Odavno je prepoznata značajna uloga obrazovanja u ekonomskom razvoju. Ova uloga se manifestuje na različitim nivoima. S jedne strane, obrazovanje utiče na buduće prihode osobe. Postoje mnoge studije koje pokazuju pozitivan uticaj obrazovanja na platu osobe. S druge strane, na društvenom nivou, obrazovanija radna snaga povećava produktivnost ljudskog kapitala. Osim toga, jasne su ogromne koristi za društvo od poboljšanja ukupnog nivoa obrazovanja, ne samo zbog poboljšanja kvaliteta radne snage, već i zbog drugih pozitivnih efekata – u oblasti zdravlja, ishrane i životne sredine. Osim toga, obrazovani građani su efikasniji učesnici demokratskog građanskog društva.
Jedan od ključnih naučnih problema je proučavanje uticaja nivoa obrazovanja na stopu ekonomskog rasta. Moderna ekonomija nudi mnoge teorije i modele koji povezuju obrazovanje sa ekonomskim rastom. Direktan uticaj obrazovanja na ekonomski rast ogleda se u poboljšanju ljudskog kapitala. Međutim, indirektni uticaj može se izraziti u poboljšanju drugih indikatora. Na primjer, uticaj obrazovanja na mikro i makro nivou može se opisati sljedećim dijagramom (slika 1).
Glavni državni ekonomski instrument za regulisanje procesa u oblasti obrazovanja su budžetski rashodi. Za dugo vremena Bilo je neslaganja oko efikasnosti potrošnje na obrazovanje. Neka istraživanja klasifikuju potrošnju na obrazovanje kao neproduktivnu, odnosno ne utiče na produktivnost i, shodno tome, ekonomski rast. Mnoge studije su pak pokazale da je veza između državne potrošnje na obrazovanje i obrazovnih rezultata slaba. Istovremeno, kvalitet obrazovanja je snažno povezan sa indikatorima kao što su prihod po glavi stanovnika, starosna distribucija stanovništva, itd. Konačno, neki naučnici klasifikuju potrošnju na obrazovanje kao produktivnu. Kasnije je ovo gledište potvrđeno u mnogim radovima, a usvojila ga je i Svjetska banka prilikom utvrđivanja indikatora rezultata društvenog razvoja i sada se praktično ne osporava.
Slika 1 – Uticaj obrazovanja na mikro i makro nivou na ekonomski rast
U neoklasičnoj ekonomiji, obrazovanje se posmatra kao investicija koja može generisati tok budućih prihoda. Dakle, efikasnost ulaganja u obrazovanje se procjenjuje upoređivanjem troškova obrazovanja sa prihodima koji će naknadno donijeti. Važno je shvatiti da je prilikom procjene troškova obrazovanja potrebno uzeti u obzir ne samo direktne troškove, već i „izgubljene koristi“, koje se izražavaju u mogućoj zaradi pojedinca koju bi mogao dobiti da je imao otišao na posao umjesto da uči. U kontekstu obrazovanja, oportunitetni trošak bi bio prihod koji se izgubi kao rezultat odluke o nastavku studiranja.
Dakle, odgovarajuća mjera ekonomskog uticaja obrazovanja je neto sadašnja vrijednost (NPV). Međutim, kada se pokuša praktično izračunati ovaj pokazatelj, javljaju se poteškoće, na primjer, s određivanjem diskontne stope.
Alternativno sredstvo za procjenu ulaganja u obrazovanje je stopa povrata ulaganja u obrazovanje (RORE). Po analogiji, može se smatrati internom stopom prinosa, odnosno stopom po kojoj je sadašnja vrijednost budućeg prihoda jednaka sadašnjoj vrijednosti njegovih troškova. Međutim, ovaj pristup je teško primijeniti u obrazovanju, budući da se troškovi obrazovanja ne mogu uvijek direktno kvantificirati. Stoga se RORE može procijeniti putem regresijskih jednačina. Na primjer, J. Mintser je predložio sljedeći model zavisnosti plata od nivoa obrazovanja:
gdje je lnW i – prirodni logaritam plata i-tog lica;
S i – broj godina obrazovanja;
X i – godine praktične aktivnosti;
ε i – slučajna devijacija.
Budući da je proporcionalno povećanje prihoda uzrokovano dodatnim godinama obrazovanja konstantno tokom života, koeficijent β 1 se može tumačiti kao stopa povrata ulaganja u obrazovanje. Model također uključuje kvadratni pojam (radno iskustvo) za obračun obuke na radnom mjestu.
Predstavljeni model je široko proučavan u raznim radovima. Kao rezultat toga, za većinu zemalja svijeta izračunate su stope povrata na obrazovanje. Podaci potvrđuju niže stope povrata u razvijenijim zemljama i više stope u zemljama u razvoju. Prosječna stopa prinosa je 7 sa standardnom devijacijom od 2,2. Na primjer, stopa povrata za Sjedinjene Države procijenjena je na 12.
U navedenom modelu kao faktor se koristi broj godina obrazovanja. Dakle, pretpostavlja se da godina školovanja proizvede istu količinu znanja i vještina bez obzira na obrazovni sistem. Naravno da to nije istina. Zanemarivanje kvalitativnih karakteristika obrazovanja je mana navedenog modela.
Međutim, glavno ograničenje modela je to što ne uzima u obzir društveni povrat ulaganja u obrazovanje. Društveni ili javni povrat može biti veći ako povećanje obrazovnog postignuća dovede do tehnološkog napretka ili pozitivnih društvenih efekata kao što je smanjenje kriminala, nezaposlenosti itd. S druge strane, društveni povrat ulaganja u obrazovanje može biti niži kada je obrazovanje samo statusni atribut ili kada je stopa povrata na fizički kapital viša od stope povrata na ljudski kapital. U ovom slučaju povećanje obrazovanja može dovesti do rasipanja resursa i smanjenja društvenih efekata. Da biste to dokazali, razmotrite sljedeći primjer.
Pretpostavimo da osoba sa određenim nivoom obrazovanja odluči da se dodatno obrazuje kako bi se kvalifikovala za veći prihod. U tom slučaju će i ostali učesnici na tržištu rada biti primorani da učine isto kako bi ostali u relativno ništa lošijoj poziciji. Kao rezultat, imamo igru sa nultom sumom, odnosno dugoročno, uz ostale jednake uslove, prihodi ovih učesnika na tržištu se neće mijenjati, a zahtjevi poslodavaca za radnom snagom će se povećati. Budući da svi radnici ulaze u svojevrsnu trku za obrazovanjem, ovaj fenomen se naziva „obrazovna spirala“. Međutim, društvo ima koristi od takve „trke“, budući da ljudski kapital postaje bolji, a produktivnost rada raste. U razmatranom primjeru možemo govoriti o odsustvu nadoknade troškova obrazovanja za pojedince i prisutnosti socijalne nadoknade.
Osim toga, moguća je situacija kada se ne stvori potražnja za obrazovanjem ekonomske potrebe, već željom pojedinaca da poboljšaju svoj društveni status. U ovom slučaju, rezultati obrazovanja se po pravilu ne koriste u privredi (i ravnodušni su prema produktivnosti rada). Ovakva situacija dovodi do nepotrebnog trošenja resursa. Rezultat je nedostatak individualnog i društvenog povrata ulaganja u obrazovanje.
Značajno je da je posljednji primjer, uprkos činjenici da je opisan u strane književnosti, veoma je sličan onome što se danas dešava u Rusiji. Rašireno „diplomiranje“ za sticanje određenog statusa dovodi do devalvacije obrazovanja do visokog obrazovanja. Istovremeno, očigledno je da dugoročno gledano, „pseudokandidati“ i „pseudodoktori“ neće dobiti značajnije prednosti u društvu u odnosu na ostale građane, jer pored statusa postoji još jedan važan faktor koji još ne može uzeti u obzir u takvim modelima - lične sposobnosti pojedinca. I stoga, sve dok želja za statusom prevlada nad željom za ostvarenjem svojih sposobnosti, malo je vjerovatno da će se situacija promijeniti.
književnost:
1. Barro, R.J., 1991, Ekonomski rast u presjeku zemalja, Quarterly Journal of Economics 106, 407-444.
2. Chu, Ke-young i drugi. (1995). Neproduktivni javni rashodi: Pragmatičan pristup analizi politike, Serija pamfleta MMF-a, br. 48 (Vašington: Međunarodni monetarni fond).
3. Flug, Karnit, Antonio Spilimbergo i Erik Wachtenheim (1998). Ulaganje u obrazovanje: da li su ekonomska volatilnost i kreditna ograničenja važni? Journal of Development Economics, Vol. 55 (april), str. 465-481.
4. Grier, K. i Tullock G., 1989, Empirijska analiza međunacionalnog ekonomskog rasta, 1951-1980, Journal of Monetary Economics 24, 259-276.
5. Kormendi, R.C. i P.G. Meguire, 1985, Makroekonomske determinante rasta: dokazi iz različitih zemalja, Journal of Monetary Economics 16, 141-164.
6. Krueger, A. i M. Lindahl, 2001. Obrazovanje za rast: zašto i za koga? Časopis za ekonomsku književnost, 39: 1101-1136.
7. Landau, Daniel (1986). Vlada i ekonomski rast u manje razvijenim zemljama: empirijska studija za 1960-80. Ekonomski razvoj i kulturne promjene, Vol. 35, br. 1 (oktobar), str. 35-75.
8. Mincer, J. (1974): Školovanje, iskustvo i zarada, New York: NBER Press.
9. Mingat, Alain i Jee-Peng Tan (1992). Obrazovanje u Aziji: komparativna studija troškova i finansiranja (Vašington: Svjetska banka).
10. Mingat, Alain i Jee-Peng Tan (1998). Mehanika napretka u obrazovanju: dokazi iz podataka iz više zemalja. Radni dokument za istraživanje politike br. 2015 (Vašington: Svjetska banka).
11. Noss, Andrew (1991). Obrazovanje i prilagođavanje: Pregled literature. PRE Working Paper WPS 701 (Vašington: Svjetska banka).
12. Psacharapoulos G. 1985. Povratak obrazovanju: dalje međunarodno ažuriranje i implikacije. Časopis za ljudske resurse, 20(4).
13. Psacharapoulos G. i H.A. Patrinos, 2002. Povratak investicijama u obrazovanje: dalje ažuriranje. Radni dokument o istraživanju politike Svjetske banke, br. 2881.
14. Psacharapoulos, G. 1994. Povratak investicijama u obrazovanje: Globalno ažuriranje. World Development, 22(9):1325-1343.
15. Summers, R. i A. Heston, 1988, Novi skup međunarodnih poređenja realnog proizvoda i nivoa cijena: Procjene za 130 zemalja, Pregled prihoda i bogatstva 34, 1-25.
16. Tanzi, Vito i Ke-young Chu, ur. (1998). Raspodjela prihoda i visokokvalitetan rast (Cambridge: MIT Press).
U kontekstu tranzicije ka inovativnoj ekonomiji, ljudski faktor je jedan od temeljnih. Nova znanja, vještine i sposobnosti stiču se i formiraju kroz učešće stanovništva obrazovni proces a ostvaruju se u radnim aktivnostima. Ovaj proces za poslodavce prati dobijanje konkurentske prednosti i profita, a za zaposlenog - povećanje zarade. Osim ekonomskog efekta obrazovanja, treba napomenuti da se visokokvalifikovana radna snaga uspješno prilagođava tehnološkim, institucionalnim i društvenim promjenama, aktivno se uključuje u razvoj novih znanja i vještina, brzo reaguje na naučno-tehnološki napredak i počinje implementirati ih u svoju svakodnevnu praksu 1 .
Obrazovanje čini „jezgro“ ljudskog kapitala, a povećanje njegovog nivoa u većini slučajeva prati i povećanje produktivnosti radnika. Kada, pod tržišnim uslovima, cena rada teži da bude jednaka graničnoj produktivnosti pojedinaca, viši nivo obrazovanja dovodi do povećanja njihovih prihoda, pod uslovom da su ostale jednake 2.
Proučavanje uticaja obrazovanja i stručnog usavršavanja na nagrađivanje zaposlenih jedan je od aktuelnih trendova u domaćoj nauci.
Jedan od alata za određivanje odnosa između obrazovanja i nivoa dohotka mogu biti proizvodne funkcije, uz pomoć kojih se otkriva odnos između veličine proizvedenog proizvoda i upotrijebljenih faktora proizvodnje (npr. Cobb-Douglasova funkcija, koju koriste za rješavanje naučnih problema kako domaći tako i strani naučnici). Istovremeno, u istraživanju se susrećemo sa modifikacijama originalnog modela zbog uključivanja dodatnih parametara i uslova. Dakle, ne samo varijable resursa se smatraju faktorima proizvodnje, već i parametri državne regulative (kamatne stope, poresko opterećenje, itd.) 3 . Cobb-Douglasova funkcija se takođe koristi za predviđanje zaposlenosti (da bi se odredio željeni nivo zaposlenosti u zavisnosti od obima proizvodnje) 4 i za analizu uticaja nivoa obrazovanja na individualni učinak zaposlenih (prihod) 5 .
S tim u vezi, svrha ovog članka je analizirati odnos između nivoa obrazovanja i plata (prihoda) stanovništva na regionalnom nivou na osnovu statističkih podataka Državnog odbora za statistiku (prosječne mjesečne obračunate plate stanovništva Republike Srpske). region, cena osnovnih sredstava, udeo radnika sa različitim nivoima obrazovanja). Analiza je uključivala niz uzastopnih faza: u prvoj je izvršen izbor modela i varijabli. U drugoj fazi proučavane su teritorijalne karakteristike parametara uključenih u model. Treći je uključivao izračunavanje koeficijenata regresione jednačine u kontekstu regiona Ruske Federacije. Završna faza predstavljala je interpretaciju rezultata istraživanja.
Korištena metoda je regresiona analiza zasnovana na proširenoj Cobb-Douglas funkciji 6 . Njegova upotreba ima kako prednosti, izražene u validnosti ekonomske teorije 7, u jednostavnosti funkcionalne zavisnosti, tako i poteškoće u vezi sa izborom tipa i parametara jednačine 8.
Istovremeno, treba napomenuti da je korištenje Cobb-Douglasove funkcije svojevrsni kompromis između složenosti matematičkih ovisnosti i mogućnosti njihovog korištenja u praksi, te ograničenja funkcije (odsustvo tehnološkog napretka). kao jedna od varijabli) može se prevazići modifikacijama njegovog klasičnog oblika 9 . Navedene prednosti metode omogućile su njeno korištenje za postizanje cilja istraživanja.
Za razliku od postojećeg klasičnog oblika Cobb-Douglasove funkcije, koji opisuje odnos između proizvedenog proizvoda i faktora proizvodnje kao što su rad i kapital, ovaj rad je koristio njegovu modifikaciju, što je posljedica kako svrhe studije, tako i mogućnosti transformacija originalne funkcije. Kao zavisna varijabla smatrane su prosječne mjesečne obračunate zarade stanovništva regiona, troškovi osnovnih proizvodnih sredstava regiona, udio zaposlenih sa višom i nepotpunom visokom stručnom spremom u ukupnom broju zaposlenih u regionu, udio zaposlenih sa srednjim stručnim i osnovnim stručnim obrazovanjem, udio zaposlenih sa srednjim stručnim obrazovanjem razmatrani su kao nezavisne varijable.opšte i nepotpuno srednje obrazovanje.
Prosječne mjesečne obračunate plaće korišćene su kao zavisna varijabla jer, s jedne strane, karakteriše trošak radnih resursa u zavisnosti od količine i kvaliteta utrošenog rada i na taj način određuje doprinos zaposlenog proizvodnji; s druge strane, korištenje ova varijabla je općenito prihvaćena u modelima koji opisuju odnos između nivoa obrazovanja, radnog staža i naknade za rad.
Istovremeno, dodatno je proučavan odnos između prosječnog dohotka stanovništva po glavi stanovnika i navedenih nezavisnih varijabli kako bi se provjerili rezultati dobijeni u prvom modelu. Pretpostavljalo se da će rezultati analize odnosa između parametara uključenih u drugi model, gdje kao zavisna varijabla služi monetarni dohodak stanovništva po glavi stanovnika, biti uporedivi sa zaključcima koji bi se dobili kao rezultat analiza prvog modela. Ova pretpostavka, sa stanovišta autora, proizilazi iz činjenice da su dohodak i zarada u korelaciji kao „cjelina“, budući da struktura prihoda prema izvoru prihoda uključuje prihode od poslovnih aktivnosti, zarade, socijalna davanja i prihod od imovine. Naknada je glavni izvor formiranja novčanih prihoda stanovništva: u 2009. godini, u strukturi prihoda stanovništva, naknada za rad u Ruskoj Federaciji u cjelini iznosila je više od 40%, u regiji Vologda - 52 % 10 .
Parametri uključeni u model proučavani su na teritorijalnoj osnovi (u svim regijama Ruske Federacije) za period 2000–2009. i korišteni su u proračunima u uporedivoj procjeni (u cijenama iz 2009. godine).
Analiza je pokazala da je skup regiona zemlje heterogen u pogledu prosječne mjesečne obračunate plate. Najviša vrijednost tokom čitavog perioda istraživanja zabeleženo je u Jamalo-Nenečkom autonomnom okrugu, najmanjem u Republici Dagestan (tabela 1).
Otkriveno je smanjenje diferencijacije regiona Ruske Federacije u pogledu prosečnih mesečnih plata sa 10 puta u 2000. godini na 5 puta u 2009. godini. u odnosu na 2000. godinu, popravio svoju poziciju, pomjeravši se sa 45. na 27. mjesto (u nizu rangiranih po opadajućim karakteristikama).
Ruski regioni su se takođe razlikovali u pogledu prosečnog dohotka stanovništva po glavi stanovnika. Diferencijacija konstitutivnih entiteta Ruske Federacije prema ovom pokazatelju bila je značajna, ali je smanjena sa 18 puta u 2000. godini na 8 puta u 2009. godini (Tabela 2).
Lider u smislu prosječnog dohotka po glavi stanovnika do 2007. godine bila je Moskva, zatim Nenecki autonomni okrug; Republika Ingušetija je zauzimala konstantno nisku poziciju tokom cijelog perioda istraživanja. Od 2003. godine region Vologda je pogoršao svoju poziciju u odnosu na nacionalni prosjek.
Regioni Ruske Federacije najjače su se razlikovali u troškovima stalnih proizvodnih sredstava (2000. godine - više od 300 puta), dok se do 2009. diferencijacija nije smanjila, već je, naprotiv, porasla (2009. Ruska Federacija se po ovom pokazatelju razlikovala više od 400 puta) (Tabela 3).
Istovremeno, za niz pokazatelja (udio zaposlenih sa visokim i nepotpunim visokim obrazovanjem, udio zaposlenih sa srednjim stručnim i osnovnim stručnim obrazovanjem) razlika između subjekata Ruske Federacije bila je minimalna. Tako su se u 2000. godini regioni razlikovali za faktor 4 po udjelu zaposlenih sa višom i nepotpunom visokom stručnom spremom (Tabela 4), u 2009 - za faktor 3, te po udjelu zaposlenih sa srednjom i osnovnom stručnom spremom. stručno obrazovanje - za faktor 2 odnosno 3.
Tabela 1
Diferencijacija regiona Ruske Federacije po iznosu prosječne mjesečne obračunate plaće*,
u cijenama iz 2009. (rangiranje na osnovu podataka iz 2009.)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regije Ruske Federacije s najvišom prosječnom mjesečnom plaćom, rub. | |||||
| 2587 | 16322 | 28698 | 37080 | 46481 | |
| Čukotski autonomni okrug | 1404 | 13133 | 22287 | 29749 | 42534 |
| 2476 | 14128 | 24440 | 30640 | 38387 | |
| Tyumen region | 2006 | 12068 | 21661 | 27975 | 34773 |
| Moskva | 931 | 8822 | 17385 | 24778 | 33358 |
| Regije Ruske Federacije s najnižom prosječnom mjesečnom plaćom, rub. | |||||
| Republika Kalmikija | 344 | 2588 | 4979 | 7298 | 10849 |
| 356 | 2754 | 5505 | 7386 | 10832 | |
| Kabardino-Balkarska Republika | 330 | 2648 | 5030 | 7067 | 10777 |
| Republika Karachay-Cherkess | 319 | 2623 | 5218 | 7443 | 10477 |
| Republika Dagestan | 273 | 2052 | 3843 | 5866 | 9125 |
| Max/Min, puta | 10 | 8 | 8 | 6 | 5 |
*u daljem tekstu izračunati su maksimalne i minimalne vrijednosti indikatora za regione Ruske Federacije uzimajući u obzir podatke u autonomnim okruzima, kao i u gradovima federalnog značaja (Moskva, Sankt Peterburg)
tabela 2
Diferencijacija regiona Ruske Federacije prema prosječnom dohotku stanovništva po glavi stanovnika, u cijenama 2009. godine.
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regije Ruske Federacije s najvećim dohotkom stanovništva po glavi stanovnika, rublje. | |||||
| Nenecki autonomni okrug | 830 | 12993 | 28164 | 38892 | 48752 |
| Moskva | 2306 | 15263 | 26118 | 27742 | 41891 |
| Čukotski autonomni okrug | 1168 | 11408 | 20119 | 24953 | 35079 |
| Hanti-Mansijski autonomni okrug | 1932 | 11145 | 20558 | 26922 | 32263 |
| Sahalin region | 783 | 7117 | 14415 | 19610 | 27577 |
| Regije Ruske Federacije sa najnižim dohotkom stanovništva po glavi stanovnika, rubalja. | |||||
| Čuvaška Republika | 321 | 2445 | 4899 | 7079 | 9405 |
| Ivanovo region | 288 | 2009 | 3977 | 6700 | 9343 |
| Republika Mari El | 315 | 2061 | 4347 | 6346 | 9210 |
| Republika Kalmikija | 276 | 1396 | 3131 | 4540 | 7097 |
| Republika Ingušetija | 128 | 1307 | 2787 | 4273 | 6400 |
| Max/Min, puta | 18 | 12 | 10 | 9 | 8 |
Tabela 3
Diferencijacija regija Ruske Federacije po cijeni osnovnih sredstava, u cijenama 2009. godine.
(rangiranje na osnovu podataka iz 2009. godine)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regije Ruske Federacije sa najvećom vrijednošću osnovnih sredstava | |||||
| Moskva | 416597 | 3270014 | 6996401 | 12065253 | 15605926 |
| Tyumen region | 404012 | 3288113 | 5748892 | 7727589 | 10315779 |
| Hanti-Mansijski autonomni okrug | 252186 | 1796932 | 3038926 | 3974029 | 5423503 |
| Jamalo-Nenecki autonomni okrug | 86264 | 1237973 | 2148630 | 3142065 | 4002082 |
| Moskva region | 184700 | 1041045 | 2087704 | 2790497 | 3938800 |
| Regije Ruske Federacije s najnižim troškovima osnovnih sredstava | |||||
| Jevrejska autonomna oblast | 6220 | 30143 | 66684 | 81014 | 97290 |
| Čukotski autonomni okrug | 4665 | 16682 | 24470 | 36922 | 63044 |
| Republika Altai | 4453 | 13279 | 26296 | 32416 | 44595 |
| Republika Ingušetija | 1252 | 13338 | 28155 | 29683 | 40638 |
| Republika Tyva | 5081 | 12042 | 20364 | 25582 | 36142 |
| Max/Min, puta | 333 | 273 | 344 | 472 | 432 |
Tabela 4
Diferencijacija regiona Ruske Federacije prema udjelu zaposlenih sa visokim i nepotpunim visokim obrazovanjem u ukupnom broju zaposlenih (rangiranje prema podacima iz 2009. godine)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regije Ruske Federacije s najvećim udjelom zaposlenih sa visokim i nepotpunim visokim obrazovanjem | |||||
| Moskva | 47,2 | 45,3 | 47,2 | 51,9 | 48,2 |
| Republika Ingušetija | 26,3 | 29,2 | 48,6 | 46,0 | 46,2 |
| Sankt Peterburg | 41,4 | 41,5 | 38,7 | 43,0 | 40,2 |
| Moskva region | 30,4 | 28,6 | 30,6 | 36,3 | 35,6 |
| Republika Severna Osetija Alanija | 30,2 | 38,0 | 38,4 | 33,6 | 35,6 |
| Regije Ruske Federacije s najmanjim udjelom zaposlenih sa visokim i nepotpunim visokim obrazovanjem | |||||
| Pskov region | 22,9 | 15,6 | 22,0 | 19,8 | 19,0 |
| Lipetsk region | 20,8 | 21,3 | 23,2 | 19,7 | 18,4 |
| Sahalin region | 24,2 | 21,2 | 21,0 | 22,1 | 18,1 |
| Jevrejska autonomna oblast | 19,5 | 20,9 | 18,3 | 16,4 | 17,7 |
| Nenecki autonomni okrug | 12,7 | 19,7 | 23,9 | 21,0 | 16,6 |
| Max/Min, puta | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
Lideri u strukturi zaposlenih sa visokim i nepotpunim visokim obrazovanjem (više od 40% od ukupnog broja zaposlenih) u 2009. godini bili su gradovi federalnog značaja (Moskva, Sankt Peterburg), Republika Ingušetija i Severna Osetija. Donje redove liste (manje od 20% ukupnog broja zaposlenih) zauzeo je Pskov, Lipetsk region, kao i niz subjekata Dalekoistočnog federalnog okruga.
U 2009. godini oko 60% zaposlenih lica sa srednjim specijalizovanim i osnovnim stručnim obrazovanjem bilo je koncentrisano u regionima Uralskog federalnog okruga (Tjumenska oblast, Jamalo-Nenecki autonomni okrug), kao i u Volgogradskoj, Arhangelskoj oblasti i Republici Republici. Tyva (Tabela 5).
U Volškom federalnom okrugu (Nižnji Novgorod, Saratovske regije, Republika Mari El, Mordovija) udio zaposlenih sa srednjim specijalizovanim i osnovnim stručnim obrazovanjem bio je najmanji među svim subjektima Ruske Federacije.
U regionima Dalekog istoka (Jevrejska autonomna oblast i Amur), kao i južnim federalnim okruzima (Stavropoljska teritorija, Republika Dagestan), u strukturi zaposlenih dominiralo je stanovništvo (oko 40%) sa sekundarnim opštim i nepotpuno srednje obrazovanje (tabela 6).
Karakterizirajući diferencijaciju konstitutivnih entiteta Ruske Federacije u pogledu zapošljavanja stanovništva sa različitim nivoima obrazovanja, napominjemo da su se regioni u većoj mjeri razlikovali po udjelu zaposlenih sa visokim i nepotpunim visokim obrazovanjem, kao i po srednje opšte i nepotpuno srednje obrazovanje. Kao rezultat analize, identifikovane su vodeće regije, kao i one koje se nalaze na dnu ljestvice. Tako u regijama Centralnog federalnog okruga dominiraju zaposleni sa višom stručnom i nepotpunom visokom stručnom spremom, a regioni Dalekoistočnog federalnog okruga prednjače u udjelu zaposlenih sa srednjim općim i nepotpunim srednjim obrazovanjem.
To je sasvim razumljivo postojećom strukturom proizvodnje u federalnim okruzima, koja određuje zahtjeve za stepenom obrazovanja i kvalifikacijama radnika. Na primjer, u Centralnom federalnom okrugu, visokotehnološke grane prerađivačke industrije koje zahtijevaju puno znanja (mašinsko inženjerstvo, raketna i svemirska industrija, proizvodnja aviona, radio i elektronska industrija, željeznička tehnika, itd.) postale su raširene, 11 shodno tome, Za postizanje ciljeva društveno-ekonomskog razvoja potreban je visokokvalifikovan kadar, što stvara potražnju za radnicima sa višim stepenom obrazovanja 12. Slična je situacija iu regionima Sibirskog federalnog okruga, gde se informacione i telekomunikacione tehnologije, mašinstvo, proizvodnja aviona, proizvodnja medicinske opreme, proizvodnja preciznih instrumenata i dr. smatraju prioritetnim sektorima društveno-ekonomskog razvoja. , potreban je visok nivo razvoja naučnog, tehničkog i naučno-obrazovnog potencijala 13. okrug.
U konstitutivnim entitetima Južnog federalnog okruga, najvažniji sektori privrede su agroindustrija, turizam i rekreacija, trgovina 14, što određuje potrebu za stručnjacima, uglavnom srednje stručne spreme i kvalifikacije. Istovremeno, uzimajući u obzir trendove povezane s tranzicijom zemlje i njenih regija na inovativni put razvoja, može se pretpostaviti da će potražnja za visokokvalificiranim stručnjacima dugoročno rasti.
Resursna orijentacija privrede regiona Dalekoistočnog federalnog okruga (razvoj pretežno ekstraktivnih industrija, poput industrije uglja, rudarstva, ribarstva i šumarstva i dr.) odredila je potražnju za zaposlenima sa srednjim opštim i nepotpunim srednjim obrazovanjem. , što je potvrđeno na osnovu analize.
U regijama Sjeverozapadnog federalnog okruga razvile su se kako oblasti u kojima prevladava visokokvalifikovana radna snaga (mašinstvo, metalurgija) tako i one koje zahtijevaju radnike prosječne kvalifikacije (rudarstvo, agroindustrijski sektor itd.). U tom smislu, Sjeverozapadni federalni okrug zauzima srednje mjesto između okruga specijaliziranih za proizvodnju visokotehnoloških proizvoda (Srednji i Sibirski federalni okrug) i onih u kojima su se razvile ekstraktivne industrije (Južni i Dalekoistočni federalni okrugi).
Dakle, rezultati istraživanja, koji su dobijeni tokom proučavanja teritorijalnih karakteristika parametara uključenih u model, omogućavaju nam da zaključimo da postoji diferencijacija između regiona Ruske Federacije (posebno u takvim varijablama kao što je prosječni dohodak po glavi stanovnika). stanovništva, prosječna mjesečna plata stanovništva), što dovodi do pretpostavke o mogućim razlikama između subjekata Ruske Federacije na osnovu rezultata procjene regresionih jednačina.
Analiza regresione jednačine je izvršena u kontekstu regija Ruske Federacije u cjelini za period 2000. - 2009. godine. Dobiven je uzimanjem logaritma modifikacije Cobb-Douglasove funkcije:
Wagei = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (1)
Gdje
zavisna varijabla:
Wagei — prosječne mjesečne obračunate plate stanovništva i-te regije u cijenama 2009., rub.;
nezavisne varijable:
Ki je trošak osnovnih sredstava u i-tom regionu na kraju godine u cijenama 2009., rubalja;
L1i je udio zaposlenih lica sa visokim i nepotpunim visokim obrazovanjem u i-tom regionu;
L2i je udio zaposlenih lica sa srednjim specijalizovanim i osnovnim stručnim obrazovanjem u i-tom regionu;
L3i je udio zaposlenih lica sa srednjim opštim i nepotpunim srednjim obrazovanjem u i-tom regionu;
kvote:
A - tehnološki koeficijent 15;
α, β1, β2, β3 su koeficijenti elastičnosti koji karakterišu povećanje prosječne mjesečne zarade za 1% povećanja odgovarajućeg faktora (troškovi osnovnih sredstava, učešće zaposlenih sa višom i nepotpunom visokom stručnom spremom, itd.).
Procijenjena jednačina regresije (1′) 16 bila je sljedeća:
LnWagei = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (1′)
Značajne razlike između vrijednosti indikatora uključenih u model, kako u dinamici tako iu teritorijalnom smislu, dovele su do toga da se koeficijenti regresije dobijeni kao rezultat analize također značajno razlikuju jedni od drugih (tabela 7).
Proračuni su pokazali da je u regijama Centralnog federalnog okruga promjena prosječne mjesečne plate u velikoj mjeri (83%) zbog uticaja faktora kao što su cijena osnovnih proizvodnih sredstava, udio zaposlenih sa višom i nepotpunom visokom stručnom spremom. u ukupnom broju zaposlenih i drugim parametrima uključenim u model (1). Dok se u konstitutivnim entitetima Dalekoistočnog i Sibirskog federalnog okruga varijacija u prosječnim mjesečnim zaradama od 74 odnosno 46% objašnjava drugim parametrima koji nisu uključeni u model, što će dodatno zahtijevati dodatna istraživanja kako bi se identifikovali neidentifikovani faktori i analizirao njihov uticaj na prosečne mesečne zarade.
Utvrđeno je da će se prosječna mjesečna plata u većoj mjeri povećati s povećanjem cijene osnovnih proizvodnih sredstava u regijama Centralnog, Volškog i Uralskog federalnog okruga (dakle, s povećanjem cijene osnovnih proizvodnih sredstava za 1%, prosječna mjesečna plata u regijama određenih federalnih okruga će porasti za 0,85, 0,77, odnosno 0,67%. Prosječna mjesečna plata će se u najmanjoj mjeri promijeniti s povećanjem cijene osnovnih proizvodnih sredstava u konstitutivnim entitetima Sibirskog i Dalekoistočnog federalnog okruga.
Istovremeno, u regionima Sibirskog federalnog okruga značajan uticaj na formiranje prosečne mesečne zarade imaju parametri kao što su udeo zaposlenih sa višim i nepotpunim visokim obrazovanjem, kao i sa srednjim specijalizovanim i osnovnim stručnim obrazovanjem. obrazovanje (npr. povećanjem udjela zaposlenih sa srednjim stručnim i osnovnim stručnim obrazovanjem za 1%, prosječna mjesečna plata će porasti za 12%, a sa povećanjem udjela zaposlenih sa višom i nepotpunom od 1% visoko obrazovanje - za 8%).
Pozitivna priroda odnosa između udjela zaposlenog stanovništva sa različitim nivoima obrazovanja i prosječne mjesečne plate otkrivena je u subjektima federalnih okruga kao što su Centralni, Južni, Volški i Sibirski (u regijama Centralnog federalnog okruga). , uz povećanje od 1% udjela zaposlenih sa višom i nepotpunom visokom stručnom spremom, kao i sa srednjim stručnim i osnovnim stručnim obrazovanjem, prosječna mjesečna plata će se povećati za 2 odnosno 6%.
U konstitutivnim entitetima Sjeverozapadnog, Uralskog i Dalekoistočnog federalnog okruga uočena je inverzna priroda odnosa između udjela zaposlenih sa različitim nivoima obrazovanja i prosječne mjesečne zarade. U regijama Sjeverozapadnog federalnog okruga, uz povećanje udjela zaposlenih sa višom i nepotpunom visokom stručnom spremom, kao i sa srednjom opštom i nepotpunom srednjom stručnom spremom, prosječne mjesečne obračunate zarade smanjuju se za 1, odnosno 2%. Ovaj rezultat analize zahtijeva dodatna istraživanja kako bi se utvrdili razlozi za ovu situaciju.
Očigledno je da je u regionima Centralnog, Volškog i Uralskog federalnog okruga visok nivo plata radnika u nekim slučajevima povezan sa preovlađujućim industrijama (mašinstvo, raketna i svemirska industrija, proizvodnja aviona, radio i elektronika). industrija, željeznička tehnika itd.). Razvoj ovih oblasti dovodi do potrebe, s jedne strane, za poboljšanjem materijalno-tehničke baze kroz nabavku osnovnih sredstava, as druge strane, za privlačenjem visokokvalifikovanih stručnjaka sposobnih da koriste najnoviju opremu za proizvodnju inovativnih proizvoda. .
Generalno, treba naglasiti da su na osnovu rezultata analize regresione jednačine (1′) identifikovane grupe regiona koje se međusobno razlikuju po pravcu i stepenu uticaja nezavisnih varijabli na prosečne mesečne obračunate zarade:
prva grupa - troškovi osnovnih proizvodnih sredstava i udio zaposlenih sa različitim nivoima obrazovanja imaju značajan pozitivan uticaj na formiranje prosječne mjesečne zarade (regije Centralnog federalnog okruga);
druga grupa - troškovi osnovnih sredstava imaju veći uticaj na formiranje prosečnih mesečnih zarada, a manje pozitivan uticaj ima udeo zaposlenih sa različitim nivoima obrazovanja (subjekata Volškog i Južnog federalnog okruga);
treća grupa - veći pozitivan uticaj na formiranje zarada ima udeo zaposlenih sa različitim nivoima obrazovanja, a manje pozitivan uticaj na cenu osnovnih proizvodnih sredstava (regije Sibirskog federalnog okruga);
četvrta grupa - troškovi osnovnih proizvodnih sredstava imaju veći pozitivan uticaj na formiranje plata, a negativan uticaj ima udeo zaposlenih sa različitim nivoima obrazovanja (regije severozapadnog, uralskog i dalekoistočnog federalnog okruga).
Međutim, negativan uticaj udjela zaposlenih sa različitim nivoima obrazovanja na formiranje prosječne mjesečne zarade zahtijeva dodatnu analizu radi utvrđivanja razloga i interpretacije rezultata.
Drugi model (zavisna varijabla u kojoj je prosječan novčani dohodak stanovništva po glavi stanovnika) dobijen je uzimanjem logaritma modifikacije Cobb-Douglasove funkcije:
L i = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (2)
Gdje
zavisna varijabla:
Ii je prosječan dohodak po glavi stanovnika i-te regije u cijenama 2009. godine, rubalja;
nezavisne varijable su iste kao u jednadžbi regresije (1′).
Procijenjena jednačina regresije (2′) imala je sljedeći oblik:
LnIi = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (2′)
Generalno, treba napomenuti da su zaključci na osnovu analize regresione jednačine (2′) uporedivi sa rezultatima analize regresione jednačine (1′) i po stepenu uticaja nezavisnih varijabli na prosek. dohodak stanovništva po glavi stanovnika, a u pravcu uticaja.
Kao iu prvom modelu, promjena prosječnog novčanog dohotka stanovništva po glavi stanovnika u regijama Centralnog i Volškog federalnog okruga za više od 80% određena je troškovima osnovnih proizvodnih sredstava i udjelom zaposlenih sa različitim nivoa obrazovanja. Dok je u konstitutivnim entitetima Dalekoistočnog i Sibirskog federalnog okruga varijacija zavisne varijable za 74 i 46%, respektivno, određena neuračunatim faktorima (tabela 8).
Rezultati dobiveni za pojedine federalne okruge u drugom modelu također su u korelaciji sa onima koji su pronađeni u prvom slučaju. Tako u regionima Sibirskog federalnog okruga povećanje udjela zaposlenih sa višim i nepotpunim visokim obrazovanjem za 1% dovodi do povećanja prosječnog dohotka stanovništva po glavi stanovnika i prosječne mjesečne plate za 7 i 8%. , odnosno. A povećanje udjela zaposlenih sa srednjim stručnim i osnovnim obrazovanjem praćeno je povećanjem prihoda i plata za 11, odnosno 12%.
Kao i kao rezultat analize regresione jednačine (1′), identifikovani su federalni distrikti u kojima je povećanje udjela zaposlenih sa različitim nivoima obrazovanja praćeno smanjenjem prosječnog monetarnog dohotka stanovništva po glavi stanovnika. (subjekata Dalekoistočnog, Uralskog, Sjeverozapadnog federalnih okruga), što dovodi do potrebe dodatnih istraživanja.
Generalno, možemo zaključiti da model tržišne ekonomije koji se razvio u Rusiji ne određuje uvijek odnos između nivoa obrazovanja i prihoda stanovništva. Na osnovu analize, takođe je otkriveno da je jedan od faktora koji utiče na visinu zarada i prihoda stanovništva trošak osnovnih proizvodnih sredstava. Dakle, rezerve za rast plata i time osiguranje odnosa između nivoa obrazovanja i prihoda stanovništva uzrokovane su, s jedne strane, diverzifikacijom proizvodnje, as druge, povećanjem troškova fiksne proizvodnje. proizvodna sredstva.
Dakle, promjene u organizaciji proizvodnog procesa, koje uključuju ne samo nabavku najnoviju tehnologiju i tehnologije, naučni razvoj, ali su praćeni i istovremenim razvojem nepovezanih industrija, proširenjem asortimana proizvoda, što dovodi do povećanja uloge ljudskog faktora. To je zbog činjenice da je prilikom realizacije transformacija potrebno osmisliti i organizirati nova područja djelovanja i stvoriti nove proizvodne komplekse. S tim u vezi, zahtjevi za stručno osposobljavanje zaposlenih, njihove kvalifikacije, iskustvo u proizvodnji, što je praćeno povećanjem potražnje za specijalistima sa višim stepenom obrazovanja.
Tabela 5
Diferencijacija regija Ruske Federacije prema udjelu zaposlenih sa srednjim specijalizovanim i osnovnim stručnim obrazovanjem (rangiranje prema podacima iz 2009. godine)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regije Ruske Federacije s najvećim udjelom zaposlenih osoba sa srednjim specijalizovanim i osnovnim stručnim obrazovanjem | |||||
| Tyumen region | 42,6 | 52,7 | 50,0 | 49,2 | 67,1 |
| Volgograd region | 39,1 | 43,2 | 48,9 | 59,1 | 59,0 |
| Republika Tyva | 45,9 | 47,6 | 44,8 | 42,6 | 58,5 |
| Arhangelsk region | 48,8 | 52,2 | 50,1 | 53,9 | 58,1 |
| Jamalo-Nenecki autonomni okrug | 53,0 | 48,0 | 47,4 | 44,9 | 57,6 |
| Regije Ruske Federacije s najmanjim udjelom zaposlenih osoba sa srednjim specijalizovanim i osnovnim stručnim obrazovanjem | |||||
| Nižnji Novgorod Region | 39,3 | 38,9 | 41,5 | 43,1 | 36,7 |
| Republika Mari El | 42,3 | 45,1 | 45,3 | 55,2 | 35,6 |
| Saratov region | 44,0 | 43,4 | 46,6 | 45,3 | 34,6 |
| Republika Mordovija | 31,9 | 33,4 | 39,5 | 44,0 | 26,3 |
| Republika Hakasija | 42,2 | 41,9 | 40,4 | 40,3 | 24,5 |
| Max/Min, puta | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 |
U tržišnoj privredi na visinu nadnica, njene funkcije i principe organizacije utiču sledeće grupe faktora: proizvodni, društveni, tržišni, institucionalni (slika 1.3). Svi ovi faktori su međusobno povezani i zajedno određuju visinu nadnica, troškove proizvodnje i blagostanje cjelokupnog društva i predstavnika različitih društvenih grupa.
Proizvodni faktori
Glavni proizvodni faktor koji određuje visinu plata je stepen razvoja proizvodnje i tehnički napredak. Dakle, u ekonomski razvijenim zemljama visoke plate su posledica visoke produktivnosti rada i upotrebe savremenih proizvodnih tehnologija. Tehnički napredak dovodi do upotrebe tehnologija koje zamjenjuju rad i štede radnu snagu, povećavajući produktivnost rada, povećanje proizvodnje i, shodno tome, povećanje nadnica.
Tehnološki napredak, potreba proizvodnje za poboljšanjem kvaliteta proizvoda i proširenjem funkcija izvođača dovode do većeg složenost rada i višim zahtjevima za kvalifikacijama radnika. Rad savremene tehnologije podrazumijeva veći radni intenzitet i postavlja povećane zahtjeve za kognitivne i emocionalno-voljne procese zaposlenika – raspodjelu, prebacivanje, koncentraciju i stabilnost pažnje, brzinu i tačnost rada, brzinu donošenja odluka, što dovodi do zamora, privremeno smanjenje performansi i zahtijeva značajna sredstva za obnavljanje potrošnje nervne energije.
Rice. 1.3.
Promjene u složenosti rada uključuju korištenje kvalifikovanijih radnika uz odgovarajuće povećanje njihove plate. Suština organizovanja nagrađivanja u ovim uslovima svodi se na adekvatnu procenu složenosti rada i kvalifikacije radnika i, u zavisnosti od toga, odabir oblika i sistema nagrađivanja koji u najvećoj meri uzima u obzir karakteristike tehnološkog procesa i individualni doprinos izvođača.
Uslovi rada predstavljaju skup faktora u proizvodnom okruženju i procesu rada koji utiču na zdravlje i performanse ljudi tokom procesa rada, troškove i rezultate rada. Prema sadržaju, proizvodno-ekološki (temperatura, vlažnost, buka, osvetljenje i dr.), organizaciono-tehnički (tempo, sadržaj tehnoloških operacija, ergonomski i estetski uslovi) i socio-ekonomski (odnosi u timu, prisustvo proizvodnih i međuljudskih sukoba) razlikuju se uslovi.rad. Prema stepenu uticaja na organizam radnika - udobni, prihvatljivi, štetni (nepovoljni) i ekstremni (opasni) uslovi rada.
Uslovi rada i proizvodno okruženje zavise od opreme i tehnologija koje se koriste, organizacije radnih procesa, psihofiziološke i socio-psihološke kompatibilnosti radnika. Poboljšanje uslova rada doprinosi visokoj efikasnosti, smanjenju izgubljenog radnog vremena zbog bolesti i povreda, smanjenju doplata za opasne uslove rada i proizvodnih rizika.
Promjena plata je povezana sa rezultate (proizvođač n awn) rada. Potrebno je analizirati zbog kojih faktora dolazi do povećanja produktivnosti rada, njegovu povezanost sa intenzitetom rada, količinom odrađenog vremena, složenošću rada i kvalifikacijama radnika.
Kvaliteta rada- to je kvalitet proizvoda i izvođenje procesa rada.
Društveni faktori utiču i na visinu zarada, pa je potrebno voditi računa o mentalitetu stanovništva, idejama o socijalnoj pravdi prilikom uvođenja socijalnih garancija i socijalne zaštite stanovništva.
Životna plata- ovo je trošak minimalno potrebnog skupa životnih sredstava za osobu, dobara koja mu omogućavaju održavanje života.
Potrošačka korpa predstavlja minimalni skup proizvoda, dobara i usluga koji su potrebni za ljudski život. Potrošačka korpa se utvrđuje za Rusiju u cjelini i za sastavne entitete Ruske Federacije i koristi se za izračunavanje troškova života.
Strukturu potrošačke korpe čine tri dijela: hrana, neprehrambeni proizvodi i usluge. Obim potrošnje izračunava se u prosjeku po osobi za svaku od glavnih socio-demografskih grupa stanovništva kao što su radno aktivno stanovništvo, djeca i penzioneri.
U tržišnim uslovima rast troškova života i proširenje strukture potrošačke korpe dovode do rasta kupovna moć stanovništvo i stope plata.
Minimalna plata djeluje kao državna garancija u oblasti plata.
Povećanje udjela “socijalnih plata”(redovne isplate za dijete, garancije države, regije, poslodavca) u ukupnim primanjima zaposlenog djeluje kao faktor koji ograničava visinu zarada.
Uslovi mobilnosti radne snage pružaju priliku pojedincima i društvenim grupama da se presele i presele u druge regione, što povećava njihovu konkurentnost na tržištu rada i njihove plate. Na državnom nivou, kretanja radne snage uzrokovana su neskladom između raspodjele radnih resursa po područjima primjene rada i zahtjeva proizvodnje ili zaposlenika. Na nivou preduzeća ili organizacije, uzrok kretanja radnika je nesklad između potreba, motiva, interesa zaposlenog i zahtjeva koji se pred njega postavljaju.
Tržišni faktori utiču na veličinu i regulisanje zarada i zavise od stepena razvijenosti tržišta rada.
Dosezanje visoko nivo zaposlenosti jedan je od glavnih ciljeva makroekonomske politike države. Ekonomski sistem koji stvara dodatni broj radnih mjesta ima za cilj da poveća količinu društvenog proizvoda i time u većoj mjeri zadovolji materijalne potrebe stanovništva. Uz nepotpunu upotrebu raspoloživih radnih resursa, ekonomski sistem funkcioniše ne dostižući granicu svojih proizvodnih mogućnosti.
Tržište rada je jedan od najvažnijih uslova tržišnog mehanizma. Omogućava efikasno korišćenje radnog potencijala zaposlenih, stvara konkurenciju za radna mesta, promoviše rast kvalifikacija osoblja i smanjuje njihovu fluktuaciju. Tržište rada također povećava mobilnost osoblja i promovira širenje različitih oblika zapošljavanja.
U čl. 1 Zakona Ruske Federacije od 19. aprila 1991. br. 1032-1 „O zapošljavanju stanovništva u Ruska Federacija„Zapošljavanje se definiše kao „aktivnosti građana u vezi sa zadovoljenjem ličnih i društvenih potreba, koje nisu u suprotnosti sa zakonodavstvom Ruske Federacije i po pravilu im donose zaradu, prihod od rada.“ Glavne karakteristike zapošljavanja su :
prisustvo radne snage i društveno korisnih aktivnosti;
- - zakonitost ove aktivnosti;
- - dostupnost, po pravilu, prihoda (iako prihoda možda neće biti, na primjer, za redovne studente).
Upravljanje zapošljavanjem podrazumijeva ciljano djelovanje na tržište rada, povećanje potražnje za rad, osiguravanje ravnoteže između potražnje i ponude radne snage u različitim sferama i sektorima privrede, što podrazumijeva identifikaciju glavnih vrsta zapošljavanja.
Nivoi zaposlenosti i fluktuacije u ponudi i potražnji radne snage, tj. tržišni uslovi su usko povezani zbog nefleksibilnosti zarada uzrokovane uticajem institucionalnih faktora (npr. ugovorno regulisanje uslova zarada, rad sindikata itd.). Potražnja za radnom snagom na tržištu rada proizilazi iz potražnje za robom i uslugama. Dakle, smanjenje potražnje za pojedinim profesijama i vrstama poslova dovodi do smanjenja negarantovanog fleksibilnog dijela zarada za odgovarajuće radnike i ima negativan uticaj na sigurnost posla.
Dugoročni uslovi rada utvrđeni ugovorom o radu i orijentacija kompanije na stope plata koje nude konkurenti pomažu u ograničavanju uticaja smanjenja potražnje za radnom snagom na stope nadnica. Prekomjerna potražnja na tržištu rada za određenim kategorijama radnika, shodno tome, dovodi do povećanja stopa plata.
Troškovi rada u proizvodnji također djeluju kao jedan od tržišnih faktora koji određuju visinu plata. S jedne strane, poslodavac je zainteresovan za jeftinu radnu snagu, as druge, stepen tehnološke razvijenosti, savremena oprema i složenost rada postavljaju visoke zahtjeve pred izvođača, njegove kvalifikacije i radne vještine, što povećava troškove proizvodnje.
za radnu snagu. Osim toga, smanjenje ovih troškova otežava i uticaj društvenih i institucionalnih faktora. Ali istovremeno, visoko učešće troškova rada u ukupnim troškovima proizvodnje sputava rast realnih zarada, ako nije praćeno smanjenjem jediničnih troškova po jedinici (rublji) proizvodnje.
Dinamika cijena robe široke potrošnje i usluga, kao i inflaciona očekivanja zaposlenih(očekivanja očekivanog nivoa inflacije u narednom periodu zbog uticaja faktora tekućeg perioda) je i tržišni faktor koji utiče na visinu nominalnih i realnih zarada, budući da realno i očekivano povećanje troškova života povećava „cena” minimalnog reprodukcije u stopi nadnice, koja se odražava na svim nivoima, kupovnoj moći, na njegovoj masi i udelu u troškovima, na jediničnim troškovima po rublji proizvodnje.
Institucionalni faktori(od lat. institutio - uputstva, uputstva) povezana su sa upravljanjem i regulisanjem različitih sfera ekonomskih i društvenih odnosa. Oni određuju obim, pravce i metode državne i regionalne ekonomske regulacije u organizaciji nadnica. Tu spadaju: aktivnosti sindikata, udruženja poslodavaca na ugovornom regulisanju uslova zarada, razvoj i formalizacija sistema socijalnog partnerstva.
Razmatrane grupe faktora utiču na nivo nominalnih i realnih zarada, na odnos stopa rasta produktivnosti rada i troškova proizvodnje, kao i na validnost diferencijacije plata u različitim oblastima i delatnostima.
- Sigurnost života / ur. V. M. Maslova. M., 2014. str. 77.
- URL: center-yf.ru/data/economy/Potrebitelskaya-kor2ina.php.
“Travkin Pavel Viktorovič Uticaj dodatnog stručnog osposobljavanja na plate radnika Specijalnost 08.00.05 - Ekonomija i upravljanje nacionalnom ekonomijom...”
-- [ Strana 1 ] --
Savezna državna autonomna obrazovna
ustanova visokog stručnog obrazovanja
„Nacionalni istraživački univerzitet
"srednja ekonomska škola""
Kao rukopis
Travkin Pavel Viktorovič
Uticaj dodatnog stručnog osposobljavanja na
plate radnika
Specijalnost 08.00.05 - Ekonomija i upravljanje ljudima
ekonomija (ekonomija rada)
TEZA
za akademski stepen
Naučni direktor Kandidat ekonomskih nauka
Vanredni profesor Roshchin S.Yu.
Moskva 2014 Sadržaj Uvod
Poglavlje 1. Ekonomska analiza dodatnog stručnog osposobljavanja
1.1. Dodatna stručna obuka: pojam i vrste 17
1.2. Teorijski aspekti uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na produktivnost rada i nadnice
1.3. Ekonometrijski problemi procjene uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja
1.4. Istraživanje o dodatnom stručnom osposobljavanju u Rusiji
Poglavlje 2. Dodatna stručna obuka u ruskim preduzećima
2.1. Obim dodatnog stručnog osposobljavanja u različite zemlje
2.2. Dinamika stručnog osposobljavanja u Rusiji
2.3. Potražnja za radničkim vještinama u ruskim preduzećima i dodatnom stručnom obukom ......... 54
2.4. Faktori koji utječu na obim dodatnog stručnog osposobljavanja u ruskim preduzećima.................................. 70
2.5. Obim obuke: rezultati regresiona analiza........ 75 Poglavlje 3. Procjena uticaja dodatne stručne obuke na plate radnika
3.1. Modeliranje uticaja dodatne obuke na plate zaposlenih
3.2. Metodologija za ekonometrijsku analizu dodatnog stručnog osposobljavanja o zaradama radnika... 102
3.3. Empirijske procjene uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na plate ruskih radnika
3.3.1. Podaci i deskriptivna analiza
3.3.2. Procjena uticaja dodatne obuke na zarade - OLS model i metod dvostruke razlike u razlikama...... 119 3.3.3. Procjena uticaja dodatne obuke na plate - kvantilni regresijski model
3.4. Implikacije za javnu politiku
Bibliografija
Prijave
Dodatak A
Dodatak B
Dodatak B
Uvod Relevantnost Tehnološki napredak podrazumijeva promjene u zahtjevima za kompetencijama zaposlenih, što podstiče kontinuirano usavršavanje znanja i vještina tokom cijele radne karijere. Na novom radnom mjestu stiču se nova znanja i vještine vezane za profesionalnu djelatnost. Do ovog znanja može doći kroz posmatranje iskusnijih kolega i kroz mentorstvo. Istovremeno, kompanije mogu slati svoje zaposlene na formalizovane kurseve obuke, kao što su specijalne obuke, seminari itd. Poslodavci očekuju da će se zaposlenik zahvaljujući kursevima brzo prilagoditi novom radnom mestu i postići maksimalnu produktivnost.
Osim toga, obučavaju se ne samo novi već i iskusni zaposleni.
Zašto kompanije ulažu u obuku osoblja?
Zbog činjenice da u savremeni svet Tehnologije se stalno razvijaju, poslodavci su primorani da se prilagođavaju promjenjivim okolnostima. Problem nedostatka kvalifikovanih radnika sve više se vezuje ne toliko za uslove na tržištu rada (plata, beneficije, prestiž profesije i mesto rada), već sa invalidnosti sistemi stručnog obrazovanja. Kako bi riješile ovaj problem, kompanije ulažu novac u obuku svojih zaposlenika kako bi stekli nova znanja i vještine i time unaprijedili svoje vještine.
Kao povrat ulaganja, preduzeća očekuju povećanje konkurentnosti na tržištu roba i usluga.
U razvijenim zemljama (posebno u onim članicama Organizacije za ekonomsku saradnju i razvoj – OECD) poslodavci aktivno ulažu u razvoj ljudskog kapitala zaposlenih.
Prema studiji Svjetske banke, više od polovine kompanija u ovim zemljama zaposlenima pruža neki vid dodatne obuke. Postoji razlog za vjerovanje da je situacija u Rusiji drugačija. Prema istraživanju1, nivo ulaganja u dodatnu obuku u Rusiji je mnogo niži. Razlika se može objasniti činjenicom da poslodavci ne vide smisao u takvim ulaganjima, jer je lakše namamiti zaposlenog sa potrebnim kvalifikacijama nego obučiti nekog svog. Osim toga, u Rusiji postoji problem visoke mobilnosti radnika, zbog čega firme nemaju povjerenja da će dobiti povrat ulaganja u budućnosti.Postavlja se pitanje: da li je ulaganje u ljudski kapital isplativa investicija u Rusiji? Da li oni koriste kompanijama? Ili su takva ulaganja preporučljiva samo u slučajevima krajnje proizvodne potrebe? Uostalom, dodatna stručna obuka je korisna ne samo kompaniji, već i samim zaposlenima, jer povećava njihov ljudski kapital. Da li obuka poboljšava produktivnost i samim tim plaća? Ako postoji pozitivan efekat od obuke za zaposlenog u vidu povećanja zarada, onda možemo pretpostaviti da je i preduzeće dobilo pozitivan efekat u vidu povećanja produktivnosti rada. Potvrda uticaja dodatne obuke na plate značiće prisustvo takvog uticaja Ruski radnik: obrazovanje, profesija, kvalifikacije / ur. V. Gimpelson, R. Kapelyushnikov. M.: Izdavačka kuća. Dom Državnog univerziteta Visoka ekonomska škola, 2011.
i na povećanje produktivnosti zaposlenih, odnosno opravdavanje koristi ulaganja u ljudski kapital svojih zaposlenih i za poslodavca.
Da bismo ispravno protumačili dobijene procjene uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na plate radnika i formulisali preporuke za javnu politiku, analiziraćemo uključenost radnika u proces obuke u preduzećima u Rusiji. Analiza ima za cilj dobijanje informacija o tome koja preduzeća se bave obukom zaposlenih, koji zaposleni se obučavaju i koje veštine i kompetencije ova obuka ima za cilj.
Proučavanje ovih pitanja čini se važnim sa stanovišta uporedivosti očekivanih rezultata sa procjenama dobijenim u prethodnim studijama.
Stepen razvijenosti problema
Tema povratka na dodatno stručno obrazovanje prilično je popularna u inostranstvu. U savremenim ekonomskim istraživanjima, tema povratka dodatnog stručnog usavršavanja ima ustaljenu istraživačku tradiciju. Brojni radovi posvećeni su ovoj temi koristeći podatke iz različitih zemalja i razmatrajući problem kako sa stanovišta poslodavca i zaposlenog, tako i iz ugla društva.
Istraživači traže dodatnu stručnu obuku unutar integrisani pristup„celoživotno učenje“ i analiziraju uticaj dodatne obuke na mobilnost radnika, smanjenje nezaposlenosti, ublažavanje ekonomske nejednakosti, ekonomski rast i još mnogo toga. Međutim, prije svega, dodatno stručno osposobljavanje utiče na unapređenje znanja i vještina koje su tražene na poslu, a samim tim i na povećanje produktivnosti rada. Povećanje produktivnosti rada dovodi do povećanja plata ako poslodavac ne želi da izgubi obučenog radnika.
Razmotrimo glavne studije posvećene analizi ovog konkretnog odnosa.
Temeljni rad pripada G. Beckeru, koji je objasnio čijim sredstvima treba finansirati dodatno stručno osposobljavanje utvrđivanjem povrata ulaganja u opći ili specifični ljudski kapital. Dakle, ulaganja u specifičan ljudski kapital uglavnom idu u korist postojećeg poslodavca (jer zaposleni stiče znanja i vještine koje su mu korisne samo na trenutnom poslu), pa poslodavac mora učestvovati u finansiranju takve obuke. Dok investicije u opšti ljudski kapital treba da plati sam zaposleni, jer koristi od takve obuke mogu biti i na drugim mestima rada.
Naknadne studije autora kao što su D. Acemoglu, J. Pischke, E. Katz, E. Ziderman i drugi su pokazale da je pretpostavka G. Beckera netačna i da mnogi poslodavci imaju mogućnost da svoju najamninu primaju od obučavanja radnika za opšta znanja i vještine kroz različiti faktori koji uzrokuju nesavršenosti tržišta rada, na primjer zbog asimetrije informacija ili kompresije plata. Čitav niz studija (G. County, V. Groot, L. Dearden, H. Reed, J. van Reenen) potvrdio je da poslodavac može dobiti najam od obuke zaposlenika: autori su pokazali da povećanje produktivnosti rada nakon dodatnog stručnog usavršavanja obuka je nekoliko puta veća od rasta plata.
Treba napomenuti da je mjerenje produktivnosti rada veoma težak zadatak, pa su se mnogi istraživači fokusirali na analizu promjena plata nakon što je zaposlenik prošao dodatnu stručnu obuku. Empirijske procene uticaja dodatne obuke na zarade prikazane su u radovima A. Buta, L. Lyncha, D. Parenta, H. Regnera.
Istraživači također sugeriraju da se sposobniji ljudi mogu obučavati češće ili češće, što dovodi do bržeg rasta plata za sposobnije. Takođe, povećanje plata može biti direktno povezano sa stepenom sposobnosti ovih ispitanika. Dakle, procjenom uticaja dodatne obuke na rast plata, istraživači dobijaju procjenu mješovitog utjecaja - kako same obuke tako i sposobnosti pojedinca.
Ovaj problem endogenosti pokušava se riješiti uključivanjem testova sposobnosti ili vojnih kvalifikacija u procjenu. Takođe, jedno od rješenja je korištenje ekonometrijskog modela prve razlike ili metodologije fiksnih efekata, koji omogućavaju da se u procjeni uzmu u obzir promjene karakteristika iz prethodnog perioda, čime se eliminišu nepromjenjivi efekti, uključujući i individualne efekte. sposobnosti, pod pretpostavkom da su one nepromijenjene tokom analiziranog perioda. Ova metodologija je korišćena u radovima J. Veuma, O. Lazareve, M. Gerfina, A. Bassaninija i kolega.
Dok su pitanja dodatnog stručnog usavršavanja popularna u stranim studijama, u Rusiji postoji ograničen broj radova na ovu temu. U osnovi, ruske studije autora V. Gimpelsona, I. Denisove, O. Lazareve, A. Lukjanove, S. Cukhloa fokusirane su na probleme obima dodatne obuke u Rusiji i uključivanja osoblja preduzeća u takvu obuku.
Postoji vrlo malo studija o uticaju dodatne obuke zasnovane na ruskim podacima. Uticaj dodatnog stručnog osposobljavanja na zarade u Rusiji detaljnije je razmatran u radu O. Lazareve. Studija je zasnovana na podacima iz 2001–2003. i ne bavi se pitanjem uticaja neopaženih sposobnosti na povratak na dodatnu obuku. Empirijske procene uticaja različitih oblika dodatne obuke na zarade na osnovu pojedinačnih podataka date su u radu M. Bergera, J. Earlea i K. Sabirjanove koristeći podatke za 1994–1998. a u radu E. Alexandrove i E. Kalabina - o podacima o zaposlenima jednog preduzeća za 2003–2010. Ne postoji sveobuhvatna studija o uticaju dodatne stručne obuke na povećanje plata ruskih radnika na osnovu savremenih podataka. Trenutno za Rusiju ne postoje rezultati analize povećanja plata nakon učešća zaposlenika u naprednoj obuci ili programu prekvalifikacije koji bi koristio metodologiju koja uzima u obzir uticaj neuočljivih karakteristika na efekat dodatne obuke.
Relevantnost i odsustvo u ekonomskoj literaturi studija o Rusiji koje proučavaju problem uticaja nivoa sposobnosti pojedinca na merenje rasta zarada nakon završenog dodatnog stručnog usavršavanja predodredili su izbor teme i svrhe rada disertacije.
Svrha i zadataka istraživanje disertacije
– – –
Uticaj dodatne stručne obuke na rast plata zaposlenih.
Teorijska osnova istraživanja Teorijska i metodološka osnova istraživanja disertacije bile su odredbe savremene teorije ekonomije rada, radovi domaćih i stranih autora posvećeni pitanjima dopunskog stručnog osposobljavanja. Empirijski dio disertacije koristi savremene metode ekonometrijske analize, a posebno alate regresione analize.
– – –
„Rusko praćenje ekonomske situacije i zdravlja stanovništva Visoke škole ekonomije Nacionalnog istraživačkog univerziteta“ (RLMSHSE) sprovodi Viša škola ekonomije Nacionalnog istraživačkog univerziteta
i Demoscope dd uz učešće Populacionog centra Univerziteta Sjeverne Karoline u
Chapel Hill i Institut za sociologiju Ruske akademije nauka. RLMS-HSE web stranice:
http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms i http://www.hse.ru/rlms. U ranim fazama monitoring se zvao RLMS, ali u sadašnjoj studiji koristit ćemo potonji naziv.
Istraživanje VVVRT sprovodi Laboratorija za istraživanje tržišta rada Visoke škole ekonomije Nacionalnog istraživačkog univerziteta od 2009. godine.
Detaljnije informacije o bazi podataka VVVRT prikazane su u paragrafu 2.3 disertacije.
Od 2002. godine, u ime Ministarstva obrazovanja i nauke Ruske Federacije, Viša ekonomska škola Nacionalnog istraživačkog univerziteta formira i implementira sveobuhvatan sistem za prikupljanje, obradu i prezentovanje sistematskih informacija o ekonomskom ponašanju učesnika u obrazovnom sistemu. tržište usluga - Monitoring ekonomije obrazovanja (MEO). IEO web stranica: http://memo.hse.ru.
Istraživanja poslovnog okruženja i performansi preduzeća (BEEPS) zajednički provode Svjetska banka i Evropska banka za obnovu i razvoj. BEEPS web stranica: http:. www.enterprisesurveys.org/Data/ExploreTopics/workforce.
2. Predložen je algoritam za procenu uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na zarade metodom dvostruke razlike u razlikama, koji omogućava da se, uz pretpostavku konstantnih sposobnosti u kratkom roku, reši problem uticaja neuočljive karakteristike pojedinca o procijenjenom povećanju plata nakon obuke.
3. Provedene su empirijske procjene kako bi se dokazalo da dodatna stručna obuka povećava plate zaposlenika. Procjena efekta dodatnog treninga ostaje pozitivna i nakon uzimanja u obzir uticaja neuočljivih karakteristika pojedinca.
4. Izvršena je sveobuhvatna procjena uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na rast plata.
Utvrđeno je da povećanje plata zavisi od stepena sposobnosti pojedinca i sektora zaposlenosti, a nivo osnovnog obrazovanja nema statistički značajan uticaj na visinu povećanja.
Praktični značaj Materijali za ovo istraživanje disertacije korišteni su na sljedeći način:
– – –
Provjera rezultata rad Osnovne odredbe a rezultati istraživanja disertacije predstavljeni su u izvještajima na sljedećim naučnim i naučno-praktičnim skupovima: 1) Međunarodna konferencija „Ključne kompetencije 21. stoljeća: nove dimenzije pismenosti savremeni čovek(Moskva, Rusija, 2014);
2) VII Međunarodna kongresna izložba „Globalno obrazovanje – obrazovanje bez granica“, u okviru tematske sesije „Kompetencije savremenih odraslih: rezultati međunarodne PIAAC studije i novi izgledi za obrazovnu politiku“ (Moskva, Rusija, 2013); 3) „Tranzicije na tržištu rada i rada“ (Univerzitet u Tampereu, Tampere, Finska, 2013); 4) Drugi ruski ekonomski kongres (Suzdal, Rusija, 2013);
5) IX međunarodna naučna konferencija „Održivi razvoj ruskih regiona: ekonomija političkih procesa i novi model prostornog razvoja“ (Ekaterinburg, Rusija, 2012);
6) XIII aprilska međunarodna naučna konferencija „O problemima ekonomskog i društvenog razvoja” (Moskva, Rusija, 2013);
7) XIII Međunarodna naučno-praktična konferencija o problemima reforme javnog sektora „Tranzicija javnog sektora” (Sankt Peterburg, Rusija, 2011); 8) VIII Međunarodna naučno-praktična konferencija o problemima ekonomskog razvoja u savremenom svetu „Održivi razvoj ruskih regiona: ljudi i modernizacija” (Ekaterinburg, Rusija, 2011).
Glavni teorijski i praktični rezultati istraživanja disertacije ogledaju se u šest štampanih radova ukupnog obima od 7,2 str. (autorski doprinos 7,2 p.p.). Od toga su tri članka objavljena u časopisima koje je preporučila Visoka atestacijska komisija Ministarstva obrazovanja i nauke Rusije, u ukupnom obimu od 2,4 pp.
Logika i struktura rada Logika istraživanja disertacije zasniva se na kombinaciji teorijske i empirijske analize uticaja dodatnog stručnog usavršavanja na plate radnika, a uključuje i pregled glavnih teorijskih i empirijsko istraživanje posvećena ovom problemu, vršeći empirijsku analizu podataka o ruskom tržištu rada i razmatrajući dobijene rezultate u cilju izrade preporuka za javnu politiku u oblasti podrške dodatnom stručnom osposobljavanju u preduzećima.
U skladu sa logikom istraživanja, disertacija ima sljedeću strukturu.
U prvom poglavlju dat je pregled vrsta obuke i formulisana definicija pojma „dopunsko stručno osposobljavanje“ koji će se koristiti u radu. Zatim se razmatraju teorijski i empirijski pristupi proučavanju uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na povećanje produktivnosti rada i nadnica radnika.
Poseban paragraf postavlja ekonometrijske probleme u procjeni uticaja dodatne obuke na plate radnika.
Poglavlje drugo posvećen je proučavanju obima dodatne stručne obuke u ruskim preduzećima.
Izvršeno je međunarodno poređenje obima dodatne obuke u preduzećima. Analiziraju se potražnja poslodavaca za određenim vještinama zaposlenih i čiji je razvoj vještina usmjeren na internu obuku. Data je empirijska analiza uticaja različitih faktora na skalu dodatne stručne obuke koju pružaju preduzeća.
U trećem poglavlju analizira se uticaj dodatnog stručnog osposobljavanja. Metodologija je opisana. Na osnovu deskriptivne statistike vrši se poređenje radnika koji i onih koji u proteklom periodu nisu pohađali programe usavršavanja ili prekvalifikacije. Za različite podgrupe radnika pokazuje u kojoj mjeri dodatna stručna obuka utiče na rast plata kada se procjenjuje različitim metodama. Na osnovu dobijenih rezultata daju se preporuke za javnu politiku u oblasti dodatnog stručnog osposobljavanja u Rusiji.
U pritvoru Sumiraju se rezultati istraživanja disertacije i navode pravci daljeg istraživanja na temu uticaja dodatnog stručnog usavršavanja.
Poglavlje 1. Ekonomska analiza dodatnog stručnog osposobljavanja
1.1. Kontinuirano stručno osposobljavanje: pojam i vrste Kontinuirano stručno osposobljavanje, koje se odvija u toku radnog perioda, obično se smatra procesom razvoja znanja i vještina kod radnika nakon perioda završene formalne obuke. Dodatno stručno osposobljavanje obuhvata različite oblike i vrste sticanja znanja i veština zaposlenih. Takva obuka uključuje kako naprednu obuku, kojom se razvijaju vještine i znanja u okviru trenutne specijalizacije zaposlenog, tako i programe prekvalifikacije kojima se zaposleni uči novoj specijalnosti.
Vrste dodatnog stručnog osposobljavanja razlikuju se po trajanju obuke, načinu obuke, izvoru finansiranja i drugim karakteristikama. Prije nego što pređemo na raspravu o utjecaju dodatnog stručnog osposobljavanja, potrebno je razmotriti poteškoću u definiranju pojma i mjerenju obima dodatne obuke, a zatim formulisati šta tačno u ovom disertacijskom istraživanju podrazumijevamo pod pojmom „dodatno stručno osposobljavanje“. Raznolikost oblika dodatnog stručnog usavršavanja stvara dodatne poteškoće za empirijsko procenjivanje efekata obuke. U zavisnosti od skupa razloga za odabir vrste obuke, procjena efekta obuke može se pomjeriti u različitim smjerovima.
Zbog raznolikosti i fleksibilnosti oblika dodatnog stručnog usavršavanja nije moguće dati potpunu klasifikaciju.
Predstavimo samo klasifikaciju prema glavnim karakteristikama:
– – –
6. Prema trajanju obuke i dokumentu koji to potvrđuje (diploma, svedočanstvo ili državno uverenje, zavisno od trajanja
– – –
Ova raznolikost tipova dovodi do dodatnih poteškoća u mjerenju obima obuke, a samim tim i u procjeni njenog uticaja. Pod povratkom podrazumijevamo promjenu produktivnosti rada i, kao posljedicu, promjenu plata zaposlenika.
Merenje obima obuke kadrova u preduzećima je teško zbog postojanja velikog broja vrsta i oblika obuke. Osim toga, radnici i poslodavci mogu sasvim različito procijeniti količinu obuke. Tako studija u SAD, zasnovana na anketama zaposlenih i poslodavaca u preduzećima, pokazuje da poslodavci vrednuju vreme provedeno na obuku osoblja za četvrtinu više od samih zaposlenih (Barron et al., 1997). To znači da zaposleni jednostavno nisu doživljavali neke od programa razvoja vještina i kompetencija kao dodatnu stručnu obuku.
Prema Uredbi Vlade Ruske Federacije od 26. juna 1995. br. 610 „O odobravanju Modela pravilnika o obrazovnoj ustanovi dodatnog stručnog obrazovanja (napredne obuke) specijalista“.
Shodno tome, kada se ekonometrijski procjenjuje povrat na obuku, doći će do pristrasnosti u rezultatima zbog činjenice da je obuka održana, a zaposleni je ne prijavi.
Takođe, poteškoće u mjerenju obučenosti nastaju i zbog neformalne obuke radnika. Tako je obim neformalne dodatne obuke za radnike, prema nekim procjenama, 5-7 puta veći od skale formalne obuke (Pishke, 2005). Svaka vrsta djelatnosti (industrija) ima svoje specifičnosti, a organizacija procesa rada u svakom preduzeću također ima svoje specifičnosti. Dakle, angažovani radnik mora da stekne znanja i veštine vezane za posebnosti rada i tehnoloških procesa na određenom preduzeću i radnom mestu. Po pravilu, sticanje ovakvih kompetencija se odvija na neformalan način - kroz: 1) akumulaciju iskustva u procesu rada (learning-by-doing); 2) posmatranje rada kolega (učenje gledanjem saradnika); 3) mentorstvo, kada se iskusniji radnik dodeljuje novom zaposlenom, koji je angažovan na obuci.
Gotovo je nemoguće pouzdano izmjeriti obim takve obuke, jer možda čak i ne postoje zapisi koje je zaposlenik saznao, na primjer, posmatrajući kolege. Kao jedan od mogućih alata za mjerenje obima stručnog usavršavanja, istraživači su koristili staž na posljednjem mjestu rada kao određeni pokazatelj specifičnog iskustva stečenog u datoj kompaniji ili djelatnosti. Ukupno radno iskustvo odražava svo profesionalno iskustvo. Ispada da što više iskustva osoba ima više stručnog znanja i vještina. Međutim, ovo mjerenje neformalnog učenja možda nije tačno.
A kako nemamo pouzdane načine mjerenja neformalnog učenja, u ovoj studiji ćemo se fokusirati samo na analizu formalnog dodatnog stručnog osposobljavanja.
Također napominjemo da naša studija uzima u obzir kratkoročne dodatne obuke (odnosno, u trajanju manje od godinu dana), budući da nije moguće izmjeriti povrat od obuke za period od 2-3 godine i dalje. Tokom ovog perioda mogu se desiti značajne promene u individualnim karakteristikama (bračni status, motivacija, itd.), u karakteristikama radnog mesta (na primer, promena posla), u spoljnoj ekonomskoj situaciji (posebno, finansijska kriza može uticati na investicije). odluke u ljudskom kapitalu).
Jedan od mnogih važna pitanja prilikom studiranja dopunske stručne obuke – izvor njenog finansiranja. Budući da ne možemo garantovati da će obuka koju plaća sam zaposlenik uticati na radnu uspješnost na njegovom trenutnom radnom mjestu, 7 u našoj studiji ćemo uglavnom uzeti u obzir dodatnu stručnu obuku koju sponzorira poslodavac. Pretpostavljamo da racionalan poslodavac neće finansirati dodatnu obuku koja nije direktno povezana sa povećanjem produktivnosti zaposlenih.
Uzimajući u obzir sve gore navedene informacije, termin „dodatna stručna obuka“ u ovoj studiji će značiti kratkoročnu formalnu obuku koju finansira poslodavac za zaposlenog kako bi unaprijedio znanja i vještine koje su mu potrebne na primjer, zaposlenik dobije novu specijalnost u kako bi mogli dobiti novi posao. Međutim, ostaje upitno da li će promijeniti posao. Dok će njegova produktivnost rada na njegovom trenutnom radnom mjestu ostati nepromijenjena.
obavljanje radnih obaveza. Obuka može biti u okviru postojeće specijalnosti zaposlenog ili u okviru dodatne (srodne) specijalnosti (na primjer, stjecanje upravljačkih vještina od strane inženjera); odvijaju sa ili bez prekida u profesionalnim aktivnostima, na radnom mjestu ili u specijalizovanim obrazovnim ustanovama.
1.2. Teorijski aspekti uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na produktivnost rada i plate Polazna tačka za proučavanje uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja je teorija ljudskog kapitala Harryja Beckera. Prema ovoj teoriji, produktivnost rada i, shodno tome, nadnice zavise od ljudskog kapitala zaposlenog. Obrazovanjem i sticanjem znanja i vještina na radnom mjestu pojedinac ulaže u svoj ljudski kapital i time povećava svoju produktivnost, zbog čega je poslodavac prinuđen da ovom zaposleniku isplati veću platu kako ne bi prešao među konkurente.
G. Becker predlaže podelu ljudskog kapitala na opšti i specifični. Ulaganja u specifični ljudski kapital dovode do povećanja produktivnosti zaposlenih samo u određenoj kompaniji, dok povećanje opšteg ljudskog kapitala podrazumijeva unapređenje znanja i vještina koje mogu biti korisne drugim poslodavcima.
Radnik koji prođe opštu obuku povećava svoju produktivnost, a pošto je plata radnika na savršeno konkurentnom tržištu rada jednaka njegovoj marginalnoj produktivnosti, kompanije neće moći da povrate svoja ulaganja. Ako poslodavac odredi nižu platu, zaposleni će jednostavno otići kod konkurenata. Specifični ljudski kapital može biti koristan zaposlenom samo na radnom mjestu u kojem trenutno radi. Naime, odluka o tome hoće li ulagati u dodatno stručno osposobljavanje – poslodavac ili sam zaposleni – direktno ovisi o tome kako se raspodijele koristi od povećane produktivnosti zaposlenog. Jedan od zaključaka G. Beckera bio je da je za kompanije neisplativo ulagati u opšti ljudski kapital zaposlenih, te će prema tome poslodavci preuzeti deo troškova samo za razvoj specifičnog ljudskog kapitala zaposlenih (Becker, 2003).
U praksi, Beckerova pretpostavka da će firme ulagati samo u specifične vještine nije potvrđena: u prosjeku više od 60% obuke je opšta obuka, au Evropi ovaj udio dostiže 90% (OECD, 2008). U tom smislu, istraživači su predložili alternativne teorije ulaganja u ljudski kapital radnika.
Objašnjenje ulaganja firmi u opštu obuku bila je teorija informacione asimetrije, zasnovana na pretpostavci da konkurentska firma nije dovoljno upoznata sa pravim učinkom zaposlenog na trenutnom radnom mestu. Povećanjem produktivnosti zaposlenog kroz obuku, poslodavac mu može platiti manje nego što produktivnost rada zahtijeva, čime se nadoknađuju njegovi troškovi obuke, pa čak i ostvaruje profit. Dakle, u uslovima asimetrije informacija, uticaj dodatne stručne obuke na plate radnika je smanjen u poređenju sa savršeno konkurentnim tržištem rada (Katz, Ziderman, 1990; Acemoglu, Pischke, 1999).
Drugo objašnjenje za ulaganja kompanija u ukupan ljudski kapital radnika je teorija kompresije plata, koja otkriva vezu između nivoa sposobnosti i kvalifikacija i povratka na obuku.
Prema ovoj teoriji, firme, zbog nesavršenosti tržišta rada, primaju rentu od radnika - razliku između produktivnosti rada radnika i nivoa minimalne plaće na kojoj radnik ne želi promijeniti posao. Što je viši nivo sposobnosti pojedinca i njegove produktivnosti rada, to je veća renta koju prima poslodavac. Na tržištu rada postoje razni faktori, koji povećavaju nivo plata „odozdo”: uvođenje visoke stope minimalne zarade, aktivnost sindikata itd. o produktivnosti rada kvalifikovanih stručnjaka, zbog čega firme dobijaju veću rentu od visoko produktivnih zaposlenih, budući da je razlika između njihove produktivnosti rada i nadnica znatno veća u odnosu na niskokvalifikovane radnike (Acemoglu, Pischke, 1999; Almeida-Santos , Mumford, 2005.).
Druga teorija koja objašnjava uticaj dodatne obuke na dobitke je teorija signalizacije, koja tvrdi da certifikacija programa obuke više koristi zaposleniku nego poslodavcu. Smatra se da certifikacija obuke smanjuje asimetriju informacija, čime se smanjuju poticaji firmi da ulažu u obuku jer su zakupnine koje primaju smanjene. To je zato što će konkurentski poslodavci bolje razumjeti radnike koji posjeduju certifikat ili drugi dokument koji dokazuje da posjeduju određene vještine i znanja. Međutim, napominjemo da će certifikacija obuke povećati obim dodatnog stručnog usavršavanja koje finansiraju i sufinansiraju sami radnici, jer daje dodatni signal o njihovim profesionalnim kompetencijama (Hansson, 2008).
Poslodavac, ulažući u ljudski kapital zaposlenih, očekuje da će dobiti povrat u vidu povećanja produktivnosti rada. Teorija racionalnog ponašanja kaže da agent (poslodavac) neće investirati ako ne očekuje da će to nadoknaditi u budućnosti. Gotovo sve teorije o dodatnom stručnom osposobljavanju zasnivaju se na tome. Međutim, određeni broj istraživača je testirao empirijske dokaze o povećanju produktivnosti nakon dodatne obuke. Američki istraživači koriste dvije američke baze podataka (Employment Opportunity Pilot Program i The Small Business Administration Survey) za empirijsko testiranje. Njihove procjene pokazuju da je povećanje produktivnosti nekoliko puta veće od povećanja plata, sa identičnim rezultatima u oba istraživanja (Barron et al., 1999).
Nekoliko drugih radova poredi povećanje produktivnosti rada i povećanje plata (vidi tabelu 1P u Dodatku A). Studija zasnovana na podacima iz Ujedinjenog Kraljevstva pokazala je da je uticaj dodatne obuke na produktivnost rada dvostruko veći od njenog uticaja na plate (Dearden et al., 2006).
Prema podacima o dodatnoj obuci u italijanskim firmama, povećanje produktivnosti rada premašuje povećanje plata za 5 puta. Treba napomenuti da u nekim regresijama efekat dodatne obuke na plate nije čak ni statistički značajan, dok je efekat na produktivnost statistički značajan u svim specifikacijama (Counti, 2005).
Komparativna analiza podataka iz Švedske i Francuske pokazuje da radnici nakon obuke povećavaju svoju produktivnost za 3–3,5 puta više od povećanja plata (Ballot et al., 2006).
Mjerenje produktivnosti rada je teško; u stvari, moguće je samo mjerenjem outputa. Međutim, ovaj pristup nije primjenjiv na mnoge kategorije radnika. Stoga, kao alternativu, istraživači upoređuju promjene plata dva radnika koji su završili obuku, od kojih jedan mijenja posao nakon završene obuke, dok drugi ostaje kod istog poslodavca.
Pretpostavlja se da novi poslodavac nije potrošio novac na obuku i da može priuštiti da zaposleniku isplati platu jednaku (ili nešto manju) od njegove produktivnosti rada.
Ovim se mjeri razlika između povećanja plate radnika kod novog poslodavca i promjene plate nemobilnog radnika nakon završetka obuke. Rezultirajuća delta će značiti mogući povrat ulaganja u ljudski kapital zaposlenih.
Studija OECD-a od 11 evropske zemlje pokazuje da je rast plata za nemobilne radnike upola manji od rasta plata onih koji mijenjaju posao (OECD, 2004).
U Švicarskoj postoji jaz od 3-4 puta (Gerfin, 2004).
U jednoj studiji u Velikoj Britaniji, povećanje plata za one koji su promijenili posao iznosilo je 7,5% u odnosu na 2,4% za one koji su zadržali posao (Booth, Bryan, 2002). Koristeći podatke iz SAD, P. Lengermann (1999) pokazuje značajno povećanje plata nakon dugotrajne obuke, takođe za mobilnog radnika (8,3 prema 4%).
Dakle, povećanje plate za mobilnog radnika je znatno veće, ali je takvo poređenje moguće samo uz opštu obuku. Uostalom, obuku koja ima za cilj razvijanje specifičnih vještina cijeni samo pravi poslodavac, dok drugi poslodavci neće biti zainteresirani za to. Istovremeno, kod sadašnjeg poslodavca posebna obuka daje manje povećanje plata u odnosu na opštu obuku, jer druge kompanije neće plaćati kompetencije koje im nisu potrebne. Studija H. Regnera potvrđuje da je povećanje plata nakon opšte obuke veće nego nakon specifične obuke (Regner, 2002).
U mnogim situacijama nije moguće otkriti promjene u produktivnosti radnika, a istraživači koriste promjenu plata nakon dodatne obuke (kontrolisanje promjena u drugim vidljivim karakteristikama pojedinca i posla) kao zamjenu za dokaz rasta produktivnosti radnika. Glavna pretpostavka istraživača je da poslodavac povećava plate samo kada se nivo vještina i kompetencija zaposlenog povećava. Shodno tome, javlja se izazov mjerenja povrata na obuku (Hansson, 2008).
Mnogo je faktora koji utiču na povratak na trening. Prvo, faktori koji su direktno povezani sa samom obukom: na primjer, trajanje obuke ili smjer programa obuke. Drugo, individualne karakteristike zaposlenog: stepen obrazovanja i sposobnosti, pol, kvalifikaciona grupa i vrsta delatnosti. Treće, karakteristike radnog mesta: da li je kompanija monopsonista na tržištu rada, finansijski položaj kompanije, vrsta delatnosti itd. Zadržimo se detaljnije na nizu faktora.
Jedan od faktora je odnos između dodatne stručne obuke i početnog nivoa stečenog obrazovanja. Postoji nekoliko tačaka gledišta. Prvi je da početno stručno obrazovanje pruža uglavnom opšte veštine za određeni profesionalni pravac ili vrstu delatnosti; ove veštine mogu biti korisne u radu u većini kompanija ako diplomac ode da radi po svojoj specijalnosti. Shodno tome, pod jednakim ostalim stvarima, radnik sa nižim stepenom obrazovanja treba da bude upućen na obuku kako bi se popunile praznine, a samim tim i da bi poslodavac nakon obuke dobio stanarinu (Battu et al., 2004; Arulampalam et al. ., 2010).
Drugi stav je da obuka zaposlenih sa višim nivoom obrazovanja omogućava poslodavcima veći povrat na obuku u poređenju sa obukom manje obrazovanih zaposlenih. Postoje dva objašnjenja za ovaj pristup. Prvo, prema teoriji kompresije nadnica, obrazovaniji pojedinci imaju više kvalifikacije i produktivnost rada, što, zajedno sa nižim platama „odozgo”, omogućava poslodavcu da prima veću rentu (Evertsson, 2004). Drugo, stečeno obrazovanje je signal o nivou sposobnosti pojedinca. Shodno tome, obučavanjem sposobnijih pojedinaca, firma dobija najveće povećanje produktivnosti rada (Bassanini et al., 2005).
Kao što je već pokazano, stepen obrazovanja direktno je povezan sa nivoom sposobnosti pojedinca. Upravo je odnos između nivoa sposobnosti pojedinca i povratka na dodatno stručno usavršavanje glavno pitanje o kojem se govori u mnogim radovima posvećenim ovoj temi. Postoji nekoliko aspekata odnosa. Brojna istraživanja potvrđuju da je uticaj dodatne obuke na produktivnost i plate najveći za najsposobnije zaposlene (Darden et al., 2006;
Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1999, itd.). Sljedeći aspekt je da, budući da su prinosi visoki, firme, ceteris paribus, šalju najsposobnije zaposlene na obuku, čime se povećava jaz u platama u odnosu na najmanje sposobne i najmanje motivisane kolege (Lengermann, 1999).
Međutim, potrebno je pojašnjenje, šta tačno istraživači mogu izmjeriti: povrat na dodatnu obuku ili povrat na sposobnosti zaposlenika? Visok nivo sposobnosti zaposlenog može se ispoljiti ne samo tokom rada, već i tokom studiranja: manje vremena provodi na obuci ili stiče više znanja i veština, a samim tim dobija i veći prihod od obuke. Istovremeno, sposobnosti pojedinca, kao i niz drugih faktora (porodične i prijateljske veze, motivacija, itd.), imaju direktan uticaj kako na produktivnost rada (a samim tim i na nivo nadnica) tako i na vjerovatnoću učešća u programima. obuku. Međutim, nivo sposobnosti, motivacije i povezanosti smatraju se neuočljivim karakteristikama, jer ih je gotovo nemoguće izmjeriti. Ne postoji test koji pouzdano pokazuje nivo sposobnosti osobe ili određuje pravu motivaciju osobe. Ispada da će na procjenu povratka sa obuke uticati sposobnosti zaposlenika. Tako, empirijskim testiranjem ove hipoteze koristeći podatke iz Francuske, istraživači dolaze do zaključka da kada se kontroliše odabir radnika u programe obuke od strane poslodavaca, efekat dodatne obuke pada gotovo na nulu (Goux, Maurin, 2000).
Veoma važan faktor koji utiče na stepen uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na produktivnost rada i plate zaposlenih je efekat selekcije na programe obuke. Edukacijom malog broja zaposlenih poslodavac može sebi priuštiti da odabere najsposobnije, kao i zaposlene čija će obuka imati najveći efekat. Dakle, što je veći udio zaposlenih koji prolaze obuku, poslodavcu je teže odabrati one koji su najpogodniji za obuku, i obrnuto. Shodno tome, u takvim uslovima može doći do smanjenja efekta dodatnog stručnog usavršavanja (Bassanini et al., 2005). Istovremeno, može se uočiti efekat selekcije preduzeća. Dakle, pod svim ostalim jednakim uslovima, finansijski je uspješan, razvijajući preduzeća koja će vjerovatnije ulagati u obuku zaposlenih.
Međutim, takva preduzeća, zbog svojih finansijskih mogućnosti, mogu sebi priuštiti zapošljavanje kvalifikovanijih i sposobnijih radnika, koji, kao što je gore opisano, dobijaju veće povrate od obuke u poređenju sa manje sposobnim kolegama (Hansson, 2005). Može se pretpostaviti da što je veći obim dodatnog stručnog osposobljavanja u zemlji, to je manji uticaj obuke na povećanje produktivnosti rada i plata. Međutim, treba napomenuti da nema istraživača koji su dobili pouzdane empirijske dokaze o odnosu između obima obuke i efekta obuke. Istovremeno, ne može se poreći mogućnost uticaja efekta selekcije na povratak sa doškolovavanja.
Prelazeći na opis uticaja drugih faktora, trebalo bi detaljnije da se zadržimo na informacionoj asimetriji na tržištu rada. Kao što je već pomenuto, istraživači se slažu da postoji pozitivan uticaj stručne obuke na produktivnost radnika. Međutim, uticaj na plate zavisi od nesavršenosti tržišta rada, odnosno od odgovora na pitanje koliku kiriju poslodavac može priuštiti da naplati obučenom radniku zbog činjenice da drugi poslodavci ne znaju ništa o sposobnosti radnika.
Utjecaj informacijske asimetrije na povratak na obuku potvrđuje studija u kojoj se procjenjuju razlike u povratima između redovne obuke i certificirane obuke (što znači program obuke u kojem je učešće potvrđeno odgovarajućim certifikatom, diplomom ili drugim dokumentom).
Osnovno obrazovanje djeluje kao signal o određenim vještinama obučenog radnika. Profesionalne kvalifikacije zaposlenog sa takvim signalom postaju jasnije drugim poslodavcima. Shodno tome, firma će biti prinuđena da poveća plate (smanjujući svoju stanarinu) u odnosu na necertificiranu obuku, kako obučeni zaposlenici ne bi bili uhvaćeni i firma izgubila cjelokupno ulaganje u tog zaposlenika (Hansson, 2008).
Pored razlika u obrazovnim postignućima i sposobnostima, istraživači su se zapitali da li rodne razlike utiču na veličinu povratka na dodatnu stručnu obuku. Postoje indicije da je generalno manje vjerovatno da će poslodavci poslati žene na obuku nego muškarce (Leuven, Oosterbeek, 1999). Istraživači takođe zaključuju da je uticaj dodatne obuke na plate kod žena nešto niži nego kod muškaraca (Evertsson, 2004; Regner, 2002; OECD, 2004).
Između ostalog, treba imati u vidu da se poslodavci koji se odluče za ulaganje u ljudski kapital zaposlenih mogu suočiti sa rizikom gubitka ulaganja. Budući da se zaposlenik nakon obuke može ponašati oportunistički i napustiti kompaniju. Uprkos činjenici da interkompanijska mobilnost ne utiče direktno na promenu produktivnosti zaposlenih nakon obuke, ovo pitanje je veoma važno u kontekstu razgovora o povratku na dodatnu stručnu obuku za poslodavca.
Razlozi za promjenu posla mogu biti različiti:
konkurentska kompanija je ponudila bolje uslove ili je zaposlenik odlučio da postane ekonomski neaktivan. Ovo smanjuje podsticaje za firme da finansiraju programe obuke osoblja. Ako je druga opcija moguća, ali ostaje izvan okvira trenutne studije, onda ćemo se detaljnije zadržati na prvoj opciji.
Koji podsticaji motivišu zaposlenog da napusti kompaniju nakon obuke je sasvim jasno. Prema Beckerovoj teoriji, kompanija neće moći da isplati zaposlenog prema njegovoj produktivnosti nakon obuke, jer poslodavac treba da nadoknadi svoje troškove obuke zaposlenog. Dok konkurentske firme koje nisu imale troškove obuke mogu si lako priuštiti da naplaćuju veće plate. Štaviše, s obzirom na to da se, prema istraživanjima, najbrži relativni rast zarada zaposlenih dešava tokom interkompanijske mobilnosti (Lukyanova, 2009).
Mnogo je interesantnije šta čini da zaposleni ostane.
Ovdje postoji nekoliko faktora koji utiču. Prvo, u mnogim zemljama zakon dozvoljava sklapanje „ugovora o naukovanju” sa zaposlenim, koji obavezuje zaposlenog da nadoknadi troškove obuke koje je napravio poslodavac. Drugo, informacijska asimetrija, kada novi poslodavac, zapravo, ne zna ništa o nivou znanja i vještina zaposlenog. Stoga ne može ponuditi plate u skladu sa stručnim kvalifikacijama zaposlenog. Treće, u preduzećima u kojima se vrši selektivna obuka zaposlenih, pri svim ostalim jednakim uslovima, biraju one najsposobnije, jer je, kao što je već navedeno, prinos na njih veći. U skladu s tim, zaposlenik razumije da je na posebnom računu kod uprave. Četvrto, dodatno stručno osposobljavanje može biti razvoj ne samo postojećih kompetencija, već i znanja i vještina iz drugih specijalnosti koje su potrebne za promociju unutar kompanije.
Nažalost, nema mnogo studija o uticaju na mobilnost u poređenju sa radom o uticaju na plate i produktivnost rada. To je zbog poteškoća u mjerenju obima i smjera obuke, kao i zbog činjenice da se odluka o interkompanijskoj mobilnosti donosi na osnovu mnogih faktora, često neovisnih o tržištu rada.
Istraživači su došli do različitih zaključaka o tome kako prisustvo programa obuke u preduzeću utiče na fluktuaciju osoblja.
D. Parent u svom radu dokazuje da obuka smanjuje vjerovatnoću interkompanijske mobilnosti zaposlenih (Parent, 1999).
Drugi istraživači dolaze do istog zaključka (Loewenstein, Spletzer, 1999). Procjena uticaja rodnih razlika na mobilnost među firmama pokazuje da je veća vjerovatnoća da žene nakon obuke neće promijeniti firmu u odnosu na muškarce (Lynch, 1991; Melero, 2004).
U zaključku ovog odeljka navodimo ključne probleme u vezi sa merenjem uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja. Prvi je teškoća mjerenja obima treninga, što dovodi do poteškoća u odabiru kontrolne grupe za izračunavanje efekta treninga. Drugo, povećanje produktivnosti rada nakon što zaposleni prođe obuku je višestruko veće od povećanja plata. Ovaj zaključak iz prethodnih studija sugeriše da će poslodavac moći da dobije najam od obučenog radnika zbog razlike između produktivnosti rada i nadnica. Treće, uticaj sposobnosti na verovatnoću odabira za obuku i merenje uticaja dodatne stručne obuke na plate. Kako istraživači pokušavaju da prevaziđu različite poteškoće, uključujući i uticaj sposobnosti, prilikom procene uticaja dodatnog stručnog osposobljavanja na zarade biće reči u sledećem paragrafu.
1.3. Ekonometrijski problemi u procjeni prinosa od dodatnog stručnog osposobljavanja Istraživači koji analiziraju uticaj dodatne stručne obuke na plate suočavaju se sa brojnim poteškoćama. Ovi problemi obuhvataju: 1) poteškoće u merenju učešća zaposlenih u programima dodatne stručne obuke; 2) raznovrsnost vidova obuke, što otežava merenje uticaja; 3) određivanje trajanja efekta obuke; 4) uticaj sposobnosti na merenje efekta treninga. U ovom dijelu ćemo se detaljnije zadržati na metodama koje se koriste u ekonomskoj literaturi za prevazilaženje ovog potonjeg problema. Budući da je uticaj sposobnosti na izbor i samoizbor radnika za učešće u programima obuke ključan za mjerenje prinosa od dodatnog stručnog osposobljavanja.
Počnimo s najčešćom metodom procjene - the najmanjih kvadrata(MNC). OLS model procjenjuje Minzerovu jednadžbu plata uz dodatak lažne varijable za obuku. Ovaj pristup omogućava kontrolu kako svih individualnih karakteristika radnika dostupnih u podacima, tako i karakteristika poslova (Lynch, 1992; Veum, 1997; Parent, 1999; Goux, Maurin, 2000; Lazareva, 2006; Tan et al., 2007. i mnogi drugi). Procjene povećanja zarade po satu dobijene metodom najmanjih kvadrata za evropske zemlje kreću se od 3,7 do 21,6%. Štaviše, autori napominju da su najviše procjene zabilježene u zemljama sa najmanjim učešćem osoblja u procesu dodatne obuke, kao što su Grčka i Portugal (Bassanini et al., 2005). Pošto OLS model pretpostavlja isti nivo povrata za pojedince koji pripadaju različitim podgrupama, ovaj model ne dozvoljava praćenje efekata neuočljivih karakteristika.
Za rješavanje problema utjecaja neuočljivih varijabli kao što su sposobnost, motivacija itd., u literaturi se koriste regresije fiksnih efekata (Veum, 1997; Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1998; Loewenstein, Spletzer, 1999;
Lazareva, 2006). Pretpostavlja se da se takve karakteristike ne mijenjaju mnogo tokom vremena i ova tehnika nam omogućava da otklonimo njihov utjecaj na konačnu ocjenu. Ova metodologija zahtijeva podatke panela u više perioda, što može otežati korištenje prilagođavanja. Takođe, kao nedostatak, istraživači napominju da tokom dužeg perioda vrlo malo karakteristika ostaje nepromenjeno, odnosno pokušaj njihove kontrole može dovesti do pristrasnih procena. Procjene dobijene opisanom metodom analize tradicionalno su manje u odnosu na procjenu OLS modela. U opsežnoj analizi dodatne stručne obuke u Evropi, A. Bassanini i kolege izvještavaju o procjenama uticaja obuke na plate koristeći regresiju fiksnih efekata. Rezultati se kreću od gotovo nula povrata u Francuskoj do povećanja plata od 10% u Portugalu. Istraživači primjećuju da bi povrati mogli biti veći u Portugalu zbog činjenice da se tamo obučava manje radnika i poslodavci mogu odabrati radnika koji će donijeti najveći prinos (Bassanini et al., 2005.).
Alternativni način rješavanja utjecaja neuočljivih karakteristika je metodologija razlika u razlikama.
Prilikom provođenja procjena po ovoj metodologiji, istraživači dijele posmatrane ispitanike u eksperimentalnu grupu (oni koji su prošli obuku) i kontrolnu grupu (u zavisnosti od izbora istraživača: to mogu biti svi ostali ispitanici ili oni koji imaju najsličnije karakteristike obučeni). Poređenje ove dvije grupe prije obuke nam omogućava da u konačnici dobijemo neto efekat dodatne obuke na rast plata (Ashenfelter, Card, 1985; Fitzenbergerz, Prey, 2000; Gerfin, 2004;
Bergemann et al., 2009; Travkin, 2013).
Upotreba instrumentalnih varijabli pruža priliku za borbu protiv neslučajnog odabira u programe obuke i uobičajena je metoda koja se koristi u procjeni uticaja obuke na plate (Parent, 1999; Abadie et al., 2002). Osnovna poteškoća ove metode leži u izboru instrumentalne varijable, koja ne treba da bude u korelaciji sa slučajnim greškama modela, već treba da ima direktan uticaj na verovatnoću učešća u programu obuke. Tako se u radu L. Rotara o dodatnom stručnom osposobljavanju u Sloveniji kao instrument koristi regionalna lažna varijabla. U nekim regijama Slovenije udio učesnika u programima obuke je mnogo veći nego u drugim regijama (Rotar, 2012).
Dobiti procjene uticaja dodatnog stručnog usavršavanja za grupe radnika sa na različitim nivoima sposobnost koristi kvantilnu regresiju, koja dijeli pojedince u grupe na osnovu uticaja neuočljivih karakteristika uz kontrolu svih vidljivih eksplanatornih varijabli (Abadie i sar., 2002; Arulampalam et al., 2004). Podsjetimo da je sposobnosti, motivaciju, odlučnost, veze i druge faktore koji imaju snažan utjecaj na visinu zarada praktično nemoguće izmjeriti.
Osnovna premisa za korišćenje ove metode je da se nivo povrata za sposobne pojedince može razlikovati od nivoa povrata za pojedince sa niskim nivoom sposobnosti. Rad u Njemačkoj (Bauer, Haisken-Denew, 2001) i Portugalu (Hartog et al., 2001) pokazuje da pojedinci s niskim nivoom sposobnosti dobijaju niže povrate u poređenju sa sposobnim zaposlenima.
Procjena svim gore navedenim metodama pretpostavlja strogu funkcionalnu ovisnost varijable koja pokazuje nivo plata od eksplanatornih varijabli.
Stoga se u velikom broju studija koristi metodologija zasnovana na upoređivanju posmatranih pojedinaca metodom odabira kontrolne grupe – jednostavnom (Matching) ili prema indeksu usklađenosti (Propensity Score Matching). Studija simulira prirodni eksperiment, gdje kontrolnu grupu čine pojedinci koji ne učestvuju u programu, ali su zapravo uporedivi u smislu uočljivih karakteristika (Aakvik, 2001).
Zbog činjenice da metode odabira kontrolne grupe ne dozvoljavaju praćenje uticaja promjena koje se dešavaju kod pojedinca tokom vremena, moguće ih je kombinirati s drugim metodama.
Na primjer, u jednoj studiji u Njemačkoj, autori su kombinirali metodu odabira kontrolne grupe na osnovu indeksa usklađenosti s metodologijom razlika u razlikama, što je rezultiralo procjenama od 4,7–5,9%, što je 1,5–2 puta manje od procijenjeno korištenjem OLS modela (8,4–10,2%) (Muehler et al., 2007).
Nijedna studija se u potpunosti ne bavi problemom uticaja neuočljivih varijabli na efekat dodatnog stručnog osposobljavanja na plate radnika. Nedostatak pouzdanih metoda za mjerenje obučenosti, sposobnosti pojedinaca i reakcije radnika na učešće u obuci ne omogućavaju dobijanje podataka za konačno rješenje problema – još uvijek ima mjesta za nove istraživače.
1.4. Istraživanje o dodatnom stručnom osposobljavanju u Rusiji Prvi rad koji proučava uticaj dodatnog stručnog osposobljavanja na ruske podatke je studija M. Bergera, J. Earlea, K. Sabiryanove, zasnovana na bazi podataka RLMS Visoke škole ekonomije Nacionalnog istraživačkog univerziteta za 1994–1996, 1998. Analiza pokazuje da činjenica usavršavanja u posljednje tri godine smanjuje plate, dok završetak programa prekvalifikacije povećava plate za 35% (Berger et al., 2001).
U studiji O. Lazareve, analiza je sprovedena na osnovu podataka RLMS Visoke ekonomske škole Nacionalnog istraživačkog univerziteta za 2000–2003. Autor pokazuje da, kao iu drugim zemljama, većinu obuke na radnom mjestu plaća poslodavac, osim toga poslodavci ne nadoknađuju troškove obuke smanjenjem plata tokom perioda obuke. Najveći obim dodatne obuke uočen je u netržišnim sektorima - medicini i obrazovanju, koji su, po svemu sudeći, zadržali prethodni državni sistem obuke kadrova i obaveznog periodično povećanje kvalifikacije. Industrijske i tržišne uslužne kompanije pružaju svojim zaposlenima mnogo manje mogućnosti za obuku. U ovom radu autor dijeli uzorak na tržišne i netržišne sektore, nastojeći na taj način izbjeći miješanje tako različitih tržišta rada. Autor kao zavisnu varijablu uzima prosječnu platu za prošlu godinu i procjenjuje je metodom fiksnih efekata.
Značajna je procjena samo obuka koju je platio prethodni poslodavac (u tržišnom sektoru efekat se kreće od 11 do 19%). Možda je cijela stvar u tome što su u ovoj studiji informacije o obuci bile previše fragmentirane između različitih tipova obuke i, zbog malog broja zapažanja, većina procjena se pokazala beznačajnom. Kao zaključak, autor zaključuje da je na koncentrisanim tržištima rada nivo uticaja obuke na plate manji. Međutim, to može biti posledica činjenice da poslodavac uzima većinu stanarine i na taj način nadoknađuje troškove obuke (Lazareva, 2006).
2005. godine, Visoka ekonomska škola Nacionalnog istraživačkog univerziteta, zajedno sa Svjetskom bankom, sprovela je istraživanje proizvodnih preduzeća.
Autori proučavaju uticaj programa obuke na produktivnost preduzeća i raspodelu zarada u zavisnosti od profesionalne delatnosti radnika. Studija procjenjuje da doprinos dodatne obuke iznosi 18% povećanja plate, pod uslovom da su sve ostale jednake. Međutim, takve analize moraju uzeti u obzir endogenost: finansijski uspješnije firme koje plaćaju visoke plate vjerovatnije su u mogućnosti da priušte programe obuke za svoje zaposlene (Tan et al., 2007).
Druga studija procenjuje uticaj dodatne stručne obuke koristeći podatke jednog velikog proizvodnog preduzeća u regionu Sverdlovsk.
Posjedovanje podataka o stepenu stručne spreme, stažu na radnom mjestu i dr individualne karakteristike tokom 2003–2010, autori koriste OLS model za procenu uticaja različitih vrsta obuke na plate. Kada se obučava kao pripravnik, zaposlenik gubi 8% plate, ali je to najvjerovatnije zbog specifičnosti ugovora o pripravništvu, koji obučenog radnika obavezuje na poslodavca da nadoknadi troškove obuke. Obuka u srodnoj specijalnosti i usavršavanje donose pozitivan prinos - 1,8 odnosno 5,8% (Alexandrova, Kalabina, 2011).
Rad O. Lazareve, I. Denisove i S. Cukhloa (ruski radnik, 2011) pokazuje da je nivo obuke prilično nizak uz visoku mobilnost radne snage. Za preduzeće, strategija obuke osoblja je alternativa traženju i zapošljavanju novih zaposlenih. Obuka je posebno atraktivna kada su troškovi traženja i zapošljavanja previsoki. Istovremeno, obuka se obezbjeđuje, pod jednakim uslovima, za obrazovanije i kvalifikovanije grupe radnika.
Navedeni pregled literature pokazuje da mnogi istraživači, na osnovu empirijske analize, potvrđuju postojanje pozitivnih povrata od dodatnog stručnog usavršavanja.
Štaviše, uticaj na produktivnost rada zaposlenog je mnogo veći nego na platu koju prima. Istovremeno, potrebno je kontrolisati mnoge faktore koji imaju direktan uticaj na veličinu povratka od dodatne obuke, od kojih je najvažniji nivo sposobnosti. Istovremeno, još uvijek nije provedeno mnogo studija o podacima za Rusiju koja se bave pitanjem utjecaja nivoa sposobnosti na utjecaj dodatnog stručnog osposobljavanja na plate radnika i upoređuju efekte dodatne obuke u različitim grupe radnika koji se razlikuju po nivou sposobnosti. U ovoj disertaciji pokušaćemo da popunimo ove praznine u istraživanju.
Poglavlje 2. Dodatna stručna obuka u ruskim preduzećima Dok obuka utiče na plate zavisi od toga ko se obučava, zavisi od toga koja preduzeća obučavaju i šta predaju.
Kada uzmemo u obzir povratak na obuku zasnovanu na pojedinačnim mikropodacima, to nam ne dozvoljava da pratimo kako politike preduzeća utiču na odabir zaposlenih za učešće u programima obuke.
U ovom poglavlju ćemo se osvrnuti na tri važna aspekta koji u konačnici utiču na uticaj dodatne stručne obuke na plate radnika. Prvo, obim obuke u kompanijama. Jedno je kada su svi zaposleni obučeni, a drugo kada se za obuku biraju samo visokokvalifikovani stručnjaci. Drugo, šta se uči.
Koje veštine i kompetencije su preduzeća zainteresovana da razvijaju? Treće, koja preduzeća obučavaju zaposlene.
Dakle, obuka u preduzeću koje značajno zaostaje u svom tehničko-tehnološkom stanju će se najverovatnije značajno razlikovati od obuke u vodećem preduzeću u industriji. Stoga ćemo analizirati koji faktori utiču na politike preduzeća u pogledu dodatnog stručnog usavršavanja kadrova.
2.1. Obim dodatnog stručnog osposobljavanja u različitim zemljama Da bismo napravili međunarodno poređenje obima dodatnog stručnog osposobljavanja, koristićemo podatke dobijene iz BEEPS istraživanja. Prema istraživanju BEEPS koje su sprovele Svetska banka i Evropska banka za obnovu i razvoj, u razvijenim zemljama udeo kompanija koje obučavaju svoje zaposlene je veoma visok. To se objašnjava činjenicom da je za poslodavce dopunska stručna obuka oduvijek bila jedan od glavnih alata za unapređenje stručnog znanja i vještina zaposlenih. Visoke stope obima obuke primećuju se ne samo u Švajcarskoj, Finskoj, Švedskoj, već iu istočnoevropskim zemljama kao što su Poljska, Estonija i Češka, gde je udeo preduzeća za obuku 60–70% (vidi sliku 2.1).
Izvor: BEEPS podaci Slika 2.1 – Distribucija zemalja prema udjelu kompanija koje pružaju obuku, % Obim obuke zaposlenih u preduzeću je direktno povezan sa nivoom ulaganja dodijeljenog razvoju osoblja.
Što je veća investicija, veća je vjerovatnoća da će biti više obučenih ljudi ili će biti veći kvalitet obuke u preduzeću. Poređenje zemalja po nivou finansiranja dodatne obuke, mjereno kao udio u ukupnim troškovima osoblja, pokazuje da se u prosjeku 3% takvih troškova troši na obuku u Evropi, prema istraživanju Craneta (Hansson, 2007).
U studijama o Rusiji 8 procjena se kreće od 0,3 do 0,7%:
„U 2010. ruska preduzeća i organizacije potrošile su 91,1 milijardu rubalja, ili oko 0,4% svog godišnjeg fonda zarada, na usavršavanje, obuku i prekvalifikaciju zaposlenih“9.
Da bi se pravilno procijenio obim obuke u Rusiji, potrebno je razmotriti međunarodne trendove u svjetlu nacionalnih institucionalnih karakteristika, posebno načine podrške dodatnom stručnom osposobljavanju na državnom i zakonodavnom nivou. Danas razvijene zemlje koriste različite mjere da stimulišu ili subvencionišu ulaganja organizacija i radnika u stručno osposobljavanje. Neke od ovih mjera odnose se na osiguranje povrata ulaganja u obuku kadrova. Na primjer, uvode ograničenja za dobrovoljno otpuštanje za zaposlene koji su studirali o trošku poslodavca. Jedna od najčešćih mjera u Evropi koja štiti poslovna ulaganja u stručno obrazovanje kadrova je ugovor kojim je predviđena novčana kazna u visini cijene obuke ako zaposleni napusti kompaniju prije roka navedenog u ugovoru.
Monografija „Ruski radnik: obrazovanje, profesija, kvalifikacije“ priredio V.E.
Gimpelson, R.I. Kapeljušnjikov. Poglavlje 8.
Praćenje ekonomije obrazovanja: anketa među poslovnim rukovodiocima http://memo.hse.ru/ind_w08_4_11 Dodatna obuka ima važne socio-ekonomske posljedice (Newmark, Wascher, 2001). Prvo, pomaže u smanjenju stope nezaposlenosti u zemlji pružajući radnicima pravovremene vještine koje im omogućavaju da ostanu konkurentni na tržištu rada. Drugo, ovladavanje najsavremenijim tehnologijama i opremom od strane radnika dovodi do povećanja produktivnosti rada i, u konačnici, do ekonomskog rasta zemlje.
Posljednjih godina pojavilo se dosta istraživanja o problemima obuke kadrova na radnom mjestu.
Mnogi istraživači pokušavaju da objasne razlike u programima i obima obuke u različitim zemljama razlikama u institucionalnim karakteristikama tržišta rada.
Prema studiji o uticaju nezaposlenosti na dodatnu obuku, visok nivo nezaposlenosti povećava povrat od obuke za kompaniju, budući da postoji manje alternativnih poslova za pojedinca, pa stoga kompanija može da zauzme više stanarine. Istovremeno, obim obuke se može smanjiti, jer se radnik sa potrebnim kvalifikacijama može naći po nižim troškovima u poređenju sa situacijom pune zaposlenosti u privredi (De Paola, Scoppa, 2001).
Sprovedena su mnoga istraživanja o uticaju nezaposlenosti na obim dodatne obuke. Na primjer, prema studiji o zemljama OECD-a, raspon procjena počinje sa 20% kompanija koje obučavaju svoje zaposlene u Poljskoj i Mađarskoj, a maksimalni nivo (oko 60%) je zabilježen u Švicarskoj i Danskoj. Autori ove studije pokazuju gotovo direktnu vezu između udjela kompanija koje obučavaju svoje zaposlene i nivoa zaposlenosti u zemlji: što je više firmi za obuku, to je niža stopa nezaposlenosti u zemlji (OECD, 2004; vidi sliku 1P u Dodatku A).
– – –
Indirektna procjena efikasnosti mjera državne podrške dodatnom stručnom osposobljavanju razmatra se u radu K. Greenhalgha. Dakle, francuski sistem voz-ili plati, uveden 1971. godine, glasi da svako preduzeće sa više od 10 zaposlenih mora potrošiti najmanje 1,5% ukupnog platnog fonda na obuku zaposlenih ili platiti isti iznos u vidu poreza. Prema istraživanjima, obim obuke u Francuskoj je veći nego u Engleskoj, gdje takav sistem ne postoji (Greenhalgh, 1999).
2.2. Dinamika stručnog osposobljavanja u Rusiji Procjene podataka za Rusiju prilično variraju ne samo po godinama, već i po anketama. Efekat pristrasnosti proizlazi iz razlika u anketama kada se uzorci mogu fokusirati na predstavnike različitih industrija. Osim toga, mora se uzeti u obzir da samo mjerenje učenja nije lak zadatak.
Posebna studija u SAD pokazuje da poslodavci procjenjuju da je obuka za oko četvrtinu veća od zaposlenih u samim tim preduzećima (Barron et al., 1997).
Generalizirana slika obima obuke u Rusiji (slika 2.2) uključuje procjene zasnovane na različitim izvorima:
BEEPS je istraživanje preduzeća koje su sprovele Svetska banka i Evropska banka za obnovu i razvoj u 125 zemalja sa učestalošću od 3-4 godine. U prosjeku pokazuje najmanji udio kompanija koje obučavaju svoje zaposlenike među svim kompanijama koje sudjeluju u istraživanju. Ovo može biti zbog velikog broja malih preduzeća u BEEPS studijama, koja snižavaju prosječan nivo obuke.
HSE - mikropodaci iz uzorka istraživanja proizvodnih preduzeća koje je sprovela Viša ekonomska škola Nacionalnog istraživačkog univerziteta zajedno sa Levada centrom 2009. godine i zajedno sa Svetskom bankom 2005. godine.
Veličine uzorka su oko 1000 preduzeća.
Prema ovim istraživanjima, 2008. godine, 49,8% kompanija je obezbedilo obuku zaposlenih, u odnosu na 68,7% u 2004. (Gimpelson, 2010).
Praćenje ekonomije obrazovanja Od 2005. godine Nacionalni istraživački univerzitet Visoka ekonomska škola, u saradnji sa institucijama stručnog obrazovanja, sprovodi godišnju analizu aktivnosti poslodavaca na tržištu rada i njihovih potreba. Uzorak obuhvata 1.000 preduzeća iz šest privrednih sektora. Udio kompanija za vježbu varira od 61% (2009.) do 72% (2004. godine). Prema podacima monitoringa, u periodu 2008–2009, odnosno tokom krize, došlo je do značajnog neuspjeha.
VVVRT baza podataka. Istraživanja preduzeća se sprovode godišnje. Više detalja o uzorku je napisano u paragrafu 2.3.
72 70,2 68,7 68 68 66,4 65,1 60 54,5 52,2 51,3 49,8 36,2
– – –
Prema istraživanju koje je sprovela Federalna državna služba za statistiku za 2010. 10, 15,8% radnika je obučeno u srednjim i velikim preduzećima. Na slici 2.3 prikazana je situacija u vezi sa uključenošću osoblja u dodatno stručno osposobljavanje po vrstama aktivnosti. Najmanji udio obučenih ljudi je u poljoprivredi i ribarstvu - oko 4%, a najveću stopu imaju firme koje se bave finansijske aktivnosti, - 24,5%. Preduzeća čija su osnovna delatnost rudarstvo, proizvodnja i proizvodnja i distribucija gasa i vode 22–23%. Primio Rosstat „O dodatnom stručnom obrazovanju zaposlenih u organizacijama u 2010.
Rosstat: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/education/.
Informacija o dodatnom stručnom obrazovanju u organizacijama pripremljena je na osnovu rezultata novog saveznog statističkog istraživanja za 2010. godinu, koje se provodi svake 3-4 godine.
Daju se informacije o komercijalnim i neprofitnim organizacijama (osim malih preduzeća) svih oblika svojine i vrsta privredne djelatnosti (osim javne uprave i vojne sigurnosti; socijalnog osiguranja;
djelatnosti vjerskih organizacija, domaćinstava, eksteritorijalnih organizacija).
procjene su veće od onih prijavljenih u studijama koje ispituju veličinu učenja. To je zato što, zbog ekonomije obima, pod uslovom da su sve ostale jednake, što je kompanija veća, veća je vjerovatnoća da će poslodavac obezbijediti obuku svojim zaposlenima. Ako uzmemo sve kompanije, uključujući i one koje posluju na tržištu u sjeni, onda će udio obučenih radnika biti znatno manji.
Pružanje ostalih komunalnih, društvenih i ličnih usluga 6.0
– – –
Izvor: podaci Rosstata, 2010. Slika 2.3 – Udio zaposlenih koji su prošli obuku, po djelatnostima (Rosstat, 2010), % Istraživanja potvrđuju brojke državne statistike: u velikim i srednjim preduzećima, koja tradicionalno imaju više mogućnosti za ulaganja u obuka zaposlenih, udeo obučenih o trošku poslodavaca zaposlenih iznosi 10–15% (Tan et al., 2007), dok u zemljama OECD ta brojka u proseku iznosi 35–40%, au Švajcarskoj dostiže 60% (Bassanini, 2005. ).
Da rezimiramo, napominjemo da je udio ruskih kompanija koje učestvuju u procesu obuke prilično velik i prilično je uporediv sa prosjekom zemalja OECD-a s visokim dohotkom.
Koji faktori mogu smanjiti poticaje kompanija da ulažu u obuku radnika?
Prvo, uspostavljene društvene institucije. Njihov uticaj uključuje visok nivo mobilnosti među ruskim radnicima, kao i veliki broj radnika sa visokim obrazovanjem. (Prema izveštaju OECD-a, Rusija je 2008. godine bila na 11. mestu po broju ljudi sa visokim obrazovanjem i na 1. mestu po udelu osoba sa visokim obrazovanjem među ispitanicima.) Oba ova faktora negativno utiču na podsticaj kompanija da se obučavaju. njihovi zaposlenici: u prvom slučaju - iz straha od oportunističkog ponašanja, u drugom - više obrazovanje pruža opšte vještine u koje kompanije više ne moraju ulagati.
Drugo, povratak na obuku. Kada ulaže novac, poslodavac želi biti siguran da će investicija donijeti profit. Ali pošto se obuka razlikuje po obliku i sadržaju, veoma je teško izmeriti uticaj (Bassanini et al., 2005).
Da li ovi faktori utiču na ponašanje poslodavaca u pogledu dodatnog stručnog osposobljavanja? Da bi se odgovorilo na ovo pitanje, potrebno je, pored procene uticaja socijalnih institucija, proceniti i uticaj karakteristika samih preduzeća. Tek tada će biti moguće odrediti obim obuke među ruskim kompanijama.
2.3. Potražnja za veštinama zaposlenih u ruskim preduzećima i dodatna stručna obuka Da bismo analizirali obim i trendove dodatne stručne obuke u Rusiji, potrebno je saznati za koje veštine zaposlenih traže poslodavci. Potražnja za određenim vještinama znači da će obuka tih vještina imati marginalni prinos na tržištu rada.
Preduzeća koriste dodatnu stručnu obuku kako bi popunila praznine u kompetencijama zaposlenih.
Da bismo razumeli koji motivi pokreću ruska preduzeća, trebalo bi da razmotrimo koje veštine i kompetencije njihovih zaposlenih smatraju da im nedostaju. Za ovo ćemo koristiti WWVRT bazu podataka.
Uzorak baze podataka VVVRT godišnje pokriva 1.500 preduzeća koja se nalaze u velikim gradovima Rusije. Predstavlja mala, srednja i velika preduzeća, ali od 2010. godine ne uključuje kompanije sa manje od 50 zaposlenih.
Uzorak je reprezentativan prema industriji, što omogućava poređenje među industrijama. Međutim, ne uključuje državne službenike koji su dužni da prolaze kurseve usavršavanja najmanje jednom u tri godine11.
Federalni zakon br. 79-FZ „O državnoj državnoj službi Ruske Federacije“, čl. 62.
Istraživanje WWVRT provodi se jednom godišnje od 2009. godine. Anketa je pogodna za naše istraživanje jer uključuje pitanja o dodatnoj obuci osoblja, kao i zato što sadrži ključne informacije o aktivnostima kompanija. Istraživanje je nepanel uzorak, budući da se svake godine anketiraju različite firme i postavljaju niz retrospektivnih pitanja upoređujući situaciju u tekućoj i prethodnim godinama za određeno preduzeće. Na ovaj način možemo, uz određena podešavanja, pratiti vremenske efekte.
Empirijska analiza sadržana u ovom poglavlju zasniva se na rezultatima ankete predstavnika 1.500 preduzeća u glavnim sektorima privrede koju je u novembru 2011. godine sproveo LIRT HSE uz pomoć moskovskog ureda Svjetske banke. Preduzeća obuhvaćena istraživanjem nalaze se u 26 regiona zemlje, uključujući Moskvu i Sankt Peterburg. Ukupno, upitnik sadrži 113 pitanja posvećenih različitim aspektima funkcionisanja internog tržišta rada: zapošljavanje i otpuštanje, obuka, vrste ugovora, naknade itd.
Na upitnik su odgovorili rukovodioci odjeljenja za ljudske resurse preduzeća. Pitanja u vezi sa potražnjom za vještinama i obukom za vještine postavljena su za tri kategorije radnika: menadžere, profesionalce, službenike i niže zaposlene.
Kompanije, koje se razlikuju po veličini i oblastima aktivnosti, mogu imati različite strategije za obuku osoblja. Veličina preduzeća se može odrediti različitim kriterijumima, prema kojima se preduzeće svrstava u jednu ili drugu klasu. Prema ruskom zakonodavstvu, postoji niz kriterijuma po kojima se preduzeće može klasifikovati kao srednje ili malo preduzeće. Prvo, ograničenje prihoda12 je 400 miliona rubalja za mala preduzeća i 1000 miliona rubalja za srednja preduzeća. Drugo, postoji ograničenje broja osoblja: za srednje preduzeće - od 101 do 250 ljudi, za malo preduzeće - manje od 100 ljudi. Tako se po broju zaposlenih polovina preduzeća obuhvaćenih uzorkom VVVRT može klasifikovati kao mala: zapošljavaju od 50 do 100 ljudi.
Četvrtina preduzeća je velika:
njihov broj zaposlenih prelazi 250 ljudi. 22% su srednja preduzeća, au 2,5% slučajeva broj zaposlenih nije naveden.
Sektorska distribucija uzoraka preduzeća prikazana je na slici 2.4. Najveći udio preduzeća u uzorku je trgovina na veliko i malo – 15%. Industrija zdravstva i obrazovna industrija, tradicionalno klasifikovane kao javni sektor, čine 6,2 odnosno 5,6% od ukupnog broja preduzeća.
– – –
Velika većina (93,5%) preduzeća u uzorku pripada privatnom sektoru, dok je u ostalima jedini vlasnik država. Nešto više od polovine (51,7%) preduzeća nalazi se u velikim gradovima sa populacijom većom od milion; 27,3% preduzeća posluje u gradovima sa populacijom od 500 hiljada do 1 milion; ostali su u gradovima sa manje od 500 hiljada stanovnika.
Među preduzećima u različitim industrijama, prema metodologiji Rosstata identifikovana je klasa inovativnih preduzeća: preduzeće se smatralo inovativnim ako je finansiralo najmanje dve od navedenih vrsta aktivnosti:
– – –
Prema ovom pristupu, 11,28% preduzeća iz čitavog uzorka pokazalo se inovativnim13, što odgovara zvaničnoj proceni obima inovativne aktivnosti Rusije. industrijska preduzeća, koji je 2000-ih. bio u rasponu od 9,3–10,6% (Ruski indeks inovacija, 2011). Inovativne kompanije, uvođenjem novog proizvoda ili proizvodne tehnologije, postavljaju povećane zahtjeve pred znanjem i vještinama svojih zaposlenika. Često potražnju za takvim kadrovima nije lako zadovoljiti strano tržište rada, stoga inovativne firme imaju podsticaj da aktivno ulažu u razvoj svojih zaposlenih. Za opštu deskriptivnu analizu inovativnih i tradicionalnih kompanija, pogledajte tabelu 3P Dodatka B.
Shodno tome, preostale kompanije smo klasifikovali kao tradicionalna.
Razmjera nedostatka vještina u ruskim preduzećima Ovaj dio istraživanja disertacije zasnovan je na metodologiji izvještaja Svjetske banke o proučavanju vještina i kompetencija na ruskom tržištu rada (Vasiliev et al., 2013). U ovom radu za analizu će se koristiti tri grupe radnika: 1) menadžeri; 2) specijalisti; 3) radnici i niži zaposleni. Odabrane su vještine koje se mogu podijeliti u tri grupe: 1) kognitivne (osnovne i visokog reda);
2) nekognitivni (socijalno-bihejvioralne i karakterne osobine);
3) tehnički (videti tabelu 2.1).
Tabela 2.1 - Lista vještina, sposobnosti, kompetencija, lične karakteristike, korišten u studiji
– – –
Osnovne kognitivne vještine Vještine čitanja i pisanja Vještine računanja Poznavanje stranih jezika Kognitivna sposobnost visokog reda Sposobnost donošenja nestandardnih odluka, poduzimanja nestandardnih radnji Sposobnost rješavanja problema koji se javljaju na poslu Sposobnost planiranja rada (svoj i, po potrebi i drugi)
– – –
Društvena i bihevioralna sposobnost za rad sa ljudima Vještine vođenja Sposobnost samostalnog rada Sposobnost saradnje sa drugima Osobine ličnosti/Velikih pet Savjesnost (ozbiljno shvaća posao, vrijedan je, radi efikasno) Emocionalna stabilnost (opušten, otporan na stres, bez brige ili nervoze o malim stvarima) Nekonfliktan (lako oprašta ljudima, pažljiv, ljubazan, ljubazan) Ekstrovertnost (pričljiv, asertivan, prijateljski nastrojen, društven) Otvorenost za nove ideje (originalne, ima mnogo novih ideja, ima aktivnu maštu) Tehnički (usko profesionalni, u vezi s poslom) Vještine vezane za obavljeni posao (na primjer, daktilograf - vještine kucanja;
računovođa - sposobnost vođenja računovodstvene evidencije) Prema istraživanju, polovina preduzeća navodi nedostatak vještina među radnicima i nižim zaposlenima. Skoro isti broj – 48,1% preduzeća – je nezadovoljan količinom veština koje poseduju stručnjaci. Samo 35,6% preduzeća navodi nezadovoljenu potrebu za veštinama vođenja.
Opseg vještina koje zahtijevaju preduzeća donekle varira među grupama radnika (Slika 2.5). Međutim, postoji jedna zajednička stvar: preduzeća izvještavaju o praktičnom nedostatku vještina čitanja, pisanja, računanja ili ekstroverzije kod bilo koje grupe svojih radnika. To može ukazivati na to da, s jedne strane, radnici u potpunosti posjeduju osnovne kognitivne vještine, as druge strane da otvorenost i društvenost nisu kvalitete važne za rad.
– – –
10,0 5,0 0,0 Izvor: proračuni autora, podaci VVVRT, 2011. Slika 2.5 – Nedostatak specifičnih vještina Profesionalne vještine menadžera generalno zadovoljavaju zahtjeve preduzeća. Međutim, ovoj kategoriji radnika nedostaju liderski kvaliteti, sposobnost donošenja nestandardnih odluka, kao i sposobnost rada sa ljudima (ovo je izjavilo 12,3, 11,8 i 10,5% preduzeća). Ova situacija je alarmantna, jer su navedene vještine ključne za uspješan rad na liderskoj poziciji.
Glavne vještine koje nedostaju stručnjacima su: sposobnost rješavanja problema, sposobnost planiranja rada, sposobnost rada sa ljudima. Osim toga, stručnjacima nedostaju profesionalne vještine vezane za posao.
Preduzeća žele da vide sposobnost donošenja nestandardnih odluka među veštinama ne samo menadžera, već i stručnjaka (ovo je izjavilo 11,8 odnosno 11,2% ispitanika).
Drugim riječima, preduzeća očekuju da zaposlenici srednjeg nivoa budu kreativni i rješavaju probleme na nekonvencionalan način.
Sposobnost stručnjaka i radnika da rade samostalno je traženija od sposobnosti saradnje.
To ukazuje da se od zaposlenih na srednjem i nižem nivou više očekuje individualni učinak, odnosno lična odgovornost za rezultate svog rada.
Što se tiče radnika i nižeg nivoa, svako peto preduzeće je zabrinuto zbog nedostatka savjesnog stava prema poslu. 15% preduzeća je nezadovoljno nivoom profesionalnih vještina svojih radnika, što ponovo postavlja pitanje razloga nedostatka kvalifikacija nižeg nivoa zaposlenih u ruskim preduzećima.
Imajte na umu da kompanija možda neće u potpunosti ukazati na nedostatak određene vještine različite situacije. S jedne strane, u situaciji kada je takva vještina dovoljno razvijena među zaposlenima. S druge strane, može se dogoditi da takva vještina jednostavno nije potrebna zaposlenima u kompaniji za rad na trenutnoj poziciji.
Ovo neslaganje je posebno relevantno kada se tumače poređenja između tradicionalnih i inovativnih kompanija.
Pod svim ostalim jednakim uslovima, veća je vjerovatnoća da će se inovativna preduzeća od tradicionalnih suočiti s nedostatkom vještina među svim kategorijama radnika. Tako 38% inovativnih kompanija kaže da ima dovoljno vještina za sve kategorije zaposlenih, dok za tradicionalne kompanije taj broj iznosi 45,2%. Udio inovativnih kompanija koje primjećuju nedostatak vještina među menadžerima i stručnjacima značajno je veći u odnosu na isti indikator za tradicionalna preduzeća (tabela 2.2).
– – –
Budući da su inovativne kompanije u prosjeku finansijski uspješnije, mogu sebi priuštiti da podignu stope plata za radnike sa plavim ovratnicima i niže zaposlene iznad tržišne, privlačeći tako najpametnije i najpametnije. kvalifikovanih radnika u ovoj kategoriji osoblja. Istovremeno, inovativna kompanija, koja razvija novu tehnologiju ili proizvod, postavlja zahtjev za nestandardnim vještinama stručnjaka i menadžera. Tržište rada možda nema dovoljan broj menadžera i stručnjaka sa vještinama neophodnim za inovacije. Ispada da će kompanije zapošljavati kadrove koje imaju, a istovremeno proglašavati nedostatak vještina, te obučavati svoje zaposlenike potrebnim kompetencijama.
Tradicionalne kompanije, koje nisu u mogućnosti da naplate visoke plate, primorane su da prijavljuju nezadovoljene potrebe za vještinama u svim kategorijama osoblja.
Zatim ćemo pogledati koje su specifične vještine za kojima su obje vrste kompanija tražene. Slike 1P–3P Dodatka B detaljnije prikazuju distribuciju potražnje za vještinama koje nedostaju među različitim kategorijama osoblja kako bi se uporedila situacija u inovativnim i tradicionalnim kompanijama. Grafikoni pokazuju udio kompanija koje imaju potražnju za određenom vještinom među onima koje prijavljuju nedostatak vještina. Dakle, inovativnim preduzećima je sve više potrebno da njihovi menadžeri govore strani jezik, imaju sposobnost da donose nestandardne odluke i budu otvoreni za nove ideje. Da bi uspješno radili, stručnjacima u inovativnim preduzećima, više nego u tradicionalnim preduzećima, nedostaju neke kognitivne vještine visokog reda (sposobnost rješavanja problema) i niz komunikacijskih vještina (sposobnost samostalnog i grupnog rada, liderske kvalitete). Iz perspektive inovativnih preduzeća, vjerovatnije je da će njihovi radnici i zaposleni na nižem nivou imati nedostatak vještina rješavanja problema. Sve tražene vještine ukazuju na nestandardnu prirodu zadataka i ciljeva sa kojima se suočavaju zaposlenici inovativnih kompanija.
Pređimo na dodatno stručno osposobljavanje u preduzeću kao glavni način rješavanja problema nedostatka vještina na štetu samog preduzeća.
Dodatna obuka u ruskim kompanijama Nakon utvrđivanja potreba za vještinama, poslodavac se suočava sa pitanjem kako riješiti problem nedovoljne kvalifikacije zaposlenih. Postoje dvije glavne metode, koje mogu biti zamjenjive ili komplementarne. Prvi način je zapošljavanje na vanjskom tržištu rada. Međutim, poslodavac može biti suočen sa činjenicom da nema zaposlenih sa potrebnim nivoom kvalifikacija ili su troškovi zapošljavanja takvog radnika previsoki za kompaniju. Druga metoda, koja je od posebnog interesa ovu studiju, je dodatna stručna obuka radnika, koju finansiraju kompanije.
Bez obzira da li kompanija pripada tradicionalnoj ili inovativnoj klasi, udio kompanija koje obučavaju zaposlenike veći je među onima koje prijavljuju nezadovoljenu potražnju za vještinama zaposlenih (tabela 2.3). Među kompanijama koje ne prijavljuju nedostatak vještina, udio radnika za obuku je također prilično visok.
To znači da mnoge firme ulažu u razvoj ljudskog kapitala svojih zaposlenika, čak i kada vještine zaposlenika odgovaraju zahtjevima kompanije.
Da li diploma visokog obrazovanja omogućava značajno povećanje plate?
Postoji niz teorija koje objašnjavaju odnos između obrazovnih postignuća i kasnijih rezultata na tržištu rada diplomaca: teorija ljudskog kapitala (Becker, 1964; Mincer, 1989); teorija signalizacije i skrininga (Spence, 1973; Arrow, 1973; Stiglitz, 1975); ekonomska teorija konvencija i postupaka za opravdavanje vrijednosti (Boltanski, Thevenot, 2006). Većina ovih teorija zasniva se na pretpostavci da akademski učinak ima pozitivan uticaj na plate diplomaca.
Klasično načelo teorije ljudskog kapitala je da obrazovanje pruža značajne vještine i znanja relevantna za tržište rada, čineći obrazovane radnike vrednijima, čime pozitivno utiče na njihove plate (Becker, 1964; Mincer, 1989). Iz perspektive teorije ljudskog kapitala, akademski učinak može odražavati količinu ljudskog kapitala akumuliranog tokom fakulteta. U zavisnosti od sposobnosti i napora koje student ulaže u savladavanju stručnih disciplina, studenti mogu steći različitu količinu znanja i kompetencija kao elemenata ljudskog kapitala koji se mogu mjeriti akademskim uspjehom. Shodno tome, studenti koji imaju veći akademski uspjeh (akumulirajući više ljudskog kapitala) dobiće veći povrat na ljudski kapital, izražen u više visoki nivo plate.
Prema teoriji skrininga i teoriji signalizacije, ekonomski subjekti djeluju tako da prenose signale, a skrining je mehanizam kojim tržišta odgovaraju na nesavršene informacije o osobinama pojedinca (Stiglitz, 1975). Budući da opće informacije o vještinama stvaraju ekonomske povrate, pojedinci ulažu vrijeme i novac kako bi dobili ove informacije i pružili ih poslodavcima, omogućavajući im da zarađuju najam od svojih „sposobnosti“ (Bills, 2003).
Visoki akademski rezultati (na primjer, „crvena“ diploma, visok GPA) djeluju kao signal poslodavcima o visokoj produktivnosti zaposlenih i, shodno tome, mogu biti mehanizam za odabir najsposobnijih zaposlenika i donose ekonomske povrate u obliku veće plate na tržištu rada. Neki istraživači vjeruju da visoko obrazovanje ne samo da omogućava pojedincima da budu razvrstani u grupe na osnovu njihovih sposobnosti i potencijalne produktivnosti, već također omogućava studentima da direktno identifikuju i daju dokaze o svojim sposobnostima poslodavcima. Uostalom, životopis diplomiranih studenata omogućava vam da uključite informacije o ocjenama, specijalnosti, testovima i selektivnosti univerziteta. Sve to otkriva mogućnosti diplomiranih studenata na tržištu rada (Arcidiacono et al., 2010).
Kognitivne sposobnosti (identifikovane tokom fakulteta i mjerene akademskim uspjehom) kao element ljudskog kapitala ili kao signal donose ekonomske povrate pri ulasku na tržište rada. Shodno tome, akademski učinak, koji odražava ove sposobnosti, je prediktor budućih plata, koji zavisi od sposobnosti diplomaca i može imati pozitivan uticaj na nivoe plata. Osim toga, neki istraživači (u području teorije menadžmenta) smatraju da ocjene i akademski učinak odražavaju ne samo kognitivne sposobnosti pojedinaca, već i motivaciju, savjesnost i druge. korisne vještine sa kojim diplomci ulaze na tržište rada (Roth, Clarke, 1998).
Međutim, neke teorije mogu objasniti negativan odnos između akademskog učinka i plata. Omasovljenje visokog obrazovanja može dovesti do promjena u strategijama i diplomaca i poslodavaca. Kada se diploma fakulteta devalvira, važnost akademskog postignuća kao signala produktivnosti radnika opada. Pojavljuje se fenomen inflacije ocjena, povezan s povećanjem prosječnog rezultata učenika širom svijeta, shodno tome, razlika između sposobnih i manje sposobnih učenika postaje manja, a uloga akademskog uspjeha kao signala opada (Johnson, 2003).
U ovim uslovima studenti nastoje da steknu radno iskustvo, koje će postati važan signal na tržištu rada i element ljudskog kapitala, a u uslovima masovnog visokog obrazovanja doneće dodatne povrate (Apokin, Yudkevich, 2008). Osim toga, može postojati i obrnut efekat: studenti koji imaju radno iskustvo tokom studija mogu zaraditi veće plate nakon diplomiranja.
Međutim, sticanje radnog iskustva povezano je sa dodatnim naporima i vremenskim troškovima, studenti manje obraćaju pažnju na svoje studije, što može negativno uticati na akademski uspjeh. Kako pokazuju rezultati stranih studija, nizak intenzitet zapošljavanja studenata (od 12 do 20 sati sedmično) ne utiče na akademski uspjeh ili može, pod određenim uslovima, čak i pozitivno uticati na to. Istovremeno, intenzivna kombinacija učenja i rada (više od 20 sati tjedno) ima značajan negativan utjecaj na akademski uspjeh i značajno povećava vjerovatnoću izbacivanja sa univerziteta (Ehrenberg, Sherman, 1987; Hovdhaugen, 2015).
Omasovljenje visokog obrazovanja dovodi do toga da bitan faktor u izboru zaposlenih nije toliko činjenica da ste završili fakultet, već njegova selektivnost. Poslodavci cijene diplomu sa selektivnog univerziteta, jer studiranje na takvom univerzitetu uključuje ozbiljan mehanizam selekcije (na ulasku na univerzitet i tokom obuke): samo najtalentovaniji i najsposobniji studenti uspješno završavaju ove univerzitete. Dakle, selektivni univerzitet obavlja selekcijsku funkciju za poslodavce, a diploma takvog univerziteta djeluje kao snažan signal na tržištu rada, ponekad mnogo značajniji od akademskog uspjeha, što značajno smanjuje poticaje studenata koji studiraju na takvim univerzitetima da postignu nastojanja da se postignu visoki akademski rezultati. Istovremeno, heterogenost u nivou sposobnosti među studentima na selektivnim univerzitetima značajno je niža nego među studentima na univerzitetima nižeg kvaliteta zbog stroge selekcije (Hershbein, 2013).
Nedovoljna motivacija za dobijanje “odličnih” ocjena, visoki zahtjevi i neznatna heterogenost sposobnosti studenata mogu dovesti do manjka utjecaja ili čak negativnog utjecaja akademskog uspjeha na plate diplomaca vodećih univerziteta. Ovo objašnjenje je važno za naš rad, jer razmatramo uzorak diplomaca selektivnog univerziteta.
Niz ekonomskih i socioloških teorija također može objasniti nedostatak povezanosti između akademskih postignuća i postdiplomskih plata. Jedno od mogućih objašnjenja može biti ideja autonomije u sferama visokog obrazovanja i na tržištu rada (Boltanski, Thevenot, 2006). Može se pretpostaviti da za veće obrazovne institucije a organizacije u kojima rade diplomci odlikuju se različitim principima ocjenjivanja koji nisu međusobno povezani i pripadaju različitim oblastima. Kao rezultat toga, obrazovni sistem i tržište rada nagrađuju različite elemente ljudskog kapitala diplomaca.
Izvor: V. Rudakov, I. Chirikov, S. Roshchin, D. Drozhzhina. Učiti student? Utjecaj akademskog uspjeha na fakultetu na početnu plaću diplomaca // Pitanja ekonomije, br. 3, mart 2017., str. 77-102.
