CC BY
95l/TS L©2020 Контент Дос™ според лщеюиягаСС by-nc 4.0 Агранович Марк Львович, Дренёва Анна Александровна
(CCJ \JJ This is an open access article under the CC BY-NC 4.0 license _ „ . ~. £. ^.X. „. , r.nTW.nTwr,n-r~-r„%-r.n
^i—(https://creativec0mm0ns.0rg/licenses/by-nc/4.0/) ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБРАЗОВАНИЯ НА МОЛОДЕЖНУЮ ...
UDC 331.56
DOI: 10.34671/SCH.SVB.2020.0404.0012
ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБРАЗОВАНИЯ НА МОЛОДЕЖНУЮ БЕЗРАБОТИЦУ
© 2020
AuthorlD: 497728 SPIN: 1684-6900 ORCID: 0000-0001-5403-6875 ScopusID: 6602566231
Агранович Марк Львович, кандидат экономических наук, директор Научно-исследовательского
центра мониторинга и статистики образования
AuthorID: 1039365 SPIN: 8807-1295 ResearcherID: A-5950-2018 ORCID: 0000-0003-3880-5202 ScopusID: 57204860455
Дренёва Анна Александровна, научный сотрудник Научно-исследовательского центра мониторинга и статистики образования Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ
(119571, Россия, Москва, Проспект Вернадского, 82, e-mail: dreneva-aa@ranepa.ru) Аннотация. Безработица молодого населения является актуальной проблемой для большинства стран, в том числе стран с сильной экономикой. Исследования показывают, что уровень безработицы сильно связан с образовательными параметрами, такими как уровень образования граждан, государственные расходы на образование, уровень академической успеваемости и когнитивных способностей учащихся, а также другими экономическими и социальными факторами. В рамках данного исследования был проведен анализ параметров экономики и образования с целью анализа наиболее релевантных предикторов безработицы молодого населения 25-34 лет. Результаты статистического анализа данных по странам-членам и странам-партнерам Организации экономического сотрудничества и развития показали значимые различия между выборками с разными уровнем образования по уровню безработицы, который был тем выше, чем ниже уровень образования. Данные регрессионного анализа выявили значимое влияние таких предикторов, как общая безработица населения 25-72 лет, объемы государственных расходов на образование и результаты международного тестирования школьных достижений PISA. Полученные результаты свидетельствуют о том, что образовательные параметры наряду с экономическими оказывают существенное влияние на состояние рынка труда, в связи с чем меры по снижению уровня безработицы могут быть крайне эффективными еще на этапе школьного образования.
Ключевые слова: экономика образования, безработица молодежи, общая безработица, международные тестирования учебных достижений, уровень образования, предикторы успешности трудоустройства, ОЭСР, государственные расходы на образование, регрессионный анализ.
THE IMPACT OF EDUCATION PARAMETERS ON YOUTH UNEMPLOYMENT
© 2020
Agranovich Mark Lvovich, candidate of economic sciences, director of Research Center for Education Monitoring and Statistics Dreneva Anna Aleksandrovna, reseacher of Research Center for Education Monitoring and Statistics Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (119571, Russia, Moscow, Prospect Vernadskogo, 82, e-mail: dreneva-aa@ranepa.ru) Abstract. Youth unemployment is a pressing issue for most countries, including countries with strong economies. Relevant literature shows that unemployment is strongly correlated with educational parameters such as educational attainment, public expenditures on education, students' academic performance and cognitive abilities, and other economic and social factors. In our study, we carried out an analysis of economic and educational parameters to determine the most crucial predictors of the unemployment among the young population aged 25-34. The results of statistical analysis of data on participants and partners of the Organization for Economic Co-operation and Development showed significant differences among samples with different levels of education in the unemployment level, which was higher in the sample with lower educational level. The regression analysis revealed a significant influence of such predictors as the general unemployment of the population aged 25-72, the volume of public expenditures on education and the results in the international test of school achievements - PISA. Our findings indicate that educational parameters, along with the economic ones, have a pronounced impact on the labour market state, that allows us to suggest that measures for reducing unemployment can be extremely effective even at the stage of school education.
Keywords: economics of education, youth unemployment, general unemployment, international tests of academic achievements, level of education, predictors of employment, OECD, public expenditures on education, regression analysis.
ВВЕДЕНИЕ образования.
Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важ- Анализ последних исследований и публикаций, в кото-
ными научными и практическими задачами. Безработица рых рассматривались аспекты этой проблемы и на ко-
населения является важным показателем, отражающим торых обосновывается автор; выделение неразрешен-
уровень экономического развития стран: низкий уровень ных раньше частей общей проблемы. Особенно высок
безработицы свидетельствует о широких возможностях риск безработицы для молодого населения в возрасте
трудоустройства граждан, высокой покупательной спо- от 25 до 34 лет, для которых время перехода от обра-
собности, высоком уровне мобильности рабочей силы зования к работе может оказаться трудным периодом.
и сильной экономике в целом, в то время как высокий Согласно данным Организации экономического сотруд-
уровень безработицы показывает слабость экономиче- ничества и развития (ОЭСР), во всех странах-членах и
ской системы, сниженную покупательную способность, странах-партнерах ОЭСР молодежь больше подвержена
сниженные объемы потребления и ограничения роста рискам нестабильной занятости и безработицы, по срав-
ВВП. В данной статье будет рассмотрена проблема мо- нению с более старшими поколениями [1]. Основными
лодежной безработицы и ее взаимосвязь с параметрами причинами выступают меньший уровень квалификации
Agranovich Mark Lvovich, Dreneva Anna Aleksandrovna
THE IMPACT OF EDUCATION PARAMETERS ON YOUTH ...
©2020 Контент достъпен според лицензията CC BY-NC 4.0 This is an open access article under the CC BY-NC 4.0 license 'https://creativecommons.Org/licenses/by-nc/4.0/)
молодых людей, большая частота увольнений в связи с кризисными ситуациями в организациях [2], а также так называемая «ловушка опыта», при которой работодатели предпочитают нанимать более старших и опытных работников, из-за чего молодые люди теряют возможность повысить уровень собственной квалификации [3]. Кроме того, среди молодежи отмечается более высокий уровень текучки кадров в связи с тем, что исходно выбранная работа в конечном счете оказывается несоответствующей предпочтениям и навыкам молодых людей
[4].
Важным фактором, определяющим уровень безработицы, является уровень образования: данные литературы подтверждают, что чем выше уровень образования, тем с меньшей вероятностью человек имеет статус безработного и тем легче он может трудоустроиться повторно: например, в работе [5] было показано, что после окончания средней школы шансы на повторное трудоустройство повышаются на 40 процентных пунктов, а также на 4,7 процентных пункта с каждым дополнительным годом обучения. В другом исследовании [6] было обнаружено, что образование увеличивает мобильность рабочей силы, поскольку более образованные люди более эффективно ищут работу и устраиваются быстрее, по сравнению с менее образованными. С другой стороны, в работе [7] были обнаружены обратные тенденции: на выборке молодых граждан Турции показано, что люди с более высоким уровнем образования, по сравнению с их менее образованными сверстниками, дольше остаются без работы и с меньшей вероятностью смогут найти работу до истечения социальных выплат по безработице, что объясняется тем, что полученное образование увеличивает объемы заработной платы и накоплений, а также повышает уровень избирательности при поиске работы. Однако авторы также пишут о том, что в ситуации нехватки рабочих мест разница между высокообразованными и низкообразованными людьми нивелируется, поскольку уровень избирательности людей с более высоким уровнем образования падает. Такой результат указывает на потенциально значимое влияние общей безработицы в стране, уровень которой по-разному сказывается на людях в зависимости от их образования. Более высокий уровень образования связывается также с более высоким уровнем дохода [8-9]. Другими предикторами успешности трудоустройства выступают высокий уровень социальной активности, более высокий доход, уровень когнитивных способностей [10], результаты международных тестирований школьных достижений [11], а также различные формы социального и личностного индивидуального капитала [12-14].
Взаимодействие между рынком труда и отношением к образованию изучается достаточно давно. В одной из ранних работ [15] получение образования рассматривалась как своего рода экономическое решение: рассматривая возможность поступления на следующую ступень образования, прохождения дополнительных курсов или варианта бросить обучение, молодые люди оценивают экономическую ситуацию в стране и регионе. В исследовании [16] выявлено, что помимо ожидаемой экономической отдачи от дополнительного уровня образования и стоимости обучения, на показатели окончания средней школы положительно влияет уровень безработицы в регионе: в период с 1968 по 1996 годы в США более высокий уровень безработицы оказался связанным с увеличением параметров окончания средней школы. Аналогичные тенденции были обнаружены НШтап и Опаш [17] на выборке поступающих в колледжи: спрос на поступление в государственные колледжи антицикличен по отношению к рынку труда, то есть в годы слабых экономических условий спрос на поступление растет. Сходные результаты показаны в работе [18], в статье которых рассмотрена отрицательная взаимосвязь между посещаемостью школ и негативной эконо-60
мической ситуацией, вызванной мировым финансовым кризисом 2008 года.
Как можно увидеть, анализ исследований, изучавших фактор уровня образования в качестве предиктора успешности трудоустройства, показывает противоречивые результаты. В недавней работе [19] анализировалась взаимосвязь между показателем уровня безработицы и показателем уровня формального образования на выборке стран ОЭСР и ряда других в период с 2009 по 2015 годы. Авторы показали, что на агрегированном уровне в целом по всем странам более высокий уровень образования действительно связан с более низкими показателями безработицы. Однако при дифференцированном анализе отдельно по каждой стране наблюдается отрицательная корреляция. Например, эта взаимосвязь имеет обратный характер для таких стран, как Латвия, Эстония, Бельгия, Румыния и Словакия, в которых годы, характеризующиеся достаточно высоким уровне безработицы среди молодежи, оказываются связанными с относительно высоким уровнем охвата образованием и обучением, и наоборот. В других странах связь между образованием и безработицей отрицательна, например, в Великобритании, Швеции, Финляндии, Франции и Германии, а в ряде стран - Ирландия, Дания, Словения, Австрия, Норвегия и Люксембург - никакой выраженной взаимосвязи не отмечается. В целом же, оценки регрессии с учетом влияния страны как фиксированного эффекта подтверждают отрицательную и статистически значимую корреляцию между уровнем безработицы и уровнем формального образования и обучения.
Таким образом, данные литературы по проблеме молодежной безработицы показывают влияние множества предикторов, главными из которых являются параметры образования и качество экономической системы в целом, однако степень воздействия конкретных параметров в отдельной стране и в заданный период остается неясной. В данной работе был проведен собственный анализ данных с целью более детального изучения возможных предикторов молодежной безработицы и степени их влияния в зависимости от уровня образования молодых людей.
МЕТОДОЛОГИЯ
Формирование целей статьи. В рамках настоящей работы ставилось несколько целей: 1) Аналитический обзор исследований по проблеме безработицы молодежи, а также связи безработицы молодого населения с параметрами образования; 2) Сбор, визуализация и анализ данных из открытых источников по безработице и параметрам образования на выборке из 36 стран-членов и 6 стран-партнеров ОЭСР; 3) Поиск наиболее значимых факторов, влияющих на уровень безработицы населения 25-34 лет.
Постановка задания. Для выполнения поставленных целей были выделены следующие задачи: 1) Анализ наиболее релевантных работ по проблематике исследования; 2) Составление базы данных для анализа в рамках данной статьи с использованием открытой базы данных ОЭСР [20], первичная обработка данных, построение вспомогательных таблиц и графиков для визуализации данных и подготовки к статистической обработке данных; 3) Анализ связей между выделенными переменными и определение наиболее значимых факторов, влияющих на уровень безработицы молодого населения.
Используемые в исследовании методы, методики и технологии. В рамках исследования использовались описательные статистики (определение основных характеристик знаковых переменных - среднего, стандартного отклонения, медианы, минимума, максимума); метод корреляционного анализа с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена; непараметрический аналог одномерного дисперсионного анализа - критерий Краскала-Уоллиса; метод множественной линейной регрессии.
РЕЗУЛЬТАТЫ_
Scientific Vector of the Balkans. 2020. Т. 4. № 4(10)
_ ©2020 Контент достъпен според лицензията CC BY-NC 4.0
This is an open access article under the CC BY-NC 4.0 license I (https://creativecommons.Org/licenses/by-nc/4.0/)
Агранович Марк Львович, Дренёва Анна Александровна ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБРАЗОВАНИЯ НА МОЛОДЕЖНУЮ ...
Изложение основного материала исследования с полным обоснованием полученных научных результатов. В рамках анализа данных были рассмотрены параметры безработицы молодого населения 25-34 лет в зависимости от фактора уровня образования, который имел 5 градаций: уровень образования ниже среднего, общее полное среднее образование, профессионально-техническое среднее образование, программы третичного образования короткого цикла обучения и третичное образование в целом, включая программы короткого цикла обучения. Диаграмма размаха демонстрирует, что в странах-членах и странах-партнерах ОЭСР наибольшая доля населения имеет третичное образование, в том числе по программам третичного образования короткого цикла обучения: медиана соответствующего процента населения по третичному образованию составляет около 44% при разбросе от 6% в Южной Африканской Республике и 70% в Южной Корее; минимальная доля населения при этом имеет третичное образование по программам короткого цикла обучения (медиана 7%, минимум - 0,5% в Мексике, максимум - 25% в Канаде) и образование ниже среднего (медиана 13%, минимум - 2% в Южной Корее, максимум - 51% в Коста-Рике) (рисунок 1).
(рисунок 2).
Ниже среднего Среднее - общее
Среднее -профессионально-техническое
Третичное -
й цикл Третичное в целом
т
Уровень образования Средне е+ст. Медиана Минимум Максимум
Ниже среднего 14=1±7,8 12,7 3 37.3
Среднее - общее 8,7+4,7 7,8 2 22.S
Среднее - профессионально-техннче ское 7±5,1 6,1 1,9 27.2
Третичное—короткий цикл б,4 ±3,7 5,5 и 15.2
Третичное в целом 5,6±4 4,5 1.7 23.2
Рисунок 1 - Процент населения 25-34 лет по уровню образования, %
Анализ описательных статистик по уровню безработицы молодого населения в зависимости от уровня образования показывает, что наименьший уровень безработицы наблюдается среди наиболее образованного населения: медиана по безработице молодежи, имеющей третичное образование, равняется 4,5%, а данные варьируют от 1,7% в Чешской Республике до 23,2% в Греции. Напротив, наибольший процент безработного населения в молодежной выборке отмечается для людей, имеющих образование ниже среднего: медиана составила 12,7% при разбросе от 3% в Мексике до 37,3% в Словацкой Республике. Показатели безработицы для молодых людей, имеющих общее или профессионально-техническое среднее образование, а также третичное образование по программам короткого цикла, примерно равны: медиана изменяется от 5,5 до 7,8% (таблица 1).
Таблица 1 - Показатели безработицы населения 25-34 лет в зависимости от уровня образования
Сходные и даже более яркие тенденции отмечаются по Российской Федерации, в которой уровень безработицы среди менее образованной молодежи чуть выше, а аналогичный параметр среди молодых людей с третичным образованием - чуть ниже средних значений по ОЭСР, при этом для женщин характерны несколько более высокие показатели безработицы, чем для мужчин
Рисунок 2 - Уровень безработицы 25-34 лет по полу и уровню образования в Российской Федерации, %
Ожидаемым результатом выступила достаточно выраженная зависимость уровня молодежной безработицы от уровня их образования. В связи с тем, что критерий Ливиня выявил, что дисперсии распределений статистически значимо различаются (P = 0,004), для проверки гипотезы о влиянии уровня образования на уровень безработицы молодежи был использован непараметрический аналог одномерного дисперсионного анализа - критерий Краскала-Уоллиса. По результатам анализа было выявлено значимое различие по уровню безработицы между группами с разным уровнем образования (x2 = 50,1, P < 0,001).
Поиск дополнительных факторов, оказывающих влияние на уровень молодежной безработицы, выявил значимую и достаточно выраженную положительную корреляцию с общей безработицей населения 25-72 лет в каждой из стран: в среднем по всем уровням образования значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена составило 0,55 на уровне значимости менее 0,001. По уровням образования обозначенный коэффициент изменяется от 0,45 для уровня образования ниже среднего до 0,7 для уровня полного среднего образования.
Кроме того, была обнаружена взаимосвязь безработицы населения 25-34 лет с результатами международного тестирования учебных достижений PISA, проверяющего степень качества образования по трем предметам: математике, чтению и естественнонаучной грамотности. Наиболее яркие взаимосвязи были обнаружены между соответствующим процентом школьников, достигших наивысших 5-6 уровней по математике и естественнонаучной грамотности, и уровнем безработицы молодого населения заданного уровня образования. Так, для уровня третичного образования коэффициент корреляции между процентом школьников, имеющих 5-6 уровень по математике, и уровнем безработицы составил -0,44 (P = 0,004). Аналогичные тенденции отмечаются для результатов по естественнонаучной грамотности: р Спирмена = -0,55, P < 0,001. Дополнительным предиктором молодежной безработицы выступила переменная отношения суммарных расходов на образование к ВВП, которая была наиболее связана с уровнем безработицы молодежи с образованием ниже среднего (р = -0,62, P < 0,001) и средним профессионально-техническим образованием (р = -0,51, P = 0,007).
Поскольку были обнаружены значимые различия между выборками по молодежной безработице в зависимости от уровня образования, итоговые регрессионные модели строились отдельно для каждого из уровней. Итоговые модели множественной линейной регрессии для зависимой переменной - уровня безработицы молодежи 25-34 лет на каждом из уровней образования -включают в себя такие предикторы, как общая безработица населения 25-72 лет, государственные расходы на образование всех уровней в процентах от государственных расходов и отношение суммарных расходов на образование к ВВП. Кроме того, для уровня безработицы молодежи со средним образованием (как общим, так и профессионально-техническим) значимым регрессором выступила переменная процента учащихся уровней 5-6 в тестировании PISA по естественнонаучной грамотности (Таблица 2). Значения множественного коэффициен-
Agranovich Mark Lvovich, Dreneva Anna Aleksandrovna
THE IMPACT OF EDUCATION PARAMETERS ON YOUTH ...
©2020 Контент достъпен според лицензията СС BY-NC 4.0 This is an open access article under the CC BY-NC 4.0 license https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)
та детерминации получившихся моделей варьируют от 0,46 для уровня образования ниже среднего до 0,7 для программ третичного образования короткого цикла обучения, что, в целом, показывает приемлемый уровень объяснительной способности моделей.
Таблица 2 - Модели множественной линейной регрессии для уровня безработицы молодежи с соответствующим уровнем образования. Все модели значимы на уровне 0,001
Безработица молодежи по уровню Предикторы Уравнение регрессии Ско РР-R3
Ниже среднего • общая безработица (xi); • расходына образованиев%отгос. расходов (х:) у = 25.63 + 0,84*!- ^ЗЗ*-^ 0.46
Среднее-общее • общая безработица (xi); • расходына образование в % от гос. расходов(х2); • процент учащнхсяуровнеи5-6 в тестировании PISA по естественнонаучной грамотности(хз) у - 11,23 + 0,88*! - 0,55*, - 0,32*а 0,67
Среднее— • общая безработица (xi); • расходына образование в % от гос. расходов(х2); • процент учащихсяуровней5-6 г тестировании PLSA по е стественнонаучной грамотности (хз) у = 19.29 + 0,62*! - 0,54*- - 0,21*3 ф 0,62
Тре™е- • общая безработица (xi); • расходына образованиев%отгос. расходов (ха) у = 1,22 + 0,93*! — 0,14*2 (4) 0,"
ТрешчЕоев целом • общая безработица (xi); • расходына образованиев%от ВВП у = 4,1 + 0.71*! - 7,6*2(5) 0,56
Результаты статистического анализа данных по странам-членам и странам-партнерам ОЭСР позволили выявить наиболее значимые факторы, связанные с уровнем молодежной безработицы, а также построить регрессионные модели, по которым возможно прогнозировать уровень молодежной безработицы для конкретной страны по конкретным значениям предикторов.
Сравнение полученных результатов с результатами в других исследованиях. Результаты этого исследования соотносятся с данными других работ: например, в исследовании [21] было аналогичным образом продемонстрировано существенное влияние именно образовательных параметров на рост уровня молодежной безработицы. В этой же работе показано значимое влияние таких факторов, как уровень прямых иностранных инвестиций, рост реального ВВП, уровень государственных расходов на образование и процент завершения ступени третичного образования. Напротив, ранний уход из школы оказался закономерным образом связанным с трудностями при поиске работы, что перекликается с результатами нашего исследования, показавшими, что молодые люди с образованием ниже среднего имеют наивысшие оценки по уровню безработицы, в том числе в Российской Федерации.
Обнаруженные нами тенденции соотносятся также с результатами, представленными в работе [22], в которой на латвийской выборке было выделено три уровня образования (высшее, среднее, ниже среднего), соотнесенные с уровнем безработицы, и с помощью анализа частот была выявлена значимая отрицательная взаимосвязь между уровнем образования и уровнем безработицы, причем уровень безработицы оказался наиболее высоким для граждан со средним образованием, а наиболее низким - для граждан с высшим образованием. Влияние образовательных параметров показано также на выборке граждан Индонезии: объяснительная способность регрессионной модели, полученной в исследовании [23] примерно равна полученным в нашем исследовании и составляет 0,41.
Взаимосвязь между уровнем молодежной безработицы и показателями PISA, которая была обнаружена в данном исследовании и имела более высокую степень выраженности для выборок молодых людей с общим и профессионально-техническим средним образованием, также подтверждается результатами других исследований. Например, в недавней работе [11] на выборке из 26 европейских стран за период с 2001 по 2015 годы с помощью регрессионного анализа панельных данных 62
было показано, что чем выше когнитивные навыки когорт в возрасте 15 лет, тем ниже совокупная безработица этой когорты в дальнейшем. В их работе были также обнаружены неоднородные эффекты, которые заключались в том, что связь между результатами тестов и безработицей особенно выражена в странах с негибким рынком труда, имеющих худшие экономические условия и образовательные системы с акцентом на общем среднем образовании. Авторы заключают, что проблема безработицы среди молодежи начинается еще в период школьного обучения, поэтому имеет смысл направлять политические меры на этапе средней школы, чтобы частично предотвратить дальнейшие трудности молодых людей на рынке труда.
ВЫВОДЫ
Выводы исследования. Результаты проведенного исследования показывают, что уровень образования молодежи оказывает существенное влияние на успешность их трудоустройства и уровень безработицы: чем ниже уровень образования, тем выше процент безработицы среди молодого населения. В Российской Федерации показатели молодежной безработицы в зависимости от уровня образования находятся на уровне средних значений по странам-членам и партнерам ОЭСР. Анализ взаимосвязей с другими факторами молодежной безработицы показал выраженную положительную корреляцию с общей безработицей взрослого населения 25-72 лет и расходами на образование, а также отрицательную корреляцию с более высокими результатами в международном тестировании PISA. Полученные модели множественной линейной регрессии, построенные отдельно по каждому уровню образования с использованием указанных предикторов, показали их значимое влияние и умеренный уровень объяснительной способности итоговых моделей.
Перспективы дальнейших изысканий в данном направлении. Проблема молодежной безработицы является крайне актуальной даже для стран с сильной экономикой, поэтому исследования в этой области активно ведутся в большинстве стран мира. На данный момент проанализировано влияние достаточно большого числа факторов, в разной степени воздействующих на показатели молодежной безработицы, однако уровень и даже направленность этого влияния может быть разной в зависимости от экономических, политических и социальных условий в конкретной стране. В связи с этим, необходимо более детально изучать факторы безработицы и взаимодействие между ними в зависимости от ситуации в целом для более точного описания существующих тенденций, прогнозирования дальнейших событий и выработки наиболее эффективных мер.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. OECD (2018), OECD Regions and Cities at a Glance 2018, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/reg_cit_glance-2018-en
2. Pastore F. Why is youth unemployment so high and different across countries? //IZA World of Labor. - 2018. Т. 420. — С. 1-11.
3. Dolado J. J. No country for young people? Youth labour market problems in Europe //Londres, Centre for Economic Policy Research. -2015.
4. Bell D. N. F., Blanchflower D. G. Young people and the Great Recession //Oxford Review of Economic Policy. — 2011. — Т. 27. — №. 2. - С. 241-267.
5. Riddell W. C., Song X. The impact of education on unemployment incidence and re-employment success: Evidence from the US labour market //Labour Economics. — 2011. — Т. 18. — №. 4. — С. 453-463.
6. Mincer J. Education and unemployment. — National Bureau of Economic Research, 1991. — №. w3838.
7. Altindag D. T., Dursun B., Filiz E. The Effect of Education on Unemployment Duration //Available at SSRN 3449562. — 2019.
8. Hanushek E. A., Ruhose J., Woessmann L. Knowledge capital and aggregate income differences: Development accounting for US states // American Economic Journal: Macroeconomics. — 2017. — Т. 9. — №. 4. — С. 184-224.
9. Hampf F., Wiederhold S., Woessmann L. Skills, earnings, and employment: exploring causality in the estimation of returns to skills //Large-scale Assessments in Education. — 2017. — Т. 5. — №. 1. — С. 12.
10. Horner S., Zhang A., Furlong M. The Impact of Higher Education on Unemployment. — 2018.
11. Rodrigues M. Skills and Youth Unemployment: Cross-Country
102020 Контент даст™ шод и^ш^гасс BY-NC 4.0 Агранович Марк Львович, Дренёва Анна Александровна
This is an open access article under the CC BY-NC 4.0 license _ „ . ~. £ »т-.. ^.Х. „. , r.nTW.nTwr,n-r~-r„%-r.n
(https://creativecommons.Org/licenses/by-nc/4.0/) ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБРАЗОВАНИЯ НА МОЛОДЕЖНУЮ ...
Evidence from Synthetic Panel Data. //Journal of Human Capital. - 2020. Т. 14. - №. 2. - С. 217-248.
12. Souto-Otero M. Young people's views of the outcomes of non-formal education in youth organisations: its effects on human, social and psychological capital, employability and employment //Journal of Youth Studies. - 2016. - Т. 19. - №. 7. - С. 938-956.
13. Nikunen M. Young people, future hopes and concerns in Finland and the European Union: classed and gendered expectations in policy documents //Journal of Youth Studies. - 2017. - Т. 20. - №. 6. - С. 661-676.
14. Nienaber B. et al. Challenging Youth Unemployment Through International Mobility //Journal of Social and Economic Statistics. - 2020.
- Т. 9. - №. 1. - С. 5-27.
15. Becker G. S. Human capital and the personal distribution of income: An analytical approach. - Institute of Public Administration, 1967.
- №. 1.
16. Card D., Lemieux T. Dropout and enrollment trends in the postwar period: What went wrong in the 1970s? //Risky behavior among youths: An economic analysis. - University of Chicago Press, 2001. - С. 439-482.
17. Hillman N. W., Orians E. L. Community colleges and labor market conditions: How does enrollment demand change relative to local unemployment rates? //Research in Higher Education. - 2013. - Т. 54. - №. 7.
- С. 765-780.
18. Barr A., Turner S. E. Expanding enrollments and contracting state budgets: The effect of the Great Recession on higher education //The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science. - 2013.
- Т. 650. - №. 1. - С. 168-193.
19. Pusterla F. How active are youth? The interplay between education, youth unemployment, and inactivity: Fourth release of the KOF Youth Labour Market Index. - KOF Studien, 2017. - №. 97.
20. Открытая база данных ОЭСР https://data.oecd.org
21. Cristescu A. The impact of education on the unemployment rate in the southern european model //Romanian Journal of Regional Science. -2017. - Т. 11. - №. 1. С. 62-75.
22. Lavrinovicha I., Lavrinenko O., Teivans-Treinovskis J. Influence of education on unemployment rate and incomes of residents //Procedia-Social and Behavioral Sciences. - 2015. - Т. 174. - С. 3824-3831.
23. Mahmudah R. The Effect of Education to Indonesian Economic Growth //International Journal of Educational Research Review. - 2019. -Т. 4. - №. 1. С. 140-145.
The article was received by the editors 02.10.2020 The article was accepted for publication 27.11.2020
