Современные зарубежные оценки воздействия человеческого и социального капитала на благосостояние

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.

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.

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)[10] – 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.

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. 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.

Уникальным исследованием, позволяющим определить влияние параметров «способности» и «происхождения» на отдачу от образования, является «Общенациональное расширенное исследование молодежи США» (NLSY). Оно было начато в 1979 году с выборки в 12500 респондентов в возрасте 14-22 лет. С этого времени интервью повторяются каждый год. Особенностями этого исследования является: 1 - обилие информации о родителях респондентов – об их образовании, доходе, собственности и роде занятий; 2 – наличие данных о способностях респондентов, измеренных с помощью AFQT-теста, отчасти аналогичного тесту по измерению коэффициента интеллекта.

Оценка влияния происхождения и способности на отдачу от образования производилась с помощью регрессии логарифма почасовой оплаты труда по следующим переменным: количество лет обучения самих респондентов, их родителей, коэффициента интеллекта и ряду других.

Мы говорили ранее, что качество образования - вещь достаточно сложно формализуемая. Престижность вуза, наверное, один из наиболее приемлемых, в этом смысле, параметров. Но и у него есть недостатки: престижность вуза, хоть и зависит от качества образования в нем преподаваемого, но все же ему не тождественна. Есть также возражение, что высокое качество преподаваемых в вузе знаний может не соответствовать качеству знаний его выпускников. Однако такое возможно только в краткосрочном периоде, потому что рынок труда, получив сигнал о снижении качества образования в данном вузе, автоматически снизит его статус. Имея в виду эти соображения, мы сочли целесообразным включить в наш анализ результаты исследований влияния статуса вуза на адаптацию выпускников на рынке труда, проведенных в США.

По данным целого ряда исследований за период с середины 70-х до середины 80-х гг. в США разница в среднем уровне дохода между мужчинами, выпускниками колледжей, и мужчинами, выпускниками средней школы, выросла на 15 процентных пунктов и достигла 30%[9, с.98] . Для выяснения источников этого разрыва с точки зрения статуса вуза – есть ли отличия в отдаче от образования в престижном или обычном вузе – Р.Эренберг и Д.Брюер[10, с.85] провели в 1996 году специальное исследование. Используя данные из National Longtitudal Study of the High School Class of 1972 (NLS72) и High School and Beyond (HSB)[108] , они получили возможность оценить влияние статуса вуза на почасовые ставки оплаты труда и на годовой доход выпускников колледжей 1972, 1980 и 1982гг. на разных этапах их трудовой деятельности: спустя 6, 10 и 14 лет после выпуска.

Для определения статуса колледжей использовался подход справочника Бэрронс (Profiles of American Colleges), где основным критерием является сложность поступления (средний бал по результатам средней школы, соотношение зачисленных и подавших заявление и т.д.). На основании этого рейтинга авторы разделили все вузы сначала на частные и государственые, а потом каждую группу еще на 3: «престижные», «средние» и «непрестижные».

Важно также отметить, что стоимость образования в «престижных» частных вузах за период 1972-1982 выросла на 118%, в то время как аналогичный показатель в «престижных» государственных - на 87,5%, а в «непрестижных» государственных всего лишь на 71,2%. В дальнейшем рост стоимости образования еще больше увеличил разрыв между престижными и непрестижными вузами.

Постановка вопроса и методология исследования премиальной отдачи от статуса вуза.

Вопрос определения премиальной отдачи от статуса вуза рассматривался и до упомянутой работы Эренберга / Брюера. Различные исследователи использовали примерно схожую методологию: логарифм дохода i-того индивида (за год, неделю, час) ставился в зависимость от его индивидуальных характеристик (Xi ), и параметров j-того колледжа, в котором он обучался (Zij ):

lnWi = b0 + b1 Xi +b2 Zij + mi (m) (1)

«Качество образования» / престижность вуза, описываемые параметром Z, определялись через строгость отбора (величина проходного бала) или через величину ресурсов, затрачиваемых на одного учащегося, при этом b2 интерпретировалась как влияние качества вуза на доход.

Главный недостаток этого подхода в интерпретации статуса вуза как экзогенной величины в определении дохода индивида. Хотя логично было бы предположить, что индивид инвестирует в образование предполагая, какую отдачу он от него получит. В США это тем более актуально, что показатель средних доходов выпускников широко используется вузами для иллюстрации качества своего образования и его эффективности. Это опять возвращает нас к дискуссии представителей теорий человеческого капитала и образовательных сигналов. Действительно ли в ходе обучения индивид получает такие навыки, которые делают его более производительным работником, или в силу его большей производительности ему легче получить образование и его диплом не более чем сигнал работодателю об этом, и выпускники престижных вузов зарабатывают больше из-за лучшего багажа знаний или из-за «знака качества» вуза.

По сути проблема очень схожа с воздействием параметров способности и происхождения на отдачу от образования. Для получения показателей чистой отдачи от статуса вуза Эренберг и Брюер используют селективную модель (Wilis & Rosen 1979). Структурная модель состоит из уравнения выбора и уравнения, оценивающего результаты данного выбора. Предполагается, что индивиды делают выбор между частным и государственным колледжем со статусом j (=1,2..K), который позволяет им максимизировать полезность в течение всего жизненного цикла. Полезность, получаемая индивидом i при выборе колледжа, описывается как линейная функция ожидаемых денежных доходов (Y), вызванных обучением в колледже категории j, чистых прямых затрат на обучение (С), индивидуальных характеристик (Х) и параметра индивидуальных предпочтений Î. Прямые чистые издержки образования в данном случае – разность между стоимостью обучения в колледже j и финансовой помощью. Индивидуальные предпочтения могут различным образом влиять на полезность (в уравнении (2) djiпочти всегда не равно dki ).

Uji =u(Yji ,Cji ,Xi ,ei ) = d0 + dji Xi + d2 Yji + d3 Cji + eji (2)

Колледж категории j выбирается, если:

Ii = Uji – Uki > 0 , при "k. (3)

Структурная модель состоит из уравнений (2), (3) и (4):

Yki = b0 + bki Xi + uki , при "k (4)

Логарифмируя уравнение доходов индивида и сведя вместе (2), (3) и (4) получаем сокращенное уравнение модели выбора:

Ii = d0 + dji Xi + d2 Cji + z (5)

Выбор зависит от индивидуальных характеристик, а также разницы прямых издержек, связанных с обучением в выбранном j колледже по сравнению с остальными. Предполагается, что индивиды сравнивают стоимость обучения в каждом типе вузов.

До сих пор мы оценивали только реальные доходы, получаемые индивидами. Для определения величины премии от статуса вуза необходимо понять разницу между имеющимся доходом и предполагаемым, в случае выбора вуза другой категории. Авторами была сделана «коррекция влияния выбора» для каждого индивида (l), отражающая вероятность выбора определенного типа вуза определенной категории, выведенная из сокращенной модели выбора. В случае (6), в отличие от (1), коэффициенты уже согласованы:

ln Wji = b0 + bji Xji + bji lji + eji , j=1,..6 (6)

Способ коррекции выбора вызван функциональной формой и включением прямых издержек в уравнение выбора вуза (5). Качество / статус вуза определяется здесь, как издержки на обучение в нем, а не величиной будущих заработков.

Отдача от статуса вуза на рынке труда выводится из уравнения (6). Сначала выводятся средние ожидаемые заработки индивидов, посещающих определенные типы вузов, затем они корректируются по типу вузов, и оценивается разница в доходах. Т.о. подставляя величины предполагаемого дохода, полученные в уравнении (6) в уравнение выбора вуза (5), можно эмпирическим путем подсчитать степень влияния статуса вуза на доход (7):