Статья: Изменения в структуре занятости как стимул к получению высшего образования в развитых и развивающихся странах

• Нестационарность значений зависимой переменной и факторов. Значения показателей доли студентов вузов среди молодежи, ВВП на душу населения являются нестационарными по математическому ожиданию, но стационарными относительно тренда в силу проводимой фискальной и монетарной политики. Значения показателей долей занятых по уровням навыков также являются нестационарными по математическому ожиданию: тренд в динамике показателей формируется на фоне развития технологий. Значения доли государственных расходов на высшее образование в ВВП, доли расходов на НИОКР в ВВП, уровня безработицы, индекса Джини, долей импорта и экспорта в ВВП также колеблются значительно, особенно в развивающихся странах. Тем не менее будем предполагать, что политики спроса стабилизируют значения показателей в долгосрочном периоде. Таким образом, можно ожидать коинтегрированность рассматриваемых показателей, что в дальнейшем будет проверено соответствующими тестами.

• Наличие эндогенных эффектов в моделях для зависимой переменной доли студентов вузов среди молодежи и факторов, названных выше. Проблема обратной связи (reverse causality) возникает, в частности, между показателями охвата молодежи высшим образованием и ВВП на душу населения. С одной стороны, чем выше доходы населения, тем большая доля населения готова понести расходы на получение высшего образования. С другой, оплата домохозяйствами услуг вуза является компонентом ВВП, тем не менее можно предположить, что его вес в большинстве случаев довольно незначителен по сравнению с остальными компонентами расходов. Авторы [Bellemare et al., 2017] показывают, что если обратная связь довольно слабая, то оценки, игнорирующие проблему эндогенности, оказываются менее смещенными, чем IV-оценки, использующие лаг регрессора в качестве инструмента.

Стоит отметить, что проблема обратной связи, скорее всего, не возникает между зависимой переменной и показателем государственных расходов на высшее образование, поскольку последние формируются на основании плана расходов и доходов государственного бюджета в начале года и не пересматриваются значительно в зависимости от численности молодежи, принятой в вузы.

Проблема одновременности (unobserved heterogeneity) связана с изменениями во внешних и внутренних факторах, влияющих на значения зависимой переменной и регрессоров. Так, в результате спада в экономике происходит снижение ВВП на душу населения, рост уровня безработицы, а также падение доли госрасходов на высшее образование и НИОКР в ВВП с целью перераспределения расходов бюджета для проведения стимулирующей фискальной политики. Это способствует сокращению охвата молодежи высшим образованием. Изменение внешнеторговой политики способно повлиять на структуру занятости по уровням навыков, на объемы внешней торговли, изменить доходы населения и долю желающих нести расходы на получение высшего образования. Тем не менее можно предполагать, что в условиях отсутствия структурных шоков (например, кризиса, вызванного пандемией COVID-19, и т. п.) динамика факторов и зависимой переменной достаточно быстро стабилизируется в результате проведения адекватной монетарной и фискальной политики. Этот аргумент позволяет предположить возможность использовать лаги регрессоров в качестве инструментов для улучшения качества оценок коэффициентов. В [Bellemare et al., 2017] показано, что, если лаги эндогенных регрессоров являются стационарными случайными процессами, о чем говорилось ранее, допустимо их использование для получения инструментальных оценок.

На основании вышеназванных особенностей выборки уравнения регрессии оценены следующими методами.

* System GMM-оценки [Arellano, Bond, 1991; Blundell, Bond, 1998] с использованием лагов регрессоров в качестве инструментов для эндогенных факторов. Авторы [Bellemare et al., 2017] отмечают, что использование GMM для получения IV-оценок для динамических панелей позволяет получить меньшее смещение оценок коэффициентов, чем в моделях с фиксированными эффектами с использованием «идеальных», экзогенных инструментов. Стоит отметить, что в спецификации [Arellano, Bond, 1991; Blundell, Bond, 1998] учитываются различия лишь в свободных слагаемых в моделях для разных стран, тогда как коэффициенты наклона предполагаются одинаковыми.

* MG-оценки [Pesaran, Smith, 1995] с трендом, учитывающие гетерогенность углов наклона в моделях, оцениваемых для разных стран. Дополнительная проверка остатков регрессий на стационарность с использованием теста Фишера, предложенного в [Maddala, Wu, 1999], позволяет сделать вывод о наличии коинтеграции выбранных параметров.

Гипотезы исследования

1. Показатели, отражающие структуру занятости по уровням навыков, в значительной степени объясняют динамику доли молодежи, получающей высшее образование. Гипотеза воспроизводит идеи [Goldin, Katz, 1998] о том, что развитие технологий, приводящее к снижению спроса на труд работников со средним уровнем навыков и росту спроса на труд работников с высоким уровнем навыков, является основным драйвером ускоренного роста доли студентов вузов среди молодежи в конце XX -- начале XXI века.

2. Социально-экономические факторы, такие как индекс Джини, уровень безработицы, доход на душу населения, доля госрасходов на высшее образование, оказывают значимое влияние на динамику охвата молодежи высшим образованием в развивающихся странах, но реже значимы на подвыборке развитых стран. Экономика большинства развитых стран находится на границе производственных возможностей, доходы населения стабильно высокие, уровень безработицы низкий. Значения перечисленных показателей изменяются мало, так что ожидания экономических агентов относительно этих показателей неизменны, поэтому они не рассматривают их как факторы при принятии решений. В развивающихся странах обратная ситуация: правительства уделяют большое внимание повышению доходов населения, снижению безработицы, уменьшению социального расслоения, подчеркивая важность учета этих показателей при принятии экономических решений.

3. Факторы спроса на высококвалифицированный труд оказывают значимое влияние на динамику доли студентов вузов среди молодежи в развитых странах, но меньшее -- в развивающихся странах.

Можно предположить, что рынок труда развитых стран развивается более динамично, фирмы мгновенно реагируют на появление новых технологий, изменение факторов внешней торговли и инвестиций. В связи с этим экономическим агентам важно оставаться конкурентоспособными, в том числе быстро адаптироваться в образовании, новых знаниях и навыках. Напротив, в развивающихся странах инвестиции в высшее образование могут считаться способом хеджирования рисков в условиях высокой изменчивости макроэкономических условий.

4. На фоне развития технологий обнаруживается значимое структурное изменение во влиянии факторов, объясняющих динамику охвата молодежи высшим образованием в развитых и развивающихся странах. На рис. 1a и 1b можно наблюдать перелом линии тренда в динамике показателя как в развитых, так и в развивающихся странах. Вероятно, это сопряжено с изменениями в динамике занятости на рынках труда. Поляризация занятости после 2000 года, снижение темпов роста зарплатной премии за высшее образование, ставшее особенно заметным в развитых странах после 2010 года, замедляло темпы прироста доли молодежи с высшим образованием [Beadry et al., 2016; Valetta, 2016]. B развивающихся странах отмечается значительный рост занятости в профессиях, требующих высокого и среднего уровней навыков, в условиях развития сферы услуг, что также может способствовать снижению спроса на высшее образование.

Результаты

Выделяются две группы факторов, которые влияют на величину доли молодежи, получающей высшее образование, -- социальноэкономические (доля госрасходов на высшее образование, ВВП на душу населения, индекс Джини, уровень безработицы) и неценовые факторы спроса на высококвалифицированный труд (доля госрасходов на НИОКР, доля прямых иностранных инвестиций в ВВП, доля импорта и экспорта в ВВП). Оценим методом System GMM уравнения регрессии в трех спецификациях, первая из которых включает комбинацию вышеперечисленных факторов, во второй учтены только экономические факторы спроса на высококвалифицированный труд, в третьей -- только социальноэкономические факторы:

где enr_it -- доля студентов вузов в общей численности молодежи соответствующего возраста в стране i в момент t, l.enr_it -- лаг зависимой переменной (доля студентов вузов в общей численности молодежи в стране i в момент t), а -- фиксированные страновые эффекты, HM_it -- соотношение числа работников с высоким и средним уровнями навыков, h_it -- доля работников с высоким уровнем навыков в общей численности рабочей силы, m_it -- доля работников со средним уровнем навыков в общей численности рабочей силы, gexp_it -- доля государственных расходов на высшее образование в ВВП, gdp_tt -- ВВП на душу населения, rdexp_it -- доля госрасходов на НИОКР в ВВП, gini_it -- индекс Джини, imp_it -- доля импорта в ВВП, unemp_it -- уровень безработицы, fdi_it -- доля прямых иностранных инвестиций в ВВП.

Для проверки робастности получаемых результатов оценим уравнение регрессии в спецификации (4) методом MG, учитывающим гетерогенность влияния факторов на зависимую переменную в разных странах:

где t -- переменная времени, отслеживающая наличие тренда в динамике зависимой переменной.

Результаты оценивания уравнений регрессии в спецификациях (1)-(4) для развитых и развивающихся стран приведены соответственно в табл. 2 и з.

Результаты оценки регрессий свидетельствуют о значительных различиях в моделях формирования доли молодежи, получающей высшее образование, на подвыборках развитых и развивающихся стран: различаются наборы значимых регрессоров, знаки оценок коэффициентов (табл. 2, 3). Прирост доли студентов вузов среди молодежи в значительной мере зависит от доли занятых с высоким и средним уровнями навыков, однако влияние этих показателей различно для развитых и развивающихся стран. Рост доли госрасходов на высшее образование в ВВП увеличивает долю студентов вузов среди молодежи в обеих группах стран. Сравним с оценкой коэффициента, полученной методом MG, который учитывает гетерогенность влияния показателя на зависимую переменную в разных странах. Результаты свидетельствуют о том, что почти во всех развитых и развивающихся странах доля госрасходов на высшее образование является значимым детерминантом прироста доли молодежи, получающей высшее образование. Более высокий уровень безработицы создает дополнительные стимулы к получению высшего образования для повышения конкурентоспособности на рынке труда, способствует росту охвата молодежи высшим образованием. Как представляется, спрос на высшее образование в развивающихся странах в большей степени зависит от внутренних и внешних социально-экономических факторов, таких как ВВП на душу населения, индекс Джини, доля импорта и прямых иностранных инвестиций в ВВП. Этот факт можно объяснить большей стабильностью в экономиках развитых стран по сравнению с развивающимися (ожидания населения первых относительно значений основных социально-экономических показателей, условий внешней торговли предсказуемы), поэтому эти показатели не рассматриваются отдельными экономическими агентами при принятии решений.

Таблица 2

Оценки коэффициентов в уравнениях регрессии для развитых стран

^a В силу особенностей вычисления оценок коэффициентов метод чувствителен к количеству наблюдений в каждой из панелей и к количеству панелей с достаточным количеством наблюдений. По этой причине невозможно применение этого метода оценивания к некоторым спецификациям.

Примечание. Уровни значимости коэффициентов: * -- на 15-процентном уровне, ** -- на 10-процентном уровне, *** -- на 5-процентном уровне.

Отдельно следует отметить, что тест Хансена по трем спецификациям, оцененным методом System GMM, свидетельствует о невалидности инструментов и необходимости пересмотра модели. Вероятно, это может быть связано с неучетом гетерогенности наблюдений и возникновением гетероскедастичности шума в моделях. Такой результат может свидетельствовать в пользу модели, оцененной методом MG, которая не предполагает ограничений на равенство оценок коэффициентов в моделях для разных стран.

Таблица 3

Оценки коэффициентов в уравнениях регрессии для развивающихся стран