Реферат: Проекта (гранта)

Название: Проекта (гранта)
Раздел: Остальные рефераты
Тип: реферат

При реализации проекта использованы средства государственной поддержки, выделенные в качестве гранта Институтом общественного проектирования по итогам II Конкурса «Проблемы развития современного российского общества» в соответствии с распоряжением Президента Российской Федерации от 14 апреля 2008 года № 192-рп»

Проект (грант) № 092

ОРГАНИЗАЦИЯ-ГРАНТОПОЛУЧАТЕЛЬ:

Автономная некоммерческая организация «Центр этнополитических и региональных исследований»

ТЕМА ПРОЕКТА (ГРАНТА):

ТРАНСФОРМАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В РОССИЙСКОМ ОБЩЕСТВЕ

(на базе "Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения")

Авторы:

доктор экономических наук Р.И. Капелюшников

кандидат экономических наук А. Л.Лукьянова

г.Москва

Август 2009 г.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Введение 3

2. Общетеоретические представления 8

3. Общий человеческий капитал: количественные характеристики 12

4. Особенности образовательной структуры 15

5. Специфический человеческий капитал: количественные характеристики 22

6. Непрерывное (дополнительное) образование 26

7. Инновационные формы человеческого капитала 32

8. Качество человеческого капитала 39

9. Характеристики использования человеческого капитала 45

10. Человеческий капитал и положение работников на рынке труда 58

11. Человеческий капитал и формы занятости 61

12. Человеческий капитал и трудовая мобильность 66

13. Человеческий капитал и оплата труда 71

14. Отдача на человеческий капитал 80

15. Характер образовательных установок 88

16. Человеческий капитал и установки в сфере поддержания здоровья 96

17. Заключение 99

ТАБЛИЦЫ 112

РИСУНКИ 168

Методологический комментарий 196

Литература 204

1. Введение

1.1. В 1990-2000-е годы человеческий капитал России прошел через глубокую и масштабную трансформацию. Пути этой трансформации были непростыми, неоднозначными оказались и ее результаты. Центральный вопрос, возникающий в контексте этих разнонаправленных изменений, может быть сформулирован так: адекватен ли человеческий капитал, которым располагает современная российская экономика, задачам ее переориентации на инновационный тип развития? Соответствуют ли его количественные и качественные характеристики модели экономики, основанной на знаниях? Какова наиболее вероятная траектория его дальнейшей эволюции? В Проекте была предпринята попытка ответить на некоторые из этих вопросов, имеющие критически важное значение для развития российской экономики и шире – российского общества. Основные результаты, полученные при реализации, представлены в настоящем Аналитическом докладе.

1.2. Как показывает мировой опыт, человеческий капитал является одним из важнейших источников экономического роста. Оценки, которые производились для самых разных стран мира – развитых, развивающихся, постсоциалистических, свидетельствуют, что отдача от него существенно превышает отдачу от физического капитала. Известно также, что человеческий капитал усиливает конкурентные позиции работников на рынке труда: чем лучше образовательная подготовка, тем выше уровень экономической активности; меньше риск попадания в безработицу и короче ее продолжительность; выше заработки и шире доступ к привлекательным рабочим местам; интенсивнее профессиональная и территориальная мобильность. Более образованная рабочая сила успешнее адаптируется к технологическим, институциональным и социальным сдвигам, активнее включается в освоение новых знаний и навыков, быстрее откликается на достижения научно-технического прогресса и раньше начинает внедрять их в своей повседневной практике.

1.3. Однако в условиях административно-командной системы эти положительные эффекты были в значительной степени нивелированы, поскольку в дореформенный период человеческий капитал России заметно отличался по своим структурным характеристикам от человеческого капитала развитых стран. Сфера услуг была развита слабо и основная часть занятых концентрировалась в промышленности. Распределение работников по профессиям было смещено в пользу «синих воротничков», в то время как многие «беловоротничковые» профессии были недопредставлены либо вообще отсутствовали. Хотя образовательный уровень населения был высоким, система образования ориентировалась на предоставление узкоспециализированных технических навыков в ущерб общим знаниям и умениям. Дифференциация в заработках искусственно сдерживалась; более высокая формальная подготовка обеспечивала работникам не слишком большой выигрыш в благосостоянии, а зачастую не обеспечивала его вообще. Многие из имевшихся у работников знаний и навыков были нерыночными и обладали экономической ценностью лишь в специфическом институциональном контексте плановой экономики.

1.4. Шоки переходного периода «взорвали» прежнюю структуру занятости, сложившуюся при плановой системе. Произошло гигантское одномоментное обесценение человеческого капитала, который был накоплен в предыдущую эпоху; значительная часть имевшихся у работников знаний и навыков подверглась частичной или полной эрозии, поскольку в новых, рыночных условиях они оказались фактически бесполезными. Это массовое обесценение человеческого капитала не могло не сказаться на производительности труда и стало одним из главных факторов ее резкого снижения. Структурные дисбалансы стали повсеместными: острая нехватка одних категорий рабочей силы сопровождалась избытком других. Многие работники столкнулись с необходимостью сменить не просто место работы, но также профессию и сектор занятости. Система формального образования оказалась плохо подготовлена к функционированию в условиях рынка и вступила в полосу затяжного организационного и финансового кризиса. Это имело серьезные последствия с точки зрения качества знаний и навыков, которые через нее транслировались новым поколениям работников.

1.5. Как следствие, возник глубокий разрыв между фактическими и желаемыми запасами человеческого капитала. Отсюда – активные усилия, направленные на восполнение этого разрыва (т. е. оптимизацию наличных запасов человеческого капитала), которые начали предприниматься участниками рынка труда. По имеющимся оценкам, в 1990-е годы свыше 40% российских работников сменили профессию, из них две трети – в начальный период реформ 1991-1995 гг. Этот масштабный процесс переориентации на новые профессии был охарактеризован как «великая реаллокация человеческого капитала» (Sabirianova, 2001).

1.6. Изменения, происходившие в пореформенный период, носили разнонаправленный и противоречивый характер. С одной стороны, как уже упоминалось, значительная часть человеческого капитала, накопленного при прежней системе, оказалась морально устаревшей и уже не могла найти продуктивного применения. С другой стороны, наблюдался резкий рост спроса на третичное образование: все больше работников выходили на рынок труда, имея дипломы об окончании вузов или техникумов. В результате в межстрановой перспективе ситуация, сложившаяся в современной российской экономике, предстает как достаточно необычная. Характерному для нее сочетанию "формально" высоких характеристик людских ресурсов с относительно низким уровнем душевого ВВП и посредственным качеством институциональной среды трудно подыскать аналоги в мировой практике.

1.7. Эти общие тенденции сформировали принципиально новый контекст, к которому должны были адаптироваться как система образования, так и участники рынка труда – работники, работодатели и государство. Насколько успешным оказалось это взаимное приспособление, в какой мере "продукция" системы образования (то есть аккумулированный в работниках человеческий капитал) принимается и ценится российским рынком труда? Заработали ли на нем общие закономерности, которые фиксируются в большинстве других стран мира? Обеспечивает ли в современной российской экономике высокая формальная подготовка те преимущества, которые она обычно дает в других экономиках? Можно ли утверждать, что в российских условиях образование, опыт, квалификация открывают доступ к лучшим рабочим местам и более высоким заработкам? Как изменения в накоплении человеческого капитала были связаны с реструктуризацией экономики? Насколько эффективно он используется, насколько серьезны структурные "перекосы", существующие в этой сфере, каковы их причины и возможные пути преодоления?

1.8. К сожалению, до сих пор эти вопросы остаются в значительной мере открытыми. По многим ключевым параметрам накопления и использования человеческого капитала в России сколько-нибудь надежные количественные оценки отсутствуют. Вместе с тем очевидно, что наличие аналитической информации по данному кругу проблем имеет принципиально важное значение для формирования как образовательной политики, так и политики занятости, которые были бы адекватны сегодняшнему этапу развития российского общества.

1.9. Сохраняющийся информационный вакуум во многом связан с отсутствием представительных баз данных об изменениях в образовательном и трудовом поведении россиян на протяжении длительных периодов времени. Практически единственным источником, позволяющим восполнить этот пробел, являются обследования Российского мониторинга экономического состояния и здоровья населения (РМЭЗ). Этим объясняется, почему эмпирический анализ трансформации человеческого капитала в рамках настоящего Проекта строится с использованием именно данных РМЭЗ.

1.10. РМЭЗ представляет собой общенациональное лонгитюдное обследование домохозяйств по широкому перечню вопросов, проводящееся в Российской Федерации по специально разработанной выборке, начиная с 1994 года. РМЭЗ проводится один раз в год за исключением 1997 и 1999 гг. Мониторинг проводят: Институт социологии РАН, Исследовательский Центр ЗАО «Демоскоп», Институт питания РАМН, ГУ-Высшая школа экономики, ЦЭФИР, Университет Северной Каролины в Чепл Хилле (США). В 2008 году в проведении РМЭЗ участвовала АНО ЦИСАЭП, которая, в частности, осуществляла разработку блока вопросов и сбор эмпирических данных по данному проекту.

К настоящему моменту база микро-данных РМЭЗ содержит результаты тринадцати волн. Количество обследуемых домохозяйств колеблется вокруг отметки пять тысяч. Выборка построена таким образом, что результаты обследования являются представительными (репрезентативными) по России в целом. База данных, наряду с множеством другой информации, содержит подробные сведения об образовательной и трудовой истории взрослых членов домохозяйств. Обследования за некоторые годы включали ретроспективные вопросы, относившиеся к дореформенному периоду, что позволяет отслеживать сдвиги, связанные с переходом от плановой системы к рыночной (более подробное описание выборки РМЭЗ см. в Методологическом комментарии).

1.11. С точки зрения задач настоящего Проекта база микро-данных РМЭЗ во многих отношениях является уникальной. Во-первых, РМЭЗ – единственное российское обследование домохозяйств, имеющее панельный характер и охватывающее длительный период времени; во-вторых, это одно из немногих обследований, содержащих данные о доходах и заработной плате; в-третьих, в нем собираются подробные сведения об образовательном поведении и образовательных планах респондентов; в-четвертых, оно значительно превосходит другие аналогичные обследования по объему информации о множестве других аспектов жизни российских домохозяйств. Важным дополнительным преимуществом является то, что в последнее обследование РМЭЗ 2008 года был включен специальный блок вопросов, посвященных характеристикам использования человеческого капитала. Все это создает благоприятные возможности для того, чтобы представить комплексную картину состояния и эволюции российского человеческого капитала, а также оценить перспективы его развития в будущем.

1.12. Главной целью настоящего Проекта было создание системы мониторинга, которая позволяла бы анализировать количественные и качественные изменения в характеристиках человеческого капитала, накопленного российским обществом. В настоящем Аналитическом отчете анализ этих изменений строится на основе данных всех волн РМЭЗ с 1994 г. по 2008 г. В будущем этот анализ может быть продолжен и проводиться на регулярной основе в режиме ежегодного мониторинга.

1.13. В соответствии с поставленной целью основными задачами настоящего Проекта являлись:

анализ количественных и качественных характеристик человеческого капитала, которым обладают различные социально-демографические группы российского общества;
изучение активности в инвестировании в человеческий капитал представителей различных социально-демографических групп;
анализ эффективности использования человеческого капитала;
анализ эффективности функционирования ключевых механизмов, обеспечивающих приращение человеческого капитала и повышение капитализации российского общества (образование, практический опыт и др.).

1.14. Можно ожидать, что решение этих задач позволит получить целостное представление о состоянии и эволюции человеческого капитала России в пореформенный период, его структурных характеристиках и экономической отдаче, его влиянии на образовательное и трудовое поведение работников. Результаты, полученные в ходе реализации Проекта, способны существенно улучшить информированность российского общества, а также государственных органов, ответственных за принятие решений, о состоянии, трансформации и перспективах развития российского человеческого капитала; наладить мониторинг процессов накопления человеческого капитала в российском обществе; оценить степень готовности перехода российского общества к экономике, основанной на знаниях.

1.15. Сложностью рассматриваемых проблем объясняется то, что итоговый Аналитический отчет по настоящему Проекту состоит из нескольких самостоятельных разделов, посвященных различным аспектам накопления и использования человеческого капитала в России. В Заключении суммируются наиболее значимые результаты, полученные в ходе мониторинга на основе данных обследований РМЭЗ. Таблицы и графики вынесены в приложение.

2. Общетеоретические представления

2.1. Теория человеческого капитала сформировалась на рубеже 1950-1960-х годов, в основном благодаря усилиям американских экономистов из Чикагского университета – Г. Беккера, Т. Шульца и др. (Becker, 1964; Schultz, 1963). С тех пор понятие человеческого капитала стало общеупотребительным и прочно вошло в лексикон не только экономистов, но и политиков. В экономической теории под «человеческим капиталом» принято понимать запас знаний, навыков и способностей, которые есть у каждого человека и которые могут использоваться им либо в производственных, либо в потребительских целях. Он – человеческий, потому что воплощен в личности человека, он – капитал, потому что является источником или будущих доходов, или будущих удовлетворений, или того и другого вместе. Словосочетание «человеческий капитал» – не метафора, а строгое научное понятие, которое полностью подпадает под стандартное определение капитала, выработанное экономической наукой. (В этом его отличие от таких преимущественно метафорических выражений как «социальный» или «культурный капитал».) Инвестиции в человеческий капитал, подобно любым другим инвестициям, предполагают, что человек жертвует чем-то меньшим сегодня ради получения чего-то большего завтра. Но поступать так он станет только в том случае, если рассчитывает, что его затраты окупятся и вернутся с отдачей. В этом смысле вложения в человека представляют собой одну из форм распределения ресурсов во времени, когда настоящие блага в той или иной пропорции «обмениваются» на будущие.

2.2. Отличительная черта человеческого капитала – неотделимость от личности своего носителя. Эта его особенность имеет множество важных теоретических и практических следствий. Так, для «обычного» капитала на рынке имеются два ряда наблюдаемых цен – во-первых, на его активы и, во-вторых, на потоки доставляемых им услуг (станок или здание можно купить, а можно взять в аренду). В отличие от этого человеческий капитал можно только «арендовать» (наняв работника), поскольку в современных (нерабовладельческих) обществах сам человек не может быть предметом купли-продажи. В результате имеется только один ряд наблюдаемых цен – платежи за «аренду» человеческого капитала, что серьезно затрудняет стоимостную оценку его накопленных запасов. В остальном человеческий капитал подобен физическому: он представляет собой благо длительного пользования, но с ограниченным сроком службы; как и любой другой исчерпаемый ресурс, он требует расходов по «ремонту» и содержанию; он может морально устаревать еще до того, как произойдет его физический износ; его ценность может расти и падать в зависимости от изменений в предложении комплементарных (взаимодополняющих) производственных факторов и в спросе на их совместные продукты. В то же время со статистической точки зрения человеческий капитал обладает важным преимуществом: для него существуют «натуральные» измерители, которые – при всей их условности – значительно расширяют возможности анализа (для «обычного» капитала такие натуральные измерители недоступны в принципе). Это, во-первых, число накопленных лет обучения и, во-вторых, доли работников, имеющих образование определенного уровня.

2.3. Основными видами вложений в человека считаются образование, производственная подготовка, охрана здоровья, миграция, поиск информации на рынке труда, рождение и воспитание детей. Образование и подготовка на производстве увеличивают объем человеческого капитала, охрана здоровья продлевают срок его «службы», миграция и поиск информации на рынке труда способствуют повышению цен за его услуги, рождение и воспитание детей воспроизводят его в следующем поколении. Однако в более узком, практическом смысле под инвестициями в человеческий капитал чаще всего понимаются затраты на образование и производственную подготовку, поскольку именно они представляют собой специализированный вид деятельности по формированию знаний, навыков и умений.

2.4. Различают общий и специфический человеческий капитал. Общие знания и навыки представляют ценность безотносительно к тому, где они были получены, так как могут находить применение во множестве самых разных мест (пример – умение работать на персональном компьютере). Специфические знания и навыки могут использоваться только там, где были получены, так что при переходе на другое место работы они утрачивают какую-либо ценность (пример – умение работать на уникальном станке, который есть только на данной фирме). Естественно, что большинство знаний и навыков, имеющихся у людей, не являются ни полностью общими, ни полностью специфическими; это всегда вопрос степени. Тем не менее, нетрудно убедиться, что подготовка в рамках системы формального образования ориентирована на производство преимущественно общего, тогда как подготовка непосредственно на рабочих местах – преимущественно специфического человеческого капитала.

2.5. Отдачу от человеческого капитала можно рассматривать под несколькими различными углами зрения. Во-первых, она может выступать как в денежной (пример – более высокие заработки работников с более высоким образованием), так и в неденежной форме (пример – приобретенная благодаря длительным занятиям способность наслаждаться классической музыкой). Во-вторых, в ней можно выделить потребительскую и инвестиционную составляющие. Образование будет представлять непосредственную потребительскую ценность, если человек извлекает полезность (положительную или отрицательную) из самого процесса обучения. (Так, студенту может быть чрезвычайно интересно общаться со своими однокурсниками; вместе с тем сдача экзаменов может быть для него источником сильнейших стрессов.) В отличие от этого инвестиционная ценность образования определяется теми выгодами, которые оно способно приносить уже после окончания учебы. Наконец, можно говорить о внутренних (частных) и внешних (экстернальных) эффектах, связанных с инвестициями в человека. Частные выгоды достаются ему самому, экстернальные – третьим лицам (примеры последних – тишина, которой наслаждаются окрестные жители в то время, пока дети находятся в школе; повышенная склонность к благотворительности, присущая более образованным людям, и т. д.)

2.6. Существует три основных канала, по которым образование и подготовка на рабочих местах могут воздействовать на благосостояние общества. Во-первых, они делают работников способными к более сложному и более производительному труду. Во-вторых, помогают людям лучше, более умело и рационально распоряжаться своими материальными ресурсами и ресурсами своего времени. Этот «аллокационный эффект» выражается, в частности, в том, что более образованные лица обычно первыми начинают осваивать новые технологии и продукты и внедрять их в свою производственную и потребительскую практику. В итоге от этого выигрывают не только они, но и все общество в целом, поскольку путь от появления новаций до их всеобщего применения сокращается. Наконец, в-третьих, накопление человеческого капитала повышает не только скорость, с какой распространяются, но и скорость, с какой генерируются научные, технические и организационные открытия и изобретения. Таким образом, его положительное воздействие на благосостояние общества основывается на трех механизмах: а) поддержании запаса «старых», давно освоенных знаний путем передачи их из поколения в поколение; б) обеспечении более быстрого доступа к ранее неизвестным, лишь недавно появившимся знаниям; в) активизации производства новых, еще не существующих знаний (Капелюшников, 1985).

2.7. Так как учет различных неденежных и экстернальных эффектов затруднен, на практике отдача на человеческий капитал чаще всего оценивается исходя из одних только денежных выгод, которые он доставляет. Естественно, что полученные таким образом оценки эффективности следует воспринимать лишь как минимально возможные. Представление о величине денежного «дохода» от человеческого капитала можно получить, сравнивая пожизненные заработки групп с различными уровнями образования. Так, разность между пожизненными заработками лиц с высшим и с полным средним образованием дает огрубленную оценку той «премии», которую обеспечивает обладание вузовским дипломом. Что касается издержек образования, то помимо прямых расходов (таких как плата за обучение и т.п.) в их состав входят потерянные заработки. Это заработки, которые были бы получены учащимися, если бы вместо учебы они сразу пошли работать. Расчеты показывают, что именно потерянные заработки составляют основную часть общей стоимости обучения.

2.8. Поскольку издержки и выгоды образования относятся к разным моментам времени, их прямое сопоставление оказывается некорректным: предварительно их необходимо дисконтировать (привести к одному моменту времени). Соотнеся дисконтированные величины выгод и издержек, связанных с инвестициями в человеческий капитал, можно оценить норму его отдачи. При оценке частных норм отдачи учитываются выгоды и издержки только для самих обладателей человеческого капитала, при оценке социальных – выгоды и издержки для всего общества. Однако на практике при подсчете норм отдачи обычно используется менее громоздкая процедура, которая заключается в оценивании параметров регрессионного уравнения, где зависимой переменной является логарифм заработков, а независимыми переменными – различные индивидуальные характеристики работников, включая полученное ими образование. Приняв некоторые упрощающие предпосылки можно показать, что норма отдачи человеческого капитала будет измеряться коэффициентом регрессии перед переменной числа лет обучения. Впервые такой подход был применен Дж. Минцером (Mincer, 1974) и в его честь уравнение заработков стали называть «минцеровским». Это – один из немногих случаев в современном эконометрической практике, когда между теоретическим понятием и эмпирической оценкой существует прямое взаимно-однозначное соответствие.

3. Общий человеческий капитал: количественные характеристики

3.1. Обобщенным показателем запасов общего человеческого капитала, которыми располагает та или иная экономика, можно считать среднее число накопленных лет образования. РМЭЗ является единственным источником данных, позволяющим получать такие оценки как для всей российской экономики, так и отдельных ее секторов. В других доступных источниках – переписях населения или Обследованиях населения по проблемам занятости (ОНПЗ) Росстата – необходимые для этого данные отсутствуют.

3.2. По состоянию на 2008 г. среднее число накопленных лет образования в расчете на одного респондента РМЭЗ равнялось 12,5 годам. В расчете на одного занятого оно было еще выше, приближаясь к отметке 13 лет. Согласно данным РМЭЗ, в 2008 г. на одного "среднестатистического" россиянина приходилось около 10 лет обучения в общеобразовательной школе, более полугода – в системе НПО, около года – в ссузах и около полутора лет – в вузах (Таблица 1). Близкие результаты дает расчет по занятым (Таблица 2). Малозаметным является вклад обучения на разного рода профессиональных курсах – 0,06 года. Столь низкий показатель свидетельствует о достаточно слабом развитии системы непрерывного (дополнительного) образования (образования для взрослых). (Более подробно эта тема обсуждается ниже, в Разделе 6.)

3.3. Приведенные оценки представляют собой среднее число накопленных лет образования в расчете на всех обследуемых лиц независимо от особенностей их индивидуальных образовательных траекторий. Показатели средней продолжительности различных видов формальной подготовки, но уже только для тех, кто реально ее получал, представлены на Рис. 1. Они не содержат ничего неожиданного, отражая хорошо известные общие принципы построения российской системы образования. Из них следует, что средний срок пребывания в учебных заведениях того или иного типа у тех, кто реально в них обучался, составляет: в общеобразовательных школах – около 10 лет; в ПТУ – 2-2,5 года; в ссузах – 3 года; в вузах – приблизительно 4,5 года. Это примерно совпадает с "официальной" продолжительностью обучения, установленной для соответствующих учебных заведений. Обучение на профессиональных курсах длится в среднем около 1,5 лет.

3.4. В течение последних полутора десятилетий (1995-2008 гг.) процесс накопления общего человеческого капитала шел в России достаточно бурными темпами. Как следует из данных, приводимых в Таблицах 1-6, у всего населения среднее число накопленных лет образования выросло за этот период на целый год – с 11,5 до 12,5, у женщин – на 1,3 года (с 11,5 до 12,8), у мужчин – на 0,8 года (с 11,4 до 12,8). У занятых темпы прироста среднего числа накопленных лет образования были примерно такими же.

3.5. На Рис. 2 и 3 представлено распределение как всего, так и занятого населения по числу накопленных лет образования в 1995, 2000, 2005 и 2008 гг. Все кривые достигают пика в точке "11 лет", что соответствует продолжительности обучения в полной средней школе. Такое количество накопленных лет образования в разные годы имели порядка 16-18% респондентов. Хорошо различим на графиках и локальный пик в точке 15 лет, что примерно соответствует продолжительности другого широко распространенного варианта получения образования "средняя школа + вуз". Видно, что с течением времени левый хвост кривых постепенно укорачивался, тогда как правый удлинялся. К примеру, доля работников с продолжительностью формальной подготовки менее 7 лет уменьшилась за последние полтора десятилетия почти вдвое – с 1,6% в 1995 г. до 0,2% в 2008 г. И, наоборот, доля работников с продолжительностью формальной подготовки свыше 16 лет за тот же период почти вдвое увеличилась – с 4,8% в 1995 г. до 9,0% в 2008 г.

3.6. По числу накопленных лет образования горожане на 1,5 года превосходят сельчан – 12,9 против 11,4 (Рис. 4). Этот разрыв практически целиком объясняется неравным доступом городских и сельских жителей к двум верхним этажам образовательной пирамиды – среднему и высшему профессиональному образованию.

3.7. Частный сектор аккумулирует меньший объем общего человеческого капитала в расчете на одного работника, чем государственный – 12,8 лет против 13,3 года (Рис. 5). Особенно существенным оказывается проигрыш частного сектора по продолжительности обучения работников в ссузах и вузах, т.е. на самых продвинутых ступенях образования. Вместе с тем по средней продолжительности обучения на курсах те, кто трудится в частном секторе, превосходят (хотя и не намного), тех, кто трудится в государственном секторе.

3.8. С возрастом число накопленных лет образования монотонно убывает: если в младшей группе (20-29 лет) оно составляет 13,3 года, то в старших (50-59 лет и 60-64 года) – 12,3-12,4 года (Таблица 7). Основная часть этого разрыва объясняется неодинаковой продолжительностью формальной подготовки разных когорт, во-первых, в общеобразовательных школах и, во-вторых, в вузах. В школах молодые поколения "просиживают" сейчас примерно на 0,7 года дольше, а в вузах – на 0,3-0,6 года дольше, чем это делали старшие поколения.

3.9. Вполне предсказуемо, что работники, относящиеся к более квалифицированным профессиональным группам, располагают большими по объему запасами человеческого капитала, чем работники, относящиеся к менее квалифицированным профессиональным группам. Так, среднее число накопленных лет образования, приходящееся на одного руководителя, составляет 14,4 года, на одного специалиста высшего уровня квалификации – 15,4 года, на одного специалиста среднего уровня квалификации – 13,9 года. Аналогичные оценки по представителям рабочих профессий выглядят намного скромнее: квалифицированные рабочие – 12 лет, полуквалифицированные – 11,5 лет, неквалифицированные – 11,4 года (Таблица 8). С одной стороны, разрыв в объемах накопленного человеческого капитала между группами, располагающимися по краям профессионально-квалификационной иерархии, можно оценить как весьма значительный – порядка 4 лет. С другой стороны, нельзя не отметить поразительно высокую продолжительность формальной подготовки, которую имеют российские работники, занимающие даже самые неквалифицированные рабочие места.

3.10. Среди отраслей лидерами по объемам накопленного человеческого капитала в расчете на одного работника выступают финансы, государственное управление, наука и образование, тогда как аутсайдерами – сельское хозяйство и ЖКХ (Таблица 9). У "лидеров" среднее число накопленных лет образования варьирует в диапазоне 14-15 лет, у "аутсайдеров" – в диапазоне 11-12 лет. Среди отраслей промышленности наиболее обученной рабочей силой располагает ВПК (со средней продолжительностью формальной подготовки работников 13,7 года), наименее обученной – легкая и пищевая промышленность (со средней продолжительностью формальной подготовки работников 11-12 лет).

3.11. Как выглядит запас человеческого капитала, накопленный Россией, в свете международных сопоставлений? По оценкам Бэрроу и Ли (Barro and Lee, 2001), в 2000 г. она имела один из самых высоких в мире образовательных уровней (Таблица 10). Для населения в возрасте 15 лет и старше средняя фактическая продолжительность обучения достигала 10 лет (десятое место в выборке Бэрроу и Ли), для населения в возрасте 25 лет и старше – 10,5 года (седьмое место в выборке Бэрроу и Ли). Если вместо данных Бэрроу и Ли использовать данные РМЭЗ, то показатели для России оказывается еще выше – 11,3 года. Как показывают Рис. 6 и 7, Россия являлась очевидным «аутлайером», располагаясь далеко над линией тренда. Это означает, что образовательный уровень ее населения намного выше, чем в других странах, относящихся к той же, что и она, доходной категории. По среднему числу лет обучения она опережает не только другие страны BRIC и другие переходные страны, но также и большинство развитых стран. Если использовать данные РМЭЗ, то для населения в возрасте 25 лет и старше ее «отрыв» от Германии составит 1,5 года, от Японии – 1,6 года, от Великобритании – 1,9 года, от Франции – 2,9 года. Из всех стран, включенных в Таблицу 10, впереди России оказываются только США, от которых в 2000 г. она отставала на 1 год.

4. Особенности образовательной структуры

4.1. Не является ли столь внушительный по международным меркам запас человеческого капитала всего лишь «наследством», доставшимся России от предшествующей системы? В российской экономике переходный кризис была настолько глубоким и затяжным, что вполне мог подорвать стимулы к его накоплению. В таком случае высокий образовательный уровень российской рабочей силы следовало бы считать сугубо краткосрочным феноменом и уже в ближайшие годы ожидать заметного отката назад.

4.2. Однако имеющиеся данные не подтверждают этого предположения. Из них следует, что в пореформенный период российская экономика продолжала активно подпитываться работниками со все более высокой формальной подготовкой. Как свидетельствует Таблица 11, в последние полтора десятилетия в образовательной структуре российского населения произошли радикальные сдвиги. Особенно впечатляющими они были по краям образовательной шкалы. Так, по данным РМЭЗ, доля лиц с неполным средним образованием и ниже сократилась с 22% в 1995 г. до 14% в 2008 г., тогда как доля лиц с высшим образованием увеличилась с 16% до почти 21%. В основе этого процесса лежал механизм смены поколений: непрерывное улучшение образовательной структуры обеспечивалось уходом старших поколений с более низкой формальной подготовкой и их замещением молодыми поколениями с более высокой формальной подготовкой. Сдвиги в центральной части образовательной шкалы – для групп с полным средним, начальным профессиональным и средним профессиональным образованием – были менее выраженными. Как правило, изменения в их "представительстве" не выходили за пределы 1-2 процентных пунктов. Первый наиболее общий вывод, который можно сделать уже на этом этапе анализа, состоит в том, что переходный кризис не смог прервать действие долгосрочной тенденции к опережающему росту численности лиц с наиболее высокой (вузовской) подготовкой: спрос на нее устойчиво рос как в 1990-е, так и в 2000-е годы.

4.3. Стандартная классификация уровней образования дает неполное представление о внутренней неоднородности запаса человеческого капитала, накопленного российской экономикой. Дело в том, что российская образовательная система организована так, что за одним и тем же наименованием могут скрываться заметно отличающиеся типы образования. Так, в состав обладателей начального профессионального образования могут входить лица: а) окончившие неполную среднюю школу и прошедшие затем обучение в ПТУ без получения аттестата о полном (общем) среднем образовании; б) окончившие неполную среднюю школу, прошедшие затем обучение в ПТУ и получившие там аттестат о полном (общем) среднем образовании; в) окончившие полную среднюю школу и уже затем прошедшие обучение в ПТУ. Аналогичным образом обладателями среднего профессионального образования могут считаться лица: а) окончившие неполную среднюю школу, прошедшие затем обучение в ссузе и получившие там аттестат о полном (общем) среднем образовании; б) окончившие полную среднюю школу и уже затем прошедшие обучение в ссузе. Очевидно, что все это не совпадающие образовательные траектории, предполагающие накопление очень разного по качеству и объему человеческого капитала.

4.4. РМЭЗ – единственный источник данных, позволяющий выявлять неоднородность, скрывающуюся за такими общепринятыми обозначениями как "начальное профессиональное" или "среднее профессиональное" образование. Согласно этим данным, среди респондентов РМЭЗ с начальным профессиональным образованием в 2008 г. 18,8% имели лишь основное общее образование (начальное профессиональное на базе неполного среднего); 45,3% – среднее полное (общее) образование, которое они получили обучаясь в ПТУ (начальное профессиональное, совмещенное с законченным общим средним); наконец, 35,9% имели аттестат об окончании полной средней школы, полученный еще до поступления в ПТУ (начальное профессиональное сверх полного общего среднего). Аналогичные оценки по занятому населению составляют 16,4%, 47,9% и 35,7%. Таким образом, лишь у трети выпускников ПТУ начальное профессиональное образование оказывается дополнительным по отношению к полученному ими ранее полному среднему образованию.

4.5. Среди респондентов РМЭЗ со средним профессиональным образованием в 2008 г. 36% имели полное (общее) среднее образование, которое они получили учась в техникуме (среднее профессиональное, совмещенное с законченным общим средним), и 64% имели аттестат об окончании полной средней школы, полученный еще до поступления в техникум (среднее профессиональное сверх полного общего среднего). Результаты по занятым практически совпадают с этими оценками – соответственно 35,9% и 64,1%. Это означает, что примерно у трети выпускников ссузов среднее профессиональное образование является фактически вторичным, а не третичным (соответствует второй, а не третьей ступени Международной стандартной классификации образования). Приведенные данные подтверждают, что в российских условиях как начальное, так и среднее профессиональное образование отличаются крайне высокой степенью внутренней неоднородности. Это очень важное обстоятельство, которое необходимо учитывать при анализе их экономической отдачи (подробнее об этом см. ниже, Раздел 13).

4.6. Среди женщин процесс улучшения образовательной структуры шел в последние десятилетия значительно активнее, чем среди мужчин (Таблицы 12-13). Так, если в 1995 г. женщины "отставали" от мужчин по доле лиц с неполным средним образованием и ниже примерно на 1,5 п. п. (21,4% против 23,0%) и примерно на те же 1,5 п.п. опережали мужчин по доле лиц с высшим образованием (16,9% против 15,6%), то в к 2008 г. оба гендерных разрыва выросли до 5 п.п. Так, в 2008 г. неполное среднее образование и ниже имели 12% женщин и примерно 17% мужчин, тогда как высшее – 23% женщин и 18% мужчин.

4.7. Резко возросший гендерный разрыв в обладании вузовской подготовкой опровергает популярный тезис о том, что взрывной скачок спроса на высшее образование, отмечавшийся в России в последние десятилетия, был по преимуществу связан с мотивами уклонения от призыва в армию. Будь это так, то тогда доля обладателей вузовских дипломов среди мужчин должна была бы расти намного быстрее, чем среди женщин. Однако, как мы убедились, реально наблюдавшееся соотношение между гендерными потоками было обратным. Это означает, что мотивам уклонения от призыва в армию нельзя приписывать определяющего значения.

4.8. У занятых темпы образовательного апгрейдинга были не менее высокими, чем у всего населения (Таблицы 14-16). По данным РМЭЗ, в 2008 г. обладателями третичного образования (высшего и среднего профессионального) являлись 48% работников (среди женщин почти 60%, среди мужчин около 40%). При этом с российского рынка труда почти исчезли работники с неполным средним или даже более низким образованием: в 2008 г. среди респондентов РМЭЗ их не набиралось даже 10%. Фактически можно говорить о почти полном вымывании из российской экономики работников, не пошедших дальше неполной средней школы. В результате очень скоро она может столкнуться с острым дефицитом неквалифицированной рабочей силы: либо ее придется «импортировать» из-за рубежа, все активнее привлекая мигрантов, либо резко повышать оплату за подобный труд, делая его минимально привлекательным для лиц со сравнительно высоким образованием.

4.9. Гендер – не единственный признак, по которому в образовательной структуре российского населения отмечается сильная дифференциация. Не менее значительная вариация наблюдается, например, для разных возрастных когорт. Как видно из Таблицы 17, с возрастом доля лиц со средним профессиональным образованием постепенно снижается, тогда как доля лиц с высшим образованием – возрастает. Правда, в случае высшего образования для двух крайних возрастных групп – самой младшей (20-29 лет) и самой старшей (60-64 года) – эта закономерность нарушается. С одной стороны, в когорте 20-29 лет показатели охвата высшим образованием оказываются ниже, чем в следующих за ней когортах 30-39 и 40-49 лет. Объясняется это тем, что многие ее представители еще не вышли из студенческого возраста, так что вузовские дипломы будут получены ими позднее. С другой стороны, в когорте 60-64 показатели охвата высшим образованием оказываются выше, чем в предшествующих ей когортах 40-49 и 50-59 лет. Объясняется этот парадоксальный результат неодинаковой вероятностью дожития до пожилого возраста у лиц с разными уровнями образования. У тех, кто имеет высшее образование, она, как известно, заметно выше, и это приводит к тому, что с определенного момента доля обладателей вузовских дипломов начинает идти не вниз, а вверх по мере увеличения возраста.

4.10. Образовательная структура населения сильно варьирует также в зависимости от типа поселения. Как видно из Рис. 8, среди городских жителей доля обладателей высшего образования в два, а обладателей среднего профессионального образования – в полтора раза выше, чем среди сельских. Напротив, основная масса малообразованного населения (с неполным средним образованием и ниже) концентрируется на селе. Так, если среди сельских жителей дальше неполной средней школы не пошел каждый четвертый, то среди городских лишь каждый десятый.

4.11. Достаточно неожиданно, но по насыщенности работниками с высокой формальной подготовкой частный сектор явно, причем очень сильно, проигрывает государственному (Рис. 9). Так, на частных предприятиях высшее образование есть у 23% работников, а на государственных у 33%. Аналогичный, хотя и менее резкий разрыв наблюдается по доле работников со средним профессиональным образованием: 22% против 27% соответственно. Можно указать на две главных причины столь значительной межсекторальной асимметрии. Во-первых, это внутренняя неоднородность частного сектора, в состав которого входит множество небольших предприятий, занимающихся простейшими видами экономической деятельности и потому предъявляющих активный спрос на малообученную рабочую силу. Во-вторых, это принадлежность к государственному сектору таких отраслей как управление, образование и наука с высокой концентрацией работников, имеющих вузовские дипломы.

4.12. Распределение работников с различными уровнями образования по профессиям дает представление о том, на каких рабочих местах чаще всего используется накопленный ими человеческий капитал. Таблица 18 наглядно демонстрирует, как по мере спуска по ступеням образовательной лестницы происходит постепенный сдвиг от наиболее квалифицированных к наименее квалифицированным специальностям. Как и можно было бы ожидать, обладатели вузовских дипломов концентрируются в двух первых профессионально-квалификационных группах. Подавляющее их большинство принадлежат к категориям либо руководителей (11%), либо специалистов высшего уровня квалификации (48%). Выпускники ссузов чаще всего становятся специалистами среднего уровня квалификации (28%); немало среди них также специалистов высшего уровня квалификации (13%) и работников сферы обслуживания (13%). Большинство работников с начальным профессиональным образованием трудятся в качестве квалифицированных, полуквалифицированных и, что несколько неожиданно, также неквалифицированных рабочих. Примерно в тех же профессиях концентрируется и занятость работников с законченным и незаконченным средним образованием. Чрезвычайно специфичен профессиональный профиль низшей образовательной группы (с начальным образованием), в которой почти две трети занятых трудятся в качестве неквалифицированных рабочих. Даже доступ к профессиям полуквалифицированных рабочих оказывается для них серьезно ограничен.

4.13. Вместе с тем данные, представленные в Таблице 18, позволяют предположить, что у значительной части российских работников полученное образование является явно избыточным по отношению к той квалификации, которая реально необходима для работы по избранным ими профессиям. По самым минимальным оценкам, к работникам, чей человеческий капитал недоиспользуется, можно отнести около 40% обладателей высшего, около 50% обладателей среднего и около 20% обладателей начального профессионального образования (в Таблице 18 соответствующие подгруппы выделены курсивом). Это свидетельствует либо о крайне низком качестве имеющегося у них человеческого капитала, либо о нерациональном его использовании, когда работники с высокой формальной подготовкой оказываются вынуждены заниматься малоквалифицированными видами труда. (Более подробно проблема использования человеческого капитала обсуждается ниже, в Разделе 9.)

4.14. Оценки, характеризующие образовательную структуру занятости по различным видам экономической деятельности, представлены в Таблице 19. Из них следует, что к числу наиболее интеллектуалоемких отраслей российской экономики можно отнести финансы, государственное управление, образование и науку, где высшее образование имеют от половины до почти двух третей всех работников. Противоположный полюс представлен сельским хозяйством и ЖКХ, где высшее образование есть лишь у примерно 10% занятых. Среди отраслей промышленности работники с высшим образованием более всего востребованы в ВПК (42%) и нефтегазовом комплексе (35%), тогда как менее всего – в легкой и пищевой промышленности (15%). Максимальной долей работников со средним профессиональным образованием располагают здравоохранение и машиностроение, с начальным профессиональным –строительство, легкая и пищевая промышленность, с полным средним – сельское хозяйство и ЖКХ, с неполным средним и начальным – сельское хозяйство.

4.15. Анализ показателей охвата населения образованием разного уровня подтверждает, что по формальным признакам Россия действительно является одной из самых высокообразованных стран в мире (Таблица 20). Так, в 2002 г. среди россиян в возрасте 25-64 лет 89% имели образование выше незаконченного среднего – лучший показатель среди всех стран, охватываемых регулярной статисткой ОЭСР. (Для сравнения: для Бразилии аналогичный показатель составляет лишь 30%.) Еще более поразительно, что в стране с таким сравнительно невысоким уровнем душевого ВВП как Россия примерно половина населения имеют третичное образование (высшее и среднее профессиональное). Так, в 2002 г. обладателями третичного образования в возрасте 25-64 года являлись почти 45,5% респондентов РМЭЗ. По данным Общероссийской переписи населения 2002 г., их было еще больше – 56,9%. (Расхождение с официальными данными связано с тем, что в выборке РМЭЗ несколько недопредставлены обладатели среднего профессионального образования, в то время как сверхпредставлены обладатели полного среднего и начального профессионального образования – подробнее об этом см. Методологический комментарий). Но какими бы оценками мы ни оперировали – официальными или обследований РМЭЗ, вывод о том, что по доле лиц с третичным образованием Россия входит в группу мировых лидеров, все равно остается в силе. Показатели по России оказываются существенно выше, чем у следующей за ней Канады, и в несколько раз выше, чем у других постсоциалистических стран, где охват третичным образованием не достигает даже отметки 15%.

4.16. Еще благоприятнее выглядит образовательная структура занятого населения: и по доле работников с образованием выше незаконченного среднего (93-94%), и по доле работников с третичным образованием (64% по официальным данным, 59% по данным РМЭЗ) Россия удерживает первое место в мире. Так, занятых с третичным образованием насчитывается в ней (в относительном выражении) в полтора-два раза больше, чем в Великобритании, Германии или Франции. Для страны с не слишком хорошо работающей экономикой, лишь недавно вышедшей из глубокой и затяжной трансформационной рецессии подобное достижение нельзя не признать поразительным.

4.19. В значительной мере это неожиданное «первенство» России обеспечивается сверхвысокой пропорцией лиц, имеющих третичное образование типа B (ссузы в российской терминологии)[1] . Однако и по доле лиц с третичным образованием типа A (вузы в российской терминологии) Россия входит в десятку мировых лидеров. Так, в 2002 г. в выборке стран, по которым имеется регулярная статистика ОЭСР, с результатом 21% она делила девятое-десятое место с Японией. На Рис. 10 и 11 отчетливо видно, что и в данном отношении Россия точно так же оказывается «аутлайером»: стран со столь парадоксальным сочетанием показателей душевого ВВП и охвата третичным образованием мировая практика больше не знает.

4.20. Россияне охотно инвестируют в образование. Однако в последние десятилетия образовательная динамика стала приобретать все более автономный характер, слабо увязанный с реструктуризацией экономики. "Погоня" за дипломами все более высокого уровня превратилась в безостановочный, самоподдерживающийся процесс. Оборотной стороной высокого престижа образования становится неуклонное повышение доли лиц с высшим образованием, создающее предпосылки к «переинвестированию» в образование и дефициту низкоквалифицированного персонала, покрываемого притоком мигрантов из-за рубежа.

5. Специфический человеческий капитал: количественные характеристики

5.1. Общепринятым показателем, измеряющим величину специфического человеческого капитала, является продолжительность "специального стажа", т.е. количество времени, отработанное работником на одном и том же месте. Чем дольше человек остается на какой-либо фирме, тем больший объем знаний и умений, имеющих ценность именно для нее, он приобретает. Но чем больше таких знаний и умений он приобретает, тем сильнее становится заинтересованность фирмы в том, чтобы он продолжал работать на ней и дальше. Инвестиции в специфический человеческий капитал могут осуществляться по двум основным каналам – либо в форме производственной подготовки (on-the-job-training), либо в форме накопления опыта непосредственно по ходу трудовой деятельности работников (learning-by-doing).

5.2. Известно, что плановая экономика была ориентирована на обеспечение как можно более длительной (в идеале – пожизненной) привязки работников к их рабочим местам (велась жесткая борьба с "летунами", объем социальных льгот и гарантий, предоставлявшихся каждым предприятием, впрямую зависел от того, как долго человек на нем поработал, и т.д.). В этих условиях было бы естественно ожидать, что российская экономика должна была унаследовать от прежней системы значительные объемы специфического человеческого капитала, т.е. что средняя продолжительность специального стажа российских работников должны быть очень высокой. Однако результаты обследований РМЭЗ опровергают это предположение: реальная ситуация оказывается прямо противоположной. Они свидетельствуют, что специальный стаж, имеющийся у российской рабочей силы, был и остается предельно "укороченным". В настоящее время он составляет менее 7 лет против 10-12 лет в странах Западной Европы или Японии (Lehmann and Wadsworth, 1999). Это означает, что российская экономика вынуждена жить с рабочей силой, которая имеет недостаточные по международным меркам запасы специфического человеческого капитала. Оборотная сторона этого явления – высокая текучесть кадров. (Как известно, по интенсивности оборота рабочей силы Россия намного превосходит подавляющее большинство других переходные экономик.)

5.3. Согласно данным РМЭЗ, уже в 1994 г. средняя величина специально стажа российских работников составляла лишь 8,1 года, а к 2008 г. она уменьшилась до еще более низкой отметки – 6,9 года (Таблица 21). Отсюда можно сделать вывод, что запас специфического человеческого капитала, который имелся у российской рабочей силы, на протяжении последних полутора десятилетий постепенно иссякал. Рассуждая в терминах теории капитала, можно было бы сказать, что в течение всего этого периода масштабы его ежегодного "выбытия" существенно превосходили масштабы ежегодно направлявшихся в него "инвестиций".

5.4. Причины непрерывно нараставшего дезинвестирования в специфический человеческий капитал становятся более понятными, если обратиться данным о распределении российских работников по продолжительности специального стажа. Как показывает Таблица 22, заниженные объемы специфического человеческого капитала являются прямым следствием непропорционально высокой доли "новичков" с продолжительностью работы на одном и том же месте менее года. На протяжении всего рассматриваемого периода они составляли примерно треть (!) от общей численности занятых. Говоря иначе, в каждый данный момент времени примерно треть всех работников имели запас специфического человеческого капитала, близкий к нулевому, так как трудились на своих предприятиях менее года. Столь высокий процент "новичков" служит наглядным свидетельством непрерывного крупномасштабного перетряхивании персонала, осуществляемого российскими предприятиями. Казалось бы, оно должно была остаться в прошлом – в "шоковых" 1990-х годах, но данные РМЭЗ ясно показывают, что это не так. Из них следует, что экономический рост способствовал не уменьшению, а, напротив, еще большему увеличению масштабов межфирменного оборота рабочей силы.

5.5. Однако такое объяснение нельзя признать достаточным. Дело в том, что доля "новичков" с максимально коротким специальным стажем (до 1 года) за последние полтора десятилетия почти не изменилась: она уже была очень высокой в начале анализируемого периода и продолжала оставаться примерно такой же в его конце. Действительно заметные сдвиги наблюдались на противоположном полюсе шкалы распределения работников по продолжительности специального стажа. Как следует из данных, представленных в Таблице 22, в течение этого периода имело место резкое – почти на 10 п.п. – падение доли "старожилов" с максимально длительным специальным стажем (свыше 10 лет): с 31% в 1994 г. до 22% в 2008 г. Причиной столь резкого сокращения, по-видимому, стал уход с рынка труда старших поколений работников, большая часть трудовой жизни которых пришлась на эпоху плановой экономики и которые стремились как можно дольше держаться за одно и то же "постоянное" месте работы, рассматривая его сохранение как чрезвычайно ценный социальный капитал. Для следующих за ними поколений работников установка на длительное пребывание на одном и том же месте утратила статус нормы трудового поведения: даже на продвинутых этапах своей трудовой карьеры они демонстрируют достаточно сильную готовность к "перемене мест". Результатом этого межпоколенческого сдвига, скорее всего, и стало резкое – почти на треть – сокращение доли "старожилов", которое в свою очередь "потянуло" вниз среднюю величину специального стажа.

5.6. В показателях специального стажа наблюдается значительная вариация между различными социально-демографическими группами. Так, мужчины удерживаются на одном и том же месте в среднем существенно меньше, чем женщины: соответственно 6,1 и 7,6 года (Рис. 12). Впрочем, подобный гендерный разрыв характерен для рынков труда большинства стран мира. Различия по продолжительности специального стажа между городскими и сельскими жителями невелики: в среднем и те и другие хранят "верность" одному и тому же месту работы в течение примерно 7 лет. Зато работники государственного сектора склонны к намного более "оседлому" образу жизни, чем работники частного сектора: у первых средняя величина специального стаж приближается к 10 годам, тогда как у вторых едва превышает 5 лет.

5.7. Как и можно было бы ожидать, связь специального стажа с возрастом является однозначно положительной: чем старше работник, тем сильнее оказывается он "привязан" к своей нынешней работе (Рис. 12). Так, если в группе 20-29 лет средняя величина специального стажа составляет чуть более 2 лет, то в группе 60-64 года почти 16 лет. И все же во многих отношениях российская ситуация выглядит достаточно необычно. Проявляется эта "необычность" в том, что на протяжении 1990-2000-х годов средняя величина специального стажа последовательно снижалась во всех без исключения возрастных группах, причем особенно активно – в старших группах 40-49 и 50-59 лет, в которых она "просела" на 2-3 года.

5.8. Связь специального стажа с образованием носит нелинейный характер (Таблица 23). Наиболее сильную склонность к накоплению специфического человеческого капитала демонстрируют работники со средним профессиональным образованием (их специальный стаж превышает 8 лет). Почти не уступают им в этом отношении работники с высшим образованием (7,5 года). Быстрее всего "мигрируют" с занимаемых рабочих мест работники с неполным средним образованием, у которых показатели специального стажа не дотягивают даже до отметки 5 лет. Несколько большим постоянством отличаются обладатели начального профессионального (около 6 лет) и полного среднего образования (около 6,5 лет). (Из-за малого числа наблюдений мы оставляем без комментариев оценки, полученные для работников с начальным образованием.) В целом можно утверждать, что накопление общего человеческого капитала активизирует накопление специфического человеческого капитала: чем больше объем знаний и навыков, полученных работниками в рамках системы формального образования, тем больший объем специальных знаний и навыков приобретается ими позднее, непосредственно на рабочих местах. Говоря техническим языком, инвестиции в общий и специфический капитал находятся друг с другом в отношениях взаимодополняемости (комплементарности), а не взаимозаменяемости (субституции).

5.9. Сходные результаты дает анализ показателей специального стажа для различных профессионально-квалификационных групп (Рис. 13). У групп, занимающихся наиболее сложными видами труда, – руководителей, а также специалистов высшего уровня квалификации – его продолжительность достигает 8-10 лет. У групп, занимающихся наиболее простыми видами труда, – работников торговли и неквалифицированных рабочих – он оказывается примерно вдвое ниже – 4,5 года. В остальных группах специальный стаж варьирует в узком диапазоне от 6,5 до 7,5 лет, мало отличаясь от средних показателей по всей выборке. (Особый случай представляют сельскохозяйственные работники, которые, несмотря на достаточно низкую квалификацию, демонстрируют едва ли не самые высокие показатели специального стажа – около 10,5 лет. Этот результат естественно связать с высокой концентрацией в их составе лиц пожилого возраста, предпенсионного и пенсионного, а также с типичными для села более сильными ограничениями межфирменной мобильности.)

5.10. Среди отраслей абсолютным лидером по средней величине специального стажа выступает ВПК – 14 лет (Рис. 14). Достаточно высокие показатели демонстрируют также машиностроение и здравоохранение – свыше 10 лет. Противоположный полюс представлен торговлей и строительством, где они не превышают 4-5 лет. Скорее всего, в данном случае мы имеем дело с отраслями, где накопление специфического человеческого капитала обладает относительно небольшой экономической ценностью.

5.11. Снижение запасов специфического человеческого капитала является следствием его невостребованности рынком труда. Деятельность большинства российских предприятий строится исходя из краткосрочных, сиюминутных интересов. При столь узком временном горизонте планирования у них не возникает реальных стимулов к более полному и более рациональному использованию имеющегося человеческого капитала, особенно специфического капитала. Долгосрочные стратегии развития, при которых этот человеческий капитал мог бы быть востребован, плохо вписываются в ставшие привычными для них стереотипы экономического поведения.

6. Непрерывное (дополнительное) образование

6.1. В настоящее время можно считать общепризнанным, что традиционная модель с жестким разделением между периодом обучения, когда работники приобретают необходимые знания и навыки, и периодом трудовой деятельности, когда они начинают применять их на практике, неадекватна реалиям современного общества. Как и физический капитал, человеческий капитал подвержен риску морального старения; в условиях быстрых и частых технологических сдвигов этот риск многократно усиливается. Противодействовать этому может только регулярно проводимая "модернизация" накопленного ранее человеческого капитала. Речь идет о разнообразных формах переобучения и дообучения работников, описываемых такими терминами как "непрерывное образование", "дополнительное образование", "образование для взрослых". Концепция непрерывного образования исходит из того, что деятельность системы формального образования не может быть ориентирована только на молодежь, не имеющую опыта трудовой деятельности (как в традиционной модели). Она должна охватывать также и взрослых с тем, чтобы периоды трудовой активности могли чередоваться или совмещаться у них с периодами обучения. При таком более широком подходе процесс образовательной подготовки работников не завершается с их выходом на рынок труда, но в тех или иных формах продолжается на всех этапах их трудовой карьеры.

6.2. К сожалению, информация, касающаяся российского образования для взрослых, была и остается крайне скудной: о его масштабах, качестве и эффективности до сих пор известно очень мало. Обследования РМЭЗ – один из немногих источников, позволяющих хотя бы отчасти восполнить этот пробел. Сделать это можно, воспользовавшись ответами их участников на два вопроса, имеющих прямое отношение к теме непрерывного образования. Это, во-первых, вопрос о наличии/отсутствии опыта обучения на длительных профессиональных курсах (таких как курсы трактористов, машинисток и т.п.) на протяжении всей жизни респондентов, и, во-вторых, вопрос о наличии/отсутствии у них опыта обучения на профессиональных курсах любого типа (включая краткосрочные вроде курсов повышения квалификации) в течение предыдущих 12 месяцев. Информация, получаемая при ответах на первый вопрос, позволяет судить о запасе человеческого капитала, накопленном российскими работниками благодаря участию в программах образования для взрослых, тогда как информация, получаемая при ответах на второй вопрос, – о текущих изменениях в величине этого запаса.

6.3. Как показывает Таблица 24, в период 1995-2008 гг. уровень охвата респондентов РМЭЗ дополнительным образованием оставался практически неизменным: в начале периода об опыте обучения на профессиональных курсах когда-либо в прошлом сообщали 20,5%, в конце – 20,7%. Показатели по занятым выглядят сходным образом – соответственно, 23,2% и 22,8%. Опираясь на эти оценки, можно сделать вывод, что с середины 1990-х годов масштабы вовлеченности российских работников в программы образования для взрослых, по крайней мере, не уменьшились.

6.4. У мужчин склонность к обучению на профессиональных курсах выше, чем у женщин (26% против 17%), у сельских жителей – выше, чем у городских (23% против 20%), у занятых в частном секторе – выше, чем у занятых в государственном секторе (25% против 20%). Доля лиц, обучавшихся на курсах, слабо зависит от возраста: она чуть ниже в самой младшей (18%) и в самой старшей (21%) возрастных группах, но для всех остальных почти не отличается, составляя порядка 24-25% (Таблица 25). Более сильная вариация наблюдается в зависимости от уровня полученного образования. Так, у работников с неполным или полным средним образованием показатели обучения на курсах оказывается примерно в полтора раза выше, чем у работников со средним или высшим профессиональным образованием (28-31% против 17-18%). Но и среди выпускников ссузов и вузов опыт обучения на курсах имеется примерно у каждого шестого.

6.5. Обучение на курсах сильно смещено в пользу работников с более низким профессиональным статусом (Таблица 25). Так, среди сельскохозяйственных работников, а также полуквалифицированных рабочих, охват им приближается к отметке 40%, тогда как среди специалистов высшего и среднего уровней квалификации не дотягивает даже до 20%. Среди отраслей (Таблица 26) самая высокая концентрация работников с опытом обучения на курсах отмечается в нефтегазовом комплексе, сельском хозяйстве и на транспорте (30% и выше), а самая низкая – в образовании, здравоохранении и ВПК (около 16%).

6.6. Однако, по-видимому, более точное представление о масштабах дополнительного образования дают ответы респондентов РМЭЗ на другой вопрос – о наличии/отсутствии опыта обучения на профессиональных курсах любого типа в течение предыдущих 12 месяцев. Во-первых, эти данные менее завязаны на прошлое (скажем, курсов трактористов уже давно не существует). Во-вторых, они учитывают краткосрочные формы профессиональной подготовки и переподготовки (такие как обучение на курсах повышения квалификации и т.п.).

6.7. Согласно этим оценкам, в течение 2001-2008 гг. (данные за более ранние годы недоступны) через те или иные формы образования для взрослых ежегодно проходили от 5% до 7% респондентов РМЭЗ (Таблица 24). Чуть более высокие показатели (примерно на 1 п.п.) отмечаются у занятых.

6.8. Интересно, что при использовании оценок, описывающих текущий опыт участия в программах образования для взрослых, картина для различных социально-демографических групп оказывается прямо противоположной той, которая вырисовывается из оценок, описывающих весь прошлый опыт участия респондентов в подобных программах (см. выше, подразделы 6.4-6.5). Объясняется это расхождение различиями в трактовке обучения на краткосрочных курсах (таких как курсы повышения квалификации) – в одном случае оно принимается во внимание, тогда как в другом нет.

6.9. Так, среди женщин текущая вовлеченность в программы образования для взрослых оказывается в 1,5-2 раза выше, чем среди мужчин – 8% против 4,8% (Таблица 25, усредненные данные за 2001-2008 гг.). Точно так же городские жители находятся впереди сельских – 6% против 3,5%, а занятые в государственном секторе впереди занятых в частном секторе – 8,5% против 5,9%. С увеличением возраста показатели текущей вовлеченности в такие программы последовательно снижаются – с 6,5% для группы 20-29 лет до 1,1% для группы 60-64 года, тогда как с повышением уровня образования они, напротив, последовательно возрастают – с 3,2% для лиц с неполным средним образованием до 9,5% для лиц с высшим образованием. Среди различных профессионально-квалификационных групп максимальную склонность к текущему обучению на курсах демонстрируют специалисты высшего (13,6%) и среднего (10%) уровней квалификации, тогда как минимальную – неквалифицированные рабочие (1,9%). В наибольшей степени проблемой повышения своей квалификации озабочены работники образования, здравоохранения и нефтегазового комплекса, а в наименьшей – работники сельского хозяйства (Таблица 26).

6.10. Естественно, значение имеют не только показатели охвата программами образования для взрослых, но также и показатели продолжительности обучения по этим программам: чем продолжительнее курс обучения, тем больший объем знаний и навыков может быть передан обучающимся. По данным РМЭЗ, в настоящее время средняя продолжительность обучения на профессиональных курсах составляет около месяца у занятых и около двух с половиной месяцев у незанятых (Таблица 24). Вариации по полу, месту проживанию и сектору занятости являются незначительными (Таблица 25).

6.11. Как и можно было бы ожидать, наиболее длительные курсы склонны выбирать представители самой младшей возрастной группы (15-19 лет): у тех из них, кто пока еще не начал работать, средняя продолжительность обучения превышает три, а у тех из них, кто уже работает, два месяца. У других группах средняя продолжительность обучения на курсах варьирует в пределах 40-60 дней для незанятых и 25-35 дней для занятых. Исключение составляет самая старшая возрастная группа (50-59 лет), у которой средняя продолжительность обучения находится на минимальной отметке, не превышая 20 дней (Таблица 25).

6.12. Обладатели неполного или полного среднего образования отдают предпочтение обучению на более длительных курсах, чем обладатели среднего или высшего профессионального образования. Однако разрыв этот не слишком велик – порядка одной-двух недель. У различных профессионально-квалификационных групп средняя продолжительность обучения на курсах также почти не отличается (Таблица 25). Среди отраслей (Таблица 26) наиболее "основательные" программы профессиональной подготовки преобладают в ВПК (свыше двух месяцев), наименее "основательные" – в государственном управлении (не более двух недель).

6.13. Представление об источниках финансирования дополнительного образования дает Таблица 27. Согласно этим данным, в российских условиях его финансирование примерно в 60% случаев осуществляется за счет средств предприятий и примерно в 30% случаев за счет средств самих обучающихся (еще в 9% случаев обучение на курсах финансируется из других и в 1% случаев из смешанных источников). На протяжении рассматриваемого периода (2001-2008 гг.) структура финансирования дополнительного образования по источникам претерпела серьезные изменения. В 2008 г. предприятия стали оплачивать обучение на профессиональных курсах примерно на 20% чаще, тогда как сами обучающиеся – примерно на 25% реже, чем они делали это в 2001 г. В результате дополнительное образование стало в гораздо меньшей степени финансироваться за счет средств самих обучающихся и в гораздо большей - за счет средств предприятий.

6.14. В целом можно утверждать, что, несмотря на распад системы повышения квалификации и переподготовки кадров, которая существовала в условиях плановой экономики, российские работники сохраняют достаточно высокую готовность к продолжению образования уже в период трудовой деятельности. Конечно, с точки зрения требований, предъявляемых экономикой знаний, существующий охват программами образования для взрослых выглядит как явно недостаточный. Стоит, однако, напомнить, что, например, среди специалистов высшего уровня квалификации ежегодно различными формами дополнительного образования оказывается охвачен каждый седьмой, а среди специалистов среднего уровня квалификации каждый десятый российский работник. При этом как минимум в трети случаев обучение на профессиональных курсах осуществляется на основе самофинансирования, т.е. за счет средств самих обучающихся. Это дает основания предполагать, что высокая обучаемость (trainability) по-прежнему остается одним из важнейших, хотя и плохо используемых, конкурентных преимуществ, имеющихся у российской рабочей силы.

6.15. Действенная система непрерывного образования, по существу, не сформировалась – тогда как экономика, основанная на знаниях, предъявляет повышенные требования к непрерывному восполнению морально устаревающих знаний, инвестициям в образование. Система российского дополнительного образования не отвечает ни требованиям экономики, ни потребностям российских работников. В перспективе это грозит утратой одного из важнейших потенциальных конкурентных преимуществ российской рабочей силы - ее высокой "обучаемости", готовности воспринимать новые знания.

7. Инновационные формы человеческого капитала

7.1. "Инновационные" формы человеческого капитала увеличивают адаптационный потенциал работников, повышают их способность быстро приспосабливаться к непрерывно происходящим изменениям в технологической и экономической среде, делают их более гибкими и мобильными независимо от того, где конкретно протекает их трудовая деятельность. В первом приближении к таким "инновационным" формам человеческого капитала можно было бы отнести компьютерную грамотность; умение пользоваться Интернетом; владение иностранными языками. В современном информационном обществе обладание подобными знаниями и умениями заметно усиливает конкурентные позиции работников на рынке труда и открывает им доступ к более привлекательным и лучше оплачиваемым рабочим местам.

7.2. В обследованиях РМЭЗ информация об опыте пользования компьютером в течение предыдущих 12 месяцев собирается начиная с 2000 г. (за более ранние годы данные отсутствуют). Респондентов спрашивают также, где именно они пользовались компьютером – дома или по месту работы/учебы. С известной долей условности работа на компьютере в домашних условиях может интерпретироваться как его использование в "потребительских", тогда как работа на нем по месту работы/учебы – как его использование в "производственных" целях. Понятно, что такие оценки трудно признать особенно точными, поскольку, с одной стороны, компьютер может использоваться в "производственных" целях в домашних условиях, а, с другой стороны, он может использоваться в "потребительских" целях на работе. С 2006 г. в обследования РМЭЗ стал дополнительно включаться прямой (и поэтому более точный) вопрос о том, пользовался ли респондент в последние 12 месяцев компьютером для целей работы/учебы. Эти данные выводят на значительно более высокие оценки использования компьютера в "производственных" целях (по сравнению с ними оценки, основывающиеся на данных о месте пользования компьютером, оказываются заниженными примерно на 20%). Однако так как этот новый вопрос стал включаться в анкеты РМЭЗ лишь недавно, при построении динамических рядов для обеспечения сопоставимости с результатами предыдущих лет мы будем оперировать менее точными оценками, получаемыми исходя из ответов респондентов на вопрос о месте пользования компьютером.

7.3. По данным РМЭЗ, в 2000-е годы уровень компьютерной грамотности российского населения непрерывно повышался, причем исключительно быстрыми темпами (Таблица 28). Если в 2000 г. о пользовании компьютером в течение предыдущих 12 месяцев сообщали около трети респондентов, то в 2008 г. уже свыше половины. В полтора раза выросла также доля тех, кто использовал его в по месту работы/учебы, – с 22,3% в 2000 г. до 31,4% в 2008 г. Динамика пользования компьютером среди занятых была сходной. Если же исходить из ответов на прямой вопрос о его использовании для работы/учебы, то оценки оказываются еще выше. Согласно этим данным, в 2008 г. в "производственных" целях применяли компьютер 39% среди всех респондентов и 41% среди занятых.

7.4. Из сравнения общих показателей использования компьютера и показателей его использования для работы/учебы можно сделать вывод, что как среди всех респондентов, так и среди занятых примерно каждый четвертый пользовался им исключительно в "потребительских" целях. Это указывает на существование значительного контингента компьютерно грамотных работников, чьи навыки и умения в этой области остаются невостребованными на рабочих местах, где они заняты.

7.5. Как видно из Рис.15, доля компьютерных пользователей среди женщин и мужчин примерно одинакова – 50-52%, но женщины заметно чаще мужчин пользуются им в "производственных" целях – 42% против 36% (интуитивно этот результат неочевиден). Огромный контраст существует между городом и селом: среди городских жителей компьютерно "активными" являются примерно две трети, среди сельских – только треть (в том числе в "производственных" целях компьютером пользуются 44% горожан и лишь 25% сельчан). Уровни компьютерной грамотности у занятых в частном и в государственном секторе примерно совпадают, однако работающие на государство несколько чаще используют компьютер в качестве "орудия производства".

7.6. Вполне предсказуемо, что с возрастом доля пользователей компьютером монотонно убывает (Рис. 16). Максимум приходится на самый младший возраст (15-19 лет) – около 90%, минимум на самой старший (60-64 года) – 14%. Таким образом, согласно данным РМЭЗ, сегодня можно говорить о практически всеобщем охвате российской молодежи компьютерной грамотностью. Переход к каждой следующей десятилетней когорте, как это видно из Рис. 16, сопровождается падением доли пользователей компьютером примерно на 15 п.п.

7.7. Не удивительно, что с повышением уровня образования доля пользователей компьютером последовательно возрастает (Рис. 17). Так, среди лиц с высшим образованием их насчитывается почти 80%, тогда как среди лиц, не имеющих даже основного общего образования, – только 2%. Может показаться, что эта закономерность нарушается неожиданно высокими показателями компьютерной грамотности у групп с относительно невысоким образованием – незаконченным и законченным средним. Однако у этих "выбросов" есть достаточно простое объяснение: дело в том, что эти образовательные группы в значительной мере формируются за счет представителей младших возрастных когорт с высокими показателями компьютерной активности. При контроле фактора возраста эти "выбросы" исчезают и связь между показателями образования и показателями пользования компьютером становится строго положительной.

7.8. Как следует из Таблицы 29, чаще всего – почти в 70% случаев – пользуются компьютером для работы специалисты высшей квалификации. Парадоксально, но не слишком впечатляющие показатели пользования компьютером в "производственных" целях демонстрируют руководители – чуть более 60%. По мере спуска по ступеням профессионально-квалификационной иерархии доля пользователей компьютером монотонно убывает. Так, среди представителей рабочих специальностей пользуются им в "производственных" целях не более 10-20%.

7.9. Среди отраслей наиболее "компьютеризированными" (в порядке убывания) являются финансы, государственное управление и наука, наименее компьютеризированными – ЖКХ и сельское хозяйство (Таблица 30). В финансах в "производственных" целях компьютером пользуются 88% работников (т.е. практически все), тогда как в сельском хозяйстве доля таких работников едва-едва дотягивает до 15%.

7.10. Ситуация с использованием Интернета выглядит во многом сходным образом. Среди респондентов РМЭЗ доля пользователей Интернета всего лишь за шесть лет выросла почти в три раза: с 12% в 2003 г. до 33% в 2008 г. (Таблица 31). Не менее впечатляющей была динамика пользования Интернетом в "производственных" целях: 2000 г. – 6%, 2008 г. – 17%. (Среди занятого населения доля "производственных" пользователей Интернета еще выше – 23%.) Здесь, впрочем, следует оговориться, что если случаи использования компьютера на рабочем месте исключительно в "потребительских" целях встречаются не слишком часто, то случаи подобного использования Интернета можно считать широко распространенной практикой. И хотя пользование Интернетом по месту работы/учебы квалифицируется нами как "производственное", следует учитывать, что такая интерпретация является в известной мере условной.

7.11. Доля пользователей Интернета среди мужчин и женщин практически совпадает (Рис. 18). Среди городских жителей она примерно в два с половиной раза выше, чем среди сельских: 39% и 15% соответственно. В "производственных" целях Интернетом пользуются свыше 20% горожан, но лишь 7% сельчан. Занятые в частном секторе несколько чаще пользуются Интернетом, чем занятые в государственном секторе, но по показателям его использования в "производственных" целях каких-либо заметных различий между ними не наблюдается.

7.12. С возрастом интенсивность пользования Интернетом монотонно убывает: если в самой младшей группе (15-19) лет им пользуются около 90%, то в самой старшей (60-64 года) – только 14%, т.е. почти в шесть раз меньше (Рис. 19). Среди занятого населения экономически наиболее активных возрастов (20-29, 30-39 и 40-49 лет) доступ к Интернету есть у каждого третьего-четвертого работника, что является достаточно высоким показателем.

7.13. Среди лиц с высшим образованием Интернетом пользуются 60%, из них три четверти – в "производственных" целях (Рис. 20) Во всех остальных образовательных группах доля пользователей Интернетом остается достаточно скромной. Особенно заметным это становится при обращении к показателям, характеризующим использование Интернета в "производственных" целях. Так, среди работников со средним профессиональным образованием в качестве "средства производства" Интернетом пользуются 15%, со средним общим – 11%, с начальным профессиональным – 5-7%, с основным общим – 4%. Совсем провальной оказывается ситуация с обладателями начального образования: доступ к Интернету среди них имеют менее 2%, причем среди них нет никого, кто бы обращался к нему в "производственных" целях.

7.14. Среди представителей различных специальностей лидерами по интенсивности пользования Интернетом с показателем 60% (в "производственных" целях – 52%) выступают специалисты высшего уровня квалификации (Таблица 32). Не слишком высокой оказывается частота обращений к Интернету среди руководителей – 42-49%. Близкие к этому показатели демонстрируют специалисты среднего уровня квалификации и конторские служащие, среди которых пользуются Интернетом от 25% до 50%. Среди представителей рабочих профессий пользователи Интернета встречаются крайне редко, причем на рабочих местах доступ к нему имеют от 2% до 9%.

7.15. Среди отраслей чаще всего доступ к Интернету есть у занятых в финансах, науке и государственном управлении, а реже всего он есть у занятых в сельском хозяйстве и ЖКХ (Таблица 33). Доступ к нему на рабочих местах чаще всего предоставляется опять-таки в финансах, науке и государственном управлении, а реже всего в сельском хозяйстве и ЖКХ

7.16. В условиях глобализирующейся мировой экономики особое значение приобретает такая форма человеческого капитала как владение иностранными языками. Знание иностранных языков не только обеспечивает значительные конкурентные преимущества на рынке труда, но и радикально расширяет открытые перед индивидом возможности потребительского выбора. Потенциально доступный ему объем информации возрастает в разы, меняется количество и качество социальных сетей, в которые он может быть включен. В современном мире владение иностранными языками является значимым фактором, способным оказывать положительное влияние на благосостояние человека и его семьи. Более того, формирование достаточно многочисленного контингента работников со знанием иностранных языков является необходимым условием успешного участия страны в международном разделении труда. Опыт целого ряда стран свидетельствует, что формирование такого контингента создает условия для резкого ускорения темпов экономического роста и перехода к качественно иному типу развития.

7.17. Хотя в российском обществе ценность знания иностранных языков широко признается, показатели владения ими по-прежнему остаются весьма скромными. По данным обследования РМЭЗ 2008 года, среди всех респондентов доля тех, кто владеет иностранными языками, составила 19%, в том числе среди занятых 17% (Рис. 21). Существование этого зазора объясняется более высоким уровнем знания иностранных языков среди учащейся, но пока еще не вступившей в активную трудовую жизнь молодежи. Женщины демонстрируют несколько большую склонность к освоению иностранных языков, чем мужчины (21% против 17%); город значительно выигрывает у села (22% против 11%). Заметных различий между частным и государственным сектором не прослеживается.

7.18. С возрастом доля владеющих иностранными языками практически монотонно убывает: в самой младшей группе 15-19 лет она приближается к 40%, а затем при переходе к каждой следующей возрастной когорте последовательно сокращается примерно на 10 п.п. (Рис. 21). В результате к 40-49 годам доля владеющих иностранными языками падает до 10%-ой отметки, после чего ее дальнейшее снижение приостанавливается. Подобный возрастной профиль объясняются действием нескольких факторов. Во-первых, забыванием языков старшими поколениями в тех случаях, когда после завершения учебы они не имеют реальной языковой практики. Во-вторых, значительно более сильной установкой современной молодежи на овладение иностранными языками по сравнению с более старшими поколениями, чьи молодые годы пришлись на советский период. В-третьих, возросшей открытостью общества, когда контакты с иноязычными культурами и их носителями перестали искусственно ограничиваться и они резко активизировались.

7.19. Среди обладателей высшего образования иностранными языками владеют 46%; в остальных образовательных группах этот показатель значительно ниже – 5-15% (Рис. 22). Можно, таким образом, утверждать, что в подавляющем большинстве случаев владение иностранными языками предполагает наличие у человека вузовского диплома. Для лиц с более низким образованием доступ к иностранным языкам по-прежнему остается крайне затрудненным. Отсюда можно заключить, что увеличение доли владеющих иностранными языками, наблюдавшееся в 1990-х и 2000-х годах, во многом стало возможно только благодаря бурному притоку молодежи в систему высшего образования.

7.20. Наиболее продвинутыми в "языковом" отношении профессиональными группами являются специалисты высшего уровня квалификации, среди которых о знании иностранных языков сообщает каждый третий (Рис. 23). Среди руководителей и специалистов среднего уровня квалификации такие знания есть у каждого четвертого-пятого работника. В остальных группах "знатоков" иностранных языков набирается не более 8-15%. Можно поэтому утверждать, что серьезный вызов, стоящий перед российским обществом, заключается не только в том, чтобы обеспечить существенное расширение знания иностранных языков на верхних этажах профессионально-квалификационной иерархии, но и в том, чтобы обеспечить проникновение такого знания на ее нижние этажи.

7.21. Среди отраслей "языковыми" лидерами вполне предсказуемо являются финансы и наука, аутсайдерами – сельское хозяйство и ЖКХ (Рис. 24)

7.22. Едва ли удивительно, что наиболее популярным среди россиян иностранным языком является английский – им владеют 75% от общего числа тех, кто сообщили о своем знании иностранных языков (Рис. 25). На втором месте немецкий – 20%, на третьем французский – 3%. На долю остальных языков приходится менее 2%. Примерно такая же иерархия распространенности иностранных языков выстраивается и для занятого населения.

7.23. Из знающих иностранные языки, о своем свободном владении ими сообщили 7,5%, о "полусвободном" – 19,3%, о слабом – 73,2%. Еще менее благоприятна ситуация для занятых – 7,4%, 18,6% и 74% соответственно. При пересчете на всех респондентов это означает, что свободно владеют иностранными языками 1,4%, "полусвободно" – 3,7%, на "туристическом" уровне – 14,0%. Аналогичные показатели при пересчете на всех занятых – 1,3%, 3,3% и 13,2%. При сохранении столь низкого уровня владения иностранными языками российским населением – и особенно занятыми – любые дискуссии по поводу создания "экономики знаний", "инновационной экономики" и т.п. приобретают чисто умозрительный характер. Крайне маловероятно, что без попыток преодоления этой провальной ситуации России удастся успешно вписаться в глобализирующуюся мировую экономику.

7.24. Недооценка некоторых инновационных форм вложений в человеческий капитал, увеличивающих адаптационный потенциал работников (в частности, владения иностранными языками) является как следствием неэффективности системы образования, не дающей знания соответствующего уровня, так и стереотипов экономического и социального поведения россиян, обусловленных невостребованностью подобных инвестиций в предшествующую эпоху.

8. Качество человеческого капитала

8.1. До сих пор предметом обсуждения были количественные характеристики человеческого капитала, накопленного российской экономикой. Неявно оно исходило на предположении о качественной однородности человеческого капитала. Очевидно, однако, что эта предпосылка является нереалистичной. В действительности человеческий капитал неоднороден, причем возможно, даже в большей степени, чем физический капитал. Равные по объему запасы человеческого капитала могут сильно отличаться по качеству: год обучения в начальной школе не эквивалентен году обучения в вузе; год обучения в столичном университете не эквивалентен году обучения в провинциальном колледже; год обучения в вузе в 1970-е годы не эквивалентен году обучения в вузе в 1990-е или 2000-е годы; производственный опыт, приобретаемый за год работы уборщиком мусора, не эквивалентен производственному опыту, приобретаемому за год работы менеджером крупной компании; и т. д. К сожалению, универсальных измерителей качества человеческого капитала не существует. Для его оценки приходится привлекать разного рода косвенные индикаторы, но и они доступны далеко не всегда. Обследования РМЭЗ содержат некоторые из таких индикаторов, которые в первом приближении дают представление о качественной неоднородности человеческого капитала, имеющегося у российской рабочей силы.

8.2. Один из возможных подходов к измерению качества человеческого капитала – это оценка степени полезности знаний, навыков и умений, приобретаемых работниками в системе формального образования. Естественно полагать, что образование высокого качества наделяет будущих работников полезными, тогда как образование низкого качества – фактически бесполезными знаниями и навыками. В обследовании РМЭЗ 2008 года вопрос об их полезности допускал пять возможных вариантов ответа: "очень полезные"; "достаточно полезные"; "не очень полезные"; "почти бесполезные"; "совсем бесполезные". Вопрос относился к самому высокому уровню образования, которого удалось достичь респондентам (выпускники вузов оценивали полезность знаний, полученных в вузе; выпускники ссузов – полезность знаний, полученных в ссузе и т.д.). Для оценки среднего уровня полезности знаний, навыков и умений, приобретаемых в период обучения, качественные ответы переводились в балльные показатели по 5-балльной шкале (чем больше число баллов, тем выше уровень полезности). При интерпретации полученных результатов следует учитывать, что используемый вопрос, как видно из его формулировки, был нацелен на оценку исключительно "производственной", но не "потребительской" составляющей образования.

8.3. Как можно заключить из Таблицы 34, степень качественной неоднородности человеческого капитала, имеющегося у российских работников, действительно достаточно высока. Примерно треть респондентов РМЭЗ расценивают знания и навыки, полученные ими за время учебы, как "очень полезные", примерно две пятых – как "достаточно полезные", все остальные как мало полезные либо вообще бесполезные. Средняя оценка качества знаний и навыков, транслируемых через систему образования, равняется 3,9 балла, что примерно соответствует варианту "достаточно полезны". Это неплохой результат, позволяющий сделать вывод, что подавляющее большинство российских работников не разочарованы качеством полученной ими формальной подготовки.

8.4. Мужчины оценивают качество приобретенных ими за годы учебы знаний и навыков чуть выше, чем женщины; горожане – чуть выше, чем сельчане; занятые в государственном секторе – чуть выше, чем занятые в частном секторе (Таблица 34). Однако все эти различия невелики.

8.5. С возрастом оценки качества полученного образования постепенно улучшаются. Хуже всего оно оценивается молодыми людьми в возрасте 20-29 лет (т.е. недавними выпускниками учебных заведений) – 3,8 балла, лучше всего пожилыми людьми в возрасте 60-64 года (т.е. пенсионерами) – 4,2 балла. Среди первых мало полезными или вообще бесполезными считает полученные за годы учебы знания и навыки каждый четвертый, среди вторых – лишь каждый седьмой (Таблица 34).

8.6. Естественно, что особенно большой интерес представляют оценки, относящиеся к различным уровням образования (Таблица 35). Из них следует, что ниже всего респонденты РМЭЗ оценивают качество неполного среднего образования (средний уровень полезности 3,8 балла), а выше всего – качество высшего образования (средний уровень полезности 4,3 балла). Среди первых мало полезными или вообще бесполезными полученные за годы обучения знания и навыки считает каждый третий, среди вторых – лишь каждый десятый. Остальные типы образования – полное общее среднее, начальное профессиональное на базе неполного среднего, начальное профессиональное на базе полного среднего и среднее профессиональное – оцениваются практически одинаково (3,9-4 балла).

8.7. Среди различных профессионально-квалификационных групп наименее разочарованными в накопленном ими человеческом капитале являются специалисты высшего уровня квалификации, наиболее разочарованным – работники сельского хозяйства и неквалифицированные рабочие (Таблица 36). Среди первых мало полезными или вообще бесполезными полученные знания и навыки представляются лишь каждому десятому, среди вторых – каждому третьему.

8.8. Среди отраслей (Таблица 37) наибольшее число "разочарованных" в качестве полученного образования обнаруживается в сельском хозяйстве, торговле, машиностроении, легкой и пищевой промышленности (средняя оценка уровня полезности полученных знаний и навыков 3,8 балла); наименьшее – в образовании и нефтегазовом комплексе (средняя оценка уровня полезности полученных знаний и навыков 4,3 балла).

8.9. Качественная неоднородность знаний и навыков, транслируемых через систему формального образования, может быть связана с их содержательной неоднородностью: одни типы знаний могут находить активное применение в последующей трудовой жизни, другие оказываться совершенно ненужными. Какие же элементы человеческого капитала обладают с точки зрения работников наибольшей ценностью и более всего востребованы на российском рынке труда – общие знания и навыки, конкретные узкопрофессиональные компетенции или что-то другое? Из ответов респондентов РМЭЗ (Таблица 38) выстраивается четкая иерархия: наибольшей полезностью, как подсказывает их опыт, обладают получаемые в процессе обучения общие знания и умения (рейтинг 93%); очень важным признается также развитие логического мышления (рейтинг 79%); примерно так же высоко оценивается развитие способностей к быстрому освоению новых знаний (рейтинг 76%); замыкает список овладение конкретными (узкопрофессиональными) знаниями и навыками (рейтинг 71%). В такой или почти в такой последовательности различные составляющие человеческого капитала ранжируются во всех без исключения социально-демографических группах.

8.10. С возрастом рейтинги первых трех составляющих практически не меняется. Значимая вариация наблюдается только по последнему элементу – овладению конкретными (узкопрофессиональными) знаниям и навыками. В младших возрастных группах овладение ими ценится намного меньше, чем в старших. Например, в группе 20-29 лет полезность таких знаний признают лишь 65%, тогда как в группе 60-64 года – 79% (Таблица 38). Это расхождение естественно связать с инерционностью российской системы образования, не сумевшей адекватно отреагировать на глубокие перемены, которые в 1990-2000-е годы произошли как в экономике, так и шире – во всем обществе в целом. В новых условиях многие виды конкретных знаний и умений, которые продолжали через нее транслироваться, оказывались морально устаревшими и имеющими весьма отдаленное отношение к тому, что было востребовано на рынке труда. Отсюда – их резкое обесценение в глазах новых поколений работников.

8.11. Сравнение по различным образовательным группам (Таблица 39) показывает, что оценка полезности общих знаний и навыков не связана с получаемым образованием: они одинаково высоко ценятся как теми, кто учился в вузе, так и теми, кто не пошел дальше неполной средней школы. Полезность таких качеств как умение логически мыслить и способность к освоению новых знаний чаще признают представители групп с самым высоким образованием – средним и высшим профессиональным. Поскольку узкоспециальные знания и навыки по большей части транслируются системой профессионального, а не общего образования, владение ими, как и можно было бы ожидать, выше ценится теми, кто обучался в ПТУ, ссузах или вузах. Но при этом выпускники ПТУ придают таким знаниям и навыкам большую ценность, чем умению логически мыслить или способности быстро осваивать новые знания, тогда как у выпускников ссузов и вузов соотношение оказывается обратным: наименее ценимой разновидностью человеческого капитала оказываются для них как раз компетенции узкопрофессионального характера. Нельзя не признать тревожным тот факт, что из них порядка 15-20% убеждены, что конкретные знания и умения, приобретенные ими за годы учебы, оказались практически ненужными. К этому следует добавить, что показатели востребованности различных видов знаний рассчитывались только по тем, кто признал полученное образование хотя бы минимально полезным (т.е. без учета тех, кто на общий вопрос о полезности знаний и умений, приобретенных за время обучения. дал ответ "совсем бесполезны"). Если же осуществить пересчет для всех респондентов, то окажется, что в практической ненужности узкоспециальных знаний и навыков, транслируемых через систему профессионального образования, уверен примерно каждый четвертый выпускник ссузов и вузов.

8.12. Альтернативный подход к измерению качества человеческого капитала связан с использованием данных об уровне профессионального мастерства, которого, по мнению респондентов, они сумели достичь. В рамках РМЭЗ оценки профессионального мастерства строятся в соответствии со шкалой, включающей 9 ступеней – от первой, самой низкой, до девятой, самой высокой, ступени. Для удобства анализа эти оценки переводились нами в более агрегированную 5-балльную шкалу, где 1 баллу соответствуют первая и вторая, 2 баллам – третья и четвертая, 3 баллам – пятая, 4 баллам – шестая и седьмая, а 5 баллам – восьмая и девятая ступени исходной классификации. С известной долей условности полученные таким образом оценки можно интерпретировать как интегральный показатель качества человеческого капитала, обладающий большей степенью общности, чем оценки, которые обсуждались выше (в подразделах 8.2-8.11), поскольку профессионализм работников определяется не только имеющимся у них образованием, но также их способностями и приобретенным ими практическим опытом. Оценки профессионального мастерства содержатся в обследованиях РМЭЗ за 1996, 1998, 2000 и 2008 годы, что позволяет поставить вопрос о динамике качественных характеристик человеческого капитала в пореформенный период. Естественно, этим оценкам присущи все недостатки и ограничения, которые характерны для субъективных данных, получаемых на основе самооценок респондентов. Несмотря на это они, как будет показано ниже, дают достаточно адекватное представление о качестве того запаса знаний, навыков и умений, которым располагают различные группы российских работников.

8.13. Как видно из Таблицы 40, за период с 1996 г. по 2008 г. средний уровень профессионального мастерства респондентов РМЭЗ оставался примерно на одной и той же отметке и равнялся 3,2-3,4 балла (по 5-балльной шкале). У занятых качество человеческого капитала было немного выше – 3,5-3,6 балла. Примерно каждый четвертый респондент оценивал свое профессиональное мастерство как "высокое", каждый третий – как "выше среднего", примерно каждый пятый – как "среднее" или как "ниже среднего". "Низким" оно было примерно у каждого десятого.

8.14. Мужчины оценивали качество имеющегося у них человеческого капитала несколько выше, чем женщины; у сельского населения оно было заметно ниже, чем у городского (на 0,3-0,4 балла); частный и государственный сектор располагали примерно одинаковой по уровню профессионального мастерства рабочей силой (Таблица 41).

8.15. Как следует из Таблица 41, с возрастом уровень профессионального мастерства монотонно возрастает. Если в самой младшей группе (15-19 лет) почти 50% оценивают свое профессиональное мастерство как "низкое" и лишь 3% как "высокое", то в самой старшей соотношение оказывается почти зеркальным: "низкое" – 2%, "высокое" – около 40%. Если у первых средний уровень профессионального мастерства равняется всего лишь 2 баллам, то у вторых – 3,9 балла. Как и можно было ожидать, особенно быстрый рост профессионального мастерства отмечается в промежутке между 20 и 30 годами, когда молодые люди заканчивают учебные заведения и впервые вступают на рынок труда. За это десятилетие его средний уровень повышается с 2 до почти 3 баллов. Процесс профессионального роста продолжается и в следующее десятилетие (в промежутке между 30 и 40 годами), но протекает он уже не так активно. Кумулятивный прирост в этот период составляет 0,6 балла. На более поздних этапах трудовой карьеры рост профессионального мастерства практически затухает: оценки его уровня для групп 30-39, 40-49, 50-59 лет, а также 60-64 года почти не отличаются.

8.16. Если предположить, что прирост профессионального мастерства при переходе от группы 15-19 лет к группе 20-29 лет связан в основном с получением формального образования, тогда как его прирост в последующие десятилетия – в основном с накоплением производственного опыта, то отсюда можно было бы сделать вывод, что ценность двух этих форм человеческого капитала примерно одинакова. И та и другая обеспечивают прирост уровня профессионального мастерства примерно на целый балл.

8.17. Оценки, представленные в Таблице 42, подтверждают, что важнейшей детерминантой профессионального мастерства является образование. Если среди обладателей неполного среднего образования 22% оценивают свое профессиональное мастерство как "низкое" и 13% как "высокое", то среди обладателей высшего образования такие оценки высказывают соответственно 3% и 31%. У первых средний уровень профессионализма достигает 2,7 балла, для вторых – 3,8 балла, т. е. оказывается на целый балл выше.

8.18. Оценки профессионального мастерства тесно связаны с принадлежностью работников к различным профессиональным группам (Таблица 43). Самого высокого уровня – 4 баллов – оно достигает у специалистов высшего уровня квалификации. Практически таким же оно оказывается у руководителей – 3,9 балла. Самый низкий уровень профессионального мастерства (3,0-3,3 балла) наблюдается у конторских служащих, работников торговли и неквалифицированных рабочих, занимающих нижние ступени профессионально-квалификационной иерархии. Однако в центральной части этой шкалы обнаруживаются неожиданные отклонения: так, качество человеческого капитала у специалистов среднего уровня квалификации оказывается не только не выше, а даже несколько ниже, чем у квалифицированных и, что еще более удивительно, полуквалифицированных рабочих.

8.19. Среди отраслей наиболее "мастеровитой" рабочей силой располагают образование, электроэнергетика и ВПК, а наименее "мастеровитой" – торговля, сельское хозяйство и, что совершенно неожиданно, государственное управление (Таблица 44). Разрыв между "лидерами" и "аутсайдерами" достаточно велик и составляет порядка 0,5 п.п.

8.20. Низкое качество формального образования, отсутствие у работодателя ясных представлений об уровне подготовки выпускника N-го учебного заведения дезориентирует работодателя. И у работодателя, и у потенциального работника возникают стимулы при заполнении рабочего места прибегать к социальным связям, что способствует повышению роли непродуктивных инвестиций в т.н. «социальный капитал».

9. Характеристики использования человеческого капитала

9.1. Естественно, что человеческий капитал способен оказывать позитивное влияние на темпы и качество экономического роста не сам по себе, но лишь при условии его эффективного использования. Вложения в "простаивающий" человеческий капитал становятся скорее вычетом из благосостояния общества, нежели источником его увеличения. С этой точки зрения критически важное значение приобретает вопрос, в какой мере накопленный человеческий капитал – и прежде всего та его часть, что производится системой образования – соответствует потребностям экономики. Говоря иначе, в какой мере "предложение" человеческого капитала со стороны системы образования соответствует "спросу" на него со стороны рынка труда? Рассогласования между структурой "спроса" и структурой "предложения" могут наблюдаться как по вертикали (уровням подготовки), так и по горизонтали (типам специализации). В свою очередь рассогласование по вертикали может быть как со знаком минус, когда требуемое образование оказывается ниже фактического, так и со знаком плюс, когда требуемое образование оказывается выше фактического. Примером нисходящего расхождения может служить ситуация, когда дипломированный инженер трудится в качестве неквалифицированного рабочего; восходящего – ситуация, когда человек с дипломом фельдшера занимает место врача; горизонтального – ситуация, когда физик по образованию работает экономистом.

9.2. Если работников с высоким образованием на рынке труда слишком мало и фирмы вынуждены нанимать вместо них работников с более низким образованием, то тогда возникает проблема недоинвестирования в человеческий капитал (under-education); если их слишком много и они вынуждены занимать рабочие места, для которых было бы достаточно намного более низкого образования, то тогда возникает проблема переинвестирования в человеческий капитал (over-education); наконец, если система образования готовит не по тем специальностям, которые востребованы рынком труда, то тогда возникает проблема "нецелевого" инвестирования в человеческий капитал (occupation-education mismatch). Каковы бы ни были причины подобных рассогласований, все они свидетельствуют о нарушении нормального взаимодействия между системой образования и рынком труда: либо система образования плохо улавливает сигналы, идущие от рынка труда, либо рынок труда слабо реагирует на новые возможности, открываемые системой образования.

9.3. Оценка степени использования человеческого капитала представляет собой крайне сложную аналитическую задачу. Не существует каких-либо общепринятых показателей, с помощью которых можно было бы точно измерять уровень его "загрузки". Для этого приходится полагаться на разного рода косвенные свидетельства, но и они, как правило, недоступны. Для восполнения этого пробела в анкету последнего обследования РМЭЗ за 2008 год был включен специальный блок вопросов, касавшихся характера использования человеческого капитала, накопленного работниками, и степени его востребованности на рабочих местах. Следует оговориться, что ответы респондентов эти вопросы высвечивают разные стороны рассматриваемой проблемы. Как следствие, одни данные могут выводить на более высокие, другие – на более низкие количественные оценки. Необходимо также учитывать, что любые показатели, строящиеся на самооценках респондентов, являются в известной мере условными. Несмотря на это важность этих (во многом уникальных) данных нельзя недооценивать. Есть основания полагать, что с их помощью можно получить достаточно адекватное представление о структурных диспропорциях, существующих в сфере накопления и использования человеческого капитала России.

9.4. Начнем с наиболее общего вопроса – о степени использования на рабочих местах того багажа знаний и опыта, который имеется у различных групп работников. Согласно данным РМЭЗ, в 2008 г. примерно каждым вторым российским работником он использовался "полностью", каждым четвертым – "в значительной мере", каждым десятым – "в незначительной мере" и каждым десятым – не использовался "совсем" (Таблица 45). Переведя эти качественные оценки в процентные отношения, можно утверждать, что в 2008 г. коэффициент использования наличного человеческого капитала был близок к 75%, т.е. что он использовался примерно на три четверти. Результаты для мужчин и женщин, города и села, занятых в частном и занятых в государственном практически не отличаются.

9.5. Коэффициент использования человеческого капитала повышается с возрастом: минимум фиксируется в самой младшей группе 15-19 лет (67%), максимум – в группах 30-39, 40-49 и 50-59 лет (76-77%). Однако разрыв между группами с минимальными и максимальными показателями относительно невелик – 10 п.п. (Таблица 45).

9.6. Полнота использования знаний и опыта, имеющихся у работников, оказывается тем выше, чем выше уровень их формальной подготовки (Таблица 46). Так, у работников с высшим образованием они используются на четыре пятых, тогда как у работников с неполным средним образованием и ниже – немногим более чем наполовину. Среди первых о полной "загрузке" человеческого капитала сообщают почти 60%, среди вторых – 40%; среди первых на его полную невостребованность жалуются 3%, среди вторых – 20%.

9.7. Сходная зависимость прослеживается для различных профессионально-квалификационных групп (Таблица 47). Так, у специалистов высшего уровня квалификации коэффициент использования знаний и опыта составляет почти 85%, тогда как у неквалифицированных рабочих аналогичный показатель не дотягивает даже до 40%. Обращают на себя внимание достаточно низкие показатели использования человеческого капитала конторских служащих, работников торговли и сельского хозяйства, у которых он оказывается "загружен" лишь на две трети.

9.8. Среди отраслей лидерами по полноте использования знаний и опыта, имеющихся у работников, выступают нефтегазовый комплекс, электроэнергетика и государственное управление, аутсайдерами – торговля, легкая и пищевая промышленность (Таблица 48).

9.9. Каковы возможные причины неэффективного использования человеческого капитала, о котором свидетельствуют представленные данные? Как уже упоминалось, они могут быть связаны как с его перенакоплением, так и с его недонакоплением, а также с его накоплением не в тех формах, какие реально востребованы экономикой. Данные РМЭЗ позволяют оценить степень распространенности этих структурных диспропорций в современной российской экономике. Обратимся сначала к рассогласованиям "по вертикали", возникающим при несовпадении между фактическими и требуемыми уровнями образования рабочей силы.

9.10. Можно ли утверждать, что российская экономика страдает от недоинвестирования или переинвестирования в человеческий капитал? Чтобы выяснить это, в анкету обследования РМЭЗ за 2008 г. был включен прямой вопрос о том, в какой мере выполняемая респондентами работа требует того образования, которое у них есть. На основании полученных ответов можно подсчитать, у какой части российских работников фактический уровень образования выше, а у какой ниже требуемого.

9.11. Как показывает Таблица 49, распределение респондентов РМЭЗ по уровням фактического образования не слишком сильно отклоняется от их распределения по уровням требуемого образования. В 2008 г. у 72% опрошенных фактическое образование совпадало с требуемым, у 22% оно было выше и у 6% ниже требуемого. В свете международных сопоставлений выявленные диспропорции предстают как достаточно умеренные. Так, на российском рынке труда практически отсутствуют случаи недоинвестирования в человеческий капитал. Но о случаях переинвестирования этого сказать нельзя. Примерно у каждого пятого российского работника человеческий капитал, полученный им через систему формального образования, оказывается избыточным, что является свидетельством перепроизводства рабочей силы с высокими уровнями образовательной подготовки.

9.12. Женщины чаще, чем мужчины, страдают от переинвестирования и реже – от недоинвестирования в образование. (Этот результат интуитивно ожидаем, если вспомнить, что по числу накопленных лет образования женщины заметно опережают мужчин.) Сельские жители отстают от городских (хотя и незначительно) как по доле работников с избыточным, так и по доле работников недостаточным образованием. В таком же положении частный сектор находится по отношению к государственному (Таблица 49).

9.13. Возраст практически никак не связан ни с перенакоплением, ни с недонакоплением человеческого капитала: во всех возрастных группах отклонения от "оптимума" оказываются примерно одинаковыми (Таблица 49). Единственное исключение – самая старшая группа 60-64 года, в которой случаи избыточного образования встречаются чаще, а недостаточного реже, чем в других возрастных группах. (Этот, на первый взгляд, парадоксальный результат, объясняется, с одной стороны, тем, что лица с высоким образованием чаще после достижения пенсионного возраста продолжают трудиться, а, с другой стороны, тем, что многим работающим пенсионерам приходится соглашаться на занятие значительно менее квалифицированных, чем ранее, рабочих мест.) Отсутствие видимой связи с возрастом позволяет предположить, что если в российской экономике и наблюдаются признаки переинвестирования в человеческий капитал, то их едва ли их следует связывать напрямую с резко возросшим спросом на высшее образование со стороны молодежи. Если бы это было так, то случаи переинвестирования были бы локализованы в когортах, вышедших на рынок труда в 1990-2000-е годы. Однако они, как показывает Таблица 49, практически в равное мере представлены во всех поколениях российских работников – как более молодых, так и более зрелых.

9.14. В то же время вероятность как переинвестирования, так и недоинвестирования в человеческий капитал оказываются тесно связаны с фактическими уровнями образования работников. Чем выше имеющееся у них образование, тем больше риск, что оно окажется избыточным, и тем меньше риск, что оно окажется недостаточным (Таблица 50). Так, среди тех, кто учился в вузе, полученное образование является избыточным у 28%, тогда как среди тех, кто не пошел дальше неполной средней школы, – только у 12%. И, наоборот: среди первых лишь 2% расценивают полученное образование как недостаточное, тогда как среди вторых – 11%. Хотя сами по себе подобные соотношения вполне ожидаемы, один из полученных результатов можно расценить как крайне тревожный: это – крайне высокая доля "сверхобразованных" выпускников вузов и ссузов, приближающаяся к отметке 30%. Самооценки респондентов РМЭЗ предполагают, что в настоящее время свыше четверти российских работников со средним и высшим профессиональным образованием не в состоянии найти работу, которая была бы адекватна полученной ими формальной подготовке.

9.15. Как и можно было бы предполагать, самые высокие показатели избыточности образования наблюдаются среди неквалифицированных рабочих, конторских служащих и торговых работников, а самые низкие – среди специалистов высшего уровня квалификации (Таблица 51). Нехватку образования чаще ощущают руководители (среди них об этом заявили 11%), а также конторские служащие и квалифицированные рабочие. Наиболее адекватной образовательной подготовкой (с точки зрения соответствия выполняемой работе) обладают специалисты высшего уровня квалификации, наименее адекватной – неквалифицированные рабочие. Среди первых фактический уровень образования соответствует требуемому у почти 90%, среди вторых – у менее чем половины.

9.16. Среди отраслей избыточное образование чаще всего отмечается у работников торговли, легкой и пищевой промышленности, а реже всего у работников, занятых в машиностроении и электроэнергетике (Таблица 52). На недостаточное образование также чаще всего жалуются работники, занятые в легкой и пищевой промышленности (наряду с занятыми в машиностроении и строительстве).

9.17. Обследование 2008 г. включало также более развернутый вопрос о том, профессиональное образование какого уровня, по мнению респондентов, необходимо иметь, чтобы успешно справляться с выполняемой ими работой. Предлагались пять возможных вариантов ответа: не нужно никакое специальное профессиональное образование; нужно ПТУ; нужен техникум; нужен вуз; нужна ученая степень. Использование этих оценок позволяет конкретизировать, а в чем-то и скорректировать выводы, которые были получены выше.

9.18. В качестве первого шага естественно задаться вопросом: как распределение российских работников по уровням требуемой профессиональной подготовки соотносится с их распределением по уровням фактически имеющейся у них профессиональной подготовки? Велики ли наблюдаемые отклонения и на каких ступенях образовательной шкалы они максимальны? Подобное сравнение приводит к достаточно парадоксальному, если не сказать удивительному, результату. Оказывается, что распределения по требуемым и фактическим уровням образования почти полностью совпадают (Рис. 26). Наблюдаемые отклонения невелики: отмечаются лишь признаки небольшого "недопроизводства" рабочей силы с начальным (-7 п.п.) и небольшого "перепроизводства" рабочей силы со средним (+5 п.п.) профессиональным образованием. Что касается высшего образования, то спрос на работников с вузовскими дипломами почти идеально совпадает с их предложением. Казалось бы, эти оценки свидетельствуют о в высшей степени эффективном взаимодействии между системой профессионального образования и рынком труда.

9.19. Впрочем, при учете гендерного фактора зазор между требуемой и фактической структурой профессионально образования работников становится шире (Рис. 27-28). Так, среди женщин обнаруживается явный избыток рабочей силы со средним профессиональным, а среди мужчин – явный дефицит рабочей силы с начальным профессиональным образованием. При этом среди женщин оказывается слишком мало, тогда как среди мужчин – слишком много работников, не получивших вообще никакой профессиональной подготовки. Можно сказать, что в российских условиях женщины чересчур активно, тогда как мужчины недостаточно активно стремятся к получению профессионального образования[2] . Однако и эти расхождения не настолько велики, чтобы говорить о существовании серьезных диспропорций в образовательной структуре российской рабочей силы.

9.20. Однако при ближайшем рассмотрении выясняется, что сложившаяся ситуация лишь по видимости является равновесной. Группировка работников одновременно по уровням требуемой и по уровням фактической профессиональной подготовки показывает, что говорить о существовании такого равновесия нет ни малейших оснований. Результаты этой группировки отражены в Таблице 53. По главной диагонали этой таблицы располагаются подгруппы работников, у которых требуемое профессиональное образование совпадает с фактическим (для удобства восприятия они выделены полужирным шрифтом). Выше главной диагонали располагаются подгруппы с избыточной, а ниже – с недостаточной профессиональной подготовкой (у первых фактическое образование превышает требуемое, а у вторых, наоборот, требуемое превышает фактическое). Если просуммировать данные для этих трех категорий, то окажется, что фактическое профессиональное образование совпадает с требуемым лишь у 55% респондентов РМЭЗ, тогда как у 25% оно является избыточным и у 20% недостаточным. Таким образом, наличие массивного контингента "сверхобразованной" рабочей силы компенсируется наличием столь же массивного контингента "недообразованной" рабочей силы, что и создает иллюзию равновесной ситуации. Отсюда следует принципиально важный вывод: в российских условиях ключевой проблемой, по-видимому, является не столько перепроизводство или недопроизводство работников с теми или иными уровнями профессиональной полготовки, сколько структурные "перекосы" в их распределении по фактическим занятиям.

9.21. Более детальное представление о характере этих диспропорций дает Таблица 54. Из нее следует, что среди женщин доля работников с избыточной профессиональной подготовкой выше, а с недостаточной – ниже, чем среди мужчин (27% против 21% и 16% против 26% соответственно). Различия между городскими и сельскими жителями минимальны – среди как тех, так и других примерно каждый четвертый имеет избыточное и примерно каждый пятый недостаточное профессиональное образование. В частном секторе заметно чаще, чем в государственном, встречаются как "переобразованные", так и "недообразованные" работники.

9.22. Доля работников с недостаточным профессиональным образованием с возрастом уменьшается, что свидетельствует, по-видимому, о происходящей с течением времени постепенной "притирке" работников и рабочих мест: с одной стороны, сами работники с недостаточной профессиональной подготовкой начинают предпринимать шаги по ее "подтягиванию" до требуемого уровня; с другой стороны, они начинают постепенно оттесняться с рабочих мест, где их профессиональной подготовки не хватает, на рабочие места, где она оказывается более адекватной. Однако доля работников с избыточным профессиональным образованием – и это важно отметить – с возрастом почти не меняется. Это означает, что проблему наличия у значительной части российской рабочей силы избыточного образования нельзя сводить исключительно к эксцессам переходного периода, как это нередко делается.

9.23. Таблица 55 показывает, насколько велики доли работников с избыточной, оптимальной и недостаточной профессиональной подготовкой в различных образовательных группах. Из нее следует, что примерно половина работников с неполным и полным средним образованием нуждается в получении профессиональной подготовки, которая у них отсутствует; среди тех, кто учился в ПТУ, примерно для каждого третьего полученное образование оказывается ненужным и примерно каждый пятый испытывает потребность в профессиональной подготовке более высокого уровня; среди тех, кто учились в ссузах, почти у 40% полученное образование является избыточным и примерно у 20% недостаточным. Наконец, среди обладателей высшего образования примерно каждый четвертый мог бы вполне обходиться на своей нынешней работе без него.

9.24. Случаи избыточности имеющейся профессиональной подготовки чаще всего встречаются у неквалифицированных рабочих, а также конторских служащих и торговых работников, тогда как реже всего – у специалистов высшего уровня квалификации и военнослужащих (Таблица 56). От недостаточности профессиональной подготовки сильнее других страдают (что несколько неожиданно) полуквалифицированные и квалифицированные рабочие. У "белых воротничков" степень соответствия между требуемым и фактическим профессиональным образованием намного выше, чем у "синих воротничков". Так, среди специалистов высшего уровня квалификации фактический уровень профессиональной подготовки совпадает с требуемым у 80%, тогда как у представителей рабочих специальностей этот показатель оказывается почти вдвое ниже – 44-48%.

9.25. Среди отраслей имеющееся у работников профессиональное образование чаще всего оказывается недостаточным по отношению к выполняемой ими работе в сельском хозяйстве, строительстве и на транспорте, тогда как избыточным в торговле, легкой и пищевой промышленности (Таблица 57). Наиболее высокую степень согласованности между требуемой и фактической профессиональной подготовкой демонстрируют здравоохранение, государственное управление и финансы, самую низкую – торговля, транспорт, легкая и пищевая промышленность.

9.26. Еще одним, не менее важным источником неэффективного использования человеческого капитала является рассогласование не "по вертикали" (между уровнями образования), а по "горизонтали" (между типами специализации), когда работники трудятся не по тем профессиям, по которым осуществлялась их подготовка. Если они сразу, как только закончена учеба, благополучно "забывают" об избранной специальности и "мигрируют" в иные профессиональные ниши, то это означает, что значительная часть средств, вложенных в их обучение, была, по-видимому, потрачена зря. Ведь в этом случае многие из полученных ими знаний и навыков (по крайней мере – специальных) остаются без применения и, следовательно, не могут рассматриваться в качестве реального приращения человеческого капитала. Либо образование было очень низкого качества, либо оно велось по направлениям, которые мало востребованы рынком труда. Обследование РМЭЗ 2008 года позволяет оценить, насколько широко это явление распространено в современной российской экономике (Таблица 58).

9.27. Согласно полученным данным, примерно четверть всех работников никогда не работали по полученным специальностям, примерно треть работали по ним какое-то время и лишь примерно две пятых работали по ним всегда. Мужчины несколько чаще пренебрегают полученной профессий, чем женщины (62% против 58%); сельские жители чаще, чем городские (64% против 59%); занятые в частном секторе чаще, чем в государственном (64% против 49%).

9.28. С возрастом вероятность "измены" полученной профессии последовательно убывает: в самой младшей группе 15-19 лет никогда по полученной специальности не трудились 52%, в группе 20-29 лет – 40%, в группе 30-39 лет – 31%, в группе 40-49 лет – 20%, в группе 50-59 лет – 13% (Таблица 58). В самой старшей группе 60-64 года лет таких почти нет – 10%. Конечно, отчасти это связано с тем, что многие молодые люди после окончания учебного заведения не сразу находят работу по полученной специальности. Вместе с тем эти различия настолько велики, что, по-видимому, могут рассматриваться как свидетельство постепенно ухудшавшегося взаимодействия между системой образования и рынком труда. Похоже, что с течением времени система образования во все больших масштабах выпускала специалистов, которые не были в таких количествах нужны экономике.

9.29. Как и можно было ожидать, с повышением уровня образования случаи отсутствия опыта работы по специальности становятся реже (Таблица 59). Однако и на самых продвинутых ступенях образовательной системы они остаются достаточно многочисленными. Так, среди выпускников ссузов никогда не работали по полученной специальности 28%, среди выпускников вузов – 20%. При этом признаки ухудшавшегося со временем взаимодействия между системой образования и рынком труда заметны на всех этажах образовательной пирамиды, включая самые высокие. К примеру, из данных, представленных на Рис. 29, следует, что среди выпускников ссузов, окончивших их в последние 10-15 лет, не имели опыта работы по полученной специальности около 40%, тогда как среди выпускников ссузов, окончивших их 30-40 лет назад, лишь 10-15%; среди выпускников вузов, окончивших их в последние 10-15 лет, не имели опыта работы по полученной специальности около 25%, тогда как среди выпускников вузов, окончивших их 30-40 лет назад, лишь 5-10%.

9.30. Масштабы несоответствий оказываются еще значительнее, если от данных о наличии/отсутствии опыта работы по специальности на протяжении всей трудовой жизни работников перейти к данным о наличии/отсутствии у них работы по специальности в настоящее время. Как можно заключить из Таблицы 60, в 2008 г. в точном соответствии с полученной специальностью трудились 36% респондентов РМЭЗ, в примерном соответствии – 19%, а у 45% текущая работа вообще никак не была с ней связана. Другими словами, почти у каждого второго работника узкопрофессиональные знания и навыки, полученные им за годы учебы, оставались фактически без применения. Мужчины чаще имели текущую занятость не по специальности, чем женщины; городские жители – чаще, чем сельские; занятые в частном секторе – чаще, чем в государственном.

9.31. Вместе с тем при обращении к данными о наличии/отсутствии текущей работы по специальности фактор возраста практически утрачивает значение (Таблица 60). Доля работающих в настоящее время по "совсем другой специальности" оказывается примерно равной во всех без исключения возрастных группах – порядка 43-48%. Это означает, что более высокая склонность работать по специальности, которая когда-то была характерна для старших поколений российских работников (см. выше подраздел 9.28), осталась в прошлом. Сейчас они уже мало чем отличаются в данном отношении от младших поколений работников. Однако "пренебрежение" избранными специальностями у младших и старших возрастных групп имеет, по-видимому, разное происхождение. У первых – это убежденность в том, что выбор профессии не должен быть жестко связан с типом получаемого образования; у вторых – это реакция на экономические шоки 1990-х годов, из-за которых многим из них пришлось оставить свою прежнюю профессию и начать работать по другой специальности.

9.32. Более сложной при использовании данных о наличии/отсутствии текущей работы по специальности становится и связь с уровнями полученного работниками образования (Таблица 61). Вполне ожидаемо, что на самых высоких ступенях образовательной лестницы вероятность работы не по специальности оказывается наименьшей – 32% для тех, кто учился в вузах, и 47% для тех, кто учился в ссузах. Но при этом выясняется, что реже всего в полном или частичном соответствии с полученными специальностями трудятся не обладатели неполного или полного среднего образования, окончившие какие-либо профессиональные курсы, а выпускники ПТУ. Среди них примерно две трети (!) заняты деятельностью, не имеющей ничего общего с когда-то избранными ими специальностями.

9.33. Среди специалистов высшего уровня квалификации по профессиям, никак не связанным с полученной специальностью, трудятся 11%, среди специалистов среднего уровня квалификации – 40%, среди руководителей – 47% (Таблица 62). Астрономической величины этот показатель достигает у неквалифицированных рабочих – свыше 90%! По существу это означает, что неквалифицированными рабочими в основном становятся профессиональные "неудачники", не сумевшие закрепиться на более квалифицированных рабочих местах. Поражает также огромная доля работающих не по специальности – почти две трети – среди конторских служащих и работников торговли.

9.34. Среди отраслей более всего работа не по специальности распространена в ЖКХ, силовых структурах, легкой и пищевой промышленности, менее всего – в образовании, здравоохранении и финансах (Таблица 63).

9.35. Сходные результаты можно получить, если воспользоваться ответами респондентов на смежный вопрос о наличии/отсутствии работы по специальности, но относящийся не к ним самим, а к тем, кто учился с ними в одной группе. Такой вопрос также был включен в анкету обследования РМЭЗ в 2008 г. (Таблица 64). О том, что практически все или большинство их одногруппников трудятся по полученной специальности, сообщили около 25% опрошенных, о том, что примерно половина, – чуть более 20%, а о том, что практически никто или абсолютное меньшинство, – около 55%. Переведя эти качественные оценки в процентные отношения, можно сказать, что в настоящее время в соответствии с полученными специальностями трудятся не более 40% всех российских работников.

9.36. При использовании этих данных мы вновь убеждаемся (Таблицы 64-66), что доля работающих по специальности увеличивается с возрастом (с 34% в группе 15-19 лет до 42% в группе 50-59 лет); с уровнем образования (с 34% для тех, кто не пошел дальше неполной средней школы, до 44% для тех, кто учился в вузах); с профессиональным статусом (с 17% для неквалифицированных рабочих до 39% для специалистов высшего уровня квалификации). Нельзя не обратить также внимания на высокую степень согласованности между результатами, получаемыми на основе данных, относящихся к самим респондентам (см. выше), и на основе данных, относящихся к их одногруппникам, – расхождения между соответствующими оценками составляют не более 5 п.п.[3] .

9.37. Представленные оценки показывают, что человеческий капитал, которым располагает российская экономика, используется ею недостаточно эффективно. Значительная его часть остается без реального применения и в этом смысле может рассматриваться скорее как вычет из благосостояния общества, нежели как источником его увеличения. Хотя на российском рынке труда широко представлены случаи недоинвестирования (under-investment) и переинвестирования (over-investment) в человеческий капитал, ключевой проблемой, по-видимому, является "нецелевое" инвестирование (malinvestment), когда работники начинают трудиться по профессиям, не имеющим ничего общего с полученными ими специальностями. Примерно каждый четвертый российский работник никогда не работал по имеющейся у него специальности, а каждый третий отказался от нее уже по ходу своей трудовой карьеры. Хотя подобные "разночтения" неизбежны в сложных современных экономиках, подверженных частым технологическим изменениям, в российском случае их масштабы настолько велики, что заставляют предполагать существование серьезных нарушений во взаимодействии между системой образования и рынком труда.

9.38. Переинвестирование в человеческий капитал угрожает возрастанием «утечки умов» и экспорта квалифицированной рабочей силы, не востребованной российским рынком труда и, одновременно, необходимостью массированного привлечения неквалифицированной рабочей силы из-за рубежа.

10. Человеческий капитал и положение работников на рынке труда

10.1. Опыт большинства мира свидетельствует, что обладание значительными объемами человеческого капитала резко усиливает конкурентные позиции работников – стимулирует их участие в рабочей силе, повышает шансы на нахождение работы, снижает риск безработицы. Прослеживаются ли эти закономерности силу также и на российском рынке труда? Можно ли полагать, что в российских условиях обладание высоким формальной подготовкой открывает доступ к лучшим рабочим местам и более высоким заработкам?

10.2. Ответ на этот вопрос неочевиден. Дело в том, что российская модель рынка труда во многих отношениях существенно отличается от модели, сложившейся в других постсоциалистических странах, не говоря уже о развитых странах Запада. Многочисленные шоки, которыми сопровождался процесс системной трансформации в России, могли нарушить "нормальное" взаимодействие между системой образования и рынком труда и привести к неожиданным результатам (некоторые из них уже обсуждались выше). В условиях нарушенного взаимодействия между ними накопление дополнительного человеческого капитала могло не транслироваться в улучшение позиций на рынке труда и не приносить тех преимуществ, которые оно обычно приносит в стабильной экономической и институциональной среде.

10.3. Однако имеющиеся данные показывают, что несмотря на бурный приток на российский рынок труда выпускников вузов и ссузов, экономическая ценность формального образования в 1990-2000-е годы скорее возрастала, чем снижалась. Как хорошо видно из Таблицы 67, в российских условиях оно оказывает сильное влияние на все ключевые индикаторы рынка труда – экономическую активность, занятость, безработицу. Так, с повышением уровня образования резко возрастает уровень участия в рабочей силе . Максимального значения – 86% – он достигает у обладателей вузовских дипломов (данные обследования 2008 г.). Сходная зависимость прослеживается между образованием и уровнем занятости : у лиц с высшим образованием уровень занятости составляет 84%, тогда как у лиц со средним полным образованием лишь 63%. Что касается безработицы , то среди лиц с высшим образованием ее уровень оказывается примерно вдвое ниже, чем в среднем по всей выборке.

10.4. В Таблице 68 представлены аналогичные оценки для четырех укрупненных групп, различающихся по возрасту, – молодежь (15-24 года); лица активного возраста (25-49 лет); лица предпенсионного возраста (женщины 50-54 лет, мужчины 50-59 лет); лица пенсионного возраста (женщины 55 лет и старше, мужчины 60 лет и старше). Для всех них прослеживается четкая закономерность: чем лучше образовательная подготовка, тем выше экономическая активность, больше занятость и меньше безработица. Если определить потенциальный «выигрыш» с точки зрения повышения экономической активности как разность в ее уровнях между обладателями вузовских дипломов и обладателями аттестатов об окончании средней школы, то для молодежи он составит 32 п.п., для лиц активного возраста – 3 п.п., для лиц предпенсионного возраста – 16 п.п. и для лиц пенсионного возраста – 17 п.п. «Выигрыш» с точки зрения улучшения перспектив занятости составит соответственно 35, 4, 16 и 18 п.п. И, наконец, «выигрыш» с точки зрения сокращения риска безработицы окажется равен 9, 1,3, 0,2 и 2,5 п.п.

10.5. Траектории изменения показателей экономической активности, занятости и безработицы за 1994-2008 гг. для различных образовательных групп представлены на Рис. 30-32. На них хорошо видно, что групповые уровни экономической активности менялись примерно по той же траектории, что и ее общий уровень. Различия касались глубины первоначального падения (в период кризиса) и размера последующего восстановления (в период начавшегося роста). Так, экономическая активность лиц с высшим и средним профессиональным образованием оставалась почти не затронутой кризисом. В отличие от них у остальных образовательных групп кумулятивное падение экономической активности достигало от 4 до 8 п.п., т.е. многим работникам, относящимся к этим группам, в период кризиса пришлось покинуть рынок труда. При этом посткризисное восстановление было у них недостаточным, чтобы вернуться к исходным показатели экономической активности. В результате даже в 2008 г. они находились на более низкой отметке, чем в 1995 г. Показательно и то, что у обладателей высшего образования даже в разгар кризиса уровень экономической активности был выше, чем у любых других групп на пике экономического подъема.

10.6. У кривых изменения занятости также просматриваются два сегмента – резкого снижения в период кризиса и последующего восстановления в период возобновившегося экономического роста. Обращает на себя внимание закономерность, выявленная при обсуждении групповых показателей экономической активности: чем выше уровень образования работников, тем ниже оказывается кумулятивное снижение занятости. Так, у групп, находящихся на вершине образовательной пирамиды, оно составляло 1-2 п.п., тогда как у групп, расположенных у ее основания, достигало 6-9 п.п. И вновь нельзя не отметить, что кризисные показатели занятости для лиц высшим образованием были выше, чем посткризисные показатели занятости у всех остальных групп.

10.7. Групповые показатели безработицы также менялись по более или менее общей траектории: существенный скачок в 1994-1998 гг., за которым последовало резкое снижение в 1999-2008 гг. Однако для групп с лучшей образовательной подготовкой кумулятивный прирост безработицы был, как правило, меньше, чем для групп с худшей образовательной подготовкой. Еще более важно, что у первых падение безработицы в посткризисный период было намного более сильным и стремительным, чем у вторых. Если у лиц с высшим образованием ее уровень сократился в этот период примерно в 3 раза, то у всех остальных в лучшем случае в полтора-два раза. Все указывает на то, что группы с более высоким образованием намного успешнее адаптировались к резким изменениям в экономической и социальной среде, которые происходили на протяжении 1990-200-х годов.

10.8. Не только накопление больших объемов человеческого капитала, но и улучшение его качества заметно усиливает конкурентные позиции работников на рынке труда. Так, высокий профессионализм способствует росту экономической активности, повышению занятости и уменьшению риска безработицы. Как видно из Таблицы 69, у групп с "низким" уровнем профессионального мастерства и с уровнем профессионального мастерства "выше среднего" показатели экономической активности соотносятся как 0,7 к 1, показатели занятости – как 0,6 к 1, а показатели безработицы – как 5 к 1. (Менее благоприятные оценки для группы с "высоким" профессиональным мастерством объясняется тем, что в отличие от группы с профессиональным мастерством "выше среднего" она в значительной степени состоит из представителей самых старших поколений, уже достигших пенсионного возраста).

10.9. Аналогичные эффекты прослеживаются практически по любым другим характеристикам человеческого капитала. Это означает, что с точки зрения укрепления позиций работников на рынке труда инвестиции в человеческий капитал являются вполне рациональной и оправдывающей себя стратегией. Получение более высокого или более качественного образования "окупается" затем в виде возросшей стабильности занятости.

11. Человеческий капитал и формы занятости

11.1. Человеческий капитал во многом определяет не только уровень занятости, но и ее формы. Характер трудовых отношений, тип занятости, должностные позиции, наличие дополнительной работы – все это в значительной мере зависит от запаса имеющихся у работников знаний и навыков.

11.2. Важнейшей характеристикой трудовой деятельности является тип занятости. В каком качестве выступает человек на рынке труда – предпринимателя или наемного работника ? По данным РМЭЗ, в российских условиях предприниматели составляют достаточно немногочисленную группу занятых – чуть более 4% от общего их числа (Таблица 70). Важно отметить, что с течением времени ее величина постепенно уменьшалась: если в 1994 г. к предпринимателям относили себя около 8% занятых, то в 2008 г. примерно 4%, т.е. вдвое меньше. Тенденцию к сжатию предпринимательского "сословия" естественно связать с резко возросшими за последние годы трудностями для ведения бизнеса – более высокими административными барьерами и т.д.

11.3. "Тяга" к предпринимательству положительно связана с уровнем образования: чем он выше, тем шире ряды предпринимателей (Таблица 70). Так, в среднем за 1994-2008 гг. среди обладателей высшего образования предпринимателями являлись около 8%, среднего профессионального – 5%, полного среднего – 4,5%, неполного среднего и ниже – менее 3%.

11.4. Еще более выразительными оказываются результаты обратной группировки, показывающие распределение предпринимателей и непредпринимателей по уровням образования. Как видно из Рис. 33, среди первых доля обладателей высшего образования оказывается почти в полтора раза выше, чем среди вторых: 35,6% против 23,6%. В то же время представительство групп с более низкими уровнями образованием среди предпринимателей меньше (иногда значительно), чем среди непредпринимателей.

11.5. С точки зрения числа накопленных лет образования предприниматели также намного превосходят непредпринимателей: 13,5 против 12,7 лет (усредненные оценки за 1995-2008 гг.). Вместе с тем они сильно ( примерно в полтора раза) проигрывают непредпринимателям с точки зрения продолжительности специального стажа: 4,7 против 7,4 года (Рис. 34). Это связано как с относительной "молодостью" российского предпринимательства, возникшего менее 20 лет назад, так и с большей нестабильностью этого вида деятельности: в случае провала многие предприниматели утрачивают свой "независимый" статус, переходя в ряды наемных работников.

11.6. Можно утверждать, что в условиях российского рынка труда именно предприниматели являются категорией, обладающей самым высоким образовательным потенциалом. Это наиболее активная, динамичная и инновационная часть общества, выступающая "мотором" экономического развития. Тот факт, что накопление человеческого капитала стимулирует предпринимательскую активность, можно интерпретировать как свидетельство присутствия значимого аллокационного эффекта (см. выше, Раздел 2).

11.7. Существует несколько каналов, открывающих доступ к получению выгод от человеческого капитала: 1) овладение соответствующими знаниями и навыками в процессе обучения; 2) приобретение товаров и услуг, произведенных другими с использованием этих знаний и навыков; 3) наконец, работа под руководством тех, у кого есть подобные знания и навыки. С точки зрения последнего из названных механизмов всех экономических агентов можно подразделить на две группы – "начальники" (имеющие подчиненных) и "неначальники" (не имеющие подчиненных). В общем случае естественно ожидать, что первые должны (в среднем) обладать большими запасами человеческого капитала, чем вторые. Обследования РМЭЗ позволяют подвергнуть это предположение эмпирической проверке.

11.8 В настоящее время "начальственные" должности, связанные с руководством другими людьми, занимают свыше 20% респондентов РМЭЗ (Рис. 35). С повышением уровня образования доля "начальников" последовательно увеличивается. Так, среди обладателей высшего образования их насчитывается около 40% (оценки 2008 г.), среднего профессионального – примерно 25%, полного среднего – 11-12%, неполного среднего – 6-8%. Среди тех, кто не пошел дальше начальной школы, "боссов", направляющих производственную деятельность других людей, почти не встречается.

11.9. Не удивительно, что образовательная структура группы "начальников" оказывается сильно смещена в пользу самых продвинутых уровней формальной подготовки (Рис. 36). Достаточно сказать, что среди них доля обладателей высшего образования приближается к 50% (!), тогда как среди "неначальников" она составляет чуть более 20%. И, наоборот: обладатели неполного среднего образования встречаются среди "начальников" втрое реже, чем среди "неначальников" (3% против 9%).

11.10. Как следствие, по среднему числу накопленных лет образования "начальники" оставляют "неначальников" далеко позади: 14,4 против 12,7 (Рис. 37). Вместе с тем они намного дольше "засиживаются" на одном и том же месте, чем работники, не имеющие подчиненных. У первых средняя величина специального стажа приближается к 9 годам, а у вторых лишь немного превосходит 6 лет.

11.11. Не меньший интерес представляют оценки, показывающие среднее число "подчиненных" в расчете на одного "начальника". Для всей выборки в целом оно составляет порядка 20 человек (Рис. 38). Но при этом на одного "начальника" с высшим образованием приходится около 36 "подчиненных", со средним профессиональным – 16, полным средним – 10, неполным средним и ниже – 8 (данные 2008 г.). Таким образом, число подчиненных оказывается прямо пропорционально образовательному потенциалу "босса". Агенты, располагающие значительными объемами человеческого капитала, не только чаще занимают "начальственные" должности, но и используют его для руководства большим числом других людей. Благодаря действию этого механизма многие работники с незначительными объемами человеческого капитала получают доступ к отсутствующим у них самих знаниям и навыкам.

11.12. К числу важнейших характеристик занятости относится также степень формализации трудовых отношений . С этой точки зрения можно выделить: 1) формальную занятость в формальном секторе (регулярная работа по официально оформленному трудовому контракту); 2) неформальную занятость в формальном секторе (регулярная работа по официально не оформленному трудовому контракту); 3) занятость в неформальном секторе (различные виды случайных подработок). Если формальный ("корпоративный") сектор преимущественно охватывает такие организационные формы ведения бизнеса, которые обладают статусом юридического лица, то неформальный ("некорпоративный") – преимущественно такие, у которых этого статуса нет (самозанятость, индивидуальные предприятия т.п.).

11.13. Есть ли связь между уровнем образования работников и степенью формализации трудовых отношений? Как показывает Таблица 43, такая связь действительно существует. В среднем за период с 1998 г. по 2008 г. формальную занятость в формальном секторе имели 86% респондентов РМЭЗ, неформальную занятость в формальном секторе – около 5%, занятость в неформальном секторе – около 9%. Однако у групп, отличающихся по уровню образования, степень формализации трудовых отношений оказывается очень разной. Она тем выше, чем выше уровень образования работников. Эта закономерность носит явно выраженный характер и прослеживается на всем протяжении образовательной шкалы. Так, среди работников с высшим образованием неформальной занятостью в формальном секторе за рассматриваемые годы были охвачены чуть более 2%, а занятостью в неформальном секторе – около 4%. В то же время среди работников с неполным средним образованием и ниже неформальную занятость в формальном секторе имели 8%, а занятость в неформальном секторе почти 20%. Таким образом, степень деформализации трудовых отношений была у них в 4-5 раз (!) выше.

11.14. Сравнение данных, относящихся к 1998 и 2008 гг., свидетельствуют об общей тенденции, пусть и не слишком явно выраженной, к растущей деформализации трудовых отношений. За это десятилетие доля работающих в формальном секторе по официально оформленному контракту снизилась с 90% до 88% от общего числа занятых. Однако работников с высшим образованием эта тенденция практически не затронула (правда, и у них в первой половине 2000-х гг. зона охвата неформальными трудовыми отношениями несколько расширилась, но лишь на короткое время, после чего произошло ее сжатие до исходных размеров). На всех остальных этажах образовательной пирамиды наблюдался отчетливый сдвиг в направлении неформальных типов занятости. Важно отметить, что вызван он был почти исключительно расширением неформальной занятости в формальном секторе, в то время как занятость в неформальном секторе оставалась практически стабильной.

11.15. Отсюда следуют несколько достаточно существенных выводов: 1) за период быстрого экономического роста степень деформализации трудовых отношений в российской экономике не уменьшилась; 2) возросшая степень деформализации занятости выразилась в том, что предприятия и организации формального сектора стали чаще нанимать работников по официально не оформленным трудовым контрактам; 3) обладание значительными объемами человеческого капитала способствует большей формализации трудовых отношений; 4) чаще всего в неформальную занятость оказываются вовлечены наименее образованные группы работников.

11.16. Накопление человеческого капитала оказывает также существенное влияние на участие работников во вторичной (дополнительной) занятости . Вторичная занятость неоднородна; в зависимости от длительности трудовых отношений ее можно разделить на "регулярную" и "случайную" (разного рода подработки и т.п.). По данным РМЭЗ, в динамике вторичной занятости отчетливо прослеживаются два разных периода. В начальный период, который пришелся на вторую половину 1990-х годов, доля работников, трудившихся на нескольких работах одновременно, непрерывно увеличивалась (Таблица 72). Максимум был достигнут в 2001 г., когда дополнительную занятость имел примерно каждый второй работник. В последующий период доля работников, трудившихся сразу на нескольких работах, стала постепенно уменьшаться, и в 2008 г. их насчитывалось лишь 6%. Важно отметить, что эти изменения практически целиком объяснялись колебаниями в уровне случайной вторичной занятости, тогда как уровень регулярной вторичной занятости оставался практически неизменным. Однако при этом масштабы регулярной вторичной занятости намного превосходили масштабы случайной вторичной занятости. Так, в 2008 г. на нескольких работах на регулярной основе трудились примерно 4%, а на нерегулярной менее 2%.

11.17. Образование оказывает на склонность трудиться на нескольких работах одновременное разнонаправленное влияние: оно стимулирует регулярную вторичную занятость, но дестимулирует случайную вторичную занятость (Таблица 73). Так, в 2008 г. среди обладателей высшего образования дополнительная занятость на регулярной основе была примерно у 6%, тогда как среди обладателей неполного среднего образования примерно у 2,5%. Но зато среди первых случайными подработками в дополнение к основной работе занимались только 1,8%, тогда как среди вторых 2,4%.

11.18. На ситуацию можно посмотреть в обратной перспективе: как видно из Рис. 39, максимальная концентрация высокообразованных работников отмечается среди тех, кто трудится на нескольких работах в регулярном режиме. Действительно, среди них высшее образование имели 36%, тогда как среди трудившихся на одной работе 24%, а среди трудившихся на нескольких работах в нерегулярном режиме 23%. О том же говорят оценки среднего числа накопленных лет образования: у тех, кто имел регулярную вторичную занятость, оно оказывается почти на год больше, чем у тех, у кого не было вторичной занятости или кто имел случайную вторичную занятость (Рис. 40).

11.19. Сходный, хотя и не столь выраженный эффект дает увеличение специального стажа. Чем он продолжительнее, тем выше, как правило, оказывается вероятность иметь вторичную занятость на регулярной основе, но ниже вероятность иметь ее на случайной основе (Таблица 73). Показательно и то, что у тех, кто трудится на нескольких работах в постоянном режиме, продолжительность специального стажа по месту их основной работы достигает 7 лет, тогда как у тех, кто трудится на нескольких работах от случая к случаю, она составляет лишь 4,5 года (Рис. 40).

11.20. Подытоживая можно сказать, что когда накопленный объем человеческого капитала значителен, вторичная занятость, как правило, не предполагает "потери качества", т.е. обращения к менее сложным, более примитивным видам деятельности; но когда он незначителен, вторичная занятость чаще всего сопровождается примитивизацией трудовой активности, принимающей форму случайных подработок.

12. Человеческий капитал и трудовая мобильность

12.1. Трудовая мобильность – сложное социальное явление, имеющее множество измерений. Можно выделить мобильность фактическую и потенциальную, вынужденную и добровольную, межстатусную, межфирменную, межпрофессиональную и др. Обследования РМЭЗ "схватывают" многие важнейшие формы трудовой мобильности. Это позволяет увидеть, как те или иные ее характеристики связаны с накоплением человеческого капитала. В качестве общего правила можно ожидать, что оно должно способствовать закреплению работников на лучших, но одновременно их быстрейшей "миграции" с худших позиций на рынке труда. Говоря иначе, на типы мобильности, ведущие к ухудшению благосостояния работников, накопление человеческого капитала, скорее всего, должно влиять отрицательно, тогда как на типы мобильности, способствующие его улучшению, – положительно.

12.2. Одним из ключевых аспектов трудовой мобильности являются перемещения работников между альтернативными состояниями на рынке труда – занятостью, безработицей и экономической неактивностью. Сравнивая статусы одних и тех же индивидов за смежные годы, можно получить представление о том, насколько велики входящие и исходящие потоки на рынке труда. Обследования РМЭЗ позволяют рассчитывать такие показатели для девяти двухгодичных интервалов: 1994-1995, 1995-1996, 2000-2001, 2001-2002, 2002-2003, 2003-2004, 2004-2005, 2005-2006, 2006-2007 и 2007-2008 гг. Чтобы упростить изложение, мы ограничимся анализом усредненных данных для этих интервалов, поскольку на протяжении всего периода, к которому они относятся, общие характеристики межстатусной мобильности менялись незначительно. Однако для полноты картины отдельно будут приводиться также оценки по двум крайним временным точкам, начальной и конечной, – 1994-1995 и 2007-2007 гг.

12.3. По данным РМЭЗ, в среднем за период 1994-2008-х гг. около 90% занятых сохраняли в течение каждого календарного года свой статус неизменным, около 3% пополняли ряды безработных и 7,5% становились экономически неактивными; среди безработных почти 50% (!) находили в течение года работу, 20% продолжали оставаться безработными и 30% полностью уходили с рынка труда; среди экономически неактивных 20% становились занятыми, 6% переходили в безработицу, а остальные не меняли статуса, оставаясь в том же состоянии, что и годом раньше (Таблица 74). Приведенные оценки свидетельствуют о высокой степени динамизма российского рынка труда – о ежегодном активном обновлении как состава занятых, так и состава безработных. Особенно примечательно то, что на длительное время (год и более) в состоянии безработицы "застревало" крайне незначительная часть безработных – лишь каждый пятый.

12.4. Меняется ли интенсивность входящих и исходящих потоков в зависимости от объема человеческого капитала, накопленного различными группами работников? Если говорить о занятых, то, как отчетливо видно из Таблицы 74, чем выше уровень полученного ими образования, тем ниже оказывается для них риск перемещений как в безработицу, так и в экономическую неактивность. Если для работников, учившихся в вузе, риск стать в течение следующего года безработным, составляет менее 2%, то для работников, не пошедших дальше неполной средней школы, – порядка 4%; если для первых вероятность стать экономически неактивным не дотягивает до 5%, то для вторых превышает 12%. Аналогичные эффекты прослеживаются для безработных: с одной стороны, высокое образование повышает их шансы на нахождение работы; с другой стороны, оно понижает их шансы на переход в состояние экономической неактивности. Так, если среди безработных с высшим образованием работу в течение года находили 53%, то среди безработных с неполным средним образованием и ниже – 45%; если среди первых в течение года вообще уходили с рынка труда 26%, то среди вторых – 37%. Наконец, высокое образование способствует более быстрому выходу их состояния экономической неактивности. Если среди неактивных с высшим образованием занятыми в течение года становились 26%, то среди неактивных с неполным средним образованием и ниже – 14%; если среди первых к активным поискам работы приступали 7%, то среди вторых только 4%. Отсюда можно заключить, что чем больший объем человеческого капитала накоплен работниками, тем интенсивнее он используется – в более регулярном режиме, с меньшими перерывами в трудовой активности.

12.5. Не менее существенным аспектом трудовой мобильности являются перемещения работников не между различными состояниями на рынке труда, а между различными предприятиями. Межфирменная мобильность способствует лучшей "состыковке" работников и рабочих мест, являясь важнейшим источником повышения производительности труда. Вместе с тем сверхактивный оборот рабочей силы может свидетельствовать о неспособности или неготовности части работников закрепляться на полученных ими рабочих местах. Это может быть сигналом того, что они обладают либо недостаточным, либо избыточным человеческим капиталом по сравнению с тем, который требуется на доставшихся им рабочих местах. Наконец, не следует забывать, что сам процесс межфирменной мобильности сопряжен с высокими издержками (экономическими, организационными, психологическими) как для предприятий, так и для самих работников.

12.6. Из данных, представленных в Таблице 75, следует, что в среднем за 2001-2008 гг. на протяжении годового интервала с одного места работы на другое переходили 18% респондентов РМЭЗ. Но при этом среди работников с неполным средним образованием ежегодно меняли место работы 23%, среди работников с полным средним образованием – 20%, среди работников со средним и высшим профессиональным образованием – 14%. В данном случае можно говорить об отрицательном влиянии человеческого капитала на трудовую мобильность – его накопление является фактором, способствующим стабилизации занятости. "Закрепляемость" работников на полученных рабочих местах оказывается тем выше, чем лучшей формальной подготовкой они обладают. Этот результат можно рассматривать как свидетельство более успешной "состыковки" с рабочими местами тех работников, которые располагают большими запасами человеческого капитала.

12.7. Сходные результаты получаются для еще одной важнейшей формы трудовой мобильности – межпрофессиональной (Таблица 75). На протяжении всего периода наблюдений (1994-2008 гг.) средний уровень профессиональной мобильности респондентов РМЭЗ превышал 12%, т.е. в течение года смена профессии происходила примерно у каждого восьмого работника. Но чем выше образование, тем больше оказываются удовлетворены работники имеющейся у них профессией и тем слабее становятся стимулы к ее смене. Так, у работников с неполным средним образованием интенсивность профессиональной мобильности приближается к 17%, у работников с полным средним образованием – достигает 15%, у работников со средним профессиональным образованием составляет 11%, а у работников с высшим образованием не доходит даже до 10%.

12.8. Накопление человеческого капитала оказывает значимое влияние не только на фактическую, но и на потенциальную трудовую мобильность. Таблица 76 показывает, как связана с уровнем образования добровольная потенциальная мобильность . На протяжении рассматриваемого периода доля тех, кто хотел бы поменять место работы, устойчиво превышала отметку 30%. Однако с повышением уровня образования их доля последовательно уменьшается. Так, среди работников с неполным средним образованием перейти на другую работу хотели бы 37%, с полным средним – 36%, со средним профессиональным – 32%, с высшим – 28%. Таким образом, разрыв по показателям потенциальной добровольной мобильности между крайними группами достигает почти 10 п.п.

12.9. Помимо этого накопление человеческого капитала делает позиции работников на рынке труда более устойчивыми, снижая для них как вероятность вынужденной мобильности , так и связанные с ней издержки. Конкретно это выражается в том, что более высокое образование, с одной стороны, ослабляет риск потери работы, а, с другой, повышает уверенность работников в том, что в случае увольнения им удастся найти работу не хуже. Как следует из данных, представленных в Таблице 77, в среднем за 1994-2008 гг. среди тех, кто учился в вузах, "очень сильное" беспокойство по поводу возможной потери работы испытывали 25%, а "совсем" не беспокоились – 18%. Среднее значение индекса риска потери работы составляло для них 3,2 балла (по 5-балльной шкале; чем больше число баллов, тем сильнее страх). Аналогичные оценки по тем, кто не пошел дальше неполной средней школы, равнялись 34%, 15% и 3,5 балла соответственно. Таким образом, среди первых "не боящиеся" встречались чаще, а "боящиеся" намного реже, чем среди вторых. Вместе с тем данные, представленные в Таблице 77, заставляют предполагать, что ощутимому ослаблению страха потери работы способствует только высшее образование: для всех остальных групп – со средним профессиональным образованием, с полным средним, с неполным средним и ниже – индекс риска потери работы оказывается практически одинаковым. Но в целом можно утверждать, что не только с точки зрения добровольной, но и вынужденной потенциальной мобильности работники, имеющие низкое образование, находятся в гораздо более уязвимом положении, чем работники, имеющие высокое образование.

12.10. Не менее существенно, что возможная потеря работы переживается малообразованным работниками намного тяжелее, чем высокообразованными, т.е. вынужденные увольнения оказываются сопряжены для них с большими издержками. Так, если среди работников с неполным средним образованием и ниже "полностью" уверенных в том, что в случае увольнения им удастся найти работу не хуже, насчитывается 12%. то среди работников с высшим образованием – 17% (Таблица 78). И наоборот: если среди первых доля "совсем неуверенных" в нахождении равноценной работы составляет 30%, то среди вторых – 22%. У тех, кто не пошел дальше неполной средней школы, среднее значение индекса уверенности не намного превышает 2,5 балла, а у тех кто учился в вузе, оно приближается к 3 баллам (по 5-балльной шкале; чем больше число баллов, тем сильнее уверенность в нахождении равноценной работы). Это ясно показывает, что работники с высоким образованием способны эффективнее преодолевать состояние вынужденной трудовой мобильности и выходить из него с меньшими издержками. Впрочем, как следует из Таблицы 78, зависимость индекса уверенности от уровня образования не является однозначно положительной. Так, наличие диплома ссуза, похоже, не прибавляет работникам уверенности в своей конкурентоспособности на рынке труда.

13. Человеческий капитал и оплата труда

13.1. Конечным показателем экономической успешности/неуспешности работников на рынке труда может считаться уровень их заработков. Теория человеческого капитала исходит из предположения, что инвестиции в человеческий капитал осуществляются людьми в расчете на получение будущих выгод, прежде всего – денежных. В таком случае индикатором экономической ценности вложений в человеческий капитал, которые были произведены работником, оказывается получаемая им заработная плата. Окупаются ли эти вложения, ведут ли они к росту заработков или нет? Чтобы они не были экономически убыточными, более образованные или более опытные работники должны зарабатывать больше, чем менее образованные или менее опытные, причем настолько больше, чтобы этого было достаточно для покрытия затрат, понесенных ими в инвестиционный период (за время обучения, за время приобретения опыта и т.д.). В той мере, в какой различия в заработках отражают различия в производительности работников, они показывают также, выигрывает или нет от накопление человеческого капитала все общество в целом. В результате вопрос о том, в какой мере инвестиции в знания, опыт, квалификацию способствуют повышению заработков, оказывается ключевым.

13.2. Как показывает Таблица 79, в российских условиях образовательный уровень работников выступает важнейшей детерминантой их заработков. Из представленных в ней данных следует, что работники с неполным средним образованием зарабатывают существенно меньше, чем работники с полным средним образованием, – разрыв составляет порядка 20% (данные за 2008 г.). Окончание ссуза не дает никакого экономического выигрыша по сравнению с окончанием средней школы, заработки от этого не только не повышаются, но даже становятся немного меньше. В то же время выпускники вузов зарабатывают по сравнению с выпускниками средних школ примерно на 40% больше. Это не так много, если учесть, что в большинстве развитых стран «премия» за высшее образование чаще всего варьирует в пределах от 50 до 100%.

13.3. Учет гендерного фактора вносит в эту картину определенные коррективы. Оказывается, что женщинам обучение в ссузах обеспечивает примерно 10%-ый, а обучение в вузах – примерно 60%-ый выигрыш в заработках по сравнению с теми, кто ограничился получением полного среднего образования (Таблица 79). У мужчин "премия" за среднее профессиональное образование оказывается примерно такой же, как у женщин, – 10-12%, тогда как "премия" за высшее образование существенно ниже – порядка 45%. Но в любом случае это приблизительно соответствует нижней границе того коридора, в котором находятся "премии" за высшее образование в большинстве развитых стран. (Альтернативные источники данных свидетельствуют, что в России "премия" за высшее образование скорее ближе к верхней границе этого коридора.)

13.4. На Рис. 41-42 представлены возрастные профили "премий" за среднее и высшее профессиональное образование отдельно для мужчин и для женщин. Для всех образовательных групп рисунок оказывается достаточно схожим: самые низкие "премии" как за среднее, так и за высшее профессиональное образование, как для мужчин, так и для женщин, фиксируются в младших возрастных группах (20-24 и 25-29 лет); после тридцати лет они выходят на плато, на котором с большими или меньшими колебаниями удерживаются до окончания периода трудовой активности работников. Низкие "премии" за высокое образование для молодежных когорт могут объясняться двумя причинами. Во-первых, перепроизводством дипломированных специалистов. Во-вторых, более поздним выходом выпускников вузов и ссузов на рынок труда по сравнению с теми, кто начинает работать сразу после окончания средней школы. Вопрос о том, какое из этих объяснений более корректно, имеет огромное практическое значения и к его обсуждению мы вернемся позднее.

13.5. Анализ изменений во времени показывает, что за последние полтора десятилетия относительный выигрыш в заработках от полного среднего образования немного уменьшился, тогда как выигрыш в заработках от среднего профессионального образования у женщин практически не изменился, а у мужчин заметно снизился (Рис. 43). Еще более тревожным симптомом является достаточно сильное сокращение "премии" за высшее образование у мужчин. В то же время "премия" за высшее образование у женщин демонстрировала в эти годы отчетливый и очень сильный повышательный тренд.

13.6. Положительная связь человеческого капитала с заработками приобретает еще более отчетливую форму, если от фактических уровней образования перейти требуемым уровням. Как видно из Таблицы 80, по мере роста требований к уровню образования работников растет и их оплата. Так, если взять за отправную точку работников, занятых там, где достаточно неполного или полного общего среднего образования, то по сравнению с ними работники, занятые на рабочих местах, где требуется начальное профессиональное образование, зарабатывают на 15-20% больше, занятые рабочих местах, где необходимо среднее профессиональное образование, – на 30-40% больше и, наконец, занятые на рабочих местах, где необходимо высшее образование, – на 80-90% больше. Отсюда следует, что если бы работники распределялись по рабочим местам в точном соответствии с имеющийся у них профессиональной подготовкой, вариация в заработной плате по уровням образования была бы еще сильнее. Как показывают сравнение оценок, представленных в Таблице 80, с оценками, представленными в Таблице 79, премия за более высокое образование была бы в таком случае как минимум в полтора раза выше. Но так как многое работники с высокой формальной подготовкой опускаются на рабочие места, где она избыточна, а одновременно многие работники с низкой формальной подготовкой поднимаются на рабочие места, где она недостаточна, вариация в заработной плате по уровням образования сглаживается и наблюдаемая отдача от человеческого капитала оказывается ниже, чем она могла бы быть.

13.7. Положительное влияние человеческого капитала отмечается не только для фактических, но и для потенциальных заработков работников. С повышением уровня образования их требования к заработной плате постепенно нарастают. Оценки резервируемой заработной платы (т.е. ее низшего порога, при котором респонденты были бы готовы принять предложение о трудоустройстве) отдельно по занятым и по незанятым представлены на Рис. 44. Из них следует, что по отношению к резервируемой заработной плате работников с полным средним образованием резервируемая заработная плата у работников с неполным средним образованием и ниже составляет менее 90%, у работников со средним профессиональным образованием – 100-105%, у работников с высшим образованием – 130-140% (усредненные оценки за 2006-2008 гг.). С учетом гендерного фактора потенциальная "премия" за среднее профессиональное образование возрастает до 15-20% для женщин и 10-15% для мужчин, а за высшее – до 60-70% для женщин и 35-40% для мужчин. Количественно это практически совпадает с теми относительными "премиями", которые они получают фактически за обладание дипломами ссузов и вузов.

13.8. Аналогичная закономерность прослеживается по резервируемой заработной плате, которую устанавливают для себя те, кто являются безработными или экономически неактивными. Так, по отношению к "зарплатным" запросам тех, кто получил полное среднее образование, "зарплатные" запросы тех, кто не пошел дальше полной средней школы, составляют 80-90%; тех, кто учился в ссузах, – 100-105%; наконец, тех, кто учился в вузах, – 130-145%. Можно утверждать, что чем большим объемом человеческого капитала располагают безработные, тем выше оказываются требования, предъявляемые ими к заработной плате в ходе поисков нового места работы.

13.9. Но если инвестиции в общий человеческий капитал обеспечивают в российских условиях существенный выигрыш в заработках (по крайней мере – в принципе), то про инвестиции в специфический человеческий капитал этого сказать нельзя (Таблица 81). Работники с большим специальным стажем зарабатывают практически столько же, сколько и работники, только что устроившиеся на работу. Так, медианная заработная плата работников оказывается у работников со специальным стажем 5-10 лет. Однако 1-3 года превышает медианную заработную плату работников со специальным стажем менее года она превышает на 2%, со специальным стажем 1-3 года – на 1%, со специальным стажем на 3-5 лет – на 2%, со специальным стажем более 10 лет – на 2%.

13.10. Учет гендерного фактора лишь незначительно меняет этот вывод. Так, среди женщин выигрыш в медианных заработках у "старожилов", работающих на одном и том же месте более или менее продолжительное время, по сравнению с "новичками", только что устроившимися на работу, колеблется от 5% до 11% (данные обследования 2008 г.). Для мужчин вариация чуть больше – от 1% до 25%. В любом случае этого недостаточно, чтобы говорить о значительной отдаче от накопления специфического человеческого капитала. Столь низкая "премия" на специальный стаж делает понятным, почему на российском рынке труда наблюдается столь активный межфирменный оборот рабочей силы – ведь длительное "оседание" на одном и том же месте не приносит работникам практически никаких дивидендов.

13.11. О динамике "премии" на специальный стаж во времени трудно судить из-за сильных колебаний в ее величине от года к году. И все же данные, представленные на Рис. 45, позволяют, по-видимому, сделать вывод об отсутствии какого-либо явно выраженного тренда. Экономическая ценность специального стажа, как показывают эти данные, как была почти нулевой в середине прошлого десятилетия, так и остается почти нулевой в настоящее время.

13.12. В отличие от этого обладание "инновационными" формами человеческого капитала хорошо вознаграждается российским рынком труда (Таблица 82). Работающие на компьютере зарабатывают на 50-60% больше, чем не работающие; пользующиеся в "производственных" целях Интернетом на 70-80% больше, чем не пользующиеся; владеющие иностранными языками на 25-30% больше, чем не владеющие (данные обследования 2008 г.).

13.13. Качество человеческого капитала (измеряемое полезностью знаний и навыков, полученных работникам в период обучения) также оказывает на заработки очень сильное положительное влияние (Рис. 46). Разрыв в средней заработной плате между теми, кому они очень сильно пригодились в период трудовой жизни, и теми, кому они не пригодились вовсе, приближается к 40%.

13.14. Что можно сказать о вероятной экономической ценности различных составляющих того набора знаний и навыков, который транслируется работникам через систему образования? Судить об этом позволяет Таблица 83, где приведены данные о заработной плате работников в зависимости от того, как они оценивают полезность тех или иных видов знаний и навыков, полученных в период обучения. Исходя из этих оценок можно сделать вывод, что особенно хорошо "окупаются", две разновидности человеческого капитала – во-первых, навыки быстрого освоения новых знаний и, во-вторых, навыки логического мышления. Работники, которые на вопрос о полезности таких навыков ответили положительно, зарабатывают примерно на треть больше, чем работники, которые ответили на него отрицательно. "Окупаемость" как общих, так и узкопрофессиональных знаний, транслируемых через систему образования, несколько ниже. Работники, которые на вопросы о полезности таких знаний ответили положительно, зарабатывают в среднем на 10-20% больше, чем работники, которые ответили на них отрицательно. Однако эти количественные расхождения не должны затенять более общего и более важного вывода, который отсюда следует. Состоит он в том, что источником более высоких заработков может становиться успешное овладение знаниями и навыками любого типа.

13.15. Альтернативный индикатор качества человеческого капитала – уровень профессионального мастерства работников – также оказывает на заработки чрезвычайно сильное влияние. Как видно из Таблицы 84, если взять за точку отсчета медианные заработки работников с самым низким уровнем профессионального мастерства, то по сравнению с ними работники с уровнем профессионального мастерства ниже среднего зарабатывают больше на 33%, со средним уровнем – на 61%, с уровнем выше среднего – на 82%, с высоким уровнем – почти на 100%. Другими словами, повышение уровня профессионального мастерства на 1 балл (по 5-балльной шкале) обеспечивает прирост заработков на 20-30%. Мужчины выигрывают от повышения профессионального мастерства несколько больше, чем женщины. Тем не менее гендерная вариация в размерах "премии" за профессионализм остается достаточно небольшой.

13.16. Информация о том, как респонденты оценивают уровень своего профессионального мастерства, собиралась в рамках лишь четырех обследований РМЭЗ, причем со значительными перерывами во времени. Это не позволяет с уверенностью судить о том, как в течение рассматриваемого периода менялась величина "премии" за профессионализм. Но несмотря на недостаточную представительность имеющихся данных можно все же предположить, что более всего высокое профессиональное мастерство вознаграждалось, по-видимому, в начале 2000-х годов в момент выхода российской экономики из затяжного переходного кризиса.

13.17. Характеристики использования человеческого капитала также оказывают значимое, причем очень сильное, воздействие на заработки, которое хорошо "схватывается" даже простейшими двумерными распределениями. Наглядное подтверждение этому можно найти на Рис. 47-50 . Так, заработки оказываются тем выше: 1) чем полнее используются на рабочих местах знания и навыки, приобретенные работниками за время учебы (разрыв в средней заработной плате между теми, у кого они используются полностью, и теми, у кого они не используются совсем, достигает 70%); 2) чем точнее соответствие между фактическим и требуемым уровнями образованием (разрыв в средней заработной плате между теми, у кого уровень фактического образования совпадает с требуемым, и теми, у кого уровень фактического образования превышает требуемый, равняется 10-15%); 3) чем сильнее "верность" избранной профессии (разрыв в средней заработной плате между теми, кто всегда работал по полученной специальности, и теми, кто не работал по ней никогда, составляет порядка 15%); 4) чем точнее соответствие между профессиями по образованию и по фактическому занятию (разрыв в средней заработной плате между теми, кто в настоящее время трудится по специальности, записанной в дипломе, и теми, кто в настоящее время трудится совсем по другой специальности, варьирует в пределах 16-25%). Подытоживая можно сказать, что уровень заработков определяется не просто формальной подготовкой работников, но и ее качественными характеристиками, полнотой и эффективностью ее использования на рабочих местах, близостью между фактическим и требуемым уровнями образования, а также степенью соответствия между их профессиональной принадлежностью "по диплому и по фактическим занятиям.

13.18. Вместе с тем нельзя не отметить случаи, не вписывающиеся в эту общую закономерность. Так, работа по полученной специальности дает ощутимый экономический эффект только тогда, когда работники хранят ей абсолютную верность: те, кто трудились по полученной специальности лишь какое-то время, а затем ее оставили, зарабатывают примерно столько же, сколько те, кто не трудился по ней никогда. Те, кто в настоящее время трудятся в точности по той самой специальности, которой их обучали, зарабатывают не больше тех, кто в настоящее время трудится по близкой, но все же другой специальности. Наконец, заработки работников с недостаточным образованием превышают заработки работников с избыточным образованием и практически совпадают с заработками работников, у которых оно находится на оптимальном уровне (совпадает с требуемым).

13.19. Работники могут получать вознаграждение за свой труд не только в денежной, но и в "натуральной" форме – в виде разного рода социальных льгот и гарантий. В советское время предоставление предприятиями социальных услуг своему персоналу было общепринятой практикой и эрозия этой практики после начала рыночных реформ была достаточно медленной. Большинство предприятий (особенно – крупных) продолжали и продолжают обеспечивать своих работников широким кругом социальных благ и услуг. Связано ли как-то накопление человеческого капитала с величиной оплаты труда в такой неденежной форме?

13.20. Как можно заключить из Таблицы 85, среднее число предоставляемых предприятиями социальных льгот монотонно возрастает с повышением уровня образования работников. Так, у работников с неполным средним образованием и ниже оно составляет 3,0, а у работников с высшим образованием достигает 3,9 (данные обследования 2008 г.). Эта закономерность является практически универсальной и прослеживается по всем типам социальных услуг, будь то оплата отпусков, выплаты по временной нетрудоспособности, предоставление оплачиваемых отпусков по родам и уходу за ребенком, оплата путевок, льготное или бесплатное питание, предоставление ведомственного жилья, обучение за счет предприятия или что-либо другое. Достигается этот эффект за счет двух факторов. Во-первых, работники с более высоким образованием чаще устраиваются на предприятиях, где существует практика предоставления социальных льгот, а, во-вторых, на предприятиях любого типа им предоставляется в среднем больше таких льгот, чем работникам с более низким образованием. Как следствие, полная "премия" за среднее и высшее профессиональное образование оказывается существенно выше – более образованные работники не только оплачиваются обычно по более высоким ставкам, но и получают, как правило, более солидные "социальные пакеты".

13.21. Полученное образование оказывает положительное влияние на размеры "социального пакета" как у мужчин, так и у женщин (Таблицы 86-87). (Любопытно при этом отметить, что среднее число получаемых социальных льгот у них практически совпадает.) Типы льгот, по которым более образованные работники имеют наибольшие относительные преимущества по сравнению с менее образованными, у них также не отличаются. Это – получение полностью или частично за счет предприятия медицинских, рекреационных и образовательных услуг. Причем масштабы предоставления льгот по всем этим трем позициям могут быть охарактеризованы как средние: по данным РМЭЗ, в настоящее время доступ к ним имеют от 20% до 30% всех занятых.

13.22. В динамике предоставления социальных льгот прослеживается слабая понижательная тенденция, имеющая достаточно общий характер и в равной мере распространяющаяся на все образовательные группы (Таблица 88). Несколько неожиданно, но в период экономического подъема 2000-х годов эта тенденция затронула только женщин (среднее число получаемых ими социальных льгот уменьшилось с 4,2 до 3,6) и почти не коснулась мужчин (среднее число получаемых ими социальных льгот осталось практически неизменным – 3,3-3,4). В результате если в начале этого десятилетия "социальные пакеты" женщин существенно превосходили "социальные пакеты" мужчин, то к его концу они практически сравнялись.

13.23. Еще более сильная положительная зависимость существует между доступом к получению социальных льгот и накоплением специфического человеческого капитала (Таблица 89). Чем дольше работает человек на одном и том же предприятии, тем шире оказывается круг социальных благ и услуг, на которые он может претендовать. Так, среднее число социальных льгот у работников со специальным стажем до года составляет 3,0, тогда как у работников со специальным стажем свыше 10 лет достигает 4,2. Разрыв между этими крайними группами по доле работников, имеющих оплачиваемые отпуска, составляет 16 п.п., получающих компенсацию по временной трудоспособности – 18 п.п., имеющих право на оплачиваемые отпуска по беременности, родам и уходом за детьми – 20 п.п., пользующихся за счет предприятия (частично или полностью) медицинскими услугами – 15 п.п., получающих за счет предприятия (частично или полностью) рекреационные услуги– 25 п.п., повышающих за счет предприятия свою квалификацию – 12 п.п. У женщин отмеченные разрывы выражены несколько слабее, чем у мужчин, но и у них они все равно оказываются достаточно существенными.

13.24. Приведенные оценки заставляют несколько скорректировать вывод о крайне низкой (почти не отличающейся от нуля) эффективности вложений в специфический человеческий капитал. В российских условиях значительная часть экономического выигрыша, который получают работники от этих вложений, принимает не денежную, а "натуральную" форму, выступая в виде разного рода дополнительных социальных благ и услуг. И все же этот выигрыш не настолько велик, чтобы обеспечить действительно высокую "премию" на специальный стаж. К тому же с течением времени он подвергался все большей эрозии, о чем свидетельствует постепенное сокращение среднего числа социальных льгот, которые российские работники получали от своих предприятий.

13.25. Если с повышением уровня образования абсолютная величина заработков возрастает, то степень неравенства в их распределении, напротив, становится меньше. Как видно из данных, представленных в Таблицах 89-90, заработки работников с низким образованием распределяются существенно более неравномерно, чем заработки работников с высоким образованием. У работников с неполным средним образованием и ниже децильный коэффициент достигает 10 раз, с полным средним образованием – 9,7 раз, со средним профессиональным – 8,3 раз, с высшим – 8 раз (усредненные оценки за 1994-2008 гг.). Хотя во всех образовательных группах между наиболее и наименее оплачиваемыми работниками обнаруживается огромный разрыв, у тех, кто учился в вузах, он оказывается все же заметно меньше, чем у тех, кто не пошел дальше неполной средней школы. Оценки коэффициента Джини рисуют сходную картину: если для обладателей неполного среднего образования он составляет 0,456, то для обладателей высшего образования – 0,430. Все указывает на то, что накопление человеческого капитала способствует не только повышению экономического благосостояния общества, но и сглаживанию экономического неравенства. Это согласуется с тезисом, часто высказываемым представителями теории человеческого капитала, о том, что по отношению к распределению доходов образование выступает в роли "великого уравнителя".

13.26. Таким образом, можно утверждать, что в России обладание значительным человеческим капиталом многократно усиливает конкурентные позиции работников. Все указывает на то, что на российском рынке труда высокое образование ценится не меньше (в относительных терминах), чем на рынках труда других стран мира. Оно стимулирует участие в рабочей силе, повышает шансы на нахождение работы, способствует росту заработков, заметно расширяет адаптивные возможности работников, что особенно важно в условиях резких и непредсказуемых экономических, социальных и институциональных сдвигов.

1 4. Отдача на человеческий капитал

14.1. Интегральным индикатором эффективности вложений в образование капитал принято считать нормы отдачи. Они показывают, на сколько процентов возрастают заработки работников при увеличении продолжительности обучения на один год. По сравнению с более грубым измерителем – разностью в заработках между различными образовательными группами – это показатель обладает рядом существенных преимуществ. Во-первых, нормы отдачи представляют собой оценки «чистого» вклада образования в заработки, свободного от влияния прочих факторов (таких как пол, возраст, место жительства и т.д.). Во-вторых, они приводятся в форме, которая позволяет сравнивать эффективность инвестиций в человека с эффективностью любых других инвестиций. В качестве альтернативного показателя окупаемости вложений в человеческий капитал могут также использоваться оценки так называемой "премии" на образование, которая рассчитывается не для числа лет формальной подготовки, а для различных ее типов или уровней. Они, следовательно, показывают выигрыш в заработках не за один дополнительный год обучения, а за переход с одной, более низкой, на другую, более высокую, ступень образования (например, от полного среднего к высшему).

14.2. Для измерения отдачи от человеческого капитала обычно используется эконометрическое оценивание так называемого "минцеровского" уравнения заработков (см. Раздел 2). В качестве зависимой переменной в этом уравнении используется логарифм заработков, в качестве независимых переменных – различные составляющие человеческого капитала, а в качестве контрольных переменных – индивидуальные характеристики работников и рабочих мест (пол, возраст, место проживания и т.д.). Коэффициенты регрессии перед независимыми переменными показывают, на сколько процентов увеличиваются заработки при улучшении характеристик человеческого капитала на единицу (например, при увеличении продолжительности обучения на один год, или при повышении уровня профессионального мастерства на один балл и т.д.).

14.3. Подробное описание различных спецификаций уравнения заработков, которые использовались в наших расчетах, приведены в Методологическом комментарии. Поскольку основная задача анализа заключалась в том, чтобы установить, как менялась отдача на человеческий капитал во времени, а также в том, чтобы попытаться оценить влияние на нее различных "нестандартных" характеристик человеческого капитала, которые могут быть получены на базе РМЭЗ, мы ограничились включением в правую часть минцеровского уравнения минимального набора контрольных переменных[4] . Это – пол; возраст; возраст в квадрате; местность проживания (город/село); регион проживания (на уровне федеральных округов). В качестве зависимой переменной использовалась часовая ставка заработной платы, которая рассчитывалась путем деления суммы заработка за последние 30 дней на количество отработанных в течение этого месяца часов. В качестве независимых переменных использовались показатели образования, а также специального стажа (стаж и стаж в квадрате). Это базовая версия минцеровского уравнения оценивалась в двух спецификациях – в первой использовалась переменная количества лет образования, во второй – дамми-переменные для различных уровней образования. Выделялись следующие шесть уровней: неполное среднее и ниже; начальное профессиональное на базе неполного среднего; полное среднее; начальное профессиональное на базе полного среднего; среднее профессиональное; высшее. В качестве референтной группы, относительно которой рассчитывались "премии" за различные уровни образования, были выбраны работники с полным средним образованием. Две эти базовые версии уравнения заработков оценивались для всех раундов РМЭЗ с 1994 г. по 2008 г. Полученные результаты представлены в Таблицах 92 и 93.

14.4. Если говорить о специфическом человеческом капитале, то из полученных оценок следует, что в российских условиях отдача от вложений в него действительно является крайне низкой. Для некоторых лет коэффициенты регрессии перед переменной специального стажа статистически незначимы, а в тех случаях, когда они все же оказываются значимыми, их величина не превышает 0,005-0,010. Это предполагает, что при прочих равных условиях увеличение специального стажа на 10 лет способно обеспечить прирост заработков максимум на 5-10%. В результате на российском рынке труда отдача от инвестиций в специальный человеческий капитал оказывается мало отличимой от нуля.

14.5. В отличие от этого коэффициенты регрессии перед переменной количества лет образования являются статистически значимыми за все рассматриваемые годы. Норма отдачи от образования (Таблица 92) колебалась в течение этих лет в диапазоне 5-7%. Другими словами, увеличение продолжительности образования на один год обеспечивало прирост заработков примерно на 5-7%. По международным меркам это не много, но здесь важно отметить, что хотя в 1990-2000 годы на российский рынок труда выплеснулась огромная масса выпускников вузов и ссузов, никакого заметного влияния на экономическую ценность образования в сторону ее снижения это не оказало. Скорее, наоборот, в середине 2000-х годов нормы отдачи были даже несколько выше, чем в середине 1990-х. Это означает, что спрос на рабочую силу с дипломами вузов и техникумов рос в этот период по меньшей мере такими же быстрыми темпами, как и ее предложение.

14.6. Этот вывод подтверждается результатами оценивания второй версии базового уравнения заработков (Таблица 93)[5] . Из них следует, что в 1990-2000-х годах работники с неполным средним образованием зарабатывали, как правило, на 10-15% меньше, чем работники с полным средним образованием. Премия на начальное профессиональное образование была либо нулевой (о чем говорят статистически незначимые коэффициенты регрессии перед этой переменной для многих лет), либо даже отрицательной, т.е. его обладатели зарабатывали в лучшем случае столько же, сколько обладатели полного среднего образования, или даже меньше. (Например, в 2008 г. у первых заработки были на 6-8% меньше, чем у вторых.) Этот результат едва ли удивителен, если вспомнить, что у большинства выпускников ПТУ начальное образование является не дополнительным по отношению к полному общему среднему, а альтернативным ему. (Другими словами, его нельзя считать образованием более высокого уровня.) Обладание дипломом техникума хотя и обеспечивало прирост заработков, но достаточно скромный – в диапазоне от 6% до 20%. Это также не удивительно, поскольку значительная часть выпускников техникумов, как мы отмечали, получает среднее профессиональное образование не после получения полного общего среднего, а одновременно с ним (Раздел 4). Более того, в последние годы премия на среднее профессиональное образование сдвинулось к нижней границе указанного коридора, что, возможно, свидетельствует о начавшемся падении его экономической ценности. Обладатели вузов зарабатывали, как правило, примерно в полтора раза больше, чем обладатели полного среднего образования. Несмотря на небольшое "проседание" во второй половине 1990-х годов премия за высшее образование на протяжении всего рассматриваемого оставалась на удивление стабильной.

14.7. У женщин нормы отдачи на образование были примерно в полтора раза выше, чем у мужчин: 7,5% против 5%. Превосходили они мужчин также и по величине "премий" за среднее профессиональное и высшее образование: 10-15% против 5-6% в первом случае и 55-60% против 30-40% во втором. Таким образом, в российских условиях женщины выигрывают от инвестиций в человеческий капитал намного больше (в относительных терминах) чем женщины.

14.8. Включение в минцеровское уравнение различных "нестандартных" характеристик человеческого капитала подтверждает, что в российских условиях вложения в него хорошо окупаются. Различные спецификации "расширенной" версии этого уравнения представлены в Таблицах 94-100.

14.9. Большую премию в терминах заработков обеспечивают "инновационные" формы человеческого капитала. Так, при прочих равных условиях работники, использующие компьютер в "производственных целях", зарабатывают примерно на 30% больше, чем те, кто им не пользуется или пользуется исключительно в "потребительских" целях (Таблица 94). Еще больший эффект дает пользование Интернетом: те, кто пользуются им на своих рабочих местах, зарабатывают на 40-45% больше, чем те, кто им не пользуется (Таблица 95). Это подтверждает, что в современных умение пользоваться компьютером, как и умение работать в Интернете, открывают доступ к наиболее привлекательным и высокооплачиваемым рабочим местам.

14.10. Достаточно солидную "премию" в терминах заработков – примерно 11% – обеспечивает также владение иностранными языками (Таблица 96). Причем по мере улучшения знания иностранных языков размеры этой "премии" заметно увеличиваются. Так, по сравнению с теми, кто не владеет иностранными языками, те, кто могут на них изъясняться, читать и переводить со словарем, зарабатывают больше на 8%, те, кто владеет ими более или менее свободно, – на 17%, а те, кто владеет ими в совершенстве, – на 40%.

14.11. Чрезвычайно сильное положительное влияние на заработки оказывает качество человеческого капитала. Если измерять его уровнем профессионального мастерства работников, то можно сделать вывод, что с точки зрения повышения заработков улучшение "качества" человеческого капитала приносит не меньший выигрыш, чем увеличение его "количества" (Таблица 97). Так, по оценкам за 2008 г., переход с первой (низшей) на вторую ступень профессионального мастерства обеспечивает прирост заработков на 18%, со второй на третью – еще на 17%, с третьей на четвертую – еще на 13%, и, наконец, с четвертой на пятую (высшую) ступень – еще на 9%. В итоге работники, чей профессионализм оценивается в 5 баллов, зарабатывают на 60% больше, чем работники, чей профессионализм оценивается лишь в 1 балл (по 5-балльной шкале).

14.12. Важно отметить, что при оценивании расширенной версии минцеровского уравнения с одновременным включением переменных образования, компьютерной грамотности и профессионального мастерства все они остаются статистически значимыми и, более того, отдача на них меняется не слишком сильно (Таблица 98). Так, увеличение продолжительности обучения на один год обеспечивает прирост заработков на 4%, переход с низшего на высший уровень профессионального мастерства – на 51%, овладение компьютерной грамотностью – на 32%. Это означает, что чаще всего данные формы человеческого капитала действуют параллельно, а не дублируют друг друга, т.е. выступают в качестве автономных источников повышения производительности и заработков. Если бы это было не так, то одновременное включение этих переменных в уравнение заработков должно было бы вести к существенному снижению показателей их отдачи, но этого, как видно из Таблицы 98, не происходит[6] .

14.13. Отдача на качество обучения, измеряемое полезностью знаний, навыков и умений, полученных работниками на высшей достигнутой ими ступени образования, также оказывается достаточно весомой (Таблица 99). Образование высокого качества, дающее очень полезные знания и навыки, позволяет зарабатывать на 7-8% больше, чем образование среднего качества, дающее лишь относительно полезные знания и навыки, и на 15-20% больше, чем образование низкого качества, дающее почти или полностью бесполезные знания и навыки.

14.14. Оценки для показателей, характеризующих полезность различных типов знаний и навыков, которые транслируются работникам через систему образования, заставляют частично скорректировать выводы, сделанные в ходе дескриптивного анализа (Таблица 99). Оказывается, что единственный элемент, который вознаграждается рынком труда, – это способность к быстрому освоению новых знаний. Те, кто научился этому, могут рассчитывать на солидную прибавку к заработкам, равную 14%. Польза же от овладения как общими, так и узкопрофессиональными знаниями и навыками, равно как и польза от развития логического мышления не находит "материального" выражения в виде более высокой оплаты. (Об этом свидетельствуют тот факт, что коэффициенты регрессии перед соответствующими переменными являются статистически незначимыми).

14.15. Практически все характеристики использования человеческого капитала также оказывают на заработки сильное положительное влияние. Действительно, как видно из Таблицы 100, коэффициенты регрессии перед соответствующими переменными имеют положительный знак и практически во всех случаях являются статистически значимыми на уровне 1%.

14.16. Так, заработная плата работников последовательно увеличивается по мере того, как улучшается использование знаний и навыков, накопленных в период обучения. Их полная невостребованность ведет к очень сильному проигрышу в заработках. По сравнению с работниками, чей человеческий капитал совсем не используется, работники, у которых он используется хотя бы частично, зарабатывают на 18% больше; у которых он используется в значительной мере, – на 34% больше; и, наконец, у которых он используется полностью, – на 41% больше.

14.17. Таблица 100 позволяет также сделать вывод, что особенно сильному наказанию "рублем" в российских условиях подвергается избыточное образование. При прочих равных условиях те, у кого фактический уровень образования превышает требуемый, зарабатывают на 16% меньше, чем те, у кого они совпадают. Парадоксально, но недостаточное образование при этом не только не "штрафуется", но скорее даже "вознаграждается" рынком труда. При прочих равных условиях заработки работников с недостаточным образованием не уступают заработкам работников с "оптимальным" образованием или даже немного их превосходят. Возможно, что в данном случае мы имеем дело с рабочими местами "на вырост", которые заполняются работниками, изначально не имеющими требуемой квалификации, но постепенно приобретающими ее по ходу трудовой деятельности;

14.18. Наличие опыта работы по специальности обеспечивает выигрыш в заработках на 8%, а если человек работал по избранной специальности всегда, то он возрастает до 12%. Однако в том случае, если человек трудился по специальности не все время, а лишь какую-то часть своей трудовой карьеры, эффект оказывается нулевым. С этой точки зрения никаких особых различий между стратегией частичной и стратегией полной "измены" избранной профессии не обнаруживается.

14.19. Сходные результаты получаются, если воспользоваться данными о наличии/отсутствии работы по полученной специальности не за весь период трудовой жизни работников, а в настоящее время. Заработки тех, кто трудится сейчас по "своей" профессии, превышают заработки тех, кто трудится не по "своей", но близкой профессии, на 6%, а заработки тех, кто трудится по совершенно другой профессии, на целых 17%. Как видим, на российском рынке труда профессиональные "измены" обходятся достаточно дорого и ведут к существенным потерям в заработках.

14.20. Большинство из этих эффектов сохраняют свое значение при включении в уравнение заработков сразу несколько переменных, характеризующих различные аспекты инвестирования в человеческий капитал. Как видно из Таблицы 101, коэффициенты регрессии перед переменными числа лет образования, пользования компьютером, владения иностранными языками и уровня профессионального мастерства остаются статистически значимыми во всех пяти альтернативных спецификациях, которые в ней представлены. Их величина немного снижается, но не кардинально. Так, норма отдачи образования остается равной примерно 4%. Умение работать на компьютере обеспечивает "премию" в размере 30%, владение иностранными языками – в размере 5-10%, высокое профессиональное мастерство – в размере 40-50%. В то же время нерациональные вложения в человеческий капитал чреваты серьезными экономическими потерями. Так, "штраф" за трату времени на приобретение бесполезных знаний и навыков составляет 8% (спецификация 1). Работники, чьи знания, опыт и квалификация остаются полностью невостребованными на их нынешней работе, теряют в заработках примерно 20% (спецификация 2). Переинвестирование в человеческий капитал, когда фактический уровень образования превышает требуемый, ведет к их снижению на 11% (спецификация 4). "Наказание" за "нецелевое" инвестирование в человеческий капитал, когда работники трудятся не по тем специальностям, по которым они обучались, составляет примерно 8% (спецификация 5). Единственная характеристика, которая при переходе к в расширенной версии минцеровского уравнения становится статистически незначимой, – это наличие опыта работы по полученной специальности (спецификация 3).

14.21. Эти результаты позволяют сформулировать несколько важных выводов. Во-первых, из них следует, что в российских условиях вложения в человеческий капитал представляют собой чрезвычайно ценный экономический актив. Во-вторых, "качество" человеческого капитала вознаграждается рынком труда в не меньшей, а, возможно, даже в большей степени, чем его "количество". В-третьих, по большей части человеческий капитал ценится не за "формальные", а за "реальные" характеристики – обладание знаниями и навыками, которые остаются незадействованными в ходе трудовой деятельности, не дает никакого выигрыша в заработках. В-четвертых, неэффективное использование ресурсов – как в форме переинвестирования в человеческий капитал, так и в форме "нецелевого" инвестирования в него – наказывается "рублем", причем весьма ощутимо.

14.22. Переинвестирование и недоинвестирование в человеческий капитал способствуют не только снижению вариации в заработной плате в зависимости от уровня образования и наблюдаемой отдаче от человеческого капитала, но и, в долгосрочной перспективе, снижению стимулов к инвестированию в человеческий капитал.

14.23. Недоиспользование человеческого капитала работников к моменту их выхода на пенсию (особенно женщин, имеющих высшее и среднее специальное образование, которые выигрывают от инвестиций в человеческий капитал намного больше мужчин) в условиях неуклонного старения населения и обострения проблем сокращения трудовых ресурсов является серьезным аргументом в пользу повышения пенсионного возраста.

15. Характер образовательных установок

15.1. Каковы вероятные масштабы будущих инвестиций в человеческий капитал? Судить об этом позволяют данные о планах потенциальных "инвесторов", выражающих намерение вкладывать в него свое время и средства. В обследованиях РМЭЗ помимо прочих респонденты отвечают на вопрос о наличии/отсутствии у них планов продолжать образование (исключая школьное) в течение ближайших трех лет. Таким образом, группа потенциальных "инвесторов" в человеческий капитал включает, во-первых, тех, кто уже начал получать какое-либо профессиональное образование и продолжает делать это в настоящее время, и, во-вторых, тех, кто пока еще только собирается пойти по этому пути. К сожалению, соответствующие данные имеются для относительно короткого периода – 2004-2008 гг. (аналогичные данные, относящиеся к более раннему периоду, оказываются несопоставимыми из-за привязки к иным временным интервалам). Дополнительно с 2006 г. имеется более детализированная информация о том, с какими именно учебными заведениями – профессиональными курсами, техникумами или вузами – связывают респонденты свои планы о продолжении образования.

15.2. По данным РМЭЗ, в 2000-е годы к числу потенциальных "инвесторов" в человеческий капитал можно было отнести 25-30% всех лиц в возрасте от 15 до 50 лет (Таблица 102). Из них около 7% планировали продолжать образование на профессиональных курсах, около 6% – в ссузах и около 20% – в вузах. В течение рассматриваемого периода доля собиравшихся учиться на курсах и в ссузах практически не менялась. В отличие от этого доля собиравшихся учиться в вузах с каждым годом постепенно увеличивалась. (Следует, впрочем, оговориться, что количество имеющихся наблюдений пока слишком мало, чтобы на их основе можно было с уверенностью делать какие-либо однозначные выводы.)

15.3. У женщин "тяга" к образованию выражена сильнее, чем у мужчин: среди первых "инвестиционные" планы на ближайшие три года имелись у 30%, тогда как среди вторых – у 27% (Таблица 103, данные 2008 г.). Правда, по доле собиравшихся учиться в ссузах мужчины немного опережали женщин, однако как по доле собиравшихся учиться на курсах, так и по доле собиравшихся учиться в вузах они от них отставали. У городских жителей уровень "инвестиционной активности" оказывается в полтора раза выше, чем у сельских: 31% против 21%. Село почти вдвое проигрывает городу как по интенсивности намерений учиться на профессиональных курсах, так и по интенсивности намерений учиться в вузах. Но зато среди сельских жителей перспектива обучения в ссузах пользуется намного большей популярностью, чем среди городских.

15.4. Как и следовало ожидать, у занятых установка на продолжение образования оказывается выражена слабее, чем у безработных или экономически неактивных (напомним, что экономически неактивное население в значительной части формируется за счет молодежи школьного и студенческого возраста). Но даже среди занятых о получении более высокого образования задумывается примерно каждый пятый российский работник (в том числе высшего – примерно каждый седьмой). Чрезвычайно высокая склонность к инвестированию в человеческий капитал отмечается у безработных: среди них продолжать образование планируют свыше 40%, причем 27% – в вузах. Это означает, что примерно четверть всех российских безработных заняты поисками достаточно специфических рабочих мест – либо таких, на которых можно было бы "пересидеть" какое-то время до момента поступления в вузы или ссузы, либо таких, пребывание на которых можно было бы совмещать с учебой.

15.5. Вполне предсказуемо, что с возрастом склонность к продолжению образования быстро убывает. В самой младшей группе 15-19 лет повышать свой образовательный уровень планируют практически все – 84%; в группе 20-24 года – 52%, в группе 25-29 лет – 27%; в группе 30-39 лет – 15%; и, наконец, в самой старшей группе 40-50 лет – только 6%. Эта закономерность прослеживается по всем типам учебных заведений, будь то профессиональные курсы, ссузы или вузы. Так, если в самой младшей группе о планах обучения на курсах сообщают 11%, о планах обучения в ссузах 31% и о планах обучения в вузах 55%, то в самой старшей соответственно лишь 4%, 0,2% и 1%. Нельзя тем не менее не обратить внимания на то, отметить, каким растянутым во времени оказывается в российских условиях процесс получения высшего образования: так, даже в группе 30-39 лет либо уже учится в вузе либо собирается туда поступать почти каждый десятый (Таблица 103).

15.6. Естественно, что с повышением уровня образования доля потенциальных "инвесторов" в человеческий капитал постепенно снижается (Таблица 103). Обратная тенденция прослеживается лишь для профессиональных курсов – наибольшую склонность к обучению на них демонстрируют как раз обладатели самого высокого (вузовского) образования: 11% против 4-8% в других группах. Однако к особенно интересным выводам приводит анализ образовательных установок, касающихся учебы в вузах. Во-первых, как можно заключить из Таблицы 103, чаще всего о планах обучения в вузах сообщают лица с полным средним образованием (примерно каждый четвертый). Во-вторых, многие из тех, кто в настоящее время обучается в ссузах или обучался в них ранее, не собираются на этом останавливаться и хотели бы в ближайшее время поступить в вуз (среди них по этому пути собирается пойти примерно каждый пятый). В-третьих, среди тех, у кого вузовский диплом уже есть, еще одним высшим образованием хотел бы обзавестись каждый десятый.

15.7. Характер образовательных установок во многом определяется семейным окружением потенциальных "инвесторов" в человеческий капитал. Как видно из Таблицы 103, "тяга" к продолжению образования ослабевает с увеличением размеров семьи. Этот эффект отчетливо прослеживается как для курсов, так и для вузов: доля собирающихся продолжать образование на курсах в малых семьях (с числом членов не более двух) составляет 8-10% против 4% в больших семьях (с числом членов пять и более), а доля собирающихся продолжать образование в вузах соответственно 20-27% против 13%. Однако в случае ссузов соотношение оказывается обратным: с увеличением размеров семьи склонность к обучению в техникумах скорее усиливается, чем ослабевает.

15.8. Еще более сильный отпечаток на планы потенциальных "инвесторов" в человеческий капитал накладывает материальное положение семей, в которых они проживают. С увеличением среднего дохода, приходящегося на одного члена семьи, склонность к получению более высокого образования последовательно нарастает (Таблица 103). Так, среди представителей нижнего квинтиля по уровню семейных доходов планы по продолжению образования имеются только у 22%, тогда как среди представителей верхнего квинтиля – у 32%; среди первых учиться на профессиональных курсах намерены только 5%, тогда как среди вторых – 9%; среди первых к получению высшего образования стремятся только 11%, тогда как среди вторых – 24%. Однако про среднее профессиональное образование такого сказать нельзя: чем ниже доход на одного члена семьи, тем сильнее оказывается готовность к обучению в ссузах. Так, среди представителей нижнего квинтиля учиться в техникумах собираются 7%, тогда как среди представителей верхнего квинтиля – лишь 3%. Все указывает на то, что среднее профессиональное образование рассматривается сегодня подавляющим большинством россиян как образование второго сорта и что по большей части на его получение ориентируются представители наименее благополучных слоев населения.

15.9. Вполне естественно, что пик образовательной активности приходится на самые младшие возрастные группы. По этой причине оценки, относящиеся к образовательно самой активной части населения, а именно – молодежи в возрасте 15-19 лет, представляют особый интерес. Они позволяют очертить вероятную траекторию дальнейшей трансформации российского человеческого капитала, увидеть, каким он будет в ближайшие десятилетия. Однако при их анализе необходимо учитывать несколько важных дополнительных обстоятельств.

15.10. Во-первых, как показывает опыт, образовательные планы современной российской молодежи, касающиеся обучения в вузах, чаще всего "перевыполняются", так как многие из тех, кто не собирался получать высшего образования, рано или поздно его все равно получают. Во-вторых, отсев из российских высших учебных заведений был и остается крайне низким, так что практически все, кому удается в них поступить, в конце концов становятся обладателями вузовских дипломов. В-третьих, значительная часть российской молодежи поступает в вузы не сразу, как только окончена средняя школа, ПТУ или техникум, а позднее, после более или менее продолжительного периода трудовой деятельности (во многих случаях это происходит в возрасте 25, 30 и даже 35 лет).

15.11. Данные об образовательных планах когорты 15-19 лет могут использоваться в качестве достаточно надежного и реалистического прогноза тех изменений в образовательной структуре российской рабочей силы, которых можно ожидать в ближайшие десятилетия. Причем масштабы предстоящих изменений таким прогнозом будут скорее недооцениваться, чем переоцениваться.

15.12. Данные РМЭЗ об образовательных планах когорты 15-19 лет позволяют сделать вывод, что к середине нынешнего столетия третичное образование (среднее или высшее профессиональное по российской терминологии) будут иметь не менее 85% российских работников, в том числе третичное образования типа А (высшее по российской терминологии) – порядка 55%. Это – консервативная оценка, так как дальнейшее нарастание спроса на высшее образование вполне способно привести к тому, что действительные показатели окажутся еще выше на 5-10% (как видно из Таблицы 104, только за последние три года доля желающих учиться в вузах выросла почти на 10 п.п.).

15.13. Оценки по молодежной когорте 15-19 лет дают также более точное представление о социально-экономической дифференциации, существующей в доступе к различным уровням профессионального образования. Как можно заключить из Таблицы 105, у женщин "спрос" на среднее профессиональное образование примерно на 10 п.п. ниже, тогда как на высшее примерно на 10 п.п. выше, чем у мужчин. Это означает, что в ближайшие десятилетия российские женщины будут по-прежнему сохранять серьезное преимущество по уровню достигнутого образования перед мужчинами.

15.14. Огромный контраст в доступе к высшему образованию отмечается между городом и селом. Так, городская молодежь вдвое чаще, чем сельская, планирует продолжать обучение в вузах – 62% против 34%. В то же время сельская молодежь проявляет куда большую готовность, чем городская, учиться в ссузах.

15.15. В малых семьях (с числом членов не более двух) как общая ожидаемая вероятность продолжения образования, так и ожидаемая вероятность продолжения образования в вузах оказываются значительно выше, чем в больших (с числом членов пять и более). В малых семьях планы продолжения образования есть у 92% молодых людей, в том числе в вузах – у 69%. В больших семьях такие планы есть соответственно лишь у 74% и 46% молодых людей.

15.16. Что касается уровня доходов, то по общей ожидаемой вероятности продолжения образования богатые и бедные семьи почти не отличаются. Среди молодых людей из последнего (верхнего) квинтиля по уровню семейных доходов учиться дальше намерены 91%, тогда как среди молодых людей из первого (нижнего) квинтиля не намного меньше – 80%. Однако близость этих показателей объясняется тем, что первые в гораздо большей мере ориентированы на получение высшего, тогда как вторые – на получение среднего профессионального образования. Среди молодых людей из верхнего квинтиля получать высшее образование планируют 76%, а из нижнего – только 41%, т.е. почти вдвое меньше. В то же время среди молодых людей из нижнего квинтиля получать среднее профессиональное образование планируют 39%, а из верхнего – только 19%, т.е. опять-таки примерно вдвое меньше

15.17. Представленные оценки свидетельствуют, что хотя по своему охвату российское высшее образование постепенно приближается к тому, чтобы стать всеобщим, доступ к нему для различных социально-экономических групп по-прежнему остается неравным. Возможности его получения серьезно ограничиваются такими "сторонними" факторами как проживание в сельской местности, большие размеры семьи и плохое материальное положение.

15.18. Более строгий анализ с использованием эконометрического аппарата подтверждает существование большинства из описанных выше эффектов. В Таблице 106 представлены результаты оценивания пробит-регрессий, в которых в качестве зависимых переменных использовались показатели наличия/отсутствия у респондентов планов продолжения образования, а в качестве независимых переменных различные социально-экономические характеристики их самих и их семей – пол, возраст, тип населенного пункта, регион проживания, статус на рынке труда, уровень образования, размеры семьи, наличие в семье детей до 18 лет, уровень семейного дохода, год проведения опроса (более подробное описание см. в Методологическом комментарии). Оценивание производилось по слитым массивам за весь период наблюдений.

15.19. Уравнения пробит-регрессии оценивались в четырех альтернативных спецификациях: спецификация 1 – для всех респондентов в возрасте 15-50 лет с зависимой переменной, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в учебных заведениях любого типа; спецификация 2 – для всех респондентов в возрасте 15-50 лет с зависимой переменной, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в вузах; спецификация 3 – для молодых людей в возрасте 15-19 лет с зависимой переменной, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в учебных заведениях любого типа; спецификация 4 – для молодых людей в возрасте 15-19 лет с зависимой переменной, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в вузах.

15.20. Результаты для спецификации 1 по всем респондентам в возрасте 15-50 лет показывают, что у женщин вероятность продолжения образования в учебных заведениях любого типа выше, чем у мужчин; у городских жителей – выше, чем у сельских; у экономически неактивных – выше, чем у занятых; у более молодых поколений – выше, чем у более старших; у обладателей неполного среднего образования ниже, а у обладателей среднего профессионального образования – выше, чем у обладателей полного среднего образования; в малых семьях – выше, чем в больших; в богатых – выше, чем в бедных. Интересно отметит, что коэффициенты регрессии перед дамми-переменными, отражающими год проведения опроса, являются отрицательными, а это значит, что в 2008 г. "тяга" к продолжению образования по сравнению с предыдущими годами заметно возросла.

15.21. Результаты для спецификации 2, где в качестве зависимой переменной использовался показатель наличия/отсутствия у респондентов планов обучения в вузах, практически совпадают с результатами для спецификации 1. Это означает, что различные факторы, сходным образом влияют и на общую ожидаемую вероятность продолжения образования, и на ожидаемую вероятность продолжения образования в вузах.

15.22. Мало что меняется и при переходе от спецификаций 1 и 2, относящимся ко всем респондентам в возрасте 15-50 лет, к спецификациям 3 и 4, относящимся к молодежи возрасте 15-19 лет[7] . Характер воздействия различных факторов на наличие/отсутствие образовательных планов остается тем же и более того – значение стоящих перед ними коэффициентов регрессии увеличивается. Отсюда следует, что на образовательные установки молодежи эти факторы влияют значительно сильнее, чем на образовательные установки всего населения в целом.

15.23. Результаты эконометрического анализа подтверждают наличие значительного неравенства в доступе к образованию, особенно – высшему, для различных социально-экономических групп. В российских условиях доступ к нему, являющемуся одним из наиболее действенных социальных лифтов, остается затрудненным, во-первых, для сельских жителей, и, во-вторых, для семей с низкими доходами.

15.24. До сих пор ни одной стране мира не приходилось сталкиваться с ситуацией, когда бы ее население на две трети или хотя бы наполовину состояло из обладателей высшего образования; такое "сверхобразованное" (по формальным признакам) общество не имеет аналогов ни в прошлом, ни в настоящем: Как оно будет функционировать, какие новые проблемы будут в нем возникать, как оно будет их решать, сказать трудно. В любом случае перспектива формирования подобного общества едва ли может рассматриваться в качестве абсолютного блага. Помешать же его возникновению может только массовый приток малообразованной рабочей силы из-за рубежа на постоянной либо временной основе.

15.25. В то же время повышение спроса на неквалифицированный труд, способствует снижению премии за образование и, в долгосрочной перспективе, чревато снижением стимулов к инвестициям в человеческий капитал.

15.26. Напрашивается серьезная трансформация сферы образования, включающая:

- более тесную увязку уровней подготовки и типов специализации выпускников с текущими и перспективными потребностями рынка труда, кардинальную перестройку системы профессионального образования;

- повышение качества образования;

- создание действенной системы непрерывного образования;

- изменение структуры образования, переориентация его не столько на общие и узкопрофессиональные знания, сколько на обучение навыкам быстрого освоения новых знаний и навыкам логического мышления;

- повышение доступа к образованию, особенно высшему, наиболее талантливым представителям молодежи, ограниченным в доступе к образованию в силу материальных и иных причин.

16. Человеческий капитал и установки по поддержанию здоровья

16.1. Опыт многих стран показывает, что инвестиции в такие формы человеческого капитала как образование и здоровье тесно взаимосвязаны: более образованные люди внимательнее относятся к своему здоровью, меньше болеют и имеют большую среднюю продолжительность жизни. Можно ли полагать, что подобная взаимосвязь существует также и в российских условиях? Для оценки величины "капитала здоровья" используется множество различных показателей – как объективных, так и субъективных. Недостаток многих из них заключается в том, что они не позволяют отделять действие природных (генетических) факторов от действий самих индивидов, направленных на поддержание их здоровья. Человек может находиться в лучшем физическом состоянии не только потому, что он затрачивает больше средств на медицинское обслуживание или ведет более здоровый образ жизни, но и потому, что он от рождения был наделен большим исходным запасом "капитала здоровья". От этого недостатка в значительной мере свободен индикатор, отражающий готовность индивидов к прохождению профилактических медицинских осмотров. Он показывает, какова степень их предусмотрительности, насколько они озабочены своим будущим и насколько стремятся избегать рисков, связанных с возможным ухудшением здоровья.

16.2. В РМЭЗ соответствующие данные имеются за весь период наблюдений с 1994 г. по 2008 г. Следует оговориться, что так как информация о прохождении/непрохождении респондентами профилактических медицинских осмотров, собираемая в рамках РМЭЗ, относится к трем последним месяцам, получаемые на ее основе оценки могут преуменьшать долю лиц, проходящих такие осмотры на протяжении всего календарного года.

16.3. Согласно данным, представленным в Таблице 107, в 2008 г. примерно каждый четвертый респондент РМЭЗ в течение предыдущих трех месяцев обращался в медицинские учреждения в целях профилактического осмотра. Этот показатель примерно совпадает с показателем 1994 г., что, казалось бы, говорит об отсутствии какой-либо выраженной динамики. Однако это не так. Как видно из той же таблицы, во второй половине 1990-х годов контроль респондентов за состоянием своего здоровья стремительно ухудшался. Низшая точка была достигнута в кризисном 1998 г., когда опыт профилактических медицинских осмотров имели лишь 13% всех опрошенных. Слом этого негативного тренда совпадает с началом выхода из экономического кризиса. С 2000 г. доля проходящих профилактические осмотры начинает постепенно увеличиваться; самый высокий показатель за весь период наблюдений – 23,4% – приходится на 2008 г.

16.4. Женщины больше склонны избегать рисков, связанных с возможным ухудшением здоровья, чем мужчины: среди них в 2008 г. за профилактическим осмотром обращались 27%, тогда как среди мужчин – только 20% (Таблица 107).

16.5. Городские жители немного лучше следят за своим здоровьем, чем сельские (соответствующие показатели соотносятся у них как 24% против 22%), а работники государственного сектора – намного лучше, чем работники частного сектора (32% против 23%). Занятые несколько чаще обращаются в медицинские учреждения за профилактическим осмотром, чем экономически неактивные: 25% против 22%. В то же время безработица, похоже, является очень мощным фактором, заставляющим людей пренебрегать собственным здоровьем: показатель охвата профилактическими осмотрами не дотягивает у них даже до отметки 15% (Рис. 51).

16.6. Среди возрастных групп наиболее высокие показатели обращения в медицинские учреждения за профилактическим осмотром демонстрирует самая младшая группа 15-19 лет – 33%. В остальных группах так поступают порядка 20%. Этот разрыв естественно связать с обязательными медицинскими осмотрами, которые вынуждены периодически проходить учащиеся школ, студенты вузов и техникумов. В то же время вопреки ожиданием между образованием и частотой прохождения профилактических осмотров никакой видимой связи не наблюдается. Во всех образовательных группах показатели охвата такими осмотрами удерживаются на уровне 22-24% (Рис. 52).

16.7. Как ни странно, но ни размеры семьи, ни уровень семейного дохода точно так же не оказывают на вероятность прохождения профилактических осмотров сколько-нибудь заметного влияния (Рис. 53). То же можно сказать и о таком факторе как семейное положение индивидов: их отношение к собственному здоровью мало меняется в зависимости от того того, состоят они в браке или нет (Рис. 54).

16.8. Среди профессиональных групп лидерами по частоте профилактических осмотров выступают военнослужащие, а также работники торговли и общественного питания, что очевидным образом связано со спецификой их профессиональной деятельности. Достаточно неожиданно выглядит склонность пренебрегать собственным здоровьем, характерная для группы руководителей, – медицинские учреждения с профилактическими целями они посещают почти так же неохотно, как сельскохозяйственные работники или неквалифицированные рабочие (Рис. 55).

16.9. В целом наблюдаемую вариацию в частоте профилактических осмотров в зависимости от различных социально-экономическим характеристик можно оценить как достаточно незначительную.

16.10. Более точное представление о влиянии различных факторов на отношение индивидов к собственному здоровью дает анализ с применением эконометрического аппарата. Для этого нами была произведена оценка нескольких пробит-регрессий, в которых в качестве зависимой переменной использовался показатель наличия/отсутствия у респондентов профилактических осмотров в течение предыдущих трех месяцев, а качестве независимых переменных – различные социально-экономические характеристики их самих и их семей. Оценивание производилось в двух спецификациях: в первом случае – для всех респондентов, во втором – только для занятых. Анализ велся по слитым массивам за весь период 1994-2008 гг. Полученные результаты представлены в Таблице 108.

16.11. Представленные в Таблице 108 оценки свидетельствуют, что вероятность прохождения профилактических осмотров у женщин значимо выше, чем у мужчин; у городского населения – выше, чем у сельского; у молодежи – выше, чем у более старших возрастных групп; у более образованных – выше, чем у менее образованных; у тех, кто в настоящее время состоит в браке или состоял в нем ранее, – выше, чем у тех, кто никогда в нем не состоял; у занятых – выше, чем у безработных или экономически неактивных; у проживающих в малых семьях – выше, чем у проживающих в больших семьях; у более состоятельных – выше, чем у менее состоятельных (спецификация 1). Можно сказать, что все эти результаты полностью соответствуют теоретическим ожиданиям. Коэффициенты регрессии перед дамми-переменными, отражающими годы проведения опросов, подтверждают, что более всего респонденты РМЭЗ пренебрегали состоянием своего здоровья во второй половине 1990-х годов. Однако в 2000-е годы ситуация начала постепенно улучшаться. В результате в 2007-2008 гг. частота профилактических осмотров не только вернулась на исходный уровень 1994 г., но и значительно его превзошла.

16.12. При переходе к занятым большинство из перечисленных эффектов сохраняет силу. Дополнительно из результатов, полученных для спецификации 2, следует, что работники государственного сектора внимательнее следят за своим здоровьем, чем работники частного сектора, а военнослужащие, а также работники торговли и общественного питания – внимательнее, чем работники, принадлежащие к другим профессиональным группам. (Впрочем, в случае военнослужащих и торговых работников это скорее всего связано не с тем, что они сами более рационально относятся к своему здоровью, а с тем, что от них требуют регулярно проходить профилактические медицинские осмотры.)

16.13. Результаты проведенного анализа лишь отчасти подтверждает предположение о тесной взаимосвязи между инвестициями в образование и здоровье. Лица с высоким образованием действительно лучше следят за своим здоровьем, чем лица с низким образованием, но количественно этот эффект невелик. Возможно, обращение к иным индикаторам, характеризующим процесс инвестирования в "капитал здоровья" могло бы способствовать более полному выявлению этой взаимосвязи.

16.14. Недооценка такой формы инвестиций в человеческий капитал, как инвестиций в здоровье, характерное для большинства социально-демографических групп российского населения, подталкивает к формированию социальной среды, способствующей трансформации ценностных установок, стереотипов поведения россиян в отношении собственного здоровья.

17. Заключение

17.1. Использованный в Проекте комплексный подход позволяет получить целостное представление об особенностях трансформации человеческого капитала России в пореформенный период и степени его адекватности задачам формирования высокопродуктивной экономики, основанной на знаниях. В ходе анализа были выявлены и описаны важнейшие количественные и качественные изменения в характеристиках человеческого капитала в период 1990-2000 годов. Полученные эмпирические оценки позволяют судить о том, насколько велика в российских условиях экономическая отдача от вложений в человеческий капитал; в какой мере его накопление расширяет поле возможностей на рынке труда; насколько его "предложение" со стороны системы образования соответствует "спросу" на него со стороны рынка труда. Было продемонстрировано, что в российском обществе значение накопления человеческого капитала для экономического развития страны непрерывно усиливается.

17.2. Наиболее общий вывод, полученный в ходе исследования, заключается в том, что в настоящее время на российском рынке труда прослеживаются все основные закономерности, характеризующие взаимосвязь человеческого капитала с экономической активностью, занятостью, безработицей, трудовой мобильностью, заработками, которые известны из опыта других стран. Его накопление безусловно усиливает конкурентные позиции работников на рынке труда и повышает их благосостояние. Поскольку высокообразованная, опытная, высокопрофессиональная рабочая сила составляет ядро среднего класса, это означает, что вложения в человеческий капитал выступают также важнейшим условием трансформации социальной структуры российского общества, ее укрепления и консолидации.

17.3. Анализ, представленный в различных разделах настоящего Отчета, позволил получить следующие результаты:

· в пореформенный период процесс накопления общего человеческого капитала шел в России ускоренными темпами. Российская экономика продолжала подпитываться работниками со все более высокой формальной образовательной подготовкой. Переходный кризис не смог прервать действие долгосрочной тенденции к опережающему росту численности работников с высшим образованием, спрос на него со стороны населения в 1990-2000-е годы продолжал устойчиво повышаться;

· в межстрановой перспективе российская рабочая сила предстает как одна из самых высокообразованных в мире по формальным признакам. Так, по среднему числу накопленных лет образования – около 13 – Россия входит в группу мировых лидеров. С середины 1990-х годов значение этого показателя увеличилось почти на год, что свидетельствует об активном замещении старших поколений работников с низкой формальной подготовкой молодыми поколениями работников с намного более высокой формальной подготовкой. Отсюда можно заключить, что накопленные Россией запасы человеческого капитала создают достаточно благоприятные возможности для развития интеллектуалоемких видов деятельности и формирования экономики, основанной на знаниях;

· под влиянием этих процессов в образовательной структуре российской рабочей силы произошли кардинальные сдвиги. В настоящее время примерно каждые двое из трех российских работников обладают третичным образованием (средним или высшим профессиональным по российской терминологии) и примерно каждый четвертый третичным образованием типа А (высшим по российской терминологии). По этим показателям Россия оставляет далеко позади не только страны БРИК или другие постсоциалистические страны, но и большинство развитых стран (по доле лиц с третичным образованием она вообще является абсолютным мировым лидером). В то же время на российском рынке труда почти уже не осталось работников с низким образованием – основным общим и ниже. С одной стороны, это предполагает, что в недалеком будущем российская экономика может столкнуться с острой нехваткой неквалифицированной рабочей силы, не имеющей высокой формальной подготовки. С другой стороны, это означает, что в российских условиях даже у неквалифицированных работников средняя продолжительность обучения оказывается поразительно высокой по мировым стандартам;

· человеческий капитал, имеющийся у российских работников, отличается крайней степенью неоднородности. За формально одинаковыми уровнями образования (ПТУ или ссуз) могут скрываться несхожие индивидуальные образовательные траектории. Эта неоднородность может оказывать искажающее влияние на показатели экономической отдачи для различных уровней образования;

· накопленный человеческий капитал распределяется крайне неравномерно по различным социально-демографическим группам. В данном отношении мужчины сильно проигрывают женщинам, старшие возрастные группы – молодым, сельские жители – городским, занятые в частном секторе – занятым в государственном секторе;

· анализ распределения представителей различных профессиональных групп по уровням образования свидетельствует, что многие работники с высокой образовательной подготовкой вынуждены занимать низкоквалифицированные рабочие места. По минимальным оценкам, к работникам, занимающим рабочие места, которые не соответствуют их квалификации, можно отнести около 40% обладателей высшего, около 50% обладателей среднего и около 20% обладателей начального профессионального образования;

· наиболее "интеллектуалоемкими" отраслями российской экономики являются финансы, образование, государственное управление и наука, где высшее образование имеют от половины до почти двух третей всех занятых. Противоположный полюс представлен сельским хозяйством и ЖКХ, где вузовские дипломы имеют лишь 10% всех занятых;

в отличие от запасов общего человеческого капитала запасы специфического человеческого капитала, которыми располагала российская экономика, в пореформенный период постепенно сокращались. Уже в середине 1990-х годов средняя продолжительность специального стажа была в России значительно ниже, чем в большинстве развитых стран – примерно 8 лет против 10-12 лет в странах Западной Европы или Японии. К настоящему моменту она упала еще больше – до 6,9 лет. Это означает, что российская экономика продолжает функционировать с рабочей силой, которая имеет недостаточные по международным меркам запасы специфического человеческого капитала;

· развитие российского дополнительного образования (образования для взрослых) явно отстает от требований, предъявляемых экономикой, основанной на знаниях. Ежегодно обучение на профессиональных курсах разного типа и разной длительности проходят не более 5-6% работников. Вместе с тем российские работники демонстрируют высокую готовность к получению дополнительного образования;

· ситуация с "инновационными" формами человеческого капитала выглядит достаточно неоднозначно. С одной стороны, в 2000-е годы в области компьютерной грамотности населения произошел настоящий рывок; среди российской молодежи она стала фактически всеобщей. Более того, анализ выявляет достаточно многочисленный контингент работников, чьи компьютерные навыки остаются не востребованными, т.е. не используются на их рабочих местах. С другой стороны, доля свободно владеющих иностранными языками была и остается в России провально низкой. При таких показателях владения иностранными языками перспективу формирования экономики, основанной на знаниях, можно расценить как достаточно эфемерную;

· качество полученного образования оценивается российскими работниками не слишком высоко. Около трети российских работников считают полученные ими в период обучения знания, навыки и умения полностью либо почти полностью бесполезными. Низкое качество формального образования, отсутствие у работодателя ясных представлений об уровне подготовки выпускника N-го учебного заведения дезориентирует работодателя. И у работодателя, и у потенциального работника возникают стимулы при заполнении рабочего места прибегать к социальным связям, что способствует повышению роли непродуктивных инвестиций в т.н. «социальный капитал».Вместе с тем в динамике качества человеческого капитала (если судить о нем по показателям профессионального мастерства) за 1990-2000-е годы не прослеживается какого-либо отчетливого тренда – ни в сторону улучшения, ни в сторону ухудшения;

· значительная часть человеческого капитала, накопленного российским обществом, недоиспользуется. Примерно у 20% работников он не используется либо полностью, либо почти полностью. Это говорит о нарушенном взаимодействии между подготовкой кадров и рынком труда, – о том, что система образования функционирует в значительной мере автономно, будучи замкнутой на саму себя;

· в сфере накопления и использования человеческого капитала отмечаются глубокие структурные диспропорции. Случаи переинвестирования в человеческий капитал, когда полученное образование оказывается избыточным по отношению к выполняемой работе, отмечаются примерно у каждого четвертого российского работника (в том числе – у каждого четвертого обладателя вузовского диплома). При этом проблему наличия у значительной части российской рабочей силы избыточного образования нельзя сводить исключительно к эксцессам переходного периода. Случаи недоинвестирования в человеческий капитал, когда полученное образование оказывается недостаточным по отношению к выполняемой работе, встречаются реже, но и они достаточно многочисленны, охватывая, по разным оценкам, до 10-20% работников. В результате российская экономика несет двойные потери, связанные со снижением производительности труда как из-за избыточного, так и из-за недостаточного образования рабочей силы;

· еще более существенные потери экономика несет из-за "нецелевого" инвестирования в человеческий капитал, когда, получив образование, работники начинают затем трудиться по профессиям, не имеющим ничего общего с тем, что записано в их дипломах. Примерно у каждого второго российского работника его текущая трудовая деятельность никак не связана с приобретенной им когда-то специальностью, а каждый четвертый не работал по этой специальности вообще никогда;

· в российских условиях вложения в человеческий капитал представляют собой для работника чрезвычайно ценный экономический актив. "Качество" человеческого капитала вознаграждается рынком труда в не меньшей, а, возможно, даже в большей степени, чем его "количество". По большей части человеческий капитал ценится не за "формальные", а за "реальные" характеристики – обладание знаниями и навыками, которые остаются незадействованными в ходе трудовой деятельности, не дает никакого выигрыша в заработках. При этом неэффективное использование ресурсов – как в форме переинвестирования в человеческий капитал, так и в форме "нецелевого" инвестирования в него – наказывается "рублем";

· обладание значительными запасами человеческого капитала многократно усиливает позиции работников на рынке труда. Можно говорить о закономерности, имеющей универсальный характер: чем выше уровень образования, тем выше экономическая активность, больше занятость, ниже безработица. Все указывает на то, что российским рынком труда высокое образование ценится не меньше (в относительных терминах), чем рынками труда большинства других стран мира;

· человеческий капитал во многом определяет не только уровень занятости, но и ее формы. В российских условиях более образованные работники чаще становятся предпринимателями и чаще дорастают до "начальственных" должностных позиций; они имеют более формализованные трудовые отношения и более склонны к вторичной занятости на регулярной основе;

· накопление человеческого капитала накладывает также заметный отпечаток на интенсивность и характер трудовой мобильности. Оно активизирует те формы трудовой мобильности, которые положительно влияют на уровень благосостояния работников, но подавляет те ее формы, которые влияют на него отрицательно;

· в российских условиях человеческий капитал оказывается важнейшей детерминантой заработков. Более образованные работники зарабатывают больше, чем менее образованные; более опытные – больше, чем менее опытные, компьютерно грамотные или владеющие иностранными языками – больше, чем компьютерно неграмотные или не владеющие иностранными языками; "профессионалы" высокого класса – больше, чем "непрофессионалы";

· однако ситуация с таким важнейшим фактором как производственный опыт выглядит достаточно необычно. В большинстве стран мира пик заработков приходится на возраст 55 лет (плюс-минус 5 лет), так как обычно именно в этом возрасте отдача от инвестиций в производственный опыт достигает своего максимума. В отличие от этого в России пик заработков достигается примерно в 35-40 лет (т. е. на 15-20 лет раньше), что объясняется массовым обесценением человеческого капитала старших поколений российских работников в момент перехода от плановой к рыночной экономической системе. Очевидно, что эти потери уже никогда не смогут быть восполнены и, следовательно, российской экономике предстоит еще долгое время жить в условиях явной недостаточности человеческого капитала, приобретаемого непосредственно по ходу производственной деятельности работников;

· заработки зависят не только от объема накопленного работниками человеческого капитала, но также от степени его "загрузки". Как показал проведенный анализ, в российских условиях "простаивающий" человеческий капитал не дает его носителям каких-либо экономических преимуществ и чем сильнее он недоиспользуется, тем значительнее оказывается проигрыш в заработках;

· сильное негативное влияние на заработки оказывают также разнообразные структурные дисбалансы, связанные с переинвестированием и "нецелевым" инвестированием в человеческий капитала. Так, работники с избыточным образованием оплачиваются по значительно более низким ставкам, чем работники с "оптимальным" образованием; работники, у которых фактический уровень профессиональной подготовки превышает ее требуемый уровень, проигрывают работникам, у которых уровни фактической и требуемой профессиональной подготовки совпадают; наконец, те, кто "изменяет" полученной в период обучения специальности, зарабатывают существенно меньше, чем те, кто остается ей верен;

· обладание более значительными объемами человеческого капитала вознаграждается не только в денежной, но и в натуральной форме – в виде всевозможных социальных льгот и гарантий. У более образованных и более опытных работников число таких льгот оказывается намного больше, чем у менее образованных или менее опытных;

· выводы о высокой окупаемости человеческого капитала подтверждаются более строгим анализом с использованием эконометрического аппарата. В дореформенный период нормы отдачи от образования находились в России на очень низком уровне, составляя не более 1-2%. В пореформенный период ситуация резко изменилась. К середине 1990-х гг. они достигли 6-7%, т. е. стали сопоставимыми с нормами отдачи, которые наблюдаются в большинстве других стран – как развитых, так и постсоциалистических. При этом у женщин они были устойчиво выше, чем у мужчин. Представленные в Аналитическом отчете оценки, относящиеся к разным периодам, показывают, что в 2000-е годы, несмотря на сверхактивный приток на российский рынок труда рабочей силы с высоким образованием, нормы отдачи продолжали оставаться примерно на том же уровне, что и в конце 1990-х годов. Это предполагает, что спрос на работников с дипломами ссузов и вузов рос, по меньшей мере, теми же темпами, что и их предложение;

· альтернативная серия оценок – "премий", связанных с различными уровнями формальной подготовки – подтверждает, что в российских условиях экономическая ценность образования остается весьма высокой. При прочих равных условиях по сравнению с работниками, имеющими полное среднее образование, работники с неполным средним образованием получают на 10-15% меньше; работники с начальным профессиональным образованием – примерно столько же; работники со средним профессиональным образованием – на 10-20% больше, а работники с высшим образованием на 50% больше. Высокая окупаемость высшего образования делает понятными причины непрерывно нараставшего спроса на него со стороны российской молодежи;

· если привлекательность вложений в общий человеческий капитал в течение пореформенного периода увеличивалась, то привлекательность вложений в специфический человеческий капитал, напротив, снижалась. Нормы отдачи от него были и остаются крайне низкими (во многих случаях практически неотличимыми от нуля);

в то же время окупаемость вложений в "инновационные" формы человеческого капитала, а также в улучшение его качества оказывается исключительно высокой;
в показателях отдачи человеческого капитала наблюдается значительная и устойчивая дифференциация, что свидетельствует о недоинвестировании в одни его виды и переинвестировании – в другие. Недоиспользование человеческого капитала, а также различные структурные "перекосы" в его накоплении наказываются российским рынком труда, причем весьма ощутимо. Потери в заработках, связанные с неполным использованием полученного образования, достигают 20-40%. "Штраф" за переинвестирование в человеческий капитал (когда фактический уровень образования превышает требуемый) составляет 16%, а "штраф" за "нецелевое" инвестирование в него (когда работник трудится не по той специальности, которой он обучался) – 17%;
престиж образования в российском обществе достаточно высок: россияне охотно инвестируют в образование. Оборотной стороной высокого престижа образования является неуклонное повышение доли лиц с высшим образованием. Анализ образовательных планов российской молодежи позволяет сделать вывод, что к середине 21 века российская рабочая сила примерно на 90% будет состоять из работников с третичным образованием, в том числе примерно на 60-65% из обладателей дипломов вузов. Помешать реализации этого беспрецедентного для мировой практики сценария может только активный приток малообразованной рабочей силы из-за рубежа;
несмотря на то, что по своему охвату российское высшее образование стало уже почти всеобщим, доступ к нему для различных социально-экономических групп по-прежнему остается неравным. Возможности его получения серьезно ограничивают проживание в сельской местности, большие размеры семьи и плохое материальное положение;
лица с высоким образованием лучше следят за состоянием своего здоровья, чем лица с низким образованием, но количественно этот эффект незначителен.

17.4. Проведенный анализ позволяет сделать общий вывод, что значение накопления человеческого капитала для экономического развития страны непрерывно усиливается. В то же время человеческий капитал, которым располагает российская экономика, используется ею недостаточно эффективно, в России существует огромный разрыв между потенциальной и наблюдаемой эффективностью использования людских ресурсов. С одной стороны, с количественной точки зрения человеческий капитал, накопленный российской экономикой, является одним из самых значительных в мире. С другой стороны, его качественные характеристики далеко не столь благоприятны и, что еще важнее, используется он крайне нерационально. Хотя на российском рынке труда широко представлены как случаи переинвестирования, так и недоинвестирования в человеческий капитал, ключевой проблемой, по-видимому, является "нецелевое" инвестирование, когда работники начинают трудиться по профессиям, не имеющим ничего общего с полученными ими специальностями. Подобные диспропорции неизбежны в сложных современных экономиках, подверженных частым технологическим изменениям, однако в российском случае их масштабы настолько велики, что заставляют предполагать существование серьезных нарушений во взаимодействии между системой образования и рынком труда.

Значительная часть знаний и навыков, имеющихся у российских работников, является либо избыточной, либо по определению не имеющей реальной ценности. Отсюда – парадоксальная ситуация, когда, несмотря на наличие высокообразованной (по формальным признакам) рабочей силы в России сохраняется устойчиво низкий уровень производительности труда. Хотя экономическая отдача на человеческий капитал в нашей стране достаточно высока, значительная часть инвестиций в него остается невостребованной, а потому малоэффективной. Как следствие, общественные и личные ресурсы, пошедшие на его формирование, оказываются во многом обесцененными. Существенная часть человеческого капитала остается без реального применения и в этом смысле может рассматриваться скорее как вычет из благосостояния общества, нежели как источник его увеличения.

17.5. При сохранении статус-кво, разрыв между потенциальной и фактической производительностью, между ускоренным накоплением человеческого капитала и его неэффективным использованием, между высокими количественными и низкими качественными характеристиками получаемого образования будет не сокращаться, а увеличиваться. Подобная ситуация чревата возникновением глубоких структурных дисбалансов. Результатом этого может стать постепенное размывание тех преимуществ, которые (пока) дает накопление человеческого капитала.

17.6. Наиболее серьезными вызовами, обусловленными негативными тенденциями трансформации человеческого капитала в российском обществе являются:

- "нецелевое" инвестирование в человеческий капитал, фиксирующее серьезные рассогласования между системой образования и рынком труда;

-«переинвестирование» (а также, в существенно меньших масштабах, «недоинвестирование») в человеческий капитал. Переинвестирование и недоинвестирование в человеческий капитал способствуют не только снижению вариации в заработной плате в зависимости от уровня образования и наблюдаемой отдаче от человеческого капитала, но и, в долгосрочной перспективе, снижению стимулов к инвестированию в человеческий капитал;

- переинвестирование в человеческий капитал угрожает возрастанием «утечки умов» и экспорта квалифицированной рабочей силы, не востребованной российским рынком труда и, одновременно, необходимостью массированного привлечения неквалифицированной рабочей силы из-за рубежа;

- сокращение запасов специфического капитала, невостребованного рынком труда, провоцирующее высокую текучесть кадров;

постепенная девальвация высокой формальной подготовки, вынуждающая ее обладателей во все больших масштабах перемещаться на рабочие места, которые не требуют высокой квалификации и которые до того занимали работники с более низкой формальной подготовкой;

- повышение спроса на неквалифицированный труд, способствующее снижению премии за образование и, в долгосрочной перспективе, чреватое снижением стимулов к инвестициям в человеческий капитал;

- недооценка инновационных форм вложений в человеческий капитал, увеличивающих адаптационный потенциал работников (в частности, владения иностранными языками);

- отсутствие системы непрерывного образования – тогда как экономика, основанная на знаниях, предъявляет повышенные требования к непрерывному восполнению морально устаревающих знаний, инвестициям в образование. Система российского дополнительного образования не отвечает ни требованиям экономики, ни потребностям российских работников. В перспективе это грозит утратой одного из важнейших потенциальных конкурентных преимуществ российской рабочей силы - ее высокой "обучаемости", готовности воспринимать новые знания;

- неравенство доступа к высшему образованию, являющегося одним из наиболее действенных социальных лифтов, для различных социально-экономических групп;

- недооценка такой формы инвестиций в человеческий капитал, как инвестиций в собственное здоровье, характерное для большинства социально-демографических групп российского населения;

- неэффективное взаимодействие участников рынка труда: работников, работодателей, государства и отдельных социальных институтов. Сигналы, продуцируемые отдельными котрагентами рынка труда, игнорируются, либо не в полной мере учитываются другими контрагентами.

17.7. Крайне неэффективно взаимодействие между системой образования и рынком труда. С одной стороны, в последние десятилетия образовательная динамика стала приобретать все более автономный характер, никак не связанный с реструктуризацией экономики. "Погоня" за дипломами все более высокого уровня превратилась в безостановочный, самоподдерживающийся процесс. Из-за обесценения образовательного сигнала работодатели окажутся вынуждены прибегать к более дорогостоящим и менее действенным методам отбора персонала. Еще опаснее, что значительная часть дипломированной рабочей силы может оказатьсяся вообще вытесненной с рынка труда.

17.8. Необходима серьезная трансформация сферы образования, включающая:

- повышение качества образования;

- создание действенной системы непрерывного образования;

17.9. В серьезных изменениях нуждается российский рынок труда. Недоиспользование человеческого капитала работников к моменту их выхода на пенсию (особенно женщин, имеющих высшее и среднее специальное образование) в условиях неуклонного старения населения и обострения проблем сокращения трудовых ресурсов является серьезным аргументом в пользу повышения пенсионного возраста.

Ключевой проблемой является то, что деятельность большинства российских предприятий строится исходя из краткосрочных, сиюминутных интересов. При столь узком временном горизонте планирования у них не возникает реальных стимулов к более полному и более рациональному использованию имеющегося человеческого капитала, особенно специфического капитала. Долгосрочные стратегии развития, связанные с переходом к более "интеллектуалоемким" технологиям и видам деятельности, при которых этот человеческий капитал мог бы быть востребован, плохо вписываются в ставшие привычными для них стереотипы экономического поведения.

Необходимы четкие, транспарентные и относительно неизменные «правила игры», позволяющие работодателю, особенно принадлежащего к мелкому и среднему бизнесу, строить свою деятельность на долговременной основе. Потребуются не только соответствующие изменения в законодательстве и, особенно, его правоприменении, но и в институциональной среде, включая передачу части регулирующих полномочий как профессиональным объединениям, так и органам государственной власти, местного самоуправления.

17.10. Необходимо, вероятно, формирование социальной среды, способствующей трансформации ценностных установок, стереотипов экономического и социального поведения россиян (особенно в части установок на инвестиции в высшее образование, инвестиций в здоровье, в инновационные формы человеческого капитала, в переселения); стереотипов поведения работодателей; стереотипов поведения представителей органов государственной власти и самоуправления, профессиональных союзов. Потребуется повышение значимости и действенности институтов гражданского общества, роль которых особенно важна для интерпретации и ретрансляции сигналов, подаваемых различными контрагентами рынка труда, формирования общественного мнения.

17.11. Без серьезных институциональных изменений, способных обеспечить перенастройку существующей искаженной системы стимулов, которая сложилась и действует как в области образования, так и на рынке труда, вместо высокопродуктивной экономики знаний в России может сформироваться экономика невостребованных знаний (или даже псевдо-знаний ).

ТАБЛИЦЫ

Таблица 1

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного человека, 1995-2008 гг., лет

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
1995	11,5	9,2	0,15	0,35	0,77	0,98	0,03	0,15
1996	11,6	9,2	0,15	0,36	0,81	1,00	0,02	0,17
1998	11,8	9,4	0,17	0,38	0,83	0,99	0,03	0,13
2000	11,9	9,5	0,16	0,39	0,85	0,99	0,02	0,11
2001	12,0	9,5	0,14	0,42	0,80	1,09	0,03	0,10
2002	12,1	9,5	0,15	0,42	0,83	1,11	0,03	0,10
2003	12,2	9,6	0,16	0,43	0,84	1,13	0,03	0,08
2004	12,2	9,6	0,16	0,44	0,86	1,15	0,02	0,07
2005	12,3	9,6	0,16	0,44	0,86	1,16	0,02	0,07
2006	12,4	9,6	0,15	0,44	0,90	1,27	0,02	0,06
2007	12,5	9,7	0,15	0,45	0,90	1,28	0,02	0,06
2008	12,5	9,7	0,15	0,45	0,90	1,32	0,02	0,06

* Без учета обучения на курсах. Затруднившиеся с ответом на вопрос, обучались ли они на когда-либо на профессиональных курсах, классифицировались как не получившие этот тип образования.

Источник: здесь и далее кроме особо оговоренных случаев обследования РМЭЗ.

Таблица 2

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного занятого, 1995-2008 гг., лет

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗ	ВУЗ	Аспирантура	Курсы
1995	12,1	9,4	0,17	0,39	0,87	1,18	0,04	0,17
1996	12,2	9,4	0,16	0,40	0,93	1,22	0,03	0,18
1998	12,4	9,5	0,19	0,43	0,97	1,22	0,04	0,14
2000	12,4	9,6	0,17	0,46	0,98	1,18	0,03	0,11
2001	12,5	9,6	0,16	0,48	0,92	1,30	0,04	0,11
2002	12,6	9,6	0,16	0,48	0,96	1,32	0,04	0,10
2003	12,6	9,6	0,17	0,49	0,96	1,33	0,04	0,08
2004	12,7	9,6	0,17	0,49	0,98	1,35	0,03	0,07
2005	12,7	9,6	0,18	0,52	0,99	1,38	0,03	0,07
2006	12,8	9,7	0,16	0,49	1,01	1,45	0,03	0,07
2007	12,8	9,7	0,16	0,50	1,00	1,46	0,03	0,07
2008	12,9	9,7	0,15	0,50	0,98	1,51	0,03	0,06

Таблица 3

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного человека, женщины, 1995-2008 гг., лет

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
1995	11,5	9,2	0,10	0,28	0,93	1,00	0,02	0,12
1996	11,7	9,3	0,10	0,31	0,96	1,04	0,02	0,13
1998	11,9	9,4	0,11	0,31	0,98	1,03	0,02	0,10
2000	12,0	9,5	0,12	0,32	0,99	1,04	0,02	0,09
2001	12,2	9,6	0,10	0,36	0,94	1,15	0,03	0,08
2002	12,3	9,6	0,12	0,34	0,98	1,19	0,03	0,09
2003	12,4	9,7	0,12	0,34	1,01	1,24	0,02	0,08
2004	12,5	9,7	0,12	0,35	1,04	1,27	0,02	0,07
2005	12,5	9,7	0,12	0,35	1,03	1,30	0,02	0,06
2006	12,7	9,7	0,11	0,35	1,07	1,42	0,02	0,06
2007	12,7	9,7	0,11	0,37	1,07	1,42	0,02	0,06
2008	12,8	9,8	0,11	0,36	1,07	1,46	0,02	0,06

Таблица 4

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного человека, мужчины, 1995-2008 гг., лет

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
1995	11,4	9,2	0,20	0,44	0,59	0,96	0,03	0,19
1996	11,5	9,2	0,21	0,43	0,64	0,95	0,03	0,21
1998	11,6	9,3	0,23	0,47	0,65	0,95	0,04	0,17
2000	11,7	9,4	0,20	0,49	0,67	0,93	0,02	0,13
2001	11,8	9,4	0,20	0,50	0,64	1,01	0,03	0,12
2002	11,8	9,5	0,19	0,52	0,65	1,01	0,03	0,11
2003	11,9	9,5	0,21	0,53	0,65	1,01	0,03	0,09
2004	11,9	9,5	0,21	0,54	0,65	1,01	0,03	0,08
2005	11,9	9,5	0,21	0,55	0,67	1,00	0,02	0,08
2006	12,1	9,5	0,19	0,55	0,70	1,09	0,02	0,07
2007	12,1	9,5	0,20	0,54	0,70	1,12	0,02	0,06
2008	12,2	9,6	0,20	0,55	0,69	1,15	0,02	0,06

Таблица 5

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного занятого, женщины, 1995-2008 гг., лет

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
1995	12,3	9,5	0,12	0,31	1,08	1,25	0,03	0,13
1996	12,5	9,5	0,10	0,33	1,12	1,33	0,03	0,13
1998	12,6	9,6	0,12	0,33	1,19	1,31	0,03	0,10
2000	12,7	9,7	0,12	0,36	1,20	1,29	0,03	0,08
2001	12,8	9,7	0,11	0,40	1,10	1,44	0,04	0,08
2002	12,9	9,7	0,12	0,37	1,17	1,49	0,04	0,09
2003	12,9	9,7	0,13	0,37	1,17	1,51	0,03	0,08
2004	13,0	9,7	0,13	0,37	1,20	1,54	0,03	0,07
2005	13,1	9,8	0,12	0,40	1,21	1,59	0,03	0,06
2006	13,2	9,8	0,11	0,38	1,22	1,67	0,03	0,06
2007	13,2	9,8	0,11	0,40	1,22	1,66	0,03	0,06
2008	13,3	9,8	0,11	0,39	1,20	1,70	0,03	0,06

Таблица 6

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного занятого, мужчины, 1995-2008 гг., лет

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
1995	11,8	9,4	0,22	0,46	0,66	1,12	0,04	0,21
1996	11,9	9,4	0,22	0,46	0,73	1,12	0,04	0,22
1998	12,1	9,4	0,27	0,53	0,75	1,12	0,04	0,18
2000	12,1	9,5	0,22	0,55	0,76	1,06	0,03	0,14
2001	12,2	9,5	0,21	0,56	0,72	1,16	0,04	0,13
2002	12,2	9,5	0,19	0,60	0,74	1,14	0,03	0,12
2003	12,3	9,5	0,23	0,61	0,74	1,15	0,04	0,08
2004	12,3	9,5	0,22	0,62	0,74	1,16	0,03	0,08
2005	12,4	9,5	0,23	0,65	0,77	1,17	0,03	0,07
2006	12,4	9,6	0,21	0,61	0,79	1,22	0,03	0,07
2007	12,4	9,6	0,21	0,61	0,78	1,26	0,03	0,07
2008	12,5	9,6	0,19	0,62	0,76	1,30	0,03	0,06

Таблица 7

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного человека по возрастным группам, 2008 г., лет

Группы по возрасту	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
20-29	13,3	10,1	0,14	0,49	0,83	1,73	0,02	0,05
30-39	12,9	9,6	0,15	0,59	0,97	1,52	0,04	0,06
40-49	12,4	9,5	0,15	0,55	0,96	1,28	0,01	0,06
50-59	12,3	9,5	0,19	0,32	1,05	1,15	0,02	0,09
60-64	12,4	9,4	0,16	0,21	1,19	1,41	0,04	0,08

Таблица 8

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного занятого по профессиям, 2008 г., лет

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
Военнослужащие	15,0	9,7	0,13	0,41	1,00	3,55	0,21	0,08
Руководители	14,4	9,8	0,06	0,34	1,26	2,80	0,07	0,07
Специалисты высшей квалификации	15,4	10,1	0,03	0,13	1,13	3,95	0,12	0,06
Специалисты средней квалификации	13,9	10,0	0,08	0,30	1,53	2,04	0,01	0,06
Служащие	13,1	9,9	0,12	0,39	1,26	1,35	0,00	0,08
Занятые в сфере обслуживания	12,3	9,7	0,17	0,67	0,97	0,73	0,00	0,06
Квалифицированные работники с/х	11,8	9,7	0,27	0,23	1,08	0,58	0,00	0,15
Квалифицированные рабочие	12,0	9,5	0,27	0,84	0,87	0,50	0,00	0,04
Полуквалифицированные рабочие	11,5	9,5	0,24	0,78	0,66	0,34	0,00	0,08
Неквалифицированные рабочие	11,4	9,5	0,23	0,59	0,64	0,45	0,01	0,05

Таблица 9

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного занятого по отраслям, 2008 г., лет*

Годы	Всего*	Школа	ПТУ на базе неполного среднего образования	ПТУ на базе полного среднего образования	ССУЗы	ВУЗы	Аспирантура	Курсы
Легкая и пищевая промышленность	12,4	9,6	0,21	0,81	0,83	0,95	0,01	0,05
Машиностроение	12,8	9,6	0,17	0,53	1,29	1,18	0,01	0,06
Военно-промышленный комплекс	13,7	9,8	0,10	0,51	0,97	2,27	0,05	0,04
Нефтегазовая промышленность	13,6	9,9	0,15	0,50	1,01	2,07	0,01	0,02
Другие отрасли тяжелой пром-ти	12,6	9,6	0,15	0,92	0,87	1,02	0,03	0,05
Строительство	12,4	9,6	0,20	0,64	0,82	1,13	0,02	0,06
Транспорт, связь	12,6	9,6	0,17	0,61	0,95	1,22	0,00	0,07
Сельское хозяйство	11,3	9,5	0,18	0,37	0,59	0,64	0,00	0,08
Органы управления	14,5	10,0	0,01	0,26	1,00	3,28	0,00	0,14
Образование	14,0	9,8	0,09	0,32	1,13	2,56	0,09	0,06
Наука, культура	14,3	10,0	0,07	0,21	1,07	2,74	0,16	0,05
Здравоохранение	13,2	9,8	0,08	0,26	1,58	1,42	0,07	0,07
Силовые структуры	13,8	9,8	0,15	0,50	1,21	2,18	0,01	0,05
Торговля, бытовое обслуживание	12,9	9,8	0,15	0,54	0,99	1,34	0,01	0,06
Финансы	14,9	10,2	0,06	0,27	1,10	3,23	0,09	0,06
Электроэнергетика	13,0	9,6	0,28	0,53	1,09	1,50	0,00	0,00
ЖКХ	12,0	9,5	0,34	0,51	0,98	0,68	0,00	0,08
Другое	14,0	10,1	0,10	0,39	1,01	2,40	0,00	0,13

Таблица 10

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного человека в различных странах мира, 2000 г., лет

Среднее число накопленных лет образования		Справочно : ВВП на душу населения по паритету покупательной способности, 2004 г., тыс. долл. США*
население 15 лет и старше	население 25 лет и старше
Развитые страны
Франция	7,86	8,37	26,9
Германия	10,20	9,75	26,1
Япония	9,47	9,72	27,3
Великобритания	9,42	9,35	28,5
США	12,05	12,25	36,7
Переходные страны
Чехия	9,48	9,46	17,9
Венгрия	9,12	8,81	15,4
Польша	9,84	9,90	11,9
Страны BRIC
Бразилия	4,88	4,56	7,7
Китай	6,35	5,74	5,1
Индия	5,06	4,77	2,9
Россия	10,03	10,49	9,1
Россия (РМЭЗ)	11,27	11,25	9,1

* В международных долларах 2000 г.

Источники: обследования РМЭЗ; Barro and Lee, 2001; World Bank. 2005.

Таблица 11

Распределение респондентов РМЭЗ по уровням образования, 1995-2008 гг., %

Годы	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
1995	4,7	17,5	4,0	24,9	13,0	19,8	16,3	100
1996	3,5	17,9	4,1	24,8	13,4	20,2	16,2	100
1998	2,2	17,4	4,2	25,2	14,0	21,0	16,1	100
2000	1,8	16,6	3,9	25,4	14,5	21,5	16,2	100
2001	1,4	15,8	3,6	25,6	15,8	20,4	17,5	100
2002	1,2	16,0	3,6	25,6	15,2	20,6	17,8	100
2003	1,1	15,9	4,1	25,5	15,2	20,3	18,0	100
2004	0,9	15,7	3,9	24,8	15,6	20,9	18,1	100
2005	0,9	15,0	4,2	25,7	15,6	20,3	18,4	100
2006	0,6	15,1	3,8	24,0	15,6	21,2	19,7	100
2007	0,6	14,1	3,7	24,8	15,7	21,1	20,0	100
2008	0,6	13,6	3,6	24,9	15,5	21,2	20,7	100

Таблица 12

Распределение респондентов РМЭЗ по уровням образования, женщины, 1995-2008 гг., %

Годы	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
1995	5,0	16,4	2,6	22,7	10,9	25,6	16,9	100
1996	3,6	17,0	2,7	22,5	11,8	25,5	17,0	100
1998	2,3	16,3	2,5	23,4	11,6	26,8	17,1	100
2000	1,8	15,6	2,5	23,8	11,9	27,3	17,3	100
2001	1,2	14,4	2,3	24,4	13,4	25,7	18,7	100
2002	1,0	14,7	2,4	24,1	12,4	26,1	19,3	100
2003	0,9	14,3	2,5	24,1	12,7	25,6	19,9	100
2004	0,8	13,6	2,3	23,2	13,1	26,7	20,5	100
2005	0,7	13,1	2,6	24,4	12,8	25,6	20,9	100
2006	0,6	12,8	2,5	22,3	12,8	26,4	22,7	100
2007	0,5	11,8	2,4	23,2	13,1	26,3	22,7	100
2008	0,5	11,7	2,3	22,9	12,8	26,4	23,4	100

Таблица 13

Распределение респондентов РМЭЗ по уровням образования, мужчины, 1995-2008 гг., %

Годы	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
1995	4,3	18,7	5,6	27,4	15,4	13,0	15,6	100
1996	3,3	19,0	5,7	27,5	15,3	13,9	15,3	100
1998	2,1	18,6	6,2	27,4	16,9	14,0	14,8	100
2000	1,9	18,0	5,6	27,4	17,8	14,5	14,9	100
2001	1,5	17,7	5,2	27,0	18,6	13,9	16,1	100
2002	1,4	17,7	5,0	27,5	18,6	13,9	16,0	100
2003	1,3	17,9	5,9	27,3	18,2	13,8	15,6	100
2004	1,0	18,4	5,9	26,9	18,6	13,9	15,3	100
2005	1,1	17,3	6,1	27,3	18,9	13,9	15,5	100
2006	0,7	17,9	5,4	25,9	19,0	14,9	16,2	100
2007	0,7	16,9	5,3	26,8	18,7	14,9	16,7	100
2008	0,7	15,9	5,2	27,2	19,0	14,8	17,3	100

Таблица 14

Распределение занятых по уровням образования, 1995-2008 гг., %

Годы	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
1995	1,7	11,2	4,2	25,1	14,8	22,5	20,4	100
1996	1,5	10,3	4,1	24,8	15,2	23,0	21,0	100
1998	0,7	9,5	4,5	23,7	16,2	24,7	20,7	100
2000	0,7	9,2	4,1	23,9	17,0	24,7	20,4	100
2001	0,6	8,7	3,6	23,7	18,3	23,0	22,0	100
2002	0,3	8,8	3,6	23,5	17,7	24,0	22,1	100
2003	0,3	8,9	4,3	23,6	17,5	23,3	22,1	100
2004	0,3	8,9	3,9	22,7	18,1	23,9	22,2	100
2005	0,3	8,0	4,5	22,4	18,4	23,5	22,9	100
2006	0,3	9,2	4,1	21,2	17,9	23,7	23,7	100
2007	0,3	8,4	3,9	21,8	17,8	23,9	24,1	100
2008	0,2	8,4	3,4	22,5	17,4	23,3	24,7	100

Таблица 15

Распределение занятых по уровням образования, женщины, 1995-2008 гг., %

Годы	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
1995	1,3	9,6	2,7	21,5	12,5	30,5	22,0	100
1996	1,1	8,3	2,4	21,2	13,5	30,3	23,2	100
1998	0,5	8,0	2,1	20,3	13,2	32,8	23,2	100
2000	0,5	7,5	2,4	20,7	13,7	32,7	22,6	100
2001	0,2	6,8	2,2	21,0	15,2	29,9	24,6	100
2002	0,1	6,8	2,1	20,7	13,8	31,5	25,1	100
2003	0,2	6,6	2,5	21,1	13,7	30,4	25,5	100
2004	0,1	6,3	2,0	20,2	14,4	31,2	25,9	100
2005	0,2	5,8	2,3	20,1	14,4	30,4	26,8	100
2006	0,1	6,8	2,5	17,9	14,4	30,1	28,2	100
2007	0,1	5,6	2,3	19,1	14,5	30,5	28,0	100
2008	0,1	5,9	2,1	19,3	14,0	29,7	28,9	100

Таблица 16

Распределение занятых по уровням образования, мужчины, 1995-2008 гг., %

Годы	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
1995	2,1	12,8	5,7	28,5	17,1	15,0	18,9	100
1996	2,0	12,3	5,8	28,3	16,8	16,0	18,9	100
1998	1,0	11,0	6,8	27,2	19,2	16,5	18,3	100
2000	1,0	11,0	5,9	27,1	20,4	16,6	18,1	100
2001	0,9	10,7	5,2	26,5	21,5	15,8	19,4	100
2002	0,6	10,8	5,1	26,5	21,9	16,2	19,0	100
2003	0,5	11,2	6,3	26,2	21,4	15,9	18,6	100
2004	0,5	11,6	5,8	25,3	22,0	16,4	18,4	100
2005	0,5	10,3	6,7	24,7	22,6	16,4	18,9	100
2006	0,4	11,7	5,8	24,5	21,6	17,1	19,0	100
2007	0,5	11,3	5,5	24,5	21,1	17,1	20,0	100
2008	0,3	11,1	4,8	25,9	21,1	16,4	20,3	100

Таблица 17

Распределение различных возрастных групп по уровням образования, 2008 г., %

Группы по возрасту	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
20-29	0,6	11,4	3,7	26,8	15,9	19,6	22,1	100
30-39	0,3	10,5	3,6	19,7	18,8	21,8	25,3	100
40-49	0,5	4,0	3,0	23,6	21,2	24,7	23,0	100
50-59	0,6	7,9	4,7	25,7	13,8	26,8	20,6	100
60-64	1,2	14,8	6,0	18,8	8,5	26,1	24,7	100

Таблица 18

Распределение различных образовательных групп по профессиям, 2008 г., %

Группы по профессиям	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
Военнослужащие	0,0	0,0	0,4	0,2	0,3	0,5	1,5	0,6
Руководители	0,0	1,4	0,4	3,9	3,3	6,3	11,2	6,0
Специалисты высшей квалификации	0,0	1,2	2,2	4,8	2,5	13,2	47,3	17,2
Специалисты средней квалификации	0,0	5,9	6,2	12,2	8,8	28,1	22,0	17,3
Служащие	0,0	4,7	4,4	6,0	5,0	7,9	4,7	5,8
Занятые в сфере обслуживания	0,0	14,0	13,7	15,8	15,8	13,2	4,9	12,1
Квалифицированные работники с/х	0,0	0,6	0,4	0,5	0,3	0,6	0,2	0,4
Квалифицированные рабочие	25,0	18,3	23,0	16,8	22,9	11,9	3,1	13,4
Полуквалифицированные рабочие	12,5	26,8	27,4	23,4	26,2	10,3	2,3	15,6
Неквалифицированные рабочие	62,5	27,0	21,7	16,4	15,1	7,9	2,9	11,6
Все	100	100	100	100	100	100	100	100

Таблица 19

Распределение занятых в различных отраслях по уровням образования, 2008 г., %

Отрасли	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Итого
Легкая и пищевая промышленность	0,2	8,8	5,1	22,4	27,9	20,5	15,2	100
Машиностроение	0,4	6,2	3,7	26,1	17,8	27,4	18,3	100
Военно-промышленный комплекс	0,0	2,5	1,7	19,5	16,9	17,8	41,5	100
Нефтегазовая промышленность	0,0	4,4	1,1	22,8	14,4	22,2	35,0	100
Другие отрасли тяжелой пром-ти	0,0	8,0	2,5	20,3	30,4	21,1	17,7	100
Строительство	0,2	11,6	5,5	22,6	22,8	18,9	18,4	100
Транспорт, связь	0,0	8,9	4,1	25,4	22,3	20,3	19,0	100
Сельское хозяйство	0,6	22,2	5,1	27,3	16,7	16,4	11,6	100
Органы управления	0,0	3,5	0,0	13,3	7,5	17,9	57,8	100
Образование	0,2	4,3	1,9	13,7	10,3	20,9	48,6	100
Наука, культура	0,0	2,4	0,9	19,9	8,5	23,2	45,0	100
Здравоохранение	0,0	5,8	2,6	11,0	8,6	50,3	21,7	100
Силовые структуры	0,3	2,7	3,3	16,6	13,3	26,5	37,3	100
Торговля, бытовое обслуживание	0,1	7,4	3,3	24,8	17,8	26,0	20,6	100
Финансы	0,0	2,6	1,3	9,8	7,2	20,3	58,8	100
Электроэнергетика	0,0	5,1	7,6	15,3	19,5	26,3	26,3	100
ЖКХ	0,4	10,2	5,9	26,7	21,6	23,9	11,4	100
Другое	0,0	6,8	1,4	21,6	14,9	20,3	35,1	100

Таблица 20

Образовательная структура населения в возрасте 25-64 года по странам мира, 2003 г.

Страны	Все население				Занятое население
	доля имеющих образование выше неполного среднего	доля имеющих третичное образование			доля имеющих образование выше неполного среднего	доля имеющих третичное образование
	доля имеющих образование выше неполного среднего	тип В	тип А	всего	доля имеющих образование выше неполного среднего	доля имеющих третичное образование
Развитые страны
Франция	64,9	9,2	14,2	23,4	71,0	26,9
Германия	83,4	9,9	14,1	24,0	88,0	28,6
Япония	83,9	16,5	20,9	37,4	85,7	39,8
Великобритания	65,1	8,7	19,3	28,0	74,2	33,7
США	87,5	9,0	29,4	38,4	90,4	42,2
Переходные страны
Чехия	86,4	11,7	12,0	91,8	14,3
Венгрия	74,1	15,3	15,4	84,9	19,6
Польша	48,3	14,2	14,2	62,4	22,3
Страны BRIC
Бразилия*	29,5	8,2	8,2	-	-
Китай	-	-	-	-	-	-
Индия	-	-	-	-	-	-
Россия*	89,4	36,1	20,8	56,9	93,7	63,8
Россия (РМЭЗ)*	88,9	24,0	21,5	45,5	92,6	49,2

* 2002 г.

Источник: обследования РМЭЗ; OECD, 2005.

Таблица 21

Средняя продолжительность специального стажа по полу и возрасту, 1994-2008 гг., лет

Годы	Все	Группы по полу		Группы по возрасту
Годы	Все	женщины	мужчины	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
1994	8,1	8,5	7,7	2,5	6,7	10,6	14,8	15,7
1995	7,8	8,2	7,4	2,5	6,3	10,1	14,8	15,0
1996	7,7	8,1	7,2	2,5	6,1	9,6	14,6	16,2
1998	7,3	7,8	6,8	2,5	5,7	9,5	13,5	14,0
2000	6,9	7,4	6,2	2,2	5,5	8,7	12,9	15,2
2001	7,3	8,0	6,4	2,3	5,4	9,7	13,5	18,6
2002	6,9	7,5	6,2	2,2	5,2	9,1	13,1	15,2
2003	6,8	7,4	6,0	2,1	5,2	9,0	13,0	13,9
2004	6,8	7,6	5,9	2,2	5,3	9,0	12,9	13,0
2005	6,8	7,7	5,8	2,2	5,3	9,1	12,5	13,6
2006	6,8	7,7	5,8	2,1	5,3	8,9	12,5	15,4
2007	6,7	7,6	5,7	2,1	5,5	8,5	12,1	13,5
2008	6,9	7,6	6,1	2,2	5,7	8,8	12,0	14,8

Таблица 22

Распределение занятых по продолжительности специального стажа, 1994-2008 гг., %

Годы	Менее 1 года	От 1 до 3 лет	От 3 до 5 лет	От 5 до 10 лет	Более 10 лет	Итого
1994	28,3	15,7	10,1	15,0	30,9	100
1995	30,7	17,1	9,6	13,4	29,2	100
1996	30,6	17,2	11,1	13,7	27,5	100
1998	30,1	18,3	11,9	13,8	25,9	100
2000	32,8	16,2	12,1	16,3	22,6	100
2001	34,6	14,9	10,1	16,2	24,2	100
2002	34,3	17,4	10,2	16,1	22,0	100
2003	35,0	17,4	9,8	16,2	21,7	100
2004	33,1	17,5	11,4	16,0	22,1	100
2005	33,7	16,9	12,1	15,2	22,1	100
2006	34,1	17,3	11,0	15,2	22,5	100
2007	33,7	17,6	11,4	15,4	22,0	100
2008	31,2	17,7	11,7	17,5	22,0	100

Таблица 23

Средняя продолжительность специального стажа по уровню образования, 1994-2008 гг., лет

Годы	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
1994	14,2	10,2	7,8	8,0	6,3	8,1	8,3
1995	14,4	9,4	7,9	7,4	6,5	7,7	8,3
1996	13,5	8,4	8,1	7,3	6,0	8,0	8,1
1998	10,7	8,4	7,3	7,5	5,9	7,5	7,6
2000	7,3	7,2	6,7	7,0	5,3	7,1	7,6
2001	6,9	6,9	7,6	7,5	5,4	8,1	7,9
2002	11,4	6,1	6,8	6,7	5,3	7,7	7,5
2003	9,5	5,8	5,9	6,7	5,5	7,5	7,4
2004	5,1	5,0	6,0	6,9	5,7	7,6	7,5
2005	15,5	5,3	6,1	6,9	5,4	7,7	7,5
2006	7,5	5,1	6,2	6,6	5,5	7,9	7,3
2007	5,5	4,8	5,7	6,3	5,4	7,9	7,4
2008	10,1	4,8	5,8	6,4	5,9	8,1	7,5

Таблица 24

Показатели обучения на профессиональных курсах, 1995-2008 гг.

Годы	Доля работников, когда-либо обучавшихся на профессиональных курсах, %			Работники, обучавшиеся на профессиональных курсах в предыдущем году
				доля, %			продолжительность, дней
	все	занятые	незанятые	все	занятые	незанятые	все	занятые	незанятые
1995	20,3	23,2	14,5	-	-	-	-	-	-
1996	21,8	24,8	16,5	-	-	-	-	-	-
1998	21,7	23,8	18,2	-	-	-	-	-	-
2000	21,9	24,4	17,2	-	-	-	-	-	-
2001	22,1	25,1	16,5	6,7	7,9	4,4	79,8	53,9	46,5
2002	23,3	26,6	17,1	5,6	6,8	3,3	60,2	45,9	42,2
2003	25,1	28,6	18,2	5,3	6,5	2,7	56,0	45,3	43,1
2004	21,3	24,5	14,7	5,1	6,1	3,0	55,4	40,6	37,1
2005	21,0	24,0	15,2	4,8	5,5	3,5	65,7	44,5	37,9
2006	22,2	24,8	16,4	5,8	7,1	3,0	69,8	42,9	37,9
2007	20,6	23,4	14,4	5,2	6,4	2,5	70,3	38,5	33,0
2008	20,7	22,8	15,9	5,4	6,5	2,8	74,9	37,4	30,4

Таблица 25

Показатели обучения на профессиональных курсах по социально-демографическим характеристикам

Группы по социально-демографическим характеристикам	Доля работников, когда-либо обучавшихся на профессиональных курсах, 2008 г., %			Работники, обучавшиеся на профессиональных курсах в предыдущем году, усредненные оценки за 2001-2008 гг.
				доля, %			продолжительность, дней
	все	занятые	незанятые	все	занятые	незанятые	все	занятые	незанятые
По полу
женщины	16,5	17,7	14,2	6,1	7,7	3,3	44,4	39,1	66,4
мужчины	26,0	28,2	19,0	4,8	5,4	3,0	42,5	37,9	65,4
По месту проживания
город	20,1	21,9	15,6	6,3	7,4	3,9	43,5	38,7	65,5
село	22,5	25,8	16,6	3,0	4,0	1,6	44,3	36,9	69,3
По возрасту
20-29	17,7	19,6	12,7	6,9	8,2	3,7	69,0	61,8	70,7
30-39	23,8	24,0	23,0	6,8	7,5	3,0	46,7	44,6	55,2
40-49	23,7	24,5	19,0	5,0	5,7	1,2	40,7	38,4	70,2
50-59	25,2	26,0	23,5	3,4	4,7	0,5	33,2	32,1	63,8
60-64	21,3	16,9	24,2	1,2	3,4	0,1	28,5	27,6	55,3
По образованию
неполное среднее и ниже	20,3	28,3	12,9	3,5	3,4	3,5	58,8	51,6	66,8
полное среднее	28,0	31,7	20,1	4,0	4,5	3,0	50,7	43,3	73,6
среднее профессиональное	17,6	17,9	16,9	5,8	6,9	2,2	39,2	36,7	60,5
высшее	17,4	18,3	13,2	10,5	11,9	3,3	35,5	34,3	51,7
По сектору занятости
частный	24,7	6,4	37,8
государственный	20,7	8,2	36,7
По профессиональному статусу*
руководители	21,5	8,1	23,7
специалисты высшей квалификации	13,3	13,9	35,6
специалисты средней квалификации	18,4	9,7	37,3
служащие	19,6	5,6	42,6
занятые в сфере обслуживания	24,0	4,9	40,9
квалифицированные рабочие	24,0	4,5	38,4
полуквалифицированные рабочие	39,9	4,6	43,0
неквалифицированные рабочие	22,1	2,1	42,4

* Группы "военнослужащие" и "квалифицированные рабочие сельского хозяйства" исключены из-за малого числа наблюдений.

Таблица 26

Показатели обучения на профессиональных курсах по отраслям, 2008 г.

Отрасли	Доля работников, когда-либо обучавшихся на профессиональных курсах, %	Доля работников, когда-либо обучавшихся на профессиональных курсах в предыдущем году, %	Средняя продолжительность обучения на профессиональных курсах в предыдущем году, дней
Легкая и пищевая промышленность	17,9	4,4	16,9
Машиностроение	21,6	3,3	23,8
Военно-промышленный комплекс	16,1	3,4	66,0
Нефтегазовая промышленность	36,7	13,3	27,9
Другие отрасли тяжелой промышленности	18,1	5,9	29,9
Строительство	24,7	3,0	43,8
Транспорт, связь	33,1	5,5	32,8
Сельское хозяйство	33,3	1,3	51,5
Органы управления	17,9	5,8	15,7
Образование	14,1	13,5	26,2
Наука, культура	17,1	5,7	20,5
Здравоохранение	16,3	12,4	39,6
Силовые структуры	25,3	4,5	41,2
Торговля, бытовое обслуживание	22,4	5,0	25,2
Финансы	20,9	17,8	21,3
Электроэнергетика	22,0	9,3	42,9
ЖКХ	30,2	5,1	22,8
Другое	28,6	7,1	15,0

Таблица 27

Распределение обучавшихся на профессиональных курсах в предыдущем году по источникам финансирования, усредненные показатели за 2001-2008 гг., %

Группы по источникам финансирования
за счет средств предприятия	за счет личных средств	другое	смешанное финансирование	итого
Все	54,9	34,4	9,2	1,5	100
Занятые	65,4	26,6	6,2	1,7	100

Таблица 28

Доля пользовавшихся компьютером в последние 12 месяцев, 2000-2008 гг., %*

Годы	Все		Занятые
Годы	в принципе	по месту работы, учебе	в принципе	по месту работы, учебе
2000	31,4	22,3	31,0	21,5
2001	36,6	25,8	36,2	26,0
2002	30,7	23,5	30,2	23,6
2003	33,2	24,8	32,8	25,2
2004	36,3	24,8	36,5	25,5
2005	39,4	26,3	39,8	27,1
2006	44,1	29,1 (35,1)	44,8	29,9 (35,6)
2007	46,5	29,8 (36,7)	47,8	31,2 (37,7)
2008	51,2	31,4 (39,4)	53,1	33,6 (41,1)

* Оценки использовании компьютера в "производственных" целях, представленные в настоящей Таблице, основываются на ответах респондентов на вопрос о месте, где они им пользовались (дома, на работе/учебе, в других местах). Для 2006-2008 гг. в скобках приводятся также более точные оценки, основанные на ответах респондентов на прямой вопрос об использовании/неиспользовании компьютера для работы или учебы.

Таблица 29

Доля пользовавшихся компьютером в последние 12 месяцев по профессиям, 2008 г., %

В принципе	Для работы/учебы
Военнослужащие	75,0	72,5
Руководители	71,6	62,8
Специалисты высшей квалификации	82,0	77,2
Специалисты средней квалификации	73,4	63,7
Служащие	68,9	62,5
Занятые в сфере обслуживания	45,8	30,6
Квалифицированные работники с/х	29,6	22,2
Квалифицированные рабочие	39,1	19,6
Полуквалифицированные рабочие	35,5	14,1
Неквалифицированные рабочие	23,5	11,5

Таблица 30

Доля пользовавшихся компьютером в последние 12 месяцев по отраслям, 2008 г., %

Отрасли	В принципе	Для работы/учебы
Легкая и пищевая промышленность	44,6	29,6
Машиностроение	45,6	29,5
Военно-промышленный комплекс	56,8	40,7
Нефтегазовая промышленность	68,3	55,6
Другие отрасли тяжелой промышленности	51,7	31,4
Строительство	48,7	33,5
Транспорт, связь	54,1	36,2
Сельское хозяйство	23,1	15,7
Органы управления	81,5	72,8
Образование	59,8	51,1
Наука, культура	70,6	62,1
Здравоохранение	49,6	38,0
Силовые структуры	69,0	55,4
Торговля, бытовое обслуживание	58,1	45,9
Финансы	88,9	87,6
Электроэнергетика	65,0	47,9
ЖКХ	32,9	23,5
Другое	71,4	60,0

Таблица 31

Доля пользовавшихся Интернетом в последние 12 месяцев, 2003-2008 гг., %

Годы	Все		Занятые
Годы	в принципе	по месту на работы, учебы	в принципе	по месту на работы, учебы
2003	12,2	6,1	12,3	8,4
2004	14,0	7,1	14,4	9,7
2005	16,6	8,2	17,2	11,4
2006	21,3	11,5	21,5	15,4
2007	25,1	13,5	25,3	18,1
2008	32,6	16,9	33,3	22,5

Таблица 32

Доля пользовавшихся Интернетом в последние 12 месяцев по профессиям, 2008 г., %

Годы	В принципе	По месту на работы, учебы
Военнослужащие	52,5	37,5
Руководители	48,6	42,4
Специалисты высшей квалификации	59,9	51,6
Специалисты средней квалификации	50,0	37,9
Служащие	37,8	24,7
Занятые в сфере обслуживания	23,9	11,5
Квалифицированные работники с/х	14,8	7,4
Квалифицированные рабочие	21,7	8,5
Полуквалифицированные рабочие	17,3	3,7
Неквалифицированные рабочие	11,1	1,9

Таблица 33

Доля пользовавшихся Интернетом в последние 12 месяцев по отраслям, 2008 г., %

Отрасли	В принципе	По месту на работы, учебы
Легкая и пищевая промышленность	26,3	15,9
Машиностроение	23,5	10,3
Военно-промышленный комплекс	33,9	16,1
Нефтегазовая промышленность	41,1	30,3
Другие отрасли тяжелой промышленности	29,7	15,3
Строительство	32,1	20,0
Транспорт, связь	32,7	20,7
Сельское хозяйство	9,8	7,2
Органы управления	51,0	41,3
Образование	38,9	32,3
Наука, культура	53,9	47,1
Здравоохранение	23,3	14,2
Силовые структуры	40,4	24,0
Торговля, бытовое обслуживание	39,5	27,2
Финансы	69,4	62,5
Электроэнергетика	39,7	22,4
ЖКХ	13,0	7,9
Другое	26,3	15,9

Таблица 34

Распределение различных социально-демографических групп по оценкам полезности знаний и навыков, полученных за время обучения, 2008 г., %

Оценки полезности знаний и навыков	Все	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
Оценки полезности знаний и навыков	Все	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Очень полезные	34,3	35,3	33,0	35,0	31,9	32,6	42,0	29,3	32,9	38,1	36,6	43,1
Достаточно полезные	44,0	42,4	46,0	44,5	42,8	44,7	41,5	44,2	42,1	43,7	44,6	40,8
Не очень полезные	10,3	10,2	10,3	10,1	10,4	11,3	7,5	12,6	11,6	8,0	9,1	8,6
Почти бесполезные	4,8	4,9	4,7	4,5	5,7	4,8	3,9	6,2	5,8	4,0	3,9	3,4
Совсем бесполезные	6,7	7,2	6,0	5,9	9,1	6,6	5,1	7,7	7,7	6,2	5,8	4,1
Всего	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100
Средняя полезность, баллов	3,9	3,9	4,0	4,0	3,8	3,9	4,1	3,8	3,9	4,0	4,0	4,2

Таблица 35

Распределение различных образовательных групп по оценкам полезности знаний и навыков, полученных за время обучения, 2008 г., %

Оценки полезности знаний и навыков	Ниже неполного среднего	Неполное среднее	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
Очень полезные	8,3	18,1	33,0	27,8	29,2	36,8	50,1
Достаточно полезные	33,3	49,8	42,3	48,6	43,5	42,8	38,5
Не очень полезные	25,0	14,5	9,5	11,1	11,9	9,9	6,5
Почти бесполезные	8,3	6,3	6,0	5,8	5,5	4,7	2,5
Совсем бесполезные	25,0	11,1	9,2	6,7	9,9	5,8	2,4
Всего	100	100	100	100	100	100	100
Средняя полезность, баллов	2,9	3,6	3,8	3,9	3,8	4,0	4,3

Таблица 36

Распределение различных профессиональных групп по оценкам полезности знаний и навыков, полученных за время обучения, 2008 г., %

Группы по профессиям	Очень полезные	Достаточно полезные	Не очень полезные	Почти бесполезные	Совсем бесполезные	Итого	Средняя полезность, баллов
Военнослужащие	41,0	46,2	5,1	5,1	2,6	100	4,2
Руководители	43,4	44,2	5,2	4,2	3,1	100	4,2
Специалисты высшей квалификации	57,4	35,4	4,0	2,2	1,0	100	4,5
Специалисты средней квалификации	42,8	41,	9,4	3,1	3,8	100	4,2
Служащие	28,6	44,8	10,4	5,8	10,4	100	3,8
Занятые в сфере обслуживания	27,4	45,2	13,1	5,9	8,4	100	3,8
Квалифицированные работники с/х	22,2	37,	11,1	3,7	25,9	100	3,3
Квалифицированные рабочие	32,3	47,2	10,7	4,5	5,3	100	4,0
Полуквалифицированные рабочие	30,6	46,5	11,9	4,9	6,1	100	3,9
Неквалифицированные рабочие	18,9	44,2	14,6	6,6	15,7	100	3,4

Таблица 37

Распределение занятых в различных отраслях по оценкам полезности знаний и навыков, полученных за время обучения, 2008 г., %

Группы по профессиям	Очень полезные	Достаточно полезные	Не очень полезные	Почти бесполезные	Совсем бесполезные	Итого	Средняя полезность, баллов
Легкая и пищевая промышленность	28,2	45,5	15,0	4,9	6,3	100	3,8
Машиностроение	27,3	47,9	12,6	5,5	6,7	100	3,8
Военно-промышленный комплекс	35,9	47,0	7,7	5,1	4,3	100	4,1
Нефтегазовая промышленность	48,9	41,1	5,6	2,8	1,7	100	4,3
Другие отрасли тяжелой пром-ти	39,5	42,1	10,7	3,4	4,3	100	4,1
Строительство	34,0	42,4	12,8	4,8	6,1	100	3,9
Транспорт, связь	33,9	45,2	10,6	3,8	6,5	100	4,0
Сельское хозяйство	27,8	46,9	11,7	5,5	8,1	100	3,8
Органы управления	46,2	37,4	7,0	3,5	5,8	100	4,1
Образование	48,4	39,9	4,2	3,9	3,6	100	4,3
Наука, культура	37,6	44,8	8,6	3,8	5,2	100	4,1
Здравоохранение	53,4	33,8	6,1	2,4	4,4	100	4,3
Силовые структуры	34,0	43,8	11,1	4,9	6,2	100	3,9
Торговля, бытовое обслуживание	30,5	43,2	12,3	5,8	8,1	100	3,8
Финансы	42,0	44,0	5,3	3,3	5,3	100	4,1
Электроэнергетика	40,2	43,6	4,3	4,3	7,7	100	4,0
ЖКХ	30,9	52,2	7,2	4,0	5,6	100	4,0
Другое	34,8	39,1	10,1	1,4	14,5	100	3,8

Таблица 38

Доля респондентов, считающих особенно полезными те или иные виды знаний и умений, полученных ими в период обучения, по различным социально-демографическим группам, 2008 г., %

Виды знаний и умений, которые оказались особенно полезными	Все	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
Виды знаний и умений, которые оказались особенно полезными	Все	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Общие знания и умения	93,1	93,1	93,1	93,3	92,6	92,6	94,1	93,1	91,6	93,8	93,6	92,4
Конкретные профессиональные знания и навыки	71,0	70,2	72,0	70,9	70,9	69,8	78,9	65,2	70,5	78,3	76,1	79,0
Умение быстро осваивать новые знания, навыки	76,2	77,2	74,9	78,7	67,4	81,8	79,1	77,8	75,4	76,3	74,8	77,9
Умение логически мыслить, думать	79,0	80,3	77,4	80,7	73,1	78,6	83,5	80,3	77,8	78,4	77,7	80,5

Таблица 39

Доля респондентов, считающих особенно полезными те или иные виды знаний и умений, полученных ими в период обучения, по уровням образования, 2008 г., %

Виды знаний и умений, которые оказались особенно полезными	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
Общие знания и умения	91,1	89,3	92,5	91,2	94,5	95,0
Конкретные профессиональные знания и навыки	43,0	82,9	55,6	78,2	79,1	83,1
Умение быстро осваивать новые знания, навыки	56,8	63,3	69,2	67,9	81,9	92,5
Умение логически мыслить, думать	65,8	61,9	73,4	69,8	83,4	93,7

Таблица 40

Распределение респондентов РМЭЗ по уровням профессионального мастерства, 1996-2008 гг., %

Уровни профессионального мастерства	Все				Занятые
Уровни профессионального мастерства	1996	1998	2000	2008	1996	1998	2000	2008
Низкое	13,3	13,9	14,3	8,0	6,2	5,9	6,7	5,7
Ниже среднего	19,7	16,5	17,7	19,1	16,8	14,4	15,8	17,2
Среднее	18,6	19,1	16,0	17,0	19,4	20,0	16,9	17,1
Выше среднего	26,7	27,3	28,0	32,8	31,1	31,8	32,1	35,2
Высокое	21,8	23,2	24,0	23,1	26,5	27,8	28,5	24,8
Итого	100	100	100	100	100	100	100	100
Средний уровень, баллов	3,2	3,3	3,3	3,4	3,5	3,6	3,6	3,6

Таблица 41

Распределение различных социально-демографических групп по уровню профессионального мастерства, 2008 г., %

Уровни профессионального мастерства	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
Уровни профессионального мастерства	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	15-19	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Низкое	8,6	7,3	7,3	10,1	5,1	5,1	43,9	11,5	7,1	3,8	3,4	2,4
Ниже среднего	20,5	17,4	16,9	26,1	16,9	15,5	27,7	30,6	17,1	14,3	14,1	11,2
Среднее	17,0	17,0	15,9	20,5	17,2	16,7	12,2	19,7	17,5	16,4	15,8	14,0
Выше среднего	32,1	33,7	34,6	27,1	36,4	35,9	13,0	28,8	37,1	35,2	33,7	35,2
Высокое	21,8	24,7	25,3	16,2	24,4	26,8	3,2	9,4	21,1	30,3	33,0	37,2
Итого	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100
Средний уровень, баллов	3,4	3,5	3,5	3,1	3,6	3,6	2,0	2,9	3,5	3,7	3,8	3,9

Таблица 42

Распределение различных образовательных групп по уровню профессионального мастерства, 2008 г., %

Уровни профессионального мастерства	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
Низкое	22,0	9,0	11,0	6,2	4,5	3,0
Ниже среднего	29,3	19,1	22,1	21,2	16,7	12,4
Среднее	15,9	18,2	19,0	20,3	16,4	13,5
Выше среднего	20,0	35,5	29,2	29,9	37,0	39,8
Высокое	12,8	18,2	18,6	22,3	25,5	31,3
Итого	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0
Средний уровень, баллов	2,7	3,3	3,2	3,4	3,6	3,8

Таблица 43

Распределение различных профессиональных групп по уровню профессионального мастерства, 2008 г., %

Низкое	Ниже среднего	Среднее	Выше среднего	Высокое	Итого	Средний уровень, баллов
Военнослужащие	2,7	8,1	16,2	45,9	27,0	100	3,9
Руководители	1,9	12,8	9,5	42,7	33,2	100	3,9
Специалисты высшей квалификации	1,8	9,8	13,6	40,7	34,0	100	4,0
Специалисты средней квалификации	5,4	16,5	16,9	37,3	23,8	100	3,6
Служащие	7,1	25,3	18,8	29,8	19,0	100	3,3
Занятые в сфере обслуживания	8,2	23,5	20,1	31,7	16,6	100	3,2
Квалифицированные работники с/х	4,0	20,0	24,0	40,0	12,0	100	3,4
Квалифицированные рабочие	3,1	13,0	16,3	39,2	28,4	100	3,8
Полуквалифицированные рабочие	5,0	14,6	18,3	34,2	27,9	100	3,7
Неквалифицированные рабочие	12,6	26,3	19,6	26,9	14,5	100	3,0

Таблица 44

Распределение занятых в различных отраслях по уровню профессионального мастерства, 2008 г., %

Отрасли	Низкое	Ниже среднего	Среднее	Выше среднего	Высокое	Итого	Средний уровень, баллов
Легкая и пищевая промышленность	5,7	19,9	17,9	34,2	22,4	100	3,5
Машиностроение	2,6	10,8	20,3	41,4	25,0	100	3,8
Военно-промышленный комплекс	5,4	11,6	15,2	35,7	32,1	100	3,8
Нефтегазовая промышленность	1,7	16,4	19,2	39,0	23,7	100	3,7
Другие отрасли тяжелой промышленности	4,7	19,0	17,2	30,6	28,4	100	3,6
Строительство	4,3	16,1	15,4	42,3	22,0	100	3,6
Транспорт, связь	6,5	14,0	17,5	33,2	28,8	100	3,6
Сельское хозяйство	6,2	26,6	19,7	29,7	17,9	100	3,3
Органы управления	6,0	22,2	15,0	38,3	18,6	100	3,4
Образование	4,7	11,5	16,2	36,1	31,4	100	3,8
Наука, культура	4,5	13,0	18,5	35,5	28,5	100	3,7
Здравоохранение	6,4	16,4	14,9	32,4	29,9	100	3,6
Силовые структуры	4,2	14,1	15,7	39,0	27,2	100	3,7
Торговля, бытовое обслуживание	7,6	21,4	17,7	32,9	20,4	100	3,4
Финансы	3,4	18,5	10,3	45,2	22,6	100	3,7
Электроэнергетика	4,2	11,9	13,6	36,4	33,9	100	3,8
ЖКХ	3,8	14,7	18,1	38,7	24,8	100	3,7
Другое	1,5	22,4	7,5	38,8	29,9	100	3,7

Таблица 45

Степень использования знаний и опыта, имеющихся у работников, по социально-демографическим характеристикам, 2008 г., %

Группы по степени использования знаний и опыта	Все	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
Группы по степени использования знаний и опыта	Все	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	15-19	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Полностью	51,2	50,8	51,6	51,1	52,1	48,9	55,4	35,6	45,6	51,0	55,1	55,3	53,7
В значительной мере	28,3	26,8	30,0	28,6	25,3	28,4	27,0	36,4	31,3	30,0	26,3	24,2	24,4
В незначительной мере	11,6	12,4	10,7	11,7	10,8	13,1	9,3	11,0	13,8	10,7	10,5	11,5	9,5
Совсем не используются	9,0	10,1	7,7	8,6	11,8	9,6	8,4	17,0	9,4	8,3	8,2	9,0	12,4
Итого	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100
Коэффициент использования	75,3	74,0	76,8	75,5	73,8	73,5	77,9	65,7	72,5	76,2	77,4	76,3	74,4

Таблица 46

Степень использования знаний и опыта, имеющихся у работников, по уровню образования, 2008 г., %

Группы по степени использования знаний и опыта	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
Полностью	39,5	48,4	48,8	46,2	53,6	57,8
В значительной мере	27,7	30,0	29,7	27,3	26,7	29,2
В незначительной мере	14,9	8,3	13,1	12,7	11,1	9,6
Совсем не используются	17,9	13,4	8,5	13,8	8,5	3,5
Итого	100	100	100	100	100	100
Коэффициент использования	64,0	72,9	74,3	69,8	76,4	82,0

Таблица 47

Степень использования знаний и опыта, имеющихся у работников, по профессиям, 2008 г., %

Группы по профессиям	В какой мере на вашей основной работе используются ваши знания и опыт:					Коэффициент использования
Группы по профессиям	полностью	в значительной мере	в незначительной мере	совсем не используются	итого	Коэффициент использования
Военнослужащие	52,5	30,0	12,5	5,0	100	78,1
Руководители	60,3	30,3	5,7	3,7	100	84,5
Специалисты высшей квалификации	66,9	28,2	4,4	0,5	100	89,1
Специалисты средней квалификации	56,2	29,2	10,6	3,9	100	80,8
Служащие	41,6	33,8	16,6	8,0	100	71,1
Занятые в сфере обслуживания	41,7	30,6	17,2	10,5	100	69,0
Квалифицированные работники с/х	48,1	25,9	14,8	11,1	100	71,3
Квалифицированные рабочие	55,3	30,7	9,5	4,6	100	80,6
Полуквалифицированные рабочие	53,6	30,0	11,8	4,6	100	79,1
Неквалифицированные рабочие	22,7	14,7	20,1	42,5	100	38,7

Таблица 48

Степень использования знаний и опыта, имеющихся у работников, по отраслям, 2008 г., %

Отрасли	В какой мере на вашей основной работе используются ваши знания и опыт:					Коэффициент использования
Отрасли	полностью	в значительной мере	в незначительной мере	совсем не используются	итого	Коэффициент использования
Легкая и пищевая промышленность	44,9	27,3	16,6	11,2	100	69,5
Машиностроение	46,4	33,9	10,9	8,8	100	74,6
Военно-промышленный комплекс	52,4	25,0	11,3	11,3	100	74,0
Нефтегазовая промышленность	63,1	25,1	7,3	4,5	100	83,8
Другие отрасли тяжелой промышленности	53,8	26,7	8,8	10,8	100	75,9
Строительство	49,9	30,7	12,2	7,2	100	76,0
Транспорт, связь	53,3	29,1	9,8	7,8	100	77,5
Сельское хозяйство	53,3	24,7	7,9	14,1	100	73,8
Органы управления	56,4	31,4	7,0	5,2	100	81,7
Образование	59,8	24,5	7,2	8,6	100	79,9
Наука, культура	52,2	30,8	9,4	7,6	100	77,7
Здравоохранение	63,5	18,3	7,9	10,4	100	79,1
Силовые структуры	45,1	35,1	13,4	6,4	100	74,8
Торговля, бытовое обслуживание	44,4	28,6	16,2	10,8	100	69,9
Финансы	48,3	38,4	7,3	6,0	100	79,0
Электроэнергетика	57,4	27,8	8,7	6,1	100	80,4
ЖКХ	48,9	25,6	13,4	12,2	100	71,4
Другое	50,0	22,1	14,7	13,2	100	70,2

Таблица 49

Соотношение между фактическим и требуемым уровнями образования работников по социально-демографическим характеристикам, 2008, %

Группы по соотношению между фактическим и требуемым уровнями образования	Все	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
	Все	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Фактический уровень выше требуемого	22,1	23,7	20,3	23,3	17,6	24,1	19,2	22,8	20,1	22,9	22,1	27,7
Фактический уровень соответствует требуемому	71,6	70,5	72,9	70,1	77,1	69,0	76,0	69,9	73,4	72,2	71,7	70,3
Фактический уровень ниже требуемого	6,3	5,8	6,9	6,6	5,4	6,9	4,8	7,3	6,5	4,9	6,2	2,1
Итого	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100

Таблица 50

Соотношение между фактическим и требуемым уровнями образования работников по образовательным группам, 2008, %

Группы по соотношению между фактическим и требуемым уровнями образования	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
Фактический уровень выше требуемого	11,9	24,2	15,1	19,1	26,3	28,3
Фактический уровень соответствует требуемому	76,8	70,2	73,8	74,7	68,8	69,2
Фактический уровень ниже требуемого	11,3	5,6	11,2	6,2	4,9	2,4
Итого	100	100	100	100	100	100

Таблица 51

Соотношение между фактическим и требуемым уровнями образования работников по профессиям, 2008 г., %

Группы по профессиям	Фактический уровень выше требуемого	Фактический уровень соответствует требуемому	Фактический уровень ниже требуемого	Итого
Военнослужащие	20,5	76,9	2,6	100
Руководители	13,2	75,4	11,4	100
Специалисты высшей квалификации	11,1	83,8	5,1	100
Специалисты средней квалификации	18,8	74,4	6,8	100
Служащие	28,8	62,6	8,7	100
Занятые в сфере обслуживания	27,4	66,8	5,8	100
Квалифицированные работники с/х	22,2	74,1	3,7	100
Квалифицированные рабочие	17,5	73,9	8,6	100
Полуквалифицированные рабочие	17,9	77,9	4,2	100
Неквалифицированные рабочие	51,5	44,5	4,0	100

Таблица 52

Соотношение между фактическим и требуемым уровнями образования работников по отраслям, 2008 г., %

Отрасли	Фактический уровень выше требуемого	Фактический уровень соответствует требуемому	Фактический уровень ниже требуемого	Итого
Легкая и пищевая промышленность	27,8	63,7	8,5	100
Машиностроение	12,7	78,6	8,7	100
Военно-промышленный комплекс	23,5	71,3	5,2	100
Нефтегазовая промышленность	22,0	74,0	4,0	100
Другие отрасли тяжелой промышленности	24,0	70,0	6,0	100
Строительство	18,4	73,4	8,2	100
Транспорт, связь	22,8	71,0	6,2	100
Сельское хозяйство	17,1	79,1	3,8	100
Органы управления	19,6	74,4	6,0	100
Образование	19,4	74,8	5,8	100
Наука, культура	22,0	70,3	7,7	100
Здравоохранение	19,4	78,2	2,4	100
Силовые структуры	17,8	76,8	5,4	100
Торговля, бытовое обслуживание	27,8	64,9	7,3	100
Финансы	17,6	75,7	6,8	100
Электроэнергетика	14,7	79,3	6,0	100
ЖКХ	25,4	70,2	4,4	100
Другое	28,4	65,7	6,0	100

Таблица 53

Матрица соотношений между уровнями требуемого и фактического профессионального образования, 2008 г., % (все занятые = 100%)

Группы по требуемому уровню профессионального образования	Группы по фактическому уровню профессионального образования
Группы по требуемому уровню профессионального образования	Нет никакого специального профессионального образования	Есть ПТУ	Есть ССУЗз	Есть ВУЗ или ученая степень
Не нужно никакого специального профессионального образования	13,2	7,4	5,2	2,3
Нужно профессиональное образование уровня ПТУ	10,7	10,7	5,2	1,6
Нужен техникум	2,7	2,2	11,2	2,7
Нужен ВУЗ или наличие ученой степени	1,9	0,6	2,7	19,7

Таблица 54

Оценки оптимальности имеющегося у работников профессионального образования по социально-демографическим характеристикам, 2008 г., %

Группы по оптимальности имеющегося профессионального образования	По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
	город	село	частный	государственный	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Имеющееся профессиональное образование избыточно	24,9	22,5	26,1	20,7	24,8	23,3	26,0	24,9	28,0
Имеющееся профессиональное образование оптимально	55,0	54,6	52,2	61,1	52,9	56,2	54,0	55,4	58,0
Имеющееся профессиональное образование недостаточно	20,1	22,9	21,8	18,2	22,3	20,6	20,0	19,7	14,0
Итого	100	100	100	100	7,3	6,5	100	100	100

Таблица 55

Оценки оптимальности имеющегося у работников профессионального образования по образовательным группам, 2008 г., %

Группы по оптимальности имеющегося профессионального образования	Неполное общее среднее и ниже	Полное общее среднее	ПТУ	ССУЗ	ВУЗ
Не нужно никакого специального профессионального образования	56,2	42,9	35,3	21,5	8,8
Нужно профессиональное образование уровня ПТУ	36,0	38,0	51,2	21,4	6,1
Нужен техникум	6,5	10,6	10,5	46,2	10,3
Нужен ВУЗ или наличие ученой степени	1,4	8,5	3,0	11,0	74,8
Итого	100	100	100	100	100

Таблица 56

Оценки оптимальности имеющегося у работников профессионального образования по профессиям, 2008 г., %

Группы по профессиям	Имеющееся профессиональное образование избыточно	Имеющееся профессиональное образование оптимально	Имеющееся профессиональное образование недостаточно	Итого
Военнослужащие	7,7	74,4	17,9	100
Руководители	17,2	63,5	19,3	100
Специалисты высшей квалификации	7,6	79,7	12,7	100
Специалисты средней квалификации	21,4	58,9	19,7	100
Служащие	37,6	44,2	18,1	100
Занятые в сфере обслуживания	35,1	45,3	19,6	100
Квалифицированные работники с/х	25,9	48,1	25,9	100
Квалифицированные рабочие	21,9	45,6	32,5	100
Полуквалифицированные рабочие	21,7	43,6	34,7	100
Неквалифицированные рабочие	48,1	47,4	4,5	100

Таблица 57

Оценки оптимальности имеющегося у работников профессионального образования по отраслям, 2008 г., %

Отрасли	Имеющееся профессиональное образование избыточно	Имеющееся профессиональное образование оптимально	Имеющееся профессиональное образование недостаточно	Итого
Легкая и пищевая промышленность	31,4	49,8	18,9	100
Машиностроение	22,3	53,4	24,4	100
Военно-промышленный комплекс	21,6	61,2	17,2	100
Нефтегазовая промышленность	20,7	56,3	23,0	100
Другие отрасли тяжелой промышленности	20,9	60,3	18,8	100
Строительство	21,3	51,2	27,5	100
Транспорт, связь	25,0	48,3	26,7	100
Сельское хозяйство	20,3	50,2	29,5	100
Органы управления	16,9	66,9	16,3	100
Образование	19,5	64,5	15,9	100
Наука, культура	20,4	60,7	18,9	100
Здравоохранение	21,8	68,1	10,0	100
Силовые структуры	22,7	59,6	17,7	100
Торговля, бытовое обслуживание	33,1	46,8	20,1	100
Финансы	9,2	65,8	25,0	100
Электроэнергетика	16,4	66,4	17,2	100
ЖКХ	25,1	53,0	21,9	100
Другое	33,3	46,4	20,3	100

Таблица 58

Наличие/отсутствие опыта работы по полученной специальности по социально-демографическим характеристикам, 2008, % (занятые)

Группы по наличию/отсутствию опыта работы по полученной специальности	Все	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
	Все	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	15-19	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Никогда не работали	26,0	23,4	28,8	26,5	24,1	28,5	19,3	52,1	39,8	30,9	19,5	13,4	8,9
Работали какое-то время	34,0	34,4	33,5	32,4	39,8	35,4	29,3	8,3	20,5	31,6	41,1	44,1	37,5
Всегда работали	40,1	42,2	37,6	41,1	36,0	36,0	51,3	39,6	39,6	37,4	39,3	42,6	53,6
Итого	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100

Таблица 59

Наличие/отсутствие опыта работы по полученной специальности по образовательным группам, 2008, % (занятые)

Группы по наличию/отсутствию опыта работы по полученной специальности	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
Никогда не работали	30,7	32,4	25,6	29,5	28,1	20,4
Работали какое-то время	32,2	38,7	37,6	42,9	33,3	26,6
Всегда работали	37,1	28,9	36,8	27,6	38,7	53,0
Итого	100	100	100	100	100	100

Таблица 60

Соответствие текущей работы полученной специальности по социально-демографическим характеристикам, 2008, %

Группы по соответствию текущей работы полученной специальности	Все	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
	Все	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	15-19	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Заняты точно по полученной специальности	36,4	38,6	33,6	35,9	38,8	31,2	45,7	40,0	36,8	35,5	35,5	37,3	41,1
Заняты по близкой специальности	19,0	17,4	21,0	20,0	14,6	19,6	18,4	12,5	20,1	19,5	18,5	18,5	16,0
Заняты по совсем другой специальности	44,6	43,9	45,4	44,1	46,7	49,3	35,9	47,5	43,1	45,1	46,0	44,2	42,9
Итого	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100

Таблица 61

Соответствие текущей работы полученной специальности по уровням образования, 2008, %

Группы по соответствию текущей работы полученной специальности	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее
Заняты точно по полученной специальности	39,0	23,6	37,1	27,8	34,4	44,7
Заняты по близкой специальности	14,2	13,6	16,4	16,1	18,8	23,5
Заняты по совсем другой специальности	46,8	62,7	46,5	56,1	46,8	31,9
Итого	100	100	100	100	100	100

Таблица 62

Соответствие текущей работы полученной специальности по профессиям, 2008 г., %

Группы по профессиям	Заняты точно по полученной специальности	Заняты по близкой специальности	Заняты по совсем другой специальности	Итого
Военнослужащие	47,2	16,7	36,1	100
Руководители	30,9	22,3	46,9	100
Специалисты высшей квалификации	65,0	23,6	11,4	100
Специалисты средней квалификации	39,5	20,3	40,3	100
Служащие	12,5	24,1	63,4	100
Занятые в сфере обслуживания	23,4	13,4	63,2	100
Квалифицированные работники с/х	22,7	27,3	50,0	100
Квалифицированные рабочие	38,3	21,3	40,3	100
Полуквалифицированные рабочие	37,3	16,7	46,0	100
Неквалифицированные рабочие	1,2	8,2	90,6	100

Таблица 63

Соответствие текущей работы полученной специальности по отраслям, 2008 г., %

Отрасли	Заняты точно по полученной специальности	Заняты по близкой специальности	Заняты по совсем другой специальности	Итого
Легкая и пищевая промышленность	29,9	14,2	55,8	100
Машиностроение	28,6	25,0	46,4	100
Военно-промышленный комплекс	40,0	21,0	39,0	100
Нефтегазовая промышленность	42,8	25,8	31,4	100
Другие отрасли тяжелой промышленности	37,7	16,2	46,1	100
Строительство	33,5	21,3	45,2	100
Транспорт, связь	34,4	21,5	44,0	100
Сельское хозяйство	42,4	13,0	44,6	100
Органы управления	34,2	24,8	41,0	100
Образование	54,5	19,9	25,5	100
Наука, культура	42,0	19,7	38,3	100
Здравоохранение	61,1	12,7	26,2	100
Силовые структуры	27,6	19,9	52,5	100
Торговля, бытовое обслуживание	22,1	17,3	60,6	100
Финансы	48,3	24,5	27,3	100
Электроэнергетика	40,4	25,0	34,6	100
ЖКХ	29,1	16,8	54,1	100
Другое	35,5	16,1	48,4	100

Таблица 64

Доля одногруппников, работающих по полученной или близкой специальности, по социально-демографическим характеристикам респондентов, 2008, %

Доля одногруппников, работающих по полученной или близкой специальности	Все	По полу		По месту проживания		По сектору занятости		По возрасту, лет
	Все	женщины	мужчины	город	село	частный	государственный	20-29	30-39	40-49	50-59	60-64
Практически все	6,3	6,8	5,7	6,0	7,7	4,9	8,9	4,2	6,3	5,0	6,3	8,3
Большинство	17,7	18,0	17,1	17,8	17,1	16,1	23,2	11,3	15,1	16,7	19,0	21,4
Примерно половина	22,1	22,2	21,9	21,6	23,8	21,9	23,0	23,9	24,1	21,8	21,0	20,6
Меньшинство	33,7	32,9	34,8	34,1	32,3	36,4	30,0	35,2	35,0	36,5	34,1	30,8
Практически никто	20,3	20,1	20,5	20,6	19,1	20,7	14,8	25,4	19,4	20,1	19,4	18,9
Итого	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100
Доля работающих по специальности, оценка*	39,0	39,6	38,2	38,6	40,5	37,0	45,3	33,5	38,4	37,5	39,7	42,3

* Для получения оценки доли работающих по специальности использовалась следующая условная шкала перевода: "практически все" = 100%; "большинство" = 75%; "примерно половина" = 50%; "меньшинство" = 25%; "практически никто" = 0%.

Таблица 65

Доля одногруппников, работающих по полученной или близкой специальности, по уровням образования респондентов, 2008, %

Доля одногруппников, работающих по полученной или близкой специальности	Неполное среднее и ниже**	Полное среднее***	Среднее профессиональное	Высшее
Практически все	3,3	5,5	6,3	7,7
Большинство	15,2	14,3	16,6	22,1
Примерно половина	23,9	18,1	23,7	23,7
Меньшинство	29,3	37,1	32,3	33,0
Практически никто	28,4	25,0	21,1	13,6
Итого	100	100	100	100
Доля работающих по специальности, оценка*	34,0	34,5	38,7	44,3

** Включая ПТУ на базе неполного среднего.

*** Включая ПТУ на базе полного среднего.

Таблица 66

Доля одногруппников, работающих по полученной или близкой специальности, по профессиям респондентов, 2008 г., %

Группы по профессиям	Доля одногруппников, работающих по полученной или близкой специальности						Доля работающих по специальности, оценка*
Группы по профессиям	практически все	большинство	примерно половина	меньшинство	практичесски никто	итого	Доля работающих по специальности, оценка*
Военнослужащие	9,7	32,3	9,7	38,7	9,7	100	48,4
Руководители	4,2	16,5	22,9	34,7	21,6	100	36,8
Специалисты высшей квалификации	9,1	28,9	24,2	27,5	10,3	100	49,7
Специалисты средней квалификации	9,0	17,9	26,0	29,2	17,9	100	42,7
Служащие	1,6	12,3	19,8	40,1	26,2	100	30,7
Занятые в сфере обслуживания	5,4	12,4	22,1	38,3	21,8	100	35,3
Квалифицированные работники с/х	0,0	8,3	0,0	58,3	33,3	100	20,8
Квалифицированные рабочие	4,4	14,4	21,8	40,1	19,3	100	36,1
Полуквалифицированные рабочие	6,4	17,6	21,1	35,7	19,2	100	39,0
Неквалифицированные рабочие	3,1	13,1	15,2	39,8	28,7	100	30,5

Таблица 67

Уровни экономической активности, занятости и безработицы населения по полу и уровню образования, 2008 г., %

Ниже неполного среднего	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Всего
Ниже неполного среднего	Неполное среднее и ниже	ПТУ на базе неполного среднего	Полное среднее	ПТУ на базе полного среднего	Среднее профессиональное	Высшее	Всего	Уровни экономической активности
Все население	25,5	47,4	70,7	67,5	82,1	79,7	85,7	73,3
Мужчины	36,7	56,6	75,7	76,2	87,9	87,7	92,8	79,6
Женщины	12,0	37,4	61,9	59,2	75,1	76,1	81,4	68,2
Уровни занятости
Все население	25,5	43,4	66,2	63,2	78,3	76,7	83,5	69,8
Мужчины	36,7	53,1	69,9	72,2	84,2	84,4	89,0	75,8
Женщины	12,0	32,8	59,5	54,6	71,3	73,2	80,2	65,0
Уровни безработицы
Все население	-	8,4	6,4	6,4	4,6	3,7	2,6	4,7
Мужчины	-	6,1	7,6	5,3	4,3	3,7	4,1	4,9
Женщины	-	12,3	3,8	7,6	5,0	3,7	1,6	4,6

Таблица 68

Уровни экономической активности, занятости и безработицы населения по основным возрастным группам и уровня образованию, 2008 г., %*

Неполное среднее и ниже**	Полное среднее***	Среднее профессиональное	Высшее	Всего
Уровень экономической активности	молодежь	32,2	53,6	76,0	85,7	51,1
	лица зрелого возраста	78,5	86,3	87,3	89,1	86,3
	лица предпенсионного возраста	67,4	74,0	82,1	90,1	78,6
	лица пенсионного возраста	23,4	42,4	48,4	59,1	44,2
	все население	51,5	73,1	79,7	85,7	73,3
Уровень занятости	молодежь	27,8	45,5	73,2	80,5	45,2
	лица зрелого возраста	73,3	83,2	84,5	86,9	83,2
	лица предпенсионного возраста	65,2	71,7	77,4	87,5	75,6
	лица пенсионного возраста	23,4	41,3	47,0	59,1	43,5
	все население	47,5	69,0	76,7	83,5	69,8
Уровень безработицы	молодежь	13,8	15,1	3,6	6,1	11,7
	лица зрелого возраста	6,6	3,7	3,2	2,4	3,5
	лица предпенсионного возраста	3,2	3,0	5,8	2,8	3,7
	лица пенсионного возраста	-	2,5	3,0	0	1,6
	все население	7,7	5,6	3,7	2,6	3,4

* Молодежь –15-24 года; лица зрелого возраста – 25-49 лет; лица предпенсионного возраста – женщины 50-54 года и мужчины 50-59 лет; лица пенсионного возраста – женщины 55-64 года и мужчины 60-64 года.

** Включая начальное профессиональное образование на базе неполного среднего.

*** Включая начальное профессиональное образование на базе полного среднего.

Таблица 69

Уровни экономической активности, занятости и безработицы в зависимости от оценок уровня профессионального мастерства, 2008 г., %

Уровень профессионального мастерства
низкий	ниже среднего	среднее	выше среднего	высокий
Уровень экономической активности	50,3	63,7	68,7	71,2	68,1
Уровень занятости	45,3	59,4	66,2	69,8	66,1
Уровень безработицы	10,0	6,7	3,6	2,1	2,9

Таблица 70

Доля предпринимателей по уровням образования, 1994-2008 гг., %

1994	1995	1996	1998	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008
Неполное среднее и ниже*	3,7	4,0	3,4	3,8	2,5	4,2	2,6	3,4	2,2	2,4	1,6	1,3	2,4
Полное среднее**	7,3	7,1	6,0	6,2	4,0	3,4	4,2	3,5	3,3	3,4	3,7	3,7	3,7
Среднее профессиональное	6,9	5,3	5,9	7,3	5,2	6,3	4,9	5,0	4,5	3,5	3,8	3,1	4,8
Высшее	13,0	11,4	10,3	11,1	7,2	8,5	6,1	7,3	6,8	6,4	5,6	5,5	4,9
Все	7,9	7,1	6,5	7,2	4,8	5,4	4,6	4,8	4,4	4,0	4,0	3,8	4,2

* Включая начальное профессиональное на базе неполного среднего.

** Включая начальное профессиональное на базе полного среднего.

Таблица 71

Степень формализации трудовых отношений по уровням образования, 1998-2008 гг., %

Уровни образования	Усредненные оценки за 1998-2008 гг.			1998 г.			2008 г.
Уровни образования	форм. занятость в форм. секторе	неформ. занятость в форм. секторе	неформ. занятость в неформ. секторе	форм. занятость в форм. секторе	неформ. занятость в форм. секторе	неформ. занятость в неформ. секторе	форм. занятость в форм. секторе	неформ. занятость в форм. секторе	неформ. занятость в неформ. секторе
Неполное среднее и ниже	72,7	7,8	19,5	83,9	2,6	13,5	77,0	9,6	13,4
Полное среднее	81,2	6,5	12,4	86,9	2,7	10,4	83,2	6,7	10,2
Среднее профессиональное	90,9	3,5	5,7	93,0	1,6	5,4	92,5	4,1	3,4
Высшее	93,7	2,4	3,9	95,4	1,9	2,7	95,4	1,9	2,7
Все	86,3	4,8	8,8	89,8	2,2	8,0	87,8	5,2	7,0

Таблица 72

Уровни вторичной занятости по полу, 1994-2008 гг., % (все занятые = 100%)

Все			Женщины			Мужчины
всего	в том числе:		всего	в том числе:		всего	в том числе:
всего	регулярная	случайная	всего	регулярная	случайная	всего	регулярная	случайная
1994	11,3	4,5	6,8	8,6	4,3	4,4	13,9	4,8	9,1
1995	9,4	4,2	5,3	7,4	4,1	3,3	11,3	4,2	7,1
1996	9,3	4,1	5,2	7,5	4,1	3,4	11,1	4,1	7,0
1998	9,2	4,4	4,7	7,7	4,5	3,2	10,6	4,4	6,3
2000	9,6	4,6	4,9	8,7	5,3	3,4	10,5	4,0	6,5
2001	10,0	4,9	5,1	9,3	5,6	3,7	10,8	4,2	6,6
2002	8,5	4,5	4,0	8,3	5,5	2,8	8,7	3,4	5,3
2003	8,9	4,6	4,3	8,8	5,2	3,6	8,9	4,0	4,9
2004	7,9	4,4	3,5	7,1	5,0	2,1	8,7	3,8	4,9
2005	7,4	4,1	3,3	7,1	5,0	2,2	7,7	3,2	4,5
2006	7,6	4,7	2,9	8,0	5,8	2,2	7,1	3,5	3,5
2007	6,8	4,4	2,3	7,6	5,8	1,8	5,9	3,0	2,8
2008	6,0	4,1	1,9	6,2	4,7	1,5	5,8	3,4	2,4

Таблица 73

Уровни вторичной занятости по уровням образования и продолжительности специального стажа, 2008 г., %

Группы по уровню образования				Группы по продолжительности специального стажа
неполное среднее и ниже	полное среднее	среднее профессиональное	высшее	менее 1 года	1-3 года	3-5 лет	5-10 лет	свыше 10 лет
Всего	4,9	5,3	5,9	7,8	6,7	6,1	7,5	6,9	5,5
Регулярная	2,4	3,3	4,3	5,9	4,0	4,0	4,8	4,7	4,6
Случайная	2,4	2,1	1,6	1,8	2,6	2,0	2,6	2,2	1,0

Таблица 74

Вероятности перемещений между альтернативными состояниями на рынке труда для различных образовательных групп, 1994-2008 гг.,

1994-1995 гг.				2007-2008 гг.				В среднем за 1994-2008 гг.
E	U	OLF	Итого	E	U	OLF	Итого	E	U	OLF	Итого
Неполное среднее и ниже*
Занятые (E)	86,7	3,7	9,7	100	85,0	3,0	12,0	100	83,4	3,8	12,8	100
Безработные (U)	52,1	18,3	29,6	100	42,9	20,4	36,7	100	44,5	18,2	37,3	100
Неактивные (OLF)	9,9	5,1	85,0	100	15,0	3,1	81,9	100	13,5	4,2	82,3	100
Полное среднее**
Занятые (E)	89,9	3,8	6,3	100	90,5	2,5	7,0	100	89,1	3,3	7,6	100
Безработные (U)	45,5	25,8	28,8	100	50,3	15,0	34,6	100	49,3	18,1	32,6	100
Неактивные (OLF)	24,3	10,8	64,8	100	26,8	4,8	68,4	100	24,7	8,2	67,2	100
Среднее профессиональное
Занятые (E)	90,2	2,4	7,5	100	91,6	1,4	7,0	100	91,4	2,3	6,4	100
Безработные (U)	47,6	23,8	28,6	100	56,6	20,8	22,6	100	49,5	22,2	28,3	100
Неактивные (OLF)	23,9	7,3	68,8	100	21,0	4,7	74,3	100	23,5	6,6	69,9	100
Высшее
Занятые (E)	94,8	1,4	3,8	100	93,7	1,2	5,1	100	93,4	1,8	4,9	100
Безработные (U)	61,5	20,5	18,0	100	44,4	16,7	38,9	100	52,8	21,3	25,8	100
Неактивные (OLF)	28,1	10,7	61,2	100	31,3	3,0	65,7	100	26,3	7,3	66,4	100
Все население
Занятые (E)	90,4	2,9	6,6	100	90,9	2,0	7,2	100	89,8	2,8	7,5	100
Безработные (U)	49,5	23,0	27,5	100	49,5	17,2	33,3	100	49,0	19,3	31,7	100
Неактивные (OLF)	17,7	7,6	74,7	100	22,4	4,0	73,6	100	20,1	6,2	73,7	100

* Включая начальное профессиональное на базе неполного среднего.

** Включая начальное профессиональное на базе полного среднего.

Таблица 75

Показатели межфирменной и межпрофессиональной трудовой мобильности для различных образовательных групп, 1994-2008 гг., %

Профессия и место работы остались прежними	Сменили место работы или профессию	в том числе:			Итого
Профессия и место работы остались прежними	Сменили место работы или профессию	сменили профессию, но не место работы	сменили место работы, но не профессию	сменили и место работы и профессию	Итого
1994 г.
Неполное среднее и ниже*	44,3	20,2	-	-	-	100
Полное среднее**	38,1	20,7	-	-	-	100
Среднее профессиональное	39,2	20,5	-	-	-	100
Высшее	27,7	21,5	-	-	-	100
Все	37,0	20,7	-	-	-	100
2008 г.
Неполное среднее и ниже*	76,2	23,8	3,0	7,6	13,2	100
Полное среднее**	80,2	19,8	2,7	7,4	9,8	100
Среднее профессиональное	85,1	14,9	2,3	5,9	6,7	100
Высшее	85,1	14,9	2,2	6,5	6,2	100
Все	76,2	23,8	3,0	7,6	13,2	100
Среднее, 2001-2008 гг.
Неполное среднее и ниже*	74,5	25,5	2,5	8,7	14,2	100
Полное среднее**	76,9	23,1	2,8	8,8	11,6	100
Среднее профессиональное	83,3	16,7	2,5	5,9	8,3	100
Высшее	83,6	16,4	1,8	7,4	7,1	100
Все	79,9	20,1	2,4	7,7	10,0	100

* Включая начальное профессиональное на базе неполного среднего.

** Включая начальное профессиональное на базе полного среднего.

Таблица 76

Доля работников, желающих сменить работу, по уровням образования, 1994-2008 гг., %

Группы по уровню образования	1994	1995	1996	1998	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	Среднее
Неполное среднее и ниже*	35,4	37,4	40,6	41,3	43,1	41,2	44,7	43,4	39,5	34,7	35,7	30,0	28,1	38,1
Полное среднее**	45,4	43,7	45,4	45,7	47,1	42,7	44,2	44,7	38,7	34,0	32,4	29,1	25,1	39,9
Среднее профессиональное	40,1	41,1	38,9	41,6	41,5	38,2	38,3	37,7	34,6	29,9	28,5	24,4	20,4	35,0
Высшее	37,1	34,1	33,4	33,7	36,2	34,7	33,1	31,3	30,0	23,7	26,4	22,8	20,3	30,5
Все	39,7	38,9	38,8	40,4	42,0	38,8	39,3	38,8	34,8	29,6	29,3	25,4	22,1	35,2

* Включая начальное профессиональное на базе неполного среднего.

** Включая начальное профессиональное на базе полного среднего.

Таблица 77

Страх потери работы по уровням образования, 1994-2008 гг., %

Насколько вас беспокоит, что вы можете потерять работу:						Индекс риска потери работы, баллов
очень	немного	и да, и нет	не очень	совсем нет	итого	Индекс риска потери работы, баллов
1994 г.
Неполное среднее и ниже*	44,3	20,2	4,8	15,8	15,0	100	3,6
Полное среднее**	38,1	20,7	8,8	16,8	15,6	100	3,5
Среднее профессиональное	39,2	20,5	8,3	17,3	14,7	100	3,5
Высшее	27,7	21,5	10,1	20,1	20,7	100	3,2
Все	37,0	20,7	8,4	17,5	16,4	100	3,4
2008 г.
Неполное среднее и ниже*	28,7	31,0	8,6	17,1	14,7	100	3,4
Полное среднее**	25,8	30,0	12,7	17,8	13,7	100	3,4
Среднее профессиональное	30,3	31,0	10,6	15,1	13,0	100	3,5
Высшее	23,2	32,1	11,8	19,3	13,6	100	3,3
Все	26,5	30,9	11,5	17,5	13,6	100	3,4
Среднее, 1994-2008 гг.
Неполное среднее и ниже*	33,5	25,0	10,1	16,8	14,6	100	3,5
Полное среднее**	31,6	25,5	11,2	17,3	14,5	100	3,4
Среднее профессиональное	33,4	25,3	10,9	15,9	14,5	100	3,5
Высшее	24,7	25,8	12,2	19,1	18,2	100	3,2
Все	30,7	25,4	11,2	17,3	15,4	100	3,4

* Включая начальное профессиональное на базе неполного среднего.

** Включая начальное профессиональное на базе полного среднего.

Таблица 78

Уверенность работников в нахождении новой работы не хуже той, что они имеют сейчас, по уровням образования, 1994-2008 гг., %

Насколько вы уверены в том, что сможете найти работу не хуже той, на которой работаете сейчас:						Индекс уверенности, баллов
полностью уверен	скорее уверен	и да, и нет	не очень уверен	совсем не уверен	итого	Индекс уверенности, баллов
1994 г.
Неполное среднее и ниже*	10,7	11,0	8,6	27,1	42,6	100	2,2
Полное среднее**	14,3	11,8	10,9	30,4	32,7	100	2,4
Среднее профессиональное	13,2	11,0	12,3	27,7	35,8	100	2,4
Высшее	19,2	17,2	13,3	21,0	29,3	100	2,8
Все	14,6	12,7	11,4	27,1	34,3	100	2,5
2008 г.
Неполное среднее и ниже*	14,3	28,4	14,0	24,8	18,5	100	3,0
Полное среднее**	14,7	27,0	16,4	25,9	16,0	100	3,0
Среднее профессиональное	12,5	24,2	18,3	25,9	19,2	100	2,8
Высшее	14,2	30,7	17,4	21,9	15,9	100	3,1
Все	14,0	27,5	16,9	24,7	17,0	100	3,0
Среднее, 1994-2008 гг.
Неполное среднее и ниже*	12,0	17,6	14,3	26,4	29,7	100	2,6
Полное среднее**	14,9	19,7	15,8	25,3	24,3	100	2,8
Среднее профессиональное	12,8	17,9	14,8	26,5	28,1	100	2,6
Высшее	17,0	23,5	15,2	22,7	21,7	100	2,9
Все	14,5	19,9	15,2	25,1	25,4	100	2,6

* Включая начальное профессиональное на базе неполного среднего.

** Включая начальное профессиональное на базе полного среднего.

Таблица 79

Месячные заработки в зависимости от уровня фактического образования, 2008 г., тыс. руб.

Неполное среднее и ниже		Полное среднее		Среднее профессиональное		Высшее
средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана
Все	10,3	7,9	12,0	9,9	11,7	9,4	16,9	12,9
Женщины	7,1	5,6	8,9	6,9	9,8	7,9	14,1	10,9
Мужчины	12,2	9,9	14,5	11,9	15,6	12,9	21,7	17,9

Таблица 80

Месячные заработки в зависимости от требуемого уровня образования, 2008 г., тыс. руб.

Не нужно специального профессионального образования		Нужно ПТУ		Нужен техникум		Нужен вуз		Нужна ученая степень
средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана
Все	9,7	7,9	12,6	9,9	12,9	9,9	17,4	13,6	25,7	17,3
Женщины	8,1	6,0	9,1	7,4	10,2	7,9	14,5	11,0	19,9	15,6
Мужчины	12,0	9,9	14,5	12,0	17,2	14,8	22,5	18,0	33,5	19,7

Таблица 81

Месячные заработки в зависимости от продолжительности специального стажа работников, 2008 г., тыс. руб.

Менее 1 года		От 1 до 3 лет		От 3 до 5 лет		От 5 до 10 лет		Более 10 лет
средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана
Все	12,4	9,9	13,6	10,0	13,6	9,9	14,3	10,1	12,1	9,9
Женщины	10,2	7,9	10,9	8,0	11,0	7,9	11,3	8,9	10,4	8,2
Мужчины	14,9	11,9	16,3	13,9	16,5	12,8	17,6	14,9	14,9	12,0

Таблица 82

Месячные заработки по "инновационным" формам человеческого капитала, 2008 г., тыс. руб.

Пользование компьютером по месту работы/учебы				Пользование Интернетом по месту работы/учебы				Владение иностранными языками
нет		да		нет		да		нет		да
сред.	медиан.	сред.	медиан.	сред.	медиан.	сред.	медиан.	сред.	медиан.	сред.	медиан.
Все	11,1	8,9	16,3	12,7	11,1	9,0	19,2	14,9	11,8	9,9	16,1	12,5
Женщины	8,4	6,9	13,7	10,6	8,8	7,0	16,0	12,4	9,7	7,9	13,5	10,4
Мужчины	13,8	11,1	20,7	16,5	13,6	11,5	23,7	19,7	14,2	11,9	19,9	15,9

Таблица 83

Месячные заработки работников в зависимости от их оценки полезности различных знаний и навыков, полученных в период обучения, 2008 г., тыс. руб.

Были ли полезны общие знания и навыки		Были ли полезны конкретные профессиональные знания и навыки		Было ли полезно умение быстр осваивать новые знания, навыки		Было ли полезно умение логически мыслить, думать
да	нет	да	нет	да	нет	да	нет
Все	11,7	13,4	11,7	13,8	10,7	14,0	10,8	14,0
Женщины	9,1	11,0	9,4	11,4	8,2	11,5	8,3	11,5
Мужчины	14,5	16,2	14,5	16,5	13,1	17,1	13,1	17,0

Таблица 84

Месячные заработки по уровням профессионального мастерства работников, 2008 г., тыс. руб.

Низкое		Ниже среднего		Среднее		Выше среднего		Высокое
средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана	средняя	медиана
Все	8,1	6,0	10,2	8,0	12,0	9,9	14,3	10,9	15,5	11,9
Женщины	6,9	5,9	8,5	6,8	9,8	7,7	12,1	9,9	12,4	9,9
Мужчины	9,9	8,4	12,8	10,9	14,6	11,9	16,7	13,7	18,5	14,9

Таблица 85

Доля работников, получающих различные социальные льготы, по уровням имеющегося у них образования, все занятые, 2000 г., %

Социальные льготы	Неполное среднее	Среднее	Среднее профессиональное	Высшее	Все
Оплата очередных отпусков	83,7	87,3	92,4	93,9	90,0
Оплата больничных листов	82,7	83,8	89,7	92,7	87,6
Оплата отпуска по беременности, родам, по уходу за ребенком до 3-х лет	71,7	72,9	81,2	83,9	77,9
Бесплатное лечение в ведомственных медицинских учреждениях, полная или частичная оплата лечения в других медицинских учреждениях	14,0	18,0	23,7	26,3	21,3
Полная или частичная оплата путёвок в санатории, дома отдых	18,3	23,1	29,7	32,7	26,9
Бесплатное содержание детей в ведомственных дошкольных учреждениях, полная или частичная оплата содержания детей в других дошкольных учреждениях	2,4	3,7	5,4	5,6	4,5
Бесплатное или льготное питание, или оплата питания	9,8	12,0	11,6	9,8	11,0
Дотации на транспорт, оплата проездных	9,7	12,1	12,5	14,0	12,5
Обучение за счёт предприятия	17,4	18,1	26,5	29,6	23,3
Предоставление ссуд, кредитов для строительства или ремонта жилья, скидок на строительные материалы	5,4	5,8	6,0	6,4	6,0
Оплата арендуемого жилья	1,6	1,3	2,1	2,4	1,8
Среднее число льгот*	3,0	3,3	3,7	3,9	3,5

* Без учета пункта 11 (оплата арендуемого жилья).

Таблица 86

Доля работников, получающих различные социальные льготы, по уровням имеющегося у них образования, женщины, 2000 г., %

Социальные льготы	Неполное среднее	Среднее	Среднее профессиональное	Высшее	Все
Оплата очередных отпусков	85,5	87,4	93,0	94,6	91,2
Оплата больничных листов	84,7	84,1	90,5	93,3	89,0
Оплата отпуска по беременности, родам, по уходу за ребенком до 3-х лет	79,5	78,5	84,2	88,8	83,6
Бесплатное лечение в ведомственных медицинских учреждениях, полная или частичная оплата лечения в других медицинских учреждениях	14,0	16,3	23,3	23,0	20,4
Полная или частичная оплата путёвок в санатории, дома отдых	19,1	23,2	30,2	32,7	28,1
Бесплатное содержание детей в ведомственных дошкольных учреждениях, полная или частичная оплата содержания детей в других дошкольных учреждениях	3,0	3,2	5,3	4,9	4,4
Бесплатное или льготное питание, или оплата питания	12,0	12,4	11,1	9,4	11,0
Дотации на транспорт, оплата проездных	9,5	11,3	11,4	12,0	11,4
Обучение за счёт предприятия	17,9	15,8	26,3	28,4	23,1
Предоставление ссуд, кредитов для строительства или ремонта жилья, скидок на строительные материалы	2,5	4,5	4,7	5,4	4,7
Оплата арендуемого жилья	1,3	0,9	2,3	2,2	1,8
Среднее число льгот*	3,2	3,3	3,7	3,9	3,6

* Без учета пункта 11 (оплата арендуемого жилья).

Таблица 87

Доля работников, получающих различные социальные льготы, по уровням имеющегося у них образования, мужчины, 2000 г., %

Социальные льготы	Неполное среднее	Среднее	Среднее профессиональное	Высшее	Все
Оплата очередных отпусков	82,7	87,3	91,2	92,8	88,5
Оплата больничных листов	81,6	83,5	88,1	91,8	85,9
Оплата отпуска по беременности, родам, по уходу за ребенком до 3-х лет	66,8	67,9	74,5	74,9	70,5
Бесплатное лечение в ведомственных медицинских учреждениях, полная или частичная оплата лечения в других медицинских учреждениях	13,9	19,4	24,5	32,1	22,4
Полная или частичная оплата путёвок в санатории, дома отдых	17,8	23,0	28,7	32,6	25,5
Бесплатное содержание детей в ведомственных дошкольных учреждениях, полная или частичная оплата содержания детей в других дошкольных учреждениях	2,1	4,1	5,7	6,8	4,7
Бесплатное или льготное питание, или оплата питания	8,5	11,7	12,7	10,5	11,1
Дотации на транспорт, оплата проездных	9,8	12,8	14,6	17,4	13,7
Обучение за счёт предприятия	17,1	20,0	26,8	31,6	23,4
Предоставление ссуд, кредитов для строительства или ремонта жилья, скидок на строительные материалы	7,1	6,8	8,7	8,1	7,5
Оплата арендуемого жилья	1,8	1,6	1,7	2,7	1,9
Среднее число льгот*	3,0	3,2	3,6	3,9	3,4

* Без учета пункта 11 (оплата арендуемого жилья).

Таблица 88

Среднее число социальных льгот в расчете на одного работника по образовательным группам, 200-2008 гг.

Годы	Неполное среднее	Среднее	Среднее профессиональное	Высшее	Все
2000	3,2	3,5	4,0	4,2	3,7
2001	4,0	4,2	4,5	4,7	4,4
2002	3,9	4,1	4,4	4,6	4,3
2003	3,4	3,8	4,1	4,2	3,9
2004	3,0	3,5	3,9	4,0	3,6
2005	2,9	3,4	3,7	4,1	3,6
2006	3,2	3,3	3,7	4,1	3,6
2007	3,3	3,5	3,9	4,1	3,7
2008	3,0	3,3	3,7	3,9	3,5

Таблица 89

Доля работников, получающих различные социальные льготы, по продолжительности специального стажа, 2000 г., %

Социальные льготы	Менее года	1-3 года	3-5 лет	5-10 лет	Свыше 10 лет
Оплата очередных отпусков	82,1	89,5	92,0	92,6	97,9
Оплата больничных листов	79,2	86,5	88,7	90,0	97,0
Оплата отпуска по беременности, родам, по уходу за ребенком до 3-х лет	68,1	75,6	78,8	81,5	88,5
Бесплатное лечение в ведомственных медицинских учреждениях, полная или частичная оплата лечения в других медицинских учреждениях	16,1	15,7	20,0	23,8	30,8
Полная или частичная оплата путёвок в санатории, дома отдых	15,8	21,9	26,8	32,0	41,1
Бесплатное содержание детей в ведомственных дошкольных учреждениях, полная или частичная оплата содержания детей в других дошкольных учреждениях	2,6	3,2	3,9	4,6	8,1
Бесплатное или льготное питание, или оплата питания	11,0	10,0	11,1	10,7	12,2
Дотации на транспорт, оплата проездных	11,6	11,0	11,5	14,6	13,7
Обучение за счёт предприятия	17,6	20,4	22,5	27,6	30,0
Предоставление ссуд, кредитов для строительства или ремонта жилья, скидок на строительные материалы	4,8	4,8	5,4	8,5	6,8
Оплата арендуемого жилья	1,3	1,4	1,5	2,2	2,7
Среднее число льгот*	3,0	3,3	3,5	3,8	4,2

* Без учета пункта 11 (оплата арендуемого жилья).

Таблица 90

Децильные коэффициенты по заработкам различных образовательных групп, 1994-2008 гг., раз*

Годы	Неполное среднее	Среднее	Среднее профессиональное	Высшее
1994	11,6	11,0	9,3	8,8
1995	10,4	10,0	9,3	9,3
1996	11,3	10,9	10,5	9,8
1998	13,1	11,9	10,0	11,2
2000	15,0	13,3	8,9	9,3
2001	8,8	10,6	9,1	9,5
2002	9,8	9,3	7,4	6,7
2003	10,0	10,4	8,6	7,9
2004	9,8	8,7	7,9	7,4
2005	7,6	8,3	7,1	6,4
2006	7,1	7,5	7,5	6,3
2007	8,1	7,0	6,0	5,4
2008	7,6	6,9	6,0	5,6
В среднем за 1994-2008 гг.	10,0	9,7	8,3	8,0

* Отношение средних заработков девятой децильной группы к средним заработкам первой децильной группы.

Таблица 91

Коэффициент Джини по заработкам различных образовательных групп, 1994-2008 гг.

Годы	Неполное среднее	Среднее	Среднее профессиональное	Высшее
1994	0,495	0,478	0,475	0,456
1995	0,497	0,490	0,454	0,444
1996	0,477	0,497	0,505	0,466
1998	0,532	0,490	0,507	0,487
2000	0,518	0,503	0,465	0,449
2001	0,480	0,482	0,470	0,478
2002	0,435	0,447	0,430	0,450
2003	0,428	0,441	0,446	0,424
2004	0,443	0,419	0,427	0,403
2005	0,420	0,410	0,415	0,400
2006	0,409	0,402	0,396	0,400
2007	0,403	0,387	0,372	0,352
2008	0,394	0,392	0,383	0,385
В среднем за 1994-2008 гг.	0,456	0,449	0,442	0,430

Таблица 92

Результаты оценивания базовой версии уравнения заработков с использованием переменной количества лет обучения, 1994-2008 гг.

Variables

1994

1995

1996

1998

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

age

0,034***

0,020*

0,034***

0,062***

0,057***

0,034***

0,031***

0,032***

0,046***

0,042***

0,038***

0,042***

0,034***

age2

-0,042***

-0,029**

-0,049***

-0,075***

-0,072***

-0,045***

-0,042***

-0,043***

-0,061***

-0,058***

-0,052***

-0,056***

-0,042***

male

0,296***

0,265***

0,288***

0,342***

0,328***

0,296***

0,326***

0,343***

0,359***

0,279***

0,311***

0,321***

0,296***

tenure

-0,001

0,003

0,006

-0,008

0,009**

0,007*

0,011***

0,009***

0,006*

0,007**

-0,001

tenure2

0,012

-0,010

0,007

0,002

0,035**

-0,010

-0,018

-0,014

-0,012

-0,003

-0,009

0,012

rural

-0,618***

-0,614***

-0,723***

-0,680***

-0,632***

-0,505***

-0,531***

-0,463***

-0,418***

-0,395***

-0,366***

-0,363***

-0,618***

FO=2

0,101*

0,066

0,168***

0,256***

0,268***

0,191***

0,200***

0,206***

0,211***

0,260***

0,180***

0,131***

0,101*

FO=3

-0,292***

-0,284***

-0,120*

-0,146***

-0,248***

-0,380***

-0,370***

-0,251***

-0,305***

-0,308***

-0,370***

-0,359***

-0,292***

FO=4

-0,230***

-0,279***

-0,223***

-0,231***

-0,278***

-0,352***

-0,373***

-0,377***

-0,361***

-0,408***

-0,377***

-0,455***

-0,230***

FO=5

0,280***

0,223***

0,195***

0,124**

0,062

-0,103**

-0,241***

-0,140***

-0,215***

-0,203***

-0,171***

-0,186***

0,280***

FO=6

-0,049

-0,119*

-0,108*

-0,175***

-0,157***

-0,190***

-0,299***

-0,303***

-0,240***

-0,333***

-0,312***

-0,357***

-0,049

FO=7

0,214***

0,062

0,122

0,014

-0,012

-0,172***

-0,080

-0,159**

-0,087

-0,083

-0,294***

-0,155***

0,214***

sch_all

0,045***

0,043***

0,055***

0,062***

0,047***

0,058***

0,070***

0,062***

0,063***

0,066***

0,065***

0,064***

0,045***

Const.

6,548***

7,234***

0,044

0,058

0,879***

1,504***

1,645***

1,925***

1,838***

2,142***

2,433***

2,652***

6,548***

N of obs.

2760

2268

2450

3069

3561

3839

4001

4307

4225

5190

5261

5346

2760

0,162

0,139

0,156

0,185

0,175

0,199

0,235

0,209

0,218

0,231

0,237

0,245

0,162

Adjusted R2

0,158

0,134

0,151

0,182

0,172

0,196

0,232

0,207

0,215

0,229

0,235

0,243

0,158

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 93

Результаты оценивания базовой версии уравнения заработков с использованием переменных уровня образования, 1994-2008 гг.

Variables

1994

1995

1996

1998

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

age

0,018*

0,031***

0,019

0,030***

0,053***

0,049***

0,027***

0,020***

0,035***

0,032***

0,027***

0,033***

age2

-0,029**

-0,039***

-0,028*

-0,046***

-0,066***

-0,063***

-0,038***

-0,030***

-0,031***

-0,050***

-0,048***

-0,041***

-0,049***

male

0,327***

0,304***

0,276***

0,316***

0,360***

0,339***

0,304***

0,344***

0,352***

0,363***

0,297***

0,320***

0,330***

tenure

0,007

-0,000

0,003

0,006

0,005

-0,008

0,008*

0,007

0,007*

0,010***

0,008**

0,006*

0,007**

tenure2

0,002

0,010

-0,009

0,010

0,005

0,035**

-0,008

-0,016

-0,014

-0,013

-0,011

-0,004

-0,010

rural

-0,599***

-0,617***

-0,616***

-0,711***

-0,676***

-0,624***

-0,508***

-0,536***

-0,467***

-0,423***

-0,403***

-0,374***

-0,373***

FO2

0,235***

0,107*

0,075

0,178***

0,270***

0,283***

0,219***

0,223***

0,220***

0,229***

0,269***

0,190***

0,141***

FO3

-0,215***

-0,292***

-0,289***

-0,135**

-0,160***

-0,252***

-0,381***

-0,382***

-0,261***

-0,302***

-0,327***

-0,385***

-0,366***

FO4

-0,185***

-0,237***

-0,281***

-0,226***

-0,235***

-0,273***

-0,337***

-0,365***

-0,368***

-0,349***

-0,409***

-0,376***

-0,448***

FO5

0,358***

0,283***

0,217***

0,191***

0,131**

0,070

-0,098**

-0,227***

-0,132***

-0,195***

-0,201***

-0,176***

-0,184***

FO6

0,093

-0,042

-0,108

-0,110*

-0,170***

-0,151***

-0,180***

-0,293***

-0,297***

-0,232***

-0,322***

-0,309***

-0,354***

FO7

0,444***

0,208***

0,051

0,120

0,002

-0,034

-0,182***

-0,076

-0,158**

-0,083

-0,084

-0,278***

-0,151***

diplom1

-0,120**

-0,188***

-0,183**

-0,068

-0,134**

-0,070

-0,065

-0,175***

-0,186***

-0,168***

-0,190***

-0,215***

-0,157***

diplom2

0,089

-0,027

-0,128

0,035

-0,273***

-0,188**

-0,166**

-0,119*

-0,096

-0,022

-0,185***

-0,110**

-0,086*

diplom4

0,012

-0,017

-0,121*

0,018

0,040

0,034

-0,042

-0,004

-0,057

0,008

-0,098***

-0,055**

-0,071**

diplom5

0,155***

0,081*

0,052

0,203***

0,148***

0,115***

0,101***

0,161***

0,074**

0,106***

0,079***

0,059**

diplom6

0,454***

0,297***

0,205***

0,430***

0,421***

0,372***

0,408***

0,429***

0,358***

0,423***

0,376***

0,368***

0,381***

Const.

6,480***

7,095***

7,784***

0,682***

0,900***

1,523***

2,299***

2,638***

2,874***

2,762***

3,146***

3,446***

3,594***

N of obs.

3274

2760

2268

2450

3069

3560

3839

4001

4307

4225

5190

5261

5345

0,193

0,168

0,140

0,164

0,196

0,186

0,210

0,237

0,212

0,226

0,241

0,242

0,252

Adjusted R2

0,188

0,163

0,133

0,158

0,191

0,182

0,206

0,234

0,209

0,223

0,238

0,240

0,250

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 94

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением переменной пользования компьютером по месту работы/учебы, 2000-2008 гг.

2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008
age	0,067***	0,060***	0,036***	0,035***	0,034***	0,048***	0,045***	0,039***	0,045***
age2	-0,080***	-0,074***	-0,047***	-0,045***	-0,044***	-0,062***	-0,059***	-0,052***	-0,059***
male	0,356***	0,338***	0,307***	0,338***	0,356***	0,378***	0,297***	0,336***	0,344***
tenure	0,006	-0,006	0,008*	0,007*	0,007*	0,010***	0,009***	0,005*	0,006*
tenure2	0,003	0,030*	-0,010	-0,018	-0,016	-0,014	-0,013	-0,004	-0,008
rural	-0,641***	-0,587***	-0,481***	-0,507***	-0,448***	-0,394***	-0,368***	-0,344***	-0,343***
FO2	0,257***	0,259***	0,182***	0,188***	0,203***	0,210***	0,266***	0,186***	0,125***
FO3	-0,139***	-0,245***	-0,375***	-0,359***	-0,246***	-0,292***	-0,296***	-0,359***	-0,345***
FO4	-0,219***	-0,257***	-0,338***	-0,357***	-0,363***	-0,339***	-0,385***	-0,353***	-0,434***
FO5	0,112**	0,076	-0,103**	-0,232***	-0,140***	-0,213***	-0,198***	-0,167***	-0,186***
FO6	-0,170***	-0,138***	-0,182***	-0,286***	-0,291***	-0,231***	-0,321***	-0,299***	-0,344***
FO7	-0,019	-0,039	-0,185***	-0,084	-0,151**	-0,084	-0,076	-0,277***	-0,155***
sch_all	0,047***	0,030***	0,044***	0,053***	0,046***	0,044***	0,046***	0,045***	0,045***
computer	0,275***	0,297***	0,228***	0,274***	0,230***	0,277***	0,263***	0,267***	0,258***
Const.	0,028	0,873***	1,539***	1,660***	1,990***	1,904***	2,203***	2,521***	2,688***
N of obs.	3069	3561	3839	4001	4307	4225	5190	5261	5346
R2	0,198	0,192	0,210	0,251	0,222	0,237	0,250	0,259	0,266
Adjusted R2	0,194	0,189	0,207	0,248	0,219	0,234	0,248	0,257	0,264

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 95

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением переменной пользования Интернетом по месту работы/учебы, 2003-2008 гг.

2003	2004	2005	2006	2007	2008
age	0,032***	0,031***	0,046***	0,041***	0,039***	0,042***
age2	-0,041***	-0,041***	-0,060***	-0,055***	-0,051***	-0,055***
male	0,316***	0,334***	0,355***	0,269***	0,311***	0,326***
tenure	0,008*	0,009**	0,013***	0,011***	0,007**	0,008***
tenure2	-0,019	-0,019	-0,019	-0,017*	-0,007	-0,011
rural	-0,513***	-0,441***	-0,392***	-0,368***	-0,341***	-0,337***
FO=2	0,198***	0,197***	0,209***	0,266***	0,190***	0,114***
FO=3	-0,355***	-0,242***	-0,293***	-0,287***	-0,355***	-0,335***
FO=4	-0,354***	-0,362***	-0,341***	-0,374***	-0,345***	-0,420***
FO=5	-0,235***	-0,146***	-0,216***	-0,191***	-0,162***	-0,189***
FO=6	-0,286***	-0,292***	-0,238***	-0,300***	-0,283***	-0,334***
FO=7	-0,085	-0,155**	-0,092	-0,060	-0,282***	-0,144***
sch_all	0,060***	0,049***	0,051***	0,049***	0,046***	0,042***
inet	0,330***	0,350***	0,341***	0,344***	0,341***	0,372***
Const.	1,703***	2,035***	1,924***	2,275***	2,530***	2,787***
N of obs.	4001	4307	4225	5190	5261	5346
R2	0,245	0,224	0,234	0,253	0,264	0,281
Adjusted R2	0,243	0,222	0,232	0,251	0,262	0,279

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 96

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением переменных владения иностранными языками, 2008 г.

Variables	coef	se	coef	se
age	0,044***	0,006	0,044***	0,006
age2	-0,059***	0,007	-0,059***	0,007
male	0,324***	0,018	0,324***	0,018
tenure	0,007**	0,003	0,007**	0,003
tenure2	-0,010	0,010	-0,009	0,010
rural	-0,357***	0,023	-0,357***	0,023
FO=2	0,123***	0,032	0,127***	0,032
FO=3	-0,351***	0,029	-0,351***	0,029
FO=4	-0,450***	0,024	-0,450***	0,024
FO=5	-0,186***	0,034	-0,188***	0,034
FO=6	-0,354***	0,031	-0,352***	0,031
FO=7	-0,156***	0,046	-0,160***	0,046
sch_all	0,060***	0,003	0,060***	0,003
lang	0,104***	0,025
lang_1	0,339***	0,078
lang_2	0,158***	0,052
lang_3	0,076***	0,027
Const.	2,625***	0,114	2,629***	0,115
N of obs.	5337		5320
R2	0,248		0,250
Adjusted R2	0,246		0,248

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 97

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением переменной уровня профессионального мастерства, 1996-2008 гг.

Variables	1996		1998		2000		2008
Variables	coef	se	coef	se	coef	se	coef	se
age	0,013	0,012	0,027**	0,012	0,048***	0,010	0,031***	0,006
age2	-0,023	0,015	-0,042***	0,015	-0,062***	0,012	-0,047***	0,007
male	0,244***	0,038	0,256***	0,037	0,312***	0,032	0,291***	0,018
tenure	-0,003	0,006	-0,000	0,007	0,002	0,006	0,004	0,003
tenure2	0,004	0,020	0,018	0,022	0,009	0,018	-0,005	0,010
rural	-0,598***	0,058	-0,701***	0,054	-0,667***	0,043	-0,331***	0,023
FO2	0,038	0,065	0,142**	0,065	0,241***	0,057	0,131***	0,032
FO3	-0,299***	0,066	-0,114*	0,066	-0,177***	0,055	-0,387***	0,029
FO4	-0,271***	0,053	-0,233***	0,052	-0,225***	0,045	-0,448***	0,025
FO5	0,238***	0,066	0,202***	0,064	0,101*	0,055	-0,196***	0,034
FO6	-0,102	0,069	-0,127*	0,066	-0,192***	0,056	-0,366***	0,031
FO7	0,066	0,113	0,099	0,093	-0,007	0,073	-0,138***	0,046
sch_all	0,039***	0,007	0,049***	0,007	0,056***	0,006	0,058***	0,003
prof2	0,318***	0,095	0,045	0,098	0,202**	0,081	0,169***	0,044
prof3	0,334***	0,093	0,163*	0,095	0,219***	0,082	0,301***	0,044
prof3	0,443***	0,091	0,253***	0,093	0,350***	0,079	0,392***	0,042
prof5	0,454***	0,095	0,311***	0,096	0,419***	0,081	0,454***	0,044
Const.	7,111***	0,240	0,129	0,237	0,154	0,202	2,685***	0,119
N of obs.	2172		2355		2995		5112
R2	0,151		0,154		0,196		0,268
Adjusted R2	0,144		0,148		0,191		0,266

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 98

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением переменных уровня профессионального мастерства и пользования компьютером по месту работы/учебы, 2000 и 2008 гг.

2000		2008
Variables	coef	se	coef	se
age	0,054***	0,010	0,035***	0,006
age2	-0,065***	0,012	-0,047***	0,007
male	0,316***	0,032	0,298***	0,018
tenure	0,003	0,005	0,003	0,003
tenure2	0,006	0,018	-0,002	0,010
rural	-0,614***	0,044	-0,297***	0,023
FO=2	0,236***	0,057	0,098***	0,031
FO=3	-0,171***	0,054	-0,371***	0,028
FO=4	-0,213***	0,045	-0,434***	0,024
FO=5	0,084	0,055	-0,206***	0,033
FO=6	-0,186***	0,055	-0,358***	0,031
FO=7	-0,067	0,073	-0,155***	0,045
sch_all	0,041***	0,006	0,039***	0,004
computer	0,258***	0,037	0,278***	0,021
prof=2	0,194**	0,080	0,144***	0,043
prof=3	0,213***	0,081	0,268***	0,043
prof=3	0,333***	0,079	0,356***	0,041
prof=5	0,404***	0,081	0,412***	0,043
Const.	0,097	0,201	2,653***	0,117
N of obs.	2995		5112
R2	0,209		0,294
Adjusted R2	0,204		0,291

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 99

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением переменных полезности знаний, навыков и умений, полученных работниками на высшей достигнутой ими степени образования, 2008 г.

Variables	1		2
Variables	coef	se	coef	se
age	0,041***	0,006	0,043***	0,006
age2	-0,056***	0,007	-0,059***	0,007
male	0,318***	0,018	0,330***	0,019
tenure	0,006**	0,003	0,007**	0,003
tenure2	-0,008	0,010	-0,008	0,010
rural	-0,363***	0,023	-0,366***	0,024
FO2	0,124***	0,032	0,122***	0,034
FO3	-0,355***	0,029	-0,339***	0,030
FO4	-0,454***	0,025	-0,452***	0,026
FO5	-0,172***	0,034	-0,177***	0,036
FO6	-0,349***	0,031	-0,346***	0,033
FO7	-0,155***	0,046	-0,162***	0,048
sch_all	0,060***	0,003	0,057***	0,004
util_2	-0,071***	0,020	-	-
util_3	-0,085***	0,032	-
util_4	-0,136***	0,043	-	-
util_5	-0,223***	0,038	-	-
general	-	-	0,067*	0,038
concrete	-	-	-0,006	0,023
new_knowl	-	-	0,128***	0,032
logic	-	-	0,013	0,032
Const.	2,783***	0,117	2,569***	0,126
N of obs.	5,283		4634
R2	0,250		0,238
Adjusted R2	0,248		0,236

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 100

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением характеристик использования полученного образования, 1994-2008 гг.

1		2		3		4		5
Variables	coef	se	coef	se	coef	se	coef	se	coef	se
age	0,040***	0,006	0,049***	0,007	0,051***	0,007	0,041***	0,006	0,050***	0,007
age2	-0,055***	0,007	-0,065***	0,008	-0,067***	0,008	-0,055***	0,007	-0,066***	0,008
male	0,307***	0,018	0,319***	0,019	0,318***	0,019	0,317***	0,018	0,315***	0,019
tenure	0,002	0,003	0,007**	0,003	0,006*	0,003	0,006*	0,003	0,005	0,003
tenure2	-0,001	0,010	-0,010	0,011	-0,009	0,010	-0,009	0,010	-0,008	0,011
rural	-0,364***	0,023	-0,351***	0,025	-0,348***	0,025	-0,373***	0,023	-0,341***	0,025
FO2	0,130***	0,031	0,151***	0,035	0,146***	0,035	0,129***	0,032	0,141***	0,035
FO3	-0,350***	0,029	-0,362***	0,031	-0,365***	0,031	-0,358***	0,029	-0,366***	0,031
FO4	-0,445***	0,024	-0,459***	0,026	-0,459***	0,026	-0,456***	0,025	-0,459***	0,026
FO5	-0,173***	0,034	-0,178***	0,037	-0,180***	0,037	-0,190***	0,034	-0,177***	0,037
FO6	-0,332***	0,031	-0,345***	0,034	-0,343***	0,034	-0,358***	0,031	-0,343***	0,034
FO7	-0,128***	0,046	-0,133***	0,052	-0,129**	0,051	-0,151***	0,046	-0,136***	0,052
sch_all	0,060***	0,003	0,065***	0,004	0,063***	0,004	0,068***	0,003	0,062***	0,004
Use_2	-0,048**	0,020
Use_3	-0,174***	0,028
Use_4	-0,343***	0,032
match	0,078***	0,023
mathc_1	0,117***	0,025
mathc_2	0,030	0,026
level_2	0,180***	0,022
level_3	0,216***	0,041
match_now_2	-0,058**	0,027
match_now_3	-0,160***	0,022
Const.	2,816***	0,116	2,445***	0,140	2,419***	0,140	2,458***	0,118	2,588***	0,140
N of obs.	5236		4461		4461		5167		4447
R2	0,245		0,275		0,262		0,240		0,252
Adjusted R2	0,243		0,273		0,259		0,238		0,249

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Спецификации: 1 – с переменными использования знаний; 2 – с переменными опыта работы по специальности; 3 – с переменными работы по специальности все или не все время; 4 – с переменными соответствия фактического уровня образования требуемому; 5 – с переменными работы по специальности/не по специальности в настоящее время.

Таблица 101

Результаты оценивания расширенной версии уравнения заработков с включением дополнительных характеристик человеческого капитала, 1994-2008 гг.

1		2		3		4		5
Variables	coef	se	coef	se	coef	se	coef	se	coef	se
age	0,036***	0,006	0,038***	0,006	0,043***	0,007	0,036***	0,006	0,044***	0,007
age2	-0,048***	0,007	-0,050***	0,007	-0,057***	0,008	-0,048***	0,007	-0,057***	0,008
male	0,300***	0,018	0,297***	0,018	0,298***	0,019	0,299***	0,018	0,300***	0,019
tenure	0,003	0,003	0,000	0,003	0,004	0,003	0,003	0,003	0,003	0,003
tenure2	-0,002	0,010	0,003	0,010	-0,003	0,010	-0,003	0,010	-0,003	0,010
rural	-0,295***	0,023	-0,300***	0,023	-0,290***	0,025	-0,301***	0,023	-0,287***	0,025
FO2	0,091***	0,031	0,096***	0,031	0,104***	0,035	0,089***	0,032	0,102***	0,034
FO3	-0,362***	0,029	-0,358***	0,029	-0,365***	0,031	-0,366***	0,029	-0,367***	0,031
FO4	-0,430***	0,024	-0,425***	0,024	-0,437***	0,026	-0,434***	0,025	-0,439***	0,026
FO5	-0,197***	0,033	-0,193***	0,033	-0,204***	0,037	-0,208***	0,033	-0,202***	0,037
FO6	-0,353***	0,031	-0,343***	0,031	-0,348***	0,034	-0,361***	0,031	-0,346***	0,034
FO7	-0,161***	0,045	-0,141***	0,046	-0,136***	0,051	-0,155***	0,046	-0,150***	0,051
sch_all	0,036***	0,004	0,037***	0,004	0,040***	0,004	0,040***	0,004	0,038***	0,004
computer	0,275***	0,021	0,265***	0,021	0,261***	0,023	0,264***	0,021	0,259***	0,023
prof=2	0,136***	0,044	0,112**	0,044	0,096*	0,052	0,138***	0,044	0,087*	0,051
prof=3	0,258***	0,045	0,222***	0,044	0,236***	0,052	0,260***	0,045	0,223***	0,051
prof=3	0,343***	0,043	0,298***	0,043	0,321***	0,050	0,346***	0,043	0,292***	0,049
prof=5	0,389***	0,045	0,341***	0,045	0,367***	0,051	0,399***	0,045	0,332***	0,051
lang	0,055**	0,024	0,048**	0,024	0,076***	0,026	0,063**	0,024	0,079***	0,026
util_2	-0,037*	0,020
util_3	-0,021	0,032
util_4	-0,049	0,044
util_5	-0,086**	0,040
Use_2	-0,029	0,020
Use_3	-0,119***	0,029
Use_4	-0,217***	0,034
match	0,012	0,023
level_2	0,112***	0,022
level_3	0,140***	0,040
match_now_2	-0,030	0,027
match_now_3	-0,084***	0,023
Const.	2,684***	0,120	2,717***	0,120	2,484***	0,143	2,506***	0,121	2,561***	0,144
N of obs.	5056		5014		4289		4955		4274
R2	0,296		0,303		0,284		0,299		0,286
Adjusted R2	0,293		0,299		0,280		0,296		0,282

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Таблица 102

Динамика образовательных намерений, 2004-2008 гг., % (респонденты в возрасте 15-50 лет)

Собираетесь ли вы продолжить образование в течение ближайших трех лет:
нет	да	в том числе:**
нет	да	на курсах	в ссузе	в вузе
2004	74,6	25,4	-	-	-
2005	75,2	24,8	-	-	-
2006	73,6	26,4	7,4	5,4	16,8
2007	74,1	25,9	5,9	5,0	17,3
2008	71,6	28,4	6,8	5,7	18,7

* Без учета затруднившихся с ответом.

** Допускалась возможность множественного варианта ответа.

Таблица 103

Образовательные намерения по социально-демографическим характеристикам, 2008 г., % (респонденты в возрасте 15-50 лет)*

Группы по социально-демографическим характеристикам	Собираетесь ли вы продолжить образование в течение ближайших трех лет:
	нет	да	в том числе**
	нет	да	на курсах	в ссузе	в вузе
По полу
женщины	70,2	29,8	7,9	4,7	19,8
мужчины	73,3	26,7	5,5	6,8	17,4
По месту проживания
город	69,0	31,0	7,5	5,5	21,4
село	79,4	20,6	4,7	6,4	10,6
По статусу на рынке труда
занятые	79,2	20,8	6,9	2,6	13,5
безработные	59,6	40,4	8,0	9,5	27,3
неактивные	50,2	49,8	6,5	14,8	33,9
По возрасту
15-19	16,4	83,6	10,9	30,5	55,1
20-24	47,7	52,3	7,3	7,1	43,5
25-29	73,4	26,6	7,5	2,7	18,8
30-39	84,6	15,4	6,9	1,5	8,2
40-50	94,3	5,7	4,4	0,2	1,1
По образованию
неполное среднее и ниже	61,0	39,0	8,1	17,5	18,3
полное среднее	70,2	29,8	4,3	5,7	22,9
среднее профессиональное	76,9	23,1	6,2	0,6	19,2
высшее	80,4	19,6	11,4	0,3	9,9
По числу членов в семье
1	66,0	34,0	10,5	1,7	26,3
2	71,7	28,3	7,0	4,5	19,6
3	73,3	26,7	6,9	4,8	17,7
4	70,3	29,7	7,7	5,5	19,7
5 и более	75,8	24,2	6,2	15,9	15,9
По уровню доходов
1-й квинтиль	78,2	21,8	5,1	7,1	11,4
2-й квинтиль	74,5	25,5	6,2	5,4	16,6
3-й квинтиль	72,1	27,9	5,8	5,5	18,9
4-й квинтиль	70,2	29,8	7,7	4,4	21,0
5-й квинтиль	67,9	32,1	9,2	3,2	23,9

* Без учета затруднившихся с ответом.

** Допускалась возможность множественного варианта ответа.

Таблица 104

Динамика образовательных намерений, 2004-2008 гг., % (респонденты в возрасте 15-19 лет)

Собираетесь ли вы продолжить образование в течение ближайших трех лет:
нет	да	в том числе:**
нет	да	на курсах	в ссузе	в вузе
2004	27,8	72,2	-	-	-
2005	27,7	72,3	-	-	-
2006	26,4	73,6	9,4	28,1	47,0
2007	22,2	77,8	9,6	27,6	52,1
2008	16,4	83,6	10,9	30,5	55,1

* Без учета затруднившихся с ответом.

** Допускалась возможность множественного варианта ответа.

Таблица 105

Образовательные намерения по социально-демографическим характеристикам, 2008 г., % (респонденты в возрасте 15-19 лет)*

Группы по социально-демографическим характеристикам	Собираетесь ли вы продолжить образование в течение ближайших трех лет:
	нет	да	в том числе**
	нет	да	на курсах	в ссузе	в вузе
По полу
женщины	14,1	85,9	10,9	27,0	58,9
мужчины	18,8	81,2	10,8	34,1	51,1
По месту проживания
город	12,4	87,6	12,5	28,6	62,4
село	28,4	71,6	6,1	36,3	33,6
По числу членов в семье
1-2	8,1	91,9	16,8	26,6	69,2
3	13,6	86,4	11,8	30,4	56,1
4	11,5	88,5	10,6	28,7	66,1
5 и более	26,5	73,5	6,1	29,9	45,6
По уровню доходов
1-й квинтиль	19,7	80,3	11,8	38,8	40,5
2-й квинтиль	13,0	87,0	10,0	29,4	61,4
3-й квинтиль	14,2	85,8	8,3	27,7	58,8
4-й квинтиль	15,1	84,9	8,0	26,1	67,3
5-й квинтиль	9,5	90,5	14,9	19,4	77,5

* Без учета затруднившихся с ответом.

** Допускалась возможность множественного варианта ответа.

Таблица 106

Результаты оценивания пробит-регрессий для образовательных планов респондентов

Variables	1		2		3		4
Variables	coef	se	coef	se	coef	se	coef	se
male	-0,044***	0,005	-0,013***	0,004	-0,069***	0,014	-0,087***	0,021
age_gr_2	-0,171***	0,004	-0,066***	0,003	-	-	-	-
age_gr_3	-0,233***	0,004	-0,100***	0,003	-	-	-	-
age_gr_4	-0,343***	0,005	-0,173***	0,005	-	-	-	-
age_gr_5	-0,424***	0,005	-0,255***	0,005	-	-	-	-
rural	-0,103***	0,005	-0,062***	0,004	-0,197***	0,019	-0,251***	0,025
unempl	0,028**	0,011	0,013	0,009	0,033	0,028	0,013	0,048
inactive	0,034***	0,006	0,033***	0,005	0,164***	0,019	0,142***	0,027
diplom_2	-0,086***	0,005	-0,080***	0,003	-0,129***	0,015	-0,326***	0,022
diplom_3	0,034***	0,006	0,036***	0,006	-0,123**	0,048	0,031	0,062
diplom_4	-0,011*	0,006	-0,036***	0,004	-	-	-	-
N_family	-0,021***	0,002	-0,010***	0,001	-0,043***	0,006	-0,028***	0,009
N_children	0,026***	0,004	0,009***	0,003	0,058***	0,010	0,032**	0,016
quantgp_2	0,060***	0,008	0,038***	0,007	0,075***	0,018	0,103***	0,031
quantgp_3	0,093***	0,009	0,050***	0,008	0,111***	0,018	0,157***	0,031
quantgp_4	0,115***	0,009	0,075***	0,009	0,147***	0,018	0,233***	0,032
quantgp_5	0,152***	0,010	0,109***	0,010	0,133***	0,019	0,294***	0,032
FO=2	0,017**	0,008	-0,007	0,006	-0,128***	0,030	-0,136***	0,038
FO=3	-0,041***	0,007	-0,035***	0,005	-0,087***	0,026	-0,055	0,034
FO=4	-0,031***	0,006	-0,020***	0,004	-0,073***	0,023	-0,044	0,031
FO=5	0,055***	0,010	0,028***	0,008	-0,004	0,030	0,067	0,043
FO=6	0,013*	0,008	-0,007	0,006	0,018	0,025	-0,001	0,037
FO=7	0,066***	0,013	0,037***	0,011	0,021	0,035	0,069	0,056
year_04	-0,033***	0,006	-	-	-0,115***	0,026	-	-
year_05	-0,039***	0,006	-	-	-0,112***	0,026	-	-
year_06	-0,024***	0,006	-0,016***	0,004	-0,111***	0,025	-0,071***	0,026
year_07	-0,032***	0,006	-0,015***	0,004	-0,062**	0,025	-0,045*	0,026
N of obs.	35873		22697		4224		2605
Pseudo R2	0,289		0,319		0,127		0,170

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

Спецификации: 1 – по всем респондентам в возрасте 15-50 лет, зависимая переменная – намерение продолжать образование в учебных заведениях любого типа; 2 – по всем респондентам в возрасте 15-50 лет, зависимая переменная – намерение продолжать образование в вузе; 3 – по респондентам в возрасте 15-19 лет лет, зависимая переменная – намерение продолжать образование в учебных заведениях любого типа; 4 – по респондентам в возрасте 15-19 лет, зависимая переменная – намерение продолжать образование в вузе.

Таблица 107

Доля респондентов, проходивших в течение предыдущих трех месяцев профилактический медицинский осмотр, по полу, 1994-2008 гг., %

Годы	Все	Женщины	Мужчины
1994	20,1	22,6	17,1
1995	14,8	16,9	12,4
1996	14,4	15,7	12,8
1998	13,9	16,3	11,0
2000	16,3	19,5	12,3
2001	20,3	23,2	16,8
2002	18,4	20,9	15,4
2003	17,9	20,3	15,1
2004	19,6	22,3	16,3
2005	19,4	22,2	16,1
2006	20,6	23,9	16,5
2007	22,4	26,2	17,8
2008	23,4	26,6	19,4

Таблица 108

Результаты оценивания пробит-регрессий для прохождения профилактического медицинского осмотра

Variables	1 (все)		2 (занятые)
Variables	coef	se	coef	se
male	-0,068***	0,002	-0,083***	0,004
age_gr_2	-0,107***	0,004	-0,057***	0,011
age_gr_3	-0,127***	0,004	-0,071***	0,011
age_gr_4	-0,126***	0,004	-0,072***	0,011
age_gr_5	-0,131***	0,004	-0,075***	0,011
age_gr_6	-0,131***	0,004	-0,077***	0,012
rural	-0,014***	0,003	-0,009**	0,005
mar_2	0,012***	0,004	0,011**	0,006
mar_3	0,008	0,006	0,021***	0,008
mar_4	0,017***	0,006	0,021**	0,008
mar_5	0,015**	0,007	0,024**	0,011
mar_6	0,026	0,024	0,020	0,030
unempl	-0,066***	0,005	-	-
inactive	-0,058***	0,003	-	-
diplom_2	0,008**	0,004	0,005	0,006
diplom_3	0,024***	0,004	0,009	0,006
diplom_4	0,025***	0,005	-0,009	0,007
N_family	-0,005***	0,001	-0,002*	0,001
quantgp_2	0,019***	0,004	0,017***	0,006
quantgp_3	0,024***	0,004	0,016***	0,006
quantgp_4	0,024***	0,004	0,022***	0,006
quantgp_5	0,018***	0,004	0,022***	0,006
FO=2	0,020***	0,005	0,017***	0,006
FO=3	0,012***	0,004	0,032***	0,006
FO=4	0,031***	0,004	0,038***	0,005
FO=5	0,032***	0,005	0,045***	0,007
FO=6	0,039***	0,005	0,058***	0,006
FO=7	0,005	0,006	0,011	0,009
year_95	-0,050***	0,006	-0,041***	0,008
year_96	-0,052***	0,006	-0,049***	0,008
year_98	-0,058***	0,006	-0,054***	0,008
year_00	-0,042***	0,006	-0,035***	0,008
year_01	-0,003	0,006	0,022**	0,009
year_02	-0,024***	0,006	-0,001	0,009
year_03	-0,030***	0,006	-0,002	0,009
year_04	-0,015**	0,006	0,022**	0,009
year_05	-0,015**	0,006	0,020**	0,009
year_06	-0,005	0,006	0,036***	0,009
year_07	0,013**	0,006	0,054***	0,009
year_08	0,023***	0,006	0,062***	0,009
occup_1	-	-	-0,087***	0,014
occup_2	-	-	-0,049***	0,016
occup_3	-	-	-0,077***	0,015
occup_4	-	-	-0,107***	0,013
occup_5	-	-	-0,011	0,018
occup_6	-	-	-0,142***	0,015
occup_7	-	-	-0,073***	0,015
occup_8	-	-	-0,071***	0,016
occup_9	-	-	-0,092***	0,014
state	-	-	0,042***	0,004
N of obs.	103470		62085
Pseudo R2	0,028		0,031

Примечание: *** - значим на 1% уровне; ** - значим на 5% уровне; * - значим на 10% уровне.

РИСУНКИ

Рис. 1.

Средняя продолжительность обучения в образовательных учреждениях разного типа для тех, кто реально в них обучался, 2008 г., лет

Рис. 2.

Распределение респондентов РМЭЗ по числу накопленных лет образования, 1995, 2000, 2005 и 2008 гг., %

Рис. 3.

Распределение занятых по числу накопленных лет образования, 1995, 2000, 2005 и 2008 гг., %

Рис. 4.

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного человека по местности проживания, 2008 г., лет

Рис. 5.

Среднее число накопленных лет образования в расчете на одного человека по сектору занятости, 2008 г., лет

Рис. 6.

Среднее число накопленных лет образования населения 15 лет и старше и ВВП на душу населения, 2000 г.

Рис. 7.

Среднее число накопленных лет образования населения 25 лет и старше и ВВП на душу населения, 2000 г.

Рис. 8.

Распределение городского и сельского населения по уровням образования, 2008 г., %

Рис. 9.

Распределение занятых в частном и государственном секторах экономики по уровням образования, 2008 г., %

Рис. 10.

Охват третичным образованием и ВВП на душу населения, 2003 г.

Рис. 11.

Охват третичным образованием типа А и ВВП на душу населения, 2003 г.

Рис. 12.

Средняя величина специального стажа по социально-демографическим группам, 2008 г., лет

Рис. 13.

Средняя величина специального стажа по профессиям, 2008 г., лет

Рис. 14.

Средняя величина специального стажа по отраслям, 2008 г., лет

Рис. 15.

Доля лиц, пользовавшихся компьютером в течение последних 12 месяцев, по социально-демографическим группам, 2008 г., %

Рис. 16.

Доля лиц, пользовавшихся компьютером в течение последних 12 месяцев, по возрасту, 2008 г., %

Рис. 17.

Доля лиц, пользовавшихся компьютером в течение последних 12 месяцев, по уровням образования, 2008 г., %

Рис. 18.

Доля лиц, пользовавшихся Интернетом в течение последних 12 месяцев, по социально-демографическим группам, 2008 г., %

Рис. 19.

Доля лиц, пользовавшихся Интернетом в течение последних 12 месяцев, по возрасту, 2008 г., %

Рис. 20.

Доля лиц, пользовавшихся Интернетом в течение последних 12 месяцев, по уровням образования, 2008 г., %

Рис. 21.

Доля лиц, владеющих иностранными языками, по социально-демографическим группам, 2008 г., %

Рис. 22.

Доля лиц, владеющих иностранными языками, по уровням образования, 2008 г., %

Рис. 23.

Доля лиц, владеющих иностранными языками, по профессиям, 2008 г., %

Рис. 24.

Доля лиц, владеющих иностранными языками, по отраслям, 2008 г., %

Рис. 25.

Распределение лиц, владеющих иностранными языками, по языкам, 2008 г., %

Рис. 26

Распределение занятых по уровням требуемого и фактического профессионального образования, , 2008 г., %

Рис. 27

Распределение занятых по уровням требуемого и фактического профессионального образования, женщины, 2008 г., %

Рис. 28

Распределение занятых по уровням требуемого и фактического профессионального образования, мужчины, 2008 г., %

Рис. 29

Доля выпускников ссузов и вузов, никогда не работавших по полученной специальности, по возрасту, 2008 г., % (занятые)

Рис. 30.

Динамика уровней экономической активности для различных образовательных групп, 1994-2008 гг., %

Рис. 31.

Динамика уровней занятости для различных образовательных групп, 1994-2008 гг., %

Рис. 32.

Динамика уровней безработицы для различных образовательных групп, 1994-2008 гг., %

Таблица 33

Распределение предпринимателей и непредпринимателей по уровням образования, 2008 г., %

Таблица 34

Среднее число накопленных лет образования по группам предпринимателей и непредпринимателей, 2008 г., %

Таблица 35

Доля "начальников" в различных образовательных группах, 2008 г., %

Таблица 36

Распределение групп "начальников" и "неначальников" по уровням образования, 2008 г., %

Рис. 37

Среднее число накопленных лет образования и средняя величина специального стажа в группах "начальников" и "неначальников", 2008 г., %

Рис. 38

Среднее число подчиненных, приходящееся на "начальников" с различными уровнями образования, 2008 г., %

Таблица 39

Распределение работников в зависимости от наличия/отсутствия вторичной занятости по уровням образования, 2008 г., %

Рис. 40

Среднее число накопленных лет образования и средняя величина специального стажа в зависимости от наличия/отсутствия вторичной занятости, 2008 г., %

Рис. 41

Возрастные профили заработков для различных образовательных групп, женщины, 2008 г., тыс. руб.

Рис. 42

Возрастные профили заработков для различных образовательных групп, мужчины, 2008 г., тыс. руб.

Рис. 43

Динамика относительных заработков для различных образовательных групп, 2008 г., % (заработки работников с полным средним образованием = 100%)

Рис. 44

Относительная величина резервируемой заработной платы в различных образовательных группах, 2008 г., % (резервируемая заработная плата работников с полным средним образованием = 100%)

Рис. 45

Динамика относительных заработков для групп с различным специальным стажем, 2008 г., % (заработки работников со специальным стажем менее года = 100%)

Рис. 46

Месячные заработки работников в зависимости от оценки полезности знаний и навыков, полученных ими за время учебы, 2008 г., тыс. руб.

Рис. 47

Месячные заработки работников в зависимости от степени использования знаний и навыков, полученных ими в период обучения, 2008 г., тыс. руб.

Рис. 48

Месячные заработки работников в зависимости от степени соответствия фактического уровня образования требуемому, 2008 г., тыс. руб.

Рис. 49

Месячные заработки работников в зависимости от опыта работы по полученной специальности, 2008 г., тыс. руб.

Рис. 50

Месячные заработки работников в зависимости от степени соответствия текущей работы полученной специальности, 2008 г., тыс. руб.

Рис. 51

Доля лиц, проходивших профилактический медицинский осмотр по месту проживания, статусу на рынке труда и сектору занятости, 2008 г., %

Рис. 52

Доля лиц, проходивших профилактический медицинский осмотр, по возрасту и образованию, 2008 г., %

Рис. 53

Доля лиц, проходивших профилактический медицинский осмотр, по размерам семьи и уровню семейного дохода, 2008 г., %

Рис. 54

Доля лиц, проходивших профилактический медицинский осмотр, по семейному статусу, 2008 г., %

Рис. 55

Доля лиц, проходивших профилактический медицинский осмотр, по профессиям, 2008 г., %

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ КОММЕНТАРИЙ

1. Исходная выборка "Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения" составляет около 5000 жилищ-домохозяйств (порядка 12 000 респондентов), расположенных в 160 городах, пгт и сельских населенных пунктах в 35 субъектах Российской Федерации. Это вероятностная, стратифицированная, многоступенчатая территориальная выборка. Такая выборка дает максимально возможную гарантию того, что результаты не смещены, а также позволяет посчитать статистическую точность оценок. Конкретно используется дизайн так называемой "повторяющейся выборки" (repeat sample) с "расщепленной панелью" (split panel), который позволяет наряду с одномоментной репрезентацией вести и панельный анализ. На протяжении почти 15 лет выборка показала свою высокую эффективность. Уровень достижимости в каждой волне составлял 70%-80%, что является – по мировым стандартам – весьма солидным показателем для обследований такого рода. Дважды (2002, 2007 гг.) осуществлялся ремонт выборки.

2. При формировании выборки использовался метод многоступенчатого вероятностного отбора. В качестве первичной единицы отбора (ПЕО) были выбраны модифицированные административно-территориальные районы которые были сгруппированы в страты, главным образом на основании географических факторов и уровня урбанизации. В необходимых случаях в качестве стратообразующего фактора использовалась этническая составляющая. На первой ступени из выборки были исключены некоторые труднодоступные районы, составляющие общей численностью 4,5% населения России. Как обязательные были отобраны три крупнейших населенных конгломерата – г. Москва, Московская область и г. Санкт-Петербург, каждый из которых, вследствие своего объема, сам образует саморепрезентирующую (СР) страту. Остальные, несаморепрезентирующие районы (НСР) были сгруппированы в 35 страт примерно с одинаковой численностью населения. Затем, по методу отбора с «вероятностью пропорциональной численности» (PPS) из каждой несаморепрезентирующей страты было выбрано по одному административно-территориальному району. На второй ступени отбора тип вторичных единиц отбора (ВЕО) варьировался в зависимости от типа поселения - города и поселки городского типа (ПГТ) или сельские населенные пункты (СНП). Таким образом, население каждой ПЕО было стратифицировано на городское и сельское и объем целевой выборки был разделен пропорционально доле населения в каждой из этих подстрат. В сельской местности вторичными единицами отбора являлись сельские населенные пункты (села, деревни, аулы). В городах и пгт вторичными единицами отбора являлись избирательные участки. В отобранных избирательных участках список жилищ составлялся с помощью специального натурного обхода территории участка, а в сельских населенных пунктах в качестве списка жилищ использовались похозяйственные книги. Затем производился систематический отбор необходимого количества жилищ, начиная с адреса, выбранного из списка случайным образом. И в городских и в сельских поселениях от интервьюеров требуется посетить каждое жилище не менее трех раз для установления контакта с респондентами. Замены любого вида не допускаются. Полученные результаты репрезентативны для всего населения России, отдельных социально-демографических и этнических групп (достаточно агрегированных), Федеральных округов.

3. Контроль качества на этапе ввода данных осуществляется путем использования двойного ввода данных, который позволяет снизить количество случайных и систематических ошибок и процедуры чистки, которая позволяет устранять логические ошибки, допущенные интервьюером при заполнении вопросника и по каким-либо причинам не выявленные на предыдущих стадиях контроля. Чистка проводится с помощью программы Data Entry (SPSS), для которой создается специальная форма, повторяющая логику анкеты, т.е. прописываются все логические взаимосвязи вопросов. Анализ собранной эмпирической информации осуществляется с помощью программных пакетов SPSS и "Статистика".

4. Обследования РМЭЗ позволяют оперировать как взвешенным, так невзвешенными данными. Для целей настоящего Проекта использовались исходные (невзвешенные) данные; взвешенные данные использовались только для межстрановых сопоставлений.

5. В качестве объекта анализа в рамках настоящего Проекта было выбрано взрослое население в возрасте 15-64 года. Этот возрастной коридор расходится как с возрастными границами, используемыми в Обследованиях населения по проблемам занятости Росстата (15-72 года), так и с официальными возрастными границами трудоспособного возраста (16-54 года для женщин и 16-59 лет для мужчин). В то же время при выделении наиболее активной части населения возрастной интервал 15-64 года является стандартным для большинства стран мира. В некоторых специально оговариваемых случаях при проведении международных сопоставлений используются иные возрастные интервалы - 15 лет и старше; 25 лет и старше; 25-64 года. Используемая в анализе возрастная шкала включает шесть групп: 15-19 лет; 20-29 лет; 30-39 лет; 40-49 лет; 50-59 лет; 60-64 года. В ряде случаев из-за недостаточного числа наблюдений данные по самой младшей возрастной группе 15-19 лет не приводятся.

6. Статус респондентов (тип занятости, принадлежность к частному или государственному сектору, уровень заработков и т.д.) определялся исходя из информации об их первой (основной) работе. Данные о второй работе и приработках использовались только при анализе дополнительной занятости.

7. При проведении анализа использовались две образовательных шкалы – укрупненная и более детализированная. Детализированная группировка включала семь уровней образования: начальное; неполное общее среднее; ПТУ на базе неполного среднего; полное общее среднее; ПТУ на базе полного общего среднего; среднее профессиональное; высшее. В укрупненной группировке выделялись четыре образовательных уровня: неполное среднее и ниже; полное среднее; среднее профессиональное; высшее. Различия, таким образом, касались классификации начального профессионального образования: в первом случае его обладатели выделялись в две самостоятельных категории, во втором классифицировались по соответствующим уровням имеющегося у них общего образования.

8. Как отмечалось в тексте Аналитического отчета, образовательная структура выборки РМЭЗ отклоняется в некоторых отношениях от образовательной структуры населения, зафиксированной в Общероссийской переписи населения 2002 г. О характере этих отклонений можно судить по данным, представленным в Таблице М1. Из них следует, что в выборке РМЭЗ несколько недопредставлены обладатели среднего профессионального образования, тогда как сверхпредставлены обладатели полного среднего (общего) и начального профессионального образования.

Таблица М1

Образовательная структура всего и занятого населения по данным переписи населения и по данным РМЭЗ, 2002 г., % (население в возрасте 15-64 года)

Перепись населения, 2002 г.					Обследование РМЭЗ, 2002 г.
высшее	среднее профессиональное	начальное профессиональное	полное общее среднее*	основное общее и ниже	высшее	среднее профессиональное	начальное профессиональное	полное общее среднее	основное общее и ниже
Все население
все	17,2	29,7	13,9	23,2	16,0	17,8	20,6	18,8	25,6	17,2
мужчины	15,9	26,4	16,6	23,8	17,2	16,0	13,9	23,6	27,5	19,1
женщины	18,4	32,7	11,3	22,7	14,9	19,3	26,1	14,8	24,1	15,7
Занятые
все	23,1	35,8	15,4	19,3	6,4	22,1	24,0	21,3	23,5	9,1
мужчины	20,8	32,0	18,3	20,9	8,1	19,0	16,2	27,0	26,5	11,4
женщины	25,5	39,9	12,3	17,7	4,6	25,1	31,5	15,9	20,7	6,9

* Включая неполное высшее.

9. Анкета обследований РМЭЗ включает два вопроса, касающихся заработной платы, - о сумме денег, фактически полученной респондентами за последние 30 дней (данные имеются для всех раундов) и о средней контрактной заработной плате за последние 12 месяцев (данные имеются начиная с 1998 г.). В настоящем Аналитическом отчете использовался первый из этих показателей, так как данные по нему имеются за весь период наблюдений. В рамках каждого раунда номинальная заработная плата дефлировалась по региональным индексам потребительских цен (скажем, если одна часть респондентов опрашивалась в октябре, а другая в ноябре какого-либо года, то данные ноября дефлировались к октябрю). Дефлирование между раундами не проводилось (скажем, заработная плата за октябрь 1995 г. не дефлировалась к октябрю 1994 г.). Использовались данные о заработной плате только по основной работе.

10. При эконометрическом анализе отдачи на человеческий капитал (Раздел 13) в качестве базовых использовались две спецификации минцеровского уравнения заработков:

(1) Ln(Wage_i ) = α + β sch_all_i +γ₁ tenure_i + γ₂ tenure² _i + φ X_i + u_i ;

(2) Ln(Wage_i ) = α + κ DIPLOM_i +γ₁ tenure_i + γ₂ tenure² _i + φ X_i + u_i ,

где Ln(Wage_i ) – логарифм месячной заработной платы i-го работника; sch_all_i – число законченных лет образования; tenure – специальный стаж; tenure² – специальный;. DIPLOM_i – дамми-переменная, характеризующая наивысший достигнутый уровень образования; X_i – набор контрольных переменных (пол, возраст, возраст в квадрате, местность проживания, регион проживания); u_i . – остаточный член регрессионного уравнения. Расширенные версии уравнения заработков строились на основе спецификации (1) с включением ряда дополнительных переменных, характеризующих "инновационные" формы человеческого капитала, его качество и особенности его использования.

11. Ниже приводится полный список переменных, которые использовались при проведении регрессионного анализа, с их условными обозначениями:

(1) Ln(Wage_i ) – зависимая переменная логарифм месячных заработков;

(2) контрольные переменные:

· age – возраст;

· age² – возраст в квадрате;

· male – пол (референтная группа – женщины);

· rural – тип населенного пункта (референтная группа – город);

· FO – федеральные округа (FO1 – Центральный ФО, FO2 – Северо-Западный ФО, FO3 – Южный ФО, FO4 – Приволжский ФО, FO5 – Уральский ФО, FO6 – Сибирский ФО, FO7 – Дальневосточный ФО, референтная группа – Центральный ФО);

(3) независимые переменные:

· sch_all – число законченных лет образования;

· DIPLOM – наивысший достигнутый уровень образования (diplom1– неполное среднее образование и ниже, diplom2 – ПТУ на базе неполного среднего, diplom3 – полное среднее, diplom4 – ПТУ на базе полного среднего, diplom5 – среднее профессиональное, diplom6 – высшее; референтная группа – полное среднее образование);

· tenure – специальный стаж;

· tenure² – специальный стаж в квадрате;

· computer – пользование компьютером в течение последних 12 месяцев по месту работы/учебы (референтная группа – не пользовались);

· inet – пользование Интернетом в течение последних 12 месяцев по месту работы/учебы (референтная группа – не пользовались);

· Lang – владение иностранными языками (референтная группа – не владеют);

· lang1 – владеет свободно; lang2 – может изъясняться и достаточно свободно читает; lang3 – может изъясняться, читает и переводит со словарем;

· PROF – уровень профессионального мастерства (prof1 –1 балл, prof2 – 2 балла, prof3 –3 балла, prof4 – 4 балла, prof5 –5 баллов; референтная группа – уровень профессионального мастерства 1 балл);

· UTIL – степень полезности знаний, навыков и умений, полученных на высшей достигнутой ступени образования (util_1 – оказались очень полезными, util_2 – оказались достаточно полезными, util_3 – оказались не очень полезными, util_4 – оказались почти бесполезными, util_5 – оказались совсем бесполезными; референтная группа – оказались очень полезными);

· general – полезными в трудовой жизни оказались общие знания и умения (референтная группа – не оказались);

· concrete – полезными в трудовой жизни оказались конкретные профессиональные знания и навыки (референтная группа – не оказались);

· new_knowl – полезным в трудовой жизни оказалось умение быстро осваивать новые знания, навыки (референтная группа – не оказалось);

· logic – полезным в трудовой жизни оказалось умение логически мыслить (референтная группа – не оказалось);

· USE – степень использования на работе знаний и опыта (Use_1 – используются полностью, Use_2 – используются в значительной мере, Use_3 – используются в незначительной мере, Use_4– совсем не используются; референтная группа – используются полностью);

· match – опыт работы по специальности (референтная группа – никогда не работал по специальности);

· match_1 – работал по специальности какое-то время, match_2 – работал по специальности все время;

· level – соответствие фактического уровня образования требуемому (level_1 – фактическое образование выше требуемого, level_2 – фактическое образование соответствует требуемому, level_3 – фактическое образование ниже требуемого; референтная группа – фактическое образование выше требуемого);

· match_now – работа по специальности в настоящее время (match_now_1 – работает в настоящее время точно по той специальности, match_now_2 – работает в настоящее время по другой, но близкой специальности, match_now_3 – работает в настоящее время совсем по другой специальности; референтная группа – работает в настоящее время точно по той специальности).

12. При анализе факторов, влияющих на образовательные намерения респондентов (Раздел 14), оценивалось уравнение пробит-регрессии следующего вида:

Prob (Y = 1) = α + BX_i + u_i ,

где Y = 1, если в ближайшие три года респондент планировал продолжать образование; B – вектор коэффициентов, X_i – вектор наблюдаемых характеристик i-го индивида; u_i – остаток. Уравнение пробит-регрессии оценивалось в четырех альтернативных спецификациях: 1) для всех респондентов в возрасте 15-50 лет с переменной Y, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в учебных заведениях любого типа; 2) для всех респондентов в возрасте 15-50 лет с переменной Y, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в вузах; 3) для молодых людей в возрасте 15-19 лет с переменной Y, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в учебных заведениях любого типа; 4) для молодых людей в возрасте 15-19 лет с переменной Y, отражающей наличие/отсутствие у них планов продолжения образования в вузах.

13. Полный список характеристик, включавшихся в набор B, с их условными обозначениями приводится ниже:

· AGE – возраст (age_1 – 15-19 лет, age_2 – 20-24 года, age_3 – 25-29 лет, age_4 – 30-39 лет, age_5 – 40-50 лет; референтная группа – 15-19 лет);

· male – пол (референтная группа – женщины);

· rural – тип населенного пункта (референтная группа – город);

· FO – федеральные округа (FO1 – Центральный ФО, FO2 – Северо-Западный ФО, FO3 – Южный ФО, FO4 – Приволжский ФО, FO5 – Уральский ФО, FO6 – Сибирский ФО, FO7 – Дальневосточный ФО; референтная группа – Центральный ФО);

· DIPLOM – наивысший достигнутый уровень образования (diplom1– неполное среднее образование и ниже, diplom2 – полное среднее образование, diplom3 – среднее профессиональное образование, diplom4 – высшее образование; референтная группа – полное среднее образование);

· STATUS – статус на рынке труда (empl – занятые, unempl – безработные, inactive – экономически неактивные; референтная группа – занятые);

· N_family – размер семьи (число членов);

· N_child – число детей до 18 лет в семье;

· QUANTGP – принадлежность к различным квинтилям распределения по уровню доходов на одного члена семьи (quantgp_1 – первый (нижний) квинтиль, quantgp_2 – второй квинтиль, quantgp_3 – третий квинтиль, quantgp_4 – четвертый квинтиль, quantgp_5 – пятый (верхний) квинтиль; референтная группа – первый (нижний) квинтиль);

· YEAR – год проведения опроса (year_04 – 2004 г., year_05 – 2005 г., year_06 – 2006 г., year_07 – 2007 г., year_08 – 2008 г.; референтная группа – 2008 г.).

14. При анализе факторов, влияющих на вероятность прохождения профилактического медицинского осмотра в предыдущие три месяца (Раздел 15), оценивалось уравнение пробит-регрессии следующего вида:

Prob (Y = 1) = α + BX_i + u_i ,

где Y = 1, если респондент проходил профилактический осмотр; B – вектор коэффициентов, X_i – вектор наблюдаемых характеристик i-го индивида; u_i – остаток. Уравнение пробит-регрессии оценивалось в двух альтернативных спецификациях – для всех респондентов и для занятых.

15. Полный список характеристик, включавшихся в набор B, с их условными обозначениями приводится ниже:

· AGE – возраст (age_1 – 15-19 лет, age_2 – 20-29 лет, age_3 – 30-39 лет, age_4 – 40-49 лет, age_5 – 50-59 лет; age_6 – 60-64 года; референтная группа – 15-19 лет);

· male – пол (референтная группа – женщины);

· rural – тип населенного пункта (референтная группа – город);

· N_family – размер семьи (число членов);

· MAR – семейное состояние (mar_1 – никогда не состоял в браке, mar_2 – зарегистрированный брак, mar_3 – незарегистрированный брак, mar_4 – разведены, mar_5 – вдова/вдовец, mar_6 – разведены, но проживают вместе; референтная группа – никогда не состоял в браке);

· YEAR – год проведения опроса (year_94 – 1994 г., year_95 – 1995 г., year_96 – 1996 г., year_08 – 1998 г., year_00 – 2000 г., year_01 – 2001 г.; year_02 – 2002 г., year_03 – 2003 г., year_04 – 2004 г., year_05 – 2005 г., year_06 – 2006 г., year_07 – 2007 г., year_08 – 2008 г.; референтная группа – 1994 г.);

· OCCUP (occup_1 – руководители, occup_2 – специалисты высшего уровня квалификации, occup_3 – специалисты среднего уровня квалификации, occup_4 – служащие, занятые подготовкой информации, occup_5 – работники сферы обслуживания, occup_6 – квалифицированные работники сельского хозяйства, occup_7 – квалифицированные рабочие, occup_8 – полуквалифицированные рабочие, occup_9 – неквалифицированные рабочие, occup_0 – военнослужащие; референтная группа – военнослужащие);

· state – форма собственности предприятия (референтная группа – частный сектор).

Литература

1. Barro, R.J., Lee J.W. International Data on Education Attainment: Updates and Implications // Oxford Economic Papers. 2001. Vol. 53. No 3.

2. Becker G S. Human Capital. Chicago: University of Chicago Press. 1964.

4. Education at Glance. Paris: OECD. 2005.

5. Education at Glance. Paris: OECD. 2006.

6. Lehmann H., Wadsworth J.. Tenures That Shook the World: Worker Turnout in Russia, Poland and Britain. IZA Discussion Paper no. 65. Bonn: IZA. 1999.

7. Mincer J. Schooling, Experience and Earnings. N.Y.: Columbia University Press. 1974.

8. Sabirianova K. The Great Human Capital Reallocation: A Study of Occupational Mobility in Transitional Russia. EERC Working Paper No 2K/11. Moscow.: EERC. 2001.

9. Schultz T. W. The Economic Value of Education. N.Y.: Columbia University Press. 1963.

10. Капелюшников Р.И. Образование, производительность, экономический рост // США: экономика и образование. М.: ИНИОН РАН. 1985.

11. Российское образование в контексте международных показателей. Сопоставительный доклад. М.: Аспект Пресс. 2003.

[1] Как было показано выше, значительную часть российского среднего профессионального образования, строго говоря, нельзя считать третичным: в тех случаях, когда оно предоставляется тем, кто окончил лишь неполную среднюю школу, его было бы правильнее квалифицировать как вторичное. Но даже если в соответствии с данными РМЭЗ мы отнесем к числу работников с третичным образованием типа В лишь две трети обладателей дипломов ссузов, показатель охвата третичным образованием в России все равно составит порядка 40-50%, т.е. останется на уровне, сопоставимом с мировыми лидерами – Канадой и Израилем.

[2] Впрочем, этот вывод может быть не вполне точным. Возможно, что на некоторых рабочих местах определенный минимум профессионального образования все равно необходим: речь идет о минимуме, который обеспечивает учеба на разного рода профессиональных курсах (в том числе – краткосрочных). К сожалению, в вопросе об уровне требуемого профессионального образования упоминание об обучении на курсах отсутствовало. Это означает, что в действительности доля рабочих мест, где никакого профессионального образования вообще не требуется, по-видимому, ниже, чем показывают приводимые оценки.

[3] Важно, однако, оговориться, что к результатам, получаемым при использовании вопроса об одногруппниках, следует относиться с известной осторожностью, так как значительная часть респондентов (более трети) затруднилась на него ответить.

[4] По этой же причине мы не обращались к более сложные методам оценивания (с использованием процедуры Хекмана и т.д.).

[5] Так как в уравнении заработков уровни образования представлены дамми-переменными, "премии" на них рассчитывались по формуле (e^D –1)*100%, где в – коэффициент регрессии перед той или иной переменной. Такая же процедура использовалась при оценке "премий" для других характеристик человеческого капитала по данным Таблиц 94-100.

[6] Конечно, это верно лишь отчасти. Так, нормы отдачи образования снижаются примерно на 2 п.п. (с 6-7% в базовой версии уравнения заработков до 4% в расширенной версии). Это означает, что, по крайней мере, частично влияние образования на производительность и заработки передается по таким "каналам" как компьютерная грамотность и более высокое профессиональное мастерство.

[7] Единственное расхождение связано с оценками, касающихся дамми-переменных для уровней образования. Из них следует, что молодые люди с законченным средним образованием более склонны продолжать учиться дальше, чем молодые люди с незаконченным средним или со средним профессиональным образованием.

Реферат: Проекта (гранта)

5. Специфический человеческий капитал: количественные характеристики

7. Инновационные формы человеческого капитала

8. Качество человеческого капитала

9. Характеристики использования человеческого капитала

12. Человеческий капитал и трудовая мобильность

13. Человеческий капитал и оплата труда

16. Человеческий капитал и установки по поддержанию здоровья

Развитые страны

Переходные страны

Страны BRIC

Развитые страны

Переходные страны

Страны BRIC