14.3. Подробное описание различных спецификаций уравнения заработков, которые использовались в наших расчетах, приведены в Методологическом комментарии. Поскольку основная задача анализа заключалась в том, чтобы установить, как менялась отдача на человеческий капитал во времени, а также в том, чтобы попытаться оценить влияние на нее различных "нестандартных" характеристик человеческого капитала, которые могут быть получены на базе РМЭЗ, мы ограничились включением в правую часть минцеровского уравнения минимального набора контрольных переменных[4]. Это – пол; возраст; возраст в квадрате; местность проживания (город/село); регион проживания (на уровне федеральных округов). В качестве зависимой переменной использовалась часовая ставка заработной платы, которая рассчитывалась путем деления суммы заработка за последние 30 дней на количество отработанных в течение этого месяца часов. В качестве независимых переменных использовались показатели образования, а также специального стажа (стаж и стаж в квадрате). Это базовая версия минцеровского уравнения оценивалась в двух спецификациях – в первой использовалась переменная количества лет образования, во второй – дамми-переменные для различных уровней образования. Выделялись следующие шесть уровней: неполное среднее и ниже; начальное профессиональное на базе неполного среднего; полное среднее; начальное профессиональное на базе полного среднего; среднее профессиональное; высшее. В качестве референтной группы, относительно которой рассчитывались "премии" за различные уровни образования, были выбраны работники с полным средним образованием. Две эти базовые версии уравнения заработков оценивались для всех раундов РМЭЗ с 1994 г. по 2008 г. Полученные результаты представлены в Таблицах 92 и 93.
14.4. Если говорить о специфическом человеческом капитале, то из полученных оценок следует, что в российских условиях отдача от вложений в него действительно является крайне низкой. Для некоторых лет коэффициенты регрессии перед переменной специального стажа статистически незначимы, а в тех случаях, когда они все же оказываются значимыми, их величина не превышает 0,005-0,010. Это предполагает, что при прочих равных условиях увеличение специального стажа на 10 лет способно обеспечить прирост заработков максимум на 5-10%. В результате на российском рынке труда отдача от инвестиций в специальный человеческий капитал оказывается мало отличимой от нуля.
14.5. В отличие от этого коэффициенты регрессии перед переменной количества лет образования являются статистически значимыми за все рассматриваемые годы. Норма отдачи от образования (Таблица 92) колебалась в течение этих лет в диапазоне 5-7%. Другими словами, увеличение продолжительности образования на один год обеспечивало прирост заработков примерно на 5-7%. По международным меркам это не много, но здесь важно отметить, что хотя в 1990-2000 годы на российский рынок труда выплеснулась огромная масса выпускников вузов и ссузов, никакого заметного влияния на экономическую ценность образования в сторону ее снижения это не оказало. Скорее, наоборот, в середине 2000-х годов нормы отдачи были даже несколько выше, чем в середине 1990-х. Это означает, что спрос на рабочую силу с дипломами вузов и техникумов рос в этот период по меньшей мере такими же быстрыми темпами, как и ее предложение.
14.6. Этот вывод подтверждается результатами оценивания второй версии базового уравнения заработков (Таблица 93)[5]. Из них следует, что в 1990-2000-х годах работники с неполным средним образованием зарабатывали, как правило, на 10-15% меньше, чем работники с полным средним образованием. Премия на начальное профессиональное образование была либо нулевой (о чем говорят статистически незначимые коэффициенты регрессии перед этой переменной для многих лет), либо даже отрицательной, т.е. его обладатели зарабатывали в лучшем случае столько же, сколько обладатели полного среднего образования, или даже меньше. (Например, в 2008 г. у первых заработки были на 6-8% меньше, чем у вторых.) Этот результат едва ли удивителен, если вспомнить, что у большинства выпускников ПТУ начальное образование является не дополнительным по отношению к полному общему среднему, а альтернативным ему. (Другими словами, его нельзя считать образованием более высокого уровня.) Обладание дипломом техникума хотя и обеспечивало прирост заработков, но достаточно скромный – в диапазоне от 6% до 20%. Это также не удивительно, поскольку значительная часть выпускников техникумов, как мы отмечали, получает среднее профессиональное образование не после получения полного общего среднего, а одновременно с ним (Раздел 4). Более того, в последние годы премия на среднее профессиональное образование сдвинулось к нижней границе указанного коридора, что, возможно, свидетельствует о начавшемся падении его экономической ценности. Обладатели вузов зарабатывали, как правило, примерно в полтора раза больше, чем обладатели полного среднего образования. Несмотря на небольшое "проседание" во второй половине 1990-х годов премия за высшее образование на протяжении всего рассматриваемого оставалась на удивление стабильной.
14.7. У женщин нормы отдачи на образование были примерно в полтора раза выше, чем у мужчин: 7,5% против 5%. Превосходили они мужчин также и по величине "премий" за среднее профессиональное и высшее образование: 10-15% против 5-6% в первом случае и 55-60% против 30-40% во втором. Таким образом, в российских условиях женщины выигрывают от инвестиций в человеческий капитал намного больше (в относительных терминах) чем женщины.
14.8. Включение в минцеровское уравнение различных "нестандартных" характеристик человеческого капитала подтверждает, что в российских условиях вложения в него хорошо окупаются. Различные спецификации "расширенной" версии этого уравнения представлены в Таблицах 94-100.
14.9. Большую премию в терминах заработков обеспечивают "инновационные" формы человеческого капитала. Так, при прочих равных условиях работники, использующие компьютер в "производственных целях", зарабатывают примерно на 30% больше, чем те, кто им не пользуется или пользуется исключительно в "потребительских" целях (Таблица 94). Еще больший эффект дает пользование Интернетом: те, кто пользуются им на своих рабочих местах, зарабатывают на 40-45% больше, чем те, кто им не пользуется (Таблица 95). Это подтверждает, что в современных умение пользоваться компьютером, как и умение работать в Интернете, открывают доступ к наиболее привлекательным и высокооплачиваемым рабочим местам.
14.10. Достаточно солидную "премию" в терминах заработков – примерно 11% – обеспечивает также владение иностранными языками (Таблица 96). Причем по мере улучшения знания иностранных языков размеры этой "премии" заметно увеличиваются. Так, по сравнению с теми, кто не владеет иностранными языками, те, кто могут на них изъясняться, читать и переводить со словарем, зарабатывают больше на 8%, те, кто владеет ими более или менее свободно, – на 17%, а те, кто владеет ими в совершенстве, – на 40%.
14.11. Чрезвычайно сильное положительное влияние на заработки оказывает качество человеческого капитала. Если измерять его уровнем профессионального мастерства работников, то можно сделать вывод, что с точки зрения повышения заработков улучшение "качества" человеческого капитала приносит не меньший выигрыш, чем увеличение его "количества" (Таблица 97). Так, по оценкам за 2008 г., переход с первой (низшей) на вторую ступень профессионального мастерства обеспечивает прирост заработков на 18%, со второй на третью – еще на 17%, с третьей на четвертую – еще на 13%, и, наконец, с четвертой на пятую (высшую) ступень – еще на 9%. В итоге работники, чей профессионализм оценивается в 5 баллов, зарабатывают на 60% больше, чем работники, чей профессионализм оценивается лишь в 1 балл (по 5-балльной шкале).
14.12. Важно отметить, что при оценивании расширенной версии минцеровского уравнения с одновременным включением переменных образования, компьютерной грамотности и профессионального мастерства все они остаются статистически значимыми и, более того, отдача на них меняется не слишком сильно (Таблица 98). Так, увеличение продолжительности обучения на один год обеспечивает прирост заработков на 4%, переход с низшего на высший уровень профессионального мастерства – на 51%, овладение компьютерной грамотностью – на 32%. Это означает, что чаще всего данные формы человеческого капитала действуют параллельно, а не дублируют друг друга, т.е. выступают в качестве автономных источников повышения производительности и заработков. Если бы это было не так, то одновременное включение этих переменных в уравнение заработков должно было бы вести к существенному снижению показателей их отдачи, но этого, как видно из Таблицы 98, не происходит[6].
14.13. Отдача на качество обучения, измеряемое полезностью знаний, навыков и умений, полученных работниками на высшей достигнутой ими ступени образования, также оказывается достаточно весомой (Таблица 99). Образование высокого качества, дающее очень полезные знания и навыки, позволяет зарабатывать на 7-8% больше, чем образование среднего качества, дающее лишь относительно полезные знания и навыки, и на 15-20% больше, чем образование низкого качества, дающее почти или полностью бесполезные знания и навыки.
14.14. Оценки для показателей, характеризующих полезность различных типов знаний и навыков, которые транслируются работникам через систему образования, заставляют частично скорректировать выводы, сделанные в ходе дескриптивного анализа (Таблица 99). Оказывается, что единственный элемент, который вознаграждается рынком труда, – это способность к быстрому освоению новых знаний. Те, кто научился этому, могут рассчитывать на солидную прибавку к заработкам, равную 14%. Польза же от овладения как общими, так и узкопрофессиональными знаниями и навыками, равно как и польза от развития логического мышления не находит "материального" выражения в виде более высокой оплаты. (Об этом свидетельствуют тот факт, что коэффициенты регрессии перед соответствующими переменными являются статистически незначимыми).