Desde hace mucho tiempo se reconoce el importante papel de la educación en el desarrollo económico. Este papel se manifiesta en diferentes niveles. Por un lado, la educación afecta los ingresos futuros de una persona. Hay muchos estudios que muestran el impacto positivo de la educación en el salario de una persona. Por otro lado, a nivel social, una fuerza laboral más educada aumenta la productividad del capital humano. Además, la mejora del nivel general de educación reporta enormes beneficios para la sociedad, no sólo por la mejora de la calidad de la fuerza laboral, sino también porque hay otros efectos positivos en las áreas de salud, nutrición y medio ambiente. Además, los ciudadanos educados son participantes más eficaces en una sociedad civil democrática.
Uno de los problemas científicos clave es estudiar la influencia del nivel de educación en la tasa de crecimiento económico. La economía moderna ofrece muchas teorías y modelos que vinculan la educación con el crecimiento económico. El impacto directo de la educación en el crecimiento económico se refleja en la mejora del capital humano. Sin embargo, el impacto indirecto puede expresarse en la mejora de otros indicadores. Por ejemplo, el impacto de la educación a nivel micro y macro se puede describir en el siguiente diagrama (Figura 1).
El principal instrumento económico estatal para regular los procesos en el campo de la educación son los gastos presupuestarios. Por mucho tiempo Hubo desacuerdo sobre la eficacia del gasto en educación. Algunos estudios clasifican el gasto en educación como no productivo, es decir, no tiene impacto en la productividad y, en consecuencia, en el crecimiento económico. Muchos estudios, a su vez, han demostrado que la relación entre el gasto público en educación y los resultados educativos es débil. Al mismo tiempo, la calidad de la educación está fuertemente relacionada con indicadores como el ingreso per cápita, la distribución por edades de la población, etc. Finalmente, algunos científicos clasifican el gasto en educación como productivo. Posteriormente, este punto de vista fue confirmado en numerosos trabajos, también fue adoptado por el Banco Mundial al determinar los indicadores de resultados de desarrollo social y ahora prácticamente no es discutido.
Figura 1 – Influencia de la educación en el crecimiento económico a nivel micro y macro
En la economía neoclásica, la educación se considera una inversión que puede generar un flujo de ingresos futuros. Así, la eficacia de las inversiones en educación se evalúa comparando el costo de la educación con los ingresos que generarán posteriormente. Es importante comprender que al evaluar los costos de la educación, es necesario tener en cuenta no solo los costos directos, sino también los "beneficios perdidos", que se expresan en los posibles ingresos de un individuo que podría haber recibido si hubiera tenido ido a trabajar en lugar de estudiar. En el contexto de la educación, el costo de oportunidad sería el ingreso que se pierde como consecuencia de la decisión de continuar estudiando.
Por tanto, la medida adecuada del impacto económico de la educación es el valor actual neto (VAN). Sin embargo, al intentar calcular prácticamente este indicador, surgen dificultades, por ejemplo, a la hora de determinar la tasa de descuento.
Una herramienta alternativa para evaluar las inversiones en educación es la tasa de retorno de la inversión en educación (RORE). Por analogía, puede considerarse como una tasa interna de rendimiento, es decir, una tasa a la que el valor presente de los ingresos futuros es igual al valor presente de sus costos. Sin embargo, este enfoque es difícil de aplicar a la educación, ya que los costos de la educación no siempre son directamente cuantificables. Por tanto, el RORE se puede estimar mediante ecuaciones de regresión. Por ejemplo, J. Mintser propuso el siguiente modelo de dependencia de los salarios del nivel de educación:
donde lnW i – logaritmo natural salario de la i-ésima persona;
S i – número de años de educación;
X i – años de actividad práctica;
ε i – desviación aleatoria.
Dado que el aumento proporcional del ingreso causado por los años adicionales de educación es constante a lo largo de la vida, el coeficiente β 1 puede interpretarse como la tasa de rendimiento de la inversión en educación. El modelo también incluye un término cuadrático (experiencia laboral) para dar cuenta de la capacitación en el trabajo.
El modelo presentado ha sido ampliamente estudiado en diversos trabajos. Como resultado, se calcularon las tasas de rendimiento de la educación para la mayoría de los países del mundo. Los datos confirman tasas de rendimiento más bajas en los países más desarrollados y tasas más altas en los países en desarrollo. La tasa de rendimiento promedio es 7 con una desviación estándar de 2,2. Por ejemplo, la tasa de rendimiento de Estados Unidos se estimó en 12.
En el modelo anterior, el número de años de educación se utiliza como factor. Así, se supone que un año de escolarización produce la misma cantidad de conocimientos y habilidades independientemente del sistema educativo. Por supuesto que esto no es cierto. Descuidar las características cualitativas de la educación es un inconveniente del modelo anterior.
Sin embargo, la principal limitación del modelo es que no tiene en cuenta el retorno social de la inversión en educación. El retorno social o público puede ser mayor si los aumentos en el nivel educativo conducen a un progreso tecnológico o a efectos sociales positivos como la reducción de la delincuencia, el desempleo, etc. Por otro lado, el retorno social de la inversión en educación puede ser menor cuando la educación es sólo un atributo de estatus o cuando la tasa de retorno del capital físico es mayor que la tasa de retorno del capital humano. En este caso, aumentar la educación puede llevar al desperdicio de recursos y reducir los efectos sociales. Para probar esto, considere el siguiente ejemplo.
Supongamos que una persona con un determinado nivel de educación decide obtener educación adicional para poder calificar para un ingreso más alto. En este caso, otros participantes en el mercado laboral se verán obligados a hacer lo mismo para permanecer en una posición relativamente no peor. Como resultado, tenemos un juego de suma cero, es decir, a largo plazo, en igualdad de condiciones, los ingresos de estos participantes del mercado no cambiarán y las demandas de mano de obra por parte de los empleadores aumentarán. Dado que todos los trabajadores entran en una especie de carrera por la educación, este fenómeno se denomina “espiral educativa”. Sin embargo, la sociedad se beneficia de esta “carrera”, ya que el capital humano mejora y la productividad laboral aumenta. En el ejemplo considerado, podemos hablar de la ausencia de recuperación de los costos educativos para los individuos y la presencia de recuperación social.
Además, es posible una situación en la que no se crea la demanda de educación. necesidades económicas, sino por el deseo de los individuos de mejorar su estatus social. En este caso, los resultados de la educación, por regla general, no se utilizan en la economía (y son indiferentes a la productividad laboral). Esta situación conduce a un desperdicio innecesario de recursos. El resultado es una falta de retorno individual y social de la inversión en educación.
Es significativo que el último ejemplo, a pesar de que fue descrito en literatura extranjera, es muy similar a lo que está sucediendo hoy en Rusia. La “graduación” generalizada para obtener un determinado estatus conduce a la devaluación de la educación hasta la educación superior. Al mismo tiempo, es obvio que a largo plazo los "pseudocandidatos" y los "pseudodoctores" no recibirán ventajas significativas en la sociedad en comparación con otros ciudadanos, ya que además del estatus hay otro factor importante que aún no puede en estos modelos se tendrán en cuenta: las capacidades personales del individuo. Y por lo tanto, mientras el deseo de estatus prevalezca sobre el deseo de realizar las propias capacidades, es poco probable que la situación cambie.
Literatura:
1. Barro, R.J., 1991, Crecimiento económico en una sección transversal de países, Quarterly Journal of Economics 106, 407-444.
2. Chu, Ke-young y otros. (1995). Gasto público improductivo: un enfoque pragmático para el análisis de políticas, Serie de folletos del FMI, núm. 48 (Washington: Fondo Monetario Internacional).
3. Flug, Karnit, Antonio Spilimbergo y Erik Wachtenheim (1998). Inversión en educación: ¿Importan la volatilidad económica y las restricciones crediticias? Revista de Economía del Desarrollo, vol. 55 (abril), págs. 465-481.
4. Grier, K. y Tullock G., 1989, Un análisis empírico del crecimiento económico transnacional, 1951-1980, Journal of Monetary Economics 24, 259-276.
5. Kormendi, R.C. y P.G. Meguire, 1985, Determinantes macroeconómicos del crecimiento: evidencia entre países, Journal of Monetary Economics 16, 141-164.
6. Krueger, A. y M. Lindahl, 2001. Educación para el crecimiento: ¿por qué y para quién? Revista de literatura económica, 39: 1101-1136.
7. Landau, Daniel (1986). Gobierno y crecimiento económico en los países menos desarrollados: un estudio empírico para 1960-80. Desarrollo económico y cambio cultural, vol. 35, núm. 1 (octubre), págs. 35-75.
8. Mincer, J. (1974): Escolaridad, experiencia y ganancias, Nueva York: NBER Press.
9. Mingat, Alain y Jee-Peng Tan (1992). Educación en Asia: un estudio comparativo de costos y financiamiento (Washington: Banco Mundial).
10. Mingat, Alain y Jee-Peng Tan (1998). La mecánica del progreso en la educación: evidencia de datos entre países. Documento de trabajo de investigación de políticas núm. 2015 (Washington: Banco Mundial).
11. Noss, Andrés (1991). Educación y ajuste: una revisión de la literatura. Documento de trabajo PRE WPS 701 (Washington: Banco Mundial).
12. Psacharapoulos G. 1985. Retornos a la educación: una mayor actualización internacional e implicaciones. Revista de Recursos Humanos, 20 (4).
13. Psacharapoulos G. y H.A. Patrinos, 2002. Rentabilidad de la inversión en educación: una actualización adicional. Documento de trabajo sobre investigación de políticas del Banco Mundial, núm. 2881.
14. Psacharapoulos, G. 1994. Retornos de la inversión en educación: una actualización global. Desarrollo Mundial, 22(9):1325-1343.
15. Summers, R. y A. Heston, 1988, Un nuevo conjunto de comparaciones internacionales de niveles reales de productos y precios: Estimaciones para 130 países, Review of Income and Wealth 34, 1-25.
16. Tanzi, Vito y Ke-young Chu, eds. (1998). Distribución del ingreso y crecimiento de alta calidad (Cambridge: MIT Press).
En el contexto de la transición hacia una economía innovadora, el factor humano es uno de los fundamentales. Nuevos conocimientos, habilidades y habilidades se adquieren y forman a través de la participación de la población en proceso educativo y se realizan en actividades laborales. Este proceso para los empleadores va acompañado de la obtención de ventajas competitivas y beneficios, y para el empleado, de un aumento de los ingresos. Además del efecto económico de la educación, cabe señalar que una fuerza laboral altamente calificada se adapta con éxito a los cambios tecnológicos, institucionales y sociales, participa activamente en el desarrollo de nuevos conocimientos y habilidades, responde rápidamente al progreso científico y tecnológico y comienza a implementarlos en su práctica diaria 1 .
La educación constituye el “núcleo” del capital humano y un aumento de su nivel en la mayoría de los casos va acompañado de un aumento de la productividad de los trabajadores. Cuando, en condiciones de mercado, el precio del trabajo tiende a igualar la productividad marginal de los individuos, un mayor nivel de educación conduce a un aumento de sus ingresos, en igualdad de condiciones 2.
El estudio de la influencia de la educación y la formación profesional en la remuneración de los empleados es una de las tendencias actuales de la ciencia nacional.
Una de las herramientas para determinar la relación entre educación y nivel de ingresos pueden ser las funciones de producción, con la ayuda de las cuales se revela la relación entre el tamaño del producto producido y los factores de producción utilizados (por ejemplo, la función Cobb-Douglas, que se utiliza para resolver problemas científicos tanto por científicos nacionales como extranjeros). Al mismo tiempo, en la investigación encontramos modificaciones del modelo original debido a la inclusión de parámetros y condiciones adicionales. Así, no sólo se consideran factores de producción las variables de recursos, sino también los parámetros de regulación gubernamental (tasas de interés, carga fiscal, etc.) 3 . La función Cobb-Douglas también se utiliza para pronosticar el empleo (para determinar el nivel deseado de empleo en función del volumen de producción) 4 y para analizar la influencia del nivel de educación en el desempeño individual de los empleados (ingresos) 5 .
En este sentido, el propósito de este artículo es analizar la relación entre el nivel de educación y los salarios (ingresos) de la población a nivel regional con base en datos estadísticos del Comité Estatal de Estadística (salarios promedio mensuales acumulados de la población del región, el costo de los activos fijos, la proporción de trabajadores con diferentes niveles de educación). El análisis incluyó una serie de etapas sucesivas: en la primera se realizó la elección del modelo y de las variables. En una segunda etapa se estudiaron las características territoriales de los parámetros incluidos en el modelo. El tercero consistió en calcular los coeficientes de la ecuación de regresión en el contexto de las regiones de la Federación de Rusia. La etapa final representó la interpretación de los resultados de la investigación.
El método utilizado fue el análisis de regresión basado en la función extendida de Cobb-Douglas 6 . Su uso tiene ventajas, expresadas en la validez de la teoría económica 7, en la simplicidad de la dependencia funcional, y dificultades asociadas con la elección del tipo y parámetros de la ecuación 8.
Al mismo tiempo, cabe señalar que el uso de la función Cobb-Douglas es una especie de compromiso entre la complejidad de las dependencias matemáticas y la posibilidad de utilizarlas en la práctica, y las limitaciones de la función (la ausencia de progreso tecnológico como una de las variables) puede superarse mediante modificaciones de su forma clásica 9 . Las ventajas indicadas del método permitieron utilizarlo para lograr el objetivo del estudio.
A diferencia de la forma clásica existente de la función Cobb-Douglas, que describe la relación entre el producto manufacturado y factores de producción como el trabajo y el capital, este trabajo utilizó su modificación, lo que se debe tanto al propósito del estudio como a la posibilidad de transformando la función original. Como variable dependiente se consideraron los salarios promedio mensuales acumulados de la población de la región, el costo de los activos fijos de producción de la región, la proporción de empleados con educación superior superior e incompleta en el número total de empleados en la región, la proporción De los empleados con educación secundaria especializada y primaria vocacional, se consideró como variables independientes la proporción de empleados con educación secundaria vocacional general y secundaria incompleta.
Se utilizó el salario promedio mensual acumulado como variable dependiente porque, por un lado, caracteriza el costo de los recursos laborales en función de la cantidad y calidad del trabajo gastado y, por lo tanto, determina la contribución del empleado a la producción; por otro lado, el uso de esta variable es generalmente aceptada en modelos que describen la relación entre el nivel de educación, la antigüedad de los trabajadores y la remuneración del trabajo.
Paralelamente, se estudió adicionalmente la relación entre el ingreso promedio per cápita de la población y las variables independientes antes mencionadas para verificar los resultados obtenidos en el primer modelo. Se asumió que los resultados del análisis de la relación entre los parámetros incluidos en el segundo modelo, donde el ingreso monetario per cápita de la población sirve como variable dependiente, serían comparables a las conclusiones que se obtendrían como resultado de el análisis del primer modelo. Este supuesto, desde el punto de vista del autor, se debe a que los ingresos y los salarios están correlacionados como una “parte entera”, ya que la estructura de ingresos por fuente de ingresos incluye ingresos de actividades comerciales, salarios, beneficios sociales y ingresos de la propiedad. La remuneración es la principal fuente de formación de ingresos en efectivo de la población: en 2009, en la estructura de ingresos de la población, la remuneración del trabajo en la Federación de Rusia en su conjunto ascendió a más del 40%, en la región de Vologda - 52 % 10 .
Los parámetros incluidos en el modelo se estudiaron a nivel territorial (en todas las regiones de la Federación de Rusia) para el período 2000-2009. y se utilizaron en los cálculos de una valoración comparable (a precios de 2009).
El análisis mostró que el conjunto de regiones del país es heterogéneo en términos de salarios promedio mensuales devengados. Valor más alto durante todo el período de estudio se observó en el Okrug autónomo de Yamalo-Nenets, el más pequeño de la República de Daguestán (Tabla 1).
Se reveló una disminución en la diferenciación de las regiones de la Federación de Rusia en términos de salario mensual promedio de 10 veces en 2000 a 5 veces en 2009. Durante el período estudiado, la región de Vologda se encontraba en el nivel promedio nacional y en 2009, respecto al año 2000, mejoró su posición, pasando del puesto 45 al 27 (clasificados consecutivamente en orden descendente de características).
Las regiones rusas también diferían en términos del ingreso per cápita promedio de la población. La diferenciación de las entidades constitutivas de la Federación de Rusia según este indicador fue significativa, pero disminuyó de 18 veces en 2000 a 8 veces en 2009 (Cuadro 2).
El líder en términos de ingreso per cápita promedio hasta 2007 fue Moscú y luego el Okrug autónomo de Nenets; la República de Ingushetia ocupó una posición consistentemente baja durante todo el período de estudio. Desde 2003, la región de Vologda ha empeorado su posición en relación con la media nacional.
Las regiones de la Federación de Rusia diferían con mayor fuerza en el costo de los activos fijos de producción (en 2000, más de 300 veces), mientras que en 2009 la diferenciación no disminuyó, sino que, por el contrario, aumentó (en 2009, las regiones de la Federación de Rusia difirió en este indicador en más de 400 veces) (Tabla 3).
Al mismo tiempo, para una serie de indicadores (la proporción de empleados con educación superior e incompleta, la proporción de empleados con educación secundaria especializada y primaria vocacional), la diferenciación entre las entidades constituyentes de la Federación de Rusia fue mínima. Así, en 2000, las regiones diferían en un factor de 4 en la proporción de personas empleadas con educación superior e incompleta (Cuadro 4), en 2009, en un factor de 3, y en la proporción de empleados con educación secundaria especializada y primaria. formación profesional, por un factor de 2 y 3 respectivamente.
tabla 1
Diferenciación de regiones de la Federación de Rusia por el importe del salario medio mensual acumulado*,
en precios de 2009 (clasificación basada en datos de 2009)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regiones de la Federación de Rusia con el salario mensual medio más alto, frote. | |||||
| 2587 | 16322 | 28698 | 37080 | 46481 | |
| Distrito autónomo de Chukotka | 1404 | 13133 | 22287 | 29749 | 42534 |
| 2476 | 14128 | 24440 | 30640 | 38387 | |
| Región de Tiumén | 2006 | 12068 | 21661 | 27975 | 34773 |
| Moscú | 931 | 8822 | 17385 | 24778 | 33358 |
| Regiones de la Federación de Rusia con el salario mensual medio más bajo, frote. | |||||
| República de Kalmukia | 344 | 2588 | 4979 | 7298 | 10849 |
| 356 | 2754 | 5505 | 7386 | 10832 | |
| República Kabardino-Balkarian | 330 | 2648 | 5030 | 7067 | 10777 |
| República de Karachay-Cherkess | 319 | 2623 | 5218 | 7443 | 10477 |
| La República de Daguestán | 273 | 2052 | 3843 | 5866 | 9125 |
| Máx/Mín, veces | 10 | 8 | 8 | 6 | 5 |
*en adelante, los cálculos de los valores máximos y mínimos del indicador para las regiones de la Federación de Rusia se realizaron teniendo en cuenta los datos de los okrugs autónomos, así como de las ciudades de importancia federal (Moscú, San Petersburgo)
Tabla 2
Diferenciación de regiones de la Federación de Rusia por el ingreso medio per cápita de la población, a precios de 2009.
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regiones de la Federación de Rusia con mayor ingreso per cápita de la población, rublos. | |||||
| Distrito autónomo de Nenets | 830 | 12993 | 28164 | 38892 | 48752 |
| Moscú | 2306 | 15263 | 26118 | 27742 | 41891 |
| Distrito autónomo de Chukotka | 1168 | 11408 | 20119 | 24953 | 35079 |
| Distrito autónomo de Khanty-Mansiysk | 1932 | 11145 | 20558 | 26922 | 32263 |
| Región de Sajalín | 783 | 7117 | 14415 | 19610 | 27577 |
| Regiones de la Federación de Rusia con el ingreso per cápita más bajo de la población, rublos. | |||||
| República de Chuvasia | 321 | 2445 | 4899 | 7079 | 9405 |
| Región de Ivánovo | 288 | 2009 | 3977 | 6700 | 9343 |
| República de Mari El | 315 | 2061 | 4347 | 6346 | 9210 |
| República de Kalmukia | 276 | 1396 | 3131 | 4540 | 7097 |
| La República de Ingusetia | 128 | 1307 | 2787 | 4273 | 6400 |
| Máx/Mín, veces | 18 | 12 | 10 | 9 | 8 |
Tabla 3
Diferenciación de regiones de la Federación de Rusia por el costo de los activos fijos, a precios de 2009.
(clasificación basada en datos de 2009)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regiones de la Federación de Rusia con mayor valor de activos fijos | |||||
| Moscú | 416597 | 3270014 | 6996401 | 12065253 | 15605926 |
| Región de Tiumén | 404012 | 3288113 | 5748892 | 7727589 | 10315779 |
| Distrito autónomo de Khanty-Mansiysk | 252186 | 1796932 | 3038926 | 3974029 | 5423503 |
| Distrito autónomo de Yamalo-Nenets | 86264 | 1237973 | 2148630 | 3142065 | 4002082 |
| región de Moscú | 184700 | 1041045 | 2087704 | 2790497 | 3938800 |
| Regiones de la Federación de Rusia con el coste de activos fijos más bajo | |||||
| Región Autónoma Judía | 6220 | 30143 | 66684 | 81014 | 97290 |
| Distrito autónomo de Chukotka | 4665 | 16682 | 24470 | 36922 | 63044 |
| República de Altái | 4453 | 13279 | 26296 | 32416 | 44595 |
| La República de Ingusetia | 1252 | 13338 | 28155 | 29683 | 40638 |
| República de Tuvá | 5081 | 12042 | 20364 | 25582 | 36142 |
| Máx/Mín, veces | 333 | 273 | 344 | 472 | 432 |
Tabla 4
Diferenciación de regiones de la Federación de Rusia por la proporción de empleados con educación superior e incompleta en el número total de empleados (clasificación según datos de 2009)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regiones de la Federación de Rusia con la mayor proporción de personas empleadas con educación superior superior e incompleta | |||||
| Moscú | 47,2 | 45,3 | 47,2 | 51,9 | 48,2 |
| La República de Ingusetia | 26,3 | 29,2 | 48,6 | 46,0 | 46,2 |
| San Petersburgo | 41,4 | 41,5 | 38,7 | 43,0 | 40,2 |
| región de Moscú | 30,4 | 28,6 | 30,6 | 36,3 | 35,6 |
| República de Osetia del Norte Alania | 30,2 | 38,0 | 38,4 | 33,6 | 35,6 |
| Regiones de la Federación de Rusia con la proporción más pequeña de personas empleadas con educación superior superior e incompleta | |||||
| Región de Pskov | 22,9 | 15,6 | 22,0 | 19,8 | 19,0 |
| Región de Lípetsk | 20,8 | 21,3 | 23,2 | 19,7 | 18,4 |
| Región de Sajalín | 24,2 | 21,2 | 21,0 | 22,1 | 18,1 |
| Región Autónoma Judía | 19,5 | 20,9 | 18,3 | 16,4 | 17,7 |
| Distrito autónomo de Nenets | 12,7 | 19,7 | 23,9 | 21,0 | 16,6 |
| Máx/Mín, veces | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
Los líderes en la estructura de empleados con educación superior e incompleta (más del 40% del número total de empleados) en 2009 fueron las ciudades de importancia federal (Moscú, San Petersburgo), la República de Ingushetia y Osetia del Norte. Los últimos puestos de la lista (menos del 20% del número total de empleados) los ocupó Pskov, Región de Lípetsk, así como una serie de sujetos del Distrito Federal del Lejano Oriente.
En 2009, alrededor del 60% de las personas empleadas con educación secundaria especializada y primaria vocacional se concentraban en las regiones del Distrito Federal de los Urales (Región de Tyumen, Distrito Autónomo de Yamalo-Nenets), así como en las regiones de Volgogrado, Arkhangelsk y la República de Tuvá (Tabla 5).
En el Distrito Federal del Volga (Nizhny Novgorod, regiones de Saratov, República de Mari El, Mordovia), la proporción de empleados con educación secundaria especializada y primaria vocacional fue la más pequeña entre todas las entidades constituyentes de la Federación de Rusia.
En las regiones del Lejano Oriente (Región Autónoma Judía y Amur), así como en los Distritos Federales del Sur (Territorio de Stavropol, República de Daguestán), la estructura de los empleados estuvo dominada por la población (alrededor del 40%) con secundaria general y educación secundaria incompleta (Cuadro 6).
Al caracterizar la diferenciación de las entidades constitutivas de la Federación de Rusia en términos de empleo de la población con diferentes niveles de educación, observamos que las regiones diferían en mayor medida en la proporción de empleados con educación superior e incompleta, así como con educación secundaria general y secundaria incompleta. Como resultado del análisis, se identificaron las regiones líderes, así como las que ocupan los últimos puestos del ranking. Así, en las regiones del Distrito Federal Central predominan los empleados con educación superior profesional y superior incompleta, y las regiones del Distrito Federal del Lejano Oriente lideran en proporción de empleados con educación secundaria general y secundaria incompleta.
Esto es bastante comprensible por la estructura actual de producción en los distritos federales, que determina los requisitos para el nivel de educación y calificaciones de los trabajadores. Por ejemplo, en el Distrito Federal Central se han generalizado las ramas de la industria manufacturera de alta tecnología y uso intensivo de conocimientos (ingeniería mecánica, industria espacial y de cohetes, fabricación de aviones, industria radioeléctrica y electrónica, ingeniería ferroviaria, etc.), 11 en consecuencia, Se necesita personal altamente calificado para lograr los objetivos del desarrollo socioeconómico, lo que crea una demanda de trabajadores con un mayor nivel de educación 12. La situación es similar en las regiones del Distrito Federal de Siberia, donde las tecnologías de la información y las telecomunicaciones, la ingeniería mecánica, la fabricación de aviones, la producción de equipos médicos, la fabricación de instrumentos de precisión, etc., se consideran sectores prioritarios del desarrollo socioeconómico. Mejorar estas áreas , se requiere un alto nivel de desarrollo del potencial científico, técnico y científico y educativo del distrito 13.
En las entidades constitutivas del Distrito Federal Sur, los sectores más importantes de la economía son la agroindustrial, el turismo y la recreación, el comercio 14, lo que determina la necesidad de especialistas, principalmente de educación secundaria especializada y calificaciones. Al mismo tiempo, teniendo en cuenta las tendencias asociadas con la transición del país y sus regiones hacia una vía innovadora de desarrollo, se puede suponer que la demanda de especialistas altamente calificados aumentará a largo plazo.
La orientación de los recursos de la economía de las regiones del Distrito Federal del Lejano Oriente (el desarrollo de industrias predominantemente extractivas, como las industrias del carbón, la minería, la pesca y la silvicultura, etc.) ha determinado la demanda de empleados con educación secundaria general y secundaria incompleta. , lo cual se confirma en base al análisis.
En las regiones del Distrito Federal Noroeste se han desarrollado tanto áreas en las que predomina la mano de obra altamente calificada (ingeniería mecánica, metalurgia) como aquellas que requieren trabajadores con calificación media (minería, sector agroindustrial, etc.). En este sentido, el Distrito Federal Noroeste ocupa una posición intermedia entre los distritos especializados en la producción de productos de alta tecnología (Distritos Federales del Centro y Siberia) y aquellos en los que se han desarrollado industrias extractivas (Distritos Federales del Sur y del Lejano Oriente).
Así, los resultados del estudio, que se obtuvieron durante el estudio de las características territoriales de los parámetros incluidos en el modelo, nos permiten concluir que existe diferenciación entre las regiones de la Federación de Rusia (especialmente en variables como el promedio por ingreso cápita de la población, salario mensual promedio de la población), lo que lleva a suponer posibles diferencias entre las entidades constituyentes de la Federación de Rusia a partir de los resultados de la evaluación de ecuaciones de regresión.
El análisis de la ecuación de regresión se llevó a cabo en el contexto de las regiones de la Federación de Rusia en su conjunto para el período 2000-2009. Se obtuvo tomando el logaritmo de una modificación de la función Cobb-Douglas:
Salarioi = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (1)
Dónde
variable dependiente:
Wagei: salario medio mensual acumulado de la población de la i-ésima región a precios de 2009, rublos;
variables independientes:
Ki es el costo de los activos fijos en la i-ésima región al final del año a precios de 2009, rublos;
L1i es la proporción de personas empleadas con educación superior e incompleta en la i-ésima región;
L2i es la proporción de personas empleadas con educación secundaria especializada y primaria vocacional en la i-ésima región;
L3i es la proporción de personas empleadas con educación secundaria general y secundaria incompleta en la i-ésima región;
impares:
A - coeficiente tecnológico 15;
α, β1, β2, β3 son coeficientes de elasticidad que caracterizan el aumento del salario mensual promedio por cada aumento del 1% en el factor correspondiente (costo de los activos fijos, proporción de empleados con educación superior e incompleta, etc.).
La ecuación de regresión estimada (1') 16 fue la siguiente:
LnWagei = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (1′)
Las diferencias significativas entre los valores de los indicadores incluidos en el modelo, tanto en términos dinámicos como territoriales, llevaron a que los coeficientes de regresión obtenidos como resultado del análisis también difieran significativamente entre sí (Cuadro 7).
Los cálculos mostraron que en las regiones del Distrito Federal Central el cambio en el salario mensual promedio se debe en gran medida (83%) a la influencia de factores tales como el costo de los activos fijos de producción, la proporción de empleados con educación superior e incompleta. en el número total de empleados y otros parámetros incluidos en el modelo (1). Mientras que en las entidades constitutivas de los distritos federales del Lejano Oriente y Siberia, la variación del salario medio mensual en un 74 y un 46%, respectivamente, se explica por otros parámetros no incluidos en el modelo, que requerirán además investigación adicional con el fin de identificar factores no identificados y analizar su impacto en los salarios mensuales promedio.
Se ha establecido que el salario mensual promedio aumentará en mayor medida con un aumento en el costo de los activos fijos de producción en las regiones de los Distritos Federales Central, Volga y Ural (por lo tanto, con un aumento en el costo de los activos fijos de producción en un 1%, el salario mensual medio en las regiones de los distritos federales designados aumentará en un 0,85, 0,77 y 0,67%, respectivamente). El salario mensual medio cambiará en menor medida con un aumento en el costo de los activos fijos de producción en las entidades constitutivas de los distritos federales de Siberia y el Lejano Oriente.
Al mismo tiempo, en las regiones del Distrito Federal de Siberia, parámetros como la proporción de empleados con educación superior superior e incompleta, así como con educación secundaria especializada y primaria vocacional ejercen una influencia significativa en la formación de los salarios mensuales promedio. educación (por ejemplo, con un aumento en la proporción de empleados con educación secundaria especializada y primaria vocacional en un 1%, el salario mensual promedio aumentará en un 12%, y con un aumento del 1% en la proporción de empleados con educación superior e incompleta educación superior: en un 8%).
El carácter positivo de la relación entre la proporción de población ocupada con diferentes niveles de educación y el salario mensual promedio se reveló en los sujetos de distritos federales como Central, Sur, Volga y Siberia (en las regiones del Distrito Federal Central , con un aumento del 1% en la proporción de empleados con educación superior e incompleta, así como con educación secundaria especializada y primaria vocacional, el salario mensual promedio aumentará en un 2 y un 6%, respectivamente).
La naturaleza inversa de la relación entre la proporción de empleados con diferentes niveles de educación y el salario mensual promedio se observó en las entidades constitutivas de los distritos federales del Noroeste, los Urales y el Lejano Oriente. En las regiones del Distrito Federal Noroeste, con un aumento en la proporción de empleados con educación superior e incompleta, así como con educación secundaria general y secundaria incompleta, los salarios promedio mensuales acumulados disminuyen en un 1 y un 2%, respectivamente. El resultado de este análisis requiere investigación adicional para identificar las razones de esta situación.
Es obvio que en las regiones de los Distritos Federales Central, Volga y Ural, el alto nivel de los salarios de los trabajadores en algunos casos está relacionado con las industrias predominantes (ingeniería mecánica, industria espacial y de cohetes, fabricación de aviones, radio y electrónica). industria, ingeniería ferroviaria, etc.). El desarrollo de estas áreas conlleva la necesidad, por un lado, de mejorar la base material y técnica mediante la adquisición de activos fijos y, por otro lado, de atraer especialistas altamente calificados capaces de utilizar los últimos equipos para producir productos innovadores. .
En general, cabe destacar que a partir de los resultados del análisis de la ecuación de regresión (1′), se identificaron grupos de regiones que difieren entre sí en la dirección y grado de influencia de las variables independientes sobre los salarios mensuales promedio acumulados:
primer grupo: el costo de los activos fijos de producción y la proporción de empleados con diferentes niveles de educación tienen un impacto positivo significativo en la formación de los salarios mensuales promedio (regiones del Distrito Federal Central);
segundo grupo: el costo de los activos fijos tiene una mayor influencia en la formación del salario mensual promedio y la proporción de empleados con diferentes niveles de educación tiene una influencia menos positiva (ciudadanos del Volga y los Distritos Federales del Sur);
tercer grupo: la proporción de empleados con diferentes niveles de educación tiene una influencia positiva más grande en la formación de salarios y el costo de los activos fijos de producción tiene una influencia menos positiva (regiones del Distrito Federal de Siberia);
cuarto grupo: el costo de los activos fijos de producción tiene un impacto positivo mayor en la formación de salarios y la proporción de empleados con diferentes niveles de educación tiene un impacto negativo (regiones de los distritos federales del Noroeste, los Urales y el Lejano Oriente).
Sin embargo, el impacto negativo de la proporción de empleados con diferentes niveles de educación en la formación del salario mensual promedio requiere un análisis adicional para identificar las razones e interpretar los resultados.
El segundo modelo (cuya variable dependiente es el ingreso monetario per cápita promedio de la población) se obtuvo tomando el logaritmo de la modificación de la función Cobb-Douglas:
L i = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (2)
Dónde
variable dependiente:
Ii es el ingreso per cápita promedio de la población de la i-ésima región a precios de 2009, rublos;
las variables independientes son las mismas que en la ecuación de regresión (1′).
La ecuación de regresión estimada (2′) tenía la siguiente forma:
LnIi = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (2′)
En general, cabe señalar que las conclusiones basadas en el análisis de la ecuación de regresión (2′) son comparables con los resultados del análisis de la ecuación de regresión (1′) tanto en términos del grado de influencia de las variables independientes en el promedio ingreso per cápita de la población y en la dirección de influencia.
Al igual que en el primer modelo, el cambio en el ingreso monetario promedio per cápita de la población en las regiones de los Distritos Federales Central y del Volga está determinado en más del 80% por el costo de los activos fijos de producción y la proporción de empleados con diferentes niveles de educación. Mientras que en las entidades constitutivas de los distritos federales del Lejano Oriente y Siberia, la variación de la variable dependiente en un 74 y un 46%, respectivamente, está determinada por factores no contabilizados (Cuadro 8).
Los resultados obtenidos para distritos federales individuales en el segundo modelo también se correlacionan con los encontrados en el primer caso. Así, en las regiones del Distrito Federal de Siberia, un aumento del 1% en la proporción de personas empleadas con educación superior e incompleta conduce a un aumento del ingreso per cápita promedio de la población y del salario mensual promedio en un 7 y un 8%. , respectivamente. Y el aumento de la proporción de ocupados con educación secundaria especializada y primaria va acompañado de un aumento de los ingresos y los salarios del 11 y el 12%, respectivamente.
Además, como resultado del análisis de la ecuación de regresión (1′), se identificaron distritos federales en los que un aumento en la proporción de empleados con diferentes niveles de educación va acompañado de una disminución en el ingreso monetario promedio per cápita de la población. (sujetos de los distritos federales del Lejano Oriente, los Urales y el Noroeste), lo que lleva a la necesidad de investigaciones adicionales.
En general, podemos concluir que el modelo de economía de mercado que se ha desarrollado en Rusia no siempre determina la relación entre el nivel de educación y los ingresos de la población. Con base en el análisis, también se reveló que uno de los factores que afecta el monto de los salarios y los ingresos de la población es el costo de los activos fijos de producción. Así, las reservas para el crecimiento de los salarios y, por tanto, para asegurar la relación entre el nivel de educación y los ingresos de la población se deben, por un lado, a la diversificación de la producción y, por otro, al aumento del costo de los activos fijos. activos de producción.
Así, los cambios en la organización del proceso productivo, que incluyen no sólo la adquisición la última tecnología y la tecnología, los avances científicos, pero también van acompañados del desarrollo simultáneo de industrias no relacionadas, la expansión de la gama de productos, lo que lleva a un aumento del papel del factor humano. Esto se debe a que a la hora de implementar transformaciones es necesario diseñar y organizar nuevas áreas de actividad y crear nuevos complejos productivos. En este sentido, los requisitos para la formación profesional de los empleados, sus cualificaciones, experiencia de producción, lo que va acompañado de un aumento de la demanda de especialistas con mayor nivel educativo.
Tabla 5
Diferenciación de regiones de la Federación de Rusia por la proporción de empleados con educación profesional secundaria especializada y primaria (clasificación según datos de 2009)
| 2000 | 2005 | 2007 | 2008 | 2009 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regiones de la Federación de Rusia con la mayor proporción de personas empleadas con educación vocacional secundaria especializada y primaria | |||||
| Región de Tiumén | 42,6 | 52,7 | 50,0 | 49,2 | 67,1 |
| Región de Volgogrado | 39,1 | 43,2 | 48,9 | 59,1 | 59,0 |
| República de Tuvá | 45,9 | 47,6 | 44,8 | 42,6 | 58,5 |
| Región de Arhangelsk | 48,8 | 52,2 | 50,1 | 53,9 | 58,1 |
| Distrito autónomo de Yamalo-Nenets | 53,0 | 48,0 | 47,4 | 44,9 | 57,6 |
| Regiones de la Federación de Rusia con la menor proporción de personas empleadas con educación vocacional secundaria especializada y primaria | |||||
| Región de Nizhni Nóvgorod | 39,3 | 38,9 | 41,5 | 43,1 | 36,7 |
| República de Mari El | 42,3 | 45,1 | 45,3 | 55,2 | 35,6 |
| región de saratov | 44,0 | 43,4 | 46,6 | 45,3 | 34,6 |
| La República de Mordovia | 31,9 | 33,4 | 39,5 | 44,0 | 26,3 |
| La República de Jakasia | 42,2 | 41,9 | 40,4 | 40,3 | 24,5 |
| Máx/Mín, veces | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 |
En una economía de mercado, el nivel de los salarios, sus funciones y principios de organización están influenciados por los siguientes grupos de factores: productivos, sociales, de mercado, institucionales (Fig. 1.3). Todos estos factores están interrelacionados y juntos determinan el monto de los salarios, los costos de producción y el bienestar de toda la sociedad y de los representantes de varios grupos sociales.
Factores de producción
El principal factor de producción que determina el monto de los salarios es Nivel de desarrollo de la producción y progreso técnico. Así, en los países económicamente desarrollados, los salarios altos se deben a la alta productividad laboral y al uso de tecnologías de producción modernas. El progreso técnico conduce al uso de tecnologías que sustituyen y ahorran mano de obra, aumentando la productividad laboral, aumentando la producción y, en consecuencia, aumentando los salarios.
El progreso tecnológico, la necesidad de producción de mejorar la calidad del producto y ampliar las funciones del ejecutante conducen a una mayor complejidad del trabajo y mayores requisitos para las calificaciones de los trabajadores. El funcionamiento de la tecnología moderna implica una mayor intensidad de trabajo y plantea mayores exigencias a los procesos cognitivos y emocionales-volitivos del empleado: distribución, conmutación, concentración y estabilidad de la atención, velocidad y precisión del trabajo, velocidad de toma de decisiones, lo que conduce a la fatiga. disminución temporal del rendimiento y requiere fondos significativos para restaurar el gasto de energía nerviosa.
Arroz. 1.3.
Los cambios en la complejidad del trabajo implican el uso de trabajadores más calificados con el correspondiente aumento en su salario. La esencia de organizar la remuneración en estas condiciones se reduce a evaluar adecuadamente la complejidad del trabajo y las calificaciones de los trabajadores y, en función de esto, elegir una forma y sistema de remuneración que tenga en cuenta al máximo las características del proceso tecnológico y la contribución individual del intérprete.
Las condiciones de trabajo representan un conjunto de factores en el entorno de producción y el proceso laboral que influyen en la salud y el desempeño humanos durante el proceso laboral, los costos y los resultados del trabajo. Según el contenido, productivo y ambiental (temperatura, humedad, ruido, iluminación, etc.), organizativo y técnico (ritmo, contenido de las operaciones tecnológicas, condiciones ergonómicas y estéticas) y socioeconómico (relaciones en el equipo, presencia de conflictos laborales e interpersonales) se distinguen condiciones laborales. Según el grado de impacto en el cuerpo del trabajador: condiciones de trabajo cómodas, aceptables, dañinas (desfavorables) y extremas (peligrosas).
Las condiciones de trabajo y el entorno de producción dependen de los equipos y tecnologías utilizados, la organización de los procesos laborales y la compatibilidad psicofisiológica y sociopsicológica de los trabajadores. La mejora de las condiciones laborales contribuye a una alta eficiencia, a la reducción del tiempo de trabajo perdido debido a enfermedades y lesiones, a la reducción de pagos adicionales por condiciones laborales peligrosas y riesgos de producción.
El cambio en los salarios está asociado con resultados (fabricante norte arista) del trabajo. Es necesario analizar por qué factores se produce el aumento de la productividad laboral, su conexión con la intensidad del trabajo, la cantidad de tiempo trabajado, la complejidad del trabajo y las calificaciones de los trabajadores.
Calidad de trabajo- esta es la calidad de los productos y la ejecución del proceso laboral.
Factores sociales También afectan el nivel de los salarios, por lo que es necesario tener en cuenta la mentalidad de la población, las ideas de justicia social a la hora de introducir garantías sociales y protección social de la población.
Salario digno- este es el costo del conjunto mínimo necesario de medios de vida para una persona, bienes que le permiten mantener la vida.
Canasta de consumo representa el conjunto mínimo de productos, bienes y servicios que se requieren para la vida humana. La canasta de consumo se establece para Rusia en su conjunto y para las entidades constitutivas de la Federación de Rusia y se utiliza para calcular el costo de vida.
La estructura de la canasta de consumo consta de tres partes: alimentos, productos no alimentarios y servicios. El volumen de consumo se calcula en promedio por persona para cada uno de los principales grupos sociodemográficos de la población, como la población activa, los niños y los jubilados.
En condiciones de mercado, un aumento en el costo de vida y una expansión en la estructura de la canasta de consumo conducen al crecimiento. poder adquisitivo población y salarios.
Salario mínimo actúa como garantía estatal en el ámbito de los salarios.
Aumentar la proporción de “salarios sociales”(pagos regulares por un hijo, garantías proporcionadas por el estado, la región, el empleador) en los ingresos totales del empleado actúa como un factor que limita el monto del salario.
Condiciones de movilidad laboral Brindan una oportunidad para que individuos y grupos sociales se muden y se trasladen a otras regiones, lo que aumenta su competitividad en el mercado laboral y sus salarios. A nivel estatal, los movimientos laborales son causados por una discrepancia entre la distribución de los recursos laborales entre las áreas de aplicación laboral y los requisitos de producción o del empleado. A nivel de empresa u organización, la causa de los movimientos laborales es la discrepancia entre las necesidades, motivos, intereses del empleado y los requisitos que se le imponen.
Factores de mercado influyen en el tamaño y la regulación de los salarios y dependen del nivel de desarrollo del mercado laboral.
Llegando alto nivel de empleo es uno de los principales objetivos de la política macroeconómica del estado. Un sistema económico que crea un número adicional de puestos de trabajo tiene como objetivo aumentar la cantidad de producto social y así satisfacer en mayor medida las necesidades materiales de la población. Con un uso incompleto de los recursos laborales disponibles, el sistema económico opera sin alcanzar la frontera de sus posibilidades de producción.
El mercado laboral es una de las condiciones más importantes del mecanismo del mercado. Permite utilizar eficazmente el potencial laboral de los empleados, crea competencia por los puestos de trabajo, promueve el crecimiento de las calificaciones del personal y reduce su rotación. El mercado laboral también aumenta la movilidad del personal y promueve la difusión de diversas formas de empleo.
En arte. 1 de la Ley de la Federación de Rusia de 19 de abril de 1991 No. 1032-1 “Sobre el empleo de la población en Federación Rusa"El empleo se define como "las actividades de los ciudadanos relacionadas con la satisfacción de las necesidades personales y sociales, que no contradicen la legislación de la Federación de Rusia y, por regla general, les aportan ingresos, ingresos laborales". Las principales características del empleo son :
presencia de actividades laborales y socialmente útiles;
- - la legalidad de esta actividad;
- - disponibilidad, por regla general, de ingresos (aunque puede que no los haya, por ejemplo, para los estudiantes universitarios a tiempo completo).
La gestión del empleo implica un impacto específico en el mercado laboral, ampliando la demanda de mano de obra, asegurando un equilibrio entre la demanda y la oferta de mano de obra en diversas esferas y sectores de la economía, lo que implica identificar los principales tipos de empleo.
Niveles de empleo y fluctuaciones en la oferta y demanda de mano de obra, es decir. Las condiciones del mercado están estrechamente interconectadas debido a la inflexibilidad de los salarios causada por la influencia de factores institucionales (por ejemplo, la regulación contractual de las condiciones salariales, las actividades de los sindicatos, etc.). La demanda de mano de obra en el mercado laboral se deriva de la demanda de bienes y servicios. Así, una disminución de la demanda de determinadas profesiones y tipos de trabajo conduce a una disminución de la parte flexible no garantizada de los salarios de los trabajadores correspondientes y tiene un impacto a la baja en la seguridad laboral.
Las condiciones de trabajo a largo plazo establecidas en el contrato de trabajo y la orientación de la empresa hacia los salarios ofrecidos por los competidores ayudan a limitar el impacto de una disminución de la demanda laboral en los salarios. En consecuencia, el exceso de demanda en el mercado laboral para determinadas categorías de trabajadores conduce a un aumento de los salarios.
Costos laborales de producción También actúa como uno de los factores del mercado que determinan el monto de los salarios. Por un lado, el empleador está interesado en la mano de obra barata y, por otro, el nivel de desarrollo tecnológico, los equipos modernos y la complejidad del trabajo imponen altas exigencias al ejecutante, sus calificaciones y habilidades laborales, lo que aumenta los costos de producción.
para la fuerza laboral. Además, la influencia de factores sociales e institucionales también impide la reducción de estos costos. Pero al mismo tiempo, la alta proporción de los costos laborales en los costos totales de producción frena el crecimiento de los salarios reales, si no va acompañado de una disminución de sus costos unitarios por unidad (rublo) de producción.
Dinámica de los precios de bienes y servicios de consumo., así como las expectativas de inflación de los empleados(expectativas del nivel esperado de inflación en el período futuro debido a la influencia de factores del período actual) también es un factor de mercado que influye en el nivel de los salarios nominales y reales, ya que el aumento real y esperado en el costo de vida aumenta el “precio” del mínimo de reproducción en el salario, que se refleja en todos los niveles, en el poder adquisitivo, en su masa y participación en los costos, en sus costos unitarios por rublo de producción.
Factores institucionales(del lat. institución - direcciones, instrucciones) están asociados a la gestión y regulación de diversas esferas de las relaciones económicas y sociales. Determinan el volumen, direcciones y métodos de regulación económica estatal y regional en la organización de los salarios. Estos incluyen: las actividades de los sindicatos, las asociaciones de empleadores sobre la regulación contractual de las condiciones salariales, el desarrollo y formalización de un sistema de colaboración social.
Los grupos de factores considerados influyen en el nivel de los salarios nominales y reales, la relación entre las tasas de crecimiento de la productividad laboral y los costos de producción y la validez de la diferenciación salarial en diversos campos e industrias.
- Seguridad humana / ed. V. M. Maslova. M., 2014. pág.77.
- URL: center-yf.ru/data/economy/Potrebitelskaya-kor2ina.php.
“Travkin Pavel Viktorovich La influencia de la formación profesional adicional en los salarios de los trabajadores Especialidad 08.00.05 - Economía y gestión de la economía nacional...”
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Educativa Autónoma del Estado Federal
institución de educación profesional superior
"Universidad Nacional de Investigación
"Escuela Superior de Economía""
como un manuscrito
Travkin Pavel Viktorovich
El impacto de la formación profesional adicional en
salarios de los trabajadores
Especialidad 08.00.05 - Economía y gestión de personas
economía (economía laboral)
TESIS
para un título académico
Director científico Candidato de Ciencias Económicas
Profesor asociado Roshchin S.Yu.
Moscú 2014 Contenidos Introducción
Capítulo 1. Análisis económico de la formación profesional complementaria
1.1. Formación profesional complementaria: concepto y tipos 17
1.2. Aspectos teóricos de la influencia de la formación profesional adicional en la productividad laboral y los salarios.
1.3. Problemas econométricos de la evaluación del impacto de la formación profesional adicional
1.4. Investigación sobre formación profesional complementaria en Rusia
Capitulo 2. Formación profesional adicional en empresas rusas
2.1. El alcance de la formación profesional adicional en diferentes paises
2.2. Dinámica de la formación profesional en Rusia
2.3. Demanda de capacidades laborales por parte de empresas rusas y formación profesional adicional... 54
2.4. Factores que influyen en la escala de la formación profesional adicional en las empresas rusas................................ 70
2.5. Alcance de la formación: resultados análisis de regresión........ 75 Capítulo 3. Evaluación del impacto de la formación profesional adicional en los salarios de los trabajadores
3.1. Modelar el impacto de la formación adicional en los salarios de los empleados
3.2. Metodología para el análisis econométrico de la formación profesional complementaria sobre los salarios de los trabajadores... 102
3.3. Evaluaciones empíricas del impacto de la formación profesional adicional en los salarios de los trabajadores rusos
3.3.1. Datos y análisis descriptivo.
3.3.2. Evaluación del impacto de la formación adicional sobre los salarios: modelo MCO y método de doble diferencia en diferencias... 119 3.3.3. Evaluación del impacto de la formación adicional en los salarios: modelo de regresión cuantil
3.4. Implicaciones para las políticas públicas
Bibliografía
Aplicaciones
Apéndice A
apéndice B
apéndice B
Introducción Relevancia El progreso tecnológico conlleva cambios en los requisitos de competencias de los empleados, que estimulan la mejora continua de conocimientos y habilidades a lo largo de toda la carrera laboral. En un nuevo lugar de trabajo se adquieren nuevos conocimientos y habilidades relacionados con la actividad profesional. Obtener este conocimiento puede lograrse mediante la observación de colegas más experimentados y mediante tutorías. Al mismo tiempo, las empresas pueden enviar a sus empleados a cursos de formación formalizados, como formaciones especiales, seminarios, etc. Los empresarios esperan que gracias a los cursos el empleado se adapte rápidamente al nuevo lugar de trabajo y alcance su máxima productividad.
Además, no sólo se forma a los empleados nuevos sino también a los experimentados.
¿Por qué las empresas invierten en formación de personal?
Debido a que en mundo moderno Las tecnologías evolucionan constantemente y los empresarios se ven obligados a adaptarse a las circunstancias cambiantes. El problema de la escasez de trabajadores cualificados se asocia cada vez más no tanto a las condiciones del mercado laboral (salario, paquete de beneficios, prestigio de la profesión y lugar de trabajo), sino a discapacidades sistemas de educación vocacional. Para solucionar este problema, las empresas invierten en formar a sus empleados para que adquieran nuevos conocimientos y habilidades y así mejorar sus habilidades.
Como retorno de la inversión, las empresas esperan ganar mayor competitividad en el mercado de bienes y servicios.
En los países desarrollados (en particular, los miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos - OCDE), los empleadores invierten activamente en el desarrollo del capital humano de los empleados.
Según un estudio del Banco Mundial, más de la mitad de las empresas de estos países ofrecen a sus empleados algún tipo de formación adicional. Hay motivos para creer que la situación en Rusia es diferente. Según una investigación1, el nivel de inversión en formación adicional en Rusia es mucho menor. La diferencia puede explicarse por el hecho de que los empresarios no ven el sentido de tales inversiones, ya que es más fácil atraer a un empleado con las calificaciones requeridas que formar a uno propio. Además, en Rusia existe el problema de la alta movilidad de los trabajadores, por lo que las empresas no tienen confianza en que obtendrán un retorno de la inversión en el futuro. Surge la pregunta: ¿es la inversión en capital humano una inversión rentable en Rusia? ¿Benefician a las empresas? ¿O estas inversiones sólo son aconsejables en casos de extrema necesidad de producción? Al fin y al cabo, una formación profesional adicional es beneficiosa no sólo para la empresa, sino también para los propios empleados, ya que aumenta su capital humano. ¿La formación mejora la productividad y, por tanto, la remuneración? Si la formación de un empleado tiene un efecto positivo en forma de aumento de salario, entonces podemos suponer que la empresa también recibió un efecto positivo en forma de aumento de la productividad laboral. La confirmación de la influencia de la formación adicional en los salarios significará la presencia de tal influencia Trabajador ruso: educación, profesión, calificaciones / ed. V. Gimpelson, R. Kapelyushnikov. M.: Editorial. Escuela Superior de Economía de la Universidad House of State, 2011.
y en el aumento de la productividad de los empleados, es decir, justificar los beneficios de invertir en el capital humano de sus empleados y para el empleador.
Para interpretar correctamente las estimaciones obtenidas sobre el impacto de la formación profesional adicional en los salarios de los trabajadores y formular recomendaciones para políticas públicas, analizaremos la participación de los trabajadores en el proceso de formación en las empresas de Rusia. El análisis tiene como objetivo obtener información sobre qué empresas participan en la formación de empleados, qué empleados están siendo formados y qué habilidades y competencias pretende desarrollar esta formación.
El estudio de estas cuestiones parece importante desde el punto de vista de la comparabilidad de los resultados esperados con las estimaciones obtenidas en estudios anteriores.
Grado de desarrollo del problema.
El tema del retorno de la formación profesional adicional es bastante popular en el extranjero. En la investigación económica moderna, el tema del retorno de la formación profesional adicional tiene una tradición de investigación establecida. Se dedican varios trabajos a este tema utilizando datos de diferentes países y considerando el problema tanto desde el punto de vista del empleador y el empleado como desde el punto de vista de la sociedad.
Los investigadores buscan formación profesional adicional en enfoque integrado“aprendizaje permanente” y analizar el impacto de la formación adicional en la movilidad de los trabajadores, la reducción del desempleo, la suavización de la desigualdad económica, el crecimiento económico y mucho más. Sin embargo, en primer lugar, la formación profesional adicional incide en la mejora de los conocimientos y habilidades que se demandan en el trabajo y, en consecuencia, en un aumento de la productividad laboral. Un aumento de la productividad laboral conduce a un aumento de los salarios si el empleador no quiere perder un empleado capacitado.
Consideremos los principales estudios dedicados al análisis de esta relación particular.
El trabajo fundamental pertenece a G. Becker, quien explicó qué fondos deberían financiar la formación profesional adicional determinando el retorno de la inversión en capital humano general o específico. Así, las inversiones en capital humano específico benefician principalmente al empleador actual (ya que el empleado adquiere conocimientos y habilidades que sólo son útiles en el trabajo actual), por lo que el empleador debe participar en la financiación de dicha formación. Mientras que las inversiones en capital humano general deberían ser costeadas por el propio empleado, ya que los beneficios de dicha formación también pueden darse en otros lugares de trabajo.
Estudios posteriores de autores como D. Acemoglu, J. Pischke, E. Katz, E. Ziderman y otros demostraron que la suposición de G. Becker es incorrecta y que muchos empleadores tienen la oportunidad de recibir su renta capacitando a los trabajadores en conocimientos y habilidades generales a través de Varios factores causan imperfecciones en el mercado laboral, por ejemplo debido a la asimetría de información o la compresión salarial. Toda una serie de estudios (G. County, V. Groot, L. Dearden, H. Reed, J. van Reenen) confirmaron que un empleador puede recibir un alquiler por la formación de sus empleados: los autores demostraron que el aumento de la productividad laboral después de formación profesional adicional La formación es varias veces superior al crecimiento salarial.
Cabe señalar que medir la productividad laboral es una tarea muy difícil, por lo que muchos investigadores se han centrado en analizar los cambios en los salarios después de que un empleado ha completado una formación profesional adicional. Las evaluaciones empíricas del impacto de la formación adicional sobre los salarios se presentan en los trabajos de A. Booth, L. Lynch, D. Parent, H. Regner.
Los investigadores también sugieren que las personas más capaces pueden recibir capacitación con mayor o mayor frecuencia, lo que hace que los salarios aumenten más rápido para los más capaces. Además, los aumentos salariales pueden estar directamente relacionados con el nivel de capacidad de estos encuestados. Así, al evaluar el impacto de la formación adicional sobre el crecimiento salarial, los investigadores obtienen una evaluación del impacto mixto, tanto de la formación en sí como de las capacidades del individuo.
Se intenta abordar este problema de endogeneidad incluyendo pruebas de aptitud o pruebas de calificación militar en la evaluación. Además, una de las soluciones es utilizar un modelo econométrico de primeras diferencias o una metodología de efectos fijos, que permite tener en cuenta en la evaluación los cambios en las características del período anterior, eliminando así efectos invariantes, incluidos, por ejemplo, un las capacidades del individuo, asumiendo que se mantienen sin cambios durante el período analizado. Esta metodología se utilizó en los trabajos de J. Veum, O. Lazareva, M. Gerfin, A. Bassanini y colegas.
Si bien las cuestiones de formación profesional adicional son populares en los estudios extranjeros, en Rusia hay un número limitado de trabajos sobre este tema. Básicamente, los estudios rusos de V. Gimpelson, I. Denisova, O. Lazareva, A. Lukyanova, S. Tsukhlo se centran en los problemas de la escala de la formación adicional en Rusia y la participación del personal de las empresas en dicha formación.
Hay muy pocos estudios sobre el impacto de la formación adicional basados en datos rusos. La influencia de la formación profesional adicional sobre los salarios en Rusia se analiza con más detalle en el trabajo de O. Lazareva. El estudio se basa en datos del período 2001-2003. y no aborda la cuestión del impacto de la capacidad no observada en los retornos a la capacitación adicional. En el trabajo de M. Berger, J. Earle y K. Sabiryanova se ofrecen estimaciones empíricas del impacto de diversas formas de formación adicional sobre los salarios utilizando datos individuales para el período 1994-1998. y en el trabajo de E. Alexandrova y E. Kalabina, sobre datos sobre los empleados de una empresa para el período 2003-2010. No existe un estudio exhaustivo sobre el impacto de la formación profesional adicional en el aumento de los salarios de los trabajadores rusos basado en datos modernos. Actualmente, no hay resultados del análisis para Rusia del aumento de los salarios después de la participación de un empleado en una formación avanzada o un programa de reciclaje que utilizaría una metodología que tenga en cuenta la influencia de características no observables en el efecto de la formación adicional.
La relevancia y ausencia en la literatura económica de estudios sobre Rusia que estudian el problema de la influencia del nivel de las capacidades de un individuo en la medición del crecimiento salarial después de completar una formación profesional adicional predeterminó la elección del tema y el propósito del trabajo de tesis.
Propósito y tareas investigación de tesis
– – –
El impacto de la formación profesional adicional en el crecimiento salarial de los empleados.
Base teórica de la investigación La base teórica y metodológica de la investigación de tesis fueron las disposiciones de la teoría moderna de la economía del trabajo, los trabajos de autores nacionales y extranjeros dedicados a cuestiones de formación profesional adicional. La parte empírica de la tesis utiliza métodos modernos de análisis econométrico, en particular herramientas de análisis de regresión.
– – –
El “Seguimiento ruso de la situación económica y la salud de la población de la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación” (RLMSHSE) lo lleva a cabo la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación
y Demoscope JSC con la participación del Centro de Población de la Universidad de Carolina del Norte en
Chapel Hill y el Instituto de Sociología de la Academia de Ciencias de Rusia. Sitios web de RLMS-HSE:
http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms y http://www.hse.ru/rlms. En las primeras etapas, el monitoreo se llamaba RLMS, pero en el estudio actual usaremos este último nombre.
La encuesta VVVRT ha sido realizada por el Laboratorio de Investigación del Mercado Laboral de la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación desde 2009.
Se presenta información más detallada sobre la base de datos VVVRT en el párrafo 2.3 de la disertación.
Desde 2002, en nombre del Ministerio de Educación y Ciencia de la Federación de Rusia, la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación ha estado formando e implementando un sistema integral para recopilar, procesar y presentar información sistemática sobre el comportamiento económico de los participantes en el sistema educativo. mercado de servicios - Seguimiento de la Economía de la Educación (MEO). Sitio web de la OEI: http://memo.hse.ru.
Las Encuestas de Entorno Empresarial y Desempeño Empresarial (BEEPS) son realizadas conjuntamente por el Banco Mundial y el Banco Europeo de Reconstrucción y Desarrollo. Sitio web de BEEPS: http:. www.enterprisesurveys.org/Data/ExploreTopics/workforce.
2. Se ha propuesto un algoritmo para evaluar el impacto de la formación profesional adicional en los salarios mediante el método de doble diferencia en diferencias, que permite, sujeto al supuesto de habilidades constantes en el corto plazo, resolver el problema de la influencia de características no observables de un individuo sobre el aumento estimado de los salarios después de la formación.
3. Se han realizado evaluaciones empíricas para demostrar que la formación profesional adicional aumenta los salarios de los empleados. La estimación del efecto del entrenamiento adicional sigue siendo positiva incluso después de tener en cuenta la influencia de características no observables del individuo.
4. Se llevó a cabo una evaluación exhaustiva del impacto de la formación profesional adicional en el crecimiento de los salarios.
Se ha establecido que el aumento de los salarios depende del nivel de capacidades del individuo y del sector de empleo, y el nivel de educación básica no tiene un efecto estadísticamente significativo sobre el monto del aumento.
Significado práctico Los materiales de esta investigación de tesis se utilizaron de la siguiente manera:
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Aprobación de resultados trabajar Disposiciones básicas y los resultados de la investigación de tesis se presentaron en informes en los siguientes congresos científicos y científico-prácticos: 1) Congreso internacional “Competencias clave del siglo XXI: nuevas dimensiones de la alfabetización hombre moderno"(Moscú, Rusia, 2014);
2) VII Congreso Internacional Exposición “Educación Global - Educación sin Fronteras”, en el marco de la sesión temática “Competencias de los adultos modernos: resultados del estudio internacional PIAAC y nuevas perspectivas para la política educativa” (Moscú, Rusia, 2013); 3) “Transiciones en el trabajo y los mercados laborales” (Universidad de Tampere, Tampere, Finlandia, 2013); 4) Segundo Congreso Económico Ruso (Suzdal, Rusia, 2013);
5) IX Conferencia Científica Internacional “Desarrollo sostenible de las regiones rusas: economía de los procesos políticos y un nuevo modelo de desarrollo espacial” (Ekaterimburgo, Rusia, 2012);
6) XIII Conferencia Científica Internacional de abril “Sobre los problemas del desarrollo económico y social” (Moscú, Rusia, 2013);
7) XIII Conferencia Científica y Práctica Internacional sobre los problemas de la reforma del sector público “Transición del Sector Público” (San Petersburgo, Rusia, 2011); 8) VIII Conferencia Internacional Científica y Práctica sobre Problemas del Desarrollo Económico en el Mundo Moderno “Desarrollo sostenible de las regiones rusas: población y modernización” (Ekaterimburgo, Rusia, 2011).
Los principales resultados teóricos y prácticos de la investigación de tesis se reflejan en seis trabajos impresos con un volumen total de 7,2 pp. (contribución del autor 7,2 p.p.). De ellos, tres artículos fueron publicados en revistas recomendadas por la Comisión Superior de Certificación del Ministerio de Educación y Ciencia de Rusia, con un volumen total de 2,4 páginas.
Lógica y estructura del trabajo La lógica de la investigación de tesis se basa en una combinación de análisis teórico y empírico del impacto de la formación profesional adicional en los salarios de los trabajadores, y también implica una visión general de los principales fundamentos teóricos y busqueda empirica dedicado a este problema, realizando un análisis empírico de los datos sobre el mercado laboral ruso y discutiendo los resultados obtenidos con miras a desarrollar recomendaciones para las políticas públicas en el campo del apoyo a la formación profesional adicional en las empresas.
De acuerdo con la lógica de la investigación, la tesis tiene la siguiente estructura.
En el primer capitulo Se ofrece una descripción general de los tipos de formación y se formula una definición del término “formación profesional adicional” que se utilizará en el trabajo. A continuación, se consideran enfoques teóricos y empíricos para estudiar el impacto de la formación profesional adicional en el aumento de la productividad laboral y los salarios de los trabajadores.
Un párrafo aparte expone los problemas econométricos a la hora de evaluar el impacto de la formación adicional sobre los salarios de los trabajadores.
Capitulo dos se dedica al estudio de la escala de formación profesional adicional en las empresas rusas.
Se realiza una comparación internacional del volumen de formación adicional en las empresas. Se analiza la demanda por parte de los empresarios de competencias específicas de los empleados y cuyo desarrollo se orienta a la formación interna. Se ofrece un análisis empírico de la influencia de diversos factores en la escala de la formación profesional adicional proporcionada por las empresas.
En el tercer capitulo Se analiza el impacto de la formación profesional adicional. Se describe la metodología. A partir de estadísticas descriptivas, se realiza una comparación entre los trabajadores que y los que no participaron en programas de formación avanzada o reciclaje en el período anterior. Muestra, para diferentes subgrupos de trabajadores, en qué medida la formación profesional adicional influye en el crecimiento salarial cuando se evalúa utilizando diversos métodos. A partir de los resultados obtenidos, se proponen recomendaciones de política pública en el ámbito de la formación profesional complementaria en Rusia.
En custodia Se resumen los resultados de la investigación de tesis y se describen las direcciones para futuras investigaciones sobre el tema del impacto de la formación profesional adicional.
Capítulo 1. Análisis económico de la formación profesional complementaria
1.1. Formación profesional continua: concepto y tipos La formación profesional continua, que se produce durante el período laboral, suele considerarse como el proceso de desarrollo de conocimientos y habilidades en los trabajadores tras un período de formación formal completado. La formación profesional adicional incluye diversas formas y tipos de adquisición de conocimientos y habilidades por parte de los empleados. Dicha capacitación incluye tanto capacitación avanzada, que desarrolla habilidades y conocimientos dentro de la especialización actual del empleado, como programas de reciclaje, que le enseñan al empleado una nueva especialidad.
Los tipos de formación profesional adicional difieren en la duración de la formación, el método de formación, la fuente de financiación y otras características. Antes de pasar a discutir el impacto de la formación profesional adicional, es necesario considerar la dificultad de definir el concepto y medir el alcance de la formación adicional, y luego formular qué queremos decir exactamente en esta investigación de tesis con el término "formación profesional adicional". La variedad de formas de formación profesional adicional crea dificultades adicionales para evaluar empíricamente los efectos de la formación. Dependiendo del conjunto de razones para elegir el tipo de formación, la evaluación del efecto de la formación puede orientarse en diferentes direcciones.
Debido a la diversidad y flexibilidad de las formas de formación profesional adicional, no es posible proporcionar una clasificación completa.
Presentemos solo la clasificación según las principales características:
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6. Según la duración de la formación y el documento que la acredite (diploma, certificado o certificado expedido por el estado, según la duración).
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Esta diversidad de tipos conlleva dificultades adicionales a la hora de medir el volumen de entrenamiento y, por tanto, evaluar su impacto. Por retorno entendemos un cambio en la productividad laboral y, como consecuencia, un cambio en los salarios de los empleados.
Medir el volumen de formación del personal en las empresas es difícil debido a la existencia de muchos tipos y formas de formación. Además, los trabajadores y los empleadores pueden evaluar la cantidad de formación de manera muy diferente. Así, un estudio realizado en Estados Unidos, basado en encuestas realizadas tanto a empleados de empresas como a empleadores, muestra que los empleadores valoraban el tiempo dedicado a la formación del personal una cuarta parte más que los propios empleados (Barron et al., 1997). Esto significa que los empleados simplemente no percibieron algunos de los programas para desarrollar habilidades y competencias como formación profesional adicional.
Según el Decreto del Gobierno de la Federación de Rusia del 26 de junio de 1995 No. 610 "Sobre la aprobación del Reglamento Modelo sobre la institución educativa de educación profesional adicional (formación avanzada) de especialistas".
En consecuencia, al estimar econométricamente los retornos a la capacitación, habrá un sesgo en los resultados debido a que la capacitación ocurrió y el empleado no la reporta.
Además, las dificultades para medir el alcance de la formación se deben a la formación informal de los trabajadores. Así, según algunas estimaciones, la escala de formación adicional informal de los trabajadores es entre cinco y siete veces mayor que la escala de formación formal (Pishke, 2005). Cada tipo de actividad (industria) tiene sus propias particularidades, y la organización del proceso de trabajo en cada empresa también tiene sus propias características distintivas. Por tanto, el empleado contratado debe adquirir conocimientos y habilidades relacionados con las peculiaridades del trabajo y los procesos tecnológicos en una empresa y lugar de trabajo en particular. Como regla general, la adquisición de tales competencias se produce de manera informal, a través de: 1) acumulación de experiencia en el proceso de trabajo (aprender haciendo); 2) observar el trabajo de los colegas (aprender observando a los compañeros de trabajo); 3) tutoría, cuando un empleado con más experiencia se asigna a un nuevo empleado, que participa en formación.
Es casi imposible medir de forma fiable el alcance de dicha formación, ya que puede que ni siquiera existan registros de que el empleado haya aprendido, por ejemplo, observando a sus compañeros. Como una de las posibles herramientas para medir el volumen de formación profesional, los investigadores utilizaron la duración del servicio en el último lugar de trabajo como un indicador determinado de la experiencia específica acumulada en una determinada empresa o industria. La experiencia laboral total refleja toda la experiencia profesional. Resulta que cuanta más experiencia, más conocimientos y habilidades profesionales tiene una persona. Sin embargo, esta medición del aprendizaje informal puede no ser precisa.
Y como no disponemos de métodos fiables para medir el aprendizaje informal, en este estudio nos centraremos únicamente en el análisis de la formación profesional adicional formal.
También observamos que nuestro estudio considera capacitación adicional a corto plazo (es decir, que dure menos de un año), ya que no es posible medir el retorno de la capacitación durante un período de 2 a 3 años y más. Durante este período, pueden ocurrir cambios significativos en las características individuales (estado civil, motivación, etc.), en las características del lugar de trabajo (por ejemplo, cambio de trabajo), en la situación económica externa (en particular, la crisis financiera puede afectar la inversión). decisiones en capital humano).
Uno de los más asuntos importantes al estudiar formación profesional adicional: la fuente de su financiación. Debido a que no podemos garantizar que la capacitación pagada por el propio empleado afecte el desempeño laboral en su puesto actual, 7 en nuestro estudio consideraremos principalmente la capacitación vocacional adicional patrocinada por el empleador. Suponemos que un empleador racional no financiará formación adicional que no esté directamente relacionada con un aumento de la productividad de los empleados.
Teniendo en cuenta toda la información anterior, el término “formación vocacional adicional” en este estudio significará capacitación formal a corto plazo financiada por el empleador para que un empleado mejore los conocimientos y habilidades que necesita; por ejemplo, un empleado recibe una nueva especialidad en para poder conseguir un nuevo trabajo. Sin embargo, sigue siendo cuestionable si cambiará de trabajo. Mientras que su productividad laboral en su lugar de trabajo actual se mantendrá sin cambios.
realizando tareas laborales. La capacitación puede realizarse dentro de la especialidad existente del empleado o dentro de una especialidad adicional (relacionada) (por ejemplo, obtener habilidades de gestión por parte de un ingeniero); tener lugar con o sin interrupción de las actividades profesionales, en el lugar de trabajo o en instituciones educativas especializadas.
1.2. Aspectos teóricos del impacto de la formación profesional adicional sobre la productividad laboral y los salarios El punto de partida para estudiar el impacto de la formación profesional adicional es la teoría del capital humano de Harry Becker. Según esta teoría, la productividad laboral y, en consecuencia, los salarios dependen del capital humano del empleado. Al recibir educación y adquirir conocimientos y habilidades en el lugar de trabajo, un individuo invierte en su capital humano y, por lo tanto, aumenta su productividad, como resultado, el empleador se ve obligado a pagarle a este empleado un salario más alto para que no se traslade a la competencia.
G. Becker sugiere dividir el capital humano en general y específico. Las inversiones en capital humano específico conducen a un aumento de la productividad de los empleados sólo en una empresa específica, mientras que un aumento del capital humano general implica mejorar conocimientos y habilidades que pueden ser útiles para otros empleadores.
Un trabajador que recibe una formación general aumenta su productividad, y dado que el salario de un trabajador en un mercado laboral perfectamente competitivo se iguala a su productividad marginal, las empresas no podrán recuperar su inversión. Si el empleador fija un salario más bajo, el empleado simplemente irá a la competencia. El capital humano específico puede ser útil para un empleado sólo en el lugar de trabajo en el que trabaja actualmente. De hecho, la decisión de invertir en formación profesional adicional (por parte del empleador o del propio empleado) depende directamente de cómo se distribuyen los beneficios del aumento de la productividad del empleado. Una de las conclusiones de G. Becker fue que para las empresas no es rentable invertir en el capital humano general de los empleados, por lo que los empleadores asumirán parte de los costos sólo para el desarrollo del capital humano específico de los empleados (Becker, 2003).
En la práctica, la suposición de Becker de que las empresas invertirían sólo en habilidades específicas no se ha confirmado: en promedio, más del 60% de la formación es formación general, y en Europa esta proporción alcanza el 90% (OCDE, 2008). En este sentido, los investigadores han propuesto teorías alternativas de inversión en el capital humano de los trabajadores.
La explicación de las inversiones de las empresas en formación general fue la teoría de la asimetría de la información, basada en el supuesto de que la empresa competidora no es suficientemente consciente del verdadero desempeño del empleado en el lugar de trabajo actual. Al aumentar la productividad de un empleado mediante la capacitación, el empleador puede pagarle menos de lo que requiere la productividad laboral, compensando así sus costos de capacitación e incluso obteniendo ganancias. Así, en condiciones de asimetría de información, el impacto de la formación profesional adicional sobre los salarios de un trabajador se reduce en comparación con un mercado laboral perfectamente competitivo (Katz, Ziderman, 1990; Acemoglu, Pischke, 1999).
Otra explicación de las inversiones de las empresas en el capital humano total de los trabajadores es la teoría de la compresión salarial, que revela la conexión entre el nivel de capacidades y cualificaciones y el retorno a la formación.
Según esta teoría, las empresas, debido a las imperfecciones del mercado laboral, reciben una renta de los trabajadores: la diferencia entre la productividad laboral del trabajador y el nivel del salario mínimo en el que el trabajador no busca cambiar de trabajo. Cuanto mayor sea el nivel de capacidades de un individuo y su productividad laboral, mayor será la renta que reciba el empleador. En el mercado laboral hay varios factores, que aumentan el nivel de los salarios "desde abajo": la introducción de un salario mínimo alto, la actividad de los sindicatos, etc. Al mismo tiempo, los salarios se limitan "desde arriba", incluso debido a la asimetría de información. sobre la productividad laboral de los especialistas calificados, por lo que las empresas reciben una mayor renta de los empleados altamente productivos, ya que la diferencia entre su productividad laboral y los salarios es significativamente mayor en comparación con la de los trabajadores poco calificados (Acemoglu, Pischke, 1999; Almeida-Santos , Mumford, 2005).
Otra teoría que explica el impacto de la formación adicional en los aumentos salariales es la teoría de la señalización, que postula que la certificación de los programas de formación beneficia más al empleado que al empleador. Se cree que la certificación de la formación reduce la asimetría de la información, reduciendo así los incentivos de las empresas para invertir en formación porque se reducen las rentas que reciben. Esto se debe a que los empleadores competidores comprenderán mejor a los trabajadores que tengan un certificado u otro documento que demuestre que tienen ciertas habilidades y conocimientos. Sin embargo, observamos que la certificación de la formación aumentará el alcance de la formación profesional adicional financiada y cofinanciada por los propios trabajadores, porque proporciona una señal adicional sobre sus competencias profesionales (Hansson, 2008).
Un empleador, al invertir en el capital humano de sus empleados, espera recibir un retorno en forma de un aumento de la productividad laboral. La teoría del comportamiento racional afirma que un agente (empleador) no realizará una inversión si no espera compensarla en el futuro. Casi todas las teorías sobre la formación profesional complementaria se basan en esto. Sin embargo, varios investigadores han puesto a prueba la evidencia empírica de aumentos de productividad después de una capacitación adicional. Los investigadores estadounidenses utilizan dos bases de datos estadounidenses (Employment Opportunity Pilot Program y The Small Business Administration Survey) para realizar pruebas empíricas. Sus estimaciones muestran que los aumentos de productividad son varias veces mayores que los aumentos salariales, con resultados idénticos en ambas encuestas (Barron et al., 1999).
Varios otros trabajos comparan el aumento de la productividad laboral y el aumento de los salarios (ver Tabla 1P en el Apéndice A). Un estudio basado en datos del Reino Unido encontró que el impacto de la formación adicional en la productividad laboral era el doble que su impacto en los salarios (Dearden et al., 2006).
Según datos sobre formación adicional en las empresas italianas, el aumento de la productividad laboral supera en cinco veces el aumento de los salarios. Cabe señalar que en algunas regresiones el efecto de la formación adicional sobre los salarios ni siquiera es estadísticamente significativo, mientras que el efecto sobre la productividad es estadísticamente significativo en todas las especificaciones (Counti, 2005).
Un análisis comparativo de datos de Suecia y Francia muestra que los trabajadores después de la formación aumentan su productividad entre 3 y 3,5 veces más que el aumento de los salarios (Ballot et al., 2006).
Medir la productividad laboral es difícil; de hecho, sólo es posible midiendo la producción. Sin embargo, este enfoque no es aplicable a muchas categorías de trabajadores. Por lo tanto, como alternativa, los investigadores comparan los cambios en los salarios de dos trabajadores que han completado la formación, uno de los cuales cambia de trabajo después de completar la formación, mientras que el otro permanece en el mismo empleador.
Se supone que el nuevo empleador no gastó dinero en capacitación y puede permitirse pagarle al empleado un salario igual (o ligeramente menor) a su productividad laboral.
Mide la diferencia entre el aumento del salario de un trabajador con un nuevo empleador y el cambio en el salario de un trabajador no móvil después de completar la formación. La delta resultante supondrá el posible retorno de la inversión en capital humano de los empleados.
Estudio de la OCDE sobre 11 países europeos muestra que el crecimiento salarial de los trabajadores no móviles es la mitad del de aquellos que cambian de trabajo (OCDE, 2004).
En Suiza hay una brecha de 3 a 4 veces (Gerfin, 2004).
En un estudio del Reino Unido, el aumento de salario para quienes cambiaron de trabajo fue del 7,5% frente al 2,4% para quienes mantuvieron su empleo (Booth, Bryan, 2002). Utilizando datos de EE.UU., P. Lengermann (1999) demuestra un aumento significativo de los salarios después de una formación de larga duración, también para un trabajador móvil (8,3 frente a 4%).
Por lo tanto, el aumento salarial para un trabajador móvil es significativamente mayor, pero esta comparación sólo es posible con una formación general. Después de todo, la formación destinada a desarrollar habilidades específicas sólo la valora un empleador real, mientras que otros empleadores no estarán interesados en ella. Al mismo tiempo, en el empleador actual, la formación específica supone un menor aumento salarial en comparación con la formación general, ya que otras empresas no pagarán por competencias que no necesitan. El estudio de H. Regner confirma que el aumento de los salarios después de una formación general es mayor que después de una formación específica (Regner, 2002).
En muchas situaciones, no es posible detectar cambios en la productividad de los trabajadores, y los investigadores utilizan el cambio en los salarios después de la capacitación adicional (controlando por cambios en otras características individuales y laborales observables, respectivamente) como indicador de evidencia de crecimiento en la productividad de los trabajadores. La principal suposición de los investigadores es que el empleador aumenta los salarios sólo cuando aumenta el nivel de habilidades y competencias del empleado. En consecuencia, surge el desafío de medir los retornos de la formación (Hansson, 2008).
Hay muchos factores que influyen en el rendimiento de la formación. En primer lugar, factores que están directamente relacionados con la formación en sí: por ejemplo, la duración de la formación o la dirección del programa de formación. En segundo lugar, las características individuales del empleado: nivel de educación y capacidades, género, grupo de calificación y tipo de actividad. En tercer lugar, las características del lugar de trabajo: si la empresa es monopsonista en el mercado laboral, la situación financiera de la empresa, el tipo de actividad, etc. Detengámonos en una serie de factores.
Uno de los factores es la relación entre la formación profesional adicional y el nivel inicial de educación recibido. Hay varios puntos de vista. La primera es que la formación profesional inicial proporciona principalmente habilidades generales para una dirección profesional o tipo de actividad específica; estas habilidades pueden ser útiles en el trabajo en la mayoría de las empresas si el graduado se dedica a trabajar en su especialidad. En consecuencia, en igualdad de condiciones, es el trabajador con un nivel educativo más bajo el que debería ser enviado a recibir capacitación para llenar los vacíos y, por lo tanto, el empleador debe recibir el alquiler después de la capacitación (Battu et al., 2004; Arulampalam et al. ., 2010).
Otra opinión es que capacitar a empleados con niveles más altos de educación proporciona a los empleadores un mayor retorno de la capacitación en comparación con capacitar a empleados con menor educación. Hay dos explicaciones para este enfoque. En primer lugar, según la teoría de la compresión salarial, las personas más educadas tienen mayores calificaciones y productividad laboral, lo que, junto con salarios más bajos “desde arriba”, permite al empleador recibir una mayor renta (Evertsson, 2004). En segundo lugar, la educación recibida es una señal sobre el nivel de capacidades de un individuo. En consecuencia, al formar individuos más capaces, la empresa recibe el mayor aumento de la productividad laboral (Bassanini et al., 2005).
Como ya se ha demostrado, el nivel de educación recibido está directamente relacionado con el nivel de capacidades de un individuo. La relación entre el nivel de las capacidades de un individuo y el retorno de la formación profesional adicional es el tema principal que se discute en muchos trabajos dedicados a este tema. Hay varios aspectos de la relación. Varios estudios confirman que el impacto de la formación adicional sobre la productividad y los salarios es mayor para los empleados más capaces (Darden et al., 2006;
Stand, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1999, etc.). El siguiente aspecto es que, dado que los rendimientos son altos, las empresas, ceteris paribus, envían a los empleados más capaces a recibir formación, aumentando así la brecha salarial en comparación con los colegas menos capaces y menos motivados (Lengermann, 1999).
Sin embargo, es necesario aclarar qué pueden medir exactamente los investigadores: ¿el rendimiento de la formación adicional o el rendimiento de las capacidades del empleado? Un alto nivel de capacidades de un empleado puede manifestarse no sólo durante el trabajo, sino también durante el estudio: dedica menos tiempo a la formación o adquiere más conocimientos y habilidades, obteniendo así mayores beneficios de la formación. Al mismo tiempo, las capacidades de un individuo, al igual que otros factores (lazos familiares y de amistad, motivación, etc.), tienen un impacto directo tanto en la productividad laboral (y por tanto en el nivel de los salarios) como en la probabilidad de participación en programas. capacitación. Sin embargo, el nivel de habilidades, motivación y conexiones se consideran características no observables, ya que es casi imposible medirlas. No existe ninguna prueba que muestre de manera confiable el nivel de habilidad de una persona o determine la verdadera motivación de una persona. Resulta que la evaluación del rendimiento de la formación estará influenciada por las capacidades del empleado. Así, al probar empíricamente esta hipótesis utilizando datos de Francia, los investigadores llegan a la conclusión de que cuando se controla la selección de trabajadores para los programas de formación por parte de los empleadores, el efecto de la formación adicional cae a casi cero (Goux, Maurin, 2000).
Un factor muy importante que influye en el grado de impacto de la formación profesional adicional sobre la productividad laboral y los salarios de los empleados es el efecto de selección en los programas de formación. Al capacitar a un pequeño número de empleados, el empleador puede darse el lujo de seleccionar a los más capaces, así como a los empleados cuya capacitación tendrá el mayor efecto. Por tanto, cuanto mayor sea la proporción de empleados que reciben formación, más difícil será para el empleador seleccionar a aquellos que estén mejor preparados para recibir formación, y viceversa. En consecuencia, en tales condiciones, el efecto de la formación profesional adicional puede disminuir (Bassanini et al., 2005). Al mismo tiempo, se puede observar un efecto de selección de empresas. Por lo tanto, en igualdad de condiciones, es financieramente exitoso desarrollar empresas que tengan más probabilidades de invertir en la capacitación de sus empleados.
Sin embargo, estas empresas, debido a sus capacidades financieras, pueden permitirse el lujo de contratar trabajadores más calificados y capaces que, como se describió anteriormente, reciben mayores beneficios de la capacitación en comparación con colegas menos capaces (Hansson, 2005). Se puede suponer que cuanto mayor sea la escala de formación profesional adicional en un país, menor será el impacto de la formación en el aumento de la productividad laboral y los salarios. Sin embargo, cabe señalar que no hay investigadores que hayan recibido evidencia empírica confiable de la relación entre la escala de entrenamiento y el efecto del entrenamiento. Al mismo tiempo, no se puede negar la posibilidad de que el efecto de selección influya en el retorno de una formación adicional.
Pasando a describir la influencia de otros factores, deberíamos detenernos con más detalle en la asimetría de información en el mercado laboral. Como ya se mencionó, los investigadores coinciden en que la formación profesional tiene un impacto positivo en la productividad de los trabajadores. Sin embargo, el impacto sobre los salarios depende de la imperfección del mercado laboral, es decir, de la respuesta a la pregunta de cuánto alquiler puede permitirse un empleador cobrar a un trabajador capacitado debido a que otros empleadores no saben nada sobre el capacidades del trabajador.
El impacto de la asimetría de la información en los rendimientos de la formación se confirma mediante un estudio que evalúa las diferencias en los rendimientos entre la formación regular y la formación certificada (es decir, un programa de formación en el que la participación se confirma mediante un certificado, diploma u otro documento adecuado).
La educación básica actúa como una señal sobre ciertas habilidades de un trabajador capacitado. Las cualificaciones profesionales de un empleado con tal señal quedan más claras para otros empleadores. En consecuencia, la empresa se verá obligada a aumentar los salarios (reduciendo su alquiler) en relación con la capacitación no certificada, para que no se roben al empleado capacitado y la empresa pierda toda su inversión en ese empleado (Hansson, 2008).
Además de las diferencias en el nivel educativo y la capacidad, los investigadores se han preguntado si las diferencias de género influyen en la magnitud de los beneficios de la formación profesional adicional. Hay indicios de que, en general, es menos probable que los empleadores envíen a mujeres a recibir formación que a los hombres (Leuven, Oosterbeek, 1999). Los investigadores también concluyen que el impacto de la formación adicional sobre los salarios de las mujeres es ligeramente menor que el de los hombres (Evertsson, 2004; Regner, 2002; OCDE, 2004).
Entre otras cosas, hay que tener en cuenta que los empresarios que decidan invertir en el capital humano de sus empleados pueden correr el riesgo de perder su inversión. Ya que un empleado después de una formación puede actuar de forma oportunista y abandonar la empresa. A pesar de que la movilidad entre empresas no afecta directamente el cambio en la productividad de los empleados después de la formación, esta cuestión es muy importante en el contexto del debate sobre el retorno de la formación profesional adicional para el empleador.
Las razones para cambiar de trabajo pueden ser diferentes:
una empresa competidora ofreció mejores condiciones o el empleado decidió volverse económicamente inactivo. Esto reduce los incentivos para que las empresas financien programas de capacitación del personal. Si la segunda opción es posible, pero queda fuera del alcance del presente estudio, nos detendremos en la primera opción con más detalle.
Está bastante claro qué incentivos motivan a un empleado a abandonar la empresa después de la formación. Según la teoría de Becker, la empresa no podrá pagar al empleado en función de su productividad después de la formación, ya que el empresario debe compensar los costes de formación del empleado. Mientras que las empresas competidoras que no incurrieron en costos de capacitación pueden fácilmente darse el lujo de cobrar salarios más altos. Además, teniendo en cuenta que, según las investigaciones, el crecimiento relativo más rápido de los salarios de los empleados se produce durante la movilidad entre empresas (Lukyanova, 2009).
Mucho más interesante es lo que hace que un empleado se quede.
Hay varios factores que influyen aquí. En primer lugar, en muchos países la ley permite la celebración de "acuerdos de aprendizaje" con un empleado, que obliga al empleado a reembolsar los costes de formación incurridos por el empleador. En segundo lugar, la asimetría de información, cuando el nuevo empleador, de hecho, no sabe nada sobre el nivel de conocimientos y habilidades del empleado. Por tanto, no puede ofrecer salarios acordes con las cualificaciones profesionales del empleado. En tercer lugar, en las empresas donde se lleva a cabo la formación selectiva de los empleados, en igualdad de condiciones, eligen a los más capaces, ya que, como se mencionó anteriormente, la rentabilidad de ellos es mayor. En consecuencia, el empleado entiende que se encuentra en una cuenta especial con la dirección. En cuarto lugar, la formación profesional adicional puede consistir en el desarrollo no sólo de las competencias existentes, sino también de conocimientos y habilidades en otras especialidades necesarias para la promoción dentro de la empresa.
Desafortunadamente, no hay muchos estudios sobre el impacto en la movilidad en comparación con el trabajo sobre el impacto en los salarios y la productividad laboral. Esto se debe a la dificultad de medir la escala y la dirección de la formación, así como al hecho de que la decisión sobre la movilidad entre empresas se toma en función de muchos factores, a menudo independientes del mercado laboral.
Los investigadores han llegado a diferentes conclusiones sobre cómo la presencia de programas de formación en una empresa afecta la rotación de personal.
D. Parent demuestra en su trabajo que la formación reduce la probabilidad de movilidad de los empleados entre empresas (Parent, 1999).
Otros investigadores llegan a la misma conclusión (Loewenstein, Spletzer, 1999). La evaluación del impacto de las diferencias de género en la movilidad entre empresas muestra que, después de la formación, es más probable que las mujeres no cambien de empresa en comparación con los hombres (Lynch, 1991; Melero, 2004).
Como conclusión de esta sección, señalamos los problemas clave asociados con la medición del impacto de la formación profesional adicional. La primera es la dificultad de medir el alcance del entrenamiento, lo que genera dificultades a la hora de seleccionar un grupo de control para calcular el efecto del entrenamiento. En segundo lugar, el aumento de la productividad laboral después de que un empleado recibe formación es muchas veces mayor que el aumento de los salarios. Esta conclusión de estudios anteriores sugiere que el empleador podrá obtener renta de un empleado capacitado debido a la diferencia entre productividad laboral y salarios. En tercer lugar, el impacto de la capacidad sobre la probabilidad de ser seleccionado para recibir formación y medir el impacto de la formación profesional adicional sobre los salarios. En el párrafo siguiente se analizará cómo los investigadores intentan superar diversas dificultades, incluida la influencia de la capacidad, al estimar el impacto de la formación profesional adicional sobre los salarios.
1.3. Problemas econométricos al estimar los beneficios de la formación profesional adicional Los investigadores que analizan el impacto de la formación profesional adicional en los salarios se enfrentan a una serie de dificultades. Estos problemas incluyen: 1) la dificultad de medir la participación de los empleados en programas adicionales de capacitación vocacional; 2) la variedad de tipos de formación, lo que complica la medición del impacto; 3) determinar la duración del efecto del entrenamiento; 4) la influencia de las habilidades en la medición del efecto del entrenamiento. En esta sección nos detendremos con más detalle en los métodos utilizados en la literatura económica para superar este último problema. Ya que la influencia de las capacidades en la selección y autoselección de los trabajadores para participar en programas de formación es clave para medir los retornos de la formación profesional adicional.
Comencemos con el método de evaluación más común: el mínimos cuadrados(EMN). El modelo MCO estima la ecuación salarial de Minzer con la adición de una variable ficticia de entrenamiento. Este enfoque permite controlar tanto todas las características individuales de los trabajadores disponibles en los datos, como las características de los puestos de trabajo (Lynch, 1992; Veum, 1997; Parent, 1999; Goux, Maurin, 2000; Lazareva, 2006; Tan et al., 2007 y muchos otros). Las estimaciones del aumento de los ingresos por hora obtenidos mediante el método de mínimos cuadrados para los países europeos oscilan entre el 3,7 y el 21,6%. Además, los autores señalan que las estimaciones más altas se encontraron en países con la menor participación del personal en el proceso de formación adicional, como Grecia y Portugal (Bassanini et al., 2005). Dado que el modelo OLS supone el mismo nivel de rendimiento para individuos que pertenecen a diferentes subgrupos, este modelo no permite rastrear el efecto de características no observables.
Para resolver el problema de la influencia de variables no observables como la capacidad, la motivación, etc., en la literatura se utilizan regresiones de efectos fijos (Veum, 1997; Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1998; Loewenstein, Spletzer, 1999;
Lázareva, 2006). Se supone que tales características no cambian mucho con el tiempo y esta técnica nos permite eliminar su influencia en la valoración final. Esta metodología requiere datos de panel sobre múltiples períodos, lo que puede dificultar el uso de ajustes. Además, como desventaja, los investigadores señalan que durante un largo período, muy pocas características permanecen sin cambios, es decir, un intento de controlarlas puede conducir a estimaciones sesgadas. Las estimaciones obtenidas mediante el método de análisis descrito son tradicionalmente más pequeñas en comparación con las estimaciones del modelo MCO. En un análisis a gran escala de la formación profesional adicional en Europa, A. Bassanini y sus colegas presentan estimaciones del impacto de la formación en los salarios utilizando una regresión de efectos fijos. Los resultados van desde retornos prácticamente nulos en Francia hasta aumentos salariales del 10% en Portugal. Los investigadores señalan que los retornos pueden ser mayores en Portugal debido al hecho de que allí se capacita a menos trabajadores y los empleadores pueden seleccionar al trabajador que generará los mayores retornos (Bassanini et al., 2005).
Una forma alternativa de abordar la influencia de características no observables es la metodología de diferencias en diferencias.
Al realizar evaluaciones utilizando esta metodología, los investigadores dividen a los encuestados observados en un grupo experimental (aquellos que recibieron capacitación) y un grupo de control (dependiendo de la elección de los investigadores: podrían ser todos los demás encuestados o aquellos que tienen las características más similares a los entrenados). Comparar estos dos grupos antes de la formación nos permite obtener en última instancia el efecto neto de la formación adicional sobre el crecimiento salarial (Ashenfelter, Card, 1985; Fitzenbergerz, Prey, 2000; Gerfin, 2004;
Bergemann et al., 2009; Travkin, 2013).
El uso de variables instrumentales brinda la oportunidad de combatir la selección no aleatoria en los programas de capacitación y es un método común utilizado para estimar el impacto de la capacitación en los salarios (Parent, 1999; Abadie et al., 2002). La principal dificultad de este método radica en la selección de una variable instrumental, que no debe estar correlacionada con los errores aleatorios del modelo, sino que debe tener un impacto directo en la probabilidad de participación en el programa de formación. Así, en el trabajo de L. Rotar sobre la formación profesional adicional en Eslovenia se utiliza como instrumento una variable ficticia regional. En algunas regiones de Eslovenia, la proporción de participantes en programas de formación es mucho mayor que en otras regiones (Rotar, 2012).
Obtener estimaciones del impacto de la formación profesional adicional para grupos de trabajadores con en diferentes niveles La capacidad utiliza regresión cuantil, que divide a los individuos en grupos según la influencia de características no observables mientras controla todas las variables explicativas observables (Abadie at al., 2002; Arulampalam et al., 2004). Recordemos que las habilidades, la motivación, la determinación, las conexiones y otros factores que influyen fuertemente en el nivel de remuneración son prácticamente imposibles de medir.
La premisa básica para utilizar este método es que el nivel de rendimiento de los individuos capaces puede diferir del nivel de rendimiento de los individuos con bajos niveles de capacidad. El trabajo en Alemania (Bauer, Haisken-Denew, 2001) y Portugal (Hartog et al., 2001) muestra que los individuos con bajos niveles de capacidad reciben menores retornos en comparación con los empleados capaces.
La estimación mediante todos los métodos anteriores supone una estricta dependencia funcional de la variable que indica el nivel de salarios de las variables explicativas.
Por lo tanto, varios estudios utilizan una metodología basada en la comparación de individuos observados utilizando el método de selección de un grupo de control: simple (Matching) o según el índice de cumplimiento (Propensity Score Matching). El estudio simula un experimento natural, donde el grupo de control está formado por individuos que no participan en el programa, pero que en realidad son comparables en términos de características observables (Aakvik, 2001).
Debido al hecho de que los métodos para seleccionar un grupo de control no permiten rastrear el impacto de los cambios que ocurren en un individuo a lo largo del tiempo, es posible combinarlos con otros métodos.
Por ejemplo, en un estudio realizado en Alemania, los autores combinaron el método de selección de un grupo de control basado en el índice de cumplimiento con la metodología de diferencias en diferencias, lo que dio como resultado estimaciones del 4,7% al 5,9%, que es entre 1,5 y 2 veces menos que estimado utilizando un modelo OLS (8,4–10,2%) (Muehler et al., 2007).
Ninguno de los estudios aborda plenamente el problema de la influencia de variables no observables sobre el efecto de la formación profesional adicional sobre los salarios de los trabajadores. La falta de métodos fiables para medir el alcance de la formación, las capacidades de los individuos y la reacción de los trabajadores ante la participación en la formación no permite obtener datos para una solución definitiva al problema: todavía hay espacio para nuevos investigadores.
1.4. Investigación sobre formación profesional adicional en Rusia El primer trabajo que estudia el impacto de la formación profesional adicional en datos rusos es un estudio de M. Berger, J. Earle, K. Sabiryanova, basado en la base de datos RLMS de la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación. para 1994–1996, 1998. El análisis muestra que el hecho de realizar una formación avanzada en los últimos tres años reduce los salarios, mientras que la finalización de un programa de reciclaje aumenta los salarios en un 35% (Berger et al., 2001).
En el estudio de O. Lazareva el análisis se realiza a partir de datos de la RLMS de la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación para el período 2000-2003. El autor muestra que, como en otros países, la mayor parte de la formación en el puesto de trabajo la paga el empleador; además, los empleadores no compensan sus costos de formación reduciendo los salarios durante el período de formación. Los mayores volúmenes de formación adicional se observan en sectores no comerciales: medicina y educación, que, aparentemente, han conservado el anterior sistema estatal de formación de personal y obligatorio. aumento periódico calificaciones. Las empresas industriales y de servicios de mercado ofrecen a sus empleados muchas menos oportunidades de formación. En este artículo, el autor divide la muestra en sectores de mercado y no de mercado, tratando así de evitar mezclar mercados laborales tan diferentes. El autor toma como variable dependiente el salario promedio del último año y lo estima utilizando el método de efectos fijos.
Sólo la formación pagada por el empleador anterior es una estimación significativa (en el sector del mercado el efecto oscila entre el 11 y el 19%). Quizás la cuestión es que en este estudio la información sobre la formación estaba demasiado fragmentada entre los diferentes tipos de formación y, debido al pequeño número de observaciones, la mayoría de las estimaciones resultaron insignificantes. Como conclusión, el autor concluye que en los mercados laborales concentrados el nivel de influencia de la formación sobre los salarios es menor. Sin embargo, esto puede ser consecuencia del hecho de que el empleador se hace cargo de la mayor parte del alquiler, compensando así sus costes de formación (Lazareva, 2006).
En 2005, la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación, junto con el Banco Mundial, llevaron a cabo una encuesta sobre las empresas manufactureras.
Los autores estudian el impacto de los programas de formación en la productividad de las empresas y la distribución de los salarios en función de la actividad profesional de los trabajadores. El estudio estima que la contribución de la formación adicional es del 18% del aumento salarial, en igualdad de condiciones. Sin embargo, dichos análisis deben tener en cuenta la endogeneidad: las empresas financieramente más exitosas que pagan salarios altos tienen más probabilidades de poder permitirse programas de capacitación para sus empleados (Tan et al., 2007).
Otro estudio evalúa el impacto de la formación profesional adicional utilizando datos de una gran empresa manufacturera de la región de Sverdlovsk.
Contar con información sobre el nivel de estudios, antigüedad en el cargo desempeñado y otros. características individuales Durante el período 2003-2010, los autores utilizan un modelo MCO para estimar el impacto de diferentes tipos de capacitación en los salarios. Durante la formación como aprendiz, un empleado pierde un 8% de su salario, pero esto probablemente se debe a las peculiaridades del contrato de aprendizaje, que vincula al empleado formado con el empleador para compensar los costes de la formación. La formación en una especialidad relacionada y la formación avanzada aportan un rendimiento positivo: 1,8 y 5,8%, respectivamente (Alexandrova, Kalabina, 2011).
El trabajo de O. Lazareva, I. Denisova y S. Tsukhlo (trabajador ruso, 2011) muestra que el nivel de formación es bastante bajo con una alta movilidad laboral. Para una empresa, una estrategia de capacitación de personal es una alternativa a la búsqueda y contratación de nuevos empleados. La formación resulta especialmente atractiva cuando los costes de búsqueda y contratación son demasiado elevados. Al mismo tiempo, se proporciona formación, en igualdad de condiciones, a grupos de trabajadores más educados y cualificados.
La revisión de la literatura anterior muestra que muchos investigadores, basándose en análisis empíricos, confirman la presencia de retornos positivos de la formación profesional adicional.
Además, el impacto en la productividad laboral del empleado es mucho mayor que en el salario que recibe. Al mismo tiempo, es necesario controlar muchos factores que tienen un impacto directo en la magnitud del retorno del entrenamiento adicional, el más importante de los cuales es el nivel de habilidad. Al mismo tiempo, todavía no se han realizado muchos estudios sobre datos para Rusia que aborden la cuestión de la influencia del nivel de habilidades en el impacto de la formación profesional adicional en los salarios de los trabajadores, y que comparen el efecto de la formación adicional en diferentes grupos de trabajadores que difieren en el nivel de habilidades. En esta disertación intentaremos llenar estos vacíos en la investigación.
Capítulo 2. Formación profesional adicional en las empresas rusas Si bien la formación afecta a los salarios depende de quién se forma, también depende de qué empresas forman y qué enseñan.
Cuando consideramos los retornos de la capacitación basados en microdatos individuales, esto no nos permite rastrear cómo las políticas empresariales influyen en la selección de empleados para participar en programas de capacitación.
En este capítulo veremos tres aspectos importantes que, en última instancia, influyen en el impacto de la formación profesional adicional sobre los salarios de los trabajadores. En primer lugar, la escala de la formación en las empresas. Una cosa es que todos los empleados estén formados y otra muy distinta que sólo se seleccionen para la formación especialistas altamente cualificados. En segundo lugar, lo que se enseña.
¿Qué habilidades y competencias están interesadas en desarrollar las empresas? En tercer lugar, qué empresas forman a sus empleados.
Por lo tanto, la formación en una empresa que está muy atrasada en su estado técnico y tecnológico probablemente diferirá significativamente de la formación en una empresa líder en la industria. Por tanto, analizaremos qué factores influyen en las políticas de las empresas en materia de formación profesional adicional del personal.
2.1. Alcance de la formación profesional adicional en diferentes países Para hacer una comparación internacional del alcance de la formación profesional adicional, utilizaremos los datos proporcionados por la encuesta BEEPS. Según la encuesta BEEPS realizada por el Banco Mundial y el Banco Europeo de Reconstrucción y Desarrollo, en los países desarrollados la proporción de empresas que forman a sus empleados es muy alta. Esto se explica por el hecho de que para los empleadores la formación profesional adicional siempre ha sido una de las principales herramientas para mejorar los conocimientos y habilidades profesionales de los empleados. Se observan altas tasas de volúmenes de capacitación no sólo en Suiza, Finlandia y Suecia, sino también en países de Europa del este como Polonia, Estonia y la República Checa, donde la proporción de empresas de capacitación es del 60% al 70% (ver Figura 2.1).
Fuente: datos de BEEPS Figura 2.1 - Distribución de países por porcentaje de empresas que imparten formación, % El volumen de formación de los empleados en una empresa está directamente relacionado con el nivel de inversión destinada al desarrollo del personal.
Cuanto mayor sea la inversión, más probable será que haya más personas capacitadas o mayor será la calidad de la formación en la empresa. Una comparación de países sobre el nivel de financiación para formación adicional, medido como porcentaje de los costos totales de personal, muestra que en Europa, en promedio, el 3% de dichos costos se gasta en capacitación, según una encuesta de Cranet (Hansson, 2007).
En estudios sobre Rusia 8 las estimaciones oscilan entre el 0,3 y el 0,7%:
“En 2010, las empresas y organizaciones rusas gastaron 91,1 mil millones de rublos, o aproximadamente el 0,4% de su fondo salarial anual, en formación avanzada, formación y reciclaje de sus empleados”9.
Para evaluar adecuadamente la escala de la formación en Rusia, es necesario considerar las tendencias internacionales a la luz de las características institucionales nacionales, en particular las formas de apoyar la formación profesional adicional a nivel gubernamental y legislativo. Hoy en día, los países desarrollados utilizan diversas medidas para estimular o subsidiar las inversiones de organizaciones y trabajadores en formación profesional. Algunas de estas medidas están relacionadas con garantizar el retorno de la inversión en capacitación del personal. Por ejemplo, introducen restricciones al despido voluntario de los empleados que estudiaron por cuenta del empleador. Una de las medidas más comunes en Europa que protege las inversiones empresariales en la formación profesional del personal es un contrato que prevé una multa equivalente al coste de la formación si un empleado abandona la empresa antes de la fecha límite especificada en el contrato.
Monografía “Trabajador ruso: educación, profesión, calificaciones” editada por V.E.
Gimpelson, R.I. Kapelyushnikov. Capítulo 8.
Seguimiento de la economía de la educación: una encuesta de ejecutivos de empresas http://memo.hse.ru/ind_w08_4_11 La formación adicional tiene importantes consecuencias socioeconómicas (Newmark, Wascher, 2001). En primer lugar, ayuda a reducir la tasa de desempleo del país al proporcionar a los trabajadores habilidades oportunas que les permitan seguir siendo competitivos en el mercado laboral. En segundo lugar, el dominio de las tecnologías y equipos más modernos por parte de los trabajadores conduce a un aumento de la productividad laboral y, en última instancia, al crecimiento económico del país.
En los últimos años han aparecido muchas investigaciones sobre los problemas de la formación del personal en el lugar de trabajo.
Muchos investigadores intentan explicar las diferencias en los programas y volúmenes de capacitación en diferentes países por diferencias en las características institucionales de los mercados laborales.
Según un estudio sobre el impacto del desempleo en la formación adicional, un alto nivel de desempleo aumenta el retorno de la formación para la empresa, ya que hay menos trabajos alternativos para el individuo y, por lo tanto, la empresa puede captar más renta. Al mismo tiempo, el volumen de formación puede reducirse, ya que es posible encontrar un trabajador con las cualificaciones requeridas a costes inferiores en comparación con una situación de pleno empleo en la economía (De Paola, Scoppa, 2001).
Se han realizado muchas encuestas sobre el impacto del desempleo en el alcance de la formación adicional. Por ejemplo, según un estudio sobre los países de la OCDE, el rango de estimaciones comienza con el 20% de las empresas que capacitan a sus empleados en Polonia y Hungría, y el nivel máximo (alrededor del 60%) se observa en Suiza y Dinamarca. Los autores de este estudio muestran una relación casi directa entre la proporción de empresas que capacitan a sus empleados y el nivel de empleo en el país: cuantas más empresas de capacitación hay, menor es la tasa de desempleo en el país (OCDE, 2004; ver Figura 1P en el Apéndice A).
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En el trabajo de K. Greenhalgh se examina una evaluación indirecta de la eficacia de las medidas estatales de apoyo a la formación profesional adicional. Así, el sistema francés de formación o pago, introducido en 1971, establece que cada empresa con más de 10 empleados debe gastar al menos el 1,5% del fondo salarial total en la formación de los empleados o pagar la misma cantidad en forma de impuestos. Según las investigaciones, el volumen de formación en Francia es mayor que en Inglaterra, donde no existe tal sistema (Greenhalgh, 1999).
2.2. Dinámica de la formación profesional en Rusia Las estimaciones de datos para Rusia varían bastante no sólo por año, sino también por encuesta. El efecto del sesgo proviene de diferencias en las encuestas cuando las muestras pueden centrarse en representantes de diferentes industrias. Además, hay que tener en cuenta que medir el aprendizaje en sí no es una tarea fácil.
Un estudio especial realizado en Estados Unidos muestra que los empleadores estiman que la cantidad de capacitación es aproximadamente una cuarta parte mayor que la de los propios empleados de estas empresas (Barron et al., 1997).
Una imagen generalizada del volumen de formación en Rusia (Figura 2.2) incluye estimaciones basadas en varias fuentes:
BEEPS es una encuesta empresarial realizada por el Banco Mundial y el Banco Europeo de Reconstrucción y Desarrollo en 125 países con una frecuencia de 3 a 4 años. En promedio, muestra la proporción más pequeña de empresas que capacitan a sus empleados entre todas las empresas que participan en el estudio. Esto puede deberse al gran número de pequeñas empresas en los estudios BEEPS, que bajan el nivel medio de formación.
HSE: microdatos de encuestas por muestreo de empresas manufactureras realizadas por la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación junto con el Centro Levada en 2009 y junto con el Banco Mundial en 2005.
El tamaño de la muestra es de aproximadamente 1000 empresas.
Según estas encuestas, en 2008, el 49,8% de las empresas impartieron formación a sus empleados, frente al 68,7% en 2004 (Gimpelson, 2010).
Seguimiento de la economía de la educación Desde 2005, la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación, en colaboración con instituciones de educación profesional, lleva a cabo un análisis anual de la actividad de los empleadores en el mercado laboral y sus necesidades. La muestra incluye 1.000 empresas de seis sectores económicos. La proporción de empresas de formación varía del 61% (en 2009) al 72% (en 2004). Según los datos de seguimiento, hubo un fracaso significativo en 2008-2009, es decir, durante la crisis.
Base de datos VVVRT. Anualmente se realizan encuestas empresariales. Más detalles sobre la muestra están escritos en el párrafo 2.3.
72 70,2 68,7 68 68 66,4 65,1 60 54,5 52,2 51,3 49,8 36,2
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Según una encuesta realizada por el Servicio Federal de Estadísticas del Estado para 2010 10, el 15,8% de los trabajadores recibieron formación en empresas medianas y grandes. El gráfico 2.3 muestra la situación de la participación del personal en formación profesional adicional por tipo de actividad. La proporción más pequeña de personas capacitadas se observa en la agricultura y la pesca: alrededor del 4%, la tasa más alta la demuestran las empresas dedicadas a actividades financieras, - 24,5%. Las empresas cuyas principales actividades son la minería, la manufactura y la producción y distribución de gas y agua forman entre un 22% y un 23%. Recibido por Rosstat "Sobre la educación profesional adicional de los empleados en las organizaciones en 2010"
Rosstat: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/education/.
La información sobre educación profesional adicional en las organizaciones se preparó sobre la base de los resultados de una nueva encuesta estadística federal de 2010, que se realiza cada 3 o 4 años.
Se proporciona información sobre organizaciones comerciales y sin fines de lucro (excepto pequeñas empresas) de todas las formas de propiedad y tipos de actividad económica (excepto administración pública y seguridad militar; seguro social;
actividades de organizaciones religiosas, hogares, organizaciones extraterritoriales).
Las estimaciones son más altas que las reportadas en estudios que examinan la magnitud del aprendizaje. Esto se debe a que, debido a las economías de escala, en igualdad de condiciones, cuanto más grande es la empresa, más probabilidades hay de que el empleador brinde capacitación a sus empleados. Si tomamos en cuenta todas las empresas, incluidas las que operan en el mercado paralelo, la proporción de empleados capacitados será significativamente menor.
Prestación de otros servicios comunales, sociales y personales 6,0
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Fuente: Datos de Rosstat, 2010 Figura 2.3 - Proporción de empleados que han recibido capacitación, por industria (Rosstat, 2010), % Las investigaciones confirman las cifras de las estadísticas gubernamentales: en las empresas grandes y medianas, que tradicionalmente tienen más oportunidades para invertir formación de los empleados, la proporción de personas formadas a expensas de los empleadores de los empleados es del 10% al 15% (Tan et al., 2007), mientras que en los países de la OCDE esta cifra promedia el 35% al 40%, y en Suiza alcanza el 60% (Bassanini, 2005). ).
En resumen, observamos que la proporción de empresas rusas que participan en el proceso de formación es bastante grande y bastante comparable al promedio de los países de altos ingresos de la OCDE.
¿Qué factores pueden reducir los incentivos de las empresas para invertir en formación de trabajadores?
En primer lugar, instituciones sociales establecidas. Su influencia incluye un alto nivel de movilidad entre los trabajadores rusos, así como un gran número de trabajadores con educación superior. (Según el informe de la OCDE, en 2008 Rusia ocupaba el undécimo lugar en el número de personas con educación superior y el primer lugar en la proporción de personas con educación terciaria entre los encuestados). Ambos factores afectan negativamente los incentivos de las empresas para capacitarse. sus empleados: en el primer caso - por miedo a comportamientos oportunistas, en el segundo - educación más alta proporciona habilidades generales en las que las empresas ya no necesitan invertir.
En segundo lugar, el retorno de la formación. Al invertir dinero, el empleador quiere estar seguro de que la inversión generará ganancias. Pero como la formación varía en forma y contenido, es muy difícil medir el impacto (Bassanini et al., 2005).
¿Influyen estos factores en el comportamiento de los empresarios en materia de formación profesional adicional? Para responder a esta pregunta es necesario, además de evaluar el impacto de las instituciones sociales, evaluar el impacto de las características de las propias empresas. Sólo entonces será posible determinar el alcance de la formación entre las empresas rusas.
2.3. Demanda de habilidades de los empleados por parte de las empresas rusas y formación profesional adicional Para analizar la escala y las tendencias de la formación profesional adicional en Rusia, es necesario averiguar qué habilidades de los empleados demandan los empleadores. La demanda de ciertas habilidades significa que capacitarlas tendrá retornos marginales para el mercado laboral.
Las empresas utilizan formación profesional adicional para cubrir las lagunas en las competencias de los empleados.
Para comprender qué motivos impulsan a las empresas rusas, debemos considerar qué habilidades y competencias de sus empleados consideran que les faltan. Para ello utilizaremos la base de datos WWVRT.
La muestra de la base de datos VVVRT cubre anualmente 1.500 empresas ubicadas en las grandes ciudades de Rusia. Representa a pequeñas, medianas y grandes empresas, pero desde 2010 no incluye empresas con menos de 50 empleados.
La muestra es representativa por industria, lo que hace posibles las comparaciones entre industrias. Sin embargo, no incluye a los funcionarios públicos que deben realizar cursos de formación avanzada al menos una vez cada tres años11.
Ley federal Nº 79-FZ "Sobre la administración pública estatal de la Federación de Rusia", art. 62.
La encuesta WWVRT se realiza una vez al año desde 2009. La encuesta es adecuada para nuestra investigación porque incluye preguntas sobre capacitación adicional del personal, así como porque contiene información clave sobre las actividades de las empresas. La encuesta es una muestra sin panel, ya que cada año se encuesta a diferentes empresas y se les formula una serie de preguntas retrospectivas que comparan la situación en el año actual y en el anterior para una empresa en particular. De esta manera podemos, con algunos ajustes, realizar un seguimiento de los efectos del tiempo.
El análisis empírico contenido en este capítulo se basa en los resultados de una encuesta de representantes de 1.500 empresas en los principales sectores de la economía, realizada en noviembre de 2011 por LIRT HSE con la asistencia de la oficina del Banco Mundial en Moscú. Las empresas encuestadas están ubicadas en 26 regiones del país, incluidas Moscú y San Petersburgo. En total, el cuestionario contiene 113 preguntas dedicadas a diversos aspectos del funcionamiento de los mercados laborales internos: contratación y despido, formación, tipos de contratos, remuneración, etc.
Los jefes de los departamentos de recursos humanos de las empresas respondieron al cuestionario. Se formularon preguntas sobre la demanda de habilidades y capacitación para tres categorías de trabajadores: gerentes, profesionales, trabajadores manuales y empleados de bajo nivel.
Las empresas, que difieren en tamaño y áreas de actividad, pueden tener diferentes estrategias para la formación del personal. El tamaño de una empresa puede determinarse mediante varios criterios, según los cuales la empresa se clasifica en una clase u otra. Según la legislación rusa, existen varios criterios según los cuales una empresa puede clasificarse como mediana o pequeña empresa. En primer lugar, el límite de ingresos12 es de 400 millones de rublos para las pequeñas empresas y de 1.000 millones de rublos para las medianas. En segundo lugar, existe una limitación en el número de personal: para una empresa mediana, de 101 a 250 personas, para una pequeña empresa, menos de 100 personas. Así, en términos de personal, la mitad de las empresas incluidas en la muestra VVVRT pueden clasificarse como pequeñas: emplean de 50 a 100 personas.
Una cuarta parte de las empresas son grandes:
Su plantilla supera las 250 personas. El 22% son medianas empresas y en el 2,5% de los casos no se indica el número de empleados.
La distribución sectorial de las empresas de la muestra se presenta en el Gráfico 2.4. La mayor proporción de empresas de la muestra es la industria del comercio mayorista y minorista: 15%. La industria de la salud y la industria de la educación, tradicionalmente clasificadas como sector público, representan el 6,2 y el 5,6% del número total de empresas, respectivamente.
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La gran mayoría (93,5%) de las empresas de la muestra pertenecen al sector privado; en el resto, el único propietario es el Estado. Poco más de la mitad (51,7%) de las empresas están ubicadas en grandes ciudades con una población superior a 1 millón de habitantes; El 27,3% de las empresas operan en ciudades con una población de 500.000 a 1 millón de habitantes; el resto está en ciudades con una población de menos de 500 mil habitantes.
Entre las empresas de diferentes industrias, se identificó una clase de empresas innovadoras según la metodología Rosstat: una empresa se consideraba innovadora si financiaba al menos dos de los tipos de actividades enumerados:
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Según este enfoque, el 11,28% de las empresas de toda la muestra resultaron ser innovadoras13, lo que corresponde a la evaluación oficial de la escala de la actividad innovadora de Rusia. empresas industriales, que en la década de 2000. estaba en el rango del 9,3 al 10,6% (Índice de Innovación de Rusia, 2011). Las empresas innovadoras, al introducir un nuevo producto o tecnología de producción, exigen cada vez más conocimientos y habilidades de sus empleados. A menudo la demanda de dicho personal no es fácil de satisfacer. mercado extranjero mano de obra, por lo que las empresas innovadoras tienen un incentivo para invertir activamente en el desarrollo de sus empleados. Para un análisis descriptivo general de empresas innovadoras y tradicionales, consulte la Tabla 3P del Apéndice B.
Por lo tanto, clasificamos las empresas restantes como tradicionales.
La magnitud de la escasez de habilidades en las empresas rusas Esta parte de la investigación de tesis se basa en la metodología del informe del Banco Mundial sobre el estudio de las habilidades y competencias en el mercado laboral ruso (Vasiliev et al., 2013). En este trabajo se utilizarán para el análisis tres grupos de trabajadores: 1) directivos; 2) especialistas; 3) trabajadores y empleados de nivel inferior. Se seleccionaron habilidades que se pueden dividir en tres grupos: 1) cognitivas (de orden básico y superior);
2) no cognitivo (rasgos socioconductuales y de carácter);
3) técnico (ver tabla 2.1).
Tabla 2.1 - Lista de habilidades, habilidades, competencias, características personales, utilizado en el estudio
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Habilidades cognitivas básicas Habilidades de lectura y escritura Habilidades de aritmética Conocimiento de idiomas extranjeros Habilidad cognitiva de alto orden Capacidad para tomar decisiones no estándar, tomar acciones no estándar Capacidad para resolver problemas que surgen en el trabajo Capacidad para planificar el trabajo (el suyo propio y, si es necesario, otros)
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Social y de comportamiento Habilidad para trabajar con personas Habilidades de liderazgo Habilidad para trabajar de forma independiente Habilidad para colaborar con otros Rasgos de personalidad/Cinco grandes Escrupulosidad (se toma el trabajo en serio, es trabajador, trabaja eficientemente) Estabilidad emocional (relajado, resistente al estrés, no se preocupa ni se pone nervioso) sobre pequeñas cosas) No conflicto (perdona fácilmente a las personas, atento, amable, educado) Extroversión (hablador, asertivo, amigable, sociable) Apertura a nuevas ideas (original, tiene muchas ideas nuevas, tiene una imaginación activa) Técnico (estrechamente profesional, relacionado con el trabajo) Habilidades relacionadas con el trabajo realizado (por ejemplo, mecanógrafo - habilidades de mecanografía;
contador - la capacidad de llevar registros contables) Según la encuesta, la mitad de las empresas reportan una falta de habilidades entre los trabajadores y empleados de nivel inferior. Casi el mismo número (48,1% de las empresas) está insatisfecho con la cantidad de habilidades que poseen los especialistas. Sólo el 35,6% de las empresas reportan una necesidad insatisfecha de habilidades de liderazgo.
La gama de habilidades requeridas por las empresas varía algo entre los grupos de trabajadores (Gráfico 2.5). Sin embargo, hay una cosa en común: las empresas prácticamente no reportan escasez de habilidades de lectura, escritura, aritmética o extroversión en ningún grupo de sus trabajadores. Esto puede indicar que, por un lado, los trabajadores poseen habilidades cognitivas básicas en su totalidad y, por otro lado, que la apertura y la sociabilidad no son cualidades importantes para el trabajo.
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10,0 5,0 0,0 Fuente: cálculos del autor, datos de VVVRT, 2011 Figura 2.5 - Falta de habilidades específicas Las habilidades profesionales de los gerentes generalmente cumplen con los requisitos de las empresas. Sin embargo, esta categoría de trabajadores carece de cualidades de liderazgo, de la capacidad de tomar decisiones atípicas y de la capacidad de trabajar con personas (así lo afirmaron el 12,3, el 11,8 y el 10,5% de las empresas, respectivamente). Esta situación es alarmante, porque las habilidades enumeradas son clave para trabajar exitosamente en una posición de liderazgo.
Las principales habilidades de las que carecen los especialistas son: la capacidad de resolver problemas, la capacidad de planificar el trabajo, la capacidad de trabajar con personas. Además, los especialistas carecen de habilidades profesionales relacionadas con el trabajo.
Las empresas quieren ver la capacidad de tomar decisiones no estándar entre las habilidades no solo de los gerentes, sino también de los especialistas (así lo afirmaron el 11,8 y el 11,2% de los encuestados, respectivamente).
En otras palabras, las empresas esperan que los empleados de nivel medio sean creativos y resuelvan problemas de una manera poco convencional.
La capacidad de los especialistas y trabajadores para trabajar de forma independiente tiene mayor demanda que la capacidad de colaborar.
Esto indica que se espera más que los empleados de nivel medio y bajo proporcionen un desempeño individual, es decir, responsabilidad personal por los resultados de su trabajo.
En cuanto a los trabajadores y especialistas de nivel inferior, una de cada cinco empresas está preocupada por la falta de una actitud concienzuda hacia el trabajo por su parte. El 15% de las empresas están insatisfechas con el nivel de habilidades profesionales de sus trabajadores, lo que nuevamente plantea la cuestión de las razones de la falta de calificaciones entre los empleados de nivel inferior de las empresas rusas.
Tenga en cuenta que la empresa no puede indicar la falta de una habilidad particular en dos completamente Diferentes situaciones. Por un lado, en una situación en la que dicha habilidad está suficientemente desarrollada entre los empleados. Por otro lado, puede ser que los empleados de la empresa simplemente no necesiten dicha habilidad para trabajar en su puesto actual.
Esta discrepancia es especialmente relevante a la hora de interpretar comparaciones entre empresas tradicionales e innovadoras.
En igualdad de condiciones, las empresas innovadoras tienen más probabilidades que las tradicionales de enfrentar una escasez de habilidades entre todas las categorías de trabajadores. Así, el 38% de las empresas innovadoras afirma que hay suficientes capacidades para todas las categorías de empleados, mientras que para las empresas tradicionales esta cifra es del 45,2%. La proporción de empresas innovadoras que notan una falta de habilidades entre gerentes y especialistas es significativamente mayor en comparación con el mismo indicador para las empresas tradicionales (Tabla 2.2).
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Debido a que las empresas innovadoras son, en promedio, más exitosas financieramente, pueden darse el lujo de aumentar los salarios de los trabajadores manuales y de niveles inferiores por encima de la tasa del mercado, atrayendo así a los más brillantes y brillantes. empleados calificados en esta categoría de personal. Al mismo tiempo, una empresa innovadora, que desarrolla una nueva tecnología o producto, exige habilidades no estándar de especialistas y gerentes. Es posible que el mercado laboral no tenga un número suficiente de directivos y especialistas con las habilidades necesarias para la innovación. Resulta que las empresas contratarán el personal que tienen, al mismo tiempo que declaran falta de habilidades, y capacitarán a sus empleados en las competencias necesarias.
Las empresas tradicionales, al no poder cobrar salarios altos, se ven obligadas a informar sobre necesidades de habilidades no satisfechas en todas las categorías de personal.
A continuación, veremos qué habilidades específicas demandan ambos tipos de empresas. Las figuras 1P a 3P del Apéndice B muestran con más detalle la distribución de la demanda de habilidades faltantes entre varias categorías de personal para comparar la situación en empresas innovadoras y tradicionales. Los gráficos muestran la proporción de empresas que tienen demanda de una habilidad particular entre aquellas que reportan una escasez de habilidades. Por lo tanto, las empresas innovadoras necesitan cada vez más que sus directivos hablen un idioma extranjero, tengan la capacidad de tomar decisiones no estándar y estén abiertos a nuevas ideas. Para trabajar con éxito, los especialistas en empresas innovadoras, más que en las empresas tradicionales, carecen de algunas habilidades cognitivas de alto nivel (la capacidad de resolver problemas) y una serie de habilidades de comunicación (la capacidad de trabajar de forma independiente y en grupo, cualidades de liderazgo). Desde la perspectiva de las empresas innovadoras, es más probable que sus trabajadores y empleados de nivel inferior carezcan de habilidades para resolver problemas. Todas las habilidades demandadas indican la naturaleza atípica de las tareas y objetivos a los que se enfrentan los empleados de las empresas innovadoras.
Pasemos a la formación profesional adicional en la empresa como principal vía para solucionar el problema de la escasez de cualificaciones a expensas de la propia empresa.
Formación adicional en las empresas rusas Una vez identificadas las necesidades de cualificación, el empresario se enfrenta a la cuestión de cómo resolver el problema de la falta de cualificación de los empleados. Hay dos métodos principales, que pueden ser intercambiables o complementarios. La primera forma es la contratación en el mercado laboral externo. Sin embargo, el empleador puede enfrentarse al hecho de que no hay empleados con el nivel requerido de calificaciones o que los costos de contratar a dicho empleado son demasiado altos para la empresa. El segundo método, que es de particular interés para este estudio, es una formación profesional adicional para los trabajadores, que es financiada por las empresas.
Independientemente de si una empresa pertenece a la clase tradicional o innovadora, la proporción de empresas que capacitan a sus empleados es mayor entre aquellas que reportan una demanda insatisfecha de habilidades de los empleados (Tabla 2.3). Entre las empresas que no informan de una escasez de habilidades, la proporción de trabajadores en formación también es bastante alta.
Esto significa que muchas empresas invierten en el desarrollo del capital humano de sus empleados, incluso cuando las habilidades de los empleados coinciden con los requisitos de la empresa.
¿Un título de educación superior proporciona un aumento salarial significativo?
Hay una serie de teorías que explican la relación entre el logro educativo y los resultados posteriores de los graduados en el mercado laboral: teoría del capital humano (Becker, 1964; Mincer, 1989); teoría de señalización y detección (Spence, 1973; Arrow, 1973; Stiglitz, 1975); teoría económica de las convenciones y procedimientos para justificar el valor (Boltanski, Thevenot, 2006). La mayoría de estas teorías se basan en el supuesto de que el rendimiento académico tiene un impacto positivo en los salarios de los graduados.
El principio clásico de la teoría del capital humano es que la educación proporciona habilidades y conocimientos significativos y relevantes para el mercado laboral, lo que hace que los trabajadores educados sean más valiosos, lo que influye positivamente en sus salarios (Becker, 1964; Mincer, 1989). Desde la perspectiva de la teoría del capital humano, el rendimiento académico puede reflejar la cantidad de capital humano acumulado durante la universidad. Dependiendo de las habilidades y esfuerzos realizados por el estudiante en el dominio de las disciplinas profesionales, los estudiantes pueden obtener una cantidad diferente de conocimientos y competencias como elementos del capital humano que pueden ser medidos por el rendimiento académico. En consecuencia, los estudiantes que tengan un mayor rendimiento académico (que hayan acumulado más capital humano) recibirán un mayor retorno sobre el capital humano, expresado en más nivel alto salarios.
Según la teoría del screening y la teoría de la señalización, los agentes económicos actúan para transmitir señales, y el screening es el mecanismo por el cual los mercados responden a información imperfecta sobre los atributos de un individuo (Stiglitz, 1975). Dado que la información general sobre las habilidades genera retornos económicos, los individuos invierten tiempo y dinero para obtener esta información y proporcionársela a los empleadores, lo que les permite obtener rentas sobre sus “habilidades” (Bills, 2003).
Un alto rendimiento académico (por ejemplo, un diploma "rojo", un GPA alto) actúa como una señal para los empleadores sobre la alta productividad de los empleados y, en consecuencia, puede ser un mecanismo para seleccionar a los empleados más capaces y generar beneficios económicos en forma de salarios más altos en el mercado laboral. Algunos investigadores creen que la educación superior no sólo permite clasificar a los individuos en grupos según sus capacidades y productividad potencial, sino que también permite a los estudiantes identificar directamente y proporcionar pruebas de sus capacidades a los empleadores. Al fin y al cabo, el currículum de los graduados universitarios permite incluir información sobre calificaciones, especialidad, pruebas y selectividad de la universidad. Todo ello revela las capacidades de los egresados en el mercado laboral (Arcidiacono et al., 2010).
Las habilidades cognitivas (identificadas durante la universidad y medidas por el rendimiento académico) como elemento del capital humano o como señal de retorno económico al ingresar al mercado laboral. En consecuencia, el rendimiento académico, que refleja estas capacidades, es un predictor de salarios futuros, que depende de las capacidades de los graduados y puede tener un impacto positivo en los niveles salariales. Además, algunos investigadores (en el campo de la teoría de la gestión) creen que las calificaciones y el rendimiento académico reflejan no sólo las capacidades cognitivas de los individuos, sino también la motivación, la escrupulosidad y otras. Habilidades útiles con el que los graduados ingresan al mercado laboral (Roth, Clarke, 1998).
Sin embargo, algunas teorías pueden explicar la relación negativa entre el rendimiento académico y los salarios. La masificación de la educación superior puede conducir a cambios en las estrategias tanto de los graduados como de los empleadores. Cuando se devalúa un título universitario, disminuye la importancia del rendimiento académico como señal de la productividad del trabajador. Surge el fenómeno de la inflación de calificaciones, asociado con un aumento en el puntaje promedio de los estudiantes en todo el mundo, en consecuencia, la diferencia entre estudiantes capaces y menos capaces se vuelve menor y el papel del desempeño académico como señal disminuye (Johnson, 2003).
En estas condiciones, los estudiantes se esfuerzan por adquirir experiencia laboral, lo que se convertirá en una señal importante en el mercado laboral y un elemento de capital humano, y en las condiciones de educación superior masiva traerá retornos adicionales (Apokin, Yudkevich, 2008). Además, puede haber un efecto inverso: los estudiantes que tienen experiencia laboral durante sus estudios pueden ganar salarios más altos después de graduarse.
Sin embargo, adquirir experiencia laboral se asocia con esfuerzos adicionales y costos de tiempo; los estudiantes prestan menos atención a sus estudios, lo que puede afectar negativamente el rendimiento académico. Como muestran los resultados de estudios extranjeros, la baja intensidad del empleo de los estudiantes (de 12 a 20 horas semanales) no tiene ningún impacto en el rendimiento académico o, en determinadas condiciones, puede incluso tener un efecto positivo en él. Al mismo tiempo, la combinación intensiva de estudio y trabajo (más de 20 horas semanales) tiene un impacto negativo significativo en el rendimiento académico y aumenta significativamente la probabilidad de expulsión de la universidad (Ehrenberg, Sherman, 1987; Hovdhaugen, 2015).
La masificación de la educación superior lleva a que un factor importante en la selección de empleados no sea tanto el hecho de graduarse de una universidad, sino su selectividad. Los empleadores valoran un diploma de una universidad selectiva, ya que estudiar en dicha universidad implica un mecanismo de selección serio (al ingresar a la universidad y durante la capacitación): solo los estudiantes más talentosos y capaces se gradúan con éxito de estas universidades. Así, una universidad selectiva desempeña una función de selección para los empleadores, y un diploma de dicha universidad actúa como una poderosa señal en el mercado laboral, a veces mucho más significativa que el rendimiento académico, lo que reduce significativamente los incentivos de los estudiantes que estudian en dichas universidades para hacer esfuerzos para lograr altos resultados de rendimiento académico. Al mismo tiempo, la heterogeneidad en el nivel de habilidades entre los estudiantes de universidades selectivas es significativamente menor que entre los estudiantes de universidades de menor calidad debido a una selección estricta (Hershbein, 2013).
La falta de motivación para obtener notas "excelentes", las altas exigencias y una ligera heterogeneidad de las capacidades de los estudiantes pueden conducir a una falta de influencia o incluso una influencia negativa del rendimiento académico en los salarios de los graduados de las principales universidades. Esta explicación es importante para nuestro trabajo, ya que estamos considerando una muestra de egresados de una universidad selectiva.
Varias teorías económicas y sociológicas también pueden explicar la falta de asociación entre el rendimiento académico y los salarios de posgrado. Una posible explicación puede ser la idea de autonomía en los ámbitos de la educación superior y del mercado laboral (Boltanski, Thevenot, 2006). Se puede suponer que para mayor Instituciones educacionales y las organizaciones en las que trabajan los egresados se caracterizan por diferentes principios de evaluación que no están relacionados entre sí y pertenecen a diferentes áreas. Como resultado, el sistema educativo y el mercado laboral recompensan diversos elementos del capital humano de los graduados.
Fuente: V. Rudakov, I. Chirikov, S. Roshchin, D. Drozhzhina. ¿Aprender estudiante? La influencia del rendimiento académico en una universidad en el salario inicial de los graduados // Cuestiones de Economía, No. 3, marzo de 2017, págs. 77-102.
