disser (Социальный и человеческий капитал как факторы благосостояния и развития), страница 11

Методология подсчетов Р.Эренберга /Д.Брюера такова, что сначала подсчитываются чистые издержки обучения в каждом из 6 типов вузов (частные и государственные – престижные, средние и непрестижные). Для облегчения подсчета издержек предполагается, что все обучались в вузах своего штата (т.е. исключаются издержки, связанные с переездом), а так же используются официальные данные о стоимости учебы. В обоих опросах (NLS72 и HSB) приводятся величины финансовой помощи, получаемые респондентами в течение первого года их обучения. Делалась регрессия декларируемой величины помощи по основным параметрам ее распределения (пол, раса, успеваемость, спортивные достижения, доход родителей и размер семьи). На основании полученных зависимостей конструировалась вероятностная величина финансовой помощи, которую индивид получал бы в случае обучения в каждом из 6 типов колледжей. Соединив показатели стоимости обучения и финансовой помощи, были получены предполагаемые издержки обучения во всех типах вузов для каждого из респондентов.

Модель предполагает, что абитуриент выбирает одну из 6 статусных групп вузов на основании издержек, связанных с каждой из них, и индивидуальных характеристик таких, как пол, раса, уровень дохода и образования родителей, а также собственных академических достижений. Плюс к этому авторы добавили еще две переменные: наличие вузов всех категорий в штате, где была закончена средняя школа, и разность между декларируемым в опросе рейтингом и средним проходным рейтингом в том типе колледжа, где он реально обучался.

В Табл. №5 приводится разность доходов выпускников каждой из групп вузов по отношению к «непрестижным государственным», подсчитанная по двум альтернативным методикам. Первый вариант – подсчет условных предполагаемых доходов индивида (8):

(8): lnW_ji = b₀ + b_jiX_ji + b_ji_ji, j=1…6.

Второй вариант – подсчет безусловных предполагаемых доходов индивида, b в обоих случаях идентичны.

(9): lnW_ji = b₀ + b_jiX_ji, j=1…6.

В безусловном варианте i-тый индивид, обучающийся в j-том колледже, из группы выбирается случайным образом. Так как. мы не рассматриваем отдачу от категории вне зависимости от реального выбора индивида, то предполагаемый доход демонстрирует нам только изменяющуюся отдачу от статуса вуза.

С другой стороны, при подсчете условного предполагаемого дохода мы знаем категорию вузов, выбранную индивидом на самом деле, поэтому наши предположения одновременно охватывают отдачу и от наблюдаемых, и от не наблюдаемых характеристик, следовательно точность оценки - выше. Это - два «полярных» подхода. Их применимость зависит от того, насколько рассматриваемый выбор категории вуза зависит от «ненаблюдаемых» характеристик. В Табл. №5 «условные» различия в предполагаемой отдаче от образования, зависящие от статуса вуза, показаны в ряду (1), «безусловные» – в ряду (2).

Табл. №5. Модель с коррекцией выбора. Предполагаемая премия от статуса вуза по сравнению с «непрестижным государственным» (%)

Источник: D.Brewer, R.Ehrenberg “Does it pay to attend an elite private college?”,

Комментируя расчеты в Табл. №5 можно сказать, что на основе предложенной авторами методологии были получены данные подтверждающие наличие значительной отдачи от статуса вуза. По сравнению с выпускниками «непрестижных государственных» вузов наибольшую премию в доходах на рынке труда получают выпускники «престижных частных», несколько меньшую – выпускники «средних частных». (Данные о «престижных государственных» ввиду малой величины выборки менее показательны.) Также очевиден рост премиальной отдачи от обучения в «престижных частных» вузах для выборок 1980/82 по сравнению с 1972.

2.1.2. Данные о росте ВВП. Макроуровень.

Стандартная модель экономического роста, основанного на капитале и труде, получила развитие в модели Солоу¹¹⁰, где показано, что выпуск растет быстрее, чем два основных экономических фактора – капитал и труд – благодаря дополнительному фактору – техническому прогрессу. Критики подобных «упражнений» в оценке экономического роста¹¹¹ утверждают, что количественная оценка запаса человеческого капитала проблематична, а оценки роста не дают никакого представления о влиянии отдельных факторов.

Альтернативный подход к измерению влияния различных факторов на рост ВВП заключается в использовании межстрановых регрессий, включающих в качестве переменных физический капитал, образование, уровень доходов, а также переменные, отражающие различные социальные и институциональные факторы¹¹². Однако получаемые результаты существенно различаются в зависимости от изучаемых стран, включаемых переменных, выбора временных интервалов и спецификации моделей. Например, соотношение между количеством лет обучения и выпуском зависит от того, используются ли уровневые, темповые или полу-логарифмические формы. Невозможно предположить, что отдача от образования не зависит от первоначального уровня. Некоторые исследования включают в анализ и развитые, и развивающиеся страны, отчего усиливается зависимость результатов от качества исходных статистических данных, которые, как правило, очень разнородны, в то же время в таких исследованиях предполагается, что факторы роста в развитых и развивающихся странах качественно одинаковы, хотя и различаются количественно.

В ранних моделях экономического роста не учитывалась роль различных уровней и качества образования, а также роль человеческого капитала в создании внешних или дополнительных эффектов, например, через воздействие на производительность других факторов. С развитием так называемых моделей «нового роста» ¹¹³ роль образования и обучения в создании новых технологий и инноваций была существенно усилена. Новые разработки и идеи, созданные исследовательскими и наукоемкими секторами, вызвали повышение производительности физического капитала в других отраслях и областях экономики. Технологические изменения, рост отдачи от масштаба, открытия, совершаемые в процессе технологически интенсивного производства подпитывают рост выпуска продукции. Например, рост экспорта продукции высокотехнологичных отраслей стимулирует повышение знаний и инноваций в экономике в целом благодаря мобильности трудовых и организационных навыков и распространению новых технологий и продуктов. Первоначальный запас человеческого капитала в предыдущем периоде создает дополнительные эффекты и позитивные экстерналии, которые воздействуют на другие фирмы и даже отрасли и страны¹¹⁴. Часть этого первоначального запаса относится к базовым или прикладным научным знаниям, приобретенным благодаря высшему образованию. В литературе¹¹⁵ появилось даже разделение между «дрожжевым» и «грибным» эффектами в моделях экономического роста. Знания и человеческий капитал действуют как дрожжи для относительно равномерного повышения производительности в экономике в целом, в то время как прочие факторы типа технологических прорывов и открытий возникают внезапно, как грибы, что ведет к более резкому росту производительности в одних отраслях по сравнению с другими.

Высшее образование важно для проведения и развития инновационных исследований, а также восприятия и применения их результатов. Поэтому в некоторых теориях «нового роста» предпринимались попытки построения более сложных моделей, учитывающих человеческий капитал не только в форме образования как такового, но и его побочных продуктов, таких как исследования и инновации. Когда, например, расходы на исследования и развитие включаются в модели роста, непосредственное значение школьного обучения снижается. Таким образом, в данных исследованиях находит подтверждение идея о том, что некоторая часть экономического роста, которая ранее приписывалась базовому образованию на самом деле является результатом исследований и инноваций.

Исследования влияния образования на экономический рост часто не имеют выводов. Это отчасти происходит из-за низкого качества данных, а отчасти – из-за сложности учета всех видов воздействия человеческого капитала на экономический рост. Например, некоторые исследователи¹¹⁶ считают, что охват населения образованием не имеет значимого положительного эффекта на уровень роста производительности или экономический рост. Как правило, для оценки человеческого капитала используют следующие показатели: совокупный уровень охвата населения образованием (то есть, доля населения, получающего среднее образование); среднее количество лет завершенного образования для взрослого населения; для рабочей силы или взрослого населения, имеющего начальное, среднее или высшее образование; или оценки качества образования на основе результатов тестов или обследований учащихся. При анализе влияния этих показателей на экономический рост возникает целый ряд трудно преодолимых аналитических проблем.

1. Причинно-следственная зависимость не всегда очевидна.

2. Роль человеческого капитала может быть скрыта из-за его взаимодействия с другими факторами: адаптацией к новым технологиям, совершенствованием организации труда, более эффективным размещением физического капитала.

3. Завершенный уровень образования является крайне неудовлетворительным показателем с точки зрения роли знаний и навыков.

4. Существует ошибка измерения из-за отсутствия единства классификации завершенного образования в разных странах.

5. Нетипичные, «выпадающие из общего ряда» страны могут существенно исказить общие результаты. ¹¹⁷

Ситуация, описанная примером 2, происходит, когда модель не может отразить, каким образом некоторые страны с низким первоначальным запасом человеческого капитала в начале 1960-х годов могли получить большие возможности и стимулы для роста, импортируя и внедряя технологии, созданные за рубежом. С другой стороны, страны с низким первоначальным уровнем дохода, но большим запасом человеческого капитала (или – критической массой специалистов с высшим образованием) могут выигрывать, адаптируя и применяя импортные технологии.

Пример 4 иллюстрирует несоответствия в международных статистических данных и соответствующих погрешностях в оценках, возникающих при проведении расчетов на недостоверных данных¹¹⁸. Например, в ряде исследований¹¹⁹ показано, что изначальный уровень образования женщин (и среднего, и высшего) и экономический рост имеют обратную зависимость. Такой результат трудно объяснить (если не учитывать, что низкий уровень образования женщин может коррелировать с низким уровнем экономического развития в целом и следовательно большими возможностями для высоких темпов экономического роста, которые, как известно, имеют тенденцию к замедлению), тем более, что образование женщин и девочек по общему убеждению вносит важнейший вклад в экономический рост и благосостояние как в экономически развитых, итак и в развивающихся странах. В частности, от уровня образования женщин зависит здоровье и воспитание детей.

Недостатком большинства международных исследований на эту тему является очевидное различие в природе и качестве школьного образования в разных странах, что подрывает достоверность всех международных сопоставлений¹²⁰. Именно поэтому ряд исследователей¹²¹ считают целесообразным опираться при анализе на результаты международных тестирований, а не на количество лет обучения.

Недавние работы специалистов были посвящены именно поиску несовершенства измерения и попыткам преодоления этих несовершенств. Так, использование более точной базы данных по странам ОЭСР позволило однозначно утверждать¹²², что человеческий капитал оказывает существенное и позитивное воздействие на рост ВВП или доход на душу населения. Результаты особенно примечательны, поскольку они относятся к ограниченной выборке стран (в основном членов ОЭСР), в то время как в большинстве других исследований результаты получались для смешанной группы низкодоходных и высокодоходных стран. Интересно, что применительно к странам ОЭСР анализ нередко показывал отсутствие значимого влияния человеческого капитала на экономический рост¹²³.