CC BY
39
УДк 330.322.54
РЕГИОНАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИЙ В ОБРАЗОВАНИЕ
В. В. АНТОНЕНКО, кандидат экономических наук, доцент кафедры маркетинга и рекламы E-mail: avv1@mail. ru Волгоградский государственный университет
В статье представлены основные результаты пилотажного исследования, предполагавшего предварительную оценку эффективности инвестиций в образование посредством статистического анализа зависимости уровня доходов населения г. Волгограда и Волгоградской области от уровня образования и других социально-демографических характеристик. В качестве метода сбора первичной информации использовался выборочный социологический опрос экономически активных категорий населения региона (возраст 18—55 лет), в качестве методов обработки данных — корреляционный и факторный анализ.
Ключевые слова: эффективность инвестиций, человеческий капитал, выпускники региональных вузов, уровень образования, уровень дохода, факторный анализ.
В настоящее время наблюдается выраженное несоответствие структуры спроса на образовательные услуги в современных российских вузах реальным потребностям отдельных предприятий, регионов и отечественной хозяйственной системы в целом в специалистах различного профиля. Это приводит к избыточному числу выпускников вузов с гуманитарным или экономическим образованием, значительная часть которых не востребована на рынке труда, следовательно, не может найти работу по специальности и применить приобретенные знания на практике. В случае трудоустройства не в соответствии с присвоенной квалификацией наиболее распространенным выходом для выпускника является либо получение дополнительного образования, либо обучение (переобучение) непос-
редственно на рабочем месте как за свой счет, так и за счет работодателя или иного субъекта.
С научной точки зрения это означает низкую эффективность инвестиций в человеческий капитал выпускаемых молодых специалистов, поскольку для наступления полезного эффекта возникает необходимость дополнительных вложений, а срок их окупаемости существенно увеличивается. Нерациональное вложение денежных средств в образование — ключевую сферу формирования и совершенствования человеческого капитала молодежи выражается в следующем:
• на уровне индивида или семьи — в отсутствии полезного экономического или социального эффекта (или наступление его не в полном объеме, не настольно быстро, как рассчитывали и т. д.) либо в дополнительных расходах на образование;
• на уровне предприятия, учреждения, корпорации — в дополнительных расходах на поиск специалистов с требуемой квалификацией, на подготовку и переподготовку (переобучение) кадров;
• на уровне муниципалитета, региона — в дополнительных расходах на содержание служб занятости, центров переподготовки кадров, повышения квалификации, по выплатам пособий по безработице и др.;
• на уровне государства—в прямом и косвенном экономическом ущербе от недоиспользования потенциала выпускников вузов, в недополучении налогов, в деятельности неквалифицированных управленцев, в «утечке мозгов» и т. д.
В этой связи одной из ключевых задач для отечественной хозяйственной системы на современном этапе ее развития является решение проблемы неоптимального соотношения между спросом на образовательные услуги региональных вузов и реальными потребностями экономических субъектов в специалистах различного профиля, выражающимися в конкретных предложениях на рынке труда. Научные исследования в этой сфере должны обязательно включать в себя описание всевозможных затрат на получение (приобретение) высшего образования (предоставление такой возможности) в терминах инвестиций в человеческий капитал (выпускник вуза) с последующей оценкой отдачи (не только финансовой или материальной) вложенных средств и ресурсов, а также удовлетворенности этой отдачей (ее формами, объемом, сроками наступления) каждого субъекта рассматриваемого инвестиционного процесса. Для экономической науки это означает практическое применение отдельных положений теорий человеческого капитала, инвестиций и экономического роста при решении конкретной (прикладной) задачи.
Исходные теоретические положения, касающиеся эволюции взглядов на человека как носителя человеческого капитала, представлены в работах Г. Беккера, Й. Бен-Порэта, А. Берга, М. Блауга, С. Боулса, У. Боуэна, Л. Вальраса, К. Маркса, А. Маршалла, Ф. Махлупа, Дж. Милля, Дж. Мин-цера, Э. Пестеля, У. Петти, А. Печчеи, Д. Рикардо, Н. Сениора, А. Смита, Л. Туроу, П. Уилса, И. Фишера, Ф. Харбисона, Т. Шульца. Исследования указанных авторов касаются различных аспектов человеческого капитала, но не дают целостного представления о содержании этого явления.
Выявление эффективных социально-экономических отношений субъектно-объектной структуры системы формирования человеческого капитала представлено в работах И. Албеговой, Л. Бреслава, Ю. Быченко, Т. Демченко, А. Добрынина, С. Дятлова, И. Ильинского, Р. Капелюшникова, С. Курганского, С. Михневой, Г. Новолодской, М. Портера, А. Саградова, Е. Сумароковой, В. Харченко и других ученых, исследовавших взаимодействия субъектов по поводу формирования носителя конкурентоспособного человеческого капитала. При обобщении выводов этих ученых становится очевидной важность разработки комплексной детерминантной модели конкурентоспособности человеческого капитала.
Прикладным аспектом современной теории человеческого капитала станет исследование эффективности инвестиций в человеческий капитал выпускников региональных российских вузов гуманитарных и экономических специальностей посредством комплексной оценки соотношения объема вложенных средств и ресурсов основными инвесторами и полезного эффекта таких вложений. Субъектами инвестирования в человеческий капитал выпускника вуза выступают индивид, семья, предприятие (учреждение, корпорация), муниципалитет, регион (субъект Федерации), государство (Российская Федерация), другие государства, иностранные (международные) фонды и иные организации. Полезным эффектом такого рода инвестиций следует считать как экономический эффект, т. е. увеличение дохода перечисленных субъектов, так и эффект внеэкономический или социальный. В частности, для самого выпускника положительным эффектом инвестиций в собственный человеческий капитал является не только повышение его заработной платы, но и карьерный рост, получение более престижной профессии, появление или увеличение объема властных полномочий, моральное удовлетворение и т. д. «Эффективность образовательной системы следует рассматривать путем оценки двух ее составляющих: с позиции экономической и социальной «отдачи» образования. Первая связана с ростом доходов выпускника после окончания вуза, а вторая учитывает неэкономические блага от образования, ... образованным людям удается устроиться на работу с лучшими условиями труда, образование способствует развитию многих личностных качеств и т. д.» 1. «Образование делает труд человека более эффективным, повышая ценность более образованного работника на рынке труда»2. Количественной оценке подлежат также сроки окупаемости инвестиций в человеческий капитал выпускников вузов для всех субъектов таких вложений.
Некоторые исследователи отмечают, что более образованный работник в большинстве случаев получает более высокий доход. Однако образование — не единственный фактор заработков. На величине доходов работника сказываются его природные способности, воспитание, опыт работы, состояние
1 Короткое Р. Об эффективности российского высшего образования // Высшее образование в России. 2004. № 10. С. 39—43.
2 Скоблякова И. В. Инвестиции в человеческий капитал и эффекты образования // Финансы и кредит. 2006. № 23. С. 79.
здоровья, мотивация3. Вложения в высшее образование, осуществляемые индивидом, как правило, полностью окупаются и приносят ощутимые выго-ды4. Больший объем обучения соответствует более высокому уровню индивидуальных доходов5.
Многие исследователи отмечают зависимость между уровнем образования и заработками. Было показано, что рост заработной платы наблюдается при переходе от неполного среднего образования к полному, затем к среднему специальному и далее к высшему и послевузовскому6. Следует отметить, что большинство авторов, рассматривающих зависимость между уровнем образования и доходом, не предлагают для широкого обсуждения конкретные методики оценки такой зависимости, а чаще всего ссылаются на визуальный анализ вторичных статистических данных или результатов исследований.
Конкретной задачей в рамках исследования эффективности инвестиций в образование представляется изучение реальной отдачи вложений в человеческий капитал выпускников региональных вузов гуманитарных и экономических специальностей на каждом уровне инвестирования (индивид, семья, предприятие, муниципалитет, регион, государство). При этом, как уже говорилось, количественной оценке подлежат не только экономические, но и социальные эффекты, сроки окупаемости вложений для каждого субъекта, а также факторы, их определяющие. Результаты подобного исследования позволят выявить потенциал повышения эффективности инвестиций в человеческий капитал и сформулировать конкретные рекомендации на всех уровнях, для всех субъектов вложений.
Начальным этапом исследования эффективности вложений в такой ключевой элемент человеческого капитала индивида, как образование, можно считать анализ и оценку соотношения уровня образования представителей экономически активных категорий населения и их ежемесячного дохода.
В течение 2012 г. под руководством автора был проведен социологический опрос указанных ка-
3 Разумова Т. О. Влияние высшего образования на доходы работников // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 13. С. 30.
4 Скоблякова И. В. Инвестиции в человеческий капитал и эффекты образования // Финансы и кредит. 2006. № 23. С. 77—78.
5 Хануше Э. Роль качества образования в экономическом росте // Вопросы образования. 2007. № 2. С. 90.
6 Коротков Р. Об эффективности российского высшего
образования // Высшее образование в России. 2004. № 10.
С. 40—43.
тегорий населения г. Волгограда и Волгоградской области, предполагавший в том числе измерение названных ранее социально-демографических характеристик респондентов. Объем выборки составил 662 чел., тип выборки — случайная многоступенчатая, предельная ошибка не превышает 5 %. Научная новизна авторского подхода состоит в детальном статистическом анализе и оценке тесноты связи между уровнями образования и ежемесячным доходом экономически активного населения региона.
В отличие от субъектов и объектов инвестирования в образование, которые в любом субъекте Федерации всегда одни и те же, объемы инвестиций, реальная и ожидаемая отдача от них, ее объемы и формы и т. д. для каждого региона могут существенно различаться в зависимости от текущего уровня и тенденций экономического развития конкретного субъекта Федерации. Так, для стагнирующих или кризисных регионов они одни, для стабильных — другие, для динамично развивающихся — третьи. Каждому из перечисленных типов субъектов Федерации должна соответствовать своя модель отдачи от вложенных в образование средств, в том числе зависимость уровня доходов от уровня образования.
Согласно типологии социально-экономического развития регионов РФ, предложенной Министерством регионального развития Российской Федерации (Минрегион России), все субъекты Федерации по целому ряду статистических и макроэкономических показателей подразделяются на три типа: регионы — локомотивы роста, опорные регионы и депрессивные регионы7. Система показателей, анализ которых позволяет отнести конкретный регион к тому или иному типу, здесь приводиться не будет, поскольку это выходит далеко за рамки представленного исследования (таких показателей несколько десятков), но следует отметить, что в их число входят все ключевые параметры социально-экономического развития изучаемой территории: производство товаров и услуг, рынки, инвестиции, цены, состояние финансовой системы, уровень жизни населения, рынок труда, демографические показатели и т. д. Все эти данные не являются закрытой или служебной информацией и легкодоступны в печатном и электронном виде8.
7 URL: http://www. minregion. ru/statparams; URL: http://www. minregion. ru/all_documents.
8 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. М., 2010; Россия в цифрах. 2010:
К регионам — локомотивам роста Минреги-он России относит такие субъекты Федерации, которые осуществляют весомый вклад в прирост ВВП России, имеют высокий научно-технический потенциал, характеризуются стратегическим значением для страны в целом и являются центрами развития для соседних территорий. Таких регионов в настоящее время насчитывается 11 (13,3 % от общего числа регионов РФ). В их число входят города федерального значения Москва и Санкт-Петербург, а также 2 региона из Южного федерального округа (ЮФО) — Краснодарский край и Ростовская область. Указанные 11 регионов — локомотивы роста формируют более 50 % ВВП страны. Для субъектов Федерации этого типа в наибольшей степени характерны значительные инвестиции в человеческий капитал индивида, в том числе в образование, и наиболее обоснованны ожидания от этих инвестиций, поскольку здесь максимально развиты частный бизнес, инновационные проекты, государственно-частное партнерство, внебюджетные фонды, за счет которых финансируются многие образовательные программы на самых разных уровнях и, что немаловажно, доходы значительной части экономически активного населения стабильно высокие. В таких условиях постоянное обучение, переобучение и повышение квалификации являются необходимыми условиями профессионального роста; здесь в наиболее полной мере реализуется на практике так называемая «концепция непрерывного образования».
Опорные регионы являются либо сырьевыми, экспортно ориентированными зонами России, либо характеризуются традиционными индустриальными производствами, переживающими в настоящее время структурный кризис (устаревшая технологическая база, недостаточное рыночное позиционирование, дефицит кадров и т. д.). Производство в таких регионах испытывает дефицит не столько капитала, сколько реалистичных и конкурентоспособных проектов развития. В то же время регионы данного типа зачастую являются самодостаточными, а их бюджеты — бездефицитными. В силу указанных особенностей основным источником финансирования социально значимых программ и проектов, а также получения заработной платы становится не
Крат. стат. сб. / Росстат. M., 2010; Статистический ежегодник. Волгоградская область. 2009: Стат. сб. / Волгоградстат. Волгоград, 2010; Статистическое обозрение. Волгоградская область. 2009: Стат. обозрение / Волгоградстат. Волгоград, 2010; URL: http://www. gks. ru/rosstat; http://www. volgastat. ru/public.
частный бизнес, а региональный бюджет. Доходы основной части экономически активного населения и инвестиции в образование здесь находятся на среднем уровне. К субъектам Федерации этого типа Минрегион России относит 24 региона (28,9 % общего числа субъектов РФ), в том числе 1 регион ЮФО — Волгоградскую область.
Наконец, депрессивные регионы характеризуются низким уровнем жизни населения, устаревшей технологической базой, существенным отставанием от других регионов страны по уровню социально-экономического развития, высоким уровнем безработицы, слабой инфраструктурной обеспеченностью, в отдельных случаях — экономической стагнацией, сложной политической ситуацией и высоким уровнем социальных конфликтов. Основным источником финансирования здесь выступают дотации из федерального бюджета, а инвестиции в образование могут быть вообще неэффективными. К субъектам Федерации данного типа относятся 48 регионов (57,8 % общего числа регионов РФ), в том числе 3 региона ЮФО: Астраханская область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия9.
Собственная оценка социально-экономического развития регионов РФ была дана и Минэкономразвития России. Согласно классификации этого министерства все субъекты Федерации делятся на регионы с высоким уровнем развития — 11 регионов, с уровнем развития выше среднего — 16 регионов, со средним уровнем развития — 22 региона, с уровнем развития ниже среднего — 17 регионов, с низким уровнем развития — 14 регионов, с крайне низким уровнем развития — 3 региона. Волгоградская область относится к регионам со средним уровнем развития, т. е. к третьей группе. При этом она занимает 3-е место по ЮФО, уступая по уровню социально-экономического развития Краснодарскому краю и Ростовской области, и примерно с 35-го по 40-е место по Российской Федерации в целом10.
Таким образом, Волгоградская область по уровню своего социально-экономического развития относится к достаточно стабильным регионам, которые не являются стратегическими с точки зрения экономики всей России, не являются регионами-лидерами, в которых в настоящее время не реализуются никакие масштабные проекты, но которые в то же время являются самодостаточными, недотационными
9 URL: http://www. minregion. ru/all_documents.
10 URL: http://www. economy. gov. ru/minec; URL: http://www. infovolgograd. ru/economy.
260 240
к 220
§
200
%
я 1®0 в 160
^ 120
I 100
о
£ 80
И
60 40 20 0
300
(последствия мирового финансового кризиса оказались здесь не более негативными, чем в среднем по России, а большинство показателей социально-экономического развития примерно соответствуют как среднероссийским, так и усредненным оценкам по ЮФО). В этом смысле Волгоградскую область правомерно рассматривать как типичный субъект Федерации, поскольку регионов с приблизительно одинаковым состоянием экономики в современной России, по различным оценкам, насчитывается
от 33 до 42, т. е. 40—50 %11. Для регионов данного типа исследование эффективности инвестиций в образование является актуальной задачей, поскольку ее повышение в таких субъектах Федерации будет означать повышение экономической эффективности инвестиций в человеческий капитал по России в целом.
Распределение обследованных представителей экономически активного населения г. Волгограда и Волгоградской области по указанному ими ежемесячному доходу оказалось следующим:
- среднее арифметическое — 13 993,39 руб.;
- медиана (центр распределения: половина наблюдаемых значений расположена выше медианы, другая половина — ниже) — 11 000 руб.;
- мода (наиболее часто встречающееся значение) — 10 000 руб. (110 случаев);
- минимум (минимальное указанное значение) — 300 руб.;
- максимум — 100 000 руб.;
- нижний квартиль (численное значение, отделяющее 25 % респондентов с наименьшим доходом) — 8 000 руб.;
- верхний квартиль — 17 000 руб. (интервал между квартилями содержит 50 % всех значений);
- нижний дециль (численное значение, отделяющее 10 % респондентов с наименьшим доходом) — 5 000 руб.;
- верхний дециль — 25 000 руб.;
39% 36% 33% 30% 27% 24% 21% 18% 15% 12% 9% 6% 3% 0%
11 URL: http://www. тш^юп. ru/southern/volgograd; URL: Шр://^'^^ асЫш. ru/VolgogradObl/Analitika; ТЖЬ: http://www. volgastat. т/риЬНс.
10 270 20 240 30 210 40 180 50 150 60 120 70 090 80 060 90 030 1Е5 Доход, руб.
Рис. 1. Распределение экономически активного населения г. Волгограда и Волгоградской области по ежемесячному доходу ( п = 662 )
- размах (амплитуда между минимальным и максимальным значениями) — 99 700 руб.;
- квартальный размах (амплитуда между крайними квартилями) — 9 000 руб.;
- стандартное отклонение (среднее квадрати-ческое всех отклонений от среднего арифметического значения) — 10 102,47 руб.;
- коэффициент асимметрии (показатель, демонстрирующий степень неравномерности распределения значений между минимумом и максимумом; рассчитан на основе момента распределения 3-го порядка) — +2,90;
- эксцесс распределения («пикообразность» верхушки распределения) — +0,19 (асимметрия и эксцесс нормального распределения равны 0), что означает большой разброс значений по признаку «доход», но при этом подавляющее большинство этих значений концентрируется в очень узком интервале близко к минимуму.
Распределение обследованных категорий населения по величине дохода представлено на рис. 1.
По уровню образования обследованные представители экономически активного населения г. Волгограда и области распределились следующим образом:
- начальное — 0;
- неполное среднее — 11 чел. (1,66 % обследованных);
- среднее — 68 чел. (10,27 %);
- среднее профессиональное — 186 чел. (28,10%);
- неоконченное высшее — 118 чел. (17,82 %);
- высшее (в том числе два и более высших образования) — 264 чел. (39,88 %);
о ш S-о
и у
S
ч о
и
140
120
100
80
60
40
20
18,0
21,6
25,2
кандидаты, доктора наук — 15 чел. (2,27 %).
Следует подчеркнуть, что в исследовании рассматриваются именно уровни образования и главным образом — мотивация обучения в вузе, т. е. вложения в получение высшего образования. Разнообразные формы повышения квалификации и другие виды послевузовского образования, разумеется, ведут к увеличению профессионального мастерства (по крайней мере, это декларируется), но, во-первых, они не приводят к формальному повышению образовательного уровня (специалист со средним образованием, в очередной раз повысивший квалификацию, все равно остается специалистом со средним образованием), а во-вторых, как правило, не требуют значительных финансовых, временных и иных затрат, как это происходит в случае с получением высшего образования или ученой степени. Получение степени MBA в г. Волгограде вообще исчисляется несколькими сотнями человек в год, а это доли процента среди всех получающих высшее и послевузовское образование в регионе12. Экономический эффект от этого в масштабах Волгоградской области статистически незначим, тогда как основным исследовательским приемом в рамках представленного исследования является оценка именно статистической связи между уровнями образования и дохода. Концепция непрерывного образования, несомненно, должна повсеместно внедряться в хозяйственную практику в регионе, но здесь имеется в виду именно непрерывное повышение квалификации и профессионального мастерства работников, а не постоянное переучивание, условно говоря, с химика на юриста или наоборот. Поэтому наивысшими позициями шкалы «уровень образования» (а не квалификации) автор считает наличие высшего образования или ученой степени.
28,8
32,4
36,0
39,6
43,2
46,8
50,4
54,0
Возраст, лет
Рис. 2. Распределение экономически активного населения г. Волгограда и Волгоградской области по возрасту ( п = 662 )
Распределение по возрасту выглядит следующим образом:
- среднее арифметическое — 25,86 года;
- медиана — 25 лет;
- мода — 23 года (77 случаев);
- минимум — 18 лет;
- максимум — 54 года;
- нижний квартиль — 22 года;
- верхний квартиль — 28 лет;
- нижний дециль — 20 лет;
- верхний дециль — 33 года;
- размах — 36 лет;
- квартальный размах — 6 лет;
- стандартное отклонение — 5,8 года;
- коэффициент асимметрии — +1,75;
- эксцесс распределения — +4,19, что означает умеренный разброс значений при их концентрации ближе к минимуму в достаточно узком диапазоне.
Распределение обследованных категорий населения по возрасту представлено на рис. 2.
Наконец, в зависимости от пола, обследованные распределены следующим образом:
- мужчины — 302 чел. (45,62 % опрошенных);
- женщины — 360 чел. (54,38 %).
Выявлена слабая, но статистически значимая
зависимость среднемесячного дохода обследованных от уровня их образования, выражающаяся в том, что респонденты с более высоким образованием имеют и несколько более высокий доход. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена
12 Волгоградская область в цифрах. 2011: Крат. стат. сб. / Волгоградстат. Волгоград, 2012. С. 102—108.
1,2E5
1E5
80 000
60 000
« 40 000
20 000
-20 000
i 9 о .
1 2 3 4 5 6 7 8
Уровень образования
Рис. 3. Зависимость дохода обследованных категорий населения от их уровня образования ( п = 662 ):
1 — начальное; 2 — неполное среднее; 3 — среднее; 4 — среднее профессиональное; 5 — неоконченное высшее; 6 — высшее (в том числе два и более высших образования); 7 — кандидат, доктор наук
и Кендалла составили соответственно р « 0,16 и х « 0,12 при р < 0,001 в обоих случаях (поскольку шкала измерения одного из признаков является ранговой, то для оценки тесноты связи использовались методы непараметрической статистики).
Зависимость дохода обследованных категорий населения (по группам) от их уровня образования представлена на рис. 3.
Уровень дохода респондентов с ростом образования несколько повышается, но зависимость эта явно не выражена и не вполне однозначна, так как наряду с теми, кто имеет высшее образование, более высокие доходы (по сравнению с остальными) имеют и лица со средним специальным образованием, откуда получаются и низкие значения коэффициентов корреляции (см. рис. 3). Единственного респондента, имеющего доход 100 000 руб. в месяц и неоконченное высшее образование, примем за
статистический выброс, однако его удаление почти не влияет на значения коэффициентов корреляции.
Детальный статистический анализ зависимости ежемесячного дохода от уровня образования представлен в табл. 1.
В табл. 1 по столбцам обозначены следующие статистические показатели дохода: x — среднее арифметическое; 5 — стандартное отклонение; min — минимум; max — максимум; Q — нижний квартиль; Me — медиана; Q3 — верхний квартиль; D1 — нижний дециль; D9 — верхний дециль; по строкам — уровни образования: 2-й уровень — неполное среднее; 3-й — среднее; 4-й — среднее профессиональное; 5-й — неоконченное высшее; 6-й — высшее (в том числе два и более высших образования); 7-й — кандидат, доктор наук. Последняя строка — значения в целом по совокупности.
На основании анализа данных, представленных в табл. 1, можно сделать вывод о том, что с повышением уровня образования несколько растут такие показатели дохода, как среднее арифметическое, стандартное отклонение (т. е. разброс значений), медиана, верхние границы квартилей и децилей. Нижние границы квартилей и децилей при этом не повышаются, что во многом и определяет рост стандартного отклонения по мере повышения уровня образования.
Выявлена слабая, но статически достоверная зависимость уровня дохода обследованных от их
Таблица 1
Распределение дохода экономически активного населения г. Волгограда и Волгоградской области в зависимости от уровня образования (п = 662 )
0
Уровень образования X 8 min max а Me Q3 А D9
2-й 12 363,64 6 989,60 5 000 30 000 10 000 10 000 12 000 6 000 20 000
3-й 11 588,24 4 225,85 1 000 20 000 8 500 12 000 15 000 5 000 17 000
4-й 12 356,24 7 003,53 300 35 000 7 000 10 000 15 000 4 500 22 500
5-й 11 865,25 13 234,15 1 000 100 000 6 000 10 000 14 000 3 500 20 000
6-й 16 180,08 10 243,11 1 500 60 000 10 000 13 750 20 000 6 000 30 000
7-й 24 648,13 17 311,77 1 111 50 000 10 000 20 000 45 000 1 111 45 000
В целом 13 993,39 10 102,47 300 100 000 8 000 11 000 17 000 5 000 25 000
Уравнение регрессионной прямой: y = 4955,7876+349,1416*x
1,2E5
35 40
Возраст, лет
60
Рис. 4. Корреляция, демонстрирующая зависимость дохода обследованных от их возраста ( п = 662 )
возраста, проявляющаяся в том, что чем старше респонденты, тем в среднем несколько больший доход они имеют. Коэффициент парной линейной корреляции Пирсона составил гху = 0,2, прир < 0,001, следовательно, г2 = 0,04 (коэффициент детерминации), который означает, что доход экономически активного населения на 4 % зависит от возраста, а на 96 % зависит от каких-то других факторов.
Корреляция между возрастом обследованных и их доходом представлена на рис. 4.
На рис. 4 по вертикальной оси (ось ординат) обозначен ежемесячный доход в рублях, а по горизонтальной (ось абсцисс) — возраст (лет), пунктирными линиями обозначается 95 %-ный доверительный интервал. Слабый наклон регрессионной прямой отражает слабую положительную корреляцию. При этом такую зависимость следует считать частной корреляцией, поскольку факторные признаки «уровень образования» и «возраст» коррелированы между собой. Так как в данном
исследовании нижняя граница возраста опрошенных составляет 18 лет, то, естественно, что с возрастом постепенно повышается уровень образования (человек может закончить среднее специальное или высшее учебное заведение, получить дополнительное образование или ученую степень и все это может продолжаться достаточно много лет), и одновременно повышается уровень дохода, поскольку во многих организациях специалисты с более высоким уровнем образования являются и более высокооплачиваемыми, постепенно они делают карьеру, занимают руководящие должности, которые более высоко оплачиваются.
Выявлена зависимость ежемесячного дохода и от пола обследованных. Это выражается в том, что мужчины имеют в среднем более высокие доходы по сравнению с женщинами. Причем указанная зависимость не только статистически значимая, но и сильная, т. е. у мужчин уровень дохода не просто выше, а существенно выше. Детальный статистический анализ зависимости ежемесячного дохода от пола представлен в табл. 2.
В табл. 2 по столбцам обозначены следующие статистические показатели дохода: x — среднее арифметическое; 5 — стандартное отклонение; min — минимум; max — максимум; Q — нижний квартиль; Me — медиана; Q3 — верхний квартиль; D1 — нижний дециль; Dg — верхний дециль; по строкам — пол респондентов. Обращает на себя внимание существенная разница в статистических показателях дохода у мужчин и женщин: среднее
Распределение дохода экономически активного населения г. Волгограда и Волгоградской области в зависимости от пола (п = 662)
Таблица 2
Показатель X 8 min max Qi Me Q3 A D9
Мужчины 17 265,11 11 531,67 1 000 100 000 10 000 15 000 20 000 8 000 30 000
Женщины 11 248,78 7 737,04 300 50 000 6 000 10 000 15 000 4 000 20 000
В целом 13 993,39 10 102,47 300 100 000 8 000 11 000 17 000 5 000 25 000
арифметическое и медиана дохода среди мужчин в 1,5 раза превышают таковые у женщин; интервалы между крайними квартилями (50 % центральных значений) и децилями (80 % центральных значений) составляют соответственно 10 000—20 000 руб. и 8 000—30 000 руб. у мужчин и 6 000—15 000 руб. и 4 000—20 000 руб. у женщин.
При этом статистически значимой зависимости между полом и уровнем образования обследованных выявлено не было, что представляется очень важным исследовательским результатом, так как он убедительно доказывает изолированность воздействия двух факторных переменных («пол» и «уровень образования») на результативную («уровень дохода»). Иначе говоря, зависимость дохода от уровня образования проявляется примерно одинаково и у мужчин, и у женщин, и по выборочной совокупности в целом. При этом сам уровень образования закономерно повышается с возрастом, что ставит под сомнение истинность корреляции между уровнем образования и доходом, так, практически вся факторная нагрузка может «падать» именно на возраст респондентов.
Подтвердить или опровергнуть данное утверждение можно двумя способами. Во-первых, можно проанализировать зависимость между уровнем образования и доходом среди лиц, приблизительно равных по возрасту, хотя бы в пределах 5-летнего интервала, исключив, таким образом, влияние факторной переменной «возраст». Если такая зависимость будет выявлена, то искомая корреляция истинная. Во-вторых, можно измерить корреляцию между возрастом и уровнем дохода в группах с одинаковым уровнем образования, исключив уже факторный признак «уровень образования». Если такая корреляция окажется равной 0, то опять же будем считать зависимость между уровнем образования и доходом истинной.
Поскольку шкала измерения переменной «уровень образования» является дискретной и ранговой, т. е. принимает только конкретные условные значения, которых не так много, то достовернее доказательство истинности или ложности корреляции между образованием и доходом будет в случае исключения из анализа именно уровня образования. Для этого достаточно измерить корреляцию между возрастом и доходом в группах с одинаковым уровнем образования, причем не во всех, а только в наиболее многочисленных (в остальных будет слишком низкой статистическая значимость). Как
уже говорилось ранее, наибольшее представительство в совокупности обследованных имеют лица со средним специальным и с высшим образованием — 28,10 и 39,88 % соответственно.
Среди респондентов со средним специальным образованием линейный коэффициент корреляции Пирсона между возрастом и доходом г. составил 0,14 при р «0,055 (г2 = 0,02), т. е. корреляция не равна 0, она присутствует, но при этом статистически недостаточно достоверна, поскольку величина погрешности (р-уровень) превышает 5 %. Это означает, что вероятность ошибки (вероятность того, что корреляция случайна) примерно равна 5,5 % или, другими словами, если из одной и той же генеральной совокупности случайным образом сформировать 100 одинаковых по объему выборок, то в пяти или шести из них такая корреляция будет вызвана случайными факторами, а не причинно-следственной зависимостью. Следовательно, данный пример достоверно не доказывает ложность связи между уровнем образования и доходом. В группе обследованных с высшим образованием корреляция между возрастом и доходом оказалась еще ниже (г. =0,10 прир «0,093; г2 = 0,01), что не позволяет сделать однозначных выводов по тем же причинам.
Таким образом, зависимость дохода от уровня образования, и без того слабая, может быть частично обусловлена еще и влиянием возраста, т. е. доход индивида как среднестатистического экономического субъекта несколько растет с повышением его образовательного уровня, но это до некоторой степени обусловлено влиянием возраста на профессиональный статус, так как доходы, как и уровень образования, зависят еще и от возраста, хотя и эта зависимость тоже слабая. При этом следует обратить внимание, что полученные и рассмотренные в исследовании данные нельзя интерпретировать как отсутствие статистической связи между уровнем образования и доходом. Такая связь существует, она слабая, но статистически значимая; другое дело, что эта связь частично обусловлена влиянием третьей переменной, а именно возрастом обследованных, но вот в какой степени переменная «возраст» усиливает корреляцию между образованием и доходом, только на основании приведенных данных достоверно определить не представляется возможным. Никаких более определенных выводов представленный в исследовании статистический материал сделать не позволяет, однако совершенно ясно, что чисто экономический эффект от вложений
в образование как элемент человеческого капитала индивида слишком неочевиден, чтобы последний мог всерьез рассчитывать на него хотя бы в среднесрочной перспективе.
В качестве примера приведем условную усредненную стоимость обучения в вузах Волгоградской области — 60 000 руб. в год, а также условную продолжительность обучения в вузе — 5 лет. Получаем 300 000 руб. только за обучение, плюс сопутствующие расходы (покупка книг, компьютера, проезд, проживание и т. д.), плюс неполученные доходы, пока обучающийся не может полноценно трудиться и т. д. Тогда общая сумма затрат на получение высшего образования может вполне вырасти вдвое и больше, т. е. превысить 600 000 руб. Возникает вопрос: насколько экономически эффективны такие инвестиции? Когда потраченные денежные средства будут возвращены и начнут приносить прибыль? Можно привести и еще пример: по данным табл. 1 среднее арифметическое ежемесячного дохода среди лиц со средним образованием составило 11 588,24 руб., а с высшим — 16 180,08 руб., следовательно, разница равна 4 591,84 руб. Тогда 600 000 руб. / 4 591,84 руб. я 131 мес., или почти 11 лет составляет срок окупаемости инвестиций в высшее образование индивида.
Это означает, что мотивация получения большинством населения высшего образования, скорее всего, не экономическая или, во всяком случае, экономические мотивы здесь не являются ведущими, так что оценка эффективности инвестиций в образование крайне затруднена (по крайней мере в стоимостном выражении). Поэтому вопрос о том, для чего большинство населения в постсоветской России получает высшее образование, является одним их ключевых с точки зрения современной теории человеческого капитала. Точный ответ на него может и должен стать основой для разработки мер государственной политики в сфере образования, которые позволят существенно повысить эффективность как инвестиций в человеческий капитал индивида, так и отечественной хозяйственной системы в целом.
Список литературы
1. Бреслав Л. Б. Человеческий капитал: организация и эффективность накопления в условиях формирования рынка труда. СПб: ПФП, 2002.
2. Быченко Ю. Г. Формирование человеческого капитала: социально-экономический аспект. Саратов: Изд-во СГУ, 1999.
3. Демченко Т. А. Проблемы изучения человеческого капитала в демографическом измерении в реформированной России. М.: Экономика, 2002.
4. Добрынин А. И., Дятлов С. А., Цыренова Е. Д. Человеческий капитал в транзитивной экономике: формирование, оценка, эффективность использования. СПб: Наука, 1999.
5. Дятлов С. А. Основы теории человеческого капитала. СПб: Изд-во СПбУЭФ, 1994.
6. Капелюшников Р. И. Современные буржуазные концепции формирования рабочей силы. М.: Наука, 1981.
7. Коротков Р. Об эффективности российского высшего образования // Высшее образование в России. 2004. № 10. С. 38—43.
8. Курганский С. А. Человеческий капитал: сущность, структура, оценка. Иркутск: Изд-во ИГЭА, 1999.
9. Михайлова Е. В. Опыт создания региональной системы оценки качества образования в Санкт-Петербурге // Стандарты и мониторинг в образовании. 2010. № 3. С. 33—37.
10. Новолодская Г. И. Человеческий капитал в экономике третьего тысячелетия: методологические аспекты воспроизводства. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2001.
11. Портер М. Международная конкуренция. М.: Международные отношения, 1993.
12. Разумова Т. О. Влияние высшего образования на доходы работников // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 13. С. 29—37.
13. Семеко Г. В. Роль образования в экономике: эволюция теоретических подходов // Экономика образования. 2011. № 1. С. 32—44.
14. Скоблякова И. В. Инвестиции в человеческий капитал и эффекты образования // Финансы и кредит. 2006. № 23. С. 76—79.
15. Смит А. Исследования о природе и причинах богатства народов. М.: Наука, 1993.
16. Сорокина А. В. Социальные расходы государства и рост уровня жизни населения // Уровень жизни населения регионов России. 2011. № 3. С. 115—119.
17. Сумарокова Е. В. Образование и экономический рост // Высшее образование сегодня. 2004. № 12. С. 18—23.
18. Хануше Э. Роль качества образования в экономическом росте // Вопросы образования. 2007. № 2. С. 86—116.
19. Харченко В. С. Человеческий капитал: проблемы накопления и использования. Белгород: БелГТАСМ, 2001.
20. Человеческий капитал России на рубеже XXI в. / под ред. И. В. Ильинского. СПб: СПГУТД, 1999.
21. Becker Gary Stanley. Human Capital: a theoretical and empirical analysis, with special reference to education / by Gary S. Becker. 2d ed. New York: National Bureau of Economic Research: distributed by Columbia University Press, 1975.
22. Ben-Porath Y. The Production of Human Capital and the Life Cycle of Earnings // The Journal of Political Economy. 1967. P. 354—363.
23. Berg A. Education and jobs: The great training robbery. N. Y., 1972. V. 21; Bowen H. R. Investment in Human Capital and Economic Growth // Perspectives on Economic Growth. N.Y., 1968.
24. Bowles S. The problem with Human Capital Theory: A Marxian Critique // The American Economic Review. 1975. V. 65. № 2. P. 34—78.
25. Fisher I. The Nature of Capital and Income. L.: Macmillan & Co, 1927.
26. Harbison F. H. The Strategy of Human Resources Development in Modernizing Economics. N. Y. -L., 1971.
27. Mincer J. Investment in Human Capital and Personal Income Distribution // The Journal of Political Economy. 1958. P. 281—302.
28. Schultz T. Investment in Human Capital. N. Y., 1971; Senior N. An Outline of the Science of Political Economy. N. Y., 1939.
29. Thurow L. Investment in Human Capital. Belmont, 1970.
30. Walras L. Element of Pure Economics. Home-wood, 1954.
31. Wiles P. The Correlation between Education and Earnings: The External Test not Content Hypothesis (ETNC). Higher Education, 1974. V. 3. № 1.
