CC BY
20
В статье на основе данных опроса студентов-заочников, преподавателей и слушателей курсов повышения квалификации оценивается частная отдача образования. Показано наличие влияния городских агломераций и самооценки работников на их трудовые доходы, а также среднего уровня образования работников региона - на доходы отдельных работников («эффект соседства»).
Оценка нормы частной отдачи и экстерналий образования: сибирский пример
А. А. АЛЕТДИНОВА,
кандидат технических наук, Е-mail: ec_progn@sibupk.nsk.su А. В. КОРИЦКИЙ, кандидат экономических наук, Е-mail: ectheory@sibupk.nsk.su
Сибирский университет потребительской кооперации, Новосибирск
Экономические грани образования
Человеческий капитал рассматривается как результат целенаправленных инвестиций в человека; это часть личности человека, определяемая его природными и социальными свойствами и способностями. Такие известные ученые и исследователи, как Т. Шульц, Э. Денисон, Дж. Кендрик, Дж. Минцер, Р. Барро, дали количественные оценки вклада образования в экономический рост. Было доказано опережение накопления человеческого капитала по сравнению с физическим.
Э. Денисон по данным 1929-1982 гг. проанализировал экономический рост и доказал, что он в большей степени определяется качеством рабочей силы, чем количеством затраченных факторов производства. И образование является основным фактором роста объема выпуска на одного работающего.
© ЭКО 2009 г.
НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ 83
Повышение уровня образования трудовых ресурсов в США на 15-30% объясняло прирост душевого дохода1.
В настоящее время две трети мирового валового продукта производится за счет использования труда квалифицированных специалистов - людей с образованием не ниже среднего специального2. В России около 40% дифференциации средних доходов населения по регионам связано с различиями средних уровней образования работников3.
Применительно к российскому рынку труда прослеживается тенденция влияния образования на конкурентоспособность работника. Чем выше уровень образования, тем больше экономическая активность, выше занятость и соответственно ниже безработица. В 2007 г. (табл. 1, данные Госкомстата) наибольший удельный вес среди занятых в экономике был у группы работников, имеющих высшее образование (27,8%) (в 1995 г.- только 18,4%, а в 2000г.- 21,7%). Еще в 1995 г. «лидировали» работники со средним профессиональным и средним (полным) образованием, а в 2000 г. - со средним профессиональным. Тенденция начала меняться.
Среди безработных больше всего работников со средним полным образованием, а наиболее «защищенными» можно считать людей с высшим образованием.
По прогнозам специалистов по рынку труда, до 2012 г. в России ожидается примерно 40%-е падение спроса на неквалифицированные и не имеющие специального образования человеческие ресурсы. При этом спрос на специалистов с солидным профессиональным или высшим образованием сохранит устойчивую тенденцию к росту4.
1 Казарян М. Концептуальные подходы к формированию конкурентоспособности человеческого капитала //Человек и труд. 2008. № 10. С. 30-34.
2 Колин К. Оплата труда и национальная безопасность //Человек и труд. 2009. № 1. С. 24-28.
3 Корицкий А. В. Оценка влияния уровня образования работников, занятых в экономике регионов России, на их доходы // Прикладная эконометрика. 2008. № 2 (10). С. 65-74.
4 Дырка С. Управление развитием человеческих ресурсов организации в условиях трансформируемой экономики. Дис. на соиск. уч. степ. д.э.н. М.: Российская академия государственной службы при Президенте Российской Федерации, 2009. - 302 с.
Таблица 1
Распределение численности занятых в экономике и безработных по уровню образования в РФ в 2007 г., % к итогу
Образование Распределение численности
занятых в экономике безработных
Высшее профессиональное 27,8 11,5
Неполное высшее профессиональное 1,5 2,5
Среднее профессиональное 25,9 18,8
Начальное профессиональное 17,6 18,6
Среднее (полное) общее 21,5 34,8
Основное общее 5,3 12,6
Начальное общее, не имеют начального 0,4 1,1
Итого 100 100
Дж. Минцер предложил «производственную функцию заработков», которая описывает зависимость логарифма заработной платы работника от уровня его образования, трудового стажа, продолжительности отработанного времени и других факторов. Он показал, что коэффициент при переменной уровня образования будет эквивалентен показателю внутренней нормы отдачи, что позволило существенно упростить оценку эффективности вложений в образование5.
В эпоху технического прогресса (когда 80% новейших технологий устаревают в последующие 10 лет) повышаются требования к трудовым ресурсам. Поскольку 80% работников получили свои трудовые навыки 10 лет назад и более, сегодня они оказываются неподготовленными к управлению современными производственными технологиями и оборудованием.
В России назрела острая потребность в высококвалифицированных кадрах, в расширении подготовки и переподготовки квалифицированных рабочих. По имеющимся оценкам, в нашей стране доля высококвалифицированных рабочих
5 Mincer, Jacob. Schooling, Experience and Earnings. New York: NBER, 1975. -176 p. См. также: Берндт Э. Р. Практика эконометрики: классика и современность. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 192 с.
составляет 15%, что вдвое ниже, чем в 1990-х годах, и втрое ниже того же показателя в странах с развитой экономикой6.
Наиболее интересным примером расчёта частной нормы отдачи образования в России считается исследование большой группы авторов, которые рассматривают факторы дифференциации заработной платы (месячных заработков и часовых ставок) по уровню образования, стажу, возрасту и профессиональному статусу в 2005 г.7 В результате расчёта стандартного уравнения Минцера, экономическая отдача высшего образования составила около 82% (по сравнению со средним общим образованием), то есть примерно 16% на год образования. Расчёты социальной отдачи образования, проведённые для России с учётом бюджетных расходов на образование, но без учёта общественных выгод от него, дали, соответственно, для мужчин и женщин 16,4% и 10,4% в 1995 г. и 6,7% и 8,8% в 2005 г., с тенденцией к снижению на протяжении 1995-2005 гг.8
К концу советского периода отдача от образования находилась на очень низкой отметке и составляла не более 1-2%. Реально это означало, что человек, получивший диплом, практически ничего не выигрывал в материальном отношении. В послереформенный период ситуация резко изменилась. Оценки, относящиеся к середине - концу 1990-х годов, показывают, что отдача от образования достигла 7-8%-го уровня его окупаемости в большинстве других стран мира, как развитых, так и постсоциалистических. Это подтверждает и другой индикатор - относительная разница в заработках между работниками с высшим и полным средним образованием. В России обладание вузовским дипломом обеспечивает прирост в заработках в среднем на 60-70% (оценки, по данным
6 Некрестьяноеа С. Я. Организационно-экономический механизм интеграции рынка труда и рынка образовательных услуг. Автореф. на соиск. уч. степ. д.э.н. М.: Московская академия государственного и муниципального управления, 2009. - 56 с.
7 Гимпельсон В., Лукьянова А. «О бедном бюджетнике замолвите слово...»: межсекторные различия в заработной плате // Вопросы экономики. 2006. № 6. С.81.
8 Заработная плата в России: эволюция и дифференциация / Под ред. В. Е. Гимпельсона и Р. И Капелюшникова. М.: Изд. дом ГУ - ВШЭ. 2007. -575 с.
НОБУСа), в промышленно развитых странах это значение варьируется от 50 до 100%9.
«Частный случай» уравнения Минцера
Исследование авторов основано на данных анкетных опросов 361 человека - студентов, а также преподавателей и слушателей курсов повышения квалификации из различных городов и сельских поселений Сибирского и Уральского федерального округов (Новосибирска, Барнаула, Омска, Томска, Кемерово, Нижневартовска, Нефтеюганска, Сургута и т.п.). В анкете содержались вопросы об уровне образования, возрасте, стаже, заработной плате, месте жительства. Опрос был сплошным, по потокам.
Для оценки нормы частной отдачи образования применялось стандартное уравнение Минцера с добавлением переменной h, характеризующей средний уровень образования занятого в экономике региона населения, а также фиктивных переменных, относящихся к месту жительства опрашиваемых. Были выделены следующие группы по месту жительства:
Б1 - фиктивная переменная равна 1, если человек живёт в Новосибирске, и 0, если в другом месте;
Б2 - фиктивная переменная равна 1, если человек живёт в другом областном центре (Барнауле, Омске, Кемерово или в Томске), 0 - если в другом месте;
Б3 - фиктивная переменная равна 1, если человек живёт в районах Севера (Нижневартовск, Нефтеюганск, Сургут, и т.п.), и 0, если в другом месте;
Б4 - фиктивная переменная равна 1, если человек живёт в Москве, и 0, если в другом месте.
Для расчётов использовалось следующее уравнение регрессии:
= А + Ь1к1 + + g2 5,2 + йДх + ё2 Д2 + йъ Д3 + Д4 +Ь2 к + и,, (1)
где W1 - размер заработной платы, руб.; б. - стаж работы, лет; Ц - уровень образования ¡-го респондента, лет; к - средний
9 Капелюшников Р.И. Человеческий капитал России: эволюция и структурные особенности // Вестник общественного мнения, 2005. №4. С. 46-54.
уровень образования населения, занятого в регионе; D1, D2, D3, D4 - фиктивные переменные, обозначающие место жительства респондента, А, Ь1, §1, §2, ё2, ё3, и Ь2 - коэффициенты, и. - регрессионный остаток.
Результаты регрессионного анализа приведены в таблице 2.
Таблица 2
Результаты расчёта коэффициентов и показателей значимости регрессионного уравнения (1)
Показатель А Ь, е2 Ь2
Значение коэффициента 0,505 0,116 0,033 -0,001 0,647 0,518 1,127 1,144 0,001
Статистическая ошибка (0,567) (0,013) (0,008) (0,000) (0,071) (0,078) (0,089) (0,237) (0,018)
Стандартный коэффициент 0,338 0,502 -0,473 0,406 0,283 0,546 0,186 0,003
Т - статистика 1,809 8,745 4,114 -3,924 9,089 6,618 12,900 4,819 0,074
Значимость 0,071 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,941
Коэффициент детерминации регрессионного уравнения равен 0,505, критерий Фишера - 44,853, значимость - 0,000, число опрошенных - 361 человек. Все коэффициенты при переменных, за исключением переменной к (средний уровень образования занятого в экономике региона населения), статистически значимы.
Частная норма отдачи образования составила примерно 11,6% на год образования. Место жизни и работы также оказалось значимым - Москва и северные города дают существенное прибавление к заработной плате. Это легко понять, так как в числе мест жизни и работы выступают такие города, как Сургут, Нижневартовск, Нефтеюганск и т.п. Выше среднего уровня заработки также у жителей Новосибирска и других областных центров Западной Сибири - Омска, Томска, Барнаула и Кемерово.
Дополнительный год стажа способствует увеличению заработной платы примерно на 3,3%, что гораздо меньше, чем в европейских странах. Зато год дополнительного образования у нас даёт заметно большую отдачу, чем в Европе. В среднем по странам Европы дополнительный год образования увеличивает заработную плату на 6,5%, и этот эффект в странах-членах ЕС с менее регулируемым рынком труда достигает 9%. Кроме того, год дополнительного производственного опыта увеличивает заработную плату почти на 5%10.
В число опрошенных попали 5 человек из Москвы -преподаватели, доктора наук, профессора, 87 человек из Новосибирска, 41 - из северных районов, 45 - из областных центров Западной Сибири. Коэффициент при переменной «средний уровень образования» занятого в экономике региона населения оказался статистически незначимым. Причин тому две. Во-первых, фиктивные переменные, по-видимому, «улавливают» влияние местных особенностей или региональных факторов на заработную плату, в том числе экстернальные эффекты (уровень образования населения города и масштаб производства). Во-вторых, переменная «средний уровень образования занятого в экономике региона населения» слишком грубо отражает местные особенности, так как средний уровень образования населения, занятого в том или ином городе или посёлке, может существенно отличаться от среднего по данному региону значения.
При исключении из уравнения регрессии фиктивных переменных, характеризующих место жительства респондентов, получается «сокращённое» регрессионное уравнение:
In W = A + blhi + gs + g2s2 + b2h + ut. (2)
Результаты расчетов параметров данного уравнения приведены в таблице 3. Основные обозначения прежние, исключены лишь фиктивные переменные, характеризующие место жительства респондентов, что привело к некоторому снижению коэффициента детерминации. Тем не менее исключение из регрессионного уравнения фиктивных переменных,
10 de la Fuente, A. and Ciccone A. Human Capital in a Global and Knowledge-Based Economy» //Report for European Comission. 2002. May. Pp. 3-4.
характеризующих место жительства опрашиваемых, делает переменную «средний уровень образования» занятого в экономике регионов населения статистически значимой.
Коэффициент детерминации данного регрессионного уравнения равен 0,229 (что существенно ниже, чем в первом случае), критерий Фишера - 26,454, значимость - 0,000, число опрошенных - 361 человек. Все коэффициенты при переменных (за исключением константы) статистически значимы. Частная норма отдачи образования несколько «подросла» -до 15,4%, влияние «стажа» упало до 2,2% за год дополнительного стажа, зато стала статистически значимой взаимосвязь уровня заработной платы отдельных работников со средним уровнем образования всех работников данного региона, то есть проявился «эффект соседства», или экстерналии человеческого капитала на микроуровне.
Таблица 3
Результаты расчёта коэффициентов регрессионного уравнения (2)
Показатель А Ь, §2 Ь2
Значение коэффициента -0,116 0,154 0,022 -0,001 0,053
Статистическая ошибка (0,380) (0,016) (0,010) (0,000) (0,022)
Стандартный коэффициент 0,451 0,334 -0,361 0,113
Т - статистика -0,305 9,664 2,307 -2,503 2,396
Значимость 0,761 0,000 0,022 0,013 0,017
Давно замечено, что если квалифицированный работник трудится в окружении таких же образованных и квалифицированных людей, то эффективность его труда повышается (этим эффектом, кстати, объясняют быстрый рост городов)11. Средний уровень образования населения, занятого в экономике регионов, может существенно различаться. Например, по Москве в 2007 г. число лет обучения достигало12 14,0 лет, в Алтайском крае - 12,8; в Новосибирской области - 12,9 лет,
11 Кочеткова А. И. Введение в организационное поведение и организационное моделирование. М.: Дело, 2004. - 944 с.
12 Значения округлены до десятых долей.
в Омской - 12,5, в Томской - 13,2; в Кемеровской - 12,6; в Красноярском крае - 12,8, в Тюменской области - 11,9 лет.
О важности самооценки
В ходе анкетирования респондентам - студентам, слушателям и преподавателям, было предложено самим определить, к какой группе трудовых ресурсов они относятся. Получилось четыре типа трудовых ресурсов - человеческий капитал, персонал, человеческие ресурсы, кадры. Для данного исследования интерес представляет группа человеческого капитала (фиктивная переменная равна 1, если опрашиваемый относил себя к «человеческому капиталу», иначе - 0). Для человеческого капитала можно выделить следующие характеристики: самостоятельность; саморазвитие; креативность; стремление к успеху; адаптивность к окружающей среде; самоуважение, совесть; гармоничность; самодостаточность; упорство; достижение поставленной цели.
К группе человеческого капитала отнесли себя 60,4 % респондентов. (Для сравнения: анализ данных ВЦИОМ за 1999-2000 гг. показал, что доля среднесписочной численности работников, представляющих группу человеческого капитала на российских предприятиях, составляет от 0 до 10%.) Столь высокий результат, вероятно, объясняется тем, что в опросе принимали участие студенты-заочники, слушатели курсов повышения квалификации и преподаватели - люди с амбициозными планами карьерного роста.
Было построено следующее уравнение линейной регрессии:
1яЩ =А + Ь0ЧК, + Ьк + gls¡ + g2 я2 Д + Д +аъ Д + Д + и 1 ,
(3)
где: Ьо - коэффициент уравнения при переменной «человеческий капитал», ЧК - фиктивная переменная, равная 1, если опрашиваемый относил себя к «человеческому капиталу», и 0 - в обратном случае.
Была исключена переменная «средний уровень образования населения, занятого в экономике региона», остальные переменные прежние.
Значения коэффициентов данного регрессионного уравнения приведены в табл. 4. Коэффициент детерминации регрессионного уравнения равен 0,546, критерий Фишера -52,925, значимость - 0,000, число опрошенных - 361 человек. Все коэффициенты данного регрессионного уравнения статистически значимы на 1%-м уровне.
Таблица 4
Результаты расчёта коэффициентов и показателей значимости регрессионного уравнения (3), включающего самооценку опрашиваемых
Показатель А Ь0 Ь, §2 а2 ¿4
Значе-
ние коэффициента 0,839 0,339 0,090 0,025 - 0,001 0,563 0,465 1,021 0,992
Стати-
стическая ошиб- 0,189 0,060 0,013 0,008 0,000 0,069 0,075 0,084 0,227
ка
Стан-
дарт-
ный коэф-фици-ент 0,231 0,363 0,376 - 0,352 0,354 0,255 0,495 0,161
Т - статис- 4,430 5,655 6,712 3,160 - 2,997 8,127 6,209 12,089 4,369
тика
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,002 0,003 0,000 0,000 0,000 0,000
Удивительна даже не реалистичность самооценки респондентов, а то, что она дополняет объективные характеристики -уровень образования, стаж и фиктивные переменные, характеризующие место жительства, которые все статистически значимы.
Вклад самооценочной переменной «человеческий капитал» в объяснённую вариацию заработной платы значителен - 23% (стандартизованный коэффициент Ьо), хотя и несколько ниже
уровней образования (36%) и стажа (37%). Остались существенными и статистически значимыми фиктивные переменные, характеризующие социально-географические особенности мест проживания респондентов. У жителей крупных и средних городов есть явные преимущества в получении повышенной заработной платы, как, впрочем, и у жителей северных районов. Поскольку величина города положительно сказывается на уровне оплаты труда, можно предположить, что данное явление отражает повышенный уровень производительности труда в городских агломерациях.
Так же, как при решении уравнения (2), можно констатировать, что и в данном случае «эффект соседства» (положительное взаимовлияние на производительность труда и доходы) проявляется именно у горожан, неизбежно образующих социальные сети и обменивающихся информацией значительно интенсивнее жителей сел и малых городов.
Выводы
Полученные в ходе проведённого исследования оценки частной нормы отдачи образования и производственного опыта сопоставимы с результатами западных и российских экономистов и позволяют говорить о значительной отдаче образования и производственного опыта в регионах Сибири и Урала.
Заметное влияние на заработную плату оказывает уровень урбанизации - заработная плата выше в крупных городах (чем крупнее город, тем выше уровень оплаты труда), а также проживание в северных регионах Сибири и Урала.
На уровень трудовых доходов сильно влияет самооценка работников - отнесение работника на основе определённых критериев к «человеческому капиталу» статистически значимо связано с уровнем оплаты его труда.
На уровень трудовых заработков оказывает влияние социальное окружение работника. Средний уровень образования работников в регионе положительно связан с уровнем оплаты труда отдельных людей, как и величина населённого пункта (города), в котором проживает данный человек.
