Влияет ли образование на зарплату. Влияние уровня образования на заработную плату: теоретический аспект. Причины для смены работы могут быть разные
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).
Дает ли диплом о высшем образовании существенный прирост к зарплате?
Существует ряд теорий, в которых объясняется взаимосвязь образовательных достижений и последующих результатов выпускников на рынке труда: теория человеческого капитала (Becker, 1964; Mincer, 1989); теория сигналов и скрининга (Spence, 1973; Arrow, 1973; Stiglitz, 1975); экономическая теория конвенций и порядков обоснования ценности (Boltanski, Thevenot, 2006). Большинство этих теорий основано на предположении о положительном влиянии академической успеваемости на уровень заработной платы выпускников.
Классический постулат теории человеческого капитала заключается в следующем: образование предоставляет значимые навыки и знания, важные для рынка труда, что делает образованных работников более ценными, тем самым положительно влияя на их заработную плату (Becker, 1964; Mincer, 1989). С точки зрения теории человеческого капитала, академическая успеваемость может отражать объем человеческого капитала, накопленного во время обучения в вузе. В зависимости от способностей и усилий, прилагаемых студентом при освоении профессиональных дисциплин, учащиеся могут получить различный объем знаний и компетенций, как элементов человеческого капитала, которые можно измерить по результатам академической успеваемости. Соответственно студенты, имеющие более высокие показатели академической успеваемости (накопившие больший объем человеческого капитала), получат более высокую отдачу от человеческого капитала, выраженную в более высоком уровне заработной платы.
Согласно теории скрининга и теории сигналов, экономические агенты действуют с целью передачи сигналов, а скрининг — это механизм, с помощью которого рынки реагируют на несовершенство информации о качествах индивида (Stiglitz, 1975). Так как общая информация о навыках приносит экономическую отдачу, индивиды инвестируют время и финансовые средства, чтобы получить данную информацию и предоставить ее работодателю, что позволяет им получить ренту от своих «способностей» (Bills, 2003).
Высокая академическая успеваемость (например, «красный» диплом, высокий средний балл) выступает сигналом для работодателей о высокой производительности работников и соответственно может быть механизмом селекции наиболее способных сотрудников и приносить экономическую отдачу в виде более высокой заработной платы на рынке труда. Некоторые исследователи считают, что высшее образование не просто позволяет сортировать индивидов в группы в зависимости от их способностей и потенциальной производительности, но и дает возможность студентам прямо выявить и предоставить подтверждение своих способностей работодателям. Ведь резюме выпускников университетов позволяет включить информацию об оценках, специальности, тестах, селективности вуза. Все это выявляет способности выпускников на рынке труда (Arcidiacono et al., 2010).
Когнитивные способности (выявляемые во время обучения в вузе и измеренные на основе академической успеваемости) как элемент человеческого капитала или как сигнал приносят экономическую отдачу при выходе на рынок труда. Соответственно академическая успеваемость, отражающая эти способности, является предиктором будущей заработной платы, которая зависит от способностей выпускников и может оказывать положительное влияние на уровень заработной платы. Кроме того, часть исследователей (в области теории менеджмента) считают, что оценки и академическая успеваемость отражают не только когнитивные способности индивидов, но и мотивацию, добросовестность и другие полезные навыки, с которыми выпускники выходят на рынок труда (Roth, Clarke, 1998).
Однако некоторые теории позволяют объяснить наличие отрицательной связи между успеваемостью и заработной платой. Массовизация высшего образования может приводить к изменению стратегий как выпускников, так и работодателей. Когда диплом о высшем образовании обесценивается, значимость академической успеваемости как сигнала о производительности работников снижается. Возникает феномен инфляции оценок (grade inflation), связанный с увеличением среднего балла студентов во всем мире, соответственно разница между способными и менее способными студентами становится меньше, а роль успеваемости как сигнала снижается (Johnson, 2003).
В этих условиях студенты стремятся получить опыт работы, который станет важным сигналом на рынке труда и элементом человеческого капитала, а в условиях массового высшего образования принесет дополнительную отдачу (Апокин, Юдкевич, 2008). Кроме того, может действовать обратный эффект: студенты, имевшие опыт работы во время обучения, могут получать более высокую заработную плату после выпуска.
Однако приобретение опыта работы связано с дополнительными усилиями и временными издержками, студенты уделяют меньше внимания учебе, что может отрицательно повлиять на академическую успеваемость. Как показывают результаты зарубежных исследований, невысокая интенсивность студенческой занятости (от 12 до 20 часов в неделю) не оказывает влияния на академическую успеваемость или может в определенных условиях даже положительно на ней сказываться. При этом интенсивное совмещение учебы и работы (более 20 часов в неделю) оказывает значимое негативное влияние на успеваемость и существенно увеличивает вероятность отчисления из вуза (Ehrenberg, Sherman, 1987; Hovdhaugen, 2015).
Массовизация высшего образования приводит к тому, что важным фактором подбора сотрудников становится не столько сам факт окончания вуза, сколько его селективность. Диплом селективного вуза ценится работодателями, поскольку обучение в таком вузе предполагает серьезный механизм отбора (на входе в вуз и во время обучения): только наиболее талантливые и способные студенты успешно оканчивают эти вузы. Таким образом, селективный вуз выполняет за работодателей функцию отбора, и диплом об окончании такого вуза выступает мощным сигналом на рынке труда, порой намного более значительным, чем академическая успеваемость, что существенно снижает стимулы студентов, обучающихся в таких вузах, прикладывать усилия для достижения высоких академических результатов. При этом гетерогенность в уровне способностей среди студентов селективных вузов существенно ниже, чем среди студентов менее «качественных» вузов за счет жесткого отбора (Hershbein, 2013).
Недостаточная мотивация получать «отличные» оценки, высокие требования и незначительная гетерогенность способностей студентов могут приводить к отсутствию влияния или даже к отрицательному влиянию академической успеваемости на заработную плату выпускников ведущих вузов. Такое объяснение важно для нашей работы, так как мы рассматриваем выборку выпускников селективного вуза.
Ряд экономических и социологических теорий также могут объяснять отсутствие связи между успеваемостью и заработной платой после выпуска. Одним из возможных объяснений может выступать идея автономности сфер высшего образования и рынка труда (Boltanski, Thevenot, 2006). Можно предположить, что для высших учебных заведений и для организаций, в которых работают выпускники, характерны разные принципы оценивания, которые не связаны друг с другом и принадлежат к различным сферам. В результате в системе образования и на рынке труда вознаграждаются различные элементы человеческого капитала выпускников.
Источник: В. Рудаков, И. Чириков, С. Рощин, Д. Дрожжина. Учись, студент? Влияние успеваемости в вузе на стартовую заработную плату выпускников // Вопросы экономики, № 3, Март 2017, C. 77-102.
1Оплата труда работников сферы образования в России является серьезной проблемой уже многие годы. Проведение реформ и изменение системы оплаты труда не приводит к увеличению ее среднего уровня, и российские учителя остаются социально незащищенным слоем общества, в то время как в ведущих странах Европы профессия учителя считается одной из самых престижных и прибыльных. Ввиду низкой оплаты труда учителя вынуждены искать дополнительный источник дохода «на стороне», что зачастую приводит к уменьшению клада в основную работу. Анализ заработной платы за последние годы дает приблизительную оценку состояния образовательной сферы в России, в регионах и на местном уровне. Выявленные причины несоответствия заработной платы педагогов их реальному вкладу в работу дадут возможность предложить мероприятия по усовершенствованию системы оплаты труда работников сферы образования.
оплата труда
образовательные учреждения
педагоги
1. Официальный сайт Министерства Образования и Науки Российской Федерации [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://минобрнауки.рф (дата обращения: 01.05.2017).
2. EUROMAG. Все о Европе [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.euromag.ru/ (дата обращения: 01.05.2017).
3. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 01.05.2017).
4. Уровень инфляции в Российской Федерации [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://уровень-инфляции.рф (дата обращения: 01.05.2017).
5. Красова Е.В. Трудовой потенциал Дальнего Востока в системе экономического развития и укрепления национальной безопасности России // Национальная безопасность / Nota Bene. – 2016. – № 6. – С. 720–729.
6. Гусятникова А.Г., Медушевская И.Е. Анализ современной системы оплаты труда в муниципальном образовательном учреждении // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2015. – № 13. – С. 946–950.
7. Пэнфэй Л., Красова Е.В. Современные тенденции развития китайской системы образования // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. – 2012. – № 1. – С. 22–33.
В настоящее время заработная плата работников образовательных учреждений и бюджетной сферы в целом играет большую роль в формировании и развитии экономики государства, а также устанавливает уровень благосостояния населения. Оплата труда в большей степени оказывает влияние на производительность труда в целом, что, в свою очередь, оказывает влияние и на окончательный результат хозяйственной деятельности учреждения.
Выбранная тема актуальна сейчас, так как отражает материальное положение работников образовательных учреждений после проведения ряда реформ по повышению уровня заработной платы.
Объектом и базой исследования выбрана система оплаты труда образовательных учреждений Российской Федерации.
Цель исследования - анализ фонда оплаты труда образовательных учреждений и выявление причин отклонений в размерах оплаты труда работников сферы образования на международном, федеральном, региональном и местном уровнях, а также предложение мероприятий по усовершенствованию системы оплаты труда педагогов.
В исследовании использованы статистические данные по фонду оплаты труда в субъектах Российской Федерации, странах Европы. Анализ позволяет объективно оценить сложившуюся ситуацию в сфере образования и предложить меры по совершенствованию системы оплаты труда работников образовательных учреждений.
В ходе исследования будут предложены мероприятия по совершенствованию системы оплаты труда работников сферы образования, которые могут найти практическое применение как в конкретном образовательном учреждении, так и быть использованы на разных уровнях управления.
В социально-экономической жизни общества оплата труда играет важную роль, так как служит в качестве личного дохода основным материальным источником жизнеобеспечения работников и их семей, а также в качестве совокупного платежного спроса - одним из факторов поддержания и развития производства.
На размер оплаты труда влияют многочисленные факторы, которые можно разделить на внешние и внутренние.
К внешним факторам относятся:
Трудовое законодательство;
Государственное регулирование рынка труда;
Минимальный размер оплаты труда;
Налоговая система регулирования оплаты труда;
Экономическая и политическая обстановка в стране;
Мобильность рабочей силы.
К внутренним факторам относятся следующие позиции:
Образование работника, квалификация, опыт, наличие категории;
Финансовое положение организации (учреждения);
Дискриминация;
Дифференциация;
Оказание дополнительных платных услуг учреждения, доходы от которых могут включаться в состав фонда оплаты труда.
Согласно методике формирования система фонда оплаты труда состоит из следующих частей:
Основной фонд оплаты труда сотрудников;
Фонд компенсационных выплат;
Фонд стимулирующих выплат .
В настоящее время вопрос об уровне заработной платы работников образовательных учреждений находится в центре внимания не только в России, но и во многих странах Европы. Организация экономического сотрудничества и развития ежегодно приводит данные о годовых заработных платах учителей с не менее чем 15-летним стажем работы . Данные об уровне заработной платы в странах Европы, включая Россию, за 2016 год представлены в табл. 1.
Исходя из данных табл. 1, можно сделать вывод о том, что уровень заработной платы работника сферы образования значительно ниже, чем в ведущих странах Европы.
Из таблицы видно, что Люксембург и Германия лидируют по уровню оплаты труда педагогов. Правда, немаловажно брать в расчет не только размер зарплаты, но и количество рабочих часов. Например, в Великобритании учителя проводят в классе в среднем 684 часа в год, в то время как во Франции - 936 часов в год.
В большинстве стран Европы минимальная заработная плата для учителей в государственных школах оговаривается властями. Так, в Германии зарплату учителей устанавливают региональные органы власти, а в Испании - частично государство и муниципалитеты. В Швеции и Финляндии размер минимальной зарплаты учителей оговаривается между представителями системы образования и профсоюзами.
Таблица 1
Уровень заработной платы в странах Европы по состоянию на 01.01.2017
Размер зарплаты учителя за границей обычно зависит и от трудового стажа. Так, в Ирландии, на Кипре, в Венгрии и Австрии зарплата педагога с большим рабочим стажем (от 15 до 35 лет) может быть в два раза выше начальной зарплаты. В свою очередь самая низкая разница в зарплате опытных педагогов и новичков - всего 4 % - отмечается в Латвии.
Индивидуальные надбавки к зарплате учитель может получить за хорошие рабочие показатели, за повышение профессиональных квалификаций, участие во внешкольных мероприятиях или за обучение детей с особыми потребностями в рамках стандартного школьного класса.
Что касается неевропейских стран, например, Китай, который строит систему образования международного уровня, то основной причиной быстрого развития образования является значительный прирост инвестиций. С 2010 г. на просвещение выделяется около полутриллиона юаней, и заработные платы преподавателей ведущих китайских вузов являются вполне конкурентоспособными с вузами США и европейских стран .
В России по состоянию на 1 сентября каждого года образовательное учреждение составляет тарификационный список, в котором рассчитывается месячная заработная плата каждого педагогического работника. Любые изменения, связанные с оплатой труда (изменение нагрузки, стимулирующих выплат, повышение базового оклада и т.д.), оформляются приказом по школе и указываются в дополнительных соглашениях, которые делаются на каждого работника.
Заработная плата учителя формируется из нескольких составляющих. Должностной оклад учителей рассчитывается исходя из базового оклада (в зависимости от должности), к которому применяются повышающие коэффициенты (за квалификационную категорию, за специфику работы в учреждениях, за выслугу лет). К должностному окладу прибавляется сумма компенсационных выплат и доплат, которые устанавливаются за: совмещение профессий, вредные условия труда, проверку тетрадей, классное руководство и т.д., а также сумма стимулирующих выплат (учебные достижения учащихся, призовые места по олимпиадам, результаты ЕГЭ и ОГЭ, участие во внеурочной деятельности и т.д.). Данные выплаты устанавливаются учреждением самостоятельно на основе разработанных положений данного учреждения.
Таким образом, система оплаты труда работников образовательной сферы в России во многом сходится с европейскими стандартами, направленными на повышение уровня заработной платы по мере увеличения стажа. Однако первоначальный оклад, установленный в учреждении, чаще всего не превышает минимальный размер оплаты труда, который в свою очередь в развитых странах Европы во многом превышает российский минимум. Все это приводит к значительному отличию в уровнях оплаты труда педагогов.
Для сравнительного анализа заработной платы работников сферы образования в Российской Федерации необходимо воспользоваться открытыми статистическими данными, представленными в табл. 2 . Для сопоставления с общероссийским уровнем в качестве примера были взяты показатели Приморского края.
Таблица 2
Сравнительный анализ средней заработной платы работников сферы общего образования за 2014-2016 гг., руб.
Как видно из табл. 2, средняя заработная плата педагогического состава в Российской Федерации за последние три года практически не изменилась. За три года изменение в сторону увеличения составило 1 066 рублей, или 3,77 % при инфляции 29,65 % . В Дальневосточном Федеральном округе заработная плата увеличилась на 1 866 рублей, или 4,26 %. В Приморском крае рост заработной платы не составил даже 1 000 рублей.
В Дальневосточном Федеральном округе уровень заработной платы педагогов значительно выше федерального уровня. Такое превышение можно связать с местностью и компенсационными выплатами работникам. В Приморском крае складывается аналогичная ситуация.
Низкий уровень оплаты труда влечет за собой последствия такого рода, как нежелание педагогов предоставлять учащимся достойные знания, предпочитая этому заработок «на стороне».
Основные проблемы с реализацией системы оплаты труда сегодня заключаются в отсутствии четкого понимания работников сферы образования критериев эффективности деятельности. Необходимо исполнение принципов, изложенных в Единых рекомендациях по установлению на федеральном, региональном и местном уровнях систем оплаты труда работников государственных и муниципальных учреждений: объективность, предсказуемость, адекватность, своевременность, прозрачность.
Система стимулирования, отраженная в локальных нормативных актах, должна отображать критерии, которые не входят в основной круг обязанностей педагогов. Прежде всего, педагогов необходимо ориентировать на качество оказываемых услуг, а только потом на количество.
В настоящее время педагогов не интересует результат их основной деятельности, направленной на предоставление высокого уровня знаний учащимся, так как они предпочитают дополнительный заработок, где зачастую меньше нагрузки и более привлекательное вознаграждение. Поэтому стоит обратить внимание на повышение уровня первоначального оклада, затем на размер повышающих коэффициентов, которые позволят педагогам предоставлять достойные знания ученикам, получая достойную оплату. Аттестация педагогического состава должна проводиться согласно регламенту, так как сегодня носит скорее формальный характер, приводящий в основном к коррупции.
Но не стоит забывать, что ведущая роль в повышении заработной платы работников сферы образования отводится Правительству Российской Федерации. Именно Правительство должно устранить диспропорцию заработной платы педагогов по стране в целом. Необходимо установление максимального уровня заработной платы на федеральном, региональном и местном уровнях.
Не стоит забывать, что Россия во многом отстает от ведущих стран Европы по уровню заработной платы работников сферы образования, что делает российских учителей социально незащищенным слоем общества, причем заработная плата работников сферы образования ниже уровня средней заработной платы по стране. Наиболее результативным подходом к формированию трудового потенциала будущего является оптимальное сочетание обозначенных вариантов в той мере, в какой это диктуется особенностями развития ситуации и эффективностью государственной политики .
Для того, чтобы в России уровень заработной платы работников сферы образования приблизился к уровню ведущих европейских стран, необходимо провести следующие мероприятия :
Повысить заработную плату педагогов до уровня среднего уровня заработной платы по стране;
Ввести минимальную почасовую оплату труда педагогов;
Производить поощрительные выплаты по итогам прохождения аттестаций;
Разработать справедливые для всех работников системы стимулирующих выплат, которые будут ориентированы на улучшение результатов деятельности, а также будут разработаны коллегиально, учитывая специфику деятельности каждого учителя.
И само образовательное учреждение должно заботиться о достойном стимулировании оплаты труда своих сотрудников. Для этих целей необходимо вводить дополнительные платные услуги, за счет которых и будут производиться поощрительные и стимулирующие выплаты для сотрудников, которые были непосредственно задействованы в оказании разного рода платных услуг. Возможностью для изыскания дополнительных средств можно использовать поиск спонсоров и меценатов, за счет которых будет возможно повышение оплаты труда.
Предложенные мероприятия должны повысить эффективность системы оплаты труда в образовательных учреждениях.
Библиографическая ссылка
Безжовчева Д.О. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ РАБОТНИКОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ В РОССИИ И ДРУГИХ СТРАНАХ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2017. – № 6-2. – С. 297-300;URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=11673 (дата обращения: 30.10.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
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 |
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 |
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 |
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 |
Наличие или отсутствие руководящего статуса во многом определяет уровень зарплат на российском рынке труда. Это подтвердилось в ходе исследования связи властного статуса, квалификации, образования и доходов, проведенного аспирантом факультета социальных наук НИУ ВШЭ Ниной Коленниковой.
Сколько в стране начальников
Большая часть населения России – 80% – имеет нулевой властный статус, что означает отсутствие подчиненных и возможности влиять на принятие решений по различным рабочим процессам. Это следует из результатов анализа проведенного на данных 24 волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) НИУ ВШЭ. Численность работающих россиян, попавших в выборку, составила 5230 человек.
Властный статус имеет две ипостаси - объективную и субъективную. Субъективная активно исследуется в психологии, где в фокусе внимания особые качества и психологическая природа носителя власти (вождя, лидера, руководителя).
Социология, прежде всего, сконцентрирована на изучении объективного властного статуса. Речь идет о конкретных характеристиках, определяющих место человека в сообществе, и позволяющих располагать определенным властным ресурсом.
В рамках исследования в основу анализа властного статуса был заложен показатель административной власти, включающий такие индикаторы, как наличие подчиненных, их количество, а также принадлежность к бизнес- среде. За наличие подчиненных присваивался один балл, за количество подчиненных до пяти – ноль баллов, от 6 до 11 – один балл, от 11 до 20 – два балла, от 21 и более подчиненных – 3 балла и один дополнительный балл за то, что респондент был владельцем или совладельцем предприятия, на котором работал.
В соответствии с Международной стандартной классификацией профессий (ISCO-08), наличие до пяти подчиненных означает, что управленческая деятельность не является основной, а, следовательно, не свидетельствует о властных полномочиях.
Анализ показал, что ненулевые характеристики властного статуса присутствуют в значимом объеме во всех профессиональных группах, кроме неквалифицированных работников. При этом среди руководителей встречается нулевой властный статус (5,3%). А у пятой части начальников он не превышает одного балла – менее пяти подчиненных. И наоборот, некоторые рабочие, например, руководят бригадами, численность которых составляет более 5 человек.
Связь образования, должности и дохода
В развитых странах уровень квалификации специалистов, экономическое положение и карьерные достижения соответствуют друг другу. Это характерно и для России, но есть некоторые особенности.
В ходе исследования подтвердилось, что с понижением уровня квалификации уменьшается и вероятность руководящих полномочий. Образование также имеет значение, но связь, как выяснилось, довольно слабая. То есть, хорошее образование в России не всегда гарантирует высокое положение в профессиональной структуре и обладание властным статусом, отмечает автор исследования.
У представителей негосударственного сектора показатели властного статуса несколько выше по сравнению с теми, кто работает на государственном предприятии. Сравнивались сотрудники с одинаковым уровнем квалификации.
А вот что касается экономического положения и показателей властного статуса, то здесь обнаружилась явная связь. Подтвердилось, что фактически только наличие ненулевого властного статуса позволяет иметь зарплату выше средней в своем регионе. При анализе учитывалась региональная медиана для работающего населения. Значительный уровень дохода обусловлен максимальным властным ресурсом – 4-5 баллов (от 11 подчиненных плюс предприятие в собственности или более 20 подчиненных). Такому критерию, согласно результатам исследования, соответствуют 2,9% россиян.
Тем не менее, как показывают это и другие исследования , квалификационный статус в российском обществе также способен приносить материальную отдачу. Вероятность попасть в группы с более высоким доходом выше у тех, кто помимо высшего образования имеет еще какое-либо (курсы, аспирантура, второе и последующее высшее) и постоянно повышает свою квалификацию.
В целом получается, что и образование, и квалификация, и властный ресурс способны приносить экономическую отдачу, если они присутствуют одновременно. Но наличие руководящего статуса играет в этом приоритетную роль.
Почему карьера не в почете
Результаты исследования поднимают вопрос о мотивации специалистов. А именно – в России, по мнению автора, среди профессионалов недостаточно стремления быть руководителями. «Большинство россиян, особенно с развитым человеческим капиталом, позволяющим успешно работать на должностях профессионалов, не очень стремятся к карьерному росту», – отмечает автор исследования. Возможно, причина в перегрузках или нежелании занимать положение «между молотом и наковальней», которое характерно для руководителей среднего звена. «В итоге, даже при бóльших зарплатах, чем у профессионалов, на руководящие позиции нередко могут брать людей не с самым высоким уровнем образования», – считает исследователь.
IQ