Эффективность инвестиций в человеческий капитал в современных условиях

Монография

Ответственный редактор
доктор экономических наук, профессор
Р. М. Мельников

ebooks@prospekt.org

Информация о книге

УДК 37:001.12/.18

ББК 65.497

Э94

Авторы:

Мельников Р. М., доктор экономических наук, профессор, руководитель авторского коллектива — введение, заключение, гл. 1, 3–8, 11;

Марголин А. М., доктор экономических наук, профессор — гл. 6, 10, 11;

Устенко В. С., кандидат экономических наук — гл. 2, 9, 10;

Гиноян А. Б., кандидат экономических наук — гл. 3, 8;

Тесленко В. А. — гл. 1, 7, 9;

Туранова Е. А. — гл. 2, 9.

Рецензенты:

Тютюкина Е. Б., доктор экономических наук, профессор;

Фурманов К. К., кандидат экономических наук.

В монографии построены количественные оценки частной, бюджетной и общественной эффективности инвестиций в человеческий капитал для различных уровней и профилей образования. Оценка эффективности и рисков инвестиций в высшее (включая аспирантуру) и среднее профессиональное образование осуществлена с использованием регрессионного анализа данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения и финансовых моделей, позволивших сопоставить издержки, выгоды и риски инвестиций в человеческий капитал для различных субъектов. Для оценки влияния человеческого капитала на экономическое развитие на макроуровне проведен регрессионный анализ панельных данных Росстата, позволивший выявить влияние человеческого капитала на динамику экономического роста и инновационную активность российских регионов. Изучено влияние человеческого капитала на темпы экономического роста в различных странах мира и инновационную активность компаний стран Содружества Независимых Государств. Сформулированы рекомендации по совершенствованию механизма инвестирования в человеческий капитал в современных российских условиях на уровнях среднего профессионального и высшего образования с особым акцентом на программы подготовки научно-педагогических кадров высшей квалификации.

УДК 37:001.12/.18

ББК 65.497

© Коллектив авторов, 2019

© ООО «Проспект», 2019

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы Россия вышла на лидирующие позиции в мире по формальным показателям уровня образования населения. Однако это не способствовало позитивным структурным изменениям, опережающему развитию наукоемких и высокотехнологичных секторов. Наблюдаются диспропорции между спросом реального сектора экономики на профессиональные знания и навыки и их предложением. В этих условиях выбор подходов к корректировке стратегий развития образовательных учреждений и системы образования в целом, а также формированию индивидуальных образовательных траекторий должен базироваться на количественных оценках показателей эффективности инвестиций в образование для самих обучающихся, государственного бюджета и общества в целом, а также на выявлении возможностей их повышения.

Оценка эффективности инвестиций в человеческий капитал на микро-, мезо- и макроуровнях и разработка предложений по их повышению являлись предметом исследования многих зарубежных и российских ученых, среди которых можно отметить Т. Шульца, Г. Беккера, Дж. Минцера, Дж. Хекмана, П. Ромера, Г. Мэнкью, Р. Барро, П. Агиона, Л. Притчетта, Г. Псахарополуса, Д. Джоргенсена, Б. Фраумени, Т.Л. Клячко, С.А. Белякова, А.В. Божечковой, И.А. Денисовой, Р.И. Капелюшникова, С.Ю. Рощина, А.В. Аистова.

Для оценки эффективности инвестиций в человеческий капитал на микроуровне в подавляющем большинстве исследований используются различные модификации модели Дж. Минцера. Однако при этом часто игнорируются многие важные составляющие издержек и выгод инвестирования в получение образования: стоимость обучения, размер стипендий, вероятность успешного завершения образовательной программы, снижение вероятности безработицы для лиц с лучшим образованием, выгоды нематериального характера (возможность получать удовлетворение от характера профессиональной деятельности и профессионального развития, отсрочка от службы в армии). Недостаточное внимание уделяется анализу рисков инвестирования в получение образования по конкретной специальности, а также оценке общественной и бюджетной эффективности инвестиций в подготовку кадров. Вопрос эффективности инвестиций в получение образования на уровне аспирантуры в российских условиях остается неизученным.

Оценка эффективности инвестиций в человеческий капитал на макро- и мезоуровнях обычно проводится с помощью эконометрических моделей, позволяющих анализировать влияние инвестиций в человеческий капитал на динамику экономического роста. При этом значительно меньшее внимание уделяется влиянию таких инвестиций на структурные изменения в экономике. Требуют дополнительного изучения вопросы об оптимальных с позиций макроэкономической эффективности пропорциях в развитии высшего и среднего профессионального образования, а также о причинах расхождений между высокими показателями эффективности инвестиций в получение формального образования на микроуровне и неоднозначными последствиями повышения уровня формального образования на макроуровне.

Настоящая монография, подготовленная по результатам научно-исследовательских работ по государственному заданию РАНХиГС 2019 года и гранту компании BP, посвящена обоснованию количественных оценок частной, бюджетной и общественной эффективности инвестиций в человеческий капитал для различных уровней и профилей образования, а также разработке рекомендаций по совершенствованию механизма инвестирования в человеческий капитал в российской экономике с учетом результатов анализа лучшей мировой практики, а также количественных оценок эффективности инвестиций в получение образования.

Научная новизна результатов выполненного исследования определяется более комплексным учетом издержек и выгод различных форм инвестирования в человеческий капитал для различных стейкхолдеров по сравнению с ранее проведенными исследованиями, учетом инвестиционных рисков при ранжировании альтернативных образовательных траекторий по степени эффективности, определением взаимосвязи между структурой инвестиций в человеческий капитал и характеристиками процесса экономического развития российских регионов, а также раскрытием специфики аспирантуры как формы инвестирования в человеческий капитал.

Результаты исследования могут быть учтены при выборе индивидуальных образовательных траекторий, разработке стратегий развития вузов и учреждений среднего профессионального образования, совершенствовании государственной образовательной и инновационной политики, направленной на повышение эффективности механизма инвестирования в человеческий капитал и создание условий для полноценного кадрового обеспечения инновационного развития. Они используются в учебном процессе Института государственной службы и управления РАНХиГС при чтении курсов «Экономика развития», «Экономическая оценка инвестиций», «Эконометрика», «Мировая экономика» Р.М. Мельниковым и В.С. Устенко.

Авторы глубоко признательны рецензентам – Елене Борисовне Тютюкиной и Кириллу Константиновичу Фурманову за ценные замечания и предложения, которые позволили сделать аргументацию более четкой и убедительной. В процессе выполнения исследования большую организационную, интеллектуальную и психологическую поддержку авторам оказывали Анастасия Васильевна Черкашина, Екатерина Михайловна Мельникова и Алла Ивановна Урецкая, без помощи которых это исследование вряд ли было бы доведено до логического завершения. Авторы также считают своим долгом выразить искреннюю благодарность компании BP, которая сочла возможным поддержать этот проект в рамках своей программы поддержки образования и науки.

Глава 1. АНАЛИЗ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ КОНЦЕПЦИЙ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА И ЕГО РОЛИ В ИННОВАЦИОННЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЯХ ЭКОНОМИКИ

Активные исследования в области анализа человеческого капитала начались в 60-х годах XX века, хотя сама концепция человеческого капитала имеет достаточно давнюю историю. В 1676 году английский экономист У. Петти впервые применил концепцию человеческого капитала для прикладных целей. Он провел количественное сравнение ущерба от потерь вооружений во время боевых действий с ущербом от потерь человеческих жизней¹. Основные элементы методологии расчетов, примененной Петти, используются при оценке человеческого капитала и в настоящее время. Хотя в те годы анализ Петти носил чисто прикладной характер и не использовался для поддержки каких-либо теоретических гипотез.

Акцент на улучшении профессиональных навыков работников как фундаментальном факторе экономического прогресса и повышения общественного благосостояния впервые был сделан столетие спустя А.Смитом, который вполне четко осознавал роль человеческого капитала в экономике и показал, как инвестиции в человеческий капитал влияют на уровень заработных плат и личных доходов². Хотя Смит довольно критично оценивал качество преподавания в Оксфордском университете и других университетах своего времени, в целом он считал, что образование является важным каналом капиталообразования. Особую роль он отводил формированию прикладных профессиональных навыков в ходе специализированного обучения, что способствует повышению производительности человеческих ресурсов и общественного богатства.

А. Маршалл подчеркнул долгосрочную природу инвестиций в человеческий капитал и роль семьи в их осуществлении³. Маршалл различал материальный и «личный» (personal) капитал и считал, что «личный» капитал формируется главным образом в результате инвестиций родителей, которые создают условия для получения образования своих детей, в том числе оплачивают их обучение. Он также отметил, что нефинансовые соображения играют очень большую роль при принятии этих инвестиционных решений, поскольку работники выступают не только в роли производителей и создателей денежных доходов, но и являются потребителями условий труда, в которых ведется их профессиональная деятельность.

Однако в целом до второй половины XX века большинство экономистов рассматривали выгоды от получения образования как имеющие отношение к социальной и культурной сферам. В качестве основных факторов производства рассматривались труд, физический капитал и земля. Образование находилось на периферии экономического анализа, в том числе при изучении рынка труда. Влиянию инвестиций в образование на производительность труда должного внимания не уделялось.

Широкое развитие теория человеческого капитала получила только после Второй мировой войны в результате активного применения количественных методов для обработки больших массивов статистических данных. Важными факторами, стимулирующими развитие теории человеческого капитала, стали исследования природы и источников экономического роста в 1950-е и 1960-е годы, а также исследования распределений заработных плат и личных доходов, которые стали возможными после организации переписей населения.

Выделение теории человеческого капитала в начале 1960-х годов в самостоятельную область экономических исследований было обусловлено выявлением двух важных эмпирических фактов и стремлением дать этим фактам теоретическое объяснение. Во-первых, динамику экономического роста в США не удалось объяснить с использованием стандартных моделей. Во-вторых, было показано, что значительная часть прироста доходов физических лиц может быть объяснена повышением уровня образования.

С. Фабрикант, изучавший динамику производительности в США в период с 1889 по 1957 год, пришел к выводу, что стандартные методы и допущения, используемые для расчета показателей производительности, сопровождаются недооценкой нематериальных капиталовложений и, следовательно, приводят к завышению производительности. Это позволило обосновать важную роль в процессе экономического развития «нематериального капитала», под которым С. Фабрикант понимал «все улучшения в фундаментальной науке, технологиях, управлении бизнесом и образовании, которые могут быть результатом преднамеренных индивидуальных или коллективных инвестиций с целью получения экономической выгоды или являться побочными продуктами работы в процессе достижения других целей»⁴.

Важность вклада нематериального капитала в экономическое развитие была отмечена и в работе М. Абрамовица⁵, который показал, что объем производства в США растет более высокими темпами, чем можно было ожидать исходя из динамики традиционных факторов производства. Расхождение между фактическим выпуском и его прогнозом на основе объема используемых ресурсов М. Абрамовиц назвал «мерой нашей невежественности». С. Фабрикант обнаружил, что эта «мера невежественности» увеличивалась возрастающими темпами в течение периода 1889–1957 годов. Результаты этих эмпирических исследований стимулировали разработку теоретических моделей, учитывающих влияние нематериальных факторов и, прежде всего, человеческого капитала.

С начала 1950-х годов Т. Шульц, руководитель департамента экономики Чикагского университета, стал активно пропагандировать идею о том, что способность людей к обучению обладает сопоставимой ценностью с другими ресурсами, задействованными в производстве товаров и услуг, а инвестиции в человеческий капитал являются ключевой движущей силой экономического развития. Благодаря авторитету Шульца и его хорошим отношениям с государственными и частными научными фондами (особенно фондами Рокфеллера и Форда) поддержку получили многие талантливые молодые исследователи, выбравшие своей областью именно инвестиции в человеческий капитал.

Значительный импульс развитию теории человеческого капитала был задан президентским посланием Шульца членам Американской экономической ассоциации⁶. Шульц подчеркнул, что навыки и знания являются формой капитала, который в значительной степени является продуктом осознанных инвестиций. Темп роста данного капитала в странах Запада, по оценке Шульца, существенно превысил темп роста физического капитала, что стало ключевой особенностью развития рыночной экономической системы в XX веке. В частности, в США в течение периода с 1900 по 1956 г. темп прироста образовательного капитала почти в два раза превысил темп прироста материального капитала, и это существенно повлияло на рост национального дохода. Кроме того, с точки зрения Шульца быстрое восстановление экономик Германии и Японии после Второй мировой войны и разрушения значительной части физического капитала в результате военных действий было обусловлено наличием значительного запаса человеческого капитала у хорошо образованного населения этих стран.

Шульц рассматривал человеческий капитал как способность адаптироваться к изменяющейся окружающей среде, прежде всего к появлению новых и более производительных технологий. Хотя определяющую роль в формировании человеческого капитала Шульц отводил образованию, он выделял и другие формы инвестирования в человеческий капитал. К их числу он отнес: развитие учреждений здравоохранения и совершенствование медицинской помощи, способствующие росту производительности и качества жизни людей; обучение на рабочем месте; формальное образование в рамках программ начального, среднего и высшего уровня; программы профессиональной переподготовки и повышения квалификации; миграцию трудовых ресурсов, позволяющую адаптироваться к изменению спроса на труд и повысить эффективность использования имеющихся трудовых ресурсов⁷.

Развивая подход Т. Шульца, Г. Беккер провел теоретическое исследование процесса принятия экономических решений, касающихся определения количества времени и других ресурсов, затрачиваемых на получение образования⁸. Г. Беккер построил свои теоретические рассуждения вокруг нормы доходности на инвестиции, определяемой путем дисконтирования будущих доходов от трудовой деятельности при выборе различных образовательных траекторий и практического использования полученных навыков и знаний.

Согласно Беккеру, инвестиции в человеческий капитал предполагают первоначальные затраты (прямые расходы на оплату обучения, упущенные доходы от трудовой деятельности в течение периода получения формального образования, а также пониженный уровень зарплаты в течение периода обучения на рабочем месте) ради получения доходов на эти инвестиции в будущем. Получение последующих доходов от инвестиций в человеческий капитал осуществляется по двум взаимосвязанным каналам: в результате повышения производительности труда и зарплат работающих, а также благодаря улучшению возможностей занятости. Рациональные агенты осуществляют инвестиции в человеческий капитал до тех пор, пока предельная норма доходности на эти инвестиции превышает альтернативные издержки их финансирования.

В своей теоретической модели инвестиций в человеческий капитал Беккер учитывал также межличностные различия в способностях и финансовые возможности семьи. Межличностные различия в предельных издержках финансирования инвестиций в человеческий капитал Беккер связывал с финансовыми ограничениями, жесткость которых существенно различается в различных семьях. Молодой человек, сталкивающийся с жесткими финансовыми ограничениями, не может финансировать инвестиции в человеческий капитал на выгодных для него условиях, что вынуждает его делать рациональный выбор по осуществлению меньших инвестиций в человеческий капитал по отношению к молодому человеку, который не испытывает финансовых ограничений на стадии получения образования. Кроме того, межличностные различия в способностях (которые Беккер считал заданными и не поддающимися коррекции в результате образовательных воздействий) также влияют на издержки получения образования, что выступает еще одним фактором дифференциации оптимальных объемов инвестиций в человеческий капитал.

Поскольку человеческий капитал, в отличие от физического, не может выступать обеспечением кредита, объемы его формирования при отсутствии государственной поддержки оказываются существенно меньше оптимального уровня из-за жесткости финансовых ограничений. Необходимость ослабления этих ограничений ради повышения общественного благосостояния служит одним из основных аргументов в поддержку государственного финансирования системы образования. Но поскольку прямые затраты на обучение составляют лишь часть суммарных инвестиций в человеческий капитал (значительную часть которых составляют упущенные доходы от трудовой деятельности), полностью проблему неравенства доступа к возможностям получения образования активная государственная поддержка системы образования не решает.

Теория Беккера позволила объяснить рост продолжительности обучения у новых поколений удлинением продолжительности жизни, которое способствует повышению отдачи на инвестиции в человеческий капитал. Также она позволила выдвинуть предположение, что распространение образования было в значительной степени обусловлено научно-техническим прогрессом, который повысил спрос на квалифицированный труд, что отразилось на норме доходности инвестиций в человеческий капитал. Кроме того, она подчеркнула возможные затруднения при финансировании инвестиций в человеческий капитал, порождающие риски их недофинансирования.

Согласно Беккеру, инвестиции в человеческий капитал повышают уровень профессиональных навыков и обеспечивают прирост производительности труда. В работе Пигу⁹ был сделан вывод, что фирмы не имеют достаточных стимулов для инвестиций в развитие навыков своих работников, поскольку работники, получившие эти навыки, могут уволиться и трудоустроиться в других фирмах, которые смогут воспользоваться этими навыками. Однако Беккер¹⁰ подверг сомнению это утверждение и показал, что у фирм существуют стимулы к покрытию части расходов на профессиональное обучение, поскольку наемные работники и их потенциальные работодатели не смогут достигнуть такого же уровня производительности при смене работы.

Беккер ввел ставшее затем классическим разграничение между общим и специфическим человеческим капиталом. Общий человеческий капитал соответствует знаниям и навыкам, которые могут быть использованы не только на текущем рабочем месте, но и на других рабочих местах и у других работодателей. Напротив, специфический человеческий капитал повышает производительность работника только на его текущем рабочем месте.

На конкурентном рынке труда, где работники получают зарплаты, равные предельному продукту труда, фирмы не могут окупить инвестиции в развитие общих навыков работников, поэтому они совершенно не заинтересованы в финансировании формирования общих профессиональных навыков у своих сотрудников и полностью перекладывают это бремя на наемных работников и государство. В то же время у самих работников имеются довольно сильные стимулы для инвестирования в общий человеческий капитал, поскольку они являются основными выгодоприобретателями от повышения своей производительности.

В случае обучения на рабочем месте наемные работники могут осуществлять финансирование таких инвестиций в приобретение общих профессиональных навыков путем согласия работать за пониженную заработную плату в течение периода обучения. Беккер отмечает, что заработная плата в таком случае может быть даже отрицательной. В качестве примера он приводит средневековую систему ученичества, в которой ученики и подмастерья платили за обучение или работали за крайне низкую зарплату до завершения своего обучения.

Согласно Беккеру, финансирование инвестиций в специфический человеческий капитал существенно отлично от финансирования инвестиций в общий человеческий капитал, потому что работники не могут получить выгод от накопления специфического человеческого капитала после смены места работы. Как на совершенном, так и на несовершенном рынке труда фирмы могут окупить инвестиции в формирование специфических навыков своих работников и поэтому идут на покрытие части затрат по осуществлению этих инвестиций.

Накопление специфического человеческого капитала приводит к более низкой текучести кадров, поскольку и фирмы, и работники выигрывают от поддержания взаимовыгодного сотрудничества, при разрыве которого выгоды от ранее осуществленных инвестиций в специфический человеческий капитал теряются. При этом фирмы готовы платить премию работникам, прошедшим специальную подготовку, чтобы снизить текучесть кадров и тем самым избежать обесценения своих инвестиций в специфический человеческий капитал.

Беккер считал, что в большинстве случаев профессиональная подготовка не является ни полностью специфической, ни полностью общей, и поэтому издержки распределяются между работником и фирмой в зависимости от таких параметров, как отношение к риску, стремление к ликвидности и текучесть кадров.

В ходе проведения эмпирического анализа Беккер попытался определить, насколько адекватными являются расходы США на высшее образование¹¹. Методология, разработанная Беккером, основывалась на сравнении доходов от трудовой деятельности выпускников колледжей с доходами выпускников средних школ. Сопоставив прирост доходов в результате получения высшего образования с затратами на обучение в колледже, Беккер получил норму отдачи от инвестиций в высшее образование.

Беккер исходил из того, что в том случае, если норма отдачи от инвестиций в высшее образование заметно больше, чем норма отдачи от инвестиций в материальный капитал, это свидетельствует о недостаточности осуществляемых инвестиций в высшее образование. Беккер учел влияние ряда контрольных переменных и получил оценку нормы отдачи от инвестиций в обучение в колледже на уровне 7–9% годовых. Поскольку норма отдачи от инвестиций в материальный капитал была оценена Беккером на уровне 8% годовых, он был вынужден констатировать, что прирост прямых доходов не может служить убедительным аргументом для обоснования существенного увеличения расходов на высшее образование. В то же время Беккер полагал, что получение высшего образования обеспечивает не только прямые, но и косвенные эффекты, оценить которые значительно сложнее.

Хотя Беккеру не удалось доказать, что увеличение расходов на образование принесет значительные экономические выгоды, его исследование имело важное значение, поскольку в нем были заложены основы современной методологии оценки эффективности инвестиций в человеческий капитал. Позднее он опубликовал обстоятельную монографию¹², развивающую эту методологию. В этой монографии на основе использования данных переписи населения США 1950 г. он оценил частную норму доходности инвестиций в образование на более высоком уровне – 13%, а общественную норму доходности инвестиций в образование, учитывающую косвенные эффекты – в диапазоне от 12,5% до 25%.

Однако в основе большинства эмпирических исследований, посвященных оценке нормы отдачи на инвестиции в образование, лежит не использованная Г. Беккером модель дисконтирования издержек и выгод, а регрессионная модель, предложенная Дж. Минцером¹³. В своей диссертации на соискание ученой степени Ph.D., защищенной в Чикагском университете в 1957 году, основные результаты которой были опубликованы в Journal of Political Economy в 1958 году, Минцер построил модель, с помощью которой показал, как человеческий капитал (формируемый как в процессе получения формального образования, так и в ходе обучения на рабочем месте) может объяснить более высокое вознаграждение профессиональных занятий, требующих более длительной образовательной подготовки. В широко цитируемой монографии, опубликованной в 1974 году, Минцер расширил простую регрессионную модель Г. Беккера и Б. Чизвика, связывающую доходы от трудовой деятельности с годами обучения¹⁴, дополнив ее экономически содержательной и статистически значимой переменной, характеризующей длительность обучения на рабочем месте и накопленный профессиональный опыт – продолжительностью трудового стажа в годах.

В основе расчетов Дж. Минцера лежало уравнение регрессии lnWi = β₀ + β₁Si + β₂Xi + β₃ (Xi)² + εi, где Wi – заработная плата индивида i, Si – продолжительность обучения в годах, Xi – трудовой стаж, εi – случайный член. Параметр β₁ этого уравнения можно интерпретировать как норму доходности инвестиций в образование, если в качестве издержек получения образования рассматривать только упущенные доходы от трудовой деятельности.

Результаты проведенных расчетов позволили установить, что рабочие места, которые требуют высокого уровня формальной подготовки, обеспечивают более высокий доход по отношению к доходу лиц с более низким уровнем формального образования, достаточный для компенсации заработной платы, упущенной в процессе получения образования. Анализ зависимости заработной платы от трудового стажа показал, что в первые годы трудовой деятельности доходы наемного работника быстро растут, но темпы их роста заметно снижаются в середине профессиональной карьеры и становятся отрицательными ближе к выходу на пенсию. Минцер объяснил это тем, что по мере накопления профессионального опыта происходит совершенствование трудовых навыков, что вознаграждается повышением заработной платы, однако достижение пожилого возраста сопровождается снижением производительности, что приводит к уменьшению уровня трудовых доходов.

Кроме того, Минцер обнаружил меньшее снижение трудовых доходов в последние годы трудового стажа у лиц с более высоким уровнем формального образования. Он пришел к выводу, что с повышением уровня сложности профессии, сопровождаемой увеличением продолжительности формального образования, кривая доходов в течение жизненного цикла становится более крутой, а рост заработной платы в течение жизненного цикла компенсирует затраты на длительное формальное обучение, а также вознаграждает полученный профессиональный опыт.

На основе данных переписи населения США 1960 года Минцер получил норму доходности инвестиций в образование в размере 11,5% годовых¹⁵. В последующем уравнение Минцера многократно оценивалось для разных стран мира с использованием данных разных лет. Полученные оценки параметра β₁ регрессии Минцера в основном укладываются в диапазон от 5% до 15%. Расчеты как по данным США, так и по данным других стран мира показали, что инвестиции в образование женщин приносят несколько более высокую доходность, чем инвестиции в образование мужчин. При этом по мере продолжения обучения отдача на инвестиции в образование снижается, и максимальной является отдача на инвестиции в получение начального образования.

Причинный эффект получения образования на прирост уровня доходов от трудовой деятельности неоднократно подвергался сомнениям. Еще Р. Солоу¹⁶, критикуя расчеты Г. Беккера, отметил, что они не учитывают корреляцию между способностями и освоением образовательных программ и поэтому завышают отдачу на инвестиции в образование (отражая не только эффект образования, но и эффект лучших способностей тех, кто продолжает обучение дольше). В то же время серьезные исследования, выполненные с использованием продвинутых эконометрических методов¹⁷, показали, что при корректном учете корреляции между способностями и продолжительностью обучения оценка нормы отдачи на инвестиции в образование существенно не меняется.

Важным направлением развития теории человеческого капитала стало моделирование решений об инвестировании в человеческий капитал и ведении трудовой деятельности в течение жизненного цикла. При этом требовалось обеспечить согласованность теоретических предсказаний с эмпирически установленными фактами, согласно которым доходы от трудовой деятельности положительно зависят от запаса человеческого капитала, а зависимость трудовых доходов от возраста является вогнутой и возрастающей в течение достаточно длительного периода. При увеличении человеческого капитала в результате осуществленных инвестиций в получение формального образования максимум дохода от трудовой деятельности достигается позднее, а уровень доходов от трудовой деятельности повышается.

Первая теоретическая модель накопления человеческого капитала в течение жизненного цикла, критерием которой является максимизация доходов от трудовой деятельности, была предложена Й. Бен-Поратом¹⁸. Эта модель объясняет рост доходов от трудовой деятельности повышением производительности, обеспечиваемой накоплением человеческого капитала, который отражает запас имеющихся профессиональных навыков. Решение об инвестировании в человеческий капитал рассматривается как проблема выбора между работой и инвестированием в накопление навыков.

В модели предполагается, что каждый экономический агент использует при производстве нового человеческого капитала Qt в периоде t некоторую часть st уже имеющегося у него человеческого капитала Ht, а также рыночные блага Qt. Производственная функция, описывающая процесс создания дополнительного человеческого капитала, имеет вид Qt = f (st, Ht, Dt) = β₀ (st Ht)β1 (Dt)β2. Скорость изменения запаса человеческого капитала определяется как Ht = Qt ‒ σ Ht, где σ – норма амортизации человеческого капитала, отражающая в том числе и влияние научно-технического прогресса, который обесценивает часть уже сформированных навыков.

Экономический агент может отказаться от генерации текущих доходов ради накопления полезных навыков, чтобы увеличить запас навыков, который он может использовать для генерации доходов в будущем. Действуя рационально, он максимизирует суммарный приведенный доход от трудовой деятельности в течение всего жизненного цикла, выбирая на каждом шаге жизненного цикла долю имеющегося у него запаса человеческого капитала, которая будет использоваться для производства дополнительного человеческого капитала, а также распределяя потребление между шагами жизненного цикла. При этом экономический агент сопоставляет предельные выгоды от накопления дополнительного человеческого капитала и использования уже накопленного человеческого капитала на рынке труда для извлечения доходов от трудовой деятельности.

Модель Бен-Пората анализирует только выбор между инвестированием в человеческий капитал и его использованием для извлечения доходов от трудовой деятельности и не учитывает проблему выбора между трудовой деятельностью и досугом. Несмотря на это, в целом предсказания модели Бен-Пората довольно неплохо согласуются с наиболее существенными эмпирически наблюдаемыми особенностями формирования доходов от трудовой деятельности в течение жизненного цикла.

Динамика инвестиций в человеческий капитал рационального экономического агента в модели Бен-Пората предусматривает высокий объем инвестиций в начале жизненного цикла, который затем уменьшается. При этом выделяются три фазы накопления человеческого капитала: начальная фаза с отсутствием доходов от трудовой деятельности (предусматривающая использование всего располагаемого времени для производства человеческого капитала, что соответствует получению формального образования), следующая за ней длительная фаза с активной трудовой деятельностью и частичным использованием располагаемого времени для производства человеческого капитала (за счет выделения части времени на программы профессионального обучения и обучение на производстве), а также заключительная третья фаза, характеризующаяся отсутствием инвестиций в человеческий капитал.

Из модели следует, что в любой момент времени экономические агенты с лучшим формальным образованием и лучшими способностями инвестируют больше в обучение на рабочем месте. Она подчеркивает, что формальное образование не является единственным способом, которым экономический агент может инвестировать в собственный человеческий капитал, и что существует тесная связь между инвестициями в формальное образование и инвестициями в обучение на рабочем месте. Помимо этого, в экономиках, характеризующихся значительным уровнем инвестиций в формальное образование, можно также ожидать значительных инвестиций в развитие профессиональных навыков в процессе последующей трудовой деятельности.

Дж. Хекман¹⁹ предложил более общую модель максимизации полезности в течение жизненного цикла с эндогенно определяемыми предложением труда, инвестициями в формирование человеческого капитала, потреблением, а также учетом потребительской составляющей образования, которая включила модель Й. Бен-Пората как один из частных случаев. Формирование человеческого капитала в этой модели осуществляется согласно условию Ht =f (It, Ht, Dt) ‒ σHt, где Ht – запас человеческого капитала в момент t, It – время, посвященное формированию человеческого капитала, Dt – прямые издержки формирования человеческого капитала, σ – норма амортизации человеческого капитала. Хекман показал, что его модель несколько лучше соответствует эмпирическим данным о доходах и поведении людей в течение жизненного цикла, чем модель Бен-Пората.

Однако более интересны и практически значимы другие выводы Дж. Хекмана в области анализа инвестиций в человеческий капитал, связанные с акцентированием особой важности инвестиций в человеческий капитал на самой ранней стадии жизненного цикла.

Еще Г. Беккер отмечал, что инвестиции в человеческий капитал на ранней стадии жизненного цикла приносят большую отдачу, но просто потому, что период получения выгод от этих инвестиций до момента смерти или ухода с рынка труда является более продолжительным²⁰. Хекман существенно дополнил и обогатил эту концепцию, обратив внимание экономистов на результаты медицинских и психологических исследований в области детского развития, которые показали, что в ранние годы жизни базовые способности могут изменяться под влиянием эффективного обучения.

Классические работы по теории человеческого капитала противопоставляют человеческий капитал и врожденные способности как качественно различные факторы, определяющие уровень доходов от трудовой деятельности. Хекман же считает, что более корректный взгляд на способности состоит в том, что они формируются под влиянием обучения в первые годы жизни и оказывают влияние на последующий выбор образовательных траекторий. Более того, и в последующие годы жизни формирование навыков и способностей характеризуется динамической комплиментарностью – более способные люди приобретают больше навыков, а большие навыки содействуют развитию способностей. Эта динамическая комплиментарность навыков и способностей нашла отражение в теоретической модели инвестиций в человеческий капитал, предложенной Хекманом и его соавторами²¹.

Один из ключевых тезисов Хекмана состоит в том, что отдача на инвестиции в образование (формирование навыков и развитие способностей) с возрастом снижается. По его оценкам, при сложившемся уровне расходов на образование в американской экономике и экономиках большинства европейских стран отдача на инвестиции в образование наиболее молодых (дошкольное и школьное) очень высока, а отдача от инвестиций в образование лиц более зрелого возраста (вузовское и послевузовское) довольно низка. Общественно оптимальная стратегия инвестирования в человеческий капитал должна обеспечить выравнивание отдачи от инвестиций на разных уровнях образования. Поэтому при достигнутом уровне совокупных инвестиций в человеческий капитал их отдачу можно повысить, если перенаправить средства на программы, соответствующие наиболее ранним этапам образовательного процесса²².

В целом не только теоретические, но и эмпирические исследования достаточно определенно свидетельствуют, что получение образования способствует значимому приросту доходов от трудовой деятельности. Однако положительное влияние образования на уровень трудовых доходов имеет два разных объяснения. Одно из них дается теорией человеческого капитала, согласно которой получение образования способствует повышению производительности, а другое – теорией образовательных сигналов²³, согласно которой получение образования позволяет продемонстрировать потенциальным работодателям наличие определенного уровня способностей.

Теория образовательных сигналов базируется на предположениях, что прямая оценка способностей и производительности потенциального работника является достаточно дорогостоящей, и что каждый человек знает о своих способностях гораздо больше, чем другие. В этих условиях образование выступает сигналом о способностях, если лица с лучшими способностями могут приобрести образовательный сигнал на более выгодных условиях, чем менее способные. Тогда уровень образования и способности высоко коррелированы, и более высокий доход лиц с более длительным образованием обусловлен их лучшими способностями и связанной с ними производительностью.

Приверженцы теории человеческого капитала утверждают, что образование дает человеку определенные навыки, которые обеспечивают более высокий уровень производительности на рабочем месте и, как следствие, более высокую заработную плату. Согласно теории образовательных сигналов уровень образования позволяет выявить внутренние качества потенциальных работников – стремление к знаниям, мотивацию, навыки управления временем, способность следовать инструкциям²⁴. Система образования формирует иерархию обучаемых по их академическим достижениям, которые отражают потенциал производительности потенциального работника и дают возможность работодателям оценить кандидатов на работу перед их наймом²⁵.

Теория образовательных сигналов делает акцент на двух моментах:

‒ во-первых, уровень образования может отражать более высокую производительность, но не является причиной ее возникновения. Образование представляет собой лишь сигнал более высокой продуктивности образованных людей, поощряя способных и ответственных людей и выявляя менее способных;

‒ во-вторых, из-за несовершенной информации на рынке труда уровень образования человека воспринимается работодателем лишь как свидетельство его способности выполнять трудовые обязанности, хотя фактически взаимосвязи между уровнем образования и уровнем продуктивности сотрудника может и не быть²⁶.

Выделяют две формы теории образовательных сигналов: сильную и слабую²⁷. Согласно сильной форме, образование оказывает слабое влияние на производительность или вообще не оказывает на нее никакого влияния, а просто выявляет врожденные способности людей. Слабая форма предполагает, что образование выполняет две функции: способствует повышению производительности и выявляет врожденные способности людей.

Можно выделить следующие особенности проявления эффектов образовательных сигналов:

1. В условиях неопределенности сигнальный эффект проявляется прежде всего при приеме на работу. В связи с тем, что работодатель не имеет достаточной информации о производительности кандидата на занятие вакантной должности, фирма судит о потенциальном работнике по его образовательной квалификации. Однако в дальнейшем заработная плата определяется прежде всего фактически выявленной производительностью работника, а не полученным дипломом, поэтому заработная плата работника может не следовать модели ожидаемой отдачи, предсказываемой теорией человеческого капитала.

2. Для эмпирической проверки значимости образовательных сигналов как фактора формирования трудовых доходов используют разность между доходами самозанятых и наемных работников. Самозанятые работники не должны демонстрировать работодателю свои врожденные способности и, согласно теории образовательных сигналов, они должны получать меньшую отдачу от формального образования.

3. Степень влияния образовательных сигналов может существенно варьировать от страны к стране, что обусловлено специфическими особенностями системы образования и рынка труда в разных странах.

Подавляющее большинство эмпирических исследований выявило положительную отдачу от образования для самозанятых работников со средним и высшим уровнем образования²⁸, что отвергает сильную форму теории образовательных сигналов. Однако даже сильная версия теории образовательных сигналов имеет некоторые эмпирические подтверждения. Например, было установлено, что в Италии существует значительная положительная отдача от образования для наемных работников и незначительная – для самозанятых²⁹. Этот результат согласуется с сильной гипотезой теории образовательных сигналов, согласно которой образование не повышает производительность. Хейвуд и Вэй³⁰ обнаружили значительно меньшую отдачу от образования для самозанятых лиц по сравнению с зарплатой наемных работников на высококонкурентном рынке труда в Гонконге, что также подтверждает обоснованность теории образовательных сигналов.

В целом в современной литературе теория образовательных сигналов рассматривается скорее как расширение и дополнение теории человеческого капитала, а не как ее принципиальная альтернатива³¹. При этом более эмпирически обоснованной и адекватной считается слабая форма теории образовательных сигналов, которая достаточно органично согласуется с теорией человеческого капитала³².

Однако если хорошо образованный человек получает хорошую работу, имеет ли значение, влияет ли образование на производительность или просто помогает отбирать кандидатов на работу с хорошими способностями? Г. Беккер считает, что это не принципиально, поскольку «даже если система образования работает таким образом [как механизм выявления наиболее способных людей], значения частных ставок отдачи от инвестиций в образование это не затрагивает»³³.

Вместе с тем следует отметить, что теория человеческого капитала постулирует, что образование повышает производительность человека на рабочем месте, а это, в свою очередь, ведет к повышению заработной платы. Поэтому все стороны – наемный работник, фирма и общество в целом – получают выгоды от этой повышенной производительности, обусловленной полученным образованием. Однако теория образовательных сигналов предполагает, что образование может принести более высокий доход наемному работнику, не обеспечивая при этом более высокой производительности нанимающей его фирме и обществу в целом. В такой ситуации причинная связь между образованием и уровнем производительности труда отсутствует, и инвестиции в образование не способствуют повышению темпов экономического роста. Образование вносит существенный вклад в общественное благосостояние, если оно действительно создает человеческий капитал, и имеет довольно малую общественную ценность, если оно является не более чем сигналом о способностях потенциального наемного работника. И по мнению М.Спенса чрезмерное инвестирование в образование очень часто является экономически неэффективным, особенно с позиций общества в целом.

В то же время приверженцы теории человеческого капитала считают необходимым государственное субсидирование образования в целях расширения его распространения по трем основным причинам: его эффективности в качестве инструмента перераспределения доходов, наличия положительных внешних эффектов получения образования и несовершенства рынка капитала, затрудняющего использование заемных средств для финансирования инвестиций в образование. В то же время они признают, что субсидирование образования ведет к неблагоприятному отбору (то есть тому, что больше людей с плохими способностями получают высшее образование), а также потерям общественного благосостояния под влиянием искажающего влияния налогов, используемых для финансирования государственных расходов на образование³⁴.

Теория человеческого капитала, согласно которой уровень образования и профессиональный опыт определяют уровень заработной платы наемного работника, была первоначально сформулирована в микроэкономическом контексте, однако затем нашла применение в макроэкономике. В частности, исследования Э. Денисона³⁵ и Д. Джоргенсона и Ц. Грилихеса³⁶ показали, в какой степени изменения в качестве рабочей силы могут объяснить «остаток» изменения совокупной производительности факторов, который не обусловлен увеличениями затрат капитала и труда. Однако более важную роль на макроуровне концепция человеческого капитала стала играть после появления расширенной неоклассической модели экономического роста³⁷, а также моделей эндогенного роста Р. Лукаса³⁸ и П. Ромера³⁹.

В базовой неоклассической модели экономического роста, разработанной Р. Солоу⁴⁰, центральное место играет макроэкономическая производственная функция вида Y = F (Kt, Lt × At), где Y – выпуск, K – капитал, L – труд, A – уровень развития технологий. Основное динамическое уравнение модели Солоу описывает динамику запаса капитала при заданных норме сбережений и норме амортизации. Темпы прироста запаса трудовых ресурсов и уровня развития технологий задаются экзогенно.

При отсутствии научно-технического прогресса экономический рост в модели Солоу со временем прекращается вследствие эффекта убывающей отдачи от использования капитала. Однако формулировка модели позволяет повышению уровня развития технологий его компенсировать. Поэтому со временем экономика приходит в устойчивое состояние, в котором выпуск и капитал на одного работающего растут в соответствии с экзогенно заданными темпами научно-технического прогресса.

При этом в долгосрочной перспективе на темпы экономического роста не влияют ни норма сбережений, ни темпы прироста населения. Изменения значений этих параметров влияют только на уровень экономического развития, но не на темпы роста дохода на одного занятого в равновесном состоянии.

В работе Н.Г. Мэнкью, Д. Ромера и Д. Вейла⁴¹ модель Р. Солоу была дополнена учетом человеческого капитала. Они предложили рассматривать человеческий капитал как отдельный фактор производства, включив его в базовую макроэкономическую производственную функцию Кобба-Дугласа вида Yt = Ktα Htβ (At Lt)1−α−β, где Y – выпуск, K – капитал, H – запас человеческого капитала, L – «сырой» труд. Как и в модели Р. Солоу, население и уровень развития технологий растут экзогенно заданными темпами n и g, а капитал амортизируется в соответствии с нормой амортизации δ.

Трактовка человеческого капитала в модели Мэнкью – Ромера – Вейла характеризуется следующими допущениями:

1) люди инвестируют в человеческий капитал точно так же, как и в физический капитал, то есть путем отказа от потребления и выделением доли sH своего дохода на накопление человеческого капитала (аналогично выделению доли sK своего дохода на накопление физического капитала);

2) человеческий капитал амортизируется с использованием той же нормы δ, что и физический капитал;

3) выпуск (однородный товар, производимый в экономике) может быть использован для потребления или инвестирования в человеческий или физический капитал.

Вследствие допущения об убывающей отдаче от «широкого» капитала (человеческого и физического) и точно так же, как и в базовой модели Р. Солоу, представленной с использованием эффективных единиц труда, в устойчивом состоянии выпуск на одного работающего (Y/L) и капитал на одного работающего (K/L и H/L) растут в соответствии с экзогенно заданными темпами научно-технического прогресса g. Это означает, что увеличение нормы инвестиций в человеческий капитал sH не влияет на долгосрочный темп роста экономики.

В то же время изменение нормы инвестиций в человеческий капитал влияет на уровень развития экономики в устойчивом состоянии. Уровень дохода на душу населения в устойчивом состоянии возрастает при увеличении нормы инвестирования в физический и человеческий капитал и убывает при увеличении темпов роста населения. Поэтому увеличение доли дохода, направляемой на накопление человеческого капитала, сдвигает уровень дохода в устойчивом состоянии вверх, что обеспечивает повышенные темпы роста экономики в течение переходного периода.

Эмпирические расчеты, приведенные в работе Н.Г. Мэнкью, Д. Ромера и Д. Вейла, показали, что включение переменной человеческого капитала существенно повышает объясняющую способность базовой неоклассической модели экономического роста Р. Солоу.

Однако как в базовой модели экономического роста Р. Солоу, так и в ее модификации, предложенной в работе Н.Г. Мэнкью, Д. Ромера и Д. Вейла, долгосрочные темпы роста экономики выступают в качестве экзогенного параметра, формирование значения которого не подлежит объяснению. В отличие от этих моделей, в теории эндогенного роста долгосрочные темпы роста экономики определяются внутри рассматриваемых моделей, что позволяет предложить объяснения долгосрочных источников экономического роста.

В рамках теории эндогенного роста используются два основных подхода к учету человеческого капитала в моделях экономического роста. Первый, предложенный Р. Лукасом⁴², трактует накопление человеческого капитала как основную движущую силу процесса экономического роста. Другой акцентирует роль имеющегося запаса человеческого капитала в инновационном развитии и заимствовании передовых технологий у более развитых стран.

В экономике, описываемой моделью Р. Лукаса, действуют репрезентативные агенты, максимизирующие полезность в течение своего жизненного цикла. Эти агенты контролируют две основные управляемые переменные: уровень потребления и распределение времени между работой и накоплением профессиональных навыков. Первая переменная определяет накопление физического капитала, в то время как вторая переменная влияет на будущую производительность агента.

Лукас рассматривает следующую производственную технологию: Yt = AKtβ (uthtLt)1‒βhγa,t, где Y – выпуск, A – уровень развития технологий, K – капитал, L – труд, u – доля времени, которую репрезентативный агент уделяет работе, h – уровень человеческого капитала репрезентативного агента, ha – cредний уровень человеческого капитала в экономике.

Очевидно, что в экономической системе, формируемой действиями идентичных экономических агентов, ha = h. Лукас решил использовать отдельное обозначение для ha, чтобы разграничить внешний эффект накопления человеческого капитала и эффект, связанный с повышением качества трудовых ресурсов. Уровень развития технологий А предполагается постоянным. Темпы прироста населения задаются экзогенно.

Самое важное допущение модели касается определения изменения переменной человеческого капитала во времени. Лукас предположил, что = ht × δ × (1 ‒ ut), или , где параметр δ характеризует максимально возможный темп прироста человеческого капитала, который определяется производительностью системы образования. Поскольку связь между долей времени, которую репрезентативный агент использует для получения образования, и темпом прироста человеческого капитала носит линейный характер, темп прироста человеческого капитала не зависит от его текущего уровня. Это позволяет продолжать наращивать человеческий капитал высокими темпами даже странам с высоким уровнем формального образования, что, с нашей точки зрения, не очень реалистично.

Доля времени репрезентативного агента, используемая для увеличения человеческого капитала, зависит от трех основных факторов:

• межвременных предпочтений экономического агента. При этом повышение ставки дисконтирования (отражающее повышение уровня предпочтения текущего потребления по отношению к будущему) приводит к замедлению накопления человеческого капитала;

• стремления избегать риска, повышение которого также приводит к снижению доли времени, выделяемой на накопление человеческого капитала;

• производительности системы образования, повышение которой приводит к повышению доли времени, выделяемой на накопление человеческого капитала.

Поскольку модель не предусматривает убывающей отдачи от накопления человеческого капитала, он может неограниченно возрастать, порождая тем самым эндогенный рост в экономике. Из-за того, что в устойчивом состоянии отношение человеческого капитала к физическому должно быть постоянным, в случае экзогенного увеличения уровня человеческого капитала запускается процесс увеличения физического капитала, позволяющий восстановить нарушенное равновесие. Иначе говоря, увеличение человеческого капитала на одного работающего приводит также и к увеличению инвестиций в физический капитал.

В случае, если проявляется положительный внешний эффект накопления человеческого капитала (γ > 0), физический капитал на одного работающего растет даже быстрее, чем человеческий. Кроме того, при наличии внешнего эффекта от накопления человеческого капитала конкурентное равновесие приводит к более низким темпам роста, чем потенциально достижимые, что может служить аргументом для обоснования государственной поддержки системы образования.

Возможным примером положительного внешнего эффекта от накопления человеческого капитала является снижение уровня преступности. Сам Р.Лукас указывал на то, что в науке и искусстве (т.е. творческих профессиях) взаимодействие между коллегами приносит значительные выгоды и способствует повышению отдачи от их интеллектуального труда. Более того, он считал, что вся экономическая деятельность характеризуется творческой составляющей и подвержена положительным внешним эффектам аналогичного характера⁴³.

В качестве других примеров, свидетельствующих о существовании положительных внешних эффектов от накопления человеческого капитала, Лукас указывает на миграцию и существование городов. Во-первых, при отсутствии внешних эффектов от накопления человеческого капитала он обеспечивал бы наибольшую отдачу в тех странах, где человеческий капитал является крайне редким и дефицитным ресурсом. Поэтому можно было бы ожидать миграции высококвалифицированных специалистов из богатых в бедные страны вместо эмпирически наблюдаемой «утечки мозгов» в прямо противоположном направлении. Во-вторых, при отсутствии внешних эффектов от накопления человеческого капитала не было бы причин для урбанизации и существования городов. Капитал и труд перемещались бы в сельскую местность, где цена земли значительно ниже, а не в противоположном направлении.

Помимо учета внешних эффектов от накопления человеческого капитала, можно отметить ряд других моментов, отличающих модель роста Лукаса от ранее рассмотренной расширенной неоклассической модели экономического роста с учетом человеческого капитала. Лукас исходил из того, что репрезентативные агенты инвестируют в человеческий капитал путем расходования части своего времени на получение образования, а не доли своего дохода, как это предполагается в модели Мэнкью – Ромера – Вейла. Кроме того, Лукас игнорировал амортизацию человеческого капитала.

В отличие от модели Мэнкью – Ромера – Вейла, в модели Лукаса рассматриваются два сектора экономики, в одном из которых осуществляется производство потребительских благ и физического капитала, а в другом – производство человеческого капитала. Единственным фактором производства человеческого капитала является человеческий капитал. Это обусловлено соображением о том, что для эффективного функционирования и развития системы образования требуются прежде всего высокообразованные люди.

Наиболее важное отличие модели Лукаса от модели Мэнкью – Ромера – Вейла состоит в том, что модель Лукаса характеризуется самоподдерживающимся ростом, который обеспечивается накоплением человеческого капитала. Если по каким-либо причинам равновесное значение 1-u (т.е. доля времени, которую репрезентативный агент тратит на накопление человеческого капитала) повышается, то это ведет к устойчивому повышению темпов роста экономики. Поэтому инвестиции в человеческий капитал в модели Лукаса влияют на равновесные темпы роста экономики, в то время как в расширенной модели Солоу они приводят к изменению равновесного уровня дохода на одного занятого, но не затрагивают долгосрочные темпы роста экономики.

В то же время разовое увеличение запаса человеческого капитала в модели Лукаса не влияет на долгосрочные темпы экономического роста. Это существенно отличает модель Лукаса от альтернативных моделей эндогенного роста, которые будут рассмотрены далее.

Другая группа моделей эндогенного роста развивает положение модели Солоу о том, что главной движущей силой процесса экономического роста является научно-технический прогресс. В отличие от модели Солоу, эти модели рассматривают научно-технический прогресс как эндогенную переменную и исходят из того, что значительная часть изобретений, внедряемых в хозяйственную практику, является результатом целенаправленных НИОКР, осуществляемых под воздействием экономических стимулов. Это меняет трактовку роли человеческого капитала, который начинает рассматриваться в качестве фактора ускорения научно-технического прогресса, а не независимой движущей силы экономического роста.

Первыми, кто ввел в теоретический анализ положение о том, что образовательная квалификация занятых существенно влияет на способность экономики к внедрению новых технологий, были Нельсон и Фелпс⁴⁴. С их точки зрения повышение уровня обеспеченности человеческим капиталом ускоряет процесс распространения инноваций в экономике. По Нельсону и Фелпсу это проявляется прежде всего в том, что в случае повышения уровня обеспеченности человеческим капиталом страны, отстающие от мировой технологической границы, оказываются способными быстрее догонять мировых технологических лидеров по уровню технологического и экономического развития.

Однако в модели, разработанной Нельсоном и Фелпсом, динамика научно-технического прогресса в странах-лидерах остается экзогенной, и накопление человеческого капитала способствует только ускоренному приближению к технологической границе странами – импортерами инноваций, но не к сдвигу этой границы мировыми технологическими лидерами.

П. Ромер расширил эту концепцию, учтя влияние обеспеченности человеческим капиталом не только на способность экономической системы к заимствованию уже существующих технологий, но и на ее способность к созданию принципиально новых технологий⁴⁵. В основе его рассуждений лежало положение о том, что важнейшим ресурсом, требующимся для проведения НИОКР, является высококвалифицированная рабочая сила (и прежде всего ученые).

В модели Ромера экономика состоит из трех секторов: сектора производства конечных потребительских благ, сектора производства промежуточных продуктов и сектора НИОКР. Сектор НИОКР использует человеческий капитал и существующий запас знаний для разработки новых моделей оборудования, лицензии на право использования которых продаются предприятиям сектора производства промежуточных продуктов. Последние используют эти модели оборудования и сбережения экономической системы для производства промежуточных продуктов, которые далее используются предприятиями сектора производства потребительских благ наряду с трудовыми ресурсами и человеческим капиталом для производства конечной продукции.

Производственная функция сектора производства конечных благ имеет вид , где Y – выпуск, L – труд, HY – человеческий капитал, задействованный в производстве, А – запас знаний, xi – промежуточные продукты, закупаемые у сектора производства промежуточных продуктов и используемые для производства конечных благ.

Дезагрегирование капитала на различные виды оборудования и промежуточных продуктов является отличительной особенностью модели Ромера. Количество различных промежуточных продуктов, используемых в экономике, зависит от запаса знаний А. Основные упрощающие допущения модели заключаются в том, что и запас трудовых ресурсов L, и общий запас человеческого капитала в экономике H постоянны во времени.

Каждый промежуточный продукт производится отдельной фирмой, действующей в условиях рынка монополистической конкуренции. Лицензию на использование производственной технологии эта фирма приобретает у сектора НИОКР. В условиях монополистической конкуренции цена промежуточных продуктов превышает предельные издержки их производства. Это позволяет фирмам сектора производства промежуточных продуктов получать доходы, позволяющие оплачивать стоимость лицензий сектору НИОКР и финансировать тем самым научно-техническую деятельность.

Количество моделей оборудования, создаваемых в секторе НИОКР, характеризует в модели Ромера имеющийся запас знаний. Согласно предположению Ромера, динамика запаса знаний определяется условием вида = δHAA, или , где HA – человеческий капитал, занятый в секторе НИОКР (при этом выполняется условие H = HY + HA), δ – параметр, характеризующий производительность исследований. Таким образом, создание новых знаний рассматривается как функция человеческого капитала, используемого в секторе НИОКР, и существующего запаса знаний.

Эндогенный рост в данной модели обусловлен двумя основными причинами. Во-первых, по мере расширения запаса знаний А возрастает разнообразие используемых видов оборудования и промежуточных товаров, что способствует экономическому росту. Во-вторых, благодаря тому, что все исследователи обладают неограниченным доступом к имеющимся знаниям, накопление знаний порождает существенные положительные косвенные эффекты. Производительность человеческого капитала, занятого в секторе НИОКР, возрастает по мере накопления запаса знаний, который, в свою очередь, может неограниченно увеличиваться, обеспечивая эндогенный рост всей экономической системы.

Таким образом, в модели Ромера увеличение запаса человеческого капитала способствует повышению темпов роста экономики. Это отличает модель Ромера от модели Лукаса, в которой необходимым условием повышения долгосрочных темпов роста экономики является увеличение темпов накопления человеческого капитала, а не повышение его уровня.

В модели Ромера человеческий капитал выступает ресурсом для выработки новых научно-технических решений и поэтому важным фактором, определяющим скорость инновационного развития. Отсюда следует вывод, что экономический рост должен ускоряться по мере того, как все больше человеческого капитала вовлекается в проведение НИОКР.

Однако Ч. Джонс⁴⁶ справедливо заметил, что это предсказание явно противоречит имеющимся эмпирическим свидетельствам. Несмотря на то, что количество ученых и других высококвалифицированных специалистов, занятых проведением НИОКР, в ведущих странах мира существенно возросло в последние десятилетия, темпы роста экономики этих стран все же не продемонстрировали возрастающего тренда. Это явно опровергает довольно произвольное допущение Ромера о том, что производительность человеческого капитала, занятого НИОКР, прямо пропорциональна накопленному запасу знаний.

В то же время даже если производительность исследователей убывает по мере накопления запаса знаний, это все равно обеспечивает положительные косвенные эффекты, достаточные для поддержания долгосрочного эндогенного роста. Например, динамику развития научно-технических знаний можно описать уравнением = δ HA Aφ, где 0 < φ < 1, но и в этом случае накопление знаний будет обеспечивать долгосрочный экономический рост, хотя и характеризующийся более низкими темпами по сравнению с вытекающими из допущений модели Ромера. То есть можно сказать, что, хотя точная функциональная форма, задающая динамику процесса накопления знаний в модели Ромера, не выглядит вполне адекватной реальности, основная идея модели о том, что запас человеческого капитала, сконцентрированный в секторе НИОКР, существенно влияет на скорость научно-технического прогресса, достаточно правдоподобна.

Глава 2. ОЦЕНКА СООТВЕТСТВИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА РОССИИ ПОТРЕБНОСТЯМ ИННОВАЦИОННОГО ОБНОВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКИ

Необходимость в обновлении национальной экономической системы на основе технологий пятого технологического уклада обозначилась еще в позднесоветский период. Однако этот шанс был упущен как в силу односторонней приоритетности институциональных ориентиров в политике экономических трансформаций, так и вследствие «расслабляющего» влияния длительной конъюнктуры высоких цен на энергоресурсы на ключевых субъектов экономики и управления.

К 2019 году в России существуют практически все институциональные элементы (правовые, финансовые, социальные) инновационной системы, которые необходимы для осуществления технологической модернизации. Образовано и достаточное количество хозяйствующих субъектов (предприятий, научных учреждений, институтов развития, инвестиционных фондов), непосредственно участвующих в процессе создания и использования новых технологий и конкурентоспособных знаний, способных направить российскую экономику на траекторию устойчивого развития.

Однако в настоящий момент инновационный прогресс экономики в России затрудняется совокупностью следующих факторов: малоэффективностью и невысокой результативностью созданных институтов, недостаточным уровнем современных научных исследований и опытно-конструкторских работ в связи с высокими ограничениями финансирования, недейственностью правовой системы в области защиты результатов интеллектуальной собственности и объектов инвестиций, чрезмерным влиянием государства на товарный и финансовый рынки, а также не соответствующая потребностям инновационного обновления экономики направленность и качество квалификации подготовленных кадров. Учитывая ослабление международных связей, возможности участия российской экономики в инновационной гонке на этапе разворачивания нового витка НТР в мире сильно ограничены.

В 2015 году порядка 9,3% российских предприятий занимались инновационной деятельностью, в то время как в развитых западных странах этот показатель был в среднем в 3–4 раза выше. При этом доля организаций, осуществляющих технологические инновации, составила только 8,3%, профинансировали данные инновации на 53,5% сами организации за счет собственных средств. Наиболее активно технологические инновации внедряли государственные корпорации – 34,8%, организации смешанной формы собственности – 19,6%, федеральной формы собственности – 16,1%, менее активно – организации с наличием иностранной собственности – 13,8%. По иным формам собственности инновационной деятельностью занимались менее 10% предприятий⁴⁷.

В соответствии с данными Росстата, в 2016 году доля продукции высокотехнологичных, среднетехнологичных высокого уровня и наукоемких отраслей в ВВП России составляет 22%⁴⁸. Тем не менее доля России в мировых расходах на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы остается на уровне 2%, тогда как для США аналогичный показатель составляет 30%, для Китая – 20%. В стоимостной структуре экспорта России на долю минерально-сырьевых продуктов приходится свыше 75%, а доля высокотехнологичных производств и среднетехнологичных производств высокого уровня составляет всего около 9%⁴⁹.

В данных обстоятельствах, дополнительно осложненных условиями внешнеэкономической конъюнктуры, в экспертном сообществе обосновываются различные стратегии инновационного преобразования российской экономики: неоиндустриализация (или реиндустриализация) на основе технологий пятого и шестого технологического уклада⁵⁰; новая модель догоняющего развития, в рамках которой основными точками инновационно насыщенного роста станут отрасли, ориентированные на импортозамещение на внутреннем рынке⁵¹; сочетание элементов модели догоняющего развития в тех областях, где критическую массу необходимых эффектов можно накопить благодаря заимствованию готовых технологий, а также самостоятельного технологического творчества в тех сферах, где имеются соответствующие заделы и потенциал для получения значимых экономических результатов⁵². Все эти предложения и концепции, акцентируя внимание на различных аспектах модернизационного процесса, в целом сходятся в том, что прогресс в сфере инноваций в России возможен лишь при условии восстановления весомой роли промышленности в национальной экономике. Данное положение, кроме всего прочего, согласуется с современной зарубежной практикой, в первую очередь США и Европы, где перспективы научно-технологического развития тесно связываются с успехом провозглашенного курса на реиндустриализацию.

Ввиду этого актуально оценить соответствие существующей структуры человеческого капитала России задачам инновационно-промышленного развития экономики.

Стремительный рост числа поступивших в высшие учебные заведения в России пришелся на конец 1990-х – начало 2000-х годов. Если в 1991 году в вузы поступило порядка 600 тыс. человек, то в 2007 году данный показатель достиг максимального значения, превысив 1 600 тыс. (рисунок 2.1). Именно в этот период в нашей стране оформилась модель так называемого «массового высшего образования»⁵³. Наметившееся в 2008 году сокращение абсолютной численности абитуриентов обусловлено демографическими факторами, и с поправкой на численность соответствующей возрастной когорты популярность вузовского образования в России на сегодняшний день является рекордно высокой.

Рис. 2.1. Прием обучающихся в образовательные учреждения начального, среднего и высшего профессионального образования, тыс. чел.

Источник: расчеты авторов на основе данных Росстата.

Экспансия вузовского образования в России происходила на фоне снижения привлекательности среднего и начального профессионального образования. В 1991 году более 70% поступавших в профессиональные учебные заведения делали выбор в пользу среднего и начального образования, тогда как с 2005 года больше половины абитуриентов поступали уже в вузы (рисунок 2.2). Более того, обучающиеся в лицеях, колледжах и техникумах все чаще рассматривают эти учебные заведения лишь как ступеньку на пути к университетскому образованию. В 2007 году 25% поступивших в государственные и муниципальные вузы имели диплом о начальном или среднем профессиональном образовании, что на 7% выше, чем в 1995 году. Однако в последние годы Министерство образования активно упраздняет вузы, не дающие качественных знаний, через отзыв аккредитации, что сокращает предложение высшего образования.

Рис. 2.2. Распределение абитуриентов по уровням профессионального образования, %

Источник: составлено авторами на основе данных Росстата.

Даже на уровне анализа агрегированных показателей можно сделать вывод о том, что изменения в образовательной структуре, произошедшие за последнее десятилетие, затрудняют формирование в России кадрового потенциала для промышленно-инновационного развития. По оценкам Международной организации труда, возможности для развития промышленной базы крайне ограничены в тех странах, где доля граждан, получивших высшее образование, превышает долю тех, кто получил среднее профессиональное образование, более чем на 20%⁵⁴. В России этот показатель превысил отметку в 25%.

Становление образовательного потенциала современной России сопряжено также с усилением диспропорций в структуре выпуска по специальностям, что особенно характерно для высшей ступени образования. В 1990 году численность выпускников естественно-научного и инженерно-технического профиля (STEM) составляла порядка 70 тыс. человек и превышала аналогичный показатель для специальностей в области экономики и управления. С тех пор, однако, соотношение радикально изменилось, и сегодня наибольшей популярностью пользуются специальности, связанные с экономикой и управлением (рисунок 2.3).

Рис. 2.3. Соотношение численности выпускников вузов (бакалавров, специалистов, магистров) разных групп специальностей и направлений подготовки, тыс. чел.

Источник: рассчитано на основе сборника Росстата «Труд и занятость – 2017».

По данным Росстата, в 2016 году всего было выпущено 1161,1 тыс. студентов, из них по специальностям в области экономики и управления – 356,2 тыс. человек. Таким образом, каждый третий выпускник российского вуза имеет высшее образование одного и того же направления подготовки – экономики и управления. Выпускников по профилю гуманитарных наук – 244,8 тыс. человек, социальных наук – 14,3 тыс. человек, здравоохранения – 38,4 тыс. человек, образования и педагогики – 93,6 тыс. человек. Численность выпускников по профилю естественных (19,6 тыс. чел.), физико-математических (15,4 тыс. чел.), информационной безопасности, информатики и вычислительной техники (39,2 тыс. чел.) и инженерных наук (101,8 тыс. чел.) в совокупности (176 тыс. чел.) не достигает и половины выпускников направления экономики и управления. При этом в данном расчете в группу инженерных наук были включены многие специальности: энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника; металлургия, машиностроение и материалообработка; авиационная и ракетно-космическая техника; приборостроение и оптотехника; электронная техника, радиотехника и связь; автоматика и управление. Информационная безопасность, информатика и вычислительная техника рассматриваются как информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) и на рисунке 2.3 отражены совместно с физико-математическими науками (физико-математические науки и ИКТ).

Тренд на снижение численности выпускников вузов наблюдается только в группе специальностей «образование и педагогика». Выпуск направления «экономика и управление» стабильно высокий. Подобный перекос, вызванный современной экономической конъюнктурой и работой рыночных механизмов, по своей амплитуде сходен с теми кадровыми диспропорциями, которые существовали в советской системе высшего образования (правда, это «сходство с обратным знаком»). Тогда вузы готовили избыточное количество инженеров: 48% всех выпускников имели естественно-научную или технологическую специальность, при том, что в США аналогичный показатель равнялся 30%⁵⁵.

Рис. 2.4. Выпуск квалифицированных рабочих и служащих по группам профессий, тыс. человек.

Источник: рассчитано на основе сборника Росстата «Труд и занятость — 2017».

Дисбаланс в структуре выпуска в меньшей степени характерен для системы среднего профессионального образования. В отличие от вузов, техникумы и колледжи по-прежнему ориентированы в основном на подготовку специалистов в сфере промышленности и технологий (рисунок 2.4), однако в абсолютном выражении численность подготовленных ими производственных кадров сокращается.

С 2016 года Росстат рассчитывает статистику по новой классификации рабочих и служащих по профессиям и приводит данные в соответствии с Перечнем профессий, утвержденным приказом Минобрнауки России от 29 октября 2013 года № 1199. В связи с этим корректный анализ изменения численности выпускников учреждений среднего профессионального образования по специальностям до и после 2015 года затруднен. Однако известно, что в 2016 году выпуск специалистов учреждениями среднего профессионального образования значительно снизился.

Согласно предложенной В.С. Устенко классификации стран по образовательной структуре⁵⁶, Россия относится к группе стран, имеющих образовательную структуру с «отсутствующей серединой+» (MM+): более 60% населения в возрасте от 15 до 64 лет имеют полное или неполное высшее образование; доля населения, для которой максимальным достигнутым образовательным уровнем является среднее образование, не превышает трети. По охвату населения высшим образованием Россия сопоставима с такими странами, как США и Канада.

При оценке адекватности образовательного потенциала России задачам инновационного обновления экономики необходимо учитывать не только количественные показатели образовательной структуры, но и качество подготовки, которое коррелирует с уровнем образовательных расходов⁵⁷. Государственные затраты на социальные нужды, в том числе весомость расходов на образование в структуре расходов государственного бюджета страны, стоит рассматривать как инвестиции государства в человеческий капитал. Бюджетные средства, выделяемые для обеспечения функционирования сферы образования, как правило, применительно к российским условиям считают недостаточными, поэтому чаще всего предлагается увеличивать расходы. По данному показателю Россия действительно заметно отстает от развитых стран: доля государственных расходов на образование в ВВП России составляет порядка 4%, что не соответствует уровню многих других государств⁵⁸.

Рис. 2.5. Государственные расходы на образование в странах мира, % к ВВП

Источник: World Bank Open Data, Росстат.

Практически все страны мира увеличивают затраты в сфере образования и науки в абсолютном выражении. Однако объем финансирования образования не всегда коррелирует с экономическим развитием стран. Например, особая потребность в инновационном обновлении экономики возникает в моменты неэффективности прежней экономической структуры в стране, то есть когда происходит падение темпов экономического роста. Поэтому в моменты экономического кризиса и дефицитности государственного бюджета доля государственных расходов на человеческий капитал может даже вырасти, ведь именно готовность рынка труда к инновационным обновлениям является важным фактором структурных изменений национальных экономик.

Увеличивают или уменьшают страны долю государственных расходов на сферу образования при изменении темпов экономического роста, можно определить, проанализировав темпы прироста ВВП (таблица 2.1, рисунок 2.6) и изменение доли расходов на образование по отношению к ВВП в разных странах мира (таблица 2.2).

Таблица 2.1

Темпы прироста ВВП в разных странах мира, %

| 2002 | 2004 | 2006 | 2008 | 2010 | 2012 | 2014 | 2015 | 2016
Россия | ‒ | 7,18 | 8,15 | 5,25 | 4,50 | 3,66 | 0,74 | ‒2,83 | ‒0,22
Великобритания | 2,46 | 2,36 | 2,46 | ‒0,47 | 1,69 | 1,48 | 3,05 | 2,35 | 1,94
США | 1,79 | 3,79 | 2,67 | ‒0,29 | 2,53 | 2,22 | 2,57 | 2,86 | 1,49
Новая Зеландия | 4,71 | 4,67 | 2,84 | 0,05 | 1,68 | 2,56 | 3,57 | 3,54 | 3,96
Норвегия | 1,44 | 3,96 | 2,40 | 0,48 | 0,69 | 2,72 | 1,98 | 1,97 | 1,09
Франция | 1,12 | 2,79 | 2,37 | 0,20 | 1,97 | 0,18 | 0,95 | 1,07 | 1,19
Южная Африка | 3,67 | 4,55 | 5,60 | 3,19 | 3,04 | 2,21 | 1,70 | 1,30 | 0,28
Испания | 2,88 | 3,17 | 4,17 | 1,12 | 0,01 | ‒2,93 | 1,38 | 3,43 | 3,27

Источник: ОЕСD, 2018.

Рис. 2.6. Темпы прироста ВВП в разных странах мира, %

Источник: ОЕСD, 2018.

В некоторых странах (Новая Зеландия, Норвегия, Великобритания) прослеживается прямая зависимость между темпами экономического роста и долей расходов на образование: при изменении темпов прироста ВВП доля расходов на образование в структуре государственных расходов соответствующим образом увеличивается и уменьшается. Из этого следует, что приоритетность образовательной политики для таких стран подвижна. В странах, в которых доля затрат на образование относительно неизменна (Россия, США, Франция, Испания), государственное финансирование сферы образования изменяется пропорционально изменению общих доходов и расходов государств. Такая стабильность структуры государственных расходов говорит о консервативном подходе к бюджетированию образования в данных странах. Так, если доля государственных расходов на образование в структуре ВВП стабильна, то в моменты экономических спадов абсолютное значение инвестиций в человеческий капитал сокращается, из чего следует высокая вероятность повышенных темпов развития сферы образования в стране сразу за ростом ВВП, и наоборот. Обратный пример – Южная Африка, где затраты на образование определяются прежде всего в абсолютных значениях, и государство стремится никак не сокращать расходы в эту сферу независимо от экономической ситуации в стране (рисунок 2.7).

Вопрос повышения качества образования следует рассматривать не только с точки зрения увеличения государственных расходов, но и с точки зрения создания механизмов, способствующих притоку частных инвестиций в эту сферу. Например, в последнее десятилетие частные школьные учреждения в России доказывают высокую конкурентоспособность.

Рис. 2.7. Темп прироста ВВП в % и изменение доли государственных расходов на образование в разных странах мира

Источник: OECD, 2017.

Для повышения качества образования недостаточно только увеличивать государственные расходы. Качественному развитию человеческого капитала, в том числе его приведению в большее соответствие потребностям инновационной экономики, способствует повышение эффективности и результативности государственных и частных инвестиций в сферу образования. Из отчетного доклада Правительства о ходе реализации и оценке эффективности государственных программ в 2016 году⁵⁹ следует, что государственная программа «Развитие образования на 2013–2020 годы» имеет оценку эффективности реализации основных мероприятий выше среднего уровня, высокую бюджетную эффективность, и в целом ее реализация хорошо оценивается на официальном уровне. Тем не менее, акцент в государственной программе делается на инфраструктурных капиталовложениях (строительство, оборудование, ремонтные работы и др.), которые не всегда коррелируют с качеством непосредственно образовательной деятельности и с развитием кадрового потенциала, а также имеют высокий риск коррупционных платежей, хотя от этого не менее значимы.

В абсолютном выражении затраты на обучение одного студента вуза в России в 2014 году составили 9496 долл. США по ППС, что приблизительно в два раза меньше, чем во Франции, и в три раза меньше, чем в США. Аналогичная ситуация наблюдалась и 3 года назад, в 2011 году, когда затраты на одного студента вуза в России равнялись 8095 долл. США по ППС и 26 021 долл. в США (таблица 2.2, рисунок 2.8).

Таблица 2.2

Расходы на обучение одного студента вуза в странах мира

Страна | Затраты на обучение одного студента вуза в год, долл. США по ППС, 2014 год | Затраты на обучение одного студента вуза в год, долл. США по ППС, 2011 год | Изменение затрат на обучение одного студента вуза в год с 2011 по 2014 гг., %
Россия | 9496 | 8095 | 17,30%
Великобритания | 24542 | 14 223 | 72,60%
США | 29328 | 26 021 | 12,70%
Новая Зеландия | 16219 | ‒ |
Норвегия | 21262 | ‒ |
Франция | 17178 | ‒ |
Испания | 13464 | ‒ |
Среднее значение для ОЭСР | 16674 | 13 958 | 19,50%

Источник: Education at a Glance 2017, OECD Indicators.

Рис. 2.8. Затраты на обучение одного студента вуза в год в 2011 и 2014 годах, долл. США по ППС

Источник: Education at a Glance 2017, OECD Indicators.

Среднее значение для стран ОЭСР по данному показателю составляло в 2014 году 16 674 долл. США, в 2011 году – 13 958 долл. США. Таким образом, рост затрат на одного студента вуза в среднем в странах ОЭСР за три года составил 19,5%, тогда как в России – 17,3%, из чего следует вывод не только о низких денежных вложениях в подготовку одного студента российского вуза, но и о более медленных темпах роста этой суммы (рисунок 2.9).

Рис. 2.9. Изменение затрат (прирост, %) на обучение одного студента вуза в год с 2011 по 2014 год в странах мира

Заметно высокое отставание России от развитых стран и по объему финансирования среднего профессионального образования: в России на одного обучающегося техникума или колледжа в 2014 году тратилось менее 5000 долл. в год, тогда как во Франции – около 9700, в США и Норвегии – более 15 000 долл. в год (таблица 2.3).

Таблица 2.3

Затраты на подготовку одного студента среднего профессионального образования в странах мира в 2014 году

Страна | Затраты на обучение одного студента образовательного учреждения среднего профессионального образования, долл. США по ППС
Россия | 4939
США | 15086
Новая Зеландия | 10019
Норвегия | 15979
Франция | 9736
Испания | 8528
Среднее значение для ОЭСР | 8184

Источник: OECD, 2017.

Более полное представление о качестве работы российской системы профессионального образования можно составить за счет сравнения уровня знаний и навыков молодых людей на «входе» и «выходе» из нее. Оценить подготовку потенциальных абитуриентов – учащихся средней и старшей школы – позволяют такие международные тестирования, как TIMSS (Trends in Mathematics and Science Study), PISA (Program for International Student Assessment) и PIRLS (Progress in International Reading Literacy Study).

По данным TIMSS, международного исследования качества математического и естественнонаучного образования в школах стран мира, успеваемость российских школьников 8-го класса превышает средний мировой уровень и продолжает расти: по сравнению с 2003 годом средний балл по математике у российских школьников вырос на 5,9%, а по естественным наукам – на 5,8%. В 2015 году российские восьмиклассники занимали 7-е место в международном рейтинге по успеваемости в области естественных наук, уступая школьникам из Сингапура, Японии, Тайваня, Южной Кореи, Словении и Гонконга, а по математике – 6-е место. Одиннадцатиклассники лидировали по результатам тестирования математических знаний (1 место) и физике (2 место, Словения – 1 место) – таблица 2.4.

Таблица 2.4

Международные индикаторы качества среднего общего образования в России

Тестирование | Место России в международном рейтинге | Средний балл для России | Отклонение от среднемирового значения, % (в скобках указано среднемировое значение) | Изменение к базовому году, % (в скобках указано значение за базовый год)
TIMSS – 2015 математика, 8 класс | 6 | 538 | +7,6 (500) | +5,9 (508) (2013 год)
TIMSS – 2015 естественные науки, 8 класс | 7 | 544 | +8,8 (500) | +5,8 (514) (2013 год)
TIMSS – 2015 математика, 11 класс | 1 | 540 | +8,0 (500) | ‒
TIMSS – 2015 физика, 11 класс | 2 | 508 | +1,6 (500) | ‒
PISA – 2015 математика | 32 | 494 | +0,8 (490) | +1,2 (468) (2012 год)
PISA – 2015 естественные науки | 487 | ‒1,2 (493) | +0,6 (484) (2012 год)
PISA – 2015 чтение | 495 | +0,4 (493) | +3,6 (478) (2012 год)
PIRLS – 2016 чтение, 4 класс | 1 | 581 | +16,2 (500) | + 2,3 (568) (2011 год)

Источники: TIMSS (2015), PISA (2015, 2012), PIRLS (2011, 2016).

В то же время результаты международного исследования PISA, которое оценивает навыки и знания сопоставимой возрастной группы – пятнадцатилетних школьников во всем мире, менее позитивны для России. Если предыдущее исследование делает акцент на качестве усвоения школьной программы, то PISA уделяет особое внимание способностям учащихся применять полученные знания в реальной жизни. И разрыв между двумя группами оценок весьма существенный. По данным исследования PISA 2015 года, российские школьники находятся на 32-м месте из 70, уступая как странам Запада и Азии, так и двум странам бывшего СССР – Эстонии и Латвии. По математике и чтению российские школьники имеют результаты, немного превышающие среднемировые значения, по естественным наукам показатель имеет отрицательное отклонение на 1,2%. При этом PISA по всем критериям фиксирует тенденцию повышения качества российского среднего общего образования: за 2012–2015 годы удалось повысить результат по математике на 1%, на 3,6% – по чтению.

Согласно исследованию PIRLS, которое раз в 5 лет оценивает качество обучения чтению (в фокусе исследования находятся учащиеся четвертых классов), отечественная система школьного образования занимает первое место в мире. Российские школьники младших классов понимают, интерпретируют и анализируют информацию при чтении лучше сверстников всех остальных 50 стран – участниц исследования. Исследование включает как литературные художественные тексты, так и информационные. В 2001 году Россия находилась только на 16 месте рейтинга, а к 2006 году достигла уже первой позиции, уступила первенство в 2011 году Гонконгу и в 2016-м снова заняла первую строку (581 балл) с отрывом на 6 единиц от Сингапура (576 – 2 позиция) и на 18 единиц от Гонконга (569 – 3 позиция). Российские дети имеют хорошую дошкольную подготовку, что значимо влияет на успехи в обучении в начальных классах школы.

Таким образом, российское школьное образование находится на высоком качественном уровне, и, усилив ориентацию в обучении на применение полученных знаний и навыков в реальной жизни, можно будет по праву считать систему российского школьного образования одной из лучших в мире по результатам. Можно предположить, что данная ситуация сложилась по причине очень теоретической, а не прикладной методики обучения школьников в России: приоритеты в преподавании отдаются процессу усвоения учащимися максимально большого объема разноплановой информации в ущерб формированию компетенций практического использования конкретных знаний и навыков. Также наблюдается перегруз детей в школе: пока европейские дети развивают творческие навыки, коммуникацию и играют друг с другом, российские школьники выполняют домашние задания. Так, согласно рекомендациям по ведению образовательной деятельности в США установленное максимально допустимое время на домашние задания школьникам в несколько раз меньше, чем по федеральным государственным образовательным стандартам Российской Федерации.

О том, насколько успешно система профессионального образования развивает потенциал вчерашних школьников, можно судить по результатам исследования ОЭСР среди взрослого населения. Тестирование PIACC (Programme for the International Assessment of Adult Competencies) проводится для определения уровня профессиональных навыков и компетенций взрослого населения трудоспособного возраста в странах мира. По предварительным данным PIACC – 2015 для России⁶⁰, уровень образования среди взрослого населения по результатам мониторинга навыков взрослого населения очень высокий (рисунок 2.10). Российское взрослое население особенно хорошо умеет решать проблемы и задачи в высокотехнологичных средах (рисунок 2.11).

Рис. 2.10. Количество баллов тестирования PIAAC по грамотности взрослых, способностям в счете и умению решать проблемы в среде новых технологий

Рис. 2.11. Количество взрослого населения, набравшего в тестировании умения решать проблемы в высокотехнологичной среде баллы на высокий уровень (третий уровень из трех)

Источник: Survey of Adult Skills (PIAAC 2015).

Однако интересен тот факт, что после получения среднего общего и среднего профессионального образования уровень грамотности среди населения России растет очень медленно, о чем свидетельствует почти равенство успешности прохождения тестирований на грамотность среди выпускников вузов и выпускников учреждений СПО и школ (рисунок 2.12). В проводимом ОЭСР тестировании доля взрослого населения России, набравшего высшие баллы (4/5), практически равна среди выпускников вузов и граждан, закончивших средние общеобразовательные учреждения, учреждения начального и среднего профессионального образования (12 и 9% соответственно). Таким образом, высшее образование в России не дает значительного преимущества.

Рис. 2.12. Грамотность взрослого населения в зависимости от уровня образования (слева) и возраста (справа)

Источник: OECD Education At a Glance (2016).

Несмотря на это, как было показано выше, в России количество поступающих в вузы существенно превышает прием учащихся в учреждения среднего профессионального образования. Возможно, этим фактом можно частично объяснить следующее утверждение Международной организации труда в годовом отчете 2017 года: «В Российской Федерации среди малооплачиваемых работников на удивление много выпускников вузов».

Кроме того, во многих активно развивающихся странах наблюдается существенный разрыв в уровне грамотности между старшим поколением (55–65 лет) и младшим поколением (25–34 лет), свидетельствующий о постепенном росте охвата и качества образования (таблица 2.5). Наибольшую «возрастную премию», которую получают младшие возрастные когорты, можно увидеть в Японии, Сингапуре, Норвегии. В России же эта разница отрицательна, и это единственная страна с отрицательной разницей из всех стран – участниц исследования (рисунок 2.13).

Таблица 2.5

Результаты тестирования грамотности взрослого населения в зависимости от возраста в странах мира

Страна | Результаты тестирования, 25–34 лет | Результаты тестирования, 55–65 лет | Разница результатов между 25–34-летними и 55–65-летними
Сингапур | 283,2 | 217,0 | 66,1
Корея | 289,5 | 244,1 | 45,4
Испания | 262,8 | 226,7 | 36,1
Япония | 309,2 | 273,3 | 35,9
среднее для стран ОЭСР | 278,5 | 249,9 | 28,6
Германия | 281,3 | 253,6 | 27,7
Норвегия | 288,5 | 261,9 | 26,7
Новая Зеландия | 286,0 | 269,4 | 16,6
Великобритания | 280,1 | 265,3 | 14,8
США | 275,5 | 262,9 | 12,6
Россия | 272,8 | 274,7 | ‒1,9

Источник: OECD. Results from the Survey of Adult Skills – 2016.

Рис. 2.13. Уровень грамотности взрослого населения в зависимости от возраста

Источник: OECD. Results from the Survey of Adult Skills – 2016.

Как следует из проведенного анализа, рост охвата населения высшим образованием в России происходит без соответствующего роста финансирования и качества обучения, а также без должного учета реальных потребностей научно-технологического развития страны. Причиной этому являются как внутренние, присущие самой системе образования факторы развития, так и внешние условия, в том числе особенности современной модели экономического роста в России и соответствующей ей структуры спроса на рынке труда.

Сырьевая модель развития предъявляет ограниченный спрос на кадры высокой квалификации. Несмотря на достаточно высокий ежегодный выпуск молодых специалистов с высшим и средним профессиональным образованием, безработица в России стабильно низкая (рисунок 2.14). По данным сборника Росстата «Рабочая сила, занятость и безработица в России» уровень участия в рабочей силе по возрастным группам практически не изменяется.

Рис. 2.14. Динамика численности населения в возрасте 15–72 лет и его распределение по статусу участия в рабочей силе, тыс. чел.

Источник: Росстат. Рабочая сила, занятость и безработица в России – 2016.

Несмотря на системообразующий характер энергетической отрасли (на нефтегазовый сектор приходится около половины доходов государственного бюджета), в ней задействовано лишь порядка 2,5% от общей численности сотрудников всех крупных и средних фирм и 2% от общей численности занятого населения, а доходы, сгенерированные нефтегазовым сектором, составляют лишь 2% от совокупных доходов домохозяйств. По оценкам, для воспроизводства нынешней экономической модели Россия по-настоящему нуждается лишь в 2–3 миллионах трудоспособных граждан⁶¹ (таблица 2.6).

Таблица 2.6

Отраслевая структура занятости в российской экономике, % (все занятые — 100%)

Отрасль экономики | 2006 | 2015 | Изменение за 2006–2015, ٪
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство | 9,6 | 6,5 | ‒3,1
Рыболовство, рыбоводство | 0,3 | 0,2 | ‒0,1
Добыча полезных ископаемых | 1,7 | 2,1 | 0,4
Обрабатывающие производства | 18 | 14,3 | ‒3,7
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды | 3,1 | 3,2 | 0,1
Строительство | 6,5 | 7,6 | 1,1
Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, бытовых изделий | 15,3 | 15,9 | 0,6
Гостиницы и рестораны | 2 | 2,5 | 0,5
Транспорт и связь | 9,1 | 9,5 | 0,4
Финансовая деятельность | 1,6 | 2,2 | 0,6
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг | 6,1 | 7,2 | 1,1
Государственное управление и обеспечение военной безопасности | 7,1 | 7,4 | 0,3
Образование | 9 | 9,2 | 0,2
Здравоохранение и предоставление соц. услуг | 7,2 | 7,9 | 0,7
Предоставление прочих коммунальных, социальных, персональных и других услуг | 3,5 | 4,3 | 0,8

Источник: Росстат. Рабочая сила, занятость и безработица в России – 2016.

Значительные изменения в структуре занятости в России за последние десятилетия связаны со стремительной деиндустриализацией российской экономики. С 1991 года численность занятых в обрабатывающей промышленности сократилась практически в 2 раза – с 20 млн до 10 млн человек. Численность сотрудников в обрабатывающей промышленности в период с 2005 по 2016 год сократилась более чем на 26% (рисунок 2.15).

Рис. 2.15. Численность работников организаций по видам экономической деятельности в России, тыс. чел.

Источник: Росстат. Труд и занятость в России – 2017.

В связи с тем, что наибольшие изменения занятости прослеживаются в промышленности и сельском хозяйстве, интересно дополнительно рассмотреть изменение занятости по типу хозяйственной деятельности и сравнить занятость россиян в сельском хозяйстве, индустрии производства и сфере услуг. По данным статистики Международной организации труда, в России за период 1992–2016 годов занятость в сервисе и услугах выросла на 6 процентных пунктов, в сельском хозяйстве упала на 2,4 процентных пункта, изменение в промышленности составило ‒3,3 процентных пункта (рисунок 2.16).

Рис. 2.16. Занятость по типу хозяйственной деятельности в России, %

Источник: International Labour Organization: World employment and social outlook, Employment distribution by economic activity, 2017.

Изменения в профессиональной структуре занятости в России, произошедшие за последнее десятилетие, отразились, в том числе, на сокращении удельного веса квалифицированных рабочих (таблица 2.7), что является одним из факторов снижения спроса на среднее профессиональное образование и свидетельствует об эрозии в обществе важного сегмента профессиональных компетенций для промышленно-инновационного развития. При этом положительной тенденцией является увеличение представительства в структуре занятости специалистов высшего уровня квалификации (прирост 3 процентных пункта за 2006–2015 годы) и снижение доли неквалифицированных рабочих (на 1,9 процентных пункта).

Таблица 2.7

Профессиональная структура занятости в российской экономике, % (все занятые — 100%)

Категории занятых | 2006 | 2015 | Изменение за 2006–2015, %
Руководители (представители) органов власти и управления всех уровней, включая руководителей организаций | 6,7 | 8,6 | 1,9
Специалисты высшего уровня квалификации | 17,4 | 20,4 | 3
Специалисты среднего уровня квалификации | 14,7 | 15,3 | 0,6
Работники, занятые подготовкой информации, оформлением документации, учетом и обслуживанием | 3,1 | 2,9 | ‒0,2
Работники сферы обслуживания, жилищно-коммунального хозяйства, торговли и родственных видов деятельности | 13,8 | 14,5 | 0,7
Квалифицированные работники сельского, лесного, охотничьего хозяйств, рыбоводства и рыболовства | 4,9 | 3,4 | ‒1,5
Квалифицированные рабочие промышленных предприятий, строительства, транспорта, связи, геологии и разведки недр | 15,3 | 13,1 | ‒2,2
Операторы, аппаратчики, машинисты установок и машин | 12,5 | 12,2 | ‒0,3
Неквалифицированные рабочие | 11,5 | 9,6 | ‒1,9

Источник: Росстат. Рабочая сила, занятость и безработица в России, 2016.

Отдельного внимания заслуживает динамика численности занятых в сфере НИОКР. На сегодняшний день Россия является одной из немногих крупных экономик, где данный показатель неуклонно сокращается: только за период 2000–2015 годов численность занятых в научных исследованиях и разработках в России снизилась на 11,3%. В США, ЕС и Китае, напротив, данный показатель продолжает расти с поправкой на незначительный спад под влиянием кризиса, а в Корее рост за 15 лет составил 329% (рисунок 2.17).

Рис. 2.17. Численность исследователей в основных странах мира, 2000–2015 гг.

Источник: OECD Main Science Indicators (2017).

Снижение в структуре занятости российской экономики удельного веса профессий и отраслей, ведущих к интенсивному накоплению производственных знаний для промышленно-инновационного развития, тесно связано со сложившимися соотношениями уровней оплаты труда. В нынешних условиях полюсами притяжения для наиболее талантливых специалистов являются такие виды экономической деятельности, как добыча полезных ископаемых (191% от средней заработной платы в стране в 2016 году) и финансовая деятельность (219%) – таблица 2.8.

Таблица 2.8

Различия в средней заработной плате по отдельным видам экономической деятельности, % к средней зарплате в экономике каждого года

Вид деятельности | 1995 | 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2016 | изменение 2005–2016, %
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство |  |  | 43 | 51 | 58 | 59 | 16
Добыча полезных ископаемых | 226 | 267 | 231 | 190 | 187 | 191 | ‒40
Обрабатывающие производства | 96 | 106 | 98 | 91 | 94 | 94 | ‒4
Строительство | ‒ | ‒ | 106 | 101 | 88 | 88 | ‒18
Оптовая и розничная торговля; ремонт бытовых изделий | ‒ | ‒ | 77 | 88 | 79 | 82 | 5
Транспорт и связь | ‒ | ‒ | 133 | 122 | 115 | 113 | ‒20
Финансовая деятельность | 160 | 235 | 263 | 239 | 206 | 219 | ‒44
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное страхование | 109 | 122 | 128 | 120 | 123 | 119 | ‒9
Образование | 65 | 56 | 63 | 67 | 79 | 77 | 14
Здравоохранение и предоставление социальных услуг | 73 | 60 | 69 | 75 | 83 | 81 | 12

Источник: Социальная поддержка: уроки кризисов и векторы модернизации (2010); Росстат: «Труд и занятость в России в 2017 г.»

Уровень оплаты труда в обрабатывающей промышленности составляет 94% от среднего значения в экономике. Для таких отраслей, как образование и здравоохранение, отвечающих за поддержание и развитие человеческого потенциала, аналогичный показатель составляет всего 77 и 81% соответственно. Стоит отметить, что в данных сферах рост зарплаты хотя бы стабильно положителен, в отличие от строительства, транспортной сферы и финансовой деятельности. Важно, что на предшествующем отрезке исторического развития межотраслевое соотношение заработных плат в стране, несмотря на все недостатки прежней системы хозяйствования, носило в этом отношении более стимулирующий характер. В отдельные периоды научные работники были в числе одних из самых высокооплачиваемых специалистов, а уровень оплаты труда в промышленности не опускался ниже среднего значения по стране (таблица 2.9).

Таблица 2.9

Соотношение отраслевых уровней заработной платы со средней по народному хозяйству, % к средней по народному хозяйству каждого года

Отрасль | 1940 г. | 1960 г. | 1987 г.
Промышленность | 103 | 114 | 109
Образование | 100 | 90 | 82
Наука и научное обслуживание | 142 | 137 | 107
Аппарат органов государственного управления | 118 | 107 | 93

Источник: Плискевич Н.М. Человеческий капитал в трансформирующейся России. М.: Институт экономики РАН, 2012.

Отдельные исследователи указывают на то, что при данном уровне расходов нашей страны на НИОКР (2% от мировых расходов) нынешняя численность специалистов, занятых в данной области (10% от общего числа занятых в НИОКР в мире), является «избыточной» и подлежит дальнейшему сокращению. Действительно, сложившееся положение дел свидетельствует о недостаточной эффективности использования человеческого потенциала, занятого в НИОКР. Первопричина данной проблемы – в сложившемся длительном недофинансировании сектора науки в России как со стороны государства, так и со стороны бизнеса. Из рисунка 2.18 видно, что сложившийся в России недопустимо низкий уровень заработной платы ученых не обеспечивает создания необходимой заинтересованности среди основных творцов научных открытий и инноваций в осуществлении назревшего рывка в научно-технической сфере.

Рис. 2.18. Средняя заработная плата ученых, долл. США по ППС в месяц

Источник: Altbach P.G. The International Imperative in Higher Education. – Rotterdam: Sense Publishers, 2013.

Несомненно, перспективные задачи, стоящие перед российской экономикой, требуют увеличения расходов на НИОКР, способствующего возращению отечественной науке статуса одного из ключевых драйверов экономического развития.

Существующее падение реальной заработной платы в стране в последние годы (рисунок 2.19) особенно усугубляет ситуацию с оплатой труда ученых в России. Следствием становится отток высококвалифицированных кадров из России в другие страны – активная «утечка мозгов».

Рис. 2.19. Оценки темпов роста реальной заработной платы, %

Источник: Global Wage Report 2016/17: Wage inequality in the workplace – Geneva: ILO, 2016.

Производительность труда – один из ключевых факторов, влияющих на экономику страны, иногда вносящий более значимое влияние, чем занятость и количество рабочей силы. Вклад, вносимый единицей рабочей силы в экономику, демонстрирует и квалификацию, и значимость, и эффективность кадров в стране. В настоящее время в России один работающий создает весьма низкую добавленную стоимость. На рисунке 2.20 отображена продуктивность одного сотрудника в долл. по ППС.

Рис. 2.20. Вклад одного работающего в формирование ВВП страны, долл. США по ППС, 2010–2017

Источник: ILO – Output per worker (GDP constant 2011 international $ in PPP).

Таким образом, формируемая в условиях сложившейся экономической модели структура знаний и навыков не только не соответствует задаче инновационной модернизации экономики в долгосрочной перспективе, но и препятствует становлению кадрового потенциала для ныне действующих инновационно активных предприятий в стране. По данным исследования, проводившегося Европейским банком реконструкции и развития в 2009–2013 годах, нехватка квалифицированных кадров входит в тройку основных препятствий на пути развития бизнеса в России, наряду с высоким уровнем налоговой нагрузки и коррупции⁶². Согласно данным статистического сборника Высшей школы экономики «Индикаторы инновационной деятельности: 2017», среди препятствий на пути создания технологических инноваций, помимо таких факторов, как высокая стоимость нововведений, недостаток финансовых средств, низкий спрос на новые товары и услуги, сотрудники российских предприятий называли нехватку квалифицированных сотрудников: за период с 1993 по 2015 г. уровень значимости данного фактора вырос с 1.3 до 1.6 (по трехбалльной шкале). Фактор недостатка квалифицированных кадров не является главным препятствием внедрения технологических инноваций, однако входит в семерку основных⁶³.

О структуре спроса на квалификацию, предъявляемого инновационно активными предприятиями, косвенным образом позволяет судить структура затрат на инновационную деятельность. Долгое время в России основную часть затрат на инновационную деятельность составляет закупка машин и оборудования (48.2% – 2015 год, 44.5% – 1995 год). Среди обследованных предприятий на исследования и разработки приходятся почти 23% затрат на инновации, 12% – на инжиниринг. Расходы на дизайн составляют 2%, большой вклад в эту долю внесли предприятия производства табачных изделий, где значение данного показателя доходит до 33%. Доля затрат на обучение и подготовку персонала, приобретение программных средств, маркетинговые исследования в совокупности не превышает 1,4% (рисунок 2.21). Наиболее востребованными сегодня являются квалифицированные рабочие и инженерные кадры, способные к адаптации передовых технологий, воплощенных в новых машинах и оборудовании. Основным источником финансирования технологических инноваций являются собственные средства предприятий: в 2015 году их доля составила 69,3%.

Рис. 2.21. Структура затрат на технологические инновации организаций промышленного производства по видам инновационной деятельности в 2015 г., %

Источник: Индикаторы инновационной деятельности, 2017.

Подводя итоги, уместно привести результаты исследования готовности к инновационному развитию России в целом. Начиная с 2012 года агентство Bloomberg составляет и публикует ежегодный рейтинг по индексу инновационного развития для 50 стран мира. Рейтинг формируется по результатам объединения семи одинаково взвешенных показателей: расходов на научно-исследовательскую деятельность и ее плотности, добавленной стоимости производства, производительности, эффективности образования, концентрации высокотехнологичных и исследовательских предприятий и компаний и количества зарегистрированных патентов⁶⁴. Самая высокая позиция России к началу 2018 года – по показателю доли выпускников с высшим образованием в численности рабочей силы (5), самая низкая – по производительности труда (44), также низкой является позиция по затратам на научно-исследовательскую деятельность (32). В 2016 году Россия занимала по итоговому рейтингу 16-е место, к 2017 году опустилась до 26-й позиции, в 2018 году заняла 25-е место (таблица 2.10).

Таблица 2.10

Рейтинг индексов инновационного развития 50 стран мира

Итоговая позиция | Страна | Общий балл | Итоговая позиция | Страна | Общий балл
1 | Южная Корея | 89,28 | 26 | Малайзия | 64,79
2 | Швеция | 84,70 | 27 | Венгрия | 64,37
3 | Сингапур | 83,05 | 28 | Чехия | 63,47
4 | Германия | 82,53 | 29 | Испания | 63,06
5 | Швейцария | 82,34 | 30 | Португалия | 61,38
6 | Япония | 81,91 | 31 | Греция | 61,37
7 | Финляндия | 81,46 | 32 | Люксембург | 60,65
8 | Дания | 81,28 | 33 | Турция | 60,26
9 | Франция | 80,75 | 34 | Литва | 59,04
10 | Израиль | 80,64 | 35 | Румыния | 58,94
11 | США | 80,42 | 36 | Эстония | 58,76
12 | Австрия | 79,12 | 37 | Гонконг | 57,05
13 | Ирландия | 77,87 | 38 | Словакия | 56,88
14 | Бельгия | 77,12 | 39 | Мальта | 54,27
15 | Норвегия | 76,76 | 40 | Латвия | 53,65
16 | Нидерланды | 75,09 | 41 | Болгария | 51,54
17 | Великобритания | 74,54 | 42 | Хорватия | 51,24
18 | Австралия | 74,35 | 43 | Тунис | 49,83
19 | Китай | 73,36 | 44 | Сербия | 48,93
20 | Италия | 68,88 | 45 | Таиланд | 47,83
21 | Польша | 68,74 | 46 | Украина | 47,28
22 | Канада | 67,98 | 47 | Кипр | 47,01
23 | Новая Зеландия | 67,40 | 48 | ЮАР | 46,98
24 | Исландия | 67,11 | 49 | Иран | 46,09
25 | Россия | 66,61 | 50 | Марокко | 44,84

Источник: The Bloomberg innovation index (2018).

Проведенный анализ показал, что структурные и качественные характеристики образовательного потенциала России на данный момент не способствуют формированию в обществе необходимых производственных знаний для структурной трансформации. Становление в России образовательной структуры с «отсутствующей серединой», в условиях которой высшее образование становится массовым, затрудняет накопление в обществе достаточного объема производственно-технических знаний и навыков. Подобное положение дел обусловлено формируемой в последние десятилетия моделью экономического развития, в рамках которой обрабатывающая промышленность утрачивает возможности для создания высокооплачиваемых рабочих мест и формирования соответствующего «заказа» на компетенции перед образовательной системой.

Можно сказать, что в долгосрочном периоде российская экономика оказалась в равновесном состоянии, в условиях которого взаимосвязанный комплекс институтов и экономических стимулов ведет к формированию пула работников, имеющих высшее образование, ориентированное на участие в перераспределительных операциях, а не разработку новой продукции и ее освоение в производстве, ограничивая тем самым возможность для предприятий создавать продукцию с высокой добавленной стоимостью и заниматься инновационной деятельностью. Низкий уровень технологического развития экономики, в свою очередь, лишает работников стимулов для инвестиций в развитие собственных навыков. Формируемый в этих условиях низкий уровень заработной платы задает соответствующий уровень спроса на продукцию основных отраслей и еще более ограничивает возможности для экономической диверсификации и создания высокоэффективных рабочих мест. Данное состояние является равновесным (то есть устойчивым в отсутствие внешних шоков), поскольку вызвано к жизни рациональным выбором каждой из сторон производственных отношений в условиях свободного рынка. Однако с позиций общественного благосостояния такое положение дел не является оптимальным и требует вмешательства государства.

Глава 3. ОЦЕНКА ПРЕМИИ ЗА РАБОТУ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ В СОВРЕМЕННЫХ РОССИЙСКИХ УСЛОВИЯХ

Согласно теории человеческого капитала⁶⁵, решение о получении высшего или среднего профессионального образования по конкретной специальности носит инвестиционный характер и базируется на стремлении приобрести такие знания и навыки, которые позволят в перспективе получать повышенные доходы от профессиональной деятельности. При этом в процессе получения формального образования приобретаются как общие, так и специальные знания и навыки. И те, и другие могут оказаться востребованными при осуществлении профессиональной деятельности. Общие знания и навыки обеспечивают гибкость и адаптивность, способность перестраиваться под специфику новых задач. Специальные знания и навыки позволяют решать конкретные задачи на высоком профессиональном уровне.

Работа не по профилю полученной образовательной специальности, характерная для многих выпускников российских вузов и учреждений среднего профессионального образования, приводит к недоиспользованию и обесцениванию сформированного на стадии получения профессионального образования человеческого капитала⁶⁶. Вряд ли можно отрицать, что специальная составляющая человеческого капитала при этом используется явно неэффективно. Однако применительно к общей составляющей человеческого капитала, прежде всего сформированной программами высшего образования, ситуация не выглядит однозначной. В динамичной рыночной экономике, в отличие от более статичной командно-административной экономики, гораздо большее значение имеет способность постоянно подстраиваться под изменяющиеся требования рынка, что предусматривает возможность неоднократной смены профессий в течение жизненного цикла⁶⁷. С этой точки зрения полученное образование даже в условиях работы не по специальности позволяет получать положительную отдачу от осуществленных инвестиций в человеческий капитал, если эти инвестиции позволили приобрести эффективные общие навыки, применимые в разных ситуациях и видах профессиональной деятельности.

Поэтому оценка экономических последствий выбора различных образовательных специальностей, находящих выражение в «премии» к нормальному уровню заработной платы за полученную образовательную специальность при контроле на прочие факторы, должна учитывать возможность получения отдачи как на специальные, так и на общие знания и навыки. Можно предположить, что если рынок труда вознаграждает специальные навыки и знания, то это должно находить отражение в том, что лица, работающие по специальности, должны зарабатывать значимо больше, чем лица, работающие не по специальности. При этом «премия» за работу по специальности должна быть положительной и статистически значимой. Если же для работодателей важнее общие навыки и знания, то премия за работу по специальности должна быть небольшой или статистически незначимой.

Российскими учеными был проведен ряд содержательных исследований, посвященных оценке эффективности инвестиций в образовательный капитал. И.А. Денисова и М.А. Карцева получили оценки премий к заработной плате, обеспечиваемых высшим и средним профессиональным образованием по различным группам специальностей⁶⁸. В коллективной монографии под редакцией В.Е. Гимпельсона и Р.И. Капелюшникова⁶⁹ было проведено комплексное и разностороннее исследование отдачи на образование в российских условиях, включающее содержательный анализ расхождений между полученным образованием и его востребованностью на рабочих местах. С.Ю. Рощиным и его коллегами было раскрыто влияние качества вуза⁷⁰ и успеваемости в вузе⁷¹ на заработную плату выпускников, заканчивающих программы по различным направлениям подготовки. И.А. Праховым были выявлены факторы, определяющие ожидаемую абитуриентами вузов финансовую отдачу от получения высшего образования по различным образовательным специальностям⁷². С.А. Беляков и Т.Л. Клячко построили оценки вклада высшего и среднего профессионального образования в экономическое развитие России и ее регионов⁷³. Однако изучение влияния соответствия полученной образовательной специальности сфере профессиональной деятельности на уровень заработной платы и удовлетворенность характером трудовой деятельности не находилось в фокусе внимания этих исследований.

Цель исследования, представленного в данной главе монографии, основные положения которого впервые были опубликованы в статье⁷⁴, заключается в оценке востребованности различных групп образовательных специальностей на российском рынке труда, а также осуществлении декомпозиции «премий» к заработной плате за получение различных образовательных специальностей и выявлении присутствия в их составе «премии» за работу по специальности, отражающей повышенную финансовую отдачу на специальную составляющую человеческого капитала по отношению к общей составляющей. Информационной базой анализа послужили данные 25 волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (далее – РМЭЗ)⁷⁵, опросы в рамках которой были проведены в 2016 г.

В выборке РМЭЗ представлены данные как о профессиях, которым соответствует полученное респондентами высшее и среднее специальное образование, так и о профессиях, по которым они работают в момент проведения опроса (хотя в данных имеются пропуски – далеко не для всех респондентов соответствующие поля заполнены). Для идентификации профессий используются коды Международной стандартной классификации занятий и профессий ISCO2008⁷⁶. Эти данные позволяют определить, выпускники каких направлений подготовки в своей практической деятельности используют преимущественно общие компетенции, работая не по специальности, а какие имеют возможность использовать специальные компетенции, работая именно по той специальности, по которой ими было получено профессиональное образование.

Для характеристики распределения респондентов по полученным образовательным специальностям и сферам профессиональной деятельности все коды ISCO2008 были объединены в профессиональные группы, соответствующие техническим специальностям, специальностям в сфере информационных и коммуникационных технологий, специальностям в сфере услуг, медицинским специальностям, экономическим специальностям, юридическим специальностям, гуманитарным специальностям, педагогическим специальностям и аграрным специальностям. При характеристике области профессиональной деятельности дополнительно была выделена группа руководителей. Поскольку основной интерес с позиций достижения цели исследования представляют характеристики экономически активных респондентов, имеющих возможность реализовать свои профессиональные компетенции на рынке труда, из выборки были исключены респонденты моложе 18 и старше 65 лет, а также учащиеся, инвалиды и пенсионеры.

Распределения остающихся в выборке респондентов по полученным образовательным специальностям и сферам профессиональной деятельности представлены в таблицах 3.1 и 3.2.

Таблица 3.1

Распределение респондентов по полученным образовательным специальностям, %

Образова- тельные специальности | Мужчины с высшим образованием | Женщины с высшим образованием | Мужчины со средним образованием | Женщины со средним образованием
технические | 48,3 | 19,1 | 77,1 | 30,6
ИКТ | 5,7 | 1,5 | 4,4 | 1,2
в сфере услуг | 3,0 | 1,9 | 3,5 | 12,0
медицинские | 2,9 | 6,8 | 1,9 | 19,8
экономические | 16,4 | 33,0 | 2,7 | 20,3
юридические | 10,0 | 7,2 | 2,2 | 1,7
гуманитарные | 4,5 | 7,9 | 1,6 | 2,2
педагогические | 6,6 | 20,6 | 2,5 | 10,4
аграрные | 2,6 | 2,0 | 4,1 | 1,8
Итого | 100,0 | 100,0 | 100,0 | 100,0

Таблица 3.2

Распределение экономически активных респондентов по сферам профессиональной деятельности, %

Занятость по профессиям | Мужчины с высшим образованием | Женщины с высшим образованием | Мужчины со средним образованием | Женщины со средним образованием
технические | 32,7 | 14,0 | 51,8 | 14,4
ИКТ | 5,7 | 1,4 | 1,3 | 0,2
в сфере услуг | 20,1 | 11,5 | 21,1 | 35,4
медицинские | 2,3 | 6,1 | 1,1 | 17,5
экономические | 4,0 | 26,1 | 2,8 | 10,0
юридические | 3,7 | 6,1 | 0,1 | 1,3
гуманитарные | 2,2 | 5,9 | 0,4 | 0,9
педагогические | 3,2 | 18,7 | 1,2 | 7,9
аграрные | 1,1 | 1,3 | 1,6 | 0,6
руководители | 18,0 | 4,9 | 7,3 | 6,0
безработные | 6,9 | 3,9 | 11,4 | 5,8
Итого | 100,0 | 100,0 | 100,0 | 100,0

Показатели таблиц 3.1 и 3.2 демонстрируют существование значительных гендерных различий как при выборе образовательных специальностей, так и при осуществлении профессиональной деятельности. Большинство мужчин с высшим образованием (48,3%) имеют технические специальности. На втором и третьем месте по популярности – экономические (16,4%) и юридические (10,0%) специальности. Среди женщин с высшим образованием наиболее распространены экономические (33,0%) и педагогические (18,7%) специальности.

Наибольшее количество рабочих мест для мужчин обеспечивают профессии, соответствующие техническим специальностям, однако доля занятых в этой сфере заметно ниже доли получивших техническое образование. Несмотря на то, что лишь незначительная часть мужчин получила профессиональное образование в сфере услуг, фактически очень многие из них вынуждены работать именно в этой области, которая в условиях деиндустриализации экономики обеспечила наибольший прирост количества рабочих мест. 18% респондентов – мужчин с высшим образованием занимают руководящие должности, что значительно выше аналогичных показателей для женщин и мужчин со средним образованием.

Большинство женщин с высшим образованием работают по экономическим и педагогическим специальностям, а большинство женщин со средним образованием – в сфере услуг и здравоохранении, что в целом соответствует полученному ими профессиональному образованию. Поэтому предварительный анализ данных выборки РМЭЗ позволяет выдвинуть гипотезу о том, что на российском рынке труда женщины активно используют специальные знания и навыки, полученные в рамках формального профессионального образования, в то время как мужчины вынуждены адаптироваться к сигналам, поступающим с рынка труда, уже в процессе своей трудовой деятельности, а не на стадии первоначального выбора профессии. По сравнению с женщинами для мужчин большее значение имеют общие навыки, применимые в различных ситуациях и профессиях. Поэтому можно ожидать, что премия за работу по специальности для женщин выше, чем для мужчин.

Для того, чтобы сопоставить востребованность компетенций, формируемых образовательными программами по различным направлениям подготовки, выделим три возможных варианта использования полученного профессионального образования – успешный, нерациональный и неудачный. Успешному варианту соответствуют два исхода. Первый успешный исход – вариант, когда выпускник вуза или учреждения среднего профессионального образования работает в должности специалиста по тому же направлению, что и полученное им профессиональное образование. В этом случае профессиональные компетенции, полученные при освоении образовательной программы, находят непосредственное применение в практической трудовой деятельности респондента. Второй успешный исход – вариант, когда респондент занимает руководящую должность.

Нерациональным вариантом использования полученного профессионального образования будем считать такой, при котором респондент работает в должности специалиста по направлению, не соответствующему полученному им профессиональному образованию. В этом случае респондент имеет довольно ограниченные возможности по практическому использованию профессиональных и специальных компетенций, сформированных освоенной им образовательной программой, и имеет место недоиспользование и обесценивание специальной составляющей его образовательного капитала. В то же время данный респондент имеет возможность использовать общие компетенции, формируемые программами соответствующего уровня (это касается прежде всего лиц с высшим образованием). Однако в целом отдача на осуществленные инвестиции в образовательный капитал для таких респондентов должна быть небольшой, поскольку значительная часть приобретенных ими в процессе обучения навыков и знаний не используется.

Наконец, явно неудачным вариантом является ситуация, когда экономически активный респондент оказывается в положении безработного. В этом случае осуществленные инвестиции в образовательный капитал не приносят вообще никакой отдачи.

Для обобщенной характеристики этого множества исходов применительно к выпускникам образовательных программ различных уровней и направлений подготовки определим индекс востребованности компетенций, рассчитываемый как разность между долей респондентов, для которых варианты использования профессионального образования успешны, и долей респондентов, для которых варианты использования профессионального образования неудачны. Чем выше значение этого индекса, тем ниже риски неполучения адекватной отдачи на инвестиции в профессиональное образование соответствующего уровня и направления подготовки.

В качестве альтернативной меры риска инвестирования в образование по каждому из анализируемых направлений подготовки рассмотрим отношение количества респондентов, работающих специалистами по данному направлению, к количеству респондентов, получивших профессиональное образование по соответствующему направлению, которое обозначим как индекс востребованности профессии. Следует отметить, что значение данного индекса на уровне несколько ниже 100% не свидетельствует о наличии явной диспропорции между подготовкой специалистов по данному направлению и использованием полученных ими профессиональных компетенций в хозяйственной деятельности, поскольку часть из них занимает руководящие должности. В то же время значение индекса, существенно меньшее 100%, говорит о явной невостребованности специалистов, подготовленных по соответствующему направлению, в народном хозяйстве. Напротив, значение индекса, большее 100%, говорит о том, что в данной сфере хозяйственной деятельности приходится широко задействовать специалистов, получивших образование совершенно другого профиля.

Результаты расчетов индексов востребованности компетенций и профессий для анализируемой выборки приведены в таблицах 3.3 и 3.4.

Таблица 3.3

Индексы востребованности компетенций на российском рынке труда, %

Образова- тельные специальности | Мужчины с высшим образованием | Женщины с высшим образованием | Мужчины со средним образованием | Женщины со средним образованием
технические | 61,6 | 66,7 | 54,7 | 28,7
ИКТ | 56,9 | 66,7 | 0,0 | 17,7
в сфере услуг | 41,9 | 68,5 | 31,0 | 56,0
медицинские | 46,7 | 82,3 | 25,0 | 74,0
экономические | 24,4 | 70,3 | 0,0 | 30,7
юридические | 24,5 | 69,3 | ‒16,7 | 0,0
гуманитарные | 17,4 | 59,3 | 15,4 | 16,7
педагогические | 33,8 | 79,5 | ‒4,8 | 44,8
аграрные | 37,0 | 66,7 | 8,8 | 28,0
В среднем | 46,1 | 71,2 | 43,9 | 42,2

Средневзвешенное значение индекса востребованности компетенций для женщин с высшим образованием составляет 71,2%, что существенно выше аналогичного показателя для мужчин – 46,1%. Таким образом, женщины гораздо чаще работают в должности специалиста в соответствии с полученным образованием, чем мужчины, и они гораздо менее склонны менять сферу своей профессиональной деятельности. Возможно, это связано с тем, что мужчины более склонны реагировать на различия в уровне заработной платы по сферам деятельности и имеют несколько больший в сравнении с женщинами бюджет времени для переквалификации на другую сферу деятельности (вследствие того, что женщины вынуждены тратить больше времени на воспитание детей и ведение домашнего хозяйства)⁷⁷.

У мужчин с высшим образованием наиболее востребованными являются компетенции, формируемые образовательными программами в области технических наук и информационных и коммуникационных технологий, имеющих особое значение с позиций обеспечения реиндустриализации российской экономики и ее перевода на инновационный путь развития. Почти половина выпускников этих программ работает специалистами по профилю полученного образования, еще 21,0% получивших технические специальности и 13,8% получивших специальности в области информационных и коммуникационных технологий становятся руководителями.

Наименее востребованными для мужчин оказываются компетенции, формируемые программами в области гуманитарных наук, экономики и юриспруденции. Лишь 15,2% мужчин, получивших высшее гуманитарное образование, работают специалистами по этому профилю. 30,4% из них заняты в сфере услуг, 21,7% занимают должности специалистов, которые требуют скорее технического образования. Ненамного лучше с этой точки зрения ситуация у экономистов и юристов.

Хотя 21,4% мужчин, получивших высшее экономическое образование, становятся руководителями, лишь для 12,5% полученные ими профессиональные компетенции оказываются востребованными на уровне специалиста. По 24,4% мужчин, получивших высшее экономическое образование, вынуждены работать в сфере услуг и на должностях, требующих в первую очередь технических, а не экономических компетенций. Таким образом, высшее экономическое образование, как и высшее техническое, дает довольно неплохие шансы на занятие в перспективе руководящей должности, но сопряжено с высокими рисками невостребованности профессиональных знаний на уровне специалиста. 22,6% мужчин с высшим юридическим образованием работают специалистами по соответствующему профилю, что заметно выше, чем у экономистов, но лишь 10,8% из них становятся руководителями и по этому критерию находятся в менее выгодном положении в сравнении с обладателями экономического образования.

Однако для женщин ситуация с востребованностью профессиональных знаний в области гуманитарных наук, экономики и юриспруденции выглядит значительно лучше. Специалистами по профилю полученного образования работают 59,7% женщин с высшим гуманитарным образованием, 71,6% женщин с высшим экономическим образованием и 67,8% женщин с высшим юридическим образованием. С нашей точки зрения, такая ситуация объясняется не отсутствием вариантов работы по специальности для гуманитариев, экономистов и юристов в связи с их чрезмерным выпуском относительно потребностей рынка труда в последние годы, а низким уровнем оплаты труда для многих должностей. В таких условиях большинство женщин предпочитают работать по специальности, а большинство мужчин решают изменить сферу своей профессиональной деятельности ради перспектив получения более высоких доходов.

Однако еще большие гарантии профессиональной востребованности для женщин обеспечивают программы высшего образования по медицине и педагогике. 77,3% женщин с высшим педагогическим образованием и 76,0% женщин с высшим медицинским образованием работают специалистами по профилю полученного образования. Средневзвешенное значение индекса востребованности компетенций для женщин с высшим образованием составляет 71,2%, что существенно выше аналогичного показателя для мужчин – 46,1%.

Индекс востребованности компетенций, формируемых профессиональным образованием среднего уровня, достаточно низок, особенно для женщин, что ставит под сомнение качество российского среднего профессионального образования в современных условиях. Наиболее востребованными среди формируемых различными вариантами получения среднего профессионального образования являются компетенции медицинских работников-женщин, поскольку 76,2% выпускниц этих программ работают по специальности. Достаточно высоки и индексы востребованности компетенций у мужчин со средним техническим образованием (54,7%) и женщин со средним образованием в сфере услуг (56,0%).

Однако востребованность компетенций, формируемых другими направлениями подготовки на уровне среднего профессионального образования, на российском рынке труда является крайне низкой. Для мужчин со средним юридическим и педагогическим образованием индексы востребованности компетенций вообще принимают отрицательное значение, что обусловлено превышением количества безработных над количеством работающих по полученной специальности (однако эта оценка достаточно условна в связи с малым количеством респондентов с образованием соответствующего профиля в имеющейся выборке). Большинство мужчин, получивших среднее образование в области информационных и коммуникационных технологий, занимают должности, требующие преимущественно технических компетенций, а большинство женщин с образованием аналогичного профиля заняты в сфере услуг.

Таблица 3.4

Индексы востребованности профессий в современных российских условиях, %

Образова- тельные специальности | Мужчины с высшим образованием | Женщины с высшим образованием | Мужчины со средним образованием | Женщины со средним образованием
технические | 67,7 | 73,4 | 67,1 | 47,3
ИКТ | 100,0 | 91,2 | 30,6 | 17,7
в сфере услуг | 664,5 | 590,4 | 600,0 | 294,0
медицинские | 80,0 | 90,6 | 56,3 | 88,3
экономические | 24,4 | 79,1 | 104,6 | 49,3
юридические | 37,3 | 85,2 | 5,6 | 78,3
гуманитарные | 50,0 | 75,3 | 23,1 | 40,0
педагогические | 48,5 | 91,1 | 47,6 | 76,2
аграрные | 40,7 | 62,7 | 38,2 | 32,0

По критерию соотношения занятых и получивших соответствующее образование наиболее востребованными оказываются профессии в сфере услуг. С нашей точки зрения, это свидетельствует не об успехах в области перехода к постиндустриальному обществу, а о последствиях негативной тенденции к деиндустриализации российской экономики, которая привела к сокращению количества высокотехнологичных рабочих мест в промышленности и к увеличению количества низкотехнологичных и низкопроизводительных рабочих мест в сфере услуг, типичными примерами которых являются профессии продавца и охранника. Фактически это означает, что в российской экономике наблюдается дефицит спроса на образовательный капитал, формируемый направлениями подготовки с низкими значениями индекса востребованности профессий. К ним следует отнести прежде всего экономические, юридические, гуманитарные и аграрные специальности.

Несмотря на то, что многие выпускники российских вузов и учреждений среднего профессионального образования вынуждены работать не по профилю полученного образования, в том случае, если приобретенные ими общие навыки позволяют успешно адаптироваться к выполнению трудовых функций, спрос на которые предъявляется рынком труда, даже направления подготовки с низкими значениями индекса востребованности компетенций могут обеспечить получение премии к нормальному уровню зарплаты для лиц с сопоставимым трудовым стажем. Кроме того, некоторые респонденты могут рассчитывать на получение премии за работу по специальности, если приобретенные ими на стадии получения профессионального образования специальные компетенции хорошо соответствуют содержанию профессиональных задач, решаемых на рабочем месте. Поэтому представляет интерес оценка влияния на заработную плату как приобретенной образовательной специальности, так и фактической профессии, по которой работает респондент, а также степени их взаимного соответствия друг другу.

Подавляющее большинство исследований в области экономики труда, посвященных анализу зависимости заработной платы от различных факторов, представляют собой те или иные модификации классической модели Дж. Минцера⁷⁸, рассматривающей зависимость логарифма заработной платы от продолжительности полученного образования и фактического или потенциального трудового стажа. Здесь мы также будем следовать этому подходу и оценивать следующую спецификацию уравнения регрессии:

где wi – заработная плата респондента i в сумме по основному месту работы и по совместительству за последний месяц, regri – фиктивные переменные места жительства респондента (базовой категорией является административный центр субъекта федерации), reg₁i – индикатор того, что респондент i проживает в Москве, reg₂i – индикатор проживания в Санкт-Петербурге, reg₃i – индикатор проживания в городе, не являющимся административным центром субъекта федерации, reg₄i – индикатор проживания в поселке городского типа, reg₅i – индикатор проживания в сельской местности, agei – возраст респондента в годах, levli – фиктивные переменные уровня образования респондента, lev₁i – индикатор того, что высшим уровнем образования для респондента i является среднее профессиональное образование, lev₂i – индикатор того, что высшим уровнем образования для респондента i является высшее образование, effi – фиктивные переменные направлений подготовки, соответствующих полученному образованию, wffi – фиктивные переменные групп профессий, по которым работают респонденты, managi – фиктивная переменная, отражающая принадлежность респондента группе руководителей, matchi – фиктивная переменная работы по специальности.

В этой спецификации коэффициент при переменной lev₁eff дает оценку премии за получение специальности f на уровне образования l, коэффициент при переменной wff – премии за работу по профессии f, коэффициент при переменной manag – премии за работу руководителем, а коэффициент при переменной match – премии за работу по полученной образовательной специальности. Контрольными переменными являются потенциальный трудовой стаж (для описания зависимости зарплаты от потенциального трудового стажа используется полином третьей степени) и регион проживания респондента.

Фактор пола учитывается посредством оценивания отдельных регрессий для мужчин и женщин. Возраст используется в качестве замещающей переменной для трудового стажа, что позволяет существенно увеличить число наблюдений, по которым оценивается регрессия. Поскольку сведения о сфере профессиональной деятельности имеются не для всех работающих респондентов, совершенной мультиколлинеарности в группе переменных, отражающих сферу профессиональной деятельности, не возникает.

После проведения предварительных расчетов из выборки были исключены наблюдения с аномально большими по абсолютной величине значениями отклонений фактических значений логарифма заработной платы от прогнозируемых по регрессионной модели, исходя из предположения, что они являются выбросами, которые обусловлены ошибками при регистрации фактического значения заработной платы. В связи с тем, что проверка нулевой гипотезы о гомоскедастичности остатков с использованием тестов Бройша –Пагана, Харви и Глейзера привела к ее отклонению на уровне значимости 1% как для мужчин, так и для женщин, при оценке стандартных ошибок коэффициентов была сделана поправка Уайта на гетероскедастичность.

Таблица 3.5

Результаты оценки регрессионных моделей зависимости заработных плат от полученного образования и сферы профессиональной деятельности

Объясняющая переменная | Мужчины | Женщины
reg₁ | 0,363*** | 0,539***
reg₂ | 0,145*** | 0,364***
reg₃ | ‒0,093*** | ‒0,113***
reg₄ | ‒0,250*** | ‒0,019
reg₅ | ‒0,321*** | ‒0,295***
age‒18 | 0,038*** | 0,011
(age‒18)²/10 | ‒0,013*** | 0,002
(age‒18)³/1000 | 0,008 | ‒0,011*
lev₁ ef₁ | 0,058* | ‒0,000
lev₁ ef₂ | 0,165 | 0,216**
lev₁ ef₃ | 0,040 | 0,046
lev₁ ef₄ | ‒0,009 | 0,092*
lev₁ ef₅ | ‒0,034 | 0,007
lev₁ ef₆ | ‒0,073 | 0,155
lev₁ ef₇ | 0,192* | ‒0,037
lev₁ ef₈ | 0,261* | 0,071
lev₁ ef₉ | ‒0,091 | 0,145
lev₂ ef₁ | 0,281*** | 0,224***
lev₂ ef₂ | 0,379*** | 0,204
lev₂ ef₃ | 0,205*** | 0,307***
lev₂ ef₄ | 0,410*** | 0,416***
lev₂ ef₅ | 0,239*** | 0,284***
lev₂ ef₆ | 0,301*** | 0,299***
lev₂ ef₇ | 0,332*** | 0,326***
lev₂ ef₈ | 0,124** | 0,340***
lev₂ ef₉ | 0,245** | 0,304***
wf₁ | 0,024 | ‒0,026
wf₂ | 0,021 | 0,110
wf₃ | ‒0,222*** | ‒0,110**
wf₄ | ‒0,004 | ‒0,122*
wf₅ | ‒0,017 | 0,005
wf₆ | ‒0,161* | ‒0,014
wf₇ | ‒0,055 | ‒0,143*
wf₈ | ‒0,155* | ‒0,133**
wf₉ | ‒0,043 | ‒0,170
manag | 0,223*** | 0,368***
match | 0,004 | 0,099***
постоянная | 9,917*** | 9,533***
R2 | 0,234 | 0,243
Число наблюдений | 3585 | 3902

Примечание. При расчете стандартных ошибок и определении уровней значимости использована поправка Уайта на гетероскедастичность. *, **, *** — значимость на 10, 5 и 1%-ном уровне соответственно.

Результаты оценивания уравнения (3.1), приведенные в таблице 3.5, свидетельствуют о том, что получение высшего образования по большинству направлений подготовки способствует статистически значимому повышению доходов от трудовой деятельности. Для мужчин наибольшую премию к средней заработной плате обеспечивает получение высшего медицинского образования и высшего образования в области информационных и коммуникационных технологий, а для женщин – получение высшего медицинского и высшего педагогического образования. При этом премия за получение высшего образования в области информационных и коммуникационных технологий для женщин положительна, но не является статистически значимой даже на уровне 10%.

В то же время получение среднего профессионального образования по большинству специальностей не обеспечивает получения положительной и статистически значимой премии к заработной плате, что подтверждает высказанное ранее предположение о его низком качестве в российских условиях. Тем не менее статистически значимый на уровне 10% эффект для мужчин обеспечивает получение среднего технического, гуманитарного и педагогического образования, а для женщин – получение среднего образования в области информационных и коммуникационных технологий и среднего медицинского образования.

Эффект премии за работу по данной профессии для большинства групп профессий статистически незначим. Однако и для мужчин, и для женщин премия за работу в сфере услуг отрицательна и статистически значима (на уровне 1% для мужчин и на уровне 5% для женщин). Это подтверждает высказанный ранее тезис о негативном характере процессов деиндустриализации российской экономики, сопровождающихся появлением в сфере услуг новых рабочих мест, не отличающихся ни высокой наукоемкостью и технологичностью, ни высокой производительностью труда, ни достойным уровнем его оплаты (прежде всего продавцов и охранников). Развитие сферы низкотехнологичных услуг способствует поддержанию высокого уровня занятости в российской экономике, но не способствует ее модернизации и повышению эффективности.

Кроме того, статистически значимое на уровне 10% отрицательное влияние для мужчин оказывает занятость в сфере юриспруденции и педагогики, а для женщин – занятость в гуманитарной сфере, педагогике и медицине.

Высокой положительной статистической значимостью как для мужчин, так и для женщин характеризуется эффект работы руководителем. При этом при более низкой средней заработной плате женщин премия за работу в руководящей должности для них выше, чем для мужчин. Это означает, что различия в доходах руководителей-женщин и руководителей-мужчин значительно меньше, чем на уровне специалистов.

Величина премии за работу по полученной образовательной специальности для мужчин близка к нулю, а для женщин она статистически значима на уровне 1% и составляет exp(0,099) ‒ 1 = 10,4% от базового уровня заработной платы при контроле на потенциальный трудовой стаж и регион проживания. Таким образом, женщины в среднем более эффективно по сравнению с мужчинами используют осуществленные ими инвестиции в образовательный капитал, выбирая такие рабочие места, которые позволяют продуктивно использовать полученные в процессе обучения специальные знания и навыки, что позволяет им получать премию за работу по полученной образовательной специальности.

Следует отметить, что в исследованиях зарубежных ученых⁷⁹ оценки премии за работу по специальности выше, и они статистически значимы как для женщин, так и для мужчин. Это означает, что формируемые российскими вузами и учреждениями среднего профессионального образования специальные и профессиональные компетенции используются в нашей стране менее эффективно, чем в США и Канаде, для которых проводились аналогичные исследования.

Согласно спецификации регрессионной модели (3.1), результаты оценки которой приведены в таблице 3.5, получение высшего или среднего профессионального образования по конкретному направлению подготовки позволяет обеспечить повышение уровня заработной платы по трем каналам.

Во-первых, оно формирует знания и навыки, которые могут быть использованы в различных видах профессиональной деятельности. Этот эффект отражается в коэффициентах при переменных levleff. Во-вторых, оно улучшает доступ к видам профессиональной деятельности, которые приносят более высокие доходы, и повышает шансы на занятие должности руководителя, которая приносит существенную премию к заработной плате. В-третьих, в случае получения работы по специальности возможность эффективного использования в процессе трудовой деятельности специальных компетенций, сформированных в процессе освоения образовательной программы, может принести премию за работу по специальности. Приведенные выше расчеты (таблица 3.5) показали, что в российских условиях эффект работы по специальности проявляется только для женщин.

Используя методический подход Т. Лемье⁸⁰, можно осуществить декомпозицию премии к средней заработной плате за получение каждой из рассматриваемых групп образовательных специальностей на три составляющие – чистый эффект получения образования, эффект улучшения сферы профессиональной деятельности благодаря полученному образованию, а также эффект работы по специальности (в российских условиях выявляется только для женщин). Это позволяет более корректно и комплексно оценить воздействие полученного профессионального образования на прирост доходов от трудовой деятельности.

Для этого представим среднее значение логарифма заработной платы лиц без высшего и среднего профессионального образования следующим образом:

где – среднее значение логарифма заработной платы лиц без высшего и среднего профессионального образования с учетом потенциального трудового стажа и региона проживания, но без учета эффектов образования и вида профессиональной деятельности, θ₀p – доля лиц без высшего и среднего профессионального образования, работающих специалистами в области p, θ₀₀ – доля лиц без высшего и среднего профессионального образования, занимающих руководящие должности.

Аналогичным образом среднее значение логарифма заработной платы лиц, получивших образование уровня l по направлению подготовки f, может быть представлено как

где – среднее значение логарифма заработной платы лиц с образованием уровня l по направлению подготовки f с учетом потенциального трудового стажа и региона проживания, но без учета эффектов образования и вида профессиональной деятельности, θlfp – доля лиц с образованием уровня l по направлению подготовки f , работающих специалистами в области p, θlf₀ – доля лиц с образованием уровня l по направлению подготовки f, занимающих руководящие должности, µlf – доля лиц с образованием уровня l по направлению подготовки f , работающих по своей образовательной специальности, lev₂ = 1 при l = 2 и 0 при l = 1. Для мужчин компонент b₆₂ µlf не учитывается, поскольку для них гипотеза H₀ : b₆₂=0 не отвергается.

Тогда чистый эффект получения образования уровня l по направлению подготовки f prlf₁, эффект улучшения сферы профессиональной деятельности благодаря полученному образованию уровня l по направлению подготовки f prlf₂, эффект работы по специальности для выпускников уровня l по направлению подготовки f (в российских условиях выявляется только для женщин) prlf₃ и общий эффект получения образования уровня l по направлению подготовки f prlf как долю от заработной платы при контроле на потенциальный трудовой стаж и регион проживания можно определить как

Это позволяет получить результаты декомпозиции премий к средней заработной плате за полученные образовательные специальности, представленные в таблицах 3.6–3.9.

Таблица 3.6

Декомпозиция премий к средней заработной плате за полученные образовательные специальности для мужчин с высшим образованием, %

Специальности | Чистый эффект образования | Эффект улучшения сферы деятельности | Общий эффект образования
технические | 32,5 | 4,0 | 37,8
ИКТ | 46,1 | 2,7 | 50,0
в сфере услуг | 22,8 | -6,0 | 15,4
медицинские | 50,7 | -0,3 | 50,2
экономические | 27,0 | 0,7 | 27,9
юридические | 35,1 | -6,9 | 25,8
гуманитарные | 39,4 | -6,3 | 30,6
педагогические | 13,2 | -5,8 | 6,6
аграрные | 27,7 | 0,0 | 27,6
средневзвешенная для высшего образования | 31,6 | 0,5 | 32,3

Таблица 3.7

Декомпозиция премий к средней заработной плате за полученные образовательные специальности для женщин с высшим образованием, %

Специальности | Чистый эффект образования | Эффект улучшения сферы деятельности | Эффект работы по специальности | Общий эффект образования
технические | 25,1 | 7,8 | 5,5 | 42,3
ИКТ | 22,7 | 16,7 | 5,1 | 50,4
в сфере услуг | 36,0 | 3,7 | 5,6 | 49,0
медицинские | 51,5 | 0,2 | 6,1 | 61,2
экономические | 32,8 | 10,0 | 6,2 | 55,1
юридические | 34,8 | 8,4 | 5,7 | 54,6
гуманитарные | 38,5 | -1,6 | 5,0 | 43,1
педагогические | 40,5 | -1,1 | 6,4 | 47,9
аграрные | 35,6 | -0,1 | 5,1 | 42,3
средневзвешенная для высшего образования | 34,6 | 5,3 | 5,9 | 50,0

Общий эффект получения высшего образования для женщин значительно выше, чем для мужчин, однако при этом средневзвешенные значения чистого эффекта получения образовательной специальности достаточно близки. Разница в общей отдаче на образование для мужчин и женщин с высшим образованием определяется прежде всего тем, что женщины, в отличие от мужчин, получают премию за работу по специальности, обеспечивающую прирост их заработной платы в среднем на 5,9%. Кроме того, для женщин, в отличие от мужчин, получение высшего образования открывает доступ в сферы профессиональной деятельности с более высокими заработными платами (информационные и коммуникационные технологии, экономику и юриспруденцию).

Наибольший чистый эффект получения высшего образования как мужчинам, так и женщинам обеспечивают медицинские специальности. При этом чистый эффект получения образования в области информационных и коммуникационных технологий для мужчин более чем в два раза выше, чем для женщин, что свидетельствует о том, что женщинам в этой области особенно сложно конкурировать с мужчинами. Наименьший чистый эффект получения высшего образования мужчинам обеспечивают педагогические специальности (13,2%), в то время как для женщин чистый эффект получения таких образовательных специальностей весьма высок (40,5%).

Эффект улучшения сферы профессиональной деятельности благодаря полученному образованию в целом незначителен и на порядок меньше чистого эффекта получения образовательных специальностей, особенно для мужчин. Наибольшее значение эффекта улучшения сферы профессиональной деятельности мужчинам обеспечивают технические специальности и специальности в сфере информационных и коммуникационных технологий, а женщинам – специальности в сфере информационных и коммуникационных технологий и экономические специальности. Наибольшую премию за работу по специальности получают женщины с высшим педагогическим образованием.

Таблица 3.8

Декомпозиция премий к средней заработной плате за полученные образовательные специальности для мужчин со средним профессиональным образованием, %

Специальности | Чистый эффект образования | Эффект улучшения сферы деятельности | Общий эффект образования
технические | 6,0 | ‒0,3 | 5,7
ИКТ | 18,0 | 0,4 | 18,4
в сфере услуг | 4,1 | ‒5,2 | ‒1,3
медицинские | ‒0,9 | ‒1,4 | ‒2,2
экономические | ‒3,4 | ‒7,4 | ‒10,5
юридические | ‒7,1 | ‒4,6 | ‒11,4
гуманитарные | 21,2 | ‒9,4 | 9,8
педагогические | 29,8 | ‒9,2 | 17,8
аграрные | ‒8,7 | 4,6 | ‒4,4
средневзвешенная для среднего профессионального образования | 5,8 | ‒0,9 | 4,8

Таблица 3.9

Декомпозиция премий к средней заработной плате за полученные образовательные специальности для женщин со средним профессиональным образованием, %

Специальности | Чистый эффект образования | Эффект улучшения сферы деятельности | Эффект работы по специальности | Общий эффект образования
технические | 0,0 | 4,2 | 2,5 | 6,7
ИКТ | 24,1 | 9,6 | 1,0 | 37,3
в сфере услуг | 4,7 | 4,5 | 4,8 | 14,7
медицинские | 9,6 | ‒1,4 | 6,5 | 15,1
экономические | 0,7 | 7,2 | 2,2 | 10,3
юридические | 16,8 | 2,7 | 0,4 | 20,4
гуманитарные | ‒3,6 | 3,2 | 1,8 | 1,3
педагогические | 7,4 | 1,0 | 4,2 | 13,0
аграрные | 15,6 | 7,3 | 0,9 | 25,3
средневзвешенная для среднего профессионального образования | 4,0 | 3,4 | 3,6 | 11,4

В случае получения среднего профессионального образования премия на образовательную специальность и для мужчин, и для женщин в среднем существенно ниже по сравнению с обеспечиваемой получением высшего образования. Средневзвешенные показатели как для мужчин, так и для женщин в значительной мере определяются низкими значениями эффектов получения технических специальностей, по которым обучались большинство респондентов со средним профессиональным образованием.

В то же время некоторые группы специальностей обеспечивают достаточно высокую чистую отдачу на получение среднего профессионального образования. Для мужчин это педагогические и гуманитарные специальности, а также специальности в области информационных и коммуникационных технологий, для женщин – специальности в области информационных и коммуникационных технологий, юридические и аграрные специальности.

Чтобы уточнить результаты проверки гипотезы об отсутствии премии за работу по специальности в российских условиях, помимо объективных показателей уровня заработной платы можно воспользоваться субъективными оценками удовлетворенности респондентами своей трудовой деятельностью и ее оплатой. Респонденты РМЭЗ характеризуют степень удовлетворенности своей работой с использованием порядковой шкалы (совсем не удовлетворен, скорее не удовлетворен, и да, и нет, скорее не удовлетворен, полностью удовлетворен) по следующим аспектам:

• удовлетворенность работой в целом (обозначим ответы переменной sat_job, где 1 соответствует варианту ответа «совсем не удовлетворен», а 5 – варианту ответа «полностью удовлетворен»);

• удовлетворенность условиями труда (sat_cond);

• удовлетворенность оплатой труда (sat_wage);

• удовлетворенность возможностями для профессионального роста (sat_prof).

Оценивая с использованием порядковых моделей пробит зависимость этих переменных от фиктивных переменных профессий, по которым респондент фактически работает, и соответствия полученной специальности содержанию профессиональной деятельности, можно уточнить выводы о том, каким аспектам трудовой деятельности в наибольшей степени благоприятствует возможность работы по специальности. Результаты оценивания соответствующих моделей для мужчин и женщин приведены
в таблицах 3.10 и 3.11.

Таблица 3.10

Результаты оценки регрессионных моделей зависимости показателей удовлетворенности мужчинами своей работой от области профессиональной деятельности и фактора работы по специальности

Объясняющая переменная | Зависимая переменная
sat_job | sat_cond | sat_wage | sat_prof
reg₁ | 0,143* | 0,175** | 0,128 | 0,007
reg₂ | 0,166 | 0,175 | 0,036 | ‒0,179
reg₃ | 0,013 | 0,039 | 0,018 | 0,072
reg₄ | 0,042 | 0,025 | 0,078 | 0,056
reg₅ | ‒0,092* | ‒0,129** | ‒0,072 | 0,048
age‒18 | 0,008 | ‒0,011 | ‒0,006 | ‒0,023
(age‒18)²/10 | ‒0,011 | ‒0,001 | ‒0,004 | 0,006
(age‒18)³/1000 | 0,023** | 0,007 | 0,011 | ‒0,003
lev₁ | 0,067 | 0,047 | 0,022 | ‒0,022
lev₂ | 0,170*** | 0,141** | 0,162** | 0,067
wf₁ | ‒0,069 | ‒0,058 | ‒0,014 | ‒0,222***
wf₂ | 0,368*** | 0,642*** | 0,282** | 0,125
wf₃ | ‒0,129** | ‒0,014 | ‒0,010 | ‒0,256***
wf₄ | ‒0,048 | 0,069 | ‒0,205 | 0,019
wf₅ | ‒0,021 | 0,126 | 0,071 | ‒0,215*
wf₆ | 0,298* | 0,481*** | 0,012 | 0,289
wf₇ | 0,153 | 0,606*** | 0,149 | 0,200
wf₈ | 0,231 | 0,442*** | ‒0,146 | 0,323**
wf₉ | 0,218 | 0,107 | 0,088 | ‒0,039
manag | 0,348*** | 0,531*** | 0,425*** | 0,419***
match | 0,039 | 0,042 | 0,029 | 0,120**
Псевдо-R2 | 0,014 | 0,020 | 0,010 | 0,015
Число наблюдений | 3795 | 3789 | 3770 | 3625

Примечание. *, **, *** — значимость на 10, 5 и 1%-ном уровне соответственно.

Среди мужчин наибольшую удовлетворенность своей работой испытывают руководители и специалисты в области информационных и коммуникационных технологий. Достаточно высока удовлетворенность работой в целом у юристов, большую удовлетворенность условиями труда (но не его оплатой) и возможностями профессионального развития испытывают педагоги. Наименьшую удовлетворенность содержанием профессиональной деятельности испытывают занятые в сфере услуг, достаточно высока неудовлетворенность возможностями профессионального развития у экономистов. Получение высшего образования существенно способствует повышению степени удовлетворенности своей работой по различным критериям, в то время как получение среднего профессионального образования статистически значимого эффекта не оказывает.

Во всех четырех рассматриваемых регрессиях коэффициенты при переменных, соответствующих работе по техническим специальностям, отрицательны, а в регрессии удовлетворенности возможностями профессионального роста соответствующий коэффициент статистически значим на уровне 1%. Это означает, что в российской экономике пока не в полной мере сформировались условия, благоприятствующие эффективному использованию и профессиональному развитию инженерных кадров, прежде всего из-за проблем в развитии российского промышленного комплекса, предъявляющего основной спрос на профессиональные компетенции инженеров, хотя из предшествующих расчетов (таблицы 3.3 и 3.4) следует, что в настоящее время им достаточно просто получить работу по специальности.

Коэффициенты при фиктивной переменной работы по специальности во всех регрессиях положительны, но статистически значимым является только коэффициент в регрессии удовлетворенности возможностями профессионального роста. Таким образом, возможность работы по специальности имеет значение не только для женщин, но и для мужчин, однако вознаграждение за работу по специальности для них носит преимущественно нематериальный характер и связано с несколько лучшими перспективами профессионального развития.

Таблица 3.11

Результаты оценки регрессионных моделей зависимости показателей удовлетворенности женщинами своей работой от области профессиональной деятельности и фактора работы по специальности

Объясняющая переменная | Зависимая переменная
sat_job | sat_cond | sat_wage | sat_prof
reg₁ | 0,074 | 0,098 | 0,062 | 0,034
reg₂ | 0,296*** | 0,134 | 0,350*** | 0,173***
reg₃ | ‒0,050 | ‒0,022 | ‒0,065 | 0,040
reg₄ | ‒0,160** | ‒0,082 | 0,039 | ‒0,030
reg₅ | ‒0,024 | ‒0,090* | ‒0,043 | 0,140***
age‒18 | ‒0,003 | ‒0,013 | 0,006 | ‒0,011
(age‒18)²/10 | ‒0,004 | 0,001 | ‒0,011 | ‒0,001
(age‒18)³/1000 | 0,014 | 0,007 | 0,023** | 0,009
lev₁ | 0,015 | 0,041 | ‒0,040 | ‒0,005
lev₂ | 0,139*** | 0,235*** | 0,196*** | 0,150***
wf₁ | ‒0,024 | 0,046 | ‒0,225** | ‒0,228**
wf₂ | 0,588** | 0,726*** | 0,199 | 0,325
wf₃ | ‒0,090 | 0,012 | ‒0,258*** | ‒0,237**
wf₄ | ‒0,018 | 0,021 | ‒0,301*** | ‒0,132
wf₅ | 0,096 | 0,221** | ‒0,073 | ‒0,089
wf₆ | 0,122 | 0,270* | ‒0,331** | ‒0,074
wf₇ | 0,343** | 0,236 | ‒0,182 | 0,159
wf₈ | 0,158 | 0,243** | ‒0,356*** | 0,025
wf₉ | ‒0,117 | ‒0,008 | ‒0,087 | 0,033
manag | 0,440*** | 0,409*** | 0,275** | 0,468***
match | 0,164*** | 0,084* | 0,043 | 0,181***
Псевдо-R2 | 0,018 | 0,017 | 0,017 | 0,019
Число наблюдений | 4252 | 4241 | 4218 | 4058

Примечание. *, **, *** — значимость на 10, 5 и 1%-ном уровне соответственно

Несмотря на то, что женщины, работающие по специальности, получают статистически значимую премию к заработной плате, это не отражается на уровне их удовлетворенности оплатой труда (коэффициент при соответствующей переменной в регрессии с зависимой переменной sat_wage статистически незначим). Однако возможность работы по специальности более существенно, чем для мужчин, повышает удовлетворенность женщин работой в целом, условиями труда и перспективами профессионального развития. Это подтвержает выдвинутую ранее гипотезу о том, что для женщин большее значение имеют нематериальные факторы выбора рабочего места, которые способствуют выбору ими рабочих мест по профилю полученного образования даже при сравнительно низком уровне заработной платы.

Наибольшую удовлетворенность содержанием профессиональной деятельности среди женщин, как и среди мужчин, испытывают руководители и специалисты в области информационных и коммуникационных технологий, достаточно велика удовлетворенность работой в целом у занятых по гуманитарным профессиям. Наименьшая удовлетворенность содержанием профессиональной деятельности характерна для женщин, занятых в сельском хозяйстве и в сфере услуг. Хотя из оценок регрессии заработных плат следует, что получение высшего медицинского образования приносит российским женщинам наибольшие выгоды от инвестиций в образовательный капитал, женщины-врачи воспринимают уровень своей заработной платы как недостаточно высокий. Получение женщинами высшего образования создает предпосылки для статистически значимого повышения степени удовлетворенности работой в целом и отдельными ее аспектами, в то время как получение среднего профессионального образования не оказывает позитивного и статистически значимого эффекта.

Итак, выбор направления подготовки оказывает существенное влияние на возможность работы по полученной образовательной специальности и будущие доходы от трудовой деятельности, а также удовлетворенность содержанием профессиональной деятельности и возможности дальнейшего профессионального развития. У мужчин с высшим образованием наиболее востребованными являются компетенции, формируемые образовательными программами в области технических наук и информационных и коммуникационных технологий. Наибольшие гарантии профессиональной востребованности для женщин обеспечивают программы высшего образования по медицине. Именно эти программы выглядят наиболее привлекательными вариантами выбора для сегодняшних абитуриентов.

Эти же специальности, а также медицинские специальности для мужчин обеспечивают наибольшую премию к заработной плате за полученную образовательную специальность. При этом если в области медицины и педагогики российские женщины достаточно успешно конкурируют с мужчинами по критерию получаемых доходов от трудовой деятельности, то в секторе информационных и коммуникационных технологий наблюдается серьезное неравенство возможностей мужчин и женщин.

В случае получения среднего профессионального образования премия на образовательную специальность и для мужчин, и для женщин в среднем существенно ниже по сравнению с обеспечиваемой получением высшего образования при довольно низком уровне его востребованности с точки зрения возможности получить работу по специальности. Это ставит под сомнение качество российского среднего профессионального образования в современных условиях.

По критерию соотношения занятых и получивших соответствующее образование наиболее востребованными в российских условиях являются профессии в сфере услуг. Однако и для мужчин, и для женщин премия за работу в сфере услуг отрицательна и статистически значима. Это объясняется деиндустриализацией российской экономики, которая сопровождалась сокращением высокотехнологичных рабочих мест в промышленности и увеличением низкотехнологичных и низкопроизводительных рабочих мест в сфере услуг. Развитие сферы низкотехнологичных услуг обеспечивает поддержание высокого уровня занятости в российской экономике, но не способствует ее модернизации и повышению эффективности.

Величина премии за работу по полученной образовательной специальности для российских мужчин близка к нулю, а для женщин является положительной и статистически значимой. Таким образом, российские женщины в среднем более рационально и ответственно по сравнению с мужчинами подходят к выбору профиля получаемого образования и более эффективно используют осуществленные ими инвестиции в образовательный капитал, выбирая такие рабочие места, которые позволяют продуктивно использовать полученные в процессе обучения специальные навыки и знания, что позволяет им получать премию за работу по полученной образовательной специальности, в то время как мужчины вынуждены адаптироваться к сигналам, поступающим с рынка труда, уже в процессе своей трудовой деятельности, а не на стадии первоначального выбора профессии. Кроме того, для российских женщин существенно большее значение в сравнении с мужчинами имеют нематериальные выгоды работы по полученной образовательной специальности.

Поскольку полученные зарубежными учеными оценки премии за работу по специальности выше, и они статистически значимы как для женщин, так и для мужчин, формируемые российскими вузами и учреждениями СПО профессиональные и специальные компетенции используются в нашей стране менее эффективно, чем в США и Канаде, для которых были проведены аналогичные исследования. Это свидетельствует о необходимости совершенствования большинства российских образовательных программ с позиций приведения в большее соответствие формируемых ими профессиональных и специальных компетенций актуальным и перспективным потребностям российской экономики в квалифицированных кадрах. Кроме того, требует изменения структура набора студентов в вузы, направленная на увеличение объемов подготовки востребованных специалистов в области информационных и коммуникационных технологий и врачей и сокращение объемов подготовки экономистов, юристов и гуманитариев, многие из которых после выпуска из вуза испытывают большие сложности с получение работы по специальности.

Глава 4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИЙ В ВЫСШЕЕ И СРЕДНЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ В СОВРЕМЕННЫХ РОССИЙСКИХ УСЛОВИЯХ

Решение о выборе индивидуальной образовательной траектории формируется с учетом множества факторов, отражающих текущие и перспективные условия на рынке труда, личные нематериальные потребности и склонности, возможность поступления на различные образовательные программы и вероятность их успешного завершения, культурный и социальный капитал семьи абитуриента. С точки зрения теории человеческого капитала Т. Шульца⁸¹ и Г. Беккера⁸² это решение должно базироваться на стремлении приобрести такие знания и навыки, которые будут востребованы на рынке труда и позволят в перспективе получать повышенные доходы от профессиональной деятельности. Альтернативой теории человеческого капитала является теория образовательных сигналов М. Спенса, согласно которой получение образования не сколько способствует развитию профессиональных знаний и навыков, сколько позволяет приобрести сигнал о своих способностях и определяемой ими будущей производительности⁸³.

Исследования, посвященные оценке эффективности инвестиций в образовательный капитал по различным направлениям подготовки в российских условиях, делают акцент на измерении отдачи от образования с использованием различных модификаций модели Дж. Минцера⁸⁴. Например, И.А. Денисовой и М.А. Карцевой⁸⁵ были получены оценки отдачи на получение высшего и среднего профессионального образования по различным группам специальностей в российских условиях. А.В. Аистовым общая отдача на образование была декомпозирована на составляющие, характеризующие отдачу на инвестиции в человеческий капитал и приобретение образовательного сигнала о своих способностях и ожидаемой производительности⁸⁶. В коллективной монографии под редакцией В.Е. Гимпельсона и Р.И. Капелюшникова⁸⁷ было проведено комплексное и разностороннее исследование отдачи на образование в российских условиях. С.Ю. Рощиным и В.Н. Рудаковым⁸⁸ было раскрыто влияние качества вуза, а В.Н. Рудаковым, И.С. Чириковым, С.Ю. Рощиным и Д.С. Дрожжиной⁸⁹ – успеваемости в вузе на заработную плату выпускников. И.А. Праховым⁹⁰ были выявлены факторы, определяющие ожидаемую отдачу от получения высшего образования по различным направлениям подготовки.

Однако в этих исследованиях недостаточное внимание уделяется учету многих важных составляющих издержек и выгод инвестирования в получение образования – стоимости обучения, размеру стипендий, снижению вероятности безработицы для лиц с лучшим образованием, выгодам нематериального характера (например, возможности получать удовлетворение от характера профессиональной деятельности). Кроме того, в работах российских авторов обычно не рассчитывается эффективность инвестиций в образование для государственного бюджета и общества в целом (которую в принципе невозможно определить исключительно на основе коэффициентов модели Дж. Минцера).

Целью исследования, представленного в данной главе монографии, является получение оценок частной и бюджетной эффективности инвестиций в высшее и среднее профессиональное образование с учетом специфики направления подготовки на основе использования данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения⁹¹, а также сопоставления издержек и выгод финансирования получения образования для самого обучающегося и государственного бюджета. Основные положения этого исследования впервые опубликованы в статье⁹².

Наиболее обстоятельным исследованием отдачи на среднее профессиональное и высшее образование в российских условиях с использованием модифицированной модели Дж. Минцера по данным РМЭЗ является работа И.А. Денисовой и И.А. Карцевой⁹³. Однако ее авторами не ставилась задача расчета внутренней нормы доходности и чистой приведенной стоимости частных инвестиций в образование, а также показателей бюджетной эффективности инвестиций в образование. Кроме того, эта статья была подготовлена по результатам обработки данных опросов респондентов, проведенных в 1998, 2000 и 2001 годах, которые не отражают специфику современной ситуации. При проведении последующих расчетов мы будем использовать данные 25 волны РМЭЗ, опросы в рамках которой были проведены в 2016 году.

Как и ранее, воспользуемся модификацией классической модели Дж. Минцера⁹⁴, рассматривающей зависимость логарифма заработной платы от продолжительности полученного образования и фактического или потенциального трудового стажа. При моделировании зависимости логарифма заработной платы от уровня образования, направления подготовки и трудового стажа (в качестве замещающей переменной для которого использовался возраст, что позволило существенно увеличить количество доступных наблюдений) воспользуемся следующей спецификацией уравнения регрессии:

где wi – заработная плата респондента i в сумме по основному месту работы и по совместительству за последний месяц, regri – фиктивные переменные места жительства респондента (базовой категорией является административный центр субъекта федерации), reg₁i – индикатор того, что респондент i проживает в Москве, reg₂i – индикатор проживания в Санкт-Петербурге, reg₃i – индикатор проживания в городе, не являющимся административным центром субъекта федерации, reg₄i – индикатор проживания в поселке городского типа, reg₅i – индикатор проживания в сельской местности, agei – возраст респондента в годах, levli – фиктивные переменные уровня образования респондента, lev₁i – индикатор того, что высшим уровнем образования для респондента i является среднее профессиональное образование, lev₂i – индикатор того, что высшим уровнем образования для респондента i является высшее образование, fldfi – фиктивные переменные направления подготовки f, соответствующего полученному образованию.

Данная спецификация позволяет зависимости зарплаты от потенциального трудового стажа варьировать с учетом уровня образования респондента. Фактор пола учитывается посредством оценивания отдельных регрессий для мужчин и женщин.

Для учета влияния освоенного направления подготовки на уровень заработной платы были использованы данные кода профессии по международному классификатору ISCO2008, на основе которого, как и ранее, рассматривались девять групп специальностей – технические специальности (f = 1), специальности в сфере информационных и коммуникационных технологий (f = 2), специальности в сфере услуг (f = 3), медицинские специальности (f = 4), экономические специальности (f = 5), юридические специальности (f = 6), гуманитарные специальности (f = 7), педагогические специальности (f = 8) и аграрные специальности (f = 9).

Многие выпускники российских вузов и учреждений среднего профессионального образования работают не по профилю полученного образования⁹⁵, что не позволяет им использовать полученные специальные знания и навыки на практике. Однако в процессе обучения формируются также общие знания и навыки, которые могут быть использованы на различных рабочих местах. Если доля общих знаний и навыков, формируемых образовательными программами некоторого профиля, достаточно велика, то инвестиции в образование могут приносить положительную отдачу и в случае работы не по полученной специальности. Кроме того, факт получения высшего образования формирует важный сигнал, без которого доступ ко многим рабочим местам (как по профилю, так и не по профилю полученного образования) затруднен. Поэтому затраты на получение этого сигнала могут приносить отдачу, даже если они не повышают производительность.

Спецификация (4.1) не позволяет выделить в составе отдачи на образование составляющие отдачи на инвестиции в человеческий капитал и приобретение образовательного сигнала, а также отдачи на общие и специальные знания и навыки. В то же время она позволяет ответить на ключевой с точки зрения выбора индивидуальной образовательной траектории вопрос о том, получение образования по каким направлениям подготовки способствует повышению доходов от трудовой деятельности (и в результате использования специальных знаний и навыков при работе по профилю полученного образования, и в результате использования общих знаний и навыков на других рабочих местах, и в результате использования преимуществ получаемого образовательного сигнала), а какие порождают для их выпускников наибольшие риски получения пониженных доходов (и вследствие низкой отдачи на специальные знания и навыки, и из-за невозможности устроиться на работу по профилю полученного образования, и из-за узкопрофильной подготовки, затрудняющей эффективную адаптацию к непрофильным рабочим местам, и из-за негативного сигнала о личных качествах выпускника).

В исследованиях отдачи от образования распространен подход, который предполагает включение в модель уровня образования в качестве эндогенной переменной⁹⁶. Объяснение этому следующее: способности и мотивация абитуриентов не включаются в правую часть уравнения в явном виде, так как их практически невозможно измерить, в результате они входят в уравнение неявно – как часть случайной составляющей. При этом способности и мотивация могут определять как выбор образовательных траекторий, так и последующие доходы от трудовой деятельности – это может быть учтено в модели как корреляция случайной составляющей с переменными уровня образования (и группы образовательных специальностей в настоящем исследовании), то есть как эндогенность. Такой подход требует особых методов оценивания, потому что обычный метод наименьших квадратов дает несостоятельные оценки коэффициентов в моделях с эндогенностью⁹⁷.

Стандартным способом оценивания отдачи от образования является метод инструментальных переменных⁹⁸, при анализе панельных данных – процедура Хаусмана – Тейлора. Для настоящего исследования эти методы не применимы, так как уровень образования и направление подготовки в используемой модели представлены не количественной переменной, а набором бинарных величин. В таком случае учет эндогенности может быть реализован путем оценивания модели множественного выбора на первом этапе и уравнений линейной регрессии для каждой из выделяемых эндогенных категорий на втором этапе – такой подход рассматривается в научных публикациях⁹⁹ в контексте моделирования самоотбора.

Однако при оценивании спецификации (4.1) практическая реализация этого подхода существенно затруднена. Во-первых, количество рассматриваемых потенциально эндогенных категорий очень велико (девять направлений подготовки и два уровня образования, или 18 альтернативных образовательных траекторий, помимо базовой, соответствующей отсутствию высшего и среднего профессионального образования), что не позволяет рассчитывать на получение качественных оценок параметров модели множественного выбора и в результате может привести к неточностям при учете эндогенности. Также можно отметить, что в опубликованных работах, контролирующих самоотбор наблюдений в более чем две подвыборки с использованием модели множественного выбора на первом этапе оценивания и метода наименьших квадратов на втором этапе оценивания¹⁰⁰, рассматривается значительно меньше альтернативных категорий.

Во-вторых, серьезные практические затруднения возникают при получении значений переменных, влияющих на латентную полезность выбора различных направлений подготовки. По мнению авторов, эта латентная полезность должна испытывать влияние таких основных факторов, как индекса интеллектуального потенциала (IQ), оценок в школе по различным предметам (отражающих сильные стороны и интересы абитуриента), профиля образования родителей (отражающего социальный капитал семьи), года окончания школы (поскольку с течением времени наиболее перспективные направления подготовки менялись), региона окончания школы (определяющего наиболее востребованные профессии по месту жительства абитуриента) и среднедушевого реального дохода семьи на момент окончания школы (определяющего финансовую возможность родителей платить за образование ребенка или его подготовку репетиторами к сдаче вступительных экзаменов в вуз или единого государственного экзамена). Большинство этих переменных в данных РМЭЗ не представлены, что существенно затрудняет получение качественных оценок модели множественного выбора, а значит, способствует неточностям при учете эндогенности.

В-третьих, рассматриваемая ситуация выбора образовательной траектории характеризуются сочетанием упорядоченного выбора (применительно к выбору уровня образования) и неупорядоченного выбора (применительно к выбору направления подготовки), что требует разработки нестандартного подхода к моделированию множественного выбора.

В связи с этим при проведении исследования было решено использовать для оценивания уравнения (4.1) метод наименьших квадратов без поправок на возможную эндогенность переменных взаимодействия уровня образования и направления подготовки и самоотбор респондентов. В то же время можно отметить, что необходимость учета эндогенности направления подготовки и самоотбора респондентов при рассмотрении более узкой группы направлений подготовки (не более 3–4, а не 9, как в настоящем исследовании) может мотивировать дальнейшие исследования экономических последствий выбора образовательных траекторий в российских условиях.

Для проведения последующих расчетов из числа всех респондентов, представленных в выборке РМЭЗ, были исключены лица моложе 18 и старше 65 лет, а также учащиеся, инвалиды и пенсионеры, поскольку для этих категорий населения зависимость трудовых доходов от осуществленных инвестиций в образовательный капитал прослеживаться не должна. Кроме того, после проведения предварительных расчетов из выборки были исключены наблюдения с аномально большими по абсолютной величине значениями отклонений фактических значений логарифма зарплаты от прогнозируемых по уравнению регрессии (в предположении, что они являются выбросами, обусловленными ошибками при регистрации значения заработной платы). Поскольку тесты Бройша – Пагана, Харви и Глейзера позволили отклонить гипотезу о гомоскедастичности остатков на уровне значимости 5%, при оценке стандартных ошибок была использована поправка Уайта на гетероскедастичность.

Таблица 4.1

Результаты оценивания регрессионных моделей зависимости трудовых доходов от полученного образования для мужчин

Независимая переменная | М4.1 | М4.2 | М4.3 | М4.4
reg₁ | 0.355*** | 0.356*** | 0.353*** | 0.353***
reg₂ | 0.128*** | 0.128*** | 0.126** | 0.126***
reg₃ | ‒0.096*** | ‒0.094*** | ‒0.092*** | ‒0.092***
reg₄ | ‒0.269*** | ‒0.270*** | ‒0.262*** | ‒0.262***
reg₅ | ‒0.332*** | ‒0.332*** | ‒0.325*** | ‒0.325***
age‒18 | 0.049*** | 0.043*** | 0.045*** | 0.045***
(age‒18)²/10 | ‒0.020** | ‒0.018*** | ‒0.018*** | ‒0.018***
(age‒18)³/1000 | 0.019 | 0.017** | 0.017* | 0.017**
lev₁×(age‒18) | ‒0.008 |  | 0.002 |
lev₁×(age‒18)/10 | 0.006 | 0.004*** | 0.002 | 0.003*
lev₁×(age‒18)2/1000 | ‒0.012 | ‒0.010** | ‒0.006 | ‒0.008*
lev₂×(age‒18) | ‒0.013 |  | ‒0.002 |
lev₂×(age‒18)2/10 | 0.014 | 0.009*** | 0.009 | 0.008***
lev₂×(age‒18)3/1000 | ‒0.025 | ‒0.019*** | ‒0.018 | ‒0.017***
lev₁ | 0.091 |  |  |
lev₂ | 0.232 | 0.125*** |  |
lev₁×fld₁ |  |  | 0.062** | 0.063**
lev₁×fld₂ |  |  | 0.163 | 0.167
lev₁×fld₃ |  |  | 0.001 | 0.003
lev₁×fld₄ |  |  | ‒0.019 | ‒0.017
lev₁×fld₅ |  |  | ‒0.106 | ‒0.103
lev₁×fld₆ |  |  | ‒0.134 | ‒0.131
lev₁×fld₇ |  |  | 0.135 | 0.138
lev₁×fld₈ |  |  | 0.189 | 0.191
lev₁×fld₉ |  |  | ‒0.056 | ‒0.054
lev₂×fld₁ |  |  | 0.195** | 0.178***
lev₂×fld₂ |  |  | 0.324*** | 0.307***
lev₂×fld₃ |  |  | 0.081 | 0.063
lev₂×fld₄ |  |  | 0.286** | 0.269**
lev₂×fld₅ |  |  | 0.154* | 0.137**
lev₂×fld₆ |  |  | 0.131 | 0.113
lev₂×fld₇ |  |  | 0.175 | 0.158*
lev₂×fld₈ |  |  | ‒0.060 | ‒0.076
lev₂×fld₉ |  |  | 0.109 | 0.092
постоянная | 9.841*** | 9.898*** | 9.861*** | 9.863***
R² | 0.192 | 0.192 | 0.199 | 0.199

Примечание. Количество наблюдений — 3587. При расчете стандартных ошибок и определении уровней значимости использована поправка Уайта на гетероскедастичность. *, **, *** — значимость на 10, 5 и 1%-ном уровне соответственно.

Таблица 4.2

Результаты оценивания регрессионных моделей зависимости трудовых доходов от полученного образования для женщин

Независимая переменная | М4.5 | М4.6 | М4.7 | М4.8
reg₁ | 0.522*** | 0.525*** | 0.522*** | 0.524***
reg₂ | 0.308*** | 0.310*** | 0.334*** | 0.338***
reg₃ | ‒0.107*** | ‒0.103*** | ‒0.106*** | ‒0.106***
reg₄ | ‒0.009 |  | ‒0.009 |
reg₅ | ‒0.289*** | ‒0.288*** | ‒0.295*** | ‒0.293***
age‒18 | 0.029* | 0.020*** | 0.028** | 0.021***
(age‒18)²/10 | ‒0.010 | ‒0.005*** | ‒0.010 | ‒0.005***
(age‒18)³/1000 | 0.007 |  | 0.007 |
lev₁×(age‒18) | ‒0.024 |  | ‒0.014 |
lev₁×(age‒18)²/10 | 0.013 | 0.001*** | 0.009 |
lev₁×(age‒18)³/1000 | ‒0.017 |  | ‒0.012 |
lev₂×(age‒18) | ‒0.001 |  | ‒0.014 |
lev₂×(age‒18)²/10 | 0.012 | 0.010*** | 0.017* | 0.009***
lev₂×(age‒18)³/1000 | ‒0.022 | ‒0.019*** | ‒0.028** | ‒0.017***
lev