Критика модели человеческого капитала и ее модификации

Практическое применение модели человеческого капитала при исследовании различных аспектов миграционного перемещения рабочей силы достаточно быстро показало, что ее упрощенность слишком часто выливается в результаты, плохо соответствующие фактам из реальной жизни.

2. Wt = max (Wit),

где Wt - оплата труда мигранта в предположении, что он свободно перемещается в страну, чей рынок труда предоставит ему максимальную оплату труда;

Wit - потенциальная оплата труда индивида в стране i.

Рассмотрим процесс эволюции модели человеческого капитала и ее применения в изучении миграционных перемещений в разрезе неопределенности и неполноты информации. Теория инвестиций человеческого капитала построена на предположении о совершенном предвидении. Это означает, что у работника, принимающего решение о доходности вложений в свой человеческий капитал, нет никакой неуверенности в значении параметров модели в любой момент времени. Несмотря на то, что уже в конце 1960-х гг. многие ученые указывали на рискованность инвестиций в человеческий капитал, только в середине 1970-х гг. были предприняты первые попытки анализа неопределенности в этой сфере и ее учета в математических моделях.

Главная проблема заключается в неуверенности потенциального мигранта в отношении размеров доходов в других странах. Можно прямым образом зафиксировать в модели эту неуверенность, оперируя не детерминированным в каждый момент времени доходом, а ожидаемым доходом, т.е. умножая размер дохода на вероятность его получения.

Предположив, что вероятность получения дохода можно оценить с помощью уровня безработицы в стране, мы приблизимся к основной идее модели миграции Харриса - Тодаро [39, 27]. В этой модели число мигрантов в течение фиксированного периода t определяется как функция:

3. Mt = / (wB — wA ),

где Mt - количество мигрантов из страны А в страну В; wA - зарплата в стране А; wgt;B - ожидаемая зарплата в стране В;

/ - функция реакции.

При этом ожидаемая зарплата на новом месте зависит от вероятности тру*

доустройства p : wB = pwB (wB - зарплата в стране В), т.е. от ситуации на рынке труда. Если в принимающей стране растет уровень безработицы, то ожидаемые доходы, естественно, снизятся, и число мигрантов тоже сократится.

Один из основных выводов данной модели гласит, что даже если вероятность получить работу в другой стране мала, миграция будет иметь место, если разрыв в оплате труда достаточно высок. Эмпирическое исследование К. Бланко [12] показывает, что верно и другое утверждение: чем больше вероятность получить работу в другой стране, тем значительней будет миграционное перемещение.

В то же время, если мигрант переезжает из менее развитой страны в более развитую, можно предположить, что в стране приема мигрант может надеяться на поддержку системы социальной помощи, что снижает вероятность получения нулевого дохода. В таком случае доход мигранта в новой стране может быть представлен следующей формулой:

4. Bit = paWtt + pal it,

где Bit - доход работника мигранта в момент t в стране i;

Pj - вероятность получить работу в стране i;

Wit - потенциальная оплата труда мигранта в стране i в момент t; p2 - вероятность получить пособие по безработице в стране i, причем возможно, что 1 — p1 gt; p2;

lit - размер пособия по безработице в момент t в стране i.

Подставив новое выражение дохода в формулу (1), заметим, что для работника может быть выгодней переехать в более развитую страну и не работать там, живя на пособие, чем остаться в родной стране и получать заработную плату.

Применение новых математических методов моделирования, особенно из области теории вероятности и эконометрики, позволило значительно продвинуться в изучении процесса миграционного перемещения рабочей силы и его основополагающих элементов.

Одно из главных достижений новых моделей состоит в том, что они показали несостоятельность теории миграционного поведения, основанной на индивидуальном принятии решения. Действительно, результаты регрессионного анализа миграционных потоков не соответствуют этой теории и не могут быть использованы как оценки для структурных параметров модели человеческого капитала [33, с. 475]. Следствием этого стало усиление внимания к теориям, рассматривающим миграцию как инвестиционное решение всей семьи. Кроме того, регрессионные модели дают возможность более подробно изучать нюансы миграционных перемещений и факторов, их определяющих. Например, при изучении коэффициента конвергенции оплаты труда мигрантов и местных работников Дж. Смит подчеркивает важность возраста мигранта, что игнорируется Р. Лалондом и Р. Топелем, которые, в свою очередь, концентрируются на изменении структуры оплаты труда в зависимости от профессиональных навыков мигрантов [15, с. 1683].

Однако применение методов эконометрического анализа не всегда оправдано или дает противоречивые результаты. Исследователи зачастую приходят к различным выводам. Можно выделить две основные причины ограничения применения эконометрического инструментария в изучении миграционного перемещения рабочей силы: это, во-первых, проблема качества статистических данных и, во-вторых, методологические сложности построения регрессионных уравнений.