Факт, что более образованный работник в большинстве случаев получает больший доход достаточно очевиден (далее мы приведем результаты целого ряда исследований, подтверждающих это). Но действительно ли именно дополнительное образование приносит дополнительный доход, а не врожденные способности индивида? Если последнее утверждение справедливо, то этот способный индивид смог бы получать такой же доход и без образования и все, что эта зависимость доказывает – это динамику отдачи от «способности» или «происхождения».
Для ответа на этот вопрос необходимо попытаться представить себе «идеальное исследование», способное отличить «отдачу от способности / происхождения» от «отдачи от образования». Наилучшим вариантом был бы эксперимент, в ходе которого каждый член репрезентативной группы людей с одинаковыми параметрами «способности и происхождения», получал бы определенное образование, а трудоустраивался впоследствии уже самостоятельно. В таком эксперименте различия в получаемых доходах объяснялись бы исключительно уровнем образования. Очевидно, что это невозможно и по практическим, и по теоретическим, и по моральным соображениям. Но при дальнейшем рассмотрении эффективности методов оценки отдачи от образования его можно иметь в виду в качестве эталона.
Наилучшим способом для локализации параметров происхождения и способностей является сравнение разных членов одной семьи. Однояйцевые близнецы генетически значительно более похожи, чем родные братья и сестры или дети и родители. Сравнение близнецов очень эффективно с точки зрения локализации влияния способностей и происхождения. Генетическая схожесть предполагает большую, чем обычно, схожесть способностей. Поэтому разница доходов двух однояйцевых близнецов с разными уровнями образования может быть с большей уверенностью отнесена на счет именно разности величин приобретенного в процессе получения образования человеческого капитала.
В табл.№1 обобщены результаты нескольких обследований респондентов-близнецов. В первом столбце показана величина отдачи от дополнительного года образования в целом по выборкам использованных исследований, а во втором – внутри пары близнецов. Как следует из таблицы №1, 1 год разницы в уровне образования между близнецами дает в среднем 8% разницы в доходе. В табл.№1 также приводится оценка результатов отдачи от образования, игнорирующая связь внутри пары близнецов: разница между показателями 1-го и 2-го столбцов демонстрирует влияние параметра способности на отдачу от образования. Как мы видим из этого сравнения - около четверти (25%) зависимости между образованием и доходом объясняется «способностями». Простое сравнение людей из случайной выборки позволяет говорить, что эта зависимость определяется параметром происхождения. Но сравнение близнецов, по природе очищенное от влияния происхождения, указывает на определяющее влияние образования на доход.
Табл. №1[101]. Отдача от образования, сравнение на примере однояйцевых близнецов
| Отдача от образования | ||
| Исследование / Год | Общая по выборке | Внутри пары близнецов |
| NAS-NRC (1973)[102] | 7.6% | 3.1% |
| NAS-NRC (1973)[103] | 9.4% | 3.5% |
| Behrman,Rozenzweig, Taubman (1994) – опрос 1980г. | 5.5% | 4.1% |
| Miller, Mulvey, Martin (1995) | 6.4% | 2.5% |
| Ashenfelter, Krueger (1994) | 8.7% | 11.2% |
| Ashenfelter and Rouse (1998) | 10.6% | 7.8% |
Но ни одно из большого количества исследований, использующих родственные связи для подтверждения прямой зависимости между образованием и доходом, к сожалению, все ещё не может претендовать на роль «идеального эксперимента».
В последнее время был проведен ряд исследований, стремившихся приблизиться к ситуации «идеального эксперимента» с другой стороны. Предположим существование события, влияющего на уровень образования определенной группы. Предположим так же, что это событие не оказывает никакого прямого воздействия на доходы членов этой группы. Тогда узнать эффект чистого влияния образования на доход можно в два этапа: первый - определить влияние «события» на уровень образования; второй – определить как изменился доход. Если мы увидим, что воздействие «события» на доход и на образование были сонаправлены, то мы получим чистое подтверждение гипотезы.
Авторы одного из таких исследований – Ангрист и Крюгер (1991)[104] – заметили, что время рождения индивида и уровень его образования взаимосвязаны. Они объясняют влиянием законов об обязательном образовании то, что рожденные в первом квартале года получают в среднем меньше лет образования, чем рожденные позже в течение года. В большинстве районов США, где действуют такие законы, они требуют поступления в школу всех достигших 6-летнего возраста к 1-му января текущего года. Поэтому родившиеся в начале года идут в школу позже, и учатся в ней меньше, так как те же законы разрешают закончить обучение в школе по достижении 16-летнего возраста. Дата рождения (квартал) становится подходящей дополнительной переменной, если мы предположим, что различие доходов объясняется различием количества лет обучения.
Исследователи обнаружили, что родившиеся в первом квартале имеют в среднем на 10% меньше законченных лет обучения, чем родившиеся в других трех. Их средний еженедельный заработок также на 1% меньше. Таким образом, «событие» - рождение в первом квартале года – отрицательно влияет на количество лет обучения и на уровень дохода.
В табл. №2 приведены различные варианты использования дополнительных переменных, из нее также следует значительное положительное влияние образования на уровень дохода.
Табл. №2. Отдача от года образования. Оценка с помощью «естественного эксперимента».
| Исследование | Тип «естественного эксперимента» | Отдача от года образования | |
| Простая регрессия по выборке | С учетом «естественного эксперимента» | ||
| Angrist, Krueger (1991) | Закон об обязательном образовании | 6,3% | 8,1% |
| Butcher, Case (1994) | Наличие сестры | 9,1% | 18,5% |
| Kane, Rouse (1993) | Расстояние до ближайшего вуза | 8,0% | 9,1% |
| Card (1993) | Наличие вуза в округе | 7,3% | 9,7% |
| Behrman, Rosenzweig, Taubman (1994) | Вес при рождении | 4,1% | 4,0% |
Кейн и Роуз (1993) используют в качестве дополнительной переменной расстояние от дома старшеклассника до ближайшего колледжа, а Кард (1993) – наличие/отсутствие колледжа в округе. По данным Кейна и Роуза простая регрессия дает 8% отдачи от дополнительного года образования, а включение их дополнительной переменной дает 9%. Аналогичным образом дополнительная переменная Карда дает 10%, а простая регрессия – 7,3%. Еще одни исследователи – Батчер и Кейс (1994) – обнаружили, что сестры негативно влияют на количество лет обучения друг друга. Причины этого явления пока не ясны, но, по их данным, уровень отдачи от года обучения для работницы при наличии сестры составляет 18,5%.
Все вышеприведенные исследования демонстрируют, что показатели отдачи от образования, полученные при помощи дополнительных переменных, как минимум, не меньше, чем полученные обычным методом. Чем это может объясняться? Эти дополнительные переменные могут лишь еще раз подтверждать, что если индивид рассматривает образование как инвестицию, то он ожидает от него положительную отдачу. Поэтому индивид будет продолжать обучение до тех пор, пока предельный доход от дополнительного года обучения будет превышать его предельную стоимость / издержки. Это приводит к тому, что в группе индивидов со сравнительно низким уровнем образования будут находиться имеющие низкую предельную выгоду от образования (недостаток способностей) или имеющие высокие предельные издержки (индивиды из семей с низким достатком). Законы об обязательном образовании окажут влияние только на тех, кто не собирался учиться вообще или учиться меньше, чем требуется. Аналогичным образом близость колледжа окажет влияние только на тех для кого транспортные издержки критичны. Оба эти «события» окажут непропорционально большое влияние на индивидов из семей с низким уровнем дохода. Таким образом, оценка отдачи от образования с помощью дополнительных переменных будет включать в себя дополнительную отдачу от образования для людей с высокими предельными издержками, что может значительно превышать средние показатели, полученные с помощью обычной регрессии (метод наименьших квадратов).
Конечно, и у данного метода есть определенные недостатки. Как правило, критикуют «невлияние события» на получаемый доход. В зависимости от точки зрения и логики определенные «события» считаются определяющими доход. На эту тему существует отдельная дискуссия.
Метод дополнительных переменных также использовался в исследовании близнецов (Берман, Розенцвейг и Таубман, 1994). Авторы, исследуя данные о 10500 парах близнецов, в качестве дополнительной переменной использовали в качестве дополнительной переменной «вес при рождении». Еще находясь в утробе матери близнецы оказываются в разных условиях, поэтому при рождении они имеют разный вес, который, как считается в медицине, определяет физическое и умственное развитие близнеца, и следовательно влияет на последующую учебу. Очевидно, что напрямую на доходы вес при рождении не влияет. Как показано в табл. № 2 применение дополнительной переменной «вес при рождении» дает отличие от обычного показателя в 4%. Эти данные позволяют говорить о том, что оценка «чистого» влияния образования на доход, приведенная нами в предыдущем параграфе, как минимум не завышена.