Заработная плата как фактор мотивационной организации труда персонала образовательного учреждения. Влияние уровня образования на заработную плату: теоретический аспект Влияет высшее образование на зарплату

08.09.2021 | Производство

Размер зарплат и доходов имеет взаимосвязь с показателем 2D:4D, отражающим уровень пренатального тестостерона (ПТ). Показатель 2D:4D определяется по соотношению длины безымянного и указательного пальца.

Результаты работы, проведенной командой исследователей ИНИИ НИУ ВШЭ - Джоном Наем, Марией Юдкевич, Максимом Брюхановым , Екатериной Кочергиной, Екатериной Орел и Сергеем Поляченко опубликованы в журнале «Economics and Human Biology».

Пальцы расскажут о материальном статусе

Предыдущие научные работы подтверждают, что многие навыки и успехи мужчин и женщин связаны с широко известным показателем 2D:4D. Однако исследование ученых из НИУ ВШЭ стало первой работой, где показана связь 2D:4D c доходами на российских данных.

Был проведен регрессионный анализ с использованием результатов 20-й волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS-HSE). Количество наблюдений в базовых регрессиях составило около 700 для мужчин и около 900 - для женщин.

Возраст испытуемых варьировался в пределах от 25 до 60 лет. У каждого из участников измерялось соотношение длинны безымянного и указательного пальцев с помощью профессиональной аппаратуры. Также респондентам задавался ряд вопросов относительно их зарплат и доходов. Исследование носило анонимный характер.

Индекс 2D:4D - соотношение длин указательного и безымянного пальцев - считается отражением уровня пренатального тестостерона - мужского гормона матери, который влияет на формирование плода во время беременности. Поскольку после рождения у человека запускается выработка собственного гормона, оценить уровень ПТ можно только по косвенным признакам. Гормон воздействует на формирование нервной системы человека и одновременно некоторых частей тела, например, пальцев рук. Таким образом, по соотношению длин указательного и безымянного пальцев можно косвенно оценить уровень тестостерона матери, действовавшего на плод во время беременности. Чем выше показатель 2D:4D (то есть, чем короче указательный палец по отношению к безымянному), тем ниже уровень ПТ.

У мужчин безымянный палец в среднем немного длиннее указательного, а у женщин - указательный длиннее безымянного.

Исследование влияния тестостерона на заработки

В то же время тема разницы в доходах современных людей является объектом пристального внимания ученых. Анализируются такие предикторы зарплаты как интеллектуальные способности, психологические и биологические факторы , отмечает Мария Юдкевич. Поэтому у исследования 2D:4D по-настоящему междисциплинарная суть.

Результаты научных работ подтверждают, что существует множество разных факторов и индивидуальных особенностей, которые влияют на успех в финансовой сфере. Это, например, упорство, уверенность в себе и наличие мотивации.

Как измеряется индекс 2D:4D

Измерение индекса 2D:4D проводится несколькими способами. В описываемом исследовании использовался электронный штангенциркуль: респондента просили положить руку на плоской поверхности ладонью вверх и распрямить пальцы. Далее интервьюер измерял длины указательного и безымянного пальцев на обеих руках (в литературе указывается, что измерение должно проводиться от центра складки между пальцем и ладонью до самой верхней точки пальца так, чтобы верхняя губа циркуля не прижимала палец) и заносил показания в специальный протокол.

Другой способ измерения, более затратный, но дающий примерно такой же уровень надёжности - сканирование ладоней респондентов и последующее измерение пальцев по фотографии. Главное преимущество, которое даёт этот метод - широкие возможности для повторных измерений. Однако в условиях массовых опросов необходимость обеспечить каждого интервьюера сканером сильно удорожает процедуру исследования.

Учиться, учиться и учиться

Есть старая шутка о том, что В. И. Ленин первоначально вовсе не планировал трижды повторять в известном призыве глагол «учиться» – просто-напросто расписывал некстати забарахлившую ручку. Однако даже если бы это было так, слова Ильича, написанные в работе «Попятное направление в русской социал-демократии» (1899 г., опубликована в 1924 г.), как раз в такой модальности весьма актуальны для… современной Германии. Учиться в школе, учиться в университете и учиться, получая последипломное образование и повышая квалификацию – таким должен стать лозунг любого жителя страны, который хотел бы получать достойную зарплату.

Последипломное образование и повышение квалификации полностью оправдывают себя. Такой вывод был сделан немецкими аналитиками на основании актуального сравнительного исследования 87 214 заработных плат сотрудников с дополнительным образованием и без него. В ходе исследования эксперты анализировали зарплаты квалифицированных специалистов, специалистов по экономике и организации промышленного производства из таких областей, как налоговый консалтинг, ремесленное производство и банковская сфера. Среди участников данного исследования были выпускники высших учебных заведений со степенями бакалавра, магистра и магистра бизнеса – MBA. Ниже мы ознакомим читателей с итогами этого исследования. Они настолько красноречивы, что не требуют комментариев.

Взаимосвязь профессии и уровня дохода

Получив высшее образование, можно в среднем рассчитывать на 36 200 евро в год. Получив дополнительную квалификацию, например, в области экономики организации промышленного производства, – степень мастера – уже на 43 260 евро. При этом разница будет составлять около 7060 евро.

Специалисты по налогам зарабатывают в среднем 31 650 евро. После прохождения курсов повышения квалификации по налоговой специализации в области экономики и организации производства их заработная плата повышается в среднем на 7740 евро, достигая 39 400 евро.

Специалист по механике в промышленной сфере зарабатывает около 28 900 евро. Получив степень мастера, он может рассчитывать уже на 38 000 евро в среднем, что составляет на 9100 евро больше.

Банковские клерки зарабатывают в среднем 41 630 евро. Уровень дохода банковского сотрудника, прошедшего курс повышения квалификации, равен в среднем 57 480 евро. Разница составляет 15 860 евро.

MBA для выпускников высших учебных заведений

К самым популярным дополнительным квалификациям относится мастер делового администрирования – квалификационная степень магистра в менеджменте (MBA).

Бакалавр со степенью MBA зарабатывает в среднем 57 520 евро в год, мастер с дополнительной квалификацией в области делового администрирования – 73 270 евро.

Бакалавры без степени MBA получают в среднем 45 875 евро, магистры – около 54 130 евро. Разница составляет около 19 140 евро.

Инвестиции в будущее

«Последипломное образование и повышение квалификации оправдывают себя не сразу. Как правило, повышение заработной платы происходит постепенно», – говорит Филипп Бирбах (Philip Bierbach), директор ведущего интернет-портала исследований в области карьеры и зарплаты Gehalt.de. Тот, кто рассчитывает на повышение зарплаты сразу же после получения дополнительного образования, может быть сильно разочарован. Так, квалификационные степени магистра в менеджменте и области экономики организации промышленного производства оправдывают себя только спустя определённый период времени. «Дополнительное образование и учёная степень в любом случае повышают ценность сотрудника на рынке труда и являются ключом, открывающим путь к позициям с повышенными заработными платами», – подчёркивает Филипп Бирбах.

В условиях перехода к инновационной экономике человеческий фактор является одним из основополагающих. Новые знания, навыки и способности приобретаются и формируются за счет участия населения в образовательном процессе и реализуются в трудовой деятельности. Этот процесс для работодателей сопровождается получением конкурентных преимуществ и прибыли, для работника — ростом заработков. Помимо экономического эффекта от образования следует отметить, что высококвалифицированная рабочая сила успешно адаптируется к технологическим, институциональным и социальным изменениям, активно включается в освоение новых знаний и навыков, быстро реагирует на достижения научно-технического прогресса и начинает внедрять их в своей повседневной практике 1 .
Образование составляет «ядро» человеческого капитала, а повышение его уровня в большинстве случаев сопровождается ростом производительности труда работника. Когда в условиях рынка цена труда стремится к равенству с предельной производительностью индивидуумов, более высокая ступень образования приводит к увеличению их доходов при прочих равных условиях 2 .
Исследование влияния образования и профессиональной подготовки на вознаграждение работников — одно из актуальных направлений в отечественной науке.
Одним из инструментов определения взаимосвязи образования и уровня доходов могут служить производственные функции, с помощью которых выявляется зависимость между величиной выпущенного продукта и используемыми факторами производства (например, функция Кобба-Дугласа, которую применяют для решения научных задач как отечественные, так и зарубежные ученые). При этом в исследованиях мы встречаемся с модификациями исходной модели, за счет включения в нее дополнительных параметров и условий. Так, в качестве факторов производства рассматриваются не только ресурсные переменные, но и параметры государственного регулирования (процентные ставки, налоговое бремя и др.) 3 . Функцию Кобба-Дугласа используют также для прогнозирования занятости (для определения желаемого уровня занятости в зависимости от объема выпущенной продукции) 4 , анализа влияния уровня образования на индивидуальные результаты деятельности сотрудников (доходы) 5 .
В связи с этим, цель данной статьи заключается в анализе зависимости между уровнем образования и заработной платой (доходами) населения на региональном уровне на основе статистических данных Госкомстата (среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, стоимость основных фондов, доля работников с различными уровнями образования). Анализ включал в себя ряд последовательных этапов: на первом — осуществлялся выбор модели и переменных. На втором исследовались территориальные особенности параметров, включенных в модель. Третий — предполагал расчет коэффициентов уравнения регрессии в разрезе регионов РФ. Заключительный этап представлял собой интерпретацию полученных результатов исследования.
В качестве метода использовался регрессионный анализ на основании расширенной функции Кобба-Дугласа 6 . Его применение имеет как преимущества, выраженные в обоснованности экономической теорией 7 , в простоте функциональной зависимости, так и трудности, связанные с выбором вида и параметров уравнения 8 .
Вместе с тем, следует отметить, что использование функции Кобба-Дугласа является своеобразным компромиссом между сложностью математических зависимостей и возможностью их использования на практике, а ограниченность функции (отсутствие в качестве одной из переменных технологического прогресса) удается преодолеть, используя модификации ее классической формы 9 . Обозначенные преимущества метода обусловили возможность его применения для достижения цели исследования.
В отличие от существующей классической формы функции Кобба-Дугласа, которая описывает взаимосвязь между произведенным продуктом и такими факторами производства как труд и капитал, в данной работе использовалась ее модификация, что обусловлено как целью исследования, так и возможностью преобразования исходной функции. В качестве зависимой переменной рассматривалась среднемесячная начисленная заработная плата населения региона, в качестве независимых — стоимость основных производственных фондов региона, доля занятых с высшим и незаконченным высшим образованием в общей численности занятых региона, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием, доля занятых со средним общим и незаконченным средним образованием.
Среднемесячная начисленная заработная плата использовалась в качестве зависимой переменной поскольку она, с одной стороны, характеризует стоимость трудовых ресурсов в зависимости от количества и качества затраченного труда и тем самым определяет вклад работника в производство продукции, с другой стороны, использование этой переменной общепринято в моделях, описывающих взаимосвязь между уровнем образования, стажем работников и вознаграждением за труд.
Вместе с тем дополнительно изучалась взаимосвязь между среднедушевыми доходами населения и вышеобозначенными независимыми переменными с целью проверки результатов, полученных в первой модели. Предполагалось, что результаты анализа зависимости между параметрами, включенными во вторую модель, где в качестве зависимой переменной выступают среднедушевые денежные доходы населения, будут сопоставимы с теми выводами, которые будут получены в результате анализа первой модели. Подобное предположение, с точки зрения автора, обусловлено тем, что доход и заработная плата соотносятся как «целое-часть», поскольку структура доходов по источникам поступления включает доходы от предпринимательской деятельности, оплату труда, социальные выплаты, доходы от собственности. Оплата труда является основным источником формирования денежных доходов населения: в 2009 г. в структуре доходов населения оплата труда в целом по РФ составляла более 40%, в Вологодской области — 52% 10 .
Параметры, включенных в модель, исследовались в территориальном разрезе (по всем регионам РФ) за период 2000–2009 гг. и использовались в расчетах в сопоставимой оценке (в ценах 2009 г.).
Анализ показал, что по величине среднемесячной начисленной заработной платы совокупность регионов страны неоднородна. Наибольшее значение на протяжении всего исследуемого периода отмечено в Ямало-Ненецком автономном округе, наименьшее — в Республике Дагестан (табл. 1).
Выявлено снижение дифференциации регионов РФ по величине среднемесячной заработной платы с 10 раз в 2000 г. до 5 — в 2009 г. Вологодская область в исследуемый период находилась на среднем по стране уровне и в 2009 г. по сравнению с 2000 г. улучшила свое положение, перейдя с 45 на 27 место (в ранжированном по убыванию признака ряду).
Российские регионы различались также и по величине среднедушевых доходов населения. Дифференциация субъектов РФ по данному показателю была существенной, но снизилась с 18 раз в 2000 г. до 8 раз в 2009 г. (табл. 2).
Лидером по величине среднедушевых доходов населения до 2007 г. был г. Москва, затем — Ненецкий автономный округ, стабильно низкую позицию на протяжении всего исследуемого периода занимала Республика Ингушетия. Вологодская область с 2003 г. ухудшила свое положение по отношению к среднему по стране уровню.
Наиболее сильно регионы РФ различались по стоимости основных производственных фондов (в 2000 г. — более чем в 300 раз), при этом к 2009 г. дифференциация не уменьшилась, а, напротив, возросла (в 2009 г. регионы РФ различались по данному показателю более чем в 400 раз) (табл. 3).
Вместе с тем, по ряду показателей (доля занятых с высшим и незаконченным высшим, доля занятых со средним специальным и начальным профессиональным образованием) дифференциация между субъектами РФ была минимальной. Так в 2000 г. по доле занятых с высшим и незаконченным высшим образованием регионы различались в 4 раза (табл. 4), в 2009 г. — в 3 раза, по удельному весу занятых со средним специальным и начальным профессиональным — в 2 и 3 раза соответственно.

Таблица 1
Дифференциация регионов РФ по величине среднемесячной начисленной заработной платы*,
в ценах 2009 г. (ранжирование по данным 2009 г.)

	2000 г.	2005 г.	2007 г.	2008 г.	2009 г.
Регионы РФ с наибольшей величиной среднемесячной заработной платы, руб.
	2587	16322	28698	37080	46481
Чукотский автономный округ	1404	13133	22287	29749	42534
	2476	14128	24440	30640	38387
Тюменская область	2006	12068	21661	27975	34773
г. Москва	931	8822	17385	24778	33358
Регионы РФ с наименьшей величиной среднемесячной заработной платы, руб.
Республика Калмыкия	344	2588	4979	7298	10849
	356	2754	5505	7386	10832
Кабардино-Балкарская Республика	330	2648	5030	7067	10777
Карачаево-Черкесская Республика	319	2623	5218	7443	10477
Республика Дагестан	273	2052	3843	5866	9125
Max/Min, раз	10	8	8	6	5

* здесь и далее расчеты максимального и минимального значения показателя по регионам РФ произведены, учитывая данные в автономных округах, а также в городах федерального значения (г. Москва, г. Санкт-Петербург)

Таблица 2
Дифференциация регионов РФ по величине среднедушевых доходов населения, в ценах 2009 г.

	2000 г.	2005 г.	2007 г.	2008 г.	2009 г.
Регионы РФ с наибольшей величиной среднедушевых доходов населения, руб.
Ненецкий автономный округ	830	12993	28164	38892	48752
г. Москва	2306	15263	26118	27742	41891
Чукотский автономный округ	1168	11408	20119	24953	35079
Ханты-Мансийский автономный округ	1932	11145	20558	26922	32263
Сахалинская область	783	7117	14415	19610	27577
Регионы РФ с наименьшей величиной среднедушевых доходов населения, руб.
Чувашская Республика	321	2445	4899	7079	9405
Ивановская область	288	2009	3977	6700	9343
Республика Марий Эл	315	2061	4347	6346	9210
Республика Калмыкия	276	1396	3131	4540	7097
Республика Ингушетия	128	1307	2787	4273	6400
Max/Min, раз	18	12	10	9	8

Источник: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/

Таблица 3
Дифференциация регионов РФ по стоимости основных фондов, в ценах 2009 г.
(ранжирование по данным 2009 г.)

	2000 г.	2005 г.	2007 г.	2008 г.	2009 г.
Регионы РФ с наибольшей стоимостью основных фондов
г. Москва	416597	3270014	6996401	12065253	15605926
Тюменская область	404012	3288113	5748892	7727589	10315779
Ханты-Мансийский автономный округ	252186	1796932	3038926	3974029	5423503
Ямало-Ненецкий автономный округ	86264	1237973	2148630	3142065	4002082
Московская область	184700	1041045	2087704	2790497	3938800
Регионы РФ с наименьшей стоимостью основных фондов
Еврейская автономная область	6220	30143	66684	81014	97290
Чукотский автономный округ	4665	16682	24470	36922	63044
Республика Алтай	4453	13279	26296	32416	44595
Республика Ингушетия	1252	13338	28155	29683	40638
Республика Тыва	5081	12042	20364	25582	36142
Max/Min, раз	333	273	344	472	432

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

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

Производственные факторы

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

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

Рис. 1.3.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

наличие трудовой и общественно полезной деятельности;

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Доход московских семей, где у каждого есть диплом вуза, на 20% выше среднего, выяснили эксперты ВШЭ. Если же в семье вообще нет взрослых с высшим образованием, ее благосостояние, напротив, на четверть ниже среднего

Высшее образование увеличивает уровень дохода семьи. К таким выводам пришли ведущие научные сотрудники Центра анализа доходов и уровня жизни ВШЭ Алина Пишняк и Дарья Попова. Результаты опубликованного 29 июля исследования «Уровень и качество жизни московских домохозяйств» показали: в семьях, где у всех взрослых есть высшее образование, доходы на 20% выше среднего уровня по Москве. Если же в семье вообще нет взрослых с высшим образованием, ее благосостояние, напротив, на четверть ниже среднего.

В России эта тенденция — зависимости благосостояния от уровня образования — начала проявляться недавно, с середины 2000-х. Связано это с тем, что в 1990-е выпускники вузов часто работали в «депрессивных» бюджетных отраслях, которые переживали наибольшие трудности, объясняет доцент департамента государственного и муниципального управления ВШЭ Павел Кудюкин.

В советское время механизм формирования зарплаты был нерыночным, а зависимость между доходом и образованием — неявной: начинающий инженер с дипломом вуза в 1970-е мог получать 120 руб. в месяц, а рабочий — 200 руб. При этом зарплаты начальника того же завода, который, скорее всего, тоже имел диплом, и университетского профессора были сопоставимы, говорит Кудюкин.

Результаты исследования ВШЭ вполне соответствуют мировым трендам: высшее образование дает прибавку к уровню дохода, говорит он.

По данным исследования «Влияние образования на уровень дохода», проведенного Министерством образования Новой Зеландии в 2011 году, люди с высшим образованием получают на $7 в час больше, чем выпускники школы. В США по сравнению с выпускниками школ выпускники вузов получают в 1,7 раза больше, обладатели магистерской степени — в 2,1 раза, докторской степени — в 3,1 раза. Это подтверждают данные опроса , проведенного Управлением экономики и статистики США в 2002 году.

«Средний уровень дохода у работников с высшим образованием в Москве на самом деле на 30% выше, чем у работников со средним специальным образованием», — говорит руководитель направления исследований рекрутингового портала Superjob Павел Лебедев. Его компания оценивает не доход семьи и количество дипломов в семье, как ВШЭ, а зависимость индивидуального уровня зарплат людей от их образования.

Вне столицы ситуация может отличаться, предполагает руководитель департамента исследований банковского сектора НАФИ Ирина Лобанова. В Москве многие компании оказывают услуги, не востребованные в других регионах: платная медицина, дополнительное образование, бизнес-тренинги, говорит она. Эта деятельность приносит высокий доход, и в ней заняты люди с высшим образованием. В то же время в ресурсодобывающих регионах (например, в Ханты-Мансийском АО или Республике Татарстан) зависимость может быть иной: там упор делается на работников производства, для которого высшее образование не нужно. У таких специалистов больше шансов найти работу и получать за нее достойную оплату, говорит Лобанова.

Сопоставимая с московской разница в доходах в зависимости от образования есть в некоторых регионах, например в Санкт-Петербурге и Нижнем Новгороде, говорит Лебедев из Superjob. В Екатеринбурге и Новосибирске разрыв еще сильнее: здесь выпускники вузов в среднем получают больше на 35-38%, чем специалисты со средним специальным образованием.

Одна из причин, почему образование не всегда определяет уровень дохода — разница в уровне бюджетных зарплат. Бюджетники федерального подчинения отстают по уровню доходов от сотрудников московских организаций, говорит Кудюкин из ВШЭ. Например, преподаватель в региональном госвузе может получать меньше, чем школьный учитель в Москве.

Впрочем, высшее образование не гарантирует защиту от бедности даже в Москве. По данным МиМ (проект «Москва и москвичи» Института гуманитарного развития мегаполиса), 8% «образованных» домохозяйств все же оказываются за чертой бедности. Согласно опросу НАФИ за май 2015 года, 1,4% россиян с высшим образованием не всегда хватает денег даже на еду.

По мнению авторов исследования ВШЭ, причина в том, что люди с высшим образованием зачастую заняты в бюджетном секторе. Это предположение подтверждают данные Росстата: средняя заработная плата российского бюджетника в апреле 2015 года составила 26 930 руб., что на 21% ниже, чем по экономике в целом — 34 377 руб.