CC BY
37
76
Мир России. 2006. № 1
РОССИЯ В ИССЛЕДОВАНИЯХ МОЛОДЫХ
Возможности реализации образовательных ресурсов: сравнительный анализ возрастных групп
Г.А. ЯСТРЕБОВ
Статья посвящена существующим различиям в возможностях реализации накопленного образования различными возрастными группами российского населения в виде занимаемого ими материального положения, а также возможным причинам возникающего неравенства с учетом последствий трансформационного периода, пройденного страной, и выбранного курса дальнейших реформ. Отдача от индивидуальных инвестиций в образование, осуществляемых людьми, рассматривается в рамках теории человеческого капитала и оценивается с помощью соответствующего аналитического инструментария (в частности, расширенной эконометрической модели Дж. Минсера). В основе статьи лежат материалы эмпирического исследования, информационной базой для которого послужил представительный опрос экономически активного населения России, проведенный в 2002 г. под руководством О.И. Шкаратана.
Введение
Реформы, осуществляемые в России с начала 1990-х годов, резко изменили социально-экономические условия жизни всех слоев населения. Сопутствующий трансформации экономический спад, вызванный структурной перестройкой экономики, и слабая социальная политика породили ряд специфических проблем, связанных с человеческим капиталом. Значительно изменилась структура доходов населения, поскольку одни навыки и стили поведения устарели и стали цениться в меньшей степени, в то время как другие — играть определяющую роль в формировании индивидуального благополучия человека в современных условиях. Последствия обесценивания человеческого капитала были связаны с тем, что воплощенные в нем образовательный и профессиональный статус, приобретенные до начала переходного периода, более не гарантировали сохранения привычного уровня жизни. Следует учесть и безработицу, с которой столкнулись практически все возрастные и профессиональные группы населения.
Возможности реализации образовательных ресурсов
77
Не все группы населения способны в равной степени принять вызов меняющейся социально-экономической действительности. Нетрудно предположить, что в начале переходного периода предпочтения и поведенческие навыки молодых людей более соответствуют условиям рыночной экономики, они имеют больше шансов воспользоваться новыми возможностями, чем пожилые люди. Молодое поколение принимает реальность такой, какая она есть, и, осуществляя выбор своего профессионального будущего, не несет дополнительных затрат, связанных с отказом от устаревших навыков и болезненным приспособлением к окружающим условиям, требующим длительного времени, которыми обременено более старшее поколение.
Вполне логичным, на первый взгляд, кажется предположение о том, что той части населения, которой «повезло» родиться в ранних 1970-х годах или позже, оказалось проще «войти в колею» и занять свое место в изменившейся России. Тем не менее причины высокой дифференциации уровня жизни в стране связывались в большей степени не с различием в образовательном уровне и не с обусловленными возрастом возможностями адаптации — гораздо чаще для достижения целей повышения социально-экономического статуса в новых условиях реализовывались стратегии, основанные на социальных связях, принадлежности к номенклатуре разного уровня и т. д. Происходящее должно было заметно исказить стимулы к получению образования, однако этого не произошло, что наглядно иллюстрировала ситуация с появлением в середине 1990-х годов большого количества вузов и колледжей, преимущественно коммерческих, в ответ на стремительное улучшение конъюнктуры рынка образовательных услуг.
Проблема образования как фактора дифференциации материального положения, заслуживает специального исследования. Сравнительный анализ возрастных групп, проведенный на основе современных данных по представительной выборке российского населения, позволяет исследовать внутреннюю динамику процесса, связанного с изменением материальных стимулов к накоплению человеческого капитала: оценить последствия адаптации к новой социально-экономической реальности различных возрастных групп, возможности достижения определенного уровня материальной обеспеченности с помощью реализации профессиональных навыков и накопленного за предшествующий период образовательного ресурса.
Образование и теория человеческого капитала
Изучение зависимости между уровнем образования индивида и его материальным положением связано с теорией человеческого капитала, возникшей в западной науке в середине XX в. и сравнительно недавно получившей признание в нашей стране. Данная теория рассматривает образование в качестве центральной составляющей человеческого капитала, играющего определяющую роль в формировании благосостояния индивида.
Возросшее внимание к человеческому капиталу со стороны экономической науки, и как следствие переосмысление его роли в системе общественных ценностей, было изначально связано с возрастанием в современной производственной практике роли интеллектуального труда. Прежде всего, именно
78
Г.А. Ястребов
образовательный уровень человека, который отражает заинтересованность в повышении эффективности собственного труда, стал определять его экономическую ценность, как производственной единицы, гарантирующую его материальное благополучие. Толчком к исследованию проблем, связанных с индивидуальной производственной функцией человека, также, в частности, послужили эмпирические результаты, полученные Т. Шульцем \Schultz 1971], Э. Денисоном [Денисон 1971] иДж. Кендриком [Кендрик 1978], которые доказали, что стимулирование инвестиций в человеческий капитал положительно сказывается на экономическом росте.
Первая попытка применить концепцию способностей индивида непосредственно к анализу проблемы распределения доходов с помощью математического аппарата и проверки эмпирических данных была сделана в своем исследовании Дж. Минсером [Mincer 1958], в котором он использовал стандартную функцию логарифма заработной платы для определения норм отдачи от инвестиций в образование, трудового стажа и продолжительности отработанного времени, которые представляют собой аналоги норм прибыли на капитал и позволяют оценивать эффективность человеческих инвестиций. Дж. Минсеру удалось доказать, что в рамках подобной модели коэффициент перед переменной, отражающей образовательный уровень индивидуумов, будет эквивалентен показателю внутренней нормы отдачи, своего рода «ценности» каждого года обучения, как материальной выгоды, которая извлекается человеком на протяжении всего периода его трудовой деятельности. Это существенно упростило оценку эффективности вложений в образование и послужило базой для большого количества соответствующих эконометрических моделей, в том числе активно разрабатываемых и применяемых в России.
Чуть позднее, в середине 1960-х годов, концептуальные разработки своих современников в единую фундаментальную теоретическую структуру были объединены Г. Беккером [Becker 1993], чья работа способствовала появлению огромного количества исследований по проблеме человеческого капитала. Ядром теории стала концепция инвестиций в человеческий капитал, в соответствии с которой решение о повышении уровня образования люди рассматривают как инвестиционную задачу — соотнесение издержек и потенциатьных выгод в виде будущих заработков. В понятие издержек, помимо прямых затрат, или расходов потенциального работника в виде платы за обучение, приобретение учебников, расходов на поиски работы, смену места жительства и др., Г. Беккер также включал упущенный заработок, появляющийся в связи с возникающими затратами времени, и моральный ущерб, представляющий собой третий вид издержек, который связан с тем, что получение образования само по себе является трудным занятием, поиск работы — утомительным делом и т. д. С другой стороны, выгоды от образования не исчерпываются только денежными преимуществами, поскольку высокообразованный человек также имеет больше возможностей получить интересную и престижную работу, соответствующий статус в обществе и обладает высоким потенциалом карьерного роста.
С помощью аналитического инструментария экономистов, используя аппарат кривых спроса и предложения, Г. Беккер сформулировал универсальную модель распределения личных доходов. Предпосылку о неравенстве в природных способностях учащихся Г. Беккер отразил в неодинаковом расположении
Возможности реализации образовательных ресурсов
79
кривых спроса на инвестиции в человеческий капитал, тогда как неодинаковое расположение кривых предложения определялось неравенством в доступе их семей к финансовым ресурсам. Одним из центральных выводов этой модели является то, что структура распределения человеческого капитала, а значит, и заработков, полученных в ходе его будущей реализации, будет тем более неравномерной, чем сильнее окажется разброс в положении индивидуальных кривых, т. е. чем выше неравенство в исходных способностях и возможностях. Особенно глубокое неравенство возникает в случае корреляции кривых спроса и предложения, когда выходцы из богатых семей оказываются также наделены и более высокими способностями \ Беккер 2003). Развитию данной концепции послу-жили исследования И. Бен-Пората \Ben-Porath 1967], который, помимо названных факторов, предзожил также учитывать, во-первых, индивидуальные способности к обучению и, во-вторых, уже накопленный уровень человеческого капитала, вводя, таким образом, понятия индивидуальных и социальных факторов.
Несмотря на то что в ходе развития и проникновения в смежные науки теории человеческого капитала (прежде всего, экономико-социологическая интерпретация П. Бурдье [Бурдье 2002], Дж. Коулмана [Коулман 2001 ]) ее центральная категория постоянно усложнялась, приобретала более наполненное содержание, стержнеобразующей составляющей данного понятия остается образование. Ведь, прежде всего, именно образование представляет собой ресурс, посредством которого люди приспосабливаются к существованию в меняющихся социально-экономических условиях. Кроме того, массовое распространение, которое получили в современных постиндустриальных обществах творческий и интеллектуальный труд, а также возросший объем научного знания и информации привели к тому, что конкурентоспособность экономических систем стала во многом зависеть от того, насколько развита в ней система образовательных услуг и насколько ценность соответствующего образования субъективно воспринимается экономическими агентами.
Первые серьезные попытки исследовать проблемы образования и повышения производительности труда в России были предприняты известным советским экономистом-статистиком С.Г. Струмилиным [Струмилин 1962]. Однако впоследствии, с появлением аналитического инструментария теории человеческого капитала, характерное для советской статистики отсутствие качественной информации о мотивации экономических агентов к повышению своего образовательного уровня создавало определенные проблемы для исследования связанных с ним вопросов на новом уровне. Самые ранние микроисследования по советской России с применением теории человеческого капитала были проведены американцами [Gregoiy, Collier, Kohlhase 1988] на рубеже 1990-х годов. Информационной базой дня этих исследований послужили опросы бывших советских граждан, эмигрировавших в США.
Распад Советского Союза в начале 1990-х годов и резкий переход страны к рыночной экономике послужили серьезным поводом к более детальному изучению проблем, связанных с человеческим капиталом и его роли в дифференциации доходов и уровня жизни домохозяйств. Так, например, в работах А. Неве-ля и Б. Рейли [Newell, Reilly 1996] на основе данных, полученных из первых раундов Российского мониторинга экономического положения и здоровья (РМЭЗ), были даны оценки уравнения Дж. Минсера.
80
Г.А. Ястребов
Применительно к оценке норм отдачи от инвестиций в человеческий капитал в российской практике, внимания заслуживает недавнее исследование Д. Нестеровой и К. Сабирьяновой [Нестерова, Сабирьянова 1998], в котором на основе эконометрической оценки коэффициентов переменных в модифицированной формуле Минсера были получены свидетельства того, что «отход от планово-централизованных методов регулирования заработной платы в начальный период реформ 1992—1994 гг. привел к росту доходов, обусловленных более высоким уровнем образования» [Там же, с. 3], и объяснены тенденции к снижению норм отдачи от образования и накопленного профессионального опыта в переходный период в результате структурных сдвигов экономики и соответствующего изменения структуры рынка труда. Однако авторы работы были вынуждены признать, что стандартное уравнение заработной платы Минсера имеет низкую объяснительную силу, которая не учитывает «значительной роли ненаблюдаемых факторов в качестве детерминант заработной платы» [Там же, с. 35]. Схожие выводы были получены в ходе альтернативного исследования Т. Стукена и Б. Бабенко [ Стукен, Бабенко 2000].
Развернутая модель Минсера была адаптирована к анализу российской действительности Г. Борисовым {Борисов 2005] и представлена в докладе, посвященном проблемам неоднородности человеческого капитала в переходный период. В частности, автор доклада проверил выдвинутые им предположения о том, что принадлежность определенной когорте, профессия до переходного периода, место рождения и национальность представляют собой так называемые ненаблюдаемые навыки, которые, помимо традиционных компонент человеческого капитала, таких как образование и накопленный профессиональный опыт, также оказывают влияние на распределение доходов среди работников. В качестве главных выводов исследования были приведены аргументы в поддержку распределительной системы пенсионных выплат, которая «корректирует распределение доходов, нарушенное в ходе переходного периода» [Борисов 2005, с. 44].
Идеи, изложенные выше, легли в основу данного исследования. Распространенное использование модели заработной платы Минсера в анализе распределения доходов обусловило его применение для оценки норм отдачи от инвестиций в образование, под которыми при сравнении различных возрастных категорий автор подразумевает также возможности реализации накопленного образовательного ресурса. Однако с целью получить более полное представление о характере влияния образования на материальное положение различных групп населения, выделяемых по возрастному признаку, этот анализ будет дополнен параллельным включением в модель показателей собственности.
Гипотезы, методология и эмпирическая база
В качестве основных исследовательских гипотез мы выдвинули следующие предположения.
1. Профессиональный опыт и образование в меньшей степени должны оказывать влияние на материальное положении индивида при рассмотрении сравнительно старшей возрастной группы, и в большей — при рассмотрении сравнительно младшей, поскольку процесс адаптации к последствиям реформ 1990-х годов для последних групп связан с меньшими издержками;
Возможности реализации образовательных ресурсов
81
2. В современной российской действительности не только количество пройденных базовых ступеней формального образования может иметь определяющее значение в формировании благосостояния индивида, владение дополнительными «современными» навыками также является значимым.
В качестве информационной базы исследования был выбран массив данных, составленный на основе проведенного в ноябре-декабре 2002 г. под руководством О.И. Шкаратана опроса 24! 4 представителей экономически активного населения России [Шкаратан 2003]. Опросы проводились с целью получения первичной информации для исследования важных аспектов трансформации постсоветской России, динамики связанных с ней возникающих социально-экономических процессов. Опросный лист содержит 99 вопросов по различным характеристикам и качествам респондента и включает несколько содержательных блоков, раскрывающих динамику его межпоколенной и карьерной мобильности, образовательного и квалификационного уровня (по совокупности параметров), уровня, качества и образа жизни. Функциональность данных, полученных в ходе этого опроса, подтверждается достаточно удачными результатами нескольких десятилетий и опытом его организаторов.
Исследование представляет вторичную обработку данных, что, однако, не усложняет сути проблемы, поскольку выбранный массив, вследствие вышеперечисленных достоинств, является наиболее адекватным для получения необходимых в работе эмпирических данных об уровне образования и материальном положении российского населения.
Выборка и выделение возрастных групп. Осуществляя в составе респондентов выбор возрастных групп, которые, в соответствии с задачами исследования, должны послужить предметом сравнительного анализа в настоящей работе, автор руководствовался следующими соображениями.
I. В анализе используется только та часть экономически активного населения, которая осуществляет трудовую или иную деятельность с целью получения дохода (в информационную базу, представляющую выборку опроса за 2002 г., не были включены такие категории, как неработающие пенсионеры, инвалиды и студенты). Респондент включался в итоговую выборку только в том случае, если его возраст попадал в интервал от 25 до 64 лет. Способность респондента получать доход фиксировалась ненулевым значением ответа на вопрос «Укажите, пожалуйста, каков Ваш среднемесячный заработок за последние 3 месяца» (№ 39). В доход, кроме среднемесячного заработка членов семьи включались: стипендии, пенсии, пособия, дополнительный заработок, помощь родственников, живущих отдельно, и получаемые алименты, прибыль от собственности, личные доходы от собственного дела и т. д. Респондентов просили указать заработок, включая все премии и доплаты до вычета налогов и уплаты алиментов. Дополнительный заработок в расчет не принимался (фактический денежный доход). Возрастная группа, включающая в себя респондентов от 18 до 24 лет, выпала изданного исследования, поскольку существенная часть этой категории на момент проведения опроса училась в образовательных заведениях. В совокупности с практическим отсутствием профессионального опыта и практикой временных заработков это могло потенциально искажать возможности реализации образовательного ресурса внутри данной отдельной группы.
82
LA. Ястребов
2. Первая возрастная группа, включающая в себя респондентов от 25 до 34 лет, представляет собой людей, закончивших образование преимущественно в 1992—2001 гг. В отличие от остальных последовательно выделяемых десятилетними интервалами возрастных групп, данная возрастная категория характеризуется тем, что ее представители получили образование в период проведения и завершения реформ. Последняя, самая старшая, возрастная категория от 55 до 64 лет характеризуется тем, что ее составляют люди предпенсионного и пенсионного возраста, которые в сложившихся социально-экономических условиях вынуждены были адаптироваться к нищенскому социальному обеспечению и могут продолжать работать с целью повышения материального достатка.
Стандартное уравнение заработной платы Минсера. Для оценки влияния образования на уровень доходов населения традиционно используется стандартное уравнение заработной платы Дж. Минсера, в котором заработки индивидов выступают в качестве зависимой переменной и представлены в логарифмической форме. В теоретической части данного исследования были рассмотрены попытки российских экономистов [Нестерова, Сабирьянова 1998, Стукен, Бабенко 2000, Борисов 2005] адаптировать и применить данное уравнение для эконометрического анализа проблем, связанных с реализацией человеческого капитала в нашей стране. Обобщая полученный ими опыт исследований и в соответствии с задачами данной работы, для регрессионного анализа зависимости между заработками, уровнем образования и профессиональным опытом автор предлагает использовать уравнение следующего вида1:
lnY=a0+a1*EDU+a,*EXP+a,*EXP2+e
и расширить его с учетом ввода бинарных переменных, отвечающих за дополнительное образование (EDU1) и владение навыками работы на компьютере (EDU2) и общения на иностранном языке (EDU3) (идеи включения данных параметров в нижеизложенную математическую модель, в частности, были взяты из работы М. Хэндела [Handel 19991):
lnY=a,+a[*EDU+a2*EXP+a.*EXP2+a4*EDUl+a5*EDU2+a6*EDU3+&
Развернутая характеристика переменных EDU0, EDUl, EDU2, EDU3 и ЕХР, отражающих уровень образования и профессионального опыта (стажа), изложена ниже. Зависимая переменная — логарифм доходов (InY) —- принимает два значения:
1. Логарифм среднемесячного заработка (InWAG).
2. Логарифм фактического денежного дохода (InINC).
Оценки коэффициентов при соответствующих переменных интерпретируются как нормы отдачи от составляющих человеческого капитала. Характерно, что норма отдачи от уровня образования, представленная коэффициентом а, является величиной положительной, а коэффициенты а2 и а3 при переменных ЕХР и ЕХР2 — положительной и отрицательной соответственно, что отображает
1 По существу, данное уравнение яаляется максимально упрощенным представлением модели Дж. Минсера, которое исключает из анализа воздействие на заработки так называемого специфического человеческого капитала, которое отражает опыт, полученный индивидом, на его текущем рабочем месте [Mincer 1958]. Автор позволяет себе в этой связи сослаться на работу, проделанную Д. Нестеровой и К. Сабирьяновой, которые в своем исследовании [Нестерова, Сабирьянова 1998] сделали вывод о незначимости коэффициентов, отвечающих за норму отдачи отданной переменной.
Возможности реализации образовательных ресурсов
83
выпуклость распределения показателя дохода в зависимости от размера профессионального стажа. В модифицированной формуле бинарные переменные, отвечающие за дополнительные признаки образования, в случае значимости своих оценок будут увеличивать показатель дохода.
Профессиональный опыт. Потенциальный опыт на рынке труда характеризует переменная, условно обозначенная как ЕХР. Данный показатель вычисляется в работе как продолжительность стажа, информация о котором содержалась в ответе на вопрос «Сколько лет Вам исполнилось, когда Вы начали постоянно работать?» (№ 4). Под размером стажа подразумевалась разница между показателем возраста респондента и соответствующим ему ответом на вышеуказанный вопрос.
Уровень образования. Для определения уровня образования респондента использовалась информация, предоставляемая ответами на вопросы «Ваше нынешнее образование» (№ 14) и вопрос о наличии дополнительного образования (№ 17) опросного листа эмпирической базы исследования. Кроме того, в соответствии с выдвинутой ранее исследовательской гипотезой 2), в данной работе также предполагалось использовать информацию о владении респондентами дополнительными, характерными для современной действительности, производственными навыками (вопросы «Владеете ли Вы навыками общения на иностранном языке?» и «Владеете ли Вы навыками работы на компьютере?» (№ 29—30), которые для значительной части населения были недоступны в момент получения ими образования и, как следствие, являются элементом дополнительного обучения.
В соответствии с требованиями, предъявляемыми к переменным, отвечающим за уровень образования респондентов, которые будут представлены ниже, ответы на вопросы были перекодированы следующим образом:
1. Переменная, условно обозначенная EDU, представляет собой количество лет обучения, скорректированных по достигнутому уровню образования (без учета дополнительного образования): начальное или неполное среднее образование (8 лет), неполная средняя школа и профессиональная квалификация (9 лет), полное среднее образование при наличии аттестата (10 лет), ПТУ со средним образованием (12 лет), среднее специальное/профессиональное образование (13 лет), незаконченное высшее образование или бакалавриат (14 лет), высшее образование при наличии диплома (15 лет), магистратура и аспирантура (17 лет).
2. Переменная, условно обозначенная EDU1, представляет собой индикатор выполнения условия о наличии у респондента дополнительного образования: второе высшее образование, магистратура подругой профессии, бизнес-образование при наличии диплома MBA, аспирантура по новой профессии.
3. Индикаторные переменные EDU2 и EDU3, отвечающие за владение респондентом навыками общения на иностранном языке и работы на компьютере (вопросы № 29—30).
Оценка собственности. Методика оценки собственности была любезно предоставлена автору научным руководителем данного исследования О.И. Шкара-таном, разработавшим в соавторстве с И.М. Ивановым и С.А. Инясевским систему специальных индексов, которые объединяют информацию об отдельных показателях, «учитывающих качественное состояние недвижимого и движимого имущества респондентов без его стоимостной оценки и степени изношенности»
84
Г.А. Ястребов
[Шкаратан, Иванов, Инясевский 2005]. Информация для построения индексов, в частности, была получена из ответов на вопросы о наличии в собственности респондента определенных типов недвижимости (вопрос «Что из перечисленного имеется (имелось) во владении у Вас и Вашей семьи?» (№ 70—71), степени оснащения места проживания различными бытовыми удобствами (вопрос «Какие виды удобств имеются в Вашей квартире (доме)?» (№ 69) и владении предметами культурно-бытового значения (вопрос «Какие из следующих вещей были и есть у Вас в собственности?» (№ 72—74).
Индекс недвижимости был построен путем трансформации в десятибалльную шкалу числового значения (1—8) той группы, к которой респондент мог быть отнесен в соответствии с разработанной классификацией по типу обеспеченности недвижимым имуществом:
1. Отсутствие какой-либо недвижимости.
2. Дом в селе или квартира в сельском доме.
3. Комнаты в коммунальной квартире.
4. Однокомнатная квартира в городе или комнаты в коммунальной квартире в сочетании с дачей и/или домом на садово-огородном участке и/или гаражом.
5. Дом или квартира в селе с земельным участком и/или скот.
6. Однокомнатная квартира в городе с дачей (или садово-огородным участком и/или гаражом:
7. Двухкомнатная квартира в городе плюс дача (или садово-огородный участок) плюс/или гараж.
8. Дом в городе или многокомнатная квартира в городе плюс дача (или садово-огородный участок) плюс/или гараж.
Кроме того, в каждом из восьми типов недвижимого имущества была учтена оснащенность жилища теми или иными бытовыми удобствами, для которой также была разработана соответствующая классификация респондентов:
1. Отсутствие каких-либо удобств.
2. Водопровод или канализация, или плита, или отопление.
3. Любые два из перечисленных в п. 2).
4. Любые три или все из перечисленных в п. 2).
5. Полный набор п. 4) плюс ванна или телефон.
6. Полный набор п. 5) плюс Интернет или бассейн.
7. Набор из всех перечисленных удобств.
Индекс движимого имущества был построен на основе классификации респондентов по 7 типам, выполненной по тем же принципам, которые были изложены выше. Интегральный индекс собственности также рассчитывался в соответствии с методикой О.И. Шкаратана как среднеарифметическое десятибалльных индекса недвижимости и индекса движимого имущества.
Обсуждение результатов исследования
В результате отбора респондентов при выполнении ограничений, оговоренных выше, в пункте Выборка и выделение возрастных групп, выборка из 2414 представителей экономически активного населения России была сведена до 1845 человек возрастом от 25 до 64 лет, отвечающих критериям ненулевого заработка (или
Возможности реализации образовательных ресурсов
85
Распределение средних значений заработной платы и фактического дохода в зависимости
от уровня образования
10000
8000
6000
4000
2000
фактический доход заработная плата
6
7
Диаграмма 1
Подписи под столбцами: 1 — начальное или неполное среднее образование (до 7—9 классов); 2 — неполная средняя школа и профессиональная квалификация; 3 — полное среднее образование, аттестат; 4 — ПТУ (начальное профессиональное образование) со средним образованием; 5 — среднее специальное/профессиональное образование; 6 — незаконченное высшее образование (3 года и более), бакалавриат; 7 — высшее образование, диплом.
Таблица 1 Оценка коэффициентов парной связи по итоговой выборке
Корреляционная матрица по Пирсону зарплата доход
Образование Коэффициент 0,124 0,158
Значимость 0,000 0,000
Профессиональный опыт Коэффициент 0,001 -0,021
Значимость 0,966 0,383
Примечание', проверка значимости на 1 %-ном уровне.
дохода). Таким образом, была получена вполне весомая группа респондентов, которая является репрезентативным образом объекта данного исследования.
Прежде чем приступить к сравнительному анализу выделяемых в составе итоговой выборки четырех возрастных групп, ниже (см.: Диаграмма 1 и Табл. 1) приводятся данные, характеризующие взаимосвязи между уровнем образования (EDU), с одной стороны, и уровнем заработной платы (WAG) и фактического
86
ТА. Ястребов
денежного дохода (INC) — с другой. Здесь же необходимо сделать следующее примечание: в результате определения структуры распределения респондентов по различному уровню достигнутого образования выяснилось, что количество людей, закончивших магистратуру и аспирантуру, в составе общей выборки крайне незначительно (всего 9 человек), при этом, как выяснилось в ходе более пристального статистического анализа, данная категория характеризуется крайне высоким показателем вариации доходов. В этой связи было принято решение далее исключить представленных респондентов из анализа.
Диаграмма 1 наглядно иллюстрирует общую закономерность, в соответствии с которой более высокому образовательному уровню соответствует более высокий средний уровень заработков, причем рост заработной платы сопровождается пропорциональным ростом фактического денежного дохода. Подтверждает наличие значимой зависимости анализ с помощью определения коэффициентов парной корреляции: линейная зависимость, оцениваемая по методу Пирсона, характеризуется показателями 0,124 и 0,158. Любопытно также, что факт наличия связи между образованием и фактически получаемым денежным доходом более очевиден, чем в случае с заработной платой, что схватывается соответствующим различием в коэффициентах парной связи. Таким образом, подтверждается, что уровень образования оказывает влияние не только на заработную плату, но и на такие доходы, как дополнительный заработок, прибыль от собственности, личные доходы от собственного дела и т. д.
Для полноты картины данные таблицы были дополнены показателями профессионального стажа. Однако несмотря на то, что коэффициенты парной связи не дают четкого представления о наличии зависимости между опытом на рынке труда и уровнями дохода, регрессионный анализ на основе уравнения Минсера позволил ее проиллюстрировать2:
lnWAG=6s686+0,088*EDU+0,027*EXP—0,001 *ЕХР2 Тем не менее, поскольку в качестве одной из гипотез данного исследования значится предположение о том, что дифференциация доходов может быть также связана с наличием дополнительного образования и владением современными навыками, была также предпринята попытка оценить регрессию вида3: lnWAG=6,914+0,052*EDU-f-0,033*EXP—0,001*EXP:-K),452*EDU3 Квадратичное выражение, описывающее вклад профессионального стажа в логарифм заработной платы, отражает выпуклость распределения заработной платы по данному признаку. Причем содержательная интерпретация этой динамики заключается в том, что профессиональный опыта будет положительно сказываться на доходе только до тех пор, пока не превысит 15 лет. Дальнейшая
2 Все коэффициенты регрессионного уравнения являются значимыми, а R-квадрат составил 0.062. Итоговое уравнение дохода выглядело следующим образом: In INC = 7,543 + 0.089*EDU0 (R-квадрат 0,062). Влияние профессионального стажа на фактический доход оказалось незначимым.
3 Все коэффициенты регрессионного уравнения являются значимыми, а R-квадрат составил 0,109. Итоговое уравнение дохода выглядело следующим образом InINC = 7,866 + 0,053*EDU0 + 0,210*EDU2 + 0,354*EDU3 (R-квадрат 6,108). Влияние профессионального стажа и дополнительного образования на фактический доход оказалось незначимым, однако весьма любопытно, что в представленную модель вошло владение иностранным языком.
Возможности реализации образовательных ресурсов
87
тенденция к понижению заработной платы обусловлена следующими факторами: во-первых, самое тривиальное, размер стажа находится в прямой зависимости от возраста человека на протяжении всего его трудового цикла, что на поздних его этапах отрицательно сказывается на доходах, поскольку связано с физическим износом и добровольным отказом от труда в пользу досуга; во-вторых, играет роль естественное устаревание части человеческого капитала — некоторые навыки по прошествии времени перестают цениться в меняющейся экономической действительности; и, наконец, в-третьих, общая ситуация, связанная с разрушением человеческого капитала, могла усугубиться последствиями реформ начала 1990-х годов, повлекших за собой кардинальные сдвиги в структуре рынка труда.
Обзор возрастной группы от 25 до 34 лет. Как уже было отмечено раньше, характерной особенностью данной группы является то, что, завершив образование приблизительно в середине 1990-х годов, значительная ее часть попала на рынок труда в период проведения и завершения основных этапов реформ и, следовательно, имела больше шансов успешно адаптироваться к кардинальным изменениям, наступившим в России в ходе трансформации. Сравнительно непродолжительный профессиональный стаж этих людей, обусловленный возрастом, должен был «окупиться» доступом к современным образовательным услугам — рост спроса на эти услуги был отмечен как в бюджетном, так и развивающемся коммерческом секторе. «Синдром высшего образования» [Греф 2003] повлек за собой двукратное увеличение численности студентов высших учебных заведений за десятилетний период с 1992 по 2002 гг. Последствия такого стремительного роста отчасти иллюстрирует 27 %-ная доля людей с высшим образованием (включая незаконченное высшее образование и бакалавриат) в составе данной возрастной категории (по сравнению со средним показателем 23 %, см. Диаграмму 2). Кроме того, степень владения навыками общения на иностранном языке, работы на компьютере, а также обоими навыками вместе являются в ней также характерно более высокими: 12,7 %, 34,1 % и 8,2 % соответственно. Вместе с тем попытка выявить зависимость заработной платы представителей данной возрастной группы от владения теми или иными навыками и дополнительного образования с помощью модели, аналогичной (3), не дала сколько-нибудь значимых результатов. Руководствуясь тем, что наилучшая корреляция достигается при сопоставлении образования и фактического дохода, а не заработной платы, была предпринята попытка построить регрессию и для этого показателя, в результате чего были получены следующие значимые (на 5 %-ном уровне) оценки:
lnINC=7,978+0,043*EDU+0,248*EDU2 +0,257*EDU3
Уровень доходов в пределах данной категории, как и следовало бы ожидать, не зависит от размера профессионального стажа — об этом свидетельствует оценка статистической значимости соответствующих коэффициентов корреляции (см. Таблицу 2) и регрессионный анализ4. Однако, вместе с тем, возникла необходимость также признать, что гипотеза о существовании более благоприятных условий для реализации образовательного ресурса среди представителей
4 Значимость коэффициентов переменных ЕХР и ЕХР2 в модели InWAG составила 0,323 и 0,398 соответственно, в модели InINC: 0,017 и 0,015.
88
Г.А. Ястребов
Структура выборки по уровню образования
1%- 5%
21%
2%
Начальное или неполное среднее образование (до 7-9 классов) (5%)
[^Неполная средняя школа и профессиональная квалификация (8%)
^Полное среднее образование, аттестат (18%)
п%
18% ЦТ] ПТУ (начальное профессиональное образование) со средним образованием (11%)
(^Среднее специальное/профессиональное образование (34%)
Щ Незаконченное высшее образование (3 курса и более), бакалавр (2%)
Высшее образование, диплом (21%)
34%
П Магистратура, аспирантура (1%)
Диаграмма 2
Оценка стандартного уравнения заработной платы Минсера для категории от 25 до 34 лет
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
1 2
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
3 4 5 6 7
I заработная плата (средняя)
Iфактический ДОХОД (средняя)
------InWAG = 7,121 + 0,067*EDU0
— ' InllMC = 7,673 + 0,077*EDU0
Диаграмма 3
Все коэффициенты являются значимыми, R-квадрат уравнения заработной платы составил 0,047; R-квадрат уравнения дохода — 0,046. Подписи под столбцами см. в сноске к Диаграмме I.
молодого поколения не является полностью верной. Во-первых, парная зависимость между соответствующими признаками не является более выраженной, чем в целом по выборке (см. Табл. 1, 2). Во-вторых, ощутимая вариация доходов была обнаружена в ходе сравнивания их средних показателей по различному
Возможности реализации образовательных ресурсов
89
Таблица 2 Оценка коэффициентов парной связи для категории от 25 до 34 лет
Корреляционная матрица по Пирсону Зарплата Доход
Образование Коэффициент 0,109 0,161
Значимость 0,009 0.000
Профессиональный опыт Коэффициент -0,019 -0,095
Значимость 0,647 0,034
Примечание', проверка значимости на 1 %-ном уровне.
уровню образования (см. Диаграмму 3). Тем не менее такие факторы, как навыки работы на компьютере и владение иностранным языком, в одинаковой степени оказывают существенное влияние на доходы, причем этот эффект будет усиливаться в случае, если уровень образования EDU также является высоким.
Заметным оказался факт отсутствия различий в средней заработной плате, получаемой выпускниками высших учебных заведений и обладателями аттестата об окончании полного среднего образования (в то время как сравнение фактических доходов отражает более высокую конкурентоспособность лиц с высшим образованием). Это вполне подтверждает утверждение о том, что высшее образование более не функционирует как институт профессиональной подготовки и продолжает накачивать людей знаниями, которые ненамного более востребованы, чем те, что были получены ими в школе.
Провал в доходах выпускников профессиональных технических училищ (колледжей) связан с тем, что существенная их доля приходится на провинциальных работников, занятых на низкооплачиваемых профессиях в промышленных региональных предприятиях. Ситуация иллюстрирует последствия структурных сдвигов на рынке труда, произошедших в результате экономической трансформации: профессиональные технические училища, служившие в советской России источником пополнения основных промышленных трудовых ресурсов, оказались не приспособленными к реальности, в которой государство не может гарантировать трудоустройство работнику с узкой квалификацией. Аналогичное утверждение вполне верно и для заведений среднего спеииально-го/профессионального образования.
Обзор возрастной категории от 35 до 44 лет. Картина приобретает хрестоматийный характер при переходе к рассмотрению следующей группы. Заработная плата повышается в соответствии с ростом уровня образования, причем норма отдачи каждого дополнительного года обучения — более высокая (0,106) в сравнении с аналогичным показателем в предыдущей группе (0,067). Распределение фактического денежного дохода носит волнообразный характер, однако, скорее всего, это не является закономерностью, поскольку показатель вариации признака для соответствующих 3, 5 и 7-й ступени образования оказался заметно выше, чем для соседних — фактический доход представляет собой более непредсказуемую величину, чем заработная плата. Тем не менее и для фактического дохода норма отдачи от образования в уравнении Минсера5 также
5 Значимость коэффициентов переменных ЕХР и ЕХР2 в модели InWAG составила 0,362 и 0,436 соответственно, в модели InINC: 0,320 и 0,329.
90
Г.Л. Ястребов
превышает свой аналог (0,087 против 0,077); похожую ситуацию отражает и анализ корреляции признаков (см. Таблицу 3).
Относительная равномерность распределения показателей заработной платы и дохода может свидетельствовать о том, что внутри данной категории адаптация к наступившим после реформ изменениям прошла наиболее ровно. Действительно, преимущественно закончив образование в 1983—1992 гг., эта группа населения шагнула в переходный период уже будучи не обремененными перед собой обязательствами получения квалификации в новых условиях. Тогда приобретенные знания, возможно, и не играли большой роли, однако по мере того как происходящее вокруг приобретало более или менее завершенную форму, образование становилось главным критерием успеха для этой категории, поскольку практическое отсутствие новых специалистов на рынке труда заставляло работодателей обращаться к наиболее подготовленным кадрам. Закрепление ситуации с распределением доходов к 2002 г. произошло в результате того, что более высокий уровень образования, приобретенный в доперестроечное время, обусловил лучшие возможности адаптации (достижения относительно более высокого материального положения) с той точки зрения, что позволял сократить затраты на приобретение новых навыков и квалификации.
Степень владения дополнительными навыками в данной категории оказалась несколько ниже, чем для предыдущей группы (см. Приложение 6). В частности, владение иностранными языками при построении регрессии по фактическому доходу вида (3) оказалось незначимым. Итоговое уравнение имело вид6:
lnINC=7,872+0,057*EDU+0,378*EDU3
Обзор возрастной категории от 45 до 54лет. Данная категория характеризуется еще большим разбросом в средних показателях фактического дохода, чем те, что были рассмотрены выше (см. Диаграмму 5). При этом наблюдается практически адекватное уровню образования распределение среднемесячных заработков, за исключением просевшего показателя для респондентов с незаконченным высшим образованием (однако этот участок было вполне правомерно исключить из рассмотрения, поскольку количество респондентов, соответствующих данному возрастному ограничению и уровню образования, оказалось пренебрежительно мало и составило 7 человек). Как и заработная плата, так и доход хорошо коррелирует с показателем уровня образования (см. Таблицу 4). Уравнение Минсера7 не дает возможности напрямую сравнивать данную категорию с предыдущей (поскольку для заработной платы эффект образования ослабился, а для дохода — наоборот, усилился), однако, в сравнении с группой от 25 до 35 лет, можно также сделать вывод о том, что зависимость между образованием и доходами в данном случае является более очевидной.
Продолжая начатый ранее эксперимент с проверкой влияния дополнительных навыков и образования на заработки разных возрастных групп, была проверена очередная модель и определена следующая зависимость8:
!nINC=7,790+0,056*EDU+0,363*EDU2+0,488*EDU3
6 Итоговый R-квадрат составил 0.125.
7 Значимость коэффициентов переменных ЕХР и ЕХР2 в модели InWAG составила 0,130 и 0,155 соответственно, в модели inINC: 0,265 и 0,266.
8 Итоговый R-квадрат составил 0,144.
Возможности реализации образовательных ресурсов
91
Оценка стандартного уравнения заработной платы Минсера для категории от 35 до 44 лет
11000
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
1 2 3 4 5 6
7
11000
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
I- [заработная плата (средняя)
I • практический доход (средняя)
InWAG = 6,753 + 0,106*EDU0 InINC = 7,603 + 0,087*EDU0
Диаграмма 4
Все коэффициенты являются значимыми, R-квадрат уравнения заработной платы составил 0,063; R-квадрат уравнения дохода — 0.050.
Таблица 3 Оценка коэффициентов парной связи для категории от 35 до 44 лет
Корреляционная матрица по Пирсону Зарплата Доход
Образование Коэффициент 0.160 0,138
Значимость 0,000 0,000
Профессиональным опыт Коэффициент -0,029 -0,020
значимость 0,461 0,620
Примечание: проверка значимости на 1 %-ном уровне.
Значимость владения иностранным языком, которая не подтвердилась для предыдущей группы, для возрастной категории от 45 до 54 лет обусловила включение соответствующего признака в расширенную модель. Вновь сравнивая, таким образом, данную зависимость с первой возрастной группой, было получено, что текущий материальный достаток более старших респондентов в значительной степени определяется тем, насколько высоко они образованы и владеют теми или иными навыками, которые в нынешнее время могут быть востребованы на рынке труда. Несмотря на это, вероятность встречи данных навыков среди представителей рассматриваемой группы ниже, чем в предшествующих.
92
Г.А. Ястребов
Оценка стандартного уравнения заработной платы Минсера для категории от 45 до 54 лет
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
3!
I
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
[ЩИ]заработная плата (средняя) EZ1SEH3фактический доход (средняя) InWAG = 6,758 + 0,096*EDU ------InINC = 7,401 + 0,098*EDU
Диаграмма 5
Все коэффициенты являются значимыми, R-квадрат уравнения заработной платы составил 0,065; R-квадрат уравнения дохода — 0,078.
Таблица 4 Оценка коэффициентов парной связи для категории от 45 до 54 лет
Корреляционная матрица по Пирсону Зарплата Доход
Образование Коэффициент 0.145 0,181
Значимость 0,001 0,003
Профессиональный опыт Коэффициент -0.028 -0,078
Значимость 0,507 0,061
Примечание: проверка значимости на 1 %-ном уровне.
Обзор возрастной категории от 55 до 64 лет. Первое, что можно отметить, переходя к анализу самой старшей группы населения, — это наиболее низкие во всей представленной выборке показатели среднего уровня заработной платы. Это обусловлено тем, что данная категория состоит преимущественно из людей, которые завершили или завершают этап своей трудовой деятельности, лиц пенсионного возраста. Во-первых, в этой связи имеет смысл упомянуть эффект стажа, который на данном этапе превращается в эффект «старения» и негативно влияет на размеры заработков. Во-вторых, традиционное отсутствие с начала 1990-х годов сколько-нибудь эффективной социальной политики в отношении
Возможности реализации образовательных ресурсов
93
Оценка стандартного уравнения заработной платы Минсера для категории от 55 до 64 лет
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
?
Ш Li
1 2
о
в
г.
$
I
Щ i*
h. Й
а
к*
я
К?
it | У?
S . 4
Л*
й
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
I 1заработная плата (средняя)
С~3"^13фактический доход (средняя) 'InWAG = 6,892 + 0,073* ED U -------InINC = 7,681 + 0,074*EDU
Диаграмма 6
Все коэффициенты являются значимыми, R-квадрат уравнения заработной платы составил 0,117; R-квадрат уравнения дохода — 0,108.
Таблица 5 Оценка коэффициентов парной связи для категории от 55 до 64 лет
Корреляционная матрица по Пирсону Зарплата Доход
Образование Коэффициент 0,243 0,224
Значимость 0,015 0,027
Профессиональный опыт Коэффициент -0,294 -0,233
Значимость 0,030 0,023
Примечание: проверка значимости на 1 %-ном уровне.
старших возрастных категорий также отрицательно сказывается на их располагаемом доходе. Ситуация усугубляется тем, что образование, как было бы логично предположить, оказывает слабое влияние на распределение доходов в данной возрастной группе, поскольку в современных условиях его ценность на рынке груда крайне невелика. Оценка коэффициентов уравнений заработной платы и дохода дает показатели меньшие (0,073 и 0,074), чем в рассмотренных двух предыдущих группах (см. вид уравнений на Диаграммах 4, 5).
Распределение фактического дохода представителей возрастной категории от 55 до 64 лет характеризуется высокой неравномерностью. В частности, замет-
94
Г.А. Ястребов
но высокий показатель вариации признака дает основания полагать, что высокий уровень дохода у группы со средним специальным/профессиональным образованием не является закономерным. В то же время в группу с незаконченным высшим образованием вошел всего один респондент, что вновь заставляет исключить данную категорию из рассмотрения.
Крайне низкие показатели дохода в группе с начальным профессиональным образованием (ПТУ со средней школой) являются отражением тревожной тенденции, выявленной при анализе первой возрастной группы (от 25 до 34 лет), которая связана с тем, что соответствующий такому образованию квалификационный уровень в современных условиях остается практически невостребованным.
Характерно, что попытки построить модель зависимости уровня доходов от дополнительного образования и навыков оказались безуспешными — ни один из соответствующих коэффициентов регрессии не оказался значимым.
Влияние образования на размер собственности. Заметное проседание в распределении движимого имущества во всех возрастных категориях наблюдается, как и в случае с анализом текущих доходов, в группе с начальным профессиональным образованием (ПТУ). Сильный разброс признака в группе с незаконченным высшим образованием связан, как и прежде, с ничтожно малой выборкой соответствующих данному критерию респондентов — альтернативный анализ динамики медианного значения индекса показывает, что тенденция к увеличению имущества с ростом уровня образования во всех возрастных группах все же сохраняется.
Иллюстрация, представленная Диаграммой 7, подтверждает, в частности, ранее сделанные выводы о том, что наиболее равномерное и адекватное уровню образования распределение материальных выгод характерно для возрастной категории от 35 до 44 лет. Практически повторяет ту же тенденцию и самая младшая из представленных групп (от 25 до 34 лет). Относительно ровная и восходящая динамика распределения движимого имущества для этих двух возрастных групп может вполне свидетельствовать о том, что процесс их адаптации к новой социально-экономической реальности в России протекает более успешно, чем для двух других.
Наименее благополучно ситуация сложилась для самых старших представителей исследуемой выборки: в современных условиях высшее образование не играет определяющей роли в их материальном благополучии — в среднем, малообразованные группы располагают наборами имущества примерно той же ценности, что и высокообразованные. Об отсутствии справедливой связи также свидетельствует корреляционный анализ (см. Таблицу 6). В таблице отражено, что парная зависимость между образованием и движимым имуществом вполне значима и имеет тенденцию к усилению с переходом от более младшей возрастной группы к более старшей. Однако, категория от 55 до 64 лет является исключением из общей закономерности, так как вообще не дает значимой зависимости между этими двумя показателями.
Поведение индекса недвижимого имущества в зависимости от образования и возрастной категории оказалось куда более непредсказуемым, чем было проиллюстрировано в предыдущем случае. Единственная отчетливая тенденция к увеличению размеров недвижимости в соответствии с повышением уровня
Возможности реализации образовательных ресурсов
95
Распределение движимого имущества в зависимости от образования
1 2 3 4 5 6 7
от 25 до 34 лет -от 35 до 44 лет
от 45 до 54 лет от 55 до 64 лет
Распределение медианного значения типа респондентов, определенного по составу движимого имущества
от 25 до от 35 до от45до от 55 до 34 лет 44 лет 54 лет 64 лет
Диаграмма 7
В правой диаграмме светлые столбцы иллюстрируют малообразованные группы (1), темные — высокообразованные (7). Подписи к шкале образования см. в сноске к Диаграмме 1.
Таблица 6 Оценка корреляции между уровнем образования и владением
движимым имуществом
Корреляционная матрица по Пирсону от 25 до 34 лет от 35 до 44 лет от 45 до 54 лет от 55 до 64 лет
Образование коэффициент 0,251 0,300 0,325 0,192
значимость 0,000 0,000 0,000 0,053
Примечание: проверка значимости на 1 %-ном уровне.
образования заметна для возрастной группы от 35 до 44 лет. Проверка на наличие парной связи во всей рассматриваемой выборке выявила значимую зависимость между этими двумя признаками только для второй возрастной категории (соответствующий коэффициент Пирсона 0,134, см. Табл. 7).
Во второй группе, несмотря на подтверждающуюся тенденцию к улучшению состава недвижимости в зависимости от образования, можно также обнаружить, что в группах с профессиональной квалификацией и оконченным ПТУ проседают и средние, и медианные показатели соответствующего индекса. Причем наиболее выражен, как и ранее, провал в материальном положении выпускников профессионально-технических училищ. В частности, как и ранее, ситуация выглядит наиболее удручающим образом для самой старшей возрастной категории. Однако в целом для четвертой возрастной группы дела с недвижимостью обстоят не так плохо, как это было в случае с движимым имуществом. Отчасти это связано с тем, что собственность представляет собой воплощение жизненного заработка, размер которого, при прочих равных условиях, определи-
96
Г.А. Ястребов
Распределение недвижимого имущества в зависимости от образования
12 3 4 5 6 7
’от 25 до 34 лет от 45 до 54 лет
■от 35 до 44 лет от 55 до 64 лет
Распределение медианного значения типа респондентов, определенного по составу недвижимого имущества
от 25 до от 35 до от 45 до от 55 до 34 лет 44 лет 54 лет 64 лет
Диаграмма 8
Таблица 7 Оценка корреляции между уровнем образования и владением
недвижимым имуществом
Корреляционная матрица по Пирсону от 25 до 34 лет от 35 до 44 лет от 45 до 54 лет от 55 до 64 лет
Образование Коэффициент 0,068 0.134 0.120 0.021
Значимость 0,092 0,000 0,092 0,837
Примечание: проверка значимости на I %-ном уровне.
ется выслугой лет9. Второе возможное объяснение — наличие материальной помощи со стороны детей или молодых родственников, которая довольно распространена в нашей стране вследствие того, что данная категория остается вне внимания социальной политики государства.
Динамика распределения интегрального показателя собственности в зависимости от уровня образования и возрастной категории, по существу, будет представлять собой усредненное отражение тенденций, описанных выше (в силу методики, используемой при его вычислении). Однако ее анализ, отдельно от предыдущих показателей, позволяет сделать более общие выводы относительно характера влияния образования на материальное положение в зависимости от возраста.
Дополняя визуальный анализ представленных выше диаграмм, корреляционная матрица в Таблице 8 отражает наличие положительной связи между уровнем образования и размером собственности на протяжении возрастного интер-
9 Тем не менее попытка определить зависимость между данным показателем и возрастом оказалась неудачной. Соответствующий коэффициент корреляции по Пирсону оказался незначимым.
Возможности реализации образовательных ресурсов
97
Распределение собственности в зависимости от образования
7 г
1 2 3 4 5 6 7
от 25 до 34 лет ^^“от 35 до 44 лет
от 45 до 54 лет от 55 до 64 лет
Распределение медианного значения типа респондентов, определенного по составу собственности
от 25 до от 35 до от 45 до от 55 до 34 лет 44 лет 54 лет 64 лет
Диаграмма 9
Таблица 8 Оценка корреляции между уровнем образования и интегральным
индексом собственности
Корреляционная матрица по Пирсону от 25 до 34 лет от 35 до 44 лет от 45 до 54 лет от 55 до 64 лет
Образование Коэффициент 0,164 0,242 0,241 0,097
Значимость 0,000 0,000 0,000 0,331
Примечание', проверка значимости на I %-ном уровне.
вала от 25 до 54 лет. Эта зависимость наиболее сильно выражена у представителей второй возрастной группы (0,242), тогда как наименьший показатель корреляции приходится на категорию от 25 до 34 лет (0,164). Таким образом, размеры собственности молодого поколения не являются следствием реализации их образовательного ресурса в той степени, в которой они определяются уровнем образования для представителей возрастной группы от 35 до 54 лет.
Отсутствие сколько-нибудь значимой зависимости в самой старшей группе респондентов свидетельствует о том, что размеры принадлежащей им собственности практически никак не зависят от их образования. В целом, можно судить о том, что возможности реализации данного ресурса для рассматриваемой категории являются исчерпанными.
Заключение
В завершающей части данного исследования автору, для начала, хотелось бы вновь вернуться к поставленным в работе задачам с целью оправдать использование в своей работе сильно упрощенных регрессионных моделей. Деление
4 - 2737
98
Г.А. Ястребов
представительной выборки российского населения из 1845 человек на 4 возрастные группы позволило одновременно получить несколько крупных объектов для сравнительного анализа и сохранить целостность этих объектов, необходимую для получения более или менее сопоставимых оценок зависимости между уровнем образования и материальным положением. С целью исключить вероятность возникновения неоднозначной трактовки параллельно в анализе использовался традиционный метод определения коэффициентов парной связи.
За рамками проведенного в работе анализа осталось влияние гендерного признака на распределение показателей, которое могло бы дать определенные смешения в оценках по каждой из возрастных групп. Как представляется автору, дальнейшие исследования следует дополнить включением рассматриваемого фактора в имеющиеся модели. Тем не менее полученные в работе выводы позволяют выделить некоторые общие проблемные зоны исследуемого объекта.
Итак, в ходе исследования четырех возрастных групп российского населения на момент проведения репрезентативного опроса 2002 г. были получены следующие результаты:
1. Несмотря на то что самую молодую категорию (от 25 до 34 лет) среди участвовавших в опросе характеризуют самые высокие показатели доли респондентов с высшим образованием и распространенности таких продвинутых навыков, как владение иностранным языком и работа на компьютере, данная группа характеризуется наиболее слабо выраженной зависимостью между уровнем образования и материальным положением. Таким образом, была опровергнута одна из поставленных в работе гипотез о том, что образование в большей степени должно оказывать влияние на уровень жизни младшей группы населения вследствие отсутствия издержек, связанных с переквалификацией и адаптацией к новым экономическим условиям.
2. В самой старшей группе (от 55 до 64 лет) дифференциация по уровню образования вполне может быть использована в качестве объяснения для существующего распределения доходов, однако применительно к анализу распределения собственности этот фактор оказался практически незначим. Учитывая тот факт, что уровень доходов в данной группе крайне невысок, предположение о том, что возможности капитализации ее образовательных ресурсов исчерпаны, к сожалению, подтверждается.
3. Дифференциация материального положения в зависимости от образования является наиболее справедливой для промежуточной категории от 35 до 54 лет.
4. Включение в эконометрический анализ современных навыков позволило выявить значимость этих факторов в формировании доходов всех возрастных групп за исключением самой старшей, что подтверждает выдвинутую ранее соответствующую гипотезу. Характерно, что отдача от владения этими навыками растет с переходом от первой возрастной группы (от 25 до 34 лет) к третьей (от 45 до 54 лет), как и в случае с образованием, рассматриваемым отдельно.
5. В самой молодой и в самой старшей группах населения было отмечено сильное снижение уровня благосостояния лиц с начальным профессиональным образованием, выпускников профессиональных технических училищ.
Спустя почти десять лет после начала радикальных экономических реформ национальную сферу образования и рынок труда все еще нельзя считать полностью оправившимися от последствий постсоветской трансформации. Вместо
Возможности реализации образовательных ресурсов
99
адекватной реакции приспособления существующей системы образования к меняющейся структуре рынка рабочей силы присутствуют факты, свидетельствующие о ее уменьшающейся «полезности» как для индивидуальных экономических агентов, так и в целом для экономики страны.
Во-первых, низкий показатель взаимосвязи между уровнем образования и материальным положением в молодых группах населения заставляет предположить, что на их уровень жизни в существенной мере влияют различные ненаблюдаемые факторы. Преобладание роли этих факторов в формировании материального положения индивидов способно в определенной степени усугубить проблему мотивации будущих поколений, поскольку искажает стратегии поведения, связанные с накоплением человеческого капитала, и снижает стимулы к повышению образовательного уровня.
Во-вторых, существующий серьезный провал в материальном положении нынешних выпускников профессионально-технических училищ свидетельствует об отсутствии позитивных эффектов каких-либо мер (или самих мер), направленных на последовательную ликвидацию класса «ненужных» экономике отраслей параллельно с перепрофилированием соответствующих учебных заведений в соответствии с требованиями, обусловленными меняющейся конъюнктурой рынка труда.
В связи с намерениями России в будущем присоединиться к так называемому Болонскому процессу проблемы такого рода заслуживают дальнейшего и более глубокого исследования. Применение на ее территории международных образовательных стандартов обязано учитывать специфику затяжного трансформационного периода, который накладывается на окружающую страну социально-экономическую реальность. В противном случае, негативные последствия наступивших реформ могут послужить причиной гораздо более серьезных неудач в будущем.
Литература
Беккер Г.С. Человеческое поведение: экономический подход. М.: ГУ-ВШЭ, 2003.
Бондаренко Г.И. Человеческий капитал как показатель уровня общественного развития // Вестник РУДН. 2003. № 4-5.
Борисов Г. Неоднородность человеческого капитала на российском рынке труда. Консорциум экономических исследований и образования. Финальный отчет. 2005.
web-pecypc: http://wu4v.eerc.ru/details/download.aspx?file_id=3978
Бурдье П. Формы капитала // Экономическая социология. Ноябрь 2002. Т. 3. № 5.
Градосельская Г. Образовательно-экономические стратегии населения // Высшее образование в России. 2004. № 4.
Гребнев Л. С. Образование: рынок «медвежьих услуг»? // Мир России. 2005. № 2.
Греф Г. Девять барьеров на пути роста // Московские новости. 2003. № 24.
Денисон Э.И. Исследование различий в темпах экономического роста. М.: Прогресс, 1971.
Кендрик Дж. Совокупный капитал США и его формирование. М.: Прогресс, 1978.
Коулман Дж. Капитал социальный и человеческий // Общественные науки и современность. 2001. № 3.
Красильщиков В.А. Ориентиры грядущего? Постиндустриальное общество и парадоксы истории // Общественные науки и современность. 1993. № 2.
А*
100
Г.А. Ястребов
Нестерова Д., Сабирьяпова К. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России. Консорциум экономических исследований и образования. Научный доклад № 99/04. Декабрь 1998. web-pecypc: http://www.eerc.ru/publications/workpapers/ WP_99-04R.pdf
Овсянников А. Система образования в России и образование России // Мир России. 1999. T.VIII.№3.
Пястолов С. Феномен образования в меняющемся обществе // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2003. Т. 1. № 1.
Струмшшн С.Г. Проблемы экономики труда. М.: Наука, 1982.
Струмилин С.Г\ Эффективность образования в СССР // Народное образование. 1962. N9 6.
Стукен Т., Бабенко Т. Человеческий капитал как фактор дифференциации заработной платы. Публикации независимого института социальной политики. 2000. web-pecypc: http://www.socpol.ru/grantprog/pdf/stuken.pdf
Шкаратан О.И. Социальные реалии России начала 2000-х гг.: Предварительные итоги представительного опроса россиян // Мир России. 2003. № 2.
Шкаратан О.И., Иванов И.М.Инясевскый С.А. Анализ социально-экономического неравенства россиян // Общественные науки и современность. 2005. N9 5—6.
Материалы Интернет-конференции «Финансирование и доступность высшего образования». 2004. web-pecypc: http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/175760.html
Becker G.S. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis (with Special Reference to Education). Chicago: University of Chicago Press, 1993.
Ben-Porath Y. The Production of Human Capital and Life Cycle of Earnings // Journal of Political Economy. 1967. Vol. 75. №. 4.
Berger M.C. The Effects of Cohort Size on Earnings Growth: A Reexamination of the Evidence. //Journal of Political Economy. June 1985. Vol. 93.
Gregoty P.R., Collier I.L. Unemployment in the Soviet Union: Evidence from the Soviet Interview Project // American Economic Review. September 1988. Vol. 78.
Gregoty P.R., Kohlhase J.E. The Earnings of the Soviet Workers: Evidence from the Soviet Interview Project // Review of Economics and Statistics. February 1988. Vol. 70.
Handel M. Computers and the Wage Structure. The Jerome Levy Economics Institute Working Papers. 1999. web-pecypc: http://www.levy.org/pubs/wp/285.pdf
Kapsalis C, Morisette R.t Picott G. The Returns to Education and the Increasing Wage Gape between Younger and Older Workers // Analytical Studies Branch Research Paper Series. March 1999. web-pecvpc: http://www.statcan.ca/enaiish/research/MF0019MIE/ 11F0019M IE 1999131.
Mincer /. Investment in Human Capital and Personal Income Distribution //Journal of Political Economy. 1958. Vol. 66.
Mincer J. On-the-Job Training: Costs, Returns and Some Implications // Journal of Political Economy. 1962. Vol. 70. № 2.
Newell A.f Reilly B. The Gender Wage Gap in Russia: Some Empirical Evidence // Labour Economics. 1996. Vol. 3.
Schultz T.W. Investment in Human Capital: the Role of Education and of Research. N.Y.: Free Press, 1971.
