Диссертация (1138022), страница 26
Текст из файла (страница 26)
117, no 8, pp. 31–48.126. Kunze A. (2003) Gender Differences in Entry Wages and Early CareerWages. Annales d'économie et de statistique. ENSAE, iss. 71–72, pp. 245–265.127. Lazear, E. (1977). Academic achievement and job performance: Note. TheAmerican Economic Review, 67(2), 252-254.128. Lindahl L., Regnér H. (2005) College Choice and Subsequent Earnings:Results Using Swedish Sibling Data. The Scandinavian Journal ofEconomics, vol. 107, no 3, pp. 437–457.129. Lucas, R., & Lammont, N. (1998). Combining Work and Study: anempirical study of full‐time students in school, college anduniversity∗.
Journal of education and work, 11(1), 41-56.130. Martin G. (2009) Portrait of the Youth Labor Market in 13 Countries,1980–2007. Monthly Labor Review, vol. 132, no 7, pp. 3–21.163131. Mavromaras K., McGuinness S., O'Leary N., Sloane P., Fok Y.K. (2010)The Problem of Overskilling in Australia and Britain. The ManchesterSchool, vol. 78, no 3, pp. 219–241.132. Mazza J., van Ophem H., Hartog J. (2013) Unobserved Heterogeneity andRisk in Wage Variance: Does More Schooling Reduce Earnings Risk?Labour Economics, no 24, pp. 323–338.133.
McGuinness S. (2003). University quality and labour marketoutcomes. Applied Economics, Vol. 35, No. 18, pp. 1943-1955.134. McGuinness S. (2006) Overeducation in the Labour Market. Journal ofEconomic Surveys, vol. 20, no 3, pp. 387–418.135. McGuinness S., O’Leary N., Sloane P., Wei Z. (2010) Job Mismatchesand Labour Market Outcomes: Panel Evidence on Australian UniversityGraduates. IZA Discussion Papers No 5083. Bonn: Institute for the Study ofLabor.136. Mincer J. (1996) Economic Development, Growth of Human Capital, andthe Dynamics of the Wage Structure. Journal of Economic Growth, vol.
1, no1, pp. 29–48.137. Mincer J. (1994) The Production of Human Capital and the Lifecycle ofEarnings: Variations on a Theme. NBER Working Paper No w4838.Cambridge: National Bureau of Economic Research.138. Mincer, J. (1989). Human Capital and the Labor Market A Review ofCurrent Research.
Educational Researcher, 18(4), 27-34.139. Murphy K.M., Welch F. (1992) The Structure of Wages. The QuarterlyJournal of Economics, vol. 107, no 1, pp. 285–326.140. Nakosteen R.A., Zimmer M.A. (1997) Men, Money, and Marriage: AreHigh Earners More Prone Than Low Earners to Marry? Social ScienceQuarterly, vol. 78, no 1, pp.
66–82.141. Nesterova D.V., Sabirianova K.Z. (1998) Investment in Human Capitalunder Economic Transformation in Russia. EERC Working Paper No 99/04.M.: Economic Education and Research Consortium.142. Oaxaca R. (1973) Male-Female Wage Differentials in Urban LaborMarkets. International Economic Review, vol. 14, no 3, pp. 693–709.143. Pascarella, E. T., & Terenzini, P. T. (1997). Studying college students inthe 21st century: Meeting new challenges. The Review of HigherEducation, 21(2), 151-165.144. Pascarella, E.
T.,Terenzini, P. T. (2005). How college affectsstudents (Vol. 2). K. A. Feldman (Ed.). San Francisco, CA: Jossey-Bass.145. Perrucci C.C. (1980) Gender and Achievement: The Early Careers ofCollege Graduates. Sociological Focus, vol.
13, no 2, pp. 99–111.146. Petersen T., Penner A.M., Høgsnes G. (2011) The Male Marital WagePremium: Sorting vs. Differential Pay. Industrial & Labor Relations Review,vol. 64, no 2, pp. 283–304.147. Phelps E.S. (1972) The Statistical Theory of Racism and Sexism. TheAmerican Economic Review, vol. 62, no 4, pp. 659–661.148. Polachek S.W. (1978) Sex Differences in College Major. Industrial andLabor Relations Review, vol.
31, no 4, pp. 498–508.164149. Power S., Whitty G. (2008) Graduating and Gradations within the MiddleClass: The Legacy of an Elite Higher Education. Cardiff: Cardiff School ofSocial Sciences.150. Psacharopoulos G., Velez E. (1993) Educational Quality and LaborMarket Outcomes: Evidence from Bogota, Colombia. Sociology of Education,vol. 66, no 2, pp. 130–145.151.
Robst J. (2007) Education and Job Match: The Relatedness of CollegeMajor and Work. Economics of Education Review, vol. 26, no 4, pp. 397–407.152. Roshchin, S., Rudakov, V. (2016). Patterns of student employment inRussia. Journal of Education and Work, 1-25.153. Roth, P. L., Clarke, R. L. (1998). Meta-analyzing the relation betweengrades and salary.
Journal of Vocational Behavior, 53(3), 386-400.154. Ruhm C.J. (1995) Is High School Employment Consumption orInvestment? NBER Working Paper No w5030. Cambridge: National Bureauof Economic Research.155. Rumberger R.W. (1984) The Changing Economic Benefits of CollegeGraduates. Economics of Education Review, vol. 3, no 1, pp. 3–11.156. Rumberger R., Thomas S. (1993) The Economic Returns to CollegeQuality, Major and Performance. Economics of Education Review, vol. 12, no1, pp.
1–19.157. Ryan P. (2001) The School-to-Work Transition: A Cross-NationalPerspective. Journal of Economic Literature, vol. 39, no 1, pp. 34–92.158. Sabirianova-Peter K. (2003) Skill-Biased Transition: The Role of Markets,Institutions, and Technological Change. William Davidson Institute WorkingPaper No 616. Ann Arbor, MI: University of Michigan.159. Scherer S. (2001) Early Career Patterns: A Comparison of Great Britainand West Germany.
European Sociological Review, vol. 17, no 2, pp. 119–144.160. Schultz T.W. (1961) Investment in Human Capital. The AmericanEconomic Review, vol. 51, no 1, pp. 1–17.161. Smart J.C. (1988) College Influences on Graduates' Income Levels.Research in Higher Education, vol. 29, no 1, pp. 41–59.162. Smith J., McKnight A., Naylor R. (2000) Graduate Employability: Policyand Performance in Higher Education in the UK. The Economic Journal, vol.110, no 464, pp. 382–411.163. Spence M.
(1973) Job Marketing Signaling. The Quarterly Journal ofEconomics, vol. 87, no 3, pp. 355–374.164. Stiglitz, J. E. (1975). The theory of "screening," education, and thedistribution of income. The American Economic Review, 65(3), 283-300.165. Stolzenberg R.M., Relles D.A. (1997) Tools for Intuition about SampleSelection Bias and its Correction. American Sociological Review, vol. 62, no3, pp. 494–507.166. Thomas S. (2003) Long-Term Economic Effects of College Selectivityand Control. Research in Higher Education, vol. 44, no 3, pp.
263–299.165167. Thomas S., Zhang L. (2005) Post-Baccalaureate Wage Growth within 4Years of Graduation: The Effects of College Quality and College Major.Research in Higher Education, vol. 46, no 4, pp. 437–459168. Topel R.H., Ward M.P. (1992) Job Mobility and the Careers of YoungMen. The Quarterly Journal of Economics, vol. 107, no 2, pp. 439–479.169. Trow, M. A.
(1976). Problems in the transition from elite to mass highereducation. University of California, Institute of International Studies.170. Trow, M. (2000). From mass higher education to universal access: TheAmerican advantage. Minerva, 37(4), 303-328.171. Tsai Y. (2010) Returns to Overeducation: A Longitudinal Analysis of theUS Labor Market. Economics of Education Review, vol. 29, no 4, pp. 606–617.172. Van Smoorenburg M.S.M., Van der Velden R.K.W. (2000) The Trainingof School-Leavers: Complementarity or Substitution? Economics ofEducation Review, vol. 19, no 2, pp.
207–217.173. Walker I., Zhu Y. (2008) The College Wage Premium and the Expansionof Higher Education in the UK. The Scandinavian Journal of Economics, vol.110, no 4, pp. 695–709.174. Wang R.J. (2003) From Elitism to Mass Higher Education in Taiwan: TheProblems Faced. Higher Education, vol. 46, no 3, pp. 261–287.175.
Webbink D. (2007) Returns to University Education: Evidence from aDutch Institutional Reform. Economica, vol. 74, no 293, pp. 113–134.176. Weinberger C.J. (1998) Race and Gender Wage Gaps in the Market forRecent College Graduates. Industrial Relations: A Journal of Economy andSociety, vol. 37, no 1, pp. 67–84.177.
Weiss A. (1995) Human Capital vs. Signalling Explanations of Wages.The Journal of Economic Perspectives, vol. 9, no 4, pp. 133–154.178. Weisbrod B. A., Karpoff P. (1968). Monetary returns to college education,student ability, and college quality. The Review of Economics and Statistics,Vol. 50, No. 4, pp. 491-497.179. Wise D.A.
(1975) Academic Achievement and Job Performance. TheAmerican Economic Review, vol. 65, no 3, pp. 350–366.180. Wolbers M.H. (2003) Job Mismatches and Their Labour‐MarketEffects among School‐Leavers in Europe. European SociologicalReview, vol. 19, no 3, pp. 249–266.181. Zhang L. (2012) Does Quality Pay? Benefits of Attending a High-Cost,Prestigious College. New York: Routledge.182. Zhang L. (2008) The Way to Wealth and the Way to Leisure: The Impactof College Education on Graduate’s Earnings and Hours of Work. Researchin Higher Education, vol. 49, no 3, pp. 199–213.166ПриложениеТаблица 1П – Особенности формирования выборки молодёжи(количество наблюдений по возрастным когортам)Год200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014ВсегоВся выборка(18-60 лет)45404789472746744730447858385672533150899128905989238282653391793Взрослыеработники (30Молодёжь (1860)30 лет)Количество наблюдений (человек).3163137733181471327214553223145132721458310913694003183538921780364816833515157461762952621528446124279958082474460919246334728446Молодёжь(23-29 лет)Источник: расчёты автора, данные РМЭЗ НИУ ВШЭ, 2000-2014 гг.1677297797978117917139679498908661738175717501601123816376Таблица 2П – Средняя реальная заработная плата по возрастнымкогортам (2000-2014 гг., в ценах в 2014 года).Год200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014СредняяСредняязаработнаязаработнаяВзрослыеплатаплатаВся выборкаработники (30- молодёжи (18- молодёжи (23(18-60 лет)60)30 лет)29 лет)Средняя реальная заработная плата (тыс.руб).9,29,58,18,511,211,510,311,012,012,111,612,413,113,212,413,513,413,512,913,714,514,713,914,816,116,415,316,418,018,317,418,020,921,220,021,119,219,518,219,019,019,318,118,619,419,519,019,921,021,120,821,521,421,720,420,921,922,221,021,5Источник: расчёты автора, данные РМЭЗ НИУ ВШЭ, 2000-2014 гг.168Таблица 3П – Распределение респондентов по уровню образования ивозрасту (РМЭЗ НИУ ВШЭ, 2000-2014 гг.)Возраст181920212223242526272829Уровень законченного образования(количество наблюдений)Нижесреднего СреднееСПОВПО77212863480492123061953581203804143111235885563301002745375300857654636314754606694317747541739328799504784319736543749313740489716304716488689Средняязаработнаяплата (тыс.руб)Доляреспондентов свысшимобразованием(%)11,912,313,214,616,416,717,217,618,219,119,118,600,20,62,215,326,029,331,532,531,931,731,4Источник: расчёты автора, данные РМЭЗ НИУ ВШЭ, 2000-2014 гг.Таблица 4П – Результаты коррекции смещения самоотбора по методуХекмана («качество» вуза), экзогенные переменные- брачный статус иналичие детей(1)МНК0.0149***(0.00534)ПеременныеСредний балл приёма по ЕГЭСостоят в бракеИмеют детейЛямбда Хекмана8.159***(0.414)453КонстантаНаблюдения(2)Уравнение отбора-0.000302(0.0146)-0.111(0.218)-0.744*(0.296)-0.712(0.466)1.915*(1.157)453Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1Источник: расчёты автора, данные РМЭЗ НИУ ВШЭ, 2011-2013 гг.169Таблица 5П – Результаты регрессионного анализа с использованиемальтернативной переменной для оценки региональных эффектовМНК,кластеризацияМодель МНКошибок поПеременныерегионамНатуральный логарифм заработной платы0.0151***0.0151**Средний балл приёма ЕГЭ(0.0049)(0.0075)Регион: референтная группа - Приволжский ФО0.216**0.216***Центральный ФО(0.0957)(0.0406)0.531***0.531***Северо-Западный ФО(0.123)(0.0349)-0.0359-0.0359Южный ФО(0.118)(0.0271)0.1050.105***Уральский ФО(0.124)(0.0116)0.01700.0170Сибирский ФО(0.110)(0.0138)0.09430.0943Дальневосточный ФО(0.148)(0.0628)-0.00474-0.00474Количество лет после выпуска(0.0245)(0.0236)Константа7.831***7.831***(0.379)(0.563)Наблюдения387387R-квадрат0.2580.258Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1; Источник: расчёты автора, данные РМЭЗ НИУ ВШЭ, 2011-2013 гг.Таблица 6П – Результаты регрессионного анализа влияния факторовсо стороны рынка труда на заработную плату выпускниковСпец (1)ПеременныеСпец (2)Факторы рынка трудаАкадемические факторыСпец (3)Спец (4)Рынок труда и"качество" вуза0.0196***(0.00686)Форма обучения: референтная группа- заочная форма обучения-0.0181-0.06030.0846Очная форма обучения(0.0900)(0.0953)(0.132)Выпуск из вуза-0.0223-0.0254-0.00486Количество лет после выпуска (от 0 до 3)(0.0246)(0.0268)(0.0347)"Качество" вуза (средний балл приёма по ЕГЭ)1700.0134*(0.00831)-0.0163(0.144)-0.0290(0.0379)Факторы рынка трудаПрофессия : референтная группа- научно-педагогические работники0.223*0.1900.341*0.518*Инженеры(0.124)(0.162)(0.179)(0.266)0.1770.1540.2710.258Медицинские работники(0.141)(0.152)(0.195)(0.212)0.225*0.2200.371**0.573**Экономисты(0.123)(0.156)(0.188)(0.265)0.255*0.1330.388*0.374Юристы(0.140)(0.198)(0.200)(0.316)-0.171-0.151-0.1450.0393Гуманитарии(0.165)(0.169)(0.228)(0.251)Соответствие работы профилю специальности (референтная группа- работа не по специальности"-0.0279-0.05800.0110-0.103Работа по профилю специальности(0.0713)(0.0826)(0.107)(0.134)Наличие опыта работы во время обучения: референтная группа- "занимались только учёбой"0.201*0.185*0.213*0.194*Совмещали учёбу и работу(0.117)(0.113)(0.124)(0.120)Длительность рабочей недели0.0156*** 0.0133*** 0.0192*** 0.0214***Часы работы (в неделю)(0.00424) (0.00453) (0.00653)(0.00695)Форма собственности предприятия: референтная группа - Государственное предприятие0.174**0.1360.1030.00697Частное предприятие(0.0765)(0.0950)(0.112)(0.142)Отрасль занятости: референтная группа- лёгкая, пищевая промышленность0.680**0.278Нефтегазовая промышленность(0.271)(0.416)0.2730.00598Тяжёлая промышленность(0.243)(0.380)0.3610.0199Строительство(0.234)(0.357)0.409-0.00825Траспорт, связь(0.256)(0.388)0.280-0.128Органы управления(0.272)(0.439)0.2750.135Образование(0.255)(0.409)0.4300.236Здравоохранение(0.261)(0.405)0.2930.00577Торговля, бытовое обслуживание(0.243)(0.385)0.472*0.141Финансы(0.259)(0.392)Социально-демографические факторыГендерные различия: референтная группа- женщины0.304***0.320*** 0.310***0.292**Мужчины(0.0812)(0.0867)(0.114)(0.125)Возраст: референтная группа - старше 30 лет-0.312***-0.197** -0.376***-0.289*Младше 30 лет(0.0922)(0.0985)(0.139)(0.148)Регион: референтная группа другие регионы РФ0.593***0.562*** 0.440***0.483***Москва и Санкт-Петербург(0.0975)(0.105)(0.144)(0.162)Наблюдения342290205177R-квадрат0.2900.3150.3180.333Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1 Источник: расчёты автора, данные РМЭЗ НИУ ВШЭ, 2011-2013 гг.171Таблица 7П – Распределение выборки и средняя заработная платавыпускников по социально-демографическим факторамПеременнаяКоличество ДоляПол52664,528935,5Возрастная группа56869,724730,3ЖенскийМужской20-24 летСтарше 24 летСредняяуспеваемость(по 10балльнойшкале)Средняязаработнаяплата (тыс.руб.)7,77,259,371,77,57,660,469,8Источник: расчёты автора, данные ЦВМ НИУ ВШЭ, 2014.Таблица 8П – Результаты коррекции смещения самоотбора по методуХекмана (академическая успеваемость), экзогенная переменная брачный статусПеременныеАкадемическая успеваемость (по10-балльной шкале)(1)основное уравнение-0.0706**(0.0305)Брачный статусЛямбда ХекманаObservations494(2)уравнение отбора-0.000217(0.0585)0.281**(0.126)-0.0660(0.366)809Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1Источник: расчёты автора, данные ЦВМ НИУ ВШЭ, 2014.172Таблица 9П – Распределение выборки и средняя заработная платавыпускников по факторам, связанным с рынком трудаКоличествоДоляПеременнаяСредняяуспеваемость (по 10балльнойшкале)Средняязаработная плата(тыс.руб.)Стаж (период начала работы)Более чем за полгода до выпуска26142,47,5За 4-6 месяцев до выпуска508,17,6За 1-3 месяцев до выпуска6410,47,8Через 1-3 месяца после выпуска16526,87,5Через 4-5 месяцев после выпуска7512,27,3Работа по профилю полученной специальности (самооценка)Работа соответствуетспециальности51083,77,6Работа не соответствуетспециальности9916,37,3ДолжностьСтажёр152,58,0Младший специалист406,77,8Специалист42570,77,6Старший специалист7612,77,3Заместительруководителя/руководитель отдела39Заместитель/руководителькомпании6Тип занятостиПолный рабочий день579Неполный рабочий день27Нерегулярная работа, подработка9Сектор занятостиКоммерческая организация460Органы госуправления37Некоммерческие организации22Образовательные/научныеорганизации71Предпринимательство1665,158,324,750,460,482,56,57,284,91,06,7265,694,24,41,57,57,77,565,631,733,974,86,023,5811,542,67,57,67,365,053,751,07,96,754,9146,9Источник: расчёты автора, данные ЦВМ НИУ ВШЭ, 2014.17374,172,653,551,355,7Таблица 10П – Распределение рабочих мест по гендерным группамЖенщины,доля (%)62,6Распределение рабочих мест:В среднемМужчины,доля (%)37,4ПозицияСтажёрМладший специалистСпециалистСтарший специалистЗам.руководителя/руководитель отделаЗам.руководителя /руководитель компании80,070,064,552,651,320,030,035,547,448,75050Статистика chi-кв.9.28**Сектор занятостиФрилансОбразовательные/научные организацииКоммерческая организацияОрганы государственного управленияНекоммерческие организацииПредпринимательствоСтатистика chi-кв.Сфера занятостиЖурналистика, медиа, прессаPR, маркетинг, рекламаДругоеТорговляКонсалтинг, аудитОбразование и наукаЮриспруденцияСервис и услугиГосслужба или некоммерческие организацииПроизводствоБанки, инвестиции, финансы, страхованиеIT, Интернет, телекоммуникацииТранспорт и логистикаСтатистика chi-кв.66,764,863,559,559,143,833,335,236,540,540,956,33.0590,377,371,470,470,066,363,261,553,751,947,844,433,39,722,728,629,630,033,736,838,546,348,252,255,666,744.68***Примечание: уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1Источник: расчёты автора, данные ЦВМ НИУ ВШЭ, 2014.174Таблица11П–Результатырегрессионногоанализавлиянияакадемической успеваемости на заработную плату выпускников(МНК, по всей выборке и по гендерным группам) с учётом фактороврынка труда (в том числе, сфера занятости и специфический стаж).Вся выборка Мужчины ЖенщиныЛогарифм заработной платы-0.0520*-0.0390-0.0648*Академическая успеваемость (по 10балльной шкале)(0.0312)(0.0542)(0.0401)Уровень образовательных программ: референтная группа (бакалавриат)-0.0347-0.1390.00972Специалитет(0.0895)(0.166)(0.113)0.130*0.2150.125Магистратура(0.0712)(0.150)(0.0864)Оплата за обучение: референтная группа ("коммерческие" места)0.00548-0.02030.0136"Бюджетное" место(0.0629)(0.110)(0.0830)Трудоустройство на предприятии (специфический стаж): референтная группа (за 13 месяца до выпуска)0.165**0.1900.159*Более чем за полгода до выпуска(0.0779)(0.157)(0.0929)0.1470.1330.120За 4-6 месяцев до выпуска(0.107)(0.222)(0.125)-0.0717-0.0864-0.0787Через 1-3 месяца после выпуска(0.0828)(0.165)(0.0995)-0.0623-0.103-0.0841Через 4-5 месяцев после выпуска(0.106)(0.204)(0.133)Совмещение учёбы и работы: референтная группа (не совмещали учёбу и работу)0.228***0.272*0.181*Совмещали учёбу и работу(0.0774)(0.153)(0.0947)Гендер: референтная группа (женщины)0.0924*Мужчины(0.0518)Отрасль занятости: референтная группа (образование и наука)0.475***0.627***0.396***Банки, инвестиции, финансы, страхование(0.107)(0.200)(0.137)0.383***0.360**0.436***IT, Интернет, телекоммуникации(0.103)(0.178)(0.136)0.237**0.2160.240**PR, маркетинг, реклама(0.0975)(0.209)(0.113)0.439***0.459**0.420***Торговля(0.111)(0.215)(0.133)Переменные0.386***(0.114)Консалтинг, аудит1750.374(0.237)0.378***(0.139)Журналистика, медиа, прессаПроизводствоГосслужба или некоммерческие организацииТранспорт и логистикаЮриспруденцияСервис и услугиНаблюденияR-квадрат0.187(0.122)0.370***(0.133)0.171(0.113)0.353*(0.186)0.485***(0.180)0.500***(0.120)4850.2540.117(0.355)0.382*(0.222)0.478**(0.207)0.433(0.281)0.602*(0.328)0.673***(0.205)1840.2920.205(0.136)0.417**(0.177)0.0539(0.143)0.339(0.296)0.529**(0.232)0.409**(0.160)3010.262Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1; Источник: расчёты автора, данные ЦВМ НИУ ВШЭ, 2014.176Таблица 12П – Доля студентов, совмещавших учёбу и работу взависимости от академических факторов (%).NДоля ввыборкеСовмещали учёбуи работуНикогда неработалиF/Tстатистика501Вся выборка664.735.3Академические факторы"Качество" вуза (классификация по статусу университета)150Обучаются в ведущем вузе930.173.626.48.687***350Обучаются в обычном вузе769.960.939.1"Качество" вуза (классификация по "качеству" приёма, средний балл ЕГЭ)173Обучаются в ведущем вузе934.771.228.87.118***327Обучаются в обычном вузе765.361.238.8Уровень образовательных программБакалавриат63312.657.842.2Магистратура54410.876.223.822.97***383Специалитет976.564.235.8Академическая успеваемость студентовБывают неудовлетворительные601.265.035.0Чаще удовлетворительные72014.462.237.8197В основном хорошие оценки0.68139.465.134.9186Только хорошо и отлично837.364.735.3Только отличные оценки3857.766.533.5Участие в научной деятельностиНе занимались научной306деятельностью261.060.739.37.411***Занимались научной деятельностью195439.070.929.1Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1; Источник: расчёты автора, данные Мониторинга экономики образования, 2013.177Таблица 13П – Доля студентов, совмещавших учёбу и работу взависимости от финансовых факторов (%).NВся выборкаДоля ввыборке5016Совмещалиучёбу иработу64.7Никогданеработали35.3F/TстатистикаФинансовые факторыОплата обученияОбучаются на"бюджетных" местахОбучаются в "ведущем"вузе на местах с оплатойобучения353870.766.933.15.091***146129.359.3Оплата обучения и "качество" вузаОбучаются в "ведущем"вузе на "бюджетных"местахОбучаются в "ведущем"вузе на местах с оплатойобученияОбучаются в "обычном"вузе на бюджетныхместахОбучаются в "обычном"вузе на местах с оплатойобученияПолучают финансовуюпомощь отродителей/родственниковЖивут на собственныесредства40.7107721.573.626.48.463.436.649.065.734.342525.52***2461103620.655.9Внутрисемейные трансферты44.13954103779.259.141.020.886.313.7-16.783***Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1; Источник: расчёты автора, данные Мониторинга экономики образования, 2013.178Таблица 14П – Основные результаты регрессионного анализадетерминант совмещения учёбы и работы: предельные эффектыПеременныеСпецификация Спецификация(1)(2)Вероятность совмещения учёбы и работы (предельные эффекты)"Качество" вуза на основе статуса вуза: референтная группа (обычные вузы)Обучение в "ведущем" вузе0.0925***(0.0162)"Качество" вуза на основе селективности вуза (ЕГЭ): референтная группа (обычные вузы)Обучение в селективном вузе0.0689***(0.0194)Уровень образовательных программ: референтная группа (бакалавриат)МагистратураСпециалитет0.134***0.139***(0.0306)(0.0307)0.0890***0.0899***(0.0205)(0.0209)Участие в научной работе: референтная группа (не участвовал в научной работе в вузе)Участвовал в научной работе0.0919***0.0928***(0.0143)(0.0143)Оплата обучения : референтная группа (обучающиеся на местах с оплатой обучения)Обучающиеся на "бюджетных" местах0.01980.0214(0.0163)(0.0165)Внутрисемейные трансферты: референтная группа (не получают финансовую помощь отсемьи-0.278***-0.274***Получают финансовую помощь отродителей/родственников(0.0191)(0.0192)Гендер: референтная группа (девушки)Юноши0.0794***0.0785***(0.0146)(0.0146)Регион: референтная группа (другие регионы РФ)Москва и Санкт-Петербург0.0994***0.0841***(0.0158)(0.0192)R-квадрат0.370.32Наблюдения49074907Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1; Источник: расчёты автора, данные Мониторинга экономики образования, 2013.179Таблица 15П – Результаты регрессионного анализа детерминантинтенсивности студенческой занятостиКоррекцияКвантильнаяПеременныеМНК (1)Хекмана,регрессия(3)МНК(2)Академические факторы и "качество" вуза"Качество" вуза на основе статуса вуза: референтная группа (обычные вузы)-0.0964***-0.0791-0.139***Обучение в "ведущем" вузе(0.0302)(0.0502)(0.0344)Участие в научной работе: референтная группа (не участвовал в научной работев вузе)-0.0659**-0.0520-0.0701**Участвовал в научной работе(0.0262)(0.0394)(0.0291)Уровень образовательных программ: референтная группа (Бакалавриат)0.288***0.316***0.302***Магистратура(0.0566)(0.0751)(0.0628)0.114**0.129**0.124***Специалитет(0.0449)(0.0519)(0.0481)Финансовые факторыОплата обучения : референтная группа (обучающиеся на местах с оплатойобучения)-0.0279-0.0269-0.0433Обучающиеся на "бюджетных"местах(0.0315)(0.0346)(0.0352)Внутрисемейные трансферты: референтная группа (не получают финансовуюпомощь от семьи-0.160***-0.223*-0.178***Получают финансовую помощьот родителей/родственников(0.0260)(0.117)(0.0307)Социально-демографические факторы и характеристики рабочих местГендер: референтная группа (девушки)0.02750.04690.0356Юноши(0.0262)(0.0434)(0.0306)Регион: референтная группа (другие регионы РФ)0.0521*0.0725**0.124***Москва и Санкт-Петербург(0.0312)(0.0312)(0.0347)Соответствие работы профилю полученной специальности-0.0009*-0.0008-0.0016Работа соответствует профилюполученной специальности(0.0303)(0.0293)(0.0330)Тип занятости: референтная группа (неформальная занятость)0.343***0.344***0.314***Формальная занятость(0.0280)(0.0261)(0.0293)0.149Лямбда Хекмана(0.261)Наблюдения485848584858R-квадрат0.2020.2020.214Примечание: стандартные ошибки указаны в скобках, уровень значимости ***p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1; Источник: расчёты автора, данные Мониторинга экономики образования, 2013.180.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
