· MAR – семейное состояние (mar_1 – никогда не состоял в браке, mar_2 – зарегистрированный брак, mar_3 – незарегистрированный брак, mar_4 – разведены, mar_5 – вдова/вдовец, mar_6 – разведены, но проживают вместе; референтная группа – никогда не состоял в браке);
· QUANTGP – принадлежность к различным квинтилям распределения по уровню доходов на одного члена семьи (quantgp_1 – первый (нижний) квинтиль, quantgp_2 – второй квинтиль, quantgp_3 – третий квинтиль, quantgp_4 – четвертый квинтиль, quantgp_5 – пятый (верхний) квинтиль; референтная группа – первый (нижний) квинтиль);
· YEAR – год проведения опроса (year_94 – 1994 г., year_95 – 1995 г., year_96 – 1996 г., year_08 – 1998 г., year_00 – 2000 г., year_01 – 2001 г.; year_02 – 2002 г., year_03 – 2003 г., year_04 – 2004 г., year_05 – 2005 г., year_06 – 2006 г., year_07 – 2007 г., year_08 – 2008 г.; референтная группа – 1994 г.);
· OCCUP (occup_1 – руководители, occup_2 – специалисты высшего уровня квалификации, occup_3 – специалисты среднего уровня квалификации, occup_4 – служащие, занятые подготовкой информации, occup_5 – работники сферы обслуживания, occup_6 – квалифицированные работники сельского хозяйства, occup_7 – квалифицированные рабочие, occup_8 – полуквалифицированные рабочие, occup_9 – неквалифицированные рабочие, occup_0 – военнослужащие; референтная группа – военнослужащие);
· state – форма собственности предприятия (референтная группа – частный сектор).
Литература
1. Barro, R.J., Lee J.W. International Data on Education Attainment: Updates and Implications // Oxford Economic Papers. 2001. Vol. 53. No 3.
2. Becker G S. Human Capital. Chicago: University of Chicago Press. 1964.
4. Education at Glance. Paris: OECD. 2005.
5. Education at Glance. Paris: OECD. 2006.
6. Lehmann H., Wadsworth J.. Tenures That Shook the World: Worker Turnout in Russia, Poland and Britain. IZA Discussion Paper no. 65. Bonn: IZA. 1999.
7. Mincer J. Schooling, Experience and Earnings. N.Y.: Columbia University Press. 1974.
8. Sabirianova K. The Great Human Capital Reallocation: A Study of Occupational Mobility in Transitional Russia. EERC Working Paper No 2K/11. Moscow.: EERC. 2001.
9. Schultz T. W. The Economic Value of Education. N.Y.: Columbia University Press. 1963.
10. Капелюшников Р.И. Образование, производительность, экономический рост // США: экономика и образование. М.: ИНИОН РАН. 1985.
11. Российское образование в контексте международных показателей. Сопоставительный доклад. М.: Аспект Пресс. 2003.
[1] Как было показано выше, значительную часть российского среднего профессионального образования, строго говоря, нельзя считать третичным: в тех случаях, когда оно предоставляется тем, кто окончил лишь неполную среднюю школу, его было бы правильнее квалифицировать как вторичное. Но даже если в соответствии с данными РМЭЗ мы отнесем к числу работников с третичным образованием типа В лишь две трети обладателей дипломов ссузов, показатель охвата третичным образованием в России все равно составит порядка 40-50%, т.е. останется на уровне, сопоставимом с мировыми лидерами – Канадой и Израилем.
[2] Впрочем, этот вывод может быть не вполне точным. Возможно, что на некоторых рабочих местах определенный минимум профессионального образования все равно необходим: речь идет о минимуме, который обеспечивает учеба на разного рода профессиональных курсах (в том числе – краткосрочных). К сожалению, в вопросе об уровне требуемого профессионального образования упоминание об обучении на курсах отсутствовало. Это означает, что в действительности доля рабочих мест, где никакого профессионального образования вообще не требуется, по-видимому, ниже, чем показывают приводимые оценки.
[3] Важно, однако, оговориться, что к результатам, получаемым при использовании вопроса об одногруппниках, следует относиться с известной осторожностью, так как значительная часть респондентов (более трети) затруднилась на него ответить.
[4] По этой же причине мы не обращались к более сложные методам оценивания (с использованием процедуры Хекмана и т.д.).
[5] Так как в уравнении заработков уровни образования представлены дамми-переменными, "премии" на них рассчитывались по формуле (eD –1)*100%, где D – коэффициент регрессии перед той или иной переменной. Такая же процедура использовалась при оценке "премий" для других характеристик человеческого капитала по данным Таблиц 94-100.
[6] Конечно, это верно лишь отчасти. Так, нормы отдачи образования снижаются примерно на 2 п.п. (с 6-7% в базовой версии уравнения заработков до 4% в расширенной версии). Это означает, что, по крайней мере, частично влияние образования на производительность и заработки передается по таким "каналам" как компьютерная грамотность и более высокое профессиональное мастерство.
[7] Единственное расхождение связано с оценками, касающихся дамми-переменных для уровней образования. Из них следует, что молодые люди с законченным средним образованием более склонны продолжать учиться дальше, чем молодые люди с незаконченным средним или со средним профессиональным образованием.