Заключение - Оценка норм отдачи от образования в России и других странах

В представленной работе было рассмотрено два аспекта оценивания нормы отдачи от образования: на основе производственных функций и классического уравнения заработной платы минцеровского типа. Оба рассмотренных аспекта обладают своими преимуществами и недостатками.

При использовании макро подхода мы получили возможность получить оценки норм отдачи от образования для целого ряда стран. Полученные оценки параметров моделей для каждой из стран позволяют оценить степень влияния продолжительности образования на валовой внутренний продукт в различных странах мира. На основе полученных значений коэффициентов эластичности мы получили возможность произвести классификацию стран по степени влияния основных факторов на уровень их экономического развития с использованием нечеткой классификации. В результате мы получили три однородные группы стран, в первую из которых попали преимущественно слаборазвитые и некоторые развивающиеся страны с крайне низкими нормами отдачи от образования. Второй кластер включает в себя развитые и развивающиеся страны, в том числе и Россию, с умеренными значениями нормы отдачи от образования. Наконец, в третий кластер попали развивающиеся страны с высокими нормами отдачи от образования. Попадание России в один кластер с развитыми странами (США и европейские страны) свидетельствует о схожих нормах отдачи от образования, однако стоит понимать причины данной схожести: в развитых странах невысокие нормы отдачи от образования объясняются более равномерным распределением доходов, тогда как в России это может свидетельствовать о слабом инновационном потенциале экономики и низком спросе не высококвалифицированных работников.

Данный подход позволил обойти одну из главных проблем, возникающих при оценивании нормы отдачи от образования - недостаток валидных данных: для оценивания производственных функций требуется минимальный набор базовых макроэкономических переменных, который доступен практически для всех, даже самых слаборазвитых стран. С целью повышения качества моделей по мере накопления данных можно учесть коинтеграцию в используемых временных рядах.

Второй рассмотренный в работе подход, предполагающий оценивание уравнения заработной платы Минцера, был расширен путем оценивания кватильных регрессий вместо классических регресионных уравнений среднего значения, что позволило проанализировать характер всего условного распределения. Квантильные регрессии были оценены для двух стран: России и Украины, что позволило провести сравнительный анализ двух стран по нормам отдачи от образования и другим факторам, определяющим величину заработной платы. Интерес сравнительного анализа данных стран также состоит в том, что и Россия, и Украина, начали процесс самостоятельного развития примерно с равных позиций, поэтому данное сравнение позволяет проследить, какой из двух стран удалось более эффективно реализовать накопленные в течение советского периода потенциал развития. В результате был выявлен существенный разрыв в нормах отдачи от образования между Россией и Украиной и ряд различий в форме зависимости коэффициентов при других факторах от кватиля распределения логарифма заработной платы. Это может объясняться различиями в запасе человеческого капитала в двух странах и разном уровне инновационного потенциала экономик России и Украины. С целью актуализации полученных результатов также была оценена аналогичная модель квантильной регрессии на основе данных по России за 2008-2014 гг. Это позволило сопоставить результаты моделирования и сделать вывод об относительной стабильности нормы отдачи от образования в верхних квантилях распределения логарифма заработной платы и снижение с течением времени данного показателя в квантилях ниже медианы.

Также в работе предложены модели совместного распределения логарифма заработной платы и числа лет образования на основе копул для России и Украины. На основе сравнения значений информационных критериев для различных семейств в копул, в качестве наиболее сообразной была выбрана копула Гаусса. Данные модели копул, а также меры взаимосвязи, основанные на копулах, такие как тау Кендалла и коэффициент Спирмерна, показывают значительно более тесную взаимосвязь между уровнем образования и заработной платой в России по сравнению с Украиной, что также может свидетельствовать о более высоком агрегированном запасе человеческого капитала в России. При этом модель совместного распределения, построенная на основе данных по России за 2008-2014 год, позволяют говорить о стабильности этой взаимосвязи во времени.

Оцененные нормы отдачи от образования на макро уровне оказываются значимо ниже, чем соответствующие нормы отдачи от образования, полученные на основе модифицированного уравнения Минцера. (4% против 7%). Это может свидетельствовать об иной значимости запаса человеческого капитала на агрегированном уровне и существовании иных факторов, которые определяют уровень валового внутреннего продукта, главным из которых, вероятно, является ориентированность экономики нашей страны на добычу и импорт сырья и энергоресурсов.

Результаты проведенного исследования указывают на необходимость проведения структурных экономических реформ в России, которые бы обеспечили рост уровня инновационности российской экономики и, как результат, рост спроса на высококвалифицированных работников на рынке труда. При этом важно также осуществлять соответствующие реформы образовательной системы, чтобы избежать ситуации, которая наблюдается в странах, вошедших в третий кластер в нашей классификации стран по норме отдачи от образования: достаточный инновационный потенциал экономики, сочетающийся с неспособностью образовательной системы страны готовить высококвалифицированных специалистов в том количестве, в каком на них существует спрос на рынке труда, что выражается в аномально высоких значениях нормы отдачи от образования. Такое сочетание реформ позволит нашей стране встать на путь инновационного развития, удовлетворяя при этом возрастающий спрос на высококвалифицированную рабочую силу.

Похожие статьи




Заключение - Оценка норм отдачи от образования в России и других странах

Предыдущая | Следующая