CC BY-NC-ND
858
Дифференциация качества высшего образования и заработных плат выпускников в России
Ксения Рожкова, Сергей Рощин, Сергей Солнцев, Павел Травкин
Статья поступила в редакцию в сентябре 2022 г.
Аннотация
Рожкова Ксения Викторовна — младший научный сотрудник Лаборатории исследований рынка труда, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». E-mail: [email protected], ORCID: https://orcid. org/0000-0003-1497-5733
Рощин Сергей Юрьевич — кандидат экономических наук, заведующий Лабораторией исследований рынка труда, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». E-mail: [email protected], ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2396-6911
Солнцев Сергей Андреевич — кандидат экономических наук, заместитель заведующего Лабораторией исследований рынка труда, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». Адрес: 101000 Москва, ул. Мясницкая, 20. E-mail: [email protected], ORCID: https://orcid. org/0000-0001-7041-2922 (контактное лицо для переписки) Травкин Павел Викторович — кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Лаборатории исследований рынка труда, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». E-mail: ptravkin@ hse.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8346-6628
Более трети занятых в экономике России имеют диплом о высшем образовании. В условиях массового выпуска из университетов качество обучения становится одной из ключевых детерминант будущих заработков, как минимум на старте карьеры. Авторы статьи фокусируются на двух измерениях качества образования, а именно на уровне селективности университета, где проходило обучение, и наличии диплома с отличием, и анализируют их связь с успешностью выпускников на российском рынке труда. В основе исследования лежит база общенациональных административных данных, содержащая подробную информацию о трудоустройстве выпускников бакалавриата и специалитета российских вузов после получения диплома. Результаты регрессионного анализа свидетельствуют о наличии значительного зарплатного преимущества у выпускников селективных вузов. Положительный зарплатный эффект складывается как минимум из трех компонент: отбора наиболее способных студентов, качественной социальной среды и качества образования. Вопреки распространенному мнению о неуспешности «отличников» во взрослой жизни и безразличии работодателей к вузовским оценкам претендентов на должность наличие диплома с отличием также положительно связано с ранними результатами на рынке труда.
Ключевые слова селективный вуз, диплом с отличием, отдача от образования, рынок труда, заработная плата.
Для цитирования Рожкова К.В., Рощин С.Ю., Солнцев С.А., Травкин П.В. (2023) Дифференциация качества высшего образования и заработных плат выпускников в России. Вопросы образования / Educational Studies Moscow, № 1, сс. 161-190. https:// doi.org/10.17323/1814-9545-2023-1-161-190
The Differentiation of Quality in Higher Education and Graduates' Wages in Russia
Ksenia Rozhkova, Sergey Roshchin, Sergey Solntsev, Pavel Travkin
Ksenia V. Rozhkova — Junior Research Fellow, Laboratory for Labour Market Studies, National Research University Higher School of Economics. E-mail: krozhkova@ hse.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1497-5733
Sergey Yu. Roshchin — Candidate of Sciences in Economics, Head of Laboratory for Labour Market Studies, National Research University Higher School of Economics. E-mail: [email protected], ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2396-6911 Sergey A. Solntsev — Candidate of Sciences in Economics, Deputy Head of Laboratory for Labour Market Studies, National Research University Higher School of Economics. Address: 20 Myasnitskaya Str., 101000 Moscow, Russian Federation. E-mail: [email protected], ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7041-2922 (corresponding author)
Pavel V. Travkin — Candidate of Sciences in Economics, Senior Research Fellow, Laboratory for Labour Market Studies, National Research University Higher School of Economics. E-mail: [email protected], ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8346-6628
Abstract More than one-third of Russia's labour force has a university diploma. With rapid massification, higher education quality turns into one of the key determinants of graduates' earnings, at least at labour market entry. This paper focuses on two measures of educational quality (level of university selectivity and honors degree) and analyzes their association with graduates' success in the Russian labour market. Using nationwide administrative data, this paper explores early-career labour market outcomes of Russian graduates with bachelor's and specialist's degree. The results suggest the existence of a significant wage premium associated with graduating from more selective universities. The observed positive effect consists of three components: individual abilities, social environment (i.e., networking possibilities and peer-effects), and quality of training. Having an honors diploma is also significantly positively related to early career outcomes, contrary to common belief.
Keywords selective universities, honors diploma, return on education, labour market, wage.
For citing Rozhkova K.V., Roshchin S.Yu., Solntsev S.A., Travkin P.V. (2023) Differentsiatsiya kachestva vysshego obrazovaniya i zarabotnykh plat vypusknikov v Rossii [The Differentiation of Quality in Higher Education and Graduates' Wages in Russia]. Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow, no 1, pp. 161-190. https://doi. org/10.17323/1814-9545-2023-1-161-190
Высшее образование в России имеет массовый характер и пользуется устойчиво высоким спросом у населения: примерно 30% россиян в возрастной группе 25-64 года и 40% в группе 25-34 года имеют диплом об окончании вуза [Гохберг и др., 2021]. На современном рынке труда диплом о высшем образовании стал скорее необходимым пререквизитом для доступа к квалифицированным рабочим местам, чем независимым сигналом о высокой индивидуальной продуктивности [Scott, 1995]. Устойчиво высокий спрос на высшее образование объясняется ожиданием высокой отдачи на диплом после выхода на рынок труда: выпускники университетов зарабатывают в среднем в 2 раза больше, чем обладатели школьных аттестатов, и в 1,5 раза больше, чем выпускники системы среднего профессионального образования [Капелюшников, 2021].
Однако переход к массовому высшему образованию, ярко проявившийся в России в последние десятилетия, закономерно привел к усилению дифференциации качества образования и, как следствие, к резкой дифференциации рыночной отдачи на диплом в зависимости от его характеристик. Качество вуза — это многогранное понятие, включающее бренд, репутацию университета среди работодателей и в экспертном сообществе, техническую оснащенность, кадровый состав, селективность при отборе абитуриентов и другие показатели. Под высоким качеством вуза1 часто подразумевают его принадлежность к лидерам национальной системы образования [Рощин, Рудаков, 2016]. Связь качества вуза с результатами выпускников на рынке труда можно предположительно объяснить несколькими причинами. Во-первых, в рамках теории человеческого капитала можно предположить, что в «хороших» вузах система подготовки выстроена более эффективно за счет лучшей кадровой и технологической оснащенности, а студенты обучаются наиболее современным и востребованным навыкам, что дает им преимущество при выходе на рынок труда. Во-вторых, более престижные вузы привлекают лучших выпускников школ, чьи врожденные способности заведомо делают их более продуктивными работниками. В таком случае диплом ведущего вуза — это сигнал о более высокой производительности соискателя, который считывается работодателями без дополнительных затратных проверок. В-третьих, поскольку ведущие вузы отбирают наиболее способных абитуриентов, в студенческом сообществе возникают положительные эффекты среды (peer effects), которые способствуют накоплению социального капита-
1 В исследовательской литературе и общественном дискурсе вузы высокого качества называют элитными, престижными, ведущими или селективными. В данной статье все эти термины используются как контекстные синонимы.
ла и деловых контактов, а в будущем могут способствовать эффективному поиску работы. Качество университета оказывает непосредственное воздействие на зарплатные ожидания: чем выше рейтинг вуза, тем оптимистичнее представления его студентов об их собственных карьерных перспективах и будущих доходах [Андрущак, Натхов, 2010].
Качество высшего образования не сводится к характеристикам вуза, в стенах которого оно было получено. Важную роль играет и личная вовлеченность в процесс обучения: от нее зависит уровень освоения образовательной программы и, следовательно, академическая успеваемость. С одной стороны, наличие диплома с отличием может говорить о более высоком качестве освоения профессиональных компетенций. С другой стороны, красный диплом — это сигнал о наличии ценных индивидуальных характеристик, включая ненаблюдаемые способности. В обоих случаях логично ожидать, что отличники будут иметь преимущество на рынке труда перед другими выпускниками. Однако красные дипломы, полученные в разных образовательных организациях, не эквивалентны друг другу. Нагрузка в ведущих и более селективных университетах обычно выше, и поддержание высокой академической успеваемости на протяжении всего периода обучения требует от студентов таких вузов больше затрат — и усилий, и времени. Это означает, что анализ отдачи на академические результаты нельзя проводить без учета качества университета, в котором получено образование.
Для российского рынка труда вопрос о рыночной отдаче на качество образования остается малоизученным. Во многом недостаток внимания к теме связан с ограниченностью доступных данных. Большинство опубликованных работ [Денисова, Карцева, 2007; Андрущак, Прудникова, 2011; Рощин, Рудаков, 2016] построено на опросных данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ с относительно небольшой выборкой. В этих исследованиях не анализировалась ценность академической успеваемости. Единственная работа, в которой рассматривается отдача на успеваемость на российском рынке труда, основана на кейсе одного престижного вуза и не позволяет сделать выводы о ситуации на всем рынке труда в России [Рощин, Рудаков, 2016].
Эмпирическую основу данной статьи составляет уникальная база административных данных практически обо всех выпускниках бакалавриата российских вузов 2019 г. Информация об их трудоустройстве доступна на конец 2021 г., т.е. через 2,5 года после выпуска. Мы полагаем, что из-за асимметрии информации о продуктивности работника стартовые заработные платы следует считать показателем, который лучше всего
отражает ценность качества образования для работодателей, а наблюдаемый эффект в них не зашумлен длительным опытом работы. Таким образом, данная статья отвечает на два основных вопроса: есть ли толк от учебы в «хорошем» университете в России и нужно ли хорошо учиться, чтобы преуспеть на рынке труда?
1. Обзор литературы
1.1. Качество вуза и результаты на рынке труда
Исследования, посвященные взаимосвязи качества вуза и индивидуальных результатов на рынке труда, имеют длинную историю [Solmon, 1975; Wise, 1975], но особенно активно данная тема изучается на протяжении последних 30 лет. Многочисленные эмпирические наблюдения свидетельствуют о наличии значимых зарплатных премий для выпускников престижных университетов. Основной массив результатов получен на американских [Dale, Krueger, 2002; 2014; Mountjoy, Hickman, 2021; Hoekstra, 2009] и английских данных [Walker, Zhu, 2018; Hus-sain, McNally, Telhaj, 2009], но есть сведения и из Канады [Milla, 2018], Австралии [Carroll, Heaton, Tani, 2019], Италии [Anelli, 2020], Германии [Schwerter, 2020], Норвегии [Borgen, 2015], Колумбии [MacLeod et al., 2017], Чили [Bordon, Braga, 2020], Южной Кореи [Jung, Lee, 2016]. В среднем зарплатная премия за окончание селективного вуза составляет 15-28% в странах с высоким уровнем дифференциации высшего образования, таких как США, Великобритания или Россия, и 2-7% в странах с низким уровнем дифференциации, как Канада или Германия [Milla, 2018]. Положительный эффект от учебы в более селективных университетах особенно силен у выходцев из социально незащищенных семей [Dale, Krueger, 2002; 2014]. Отдача на качество вуза в основном наблюдается в верхних перцентилях зарплатного распределения [Chevalier, Conlon, 2003; Hussain, McNally, Telh, 2009; Borgen, 2015; Holmlund, 2009; Britton et al., 2021; Triventi, 2013] и значительно варьирует в зависимости от направления подготовки: зарплатная премия существенно выше в области бизнеса, права и экономики, чем в технических, естественнонаучных дисциплинах и искусстве [Eide, Hilmer, Showalter, 2016; Quadlin, Cohen, VanHeuvelen, 2021; Britton et al., 2021]. Диплом селективного вуза не дает преимуществ в IT-отрасли, где первостепенное внимание работодатель уделяет навыкам соискателя [Mihut, 2022]. На российском рынке труда выявлена положительная связь между репутацией вуза и уровнем заработков выпускников, но только для технических и экономических профилей подготовки [Денисова, Карцева, 2007].
Качество вуза в исследовательской литературе измеряется по-разному, единый подход как к инструментарию, так и к терминологии пока не сформирован. Показателем качества может
служить место вуза в национальных и международных рейтингах. В Германии наличию диплома вуза, относящегося к категории ведущих по версии рейтинга QS, соответствует зарплатная премия в размере 11-13% [Schwerter, 2020]. В Австралии диплом вуза, входящего в топ Шанхайского рейтинга, положительно и значимо связан с уровнем заработных плат выпускников, хотя размер премии меньше — всего 3-5% [Carroll, Heaton, Tani, 2019]. Наличие премии характерно не только для западных стран. Выпускники китайских вузов, входящих в первую сотню рейтинга China University Alumni Association, в среднем зарабатывают на 28% больше, чем выпускники вузов из группы 401-500 [Hartog, Sun, Ding, 2010]. В российских исследованиях рейтинговый подход для определения ведущих вузов был реализован с опорой на рейтинг вузов Министерства образования и науки РФ [Денисова, Карцева, 2007], существовавший во время написания этой работы.
Альтернативный подход к измерению качества вуза основан на оценке его селективности, или на среднем балле входных тестов (школьного аттестата), необходимом для поступления [Monks, 2000; Dale, Krueger, 2002; 2014; Thomas, 2003; Lindahl, Regner, 2005; Walker, Zhu, 2018; Milla, 2018]. Селективность вуза отражает его репутацию одновременно и у работодателей — со стороны спроса на труд, и у абитуриентов и их родителей, т.е. со стороны предложения труда: чем лучше репутация, тем сильнее наиболее способные абитуриенты стремятся попасть именно в этот вуз. На российском рынке труда диплом вуза из группы наиболее селективных предполагает 23% премии по сравнению с дипломом наименее селективных вузов, а увеличение среднего балла ЕГЭ зачисленных на единицу повышает заработную плату выпускников этого вуза на 1,5% [Рощин, Рудаков, 2016]. Некоторые исследования фокусируются на таких измерениях качества образования, как соотношение численности студентов и преподавателей или финансовые показатели деятельности вуза, однако при контроле селективности эти параметры не несут дополнительной информации [Britton et al., 2021].
Многие исследователи констатируют наличие высокой отдачи на качество вуза, но что она означает — отдачу на приобретенный человеческий капитал или сигнал о высоком уровне способностей отобранных выпускников? В научной литературе нет однозначного ответа на этот вопрос. К. Лэнг и Э. Синивер на примере двух израильских университетов, схожих по качеству преподавательского состава и ресурсам, но разных по уровню селективности, показали наличие значительной рыночной отдачи для выпускников более престижного вуза. Авторы интерпретируют полученные результаты как свидетельство отдачи
на статус образовательной организации, а не на приобретенный человеческий капитал [Lang, Siniver, 2011]. Однако в данном примере полученный эффект может объясняться индивидуальными способностями отобранных абитуриентов. Даже после контроля индивидуальных баллов вступительного экзамена, который может считаться отражением способностей, репутация вуза положительно коррелировала не только со стартовыми зарплатами, но и с их ростом [Brewer, Eide, Ehrenberg, 1999; Macleod et al., 2017]. На примере одного селективного американского вуза показано, что студенты с одинаковым уровнем способностей — поступившие в селективный вуз и подобравшиеся вплотную к проходному баллу, но не поступившие и обучавшиеся в менее селективном вузе, — через 5-10 лет после выпуска различались по размеру зарплат на 20% в пользу выпускников селективного вуза, причем наличие значимого положительного эффекта характерно только для мужчин [Hoekstra, 2009]. Таким образом, отдельные исследования подтверждают вклад качества университета в заработную плату на рынке труда при контроле способностей выпускников, но малое число таких работ не позволяет сделать однозначный вывод о том, что эффект связан с репутацией и качеством образования в ведущих университетах, а не с отбором более способных студентов в эти университеты.
1.2. Академические успехи и результаты на рынке труда
Об академических успехах судят в основном либо на основании среднего балла, заработанного за время учебы, либо по наличию диплома с отличием или его аналога. Оба показателя положительно значимы для результатов на рынке труда. В Австралии увеличение среднего балла на одну единицу из пяти приводит к повышению стартовой зарплаты на 7% [Chia, Miller, 2008], причем положительный эффект сохраняется и после приобретения опыта работы. В США увеличение среднего балла бакалавра на одну единицу по 4-балльной шкале ассоциировано с ростом заработных плат на 9% через 10 лет после выпуска [Gemus, 2010]. В России на данных одного ведущего вуза установлено, что увеличение среднего балла на одну единицу по 10-балльной шкале оценок предполагает 9-12% премии у бакалавров, в то время как для магистров связь среднего балла при обучении в вузе с размером заработной платы незначима или отрицательна [Rudakov, Roshchin, 2019]. Высокий средний балл помогает и на этапе входа на рынок труда: в рамках эксперимента показано, что увеличение среднего балла на одну единицу по 5-балльной шкале на 38% повышает шансы получить приглашение на собеседование [Piopiunik et al., 2020]. Такие результаты могут свидетельствовать о качественном освоении
необходимых навыков у выпускников с высокими академическими достижениями. Как и в случае с качеством вуза, эффект от академических успехов обычно выше у мужчин [Finnie et al., 2016; Thomas, 2000].
Диплом с отличием, как и средний балл, предоставляет работодателю информацию о качестве освоения учебной программы. Небольшой, но статистически значимый эффект наличия диплома с отличием в отношении размера зарплаты выявлен в Великобритании [Naylor, Smith, McKnight, 2007; Nay-lor, Smith, Telhaj, 2016]. Наличие диплома с отличием первого или второго класса предполагает увеличение заработной платы на 7 и 9% соответственно. Более того, премия растет от старших когорт к более молодым, т.е. ценность качества компетенций возрастает по мере массовизации высшего образования. Частично зарплатный эффект объясняется отраслевым распределением работников: наиболее академически успешные выпускники (с дипломом отличия первого класса) на 13% чаще, чем чуть менее успешные (с дипломом отличия второго класса), работают в высокооплачиваемых отраслях [Feng, Graetz, 2017]. В Германии диплом с отличием и вовсе служит необходимым входным требованием для престижных позиций. Для выпускников в сфере права премия составляет 14% [Freier, Schumann, Siedler, 2015]. Сила связи между академической успешностью и результатами на рынке труда зависит от направления подготовки [Chia, Miller, 2008; Walker, Zhu, 2018]. Мужчины-бакалавры в сфере бизнеса, математики и компьютерных наук, а также женщины-бакалавры в социальных науках получают наиболее стабильную отдачу на академические достижения [Finnie et al., 2016].
Исследований, в которых отдача на академические достижения оценивается одновременно с анализом селективности университета, немного. С одной стороны, выпуск из более селективного университета сам по себе является достаточно сильным сигналом для рынка труда, а оценки лишь предоставляют немного дополнительной информации о продуктивности соискателя. Соответственно, чем выше селективность вуза, тем меньше внимания работодатели обращают на цвет диплома [Hershbein, 2013]. При этом эмпирические исследования показывают, что лучшие студенты больше выигрывают в зарплате от учебы в селективных университетах [Hussain, McNally, Tel -haj, 2009]. На рынке труда США обнаружена значимая отдача на диплом с отличием в первые два года после выпуска, а с накоплением опыта работы она затухает [Khoo, Ost, 2018], причем положительный эффект наблюдается только для выпускников селективных университетов. В России исследовалась только зарплатная премия на академические достижения, измерен-
ные через средний балл [Р^акоу, РобИсЫп, 2019], отдача на диплом с отличием до сегодняшнего дня оставалась за пределами исследовательского внимания.
2. Эмпириче- Исследование основано на массиве общенациональных адми-
ский анализ нистративных данных, собранных в рамках проекта «Монито-2.1. Данные ринг трудоустройства выпускников», который реализуется под эгидой Министерства труда и социальной защиты РФ и Ростру-да. Сбор данных осуществляется в несколько этапов. На первом этапе университет вносит подробную информацию о выданном дипломе в Федеральный реестр документов об образовании (ФИС ФРДО) Рособрнадзора. В перечень передаваемых данных входят год начала и окончания обучения, направление подготовки, наименование образовательной организации, форма обучения, источник финансирования, а также другие детали полученного образования. Далее эти данные передаются в Пенсионный фонд России (ПФР), где они обогащаются информацией об истории трудоустройства. Соотнесение данных из двух источников происходит посредством индивидуальных страховых идентификаторов выпускников (СНИЛС). В целях обеспечения безопасности полученная база данных обезличивается, передается в Роструд для целей мониторинга и может быть использована для дальнейших исследований и аналитики.
Мы фокусируем внимание на выпускниках бакалавриата и специалитета 2019 г. очной формы обучения, которые решили не продолжать обучение, а вышли на рынок труда. Таким образом мы получаем однородную выборку и исключаем влияние следующих уровней образования. В магистратуру чаще идут выпускники более сильных селективных вузов [Рожкова и др., 2021], поэтому наши эмпирические оценки отдачи на обучение в ведущих университетах будут скорее занижены. В то же время используемая административная база содержит данные только о «белых» доходах, и оценки отдачи на образование в ведущих университетах могут оказаться заниженными, потому что выпускники вузов с относительно низким качеством образования чаще имеют «серые» зарплаты.
Факт трудоустройства фиксируется на конец 2021 г., т.е. через 2,5 года после выпуска. Этого времени достаточно для поиска работы, приобретения первого опыта и адаптации на рынке труда. Показатель заработной платы рассчитывается как сумма всех поступлений за последние 12 месяцев по основному месту работы, деленная на количество отработанных месяцев. Отсечение выпускников заочных и очно-заочных программ в данном контексте очень важно. В основном заочные формы образования свойственны негосударственным вузам или менее
престижным образовательным организациям. Выпускники заочных форм обучения значительно чаще выпускников очной формы образования совмещают учебу с работой, а потому к моменту выпуска из образовательной организации они потенциально накапливают более длительный опыт работы. Если в вузах с относительно низким качеством образования преобладают программы заочного обучения, то выпускники таких вузов в большей степени представлены на рынке труда, чем выпускники селективных вузов. В таком случае мы переоцениваем их вклад в заработные платы выпускников, а вклад сильных селективных вузов, напротив, недооцениваем.
Мы относим тот или иной университет к группе ведущих и оцениваем их уровень селективности на основании данных Мониторинга качества приема в вузы НИУ ВШЭ. Для каждого укрупненного направления подготовки в каждом вузе рассчитан средний балл ЕГЭ студентов (сумма баллов ЕГЭ делилась на число предметов ЕГЭ, необходимых для зачисления на данное направление подготовки2), взвешенный на число студентов на бюджетных и коммерческих местах. Таким образом мы получили средний балл по всем поступившим на 1-й курс абитуриентам, а не индивидуальный балл выпускника (эта информация отсутствует в используемом массиве данных Мониторинга трудоустройства выпускников).
В зависимости от балла ЕГЭ образовательные программы вузов разбиты на четыре группы по качеству: 64 балла и ниже (далее — «низкий балл ЕГЭ»), 65-74 балла (средний балл ЕГЭ), 75-84 балла (хороший балл ЕГЭ), 85-100 баллов (высокий балл ЕГЭ). Для проверки робастности результатов оценены спецификации регрессий с непрерывным баллом ЕГЭ.
Помимо данных о занятости, заработной плате и качестве вуза (на основании баллов ЕГЭ) в анализе контролируются демографические характеристики (пол, возраст3), характеристики работы и трудовой карьеры (регион трудоустройства, общий стаж работы, совмещение учебы с работой), характеристики обучения (наличие диплома с отличием, бакалавриат/специа-литет, направление подготовки).
Общий объем выборки, используемой в анализе, составил почти 282 тыс. человек, их них 70% имели работу в 2021 г., а 30% не имели (были безработными, служили по призыву в армии, работали или служили в организациях правоохранитель-
2 Подробнее см. в Мониторинге качества приема в вузы НИУ ВШЭ: ege.hse.ru/publ
3 В выборку не включались те, кому на момент выпуска было больше 30 лет, поскольку в более старших группах работников основное влияние на заработные платы оказывает опыт работы, а не полученное образование.
ных органов или Вооруженных сил, являлись экономически неактивными и др.) (табл. 1). Среди выпускников в 1,5 раза больше женщин, чем мужчин. Средний возраст участников выборки — 25,9 года, т.е. на момент выпуска им было около 23,4 года. Около 16% выпускников имели стаж работы меньше одного года, а почти треть — шесть и более лет. Четверть выборки составили те, кто окончил специалитет, а три четверти — выпускники бакалавриата. Более половины (57%) окончили образовательную программу со средним баллом ЕГЭ (65-74 баллов), почти треть (31%) — с низким (64 балла и ниже). Образовательную программу с хорошим баллом ЕГЭ (75-84) окончили только 10% выпускников, а с отличным (85 баллов и более) — лишь 2,5%. В выборке больше всего выпускников, получивших подготовку по инженерному делу, технологиям, техническим наукам (28%) и по экономике и управлению (24%), также достаточно много выпускников по здравоохранению и медицинским наукам (11%) и по образованию и педагогике (10%). Среди наиболее редких направлений — математические и компьютерные науки (0,8%), искусство и культура (1,3%), естественные науки (1,8%).
Таблица 1. Описание выборки выпускников
Доля выборки (%)
Женщины 60,6
Мужчины 39,4
Средний возраст, лет 25,9
Незанятые 30,3
Занятые 69,7
Стаж работы
До 1 года 15,6
От 1 до 3 лет 31,6
От 3 до 5 лет 20,6
6 лет и более 32,2
Уровень образования
Бакалавриат 75,0
Специалитет 25,0
Средний балл ЕГЭ
64 и ниже 31,0
65-74 56,8
75-84 9,7
85-100 2,5
Направление подготовки
Окончание табл. 1
Доля выборки (%)
Математические и компьютерные науки 0,8
Естественные науки 1,8
Инженерное дело, технологии и технические науки 28,1
Здравоохранение и медицинские науки 11,5
Сельское хозяйство и сельскохозяйственные науки 4,1
Экономика и управление 24,5
Юриспруденция 6,9
Другие науки об обществе 7,1
Образование и педагогические науки 10,5
Гуманитарные науки 3,4
Искусство и культура 1,3
Источник: Расчеты авторов.
2.2. Методология Для оценки различий в заработных платах в зависимости от качества вуза использовалась двухшаговая модель, предложенная Хекманом. Модель состоит из двух уравнений. Уравнение заработной платы минцеровского типа может быть записано следующим образом:
w¡ = х;р, + с;р2 + и,, (1)
где — логарифм среднемесячной заработной платы; X — вектор индивидуальных характеристик (возраст, стаж и его квадрат); С — вектор характеристик образования (направление обучения, уровень селективности вуза, наличие диплома с отличием); в1 и Р2 — векторы коэффициентов; ц— ошибка, ц ~ N(0, а); / — индикатор индивида. Зарплата наблюдаема только в случае занятости индивида, вероятность чего определяется уравнением отбора. Зарплата становится наблюдаема, если:
^'Т, + С,'У2 +Ц/ > 0, (2)
где 1. — вектор индивидуальных характеристик (возраст, стаж и его квадрат, а также две переменные отбора — инвалидность и совмещение учебы с работой во время обучения); С — вектор характеристик образования (направление обучения, уровень селективности вуза, наличие диплома с отличием); у1 и у2 — векторы коэффициентов; ц — ошибка, ц ~ N(0, 1), согг(ц, ц) = р.
Ожидаемая заработная плата при условии, что индивид трудоустроен, задается уравнением:
| наблюдаема) = + С,'Р2 + Е(ц | w¡ наблюдаема) =
= х; р, + с; р2 + Е(и, I> -ту, - с; У2) = (3)
= х;р,+ с;р2 + (ра) ф(7;у+ с;у), <к2 ^ 4(7; у, + с; у2)
где У1 + 0; У2) известно как обратное отношение Миллса и
Ф^'у, + о; у 2)
обозначается как Л, Ф( х) и ф( х) — функции распределения и плотности нормального распределения. Если корреляция между ошибками уравнений первого и второго шага отсутствует, то последнее слагаемое в уравнении (3) обращается в ноль, и зарплатное уравнение может быть оценено с помощью метода наименьших квадратов, а коррекция самоотбора не нужна. В данном случае корреляция оказалась значимой, а коррекция Хекмана — необходимой (подробные результаты оценивания представлены в онлайн-приложении4). Модель оценивается с помощью метода максимального правдоподобия.
В связи со значительными различиями в заработных платах мужчин и женщин, а также наличием разных факторов, влияющих на их занятость — призыв в армию, рождение ребенка и др., — оценка уравнений проводилась отдельно для мужчин и для женщин.
Для проверки устойчивости результатов оценивались дополнительные спецификации регрессий. В частности, построены регрессии с учетом региона трудоустройства, чтобы учесть региональные особенности экономики. Отдельно оценены спецификации для выпускников бакалавриата и специалитета, поскольку у них разная продолжительность обучения. Уравнения с перекрестными эффектами между баллом ЕГЭ и дипломом с отличием применялись с целью выяснить, есть ли различия в оценке рынком труда красного диплома, выданного вузами разного уровня. Вместо категориальной переменной балла ЕГЭ использованы спецификации с непрерывным баллом ЕГЭ. Помимо этого, для проверки робастности результатов модель рассмотрена на подвыборке выпускников московских вузов, которые не уехали работать в другой регион, что позволяет получить более однородную совокупность выпускников и рабочих мест и в значительной степени устранить региональную разнородность.
2.3. Дескриптив- Между образовательными программами с низкими и высоки-ный анализ ми баллами ЕГЭ выявлены существенные различия. Образовательные программы с низким баллом ЕГЭ (64 и ниже) чаще
4 Онлайн-приложение к статье доступно по ссылке: https://www.hse.ru/ data/2022/12/29/1718231489/Appendix_VO_2022.pdf
оканчивают мужчины (37%), чем женщины (26%) (табл. 2). Среди выпускников бакалавриата больше тех, кто окончил образовательные программы с низким баллом ЕГЭ (32% против 27% среди выпускников специалитета), и меньше тех, кто учился на программах с хорошим баллом ЕГЭ (8 и 14% соответственно).
Таблица 2. Распределение выпускников в зависимости от уровня вуза, %
Средний балл ЕГЭ Всего
64 балла и менее 65-74 75-84 85-100
В целом 31,0 56,8 9,7 2,5 100
Женщины 27,3 59,9 10,0 2,8 100
Мужчины 36,7 51,9 9,2 2,2 100
Стаж работы
До 1 года 34,1 53,8 9,3 2,8 100
От 1 до 3 лет 29,2 58,0 9,8 3,0 100
От 3 до 5 лет 28,4 56,4 11,7 3,5 100
6 лет и более 33,0 57,1 8,6 1,3 100
Уровень образования
Бакалавриат 32,4 56,6 8,4 2,6 100
Специалитет 26,7 57,3 13,8 2,2 100
Направление подготовки
Математические и компьютерные науки 16,3 48,1 11,9 23,7 100
Естественные науки 17,5 64,5 7,1 10,9 100
Инженерное дело, технологии и технические науки 41,3 48,5 9,3 0,9 100
Здравоохранение и медицинские науки 7,1 74,3 18,1 0,5 100
Сельское хозяйство и сельскохозяйственные науки 79,3 20,6 0,1 0 100
Экономика и управление 34,6 52,2 10,7 2,5 100
Юриспруденция 27,4 63,3 7,3 2,0 100
Другие науки об обществе 19,1 63,4 9,5 8,0 100
Образование и педагогические науки 21,7 74,1 4,1 0,1 100
Гуманитарные науки 19,4 57,2 13,1 10,3 100
Искусство и культура 14,9 60,7 12,9 11,5 100
Источник: Расчеты авторов.
Представленные в выборке направления подготовки сильно различаются по баллу ЕГЭ выпускников. Среди образовательных программ с высоким баллом ЕГЭ — математические и компьютерные науки (24% против 2,5% в среднем по выборке), а также искусство и культура (11%), естественные (11%) и гуманитарные (10%) науки. «Аутсайдером» по баллу ЕГЭ является сельское хозяйство: 79% выпускников программ с низким баллом ЕГЭ и 0,1% с хорошим и высоким баллами. Показатели выпускников программ здравоохранения смещены «в центр» — к средним и хорошим баллам.
Дипломы с отличием чаще получают женщины, чем мужчины (табл. 3). Образовательные программы с высокими баллами ЕГЭ чаще выдают дипломы с отличием, чем программы со средними и низкими баллами ЕГЭ. Дипломы с отличием чаще получают выпускники программ по искусству и культуре, гуманитарным и естественным наукам, образованию и педагогическим наукам, реже — выпускники программ по юриспруденции, инженерному делу, здравоохранению, сельскому хозяйству, экономике и управлению. Также выпускники программ специа-литета чаще получают дипломы с отличием, чем бакалавры.
Таблица 3. Доли выпускников бакалавриата и специалитета, получивших диплом с отличием, %
Бакалавриат Специалитет Разница
В целом 8,4 14,7 -6,3***
Женщины 11,9 18,5 -6,6***
Мужчины 3,1 9,8 4,6***
Балл ЕГЭ
64 и ниже 7,8 14,8 9 3***
65-74 9,5 13,1 -3,6***
75-84 11,0 17,1 -6,2***
85-100 15,0 24,7 -9 8***
Направление подготовки
Математические и компьютерные науки 9,1 18,0 -8,9***
Естественные науки 9,7 24,5 -14 9***
Инженерное дело, технологии и технические науки 6,1 13,6 -7,5***
Здравоохранение и медицинские науки 7,1 12,6 -5,6***
Сельское хозяйство и сельскохозяйственные науки 7,1 15,4 -8,3***
Экономика и управление 7,4 14,3 -6 9***
Окончание табл. 3
Бакалавриат Специалитет Разница
Юриспруденция 4,5 16,3 -11,8***
Другие науки об обществе 14,7 20,7 -6,1***
Образование и педагогические науки 11,7 26,7 -15,0***
Гуманитарные науки 13,8 26,3 -12,5***
Искусство и культура 21,8 30,4 -8,6***
Занятые 7,7 12,6 -6,6***
Незанятые 8,8 15,5 -4 7***
Стаж работы
До 1 года 8,7 12,6 -3 9***
От 1 до 3 лет 12,8 15,9 -3 1 ***
От 3 до 5 лет 10,2 18,0 -7 9***
6 лет и более 4,3 11,4 -71***
Примечание: Сравнение средних произведено с помощью М"естов с предположением о равных и неизвестных дисперсиях. Уровни значимости: *** р < 0,001.
Источник: Расчеты авторов.
Доли занятых в группах выпускников, выделенных на основании баллов ЕГЭ, различаются несильно и составляет 72-77%. Средние зарплаты выпускников в зависимости от балла ЕГЭ и других характеристик приведены в табл. 4. В целом по рассматриваемой выборке средние заработные платы выпускников возрастают с ростом среднего балла ЕГЭ программ, которые они окончили, причем если разница между образовательными программами с низким (64 и ниже) и средним (65-74) баллом ЕГЭ относительно невелика (50,3 и 55,5 тыс. рублей), то далее наблюдается более существенный прирост в заработных платах — до 77,9 тыс. рублей для хорошего (75-84) и 111,5 тыс. рублей для высокого (85-100) балла ЕГЭ.
Независимо от среднего балла ЕГЭ программ, которые они окончили, зарплаты у мужчин примерно в 1,5 раза выше, чем у женщин. Наличие и продолжительность стажа работы дает прибавку к заработной плате, причем размер этой прибавки у выпускников образовательных программ с хорошим и отличным баллом ЕГЭ в абсолютном и в относительном выражении выше, чем у выпускников программ с низким и средним баллом ЕГЭ. У выпускников специалитета заработные платы в 1,2-1,3 раза выше, чем у бакалавров. Среди возможных объяснений этих различий — более длительный срок обучения в специалитете (5 лет против 4 лет в бакалавриате), превалиро-
вание среди программ специалитета медицинских и инженерных направлений подготовки, выпускники которых получают зарплаты выше среднего, а также предпочтение работодателями подготовки на уровне специалитета. У обладателей диплома с отличием зарплаты выше, чем у выпускников без красного диплома (на 4-12%).
Разброс заработных плат у выпускников разных направлений подготовки достаточно велик, и у тех, кто окончил программы с хорошими и высокими баллами ЕГЭ, отрыв по этому показателю особенно существенный. Самые низкие заработные платы у выпускников программ в сфере искусства и культуры, гуманитарных наук и образования. Самые высокие зарплаты получают выпускники БТЕМ-направлений: математических, компьютерных и инженерных наук.
Таблица 4. Средние заработные платы выпускников бакалавриата и специалитета в зависимости от уровня вуза, тыс. рублей
Средний балл ЕГЭ
64 и ниже 65-74 75-84 85-100
В целом 50,3 55,5 77,9 111,5
Женщины 41,4 48,5 67,1 94,2
Мужчины 60,6 68,0 95,5 143,4
Стаж работы
До 1 года 31,2 34,9 52,4 49,5
От 1 до 3 лет 43,5 49,9 66,9 86,2
От 3 до 5 лет 52,5 58,9 86,2 133,0
6 лет и более 57,0 61,5 86,2 140,9
Уровень образования
Бакалавриат 46,9 52,9 72,2 106,9
Специалитет 61,5 62,7 87,3 125,5
Диплом без отличия 50,2 55,1 76,7 110,0
Диплом с отличием 52,1 59,3 85,5 119,0
Направление подготовки
Математические и компьютерные науки 52,0 82,1 124,9 202,1
Естественные науки 41,6 48,3 61,5 98,4
Инженерное дело, технологии и технические науки 61,2 69,6 96,5 149,8
Здравоохранение и медицинские науки 66,0 59,2 79,5 79,1
Сельское хозяйство и сельскохозяйственные науки 41,4 48,6 34,8 н/д
Экономика и управление 42,4 52,5 66,9 126,4
Окончание табл. 4
Средний балл ЕГЭ
64 и ниже 65-74 75-84 85-100
Юриспруденция 43,4 45,3 84,5 80,7
Другие науки об обществе 38,1 45,2 57,2 85,9
Образование и педагогические науки 40,8 43,2 58,5 71,7
Гуманитарные науки 44,0 46,6 58,3 73,0
Искусство и культура 31,5 40,0 44,7 68,9
Доля занятых, % 73,0 75,8 76,8 72,0
Источник: Расчеты авторов.
2.4. Регрессион- Основные результаты оценки базовой модели зарплатного ный анализ уравнения Минцера с коррекцией Хекмана в занятость приведены в табл. 5 (спецификации 1-4 для женщин и 5-8 для мужчин)5.
Зарплатная премия для выпускников возрастает с ростом среднего балла ЕГЭ вуза. По сравнению с образовательными программами с низким входным баллом ЕГЭ (64 и ниже) обучение на образовательных программах со средним баллом ЕГЭ (65-74) дает премию около 14%6, с хорошим баллом (75-84) — 46% для женщин и 52% для мужчин, с высоким баллом (85100) — 123% для женщин и 118% для мужчин. Наличие диплома с отличием обеспечивает дополнительную премию в размере 16-18%. Обучение в специалитете по сравнению с бакалавриатом дает прибавку в 17-20%.
Таблица 5. Модель Хекмана, предельные эффекты для уравнения заработной платы (Е(у\у* > 0))
Женщины Базовая Базовая для бакалавриата Базовая для специалитета Базовая + регионы
(1) (2) (3) (4)
Балл ЕГЭ (64 балла и ниже)
65-74 балла 0,128*** 0,133*** 0,124*** 0,0963***
(0,00589) (0,00659) (0,0134) (0,00637)
75-84 балла 0,376*** 0,377*** 0,365*** 0,194***
5 Полные таблицы с коэффициентами регрессий для спецификаций, приведенных в табл. 5-6, представлены в онлайн-приложении к статье: ИНрБ:// www.hse.ru/data/2022/12/29/1718231489/Appendix_V0_2022.pdf
6 Размер премии для уравнения Минцера рассчитывается по формуле: (ш - Ш) / Ш = ев - 1.
Окончание табл. 5
Женщины Базовая Базовая для бакалавриата Базовая для специалитета Базовая + регионы
(1) (2) (3) (4)
(0,00945) (0,0114) (0,0179) (0,00977)
85-100 баллов 0,802*** 0,831*** 0,628*** 0,523***
(0,0160) (0,0177) (0,0394) (0,0162)
Диплом с отличием 0,147*** 0,158*** 0,112*** 0,139***
(0,00663) (0,00796) (0,0119) (0,00627)
Бакалавриат (0) / Специа-литет (1) 0,166*** 0,158***
(0,00796) (0,00764)
Наблюдений 170 744 130139 40 605 170 744
Мужчины Базовая Базовая для бакалавриата Базовая для специалитета Базовая + Регионы
(5) (6) (7) (8)
Балл ЕГЭ (64 балла и ниже)
65-74 балла 0,130*** 0,125*** 0,159*** 0,0907***
(0,00585) (0,00678) (0,0118) (0,00605)
75-84 балла 0,406*** 0,416*** 0,371*** 0,231***
(0,00995) (0,0132) (0,0154) (0,0101)
85-100 баллов 0,780*** 0,820*** 0,688*** 0,526***
(0,0227) (0,0278) (0,0462) (0,0224)
Диплом с отличием 0,167*** 0,184*** 0,151*** 0,142***
(0,0119) (0,0179) (0,0158) (0,0112)
Бакалавриат (0) / Специа-литет (1) 0,203*** 0,159***
(0,00666) (0,00631)
Наблюдений 110 784 80 948 29 836 110 784
Примечание: Робастные стандартные ошибки в скобках. Уровни значимости: *** р < 0,001. Во всех моделях в качестве контрольных переменных используется возраст, стаж и его квадрат, направление подготовки. В спецификациях (4) и (8) дополнительно контролируется регион трудоустройства.
Источник: Расчеты авторов.
В спецификациях, построенных отдельно для выпускников бакалавриата (2 и 8) и специалитета (3 и 7), получены результаты, сходные с базовой спецификацией. В них мы получаем премии для выпускников бакалавриата с высокими баллами ЕГЭ примерно на треть ниже, чем для выпускников аналогичных программ специалитета, при этом премии за красный диплом в бакалавриате оказываются выше, чем в специалитете, — возможно, потому что в бакалавриате их выдают реже.
В спецификациях 4 и 8 (табл. 5) дополнительно контролируется регион трудоустройства. Здесь зарплатные премии для выпускников образовательных программ с хорошим и высоким баллом ЕГЭ ниже, поскольку выпускники таких программ чаще работают в регионах с более высокими заработными платами, и часть их премии объясняется региональными различиями. Зарплатная премия на более высокий балл ЕГЭ сохраняется, а размер премии за диплом с отличием снижается не так значительно.
Правила выставления оценок студентам на разных образовательных программах могут различаться — а значит, критерии получения диплома с отличием также могут быть разными. Дескриптивная статистика показывает, что выпускники программ с более высокими баллами ЕГЭ чаще получают диплом с отличием, поэтому можно предположить, что отдача на такой диплом для этих программ может быть ниже. Коэффициенты регрессий с перекрестными эффектами для переменной диплома с отличием и балла ЕГЭ (спецификации 9 и 12, табл. 6) отчасти подтверждают данное предположение. Мы получаем более низкую премию для женщин с красным дипломом, окончивших программы с высоким входным баллом ЕГЭ. Для мужчин есть небольшая дополнительная премия за красный диплом на образовательных программах со средними баллами ЕГЭ. Остальные коэффициенты остаются значимыми и схожими по величине с базовой спецификацией.
Таблица 6. Модель Хекмана, предельные эффекты для уравнения заработной платы (Е(у\у*>0)) — дополнительные спецификации
Женщины Мужчины
ЕГЭ х диплом Непрерывная переменная ЕГЭ Москва ЕГЭ х диплом Непрерывная переменная ЕГЭ Москва
(9) (10) (11) (12) (13) (14)
Балл ЕГЭ (64 балла и ниже)
65-74 балла 0,126*** 0,128*** 0,126*** 0,114***
(0,00638) (0,0315) (0,00598) (0,0206)
75-84 балла 0,369*** 0,223*** 0,404*** 0,240***
(0,0103) (0,0325) (0,0103) (0,0211)
85-100 баллов 0,826*** 0,458*** 0,790*** 0,583***
(0,0172) (0,0356) (0,0237) (0,0317)
Балл ЕГЭ -0,0789*** -0,0730***
(0,00440) (0,00482)
Балл ЕГЭ2 0,000743*** 0,000693***
(3,16e - 05) (3,54е - 05)
Окончание табл. 6
Женщины Мужчины
ЕГЭ х диплом Непрерывная переменная ЕГЭ Москва ЕГЭ х диплом Непрерывная переменная ЕГЭ Москва
(9) (10) (11) (12) (13) (14)
Диплом с отличием 0,136*** 0,144*** 0,153*** 0,129*** 0,162*** 0,162***
(0,0127) (0,00659) (0,0174) (0,0196) (0,0118) (0,0269)
Диплом с отличием х Балл ЕГЭ (64 балла и ниже)
65-74 балла 0,0174 0,0729**
(0,0152) (0,0257)
75-84 балла 0,0438 0,0372
(0,0242) (0,0377)
85-100 баллов -0,126** -0,0707
(0,0425) (0,0721)
Бакалавриат (0) / Специалитет (1) 0,165*** 0,170*** 0,0270 0,203*** 0,210*** 0,0508**
(0,00795) (0,00793) (0,0227) (0,00666) (0,00665) (0,0171)
Наблюдений 170 744 170 744 20 028 110 784 110 784 13 770
Примечание: Робастные стандартные ошибки в скобках. Уровни значимости: *** р < 0,001, ** р < 0,01, * р < 0,05. Во всех моделях в качестве контрольных переменных используется возраст, стаж и его квадрат, направление подготовки.
Источник: Расчеты авторов.
При использовании непрерывной переменной для балла ЕГЭ (вместо четырех категорий) мы получаем оценки, свидетельствующие об опережающем росте зарплатной премии по сравнению с увеличением среднего балла ЕГЭ (спецификации 10 и 13), так для образовательных программ с баллом ЕГЭ, равным 55, каждый дополнительный балл ЕГЭ увеличивает зарплаты на 0,2%, а для программ с баллом 95 — на 6% (рис. 1).
Для проверки устойчивости полученных результатов и для нивелирования эффекта трудовой миграции на заработную плату оценены регрессии на подвыборке, в которую вошли выпускники только московских вузов, работающие в Москве (спецификации 11 и 14 в табл. 5). Москва — крупнейший образовательный центр Российской Федерации, вузы которого обучают самое большое число студентов (около 15% всех студентов в РФ). Москва также представляет собой самый большой по числу занятых рынок труда (около 10% от всех занятых), предприятия которого предъявляет спрос на выпускников вузов и готовы платить им высокие заработные платы.
Полученные результаты в целом совпадают с представленными выше. Размер премии для диплома с отличием сохраня-
Рис. 1. Эластичность заработной платы по баллу ЕГЭ (прирост заработной платы при росте балла ЕГЭ на один балл), средние значения и 95%-ные доверительные интервалы
Источник: Расчеты авторов на основе спецификаций 10 и 13 в табл. 5.
ется на прежнем уровне. Снижение премии для выпускников вузов с хорошими и отличными баллами ЕГЭ можно объяснить несколькими причинами: отсутствием премии за территориальную мобильность (аналогично спецификациям с контролем регионов), относительно меньшим числом образовательных программ с низкими баллами ЕГЭ, высоким спросом со стороны московских работодателей, которые готовы платить высокую зарплату выпускникам бакалавриата и специалитета, даже окончившим относительно менее селективные вузы.
3. Обсуждение В рамках проведенного исследования впервые на тотальных результатов данных по всем выпускникам вузов Российской Федерации пои заключение казано наличие существенной зарплатной премии для выпускников более селективных вузов, ведущих университетов. Полученные данные соответствуют результатам исследований, выполненных на ограниченной выборке выпускников вузов [Рощин, Рудаков, 2016]. Можно считать полностью эмпирически доказанным тот факт, что качество образования, измеряемое селективностью университета, обеспечивает лучшие стартовые позиции выпускников на рынке труда и позволяет в процессе перехода от учебы к работе занять рабочие места с более высокой заработной платой. Но имеющихся сегодня данных недостаточно, чтобы разделить два основных источника данной
зарплатной премии. Во-первых, в селективные вузы идут более способные абитуриенты — соответственно, часть премии составляет вознаграждение за способности индивидов. Во-вторых, в селективных вузах реализуются более качественные образовательные программы, и лучшая подготовленность выпускников таких программ вносит вклад в более высокую заработную плату. Полученные результаты в целом оказались значимыми и устойчивыми в различных спецификациях регрессионной модели (с учетом разделения на бакалавриат и специалитет, контроля региональных рынков труда). Решить задачу выделения эффекта способностей из общей премии на данном этапе невозможно из-за отсутствия необходимых прокси. Это нередкое ограничение исследований, посвященных оценке отдачи на качество вуза [Hartog, Sun, Ding, 2010; Long, 2010].
В условиях массовизации высшего образования в России возникает серьезная дифференциация университетов по качеству образования, которая приводит к значительным (вплоть до двукратного разрыва в заработной плате) различиям в положении выпускников на рынке труда. Само по себе высшее образование не обязательно обеспечивает успешную трудовую деятельность в будущем. Возникает вопрос о целесообразности инвестиций со стороны государства и домохозяйств в сегмент вузов с низким качеством образования. При этом упорядочивание вузов по качеству образования и, соответственно, по целесообразности инвестиций в них в разных отраслевых сегментах нужно осуществлять отдельно из-за существенных различий отраслевых рынков труда по уровню заработной платы. Также необходимо учитывать и региональные различия, хотя, как показало данное исследование, качество вуза обеспечивает зарплатную премию даже с учетом различий между региональными рынками труда.
В ходе исследования установлено наличие устойчивой премии в размере 15-20% для выпускников с красным дипломом, что опровергает распространенное мнение об отсутствии ценности дипломов с отличием на российском рынке труда. С одной стороны, интуитивно ожидается, что отличники должны «вознаграждаться» лучшими позициями на рынке труда, с другой — направление и содержание обучения не всегда соответствует реальным запросам работодателей, существуют программы с преимущественно теоретическими знаниями, а потому отличники могут быть мало приспособлены к реальным технологическим и бизнес-процессам. Зарплатные преимущества выпускников с красным дипломом, подтвержденные в данном исследовании, свидетельствуют о том, что отличники все-таки не оторваны от жизни. Красный диплом — это сигнал о высокой производительности получивших его выпуск-
ников, имеющих преимущество и в способностях, и в усердии, и в профессиональной подготовке. Разложить вклад всех этих составляющих в наблюдаемый успех на рынке труда не представляется возможным, однако не приходится сомневаться, что успехи в образовании не случайны и находят свое вознаграждение. В то же время наши результаты показывают, что вклад отличных образовательных результатов несколько различается во взаимосвязи с качеством образования. Для отличников, окончивших ведущие университеты, вклад красного диплома в заработную плату или гораздо скромнее, чем у выпускников вузов, не относящихся к числу ведущих, или не прослеживается вовсе. Данный результат согласуется с другими исследованиями [Hershbein, 2013] и интуитивно вполне объясним. В ведущие вузы отбираются очень сильные студенты, о чем свидетельствует средний балл ЕГЭ зачисленных, по которому измеряется селективность вузов. Можно предположить, что в ведущих университетах в процессе обучения слабые студенты отсеиваются чаще, о чем косвенно свидетельствует большая доля выпускников, получающих красный диплом, именно в ведущих университетах. В результате преимущество отличников из ведущих вузов перед их сокурсниками оказывается меньше, чем преимущество выпускников с красным дипломом из вузов с невысоким качеством образования перед другими выпускниками этих вузов. Кроме того, репутация вуза может служить более сильным сигналом о производительности соискателя. При отсутствии такого сигнала работодатель может искать другие важные сигналы, обращая внимание на наличие диплома с отличием.
В условиях массовизации высшего образования важно направлять инвестиции исключительно в вузы, которые дают качественное образование. Именно оно обеспечивает существенную отдачу на рынке труда, высокую производительность, а соответственно, и достойную заработную плату тем выпускникам, которые выходят на рынок труда.
Благодарности Статья подготовлена в рамках гранта, предоставленного Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение о предоставлении гранта № 075-15-2022-325).
Литература 1. Андрущак Г.В., Натхов Т.В. (2010) Ожидаемые доходы абитуриентов российских вузов. Вопросы образования / Educational Studies Moscow, № 2, сс. 207-223.
2. Андрущак Г.В., Прудникова А.Е. (2011) Динамика отдачи от профессионального образования и дифференциация доходов выпускников российских вузов. Препринт НИУ ВШЭ WP10/2011/02. Доступно по ссылке: https:// www.hse.ru/data/2011/04/20/1210892760/WP10_2011_02.pdf (дата обращения 15 января 2023 г.).
3. Гохберг Л.М., Озерова О.К., Саутина Е.В., Сутырина Т.А., Шугаль Н.Б. (2021) Образование в цифрах: 2021: стат. Сборник. М.: НИУ ВШЭ. https://doi. org/10.17323/978-5-7598-2384-1
4. Денисова И.А., Карцева М.А. (2007) Отдача на уровни, типы и качество образования. Заработная плата в России: эволюция и дифференциация (ред. В.Е. Гимпельсон, Р.И. Капелюшников), М.: ГУ ВШЭ, сс. 343-402.
5. Капелюшников Р.И. (2021) Отдача от образования в России: ниже некуда? Вопросы экономики, № 8, сс. 37-68. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-8-37-68
6. Рожкова К.В., Рощин С.Ю., Солнцев С.А., Травкин П.В. (2021) Отдача на магистерскую степень на российском рынке труда. Вопросы экономики, № 8, сс. 69-92. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-8-69-92
7. Рощин С.Ю., Рудаков В.Н. (2016) Влияние «качества» вуза на заработную плату выпускников. Вопросы экономики, № 8, сс. 74-95. https://doi. org/10.32609/0042-8736-2016-8-74-95
8. Anelli M. (2020) The Returns to Elite University Education: A Quasi-Experimental Analysis. Journal of the European Economic Association, vol. 18, no 6, pp. 2824-2868. https://doi.org/10.1093/jeea/jvz070
9. Bordon P., Braga B. (2020) Employer Learning, Statistical Discrimination and University Prestige. Economics of Education Review, vol. 77, Article no 101995. https://doi.org/10.1016Zj.econedurev.2020.101995
10. Borgen N.T. (2015) Changes in the Economic Returns to Attending Prestigious Institutions in Norway. European Societies, vol. 17, no 2, pp. 219-241. https:// doi.org/10.1080/14616696.2015.1009843
11. Brewer D.J., Eide E.R., Ehrenberg R.G. (1999) Does It Pay to Attend an Elite Private College? Cross-Cohort Evidence on the Effects of College Type on Earnings. The Journal of Human Resources, vol. 34, no 1, pp. 104-123. https://doi. org/10.2307/146304
12. Britton J., van der Erve L., Belfield C., Vignoles A. et al. (2021) How Much Does Degree Choice Matter? Institute for Fiscal Studies Working Paper no W21/24. https://doi.org/10.1920/wp.ifs.2021.2421
13. Carrol D., Heaton C., Tani M. (2019) Does It Pay to Graduate from an 'Elite' University in Australia? Economic Record, vol. 95, no 310, pp. 343-357. https:// doi.org/10.1111/1475-4932.12492
14. Chevalier A., Conlon G. (2003) Does It Pay to Attend a Prestigious University? Centre for the Economics of Education Discussion Paper no 33. London: London School of Economics and Political Science.
15. Chia G., Miller P.W. (2008) Tertiary Performance, Field of Study and Graduate Starting Salaries. Australian Economic Review, vol. 41, no 1, pp. 15-31. https:// doi.org/10.1111/j.1467-8462.2008.00471.x
16. Dale S.B., Krueger A.B. (2014) Estimating the Effects of College Characteristics over the Career Using Administrative Earnings Data. Journal of Human Resources, vol. 49, no 2, pp. 323-358. https://doi.org/10.3368/jhr.49.2.323
17. Dale S.B., Krueger A.B. (2002) Estimating the Payoff to Attending a More Selective College: An Application of Selection on Observables and Unob-servables. The Quarterly Journal of Economics, vol. 117, no 4, pp. 1491-1527. https://doi.org/10.1162/003355302320935089
18. Eide E.R., Hilmer M.J., Showalter M.H. (2016) Is It Where You Go or What You Study? The Relative Influence of College Selectivity and College Major on Earnings. Contemporary Economic Policy, vol. 34, no 1, pp. 37-46. https://doi. org/10.1111/coep.12115
19. Feng A., Graetz G. (2017) A Question of Degree: The Effects of Degree Class on Labor Market Outcomes. Economics of Education Review, vol. 61, July, pp. 140161. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2017.07.003
20. Finnie R., Pavlic D., Afshar K., Bozkurt E., Miyairi M. (2016) Do Better Grades in Post-Secondary Education Lead to Better Labour Market Outcomes? Ottawa: Education Policy Research Initiative. Available at: https://ruor.uottawa.ca/ bitstream/10393/42163/1/ohcrif_grades_final_report_revised.pdf (accessed 15 January 2023).
21. Freier R., Schumann M., Siedler T. (2015) The Earnings Returns to Graduating with Honors—Evidence from Law Graduates. Labour Economics, vol. 34, June, pp. 39-50. https://doi.org/10.1016/_j.labeco.2015.03.001
22. Gemus J. (2010) College Achievement and Earnings. Uppsala University Working Paper Series 2010 no 1. Available at: https://www.econstor.eu/bitstre am/10419/82561/1/616840225.pdf (accessed 15 January 2023).
23. Hartog J., Sun Y., Ding X. (2010) University Rank and Bachelor's Labour Market Positions in China. Economics of Education Review, vol. 29, no 6, pp. 971979. https://doi.org/10.1016/_j.econedurev.2010.06.003
24. Hershbein B. (2013) Worker Signals among New College Graduates: The Role of Selectivity and GPA. Upjohn Institute Working Paper no 13-190. https://doi. org/10.17848/wp13-190
25. Hoekstra M. (2009) The Effect of Attending the Flagship State University on Earnings: A Discontinuity-Based Approach. The Review of Economics and Statistics, vol. 91, no 4, pp. 717-724. https://doi.org/10.1162/rest.91.4.717
26. Holmlund L. (2009) The Effect of College Quality on Earnings: Evidence from Sweden. Umea Economic Studies no 781. Umea: Umea University. Available at: https://ideas.repec.org/p/hhs/umnees/0781.html (accessed 15 January 2023).
27. Hussain I., McNally S., Telhaj S. (2009) University Quality and Graduate Wages in the UK. IZA Discussion Paper no 4043. Available at: https://www.iza.org/ publications/dp/4043/university-quality-and-graduate-wages-in-the-uk (accessed 15 January 2023).
28. Jung J., Lee S.J. (2016) Influence of University Prestige on Graduate Wage and Job Satisfaction: The Case of South Korea. Journal of Higher Education Policy and Management, vol. 38, no 3, pp. 297-315. https://doi.org/10.1080/1360 080X.2016.1174408
29. Khoo P., Ost B. (2018) The Effect of Graduating with Honors on Earnings. Labour Economics, vol. 55, September, pp. 149-162. https://doi.org/10.1016Zj.la-beco.2018.05.012
30. Lang K., Siniver E. (2011) Why Is an Elite Undergraduate Education Valuable? Evidence from Israel. Labour Economics, vol. 18, no 6, pp. 767-777. https://doi. org/10.1016/j.labeco.2011.06.008
31. Lindahl L., Regner H. (2005) College Choice and Subsequent Earnings: Results Using Swedish Sibling Data. Scandinavian Journal of Economics, vol. 107, no 3, pp. 437-457. https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2005.00417.x
32. Long M.C. (2010) Changes in the Returns to Education and College Quality. Economics of Education Review, vol. 29, no 3, pp. 338-347. https://doi. org/10.1016/j.econedurev.2009.10.005
33. MacLeod W.B., Riehl E., Saavedra J.E., Urquiola M. (2017) The Big Sort: College Reputation and Labor Market Outcomes. American Economic Journal: Applied Economics, vol. 9, no 3, pp. 223-261. https://www.doi.org/10.1257/ app.20160126
34. Mihut G. (2022) Does University Prestige Lead to Discrimination in the Labor Market? Evidence from a Labor Market Field Experiment in Three Countries. Studies in Higher Education, vol. 47, no 6, pp. 1227-1242. https://doi.org/10.10 80/03075079.2020.1870949
35. Milla J. (2018) The Canadian University Selectivity Premium. Review of Economic Analysis, vol. 10, no 4, pp. 313-349. https://doi.org/10.15353/rea.v10i4.1473
36. Monks J. (2000) The Returns to Individual and College Characteristics: Evidence from the National Longitudinal Survey of Youth. Economics of Education Review, vol. 19, no 3, pp. 279-289. https://doi.org/10.1016/S0272-7757(99)00023-0
37. Mountjoy J., Hickman B. (2020) The Returns to College(s): Estimating Value-Added and Match Effects in Higher Education. National Bureau of Economic Research Working Paper no 29276. https://doi.org/10.3386/w29276
38. Naylor R., Smith J., McKnight A. (2007) Sheer Class? Returns to Educational Performance: Evidence from UK Graduates First Destination Labour Market Outcomes. Warwick Economics Research Paper no 786. Available at: https://ideas. repec.org/p/wrk/warwec/786.html (accessed 15 January 2023).
39. Naylor R., Smith J., Telhaj S. (2016) Graduate Returns, Degree Class Premia and Higher Education Expansion in the UK. Oxford Economic Papers, vol. 68, no 2, pp. 525-545. https://doi.org/10.1093/oep/gpv070
40. Piopiunik M., Schwerdt G., Simon L., Woessmann L. (2020) Skills, Signals, and Employability: An Experimental Investigation. European Economic Review, vol. 123, Article no 103374. https://doi.org/10.1016Zj.euroecorev.2020.103374
41. Quadlin N., Cohen E.D., VanHeuvelen T. (2021) Same Major, Same Economic Returns? College Selectivity and Earnings Inequality in Young Adulthood. Research in Social Stratification and Mobility, vol. 75, Article no 100647. https:// doi.org/10.1016/j.rssm.2021.100647
42. Rudakov V., Roshchin S. (2019) The Impact of Student Academic Achievement on Graduate Salaries: The Case of a Leading Russian University. Journal of Education and Work, vol. 32, no 2, pp. 156-180. https://doi.org/10.1080/1363 9080.2019.1617839
43. Schwerter J. (2020) Impact of Universities in a Flat Hierarchy: Do Degrees from Top Universities Lead to a Higher Wage? Beiträge zur Jahrestagung des Vereins für Socialpolitik2020: Gender Economics, ZBW. Kiel, Hamburg: Leibniz Information Centre for Economics. Available at: http://hdl.handle.net/10419/224583 (accessed 15 January 2023).
44. Scott P. (1995) The Meanings of Mass Higher Education. Milton Keynes, United Kingdom: Open University Press.
45. Solmon L.C. (1975) The Definition of College Quality and Its Impact on Earnings. Explorations in Economic Research, vol. 2, no 4, pp. 537-587.
46. Thomas S. (2003) Long-Term Economic Effects of College Selectivity and Control. Research in Higher Education, vol. 44, no 3, pp. 263-299. https://doi. org/10.1023/A:1023058330965
47. Thomas S.L. (2000) Deferred Costs and Economic Returns to College Major, Quality, and Performance. Research in Higher Education, vol. 41, no 3, pp. 281313. https://doi.org/10.1023/A:1007003510102
48. Triventi M. (2013) Stratification in Higher Education and Its Relationship with Social Inequality: A Comparative Study of 11 European Countries. European Sociological Review, vol. 29, no 3, pp. 489-502. https://doi.org/10.1093/esr/jcr092
49. Walker I., Zhu Y. (2018) University Selectivity and the Relative Returns to Higher Education: Evidence from the UK. Labour Economics, vol. 53, August, pp. 230-249. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2018.05.005
50. Wise D.A. (1975) Academic Achievement and Job Performance. The American Economic Review, vol. 65, no 3, pp. 350-366.
References Androuschak G., Natkhov T. (2010) Ozhidaemye dokhody abiturientov rossijskikh vuzov [Income Expectations of School Students Entering Russian Universities]. Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow, no 2, pp. 207-223.
Androushchak G. Prudnikova A. (2011) Dinamika otdachi otprofessional'nogo obrazovaniya i differentsiatsiya dokhodov vypusknikov rossijskikh vuzov [Dynamics
of Return to Professional Education and Differentiation of Russian Universities Graduates' Earnings]. HSE Working paper no WP10/2011/02. Available at: https://www.hse.ru/data/2011/04/20/1210892760/WP10_2011_02.pdf (accessed 15 January 2023). Anelli M. (2020) The Returns to Elite University Education: A Quasi-Experimental Analysis. Journal of the European Economic Association, vol. 18, no 6, pp. 28242868. https://doi.org/10.1093/jeea/jvz070 Bordon P., Braga B. (2020) Employer Learning, Statistical Discrimination and University Prestige. Economics of Education Review, vol. 77, Article no 101995. https://doi.org/10.1016Zj.econedurev.2020.101995 Borgen N.T. (2015) Changes in the Economic Returns to Attending Prestigious Institutions in Norway. European Societies, vol. 17, no 2, pp. 219-241. https://doi. org/10.1080/14616696.2015.1009843 Brewer D.J., Eide E.R., Ehrenberg R.G. (1999) Does It Pay to Attend an Elite Private College? Cross-Cohort Evidence on the Effects of College Type on Earnings. The Journal of Human Resources, vol. 34, no 1, pp. 104-123. https://doi. org/10.2307/146304
Britton J., van der Erve L., Belfield C., Vignoles A. et al. (2021) How Much Does Degree Choice Matter? Institute for Fiscal Studies Working Paper no W21/24. https://doi.org/10.1920/wp.ifs.2021.2421 Carrol D., Heaton C., Tani M. (2019) Does It Pay to Graduate from an 'Elite' University in Australia? Economic Record, vol. 95, no 310, pp. 343-357. https://doi. org/10.1111/1475-4932.12492 Chevalier A., Conlon G. (2003) Does It Pay to Attend a Prestigious University? Centre for the Economics of Education Discussion Paper no 33. London: London School of Economics and Political Science. Chia G., Miller P.W. (2008) Tertiary Performance, Field of Study and Graduate Starting Salaries. Australian Economic Review, vol. 41, no 1, pp. 15-31. https://doi. org/10.1111/j.1467-8462.2008.00471.x Dale S.B., Krueger A.B. (2014) Estimating the Effects of College Characteristics over the Career Using Administrative Earnings Data. Journal of Human Resources, vol. 49, no 2, pp. 323-358. https://doi.org/10.3368/jhr.49.2323 Dale S.B., Krueger A.B. (2002) Estimating the Payoff to Attending a More Selective College: An Application of Selection on Observables and Unobservables. The Quarterly Journal of Economics, vol. 117, no 4, pp. 1491-1527. https://doi. org/10.1162/003355302320935089 Denisova I., Kartseva M. (2007) Otdacha na urovni, tipy i kachestvo obrazovaniya [Return on Education Level, Type, and Quality]. Zarabotnaya plata v Rossii: je-volyutsiya i differentsiatsiya [Labor Wages in Russia: Evolution and Differentiation] (eds V. Gimpelson, R. Kapelyushnikov), Moscow: HSE, pp. 343-402. Eide E.R., Hilmer M.J., Showalter M.H. (2016) Is It Where You Go or What You Study? The Relative Influence of College Selectivity and College Major on Earnings. Contemporary Economic Policy, vol. 34, no 1, pp. 37-46. https://doi. org/10.1111/coep.12115 Feng A., Graetz G. (2017) A Question of Degree: The Effects of Degree Class on Labor Market Outcomes. Economics of Education Review, vol. 61, July, pp. 140161. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2017.07.003 Finnie R., Pavlic D., Afshar K., Bozkurt E., Miyairi M. (2016) Do Better Grades in Post-Secondary Education Lead to Better Labour Market Outcomes? Ottawa: Education Policy Research Initiative. Available at: https://ruor.uottawa.ca/ bitstream/10393/42163/1/ohcrif_grades_final_report_revised.pdf (accessed 15 January 2023).
Freier R., Schumann M., Siedler T. (2015) The Earnings Returns to Graduating with Honors—Evidence from Law Graduates. Labour Economics, vol. 34, June, pp. 39-50. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2015.03.001 Gemus J. (2010) College Achievement and Earnings. Uppsala University Working Paper Series 2010 no 1. Available at: https://www.econstor.eu/bit-stream/10419/82561/1/616840225.pdf (accessed 15 January 2023).
Gokhberg L.M., Ozerova O.K., Sautina E.V., Sutyrina T.A., Shugal N.B. (2021) Obra-zovanie v tsifrakh: 2021 [Education in Figures: 2021]. Moscow: HSE. https://doi. org/10.17323/978-5-7598-2384-1 Hartog J., Sun Y., Ding X. (2010) University Rank and Bachelor's Labour Market Positions in China. Economics of Education Review, vol. 29, no 6, pp. 971-979. https://doi.org/10.1016Zj.econedurev.2010.06.003 Hershbein B. (2013) Worker Signals among New College Graduates: The Role of Selectivity and GPA. Upjohn Institute Working Paper no 13-190. https://doi. org/10.17848/wp13-190 Hoekstra M. (2009) The Effect of Attending the Flagship State University on Earnings: A Discontinuity-Based Approach. The Review of Economics and Statistics, vol. 91, no 4, pp. 717-724. https://doi.org/10.1162/rest.91.4.717 Holmlund L. (2009) The Effect of College Quality on Earnings: Evidence from Sweden. Umea Economic Studies no 781. Umea: Umea University. Available at: https://ideas.repec.org/p/hhs/umnees/0781.html (accessed 15 January 2023). Hussain I., McNally S., Telhaj S. (2009) University Quality and Graduate Wages in the UK. IZA Discussion Paper no 4043. Available at: https://www.iza.org/pub-lications/dp/4043/university-quality-and-graduate-wages-in-the-uk (accessed 15 January 2023).
Jung J., Lee S.J. (2016) Influence of University Prestige on Graduate Wage and Job Satisfaction: The Case of South Korea. Journal of Higher Education Policy and Management, vol. 38, no 3, pp. 297-315. https://doi.org/10.1080/1360 080X.2016.1174408
Kapeliushnikov R. (2021) Otdacha ot obrazovaniya v Rossii: nizhe nekuda? [Returns to Education in Russia: Nowhere Below?]. Voprosy Ekonomiki, no 8, pp. 37-68. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-8-37-68 Khoo P., Ost B. (2018) The Effect of Graduating with Honors on Earnings. Labour Economics, vol. 55, September, pp. 149-162. https://doi.org/10.1016/j.labe-co.2018.05.012
Lang K., Siniver E. (2011) Why Is an Elite Undergraduate Education Valuable? Evidence from Israel. Labour Economics, vol. 18, no 6, pp. 767-777. https://doi. org/10.1016/j.labeco.2011.06.008 Lindahl L., Regner H. (2005) College Choice and Subsequent Earnings: Results Using Swedish Sibling Data. Scandinavian Journal of Economics, vol. 107, no 3, pp. 437-457. https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2005.00417.x Long M.C. (2010) Changes in the Returns to Education and College Quality. Economics of Education Review, vol. 29, no 3, pp. 338-347. https://doi.org/10.1016/j. econedurev.2009.10.005 MacLeod W.B., Riehl E., Saavedra J.E., Urquiola M. (2017) The Big Sort: College Reputation and Labor Market Outcomes. American Economic Journal: Applied Economics, vol. 9, no 3, pp. 223-261. https://www.doi.org/10.1257/app.20160126 Mihut G. (2022) Does University Prestige Lead to Discrimination in the Labor Market? Evidence from a Labor Market Field Experiment in Three Countries. Studies in Higher Education, vol. 47, no 6, pp. 1227-1242. https://doi.org/10.1080/ 03075079.2020.1870949 Milla J. (2018) The Canadian University Selectivity Premium. Review of Economic
Analysis, vol. 10, no 4, pp. 313-349. https://doi.org/10.15353/rea.v10i4.1473 Monks J. (2000) The Returns to Individual and College Characteristics: Evidence from the National Longitudinal Survey of Youth. Economics of Education Review, vol. 19, no 3, pp. 279-289. https://doi.org/10.1016/S0272-7757(99)00023-0 Mountjoy J., Hickman B. (2020) The Returns to College(s): Estimating Value-Added and Match Effects in Higher Education. National Bureau of Economic Research Working Paper no 29276. https://doi.org/10.3386/w29276 Naylor R., Smith J., McKnight A. (2007) Sheer Class? Returns to Educational Performance: Evidence from UK Graduates First Destination Labour Market Outcomes. Warwick Economics Research Paper no 786. Available at: https://ideas.repec. org/p/wrk/warwec/786.html (accessed 15 January 2023).
Naylor R., Smith J., Telhaj S. (2016) Graduate Returns, Degree Class Premia and Higher Education Expansion in the UK. Oxford Economic Papers, vol. 68, no 2, pp. 525-545. https://doi.org/10.1093/oep/gpv070 Piopiunik M., Schwerdt G., Simon L., Woessmann L. (2020) Skills, Signals, and Em-ployability: An Experimental Investigation. European Economic Review, vol. 123, Article no 103374. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2020.103374 Quadlin N., Cohen E.D., VanHeuvelen T. (2021) Same Major, Same Economic Returns? College Selectivity and Earnings Inequality in Young Adulthood. Research in Social Stratification and Mobility, vol. 75, Article no 100647. https:// doi.org/10.1016/j.rssm.2021.100647 Roshchin S., Rudakov V. (2016) Vliyanie "kachestva" vuza na zarabotnuyu platu vypusknikov [The Effect of University Quality on Graduates' Wages]. Voprosy Ekonomiki, no 8, pp. 74-95. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2016-8-74-95 Rozhkova K., Roshchin S., Solntsev S., Travkin P. (2021) Otdacha na magister-skuyu stepen' na rossijskom rynke truda [The Return to Master's Degree in the Russian Labor Market]. Voprosy Ekonomiki, no 8, pp. 69-92. https://doi. org/10.32609/0042-8736-2021-8-69-92 Rudakov V., Roshchin S. (2019) The Impact of Student Academic Achievement on Graduate Salaries: The Case of a Leading Russian University. Journal of Education and Work, vol. 32, no 2, pp. 156-180. https://doi.org/10.1080/1363908 0.2019.1617839
Schwerter J. (2020) Impact of Universities in a Flat Hierarchy: Do Degrees from Top Universities Lead to a Higher Wage? Beiträge zur Jahrestagung des Vereins für Socialpolitik2020: Gender Economics, ZBW. Kiel, Hamburg: Leibniz Information Centre for Economics. Available at: http://hdl.handle.net/10419/224583 (accessed 15 January 2023). Scott P. (1995) The Meanings of Mass Higher Education. Milton Keynes, United Kingdom: Open University Press. Solmon L.C. (1975) The Definition of College Quality and Its Impact on Earnings.
Explorations in Economic Research, vol. 2, no 4, pp. 537-587. Thomas S. (2003) Long-Term Economic Effects of College Selectivity and Control. Research in Higher Education, vol. 44, no 3, pp. 263-299. https://doi. org/10.1023/A:1023058330965 Thomas S.L. (2000) Deferred Costs and Economic Returns to College Major, Quality, and Performance. Research in Higher Education, vol. 41, no 3, pp. 281-313. https://doi.org/10.1023/A:1007003510102 Triventi M. (2013) Stratification in Higher Education and Its Relationship with Social Inequality: A Comparative Study of 11 European Countries. European Sociological Review, vol. 29, no 3, pp. 489-502. https://doi.org/10.1093/esr/jcr092 Walker I., Zhu Y. (2018) University Selectivity and the Relative Returns to Higher Education: Evidence from the UK. Labour Economics, vol. 53, August, pp. 230249. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2018.05.005 Wise D.A. (1975) Academic Achievement and Job Performance. The American Economic Review, vol. 65, no 3, pp. 350-366.
