Реферат: Идея человеческого капитала возникла довольно давно, ее истоки можно найти в таких классических работах, как "Политическая арифметика" У

Непараметрический анализ зависимости заработной платы россиян от образования и опыта работы

Демидова О.А., Государственный Университет – Высшая Школа Экономики, Москва


Идея человеческого капитала возникла довольно давно, ее истоки можно найти в таких классических работах, как "Политическая арифметика" У.Петти, "Богатство народов" А.Смита, "Принципы" А.Маршалла. Конец пятидесятых годов двадцатого века можно смело назвать началом очередного этапа в развитии теории человеческого капитала.

Джейкоб Минцер [5 - 6] стал основоположником подхода, базирующегося на оценке параметров так называемой "производственной функции заработков", которая описывает зависимость заработков человека (точнее – их логарифма) от уровня его образования, трудового стажа, продолжительности отработанного времени и других факторов [1-3].

Основное регрессионное уравнение, предложенное Минцером, имеет вид:

,

где Y – заработная плата индивида за фиксированный промежуток времени (например, час или месяц), S - длительностью обучения индивида, EXP – опыт работы индивида, ε – случайная составляющая.

Оценка коэффициента перед переменной S, полученная методом наименьших квадратов (МНК), интерпретируется как норма отдачи от образования.

В уравнение Минцера часто включают также набор социально-демографических, трудовых характеристик индивида. Для этой цели используют такие переменные, как пол, место жительства, семейное положение, сектор работы (государственный или частный), количество сотрудников на предприятии, количество подчиненных, продолжительность рабочей недели и т.д. и т.п. Часто вместо переменной опыта в силу ее отсутствия в базах данных используется прокси-переменная «потенциальный опыт», рассчитываемая по формуле «возраст минус опыт работы минус 7 или 6» (в зависимости от возраста, в котором дети начинают обучение в стране, по данным для которой проводится исследование).

Основным недостатком модели Минцера, отмечаемым многими исследователями [7-9], является постоянство коэффициента βS. Т.е. при увеличении длительности обучения S на один год заработная плата индивида должна меняться одинаково вне зависимости от того, какое образование индивидуум уже имеет. Однако можно предположить, что обучение в аспирантуре увеличивает заработную плату сильнее, чем обучение в техникуме. Для проверки, можно ли считать коэффициент βS постоянным, Heckman, J.J., Lochner, L.J., Todd, P.E. [4] с помощью непараметрических методов оценили профили «зарплата – потенциальный опыт работы» для индивидов с различным уровнем образования и проверили, можно ли считать эти профили параллельными. Гипотеза о параллельности профилей для американских данных 1980, 1990 была отвергнута и сделан вывод о том, что модель Минцера с постоянным коэффициентом βS не является адекватной.

В настоящей работе гипотеза о параллельности профилей «зарплата – опыт» проверяется по данным 15 волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ). Преимуществом данных этой волны является наличие переменной опыта, отсутствовавшей в предыдущих волнах (кроме самых ранних). Переменную «потенциальный опыт» нельзя назвать удачной заменой для переменной опыта (многие студенты одновременно работают, а молодые мамы, наоборот, не работают). Выборочный коэффициент корреляции опыта работы и потенциального опыта работы равен 0.76 (для данных 15 волны).

При формировании зависимой переменной был использован ответ на следующий вопрос: «Сколько денег в течение последних 30 дней Вы получили по основному месту работы после вычета налогов?». Названная сумма была умножена на отношение российского прожиточного минимума и прожиточного минимума в регионе проживания респондента. При конструировании переменной образования было выделено 5 образовательных категорий, по которым распределялись индивиды: неполное среднее (8-9 лет), оконченное среднее (10 лет), неполное высшее (12-13 лет), высшее (15 лет), послевузовское (аспирантура, ординатура, дополнительное образование, более 17 лет).

Для создания профилей «логарифм зарплаты – опыт работы» была использована локально постоянная ядерная регрессия Надарая –Ватсона с гауссовым ядром.

Профили, построенные по всем наблюдениям (рис.1), являются вогнутыми, не имеют точек пересечения (за исключением профиля для имеющих послевузовское образование), профили, соответствующие более высокому уровню образования, расположены выше (далее такой порядок расположения профилей будет называться естественным).

Рис.1. Общие профили «логарифм зарплаты – опыт».



При визуальном анализе можно предположить, что параллельными можно считать только профили для имеющих неполное среднее, неполное высшее, высшее образование. Профиль «логарифм зарплаты – опыт работы» для имеющих послевузовское образование нельзя считать параллельным ни одному из остальных. У входящих в эту категорию зарплата сначала растет в течение 30 лет, гораздо быстрее, чем в других группах, а затем снижается (тоже достаточно быстро).

Профили «логарифм зарплаты – опыт работы», построенные отдельно для мужчин (рис.2) и женщин (рис.3), демонстрируют разную динамику.

Рис.2. Профили «логарифм зарплаты – опыт для мужчин».



Рис.3. Профили «логарифм зарплаты – опыт для женщин».




Параллельными (и для мужчин, и для женщин) можно считать лишь профили для имеющих неполное высшее и высшее образование. Для мужчин в течение 25 лет наблюдается естественное расположение профилей, а далее это расположение изменяется только для профиля имеющих неполное среднее образование, заработки этой группы населения постепенно «обгоняют» заработки имеющих среднее образование и доходят до уровня имеющих неполное высшее. Профили «логарифм зарплаты – опыт работы» для женщин имеют многочисленные точки пересечения, порядок их расположения не является естественным. Заработки женщин, имеющих среднее и неполное высшее образование, мало отличаются. Заработки имеющих послевузовское образование «обгоняют» заработки имеющих высшее образование лишь через 13 лет.

Были построены также профили «логарифм зарплаты – возраст» (рис.4-6), демонстрирующие сходную динамику с профилями «логарифм зарплаты – опыт работы». Эти профили также неоспоримо демонстрируют преимущество высшего образования.

Рис.4. Общие профили «логарифм зарплаты – возраст».




Рис.5. Профили «логарифм зарплаты – возраст для мужчин».



Рис.6. Профили «логарифм зарплаты – возраст для женщин».



Проведенное исследование подтверждает, что оценка параметров уравнения Минцера с помощью МНК не является подходящим инструментом для оценки отдачи от образования. Следует учитывать, что влияние послевузовского образования на заработную плату россиян сильнее, чем влияние остальных видов образования.

^ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Becker, G.S., Chiswick, B.R. (1966). “Education and the distribution of earnings”. American Economic Review, 56 (1/2), 358–369. March.

Ben-Porath, Y. (1967). “The production of human capital and the life cycle of earnings ”. Journal of Political Economy, 75 (4), 352–365. Part 1. August.

Griliches, Z. (1977). “Estimating the returns to schooling: Some econometric problems”. Econometrica, 45 (1), 1–22. January.

Heckman, J.J., Lochner, L.J., Todd, P.E. (2006). “Earnings Functions, Rates of Return and Treatment Effects: the Mincer Equation and Beyond”. Handbook of the Economics of Education, Volume 1.

Mincer, J. (1958). “Investment in human capital and personal income distribution”. Journal of Political Economy, 66 (4), 281–302. August.

Mincer, J. (1974). “Schooling, Experience and Earnings”. Columbia University Press for National Bureau of Economic Research, New York.

Psacharopoulos, G., Patrinos, H.A. (2004). “Returns to investment in education: A further update”. Education Economics, 12 (2), 111–134. August.

Емцов, Р., Кноблох, С., Мете, Дж. (2006). “Отдача от образования в странах с переходной экономикой”. Экономический вестник Beyond Transition. Июль-сентябрь.

Нестерова, Д., Сабирьянова, К. (1998). “Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России”. Российская программа экономических исследований, научный доклад №99/04. Декабрь.