Эксперты оценили зависимость доходов от уровня образования. Способность зарабатывать формируется еще до рождения Инвестиции в будущее

В условиях рыночной экономики на уровень заработной платы, ее функции и принципы организации оказывают влияние следующие группы факторов: производственные, социальные, рыночные, институциональные (рис. 1.3). Все эти факторы взаимосвязаны и в совокупности определяют величину заработной платы, издержки производства и благосостояние всего общества и представителей различных социальных групп.

Производственные факторы

Основным производственным фактором, определяющим величину заработной платы, является уровень развития производства и технического прогресса. Так, в экономически развитых странах высокий уровень заработной платы обусловлен высокой производительностью труда и применением современных технологий производства. Технический прогресс ведет к использованию трудозамещающих и трудосберегающих технологий, повышению производительности труда, увеличению выпуска продукции и, соответственно, увеличению заработной платы.

Технический прогресс, производственная необходимость улучшения качества продукции и расширения функций исполнителя приводят к большей сложности труда и более высоким требованиям к квалификации работников. Эксплуатация современной техники предполагает большую напряженность труда и предъявляет повышенные требования к познавательным и эмоционально-волевым процессам работника - распределению, переключению, концентрации и устойчивости внимания, скорости и точности выполнения работы, быстроте принятия решения, что ведет к утомлению, временному снижению работоспособности и требует значительных средств на восстановление затрат нервной энергии.

Рис. 1.3.

Изменения в сложности труда предполагают использование более квалифицированных работников с соответствующим повышением уровня их оплаты. Сущность организации оплаты труда в данных условиях сводится к тому, чтобы адекватно оценить сложность труда и квалификацию работников и в зависимости от этого выбрать форму и систему оплаты труда, в максимальной степени учитывающие особенности технологического процесса и индивидуальный вклад исполнителя.

Условия труда представляют собой совокупность факторов производственной среды и трудового процесса, которые оказывают влияние на здоровье и работоспособность человека в процессе труда, затраты и результаты труда . По содержанию выделяют производственно-экологические (температура, влажность, шум, освещенность и др.), организационно-технические (темп, содержание технологических операций, эргономические и эстетические условия) и социально-экономические (взаимоотношения в коллективе, наличие производственных и межличностных конфликтов) условия труда. По степени воздействие на организм работника - комфортные, допустимые, вредные (неблагоприятные) и экстремальные (травмоопасные) условия труда.

Условия труда и производственная обстановка зависят от применяемых техники и технологий, организации трудовых процессов, психофизиологической и социально-психологической совместимости работников. Улучшение условий труда способствует высокой работоспособности, уменьшению потерь рабочего времени по болезни и травматизму, сокращению доплат за вредные условия труда и производственный риск.

Изменение заработной платы связано с результатами (производитель ностью) труда. Необходимо анализировать, за счет каких факторов происходит повышение производительности труда, его связь с интенсивностью труда, количеством отработанного времени, сложностью труда и квалификацией работников.

Качество трудовой деятельности - это качество выпускаемой продукции и выполнения трудового процесса.

Социальные факторы также воздействуют на уровень заработной платы, поэтому необходимо учитывать ментальность населения, представления о социальной справедливости при введении социальных гарантий и социальной защите населения.

Прожиточный минимум - это стоимость минимально необходимого человеку набора жизненных средств, благ, позволяющих поддерживать жизнедеятельность.

Потребительская корзина представляет собой минимальный набор продуктов, товаров и услуг, который требуется для жизнедеятельности человека . Потребительская корзина устанавливается в целом по России и по субъектам РФ, используется для расчета величины прожиточного минимума.

Структура потребительской корзины состоит из трех частей: продукты питания, непродовольственные товары и услуги. Объем потребления рассчитывается в среднем на одного человека для каждой из таких основных социально-демографических групп населения, как трудоспособное население, дети и пенсионеры.

В условиях рыночных отношений увеличение прожиточного минимума и расширение структуры потребительской корзины ведут к росту покупательной способности населения и ставки заработной платы.

Минимальный размер заработной платы выступает государственной гарантией в сфере оплаты труда.

Увеличение доли "социальной заработной платы" (регулярные выплаты на ребенка, гарантии, предоставляемые государством, регионом, работодателем) в общем доходе работника выступает фактором, сдерживающим величину заработной платы.

Условия трудовой мобильности предоставляют возможность индивидам и социальным группам совершать перемещения, переезды в другие регионы, что повышает их конкурентоспособность на рынке труда и размер заработной платы. На уровне государства трудовые перемещения обусловлены несоответствием между распределением трудовых ресурсов по сферам приложения труда и требованиями производства или работника. На уровне предприятия или организации причиной трудовых перемещений выступает несоответствие потребностей, мотивов, интересов работника и предъявляемых к нему требований.

Рыночные факторы влияют на размер и регулирование заработной платы и зависят от уровня развития рынка труда.

Достижение высокого уровня занятости является одной из основных целей макроэкономической политики государства. Экономическая система, создающая дополнительное количество рабочих мест, ставит своей задачей увеличение количества общественного продукта и тем самым удовлетворение в большей степени материальных потребностей населения. При неполном использовании имеющихся трудовых ресурсов экономическая система функционирует, не достигая границы своих производственных возможностей.

Рынок труда является одним из важнейших условий рыночного механизма. Он позволяет эффективно использовать трудовой потенциал работников, создает конкурентную борьбу за рабочее место, способствует росту квалификации кадров и снижению их текучести. Также рынок труда повышает мобильность персонала и способствует распространению разнообразных форм занятости.

В ст. 1 Закона РФ от 19.04.1991 № 1032-1 "О занятости населения в Российской Федерации" занятость определяется как "деятельность граждан, связанная с удовлетворением личных и общественных потребностей, не противоречащая законодательству Российской Федерации и приносящая, как правило, им заработок, трудовой доход". Основными признаками занятости являются:

наличие трудовой и общественно полезной деятельности;

• - законность этой деятельности;
• - наличие, как правило, дохода (хотя дохода может и не быть, например, у студентов вуза дневной формы обучения).

Управление занятостью подразумевает целенаправленное воздействие на рынок труда, расширение спроса на рабочую силу, обеспечение сбалансированности между спросом и предложением рабочей силы в различных сферах и отраслях экономики, что предполагает выделение основных видов занятости.

Уровень занятости и колебания спроса и предложения на рабочую силу , т.е. конъюнктура рынка, тесно взаимосвязаны из-за негибкости заработной платы, обусловленной влиянием институциональных факторов (например, договорное регулирование условий оплаты труда, деятельность профсоюзов и др.). Спрос на рабочую силу на рынке труда является производным от спроса на товары и услуги. Так, уменьшение спроса на определенные профессии и виды трудовой деятельности приводит к понижению негарантированной гибкой части заработной платы у соответствующих работников и оказывает понижающее влияние на гарантии занятости.

Долговременность установленных в трудовом договоре условий труда и ориентация фирмы на ставки заработной платы, предлагаемые конкурентами, способствуют ограничению воздействия снижения спроса на труд па ставку заработной платы. Избыточный спрос на рынке труда на некоторые категории работников, соответственно, ведет к увеличению ставки заработной платы.

Издержки производства на рабочую силу также выступают одним из рыночных факторов, определяющих величину заработной платы. С одной стороны, работодатель заинтересован в дешевой рабочей силе, а с другой - уровень развития техники, современное оборудование, сложность труда предъявляют высокие требования к исполнителю, его квалификации, трудовым навыкам, что повышает затраты производства

на рабочую силу. Кроме того, влияние социальных и институциональных факторов также препятствует снижению этих издержек. Но вместе с тем высокая доля затрат па оплат}" труда в совокупных издержках производства сдерживает рост реальной заработной платы, если он не сопровождается снижением ее удельных затрат на единицу (рубль) продукции.

Динамика цен на потребительские товары и услуги , а также инфляционные ожидания работников (ожидания предполагаемого уровня инфляции в будущем периоде вследствие действия факторов текущего периода) также является рыночным фактором, влияющим на уровень номинальной и реальной заработной платы, так как реальное и ожидаемое повышение стоимости жизни увеличивает "цену" воспроизводственного минимума в ставке заработной платы, что отражается на се уровне, покупательной способности, на ее массе и доле в издержках, на ее удельных затратах па рубль продукции.

Институциональные факторы (от лат. institutio - направления, указания) связаны с управлением и регулированием различных сфер экономических и общественных отношений. Они определяют объем, направления и методы государственного и регионального экономического регулирования при организации заработной платы. К ним относят: деятельность профсоюзных образований, объединений работодателей по договорному регулированию условий оплаты труда, развитие и оформленность системы социального партнерства.

Рассмотренные группы факторов оказывают влияние на уровень поминальной и реальной заработной платы, соотношение темпов роста производительности труда и издержек производства, обоснованность дифференциации заработной платы в различных сферах и отраслях.

• Безопасность жизнедеятельности / под ред. В. М. Масловой. М., 2014. С. 77.
• URL: center-yf.ru/data/economy/Potrebitelskaya-kor2ina.php.

«Травкин Павел Викторович Влияние дополнительного профессионального обучения на заработную плату работников Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством...»

-- [ Страница 1 ] --

Федеральное государственное автономное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет

"Высшая школа экономики"»

На правах рукописи

Травкин Павел Викторович

Влияние дополнительного профессионального обучения на

заработную плату работников

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным

хозяйством (экономика труда)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени

Научный руководитель кандидат экономических наук

Доцент Рощин С.Ю.

Москва 2014 Оглавление Введение

Глава 1. Экономический анализ дополнительного профессионального обучения

1.1. Дополнительное профессиональное обучение: понятие и виды 17

1.2. Теоретические аспекты влияния дополнительного профессионального обучения на производительность труда и заработную плату

1.3. Эконометрические проблемы оценки отдачи от дополнительного профессионального обучения

1.4. Исследования дополнительного профессионального обучения в России

Глава 2. Дополнительное профессиональное обучение на российских предприятиях

2.1. Масштабы дополнительного профессионального обучения в разных странах

2.2. Динамика профессионального обучения в России

2.3. Спрос на навыки работников со стороны российских предприятий и дополнительное профессиональное обучение.......... 54

Важная роль образования в экономическом развитии была признана достаточно давно. Эта роль проявляется на разных уровнях. С одной стороны, образование влияет на будущие доходы человека. Существует множество исследований, показывающих, положительное влияние образования на заработную плату человека. С другой стороны – на уровне общества, более образованная рабочая сила увеличивает производительность человеческого капитала. Кроме того, очевидны огромные преимущества для общества в улучшении общего уровня образования, не только из-за улучшения качества рабочей силы, но и потому, что существуют другие положительные эффекты – в области здоровья, питания и экологии. Кроме того, образованные граждане являются более эффективными участниками демократического гражданского общества. Одной из ключевых научных проблем является изучение влияния уровня образования на темпы экономического роста. Современная экономика предлагает множество теорий и моделей, связывающих образование с экономическим ростом. Непосредственное влияние образования на экономический рост выражается в улучшении человеческого капитала. Однако косвенное влияние может выражаться в улучшении других показателей. Например, воздействие образования на микро и на макроуровне можно описать следующей схемой (рисунок 1). Основным государственным экономическим инструментом регулирования процессов в сфере образования являются бюджетные расходы. Долгое время существовали разногласия по поводу эффективности расходов на образование. В некоторых исследованиях расходы на образование классифицируются как непродуктивные, то есть не оказывающие влияние на производительность и, соответственно, экономический рост. Многие исследования, в свою очередь, показали, что взаимосвязь между государственными расходами на образование и результатами в этой области слабая . Вместе с тем, качество образования сильно связано с такими показателями, как доход на душу населения , распределение населения по возрасту и др. Наконец, некоторые ученые относят расходы на образование к продуктивным . Впоследствии такая точка зрения получила подтверждение во многих работах , а также была принята Всемирным банком при определении показателей результатов общественного развития и сейчас уже практически не оспаривается. Рисунок 1 – Микро- и макроуровень влияния образования на экономический рост В неоклассической экономической теории образование рассматривается как инвестиция, способная генерировать поток будущих доходов. Таким образом, оценка эффективности инвестиций в образование производится на основе сравнения стоимости образования с доходом, который они впоследствии принесут. Важно понимать, что при оценке затрат на образование необходимо учитывать не только прямые расходы, но и «упущенные выгоды», которые выражаются в возможном заработке индивида, который он мог получить, если бы пошел на работу вместо учебы. Применительно к обучению стоимостью упущенных возможностей будет доход, который утрачивается в результате принятия решения о продолжении учебы . Таким образом, подходящей мерой оценки экономического эффекта от образования является чистая приведенная стоимость (net present value, NPV). Однако при попытке практического исчисления данного показателя возникают сложности, например, с определением нормы дисконта. Альтернативным инструментом оценки инвестиций в образование является норма доходности от инвестиций в образование (Rate of Return to Education (RORE)). По аналогии ее можно считать как внутреннюю норму доходности, то есть такая норма, при которой приведенная стоимость будущих доходов равна приведенной стоимости его издержек. Однако для образования такой подход трудно применим, поскольку расходы на образование не всегда поддаются прямому счету. Поэтому RORE можно оценить через регрессионные уравнения. Например, Я. Минцер предложил следующую модель зависимости уровня заработной платы от уровня образования : где lnW i – натуральный логарифмом заработной платы i-го человека; S i – количество лет обучения; X i – годы практической деятельности; ε i – случайное отклонение. Поскольку пропорциональное увеличение дохода, вызываемого дополнительными годами обучения, является постоянным на протяжении всей жизни, то коэффициент β 1 может интерпретироваться как норма доходности от инвестиций в образование. Указанная модель также включает квадратный член (опыт работы) для того, чтобы учесть обучение без отрыва от работы. Представленная модель широко исследовалась в различных работах . В результате были вычислены нормы доходности образования для большинства стран мира. Данные подтверждают более низкое значение нормы доходности в более развитых странах и более высокое – в развивающихся. В среднем норма доходности составляет 7 со стандартным отклонением 2,2. Например, норма доходности для США была оценена в 12. В приведенной модели в качестве фактора используется количество лет обучения. Таким образом, предполагается, что год обучения дает одинаковое количество знаний и навыков независимо от системы образования. Конечно это не так. Пренебрежение качественными характеристиками образования – недостаток приведенной модели. Однако главный недостаток модели состоит в том, что она не в состоянии принять во внимание социальную окупаемость инвестиций в образование. Социальная или общественная окупаемость может быть выше, если увеличение показателей образования приводит к технологическому прогрессу или положительным социальным эффектам вроде сокращения преступления, безработицы и т.п. С другой стороны, общественная окупаемость инвестиций в образование может быть ниже, если образование является только статусным атрибутом или когда норма дохода на физический капитал выше номы дохода на человеческий капитал. В этом случае, увеличивающееся образование может привести к нерациональному использованию ресурсов и понизить социальные эффекты . В доказательство этому рассмотрим следующий пример. Предположим, человек, имеющий определенный уровень образования, решает получить дополнительное образование, чтобы претендовать на более высокий доход. В этом случае остальные участники рынка труда будут вынуждены делать то же самое, чтобы оставаться в относительно не худшем положении. В результате мы имеем игру с нулевой сумой, то есть, в долгосрочной перспективе при прочих равных условиях доходы этих участников рынка не изменятся, а требования к рабочей силе со стороны работодателей повысятся. Поскольку все работники вступают в своеобразную гонку за образованием, такое явление получило название «образовательной спирали». Однако общество от такой «гонки» получает выгоду, поскольку человеческий капитал становится качественнее, а производительность труда растет. В рассмотренном примере мы можем говорить об отсутствии окупаемости затрат в образование для отдельных индивидов и наличии общественной окупаемости. Кроме того, возможна ситуация, когда спрос на образование создается не экономическими потребностями, а стремлением индивидов повысить свой социальный статус. В этом случае, результаты образования, как правило, не задействуются в экономике (и индифферентны по отношению к производительности труда). Такая ситуация ведет к неоправданному расходу ресурсов. При этом в результате отсутствует и индивидуальная и общественная окупаемость вложений в образование. Показательно, что последний пример, несмотря на то, что он был описан в зарубежной литературе, очень похож на происходящее сегодня в России. Повальное «остепенение» для получения некоего статуса приводит к обесценению образования вплоть до высшей школы. При этом очевидно, что в долгосрочной перспективе «псевдокандидаты» и «псевдодоктора» не получат существенных преимуществ в обществе по сравнению с остальными гражданами, поскольку кроме статуса есть еще один важный фактор, который пока нельзя учесть в подобных моделях – личные способности индивида. И потому, пока стремление к статусности преобладает над стремлением реализовать свои способности, ситуация вряд ли изменится. Литература: 1. Barro, R.J., 1991, Economic growth in a cross section of countries, Quarterly Journal of Economics 106, 407-444. 2. Chu, Ke-young, and others. (1995). Unproductive Public Expenditures: A Pragmatic Approach to Policy Analysis, IMF Pamphlet Series, №48 (Washington: International Monetary Fund). 3. Flug, Karnit, Antonio Spilimbergo, and Erik Wachtenheim (1998). Investment in Education: Do Economic Volatility and Credit Constraints Matter? Journal of Development Economics, Vol. 55 (April), pp. 465-481. 4. Grier, K. and Tullock G., 1989, An empirical analysis of cross-national economic growth, 1951-1980, Journal of Monetary Economics 24, 259-276. 5. Kormendi, R.C. and P.G. Meguire, 1985, Macroeconomic determinants of growth: Cross-country evidence, Journal of Monetary Economics 16, 141-164. 6. Krueger, A. and M. Lindahl, 2001. Education for Growth: Why and For Whom? Journal of Economic Literature, 39: 1101-1136. 7. Landau, Daniel (1986). Government and Economic Growth in the Less Developed Countries: An Empirical Study for 1960-80. Economic Development and Cultural Change, Vol. 35, No. 1 (October), pp. 35-75. 8. Mincer, J. (1974): Schooling, Experience, and Earnings, New York: NBER Press. 9. Mingat, Alain, and Jee-Peng Tan (1992). Education in Asia: A Comparative Study of Cost and Financing (Washington: World Bank). 10. Mingat, Alain, and Jee-Peng Tan (1998). The Mechanics of Progress in Education: Evidence from Cross-Country Data. Policy Research Working Paper No. 2015 (Washington: World Bank). 11. Noss, Andrew (1991). Education and Adjustment: A Review of the Literature. PRE Working Paper WPS 701 (Washington: World Bank). 12. Psacharapoulos G. 1985. Returns to Education: A Further International Update and Implications. Journal of Human Resources, 20 (4). 13. Psacharapoulos G., and H.A. Patrinos, 2002. Returns to Investment in Education: A Further Update. World Bank Policy Research Working Paper, No. 2881. 14. Psacharapoulos, G. 1994. Returns to Investment in Education: A Global Update. World Development, 22(9) :1325-1343. 15. Summers, R. and A. Heston, 1988, A new set of international comparisons of real product and price levels: Estimates for 130 countries, Review of Income and Wealth 34, 1-25. 16. Tanzi, Vito, and Ke-young Chu, eds. (1998). Income Distribution and High-Quality Growth (Cambridge: MIT Press).

В условиях перехода к инновационной экономике человеческий фактор является одним из основополагающих. Новые знания, навыки и способности приобретаются и формируются за счет участия населения в образовательном процессе и реализуются в трудовой деятельности. Этот процесс для работодателей сопровождается получением конкурентных преимуществ и прибыли, для работника — ростом заработков. Помимо экономического эффекта от образования следует отметить, что высококвалифицированная рабочая сила успешно адаптируется к технологическим, институциональным и социальным изменениям, активно включается в освоение новых знаний и навыков, быстро реагирует на достижения научно-технического прогресса и начинает внедрять их в своей повседневной практике 1 . Образование составляет «ядро» человеческого капитала, а повышение его уровня в большинстве случаев сопровождается ростом производительности труда работника. Когда в условиях рынка цена труда стремится к равенству с предельной производительностью индивидуумов, более высокая ступень образования приводит к увеличению их доходов при прочих равных условиях 2 . Исследование влияния образования и профессиональной подготовки на вознаграждение работников — одно из актуальных направлений в отечественной науке. Одним из инструментов определения взаимосвязи образования и уровня доходов могут служить производственные функции, с помощью которых выявляется зависимость между величиной выпущенного продукта и используемыми факторами производства (например, функция Кобба-Дугласа, которую применяют для решения научных задач как отечественные, так и зарубежные ученые). При этом в исследованиях мы встречаемся с модификациями исходной модели, за счет включения в нее дополнительных параметров и условий. Так, в качестве факторов производства рассматриваются не только ресурсные переменные, но и параметры государственного регулирования (процентные ставки, налоговое бремя и др.) 3 . Функцию Кобба-Дугласа используют также для прогнозирования занятости (для определения желаемого уровня занятости в зависимости от объема выпущенной продукции) 4 , анализа влияния уровня образования на индивидуальные результаты деятельности сотрудников (доходы) 5 . В связи с этим, цель данной статьи заключается в анализе зависимости между уровнем образования и заработной платой (доходами) населения на региональном уровне на основе статистических данных Госкомстата (среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, стоимость основных фондов, доля работников с различными уровнями образования). Анализ включал в себя ряд последовательных этапов: на первом — осуществлялся выбор модели и переменных. На втором исследовались территориальные особенности параметров, включенных в модель. Третий — предполагал расчет коэффициентов уравнения регрессии в разрезе регионов РФ. Заключительный этап представлял собой интерпретацию полученных результатов исследования. В качестве метода использовался регрессионный анализ на основании расширенной функции Кобба-Дугласа 6 . Его применение имеет как преимущества, выраженные в обоснованности экономической теорией 7 , в простоте функциональной зависимости, так и трудности, связанные с выбором вида и параметров уравнения 8 . Вместе с тем, следует отметить, что использование функции Кобба-Дугласа является своеобразным компромиссом между сложностью математических зависимостей и возможностью их использования на практике, а ограниченность функции (отсутствие в качестве одной из переменных технологического прогресса) удается преодолеть, используя модификации ее классической формы 9 . Обозначенные преимущества метода обусловили возможность его применения для достижения цели исследования. В отличие от существующей классической формы функции Кобба-Дугласа, которая описывает взаимосвязь между произведенным продуктом и такими факторами производства как труд и капитал, в данной работе использовалась ее модификация, что обусловлено как целью исследования, так и возможностью преобразования исходной функции. В качестве зависимой переменной рассматривалась среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, в качестве независимых — стоимость основных производственных фондов региона, доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых региона, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием, доля занятых со средним общим и незаконченным средним образованием. Среднемесячная начисленная заработная плата использовалась в качестве зависимой переменной поскольку она, с одной стороны, характеризует стоимость трудовых ресурсов в зависимости от количества и качества затраченного труда и тем самым определяет вклад работника в производство продукции, с другой стороны, использование этой переменной общепринято в моделях, описывающих взаимосвязь между уровнем образования, стажем работников и вознаграждением за труд. Вместе с тем дополнительно изучалась взаимосвязь между среднедушевыми доходами населения и вышеобозначенными независимыми переменными с целью проверки результатов, полученных в первой модели. Предполагалось, что результаты анализа зависимости между параметрами, включенными во вторую модель, где в качестве зависимой переменной выступают среднедушевые денежные доходы населения, будут сопоставимы с теми выводами, которые будут получены в результате анализа первой модели. Подобное предположение, с точки зрения автора, обусловлено тем, что доход и заработная плата соотносятся как «целое-часть», поскольку структура доходов по источникам поступления включает доходы от предпринимательской деятельности, оплату труда, социальные выплаты, доходы от собственности. Оплата труда является основным источником формирования денежных доходов населения: в 2009 г. в структуре доходов населения оплата труда в целом по РФ составляла более 40%, в Вологодской области — 52% 10 . Параметры, включенных в модель, исследовались в территориальном разрезе (по всем регионам РФ) за период 2000–2009 гг. и использовались в расчетах в сопоставимой оценке (в ценах 2009 г.). Анализ показал, что по величине среднемесячной начисленной заработной платы совокупность регионов страны неоднородна. Наибольшее значение на протяжении всего исследуемого периода отмечено в Ямало-Ненецком автономном округе, наименьшее — в Республике Дагестан (табл. 1). Выявлено снижение дифференциации регионов РФ по величине среднемесячной заработной платы с 10 раз в 2000 г. до 5 — в 2009 г. Вологодская область в исследуемый период находилась на среднем по стране уровне и в 2009 г. по сравнению с 2000 г. улучшила свое положение, перейдя с 45 на 27 место (в ранжированном по убыванию признака ряду). Российские регионы различались также и по величине среднедушевых доходов населения. Дифференциация субъектов РФ по данному показателю была существенной, но снизилась с 18 раз в 2000 г. до 8 раз в 2009 г. (табл. 2). Лидером по величине среднедушевых доходов населения до 2007 г. был г. Москва, затем — Ненецкий автономный округ, стабильно низкую позицию на протяжении всего исследуемого периода занимала Республика Ингушетия. Вологодская область с 2003 г. ухудшила свое положение по отношению к среднему по стране уровню. Наиболее сильно регионы РФ различались по стоимости основных производственных фондов (в 2000 г. — более чем в 300 раз), при этом к 2009 г. дифференциация не уменьшилась, а, напротив, возросла (в 2009 г. регионы РФ различались по данному показателю более чем в 400 раз) (табл. 3). Вместе с тем, по ряду показателей (доля занятых с высшим и незаконченным высшим, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием) дифференциация между субъектами РФ была минимальной. Так в 2000 г. по доле занятых с высшим и незаконченным высшим образованием регионы различались в 4 раза (табл. 4), в 2009 г. — в 3 раза, по удельному весу занятых со средним специальным и начальным профессиональным — в 2 и 3 раза соответственно. Таблица 1 Дифференциация регионов РФ по величине среднемесячной начисленной заработной платы*, в ценах 2009 г. (ранжирование по данным 2009 г.) 2000 г. 2005 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. Регионы РФ с наибольшей величиной среднемесячной заработной платы, руб. 2587 16322 28698 37080 46481 Чукотский автономный округ 1404 13133 22287 29749 42534 2476 14128 24440 30640 38387 Тюменская область 2006 12068 21661 27975 34773 г. Москва 931 8822 17385 24778 33358 Регионы РФ с наименьшей величиной среднемесячной заработной платы, руб. Республика Калмыкия 344 2588 4979 7298 10849 356 2754 5505 7386 10832 Кабардино-Балкарская Республика 330 2648 5030 7067 10777 Карачаево-Черкесская Республика 319 2623 5218 7443 10477 Республика Дагестан 273 2052 3843 5866 9125 Max/Min, раз 10 8 8 6 5 * здесь и далее расчеты максимального и минимального значения показателя по регионам РФ произведены, учитывая данные в автономных округах, а также в городах федерального значения (г. Москва, г. Санкт-Петербург) Таблица 2 Дифференциация регионов РФ по величине среднедушевых доходов населения, в ценах 2009 г. 2000 г. 2005 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. Регионы РФ с наибольшей величиной среднедушевых доходов населения, руб. Ненецкий автономный округ 830 12993 28164 38892 48752 г. Москва 2306 15263 26118 27742 41891 Чукотский автономный округ 1168 11408 20119 24953 35079 Ханты-Мансийский автономный округ 1932 11145 20558 26922 32263 Сахалинская область 783 7117 14415 19610 27577 Регионы РФ с наименьшей величиной среднедушевых доходов населения, руб. Чувашская Республика 321 2445 4899 7079 9405 Ивановская область 288 2009 3977 6700 9343 Республика Марий Эл 315 2061 4347 6346 9210 Республика Калмыкия 276 1396 3131 4540 7097 Республика Ингушетия 128 1307 2787 4273 6400 Max/Min, раз 18 12 10 9 8 Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/ Таблица 3 Дифференциация регионов РФ по стоимости основных фондов, в ценах 2009 г. (ранжирование по данным 2009 г.) 2000 г. 2005 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. Регионы РФ с наибольшей стоимостью основных фондов г. Москва 416597 3270014 6996401 12065253 15605926 Тюменская область 404012 3288113 5748892 7727589 10315779 Ханты-Мансийский автономный округ 252186 1796932 3038926 3974029 5423503 Ямало-Ненецкий автономный округ 86264 1237973 2148630 3142065 4002082 Московская область 184700 1041045 2087704 2790497 3938800 Регионы РФ с наименьшей стоимостью основных фондов Еврейская автономная область 6220 30143 66684 81014 97290 Чукотский автономный округ 4665 16682 24470 36922 63044 Республика Алтай 4453 13279 26296 32416 44595 Республика Ингушетия 1252 13338 28155 29683 40638 Республика Тыва 5081 12042 20364 25582 36142 Max/Min, раз 333 273 344 472 432 Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/ Таблица 4 Дифференциация регионов РФ по доле занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых, (ранжирование по данным 2009 г.) 2000 г. 2005 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. Регионы РФ с наибольшей долей занятых с высшим и неполным высшим образованием г. Москва 47,2 45,3 47,2 51,9 48,2 Республика Ингушетия 26,3 29,2 48,6 46,0 46,2 г. Санкт-Петербург 41,4 41,5 38,7 43,0 40,2 Московская область 30,4 28,6 30,6 36,3 35,6 Республика Северная Осетия Алания 30,2 38,0 38,4 33,6 35,6 Регионы РФ с наименьшей долей занятых с высшим и неполным высшим образованием Псковская область 22,9 15,6 22,0 19,8 19,0 Липецкая область 20,8 21,3 23,2 19,7 18,4 Сахалинская область 24,2 21,2 21,0 22,1 18,1 Еврейская автономная область 19,5 20,9 18,3 16,4 17,7 Ненецкий автономный округ 12,7 19,7 23,9 21,0 16,6 Max/Min, раз 4 3 3 3 3 Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/ Лидерами в структуре занятых с высшим и незаконченным высшим образованием (более 40% в общей численности занятых) в 2009 г. были города федерального значения (г. Москва, г. Санкт-Петербург), Республики Ингушетия и Северная Осетия. Нижние строчки списка (менее 20% в общей численности занятых) занимали Псковская, Липецкая области, а также ряд субъектов Дальневосточного федерального округа. В 2009 г. около 60% занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием было сконцентрировано в регионах Уральского федерального округа (Тюменская область, Ямало–Ненецкий автономный округ), а также в Волгоградской, Архангельской областях и Республике Тыва (табл. 5). В Приволжском федеральном округе (Нижегородская, Саратовская области, Республики Марий Эл, Мордовия) удельный вес занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием был наименьшим среди всех субъектов РФ. В регионах Дальневосточного (Еврейская автономная область и Амурская), а также Южного федеральных округов (Ставропольский край, Республика Дагестан) в структуре занятых преобладало население (около 40%) со средним общим и незаконченным средним образованием (табл. 6). Характеризуя дифференциацию субъектов РФ в разрезе занятости населения с различным уровнем образования, отметим, что регионы в большей степени различались по доле занятых с высшим и незаконченным высшим, а также со средним общим и незаконченным средним образованием. В результате анализа определены регионы-лидеры, а также те, которые занимают нижние строчки рейтинга. Так, в областях Центрального федерального округа преобладают занятые с высшим профессиональным и незаконченным высшим образованием, а регионы Дальневосточного федерального округа лидируют по доле занятых со средним общим и незаконченным средним образованием. Это вполне объяснимо сложившейся структурой производства в федеральных округах, которая обуславливает требования к уровню образования и квалификационной подготовке работников. Например, в Центральном федеральном округе распространение получили высокотехнологичные, наукоемкие отрасли обрабатывающей промышленности (машиностроение, ракетно-космическая промышленность, авиастроение, радио- и электронная промышленность, железнодорожное машиностроение и др.) 11 , соответственно для реализации целей социально-экономического развития необходимы высококвалифицированные кадры, что формирует спрос на работников с высшим уровнем образования 12 . Аналогичная ситуация в регионах Сибирского федерального округа, где приоритетными отраслями социально-экономического развития считаются информационные, телекоммуникационные технологии, машиностроение, авиастроение, производство медицинского оборудования, точное приборостроение и др. Для совершенствования обозначенных направлений необходим высокий уровень развития научно-технического и научно-образовательного потенциала округа 13 . В субъектах Южного федерального округа важнейшими секторами экономики являются агропромышленный, туристско-рекреационный, торговля 14 , что обуславливает потребность в специалистах преимущественно среднего специального образования и квалификации. Вместе с тем, учитывая тенденции, связанные с переходом страны и ее регионов на инновационный путь развития, можно предположить, что спрос на высококвалифицированных специалистов в долгосрочной перспективе будет возрастать. Ресурсная направленность экономики регионов Дальневосточного федерального округа (развитие преимущественно добывающих отраслей производства, как-то: угольная, горнорудная, рыбная и лесная промышленность и др.) обусловила спрос на занятых со средним общим и незаконченным средним образованием, что подтверждается на основании анализа. В регионах Северо-Западного федерального округа развитие получили как направления, в которых преобладает высококвалифицированный труд (машиностроение, металлургия), так и те, для функционирования которых необходимы работники со средней квалификацией (добыча полезных ископаемых, агропромышленный сектор и др.). В связи с этим, Северо-Западный федеральный округ занимает промежуточное положение между округами, специализирующимися на выпуске высокотехнологичной продукции (Центральным и Сибирским федеральными округами) и теми, в которых развитие получили добывающие отрасли производства (Южный и Дальневосточный федеральные округа). Таким образом, результаты исследования, которые были получены в ходе изучения территориальных особенностей параметров, включенных в модель, позволяют сделать вывод о существовании дифференциации между регионами РФ (особенно по таким переменным как величина среднедушевых доходов населения, величина среднемесячной заработной платы населения), что приводит к предположению о возможных различиях между субъектами РФ по результатам оценки регрессионных уравнений. Анализ уравнения регрессии проводился в разрезе регионов РФ в целом за период 2000 — 2009 гг. Оно было получено путем логарифмирования модификации функции Кобба-Дугласа: Wagei = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (1) где зависимая переменная: Wagei — среднемесячная начисленная заработная плата населения i-го региона в ценах 2009 г., руб.; независимые переменные: Ki — стоимость основных фондов i-го региона на конец года в ценах 2009 г., руб.; L1i — доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием i-го региона; L2i — доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием i-го региона; L3i — доля занятых со средним общим и незаконченным средним образованием i-го региона; коэффициенты: А — технологический коэффициент 15 ; α, β1, β2, β3 — коэффициенты эластичности, характеризующие прирост среднемесячной заработной платы, приходящийся на 1% прироста соответствующего фактора (стоимости основных фондов, доли занятых с высшим и незаконченным высшим образованием и др.). Оцениваемое уравнение регрессии (1′) 16 имело следующий вид: LnWagei = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (1′) Значительные различия между величиной показателей, входящих в модель, как в динамике, так и в территориальном разрезе привели к тому, что полученные в результате анализа коэффициенты регрессии также существенным образом различаются между собой (табл. 7). Проведенные расчеты показали, что в регионах Центрального федерального округа изменение величины среднемесячной заработной платы в значительной степени (на 83%) обусловлено влиянием таких факторов как стоимость основных производственных фондов, доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых и другими параметрами, включенными в модель (1). В то время как в субъектах Дальневосточного и Сибирского федеральных округов вариация среднемесячной заработной платы на 74 и 46% соответственно объясняется другими параметрами, не включенными в модель, что в дальнейшем потребует дополнительных исследований с целью определения не выявленных факторов и анализа их влияния на среднемесячную заработную плату. Установлено, что среднемесячная заработная плата в большей степени будет возрастать при увеличении стоимости основных производственных фондов в регионах Центрального, Приволжского и Уральского федеральных округов (так, при увеличении стоимости основных производственных фондов на 1% величина среднемесячной заработной платы в регионах обозначенных федеральных округов увеличится на 0,85, 0,77, 0,67% соответственно). В наименьшей степени среднемесячная заработная плата будет изменяться при увеличении стоимости основных производственных фондов в субъектах Сибирского и Дальневосточного федеральных округов. В тоже время в регионах Сибирского федерального округа значительное влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывают такие параметры как доля занятых с высшим и незаконченным высшим образование, а также со средним специальным и начальным профессиональным образованием (так, при увеличении доли занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием на 1%, величина среднемесячной заработной платы увеличится на 12%, а при увеличении на 1% доли занятых с высшим и неполным высшим образованием — на 8%). Положительный характер взаимосвязи между удельным весом занятого населения с различными уровнями образования и величиной среднемесячной заработной платы выявлен в субъектах таких федеральных округов как Центральный, Южный, Приволжский и Сибирский (в регионах Центрального федерального округа при увеличении на 1% доли занятых с высшим и неполным высшим, а также со средним специальным и начальным профессиональным образованием среднемесячная заработная плата увеличится на 2 и 6% соответственно). Обратный характер взаимосвязи между долей занятых с различным уровнем образования и среднемесячной заработной платой отмечен в субъектах Северо-Западного, Уральского и Дальневосточного федеральных округов. В регионах Северо-Западного федерального округа при увеличении доли занятых с высшим и неполным высшим, а также со средним общим и незаконченным средним образованием среднемесячная начисленная заработная плата снижается на 1 и 2% соответственно. Данный результат анализа требует дополнительных исследований для выявления причин подобной ситуации. Очевидно, что в регионах Центрального, Приволжского, Уральского федеральных округов высокий уровень заработной платы работников в ряде случаев связан с тем, какие отрасли промышленности являются преобладающими (машиностроение, ракетно-космическая промышленность, авиастроение, радио- и электронная промышленность, железнодорожное машиностроение и др.). Развитие данных направлений приводит к необходимости, с одной стороны, совершенствования материально-технической базы за счет приобретения основных фондов, с другой стороны, привлечения высококвалифицированных специалистов, способных использовать новейшее оборудование для производства инновационных продуктов. В целом, следует подчеркнуть, что на основании результатов анализа уравнения регрессии (1′) были выявлены группы регионов, которые различаются между собой направлением и степенью влияния на среднемесячную начисленную заработную плату независимых переменных: первая группа — существенное положительное влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывают стоимость основных производственных фондов и доля занятых с разным уровнем образования (регионы Центрального федерального округа); вторая группа — бóльшее влияние на формирование среднемесячной заработной платы оказывает стоимость основных фондов и меньшее положительное влияние доля занятых с разным уровнем образования (субъекты Приволжского и Южного федеральных округов); третья группа — бóльшее положительное влияние на формирование заработной платы оказывает доля занятых с разным уровнем образования и меньшее положительное влияние стоимость основных производственных фондов (регионы Сибирского федерального округа); четвертая группа — бóльшее положительное влияние на формирование заработной платы оказывает стоимость основных производственных фондов и отрицательное влияние доля занятых с разным уровнем образования (регионы Северо-Западного, Уральского, Дальневосточного федеральных округов). Однако отрицательный характер влияния доли занятых с разным уровнем образования на формирование среднемесячной заработной платы требует дополнительного анализа для выявления причин и интерпретации результатов. Вторая модель (зависимой переменной в которой выступают среднедушевые денежные доходы населения) была получена путем логарифмирования модификации функции Кобба-Дугласа: L i = A* Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (2) где зависимая переменная: Ii — среднедушевые доходы населения i-го региона в ценах 2009 г., руб.; независимые переменные — такие же, как и в уравнении регрессии (1′). Оцениваемое уравнение регрессии (2′) имело следующий вид: LnIi = LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (2′) В целом следует отметить, что выводы на основании анализа регрессионного уравнения (2′) сопоставимы с результатами анализа регрессионного уравнения (1′) как по степени влияния на величину среднедушевых доходов населения независимых переменных, так и по направлению влияния. Также как в первой модели, изменение среднедушевых денежных доходов населения в регионах Центрального и Приволжского федеральных округов более чем на 80% определяется стоимостью основных производственных фондов и удельным весом занятых с разным уровнем образования. В то время как в субъектах Дальневосточного и Сибирского федеральных округов вариация зависимой переменной на 74 и 46% соответ­ственно определяется неучтенными факторами (табл. 8). Результаты, полученные по отдельным федеральным округам во второй модели, также соотносятся с теми, что были выявлены в первом случае. Так, в регионах Сибирского федерального округа увеличение доли занятых с высшим и неполным высшим образованием на 1% приводит к возрастанию среднедушевых доходов населения и среднемесячной заработной платы на 7 и 8% соответственно. А рост доли занятых со средним специальным и начальным образованием сопровождается увеличением доходов и заработной платы на 11 и 12% соответственно. Также как и в результате анализа регрессионного уравнении (1′) были выявлены федеральные округа, в которых увеличение доли занятых с различным уровнем образования сопровождается снижением величины среднедушевых денежных доходов населения (субъекты Дальневосточного, Уральского, Северо-Западного федеральных округов), что приводит к необходимости дополнительных исследований. В целом, можно заключить, что сложившаяся в России модель рыночной экономики не всегда обуславливает взаимосвязь между уровнем образования и доходами населения. На основании анализа было также выявлено, что одним из факторов, который влияет на величину заработной платы и доходов населения является стоимость основных производственных фондов. Таким образом, резервы роста заработной платы и тем самым обеспечение взаимосвязи между уровнем образования и доходами населения вызваны, с одной стороны, диверсификацией производства, с другой, — увеличением стоимости основных производственных фондов. Так, изменения в организации производственного процесса, которые включают не только приобретение новейшей техники и технологии, научных разработок, но и сопровождаются одновременным развитием не связанных друг с другом производств, расширением ассортимента выпускаемой продукции, приводят к возрастанию роли человеческого фактора. Это связано с тем, что при осуществлении преобразований необходимы проектирование и организация новых сфер деятельности, создание новых производственных комплексов. В связи с этим повышаются требования к профессиональной подготовке сотрудников, к их квалификации, производственному опыту, что сопровождается ростом спроса на специалистов с высшим уровнем образования. Таблица 5 Дифференциация регионов РФ по доле занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием (ранжирование по данным 2009 г.) 2000 г. 2005 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. Регионы РФ с наибольшей долей занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием Тюменская область 42,6 52,7 50,0 49,2 67,1 Волгоградская область 39,1 43,2 48,9 59,1 59,0 Республика Тыва 45,9 47,6 44,8 42,6 58,5 Архангельская область 48,8 52,2 50,1 53,9 58,1 Ямало-Ненецкий автономный округ 53,0 48,0 47,4 44,9 57,6 Регионы РФ с наименьшей долей занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием Нижегородская область 39,3 38,9 41,5 43,1 36,7 Республика Марий Эл 42,3 45,1 45,3 55,2 35,6 Саратовская область 44,0 43,4 46,6 45,3 34,6 Республика Мордовия 31,9 33,4 39,5 44,0 26,3 Республика Хакасия 42,2 41,9 40,4 40,3 24,5 Max/Min, раз 2 3 3 2 3

От чего зависят различия в зарплате россиян Над темой номера работали: Лидия БЕЛОКОННАЯ Владимир ГИМПЕЛЬСОН Татьяна ГОРБАЧЕВА Ольга ЖИХАРЕВА Ростислав КАПЕЛЮШНИКОВ Анна ЛУКЬЯНОВА Профессиональная составляющая зарплаты и влияние привходящих факторов Профессиональная принадлежность вступает в сложное взаимодействие с другими характеристиками работников - гендерными, возрастными, образовательными. Внутри отдельных профессиональных групп соотношение между мужчинами и женщинами, молодыми и пожилыми, опытными и неопытными работниками, имеющими высокое и низкое образование, сильно различается. Это не может не накладывать отпечаток на величину экономической отдачи, которую приносит обладание той или иной профессией. В результате простое сопоставление групповых средних недостаточно, поскольку дает только приблизительное представление о природе и масштабе межпрофессиональных различий в заработной плате. Во-первых, оценки профессиональной квалификации рынком труда не просто варьируют в зависимости от обсуждавшихся выше характеристик, но складываются под их одновременным воздействием. Разные факторы могут разнонаправлено влиять на заработную плату в рамках одной и той же профессиональной группы. Скажем, преобладание женщин среди специалистов высшей квалификации будет "тянуть" заработную плату вниз, в то время как более высокий уровень образования будет "толкать" ее вверх. Во-вторых, до сих пор мы учитывали только различия в индивидуальных характеристиках работников, вынося за скобки различия в занимаемых ими рабочих местах. Очевидно, однако, что региональные и отраслевые факторы также способны оказывать на заработную плату очень сильное влияние. Ниже излагаются результаты регрессионного анализа, позволившего получить оценки "чистого" вклада профессий в заработную плату, освобожденные от влияния всевозможных привходящих факторов . Этот анализ показывает, в частности, что женщины зарабатывают в среднем на 20% меньше, чем мужчины. Что касается опыта работы, то пик заработков достигается на 26 году стажа. Однако даже в точке максимума заработки работников с 26-летним стажем превышают заработки "новичков" менее чем на четверть, а по сравнению с работниками с десятилетним стажем они получают всего лишь на 10% больше. Столь скромная отдача на опыт подтверждает сделанный нами ранее вывод о "сплюснутой" форме профилей заработков по возрасту. При учете индивидуальных факторов, влияющих на величину заработной платы (образования, стажа, гендерных различий), наблюдается значительное снижение размеров профессиональных "премий" по сравнению с тем, о чем говорилось выше. Это происходит, прежде всего, из-за того, что в низкооплачиваемых профессиональных группах концентрируются работники с небольшими запасами человеческого капитала. Важное значение имеют также отраслевые и гендерные различия в структуре занятости. Можно тем не менее утверждать, что на российском рынке труда существует значительная дифференциация в оплате труда в зависимости от уровней квалификации и занимаемых должностных позиций. Так, заработки работников сферы обслуживания примерно на четверть (27%) выше, чем неквалифицированных рабочих. Остальные "синие воротнички" - рабочие с высокой и средней квалификацией - получают примерно на 65% больше, чем представители низшей профессиональной группы. Заработки самой низкооплачиваемой из беловоротничковых групп - конторских служащих - ниже, чем у квалифицированных рабочих, но и у них профессиональная "премия" оказывается достаточно высокой - 45%. Однако уже специалисты среднего уровня квалификации могут претендовать на более высокие заработки, чем квалифицированные рабочие. Их профессиональная "премия" достигает 78%. У специалистов высшего уровня квалификации она еще выше - 92%. Наконец, руководители при прочих равных условиях зарабатывают примерно в 2,3 раза больше, чем неквалифицированные рабочие. Чтобы лучше понять процесс формирования заработной платы, наши оценки были выполнены не только для всей заработной платы, но и для отдельных ее составляющих - тарифного заработка и прочих выплат. Поскольку тарифный заработок составляет более половины общей суммы заработной платы, то результаты оказываются достаточно близкими. В тарифных выплатах гендерный разрыв несколько меньше, чем по всей заработной плате: 18% вместо 20%. Пик тарифных заработков точно также отмечается на 26-м году трудового стажа. Более четкой становится "лестница" зависимости оплаты от достигнутых уровней образования, но при этом для "синих воротничков" фиксируется несколько меньшая отдача на профессии. Прочие выплаты (основную их часть составляют регулярно выплачиваемые премии) формируются явно иначе - в этом случае формальные характеристики занимаемых должностей имеют, по-видимому, меньшее значение, а большую роль играют способности работника. Гендерный разрыв по этому компоненту оплаты намного шире - у женщин он на 28% меньше, чем у мужчин (это отражает большую продолжительность отработанного времени у мужчин, а также, возможно, меньшую склонность женщин к риску). Кроме того, точка максимума по поощрительным выплатам достигается в несколько более раннем возрасте - на 20-м году работы. Особенно велико их значение для третичных уровней образования. При прочих равных условиях, работники с неполным высшим образованием получают на 30% больше "премиальных", чем работники с полным средним, тогда как по тарифному заработку разность не превышает 10%. Обратная ситуация прослеживается для отдачи на профессиональный статус: у большинства профессиональных групп относительный выигрыш в надтарифной части оплаты оказывается меньше, чем в тарифной. Сильнее всего этот эффект выражен у "синих воротничков". Переход к часовым ставкам оплаты труда приводит к сокращению гендерного разрыва, а также к некоторому повышению отдачи на образование и профессиональный статус. Разница в заработной плате между мужчинами и женщинами уменьшается на 2 процентных пункта, отражая более короткую среднюю продолжительность рабочего времени у женщин. Наибольшая прибавка в отдаче на профессию также приходится на группу с самой короткой продолжительностью рабочей недели - специалистов высшего уровня квалификации. В этой группе сконцентрирована значительная часть работников бюджетного сектора с законодательно сокращенным рабочим временем. Таким образом, в процесс зарплатообразования на российском рынке труда "встроены" некоторые дополнительные компенсационные механизмы: профессиональные группы с более короткой рабочей неделей имеют относительно более высокие часовые заработки. Более подробное рассмотрение процесса формирования заработной платы по отдельным группам работников в зависимости от пола, уровня образования, профессиональной принадлежности и стажа работы показывает, что одни и те же факторы по-разному влияют на их оплату. Женщины позднее (примерно на 3 года) достигают пика заработков и у них существенно выше отдача на все виды третичного образования. Так, женщины с высшим образованием получают (с учетом профессиональной принадлежности) на 40% больше, чем те, кто закончили только среднюю школу. У мужчин эта разность существенно меньше - 27%. При этом, однако, отдача на профессию оказывается у них выше. Так, если среди мужчин разрыв в заработках между руководителями и неквалифицированными рабочими составляет почти 2,5 раза, то среди женщин - только 2,2 раза. Результаты расчета для различных образовательных групп свидетельствуют о том, что приобретение более высокого образования позволяет женщинам сокращать отставание в заработной плате от мужчин. Максимальный гендерный разрыв наблюдается среди имеющих начальное профессиональное образование - в этой группе женщины в среднем получают на 25% меньше, чем мужчины. Фактически такой же разрыв (24%) характерен и для обладателей полного среднего образования. В то же время среди работников с высшим и неполным высшим образованием разность в заработках сокращается до 15-16%. Результаты аналогичного расчета по различным профессиональным группам для наглядности представлены на рис. 17. Важный вывод состоит в том, что работники с высшим образованием имеют более высокие профессиональные "премии" во всех без исключения группах. Другими словами, обладание вузовским дипломом дает положительную отдачу независимо от того, какую работу выполняет работник. Однако ее величина оказывается выше в тех случаях, когда должность соответствует полученному образованию, т.е. в наиболее квалифицированных группах. Так, у обладателей вузовских дипломов заработная плата руководителей в 2,9 раза, а у специалистов высшего уровня квалификации в 2,2 раза больше, чем у тех, кто трудится в качестве неквалифицированных рабочих. Для других профессиональных групп преимущества высшего образования становятся менее заметными. Уже среди специалистов среднего уровня квалификации обладание дипломом вуза дает почти такую же отдачу, как обладание дипломом ссуза. В следующих профессиональных группах преимущества высшего образования становятся вообще едва различимы, но и доля его обладателей здесь мала. Рисунок 17. Профессиональные премии в зависимости от полученного образования Рассматривая оценки, относящиеся к группам работников с различной продолжительностью общего трудового стажа, мы выделили 4 группы: работники с небольшим (стаж менее 3 лет), средним (стаж 3-10 лет), большим (стаж 10-20 лет) и очень большим (свыше 20 лет) опытом работы. Гендерный разрыв в заработках минимален в двух крайних группах, где он составляет 18%. В двух центральных группах гендерный разрыв больше, и женщины здесь получают в среднем на 21-22% меньше, чем мужчины. Самые неопытные работники получают отдачу на образование, сопоставимую с отдачей у более опытных работников. У первых "премия" на высшее образование составляет 33%, у вторых - 36-37%. Разница невелика и вполне может быть отнесена на счет различий в качестве "притирки" между работниками и занимаемыми ими рабочими местами - более опытные работники имели больше времени на поиск работы, которая отвечала бы их индивидуальным возможностям и предпочтениям. Удивительно, но "премии" на среднее и начальное профессиональное образование оказываются выше всего именно в группе неопытных работников (правда, эти различия в большинстве случаев статистически незначимы). В то же время неопытные работники значительно проигрывают с точки зрения профессиональных "премий". Так, по сравнению с ними у работников со стажем более 20 лет отдача на профессии оказывается примерно вдвое выше. Так что опыт работы все-таки имеет значение! Видно также, что накопление профессионального опыта наиболее интенсивно протекает в первые 5-10 лет работы - при переходе от первой ко второй стажевой группе происходит самый значительный скачок в отдаче на профессии. Однако и далее рост профессиональных "премий" не прекращается, "подпитываясь" карьерным ростом и вознаграждениями за выслугу лет. 9 - Подробнее см. : Л. Белоконная, В. Гимпельсон, Т. Горбачева, О. Жихарева, Р. Капелюшников, А. Лукьянова. Формирование заработной платы: взгляд через "призму" профессий. - WP3/2007/05. - М.: ГУ ВШЭ, 2007.

2.4. Факторы, влияющие на масштабы дополнительного профессионального обучения на российских предприятиях............ 70

2.5. Масштабы обучения: результаты регрессионного анализа........ 75 Глава 3. Оценка влияния дополнительного профессионального обучения на заработную плату работников

3.1. Моделирование влияния дополнительного обучения на заработную плату работников

3.2. Методология эконометрического анализа дополнительного профессионального обучения на заработную плату работников... 102

3.3. Эмпирические оценки влияния дополнительного профессионального обучения на заработную плату российских работников

3.3.1. Данные и дескриптивный анализ

3.3.2. Оценка влияния дополнительного обучения на заработную плату - МНК-модель и метод двойной разности разностей...... 119 3.3.3. Оценка влияния дополнительного обучения на заработную плату - модель квантильной регрессии

3.4. Выводы для государственной политики

Список литературы

Приложения

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Введение Актуальность Технологический прогресс влечет за собой изменение предъявляемых к компетенциям работника требований, которые стимулируют к постоянному совершенствованию знаний и навыков на протяжении всей трудовой карьеры. На новом месте трудоустройства приобретаются новые знания и навыки, связанные с профессиональной деятельностью. Получение этих знаний может проходить через наблюдение за более опытными коллегами и через наставничество. В то же время компании могут направлять своих сотрудников на формализованные курсы обучения, например на специальные тренинги, семинары и т. д. Работодатели рассчитывают, что благодаря курсам работник быстрее адаптируется к новому рабочему месту и достигнет своей максимальной производительности.

Кроме того, происходит обучение не только новых, но и опытных сотрудников.

Почему же компании инвестируют в обучение персонала?

В связи с тем что в современном мире технологии постоянно развиваются, работодатели вынуждены подстраиваться под меняющиеся обстоятельства. Проблема нехватки квалифицированных работников все чаще связывается не столько с условиями на рынке труда (зарплата, социальный пакет, престижность профессии и места работы), сколько с ограниченными возможностями системы профессионального образования. Для решения этой проблемы компании вкладывают деньги в обучение новым знаниям и навыкам своих сотрудников и тем самым повышают их квалификацию.

В качестве отдачи от инвестиций фирмы рассчитывают получить повышение конкурентоспособности на рынке товаров и услуг.

В развитых странах (в частности, входящих в Организацию экономического сотрудничества и развития - ОЭСР) работодатели активно инвестируют в развитие человеческого капитала работников.

Согласно исследованию Всемирного банка, в этих странах больше половины компаний предоставляют сотрудникам дополнительное обучение в той или иной форме. Есть основания полагать, что в России ситуация иная. Согласно исследованиям1, уровень инвестиций в дополнительное обучение в России гораздо ниже. Разница может объясняться тем, что работодатели не видят смысла в подобных вложениях средств, поскольку легче переманить сотрудника с нужной квалификацией, нежели обучить своего. Кроме того, в России существует проблема высокой мобильности работников, из-за чего у фирм нет уверенности, что они в будущем получат отдачу от инвестиций Возникает вопрос: являются ли инвестиции в человеческий капитал выгодным вложением средств в России? Приносят ли они пользу компаниям? Или такие инвестиции целесообразны только в случае крайней производственной необходимости? Ведь дополнительное профессиональное обучение выгодно не только фирме, но и самим работникам, поскольку увеличивает их человеческий капитал. Способствует ли обучение повышению производительности труда и, следовательно, оплаты труда? Если наблюдается позитивный эффект от обучения для работника в виде роста заработной платы, то можно предположить, что и компания получила положительный эффект в виде прироста производительности труда. Подтверждение влияния дополнительного обучения на заработную плату будет означать наличие такого влияния Российский работник: образование, профессия, квалификация / под ред. В. Гимпельсона, Р. Капелюшникова. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2011.

и на прирост производительности труда работника, то есть обоснование выгоды от инвестиций в человеческий капитал своих сотрудников и для работодателя.

Для правильной интерпретации полученных оценок влияния дополнительного профессионального обучения на заработную плату работников и формирования рекомендаций для государственной политики нами будет проведен анализ вовлеченности работников в процесс обучения на предприятиях в России. Анализ нацелен на получение информации о том, какие предприятия занимаются обучением сотрудников, каких сотрудников обучают, на развитие каких навыков и компетенций направлено это обучение.

Исследование данных вопросов представляется важным с точки зрения сопоставимости ожидаемых результатов с оценками, полученными в предыдущих исследованиях.

Степень разработанности проблемы

Тема отдачи от дополнительного профессионального образования достаточно популярна за рубежом. В современных экономических исследованиях тема отдачи от дополнительного профессионального обучения имеет сложившеюся исследовательскую традицию. Данной теме посвящено целый ряд работ на данных разных стран и рассматривающих проблему как с точки зрения работодателя и работника, так и с точки зрения общества.

Исследователи рассматривают дополнительное профессиональное обучение в рамках комплексного подхода «обучение на протяжении всей жизни» (lifelong learning) и анализируют влияние дополнительного обучения на мобильность работников, снижение уровня безработицы, сглаживание неравенства в экономике, экономический рост и на многое другое. Однако в первую очередь дополнительное профессиональное обучение влияет на совершенствование знаний и навыков, востребованных на работе, а следовательно, на увеличение производительности труда. Прирост производительности труда ведет за собой повышение заработной платы, если работодатель не хочет потерять обученного сотрудника.

Рассмотрим основные исследования, посвященные анализу именно этой взаимосвязи.

Основополагающий труд принадлежит Г. Беккеру, который объяснил, за счет чьих средств должно финансироваться дополнительное профессиональное обучение, с помощью определения отдачи от инвестиций в общий или специфический человеческий капитал. Так, инвестиции в специфический человеческий капитал приносят пользу в основном текущему работодателю (так как работник получает знания и навыки, полезные только на текущем месте работы), поэтому работодатель должен участвовать в финансировании такого обучения. Тогда как инвестиции в общий человеческий капитал должен оплачивать сам работник, поскольку польза от такого обучения может быть и на других местах работы.

Последовавшие исследования таких авторов, как Д. Асемоглу, Дж. Пишке, Е. Кац, Э. Цидерман и других, показали, что предположение Г. Беккера неверно и многие работодатели имеют возможность получать свою ренту от обучения работников общим знаниям и навыкам за счет разных факторов, вызывающих несовершенство рынка труда, например за счет асимметрии информации или компрессии заработных плат. В целой серии исследований (Г. Коунти, В. Грута, Л. Деардена, Х. Рида, Дж. ван Ринена) подтверждено, что работодатель может получать ренту от обучения работников: авторы показали, что прирост производительности труда после дополнительного профессионального обучения в разы выше прироста заработной платы.

Необходимо отметить, что измерение производительности труда весьма сложная задача, поэтому многие исследователи сосредоточивались на анализе изменения заработной платы после прохождения работником дополнительного профессионального обучения. Эмпирические оценки влияния дополнительного обучения на заработную плату представлены в работах А. Бут, Л. Линча, Д. Парента, Х. Регнера.

Кроме того, исследователи предполагают, что более способные люди могут обучаться в большем объеме или чаще проходить обучение, вследствие чего рост заработной платы у более способных происходит быстрее. Также повышение заработной платы может быть напрямую связано с уровнем способностей этих респондентов. Таким образом, оценивая влияние дополнительного обучения на прирост заработной платы, исследователи получают оценку смешанного влияния - как самого обучения, так и способностей индивида.

Решить эту проблему эндогенности пытаются путем включения в оценку тестов на способности или армейских квалификационных тестов. Также одним из решений является использование эконометрической модели первой разности или методологии с фиксированными эффектами, что позволяет учесть в оценке изменения характеристик из предыдущего периода, тем самым избавляя от инвариантных эффектов, в том числе и таких, как способности индивида, если предположить, что они неизменны в течение анализируемого периода. Такая методология использована в работах Дж. Веума, О. Лазаревой, М. Герфина, А. Бассанини и коллег.

Если в зарубежных исследованиях вопросы дополнительного профессионального обучения популярны, то в России наблюдается ограниченное количество работ данной тематики. В основном российские исследования под авторством В. Гимпельсона, И. Денисовой, О. Лазаревой, А. Лукьяновой, С. Цухло сосредоточены на проблемах масштабов дополнительного обучения в России и вовлеченности персонала предприятий в такое обучение.

Исследований, посвященных отдаче от дополнительного обучения, на российских данных совсем немного. Наиболее подробно влияние дополнительного профессионального обучения на заработную плату в России рассматривается в работе О. Лазаревой. Исследование основано на данных за 2001–2003 гг. и не затрагивает проблему воздействия ненаблюдаемых способностей на отдачу от дополнительного обучения. Эмпирические оценки влияния различных форм дополнительного обучения на заработную плату на индивидуальных данных даются в работе М. Бергера, Дж. Эрла и К. Сабирьяновой на данных за 1994–1998 гг. и в работе Е. Александровой и Е. Калабиной - на данных по работникам одного предприятия за 2003–2010 гг. Комплексного исследования воздействия, оказываемого дополнительным профессиональным обучением на прирост заработной платы российских работников, на современных данных не существует. На текущий момент нет результатов анализа по России прироста заработной платы после участия работника в повышении квалификации или программе переподготовки, которые бы использовали методологию, учитывающую влияние ненаблюдаемых характеристик на эффект от дополнительного обучения.

Актуальность и отсутствие в экономической литературе исследований по России, изучающих проблему влияния уровня способностей индивида на измерение прироста заработной платы после прохождения дополнительного профессионального обучения, предопределили выбор темы и цели диссертационной работы.

Цель и задачи диссертационного исследования

–  –  –

Влияние дополнительного профессионального обучения на прирост заработной платы работников.

Теоретическая основа исследования Теоретической и методологической базой диссертационного исследования стали положения современной теории экономики труда, работы отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам дополнительного профессионального обучения. В эмпирической части диссертации применяются современные методы эконометрического анализа, в частности инструментарий регрессионного анализа.

–  –  –

«Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (RLMSHSE) проводится Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики»

и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в

Чапел Хилле и Института социологии РАН. Сайты RLMS-HSE:

http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms. На ранних этапах мониторинг носил название РМЭЗ, но в текущем исследовании мы будем использовать последние название.

Обследование ВВВРТ проводится Лабораторией исследований рынка труда НИУ ВШЭ с 2009 г.

Более подробная информация о базе данных ВВВРТ представлена в параграфе 2.3 диссертации.

С 2002 г. по поручению Министерства образования и науки Российской Федерации Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» осуществляет формирование и реализацию комплексной системы сбора, обработки и представления систематической информации об экономическом поведении участников рынка образовательных услуг - Мониторинг экономики образования (МЭО). Сайт МЭО: http://memo.hse.ru.

Обследование предприятий Business Environment and Enterprise Performance Surveys (BEEPS) проводится совместно Всемирным банком и Европейским банком реконструкции и развития. Сайт BEEPS: http:. www.enterprisesurveys.org/Data/ExploreTopics/workforce.

2. Предложен алгоритм оценки влияния дополнительного профессионального обучения на заработную плату с использованием метода двойной разности разностей, позволяющий при соблюдении предпосылки о неизменности способностей в краткосрочном периоде решить проблему влияния ненаблюдаемых характеристик индивида на оцениваемый прирост заработной платы после обучения.

3. Проведены эмпирические оценки, доказывающие, что дополнительное профессиональное обучение увеличивает заработную плату работнику. Оценка эффекта дополнительного обучения остается положительной даже с учетом влияния ненаблюдаемых характеристик индивида.

4. Проведена комплексная оценка влияния дополнительного профессионального обучения на прирост заработной платы.

Установлено, что прирост заработных плат зависит от уровня способностей индивида и сектора занятости, а уровень базового образованиям не оказывает статистически значимого влияния на величину прироста.

Практическая значимость Материалы данного диссертационного исследования были использованы следующим образом:

–  –  –

Апробация результатов работы Основные положения и результаты диссертационного исследования были представлены в докладах на следующих научных и научно-практических конференциях: 1) Международная конференция «Ключевые компетенции XXI века: новые измерения грамотности современного человека» (Москва, Россия, 2014);

2) VII Международная конгресс-выставка «Global Education - Образование без границ», в рамках тематической сессии «Компетенции современных взрослых: результаты международного исследования PIAAC и новые перспективы образовательной политики» (Москва, Россия, 2013); 3) «Transitions in work and labour markets» (University of Tampere, Tampere, Finland, 2013); 4) Второй российский экономический конгресс (Суздаль, Россия, 2013);

5) IX Международная научная конференция «Устойчивое развитие российских регионов: экономика политических процессов и новая модель пространственного развития» (Екатеринбург, Россия, 2012);

6) XIII Апрельская международная научная конференция «По проблемам развития экономики и общества» (Москва, Россия, 2013);

7) XIII Международная научно-практическая конференция по проблемам реформирования общественного сектора «Public Sector Transition» (Санкт-Петербург, Россия, 2011); 8) VIII Международная научно-практическая конференция по проблемам экономического развития в современном мире «Устойчивое развитие российских регионов: человек и модернизация» (Екатеринбург, Россия, 2011).

Основные теоретические и практические результаты диссертационного исследования отражены в шести печатных работах общим объемом 7,2 п.л. (вклад автора 7,2 п.л.). Из них три статьи опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки России, общим объемом 2,4 п.л.

Логика и структура работы Логика диссертационного исследования основана на сочетании теоретического и эмпирического анализа влияния дополнительного профессионального обучения на заработную плату работников, а также предполагает обзор основных теоретических и эмпирических исследований, посвященных данной проблеме, проведение эмпирического анализа на данных по российскому рынку труда и обсуждение полученных результатов с выходом на разработку рекомендаций для государственной политики в области поддержки дополнительного профессионального обучения на предприятиях.

В соответствии с логикой исследования диссертация имеетследующую структуру.

В первой главе дается обзор видов обучения и формулируется определение термина «дополнительное профессиональное обучение», которое будет использоваться в работе. Далее рассматриваются теоретические и эмпирические подходы к исследованию влияния дополнительного профессионального обучения на прирост производительности труда и заработной платы работников.

Отдельный параграф излагает эконометрические проблемы в оценке влияния дополнительного обучения на заработную плату работников.

Вторая глава посвящена изучению масштабов дополнительного профессионального обучения на российских предприятиях.

Проводится международное сравнение объемов дополнительного обучения на предприятиях. Анализируется спрос работодателей на конкретные навыки работников и на развитие каких навыков направлено внутрифирменное обучение. Дается эмпирический анализ влияния различных факторов на масштабы дополнительного профессионального обучения, предоставляемого предприятиями.

В третьей главе анализируется влияние дополнительного профессионального обучения. Описывается методология. На основе дескриптивной статистики проводится сравнение работников, участвовавших и не участвовавших в повышении квалификации или в программах переподготовки в прошлом периоде. Показывается по разным подгруппам работников, в какой степени влияет дополнительное профессиональное обучение на прирост заработной платы при оценке с помощью различных методов. На основе полученных результатов предлагаются рекомендации для государственной политики в области дополнительного профессионального обучения в России.

В заключении подводятся итоги диссертационного исследования и намечаются направления дальнейших исследований по теме отдачи от дополнительного профессионального обучения.

Глава 1. Экономический анализ дополнительного профессионального обучения

1.1. Дополнительное профессиональное обучение: понятие и виды Дополнительное профессиональное обучение, происходящее в период трудовой деятельности, обычно рассматривается как процесс формирования знаний и навыков у работников после периода завершенного формального обучения. Дополнительное профессиональное обучение включает в себя различные формы и виды получения работником знаний и навыков. К такому обучению относят как повышение квалификации, которое развивает навыки и знания в рамках текущей специализации работника, так и программы переподготовки, которые обучают работника новой специальности.

Виды дополнительного профессионального обучения различаются сроком обучения, способом обучения, источником финансирования и другими характеристиками. Перед тем как перейти к обсуждению вопроса отдачи от дополнительного профессионального обучения, необходимо рассмотреть, в чем состоит сложность определения понятия и измерения масштабов дополнительно обучения, затем сформулировать, что именно в данном диссертационном исследовании будем понимать под термином «дополнительное профессиональное обучение». Разнообразие форм дополнительного профессионального обучения создает дополнительные сложности для эмпирического оценивания эффектов от обучения. В зависимости от набора причин выбора вида обучения оценка эффекта от обучения может быть смещена в различные стороны.

Из-за многообразия и гибкости форм дополнительного профессионального обучения привести его полную классификацию не представляется возможным.

Представим только классификацию по основным признакам:

–  –  –

6. По длительности обучения и подтверждающему его документу (диплом, сертификат или удостоверение государственного образца в зависимости от длительности

–  –  –

Такое многообразие видов приводит к дополнительным сложностям при измерении объемов обучения, а значит, и оценке отдачи от него. Под отдачей мы будем понимать изменение производительности труда и, как следствие, изменение заработной платы работника.

Измерение объемов обучения персонала на предприятиях представляет собой сложность из-за существования множества видов и форм обучения. К тому же работники и работодатели могут совершенно по-разному оценивать объемы обучения. Так, исследование в США, основанное на опросах как работников предприятий, так и работодателей, показывает, что время, затраченное на обучение персонала, работодатели оценили на четверть больше, чем сами работники (Barron et al., 1997). Это значит, что часть программ по развитию навыков и компетенций сотрудники просто не восприняли как дополнительное профессиональное обучение.

Согласно Постановлению Правительства РФ от 26 июня 1995 г. № 610 «Об утверждении Типового положения об образовательном учреждении дополнительного профессионального образования (повышения квалификации) специалистов».

Соответственно, при эконометрической оценке отдачи от обучения возникнет смещение результатов из-за того, что обучение было, а работник не сообщает о нем.

Также сложности в измерении масштабов обучения происходят из-за неформального обучения работников. Так, масштабы неформального дополнительного обучения работников, по некоторым оценкам, в 5–7 раз превышают масштабы формального обучения (Pishke, 2005). Каждый вид деятельности (отрасль) имеет свою специфику, и организация рабочего процесса в каждой компании тоже имеет свои отличительные признаки. Поэтому нанятый сотрудник должен получить знания и навыки, связанные с особенностями рабочих и технологических процессов на конкретном предприятии и рабочем месте. Как правило, приобретение таких компетенций происходит именно неформальным образом - путем: 1) накопления опыта в процессе работы (learning-by-doing); 2) наблюдения за работой коллег (learning-by-watching co-workers); 3) наставничества, когда к новому работнику прикрепляют более опытного сотрудника, который и занимается обучением.

Достоверно измерить масштабы такого обучения практически нереально, поскольку может даже не оставаться никаких записей, что работник обучался, например, наблюдая за коллегами. В качестве одного из возможных инструментов измерения объемов профессионального обучения исследователями использовался стаж на последнем месте работы как некий индикатор накопленного в данной компании или отрасли специфического опыта. Общий трудовой стаж отражает весь профессиональный опыт. Получается, что чем больше стаж, тем больше профессиональных знаний и навыков у человека. Однако такое измерение неформального обучения не может быть точным.

А поскольку у нас нет достоверных способов измерить неформальное обучение, то в данном исследовании мы сосредоточимся только на анализе формального дополнительного профессионального обучения.

Также отметим, что в нашем исследовании рассматривается краткосрочное дополнительное обучение (то есть длительностью менее года), так как измерить отдачу от обучения сроком в 2–3 года и больше не представляется возможным. За этот период могут произойти серьезные изменения в индивидуальных характеристиках (в семейном положении, мотивации и т. д.), в характеристиках рабочего места (например, смена места работы), во внешнеэкономическом положении (в частности, финансовый кризис может повлиять на решения об инвестициях в человеческий капитал).

Один из наиболее важных вопросов при изучении дополнительного профессионального обучения - источник его финансирования. В связи с тем что мы не можем гарантировать, что обучение, оплаченное самим работником, повлияет на производительность труда на текущем месте работы 7, в нашем исследовании мы будем рассматривать в основном дополнительное профессиональное обучение, которое спонсирует работодатель. Мы исходим из того, что рационально действующий работодатель не будет финансировать дополнительное обучение, которое напрямую не связано с увеличением производительности труда работника.

Учитывая всю вышеизложенную информацию, под термином «дополнительное профессиональное обучение» в данном исследовании мы будем понимать финансируемое работодателем краткосрочное формальное обучение работника с целью совершенствования знаний и навыков, которые необходимы ему для Например, работник получает новую специальность, чтобы иметь возможность устроиться на новой работе. Однако сменит ли он работу остается под вопросом. Тогда как его производительность труда на текущем месте работы останется без изменений.

выполнения трудовых обязанностей. Обучение может быть в рамках имеющейся у работника специальности или же в рамках дополнительной (смежной) специальности (например, получение инженером управленческих навыков); проходить с отрывом и без отрыва от профессиональной деятельности, на рабочем месте или в специализированных учебных заведениях.

1.2. Теоретические аспекты влияния дополнительного профессионального обучения на производительность труда и заработную плату Отправным пунктом исследования отдачи от дополнительного профессионального обучения является теория человеческого капитала Гарри Беккера. Согласно данной теории, производительность труда и, соответственно, заработная плата зависят от человеческого капитала работника. Получая образование и приобретая знания и навыки на рабочем месте, индивид инвестирует в свой человеческий капитал и тем самым увеличивает свою производительность труда, в результате работодатель вынужден платить данному сотруднику бльшую заработную плату, чтобы он не перешел к конкурентам.

Г. Беккер предлагает делить человеческий капитал на общий и специфический. Инвестиции в специфический человеческий капитал ведут к повышению производительности труда работника только в конкретной компании, в то время как увеличение общего человеческого капитала предполагает совершенствование знаний и навыков, которые могут пригодиться и у других работодателей.

Работник, прошедший общее обучение, повышает свою производительность труда, и, так как заработная плата работника на совершенно конкурентном рынке труда устанавливается равной его предельной производительности труда, компании не смогут вернуть свои инвестиции. Если же работодатель установит меньшую зарплату, то работник просто уйдет к конкурентам. Специфический же человеческий капитал может быть полезен работнику только на том месте работы, на котором он трудится в настоящее время. Фактически решение о том, кому инвестировать в дополнительное профессиональное обучение - работодателю или самому работнику, напрямую зависит от того, как распределяются выгоды от возросшей производительности труда работника. Один из выводов Г. Беккера заключался в том, что компаниям невыгодно инвестировать в общий человеческий капитал работников, соответственно, работодатели будут брать на себя часть расходов только по развитию специфического человеческого капитала работников (Беккер, 2003).

На практике предположение Беккера о том, что фирмы будут инвестировать только в специфические навыки, не подтвердилось: в среднем более 60% обучения приходится на общее обучение, а в Европе его доля достигает 90% (OECD, 2008). В связи с этим исследователями были предложены альтернативные теории инвестиций в человеческий капитал работников.

Объяснением вложений фирм в общую подготовку стала теория информационной асимметрии, основанная на предположении о недостаточной осведомленности фирмы-конкурента об истинной производительности работника на текущем месте работы. Повышая производительность труда работника путем обучения, работодатель может платить ему меньше, чем требует производительность труда, тем самым компенсируя свои издержки на обучение и даже получая прибыль. Таким образом, в условиях информационной асимметрии влияние дополнительного профессионального обучения на заработную плату работника снижается по сравнению с совершенно конкурентным рынком труда (Katz, Ziderman, 1990; Acemoglu, Pischke, 1999).

Другим объяснением инвестиций компаний в общий человеческий капитал работников является теория компрессии заработной платы, выявляющая связь уровня способностей и квалификации с отдачей от обучения.

Согласно этой теории, фирмы за счет несовершенства рынка труда получают с работников ренту - разницу между производительностью труда работника и тем минимальным уровнем заработной платы, при котором работник не стремится сменить работу. Чем выше уровень способностей индивида и его производительности труда, тем выше рента, получаемая работодателем. На рынке труда действуют различные факторы, которые увеличивают уровень заработной платы «снизу»: введение высокой ставки минимальной заработной платы, деятельность профсоюзов и др. В то же время заработная ограничивается «сверху», в том числе за счет асимметрии информации о производительности труда квалифицированных специалистов, благодаря чему фирмы получают бльшую ренту с высокопроизводительных сотрудников, так как разница между их производительностью труда и заработной платой существенно больше по сравнению с аналогичным показателем низкоквалифицированных работников (Acemoglu, Pischke, 1999; Almeida-Santos, Mumford, 2005).

Еще одной теорией, объясняющей влияние дополнительного обучения на прирост заработной платы, является теория сигналов, согласно которой сертификация программ обучения приносит больше пользы работнику, чем работодателю. Считается, что сертификация обучения уменьшает асимметрию информации, тем самым снижая стимулы фирм инвестировать в обучение, поскольку уменьшается получаемая ими рента. Это связано с тем, что конкурирующие работодатели будут иметь лучшее представление о работниках, имеющих сертификат или иной документ, подтверждающий владение определенными навыками и знаниями. Однако отметим, что сертификация обучения увеличит масштаб дополнительного профессионального обучения, финансируемого и со-финансируемого самими работниками, потому что дает дополнительный сигнал об их профессиональных компетенциях (Hansson, 2008).

Работодатель, вкладывая средства в человеческий капитал работников, ожидает получить отдачу в виде прироста производительности труда. Теория рационального поведения гласит, что агент (работодатель) не будет совершать инвестиции, если он не ожидает их компенсировать в дальнейшем. На этом основаны практически все теории о дополнительном профессиональном обучении. Однако ряд исследователей проверяет эмпирическое подтверждение прироста производительности труда после прохождения дополнительного обучения. Американские исследователи используют для эмпирической проверки две базы данных по США (Employment Opportunity Pilot Program и The Small Business Administration Survey). Их оценки показывают, что прирост производительности труда в несколько раз больше прироста заработной платы, причем результаты идентичны по обоим опросам (Barron et al., 1999).

Еще в нескольких работах сравниваются прирост производительности труда и прирост заработной платы (см. таблицу 1П Приложения А). В исследовании, проведенном на данных по Великобритании, показано, что влияние дополнительного профессионального обучения на производительность труда в два раза превышает его влияние на заработную плату (Dearden et al., 2006).

Согласно данным по дополнительному обучению в фирмах Италии, прирост производительности труда превышает увеличение оплаты труда в 5 раз. Надо заметить, что в некоторых регрессиях влияние дополнительного обучения на зарплату даже не является статистически значимым, тогда как влияние на производительность статистически значимо во всех спецификациях (Counti, 2005).

Сопоставительный анализ данных по Швеции и Франции показывает, что работники после обучения увеличивают свою производительность в 3–3,5 раза больше в сравнении с увеличением заработной платы (Ballot et al., 2006).

Измерение производительности труда сопряжено с трудностями, фактически оно возможно только через измерение выпуска. Однако ко многим категориям работников такой подход неприменим. Поэтому в качестве альтернативы исследователи сравнивают изменение заработных плат двух работников, прошедших обучение, один из которых меняет место работы после окончания обучения, второй же остается у прежнего работодателя.

Предполагается, что новый работодатель не тратился на обучение и может позволить себе выплачивать работнику заработную плату, равную (или незначительно меньше) его производительности труда.

Таким образом, измеряется разница между приростом заработной платы работника у нового работодателя и изменением зарплаты немобильного работника после прохождения обучения. Полученная дельта и будет означать возможную отдачу от инвестиций в человеческий капитал сотрудников.

Исследование ОЭСР по 11 европейским странам показывает, что рост заработной платы у немобильных сотрудников в два раза меньше по сравнению с теми, кто сменил место работы (OECD, 2004).

В Швейцарии наблюдается разрыв в 3–4 раза (Gerfin, 2004).

В исследовании по Великобритании прирост заработной платы у сменившего работу составляет 7,5% против 2,4% у сохранившего место работы (Booth, Bryan, 2002). П. Ленгерманн (Lengermann, 1999) на данных по США демонстрирует существенное увеличение оплаты труда после длительного обучения тоже у мобильного работника (8,3 против 4%).

Итак, прирост заработной платы у мобильного работника существенно выше, однако такое сравнение возможно только при общем обучении. Ведь обучение, направленное на развитие специфических навыков, ценится только настоящим работодателем, тогда как другим работодателям оно не будет интересно. В то же время у текущего работодателя специфическое обучение дает меньшее повышение заработной платы по сравнению с общим обучением, так как остальные фирмы не будут платить за ненужные им компетенции. Х. Регнер в исследовании получает подтверждение, что прирост заработной платы после общего обучения выше, чем после специфического (Regner, 2002).

Во многих ситуациях нет возможности определить изменение производительности труда и исследователи используют изменение заработной платы после дополнительного обучения (соответственно, контролируя изменение других наблюдаемых индивидуальных характеристик и характеристик рабочего места) как прокси для подтверждения роста производительности труда работника. Основное предположение исследователей состоит в том, что работодатель повышает заработную плату только при повышении уровня навыков и компетенций работника. Следовательно, возникает задача измерения отдачи от обучения (Hansson, 2008).

Существует множество факторов, которые влияют на отдачу от обучения. Во-первых, факторы, которые напрямую связаны с самим обучением: например, длительность обучения или направление программы обучения. Во-вторых, индивидуальные характеристики работника: уровень образования и способностей, гендерная принадлежность, квалификационная группа и вид деятельности. Втретьих, характеристики рабочего места: является ли фирма монопсонистом на рынке труда, финансовое положение компании, вид деятельности и т. д. Остановимся подробнее на ряде факторов.

Одним из факторов является взаимосвязь дополнительного профессионального обучения с первоначальным уровнем полученного образования. Существует несколько точек зрения. Первая заключается в том, что первоначальное профессиональное образование дает в основном общие навыки для конкретного профессионального направления или вида деятельности, эти навыки могут быть полезны на работе в большинстве фирм, если выпускник идет работать по специальности. Соответственно, при прочих равных условиях, именно работника с более низким уровнем образования следует отправлять на обучение для восполнения пробелов, а следовательно, для получения работодателем ренты после обучения (Battu et al., 2004; Arulampalam et al., 2010).

Другая точка зрения заключается в том, что обучение работников с более высоким уровнем образования приносит работодателю больше отдачи от обучения по сравнению с обучением менее образованных сотрудников. Существует два объяснения такого подхода. Во-первых, согласно теории компрессии заработных плат, более образованные индивиды обладают более высокой квалификацией и производительностью труда, что вместе с занижением заработных плат «сверху» дает возможность работодателю получать бльшую ренту (Evertsson, 2004). Во-вторых, полученное образование является сигналом об уровне способностей индивида. Соответственно, обучая более способных индивидов, фирма получает наибольший прирост в производительности труда (Bassanini et al., 2005).

Как уже было показано, уровень полученного образования напрямую связывают с уровнем способностей индивида. Именно взаимосвязь между уровнем способностей индивида и отдачей от дополнительного профессионального обучения является основным вопросом, который обсуждается во многих работах, посвященных данной тематике. Выделяют несколько аспектов взаимосвязи. Целый ряд исследований подтверждает, что влияние дополнительного обучения на производительность труда и заработную плату наибольшее у самых способных сотрудников (Dearden et al., 2006;

Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1999 и др.). Следующий аспект заключается в том, что, поскольку отдача велика, фирмы, при прочих равных условиях, отправляют на обучение самых способных сотрудников, тем самым увеличивая разрыв в заработной плате по сравнению с наименее способными и наименее мотивированными коллегами (Lengermann, 1999).

Однако нуждается в уточнении, а что именно удается измерить исследователям: отдачу от дополнительного обучения или отдачу от способностей работника? Высокий уровень способностей сотрудника может проявляться не только в процессе работы, но и в процессе учебы: он затрачивает меньше времени на обучение или приобретает больше знаний и навыков, тем самым получая бльшую отдачу от обучения. В то же время способности индивида, как и ряд других факторов (родственные и дружеские связи, мотивация и т. д.), оказывают непосредственное влияние и на производительность труда (а значит, и на уровень заработной платы), и на вероятность участия в программах обучения. Однако при этом уровень способностей, мотивация, связи относятся к ненаблюдаемым характеристикам, так как измерить их практически невозможно. Не существует теста, который достоверно показал бы уровень способностей или определил бы истинную мотивацию человека. Получается, что на оценку отдачи от обучения будут влиять способности работника. Так, при эмпирической проверке этой гипотезы в работе на данных по Франции исследователи приходят к выводу, что при контроле отбора работников на программы обучения со стороны работодателей эффект от прохождения дополнительного обучения падает практически до нуля (Goux, Maurin, 2000).

Весьма важным фактором, оказывающим влияние на степень воздействия дополнительного профессионального обучения на производительность труда и заработную плату работника, является эффект отбора на программы обучения. Обучая малое количество сотрудников, работодатель может себе позволить отбирать наиболее способных, а также сотрудников, обучение которых даст наибольший эффект. Таким образом, чем выше доля сотрудников, проходящих обучение, тем сложнее работодателю подбирать тех, кто наилучшим образом подходят к обучению, и наоборот. Соответственно при таких условиях может уменьшиться и эффект от дополнительного профессионального обучения (Bassanini et al., 2005). В то же время может наблюдаться эффект отбора предприятий. Так, при прочих равных, именно финансово успешные, развивающиеся предприятия инвестируют с большей вероятностью в обучение сотрудников.

Вместе с тем такие предприятия, благодаря своим финансовым возможностям, могут позволить себе нанять более квалифицированных и более способных работников, которые, как было описано выше, получают бльшую отдачу от обучения по сравнению с менее способными коллегами (Hansson, 2005). Можно предположить, что чем больше масштабы дополнительного профессионального обучения в стране, тем меньше влияние обучения на прирост производительности труда и заработной платы. Однако надо отметить, что нет таких исследователей, которые бы получали достоверное эмпирическое подтверждение взаимосвязи между масштабами обучения и эффектом от обучения. При этом нельзя отрицать возможность влияния эффекта отбора на отдачу от дополнительного обучения.

Переходя к описанию влияния других факторов, следует подробнее остановиться на информационной асимметрии на рынке труда. Как уже было сказано, исследователи сходятся в том, что наблюдается положительное влияние профессионального обучения на производительность труда работников. Однако влияние на заработную плату зависит уже от несовершенства рынка труда, то есть от ответа на вопрос, какую ренту работодатель может позволить себе взимать с обученного работника за счет того, что другие работодатели ничего не знают о способностях работника.

Влияние информационной асимметрии на отдачу от обучения подтверждает исследование, посвященное оценке различий в отдаче между обычным обучением и сертифицированным (имеется в виду программа обучения, участие в которой подтверждается соответствующим сертификатом, дипломом или иным документом).

Базовое образование выступает в роли сигнала о тех или иных навыках обученного работника. Профессиональная квалификация работника с таким сигналом становится более понятной для других работодателей. Следовательно, фирма будет вынуждена поднимать заработную плату выше (уменьшая свою ренту) по сравнению с несертифицированным обучением, для того чтобы обученного сотрудника не переманили и фирма не потеряла все свои инвестиции в этого работника (Hansson, 2008).

Помимо различий в уровне образования и способностей исследователи задавались вопросом, оказывают ли влияние гендерные различия на величину отдачи от дополнительного профессионального образования. Существуют указания на то, что в целом работодатель отправляет на обучение женщин с меньшей вероятностью, чем мужчин (Leuven, Oosterbeek, 1999). Также исследователи приходят к выводу, что уровень влияния дополнительного обучения на заработную плату у женщин немногим ниже аналогичного уровня среди мужчин (Evertsson, 2004; Regner, 2002; OECD, 2004).

Помимо всего прочего, следует учитывать, что работодатели, решившие инвестировать в человеческий капитал работников, могут столкнуться с риском потери своих инвестиций. Так как работник после обучения может поступить оппортунистически и уйти из фирмы. Не смотря на то, что межфирменная мобильность напрямую не влияет на изменение производительности труда работника после обучения, данный вопрос очень важен в контексте обсуждения отдачи от дополнительного профессионального обучения для работодателя.

Причины для смены работы могут быть разные:

конкурирующая фирма предложила лучшие условия или сотрудник решил стать экономически неактивным. Тем самым снижаются стимулы фирм финансировать программы обучения персонала. Если второй вариант возможен, но остается за рамками текущего исследования, то на первом варианте развития событий остановимся подробнее.

Какие стимулы движут работником покинуть фирму после обучения достаточно понятно. На основании теории Беккера, фирма не сможет после обучения платить работнику соответственно его производительности труда, так как работодателю необходимо компенсировать свои издержки на обучение сотрудника. Тогда как конкурирующие фирмы, которые не несли издержек на обучение, вполне могут себе позволить поставить более высокую заработную плату. Тем более учитывая, что согласно исследованиям наиболее быстрый относительный рост заработных плат работника происходит при межфирменной мобильности (Лукьянова, 2009).

Гораздо более интересно, что заставляет работника остаться.

Тут существует сразу несколько влияющих факторов. Во-первых, во многих странах законодательно разрешается заключать с работником «ученические договоры», который обязывает работника возместить понесенные работодателем расходы на обучение. Во-вторых, информационная асимметрия, когда новый работодатель, на самом, деле ничего не знает о уровне знаний и навыков работника. Поэтому не может предложить заработную плату соответственно профессиональной квалификации сотрудника. В-третьих, на предприятиях, где осуществляется выборочное обучение сотрудников, при прочих равных, выбирают самых способных, так как, как уже упоминалось выше, отдача от них выше. Соответственно сотрудник понимает, что находится на особом счету у руководства. В-четвертых, дополнительное профессиональное обучение может быть развитием не только имеющихся компетенций, но и знаний и навыков по другим специальностям, которые требуются для внутрифирменного продвижения.

К сожалению, исследований посвященных вопросам отдаче на мобильность не так много по сравнению с работами по отдаче на заработную плату и производительность труда. Связано со сложностью измерения масштабов и направленности обучения, а также тем, что решение о межфирменной мобильности принимается исходя из множества факторов, зачастую независящих от рынка труда.

Исследователи приходят к разным выводам, как наличие программ обучения на предприятии влияет на текучесть персонала.

Д. Парент в своей работе доказывает, что обучение снижает вероятность межфирменной мобильности работника (Parent, 1999).

К такому же заключению приходят и другие исследователи (Loewenstein, Spletzer, 1999). Оценка влияния гендерных различий на межфирменную мобильность показывает, что после обучения женщины с большей вероятностью не меняют фирму по сравнению с мужчинами (Lynch, 1991; Melero, 2004).

В заключение данного параграфа отметим ключевые проблемы, связанные с измерением отдачи от дополнительного профессионального обучения. Это, во-первых, сложность измерения масштабов обучения, которая приводит к трудностям при подборе контрольной группы для вычисления эффекта от обучения. Вовторых, прирост производительности труда после прохождения работником обучения в разы больше по сравнению с приростом заработной платы. Этот вывод из предшествующих исследований позволяет утверждать, что работодатель сможет получать ренту с обученного сотрудника за счет разницы между производительностью труда и заработной платой. В-третьих, влияние способностей на вероятность быть отобранным для обучения и измерения степени воздействия дополнительного профессионального обучения на заработную плату. Как исследователи пытаются преодолеть различные сложности, в том числе влияние способностей, при оценке воздействия дополнительного профессионального обучения на заработную плату, рассмотрим в следующем параграфе.

1.3. Эконометрические проблемы оценки отдачи от дополнительного профессионального обучения Исследователи, анализирующие влияние дополнительного профессионального обучения на заработную плату, сталкиваются с целым рядом трудностей. К таким проблемам относятся: 1) сложность измерения участия работников в программах дополнительного профессионального обучения; 2) многообразие видов обучения, что усложняет измерение отдачи; 3) определение длительности влияния эффекта от обучения; 4) влияние способностей на измерение эффекта от обучения. В данном параграфе мы остановимся подробнее на методах, используемых в экономической литературе для преодоления последней проблемы. Так как влияние способностей на отбор и самоотбор работников для участия в программах обучения является ключевыми для измерения отдачи от дополнительного профессионального обучения.

Начнем с самого распространенного метода оценки - метода наименьших квадратов (МНК). МНК-модель оценивает минцеровское уравнение заработной платы с добавлением дамми-переменной, обозначающей прохождение обучения. Такой подход позволяет контролировать как все доступные в данных индивидуальные характеристики работников, так и характеристики рабочих мест (Lynch, 1992; Veum, 1997; Parent, 1999; Goux, Maurin, 2000; Лазарева, 2006; Tan et al., 2007 и многие другие). Оценка прироста часового заработка, полученная с помощью метода наименьших квадратов, по европейским странам варьируется от 3,7 до 21,6%. Причем авторы отмечают, что наибольшие оценки выявлены в странах с наименьшей вовлеченностью персонала в процесс дополнительного обучения, таких как Греция и Португалия (Bassanini et al., 2005). Так как МНКмодель предполагает одинаковый уровень отдачи для индивидов, относящихся к разным подгруппам, данная модель не позволяет отслеживать эффект влияния ненаблюдаемых характеристик.

Для решения проблемы влияния ненаблюдаемых переменных, таких как способности, мотивация и т. д., в литературе используются регрессии с фиксированными эффектами (Veum, 1997; Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1998; Loewenstein, Spletzer, 1999;

Лазарева, 2006). Предполагается, что такие характеристики не сильно меняются во времени и указанная методика позволяет убрать их влияние на итоговую оценку. Для этой методологии требуются панельные данные за несколько периодов, что может затруднить использование корректировки. Также в качестве недостатка исследователи отмечают, что в длительном периоде крайне мало характеристик остаются неизменными, то есть попытка проконтролировать их может привести к смещению оценок. Оценки, полученные описанным способом анализа, традиционно меньше по сравнению с оцениванием МНК-модели. В исследовании А. Бассанини с коллегами, посвященном масштабному анализу дополнительного профессионального обучения в Европе, приводятся оценки влияния обучения на заработную плату, полученные с помощью регрессии с фиксированными эффектами. Результаты варьируются от практически нулевой отдачи во Франции до 10%-го роста заработной платы в Португалии. Исследователи отмечают, что отдача в Португалии может быть выше в связи с тем, что обучают там меньшее количество работников, а работодатели могут выбирать того работника, кто принесет наибольшую отдачу (Bassanini et al., 2005).

Альтернативным способом борьбы с влиянием ненаблюдаемых характеристик является методология «разность разностей».

При проведении оценивания с помощью данной методологии исследователи делят наблюдаемых респондентов на экспериментальную группу (тех, кто прошел обучение) и контрольную группу (зависит от выбора исследователей: это могут быть все остальные респонденты или те, кто обладает максимально похожими характеристиками с обученными). Сравнение этих двух групп до проведения обучения позволяет в итоге получить чистый эффект влияния дополнительного обучения на рост заработной платы (Ashenfelter, Card, 1985; Fitzenbergerz, Prey, 2000; Gerfin, 2004;

Bergemann et al., 2009; Травкин, 2013).

Использование инструментальных переменных дает возможность бороться с неслучайностью отбора на программы обучения и является распространенным методом, используемым при оценке влияния обучения на заработную плату (Parent, 1999; Abadie et al., 2002). Основная сложность данного метода заключается в подборе инструментальной переменной, которая не должна быть коррелирована со случайными ошибками модели, однако при этом должна оказывать прямое влияние на вероятность участия в программе обучения. Так, в работе Л. Ротар по дополнительному профессиональному обучению в Словении в качестве инструмента используется региональная дамми-переменная. В ряде регионов Словении доля участвовавших в программах обучения гораздо выше по сравнению с остальными регионами (Rotar, 2012).

Для получения оценок отдачи от дополнительного профессионального обучения по группам работников с разными уровнями способностей используют метод квантильной регрессии, который делит индивидов на группы по степени влияния ненаблюдаемых характеристик при учете всех наблюдаемых объясняющих переменных (Abadie at al., 2002; Arulampalam et al., 2004). Напомним, что способности, мотивация, целеустремленность, связи и другие факторы, которые оказывают сильное влияние на уровень оплаты труда, практически не поддаются измерению.

Основная предпосылка для использования данного метода заключается в том, что уровень отдачи у способных индивидов может отличаться от уровня отдачи у индивидов с низким уровнем способностей. В работах по Германии (Bauer, Haisken-Denew, 2001) и Португалии (Hartog et al., 2001) показано, что индивиды с низким уровнем способностей получают меньшую отдачу по сравнению со способными сотрудниками.

Оценивание всеми вышеперечисленными способами предполагает строгую функциональную зависимость переменной, означающей уровень заработной платы, от объясняющих переменных.

Поэтому в ряде исследований используется методология, основанная на сопоставлении наблюдаемых индивидов методом подбора контрольной группы - простого (Matching) или по индексу соответствия (Propensity Score Matching). В исследовании осуществляется имитация естественного эксперимента, где в качестве контрольной группы выступают индивиды, не участвующие в программе, но фактически сопоставимые по наблюдаемым характеристикам (Aakvik, 2001).

В связи с тем что методы подбора контрольной группы не позволяют отслеживать влияние изменений, происходящих с индивидом во времени, возможно объединение с другими методами.

Так, например, в исследовании по Германии авторы объединили метод подбора контрольной группы по индексу соответствия с методологией «разность разностей», в результате получив оценки на уровне 4,7–5,9%, что в 1,5–2 раза меньше по сравнению с оценкой с использованием МНК-модели (8,4–10,2%) (Muehler et al., 2007).

Ни одно из исследований не решает полностью проблему влияния ненаблюдаемых переменных на эффект, производимый дополнительным профессиональным обучением на заработную плату работников. Отсутствие достоверных методов измерения масштабов обучения, способностей индивидов, реакции работников на участие в обучении не дает возможности получить данные для окончательного решения вопроса - остается простор для новых исследователей.

1.4. Исследования дополнительного профессионального обучения в России Первой работой, изучающей отдачу от дополнительного профессионального обучения на российских данных, является исследование М. Бергера, Дж. Эрла, К. Сабирьяновой, основанное на базе данных РМЭЗ НИУ ВШЭ за 1994–1996, 1998 гг. Проведенный анализ показывает, что факт повышения квалификации за последние три года снижает показатель заработной платы, тогда как прохождение программы переобучения повышает заработную плату на 35% (Berger et al., 2001).

В исследовании О. Лазаревой анализ проводится на данных РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2000–2003 гг. Автор показывает, что, как и в других странах, большая часть обучения на рабочем месте оплачивается работодателем, кроме того работодатели не компенсирует свои издержки на обучение за счет снижения зарплат на период обучения. Наибольшие объемы дополнительного обучения отмечаются в нерыночных секторах - медицине и образовании, которые, по-видимому, сохранили прежнюю государственную систему подготовки кадров и обязательного периодического повышения квалификации. Предприятия промышленности и сферы рыночных услуг предоставляют своим работникам гораздо меньше возможностей для обучения. В этой работе автор делит выборку на рыночный и нерыночный сектор, тем самым пытаясь избежать смешения столь различающихся рынков труда. В качестве зависимой переменной автор берет среднюю заработную плату за последний год, а оценку проводит с помощью метода фиксированных эффектов.

Значимой оценкой оказывается только обучение, оплаченное предыдущим работодателем (в рыночном секторе эффект составляет от 11 до 19%). Возможно, все дело в том, что в данном исследовании информация об обучении была слишком сильно раздроблена между разными видами обучения и из-за небольшого количества наблюдений бльшая часть оценок оказалась незначима. В качестве заключения автор делает вывод о том, что на концентрированных рынках труда уровень влияния обучения на заработную плату меньше. Однако это может быть следствием того, что бльшую часть ренты забирает себе работодатель, тем самым компенсируя свои издержки на обучение (Лазарева, 2006).

В 2005 г. НИУ ВШЭ совместно со Всемирным банком проведен опрос на предприятиях обрабатывающей промышленности.

Авторы изучают влияние программ обучения на производительность компаний и распределение заработных плат в зависимости от профессиональной деятельности работников. Исследование оценивает вклад дополнительного обучения в 18% повышения оплаты труда при прочих равных условиях. Однако при таком анализе необходимо учитывать эндогенность: финансово более успешные фирмы, которые выплачивают высокие заработные платы, с большей вероятностью могут позволить себе организовывать программы обучения своих сотрудников (Tan et al., 2007).

Еще в одном исследовании оценивается отдача от дополнительного профессионального обучения на данных одного крупного обрабатывающего предприятия в Свердловской области.

Имея информацию по уровню образования, стажу в занимаемой должности и другим индивидуальным характеристикам на протяжении 2003–2010 гг., авторы используют МНК-модель для оценки влияния различных видов обучения на заработную плату. При прохождении обучения в качестве ученика работник теряет в заработной плате 8%, однако это, скорее всего, связано с особенностями ученического контракта, который привязывает обученного работника к работодателю для компенсации издержек на обучение. Обучение смежной специальности и повышение квалификации приносят положительную отдачу - 1,8 и 5,8 % соответственно (Александрова, Калабина, 2011).

В работе О. Лазаревой, И. Денисовой и С. Цухло (Российский работник, 2011) показывается, что уровень обучения достаточно низкий при высокой трудовой мобильности. Для предприятия стратегия обучения персонала является альтернативой поиску и найму новых сотрудников. Особенно привлекательно обучение, когда издержки на поиск и наем слишком высоки. При этом обучение предоставляется, при прочих равных, более образованным и квалифицированным группам работников.

Приведенный выше обзор литературы показывает, что многие исследователи на основе эмпирического анализа подтверждают наличие положительной отдачи от дополнительного профессионального обучения.

Причем влияние на производительность труда работника значительно больше, чем на получаемую им заработную плату. При этом необходимо контролировать множество факторов, которые оказывают непосредственное влияние на величину отдачи от дополнительного обучения, самый важный из которых - уровень способностей. В то же время на данных по России пока осуществлено не так много исследований, которые затрагивают вопрос влияния уровня способностей на воздействие, оказываемое дополнительным профессиональным обучением на заработную плату работников, и сравнивают эффект от дополнительного обучения в разных группах работников, отличающихся уровнем способностей. В данной диссертационной работе мы постараемся восполнить указанные пробелы в исследованиях.

Глава 2. Дополнительное профессиональное обучение на российских предприятиях В то время как обучение влияет на заработную плату зависит от того кто проходит обучение, зависит от того какие предприятия обучают и чему обучают.

Когда мы рассматриваем отдачу от обучения на основе индивидуальных микроданных, это не позволяет проследить как политика предприятия влияет на отбор сотрудников для участия в программах обучения.

В данной главе мы рассмотрим три важных аспекта, в итоге оказывающих влияние на отдачу от дополнительного профессионального обучения на заработную плату работников. Вопервых, масштабы обучения в компаниях. Одно дело, когда обучают всех сотрудников, другое дело, когда для обучения отбирают только высококвалифицированных специалистов. Во-вторых, чему обучают.

В развитии каких навыков и компетенций заинтересованы предприятия? В-третьих, какие предприятия обучают сотрудников.

Так, обучение на предприятии, которые существенно отстает в своем технико-технологическом состоянии, скорее всего будет существенно отличаться от обучения на ведущем предприятии в отрасли. Потому мы проанализируем какие факторы влияют на политику предприятий в вопросе дополнительного профессионального обучения персонала.

2.1. Масштабы дополнительного профессионального обучения в разных странах Для проведения международного сравнения масштабов дополнительного профессионального обучения воспользуемся данными, предоставляемыми обследованием BEEPS. Согласно опросу BEEPS, проведенному Всемирным банком и Европейским банком реконструкции и развития, в развитых странах доля компаний, обучающих своих сотрудников, весьма велика. Это объясняется тем, что для работодателей дополнительное профессиональное обучение всегда было в числе основных инструментов совершенствования профессиональных знаний и навыков сотрудников. Высокие показатели объемов обучения наблюдаются не только в Швейцарии, Финляндии, Швеции, но и в странах Восточной Европы, таких как Польша, Эстония, Чехия, где доля обучающих предприятий составляет 60–70% (см. рисунок 2.1).

Источник: данные BEEPS Рисунок 2.1 - Распределение стран по доле компаний, предоставляющих обучение, % Объемы обучения сотрудников на предприятии напрямую связаны с уровнем инвестиций, направляемых на развитие персонала.

Чем больше инвестиции, тем, скорее всего, больше обученных или выше качество обучения на предприятии. Сравнение стран по объему финансирования дополнительного обучения, который измерялся как доля общих издержек на персонал, показывает, что в среднем в Европе на обучение расходуется 3% таких издержек, согласно исследованию по данным опроса Cranet (Hansson, 2007).

В исследованиях по России 8 оценки варьируются от 0,3 до 0,7%:

«В 2010 году российские предприятия и организации затратили на повышение квалификации, подготовку и переподготовку сотрудников 91,1 млрд рублей, или около 0,4% от их годового объема фонда оплаты труда»9.

Для правильной оценки масштабов обучения в России необходимо рассмотреть международные тенденции в свете особенностей национальных институциональных характеристик в частности способы поддержки дополнительного профессионального обучения на уровне правительства и законодательства. Сегодня развитые государства используют разные меры, стимулирующие или субсидирующие инвестиции организаций и работников в профессиональное обучение. Часть таких мер связана с обеспечением окупаемости инвестиций в обучение персонала. Например, вводят ограничения на увольнение по собственному желанию для работников, которые обучались за счет работодателя. Одной из наиболее распространенных в Европе мер, защищающих инвестиции бизнеса в профессиональное образование персонала, является контракт, предусматривающий штраф в размере стоимости обучения в случае, если работник покидает компанию ранее определенного договором срока.

Монография «Российский работник: образование, профессия, квалификация» под редакцией В.Е.

Гимпельсона, Р.И. Капелюшникова. Гл.8.

Мониторинг экономики образования: опрос руководителей предприятий http://memo.hse.ru/ind_w08_4_11 Дополнительное обучение имеет важные социальноэкономические последствия (Newmark, Wascher, 2001). Во-первых, оно помогает снижать уровень безработицы в стране, так как работники вовремя получают навыки, которые позволяют им оставаться конкурентоспособными на рынке труда. Во-вторых, освоение работниками самых современных технологий и оборудования ведет к росту производительности труда и в итоге к экономическому росту страны.

В последние годы появилось немало исследований, посвященных проблемам обучения персонала на рабочем месте.

Многие исследователи пытаются объяснить различия программ и объемов обучения в разных странах различиями институциональных характеристик рынков труда.

Согласно исследованию влияния безработицы на дополнительное обучение, высокий уровень безработицы увеличивает отдачу от обучения для компании, так как альтернативных мест работы для индивида гораздо меньше, следовательно, компания может забирать больше ренты. В то же время объемы обучения могут сокращаться, так как работника нужной квалификации можно найти с меньшими затратами по сравнению с ситуацией полной занятости в экономике (De Paola, Scoppa, 2001).

Проведено множество опросов, посвященных влиянию безработицы на масштабы дополнительного обучения. К примеру, согласно исследованию по странам ОЭСР, разброс оценок начинается с 20% компаний, обучающих своих сотрудников, в Польше и Венгрии, а максимальный уровень (около 60%) наблюдается в Швейцарии и Дании. Авторы этого исследования показывают практически прямую зависимость между долей компаний, которые обучают своих сотрудников, и уровнем занятости в стране: чем больше обучающих фирм, тем ниже уровень безработицы в стране (OECD, 2004; см. рисунок 1П в Приложении А).

–  –  –

Косвенная оценка эффективности мер государственной поддержки дополнительного профессионального обучения рассмотрена в работе К. Гринхала. Так французская система train-orpay, введенная в 1971 г., заключается в том, что каждая фирма, в которой численность персонала превышает 10 человек, должна тратить не менее 1,5% общего фонда оплаты труда на обучение работников либо платить эту же сумму в виде налога. По данным исследования, объемы обучения во Франции выше, чем в Англии, где такая система отсутствует (Greenhalgh, 1999).

2.2. Динамика профессионального обучения в России Оценки данных по России достаточно сильно разнятся не только по годам, но и по опросам. Эффект смещенности дают различия обследований, когда выборки могут быть сфокусированы на представителях разных отраслей. Кроме того, необходимо учитывать, что само по себе измерение обучения - непростая задача.

Специальное исследование в США показывает, что работодатели оценивают объемы обучения примерно на четверть больше, чем сами сотрудники этих предприятий (Barron et al., 1997).

Обобщенная картина объемов обучения в России (рисунок 2.2) включает оценки на основе разных источников:

BEEPS - обследование предприятий, проводимое Всемирным банком и Европейским банком реконструкции и развития по 125 странам с периодичностью 3–4 года. В среднем показывает наименьшую долю компаний, обучающих своих сотрудников, среди всех компаний, участвующих в исследовании. Возможно, это связано с тем, что в исследованиях BEEPS велико количество небольших предприятий, которые понижают средний уровень обучения.

ВШЭ - микроданные выборочных обследований предприятий обрабатывающей промышленности, проведенных НИУ ВШЭ совместно с Левада-центром в 2009 г. и совместно со Всемирным банком в 2005 г.

Объемы выборки составляют примерно 1000 предприятий.

Согласно этим опросам, в 2008 г. 49,8% компаний обучали сотрудников, тогда как в 2004 г. - 68,7% (Гимпельсон, 2010).

Мониторинг экономики образования НИУ ВШЭ в сотрудничестве с учреждениями профессионального образования проводит с 2005 г. ежегодный анализ активности работодателей на рынке труда и их потребностей. В выборку включены 1000 предприятий из шести секторов экономики. Доля обучающих компаний варьируется от 61% (в 2009 г.) до 72% (в 2004 г.). По данным мониторинга, наблюдается существенный провал в 2008–2009 гг., то есть в период кризиса.

База данных ВВВРТ. Обследование предприятий проходит ежегодно. Более подробно о выборке написано в параграфе 2.3.

72 70,2 68,7 68 68 66,4 65,1 60 54,5 52,2 51,3 49,8 36,2

–  –  –

Согласно обследованию, проведенному Федеральной службой государственной статистики за 2010 г. 10, в средних и крупных компаниях прошло обучение 15,8% работников. Рисунок 2.3 отображает ситуацию по вовлеченности персонала в дополнительное профессиональное обучение по видам деятельности. Наименьшая доля обученных наблюдается в сельском хозяйстве и рыболовстве - около 4%, самый высокий показатель демонстрируют фирмы, занимающиеся финансовой деятельностью, - 24,5%. Предприятия, основным видом деятельности которых является добыча полезных ископаемых, обрабатывающая промышленность и производство и распределение газа и воды, обучают 22–23%. Полученные Росстатом «О дополнительном профессиональном образовании работников в организациях в 2010 году»

Росстат: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/education/.

Информация о дополнительном профессиональном образовании в организациях подготовлена по итогам за 2010 г. нового федерального статистического наблюдения, проводимого раз в 3–4 года.

Информация дается по коммерческим и некоммерческим организациям (кроме субъектов малого предпринимательства) всех форм собственности и видов экономической деятельности (кроме государственного управления и обеспечения военной безопасности; социального страхования;

деятельности религиозных организаций, домашних хозяйств, экстерриториальных организаций).

оценки выше, чем в исследованиях, посвященных масштабам обучения. Это объясняется тем, что за счет экономии на масштабе, при прочих равных условиях, чем больше размер компании, тем с большей вероятностью работодатель предоставляет обучение своим сотрудникам. Если брать все фирмы, включая действующие на теневом рынке, то доля обученных сотрудников будет существенно ниже.

Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг 6,0

–  –  –

Источник: данные Росстата, 2010 Рисунок 2.3 - Доля сотрудников, прошедших обучение, по отраслям (Росстат, 2010 г.), % Исследования подтверждают цифры государственной статистики: в крупных и средних компаниях, которые традиционно имеют больше возможностей вкладывать в обучение работников, доля обученных за счет средств работодателей сотрудников составляет 10– 15% (Tan et al., 2007), тогда как в странах ОЭСР такой показатель в среднем 35–40%, а в Швейцарии достигает 60% (Bassanini, 2005).

Подводя итоги, отметим, что доля российских компаний, участвующих в процессе обучения, достаточно велика и вполне сопоставима со средними показателями по высокодоходным странам ОЭСР.

Какие факторы могут ослабить стимулы компаний инвестировать в обучение работников?

Во-первых, сложившиеся социальные институты. К их влиянию можно отнести высокий уровень мобильности среди российских рабочих, а также большое количество работников с высшим образованием. (Согласно докладу ОЭСР, в 2008 г. Россия была на 11м месте по количеству людей с высшим образованием и на 1-м месте по доле людей с третичным образованием среди респондентов.) Оба этих фактора отрицательно влияют на стимулы компаний к обучению своих сотрудников: в первом случае - из опасения оппортунистического поведения, во втором - высшее образование дает общие навыки, в которые уже не надо вкладываться компаниям.

Во-вторых, отдача от обучения. Вкладывая деньги, работодатель хочет быть уверен в том, что инвестиции принесут прибыль. Но, поскольку обучение бывает разным по форме и содержанию, очень сложно измерить отдачу (Bassanini et al., 2005).

Влияют ли эти факторы на поведение работодателей в отношении дополнительного профессионального обучения? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо, помимо оценки воздействия социальных институтов, оценить влияние характеристик самих предприятий. Только тогда можно будет определить масштаб обучения среди российских компаний.

2.3. Спрос на навыки работников со стороны российских предприятий и дополнительное профессиональное обучение Для анализа масштабов и тенденций дополнительного профессионального обучения в России необходимо выяснить, на какие навыки работников предъявляют спрос работодатели. Спрос на определенные навыки означает, что обучение этим навыкам будет иметь предельную отдачу максимальную для рынка труда.

Предприятия используют дополнительное профессиональное обучение для восполнения пробелов в компетенциях сотрудников.

Чтобы понять, какие мотивы движут российскими предприятиями, следует рассмотреть, нехватку каких навыков и компетенций своих сотрудников они ощущают. Для этого будем использовать базу данных ВВВРТ.

Выборка базы данных ВВВРТ ежегодно охватывает 1500 предприятий, которые расположены в больших городах России. В ней представлены малые, средние и крупные предприятия, но с 2010 г. в нее не входят фирмы с численностью персонала меньше 50 человек.

Выборка является репрезентативной по отраслям, что делает возможным межотраслевые сопоставления. Однако в нее не включены государственные служащие, которые обязаны проходить курсы повышения квалификации не реже одного раза в три года11.

Федеральный закон № 79-ФЗ «О государственной гражданской службе Российской Федерации», ст. 62.

Опрос ВВВРТ проводится раз в год, начиная с 2009-го. Для нашего исследования опрос подходит тем, что включает вопросы о дополнительном обучении персонала, а также тем, что содержит ключевую информацию о деятельности компаний. Опрос представляет собой непанельную выборку, так как каждый год опрашиваются разные фирмы, которым задается ряд ретроспективных вопросов, сравнивающих ситуацию в текущем и предыдущем годах для конкретного предприятия. Таким образом, мы можем, с некоторой поправкой, отследить временные эффекты.

Содержащийся в данной главе эмпирический анализ базируется на результатах опроса представителей 1500 предприятий основных отраслей экономики, проведенного в ноябре 2011 г. ЛИРТ НИУ ВШЭ при содействии Московского офиса Всемирного банка. Охваченные опросом предприятия находятся в 26 регионах страны, включая Москву и Санкт-Петербург. Всего анкета содержит 113 вопросов, посвященных различным аспектам функционирования внутренних рынков труда: наем и увольнение, обучение, типы контрактов, оплата труда и т. д.

На вопросы анкеты отвечали руководители отделов кадров (персонала) предприятий. Вопросы, касающиеся спроса на навыки и обучения навыкам, задавались в отношении трех категорий работников: руководители, специалисты, рабочие и служащие низшего звена.

Компании, различаясь размерами и направлениями деятельности, могут иметь разные стратегии обучения персонала. Размер компании может определяться по разным признакам, в соответствии с которыми предприятие относят к тому или иному классу. Согласно российскому законодательству, есть ряд критериев, по которым предприятие можно отнести к среднему или малому бизнесу. Во-первых, ограничение по выручке12 - 400 млн рублей для малых предприятий и 1000 млн рублей для средних. Во-вторых, ограничение по численности персонала: для среднего предприятия - от 101 до 250 человек, для малого - меньше 100 человек. Таким образом, по численности персонала половина охваченных выборкой ВВВРТ предприятий может быть отнесена к малым: на них занято от 50 до 100 человек.

Четверть предприятий относится к крупным:

численность их персонала превышает 250 человек. 22% являются средними предприятиями, а в 2,5% случаев численность персонала не указана.

Отраслевое распределение предприятий выборки представлено на рисунке 2.4. Самую большую долю предприятий занимает в выборке отрасль оптовой и розничной торговли - 15%. Отрасль здравоохранения и отрасль образования, традиционно относимые к бюджетному сектору, составляют соответственно 6,2 и 5,6% от общего количества предприятий соответственно.

–  –  –

Подавляющее большинство (93,5%) предприятий из выборки относятся к частному сектору, в остальных единственным собственником является государство. Чуть более половины (51,7%) предприятий расположены в крупных городах, население которых превышает 1 млн; 27,3% предприятий функционируют в городах с населением от 500 тыс. до 1 млн; остальные - в городах с населением менее 500 тыс.

Среди предприятий разных отраслей выделен класс инновационных предприятий по методике Росстата: предприятие считалось инновационным, если осуществляло финансирование как минимум двух из перечисленных видов деятельности:

–  –  –

Согласно этому подходу, 11,28% предприятий из всей выборки оказались инновационными13, что соответствует официальной оценке масштабов инновационной активности российских промышленных предприятий, которая в 2000-е гг. находилась в границах 9,3–10,6% (Российский инновационный индекс, 2011). Инновационные компании, внедряя новый продукт или производственную технологию, предъявляют повышенные требования к знаниям и умениям своих сотрудников. Часто спрос на такие кадры непросто удовлетворить на внешнем рынке труда, поэтому инновационные фирмы имеют стимул активно вкладываться в развитие своих сотрудников. Общий дескриптивный анализ по инновационным и традиционным компаниям см. в таблице 3П Приложения Б.

Соответственно остальные компании относились нами к классу традиционных.

Масштабы нехватки навыков на российских предприятиях Данная часть диссертационного исследования опирается на методологию доклада Всемирного банка, посвященный изучению навыков и компетенций на российском рынке труда (Vasiliev et al., 2013). В данной работе для анализа будут использованы три группы работников: 1) руководители; 2) специалисты; 3) рабочие и служащие низшего звена. Были выбраны навыки, которые можно разделить на три группы: 1) когнитивные (базовые и высокого порядка);

2) некогнитивные (социально-поведенческие и черты характера);

3) технические (см. таблицу 2.1).

Таблица 2.1 - Перечень навыков, умений, компетенций, личностных характеристик, использованных в исследовании

–  –  –

Когнитивные базовые Навыки чтения и письма Навыки счета Знание иностранных языков Когнитивные высокого порядка Способность принимать нестандартные решения, предпринимать нестандартные действия Умение решать возникающие на работе проблемы Умение планировать работу (свою и при необходимости других)

–  –  –

Социальные и поведенческие Умение работать с людьми Лидерские качества Способность работать самостоятельно Способность сотрудничать с другими Черты характера/Большая пятерка (Big Five) Добросовестность (серьезно относится к работе, трудолюбив, работает эффективно) Эмоциональная стабильность (расслаблен, устойчив к стрессу, не беспокоится и не нервничает по мелочам) Неконфликтность (легко прощает людей, внимателен, добр, вежлив) Экстравертность (разговорчив, напорист, дружелюбен, общителен) Открытость к новым идеям (оригинален, имеет много новых идей, имеет активное воображение) Технические (узкопрофессиональные, связанные с работой) Навыки, относящиеся к выполняемой работе (например, машинистка - навыки набора текста;

бухгалтер - умение вести бухгалтерский учет) Согласно данным опроса, половина предприятий заявляет о нехватке навыков у рабочих и служащих низшего звена. Практически столько же - 48,1% предприятий - недовольно объемом навыков, которыми обладают специалисты. О неудовлетворенной потребности в навыках руководителей говорят лишь 35,6% предприятий.

Набор навыков, требуемых предприятиям, несколько различается по группам работников (рисунок 2.5). Тем не менее есть одна общая черта: предприятия практически не заявляют о нехватке навыков чтения, письма, счета, а также экстравертности ни у одной из групп своих работников. Это может свидетельствовать о том, что, с одной стороны, базовыми когнитивными навыками работники обладают в полном объеме, а с другой - что открытость и общительность не являются качествами, важными для работы.

–  –  –

10,0 5,0 0,0 Источник: расчеты автора, данные ВВВРТ, 2011 Рисунок 2.5 - Недостаток конкретных навыков Профессиональные навыки руководителей в целом соответствуют требованиям предприятий. Однако этой категории работников не хватает лидерских качеств, способности принимать нестандартные решения, а также умения работать с людьми (об этом заявили 12,3, 11,8 и 10,5% предприятий соответственно). Такая ситуация настораживает, ведь перечисленные навыки - ключевые для успешной работы на руководящем посту.

Основными навыками, которых не хватает специалистам, являются: умение решать проблемы, умение планировать работу, умение работать с людьми. Кроме того, специалистам недостает профессиональных навыков, имеющих отношение к работе.

Умение принимать нестандартные решения предприятия хотят видеть в числе навыков не только руководителей, но и специалистов (об этом заявили 11,8 и 11,2% респондентов соответственно).

Другими словами, предприятия ожидают от работников среднего звена креативности, умения решать проблемы нешаблонно.

Способность специалистов и рабочих работать самостоятельно востребована несколько сильнее, чем способность к сотрудничеству.

Это свидетельствует о том, что от работников среднего и низшего звена в большей степени ожидается индивидуальная отдача, то есть личная ответственность за результаты труда.

Что касается рабочих и специалистов низшего звена, то каждое пятое предприятие обеспокоено недостаточностью добросовестного отношения к работе с их стороны. Уровнем профессиональных навыков своих рабочих недовольно 15% предприятий, что снова ставит вопрос о причинах нехватки квалификации у низшего звена работников российских предприятий.

Отметим, что компания может не указать на нехватку того или иного навыка в двух совершенно разных ситуациях. С одной стороны, в ситуации, когда такой навык развит у сотрудников в достаточной мере. С другой стороны, может быть, что такой навык просто не нужен сотрудникам компании для работы на текущей позиции.

Данное разночтение особенно актуально при интерпретации сравнения традиционных и инновационных компаний.

При прочих равных условиях, инновационные предприятия чаще, чем традиционные, сталкиваются с нехваткой навыков у всех категорий работников. Так, 38% инновационных компаний заявляют, что навыков хватает у всех категорий сотрудников, тогда как у традиционных компаний данный показатель составляет 45,2%. Доля инновационных компаний, отмечающих недостаток навыков у руководителей и специалистов, существенно выше по сравнению с аналогичным показателем традиционных предприятий (таблица 2.2).

–  –  –

Так как инновационные компании в среднем более успешны в финансовом плане, они могут позволить себе сделать ставку заработной платы для рабочих и служащих низшего звена выше рыночной, тем самым привлекая к себе самых способных и квалифицированных сотрудников в этой категории персонала. Вместе с тем инновационная компания, разрабатывая новую технологию или продукт, предъявляет спрос на нестандартные навыки специалистов и руководителей. На рынке труда может не оказаться достаточного количества руководителей и специалистов с необходимыми для инновационной деятельности навыками. Получается, фирмы будут нанимать тот персонал, что есть, параллельно заявляя о нехватке навыков, и обучать своих сотрудников нужным компетенциям.

Традиционные же компании, не имеющие возможности установить высокую заработную плату, вынуждены сообщать о неудовлетворенных потребностях в навыках по всем категориям персонала.

Далее рассмотрим, на какие конкретно навыки предъявляют спрос компании обоих типов. На рисунках 1П–3П Приложения Б более подробно показано распределение спроса на недостающие навыки по различным категориям персонала для сравнения ситуации в инновационных и традиционных компаниях. Диаграммы показывают долю компаний, которые предъявляют спрос на тот или ной навык, в числе предприятий, заявляющих о нехватке навыков. Так, инновационные предприятия в большей степени нуждаются в том, чтобы их руководители владели иностранным языком, обладали способностью принимать нестандартные решения и были открытыми к новым идеям. Для успешной работы специалистам инновационных предприятий больше, чем на традиционных предприятиях, не хватает некоторых когнитивных навыков высокого порядка (умения решать проблемы) и ряда коммуникативных навыков (способности работать самостоятельно и в группе, лидерских качеств). С точки зрения инновационных предприятий, их рабочим и служащим низшего звена в большей степени не хватает умения решать проблемы. Все востребованные навыки указывают на нестандартность задач и целей, возникающих перед сотрудниками инновационных компаний.

Перейдем к дополнительному профессиональному обучению на предприятии как основному способу решения проблемы дефицита навыков за счет средств самой компании.

Дополнительное обучение в российских компаниях После определения потребностей в навыках работодатель встает перед вопросом, как решить проблему недостаточной квалификации сотрудников. Существует два основных способа, которые могут быть как взаимозаменяемыми, так и взаимодополняющими. Первый способ - это наем на внешнем рынке труда. Однако работодатель может столкнуться с тем, что работников с нужным уровнем квалификации нет или издержки найма такого работника слишком велики для компании. Второй способ, представляющий собой особый интерес для данного исследования, - это дополнительное профессиональное обучение работников, которое финансируют фирмы.

Независимо от того, принадлежит компания к классу традиционных или инновационных, доля компаний, обучающих сотрудников, выше среди тех, которые заявляют о неудовлетворенном спросе на навыки сотрудников (таблица 2.3). Среди компаний, не заявивших о нехватке навыков, доля обучающих тоже весьма велика.

Это означает, что многие фирмы вкладывают в развитие человеческого капитала своих сотрудников даже при соответствии навыков работников требованиям компании.

 

---

Читайте:
Журнал по регистрации несчастных случаев на производстве Бланк журнал регистрации несчастных случаев Инструкция по охране труда для оператора котельной Расчеты с контрагентами v1 Смена директора в налоговой Кто устанавливает размер заработной платы председателю жск Кто решает вопросы увеличения