CC BY
61
Корицкий Алексей Владимирович
кандидат экономических наук, доцент, Сибирский университет потребительской кооперации
Динамика частных и социальных норм отдачи образования в России
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ
Аннотация:
В статье рассматривается динамика оценок частных и социальных норм отдачи образования в экономике России, полученных на основе регрессионного анализа макроэкономических показателей регионов России за 1999-2008 гг. Показано наличие тенденции к снижению норм отдачи образования и основных фондов в рассматриваемый период, предлагается интерпретация причин данного явления.
Ключевые слова: макроэкономический анализ, образование, отдача образования, человеческий капитал
В современной экономике всё большее значение для экономического развития приобретает человеческий капитал. Как отмечает Н. Загладин: «В информационном обществе важнейшим условием обеспечения конкурентоспособности экономики становится человеческий капитал — высококвалифицированные специалисты, способные обеспечить производство знаний, эффективные менеджмент и маркетинг. К человеческому капиталу относится также широкий слой работников, способных использовать так называемые высокие технологии во всех сферах деятельности, как на производстве, так и здравоохранении, образовании и т. д.» [4].
В последние десятилетия экономисты и политики развитых и развивающихся стран, в том числе и России, всё активнее обсуждают возможности и проблемы перехода к эко-
номике нового типа — инновационной или экономике знаний. Примерами могут служить работы Л. Туроу, В.Л. Макарова, П.М. Ромера, А. де ла Фуэнте и А. Чикконе, Е.В. Сафоновой и многих других авторов [13, 15, 22, 27, 32, 33]. В развитых странах уже более двадцати лет проводятся многочисленные теоретические и эмпирические исследования влияния образования и НИОКР на темпы экономического роста и уровни доходов населения регионов и стран. В России подобные исследования начались сравнительно недавно, и до сих пор достаточно редко встречаются работы с эмпирическими оценками вклада образования и науки в доходы населения и экономический рост.
В составе производительных способностей человека, помимо приобретенных в процессе обучения способностей и знаний, присутствуют также биологически и социально наследуемые характеристики, такие, как запас здоровья и интеллектуальные способности, моральные и нравственные нормы, ценностные установки и тому подобное. П.А. Давид и Дж. Г. Г. Лопес выделяют в составе человеческого капитала осязаемый и неосязаемый человеческий капитал. Осязаемый человеческий капитал характеризуется, например, такими показателями, как долголетие, здоровье, физиологические характеристики человека (рост, сила, выносливость, зоркость, слух и т. п.). Данные качества соответствуют широкому спектру видов деятельности человека, в первую очередь относящиеся к физическому труду. В свою очередь, неосязаемый человеческий капитал включает такие компоненты, как:
1) умения, основанные на психомоторных характеристиках человека («знать-как», «мочь-делать»);
2) когнитивные способности («знать-почему», «знать-что»);
3) процедурные способности, включающие в себя: креативность и инновационность, гибкость и переобучаемость (умение обеспечить решение многих задач одновременно), лидерство и умение управлять решением комплексных проблем, социальные качества и способности (лояльность, доверие, трудолюбие, способность к взаимодействию в коллективе («знать-как», «знать-кто») [29].
Многие исследователи выделяют также такие компоненты национального богатства, как культурный, интеллектуальный и социальный капитал [2].
Экономисты пытаются выявить и оценить влияние накопления знаний людьми (то есть, человеческого капитала) на доходы населения и темпы экономического роста в разных регионах мира с помощью пространственного регрессионного анализа. Одним из направлений исследований являются международные и межрегиональные сравнения достижений в сфере образования и науки, и оценка их влияния на уровень доходов населения и темпы их роста, а также на другие показатели экономического развития.
Расчеты норм отдачи образования имеют давнюю историю. Дж. Минцер (1957, 1958, 1962), У. Хансен (1963) и Г. Беккер (1964) проводили их расчет по годовой пространственной выборке из переписей США по возрасту и срокам обучения [1, с. 199]. Г. Беккер рассчитал норму отдачи по выпускникам колледжей на основании данных переписей 1940 и 1950 гг. и последующих. Его оценки величин норм отдачи составляли 14,5% в 1939 г., 13% — 1949, 12,4% — 1956 г. и 14,8% в 1958 г., аналогичные оценки для выпускников высших школ (общей средней школы в российской классификации) составили 16%, 20%, 25% и 28% соответственно [1, с. 200]. То есть повышение уровня образования человека на 1 год сопровождалось в США в данный период увеличением его заработка на величину нормы отдачи. Дж. Псачаропулос провел расчеты норм отдачи от образования разных уровней в США за период с 1939 г. по 1982 г. По его данным для среднего образования она колебалась в этом периоде от 10,7% до 18,2%, для высшего образования — от 7,9% до 10,2% [1, с.203]. Аналогичные уровни оценок норм отдачи дают результаты многочисленных исследований американских и европейских экономистов [31].
Эмпирические пространственные исследования влияния человеческого капитала на экономический рост часто дают очень противоречивые результаты, которые возникают из-за изменчивости и сложности измерения самых разных, зачастую проблемных показателей, используемых для оценки величины человеческого капитала, накопленного в той или иной стране или регионе.
Например, Р. Барро использует доли занятого населения с начальным, средним общим и высшим образованием, иногда уровень вовлечения в школьное образование детей школьного возраста как показатели уровня и темпа накопления человеческого капитала [22]. И. Бенхабиб и М. Шпигель, а также Л. Притчетт считают, что именно достигнутый образовательный уровень трудоспособного населения влияет на экономический рост, а не его изменение этого уровня [25, с. 1423-173; 30].
А. де ла Фуэнте и А. Чикконе отмечают, что дополнительный год образования увеличивает заработную плату на индивидуальном уровне на 6,5% в среднем по странам Европы, и этот эффект достигает 9% в странах-членах ЕС с менее регулируемым рынком труда. Кроме того, они отмечают, что год дополнительного производственного опыта увеличивает заработную плату почти на 5% [27, с.3-4]. По их мнению, в «типичной» стране ОЭСР человеческий капитал обеспечивал до 22% наблюдающегося роста производительности труда в период 1960-1990 гг. и до 45% различий в производительности труда в среднем для этих стран в 1990-е гг. [27, с.6] Попыток получить такие оценки много, но оценки их величины сильно варьируются [31, с.3]. В последние пятнадцать-двадцать лет появились работы, в которых расчет социальных норм отдачи образования проводится на основе макроэкономических исследований, в которых используются данные о средних доходах и образовательных достижениях насе-
ления ряда стран, а не переписей населения или социологических опросов. Например, такой подход можно увидеть в работе Р. Холла и Ч. Джонса [28].
Как отмечают Дж. Псахаропулос и Х. Патринос, частная норма отдачи образования обычно выше, чем социальная норма отдачи, если последняя определяется на основе оценок частных выгод и общих (частных и общественных) затрат [31, с.1]. Общественное финансирование образования обычно возрастает (в расчете на одного учащегося) с ростом уровня образования. В последние годы у многих экономистов возник интерес к оценкам социальной нормы отдачи, включающей общественные выгоды от образования. Заработки образованных работников, как правило, не отражают внешние эффекты образования, которые распространяются на общество в целом. Такого рода выгоды известны как внешние эффекты (экстерналии), или «расплескивание» выгод, поскольку они «разбрызгиваются» на всех членов общества [31, с. 3]. Как пишет Р.И. Капелюшников, «частные выгоды достаются ему самому (частному лицу), экстернальные — третьим лицам (примеры — тишина, которой наслаждаются окрестные жители в то время, пока дети находятся в школе; повышенная склонность к благотворительности, присущая более образованным людям, и т. д.)» [8, с.8].
Многие современные экономисты, сторонники теории человеческого капитала, считают, что в современной урбанизированной экономике, возрастающая плотность населения, вызванная его ростом, способствует специализации людей и росту инвестиций в человеческий капитал, а также ускорению накопления новых знаний. Какие же факторы способствуют росту эффективности экономики при росте населения и его плотности? Важнейшим общим фактором повышения эффективности экономики является рост ее масштабов с ростом населения, его плотности и урбанизации. Г. Беккер, Э. Глазер и К. Мэрфи отмечают, что концентрация населения в городах является очень важной для экономики, так как там существует экстенсивное разделение труда и производится больше человеческого капитала и новых знаний. Более того, высокая плотность населения в них способствует высокоразвитой специализации по профессиям, а также производству новых знаний и трансмиссии знаний, навыков, мотиваций следующим поколениям [25, с. 148].
Как известно, в неоклассических моделях показано, что норма отдачи инвестиций в физический капитал снижается при росте запаса физического капитала на душу населения. Для человеческого капитала соответствующее предположение является менее правдоподобным, поскольку он связан с заключенными в людях знаниями и полезными навыками. Выгоды от накопления людьми дополнительных знаний зависят скорее положительно, чем отрицательно от тех знаний, которые они уже имеют. Такие предположения лежат в основе господствующей концепции обучения в образовательной педагогике,
где успешность обучения высшей математике и другим дисциплинам зависит от степени усвоения функциональных блоков элементарных понятий [24].
В России такого рода исследования только начинаются. Их проведение осложняется труднодоступностью статистических данных за длительные периоды времени, а также переходными процессами, происходящими в экономике в России в последние двадцать лет. Нестабильность развития экономики России, кризисные явления, происходившие в ней в 90-е гг. XX в. и последние два года, с одной стороны, объективно затрудняют такие исследования, с другой — делают их особенно интересными, так как могут позволить выявить влияние человеческого капитала на развитие экономики в кризисных ситуациях.
Актуальность исследований эффективности производства и использования человеческого капитала в последние десятилетия увеличивается, поскольку в современной экономике повышается роль знаний и научно-технического прогресса. Как показывают многочисленные исследования российских и зарубежных экономистов экономический рост обусловлен разнообразными факторами, в первую очередь, темпами накопления физического и человеческого капитала. Становление рыночной экономики в России предполагает все возрастающее значение и ускорение накопления знаний, навыков, способностей к инновациям и налаживанию коммуникационных процессов. Как отмечает Е. Семионова: «Благодаря теории человеческого капитала удалось преодолеть заблуждение о том, что затраты на образование являются потребительскими расходами, удалось признать их производительную природу, ведь инвестиции в человека обеспечивают значительный долговременный экономический эффект» [16]. Модернизация и инновационное развитие экономики России требует решения всё более сложных управленческих задач, что подразумевает решающее значение таких характеристик людей, которые современные экономисты называют человеческим, социальным и интеллектуальным капиталом. Знания и навыки, которыми обладает работник и которые приобретены им благодаря общему образованию и профессиональной подготовке, включая умения и навыки, получаемые с опытом работы, составляют определенный запас производительных активов любой фирмы и страны в целом.
К сожалению, в российской экономической литературе довольно редко встречаются работы, в которых исследуются статистические взаимосвязи уровня накопления человеческого капитала и других экономических переменных. Одним из немногих примеров такого рода исследований может служить работа Д. Нестеровой и К. Сабирьяновой [14]. В работе этих авторов на основе данных социологических опросов с использованием уравнения Дж. Минцера рассчитана норма отдачи профессионального опыта и образования работников государственных, приватизированных и коллективных предприятий. Величина внутренней нормы отдачи образования оказалась невелика — от 1% до 5%, причем ста- 15 -
тистически значимой она была только для государственных и приватизированных предприятий [14]. Интересным исследованием отдачи образования на микроэкономическом уровне является работа И.А. Денисовой и М.А. Карцевой на основе данных обследования членов домохозяйств — РМЭЗ по России за 1998, 2000 и 2001 гг. [3, с.30-57]. В ней показана значительная отдача образования по всем пяти специализациям: педагогической, экономической/юридической, технической, гуманитарной и медицинской.
Они показали, что высокой отдачей характеризуется экономическое/юридическое и техническое образование, как для мужчин, так и для женщин [3, с.39]. Также интересным примером расчета частной отдачи образования в России являются работы большой группы авторов, в которых рассматриваются факторы дифференциации заработной платы (месячных заработков и часовых ставок) по уровню образования, стажу, возрасту и профессиональному статусу [17, с.52-74; б]. Эмпирической базой этого исследования послужили статистические данные «Обследования заработной платы по профессиям (ОЗПП)», впервые проведенного Росстатом в октябре 2005 г. и охватившего 681 тыс. работников в 87 субъектах РФ [17, с.53]. В результате расчетов по данным ОЗПП экономическая отдача высшего образования составила примерно 82% (по сравнению со средним общим образованием) [17, с.б8]. Третьим примером может служить работа И. Майбурова, в которой рассматриваются частные и общественные нормы отдачи образования в отраслевом разрезе [12].
Среди работ, в которых используется макроэкономический (пространственный) анализ на основе данных российской региональной статистики и оценивается влияние человеческого капитала на экономический рост и инновационную активность в регионах России, можно выделить работы Т. А. Штерцера, а также А. В. Комаровой и О. В. Павшок [21; 20, с.37-51; 10, с. 191-201]. В первой из них показано, что влияние величины человеческого капитала и его качества на инновационную активность в регионах России, измеренную совокупной величиной поданных заявок на изобретения и полезные модели, статистически малозначимо и отрицательно. В другой работе Т. А. Штерцера показано наличие положительного влияния человеческого капитала на производительность труда (измеряемую объемом ВРП в расчете на одного работника) в экономиках регионов России в период 2000-2004 гг. Как показал автор, рост человеческого капитала (измеряемого средним числом лет обучения работника) на 1% приводит к росту производительности труда на 3,8% [20, с.4б]. В работе А.В. Комаровой и О.В. Павшок показано наличие положительного влияния человеческого капитала на темпы экономического роста в регионах России в период 1998-2003 гг. Величина человеческого капитала измерялась авторами последней работы тремя способами: по доле выпускников вузов в общей численности работников, по заработной плате и по инвестициям в образование. В зависимости от группы регионов
и способа оценки человеческого капитала, его вклад в экономический рост колебался от 10°% до 28%, в среднем он составил 18%. Для регионов России с ВРП ниже среднего уровня средний вклад составил 15%, для регионов с ВРП выше среднего уровня — 21% [10, с. 197].
Существующие методики оценки частных норм отдачи образования, как правило, не принимают в расчет его влияние на получение прямых и косвенных выгод в потребительской деятельности населения, его денежную и не денежную отдачу в досуге и домашнем производстве, или вклад образовательной политики в социальную сплоченность. Поэтому, оценки частных норм отдачи образования могут рассматриваться как нижняя граница социальных выгод, которые возникают от инвестиций в человеческий капитал [27, с.5].
Поскольку макроэкономические оценки включают в себя большую часть индуцированных внешних выгод, а микроэкономические оценки — только часть таких выгод, которые могут быть следствием прямых индивидуальных инвестиций в собственный человеческий капитал, разница между этими двумя оценками может быть интерпретирована как мера величины экстерналий, возникающих благодаря человеческому капиталу. По мнению А. де ла Фуэнте и А. Чикконе, большая часть правдоподобных источников таких экстерналий являются результатом связи между человеческим капиталом и темпами технических инноваций, а также косвенного влияния образования на производительность труда и занятость посредством воздействия на качество социальных институтов, что может быть рассмотрено как компонента социального капитала [27, с.5].
В некоторых теоретических моделях предполагается также, что накопление человеческого капитала может увеличивать его экстерналии, так как некоторые выгоды от более образованной рабочей силы будут «утекать» от нее и генерировать выгоды, которые не могут быть присвоены теми, кто предпринял соответствующие инвестиции в человеческий капитал в форме более высоких заработков и прочих доходов из-за расширяющегося разрыва между соответствующими частными и социальными нормами отдачи [26, 28].
Например, Р. Лукас предположил, что рост среднего запаса человеческого капитала в экономике в целом увеличивает производительность труда и физического капитала на уровне фирм, даже если собственный запас человеческого капитала в экономике данной фирмы остается постоянным. Также обычно предполагается, что влияние человеческого капитала посредством реализации технического прогресса включает большую компоненту экстерналий, поскольку очень трудно частным образом присвоить полную экономическую ценность новой идеи [26, 28].
Новые знания и, соответственно, наука и образование, как их источники, играют все большую роль в современной экономике. Поскольку производство и накопление новых знаний тесно связано с человеческим капиталом, то можно предположить, что оно осуще-
ствляется интенсивнее в странах и регионах с большим объемом уже накопленного человеческого капитала. Г. Беккер, К. Мэрфи, и Р. Тамура считают, что, если норма отдачи инвестиций в человеческий капитал превышает некий средний уровень, то это происходит благодаря эффекту «расплескивания» выгод от человеческого капитала [23]. Возникновение данного эффекта, как считает Р. Барро, происходит благодаря тому, что отдача каких-либо способностей людей (к производству знаний, к инновациям, к общению и обмену знаниями и т. п.) повышается, если их окружают также способные люди [22].
Новые знания и, соответственно, наука и образование, как их источники, играют все большую роль в современной экономике. Предполагается наличие следующих механизмов, с помощью которых образование может воздействовать на производительность факторов производства:
1) образование способствует успешной научно-исследовательской деятельности (например, обеспечивая подготовку ученых и инженеров), которая, в свою очередь, обеспечивает научно-технический прогресс;
2) образование участвует в создании человеческого капитала, который прямо влияет на накопление знаний и, соответственно, на рост производительности всех факторов производства. При этом знания трактуются как общественное благо, которое используется всеми, то есть они могут свободно «переливаться» от одних организаций (и от людей) которые их создают, к другим организациям и людям, в другие регионы и страны, создавая, таким образом, положительные внешние эффекты в общественном производстве. Из-за существования положительных внешних эффектов новых знаний и человеческого капитала должна наблюдаться возрастающая отдача капитала в широком смысле (физического и человеческого) на агрегированном уровне, то есть на уровне стран и регионов.
Следовательно, можно предположить, что возрастание человеческого капитала на душу населения в какой-либо стране (или регионе) приводит к росту инвестиций в физический и человеческий капитал, к более высоким темпам роста доходов на душу населения, и, в конечном счете, реализовывается в более высокой производительности труда и доходах на одного занятого в экономиках стран и регионов.
Задача заключается в том, чтобы проверить наличие статистических связей между такими переменными, как «средняя величина валового регионального продукта (ВРП)» в расчете на одного занятого, «среднемесячная заработная плата» и «средние доходы в расчете на одного работника», занятого в экономике регионов России, величиной фондовооруженности труда в регионах и средним уровнем образования работающего в экономике регионов населения, за период 1999-2008 гг. Переменная «средний уровень образования» занятого в экономике регионов населения, рассчитывается как средневзвешенная величина продолжительности образования одного работника региона. В качестве «весов» использовались доли занятых с раз-
ным уровнем образования в каждом регионе. Продолжительность образования для каждого его уровня была принята следующей: высшее — 16 лет, незаконченное высшее — 14 лет, среднее профессиональное — 13 лет, начальное профессиональное — 12 лет, среднее общее — 11 лет, незаконченное среднее — 9 лет. Средние доходы в расчете на одного занятого были рассчитаны как произведение среднедушевых доходов населения региона на численность населения соответствующего региона и делённое на среднегодовую численность занятого в экономике данного региона населения в соответствующем году. Вся исходная информация была взята из статистических ежегодников «Регионы России: социально-экономические показатели» за соответствующие годы.
Для учета различий в масштабах экономики регионов России при расчете регрессионных уравнений использовалась «взвешенная» регрессия. В качестве «весов», отражающих различия в уровнях экономического развития и масштабов экономики регионов, использовалась переменная «среднегодовая численность» занятого в экономике регионов России населения. Это позволило «усреднить» показатели регрессии в расчете на одного занятого в экономике регионов России и, тем самым сгладить различия в масштабах занятости в экономиках разных регионов России. В частности, «взвешиваниие» позволяет привести в сопоставимый с микроэкономическими оценками вид оценки частных норм отдачи образования, полученных на основе макроэкономических данных. Впрочем, в последнем случае, оценки частных норм отдачи образования получаются более высокими из-за отражения в них «эффекта соседства», то есть влияния на доходы друг друга образованных коллег. В расчетах используется производственная функция, описанная Р. Холлом и Ч. Джонсом [28]
У г = Ak* exp(yhr) .
Соответствующее уравнение регрессии, производственная функция в логарифмированном виде, выглядит следующим образом:
ln yi = ln A + a ln kt + yhi + si,
где: k — фондовооруженность труда в экономике i-го региона;
ht — средний уровень образования одного занятого в экономике i-го региона;
Sj — случайный остаток.
Результаты расчета социальных норм отдачи образования по показателю «ВРП в расчете на одного занятого» в экономике регионов России представлены в табл. 1.
Таблица 1
Нормы социальной отдачи образования по показателю ВРП в расчете на одного занятого в экономике регионов России в 1999-2008 гг.
Показатели 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.
регрессии
Константа ln A Станд. ошибка 10,52* -8,79* -8,60* -7,29* -7,71* -8,04* -8,39* -6,92 -5,98* -4,098*
1,368 0,997 0,833 0,956 0,771 0,849 1,309 0,707 0,767 0,639
t-статистика -7,693 -8,814 -10,325 -7,628 -,999 -9,47 -6,41 -9,793 -7,80 -6,409
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. a (B) 1,145* 1,251* 0,950* 0,65* 0,972* 0,995* 0,99* 0,928* 0,848* 0,806*
Станд. ошибка 0,147 0,121 0,077 0,075 0,067 0,073 0,105 0,062 0,065 0,052
Beta 0,557* 0,648* 0,651* 0,548* 0,700 0,690* 0,63* 0,695* 0,68* 0,742*
t-статистика 7,791 10,377 12,403 8,685 14,412 13,613 9,479 14,983 12,969 15,36
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. у (B) 0,638* 0,499* 0,612* 0,64* 0,528* 0,555* 0,592* 0,51* 0,48* 0,36*
Станд. ошибка Beta 0,099 0,462* 0,062 0,500* 0,059 0,542 0,070 0,574* 0,062 0,414* 0,069 0,410* 0,104 0,382* 0,059 0,40* 0,070 0,36* 0,060 0,29*
t-статистика Значимость 6,460 0,000 8,003 0,000 10,315 0,000 9,109 0,000 8,529 0,000 8,090 0,000 5,695 0,000 8,684 0,000 6,864 0,000 5,994 0,000
Коэф. дет-ции 0,628 0,705 0,793 0,702 0,837 0,824 0,686 0,861 0,849 0,881
F 64,200 90,663 145,32 89,39 195,2 178,1 82,99 234,7 213,18 281,76
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Количество 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79
регионов
Коэффициенты детерминации колеблются от 0,62 до 0,88, все коэффициенты регрессии значимы на 1%-ом уровне. Динамика изменения коэффициентов эластичности ВРП в расчете на одного занятого по фондовооруженности труда со временем имеет тенденцию к снижению, они уменьшились с 1,45% на прирост фондовооруженности на 1% в 1999-м году до 0,8% в 2008-м. Снижалась и социальная норма отдачи образования — с 64% на 1 год прироста среднего уровня образования занятого в экономике регионов населения в 1999 г. до 36% в 2008 г.
В таблице 2 представлены результаты расчета социальной нормы отдачи по показателю доходы в расчете на одного занятого. Коэффициенты детерминации также довольно велики, они колеблются между 0,63 и 0,8. Эластичность доходов в расчете на одного занятого по показателю фондовооруженности также имеет тенденцию к снижению — она снизилась с 0,65% на рост фондовооруженности на 1% в 1999 г. до 0,36% в 2008 г. Ещё значительнее снизилась социальная отдача образования по данному показателю - с
89% на прирост среднего уровня образования одного занятого на один год в 1999 г. до 27% в 2008 г. Причём тенденция к снижению явная и довольно плавная.
Нормы отдачи называются социальными, поскольку при их расчете учитываются не только трудовые доходы самих работников, но доходы от предпринимательской деятельности, от собственности, прочие доходы, а также амортизационные отчисления (при расчёте по показателю ВРП в расчёте на одного занятого).
Таблица 2
Норма социальной отдачи по показателю доходов в расчете на одного занятого в
экономике регионов России в 1999-2008 гг.
Показатели 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.
регрессии
Константа ln -7,13* -4,212* -0,045 -1,96** -3,14* -3,433* -1,81* 0,014 0,756 4,33*
A 1,334 0,813 0,676 0,813 0,816 0,769 0,682 0,600 0,640 0,548
Станд. ошибка -5,344 -5,180 -0,067 -2,413 -3,848 -4,462 -2,650 0,024 1,182 7,912
t-статистика 0,000 0,000 0,947 0,018 0,000 0,000 0,010 0,981 0,241 0,000
Значимость
Коэф. a (B) 0,656* 0,791* 0,575* 0,339* 0,512* 0,462* 0,479* 0,411* 0,378* 0,36*
Станд. ошибка 0,143 0,098 0,062 0,064 0,071 0,066 0,055 0,053 0,055 0,045
Beta 0,326* 0,451* 0,492* 0,333* 0,420* 0,383* 0,466* 0,437* 0,436* 0,582*
t-статистика 4,578 8,046 9,266 5,304 7,168 6,974 8,788 7,821 6,924 8,066
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. у (B) 0,894* 0,657* 0,624* 0,698* 0,725* 0,783* 0,658* 0,562* 0,528* 0,268*
Станд. ошибка 0,096 0,051 0,048 0,060 0,066 0,063 0,054 0,050 0,058 0,051
Beta 0,661* 0,723* 0,688* 0,733* 0,649* 0,692* 0,645* 0,629* 0,573* 0,378*
t-статистика 9,279 12,906 12,961 11,665 11,067 12,599 12,144 11,253 9,086 5,237
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. дет-ции 0,631 0,762 0,788 0,704 0,763 0,794 0,803 0,798 0,781 0,735
F 64,93 121,67 141,24 90,349 122,05 146,15 154,80 149,91 135,70 105,22
P - уровень 0,000 0,000 9 0,000 3 0,00 7 0,000 0,000 9
Количество 79 79 0,000 79 0,000 79 0,000 79 79 0,000
регионов 79 79 79 79
Поэтому в показателе отдачи образования наёмных работников нашли свое отражение доходы предпринимателей, собственников и лиц свободных профессий, а также прочие виды доходов населения.
В таблице 3 представлены результаты расчета частных норм отдачи образования. Данная норма отдачи образования называется частной, так как при ее расчете учитыва-
ются выгоды только наёмных работников (в виде увеличения их заработной платы) от полученного ими образования.
Таблица 3
Частные нормы отдачи по показателю среднемесячной зарплаты одного занятого в экономике регионов России в 1999-2008 гг.
Показатели 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.
регрессии
Конст. ln A -4,823* -1,51* -1 42** 0,282 0,171 0,073 0,597 1,360* 1,762* 2,967*
Станд. ош-ка 0,942 0,706 0,676 0,749 0,603 0,609 0,569 0,501 0,545 0,526
t-статистика -5,12 -2,145 -2,097 0,377 0,283 0,121 1,049 2,714 3,234 5,640
Значимость 0,000 0,000 0,039 0,707 0,778 0,904 0,297 0,008 0,002 0,000
Коэф. a (B) 1,014* 1,012* 0,789* 0,520* 0,744* 0,694* 0,630* 0,563* 0,517* 0,480*
Станд. ош-ка 0,101 0,085 0,062 0,059 0,053 0,052 0,045 0,044 0,046 0,043
Beta 0,622* 0,726* 0,708* 0,601* 0,745* 0,708* 0,712* 0,669* 0,644* 0,675*
t-статистика 10,018 11,851 12,703 8,841 14,113 13,254 13,851 12,818 11,142 11,130
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. у (B) 0,507* 0,286* 0,384* 0,386* 0,299* 0,342* 0,343* 0,326* 0,326* 0,264*
Станд. ош-ка 0,068 0,044 0,048 0,055 0,048 0,049 0,045 0,042 0,049 0,049
Beta 0,463* 0,397* 0,445* 0,476* 0,326* 0,371* 0,390* 0,408* 0,381* 0,325*
t-статистика 7,448 6,473 7,970 7,001 6,183 6,955 7,582 7,826 6,591 5,364
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Коэф. дет-ции 0,719 0,716 0,766 0,653 0,808 0,805 0,815 0,824 0,816 0,813
F 97,254 95,64 124,58 71,592 159,67 156,94 167,67 177,61 168,94 165,08
P - уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Количество
регионов 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79
Коэффициенты детерминации регрессионных уравнений довольно велики, они колеблются 0,65 до 0,82. То есть, вариация по регионам выбранных независимых переменных объясняет от 65% до 82% вариации зависимой переменной. Как и раньше, наблюдается достаточно явная тенденция к снижению коэффициентов эластичности среднемесячной заработной платы по фондовооруженности труда: с 1,01% на один процент прироста фондовооруженности в 1999 г. до 0,48% в 2008 г. Снижалась и частная норма отдачи образования: один год прироста среднего уровня образования занятых в экономике регионов населения давал прирост среднемесячной заработной платы 50,7% в 1999 г. и только 26% в 2008 г. Для большей наглядности динамика эластичностей зависимых переменных по фондовооруженности со временем представлена на рис. 1. Тенденции изменения со временем эластичностей по фондовооруженности труда (ненормированные
коэффициенты) одинаковы вне зависимости от выбора вида зависимой переменной. Наблюдается четкая тенденция к их снижению, с «провалом» в 2002 г. В наименьшей степени зависят от фондовооруженности, как ни странно, доходы в расчете на одного занятого в экономике регионов России.
Рис. 1. Коэффициенты эластичности показателей: ВРП на одного занятого, доходов на одного занятого, среднемесячной зарплаты по фондовооруженности труда
В большей степени зависели от фондовооруженности труда показатели ВРП в расчете на одного занятого и среднемесячная заработная плата работников. Аналогичную динамику со временем демонстрируют и нормированные коэффициенты регрессии, которые характеризуют степень влияния независимых переменных на зависимую переменную и показывают «вклад» вариации независимой переменной в наблюдаемую вариацию зависимой переменной (рис. 2).
Рис. 2. Коэффициенты эластичности (нормированные) для ВРП на одного занятого, доходов на одного занятого, среднемесячной зарплаты по фондовооруженности труда
Очевидно, что в наибольшей степени зависит от вариации фондовооруженности труда по регионам России уровень среднемесячной заработной платы, а в наименьшей степени — уровень доходов в расчете на одного занятого в экономике регионов России. Несколько иную динамику показывают нормы частной и социальной отдачи образования (ненормированные коэффициенты). При общей тенденции к снижению, «провал» этих показателей приходится не на 2002 г., как для фондовооруженности, а на 2000-2001 гг. В 2003-2004 гг. социальные нормы отдачи образования несколько выросли, как по ВРП, так и по доходам на одного занятого, а затем в последующие четыре года продолжалось их значительное снижение, причем снижение было более чем двукратное (рис. 3). Для социальной нормы отдачи, рассчитанной по показателю «доходы в расчете на одного занятого», она снизилась с 78% в 2004 г. до 27% в 2008 г. Частная норма отдачи образования колебалась в значительно меньших пределах, на уровне 0,3-0,4. Можно сделать вывод, что социальная норма отдачи почти в два раза выше частной, но ее изменчивость во времени также выше. По-видимому, превышение социальных норм отдачи образования над частными связано с экстерналиями человеческого капитала. Причины такой сильной вариации и тенденции к снижению социальных норм отдачи образования в России неясны, но можно высказать несколько предположений на этот счет.
Рис. 3. Нормы отдачи образования для зависимых переменных ВРП на одного занятого, доходов
на одного занятого и среднемесячной зарплаты
Во-первых, в рассматриваемый период происходил восстановительный рост экономики России, росла занятость населения, снижался уровень безработицы и шёл интенсивный прирост числа трудовых мигрантов из ближнего зарубежья. То есть численность работающего населения в России росла преимущественно за счёт привлечения к труду сравнительно малообразованного и слабо профессионально подготовленного контингента. Все это не могло не приводить к снижению общего уровня квалификации занятого населения и, как следствие, к снижению эффективности использования труда и основного капитала в экономиках регионов России. Возможно, что эти процессы сопровождались также падением «социального капитала», то есть падением трудовой морали и, соответственно, эффективности взаимодействия работников в процессе производства, что негативно сказывалось на интенсивности экстерналий. Во-вторых, шла интенсивная замена опытных работников с высшим образованием на молодых специалистов, подготовленных в последние десять-пятнадцать лет, то есть смена поколений специалистов. В целом, доля занятых с высшим образованием в общей численности занятого населения в экономике России заметно возросла. Но было ли такое омоложение кадров специалистов эффективным? Молодые специалисты не имеют производственного опыта и трудовой мотивации, свойственной старым, опытным работникам. Кроме того, возможно, что они приобрели менее качественное образование. Об опасности снижения качества высшего образования в России в последние годы пишут многие российские экономисты, например Г. И. Ханин, Н. В. Загладин, Р. И. Капелюшников, М. Кольчугина, П. П. Лузан [5, 8, 9, 11, 18].
Например, Л. Черемошкина пишет: «Мощнейшим фактором ухудшения качества трудовых ресурсов является снижение качества образования и профессиональной подготовки» [19, с.60]. Она же отмечает: «Процессы депрофессионализации в 90-е г. усугубля-
лись ухудшением качества профессиональной подготовки, а также физического и психического здоровья людей (например, распространением пьянства и наркомании, усилением игромании) [19, с.59]. Т.Л. Ищук считает, что российская высшая школа, оказавшись в рыночных условиях, отличается коррумпированностью, неэффективным использованием бюджетных средств, погоней за ростом числа платных студентов, немыслимой аудиторной нагрузкой преподавателей и снижением качества образования при росте цен на него [7]. Коммерциализация среднего специального и высшего образования, то есть вовлечение в финансирование образования частных лиц и организаций, не улучшает ситуацию. Более того, возникают опасения, что она способствует падению качества образования, так как руководители вузов и колледжей стремятся пополнить их бюджеты любой ценой, в том числе с помощью снижения требовательности к уровню знаний учащихся. Быстрый рост числа вузов и численности студентов в 90-е гг., большая часть которых стала обучаться на платной основе, к сожалению не сопровождался повышением качества подготовки специалистов. Все это могло привести к снижению как частных, так и социальных норм отдачи образования.
На рис. 4 показана динамика нормированных коэффициентов регрессии, характеризующих вклад вариации независимых переменных в вариацию зависимых переменных.
Рис. 4. Динамика нормированных коэффициентов для среднего уровня образования при использовании зависимых переменных: ВРП на одного занятого, доходов на одного занятого
и среднемесячной зарплаты.
Как и прежде наблюдается тенденция к снижению величин коэффициентов. Можно сказать, что «вклад» вариации уровня образования по регионам России объясняет от 30% до 70% вариаций использованных зависимых переменных, он особенно значителен для зависимой переменной «доходы на одного занятого», для которой он, как правило, превышает 60%. Поэтому сохранение достигнутого ранее лучшими вузами России каче-
ства образования, или даже повышение его, требует значительного увеличения государственного финансирования всех уровней образовательной системы, оснащения образовательных учреждений современным учебным и научным оборудованием, совершенствования материального стимулирования труда преподавателей, улучшения материального обеспечения студентов.
Можно предположить, что дифференциация средних уровней образования занятого населения является главной причиной дифференциации доходов населения как в регионах России, так и между ними. Действительно, такой вывод очень логичен, так как от наличия хорошо обученной и профессионально подготовленной рабочей силы зависит успешность функционирования предприятий и организаций во всех отраслях народного хозяйства, эффективность внедрения новой техники и технологий и, в конечном счёте, производительность труда в регионах России. В последние же годы в экономике России наблюдаются тенденции, свидетельствующие об ухудшении положения с эффективностью использования основного капитала и труда, о снижении отдачи как основных фондов, так и человеческого капитала.
Литература
1. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность. М.: ЮНИТИ, 2005.
2. Бондаренко Г.И. Человеческий капитал как показатель уровня общественного развития // Вестник РУДН. Серия Социология, 2003. № 1(4). С. 141-142.
3. Денисова И.А., Карцева М.А. Преимущества инженерного образования: оценка отдачи на образовательные специальности в России // Прикладная эконометрика. 2007. № 1(5). С. 30-57.
4. Загладин Н.В. Глобальное информационное общество и Россия // МЭиМО. 2005. № 7. С. 21.
5. Загладин Н.В. Проблема избыточности интеллектуального потенциала России. В: Человеческий капитал и Россия / Н.П. Иванов, В.И. Марцинкевич и др. - М.: ИМЭМОРАН, 2005. - 64 с.
6. Заработная плата в России: эволюция и дифференциация / Под ред. В.Е. Гимпельсона и Р.И Капелюшникова. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007.
7. Ищук Т.Л. Ценовая политика государства и вузов на рынке образовательных услуг высшей школы // Креативная экономика. 2009. № 7. С. 31.
8. Капелюшников Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале: Препринт WP3/2008/01. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2008.
9. Кольчугина М. Нацпроект «Образование»: инноватизация подготовки кадров. МЭиМО, 2009, N 9. С. 64-72.
10.Комарова А.В., Павшок О.В. Оценка вклада человеческого капитала в экономический рост регионов России (на основе модели Мэнкью-Ромера-Уэйла) // Вестник НГУ. 2007. Сер.: Социально-экономические науки. Т. 7. Вып. 3.
11.Лузан П.П. Высшее образование в России: от разрушения к развитию. ЭКО, 2009, N 12.
12.Майбуров И. Эффективность инвестирования в человеческий капитал в США и России // Мировая экономика и международные отношения. 2004. № 4.
13. Макаров В.Л. Экономика знаний: уроки для России; Доклад на научной сессии Общего собрания РАН // Вестник РАН, 2003. №5. Т. 73.
14.Нестерова Д., Сабирьянова К. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России. Российская программа экономических исследований. 1999. № 4.
15. Сафонова Е.В. Фактор экономики знаний в социально-экономическом развитии и качестве жизни населения // ЭиММ, 2005. Т. 41. № 4.
16. Семионова Е.А. Теоретические основы анализа эффективности расходов на образование. Экономика образования. 2009. N 3. С. 5.
17.Формирование заработной платы: взгляд сквозь призму профессий // Вопросы экономики, 2007. № 10.
18.Ханин Г.И. Высшее образование и российское общество. ЭКО, 2008, N 9.
19. Черемошкина Л. Третья «волна» депрофессионализации, Человек и труд, 2010, N 11.
20.Штерцер Т.А. Роль человеческого капитала в экономическом развитии регионов РФ // Вестник НГУ. Сер.: Социально-экономические науки. 2006.Т. 6. Вып. 2.
21.Штерцер Т.А. Эмпирический анализ факторов инновационной активности в субъектах РФ // Вестник НГУ. Сер.: Социально-экономические науки. 2005. Т. 5. Вып. 2.
22.Barro, R.J. Economic growth in a cross section of countries // Quarterly Journal of Economics. - Cambridge: MIT Press Journals. Vol. 106, 1991 P. 407-443.
23.Becker G.S., Murphy K.M., Tamura R. Economic growth, human capital and population growth // J.P.E., 1990. P. 12-37.
24.Becker G.S., Murphy K.M., Tamura R. Human capital, fertility and economic growth // J.P.E., 1990. № 5. V. 98. Pt. 2. P 15-16.
25.Benhabib, I.; Spiegel, M.M. The role of human capital in economic development: evidence from aggregate cross-country data // Journal of Monetary Economics. Amsterdam: Elsevier Science B.V., 1994, Vol. 34, issue 2.
26.Caselli F. Accounting for Cross-Country Income Differences. CEP Discussion Paper № 667. January 2005.
27.De la Fuente. A. and A. Ciccone Human capital in a global and knowledge-based economy Report for European Commission, DG for Employment and Social Affairs. May 2002.
28.Hall R.E., Jones C.I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series, Working Paper № 6564, May 1998.
29.Knowledge. Capabilities and Human Capital Formation in Economic Growth. Paul A. David with the assistance of John Gabriel Goddard Lopez. New Zealand Threasury. Working Paper 01/13, June/2001. P. 23-24.
30.Pritchett, L. Where has all the education gone // World Bank Working papers. 1996. № 1581.
31.Psacharopoulos G., Patrinos H.A. Returns to Investment in Education: A Further Update. The World Bank, Policy Research Working Paper № 2881, September 2002.
32. Romer P.M. Endogenous Technological Change // The J. of Political Econ. 1990. Vol. 98. № 5. Pt. 2.
33.Thurow L.C. Building Wealth. The New Rules for Individuals, Companies and Countries in Knowledge-Based Economy. N.Y., Harper Collins. 1996.
Aleksey V. Koritsky
Department of Economic Theory, Siberian University of Consumer Cooperatives
Dynamic of Private and Social Return Rates of Education
in Russia
Abstract:
Article considers dynamic of evaluation of private and social return rates of education in Russian economy that appeared based on regression analysis of macroeconomic factors of Russian regions in a period of 1999-2008. The tendency to decrease of education return rates and main funds in this period is considered. Interpretation of such occurrence reason is offered.
Keywords: macroeconomic analysis, education, education return, human capital assets
