительные нормы отдачи от образования, что соответствующие уровню аналогичных показателей в других странах, где сравнительно недавно произошёл переход к рынку. Оценка стандартного уравнения заработной и низкая объясняющая сила коэффициента детерминации позволили сделать утверждение о значительной роли ненаблюдаемых факторов в качестве детерминант заработной платы в России. В этой связи, другие факторы, обусловливающие относительно низкие нормы отдачи от инвестиций в человеческий капитал в России, заслуживают внимания и требуют дальнейшего самостоятельного изучения. Дальнейшее расширение модели, построенной и оцененной выше, видится как одна из возможностей её усовершенствования. Включение в модель отраслевых факторов может значительно обогатить получаемые результаты, относительно того, какие отрасли народного хозяйства и профессии рассматриваются индивидом как наиболее выгодные и приносят реальную отдачу. Адекватная оценка привлекательности отдельных специальностей может быть использована при разработке государственной политики. Воздействуя на соотношение издержки-выгоды, государство имеет возможность изменять инвестиционные стимулы на уровне домохозяйств в соответствии с потребностями рынка. Полученные результаты свидетельствуют о заниженных предельных выгодах от инвестиций в человеческий капитал, что становится проблемой на национальном уровне. Общая тенденция к незначительному, но стабильному, увеличению норм отдачи объясняется ростом этого показателя в общественном секторе. Необходимо заметить, что расширение уравнения с помощью включения в неё фиктивных переменных, значительно повышает качество модели, что объясняет важность неденежных факторов дифференциации заработной платы в России. Список литературы: Описание электронных ресурсов: Giles D. A. Measuring the hidden economy: implications for econometric modeling: [Электронный ресурс] / D. A. Giles – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Freud D. A guide to underground economics : [Электронный ресурс]/ D. Freud – Электрон.ст. – Б.м., 1979. - Режим доступа к ст.: www.econ.worldbank.org/docs Беляев Г.И., Беляков С.А., Клячко Т.Л., Колосницина М.Г., Рождественская И.А., Дежина И.Г., Скороварова Н.А. Модернизация российского образования: ресурсный потенциал и подготовка кадров М., Изд-во ГУ-ВШЭ, 2002 Economics 520, professor n.m. Kiefer. Econometrics lecture 1: how to specify an empirical model. 1.1 classy application 1: cross section data on earnings, schooling and experience. Fortin, Nico M. and Thomas Lemieux (1998), “Rank Regression, Wage Distributions and the gender gap”, Journal of Human Resources 33, Summer, 610-643. Lemieux T. The Mincer Equation, Thirty years after Schooling, Experience and Earnings: [Электронный ресурс] /T. Lemieux – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search The Determinations of Wages, an Emprical Test [Электронный ресурс]/ – Электрон.ст. – Б.м., 2005.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Murphy K. Emprical Age Earnings Profile [Электронный ресурс] /K. Murphy, M. Kevin, F. Welch – Электрон.ст. – Б.м., 1990.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Mincer equation function and an empirical test Polachek S. Mincer's overtaking point and the Lifecycle Earnings Distribution [Электронный ресурс] S. Polachek – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Polachek, Solomon W. (2003) “ Mincer's overtaking point and the lifecycle earnings distribution” Eijs P. The relation between the wage, job-related training and the quality of the Match between occupations and types of education [Электронный ресурс] P. Eijs, H. Heijke – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Добрынин А.И. Методология человеческого капитала / А.И. Добрынин, С.А. Дятлов, С.А. Курганский. // Экономика образования. Международный периодический научный журнал. Кострома – 1999. - №1. Корицкий А. Введение в теорию человеческого капитала.: Учебное пособие. Новосибирск: - 2000. Дятлов С.А. Теория человеческого капитала.: Учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996. Добрынин А.И. Человеческий капитал в транзитивной экономике / А.И. Добрынин, С.А.Дятлов, Е.Д. Цыренова // СПб: Наука. – 1999. – С. 42. Капелюшников Р. Экономический подход Гэри Беккера к человеческому поведению [Электронный ресурс] P. Капелюшников – Электрон.ст. – Б.м., 2003.- Режим доступа к ст.: http://www.libertarium.ru/libertarium/68397 Konstantinova Vernon V. Returns to human capital in transitional Russia [Электронный ресурс] V. Konstantinova Vernon – Электрон.ст. – Б.м., 2003. - Режим доступа к ст. http://www.iza.org/search Щетинин В. Экономика образования. Учебное пособие. – М.: Российское педагогическое агентство, 1998. Schultz T. The value of the ability to deal with disequilibria. [Электронный ресурс] / T. Schultz – Электрон.ст. – Б.м., 1976.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Orazem Winners and Losers in Transition: Returns to Education, Experience, and Gender in Slovenia [Электронный ресурс] Orazem, Peter, Vodopivec. – Электрон.ст. – Б.м., 1996.- Режим доступа к ст.: http:// www.jstor.org/search Brainerd E. Women in transition: Changes in gender wage differentials in Eastern Europe and Former Soviet Union [Электронный ресурс] E. Brainerd – Электрон.ст. – Б.м., 2000.- Режим доступа к ст.: http:// www.iza.org/search www.unesco.org/education/information/wer/WEBtables. Нестерова Д. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России [Электронный ресурс] Д. Нестерова, К. Сабирьянова – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.eerc.ru Gregory The Earnings of Soviet Union Workers: evidence from the Soviet Interview Project [Электронный ресурс] Gregory, R. Paul, E. Kahlhase – Электрон.ст. – Б.м., 1988.- Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org Newell A. Rates of returns to educational qualifications in the transitional economies [Электронный ресурс] A. Newell, B. Reilly – Электрон.ст. – Б.м., 1997.- Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org Fortin A. Rank Regression, Wage Distributions and the gender gap [Электронный ресурс] A. Fortin, M. Nico, T.Lemieux – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.iza.org Polachek, Solomon (2003) “Mincer's overtaking point and the Lifecycle Earnings Distribution” Heckman J. Fifty Years of Mincer Earnings Regressions [Электронный ресурс] J. Heckman – Электрон.ст. – Б.м., 2001.- Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org Murphy B. Emprical Age Earnings Profile [Электронный ресурс] B. Murphy, M. Kevin, F. Welch – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.jstor.org “Mincer equation function and an empirical test” CENK YURTSEVER UNIVERSIDADE DO MINHO MAY 2005 Cheidvasser S. The Educated Russian’s Curse: Returns to Education in the Russian Federation [Электронный ресурс] S. Cheidvasser – Электрон.ст. – Б.м., 1998.- Режим доступа к ст.: http://www.iza.org Приложение 1 Стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в % к среднероссийской стоимости по регионам.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||