Важливу роль освіти в економічному розвитку було визнано досить давно. Ця роль проявляється на різних рівнях. З одного боку, освіта впливає майбутні доходи людини. Існує безліч досліджень, що показують, що позитивний вплив освіти на заробітну плату людини. З іншого боку – лише на рівні суспільства, більш освічена робоча сила збільшує продуктивність людського капіталу. Крім того, очевидні величезні переваги для суспільства в покращенні загального рівня освіти, не тільки через покращення якості робочої сили, а й тому, що існують інші позитивні ефекти – в галузі здоров'я, харчування та екології. Крім того, освічені громадяни є ефективнішими учасниками демократичного громадянського суспільства.
Однією із ключових наукових проблем є вивчення впливу рівня освіти на темпи економічного зростання. Сучасна економіка пропонує безліч теорій та моделей, що пов'язують освіту з економічним зростанням. Безпосередній вплив освіти на економічне зростання виявляється у покращенні людського капіталу. Однак опосередкований вплив може виражатися у поліпшенні інших показників. Наприклад, вплив освіти на мікро і макрорівні можна описати наступною схемою (рисунок 1).
p align="justify"> Основним державним економічним інструментом регулювання процесів у сфері освіти є бюджетні витрати. Довгий часіснували розбіжності щодо ефективності витрат на освіту. У деяких дослідженнях витрати на освіту класифікуються як непродуктивні, тобто не впливають на продуктивність і, відповідно, економічне зростання. Багато досліджень, у свою чергу, показали, що взаємозв'язок між державними витратами на освіту та результатами у цій галузі слабка. Разом про те, якість освіти пов'язані з такими показниками, як дохід душу населення , розподіл населення за віком та інших. Нарешті, деякі вчені відносять витрати на освіту до продуктивним . Згодом така думка отримала підтвердження у багатьох роботах, а також була прийнята Світовим банком при визначенні показників результатів у суспільному розвиткові і зараз вже практично не заперечується.
Рисунок 1 – Мікро- та макрорівень впливу освіти на економічне зростання
У неокласичній економічній теорії освіта сприймається як інвестиція, здатна генерувати потік майбутніх доходів. Отже, оцінка ефективності інвестицій у освіту виробляється з урахуванням порівняння вартості освіти з доходом, який вони згодом принесуть. Важливо розуміти, що з оцінці витрат за освіту необхідно враховувати як прямі витрати, а й «упущені вигоди», які виражаються у можливому заробітку індивіда, що він міг отримати, якби пішов працювати замість навчання. Щодо навчання вартістю втрачених можливостей буде дохід, що втрачається в результаті ухвалення рішення про продовження навчання.
Таким чином, відповідним заходом оцінки економічного ефекту від освіти є чиста наведена вартість (net present value, NPV). Проте за спробі практичного обчислення цього показника виникають складності, наприклад, з визначенням норми дисконту.
Альтернативним інструментом оцінки інвестицій у освіту є норма доходності від інвестицій у освіту (RATE of Return to Education (RORE)). За аналогією її вважатимуться як внутрішню норму доходності, тобто така норма, коли він наведена вартість майбутніх доходів дорівнює наведеної вартості його витрат. Однак для освіти такий підхід важко застосувати, оскільки витрати на освіту не завжди піддаються прямому рахунку. Тому RORE можна оцінити через регресійні рівняння. Наприклад, Я. Мінцер запропонував наступну модель залежності рівня заробітної плати від рівня освіти:
де lnW i – натуральний логарифмзаробітної плати i-ї людини;
Si – кількість років навчання;
X i – роки практичної діяльності;
ε i – випадкове відхилення.
Оскільки пропорційне збільшення доходу, що викликається додатковими роками навчання, є постійним протягом усього життя, коефіцієнт β 1 може інтерпретуватися як норма доходності від інвестицій в освіту. Вказана модель також включає квадратний член (досвід роботи) для того, щоб врахувати навчання без відриву від роботи.
Представлена модель широко досліджувалась у різних роботах. В результаті було обчислено норми прибутковості освіти для більшості країн світу. Дані підтверджують нижче значення норми прибутковості у більш розвинених країнах та більш високе – у країнах, що розвиваються. У середньому норма доходності становить 7 зі стандартним відхиленням 2,2. Наприклад, норма прибутковості США була оцінена в 12.
У наведеній моделі як фактор використовується кількість років навчання. Таким чином, передбачається, що рік навчання дає однакову кількість знань та навичок незалежно від системи освіти. Звичайно, це не так. Нехтування якісними характеристиками освіти – недолік наведеної моделі.
Однак головний недолік моделі полягає в тому, що вона не може взяти до уваги соціальну окупність інвестицій в освіту. Соціальна чи громадська окупність може бути вищою, якщо збільшення показників освіти призводить до технологічного прогресу чи позитивних соціальних ефектів на кшталт скорочення злочину, безробіття тощо. З іншого боку, загальна окупність інвестицій в освіту може бути нижчою, якщо освіта є лише статусним атрибутом або коли норма доходу на фізичний капітал вища за номи доходу на людський капітал. У цьому випадку освіта, що збільшується, може призвести до нераціонального використання ресурсів і знизити соціальні ефекти. На підтвердження цьому розглянемо наступний приклад.
Припустимо, людина, яка має певний рівень освіти, вирішує здобути додаткову освіту, щоб претендувати на більш високий дохід. У цьому випадку решта учасників ринку праці буде змушена робити те саме, щоб залишатися в відносно не гіршому становищі. В результаті ми маємо гру з нульовою сумою, тобто в довгостроковій перспективі за інших рівних умов доходи цих учасників ринку не зміняться, а вимоги до робочої сили з боку роботодавців підвищаться. Оскільки всі працівники вступають у своєрідну гонку за освітою, таке явище отримало назву «освітньої спіралі». Проте суспільство від такої «перегони» отримує вигоду, оскільки людський капітал стає якіснішим, а продуктивність праці зростає. У розглянутому прикладі ми можемо говорити про відсутність окупності витрат на освіту окремих індивідів і наявність суспільної окупності.
Крім того, можлива ситуація, коли попит на освіту створюється не економічними потребамиа прагненням індивідів підвищити свій соціальний статус. І тут, результати освіти, зазвичай, не задіяні економіки (і індиферентні стосовно продуктивність праці). Така ситуація веде до невиправданої витрати ресурсів. При цьому в результаті відсутня індивідуальна і громадська окупність вкладень в освіту.
Показово, що останній приклад, незважаючи на те, що він був описаний у зарубіжної літератури, дуже схожий на те, що відбувається сьогодні в Росії. Повальне «остепеніння» для отримання певного статусу призводить до знецінення освіти аж до вищої школи. При цьому очевидно, що в довгостроковій перспективі «псевдокандидати» та «псевдолікарі» не отримають суттєвих переваг у суспільстві порівняно з іншими громадянами, оскільки окрім статусу є ще один важливий фактор, який поки що не можна врахувати у подібних моделях – особисті здібності індивіда. І тому, доки прагнення статусності переважає над прагненням реалізувати свої здібності, ситуація навряд чи зміниться.
Література:
1. Barro, RJ, 1991, Economic growth in cross section of countries, Quarterly Journal of Economics 106, 407-444.
2. Chu, Ke-young, та інші. (1995). Unproductive Public Expenditures: A Pragmatic Approach для Policy Analysis, IMF Pamphlet Series, №48 (Washington: International Monetary Fund).
3. Flug, Karnit, Antonio Spilimbergo, та Erik Wachtenheim (1998). Investment in Education: До Economic Volatility and Credit Constraints Matter? Journal of Development Economics, Vol. 55 (April), pp. 465-481.
4. Grier, K. і Tullock G., 1989, An empirical analysis cross-national economic growth, 1951-1980, Journal of Monetary Economics 24, 259-276.
5. Kormendi, R.C. та P.G. Meguire, 1985, Macroeconomic determinants of growth: Cross-country evidence, Journal of Monetary Economics 16, 141-164.
6. Krueger, A. і M. Lindahl, 2001. Прес-релізи: Why and For Whom? Journal of Economic Literature, 39: 1101-1136.
7. Landau, Daniel (1986). Government and Economic Growth в Less Developed Countries: An Empirical Study for 1960-80. Economic Development and Cultural Change, Vol. 35, No. 1 (Жовтень), pp. 35-75.
8. Mincer, J. (1974): Schooling, Experience, and Earnings, New York: NBER Press.
9. Mingat, Alain, і Jee-Peng Tan (1992). Education in Asia: Comparative Study of Cost and Financing (Washington: World Bank).
10. Mingat, Alain, і Jee-Peng Tan (1998). Mechanics of Progress in Education: Evidence from Cross-Country Data. Policy Research Working Paper No. 2015 (Washington: World Bank).
11. Noss, Andrew (1991). Education and Adjustment: A Review of the Literature. PRE Working Paper WPS 701 (Washington: World Bank).
12. Psacharapoulos G. 1985. Returns to Education: Further International Update and Implications. Journal of Human Resources, 20 (4).
13. Psacharapoulos G., і H.A. Patrinos, 2002. Returns to Investment in Education: A Further Update. World Bank Policy Research Working Paper, No. 2881.
14. Psacharapoulos, G. 1994. Returns to Investment in Education: Global Update. World Development, 22 (9): 1325-1343.
15. Summers, R. and A. Heston, 1988, New set of international comparisons of real products and price levels: Прийнятий для 130 країн, Review of Income and Wealth 34, 1-25.
16. Tanzi, Vito, і Ke-young Chu, eds. (1998). Income Distribution and High-Quality Growth (Cambridge: MIT Press).
У разі початку інноваційної економіки людський чинник одна із основоположних. Нові знання, навички та здібності набуваються та формуються за рахунок участі населення в освітньому процесіта реалізуються у трудовій діяльності. Цей процес для роботодавців супроводжується отриманням конкурентних переваг та прибутку, для працівника зростанням заробітків. Крім економічного ефекту від освіти слід зазначити, що висококваліфікована робоча сила успішно адаптується до технологічних, інституційних та соціальних змін, активно включається в освоєння нових знань та навичок, швидко реагує на досягнення науково-технічного прогресу та починає впроваджувати їх у своїй повсякденній практиці 1 .
Освіта становить «ядро» людського капіталу, а підвищення його рівня здебільшого супроводжується зростанням продуктивності праці працівника. Коли в умовах ринку ціна праці прагне рівності з граничною продуктивністю індивідуумів, більш висока ступінь освіти призводить до збільшення їх доходів за інших рівних умов 2 .
Дослідження впливу освіти та професійної підготовки на винагороду працівників – один із актуальних напрямів у вітчизняній науці.
Одним із інструментів визначення взаємозв'язку освіти та рівня доходів можуть служити виробничі функції, за допомогою яких виявляється залежність між величиною випущеного продукту та використовуваними факторами виробництва (наприклад, функція Кобба-Дугласа, яку застосовують для вирішення наукових завдань як вітчизняні, так і зарубіжні вчені). При цьому в дослідженнях ми зустрічаємося з модифікаціями вихідної моделі за рахунок включення до неї додаткових параметрів та умов. Так, як фактори виробництва розглядаються не тільки ресурсні змінні, а й параметри державного регулювання (відсоткові ставки, податковий тягар та ін.) 3 . Функцію Кобба-Дугласа використовують також для прогнозування зайнятості (для визначення бажаного рівня зайнятості залежно від обсягу випущеної продукції) 4 аналізу впливу рівня освіти на індивідуальні результати діяльності співробітників (доходи) 5 .
У зв'язку з цим мета цієї статті полягає в аналізі залежності між рівнем освіти і заробітною платою (доходами) населення на регіональному рівні на основі статистичних даних Держкомстату (середньомісячна нарахована заробітна плата населення регіону, вартість основних фондів, частка працівників з різними рівнями освіти). Аналіз включав ряд послідовних етапів: на першому — здійснювався вибір моделі і змінних. З другого краю досліджувалися територіальні особливості параметрів, включених у модель. Третій — передбачав розрахунок коефіцієнтів рівняння регресії у регіоні РФ. Заключний етапявляв собою інтерпретацію одержаних результатів дослідження.
Як метод використовувався регресійний аналіз на підставі розширеної функції Кобба-Дугласа 6 . Його застосування має як переваги, виражені в обґрунтованості економічною теорією 7 , у простоті функціональної залежності, так і труднощі, пов'язані з вибором виду та параметрів рівняння 8 .
Разом з тим, слід зазначити, що використання функції Кобба-Дугласа є своєрідним компромісом між складністю математичних залежностей та можливістю їх використання на практиці, а обмеженість функції (відсутність як одна із змінних технологічного прогресу) вдається подолати, використовуючи модифікації її класичної форми 9 . Зазначені переваги методу зумовили можливість застосування для досягнення мети дослідження.
На відміну від існуючої класичної форми функції Кобба-Дугласа, яка описує взаємозв'язок між виробленим продуктом і такими факторами виробництва як працю та капітал, у цій роботі використовувалася її модифікація, що обумовлено як метою дослідження, так і можливістю перетворення вихідної функції. Як залежна змінна розглядалася середньомісячна нарахована заробітна плата населення регіону, як незалежні — вартість основних виробничих фондів регіону, частка зайнятих з вищою та незакінченою вищою освітою в загальній чисельності зайнятих регіону, частка зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною освітою, частка зайнятих із середньою загальним та незакінченим середнім освітою.
Середньомісячна нарахована заробітна плата використовувалася як залежна змінна оскільки вона, з одного боку, характеризує вартість трудових ресурсів залежно від кількості та якості витраченої праці і тим самим визначає внесок працівника у виробництво продукції, з іншого боку, використання цієї змінної загальноприйнято в моделях, що описують взаємозв'язок між рівнем освіти, стажем працівників та винагородою за працю.
Водночас додатково вивчався взаємозв'язок між середньодушовими доходами населення та вищезазначеними незалежними змінними з метою перевірки результатів, отриманих у першій моделі. Передбачалося, що результати аналізу залежності між параметрами, включеними в другу модель, де як залежна змінна виступають середньодушові грошові доходи населення, будуть зіставні з тими висновками, які будуть отримані в результаті аналізу першої моделі. Подібне припущення, з погляду автора, зумовлене тим, що дохід та заробітна плата співвідносяться як «ціле-частина», оскільки структура доходів за джерелами надходження включає доходи від підприємницької діяльності, оплату праці, соціальні виплати, доходи від власності. Оплата праці є основним джерелом формування грошових доходів населення: у 2009 р. у структурі доходів населення оплата праці загалом по РФ становила понад 40%, у Вологодській області – 52% 10 .
Параметри, включених у модель, досліджувалися у територіальному розрізі (по всіх регіонах РФ) за період 2000-2009 рр. та використовувалися у розрахунках у порівнянній оцінці (у цінах 2009 р.).
Аналіз показав, що за величиною середньомісячної нарахованої зарплати сукупність регіонів країни неоднорідна. Найбільше значенняпротягом всього досліджуваного періоду зазначено в Ямало-Ненецькому автономному окрузі, найменше - в Республіці Дагестан (табл. 1).
Виявлено зниження диференціації регіонів РФ за величиною середньомісячної заробітної плати з 10 разів у 2000 р. до 5 - у 2009 р. Вологодська область в досліджуваний період знаходилася на середньому по країні рівні і в 2009 р. в порівнянні з 2000 р. покращила своє становище, перейшовши з 45 на 27 місце (у ранжованому за спаданням ознаки ряду).
Російські регіони відрізнялися також за величиною середньодушових доходів населення. Диференціація суб'єктів РФ за цим показником була суттєвою, але знизилася з 18 разів у 2000 р. до 8 разів у 2009 р. (табл. 2).
Лідером за величиною середньодушових доходів населення до 2007 р. м. Москва, потім — Ненецький автономний округ, стабільно низьку позицію протягом усього періоду, що досліджується, займала Республіка Інгушетія. Вологодська область з 2003 р. погіршила своє становище по відношенню до середнього по країні рівня.
Найбільш сильно регіони РФ розрізнялися за вартістю основних виробничих фондів (2000 р. — більш ніж 300 раз), причому до 2009 р. диференціація не зменшилася, а, навпаки, зросла (2009 р. регіони РФ відрізнялися за цим показником більше ніж у 400 разів) (табл. 3).
Разом з тим, за низкою показників (частка зайнятих з вищою та незакінченою вищою, частка зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною освітою) диференціація між суб'єктами РФ була мінімальною. Так у 2000 р. за часткою зайнятих з вищою та незакінченою вищою освітою регіони розрізнялися в 4 рази (табл. 4), у 2009 р. – у 3 рази, за питомою вагою зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною – у 2 та 3 рази відповідно.
Таблиця 1
Диференціація регіонів РФ за величиною середньомісячної нарахованої заробітної плати *,
у цінах 2009 р. (ранжування за даними 2009 р.)
| 2000 р. | 2005 р. | 2007 р. | 2008 р. | 2009 р. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Регіони РФ з найбільшою величиною середньомісячної заробітної плати, руб. | |||||
| 2587 | 16322 | 28698 | 37080 | 46481 | |
| Чукотський автономний округ | 1404 | 13133 | 22287 | 29749 | 42534 |
| 2476 | 14128 | 24440 | 30640 | 38387 | |
| Тюменська область | 2006 | 12068 | 21661 | 27975 | 34773 |
| м Москва | 931 | 8822 | 17385 | 24778 | 33358 |
| Регіони РФ з найменшою величиною середньомісячної заробітної плати, руб. | |||||
| Республіка Калмикія | 344 | 2588 | 4979 | 7298 | 10849 |
| 356 | 2754 | 5505 | 7386 | 10832 | |
| Кабардино-Балкарська Республіка | 330 | 2648 | 5030 | 7067 | 10777 |
| Карачаєво-Черкеська Республіка | 319 | 2623 | 5218 | 7443 | 10477 |
| республіка Дагестан | 273 | 2052 | 3843 | 5866 | 9125 |
| Max/Min, раз | 10 | 8 | 8 | 6 | 5 |
* Тут і далі розрахунки максимального та мінімального значення показника по регіонах РФ зроблено, враховуючи дані в автономних округах, а також у містах федерального значення (м. Москва, м. Санкт-Петербург)
Таблиця 2
Диференціація регіонів РФ за величиною середньодушових доходів населення, у цінах 2009р.
| 2000 р. | 2005 р. | 2007 р. | 2008 р. | 2009 р. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Регіони РФ із найбільшою величиною середньодушових доходів населення, руб. | |||||
| Ненецький автономний округ | 830 | 12993 | 28164 | 38892 | 48752 |
| м Москва | 2306 | 15263 | 26118 | 27742 | 41891 |
| Чукотський автономний округ | 1168 | 11408 | 20119 | 24953 | 35079 |
| Ханти-Мансійський автономний округ | 1932 | 11145 | 20558 | 26922 | 32263 |
| Сахалинська область | 783 | 7117 | 14415 | 19610 | 27577 |
| Регіони РФ із найменшою величиною середньодушових доходів населення, руб. | |||||
| Чуваська республіка | 321 | 2445 | 4899 | 7079 | 9405 |
| Іванівська область | 288 | 2009 | 3977 | 6700 | 9343 |
| Республіка Марій Ел | 315 | 2061 | 4347 | 6346 | 9210 |
| Республіка Калмикія | 276 | 1396 | 3131 | 4540 | 7097 |
| Республіка Інгушетія | 128 | 1307 | 2787 | 4273 | 6400 |
| Max/Min, раз | 18 | 12 | 10 | 9 | 8 |
Таблиця 3
Диференціація регіонів РФ за вартістю основних фондів, у цінах 2009 р.
(Ранжування за даними 2009 р.)
| 2000 р. | 2005 р. | 2007 р. | 2008 р. | 2009 р. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Регіони РФ із найбільшою вартістю основних фондів | |||||
| м Москва | 416597 | 3270014 | 6996401 | 12065253 | 15605926 |
| Тюменська область | 404012 | 3288113 | 5748892 | 7727589 | 10315779 |
| Ханти-Мансійський автономний округ | 252186 | 1796932 | 3038926 | 3974029 | 5423503 |
| Ямало-Ненецький автономний округ | 86264 | 1237973 | 2148630 | 3142065 | 4002082 |
| Московська область | 184700 | 1041045 | 2087704 | 2790497 | 3938800 |
| Регіони РФ з найменшою вартістю основних фондів | |||||
| Єврейська автономна область | 6220 | 30143 | 66684 | 81014 | 97290 |
| Чукотський автономний округ | 4665 | 16682 | 24470 | 36922 | 63044 |
| Республіка Алтай | 4453 | 13279 | 26296 | 32416 | 44595 |
| Республіка Інгушетія | 1252 | 13338 | 28155 | 29683 | 40638 |
| Республіка Тива | 5081 | 12042 | 20364 | 25582 | 36142 |
| Max/Min, раз | 333 | 273 | 344 | 472 | 432 |
Таблиця 4
Диференціація регіонів РФ за часткою зайнятих з вищою та незакінченою вищою освітою у загальній чисельності зайнятих, (ранжування за даними 2009 р.)
| 2000 р. | 2005 р. | 2007 р. | 2008 р. | 2009 р. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Регіони РФ з найбільшою часткою зайнятих з вищою та неповною вищою освітою | |||||
| м Москва | 47,2 | 45,3 | 47,2 | 51,9 | 48,2 |
| Республіка Інгушетія | 26,3 | 29,2 | 48,6 | 46,0 | 46,2 |
| м. Санкт-Петербург | 41,4 | 41,5 | 38,7 | 43,0 | 40,2 |
| Московська область | 30,4 | 28,6 | 30,6 | 36,3 | 35,6 |
| Республіка Північна Осетія Аланія | 30,2 | 38,0 | 38,4 | 33,6 | 35,6 |
| Регіони РФ з найменшою часткою зайнятих з вищою та неповною вищою освітою | |||||
| Псковська область | 22,9 | 15,6 | 22,0 | 19,8 | 19,0 |
| Липецька область | 20,8 | 21,3 | 23,2 | 19,7 | 18,4 |
| Сахалинська область | 24,2 | 21,2 | 21,0 | 22,1 | 18,1 |
| Єврейська автономна область | 19,5 | 20,9 | 18,3 | 16,4 | 17,7 |
| Ненецький автономний округ | 12,7 | 19,7 | 23,9 | 21,0 | 16,6 |
| Max/Min, раз | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
Лідерами у структурі зайнятих з вищою та незакінченою вищою освітою (понад 40% у загальній кількості зайнятих) у 2009 р. були міста федерального значення (м. Москва, м. Санкт-Петербург), Республіки Інгушетія та Північна Осетія. Нижні рядки списку (менше 20% у кількості зайнятих) займали Псковська, Липецька області, і навіть ряд суб'єктів Далекосхідного федерального округу.
У 2009 р. близько 60% зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною освітою було сконцентровано в регіонах Уральського федерального округу (Тюменська область, Ямало-Ненецький автономний округ), а також у Волгоградській, Архангельській областях та Республіці Тива (табл. 5).
У Приволзькому федеральному окрузі (Нижегородська, Саратовська області, Республіки Марій Ел, Мордовія) питому вагу зайнятих із середнім спеціальним і початковим професійним освітою був найменшим серед усіх суб'єктів РФ.
У регіонах Далекосхідного (Єврейська автономна область і Амурська), і навіть Південного федеральних округів (Ставропольський край, Республіка Дагестан) у структурі зайнятих переважало населення (близько 40%) із середнім загальним і незакінченим середнім освітою (табл. 6).
Характеризуючи диференціацію суб'єктів РФ у межах зайнятості населення з різним рівнем освіти, відзначимо, що регіони більшою мірою розрізнялися за часткою зайнятих із вищим і незакінченим вищим, і навіть із середнім загальним і незакінченим середнім освітою. В результаті аналізу визначено регіони-лідери, а також ті, що займають нижні рядки рейтингу. Так, в областях Центрального федерального округу переважають зайняті з вищою професійною та незакінченою вищою освітою, а регіони Далекосхідного федерального округу лідирують за часткою зайнятих із середньою загальною та незакінченою середньою освітою.
Це цілком зрозуміло що склалася структурою виробництва, у федеральних округах, яка зумовлює вимоги до рівня освіти та кваліфікаційної підготовки працівників. Наприклад, у Центральному федеральному окрузі поширення набули високотехнологічні, наукомісткі галузі обробної промисловості (машинобудування, ракетно-космічна промисловість, авіабудування, радіо- та електронна промисловість, залізничне машинобудування та ін.) 11 відповідно для реалізації цілей соціально-економічного розвитку необхідні висококваліфіковані кадри, що формує попит на працівників із вищим рівнем освіти 12 . Аналогічна ситуація в регіонах Сибірського федерального округу, де пріоритетними галузями соціально-економічного розвитку вважаються інформаційні, телекомунікаційні технології, машинобудування, авіабудування, виробництво медичного обладнання, точне приладобудування та ін. округи 13 .
У суб'єктах Південного федерального округу найважливішими секторами економіки є агропромисловий, туристично-рекреаційний, торгівля 14 , що зумовлює потреба у фахівцях переважно середньої спеціальної освіти та кваліфікації. Разом з тим, враховуючи тенденції, пов'язані з переходом країни та її регіонів на інноваційний шлях розвитку, можна припустити, що попит на висококваліфікованих фахівців у довгостроковій перспективі зростатиме.
Ресурсна спрямованість економіки регіонів Далекосхідного федерального округу (розвиток переважно видобувних галузей виробництва, а саме: вугільна, гірничорудна, рибна та лісова промисловість та ін.) зумовила попит на зайнятих із середньою загальною і незакінченою середньою освітою, що підтверджується на підставі аналізу.
У регіонах Північно-Західного федерального округу розвиток отримали як напрями, у яких переважає висококваліфікована праця (машинобудування, металургія), і ті, для функціонування яких необхідні працівники із середньою кваліфікацією (видобуток корисних копалин, агропромисловий сектор та інших.). У зв'язку з цим, Північно-Західний федеральний округ займає проміжне положення між округами, що спеціалізуються на випуску високотехнологічної продукції (Центральним та Сибірським федеральними округами) та тими, у яких розвиток отримали видобувні галузі виробництва (Південний та Далекосхідний федеральні округи).
Таким чином, результати дослідження, які були отримані в ході вивчення територіальних особливостей параметрів, включених у модель, дозволяють зробити висновок про існування диференціації між регіонами РФ (особливо за такими змінними як величина середньодушових доходів населення, величина середньомісячної заробітної плати населення), що призводить до припущення про можливі відмінності між суб'єктами РФ за результатами оцінки регресійних рівнянь.
Аналіз рівняння регресії проводився у межах регіонів РФ загалом у період 2000 — 2009 гг. Воно було отримано шляхом логарифмування модифікації функції Кобба-Дугласа:
Wagei = A * Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (1)
де
залежна змінна:
Wagei - Середньомісячна нарахована заробітна плата населення i-го регіону в цінах 2009 р., руб.;
незалежні змінні:
Ki - вартість основних фондів i-го регіону на кінець року в цінах 2009 р., руб.;
L1i - частка зайнятих з вищою та незакінченою вищою освітою i-го регіону;
L2i - частка зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною освітою i-го регіону;
L3i - частка зайнятих із середньою загальною та незакінченою середньою освітою i-го регіону;
коефіцієнти:
А - технологічний коефіцієнт 15;
α, β1, β2, β3 — коефіцієнти еластичності, що характеризують приріст середньомісячної заробітної плати, що припадає на 1% приросту відповідного фактора (вартості основних фондів, частки зайнятих із вищою та незакінченою вищою освітою та ін.).
Оцінюване рівняння регресії (1′) 16 мало такий вигляд:
LnWagei = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (1′)
Значні відмінності між величиною показників, що входять у модель, як у динаміці, так і в територіальному розрізі, призвели до того, що отримані в результаті аналізу коефіцієнти регресії також істотно різняться між собою (табл. 7).
Проведені розрахунки показали, що в регіонах Центрального федерального округу зміна величини середньомісячної заробітної плати значною мірою (на 83%) зумовлена впливом таких факторів як вартість основних виробничих фондів, частка зайнятих із вищою та незакінченою вищою освітою у загальній кількості зайнятих та іншими параметрами, включеними модель (1). У той час як у суб'єктах Далекосхідного та Сибірського федеральних округів варіація середньомісячної заробітної плати на 74 та 46% відповідно пояснюється іншими параметрами, не включеними до моделі, що надалі вимагатиме додаткових дослідженьз метою визначення не виявлених факторів та аналізу їхнього впливу на середньомісячну заробітну плату.
Встановлено, що середньомісячна заробітна плата більшою мірою зростатиме при збільшенні вартості основних виробничих фондів у регіонах Центрального, Приволзького та Уральського федеральних округів (так, при збільшенні вартості основних виробничих фондів на 1% величина середньомісячної заробітної плати в регіонах зазначених федеральних округів збільшиться на 0 85, 0,77, 0,67% відповідно). Найменшою мірою середньомісячна вести буде змінюватися зі збільшенням вартості основних виробничих фондів у суб'єктах Сибірського і Далекосхідного федеральних округів.
У той же час у регіонах Сибірського федерального округу значний вплив на формування середньомісячної заробітної плати надають такі параметри як частка зайнятих з вищою та незакінченою вищою освітою, а також із середньою спеціальною та початковою професійною освітою (так, при збільшенні частки зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною) освітою на 1%, величина середньомісячної заробітної плати збільшиться на 12%, а при збільшенні на 1% частки зайнятих із вищою та неповною вищою освітою — на 8%).
Позитивний характер взаємозв'язку між питомою вагою зайнятого населення з різними рівнями освіти та величиною середньомісячної заробітної плати виявлено у суб'єктах таких федеральних округів як Центральний, Південний, Приволзький та Сибірський (у регіонах Центрального федерального округу при збільшенні на 1% частки зайнятих з вищою та неповною вищою, а також із середньою спеціальною та початковою професійною освітою середньомісячна заробітна плата збільшиться на 2 і 6% відповідно).
Зворотний характер взаємозв'язку між часткою зайнятих з різним рівнем освіти та середньомісячною заробітною платою відзначений у суб'єктах Північно-Західного, Уральського та Далекосхідного федеральних округів. У регіонах Північно-Західного федерального округу зі збільшенням частки зайнятих із вищим і неповним вищим, і навіть із середнім загальним і незакінченим середнім освітою середньомісячна нарахована вести знижується на 1 і 2% відповідно. Цей результат аналізу вимагає додаткових досліджень виявлення причин подібної ситуації.
Вочевидь, що у регіонах Центрального, Приволзького, Уральського федеральних округів високий рівень заробітної плати працівників часом пов'язані з тим, які галузі промисловості переважають (машинобудування, ракетно-космічна промисловість, авіабудування, радіо- і електронна промисловість, залізничне машинобудування та інших. ). Розвиток даних напрямів призводить до необхідності, з одного боку, вдосконалення матеріально-технічної бази з допомогою придбання основних фондів, з іншого боку, залучення висококваліфікованих фахівців, здатних використовувати новітнє устаткування виробництва інноваційних товарів.
Загалом, слід наголосити, що на підставі результатів аналізу рівняння регресії (1′) були виявлені групи регіонів, які різняться між собою напрямом та ступенем впливу на середньомісячну нараховану заробітну плату незалежних змінних:
перша група — істотний позитивний вплив формування середньомісячної заробітної плати надають вартість основних виробничих фондів і частка зайнятих з різним рівнем освіти (регіони Центрального федерального округу);
друга група - більший вплив на формування середньомісячної заробітної плати надає вартість основних фондів і менший позитивний вплив частка зайнятих з різним рівнем освіти (суб'єкти Приволзького та Південного федеральних округів);
третя група - більший позитивний вплив на формування заробітної плати надає частка зайнятих з різним рівнем освіти і менший позитивний вплив вартість основних виробничих фондів (регіони Сибірського федерального округу);
четверта група - більший позитивний вплив на формування заробітної плати надає вартість основних виробничих фондів і негативний вплив частка зайнятих з різним рівнем освіти (регіони Північно-Західного, Уральського, Далекосхідного федеральних округів).
Однак негативний характер впливу частки зайнятих із різним рівнем освіти на формування середньомісячної заробітної плати потребує додаткового аналізу для виявлення причин та інтерпретації результатів.
Друга модель (залежною змінною у якій виступають середньодушові грошові доходи населення) була отримана шляхом логарифмування модифікації функції Кобба-Дугласа:
L i = A * Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (2)
де
залежна змінна:
ІІ - середньодушові доходи населення i-го регіону в цінах 2009 р., руб.;
незалежні змінні — такі ж, як у рівнянні регресії (1′).
Оцінюване рівняння регресії (2′) мало такий вигляд:
LnIi = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (2′)
Загалом слід зазначити, що висновки на підставі аналізу регресійного рівняння (2′) можна порівняти з результатами аналізу регресійного рівняння (1′) як за ступенем впливу на величину середньодушових доходів населення незалежних змінних, так і за напрямом впливу.
Так само як у першій моделі, зміна середньодушових грошових доходів населення регіонах Центрального і Приволзького федеральних округів більш як 80% визначається вартістю основних виробничих фондів і питомою вагою зайнятих із різним рівнем освіти. У той час як у суб'єктах Далекосхідного та Сибірського федеральних округів варіація залежної змінної на 74 та 46% відповідно визначається неврахованими факторами (табл. 8).
Результати, отримані по окремих федеральних округах у другій моделі, також співвідносяться з тими, що були виявлені у першому випадку. Так, у регіонах Сибірського федерального округу збільшення частки зайнятих із вищою і неповною вищою освітою на 1% призводить до зростання середньодушових доходів населення та середньомісячної заробітної плати на 7 та 8% відповідно. А зростання частки зайнятих із середньою спеціальною та початковою освітою супроводжується збільшенням доходів та заробітної плати на 11 і 12% відповідно.
Також як і в результаті аналізу регресійного рівняння (1′) були виявлені федеральні округи, в яких збільшення частки зайнятих з різним рівнем освіти супроводжується зниженням величини середньодушових грошових доходів населення (суб'єкти Далекосхідного, Уральського, Північно-Західного федеральних округів), що призводить до необхідності додаткові дослідження.
У цілому нині, можна зробити висновок, що що склалася у Росії модель ринкової економіки який завжди зумовлює взаємозв'язок між рівнем освіти та доходами населення. На підставі аналізу було також виявлено, що одним із факторів, що впливає на величину заробітної плати та доходів населення є вартість основних виробничих фондів. Таким чином, резерви зростання заробітної плати і тим самим забезпечення взаємозв'язку між рівнем освіти та доходами населення викликані, з одного боку, диверсифікацією виробництва, з іншого, збільшенням вартості основних виробничих фондів.
Так, зміни в організації виробничого процесу, які включають не лише придбання новітньої технікиі технології, наукових розробок, а й супроводжуються одночасним розвитком не пов'язаних друг з одним виробництв, розширенням асортименту своєї продукції, призводять до зростання ролі людського чинника. Це з тим, що з здійсненні перетворень необхідні проектування і організація нових сфер діяльності, створення нових виробничих комплексів. У зв'язку з цим підвищуються вимоги до професійної підготовки співробітників, їх кваліфікації, виробничому досвіду, що супроводжується зростанням попиту на фахівців із вищим рівнем освіти.
Таблиця 5
Диференціація регіонів РФ за часткою зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною освітою (ранжування за даними 2009 р.)
| 2000 р. | 2005 р. | 2007 р. | 2008 р. | 2009 р. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Регіони РФ з найбільшою часткою зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною освітою | |||||
| Тюменська область | 42,6 | 52,7 | 50,0 | 49,2 | 67,1 |
| Волгоградська область | 39,1 | 43,2 | 48,9 | 59,1 | 59,0 |
| Республіка Тива | 45,9 | 47,6 | 44,8 | 42,6 | 58,5 |
| Архангельська область | 48,8 | 52,2 | 50,1 | 53,9 | 58,1 |
| Ямало-Ненецький автономний округ | 53,0 | 48,0 | 47,4 | 44,9 | 57,6 |
| Регіони РФ з найменшою часткою зайнятих із середньою спеціальною та початковою професійною освітою | |||||
| Нижегородська область | 39,3 | 38,9 | 41,5 | 43,1 | 36,7 |
| Республіка Марій Ел | 42,3 | 45,1 | 45,3 | 55,2 | 35,6 |
| Саратовська область | 44,0 | 43,4 | 46,6 | 45,3 | 34,6 |
| Республіка Мордовія | 31,9 | 33,4 | 39,5 | 44,0 | 26,3 |
| Республіка Хакасія | 42,2 | 41,9 | 40,4 | 40,3 | 24,5 |
| Max/Min, раз | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 |
В умовах ринкової економіки на рівень заробітної плати, її функції та принципи організації впливають такі групи факторів: виробничі, соціальні, ринкові, інституційні (рис. 1.3). Всі ці чинники взаємопов'язані й у сукупності визначають величину зарплати, витрати виробництва та добробут всього нашого суспільства та представників різних соціальних груп.
Виробничі фактори
Основним виробничим фактором, що визначає величину заробітної плати, є рівень розвитку виробництва та технічного прогресу. Так, в економічно розвинених країнах високий рівень заробітної плати обумовлений високою продуктивністю праці та застосуванням сучасних технологій виробництва. Технічний прогрес веде до використання трудозамінних та працезберігаючих технологій, підвищення продуктивності праці, збільшення випуску продукції і, відповідно, збільшення заробітної плати.
Технічний прогрес, виробнича необхідність покращення якості продукції та розширення функцій виконавця призводять до більшої складності праці та вищими вимогами до кваліфікації працівників. Експлуатація сучасної техніки передбачає велику напруженість праці та пред'являє підвищені вимоги до пізнавальних та емоційно-вольових процесів працівника - розподілу, переключення, концентрації та стійкості уваги, швидкості та точності виконання роботи, швидкості прийняття рішення, що веде до втоми, тимчасового зниження працездатності та вимагає значних коштів на відновлення витрат нервової енергії
Мал. 1.3.
Зміни у складності праці припускають використання більш кваліфікованих працівників з підвищенням рівня їх оплати. Сутність організації оплати праці даних умовах зводиться до того що, щоб адекватно оцінити складність праці та кваліфікацію працівників й у залежність від цього вибрати форму і систему оплати праці, максимально враховують особливості технологічного процесу індивідуальний внесок виконавця.
Умови праці являють собою сукупність факторів виробничого середовища та трудового процесу, які впливають на здоров'я та працездатність людини в процесі праці, витрати та результати праці. За змістом виділяють виробничо-екологічні (температура, вологість, шум, освітленість та ін.), Організаційно-технічні (темп, зміст технологічних операцій, ергономічні та естетичні умови) та соціально-економічні (взаємини в колективі, наявність виробничих та міжособистісних конфліктів) умови праці. За рівнем вплив на організм працівника - комфортні, допустимі, шкідливі (несприятливі) та екстремальні (травмонебезпечні) умови праці.
Умови праці та виробнича обстановка залежать від застосовуваної техніки та технологій, організації трудових процесів, психофізіологічної та соціально-психологічної сумісності працівників. Поліпшення умов праці сприяє високій працездатності, зменшенню втрат робочого часу через хворобу і травматизму, скорочення доплат за шкідливі умови праці та виробничий ризик.
Зміна заробітної плати пов'язана з результатами (виробникн ністю) праці.Необхідно аналізувати, з допомогою яких чинників відбувається підвищення продуктивність праці, його зв'язку з інтенсивністю праці, кількістю відпрацьованого часу, складністю праці та кваліфікацією працівників.
Якість трудової діяльності- це якість продукції та виконання трудового процесу.
Соціальні факторитакож впливають на рівень заробітної плати, тому необхідно враховувати ментальність населення, уявлення про соціальну справедливість під час запровадження соціальних гарантій та соціальний захист населення.
Прожитковий мінімум- це вартість мінімально необхідного людині набору життєвих засобів, благ, що дозволяють підтримувати життєдіяльність.
Споживчий кошикявляє собою мінімальний набір продуктів, товарів та послуг, який потрібний для життєдіяльності людини. Споживчий кошик встановлюється загалом Росії і суб'єктам РФ, використовується до розрахунку величини прожиткового мінімуму.
Структура споживчого кошика складається із трьох частин: продукти харчування, непродовольчі товари та послуги. Обсяг споживання розраховується в середньому на одну особу для кожної з таких основних соціально-демографічних груп населення, як працездатне населення, діти та пенсіонери.
В умовах ринкових відносин збільшення прожиткового мінімуму та розширення структури споживчого кошика ведуть до зростання купівельної спроможностінаселення та ставки заробітної плати.
Мінімальний розмір заробітної плативиступає державною гарантією у сфері оплати праці.
Збільшення частки "соціальної заробітної плати"(Регулярні виплати на дитину, гарантії, що надаються державою, регіоном, роботодавцем) у загальному доході працівника виступає фактором, що стримує величину заробітної плати.
Умови трудової мобільностінадають можливість індивідам та соціальним групам здійснювати переміщення, переїзди в інші регіони, що підвищує їхню конкурентоспроможність на ринку праці та розмір заробітної плати. На рівні держави трудові переміщення обумовлені невідповідністю між розподілом трудових ресурсів за сферами застосування праці та вимогами виробництва чи працівника. На рівні підприємства або організації причиною трудових переміщень виступає невідповідність потреб, мотивів, інтересів працівника та вимог, що висуваються до нього.
Ринкові факторивпливають на розмір та регулювання заробітної плати та залежать від рівня розвитку ринку праці.
Досягнення високого рівня зайнятостіє одним із основних цілей макроекономічної політики держави. Економічна система, що створює додаткову кількість робочих місць, ставить своїм завданням збільшення кількості суспільного продукту і тим самим задоволення переважно матеріальних потреб населення. За неповного використання наявних трудових ресурсів економічна система функціонує, не досягаючи межі своїх виробничих можливостей.
Ринок праці одна із найважливіших умов ринкового механізму. Він дозволяє ефективно використовувати трудовий потенціал працівників, створює конкурентну боротьбу за робоче місце, сприяє зростанню кваліфікації кадрів та зниженню їхньої плинності. Також ринок праці підвищує мобільність персоналу та сприяє поширенню різноманітних форм зайнятості.
У ст. 1 Закону РФ від 19.04.1991 № 1032-1 "Про зайнятість населення в Російської Федераціїзайнятість визначається як "діяльність громадян, пов'язана з задоволенням особистих і суспільних потреб, що не суперечить законодавству Російської Федерації і приносить, як правило, їм заробіток, трудовий дохід". Основними ознаками зайнятості є:
наявність трудової та суспільно корисної діяльності;
- - Законність цієї діяльності;
- - Наявність, як правило, доходу (хоча доходу може і не бути, наприклад, у студентів вузу денної форми навчання).
Управління зайнятістю передбачає цілеспрямоване вплив ринку праці, розширення попиту робочу силу, забезпечення збалансованості між попитом та пропозицією робочої сили в різних сферах та галузях економіки, що передбачає виділення основних видів зайнятості.
Рівень зайнятості та коливання попиту та пропозиції на робочу силу, тобто. кон'юнктура ринку, тісно взаємопов'язані через негнучкість заробітної плати, зумовлену впливом інституційних факторів (наприклад, договірне регулювання умов оплати праці, діяльність профспілок та ін.). Попит на робочу силу ринку праці є похідним від попиту товари та. Так, зменшення попиту на певні професії та види трудової діяльності призводить до зниження негарантованої гнучкої частини заробітної плати у відповідних працівників і знижує вплив на гарантії зайнятості.
Довготривалість встановлених у трудовому договорі умов праці та орієнтація фірми на ставки заробітної плати, пропоновані конкурентами, сприяють обмеженню впливу зниження попиту на працю на ставку заробітної плати. Надмірний попит на ринку праці на деякі категорії працівників, відповідно, веде до збільшення ставки заробітної плати.
Недоліки виробництва робочої силитакож виступають одним із ринкових факторів, що визначають величину заробітної плати. З одного боку, роботодавець зацікавлений у дешевій робочій силі, а з іншого - рівень розвитку техніки, сучасне обладнання, складність праці висувають високі вимоги до виконавця, його кваліфікації, трудових навичок, що підвищує витрати виробництва
на робочу силу. Крім того, вплив соціальних та інституційних факторів також перешкоджає зниженню цих витрат. Але водночас висока частка витрат па оплат)" праці в сукупних витратах виробництва стримує зростання реальної заробітної плати, якщо він не супроводжується зниженням її питомих витрат на одиницю (рубль) продукції.
Динаміка цін на споживчі товари та послуги, а також інфляційні очікування працівників(очікування передбачуваного рівня інфляції в майбутньому періоді внаслідок дії факторів поточного періоду) також є ринковим фактором, що впливає на рівень номінальної та реальної заробітної плати, оскільки реальне та очікуване підвищення вартості життя збільшує "ціну" відтворювального мінімуму у ставці заробітної плати, що відбивається на се рівні, купівельної спроможності, на її масі і частці у витратах, на її питомих витратах на рубль продукції.
Інституційні фактори(Від лат. institutio - напрями, вказівки) пов'язані з управлінням та регулюванням різних сфер економічних та суспільних відносин. Вони визначають обсяг, напрями та методи державного та регіонального економічного регулювання при організації заробітної плати. До них відносять: діяльність профспілкових утворень, об'єднань роботодавців з договірного регулювання умов оплати праці, розвиток та оформленість системи соціального партнерства.
Розглянуті групи факторів впливають на рівень поминальної та реальної заробітної плати, співвідношення темпів зростання продуктивності праці та витрат виробництва, обґрунтованість диференціації заробітної плати у різних сферах та галузях.
- Безпека життєдіяльності / за ред. В. М. Масловою. М., 2014. С. 77.
- URL: center-yf.ru/data/economy/Potrebitelskaya-kor2ina.php.
«Травкін Павло Вікторович Вплив додаткового професійного навчання на заробітну плату працівників Спеціальність 08.00.05 – Економіка та управління народним господарством...»
-- [ Сторінка 1 ] --
Федеральне державне автономне освітнє
установа вищої професійної освіти
«Національний дослідницький університет
"Вища школа економіки""
на правах рукопису
Травкін Павло Вікторович
Вплив додаткового професійного навчання на
заробітну плату працівників
Спеціальність 08.00.05 - Економіка та управління народним
господарством (економіка праці)
ДИСЕРТАЦІЯ
на здобуття наукового ступеня
Науковий керівниккандидат економічних наук
Доцент Рощин С.Ю.
Москва 2014 Зміст Вступ
Глава 1.Економічний аналіз додаткового професійного навчання
1.1. Додаткове професійне навчання: поняття та види 17
1.2. Теоретичні аспекти впливу додаткового професійного навчання на продуктивність праці та заробітну плату
1.3. Економетричні проблеми оцінки віддачі від додаткового професійного навчання
1.4. Дослідження додаткового професійного навчання у Росії
Розділ 2.Додаткове професійне навчання на російських підприємствах
2.1. Масштаби додаткового професійного навчання в різних країнах
2.2. Динаміка професійного навчання у Росії
2.3. Попит на навички працівників з боку російських підприємств та додаткове професійне навчання.......... 54
2.4. Чинники, що впливають масштаби додаткового професійного навчання на російських підприємствах............ 70
2.5. Масштаби навчання: результати регресійного аналізу........ 75 Розділ 3.Оцінка впливу додаткового професійного навчання на заробітну плату працівників
3.1. Моделювання впливу додаткового навчання на заробітну плату працівників
3.2. Методологія економетричного аналізу додаткового професійного навчання на заробітну плату працівників... 102
3.3. Емпіричні оцінки впливу додаткового професійного навчання на заробітну плату російських працівників
3.3.1. Дані та дескриптивний аналіз
3.3.2. Оцінка впливу додаткового навчання на заробітну плату - МНК-модель та метод подвійної різниці різниць... 119 3.3.3. Оцінка впливу додаткового навчання на заробітну плату – модель квантильної регресії
3.4. Висновки для державної політики
Список літератури
Програми
Додаток А
Додаток Б
Додаток
Вступ АктуальністьТехнологічний прогрес тягне за собою зміну вимог, що пред'являються до компетенцій працівника, які стимулюють до постійного вдосконалення знань та навичок протягом усієї трудової кар'єри. На новому місці працевлаштування здобуваються нові знання та навички, пов'язані з професійною діяльністю. Здобуття цих знань може проходити через спостереження за досвідченішими колегами і через наставництво. У той же час компанії можуть направляти своїх співробітників на формалізовані курси навчання, наприклад, на спеціальні тренінги, семінари тощо. Роботодавці розраховують, що завдяки курсам працівник швидше адаптується до нового робочого місця і досягне своєї максимальної продуктивності.
Крім того, відбувається навчання не лише нових, а й досвідчених співробітників.
Чому ж компанії інвестують у навчання персоналу?
У зв'язку з тим що в сучасному світітехнології постійно розвиваються, роботодавці змушені підлаштовуватися під мінливі обставини. Проблема нестачі кваліфікованих працівників все частіше пов'язується не стільки з умовами на ринку праці (зарплата, соціальний пакет, престижність професії та місця роботи), скільки з обмеженими можливостямисистеми професійної освіти. Для вирішення цієї проблеми компанії вкладають гроші в навчання новим знанням та навичкам своїх співробітників і тим самим підвищують їхню кваліфікацію.
Як віддача від інвестицій фірми розраховують отримати підвищення конкурентоспроможності на ринку товарів та послуг.
У розвинених країнах (зокрема, що входять до Організації економічного співробітництва та розвитку – ОЕСР) роботодавці активно інвестують у розвиток людського капіталу працівників.
Згідно з дослідженням Світового банку, у цих країнах більше половини компаній надають співробітникам додаткове навчання у тій чи іншій формі. Є підстави вважати, що у Росії ситуація інша. Відповідно до исследованиям1, рівень інвестицій у додаткове навчання у Росії набагато нижче. Різниця може пояснюватися тим, що роботодавці не бачать сенсу в подібних вкладеннях коштів, оскільки легше переманити співробітника з потрібною кваліфікацією, ніж навчити свого. Крім того, в Росії існує проблема високої мобільності працівників, через що у фірм немає впевненості, що вони в майбутньому отримають віддачу від інвестицій. Виникає питання: чи є інвестиції в людський капітал вигідним вкладенням коштів у Росії? Чи приносять вони користь компаніям? Чи такі інвестиції є доцільними лише у разі крайньої виробничої необхідності? Адже додаткове професійне навчання вигідне не лише фірмі, а й самим працівникам, оскільки збільшує їхній людський капітал. Чи сприяє навчання підвищенню продуктивності праці та, отже, оплати праці? Якщо спостерігається позитивний ефект від навчання для працівника як зростання зарплати, можна припустити, як і компанія отримала позитивний ефект як приросту продуктивність праці. Підтвердження впливу додаткового навчання на заробітну плату означатиме наявність такого впливу Російський працівник: освіта, професія, кваліфікація / за ред. В. Гімпельсона, Р. Капелюшнікова. М: Вид. будинок ГУ ВШЕ, 2011.
і на приріст продуктивності праці працівника, тобто обґрунтування вигоди від інвестицій у людський капітал своїх співробітників та для роботодавця.
Для правильної інтерпретації отриманих оцінок впливу додаткового професійного навчання на заробітну плату працівників та формування рекомендацій для державної політики нами буде проведено аналіз залучення працівників до процесу навчання на підприємствах у Росії. Аналіз націлений отримання інформації у тому, які підприємства займаються навчанням співробітників, яких співробітників навчають, в розвитку яких навичок і компетенцій спрямоване це навчання.
Дослідження даних питань є важливим з погляду сумісності очікуваних результатів з оцінками, отриманими попередніх дослідженнях.
Ступінь розробленості проблеми
Тема віддачі додаткової професійної освіти досить популярна там. У сучасних економічних дослідженнях тема віддачі від додаткового професійного навчання має дослідницьку традицію, що склалася. Даній темі присвячено цілу низку робіт на даних різних країн і які розглядають проблему як з погляду роботодавця та працівника, так і з погляду суспільства.
Дослідники розглядають додаткове професійне навчання у рамках комплексного підходу«навчання протягом усього життя» (lifelong learning) та аналізують вплив додаткового навчання на мобільність працівників, зниження рівня безробіття, згладжування нерівності в економіці, економічне зростання та багато іншого. Проте насамперед додаткове професійне навчання впливає вдосконалення знань і навиків, затребуваних на роботі, отже, збільшення продуктивність праці. Приріст продуктивності праці веде за собою підвищення заробітної плати, якщо роботодавець не хоче втратити навченого працівника.
Розглянемо основні дослідження, присвячені аналізу саме цього взаємозв'язку.
Основна праця належить Г. Беккеру, який пояснив, за рахунок чиїх коштів має фінансуватися додаткове професійне навчання за допомогою визначення віддачі від інвестицій у загальний чи специфічний людський капітал. Так, інвестиції в специфічний людський капітал приносять користь в основному поточному роботодавцю (оскільки працівник отримує знання та навички, корисні тільки на поточному місці роботи), тому роботодавець повинен брати участь у фінансуванні такого навчання. Тоді як інвестиції в загальний людський капітал має оплачувати сам працівник, оскільки користь такого навчання може бути і інших місцях роботи.
Дослідження таких авторів, як Д. Асемоглу, Дж. Пішке, Е. Кац, Е. Цидерман та інших, показали, що припущення Г. Беккера невірно і багато роботодавців мають можливість отримувати свою ренту від навчання працівників загальним знанням і навичкам за рахунок різних факторів, що викликають недосконалість ринку праці, наприклад, за рахунок асиметрії інформації або компресії заробітних плат. У цілій серії досліджень (Г. Коунті, В. Грута, Л. Деардена, Х. Ріда, Дж. ван Рінена) підтверджено, що роботодавець може отримувати ренту від навчання працівників: автори показали, що приріст продуктивності праці після додаткового професійного навчання у рази вище за приріст заробітної плати.
Необхідно відзначити, що вимірювання продуктивності праці дуже складне завдання, тому багато дослідників зосереджувалися на аналізі зміни заробітної плати після проходження працівником додаткового професійного навчання. Емпіричні оцінки впливу додаткового навчання на заробітну плату представлені у роботах А. Бут, Л. Лінча, Д. Парента, Х. Регнера.
Крім того, дослідники припускають, що більш здатні люди можуть навчатися у більшому обсязі або частіше проходити навчання, внаслідок чого зростання заробітної плати у більш здатних відбувається швидше. Також підвищення заробітної плати може бути пов'язане з рівнем здібностей цих респондентів. Таким чином, оцінюючи вплив додаткового навчання на приріст заробітної плати, дослідники отримують оцінку змішаного впливу - як навчання, так і здібностей індивіда.
Вирішити цю проблему ендогенності намагаються шляхом включення в оцінку тестів на здібності чи армійських кваліфікаційних тестів. Також одним із рішень є використання економетричної моделі першої різниці або методології з фіксованими ефектами, що дозволяє врахувати в оцінці зміни характеристик попереднього періоду, тим самим позбавляючи інваріантних ефектів, у тому числі і таких, як здібності індивіда, якщо припустити, що вони незмінні протягом аналізованого періоду. Така методологія використана у роботах Дж. Веума, О. Лазарєвої, М. Герфіна, А. Бассаніні та колег.
Якщо зарубіжних дослідженнях питання додаткового професійного навчання популярні, то Росії спостерігається обмежену кількість робіт цієї тематики. В основному російські дослідження під авторством В. Гімпельсона, І. Денісової, О. Лазарєвої, А. Лук'янової, С. Цухло зосереджені на проблемах масштабів додаткового навчання в Росії та залученості персоналу підприємств до такого навчання.
Досліджень, присвячених віддачі додаткового навчання, на російських даних зовсім небагато. Найбільш докладно вплив додаткового професійного навчання заробітну плату у Росії у роботі О. Лазаревой. Дослідження ґрунтується на даних за 2001–2003 роки. і не торкається проблеми впливу неспостережуваних здібностей на віддачу від додаткового навчання. Емпіричні оцінки впливу різних форм додаткового навчання на заробітну плату на індивідуальних даних даються в роботі М. Бергера, Дж. Ерла та К. Сабір'янової на даних за 1994–1998 рр. та в роботі Є. Олександрової та Є. Калабіної - на даних щодо працівників одного підприємства за 2003–2010 рр. Комплексного дослідження впливу, який надається додатковим професійним навчанням на приріст заробітної плати російських працівників, на сучасних даних немає. На даний момент немає результатів аналізу по Росії приросту заробітної плати після участі працівника у підвищенні кваліфікації або програмі перепідготовки, які б використовували методологію, що враховує вплив неспостережуваних характеристик ефект від додаткового навчання.
Актуальність та відсутність в економічній літературі досліджень по Росії, що вивчають проблему впливу рівня здібностей індивіда на вимір приросту заробітної плати після проходження додаткового професійного навчання, визначили вибір теми та мети дисертаційної роботи.
Мета та завдання дисертаційного дослідження
– – –
Вплив додаткового професійного навчання на приріст заробітної плати працівників.
Теоретична основа дослідження Теоретичною та методологічною базою дисертаційного дослідження стали положення сучасної теорії економіки праці, роботи вітчизняних та зарубіжних авторів, присвячені питанням додаткового професійного навчання. В емпіричній частині дисертації застосовуються сучасні методи економетричного аналізу, зокрема, інструментарій регресійного аналізу.
– – –
«Російський моніторинг економічного стану та здоров'я населення НДУ ВШЕ» (RLMSHSE) проводиться Національним дослідницьким університетом «Вища школа економіки»
та ЗАТ «Демоскоп» за участю Центру населення Університету Північної Кароліни в
Чапел Хілле та Інституту соціології РАН. Сайти RLMS-HSE:
http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms та http://www.hse.ru/rlms. На ранніх етапах моніторинг звався РМЕЗ, але в поточному дослідженні ми будемо використовувати останні назву.
Обстеження ВВРТ проводиться Лабораторією досліджень ринку праці НДУ ВШЕ з 2009 р.
Більш детальну інформацію про базу даних ВВРТ подано в параграфі 2.3 дисертації.
З 2002 р. за дорученням Міністерства освіти і науки Російської Федерації Національний дослідний університет «Вища школа економіки» здійснює формування та реалізацію комплексної системи збору, обробки та подання систематичної інформації про економічну поведінку учасників ринку освітніх послуг – Моніторинг економіки освіти (МЕО). Сайт МЕО: http://memo.hse.ru.
Обстеження підприємств Business Environment and Enterprise Performance Surveys (BEEPS) проводиться спільно Світовим банком та Європейським банком реконструкції та розвитку. Сайт BEEPS: http:. www.enterprisesurveys.org/Data/ExploreTopics/workforce.
2. Запропоновано алгоритм оцінки впливу додаткового професійного навчання на заробітну плату з використанням методу подвійної різниці різниць, що дозволяє при дотриманні передумови про незмінність здібностей у короткостроковому періоді вирішити проблему впливу неспостережуваних характеристик індивіда на приріст заробітної плати, що оцінюється після навчання.
3. Проведено емпіричні оцінки, що доводять, що додаткове професійне навчання збільшує заробітну плату працівникові. Оцінка ефекту додаткового навчання залишається позитивною навіть з урахуванням впливу неспостережуваних показників індивіда.
4. Проведено комплексну оцінку впливу додаткового професійного навчання на приріст заробітної плати.
Встановлено, що приріст заробітних плат залежить від рівня здібностей індивіда та сектора зайнятості, а рівень базового освіти не надає статистично значущого впливу на величину приросту.
Практична значимістьМатеріали даного дисертаційного дослідження були використані так:
– – –
Апробація результатівроботи Основні положеннята результати дисертаційного дослідження були представлені у доповідях на наступних наукових та науково-практичних конференціях: 1) Міжнародна конференція «Ключові компетенції XXI століття: нові виміри грамотності сучасної людини»(Москва, Росія, 2014);
2) VII Міжнародна конгрес-виставка «Global Education – Освіта без кордонів», у рамках тематичної сесії «Компетенції сучасних дорослих: результати міжнародного дослідження PIAAC та нові перспективи освітньої політики» (Москва, Росія, 2013); 3) «Transitions in work and labour markets» (University of Tampere, Tampere, Finland, 2013); 4) Другий російський економічний конгрес (Суздаль, Росія, 2013);
5) IX Міжнародна наукова конференція «Стійкий розвиток російських регіонів: економіка політичних процесів та нова модель просторового розвитку» (Єкатеринбург, Росія, 2012);
6) XIII Квітнева міжнародна наукова конференція «З проблем розвитку економіки та суспільства» (Москва, Росія, 2013);
7) XIII Міжнародна науково-практична конференція з проблем реформування громадського сектору "Public Sector Transition" (Санкт-Петербург, Росія, 2011); 8) VIII Міжнародна науково-практична конференція з проблем економічного розвитку в сучасному світі «Стійкий розвиток російських регіонів: людина та модернізація» (Єкатеринбург, Росія, 2011).
Основні теоретичні та практичні результати дисертаційного дослідження відображені у шести друкованих роботах загальним обсягом 7,2 д.а. (Вклад автора 7,2 д.а.). З них три статті опубліковані в журналах, рекомендованих ВАК Міністерства освіти і науки Росії, загальним обсягом 2,4 д.а.
Логіка та структура роботи Логіка дисертаційного дослідження заснована на поєднанні теоретичного та емпіричного аналізу впливу додаткового професійного навчання на заробітну плату працівників, а також передбачає огляд основних теоретичних та емпіричних досліджень, присвячених цій проблемі, проведення емпіричного аналізу на даних з російського ринку праці та обговорення отриманих результатів з виходом на розробку рекомендацій для державної політики у сфері підтримки додаткового професійного навчання на підприємствах.
Відповідно до логіки дослідження дисертація має наступну структуру.
У першому розділідається огляд видів навчання та формулюється визначення терміна «додаткове професійне навчання», яке використовуватиметься в роботі. Далі розглядаються теоретичні та емпіричні підходи до дослідження впливу додаткового професійного навчання на приріст продуктивності праці та заробітної плати працівників.
Окремий параграф викладає економетричні проблеми щодо оцінки впливу додаткового навчання на заробітну плату працівників.
Другий розділприсвячена вивченню масштабів додаткового професійного навчання російських підприємствах.
Проводиться міжнародне порівняння обсягів додаткового навчання на підприємствах. Аналізується попит роботодавців на конкретні навички працівників та на розвиток яких навичок направлено внутрішньофірмове навчання. Надається емпіричний аналіз впливу різних факторів на масштаби додаткового професійного навчання, що надається підприємствами.
У третьому розділіаналізується вплив додаткового професійного навчання. Описується методологія. На основі дескриптивної статистики проводиться порівняння працівників, які брали участь і не брали участь у підвищенні кваліфікації або програмах перепідготовки в минулому періоді. Показується з різних підгруп працівників, якою мірою впливає додаткове професійне навчання на приріст заробітної плати при оцінці за допомогою різних методів. На основі отриманих результатів пропонуються рекомендації для державної політики у сфері додаткового професійного навчання у Росії.
В ув'язненніпідбиваються підсумки дисертаційного дослідження та намічаються напрями подальших досліджень на тему віддачі від додаткового професійного навчання.
Розділ 1. Економічний аналіз додаткового професійного навчання
1.1. Додаткове професійне навчання: поняття та види Додаткове професійне навчання, що відбувається в період трудової діяльності, зазвичай розглядається як процес формування знань та навичок у працівників після періоду завершеного формального навчання. Додаткове професійне навчання включає різні форми і види отримання працівником знань і навичок. До такого навчання відносять як підвищення кваліфікації, яке розвиває навички та знання у рамках поточної спеціалізації працівника, так і програми перепідготовки, які навчають працівника нової спеціальності.
Види додаткового професійного навчання різняться терміном навчання, методом навчання, джерелом фінансування та інші параметрами. Перед тим як перейти до обговорення питання віддачі від додаткового професійного навчання, необхідно розглянути, у чому полягає складність визначення поняття та вимірювання масштабів додаткового навчання, потім сформулювати, що саме в цьому дисертаційному дослідженні будемо розуміти термін «додаткове професійне навчання». Різноманітність форм додаткового професійного навчання створює додаткові труднощі для емпіричного оцінювання ефектів навчання. Залежно від набору причин вибору виду навчання, оцінка ефекту від навчання може бути зміщена в різні сторони.
Через різноманіття і гнучкість форм додаткового професійного навчання навести його повну класифікацію неможливо.
Представимо лише класифікацію за основними ознаками:
– – –
6. За тривалістю навчання та документом, що його підтверджує (диплом, сертифікат або посвідчення державного зразка в залежності від тривалості
– – –
Таке різноманіття видів призводить до додаткових складнощів при вимірюванні обсягів навчання, а отже, і оцінки віддачі від нього. Під віддачею ми розумітимемо зміну продуктивності праці і, як наслідок, зміну заробітної плати працівника.
Вимірювання обсягів навчання персоналу на підприємствах є складністю через існування безлічі видів та форм навчання. До того ж працівники та роботодавці можуть по-різному оцінювати обсяги навчання. Так, дослідження США, засноване на опитуваннях як працівників підприємств, і роботодавців, показує, що час, витрачений навчання персоналу, роботодавці оцінили на чверть більше, ніж самі працівники (Barron et al., 1997). Це означає, що частина програм розвитку навичок і компетенцій співробітники просто не сприйняли як додаткове професійне навчання.
Відповідно до Постанови Уряду РФ від 26 червня 1995 р. № 610 «Про затвердження Типового положення про освітній установі додаткової професійної освіти (підвищення кваліфікації) фахівців».
Відповідно, при економетричній оцінці віддачі від навчання виникне усунення результатів через те, що навчання було, а працівник не повідомляє про нього.
Також складнощі у вимірі масштабів навчання відбуваються через неформальне навчання працівників. Так, масштаби неформального додаткового навчання працівників, за деякими оцінками, у 5–7 разів перевищують масштаби формального навчання (Pishke, 2005). Кожен вид діяльності (галузь) має власну специфіку, і організація робочого процесу кожної компанії теж має свої відмітні ознаки. Тому найнятий співробітник має отримати знання та навички, пов'язані з особливостями робочих та технологічних процесів на конкретному підприємстві та робочому місці. Як правило, набуття таких компетенцій відбувається саме неформально - шляхом: 1) накопичення досвіду в процесі роботи (learning-by-doing); 2) спостереження за роботою колег (learning-by-watching co-workers); 3) наставництва, коли до нового працівника прикріплюють досвідченішого співробітника, який і займається навчанням.
Достовірно виміряти масштаби такого навчання практично нереально, оскільки може навіть залишатися ніяких записів, що працівник навчався, наприклад, спостерігаючи за колегами. Як один з можливих інструментів вимірювання обсягів професійного навчання дослідниками використовувався стаж на останньому місці роботи як індикатор накопиченого в даній компанії або галузі специфічного досвіду. Загальний трудовий стаж відбиває весь професійний досвід. Виходить, що чим більший стаж, тим більше професійних знань та навичок у людини. Проте такий вимір неформального навчання може бути точним.
А оскільки ми не маємо достовірних способів виміряти неформальне навчання, то в цьому дослідженні ми зосередимося лише на аналізі формального додаткового професійного навчання.
Також зазначимо, що в нашому дослідженні розглядається короткострокове додаткове навчання (тобто тривалістю менше року), оскільки виміряти віддачу від навчання терміном у 2–3 роки і більше неможливо. За цей період можуть відбутися серйозні зміни в індивідуальних характеристиках (у сімейному становищі, мотивації тощо), у характеристиках робочого місця (наприклад, зміна місця роботи), у зовнішньоекономічному становищі (зокрема, фінансова криза може вплинути на рішення про інвестиції у людський капітал).
Один з найбільш важливих питаньщодо додаткового професійного навчання - джерело його фінансування. У зв'язку з тим, що ми не можемо гарантувати, що навчання, сплачене самим працівником, вплине на продуктивність праці на поточному місці роботи 7, у нашому дослідженні ми розглядатимемо переважно додаткове професійне навчання, яке спонсорує роботодавець. Ми виходимо з того, що роботодавець, що раціонально діє, не фінансуватиме додаткове навчання, яке безпосередньо не пов'язане зі збільшенням продуктивності праці працівника.
Враховуючи всю вищевикладену інформацію, під терміном «додаткове професійне навчання» в даному дослідженні ми розумітимемо фінансоване роботодавцем короткострокове формальне навчання працівника з метою вдосконалення знань і навичок, які необхідні йому для прикладу, працівник отримує нову спеціальність, щоб мати можливість влаштуватися на новій роботі. Однак чи змінить роботу залишається під питанням. Тоді як його продуктивність праці на поточному місці роботи залишиться без змін.
виконання трудових обов'язків. Навчання може бути в рамках наявної у працівника спеціальності або в рамках додаткової (суміжної) спеціальності (наприклад, здобуття інженером управлінських навичок); проходити з відривом та без відриву від професійної діяльності, на робочому місці або у спеціалізованих навчальних закладах.
1.2. Теоретичні аспекти впливу додаткового професійного навчання на продуктивність праці та заробітну плату Відправним пунктом дослідження віддачі від додаткового професійного навчання є теорія людського капіталу Гаррі Беккера. Відповідно до цієї теорії, продуктивність праці та, відповідно, вести залежить від людського капіталу працівника. Отримуючи освіту та набуваючи знання та навички на робочому місці, індивід інвестує у свій людський капітал і тим самим збільшує свою продуктивність праці, в результаті роботодавець змушений платити цьому співробітнику більшу заробітну плату, щоб він не перейшов до конкурентів.
Г. Беккер пропонує ділити людський капітал на загальний та специфічний. Інвестиції в специфічний людський капітал ведуть до підвищення продуктивності праці працівника лише у конкретній компанії, тоді як збільшення загального людського капіталу передбачає вдосконалення знань і навиків, які можуть стати у нагоді й інших роботодавців.
Працівник, який пройшов загальне навчання, підвищує свою продуктивність праці, і оскільки заробітна плата працівника на цілком конкурентному ринку праці встановлюється рівною його граничною продуктивністю праці, компанії не зможуть повернути свої інвестиції. Якщо ж роботодавець встановить меншу зарплату, то працівник просто піде до конкурентів. Специфічний ж людський капітал то, можливо корисний працівнику лише тому місці роботи, у якому він працює нині. Фактично рішення про те, кому інвестувати у додаткове професійне навчання - роботодавцю чи самому працівнику, безпосередньо залежить від того, як розподіляються вигоди від продуктивності праці працівника. Один із висновків Г. Беккера полягав у тому, що компаніям невигідно інвестувати в загальний людський капітал працівників, відповідно, роботодавці братимуть на себе частину витрат лише з розвитку специфічного людського капіталу працівників (Беккер, 2003).
На практиці припущення Беккера про те, що фірми інвестуватимуть лише у специфічні навички, не підтвердилося: у середньому понад 60% навчання припадає на загальне навчання, а в Європі його частка сягає 90% (OECD, 2008). У зв'язку з цим дослідниками було запропоновано альтернативні теорії інвестицій у людський капітал працівників.
Поясненням вкладень фірм у загальну підготовку стала теорія інформаційної асиметрії, що ґрунтується на припущенні про недостатню поінформованість фірми-конкурента про справжню продуктивність працівника на поточному місці роботи. Підвищуючи продуктивність праці працівника шляхом навчання, роботодавець може платити йому менше, ніж вимагає продуктивність праці, тим самим компенсуючи витрати на навчання і навіть одержуючи прибуток. Таким чином, в умовах інформаційної асиметрії вплив додаткового професійного навчання на заробітну плату працівника знижується порівняно з конкурентним ринком праці (Katz, Ziderman, 1990; Acemoglu, Pischke, 1999).
Іншим поясненням інвестицій компаній у загальний людський капітал працівників є теорія компресії заробітної плати, що виявляє зв'язок рівня здібностей та кваліфікації з віддачею від навчання.
Згідно з цією теорією, фірми за рахунок недосконалості ринку праці отримують з працівників ренту - різницю між продуктивністю праці працівника і тим мінімальним рівнем заробітної плати, при якому працівник не прагне змінити роботу. Що рівень здібностей індивіда та її продуктивність праці, то вище рента, одержувана роботодавцем. На ринку праці діють різні фактори, які збільшують рівень заробітної плати «знизу»: введення високої ставки мінімальної заробітної плати, діяльність профспілок та ін. ренту з високопродуктивних співробітників, оскільки різниця між їх продуктивністю праці та заробітною платою суттєво більша порівняно з аналогічним показником низькокваліфікованих працівників (Acemoglu, Pischke, 1999; Almeida-Santos, Mumford, 2005).
Ще однією теорією, що пояснює вплив додаткового навчання на приріст заробітної плати, є теорія сигналів, за якою сертифікація програм навчання приносить більше користі працівникові, ніж роботодавцю. Вважається, що сертифікація навчання зменшує асиметрію інформації, тим самим знижуючи стимули фірм інвестувати в навчання, оскільки зменшується рента, яку вони отримують. Це пов'язано з тим, що конкуруючі роботодавці матимуть найкраще уявлення про працівників, які мають сертифікат або інший документ, що підтверджує володіння певними навичками та знаннями. Однак зазначимо, що сертифікація навчання збільшить масштаб додаткового професійного навчання, яке фінансується та співфінансується самими працівниками, тому що дає додатковий сигнал про їхні професійні компетенції (Hansson, 2008).
Роботодавець, вкладаючи кошти у людський капітал працівників, очікує отримати віддачу як приросту продуктивність праці. Теорія раціональної поведінки говорить, що агент (роботодавець) не буде здійснювати інвестиції, якщо він не очікує їх компенсувати надалі. На цьому засновані практично всі теорії про додаткове професійне навчання. Проте низка дослідників перевіряє емпіричне підтвердження приросту продуктивність праці після проходження додаткового навчання. Американські дослідники використовують для емпіричної перевірки дві бази даних США (Employment Opportunity Pilot Program і The Small Business Administration Survey). Їх оцінки показують, що приріст продуктивності праці в кілька разів більший за приріст заробітної плати, причому результати ідентичні за обома опитуваннями (Barron et al., 1999).
Ще в кількох роботах порівнюються приріст продуктивності праці та приріст заробітної плати (див. таблицю 1П Додатка А). У дослідженні, проведеному на даних Великобританії, показано, що вплив додаткового професійного навчання на продуктивність праці вдвічі перевищує його вплив на заробітну плату (Dearden et al., 2006).
Згідно з даними щодо додаткового навчання у фірмах Італії, приріст продуктивності праці перевищує збільшення оплати праці в 5 разів. Треба зауважити, що в деяких регресіях вплив додаткового навчання на зарплату навіть не є статистично значущим, тоді як вплив на продуктивність статистично значущий у всіх специфікаціях (Counti, 2005).
Порівняльний аналіз даних щодо Швеції та Франції показує, що працівники після навчання збільшують свою продуктивність у 3–3,5 рази більше порівняно зі збільшенням заробітної плати (Ballot et al., 2006).
Вимірювання продуктивності праці пов'язане з труднощами, фактично воно можливе лише через вимір випуску. Однак до багатьох категорій працівників такий підхід не застосовується. Тому в якості альтернативи дослідники порівнюють зміну заробітних плат двох працівників, які пройшли навчання, один з яких змінює місце роботи після закінчення навчання, другий залишається у колишнього роботодавця.
Передбачається, що новий роботодавець не витрачався на навчання і може дозволити собі виплачувати працівникові заробітну плату, що дорівнює (або трохи менше) його продуктивності праці.
Таким чином, вимірюється різниця між приростом заробітної плати працівника у нового роботодавця та зміною зарплати немобільного працівника після проходження навчання. Отримана дельта і означатиме можливу віддачу від інвестицій у людський капітал співробітників.
Дослідження ОЕСР з 11 європейським країнампоказує, що зростання заробітної плати у немобільних працівників у два рази менше порівняно з тими, хто змінив місце роботи (OECD, 2004).
У Швейцарії спостерігається розрив у 3-4 рази (Gerfin, 2004).
У дослідженні по Великобританії приріст заробітної плати у того, хто змінив роботу, становить 7,5% проти 2,4% у місця роботи, що зберіг (Booth, Bryan, 2002). П. Ленгерманн (Lengermann, 1999) на даних США демонструє істотне збільшення оплати праці після тривалого навчання теж у мобільного працівника (8,3 проти 4%).
Отже, приріст заробітної плати у мобільного працівника суттєво вищий, проте таке порівняння можливе лише за загального навчання. Адже навчання, спрямоване на розвиток специфічних навичок, цінується лише справжнім роботодавцем, тоді як іншим роботодавцям воно не буде цікавим. У той самий час у поточного роботодавця специфічне навчання дає менше підвищення зарплати проти загальним навчанням, оскільки інші фірми платитимуть за непотрібні їм компетенції. Х. Регнер у дослідженні отримує підтвердження, що приріст заробітної плати після загального навчання вищий, ніж після специфічного (Regner, 2002).
У багатьох ситуаціях немає можливості визначити зміну продуктивності праці та дослідники використовують зміну заробітної плати після додаткового навчання (відповідно, контролюючи зміну інших індивідуальних характеристик, що спостерігаються, і характеристик робочого місця) як проксі для підтвердження зростання продуктивності праці працівника. Основне припущення дослідників у тому, що роботодавець підвищує зарплатню лише за підвищенні рівня навичок і компетенцій працівника. Отже, виникає завдання вимірювання віддачі навчання (Hansson, 2008).
Існує безліч факторів, що впливають на віддачу від навчання. По-перше, фактори, які безпосередньо пов'язані з самим навчанням: наприклад, тривалість навчання або напрямок програми навчання. По-друге, індивідуальні характеристики працівника: рівень освіти та здібностей, гендерна приналежність, кваліфікаційна група та вид діяльності. По-третє, характеристики робочого місця: чи є фірма монопсоністом ринку праці, фінансове становище компанії, вид діяльності тощо. буд. Зупинимося докладніше ряд факторів.
Одним із факторів є взаємозв'язок додаткового професійного навчання з початковим рівнем здобутої освіти. Існує кілька точок зору. Перша полягає в тому, що початкова професійна освіта дає в основному загальні навички для конкретного професійного спрямування або виду діяльності, ці навички можуть бути корисними на роботі у більшості фірм, якщо випускник іде працювати за фахом. Відповідно, за інших рівних умов саме працівника з нижчим рівнем освіти слід відправляти на навчання для заповнення прогалин, а отже, для отримання роботодавцем ренти після навчання (Battu et al., 2004; Arulampalam et al., 2010).
Інша думка полягає в тому, що навчання працівників з вищим рівнем освіти приносить роботодавцю більше віддачі від навчання порівняно з навчанням менш освічених працівників. Існує два пояснення такого підходу. По-перше, згідно з теорією компресії заробітних плат, більш освічені індивіди мають вищу кваліфікацію та продуктивність праці, що разом із заниженням заробітних плат «згори» дає можливість роботодавцю отримувати більшу ренту (Evertsson, 2004). По-друге, отримана освіта є сигналом про рівень здібностей індивіда. Відповідно, навчаючи здібніших індивідів, фірма отримує найбільший приріст у продуктивності праці (Bassanini et al., 2005).
Як було показано, рівень здобутого освіти безпосередньо пов'язують із рівнем здібностей індивіда. Саме взаємозв'язок між рівнем здібностей індивіда та віддачею від додаткового професійного навчання є основним питанням, яке обговорюється у багатьох роботах, присвячених цій тематиці. Вирізняють кілька аспектів взаємозв'язку. Ціла низка досліджень підтверджує, що вплив додаткового навчання на продуктивність праці та заробітну плату найбільший у найздібніших співробітників (Dearden et al., 2006);
Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1999 та ін). Наступний аспект полягає в тому, що, оскільки віддача велика, фірми, за інших рівних умов, відправляють на навчання найздібніших співробітників, тим самим збільшуючи розрив у заробітній платі порівняно з найменш здатними та найменш мотивованими колегами (Lengermann, 1999).
Проте потребує уточнення, що саме вдається виміряти дослідникам: віддачу від додаткового навчання чи віддачу здібностей працівника? Високий рівень здібностей співробітника може виявлятися у процесі роботи, а й у процесі навчання: він витрачає менше часу навчання чи набуває більше знань і навиків, цим отримуючи більшу віддачу від навчання. У той самий час здібності індивіда, як й інших чинників (родинні і дружні зв'язку, мотивація тощо. буд.), безпосередньо впливають і продуктивність праці (отже, і рівень заробітної плати), і ймовірність участі у програмах навчання. Однак при цьому рівень здібностей, мотивація, зв'язки відносяться до характеристик, що не спостерігаються, так як виміряти їх практично неможливо. Немає тесту, який достовірно показав рівень здібностей чи визначив істинну мотивацію людини. Виходить, що на оцінку віддачі від навчання впливатимуть здібності працівника. Так, при емпіричній перевірці цієї гіпотези в роботі на даних по Франції дослідники приходять до висновку, що при контролі відбору працівників на програми навчання з боку роботодавців ефект від додаткового навчання падає практично до нуля (Goux, Maurin, 2000).
Дуже важливим фактором, що впливає на ступінь впливу додаткового професійного навчання на продуктивність праці та заробітну плату працівника, є ефект відбору програми навчання. Навчаючи малу кількість співробітників, роботодавець може собі дозволити відбирати найбільш здібних, а також співробітників, навчання яких дасть найбільший ефект. Таким чином, чим вища частка працівників, які проходять навчання, тим складніше роботодавцю підбирати тих, хто найкраще підходить до навчання, і навпаки. Відповідно, за таких умов може зменшитися і ефект від додаткового професійного навчання (Bassanini et al., 2005). У той самий час може бути ефект відбору підприємств. Так, за інших рівних, саме фінансово успішні підприємства, що розвиваються, інвестують з більшою ймовірністю в навчання співробітників.
Водночас такі підприємства, завдяки своїм фінансовим можливостям, можуть дозволити собі найняти більш кваліфікованих і більш здібних працівників, які, як було описано вище, отримують більшу віддачу від навчання порівняно з менш здатними колегами (Hansson, 2005). Можна припустити, що чим більші масштаби додаткового професійного навчання в країні, тим менший вплив навчання на приріст продуктивності праці та заробітної плати. Однак слід зазначити, що немає таких дослідників, які б отримували достовірне емпіричне підтвердження взаємозв'язку між масштабами навчання та ефектом від навчання. При цьому не можна заперечувати вплив ефекту відбору на віддачу від додаткового навчання.
Переходячи до опису впливу інших чинників, слід докладніше зупинитися на інформаційній асиметрії ринку праці. Як було зазначено, дослідники сходяться на тому, що спостерігається позитивний вплив професійного навчання на продуктивність праці працівників. Однак вплив на заробітну плату залежить вже від недосконалості ринку праці, тобто від відповіді на питання, яку ренту роботодавець може дозволити собі стягувати з кваліфікованого працівника за рахунок того, що інші роботодавці нічого не знають про здібності працівника.
Вплив інформаційної асиметрії на віддачу від навчання підтверджує дослідження, присвячене оцінці відмінностей у віддачі між звичайним навчанням та сертифікованим (мається на увазі програма навчання, участь у якій підтверджується відповідним сертифікатом, дипломом чи іншим документом).
Базова освіта виступає у ролі сигналу про ті чи інші навички навченого працівника. Професійна кваліфікація працівника з таким сигналом стає зрозумілішою для інших роботодавців. Отже, фірма буде змушена піднімати заробітну плату вище (зменшуючи свою ренту) порівняно з несертифікованим навчанням, щоб навченого співробітника не переманили і фірма не втратила всі свої інвестиції в цього працівника (Hansson, 2008).
Крім відмінностей у рівні освіти та здібностей дослідники задавалися питанням, чи впливають гендерні відмінності на величину віддачі від додаткової професійної освіти. Існують вказівки на те, що загалом роботодавець відправляє на навчання жінок із меншою ймовірністю, ніж чоловіків (Leuven, Oosterbeek, 1999). Також дослідники приходять до висновку, що рівень впливу додаткового навчання на заробітну плату у жінок трохи нижче за аналогічний рівень серед чоловіків (Evertsson, 2004; Regner, 2002; OECD, 2004).
Крім того, слід враховувати, що роботодавці, які вирішили інвестувати в людський капітал працівників, можуть зіткнутися з ризиком втрати своїх інвестицій. Оскільки працівник після навчання може надійти опортуністично і піти з фірми. Незважаючи на те, що міжфірмова мобільність безпосередньо не впливає на зміну продуктивності праці працівника після навчання, це питання дуже важливе у контексті обговорення віддачі від додаткового професійного навчання для роботодавця.
Причини зміни роботи можуть бути різні:
конкуруюча фірма запропонувала найкращі умови чи співробітник вирішив стати економічно неактивним. Тим самим було знижуються стимули фірм фінансувати програми навчання персоналу. Якщо другий варіант можливий, але залишається поза поточного дослідження, то першому варіанті розвитку подій зупинимося докладніше.
Які стимули рухають працівником покинути фірму після навчання, досить зрозуміло. З теорії Беккера, фірма зможе після навчання платити працівникові відповідно до його продуктивність праці, оскільки роботодавцю необхідно компенсувати свої витрати навчання співробітника. Тоді як фірми, що конкурують, які не несли витрат на навчання, цілком можуть собі дозволити поставити вищу заробітну плату. Тим більше з огляду на те, що згідно з дослідженнями найшвидше відносне зростання заробітних плат працівника відбувається за міжфірмової мобільності (Лук'янова, 2009).
Набагато цікавіше, що змушує працівника залишитися.
Тут існує відразу кілька факторів, що впливають. По-перше, у багатьох країнах законодавчо дозволяється укладати із працівником «учнівські договори», який зобов'язує працівника відшкодувати понесені роботодавцем витрати на навчання. По-друге, інформаційна асиметрія, коли новий роботодавець насправді нічого не знає про рівень знань та навичок працівника. Тому не може запропонувати заробітну плату відповідно до професійної кваліфікації співробітника. По-третє, на підприємствах, де здійснюється вибіркове навчання співробітників, за інших рівних, вибирають найздатніших, оскільки, як згадувалося вище, віддача від них вище. Відповідно, співробітник розуміє, що перебуває на особливому рахунку у керівництва. По-четверте, додаткове професійне навчання може бути розвитком не лише наявних компетенцій, а й знань та навичок з інших спеціальностей, які потрібні для внутрішньофірмового просування.
На жаль, досліджень присвячених питанням віддачі на мобільність не так багато порівняно з роботами з віддачі на заробітну плату та продуктивність праці. Пов'язано зі складністю вимірювання масштабів і спрямованості навчання, і навіть тим, що рішення про межфирменной мобільності приймається з безлічі чинників, найчастіше незалежних ринку праці.
Дослідники приходять до різних висновків, як наявність програм навчання для підприємства впливає плинність персоналу.
Д. Парент у своїй роботі доводить, що навчання знижує ймовірність міжфірмової мобільності працівника (Parent, 1999).
До такого ж висновку приходять інші дослідники (Loewenstein, Spletzer, 1999). Оцінка впливу гендерних відмінностей на міжфірмову мобільність показує, що після навчання жінки з більшою ймовірністю не змінюють фірму порівняно з чоловіками (Lynch, 1991; Melero, 2004).
На закінчення даного параграфа відзначимо ключові проблеми, пов'язані з виміром віддачі додаткового професійного навчання. Це, по-перше, складність виміру масштабів навчання, що призводить до труднощів при доборі контрольної групи для обчислення ефекту навчання. По-друге, приріст продуктивності праці після проходження працівником навчання у рази більший у порівнянні з приростом заробітної плати. Цей висновок із попередніх досліджень дозволяє стверджувати, що роботодавець зможе отримувати ренту з навченого співробітника за рахунок різниці між продуктивністю праці та заробітною платою. По-третє, вплив здібностей на можливість бути відібраним для навчання та вимірювання ступеня впливу додаткового професійного навчання на заробітну плату. Як дослідники намагаються подолати різні складнощі, у тому числі вплив здібностей, оцінюючи вплив додаткового професійного навчання на заробітну плату, розглянемо в наступному параграфі.
1.3. Економетричні проблеми оцінки віддачі від додаткового професійного навчання Дослідники, що аналізують вплив додаткового професійного навчання на заробітну плату, стикаються з низкою труднощів. До таких проблем належать: 1) складність виміру участі працівників у програмах додаткового професійного навчання; 2) різноманіття видів навчання, що ускладнює вимір віддачі; 3) визначення тривалості впливу ефекту від навчання; 4) вплив здібностей вимірювання ефекту від навчання. У цьому параграфі ми зупинимося докладніше на методах, що використовуються в економічній літературі для подолання останньої проблеми. Тому що вплив здібностей на відбір та самовідбір працівників для участі у програмах навчання є ключовими для виміру віддачі від додаткового професійного навчання.
Почнемо з найпоширенішого методу оцінки - методу найменших квадратів(МНК). МНК-модель оцінює мінцерівське рівняння заробітної плати з додаванням дамми-змінної, що означає проходження навчання. Такий підхід дозволяє контролювати як всі доступні в даних індивідуальні характеристики працівників, так і характеристики робочих місць (Lynch, 1992; Veum, 1997; Parent, 1999; Goux, Maurin, 2000; Лазарєва, 2006; Tan et al., 2007 та багато інших ). Оцінка приросту заробітку годинника, отримана за допомогою методу найменших квадратів, по європейських країнах варіюється від 3,7 до 21,6%. Причому автори зазначають, що найбільші оцінки виявлено у країнах із найменшою залученістю персоналу до процесу додаткового навчання, таких як Греція та Португалія (Bassanini et al., 2005). Так як МНКмодель передбачає однаковий рівень віддачі для індивідів, що належать до різних підгруп, дана модель не дозволяє відстежувати ефект впливу неспостережуваних характеристик.
Для вирішення проблеми впливу змінних, що не спостерігаються, таких як здібності, мотивація і т. д., в літературі використовуються регресії з фіксованими ефектами (Veum, 1997; Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1998; Loewenstein, Spletzer, 199;
Лазарєва, 2006). Передбачається, що такі характеристики не сильно змінюються в часі і зазначена методика дозволяє усунути їх вплив на підсумкову оцінку. Для цієї методології потрібні панельні дані протягом кількох періодів, що може утруднити використання коригування. Також як недолік дослідники відзначають, що в тривалому періоді вкрай мало характеристик залишаються незмінними, тобто спроба проконтролювати їх може призвести до зміщення оцінок. Оцінки, отримані описаним способом аналізу, традиційно менші порівняно з оцінюванням МНК-моделі. У дослідженні А. Бассаніні з колегами, присвяченому масштабному аналізу додаткового професійного навчання в Європі, наводяться оцінки впливу навчання на заробітну плату, отримані за допомогою регресії з фіксованими ефектами. Результати варіюються від практично нульової віддачі у Франції до 10% зростання заробітної плати в Португалії. Дослідники відзначають, що віддача в Португалії може бути вищою у зв'язку з тим, що навчають там меншу кількість працівників, а роботодавці можуть обирати того працівника, який принесе найбільшу віддачу (Bassanini et al., 2005).
Альтернативним способом боротьби з впливом характеристик, що не спостерігаються, є методологія «різниця різниць».
При проведенні оцінювання за допомогою даної методології дослідники ділять спостерігаються респондентів на експериментальну групу (тих, хто пройшов навчання) і контрольну групу (залежить від вибору дослідників: це можуть бути всі інші респонденти або ті, хто має максимально схожі характеристики з навченими). Порівняння цих двох груп до проведення навчання дозволяє отримати чистий ефект впливу додаткового навчання на зростання заробітної плати (Ashenfelter, Card, 1985; Fitzenbergerz, Prey, 2000; Gerfin, 2004;
Bergemann et al., 2009; Травкін, 2013).
Використання інструментальних змінних дає можливість боротися з невипадковістю відбору на програми навчання та є поширеним методом, який використовується при оцінці впливу навчання на заробітну плату (Parent, 1999; Abadie et al., 2002). Основна складність даного методу полягає у підборі інструментальної змінної, яка не повинна бути корельована з випадковими помилками моделі, проте при цьому має чинити прямий вплив на ймовірність участі у програмі навчання. Так, у роботі Л. Ротар з додаткового професійного навчання у Словенії як інструмент використовується регіональна дамми-змінна. У ряді регіонів Словенії частка учасників програми навчання набагато вища порівняно з іншими регіонами (Rotar, 2012).
Для отримання оцінок віддачі від додаткового професійного навчання за групами працівників різними рівнямиздібностей використовують метод квантильної регресії, який ділить індивідів на групи за ступенем впливу неспостережуваних характеристик при обліку всіх змінних, що спостерігаються (Abadie at al., 2002; Arulampalam et al., 2004). Нагадаємо, що здібності, мотивація, цілеспрямованість, зв'язки та інші фактори, що мають сильний вплив на рівень оплати праці, практично не піддаються виміру.
Основна передумова для використання даного методу полягає в тому, що рівень віддачі у здатних індивідів може відрізнятись від рівня віддачі у індивідів з низьким рівнем здібностей. У роботах з Німеччини (Bauer, Haisken-Denew, 2001) та Португалії (Hartog et al., 2001) показано, що індивіди з низьким рівнем здібностей отримують меншу віддачу порівняно зі здібними співробітниками.
Оцінювання всіма перерахованими вище способами передбачає строгу функціональну залежність змінної, що означає рівень заробітної плати, від пояснюючих змінних.
Тому в ряді досліджень використовується методологія, заснована на зіставленні індивідів, що спостерігаються, методом підбору контрольної групи - простого (Matching) або за індексом відповідності (Propensity Score Matching). У дослідженні здійснюється імітація природного експерименту, де як контрольної групи виступають індивіди, які не беруть участь у програмі, але фактично можна порівняти за спостерігається характеристиками (Aakvik, 2001).
У зв'язку з тим, що методи підбору контрольної групи не дозволяють відстежувати вплив змін, що відбуваються з індивідом у часі, можливе поєднання з іншими методами.
Так, наприклад, у дослідженні Німеччини автори об'єднали метод підбору контрольної групи за індексом відповідності з методологією «різниця різниць», в результаті отримавши оцінки на рівні 4,7–5,9%, що в 1,5–2 рази менше порівняно з оцінкою із використанням МНК-моделі (8,4–10,2%) (Muehler et al., 2007).
Жодне з досліджень не вирішує повністю проблему впливу неспостережуваних змінних на ефект, який виробляється додатковим професійним навчанням на заробітну плату працівників. Відсутність достовірних методів виміру масштабів навчання, здібностей індивідів, реакції працівників на участь у навчанні не дає можливості отримати дані для остаточного вирішення питання – залишається простір для нових дослідників.
1.4. Дослідження додаткового професійного навчання в Росії Першою роботою, що вивчає віддачу від додаткового професійного навчання на російських даних, є дослідження М. Бергера, Дж. Ерла, К. Сабір'янової, засноване на базі даних РМЕЗ НДУ ВШЕ за 1994-1996, 1998 рр. Проведений аналіз показує, що факт підвищення кваліфікації за останні три роки знижує показник заробітної плати, тоді як проходження програми перенавчання підвищує заробітну плату на 35% (Berger et al., 2001).
У дослідженні О. Лазарєвої аналіз проводиться на даних РМЕЗ НДУ ВШЕ за 2000–2003 роки. Автор показує, що, як та інших країнах, більшість навчання робочому місці оплачується роботодавцем, ще роботодавці не компенсує свої витрати навчання за рахунок зниження зарплат період навчання. Найбільші обсяги додаткового навчання відзначаються у неринкових секторах - медицині та освіті, які, мабуть, зберегли колишню державну систему підготовки кадрів та обов'язкового періодичного підвищеннякваліфікації. Підприємства промисловості та сфери ринкових послуг надають своїм працівникам набагато менше можливостей для навчання. У цій роботі автор ділить вибірку на ринковий і неринковий сектор, тим самим намагаючись уникнути змішання ринків праці, що настільки різняться. Як залежна змінна автор бере середню заробітну плату за останній рік, а оцінку проводить за допомогою методу фіксованих ефектів.
Значною оцінкою є лише навчання, оплачене попереднім роботодавцем (у ринковому секторі ефект становить від 11 до 19%). Можливо, вся справа в тому, що в даному дослідженні інформація про навчання була дуже роздроблена між різними видами навчання і через невелику кількість спостережень більша частина оцінок виявилася незначною. Як висновок автор робить висновок про те, що на концентрованих ринках праці рівень впливу навчання на заробітну плату менший. Однак це може бути наслідком того, що більшість ренти забирає собі роботодавець, тим самим компенсуючи свої витрати на навчання (Лазарєва, 2006).
У 2005 р. НДУ ВШЕ спільно із Світовим банком проведено опитування на підприємствах обробної промисловості.
Автори вивчають вплив програм навчання на продуктивність компаній та розподіл заробітних плат залежно від професійної діяльності працівників. Дослідження оцінює внесок додаткового навчання у 18% підвищення оплати праці за інших рівних умов. Однак за такого аналізу необхідно враховувати ендогенність: фінансово успішніші фірми, які виплачують високі заробітні плати, з більшою ймовірністю можуть дозволити собі організовувати програми навчання своїх співробітників (Tan et al., 2007).
Ще в одному дослідженні оцінюється віддача додаткового професійного навчання на даних одного великого обробного підприємства в Свердловській області.
Маючи інформацію щодо рівня освіти, стажу на посаді та іншим індивідуальним характеристикампротягом 2003–2010 рр. автори використовують МНК-модель для оцінки впливу різних видів навчання на заробітну плату. При проходженні навчання як учня працівник втрачає в заробітній платі 8%, проте це, швидше за все, пов'язано з особливостями учнівського контракту, який прив'язує навченого працівника до роботодавця для компенсації витрат на навчання. Навчання суміжної спеціальності та підвищення кваліфікації приносять позитивну віддачу – 1,8 та 5,8 % відповідно (Олександрова, Калабіна, 2011).
У роботі О. Лазарєвої, І. Денисової та С. Цухло (Російський працівник, 2011) показується, що рівень навчання досить низький за високої трудової мобільності. Для підприємства стратегія навчання персоналу є альтернативою пошуку та найму нових співробітників. Особливо привабливе навчання, коли витрати на пошук і наймання занадто високі. При цьому навчання надається, за інших рівних, більш освічених та кваліфікованих груп працівників.
Наведений вище огляд літератури показує, що багато дослідників на основі емпіричного аналізу підтверджують наявність позитивної віддачі додаткового професійного навчання.
Причому вплив на продуктивність праці працівника значно більший, ніж на одержувану ним заробітну плату. При цьому необхідно контролювати безліч факторів, які безпосередньо впливають на величину віддачі від додаткового навчання, найважливіший з яких - рівень здібностей. У той самий час на даних із Росії поки що здійснено небагато досліджень, які торкаються питання впливу рівня здібностей на вплив, що надається додатковим професійним навчанням на зарплатню працівників, і порівнюють ефект від додаткового навчання у різних групах працівників, відмінних рівнем здібностей. У цій дисертаційній роботі ми намагатимемося заповнити зазначені прогалини у дослідженнях.
Глава 2. Додаткове професійне навчання на російських підприємствах У той час як навчання впливає на заробітну плату залежить від того, хто проходить навчання, залежить від того, які підприємства навчають і чому навчають.
Коли ми розглядаємо віддачу від навчання на основі індивідуальних мікроданих, це не дозволяє простежити, як політика підприємства впливає на відбір співробітників для участі в програмах навчання.
У цьому розділі ми розглянемо три важливі аспекти, в результаті впливають на віддачу від додаткового професійного навчання заробітну плату працівників. По-перше, масштаби навчання у компаніях. Одна річ, коли навчають усіх співробітників, інша річ, коли для навчання відбирають лише висококваліфікованих спеціалістів. По-друге, чому навчають.
У розвитку якихось навичок та компетенцій зацікавлені підприємства? По-третє, які підприємства навчають працівників.
Так, навчання на підприємстві, які суттєво відстає у своєму техніко-технологічному стані, швидше за все істотно відрізнятиметься від навчання на провідному підприємстві в галузі. Тому ми проаналізуємо, які фактори впливають на політику підприємств у питанні додаткового професійного навчання персоналу.
2.1. Масштаби додаткового професійного навчання у різних країнах Для проведення міжнародного порівняння масштабів додаткового професійного навчання скористаємося даними, які надають обстеження BEEPS. Згідно з опитуванням BEEPS, проведеним Світовим банком та Європейським банком реконструкції та розвитку, у розвинених країнах частка компаній, які навчають своїх співробітників, дуже велика. Це пояснюється тим, що для роботодавців додаткове професійне навчання завжди було серед основних інструментів удосконалення професійних знань та навичок співробітників. Високі показники обсягів навчання спостерігаються у Швейцарії, Фінляндії, Швеції, а й у країнах Східної Європи, як-от Польща, Естонія, Чехія, де частка навчальних підприємств становить 60–70% (див. малюнок 2.1).
Джерело: дані BEEPS Рисунок 2.1 - Розподіл країн за часткою компаній, що надають навчання, % Обсяги навчання співробітників на підприємстві безпосередньо пов'язані з рівнем інвестицій, що спрямовуються на розвиток персоналу.
Чим більше інвестиції, тим, швидше за все, більше навчених або вища якість навчання на підприємстві. Порівняння країн за обсягом фінансування додаткового навчання, який вимірювався як частка загальних витрат на персонал, показує, що в середньому в Європі на навчання витрачається 3% таких витрат, згідно з дослідженням за даними опитування Cranet (Hansson, 2007).
У дослідженнях з Росії 8 оцінки варіюються від 0,3 до 0,7%:
«У 2010 році російські підприємства та організації витратили на підвищення кваліфікації, підготовку та перепідготовку співробітників 91,1 млрд рублів, або близько 0,4% від їх річного обсягу фонду оплати праці»9.
Для правильної оцінки масштабів навчання у Росії необхідно розглянути міжнародні тенденції у світлі особливостей національних інституційних характеристик, зокрема, способи підтримки додаткового професійного навчання на рівні уряду та законодавства. Сьогодні розвинені держави використовують різні заходи, що стимулюють або субсидують інвестиції організацій та працівників у професійне навчання. Частина таких заходів пов'язана із забезпеченням окупності інвестицій у навчання персоналу. Наприклад, вводять обмеження звільнення за власним бажанням для працівників, які навчалися з допомогою роботодавця. Однією з найпоширеніших у Європі заходів, що захищають інвестиції бізнесу в професійну освіту персоналу, є контракт, який передбачає штраф у вигляді вартості навчання у разі, якщо працівник залишає компанію раніше визначеного договором терміну.
Монографія «Російський працівник: освіта, професія, кваліфікація» за редакцією В.Є.
Гімпельсона, Р.І. Капелюшникова. гл.8.
Моніторинг економіки освіти: опитування керівників підприємств http://memo.hse.ru/ind_w08_4_11 Додаткове навчання має важливі соціально-економічні наслідки (Newmark, Wascher, 2001). По-перше, воно допомагає знижувати рівень безробіття в країні, оскільки працівники вчасно набувають навичок, які дозволяють їм залишатися конкурентоспроможними на ринку праці. По-друге, освоєння працівниками найсучасніших технологій та обладнання веде до зростання продуктивності праці та в результаті до економічного зростання країни.
В останні роки з'явилося чимало досліджень, присвячених проблемам навчання персоналу на робочому місці.
Багато дослідників намагаються пояснити відмінності програм та обсягів навчання у різних країнах відмінностями інституційних характеристик ринків праці.
Згідно з дослідженням впливу безробіття на додаткове навчання, високий рівень безробіття збільшує віддачу від навчання для компанії, оскільки альтернативних місць роботи для індивіда набагато менше, отже, компанія може забирати більше ренти. У той самий час обсяги навчання можуть скорочуватися, оскільки працівника потрібної кваліфікації можна знайти з меншими витратами проти ситуацією повної зайнятості економіки (De Paola, Scoppa, 2001).
Здійснено безліч опитувань, присвячених впливу безробіття на масштаби додаткового навчання. Наприклад, згідно з дослідженнями країн ОЕСР, розкид оцінок починається з 20% компаній, які навчають своїх співробітників, у Польщі та Угорщині, а максимальний рівень (близько 60%) спостерігається у Швейцарії та Данії. Автори цього дослідження показують практично пряму залежність між часткою компаній, які навчають своїх співробітників, та рівнем зайнятості в країні: чим більше навчальних фірм, тим нижчий рівень безробіття в країні (OECD, 2004; див. рисунок 1П у Додатку А).
– – –
Непряма оцінка ефективності заходів державної підтримки додаткового професійного навчання розглянута у роботі К. Грінхала. Так французька система train-orpay, запроваджена 1971 р., у тому, кожна фірма, у якій чисельність персоналу перевищує 10 людина, повинна витрачати щонайменше 1,5% загального фонду оплати праці навчання працівників чи сплачувати цю суму в вигляді податку. За даними дослідження, обсяги навчання у Франції вищі, ніж у Англії, де така система відсутня (Greenhalgh, 1999).
2.2. Динаміка професійного навчання в Росії Оцінки даних по Росії досить сильно відрізняються не тільки за роками, а й за опитуваннями. Ефект зміщення дають відмінності обстежень, коли вибірки можуть бути сфокусовані на представниках різних галузей. Крім того, необхідно враховувати, що саме собою вимір навчання – непросте завдання.
Спеціальне дослідження США показує, що роботодавці оцінюють обсяги навчання приблизно чверть більше, ніж самі співробітники цих підприємств (Barron et al., 1997).
Узагальнена картина обсягів навчання у Росії (рисунок 2.2) включає оцінки з урахуванням різних джерел:
BEEPS – обстеження підприємств, що проводиться Світовим банком та Європейським банком реконструкції та розвитку по 125 країнах з періодичністю 3–4 роки. У середньому показує найменшу частку компаній, які навчають своїх співробітників, серед усіх компаній, що беруть участь у дослідженні. Можливо, це з тим, що у дослідженнях BEEPS велика кількість невеликих підприємств, які знижують середній рівень навчання.
ВШЕ - мікродані вибіркових обстежень підприємств обробної промисловості, проведених НДУ ВШЕ спільно з Левада-центром у 2009 р. та спільно зі Світовим банком у 2005 р.
Обсяги вибірки становлять приблизно 1000 підприємств.
Згідно з цими опитуваннями, у 2008 р. 49,8% компаній навчали співробітників, тоді як у 2004 р. - 68,7% (Гімпельсон, 2010).
Моніторинг економіки освіти НДУ ВШЕ у співпраці з установами професійної освіти з 2005 р. проводить щорічний аналіз активності роботодавців на ринку праці та їх потреб. У вибірку включено 1000 підприємств із шести секторів економіки. Частка навчальних компаній варіюється від 61% (2009 р.) до 72% (2004 р.). За даними моніторингу, спостерігається суттєвий провал у 2008–2009 рр., тобто під час кризи.
База даних ВВРРТ. Обстеження підприємств відбувається щорічно. Докладніше про вибірку написано у параграфі 2.3.
72 70,2 68,7 68 68 66,4 65,1 60 54,5 52,2 51,3 49,8 36,2
– – –
Згідно з обстеженням, проведеним Федеральною службою державної статистики за 2010 р. 10, у середніх та великих компаніях пройшло навчання 15,8% працівників. Малюнок 2.3 відображає ситуацію щодо залучення персоналу у додаткове професійне навчання за видами діяльності. Найменша частка навчених спостерігається у сільському господарстві та рибальстві – близько 4%, найвищий показник демонструють фірми, що займаються фінансовою діяльністю, - 24,5%. Підприємства, основним видом діяльності яких є видобуток корисних копалин, обробна промисловість та виробництво та розподіл газу та води, навчають 22–23%. Отримані Росстатом «Про додаткову професійну освіту працівників в організаціях у 2010 році»
Росстат: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/education/.
Інформація про додаткову професійну освіту в організаціях підготовлена за підсумками за 2010 р. нового федерального статистичного спостереження, що проводиться раз на 3-4 роки.
Інформація надається по комерційних та некомерційних організаціях (крім суб'єктів малого підприємництва) всіх форм власності та видів економічної діяльності (крім державного управління та забезпечення військової безпеки; соціального страхування;
діяльності релігійних організацій, домашніх господарств, екстериторіальних організацій).
оцінки вищі, ніж у дослідженнях, присвячених масштабам навчання. Це пояснюється тим, що за рахунок економії на масштабі, за інших рівних умов, що більший розмір компанії, то з більшою ймовірністю роботодавець надає навчання своїм співробітникам. Якщо брати всі фірми, включаючи ті, що діють на тіньовому ринку, то частка навчених співробітників буде істотно нижчою.
Надання інших комунальних, соціальних та персональних послуг 6,0
– – –
Джерело: дані Росстату, 2010 Рисунок 2.3 - Частка співробітників, які пройшли навчання, по галузях (Росстат, 2010 р.), % Дослідження підтверджують цифри державної статистики: у великих та середніх компаніях, які традиційно мають більше можливостей вкладати в навчання працівників, частка навчених за рахунок коштів роботодавців співробітників становить 10-15% (Tan et al., 2007), тоді як у країнах ОЕСР такий показник у середньому 35-40%, а в Швейцарії досягає 60% (Bassanini, 2005).
Підсумовуючи, відзначимо, що частка російських компаній, що беруть участь у процесі навчання, досить велика і цілком порівнянна із середніми показниками за високоприбутковими країнами ОЕСР.
Які чинники можуть послабити стимули компаній інвестувати у навчання працівників?
По-перше, соціальні інститути, що склалися. До їхнього впливу можна віднести високий рівень мобільності серед російських робітників, а також велику кількість працівників із вищою освітою. (Згідно з доповіддю ОЕСР, у 2008 р. Росія була на 11-му місці за кількістю людей з вищою освітою та на 1-му місці за часткою людей з третинною освітою серед респондентів.) Обидва ці фактори негативно впливають на стимули компаній до навчання своїх співробітників: у першому випадку - через побоювання опортуністичної поведінки, у другому - вища освітадає загальні навички, які вже не треба вкладатися компаніям.
По-друге, віддача навчання. Вкладаючи гроші, роботодавець хоче бути впевненим у тому, що інвестиції принесуть прибуток. Але оскільки навчання буває різним за формою та змістом, дуже складно виміряти віддачу (Bassanini et al., 2005).
Чи впливають ці фактори на поведінку роботодавців щодо професійного навчання? Щоб відповісти це питання, необхідно, крім оцінки впливу соціальних інститутів, оцінити вплив показників самих підприємств. Тільки тоді можна буде визначити масштаби навчання серед російських компаній.
2.3. Попит на навички працівників із боку російських підприємств та додаткове професійне навчання Для аналізу масштабів і тенденцій додаткового професійного навчання у Росії необхідно з'ясувати, які навички працівників пред'являють попит роботодавці. Попит на певні навички означає, що навчання цим навичкам матиме граничну максимальну віддачу для ринку праці.
Підприємства використовують додаткове професійне навчання для заповнення прогалин у компетенціях співробітників.
Щоб зрозуміти, які мотиви рухають російськими підприємствами, слід розглянути, нестачу якихось навичок та компетенцій своїх співробітників вони відчувають. Для цього будемо використовувати базу даних ВВРРТ.
Вибірка бази даних ВВРТ щорічно охоплює 1500 підприємств, які розташовані у великих містах Росії. У ній представлені малі, середні та великі підприємства, але з 2010 р. до неї не входять фірми з чисельністю персоналу менше 50 осіб.
Вибірка є репрезентативною за галузями, що уможливлює міжгалузеві зіставлення. Однак до неї не включені державні службовці, які повинні проходити курси підвищення кваліфікації не рідше одного разу на три роки11.
Федеральний закон № 79-ФЗ «Про державну цивільну службу Російської Федерації», ст. 62.
Опитування ВВРТ проводиться щорічно, починаючи з 2009-го. Для нашого дослідження опитування підходить тим, що включає питання додаткового навчання персоналу, а також тим, що містить ключову інформацію про діяльність компаній. Опитування є непанельною вибіркою, оскільки щороку опитуються різні фірми, яким задається ряд ретроспективних питань, які порівнюють ситуацію у поточному та попередньому роках для конкретного підприємства. Таким чином, ми можемо з деякою поправкою відстежити тимчасові ефекти.
Емпіричний аналіз, що міститься в цьому розділі, базується на результатах опитування представників 1500 підприємств основних галузей економіки, проведеного в листопаді 2011 р. ЛІРТ НДУ ВШЕ за сприяння Московського офісу Світового банку. Охоплені опитуванням підприємства перебувають у 26 регіонах країни, включаючи Москву та Санкт-Петербург. Усього анкета містить 113 питань, присвячених різним аспектам функціонування внутрішніх ринків праці: наймання та звільнення, навчання, типи контрактів, оплата праці тощо.
На запитання анкети відповідали керівники відділів кадрів (персоналу) підприємств. Питання, що стосуються попиту на навички та навчання навичкам, ставилися щодо трьох категорій працівників: керівники, фахівці, робітники та службовці нижчої ланки.
Компанії, відрізняючись розмірами та напрямами діяльності, можуть мати різні стратегії навчання персоналу. Розмір компанії може визначатися за різними ознаками, відповідно до яких підприємство відносять до того чи іншого класу. Відповідно до російського законодавства, є низка критеріїв, за якими підприємство можна віднести до середнього чи малого бізнесу. По-перше, обмеження по виручці 12 – 400 млн рублів для малих підприємств та 1000 млн рублів для середніх. По-друге, обмеження за чисельністю персоналу: для середнього підприємства – від 101 до 250 осіб, для малого – менше 100 осіб. Таким чином, за чисельністю персоналу половина охоплених вибіркою ВВРТ підприємств може бути віднесена до малих: на них зайнято від 50 до 100 осіб.
Чверть підприємств відноситься до великих:
чисельність їхнього персоналу перевищує 250 осіб. 22% є середніми підприємствами, а 2,5% випадків чисельність персоналу не зазначена.
Галузеве розподіл підприємств вибірки представлено малюнку 2.4. Найбільшу частку підприємств займає у вибірці галузь оптової та роздрібної торгівлі – 15%. Галузь охорони здоров'я та галузь освіти, що традиційно належать до бюджетного сектору, становлять відповідно 6,2 та 5,6% від загальної кількості підприємств відповідно.
– – –
Переважна більшість (93,5%) підприємств із вибірки відносяться до приватного сектору, в решті єдиним власником є держава. Трохи більше половини (51,7%) підприємств розташовано у великих містах, населення яких перевищує 1 млн; 27,3% підприємств функціонують у містах із населенням від 500 тис. до 1 млн; решта - у містах з населенням менше 500 тис.
Серед підприємств різних галузей виділено клас інноваційних підприємств за методикою Росстату: підприємство вважалося інноваційним, якщо здійснювало фінансування як мінімум двох із перерахованих видів діяльності:
– – –
Відповідно до цього підходу, 11,28% підприємств з усієї вибірки виявилися інноваційними13, що відповідає офіційній оцінці масштабів інноваційної активності російських промислових підприємств, яка у 2000-х pp. перебувала у межах 9,3–10,6% (Російський інноваційний індекс, 2011). Інноваційні компанії, впроваджуючи новий продукт або виробничу технологію, висувають підвищені вимоги до знань та вмінь своїх співробітників. Часто попит на такі кадри непросто задовольнити зовнішньому ринкупраці, тому інноваційні фірми мають стимул активно вкладатись у розвиток своїх співробітників. Загальний дескриптивний аналіз щодо інноваційних та традиційних компаній див. у таблиці 3П Додатка Б.
Відповідно інші підприємства ставилися нами до класу традиційних.
Масштаби нестачі навичок на російських підприємствах Дана частина дисертаційного дослідження спирається на методологію доповіді Світового банку, присвячену вивченню навичок та компетенцій на російському ринку праці (Vasiliev et al., 2013). У цій роботі для аналізу будуть використані три групи працівників: 1) керівники; 2) спеціалісти; 3) робітники та службовці нижчої ланки. Було обрано навички, які можна розділити на три групи: 1) когнітивні (базові та високого порядку);
2) некогнітивні (соціально-поведінкові та риси характеру);
3) технічні (див. таблицю 2.1).
Таблиця 2.1 - Перелік навичок, умінь, компетенцій, особистісних характеристик, використаних у дослідженні
– – –
Когнітивні базові Навички читання та письма Навички рахунку Знання іноземних мов Когнітивні високого порядку Здатність приймати нестандартні рішення, вживати нестандартних дій
– – –
Соціальні та поведінкові Вміння працювати з людьми Лідерські якості Здатність працювати самостійно Здатність співпрацювати з іншими Риси характеру/Велика п'ятірка (Big Five) Добросовісність (серйозно ставиться до роботи, працелюбний, працює ефективно) Емоційна стабільність (розслаблений, стійкий до стресу, не турбується нервує по дрібницях) Неконфліктність (легко прощає людей, уважний, добрий, ввічливий) Екстравертність (балакучий, наполегливий, дружелюбний, товариський) Відкритість до нових ідей (оригінальний, має багато нових ідей, має активну уяву) Технічні (вузькопрофесійні) Навички, які стосуються виконуваної роботи (наприклад, друкарка - навички набору тексту;
бухгалтер - вміння вести бухгалтерський облік) Згідно з даними опитування, половина підприємств заявляє про брак навичок у робітників і службовців нижчої ланки. Практично стільки ж - 48,1% підприємств - незадоволено обсягом навичок, які мають фахівці. Про незадоволену потребу в навичках керівників говорять лише 35,6% підприємств.
Набір навичок, необхідних підприємствам, дещо різниться за групами працівників (рис. 2.5). Проте є одна спільна риса: підприємства практично не заявляють про брак навичок читання, письма, рахунки, а також екстравертності в жодній із груп своїх працівників. Це може свідчити про те, що, з одного боку, базовими когнітивними навичками працівники мають у повному обсязі, а з іншого - що відкритість та товариськість не є якостями, важливими для роботи.
– – –
10,0 5,0 0,0 Джерело: розрахунки автора, дані ВВРТ, 2011 Рисунок 2.5 - Нестача конкретних навичок Професійні навички керівників загалом відповідають вимогам підприємств. Однак цій категорії працівників не вистачає лідерських якостей, здатності приймати нестандартні рішення, а також уміння працювати з людьми (про це заявили 12,3, 11,8 та 10,5% підприємств відповідно). Така ситуація насторожує, адже ці навички - ключові для успішної роботи на керівному посту.
Основними навичками, яких не вистачає спеціалістам, є: уміння вирішувати проблеми, уміння планувати роботу, уміння працювати з людьми. Крім того, фахівцям бракує професійних навичок, які мають відношення до роботи.
Вміння приймати нестандартні рішення підприємства хочуть бачити серед навичок не лише керівників, а й фахівців (про це заявили 11,8 та 11,2% респондентів відповідно).
Інакше кажучи, підприємства очікують від працівників середньої ланки креативності, вміння вирішувати проблеми нешаблонно.
Здатність фахівців та робітників працювати самостійно затребувана дещо сильніше, ніж здатність до співпраці.
Це свідчить про те, що від працівників середньої та нижчої ланки більшою мірою очікується індивідуальна віддача, тобто особиста відповідальність за результати праці.
Що стосується робітників та фахівців нижчої ланки, то кожне п'яте підприємство стурбоване недостатністю сумлінного ставлення до роботи з їхнього боку. Рівнем професійних навичок своїх робітників незадоволено 15% підприємств, що знову ставить питання про причини нестачі кваліфікації нижчої ланки працівників російських підприємств.
Зазначимо, що компанія може не вказати на нестачу тієї чи іншої навички у двох абсолютно різних ситуаціях. З одного боку, у ситуації, коли така навичка розвинена у співробітників достатньою мірою. З іншого боку, можливо, що така навичка просто не потрібна співробітникам компанії для роботи на поточній позиції.
Це різночитання особливо актуально при інтерпретації порівняння традиційних та інноваційних компаній.
За інших рівних умов інноваційні підприємства частіше, ніж традиційні, стикаються з нестачею навичок у всіх категорій працівників. Так, 38% інноваційних компаній заявляють, що навичок вистачає у всіх категорій співробітників, тоді як у традиційних компаній цей показник становить 45,2%. Частка інноваційних компаній, що відзначають брак навичок у керівників та фахівців, суттєво вища порівняно з аналогічним показником традиційних підприємств (таблиця 2.2).
– – –
Так як інноваційні компанії в середньому успішніші у фінансовому плані, вони можуть дозволити собі зробити ставку заробітної плати для робітників і службовців нижчої ланки вище ринкової, тим самим залучаючи до себе найздібніших і кваліфікованих співробітниківу цій категорії персоналу. Водночас інноваційна компанія, розробляючи нову технологію чи продукт, висуває попит на нестандартні навички фахівців та керівників. На ринку праці може не виявитися достатньої кількості керівників та спеціалістів з необхідними для інноваційної діяльності навичками. Виходить, фірми найматимуть той персонал, що є, паралельно заявляючи про брак навичок, і навчатимуть своїх співробітників потрібним компетенціям.
Традиційні ж компанії, які не мають можливості встановити високу заробітну плату, змушені повідомляти про незадоволені потреби у навичках за всіма категоріями персоналу.
Далі розглянемо, які саме навички пред'являють попит компанії обох типів. На рисунках 1П–3П Додатки Б докладніше показано розподіл попиту недостатні навички з різних категорій персоналу порівняння ситуації в інноваційних і традиційних компаніях. Діаграми показують частку компаній, які пред'являють попит на той навичок, в числі підприємств, що заявляють про брак навичок. Так, інноваційні підприємства більшою мірою потребують того, щоб їхні керівники володіли іноземною мовою, мали здатність приймати нестандартні рішення та були відкритими до нових ідей. Для успішної роботи спеціалістам інноваційних підприємств більше, ніж на традиційних підприємствах, не вистачає деяких когнітивних навичок високого порядку (вміння вирішувати проблеми) та низки комунікативних навичок (здатності працювати самостійно та в групі лідерських якостей). З погляду інноваційних підприємств, їх робітникам та службовцям нижчої ланки більшою мірою не вистачає вміння вирішувати проблеми. Всі необхідні навички вказують на нестандартність завдань і цілей, що виникають перед співробітниками інноваційних компаній.
Перейдемо до додаткового професійного навчання для підприємства як основний спосіб вирішення проблеми дефіциту навичок рахунок коштів самої компанії.
Додаткове навчання у російських компаниях Після визначення потреб у навичках роботодавець постає перед питанням, як вирішити проблему недостатньої кваліфікації співробітників. Існує два основних способи, які можуть бути взаємозамінними, так і взаємодоповнювальними. Перший спосіб - це наймання на зовнішньому ринку праці. Однак роботодавець може зіткнутися з тим, що працівників з потрібним рівнем кваліфікації немає або витрати наймання такого працівника надто великі для компанії. Другий спосіб, що представляє собою особливий інтерес для даного дослідження, – це додаткове професійне навчання працівників, яке фінансують фірми.
Незалежно від того, чи належить компанія до класу традиційних чи інноваційних, частка компаній, які навчають співробітників, вища серед тих, які заявляють про незадоволений попит на навички співробітників (таблиця 2.3). Серед компаній, які не заявили про брак навичок, частка тих, хто навчає, теж дуже велика.
Це означає, що багато фірм вкладають у розвиток людського капіталу своїх співробітників навіть за відповідністю навичок працівників вимогам компанії.
Чи дає диплом про вищу освіту суттєвий приріст до зарплати?
Існує ряд теорій, у яких пояснюється взаємозв'язок освітніх досягнень та наступних результатів випускників на ринку праці: теорія людського капіталу (Becker, 1964; Mincer, 1989); теорія сигналів та скринінгу (Spence, 1973; Arrow, 1973; Stiglitz, 1975); економічна теорія конвенцій та порядків обґрунтування цінності (Boltanski, Thevenot, 2006). Більшість цих теорій ґрунтується на припущенні про позитивний вплив академічної успішності на рівень заробітної плати випускників.
Класичний постулат теорії людського капіталу полягає в наступному: освіта надає значні навички та знання, важливі для ринку праці, що робить освічених працівників більш цінними, тим самим позитивно впливаючи на їхню заробітну плату (Becker, 1964; Mincer, 1989). З погляду теорії людського капіталу, академічна успішність може відбивати обсяг людського капіталу, накопиченого під час навчання у вузі. Залежно від здібностей і зусиль, докладених студентом під час освоєння професійних дисциплін, учні можуть отримати різний обсяг знань та компетенцій, як елементів людського капіталу, які можна виміряти за результатами академічної успішності. Відповідно студенти, які мають більш високі показники академічної успішності (нагромадили більший обсяг людського капіталу), отримають більш високу віддачу від людського капіталу, виражену в більш високому рівнізаробітної плати.
Згідно з теорією скринінгу та теорією сигналів, економічні агенти діють з метою передачі сигналів, а скринінг — це механізм, за допомогою якого ринки реагують на недосконалість інформації про якості індивіда (Stiglitz, 1975). Оскільки загальна інформація про навички приносить економічну віддачу, індивіди інвестують час та фінансові кошти, щоб отримати цю інформацію та надати її роботодавцю, що дозволяє їм отримати ренту від своїх здібностей (Bills, 2003).
Висока академічна успішність (наприклад, «червоний» диплом, високий середній бал) виступає сигналом для роботодавців про високу продуктивність працівників і може бути механізмом селекції найбільш здібних співробітників і приносити економічну віддачу у вигляді вищої заробітної плати на ринку праці. Деякі дослідники вважають, що вища освіта не просто дозволяє сортувати індивідів у групи залежно від їх здібностей та потенційної продуктивності, а й дає можливість студентам прямо виявити та надати підтвердження своїх здібностей роботодавцям. Адже резюме випускників університетів дозволяє включити інформацію про оцінки, спеціальність, тести, селективність вишу. Усе це виявляє можливості випускників ринку праці (Arcidiacono et al., 2010).
Когнітивні здібності (що виявляються під час навчання у ВНЗ та виміряні на основі академічної успішності) як елемент людського капіталу або як сигнал приносять економічну віддачу при виході на ринок праці. Відповідно академічна успішність, що відображає ці здібності, є предиктором майбутньої заробітної плати, яка залежить від здібностей випускників і може позитивно впливати на рівень заробітної плати. Крім того, частина дослідників (в галузі теорії менеджменту) вважають, що оцінки та академічна успішність відображають не лише когнітивні здібності індивідів, а й мотивацію, сумлінність та інші корисні навички, З якими випускники виходять ринку праці (Roth, Clarke, 1998).
Однак деякі теорії дозволяють пояснити наявність негативного зв'язку між успішністю та заробітною платою. Масовізація вищої освіти може призводити до зміни стратегій як випускників, так і роботодавців. Коли диплом про вищу освіту знецінюється, значення академічної успішності як сигналу про продуктивність працівників знижується. Виникає феномен інфляції оцінок (grade inflation), пов'язаний із збільшенням середнього балу студентів у всьому світі, відповідно різниця між здібними та менш здібними студентами стає меншою, а роль успішності як сигналу знижується (Johnson, 2003).
У цих умовах студенти прагнуть здобути досвід роботи, який стане важливим сигналом на ринку праці та елементом людського капіталу, а в умовах масової вищої освіти принесе додаткову віддачу (Апокін, Юдкевич, 2008). Крім того, може мати зворотний ефект: студенти, які мали досвід роботи під час навчання, можуть отримувати вищу заробітну плату після випуску.
Однак набуття досвіду роботи пов'язане з додатковими зусиллями та тимчасовими витратами, студенти приділяють менше уваги навчанню, що може негативно вплинути на академічну успішність. Як показують результати зарубіжних досліджень, невисока інтенсивність студентської зайнятості (від 12 до 20 години на тиждень) не впливає на академічну успішність або може в певних умовах навіть позитивно позначатися на ній. При цьому інтенсивне поєднання навчання та роботи (понад 20 годин на тиждень) має значний негативний вплив на успішність і суттєво збільшує ймовірність відрахування з вузу (Ehrenberg, Sherman, 1987; Hovdhaugen, 2015).
Масовізація вищої освіти призводить до того, що важливим фактором підбору співробітників стає не так сам факт закінчення вузу, як його селективність. Диплом селективного вишу цінується роботодавцями, оскільки навчання у такому виші передбачає серйозний механізм відбору (на вході до вишу та під час навчання): лише найбільш талановиті та здібні студенти успішно закінчують ці виші. Таким чином, селективний ВНЗ виконує за роботодавців функцію відбору, і диплом про закінчення такого ВНЗ виступає потужним сигналом на ринку праці, часом набагато значнішим, ніж академічна успішність, що суттєво знижує стимули студентів, які навчаються в таких ВНЗ, докладати зусиль для досягнення високих академічних результатів. При цьому гетерогенність у рівні здібностей серед студентів селективних вузів є істотно нижчою, ніж серед студентів менш «якісних» вузів за рахунок жорсткого відбору (Hershbein, 2013).
Недостатня мотивація отримувати «відмінні» оцінки, високі вимоги та незначна гетерогенність здібностей студентів можуть призводити до відсутності впливу або навіть негативного впливу академічної успішності на заробітну плату випускників провідних вузів. Таке пояснення важливе для нашої роботи, оскільки ми розглядаємо вибірку випускників селективного вишу.
Ряд економічних та соціологічних теорій також можуть пояснювати відсутність зв'язку між успішністю та заробітною платою після випуску. Одним із можливих пояснень може бути ідея автономності сфер вищої освіти та ринку праці (Boltanski, Thevenot, 2006). Можна припустити, що для вищих навчальних закладівй у організацій, у яких працюють випускники, характерні різні принципи оцінювання, які пов'язані друг з одним і належать до різних сфер. В результаті в системі освіти та на ринку праці винагороджуються різні елементи людського капіталу випускників.
Джерело: В. Рудаков, І. Чиріков, С. Рощин, Д. Дрожжина. Вчись студент? Вплив успішності у вузі на стартову заробітну плату випускників // Питання економіки № 3, Березень 2017, C. 77-102.
