CC BY
78
Новое тысячелетие кафедра открыла защитой докторской диссертации нынешним заведующим кафедрой В.С. Половинко, активной работой над выполнением докторских диссертаций доцентами С.Н. Апенько, В.Ю. Мамаевой, Т.Ю. Стукен.
УДК 331.2
Т.Ю. Стукен, Т.А. Бабенко
Омский государственный университет
ОТДАЧА ОТ ОБРАЗОВАНИЯ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ1
One of the major factors of wage differentiations is volume of human capital of employments. In the transition to market economies its role should grow. The purpose of the project is estimation of magnitude and dynamics of human capital influence on earnings inequality. Main methods of analysis - tracing of regression model. The materials of modules ISSP "Social inequality" (II, III) will be the informational base of investigation.
Реформа экономических отношений, происходящая в России на протяжении последнего десятилетия, затронула все аспекты социально-трудовых отношений, в том числе и вопросы дифференциации заработной платы различных групп работников.
Заработная плата работников формируется под воздействием различных условий: стоимости жизни, различий в рабочих местах, неравных способностей работников, институциональных и географических ограничений мобильности, дискриминации и др. Однако соотношение между этими факторами в административно-командной и рыночной экономике принципиально различно. В соответствии с законами рынка заработная плата работника определяется его производительностью, повысить которую можно посредством приобретения человеческого капитала - знаний, умений, навыков и др. В экономически развитых странах роль человеческого капитала как фактора дифференциации заработной платы является одним из важнейших направлений экономико-трудовых исследований. Результаты исследований широко представлены в работах Т. Шульца, Г. Беккера, Дж. Минцера, Э. Денисона, Дж. Кендрика, Р. Лэйарда, Дж. Псахаропулоса, Й. Бен-Пората, М. Блауга, Э. Лазира, С. Лелливье и др.
Напротив, в административно-командной экономике размеры тарифных ставок и должностных окладов жестко фиксируются центром, стимулирующие меры воздействия на персонал со стороны предприятий ограничены величиной оставленных либо переданных предприятиям финансовых средств. Можно сказать, что в таких условиях уровень заработной платы в большей степени определялся не столько индивидуальными способностями работника и его квалификацией, сколько существовавшими в обществе политическими, отраслевыми, территориальными приоритетами развития народного хозяйства и возможностью получить доступ к престижным рабочим местам. Последний, в свою очередь, зависел от социального происхождения, места жительства, партийности и др. Кроме того, в условиях постоянного дефицита трудовых ресурсов регулярно возникают проблемы с заполнением непрестижных рабочих мест, которые решаются с помощью повышения заработной платы. Избыток рабочей силы и низкая производительность труда в сочетании с развитостью общественных фондов потребления определяют относительно низкий, но позволяющий удовлетворить сформированные потребности уровень заработной платы. Таким образом, в административно-командной экономике роль человеческого капитала как фактора дифференциации заработной платы относительно невелика.
Специфические особенности дифференциации заработной платы присущи современному периоду, связанному с переходом от административной к рыночной экономике. Он несет на себе отпечатки как прежней, так и новой, только формирующейся системы. Усиливается дифференциация заработной платы, наряду с существовавшими ранее детерминантами заработной платы (и взамен их) проявляются новые. Отражением данных процессов стало усиление внимания к роли человеческого капитала как фактора различий в заработках и в литературе. Наряду с теоретическими исследованиями проблем формирования и развития человеческого капитала в переходной экономике [1], публикуются эмпирические оценки динамики изменений [2], сравнительные исследования по странам с переходной экономикой [4; 6], а также анализ различий между странами с рыночной и переходной экономикой [8]. Полученные результаты свидетельствуют о том, что в долгосрочном периоде роль человеческого ка- 1
1 Авторы выражают благодарность программе «Социальная политика: вторичный социоэкономический анализ» Независимого института социальной политики за поддержку в работе над проектом (Проект №SP-03-2-5). Программа финансируется за счет средств фонда Форда.
© Т.Ю. Стукен, Т.А. Бабенко, 2003
46
Отдача от образования в российской экономике
питала в странах с переходной экономикой должна постепенно возрастать. Однако в краткосрочном периоде эта тенденция может не подтверждаться, поскольку требования к знаниям, умениям и навыкам в прежней и формирующейся экономических системах неадекватны. По этой причине отдача от ранее накопленного человеческого капитала может оказаться несущественной и значительно дифференцированной по различным социально-профессиональным группам.
В настоящем исследовании изучается сила и динамика влияния человеческого капитала на различия в заработках.
Основными гипотезами являются:
1. Объем человеческого капитала - статистически значимый фактор дифференциации заработной платы в современной российской экономике.
2. Значимость человеческого капитала как фактора дифференциации заработной платы возрастает. При этом опережающими темпами увеличивается отдача от образования (особенно у мужчин и юношей).
Анализ объективных детерминант заработной платы в экономической литературе основан, как правило, на использовании эконометрических моделей. Если предположить, что заработная плата работников без образования составляет величину Y0, а заработная плата работника, учившегося K лет, -YK, то при условии постоянства заработков в течение последующей жизни и равенства норм отдачи на каждый год обучения получаем уравнение:
Yk= Yo(1+bi)K, (1)
где b1 - норма отдачи на образование.
При достаточно малых b1 выражение (1) можно переписать в виде
Yk = Y0eblK (2)
или после логарифмирования
LnYK= LnY0+b1K. (3)
Оцененный по методу наименьших квадратов параметр b1 показывает, на сколько увеличится логарифм заработной платы при увеличении числа лет обучения на единицу. Экономическая интерпретация состоит в том, что каждый дополнительный год обучения увеличивает заработную плату индивида в ebl раз.
Учитывая, что человеческий капитал индивида оценивается не только его образованием, но и опытом работы, в модель (3) вводятся дополнительно общий стаж работы S1 и стаж работы на данном предприятии S2. Смысл последней переменной в том, что она характеризует так называемый специфический человеческий капитал, накопленный у конкретного работодателя.
В соответствии с теорией человеческого капитала зависимость заработной платы от стажа имеет вид квадратичной параболы: наиболее быстрый рост заработков в начале карьеры впоследствии замедляется и затем становится отрицательным. Чтобы учесть это обстоятельство, в модель, помимо переменных S1 и S2, вводят переменные S12 и S22 [5]:
LnYK= LnY0+b1K+ b1S1+ b2 S12 +b3 S2 +b4 S22. (4)
Экономический смысл получаемых в результате расчетов коэффициентов регрессии состоит в
увеличении фактора на единицу заработной платы в ebl раз.
Рассмотренные теоретические вопросы послужили основой для эмпирического исследования. Информационной базой исследования выступают модули ISSP (социальное неравенство) II и III волн за 1992 и 1999 гг.2 Выборка, представленная в обеих волнах, является репрезентативной для РФ в целом и содержит ряд вопросов, позволяющих проверить выдвинутые гипотезы. Семилетний интервал между двумя волнами является довольно значительным и позволяет оценить динамику происходящих изменений. Но в то же время такой интервал и осложняет анализ, поскольку существенно изменилась программа исследования и некоторые вопросы, актуальные для 1999 г., в 1992 г. не ставились. Так как одной из задач настоящего анализа является анализ динамических изменений, для сопоставимости получаемых данных в модели включались только переменные, присутствующие в обеих волнах.
Поскольку в 1992 г. имела место высокая инфляция, было дополнительно проанализировано распределение наблюдений во времени. Их большая часть (99,8 %) проведена в течение месяца, поэтому корректировка на месячные индексы цен не проводилась. За столь короткий период это могло бы привнести в модель дополнительные искажения. Из имеющихся баз данных (1983 наблюдения в 1992 г. и 1705 - в 1999 г.) была отобрана информация, относящаяся только к занятым респондентам.
2 Авторы выражают благодарность Независимому институту социальной политики за предоставление данных ISSP в рамках архивной программы.
47
Т.Ю. Стукен, Т.А. Бабенко
Наблюдения, не имеющие полной информации по всем используемым в конкретной модели переменным, из анализа исключались. В результате по данным 1992 г. было отобрано около 63 % респондентов и 42 % респондентов для 1999 г. Столь низкие показатели для 1999 г. обусловлены отсутствием ответов о размере заработной платы. С учетом того, что данные о заработной плате чаще всего скрывались респондентами с высоким уровнем образования и в наиболее активном трудоспособном возрасте, вероятно, отдача от образования для 1999 г. может оказаться заниженной.
Учитывая большие различия в покупательной способности доходов по регионам РФ, изучены возможности их корректировки. В результате все данные по заработной плате пересчитаны с учетом соотношения регионального и среднероссийского прожиточных минимумов в 1999 г. и продовольственных корзин в 1992 г. [9, с. 157-158; 10, с. 110-112].
Влияние человеческого капитала на различия в заработках происходит по двум направлениям:
- изменение доступности занятости, обусловленное тем, что обладатели различного человеческого капитала имеют различные возможности получения работы;
- изменение заработков на рабочем месте, связанное с тем, что обладатели более высокого человеческого капитала имеют более высокую производительность.
В соответствии с этим, для анализа объективных детерминант по данным имеющихся волн использованы две переменные:
1. Логарифм месячных заработков LW M. Данная переменная отражает лишь различия в заработной плате в пределах основного места работы. Более информативным было бы использование данных о совокупном доходе от трудовой деятельности, но такие данные имеются лишь для 1999 г.
2. Логарифм отношения месячных заработков к числу отработанных за неделю часов LWH.
Последняя переменная не является в строгом смысле оценкой почасовой заработной платы, поскольку в числителе представлены месячные данные, а в знаменателе - недельные. Но с точки зрения настоящего исследования, такая зависимая переменная позволяет получить необходимую информацию. Использование двух различных зависимых переменных позволяет оценить влияние человеческого капитала на дифференциацию заработков как с точки зрения уровня оплаты на рабочем месте, так и с точки зрения доступа к рабочим местам.
Объем человеческого капитала измерялся с помощью следующих переменных:
1. Число лет обучения. При использовании данной переменной часто рассчитываются нормативные сроки обучения для каждого уровня образования. Это позволяет нивелировать различия между лицами, имеющими одинаковый уровень образования, но различное время, затрачиваемое на его приобретение. С другой стороны, нормализация сроков обучения несет в себе и отрицательные моменты. Так, если высшее и среднее профессиональное образование получены индивидом по разным профессиям, нормирование времени обучения не позволит учесть человеческий капитал, полученный в среднем профессиональном учебном заведении. Принимая во внимание данные соображения, нами были проведены расчеты и по фактическому (EDU), и по нормативному значению числа лет обучения (EDUN). Особенностью использования обеих переменных является то, что получаемые в результате оценки отдачи от образования усреднены и не дифференцированы по видам образования. Поэтому помимо данных переменных использовались и другие показатели уровня образования.
2. Дамми-переменные, отражающие уровень образования респондента. С учетом того, что данные по III волне в разрезе уровня образования в большей степени агрегированы, нами выделены следующие уровни образования, доступные для анализа: высшее (переменная UNIV), среднее профессиональное (TEC), среднее общее (SH), основное общее (SHB), ниже основного общего (эталон). При этом начальное профессиональное образование в качестве самостоятельного уровня образования не рассматривается и включается в переменную SH. Образование ниже основного общего используется в качестве эталонного.
3. Стаж работы EXP. Напрямую вопрос о стаже не ставился ни в 1992, ни в 1999 г., поэтому в модели оценивался максимально возможный стаж работы респондента, представляющий собой разность между возрастом, числом лет обучения и возрастом начала обучения. Для населения, экономически активного в 1992 и 1999 г., возраст начала обучения составляет примерно 7 лет. Очевидно, что такой приблизительный метод расчета может вести как к завышению, так и занижению стажа. Например, значительно более высокий стаж по сравнению с фактическим может быть получен для лиц, имеющих относительно низкий уровень образования. Напротив, занижение стажа работы может иметь место для тех, кто обучался без отрыва от производства. В то же время представляется, что для большей части респондентов, обучавшихся с отрывом от производства, такой порядок расчета обеспечит достаточно правдоподобные результаты. Как уже указывалось, в теории человеческого капитала
48
Отдача от образования в российской экономике
большое значение придается специфическому человеческому капиталу, приобретаемому у конкретного работодателя и обычно выражающемуся при помощи переменной «стаж работы на данном предприятии». К сожалению, программа исследования ISSP не предусматривала такого вопроса ни в 1992, ни в 1999 г. Однако можно сказать, что в условиях достаточно высокой текучести рабочей силы в РФ данный фактор не должен оказывать большого значения на различия в заработной плате.
Таким образом, объективное влияние человеческого капитала на различия в заработках анализировались при помощи ряда эконометрических моделей:
LW_M=bo+bi • EDU+b2 • EXP+Ьз • EXP2 (5)
LW_M=b0+bi • EDU_N+b2 • EXP_N+b3 • EXP_N2 (6)
LW_M=bo+bi • UNIV+b2 • TEC+ b3 • SH+b4 • SHB+b5EXP_N+b6 • EXP_N2 (7)
LW_H=b0+b: • EDU+b2 • EXP+b3 • EXP2 (8)
LW_H=b0+bi • EDU_N+b2 • EXP_N+b3 • EXP_N2 (9)
LW_H=b0+b: • UNIV+b2 • TEC+b3 • SH+b4 • SHB+b5EXP_N+b6 • EXP_N2 (10)
Имеющиеся данные показывают, что отдача от человеческого капитала дифференцирована по половозрастным характеристикам респондентов (см. рис. 1, 2), а также от характеристик рабочих мест. Поэтому более глубокий анализ проводился с использованием дополнительных моделей, учитывающих и другие доступные параметры, характеризующие работника и рабочее место - пол, возраст, форму собственности предприятия, федеральный округ, размер населенного пункта.
15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59
мужчины, высшее образование
— мужчины,образование ниже среднего профессионального
“ женщины, высшее образование
-------женщины, образование
ниже среднего профессионального
возраст, лет
Рис. 1. Профили возраст - заработки, 1992 г.
мужчины, высшее образование
— мужчины, образование ниже среднего профессионального
“ женщины, высшее образование
------женщины, образование
ниже среднего профессионального
возраст, лет
Рис. 2. Профили возраст - заработки, 1999 г.
49
Т.Ю. Стукен, Т.А. Бабенко
Расчеты по различным моделям показали (см. таблицу), что в 1992 г. каждый дополнительный год обучения приводил к росту логарифма заработной платы на 0,033-0,037***3.
При этом отдача для часовых заработков (0,036-0,037***) в целом была чуть выше, чем для месячных (0,033-0,035***), что свидетельствует о том, что лица с более высоким образованием были несколько меньше заняты в сфере оплачиваемой занятости.
Результаты регрессионного анализа влияния человеческого капитала на различия в заработках (1992 и 1999 гг.)
1992 Зависимая переменная - LWM Зависимая переменная - LWH
Св. член 6,478*** 6,478*** 58,981*** 2,844*** 2,831*** 3,070***
EDU 0,035*** 0,037***
EXP 0,025*** 0,016***
EXP2 -0,001*** 0,000***
EDU N 0,033*** 0,036***
EXP N 0,030*** 0,030*** 0,022*** 0,021***
EXP N2 -0,001*** -0,001*** 0,000*** 0,000***
UNIV 0,255** 0,367***
TEC 0,008 0,136
SH 0,052 0,164
SHB -0,091 0,026
N 1306 1306 1306 1249 1249 1249
R-квадрат 0,069 0,063 0,078 0,045 0,040 0,051
1999 Зависимая переменная - LWM Зависимая переменная - LWH
Св. член 5,577*** 5,663*** 6,007*** 1,857*** 1,962*** 2,471***
EDU 0,092*** 0,095***
EXP 0,011 0,000
EXP2 0,000 0,000
EDU N 0,089*** 0,090***
EXP N 0,009 0,009 0,000 0,001
EXP N2 0,000 0,000 0,000 0,000
UNIV 1,037*** 0,916***
TEC 0,746** 0,584**
SH 0,591** 0,411
SHB 0,355 0,191
N 710 710 710 710 710 710
R-квадрат 0,095 0,075 0,082 0,078 0,061 0,073
Отдача стажа работы составляла по переменным EXP и EXP_N 0,016-0,022*** для часовых заработков и 0,025-0,030*** для месячных. Несмотря на то что абсолютные значения коэффициентов регрессии больше для числа лет образования, стандартизованные коэффициенты значительно выше для потенциально возможного стажа работы. Другими словами, в 1992 г. стаж являлся более важным фактором дифференциации заработной платы, нежели образование. Что касается дифференциации заработков в зависимости от уровней образования, то статистически значимой оказалась лишь оценка для высшего образования - 0,255** для месячных заработков и 0,367*** для часовых. Скорее всего, такая ситуация в начале 1992 г. была связана с несколькими причинами:
- распространенность подработок менее образованных работников на низкоквалифицированных работах;
- переход к рыночным отношениям и начинающаяся безработица затронули в большей степени более квалифицированных работников, в частности персонал предприятий ВПК;
- в подработках чаще других были заняты лица, содержащие семью, имеющие иждивенцев, т. е. работники с определенным стажем работы;
- доступ к дополнительной занятости определялся не столько уровнем образования работника, сколько его опытом работы, наличием связей, рекомендаций и пр.
3 Здесь и далее: *** - параметр регрессии значим на уровне р< 0,001, ** - параметр регрессии значим на уровне р< 0,05, * - параметр регрессии значим на уровне р< 0,1.
50
Отдача от образования в российской экономике
В целом анализ моделей для 1992 г. подтверждает наше предположение о том, что роль человеческого капитала как детерминанты заработной платы была крайне мала. Об это свидетельствуют коэффициенты детерминации построенных моделей, которые составили 0,063-0,078 для месячных заработков и 0,040-0,051 для часовых.
Следует также отметить существование статистически значимых гендерных различий в заработной плате (p<0,01). При этом степень неравенства сильнее проявлялась в месячных заработках (по различным моделям оценки составили 0,378-0,389***) по сравнению с часовыми (0,258-0,271*** соответственно)4, что может быть связано как с дискриминацией, так и с объективно меньшей трудовой активностью женщин. В то же время влияние образования на часовые заработки оказалось у женщин значительно выше, чем у мужчин: 0,049*** против 0,032*** по переменной EDU_N и 0,434*** против 0,321* по переменной UNIV. У мужчин, напротив, наблюдалась существенно более высокая отдача от стажа работы. Так, для переменной EXP_N оценки составили 0,024*** для мужчин и 0,015*** для женщин. Существенные колебания в отдаче от человеческого капитала связаны также с возрастом работников. У молодых людей до 30 лет отдача от образования была несколько выше средней, а отдача от стажа - ниже средней. По группе работников от 50 лет и старше все элементы человеческого капитала оказались статистически незначимыми.
Дополнительные характеристики рабочих мест показывают, что наряду с человеческим капиталом статистически значимое влияние на рост заработков в 1992 г. оказывали проживание в городе, на севере страны, Урале и в Сибири, принадлежность к частному сектору. Но при этом принадлежность к той или иной группе не всегда свидетельствовала о более высокой отдаче от человеческого капитала. Например, отдача от образования на селе была более высокой, чем в городе. Более высокий уровень оплаты в частном секторе, по сравнению с государственным, сопровождался менее надежными оценками для образования (p<0,1) и незначимыми оценками для стажа. В то же время для государственного сектора все коэффициенты регрессии были существенными (p<0,01). Данные 1999 г. свидетельствуют, что роль образования как детерминанты заработной платы значительно возросла и составила для различных моделей 0,089-0,095***. Полученный результат особенно важен в связи с тем, что относится к периоду после кризиса 1998 г., затронувшего прежде всего высококвалифицированную рабочую силу. Вероятно, при отсутствии кризиса 1998 г. это влияние могло быть еще большим.
Отдача образования, с точки зрения часовых заработков, по-прежнему несколько выше, чем месячных - 0,090-0,095*** и 0,089-0,092*** соответственно. Наряду с этим, 1999 г. характеризуется большей поляризацией отдачи от образования в зависимости от возраста по сравнению с 1992 г. Если ранее отдача образования для молодежи (переменная EDU) составляла для месячных заработков 0,047*** против 0,035*** в среднем, то в 1999 г. уже - 0,151*** против 0,092*** в среднем. О возрастании роли образования свидетельствует и тот факт, что число лет обучения оказалось значимым для возрастной группы 50 лет и выше (p<0,01), чего ранее не наблюдалось.
Анализ заработков в зависимости от уровня образования показывает, что возросла отдача от высшего образования - до 0,916(***) по часовым заработкам и до 1,037(***) по месячным. Таким образом, по сравнению с 1992 г., лица, имеющие высшее образование, оказались в значительно более привилегированном положении: помимо относительного роста часовой заработной платы у них возрос и доступ к рабочим местам. Статистически значимым оказалось также влияние среднего профессионального образования на уровень часовых и месячных заработков (p<0,05) и среднего общего образования на рост месячных заработков (p<0,05). Отметим, что влияние обоих уровней образования в 1992 г. было несущественным.
Уровень образования наиболее сильно отражается на месячных заработках молодежи. Коэффициент при переменной UNIV для лиц до 30 лет составил в 1999 г. 1,582*** против 1,207* в 1992 г. Однако анализ часовых заработков данной социальной группы показывает статистическую незначимость всех уровней образования. Сопоставление данных результатов свидетельствует о возрастании роли образования как сигнала на рынке труда, который хотя и создает преимущества в получении работы, но не дает гарантий на занятие должности, соответствующей уровню образования.
Если в 1999 г. влияние образования выросло повсеместно, то анализ другой составляющей человеческого капитала - стажа - показал противоположные тенденции. В целом отдача от стажа работы значительно снизилась и оказалась статистически незначимой. Влияние стажа остается существенным лишь для работников старших возрастов - от 50 лет и старше (p<0,1), а также для месячных заработков мужчин (p<0,1). Оценки стандартизованных коэффициентов регрессии показывают изменение сравнительной ценности образования и стажа как факторов дифференциации заработной платы. Если в
4 Кодировка переменной пола: женщины - 0, мужчины - 1.
51
Т.Ю. Стукен, Т.А. Бабенко
1992 г. основные различия в заработке определялись стажем, то в 1999 г. - уже образованием. Очевидно, такое резкое падение отдачи от стажа может быть обусловлено низкой востребованностью практического опыта, приобретенного в прежних экономических условиях.
Полученные по 1999 г. данные свидетельствуют о росте влияния человеческого капитала на различия в заработках. Правда, ввиду разнонаправленных тенденций по образованию и стажу, суммарный эффект оказывается весьма невелик. Так, коэффициент детерминации моделей месячных заработков находился в 1992 г. в интервале 0,063-0,078, в 1999 г. - 0,075-0,095. Коэффициенты детерминации часовых заработков за те же периоды составили 0,040-0,051 и 0,061-0,078 соответственно.
Следует отметить и рост гендерных различий в заработной плате в 1999 г. Для различных моделей коэффициенты, отражающие влияние пола, находились в интервале 0,573-0,586*** по месячным заработкам и 0,498-0,514(***) по часовым. И хотя по-прежнему степень неравенства сильнее проявлялась в месячных заработках, ухудшение положения женщин произошло за счет снижения их часовых заработков относительно мужчин. Если ранее влияние числа лет образования на часовые заработки было сильнее выражено у женщин, то теперь - у мужчин: 0,10*** против 0,08***. Однако интересен тот факт, что в 1999 г. отдача от высшего и среднего профессионального образования с точки зрения месячных заработков была выше у мужчин, а с точки зрения часовых - по-прежнему у женщин. Другими словами, если возможности заработка для женщин связаны преимущественно с получением высококвалифицированной работы, то высокие заработки мужчин могут быть достигнуты за счет других причин: тяжелой физической работы, неблагоприятных условий труда и пр.
Усилилась дифференциация и по географическому признаку. Более высокую заработную плату при прочих равных условиях имеют жители городов, особенно с численностью свыше 1 млн чел., а более низкую - жители Дальнего Востока, Северного Кавказа, Северо-Запада России. Влияние принадлежности к частному сектору в 1999 г. несколько ослабло, хотя, возможно, это явилось следствием кризиса. По-прежнему, несмотря на более низкий уровень заработной платы, отдача от дополнительных лет обучения выше на селе, чем в городе.
Таким образом, приведенный анализ показывает следующие основные тенденции:
1. Влияние образования на различия в заработках в переходной экономике РФ возрастает. По имеющимся данным, в 1999 г. отдача от каждого дополнительного года обучения в РФ оказалась сравнимой с таковой в экономически развитых странах.
2. Отдача стажа работы значительно сократилась и является существенно меньше по сравнению с развитыми странами [7; 8].
3. Отдача от обучения и стажа во многом определяется половозрастными характеристиками работников, причем по сравнению с 1992 г. это влияние становится заметнее.
4. По-прежнему влияние человеческого капитала на различия в заработках значительно ниже, чем в экономически развитых странах [7; 8]. Основные детерминанты заработной платы в РФ лежат не в области индивидуальных характеристик работников. Они связаны с местом жительства, отраслью, в которой занят работник, размером предприятия и другими факторами. 1
1. Дятлов С.А. Человеческий капитал России: проблемы эффективности использования в условиях переходной экономики. СПб.: СПбУЭФ, 1995.
2. Нестерова Д, Сабирьянова К. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России (Российская программа экономических исследований). М., 1998.
3. Becker, G.S. Human capital: theoretical and empirical analysis, with special reference to education. N.Y., 1964.
4. Earle J., Oprescu G. Employment and Wage Determination, Unemployment and Labor Policies in Romania. World Bank (October 1993).
5. Mincer, J. Schooling, experience and earnings. N.Y., 1975.
6. Orazem P., Vodopivec M. Winners and Losers in Transition: Return to Education, Experience and Gender in Slovenia. World Bank (August 1994).
7. Ressources Humaines. Une gestion eclatee / Ed. J. Allouche, B. Sire. P., Economica, 1998. 412 p.
8. Vernon V. Return to Human Capital in Transitional Russia // www.repec.org
9. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат РФ. М., 2000. 642 с.
10. Цены в Российской Федерации: Стат. сб. / Госкомстат РФ. М., 1995. 216 с.
52
