CC BY
268^(саНамшса-млтемлтШ'еасае
моуели^а&гНие
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ: ФОРМИРОВАНИЕ, ИЗМЕРЕНИЕ, ВКЛАД В ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ
Ю. А. КУЗНЕЦОВ,
доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математического моделирования экономических систем E-mail: [email protected]
О. В. МИЧЛСОВЛ,
аспирант кафедры математического моделирования экономических систем E-mail: [email protected] Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского — Национальный исследовательский университет
В работе обсуждаются проблемы формирования человеческого капитала, методики его измерения, а также роль человеческого капитала как фактора экономического роста. Приводится краткий обзор основных индексов и показателей, предлагаемых в ряде публикаций последних лет в качестве мер человеческого капитала.
Ключевые слова: экономический рост, человеческий капитал, формирование, измерение, экономика знаний, инновации.
Введение
При рассмотрении перспектив развития экономики России следует выделить в качестве важнейшей проблему перехода — причем в пределах обозримого временного горизонта — российской экономической системы индустриального типа с приоритетным развитием сырьевого сектора к инновационной экономике, основанной на знаниях и связанной с развитием наукоемких отраслей.
Понятно, что переход России к инновационному развитию обеспечит ее конкурентоспособность и позволит войти в число стран-лидеров научно-технологического прогресса (НТП). Несмотря на наличие инновационных элементов в экономике страны и ряд определенных предпосылок для перехода к инновационному пути развития, построение инновационной экономики в России остается пока еще долгосрочной перспективой. Существующие кризисные явления в экономике во многом сопряжены и с негативными явлениями в сфере человеческого капитала. Объективный анализ структуры и особенностей сложившейся в настоящее время в России экономической системы, атакже ее сопоставление с экономическими системами наиболее передовых стран показывают, что для нынешней российской экономики характерны приоритетное развитие сырьевого сектора, относительно низкий удельный вес высокотехнологичных секторов экономики, весьма скромные размеры инвестиций в
сектор знаний и на развитие человеческого капитала, в том числе расходы на научные исследования и опытно-конструкторские разработки, на высшее образование и здравоохранение и т.д. Например, по данным ЮНЕСКО, по общественно-государственным расходам на образование Россия уже давно занимаетдалеко не первое место (см. таблицу).
Очевидно, что не все страны, занимающие лидирующее положение в данном перечне, имеют самый высокий уровень развития экономики. При анализе данных следует учитывать размеры ВВП, численность населения страны, особенности социальной структуры и экономики. Более того, по приведенным в таблице данным нельзя судить и о размере человеческого капитала государства. Например, такие страны, как Япония и Индия, которые активно развивают наукоемкие технологии и имеют достаточно большой запас человеческого потенциала, тратят на образование меньший процент от ВВП, чем Россия и Украина. Тем не менее, приведенные данные весьма показательны. Заметим, что и в настоящее время инвестиции в сектор знаний и на развитие человеческого капитала (включая расходы на НИОКР, высшее образование и здравоохранение) составляют в России 3—4% ВВП, что в несколько раз ниже соответствующих показателей у стран-лидеров.
Процесс формирования человеческого капитала достаточно длителен, инерционен, включает в себя ряд этапов и подвержен действию многих факторов. Он требует целенаправленного регулирования и управления. Инновационное развитие экономики базируется не только на накоплении человеческого капитала, но также в значительной мере и на возрастающей эффективности превращения результатов научных исследований и
Доля общественно-государственных расходов от ВВП на образование в 2001—2005гг., %
Страна 2001 2002 2003 2004 2005
Великобритания 4,7 5,3 5,5 5,4 5,5
Германия 4,5 4,7 4,7 4,6 4,5
Греция 3 3,1 3,1 3,3 3,5
Дания 8,4 8,4 8,3 8,5 8,3
Индия 3,7 3,4 3,2
Куба 7,8 8,9 9,2 9,6 9.8
Польша 5,3 5,4 5,3 5,4 5,5
Республика Корея 4,3 4,2 4,6 4,6 4,4
Россия 3,1 3,8 3,7 3,5 3,8
США 5,7 5,7 5,9 5,6 5,3
Украина 4,7 5,4 5,6 5,3 6,1
Филиппины 3,2 3,2 3,2 2,7 2,5
Франция 5,6 5,6 5,9 5,8 5,7
Япония 3,6 3,6 3,7 3,7 3,5
технологических разработок в знания и навыки экономических субъектов. Это означает, что необходимо исследование возможностей существующих ныне институтов и необходимых направлений их трансформации с целью создания инфраструктуры, позволяющей наиболее эффективно использовать накопленные знания, а также опыт, умения и навыки в производстве и потреблении. В российских условиях и эта задача далека от разрешения.
Таким образом, в настоящее время особую важность приобретает вопрос о том, какой объективный показатель может быть использован как для описания уровня человеческого капитала государства (региона), так и для изучения механизмов влияния уровня человеческого капитала на темпы экономического роста.
Человеческий капитал
Теория человеческого капитала основывается, в сущности, на том элементарном факте, что при одинаковых прочих условиях одни работники производят больше продукта, чем другие. Это неравенство может быть объяснено различиями в состоянии здоровья, в уровне и качестве образования и квалификации этих работников. Перечисленные характеристики (наряду с целым рядом других) являются составляющими человеческого капитала работников. В принципе в настоящее время не существует единого (стандартного, общепринятого) определения человеческого капитала. Человеческий капитал в широком смысле — это оценка воплощенной в индивидууме способности приноситьдоход [1, 12, 14, 26, 30]. В таком общем виде человеческий капитал включает в себя как врожденные характеристики и свойства человека (в первую очередь здоровье, физические (материальные) возможности человека — tangible human capital), так и приобретенные (образование, квалификация, навыки, т. е. нематериальные возможности — intangible human capital).
В настоящее время большинство экономистов склонно рассматривать человеческий капитал в основном как знания, умения и навыки, получаемые в результате обучения, тренировок или опыта. Их приобретение сопряжено с рядом издержек, в том числе и альтернативных (то, что человек мог заработать за время, потраченное на обучение). Рассмотрение только нематериального человеческого капитала в неоклассической ветви экономической науки объясняется отчасти и тем, что в настоящее время возрастание темпов экономического роста
обычно объясняется увеличением темпа научно-технологического прогресса, что делает знания одним из основных факторов экономического развития страны. Кроме того, инвестиции в развитие нематериального человеческого капитала оказывают более эффективное влияние на рост производительности труда, чем вложение средств в материальный человеческий капитал. Конечно, невозможно отрицать важность такого фактора, как здоровье трудовых ресурсов, однако отдача от инвестиций в эту компоненту человеческого капитала гораздо менее значительна, а срок появления результата существенно больше, чем при инвестициях в образование.
Значение инвестиций в производственные способности человека, роль уровня квалификации рабочей силы (в более широком плане — уровня подготовки или образования) отмечалась еще классиками экономической теории, начинаясА. Смита. Он считал, что умения работника можно рассматривать в качестве одного из факторов производства (как машины и орудия труда), который облегчает труд, а расходы на обучение должны возмещаться вместе с прибылью. По существу, уже тогда речь шла о том, что наряду с физическим капиталом важнейшим фактором производства является человеческий капитал. Помимо машин, зданий, сооружений и приносящих доход земель А. Смит относит к капиталу и благоприобретенные и полезные качества и способности жителей страны. Аналогичной точки зрения придерживались также Ж. Б. Сэй, Дж. С. Милль, Л. Вальрас, Г. Сиджуик, А. Маршалл, А. Пигу и другие ведущие экономисты Х1Х—ХХвв. На основе концепции А. СмитаУ. Фарр разработал метод количественной оценки экономической стоимости человека (расчет текущей стоимости ожидаемых среднегодовых заработков). Этот метод получил дальнейшее развитие в работах Л. Дублина и А. Лотки (экономическое обоснование выгодности инвестиций в образование), С. Мушкина, Д. Райса и Б. Купера (оценка потерь в случае заболевания или смерти, эффективность расходов на профилактику и лечение) [8].
Традиционно считается, что основоположниками современной теории человеческого капитала являются Дж. Минсер, Т. Шульц и Г. Беккер. Их работы [1, 12, 26, 30] заложили основу для всех дальнейших исследований в этой области. В рамках теории человеческого капитала обосновывается ряд положений, объясняющих, в частности, причины различий в заработках работников разницей в уровнях их человеческого капитала. Устанавливается,
что инвестиции в человеческий капитал существенным образом влияют на экономический рост. В качестве основных форм инвестиций в человеческий капитал обычно рассматриваются расходы на получение образования (начальное, среднее и высшее), на повышение квалификации (курсы, организованные вне фирм), на медицинское обслуживание, а также расходы, связанные с территориальной мобильностью рабочей силы (миграция) в интересах улучшения условий работы.
Пристальное внимание к концепции человеческого капитала связано с поисками эндогенных механизмов развития в теории экономического роста, поскольку вложение средств в человеческий капитал позволяет обеспечить повышение производственной эффективности трудовых ресурсов и темпов НТП и, следовательно, стимулировать экономический рост и рост уровня жизни.
Человеческий капитал и неоклассическая теория экономического роста
В рамках знаменитой неоклассической модели экономического роста Р. Солоу [31] влияние НТП может быть учтено с помощью введения некоторого экзогенно задаваемого показателя НТП A(t), характеризующего повышение с течением времени эффективности производства. Обычно принимают, что A (t) = aA(t), а = const > 0 .В современной экономической ситуации наблюдается постоянное развитие научного и технологического уровня, которое сопровождается повышением общего уровня жизни и уровня образованности населения, а также других параметров, характеризующих качество населения. Поэтому отсутствие эндогенного механизма роста в модели Р. Солоу явилось причиной ее серьезной критики. Последующие исследования в теории экономического роста в значительной мере связаны с поисками и изучением эндогенных механизмов экономического роста.
Развитие теории эндогенного экономического роста определялось в основном двумя важнейшими концепциями формирования человеческого капитала и его влияния на экономическое развитие. Первая из них сформулирована в известной работе К. Эрроу [9], где, собственно, и была предложена одна из первых моделей эндогенного экономического роста. В ней важную роль играет процесс обучения на собственном опыте — learning-by-doing. В рамках этой концепции знания, умения и навыки могут быть получены только в процессе непосредственной производственной деятельности (опыт-
ным путем), а в качестве переменной, описывающей размеры приобретенного опыта, используется валовой размер освоенных капиталовложений.
Другая концепция, описывающая влияние человеческого капитала на динамику экономических систем, связана с работами [22, 23, 29]. В знаменитой (и теперь уже ставшей классической) работе Р. Лукаса [22] построена модель экономического роста, в которой человеческий капитал играет приблизительно ту же роль, что и НТП. Это заметно сближает модель Р. Лукаса с известной моделью X. Узава [32], однако у этих моделей существуют и принципиальные отличия. Впервые ввел в рассмотрение концепцию своеобразного дуализма человеческого капитала Р. Лукас. Существенной чертой его модели является явное выделение двух путей (каналов) влияния человеческого капитала на экономический рост. Эти два типа воздействия могут быть обозначены как внутренние (описывающие непосредственное повышение эффективности производства, связанное с ростом квалификации работников) и внешние эффекты (экстерналии). Внешние эффекты человеческого капитала характеризуются некоторым средним значением человеческого капитала в экономической системе в целом. Эта концепция, а также некий механизм взаимодействия процессов накопления физического и человеческого капиталов были положены в основу эндогенной математической модели экономического роста с учетом эффекта накопления человеческого капитала. Этот механизм накопления человеческого капитала предполагает обучение с отрывом от производства в отличие от модели 1еагп1щ-Ъу-йо1щ К. Эрроу [9]. Это обучение происходит в рамках своеобразного образовательного сектора экономики. Именно там работники осуществляют накопление и развитие своего человеческого капитала. Модель Р. Лукаса позволила объяснить ряд эмпирических фактов, касающихся разницы в темпах экономического роста различных стран.
Дальнейшее развитие этого направления исследований привело как к детальному изучению, так и к ряду уточнений и широких обобщений модели Р. Лукаса [2, 3]. Оригинальный класс моделей для описания экономики знаний предложен и изучен в работах [5,6].
Как уже отмечалось, важнейшей проблемой исследований теории эндогенного экономического роста о влиянии человеческого капитала на динамику экономических систем стало выявление показателя, позволяющего адекватно описать
человеческий капитал. Эта проблема включает в себя выработку «операционной формулировки» человеческого капитала, выбор адекватной единицы его измерения, описание непротиворечивой процедуры измерения (вычисления) и т. д.
Трудность этой проблемы состоит, в частности, и в том, что индивидуальный человеческий капитал, характеризующий каждого человека в отдельности, на самом деле описывается множеством параметров. В принципе эти параметры должны быть агрегированы в некую величину, представляющую интерес с макроэкономической точки зрения. Например, в рамках теории экономического роста часто предполагается, что эта величина является аддитивной, так что человеческий капитал системы равен сумме индивидуальных человеческих капиталов. Для выявления претендентов на эту роль необходимо проводить эконо-метрический анализ обширных статистических данных, которые обычно очень трудно получить. Кроме того, параметры с одинаковым названием в разных странах могут рассчитываться по-разному, что тоже затрудняет исследования такого рода. Важный вклад в эмпирическое изучение влияния человеческого капитала на экономический рост внеслиработы [10, 11].
Проанализируем и сравним основные методы измерения (вычисления) человеческого капитала, предложенные в ряде работ последних 15—20 лет, связанных с исследованием влияния человеческого капитала на экономический рост в рамках неоклассического подхода.
Методы измерения человеческого капитала
Уровень грамотности взрослого населения. Грамотность — это способность читать, писать и осмысленно использовать прочитанное или написанное в повседневной жизни. Эта характеристика населения является достаточно распространенной при оценке человеческого капитала, так как данные об уровне грамотности населения доступны для большинства стран, например в отчетах ЮНЕСКО. Рассчитывается уровень грамотности взрослого населения /как отношение количества грамотных среди взрослого населения МА к численности взрослого населения (старше 15 лет) РА. 1 = МА / РА. Иногда это понятие используется в качестве аналога человеческого капитала. Разумеется, показатель уровня грамотности среди взрослого населения является неотъемлемой характеристикой человеческого капитала страны, однако отражает только малую его часть, посколь-
ку эта переменная не отражает, например, умение совершать математические вычисления, выполнять сложные логические и аналитические рассуждения, обладание научными и техническими знаниями. В сущности, использование уровня грамотности взрослого населения в качестве аналога человеческого капитала неявно предполагает, что инвестиции в среднее и высшее образование, атакже в повышение профессиональной квалификации не оказывают существенного влияния на производительность рабочей силы, что не соответствует действительности. Уровень грамотности и доля неграмотного населения (1 — I) могут использоваться исключительно для сравнения развитых и развивающихся стран, потому что в большинстве развитых стран уровень грамотности практически совпадает.
Процент учащихся. Иногда в качестве показателя человеческого капитала используется процент учащихся, т. е. отношение количества человек, вовлеченных в обучение на данном этапе (средняя школа, вуз), к общему количеству человек в данной возрастной группе:
^ = Ев/Р, где е — процент учащихся на этапе
Е — количество студентов, вовлеченных в обучение на этапе
Р — численность возрастной группы, которая, согласно национальной политике, может или должна обучаться на этапе g. Если в количество Е входят только те студенты, которые принадлежат к соответствующей возрастной группе, то отношение называется чистым процентом учащихся. Такая трактовка (а точнее, подмена) понятия «человеческий капитал» совершенно неприемлема. Текущее значение человеческого капитала, которое влияет на эффективность производства, только косвенно зависит от количества учащихся, причем не в данный, а в некоторый предыдущий момент времени. Соответствующий временной лаг зависит от длительности обучения. Кроме того, далеко не все люди, обучающиеся в текущий момент времени, станут впоследствии частью трудовых ресурсов. Наконец, процент учащихся совершенно не учитывает выбытие человеческого капитала — количество работников, выходящих на пенсию в данном году.
Уровень образования и средний срок обучения. Показатель уровня образования должен учитывать все формы образования и переподготовки, которые получает работник на протяжении своей жизни. Поэтому средний срок обучения является одним из наиболее популярных и распространенных спо-
собов измерения запаса человеческого капитала. В настоящее время существует три основных метода расчета этой величины и ряд модификаций.
Метод непрерывной инвентаризации. В том случае, если доступен достаточно длинный временной ряд данных о проценте учащихся по годам, для расчета суммарного срока обучения £для всей рабочей силы за время Т может использоваться метод непрерывной инвентаризации (Р1М). В его основе — вычисление суммарного Брш и среднего зР1Мсроков обучения для трудоспособного населения, которые рассчитываются по формулам:
Т-А+Бо
^ = I IЕ,^ (1 - ^ - л)р,^.
1=Т -Ль + П„ в
5рм =
8Р
Р
где А1 — минимально возможный возраст работающего человека;
Б0 — возраст, в котором дети идут в школу (обычно 6—7 лет);
Ак — максимально возможный возраст работающего человека;
Е . — общее количество студентов, вовлеченных в процесс обучения на этапе g в момент времени £
—доля второгодников среди учащихся на этапе g (предполагается постоянной во времени); й— доля отчисляемых учащихся (постоянна во времени и между этапами); р„ ,—вероятность учащегося на этапе ев момент
Ьу 1
времени ¿дожить до года Т (рассчитывается на основе демографической статистики для соответствующих возрастных групп и не зависит от уровня полученного образования); Рк — размер популяции в рабочем возрасте. Основным недостатком этого метода является труднодоступность статистических данных, которые требуют непростых специальных расчетов, например, доли второгодников или отчисленных, расчет которых в среднем по стране требует значительных усилий.
Метод проекции. В работе [21] построенарегрес-сионная модель зависимости между средним сроком обучения и процентом учащихся на трех этапах образования (начальном, среднем и высшем):
— ап е
1Т ' Т-15 +<^2езес,Т-5 +азеЫв,Т-5 ,
где а^ — оценка коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов; еа 1 — процент учащихся на этапе а (начальное, среднее и высшее образование) в момент времени t.
Модель построена на основе данных о 42 стра-нахзапериодс 1974 по 1977гг.,иее коэффициент детерминации составляет 0,82. Однако для построения регрессии необходимо делать предположение о том, что характер взаимосвязи между сроком обучения и процентом учащихся для разных стран не изменяется с течением времени.
Метод переписи работников. Этот метод подразумевает построение набора данных об уровне образования работников непосредственно с помощью обзоров и переписи сотрудников или населения. В работе [28] собрана информация о структуре образования трудоспособного населения для следующих шести образовательных уровней а: образование отсутствует, неполное начальное, начальное, неполное среднее, среднее, высшее. На основе таких данных об уровне образованности работников средний срок обучения может быть рассчитан по формуле:
= 1
IА
V <=1
где па—доля рабочей силы, максимальный уровень образованности которой соответствует ступени а (па = Ыа/ Ь, где N — количество работников с максимальным уровнем образованности а, а Ь — общее количество работников); Ва — длительность в годах образовательного уровня а.
Для неполного образования в качестве срока обучения принимается половина стандартной длительности. Существенным недостатком результатов указанной работы является то, что переписи населения проводились в разных странах в разное время, и поэтому такие результаты нельзя сравнивать между собой.
Этот метод использовался и в работе [11], только вместо общего количества работников использовались данные о численности взрослого населения, т. е. количестве жителей старше 15 (25) лет. Это стало одной из причин того, что авторам удалось собрать большее количество данных и охватить большее количество стран (129 стран и шесть временных отрезков). Использовался стандарт 18СЕО — международный стандарт классификации образования ЮНЕСКО: образование отсутствует, неполный первый уровень, полный первый уровень, первый цикл второго уровня, второй цикл второго уровня, высшее образование. Для заполнения пропущенных наблюдений использовались данные о доле неграмотного населения, проценте учащихся и метод непрерывной инвентаризации.
Позднее были учтены ранее упущенные параметры: доля второгодников, доля отчисляемых учащихся и длительность уровней обучения в различных странах. Однако замена понятия «трудовые ресурсы» понятием «взрослое население» не всегда адекватно отражает реальную ситуацию, потому что не все трудоспособные граждане работают. Предположение о том, что незаконченное образование длится половину срока полного образования на данном уровне, также не всегда справедливо.
В работе [17] на основе тех же данных недостающие наблюдения были заполнены с помощью интерполяции. Кроме того, были собраны дополнительные данные из национальных источников. Авторы сделали попытку объяснить скачки данных, которые казались беспричинными. Однако их работа вызвала большое количество критических замечаний за различные (достаточно произвольные) предположения и догадки и использование эвристических методов.
Уровень образования и средний срок обучения далеко не всегда достаточно точно отражают понятие человеческого капитала. Во-первых, каждый последующий год обучения неодинаково увеличивает человеческий капитал. При этом темп роста зависит не только от того, образование какого уровня получает работник (очевидно, что чем выше уровень, то тем медленнее увеличивается человеческий капитал при получении дополнительного образования), но также и от системы образования, т.е. от страны, в которой обучается работник. Во-вторых, предположение о том, что уровни образования в разных странах являются идентичными, является заведомо неправильным. В-третьих, знания и навыки работника зависят не только от того, как долго он учился, но и от того, как он учился, т. е. от его успеваемости, образовательной инфраструктуры, качества обучения, расписания и т. д.
Размер заработной платы в зависимости от образования. В основе теории человеческого капитала лежит факт неоднородности (гетерогенности) человеческих ресурсов в экономическом смысле. Эту неоднородность можно объяснить такими характеристиками людей, какихпол, возраст, образование, профессиональные качества и т. д. Наиболее очевидной иллюстрацией гетерогенности рабочей силы служит разница в оплате труда работников. В работе [18] оценивалось влияние сочетания таких факторов, как пол, возраст и образование на затраты трудового времени с помощью размера заработной платы. Предполагалось, что разница
в заработной плате отражает разницу в предельном продукте труда, а следовательно, сравнение заработной платы различных групп работников позволяет оценить разницу в человеческом капитале. Используя данные о распределении средней заработной платы между различными категориями работников, рассчитывался агрегированный индекс качества трудовых ресурсов, отражающий разницу в рыночном доходе от труда различных категорий работников. Заметим, что на оплату труда могут влиять и такие факторы, как индивидуальные умственные способности, биографические данные и родственные связи, рекомендации и т.д.
В ряде более поздних работ подчеркивалось, что существует еще целый ряд факторов (например, принадлежность работника к профессиональной группе), которые также влияют на размеры оплаты труда и могут быть полезными при оценке влияния роста образованности на качество труда [20]. В работе [16] был объединен метод расчета макроэкономического запаса человеческого капитала на основе заработной платы и метод микроэкономической оценки человеческого капитала как латентной переменной на основе эмпирических данных по основным характеристикам человеческого капитала. Такой метод позволяет оценить не только средний уровень человеческого капитала, но и его распределение между домашними хозяйствами.
В работе [19] уровень человеческого капитала рассчитывается как отношение совокупного выпуска страны на одного работника к заработной плате неквалифицированного рабочего. Такой показатель использовался для описания различий в агрегированном выпуске между странами, потому что заработная плата неквалифицированного работника предполагалась постоянной для всех стран. На основе данных по 45 странам была построена регрессия и показано, что этот показатель позволяет объяснить большую долю межстрановых различий, чем процент учащихся.
Однако данные, необходимые для таких расчетов, доступны только для отдельных наиболее развитых стран, поэтому сравнение человеческого капитала для различных стран с помощью этого метода весьма ограниченно. Кроме того, данная методика не позволяет отследить динамику среднего уровня человеческого капитала во времени, поскольку исследования такого рода не проводятся ежегодно или ежеквартально. Наконец, данные о заработной плате в разных странах могут приводиться в разном виде: может сообщаться средняя, минимальная заработная плата, заработная плата
отдельно для мужчин и женщин, дневная, еженедельная, ежемесячная и т. д. Приведение подобных данных к единой основе требует в большинстве случаев отказа от учета тендерных различий и особенностей статистического учета отдельных стран и является весьма трудоемким.
Текущая стоимость ожидаемого пожизненного дохода. Основа для применения этой методики была заложена в классических работах Г. Беккера и Т. Шульца. Существует несколько модификаций расчета данного показателя. В качестве примера можно указать методику, предложенную в работе [33]. Как известно, одним из основных предположений экономики труда является следующее: люди выбирают такой уровень образования, чтобы максимизировать текущую стоимость их пожизненного дохода. Отличительной чертой этой методики расчета является применение рекурсивных расчетов. Это связано с тем, что текущая стоимость пожизненного дохода для индивида заданного возраста — это сумма ожидаемых текущих ежегодных трудовых доходов и текущей стоимости ожидаемого пожизненного дохода в будущем периоде (зависящего от вероятности дожития), а также человеческого капитала тех индивидов, которые обучаются на том или ином этапе. В работе [33] рассматриваются следующие уровни образования: высшее образование, степень бакалавра, обученный рабочий (курсы повышения квалификации по специальности, среднее специальное образование), неквалифицированный рабочий (среднее образование). Для каждого из этих уровней используется следующая формула:
1 + в
НК' = Ф'-У'- + НК —^ +
а а а а+1 а, а+1 1
1 + -
^^ Еа а'+!НКа ,а+< 1 Т"" Г ,
^^Е ч& I 1 + - J
где НК' — человеческий капитал на душу населения, определяемый как текущая стоимость ожидаемого пожизненного дохода для индивида в возрасте а с уровнем образования ер - = 1,4 ; Ж— уровень занятости;
У — текущий ежегодный трудовой доход на душу работающего населения; Ба а+1 — вероятность прожить еще ¿лет для человека в возрасте а; g— темп роста дохода; I — ставкадисконтирования; Е^ — доля трудоспособного населения в возрасте а, получающего образование на этапеу в течение ¿лет;
— доля вовлеченности рабочей силы.
Такой подход применялся для определения запаса человеческого капитала одной страны (Новой Зеландии) и для исследования динамики его изменения. Эта методика дает адекватный результат только в том случае, если предполагать, что заработная платаработникадействительно отражает его производительность. В работе исследовались уровни человеческого капитала отдельно для мужчин и женщин, причем разница между ними оказалась достаточно существенной. Этот факт является, по-видимому, следствием тендерной дискриминации.
Заметим, что необходимые для расчетов данные являются достаточно специфическими и не всегда легко рассчитываются.
Коэффициент Джини. В работе [15] для сравнения различий в человеческом капитале между разными странами использовался коэффициент Джини. Этот коэффициент традиционно используется для оценки международного распределения доходов, и так как зависимость доходов от производительности человеческого труда не вызывает сомнений, авторы сочли уместным использовать коэффициент Джини для описания неравенства распределения человеческого капитала в мире:
где С1 — коэффициент Джини для человеческого капитала;
Н — средний срок обучения для населения старше 15 лет;
X — суммарный средний срок обучения для уровня образования /;
я;. — доля населения, обучающегося на уровне /. В работе рассматривается четыре уровня образования: образование отсутствует (0), начальное (1), среднее (2) и высшее (3). Заметим, что коэффициент Джини для человеческого капитала вычисляется по приведенной формуле на основании данных о суммарных средних сроках обучения. В результате статистического анализа авторы делают вывод о том, что разница в человеческом капитале в разных странах гораздо существеннее, чем изменение этого показателя в одной стране с течением времени. Тем не менее, для коэффициента Джини между различными странами наблюдается конвергенция, т. е. со временем неравенство между странами по этому показателю сглаживается. В работе показано также, что неравенство в человеческом капитале имеет обратную зависимость с экономическим ростом, и такая отрицательная связь устойчива к включению в регрессию новых
объясняющих переменных (в том числе инструментальных) и исключению выбросов в данных.
Оценка Минсера и норма доходности обучения. Человеческий капитал, реализованный в рабочей силе, можно оценивать в денежных единицах, при этом каждому году обучения ставится в соответствие стоимость в денежных единицах в зависимости от того, какой доход работник с данным уровнем образования получает на рынке труда. Рассмотрим методику, предложенную Дж. Минсером [25]. Годовой доход работника Wf после t лет обучения равен сумме годового дохода после t — 1 лет обучения и затратам на обучение Ct — Wt_1, умноженным на норму доходности инвестиций г, поэтому после
^ лет обучения доход составит: Ws = W0 ^ (1 + rt).
t=i
Если данное равенство прологарифмировать и предположить, что норма доходности постоянна для всех этапов обучения rt = г, то при небольших значениях г (с учетом In (1 + г) ® г) получим: In W = In WQ + rs.
Таким образом, логарифм доходов работников — это линейная функция от их срока обучения, и каждый дополнительный год обучения увеличивает заработки на г%. На практике норма доходности обучения г может оцениваться на основе регрессии:
ln W = р0 +^1SCH + р2 EXP + р3 EXP2 +
$4TEN + %TEN2, где р — коэффициенты регрессии, характеризующие норму отдачи от инвестиций в образование, профессиональный опыт или специфический человеческий капитал (Pt = г); SCH— число лет обучения, скорректированное по достигнутому уровню образования (начальное и неполное среднее — 8 лет, полное среднее — 10 лет, профессионально-техническое — 11,5 года, среднее специальное — 13 лет, высшее — 15 лет, послевузовское —18 лет); ЕХР — потенциальный опыт на рынке труда {ЕХР = возраст — SCH, SCH~ 6 лет (дошкольный возраст));
TEN— специфический человеческий капитал или профессиональный опыт, накопленный на данном рабочем месте.
Построение такой регрессии основывается на микроэкономических данных, получаемых из опросов работников. Такая спецификация модели наилучшим образом описывает эмпирические данные. В работе [7] были оценены нормы отдачи от инвестиций в образование и профессиональный опыт на основе данных Российского мониторинга эконо-
мического положения и здоровья населения. Так, норма отдачи от инвестиций в образование в 1994 г. составила7,9, ав 1996г. — 6,2%. Снижение норм отдачи отмечалось и для профессионального опыта. Такое явление объясняется последствиями уравнительной системы оплаты труда, обесцениванием человеческого капитала и ростом безработицы в переходный период. Отмечается также и низкая объяснительная сила уравнения Минсера для российской экономики. Вероятно, это имеет место вследствие значительной роли ненаблюдаемых факторов в качестве детерминант заработной платы в России.
В работе [13] впервые было предложено использовать микроэкономическую оценку Минсера для расчета макроэкономического запаса человеческого капитала:
Нм = еф(')Ь о Им = еф(' где Нм — запас человеческого капитала, рассчитанный с помощью оценки Минсера; ф(^) — функция, которая отражает эффективность единицы труда одного работника после ^ лет обучения относительно работника без образования. Производная этой функции должна быть равна норме доходности обучения, т. е. простейшая функция эффективности будет иметь вид ф (5) = щ Т — труд (количество работников); к = Н/Т — запас человеческого капитала на одного работника.
Таким образом, запас человеческого капитала может быть оценен для каждой страны на основе данных о сроке обучения работников и норме доходности обучения, полученных при микроэкономических исследованиях.
В работе [27] сделано предположение об убывающей норме доходности обучения, что подтверждалось рядом исследований, поэтому вид функции эффективности был изменен таким образом, чтобы учесть разную норму доходности начального, среднего и высшего образования:
<№) = Е ^ ^ Нм = о ки = ,
а
где га — норма доходности обучения на уровне а; — срок обучения на этапе а в стране /. Существенное критическое замечание в адрес оценки Минсера состоит в том, что в ней необходимо учитывать не только сроки обучения (количество образования), но и его качество для каждого года обучения, т. е. приобретенные навыки, знания и умения. Существуют три основных способа учесть качество обучения при оценивании запаса человеческого капитала:
Первый способ оценки вклада качества образования в формирование человеческого капитала — это использование различных показателей (характеризующих вложения в образование) как отдельных объясняющих й^емешь/хв регрессионном уравнении: процентное соотношение учителей и студентов; доля расходов на образование в валовом национальном продукте; расходы на образование на одного студента; процентное соотношение преподавателей и учащихся; заработная плата учителей; длительность учебного года. Однако следует признать, что такие показатели не дают необходимого представления об эффективности обучения и наличии навыков, необ-ходимыхдля повышения эффективности труда.
Второй способ учета разницы между годами обучения состоит в построении норм доходности обучения для каждой страны отдельно. Если предположить, что на глобальном рынке трудовых ресурсов существует совершенная конкуренция, труд обладает абсолютной мобильностью, а предприниматели обладают полной информацией о человеческом капитале работников из разных стран, то тогда разницу в качестве обучения можно оценить разницей в норме доходности. Понятно, что такое предположение не соответствуют реальной экономической ситуации.
Третий способ состоит в построении индекса качества образования. Например, на основе результатов непосредственного тестирования когнитивных достижений и полезных навыков по математическим и естественнонаучным дисциплинам для школьников и студентов был получен индекс качества образования для 39 стран в 6 временных интервалах. В работе [34] на основе этого индекса и оценки Минсера была предложена формула для расчета запаса человеческого капитала с учетом не только длительности обучения, но и его качества:
И? = 'а ,
где га — средняя в мире норма доходности обучения на уровне а,
(2; — индекс качества образования для страны I относительно индекса качества образования для США,
— срок обучения на этапе а в стране /. Следует отметить, что человеческий капитал рассматривается как характеристика рабочей силы, поэтому предложенное рассмотрение одного комбинированного параметра (индекса качества образования) будет более эффективно объяснять изменение производства, чем несколько отдельных параметров: количество работников, качество обучения, норма доходности инвестиций
в образование и т. д. Тем не менее предложенный индекс имеет тот существенный недостаток, что на основе сравнительно небольшого количества данных рассчитываются показатели для большого количества стран. Это означает, что в исследовании не учитываются национальные особенности образовательных систем, и делается предположение о постоянстве мировых тенденций и одинаковой значимости факторов для различных стран.
Индекс агрегированного человеческого капитала. Методика измерения и сравнения человеческого капитала для разных стран основана на индексе Дивизиа (Divisia index). Первоначально этот индекс был введен в рассмотрение в 1925 г. Ф. Дивизиа как некий финансовый агрегат. До настоящего времени индекс используется Федеральной резервной системой США и рядом других центральных банков.
Пусть X— вектор образовательных достижений, где каждый элемент хш — доля работников категории i (i = 1, N) в стране a (a = 1,M). Предполагается, что запас человеческого капитала определяется с помощью агрегирующей функции F [Х\: Н = F [хи,..., xNc^, которая в рамках проводимого исследования, считается транслогарифмической:
lnH = lnF (X) = a'(lnX) + 2(lnX )'P(lnX),
где аир — неизвестные вектор-параметры, причем
Р — симметричная матрица эластичностей.
Если это выражение продифференцировать по (1пХ), то для получившейся регрессии v = a + Р (1пХ) можно оценить коэффициенты, так как в условиях совершенной конкуренции вектор эластичности доходов V можно заменить вектором распределения трудовых доходов по категориям работников. Транслогарифмическая производственная функция является аппроксимацией Тейлора второго порядка для любой производственной функции.
Для сравнения темпа изменения совокупного запаса человеческого капитала между двумя периодами (р = t, q= t + 1) или двумя странами (облас-тями)^ и q использовался индекс Дивизиа:
H n
V. + V.
i, p i ,q
log—,
д log F
vi = i'p д log x
где р — доля трудовых доходов для категории I в момент времени или в стране р. Таким образом, этот индекс позволяет сравнивать две страны. Основной проблемой дальнейшего изучения является проблема определения порядка сравнения стран. Для решения этой проблемы
могут применяться разнообразные методики. К их числу относятся, например, метод, основанный на решении географической или межвременной задачи о коммивояжере; метод лидера (в рамках которого выбирается одна страна-лидер в каждый момент времени и все остальные страны сравниваются с ней); метод суперлидера, когда выбирается одна страна-лидер для всех моментов времени, и т. д.
В результате сравнения этих методик для построения индексов человеческого капитала для 48 штатов Америки в 1940—1990 гг. наилучшей (с точки зрения минимума ожидаемой ошибки) стала географическая задача о коммивояжере. Это позволило авторам показать, что рост неравенства в доходах между штатами после 1980 г. можно связать с изменением человеческого капитала, так как дисперсия индекса агрегированного человеческого капитала также возросла в отличие от среднего срока обучения, для которого в течение того же периода наблюдалось сокращение дисперсии.
Применение этого метода расчета человеческого капитала требует расчета распределения доходов между различными категориями работников, т. е. такие расчеты возможны только на основе детальных микроэкономических данных.
Показатели, связывающие человеческий капитал с научно-исследовательской деятельностью и инновациями. Для оценивания человеческого капитала можно использовать ряд показателей, которые не только отражают качественную сторону образования, но и позволяют также связать понятие человеческого капитала с научно-техническим прогрессом, исследовательской и инновационной деятельностью. К числу таких показателей относятся:
- количество статей, опубликованных в научных журналах, на миллион жителей старше 25 лет {Science Citation Index). Этот показатель характеризует состояние образовательной системы в стране, а также в некотором роде характеризует и эффективность образования. Следует отметить, что сюда не входят статьи по гуманитарным наукам и искусству;
- количество патентов на миллион населения в возрасте от 25 лет. Эта величина характеризует технологические особенности страны и может служить своеобразным индексом инновационное™;
- отношение количества патентов к количеству статей. Этот показатель можно рассматривать как характеристику эффективности научной работы. Величина показывает возможность
преобразования научных результатов в инновационные технологические разработки, а взаимодействие между наукой и технологиями обуславливает внедрение инноваций и оказывает существенное влияние на экономический рост.
Эти показатели позволяют сравнивать эффективность использования человеческого капитала в разных странах. Если две страны имеют один и тот же запас человеческого капитала, то при разном количестве научных статей и патентов более высокие темпы роста будет иметь та страна, у которой эти показатели выше, потому что она будет демонстрировать более эффективное использование своего человеческого потенциала.
Измерение экономики знаний. Термин «экономика знаний» (инновационная экономика, высокотехнологическая цивилизация) был введен в 1962 г. Ф. Махлупом [24] в применении к одному из секторов экономики, в котором знания играют ведущую роль. Измерение знаний — это достаточно сложная проблема, так как знания можно рассматривать и как частный продукт, который можно присвоить, и как общественный, который принадлежит всем. Как отмечается в работе [4], знания можно измерять двумя способами — по затратам на их производство и по их рыночной стоимости. Затраты на получение знаний отнюдь не соответствуют их стоимости.
Странами — членами Организации экономического сотрудничества и развития (OECD) был составлен перечень индикаторов, которые отражают уровень развития экономики, основанной на знаниях:
- развитие высокотехнологичного сектора экономики;
- размер инвестиций в сектор знаний;
- разработка и выпуск коммуникационного и информационного оборудования, программного продукта и услуг;
- численность занятых в сфере науки и услуг;
- объем и структура венчурного капитала;
- участие частного капитала в финансировании НИОКР;
- структура расходов на НИОКР по стадиям научных исследований и по направлениям;
- межстрановые потоки знаний;
- сотрудничество фирм, научно-исследовательских организаций и университетов;
- межстрановой обмен результатами изобретательской деятельности;
- международная мобильность ученых, инженеров и студентов высших учебных заведений;
- степень информатизации населения;
- доля высокотехнологичных отраслей обрабатывающей промышленности и высокотехнологичных услуг;
- уровень развития рыночных услуг с повышенным спросом на знания;
- доля высокотехнологичной продукции в международной торговле;
- патентование научных разработок и изобретений.
Конечно, не все эти показатели могут характеризовать человеческий капитал, однако они позволяют рассчитать уровень поддержки сектора знаний, уровень использования знаний и сбалансированность развития экономики знаний. На основе оценки таких индикаторов можно проводить оценку существующей политики и давать рекомендации по стратегическим решениям, направленным на увеличение темпов экономического роста.
Заключение
Существует достаточно широкий набор показателей, предложенных и изученных в разное время различными авторами, позиции которых в вопросах экономической теории часто не только не совпадали, но даже порой и противоречили друг другу. Каждый из рассмотренных показателей (индексов) позволяет более или менее эффективно сопоставить те или иные аспекты деятельности систем образования, способов финансирования высшей школы, научных исследований и технологических разработок, сравнить размеры заработной платы различных слоев рабочей силы в зависимости от уровня образования и т. д. По своей сути эти индексы изначально нацелены на решение вполне определенных задач и, по существу, не связаны напрямую с моделированием экономического роста и оценками его темпов.
Большинство предложенных показателей предназначено для сравнения различных стран и динамики их развития между собой. Для исследования динамики экономического развития одной страны эти показатели малопригодны, поскольку предложенные меры человеческого капитала отличаются достаточной стабильностью на длительных промежутках времени.
Зачастую оценки уровня человеческого капитала, полученные на основе различных показателей, сильно отличаются, что также свидетельствует о том, что они на самом деле отражают разные аспекты столь сложного и многопланового феномена, как
человеческий капитал. Следует согласиться с тем, что скалярного, одномерного толкования человеческого капитала, опирающегося на тот или иной скалярный индекс, совершенно недостаточно. В определенном смысле человеческий капитал скорее векторная, многомерная сущность, которая по-разному проявляется в том или ином контексте.
В теории экономического роста человеческий капитал выступает скорее как обобщенная характеристика рабочей силы в плане ее квалификации, производительности, состояния здоровья, способности к быстрой адаптации к новым технологиям и т. д. Эти качества рабочей силы оказывают непосредственное влияние на вклад индивидуума в производственный процесс. Они в свою очередь
Список литературы
зависят от целого ряда факторов, в частности, от продолжительности обучения и типа полученного образования, наличия общих и специальных знаний, которые в определенных сферах производства могут быть ключевыми факторами для повышения производительности труда, психологических особенностей работника и т. д.
Проблема измерения такой проекции человеческого капитала как агрегированного показателя, характеризующего влияние сектора знаний и образования на экономический рост, конечно же, далека от своего полного решения. Характерно, что в принципе проблема измерения человеческого капитала иной раз характеризуется как парадоксальная.
1. Беккер Г. С. Человеческое поведение: экономический подход. Избранные труды по экономической теории / пер. с англ. М.: ГУ ВШЭ, 2003.
2. Кузнецов Ю.А. Оптимальное управление экономическими системами. Н. Новгород: ННГУ, 2008.
3. Кузнецов Ю.А., Мичасова О. В. Обобщенная модель экономического роста с учетом накопления человеческого капитала // Вестник Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского, 2010. №1,2.
4. Макаров В. Л. Становление экономики знаний в России и мире // Экономика знаний: коллективная монография. М.: ИНФРА-М, 2008.
5. Макаров В. Л. Обзор математических моделей экономики с инновациями // Экономика и математические методы, 2009. № 1.
6. Макаров В. Л., БахтизинА. Р., Бахтизина Н.В. Вычислимая модель экономики знаний // Экономика и математические методы, 2009. № 1.
7. Нестерова Д., Сабиръянова ^.Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России // научныйдоклад№ 99/04. М.: EERC, 1998.
8. СаградовА.А. Экономическаядемография: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2005.
9. Arrow К. J. The Economic Implications of Learning by Doing // Review of Economic Studies. 1962. Vol. 29. № 1.
10. Barro R. J. Determinants of economic growth: a cross-country empirical study. Cambridge, MA: MIT Press. 1997.
11. Barro R. J., Lee J.-W. International comparison of educational attainment // Journal of Monetary Economics. 1993. Vol. 32. № 3.
12. Becker G. S. Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis // Journal of Political Economy. 1962. vol. 70. № 5. Pt. 2.
13. BilsM., KlenowP.J. Doesschoolingcasegrowth? // AmericanEconomic Review. 2000. Vol. 90. № 5.
14. Blaug, M. The Empirical Status of Human Capital Theory: A Slightly Jaundiced Survey // Journal of Economic Literature. 1976. Vol. 14. № 3.
15. CastelloA., Domenech R. Human capital inequality and economic growth: some new evidence //Economic Journal. 2002.Vol. 112. № 3.
16. Dagum C., Slottje D. J. A new method to estimate the level and distribution of household human capital with application // Structural Change and Economic Dynamics. 2000. Vol. ll.№ 1.
17. De la Fuente A., Domenech R. Schooling data, technological diffusion, and neoclassical model // American Economic Review. 2001. Vol. 91.№2.
18. DenisonE. i'lWhy growth rates differ: postwar experience in nine western countries. Washington, D. C.: The Brookings Institution. 1967.
19. JeongB. Measurement of human capital input across countries: a method based on the laborer's income // Journal ofDevelopment Economics. 2002. Vol. 67.
20. Jorgenson D. W. Productivity. Volume 1: Postwar U. S. economic growth. Volume 2: International comparisons of economicgrowth. Cambridge, MA: MIT Press. 1995.
21. Kuriacou G. A. Level and growth effects on human capital: a cross-country study of the convergence hypothesis. Economic Research Reports 19-26, C. V. Starr Center forApplied Economics, New York University. 1991.
22. Lucas R.E., Jr. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. 1988. Vol. 22. № 1.
23. Lucas R. E., Jr. Lectures on Economic Growth. Harvard University Press. 2002.
24. Machlup i'lThe Production and Distribution of Knowledge in the United States. Princeton, NJ: Princeton UniversityPress, 1962.
25. MincerJ. Schooling, experience and earnings. NewYork: National Bureau ofEconomic Research. 1974.
26. MincerJ. Investment in Human Capital and Personal Income Distribution // Journal of Political Economy. 1958. Vol. 66. № 4.
27. Psacharopoulos G. Returns to investment in education: a global update // World development. 1994. Vol. 22. №9.
28. Psacharopoulos G., ArrigadaA. MThe educational composition ofthe labour force: an international comparison I I Educational Labour Review. 1986. Vol. 125. № 5.
29. RomerR. M. Increasing returns and long-run growth // Journal of Political Economy. 1986. Vol. 94. № 5.
30. SchultzT. W. Capital Formation by Education // Journal of Political Economy. 1960. Vol. 68. № 6.
31. Solow R. M. A contribution to the theory of economic growth // Quarterly Journal of Economics. Vol. 70. No. 1. 1956.
32. Uzawa H. Optimal technical change in an aggregate model of economic growth // International Economic Review. 1965. Vol. 6.№1.
33. Van Trinh L. T., Gibson J., Oxley L. Measuring the stock of human capital in New Zealand // Mathematics and Computers in Simulation. 2005. Vol. 68.
34. Wossmann L. Specifying human capital // Journal ofEconomic Surveys. 2003.Vol. 17. № 3.
