5. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ И ИСПОЛЬЗУЕМАЯ МЕТОДОЛОГИЯ

Как уже упоминалось, все наши подсчеты делались только для двух точек — 2002 г. и 2010 г. Связано это с тем, что в России дезагрегированные данные о распределении населения по возрасту, уровням полученного образования и текущей образовательной активности собираются только в рамках переписей населения.

При проведении расчетов для России мы следовали, насколько это было возможно, схеме, реализованной в межстрановом Проекте ОЭСР по человеческому капиталу [Liu, 2011]. Как и в этом Проекте, оценки производились только для «рыночной» части человеческого капитала. Иными словами, в отличие от работ Джоргенсона и Фраумени, попыток «вменить» денежную ценность той части времени, которую индивиды посвящают нерыночным видам деятельности, не предпринималось. Как и в нем, нижняя граница трудоспособного возраста задавалось равной 15, а верхняя — 64 годам. Иными словами, возраст 65 лет принимался в качестве точки безусловного прекращения трудовой активности («обнуления» рыночной стоимости человеческого капитала). В результате лица как младше 15, так и старше 65 лет в расчетах не учитывались. Как и участники Проекта ОЭСР, мы не располагали надежными данными о продолжительности рабочего времени для различных групп работников. Поэтому наши расчеты также производились по упрощенной процедуре с использованием информации об уровнях занятости, детализированных по полу, возрасту и уровням образования.

Вероятности дожития. В качестве источника при определении вероятностей дожития мы использовали базу данных Human Mortality Database (http://www.mortality.org). Как и в Проекте ОЭСР, из-за отсутствия более детализированной информации мы были вынуждены использовать одни и те же показатели для всех образовательных групп. Известно, однако, что у лиц с более высоким образованием ожидаемая продолжительность жизни выше.

Уровни занятости. В России существует два основных источника данных об уровнях занятости населения. Это, во-первых, переписи населения и, во-вторых, выборочные Обследования населения по проблемам занятости (ОНПЗ) Росстата. Мы считаем показатели, которые дают переписи населения, заниженными, так как статусы индивидов на рынке труда определяются в них по упрошенной процедуре. Более детализированная и надежная процедура используется в ОНПЗ, которые представляют собой специализированные обследования, направленные на измерение уровней экономической активности, занятости и безработицы. Поэтому в наших расчетах выбор был сделан в их пользу.

Начиная с 2009 г. номенклатура уровней образования в ОНПЗ была изменена: лица с неполным высшим образованием перестали выделяться в качестве самостоятельной категории и стали распределяться по другим группам в зависимости от имеющегося у них наиболее высокого уровня законченного образования (полная средняя школа, НПО или ссуз). Для 2010 г. мы реконструировали уровни занятости для обладателей неполного высшего образования исходя из данных за 2008 г. (последний год, когда эта группа выделялась в качестве самостоятельной). Однако мы не имели возможности пересчитать уровни занятости для тех групп, к которым они оказались «приписаны» в со-ответствиис новой образовательной номенклатурой. Поскольку же показатели занятости у лиц с неполным высшим образованием традиционно поддерживаются надостаточно низкой отметке, это предполагает, что используемые нами в расчете нескорректированные значения уровней занятости для групп с полным средним, начальным профессиональным и средним профессиональным образованием могут быть несколько заниженными.

При определении уровней занятости по данным ОНПЗ за 2010 г. мы столкнулись также с проблемой пропусков для некоторых молодежных когорт с высокими уровнями образования. Мы решали ее, вменяя этим когортам показатели уровней занятости исходя изданных ОНПЗ за 2008 г.

Показатели заработной платы. Для 2010 г. в качестве источника данных о заработной плате мы использовали Обследование заработной платы по профессиям (ОЗПП) Росстата за 2009 г., а для 2002 г. — Национальное обследование благосостояния домохозяйств и участия в социальных программах (НОБУС) за 2003 г.

ОЗПП проводятся Росстатом в октябре один раз в два года начиная с 2005 г. и содержат информацию о месячных заработках примерно 750 тыс. работников практически для всех субъектов РФ. Выборка ограничена корпоративным сектором — крупными и средними предприятиями и организациями и не включает субъекты малого предпринимательства с численностью занятых менее 15 человек. ОЗПП охватывают все важнейшие виды экономической деятельности за исключением сельского и лесного хозяйства, рыболовства, финансовой деятельности и государственного управления. Суммарная среднесписочная численность работников по всем обследуемым предприятиям составляет около 80% общей численности занятых на крупных и средних предприятиях соответствующих отраслей. В круг обследуемых работников включаются все работники списочного состава (в том числе временные и сезонные), но исключаются совместители из других предприятий и работники, занятые по договорам гражданско-правового характера; те, кто по различным причинам отработали в октябре неполное время, а также первые лица организаций.

Особенности ОЗПП могут выступать причинами как занижения, так и завышения показателей заработной платы. Так, в круг обследуемых в них секторов не входят отрасли с самой высокой оплатой — финансовые услуги и государственное управление, но это может компенсироваться тем, что в него не входит также отрасль с самой низкой оплатой — сельское хозяйство. Исключение из выборки работников, занятых неполное рабочее время, должно вести к завышению итоговых оценок, в то время как неучет доходов от вторичной занятости — к их занижению. Однако в российских условиях оба эти эффекта являются, по-видимому, малозначимыми. Так, по данным ОНПЗ, в 2010 г.

Национальное обследование благосостояния домохозяйств и участия в социальных программах было проведено Росстатом при поддержке Всемир-ного банка в мае 2003 г. Выборка включала около 45 тыс. домохозяйств и являлась представительной для 46 субъектов РФ. Оно охватывало все сектора экономики и все категории работников, занятых не только на крупных и средних, но и на малых предприятиях, а также самозанятых. В случае* НОБУС средние показатели заработной платы значительно сильнее отклонялись от официал^ых оценок, чем в случае ОЗПП. В мае 2003 г. средняя заработная плата согласно НОБУС составляла 3,7 тыс. руб. против 5,2 тыс. руб. согласно официальным оценкам, т.е. была меньше почти на треть. Возможно, главной причиной этого занижения являлся ограниченный региональный охват.

Как уже отмечалось, для получения данных о заработной плате мы использовали обследования, максимально приближенные по времени к датам проведения переписей населения. Но даже при этом синхронизация остается неполной: НОБУС проводилось примерно на полгода позже переписи 2002 г., ОЗПП — на год раньше переписи 2010 г. Чтобы обеспечить более полную синхронизацию, мы корректировали исходные данные НОБУС и ОЗПП, применяя к ним поправочные коэффициенты, учитывающие, во-первых, динамику заработной платы за то время, которое отделяло эти обследования от переписей населения, и, во-вторых, отклонения показателей, получаемых на их основе, от официально публикуемых оценок заработной платы. Значения этих коэффициентов определялись как отношение среднегодовых показателей заработной платы в 2002 и 2010 гг. по данным официальной статистики к средним уровням заработной платы по данным НОБУС и ОЗПП. В первом случае рассчитанный таким образом коэффициент оказался равен 1,1802, во втором —1,1586. Для перехода от месячных к годовым показателям скорректированные величины месячных заработков для всех групп умножались затем на 12.

Как в ОЗПП, так и в НОБУС в данных о заработной плате для некоторых небольших по численности групп обнаруживаются пропуски. Как правило, это наиболее молодые когорты (15, 16, 17, 18 лет) с наиболее высокими уровнями образования (высшим или средним профессиональным). Для восполнения таких пропусков мы использовали простейшую процедуру, вменяя этим когортам заработки наиболее близких им по возрасту когорт с соответствующими уровнями образования, по которым в ОЗПП или НОБУС имеются данные.

Уровни образования. В ОЗПП используется укрупненная классификация из семи уровней образования: высшее; неполное высшее; среднее профессиональное; начальное профессиональное; полное (общее) среднее; основное; не имеют основного. Лица с послевузовским образованием, а также не имеющие даже начального в качестве самостоятельных групп не выделяются. Классификация, используемая в НОБУС, является более дробной и включает десять категорий: послевузовское; высшее; неполное высшее;

среднее профессиональное; начальное профессиональное (на базе основной или на базе полной средней школы); полное (общее) среднее; основное; начальное; не имеют начального. Еще более детализированная классификация используется в переписях населения: послевузовское; высшее (с выделением пятилетних (специалисты), четырехлетних (бакалавры) и шестилетних (магистры) программ); неполное высшее; среднее профессиональное; начальное профессиональное (на базе основной и на базе полной средней школы); полное (общее) среднее; основное; начальное; не имеют начального; неграмотные. В целях сопоставимости данные переписей населения, а также НОБУС агрегировались нами в соответствии с тем набором уровней образования, которые выделяются в ОЗПП.

Коэффициенты зачисления. Наибольшие трудности были связаны с оценкой коэффициентов зачисления в учебные заведения того или иного уровня (enrollment rates) для отдельных возрастных когорт. Перепись населения 2002 г. содержит информацию о численности лиц разного возраста с разными уровнями образования, продолжающих обучение в учебных заведениях разного типа, — общеобразовательных школах, учреждениях НПО, ссузах, вузах. В принципе это позволяет получать оценки коэффициентов зачисления в учебные заведения всех типов для всех однолетних когорт с учетом пола и уже имеющегося у индивидов образования. (Скажем, о доле студентов ссузов среди женщин в возрасте 20 лет с аттестатами полной средней школы или о доле студентов вузов среди мужчин в возрасте 25 лет с дипломами техникумов и т.п.)

Однако для расчетов по методологии Джоргенсона — Фраумени этого недостаточно. Для того чтобы привести исходные данные к виду, позволяющему применять ее на практике, приходится делать целый ряд условных допущений. Некоторые из них были изначально приняты самими Джоргенсоном и Фраумени [Jorgenson, Fraumeni, 1989; 1992], но многие другие в случае работы с неамериканскими данными исследователям приходится вводить дополнительно [Liu, 2011]. Связано это с отсутствием для подавляющего большинства стран (в том числе развитых) статистических данных в настолько детализированной разработке, в которой они имеются для США.

Перечислим сначала наиболее общие из этих предположений.

1. Для простоты предполагается, что досрочное выбытие/отчисление обучающихся из учебных заведений любого типа (drop-outs) отсутствует. После зачисления все принятые доучиваются до конца — до получения ими соответствующих сертификатов.

2. Феномен «второгодничества» (обучения в одном и том же классе или на одном и том же курсе на протяжении двух и более лет) отсутствует.

3. Повторное обучение в учебных заведениях одного и того же типа во внимание не принимается. Это эквивалентно тому, как если бы случаи получения второго начального профессионального, второго среднего профессионального или второго высшего образования трактовались как примеры дополнительного образования взрослых. Но, как отмечалось выше, любые виды дополнительного образования (не только в учебных заведениях, но и на рабочих местах) находятся за рамками методологии Джоргенсона — Фраумени. С точки зрения алгоритма счета это означает, что, скажем, лица, получающие в настоящее время второе высшее образование, исключаются из состава студентов вузов и, следовательно, при оценке соответствующих коэффициентов зачисления не учитываются.

4. За рамками анализа остается также «возвратная» образовательная мобильность, когда лица, получившие образование более высокого уровня, поступают затем в учебные заведения более низкого уровня. Случаи подобной образовательной мобильности также могут рассматриваться в качестве примеров дополнительного образования взрослых. Операционально это означает, что, скажем, лица с дипломами вузов, проходящие в настоящее время обучение в ПТУ или ссузах, из состава обучающихся в этих учебных заведениях исключаются и при оценке соответствующих коэффициентов зачисления не учитываются.

5. Исходный расчет Джоргенсона — Фраумени по США значительно облегчался тем, что уровни образования определялись в нем количественно — по числу лет полученного индивидами образования, а не категориально—по типам учебных заведений, которые они заканчивали. К сожалению, практически во всех остальных странах (включая Россию) выделение уровней образования производится в категориальной форме, что порождает немало дополнительных технических проблем.

Во-первых, в этом случае становится невозможно говорить о какой-либо однозначной иерархии уровней образования, выстроенной строго по вертикали, — от низших ступеней к высшим. Если, например, обратиться к российскому опыту, то можно ли однозначно ответить на вопрос, какое образование выше — полное среднее или начальное профессиональное? Или даже — полное среднее или среднее профессиональное, осуществляемое на базе основного общего? Ситуация еще более осложняется тем, что большинство национальных систем образования являются многоканальными и допускают возможность существования параллельных образовательных траекторий. Российская практика дает этому множество примеров. Так, даже если признать начальное или среднее профессиональное образование более высокими ступенями обучения по сравнению с полным (общим) средним, то отсюда никак не следует, что обладатели аттестатов полной средней школы могут поступать в ссузы только после того, как предварительно пройдут полный курс обучения в ПТУ, или что они могут поступать в вузы только после того, как предварительно пройдут полный курс обучения в ссузе. Такого рода многоканальность, когда у выпускников основной школы есть возможность продолжать обучение и в полной школе, и в ПТУ, и в ссузах; у выпускников полной средней школы — и в ПТУ, и в ссузах, и в вузах; у выпускников ПТУ — и в ссузах, и в вузах и т.д., еще более размывает соотношение между различными уровнями и типами образования по критерию «ниже/выше». Следует специально подчеркнуть, что расчеты Джоргенсона — Фраумени по США не сталкивались с подобными затруднениями, поскольку использование количественного критерия (числа лет обучения) автоматически приводит к выстраиванию последовательной и однозначной иерархии: очевидно, что 18-й год обучения соответствует более высокому уровню образования, чем 17-й, 17-й — чем 16-й, и т.д.

Во-вторых, при выделении уровней образования не в количественной (как в США), а в категориальной форме возникает потребность в информации не только о распределении учащихся разного возраста с разными уровнями образования по учебным заведениям разного типа, но также и о количестве лет, остающихся им до выпуска. Нужны, к примеру, оценки не только того, какова численность студентов вузов в возрасте 20 лет с аттестатами о полном среднем образовании, но и того, сколько из них учатся на первом, втором и т.д. курсах. Поскольку же данные в настолько детализированной разработке — большая редкость, для распределения учащихся индивидов по годам обучения (классам общеобразовательной школы, курсам ссузов или вузов и т.д.) обычно используются разного рода условные приемы. (За отправной пункт в таких случаях берется нормативная продолжительность обучения в учебных заведениях того или иного типа.) Опять-таки стоит отметить, что перед Джоргенсоном и Фраумени подобной проблемы не возникало: ясно, что для достижения 18-летнего образования студенту, уже отучившемуся 17 лет, остается один год; для достижения 17-летнего образования студенту, уже отучившемуся 16 лет, — тоже один год и т.д.

На российских данных эти технические проблемы решались нами следующим образом.

1. Послевузовская подготовка в качестве особой ступени образования не выделялась из-за отсутствия представительных данных о заработной плате для лиц с академическими степенями. (Как уже упоминалось, в рамках ОЗПП такие работники объединяются в одну общую группу с работниками, имеющими высшее образование.)

2. Обучение в начальных школах не учитывалось, так как в соответствии с укрупненной классификацией, используемой в ОНПЗ и ОЗПП, лица, не имеющие даже начального образования, включаются в одну группу с лицами, у которых оно имеется.

3. Предполагалось, что после 39 лет образовательная активность индивидов полностью прекращается. Иными словами, лица 40 лет и старше, обучающиеся в учебных заведениях любого типа, в расчет не принимались. (Большинство существующих оценок, начиная с работ Джоргенсона и Фраумени, строятся с использованием аналогичного условного предположения.)

В переписях населения данные о текущей образовательной активности лиц 30 лет и старше не разбиваются по одногодичным возрастным когортам, а даются агрегированно либо для всей этой группы, как в переписи 2002 г., либо для нескольких ее подгрупп, как в переписи 2010 г. Соответствующие величины распределялись нами среди одногодичных когорт от 30 до 39 лет равными долями. (Например, если среди обладателей дипломов ссузов в возрасте старше 3(/лет 1 млн человек являлись студентами вузов, то из них 100 тыс. относились к когорте 30 лет, 100 тыс. — к когорте 31 год и т.д.) Отметим, что используемая нами процедура несколько завышает численность учащихся в возрастном интервале 30—39 лет, так как среди учащихся старше 30 лет присутствует какое-то число индивидов, принадлежащих к более старшим поколениям (чей возраст превышает отметку 39 лет). Впрочем, количественно это завышение едва ли может быть значительным.

4. Начиная с возраста 30 лет данные переписей о распределении населения по уровням образования приводятся не по одногодичным, а по пятилетним возрастным интервалам — 30—34 года, 35—39 лет и т.д. В то же время данные о распределении населения по возрасту имеются в более дробной разбивке для одногодичных когорт — 30 лет, 31 год и т.д. Распределение пятилетних групп с различными уровнями образования по одногодичным когортам производилось нами пропорционально долям этих когорт в численности соответствующих пятилетних групп (отдельно для мужчин и для женщин). (Например, если на долю мужчин в возрасте 30 лет приходится 25% общего их числа в интервале от 30 до 34 лет и если численность мужчин с высшим образованием в интервале от 30 до 34 лет составляет 5 млн, то предполагается, что количество обладателей вузовских дипломов среди мужчин в одногодичной когорте 30 лет равняется 1,25 млн (5 млн х 0,25).)

5. К сожалению, в отличие от переписи 2002 г. перепись 2010 г. дает информацию только об учебном статусе индивидов — учащиеся/неучащиеся. Данные о том, в каких учебных заведениях протекает их обучение, если они являются учащимися, при ее проведении не собирались. Для восполнения этого пробела мы реконструировали распределение учащихся разного возраста по типам учебных заведений в 2010 г. исходя из того, каким он было в 2002 г. (Например, если в 2010 г. среди мужчин в возрасте 30 лет учащимися являлись 300 тыс. и если при этом в 2002 г. учащиеся данного возраста обучались только в двух типах учебных заведений — ссузах и вузах, распределяясь между ними в пропорции 1:2, то тогда 100 тыс. мужчин будет отнесено к числу студентов ссузов и 200 тыс. — студентов вузов.)

6. Средняя продолжительность обучения в учебных заведениях разного типа задавалась следующим образом: основная школа — 2 года; полная средняя школа — 2 года; учреждения НПО — 3 года; ссузы — 3 года; вузы — 5 лет. При определении первой из этих величин мы исходили из предположения, что у лиц в возрасте 15 лет и старше обучение в основной школе может про-

текать только в двух последних классах — 8-м или 9-м. Отсюда — показатель средней продолжительности обучения, равный двум годам.

7. Исходя из показателей нормативной продолжительности обучения мы выделяли следующие комбинации получаемого индивидами в настоящее время и уже полученного ими ранее образования:

8. Наибольшие технические сложности возникли при распределении контингента учащихся по годам обучения (классам общеобразовательной школы, годам обучения в учреждениях НПО, курсам ссузов или вузов). Эта задача в зависимости от доступности данных решалась несколькими различными способами. Учащиеся основной и полной средней школы распределялись по годам обучения равными долями. Соответственно среди учащихся основной школы половина каждой возрастной когорты относилась к 8-му и половина к 9-му классам; среди учащихся полной школы половина каждой возрастной когорты — к 10-му и половина к 11-му классам. Несмотря на упрощенный характер подобной процедуры, она достаточно хорошо соответствует реальному положению вещей. Так, по данным образовательной статистики, в 2010 г. соотношение между учащимися 8-го и 9-го классов средней школы составляло 0,48/0,52, а соотношение между учащимися 10-го и 11-го классов — 0,54/0,46. Из-за отсутствия данных мы не имели возможности реконструировать распределение по годам обучения учащихся учреждений НПО. По этой причине их распределение по годам обучения (первому, второму и третьему) производилось равными долями. Напомним, что такая упрощенная процедура используется в большинстве имеющихся на сегодняшний день исследований (включая Проект по человеческому капиталу ОЭСР) для всех типов образовательных учреждений.

Распределение студентов ссузов по годам обучения реконструировалось нами с использованием относительных коэффициентов, рассчитанных на основе данных образовательной статистики о приеме, численности студентов и выпуске для учреждений среднего профессионального образования в 2010 г.

546

Для вузов численность студентов 1-го и 5-го курсов также определялась с использованием относительных коэффициентов, рассчитанных на основе данных образовательной статистики о приеме и выпуске для учреждений высшего профессионального образования в 2010 г. Нераспределенный остаток делился затем равными долями между 2, 3 и 4-м курсами.

Ценовые аспекты. Простейший способ, как от оценок номинальных запасов накопленного человеческого капитала можно перейти к оценкам его реальных запасов, связан с использованием индекса потребительских цен (ИПЦ)²⁷⁹. Поданным Росстата, за период 2002—2010 гг. кумулятивный прирост ИПЦ составил 131,58%.

Для сопоставления запасов человеческого капитала, накопленных разными странами, в литературе используется три типа оценок для паритетов покупательной способности (ППС) национальных валют: ППС для ВВП; ППС для частного потребления; ППС для фактического индивидуального потребления (с учетом цен за услуги, получаемые домохозяйствами от государства в натуральной форме). Значения этих индикаторов для разных стран, включая Россию, содержатся в базе данных ОЭСР.

В зависимости от целей исследования и характера данных любой из них может оказываться более предпочтительным. В Проекте ОЭСР по человеческому капиталу выбор был сделан в пользу ППС для частного потребления. В своих расчетах мы также использовали этот показатель. По оценкам ОЭСР, в 2002 г. для России значение ППС для частного потребления составляло 10,049132 руб./долл. США, в 2010 г. — 15,961637 руб./долл. США (http://stats.oecd. org/lndex.aspx?datasetcode=SNA_TABLE4).

Норма дисконтирования и ожидаемые темпы прироста реальной заработной платы. Оценки накопленных запасов человеческого капитала чрезвычайно чувствительны к выбору значений двух ключевых параметров, от которых зависит приведенная ценность пожизненных заработков, — нормы дисконтирования и годовых темпов ожидаемого прироста реальной заработной платы. Приведенная ценность пожизненных заработков (а значит, и величина накопленных запасов человеческого капитала) будет тем меньше, чем выше норма дисконтирования и чем ниже годовые темпы прироста реальных заработков.

Как мы уже неоднократно упоминали, первоначально в работах Джоргенсона и Фраумени по США использовалась норма дисконтирования, равная 4,58%, тогда как темп ежегодного прироста реальной заработной платы задавался равным 1,32%. Однакоследуя рекомендациям ОЭСР для межстрановых сопоставлений, в своих расчетах по России мы решили использовать в качестве нормы дисконтирования экзогенную ставку процента, равную 4% [OECD, 20016]. Для годового темпа прироста реальной заработной платы мы воспользовались прогнозной оценкой из Долгосрочного прогноза социально-экономического развития Российской Федерации до 2030 г., подготовленного Министерством экономического развития РФ, где на период 2012—2030 гг. величина этого показателя определена на уровне 5,2% [Сценарные условия..., 2012]. Отметим, что эта оценка намного ниже фактических темпов прироста реальной заработной платы, наблюдавшихся в России в 2000-е ^оды.