"Travkin Pavel Viktorovich Täiendava erialase koolituse mõju töötajate palkadele Eriala 08.00.05 - Majandus ja rahvamajanduse juhtimine ..."

- [leht 1] -

Liidumaa osariigi autonoomne haridus

kutseõppeasutus

Riiklik teadusülikool

"Majanduskeskkool" "

Käsikirjana

Travkin Pavel Viktorovitš

Erialase täiendõppe mõju

töötajate palgad

Eriala 08.00.05 - majandus ja rahva juhtimine

majandus (tööökonoomika)

TEESI

akadeemilise kraadi saamiseks

juhendaja majandusteaduste kandidaat

Dotsent S.Yu Roshchin

Moskva 2014 Sisukord Sissejuhatus

1. peatükk. Erialase täiendõppe majanduslik analüüs

1.1. Täiendav kutseõpe: mõiste ja tüübid 17

1.2. Täiendava kutseõppe mõju tööviljakusele ja palkadele teoreetilised aspektid

1.3. Ökonomeetrilised probleemid täiendava kutseõppe tasuvuse hindamisel

1.4. Uuringud täiendõppe kohta Venemaal

2. peatükk. Täiendav kutseõpe 2005 venemaa ettevõtted

2.1. Täiendava kutseõppe ulatus 2007 erinevad riigid

2.2. Kutseõppe dünaamika Venemaal

2.3. Nõudlus töötajate oskuste järele Venemaa ettevõtetelt ja täiendav erialane koolitus .......... 54

2.4. Venemaa ettevõtetes täiendava erialase koolituse ulatust mõjutavad tegurid ............ 70

2.5. Õppimise ulatus: regressioonanalüüsi tulemused ........ 75 3. peatükk. Täiendava kutseõppe mõju hindamine töötajate palgale

3.1. Lisakoolituse mõju modelleerimine töötajate töötasule

3.2. Töötajate töötasu täiendava kutseõppe ökonomeetrilise analüüsi metoodika ...

3.3. Empiirilised hinnangud täiendava kutseõppe mõju kohta Venemaa töötajate palkadele

3.3.1. Andmed ja kirjeldav analüüs

3.3.2. Lisakoolituse mõju hindamine palkadele - OLS-mudel ja erinevuste kahekordse erinevuse meetod ...... 119 3.3.3. Täiendava õppimise mõju hindamine palkadele - kvantiili regressioonimudel

3.4. Järeldused avaliku korra kohta

Bibliograafia

Rakendused

A liide

Lisa B

Lisa B

Sissejuhatus Asjakohasus Tehnoloogiline areng toob endaga kaasa muutuse töötaja pädevuste osas, mis stimuleerib teadmiste ja oskuste pidevat täiustamist kogu töökarjääri jooksul. Uues töökohas omandatakse uusi kutsetegevusega seotud teadmisi ja oskusi. Neid teadmisi saab kogenumate kolleegide vaatlemisel ja mentorluse kaudu. Samal ajal saavad ettevõtted saata oma töötajad ametlikele koolituskursustele, näiteks erikoolitustele, seminaridele jne. Tööandjad eeldavad, et tänu kursustele kohaneb töötaja kiiresti uue töökohaga ja saavutab oma maksimaalse tootlikkuse.

Lisaks koolitatakse mitte ainult uusi, vaid ka kogenud töötajaid.

Miks investeerivad ettevõtted personali koolitusse?

Tulenevalt asjaolust, et kaasaegses maailmas tehnoloogia pidevalt areneb, on tööandjad sunnitud muutuvate oludega kohanema. Kvalifitseeritud töötajate puudumise probleem on üha enam seotud mitte niivõrd tööturu tingimustega (palk, sotsiaalne pakett, eriala ja töökoha prestiiž), vaid kutseharidussüsteemi piiratud võimalustega. Selle probleemi lahendamiseks investeerivad ettevõtted raha töötajate uute teadmiste ja oskuste koolitamiseks ning seeläbi oma kvalifikatsiooni tõstmiseks.

Investeeringutasuvusena loodavad ettevõtted saada konkurentsivõimet kaupade ja teenuste turul.

Arenenud riikides (eelkõige Majanduskoostöö ja Arengu Organisatsiooni (OECD) liikmed) investeerivad tööandjad aktiivselt töötajate inimkapitali arendamisse.

Üle poole nende riikide ettevõtetest pakuvad oma töötajatele mingisugust täiendkoolitust, selgub Maailmapanga uuringust. On alust arvata, et Venemaal on olukord teistsugune. Uuringute1 kohaselt on investeeringute tase täiendõppesse Venemaal palju madalam. Erinevust saab seletada asjaoluga, et tööandjad ei näe sellistel investeeringutel mõtet, kuna nõutava kvalifikatsiooniga töötajat on lihtsam meelitada kui enda koolitust. Lisaks on Venemaal töötajate kõrge liikuvuse probleem, mille tõttu ettevõtted pole kindlad, et saavad tulevikus investeeringutasuvust. Tekib küsimus: kas investeerimine inimkapitali on kasumlik investeering Venemaale? Kas neist on ettevõtetele kasu? Või on selline investeering soovitav ainult äärmise tööstusliku vajaduse korral? Lõppude lõpuks on täiendav erialane koolitus kasulik mitte ainult ettevõttele, vaid ka töötajatele endile, kuna see suurendab nende inimkapitali. Kas koolitus suurendab tootlikkust ja seega palka? Kui töötaja koolitamisel on positiivne mõju palgatõusu näol, siis võib eeldada, et ettevõte sai positiivse efekti ka tööviljakuse kasvu näol. Lisakoolituse palgamõju kinnitamine tähendaks sellist mõju Vene töötaja: haridus, elukutse, kvalifikatsioon / toim. V. Gimpelson, R. Kapeljušnikov. Moskva: Toim. Riikliku ülikooli majanduskõrgkooli maja, 2011.

ja töötaja tööviljakuse suurenemise kohta, see tähendab töötajate inimkapitali investeerimise ja tööandja kasu hüvitamise põhjendus.

Saadud hinnangute täiendava kutseõppe mõju töötajate palkadele õigeks tõlgendamiseks ja riigipoliitika soovituste kujundamiseks analüüsime töötajate kaasamist koolitusprotsessi Venemaa ettevõtetes. Analüüsi eesmärk on saada teavet selle kohta, millised ettevõtted tegelevad töötajate koolitamisega, milliseid töötajaid koolitatakse ning milliseid oskusi ja pädevusi koolitatakse.

Nende küsimuste uurimine on oluline eeldatavate tulemuste võrreldavuse seisukohast varasemates uuringutes saadud hinnangutega.

Probleemi täpsusaste

Täiendava erihariduse tasuvuse teema on välismaal üsna populaarne. Tänapäevases majandusuuringus on täiendava erialase koolituse tasuvuse teemal väljakujunenud teadustraditsioon. Sellele teemale on pühendatud mitmeid teoseid erinevate riikide andmetest ning neis käsitletakse probleemi nii tööandja ja töötaja kui ka ühiskonna seisukohast.

Teadlased vaatavad täiendavat kutseõpet integreeritud elukestva õppe lähenemise osana ja analüüsivad täiendkoolituse mõju töötajate liikuvusele, töötuse vähendamisele, ebavõrdsuse leevendamisele majanduses, majanduskasvule ja muule. Esiteks mõjutab täiendav kutseõpe aga tööl nõutavate teadmiste ja oskuste paranemist ning sellest tulenevalt ka tööviljakuse kasvu. Tööjõu tootlikkuse tõus toob kaasa palgatõusu, kui tööandja ei taha kaotada koolitatud töötajat.

Mõelge peamistele uuringutele, mis on pühendatud selle konkreetse suhte analüüsile.

Põhitöö kuulub G. Beckerile, kes selgitas, kelle arvelt tuleks täiendavat kutseõpet rahastada, määrates investeeringutasuvuse üldisesse või spetsiifilisse inimkapitali. Seega on investeeringud konkreetsesse inimkapitali peamiselt praegusele tööandjale kasulikud (kuna töötaja saab teadmisi ja oskusi, mis on kasulikud ainult praeguses töökohas), peab tööandja sellise koolituse rahastamises osalema. Investeeringud kogu inimkapitali peab maksma töötaja ise, sest sellise koolituse eelised võivad olla ka muudes töökohtades.

Selliste autorite nagu D. Asemoglu, J. Pischke, E. Katz, E. Tsiderman jt hilisemad uuringud näitasid, et G. Beckeri oletus on vale ja paljudel tööandjatel on võimalus saada üldiste teadmiste ja oskuste väljaõppimisel renditasu erinevate töötajate arvelt. tegurid, mis põhjustavad tööturu ebatäiuslikkust, näiteks teabe asümmeetria või palkade kokkusurumise tõttu. Terves uuringusarjas (G. County, V. Groot, L. Dearden, H. Reed, J. van Rienen) kinnitatakse, et tööandja võib saada töötajate koolituselt üüri: autorid on näidanud, et tööjõu tootlikkuse tõus pärast täiendavat kutseõpet kohati kõrgem kui palkade kasv.

Tuleb märkida, et tööviljakuse mõõtmine on väga keeruline ülesanne, seetõttu on paljud teadlased keskendunud palgamuutuste analüüsimisele pärast töötaja täiendava kutseõppe läbimist. Empiirilised hinnangud lisakoolituse mõjust palkadele on esitatud A. Boothi, L. Lynchi, D. Parenti ja H. Regneri teostes.

Lisaks pakuvad teadlased, et võimekamad inimesed võivad rohkem õppida või saada rohkem koolitusi, mille tulemusel tõusevad võimekamate inimeste palgad kiiremini. Samuti võib palgatõus olla otseselt seotud nende vastajate võimete tasemega. Seega saavad teadlased lisakoolituse mõju hindadele palgakasvule hinnates hinnangu nii koolituse enda kui ka inimese võimete segase mõju kohta.

Selle endogeensuse probleemi on püütud lahendada, lisades hindamisse sobivuse või armee taseme testid. Samuti on üheks lahenduseks esimese erinevuse ökonomeetrilise mudeli või fikseeritud mõjudega metoodika kasutamine, mis võimaldab hindamisel arvestada varasemate perioodide omaduste muutustega, välistades seeläbi invariantsed mõjud, sealhulgas näiteks üksikisiku võimed, kui eeldame, et need ei muutu. analüüsitava perioodi jooksul. Seda metoodikat kasutatakse J. Weumi, O. Lazareva, M. Gerfini, A. Bassanini ja kolleegide töödes.

Kui välisteaduses on täiendava erialase koolituse küsimused populaarsed, siis Venemaal on sellel teemal piiratud arv töid. Põhimõtteliselt keskenduvad V. Gimpelsoni, I. Denisova, O. Lazareva, A. Lukyanova, S. Tsukhlo vene uuringud Venemaal toimuva täiendkoolituse ulatuse probleemidele ja ettevõtte töötajate kaasamisele sellisele koolitusele.

Vene andmetest õppimise tasuvuse kohta on uuritud väga vähe. Täiendava kutseõppe mõju palkadele on Venemaal kõige üksikasjalikumalt käsitletud O. Lazareva töös. Uurimistöö põhineb aastatel 2001-2003 saadud andmetel. ja ei käsitle jälgimatute võimete mõju õppimise tasuvusele. Empiirilised hinnangud lisakoolituse eri vormide mõju kohta palgale individuaalsete andmete põhjal on antud M. Bergeri, J. Earle'i ja K. Sabiryanova töös aastate 1994–1998 andmete põhjal. ning E. Alexandrova ja E. Kalabina töös - ühe ettevõtte töötajate andmete kohta aastateks 2003–2010. Põhjalik uuring täiendava kutseõppe mõju kohta Venemaa töötajate palgakasvule puudub tänapäevaste andmete põhjal. Praegu ei ole Venemaa palgakasvu analüüsi tulemusi pärast töötaja osalemist täiend- või ümberõppeprogrammis, kus kasutataks metoodikat, mis võtaks arvesse jälgimatute tunnuste mõju täiendkoolituse mõjule.

Venemaa täiendavate uuringute asjakohasus ja puudumine majanduskirjanduses, mis uurivad inimese täiendava kutseõppe lõpetamise järel üksikisiku võimete taseme mõju palgakasvu mõõtmisele, määrasid lõputöö teema ja eesmärgi valiku.

Eesmärk ja ülesandeid väitekirja uurimine

- & nbsp– & nbsp–

Täiendava kutseõppe mõju töötajate palgakasvule.

Uurimistöö teoreetiline alus Doktoritöö teoreetiliseks ja metoodiliseks aluseks olid kaasaegse tööökonoomika teooria sätted, kodumaiste ja välismaiste autorite tööd, mis on pühendatud täiendava kutseõppe küsimustele. Kehtib väitekirja empiiriline osa kaasaegsed meetodid ökonomeetriline analüüs, eriti regressioonianalüüsi tööriistad

- & nbsp– & nbsp–

Venemaa Riikliku Teadusülikooli kõrgema majanduskooli (RLMSHSE) majandusolukorra ja elanikkonna tervise seiret teostab Riikliku Teadusülikooli kõrgem majanduskool

ja ZAO demoskoop Põhja-Carolina ülikooli rahvastikukeskuse osalusel aastal

Chapel Hill ja Vene Teaduste Akadeemia sotsioloogia instituut. RLMS-HSE saidid:

http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms ja http://www.hse.ru/rlms. Algusjärgus nimetati seiret RLMS-iks, kuid praeguses uuringus kasutame viimast nimetust.

VVHRT uuringut viib Kõrgema Majanduskooli tööturu uuringute labor läbi alates 2009. aastast.

Täpsem teave VVVRT andmebaasi kohta on esitatud lõputöö punktis 2.3.

Alates 2002. aastast on Riiklik Teadusülikooli majanduskõrgkool Venemaa Föderatsiooni haridus- ja teadusministeeriumi nimel arendanud ja rakendanud integreeritud süsteemi turuosaliste majanduskäitumise kohta süstemaatilise teabe kogumiseks, töötlemiseks ja esitamiseks. haridusteenused - Hariduse ökonoomika seire. MEO veebisait: http://memo.hse.ru.

Ettevõtluskeskkonna ja ettevõtte tulemuslikkuse uuringuid (BEEPS) viivad ühiselt läbi Maailmapank ning Euroopa Rekonstruktsiooni- ja Arengupank. BEEPSi veebisait: http:. www.enterprisesurveys.org/Data/ExploreTopics/workforce.

2. Pakutakse välja algoritm täiendava kutseõppe mõju hindamiseks palgal, kasutades erinevuste kahekordse erinevuse meetodit, mis võimaldab, eeldades muutumatute võimete lühiajalist eeldust, et üksikisiku jälgimatute tunnuste mõju palga hinnangulisele tõusule pärast koolitust saab lahendada.

3. Empiiriliste hinnangute põhjal on tõestatud, et täiendav kutseõpe tõstab töötaja palka. Hinnang täiendava õppimise mõjule jääb positiivseks, võttes arvesse isegi indiviidi jälgimatute omaduste mõju.

4. Täiendava kutseõppe mõju palgakasvule on läbi viidud põhjalik hindamine.

Leiti, et palgatõus sõltub inimese võimete tasemest ja tööhõivesektorist ning põhihariduse tase ei mõjuta kasvu suurust statistiliselt olulisel määral.

Praktiline tähendus Selle väitekirja uurimistöö materjale kasutati järgmiselt:

- & nbsp– & nbsp–

Tulemuste heakskiitmine töö Põhisätted ning väitekirja uurimistöö tulemused esitati aruannetes järgmistel teaduslikel ja teaduslik-praktilistel konverentsidel: 1) rahvusvaheline konverents "XXI sajandi võtmepädevused: kirjaoskuse uued mõõtmed" kaasaegne inimene»(Moskva, Venemaa, 2014);

2) VII rahvusvaheline kongress-näitus "Globaalne haridus - piirideta haridus", temaatilise sessiooni "Kaasaegsete täiskasvanute kompetentsid: rahvusvahelise PIAACi uurimistöö tulemused ja hariduspoliitika uued perspektiivid" raames (Moskva, Venemaa, 2013); 3) "Üleminekud tööl ja tööturgudel" (Tampere ülikool, Tampere, Soome, 2013); 4) Venemaa teine \u200b\u200bmajanduskongress (Suzdal, Venemaa, 2013);

5) IX rahvusvaheline teaduskonverents "Venemaa piirkondade säästev areng: poliitiliste protsesside ökonoomika ja ruumilise arengu uus mudel" (Jekaterinburg, Venemaa, 2012);

6) XIII aprilli rahvusvaheline teaduskonverents "Majandusliku ja sotsiaalse arengu probleemidest" (Moskva, Venemaa, 2013);

7) XIII rahvusvaheline teaduslik-praktiline konverents avaliku sektori reformimise probleemidest "Avaliku sektori üleminek" (Peterburi, Venemaa, 2011); 8) VIII rahvusvaheline teaduslik-praktiline konverents majandusarengu probleemidest kaasaegses maailmas "Venemaa piirkondade säästev areng: inimesed ja moderniseerimine" (Jekaterinburg, Venemaa, 2011).

Doktoritöö peamised teoreetilised ja praktilised tulemused kajastuvad kuues trükises kogumahuga 7,2 lk. (autori kaastöö 7,2 lk). Neist kolm artiklit avaldati Venemaa haridus- ja teadusministeeriumi kõrgema atesteerimiskomisjoni soovitatud ajakirjades kogumahuga 2,4 lk.

Töö loogika ja struktuur Doktoritöö loogika põhineb teoreetilise ja empiirilise analüüsi kombinatsioonil täiendava kutseõppe mõju kohta töötajate palkadele ning hõlmab ka sellele probleemile pühendatud peamiste teoreetiliste ja empiiriliste uuringute ülevaadet, Venemaa tööturu andmete empiirilist analüüsi ja tulemuste arutelu. juurdepääs riikliku poliitika soovituste väljatöötamisele ettevõtetes täiendava kutseõppe toetamise valdkonnas.

Vastavalt uurimistöö loogikale on väitekiri järgmise struktuuriga.

Esimeses peatükis annab ülevaate koolituse liikidest ja sõnastab töös kasutatava mõiste "täiendav kutseõpe" definitsiooni. Lisaks käsitletakse teoreetilisi ja empiirilisi lähenemisviise täiendava kutseõppe mõju uurimisele töötajate tööviljakuse ja palkade kasvule.

Eraldi lõigus tuuakse välja ökonomeetrilised probleemid täiendkoolituse mõju hindamisel töötajate palkadele.

Teine peatükk on pühendatud täiendava erialase koolituse ulatuse uurimisele Venemaa ettevõtetes.

Ettevõtetes viiakse läbi täiendkoolituse mahu rahvusvaheline võrdlus. Analüüsitakse tööandjate nõudlust töötajate spetsiifiliste oskuste järele ja milliste oskuste arendamine on suunatud ettevõttesisesele koolitusele. Esitatakse empiiriline analüüs erinevate tegurite mõju kohta ettevõtete täiendava kutseõppe skaalale.

Kolmandas peatükis analüüsitakse täiendava kutseõppe mõju. Metoodikat on kirjeldatud. Kirjeldava statistika põhjal võrreldakse töötajaid, kes osalesid ja ei osalenud eelmisel perioodil täiend- või ümberõppeprogrammides. Töötajate erinevate alarühmade jaoks on näidatud, mil määral mõjutab täiendav kutseõpe palgakasvu, kui seda hinnata erinevaid meetodeid... Saadud tulemuste põhjal esitatakse soovitused riigipoliitikaks täiendava kutseõppe valdkonnas Venemaal.

Vahi all võtab kokku väitekirja uurimistöö tulemused ja visandab edasise uurimise suunad täiendava kutseõppe eeliste teemal.

Peatükk 1. Täiendava kutseõppe majanduslik analüüs

1.1. Täiendav kutseõpe: mõiste ja tüübid Töö ajal tekkivat täiendavat kutseõpet peetakse tavaliselt töötajate teadmiste ja oskuste loomise protsessiks pärast ametliku koolituse lõppu. Täiendav kutseõpe hõlmab erinevaid teadmiste ja oskuste omandamise vorme ja töötajaid. Selline koolitus hõlmab nii erialast arengut, mis arendab oskusi ja teadmisi töötaja praeguse spetsialiseerumise piires, kui ka ümberõppeprogramme, mis koolitavad töötajat uuel erialal.

Täiendava erialase koolituse liigid erinevad koolituse kestuse, koolitusmeetodi, rahastamisallika ja muude omaduste poolest. Enne täiendava kutseõppe tasuvuse arutelu juurde asumist tuleb kaaluda, mis on täiendkoolituse mõiste määratlemise ja mõõtmise raskus, seejärel sõnastada, mida selles lõputöö uurimises mõistame mõistega „täiendkoolitus“. Täiendava erialase koolituse vormide mitmekesisus tekitab täiendavaid raskusi koolituse mõju empiiriliseks hindamiseks. Sõltuvalt koolitustüübi valimise põhjuste kogumist võib treeningu mõju hindamine olla erinevates suundades.

Täiendava kutseõppe vormide mitmekesisuse ja paindlikkuse tõttu pole selle täielikku klassifikatsiooni võimalik anda.

Esitame ainult klassifikatsiooni vastavalt peamistele omadustele:

- & nbsp– & nbsp–

6. Vastavalt koolituse kestusele ja seda kinnitavale dokumendile (diplom, tunnistus või riiklikult tunnustatud tunnistus, sõltuvalt kestusest

- & nbsp– & nbsp–

Selline mitmekesisus toob kaasa täiendavaid raskusi koolituse mahu mõõtmisel ja seega ka selle tasuvuse hindamisel. Tagasipöördumise all mõtleme tööviljakuse muutust ja sellest tulenevalt töötaja palga muutust.

Personali koolituse mahu mõõtmine ettevõtetes on paljude koolitustüüpide ja -vormide tõttu keeruline. Lisaks saavad töötajad ja tööandjad koolituse mahtu hinnata täiesti erineval viisil. Näiteks Ameerika Ühendriikides läbi viidud uuring, mis põhineb nii ettevõtte töötajate kui ka tööandjate küsitlustel, näitab, et tööandjad hindasid personali koolitusele kulutatud aega veerandi võrra rohkem kui töötajad ise (Barron et al., 1997). See tähendab, et töötajad lihtsalt ei pidanud mõnda oskuste ja pädevuste arendamise programmi täiendava erialase koolitusena.

Vastavalt Vene Föderatsiooni valitsuse 26. juuni 1995. aasta määrusele nr 610 "Spetsialistide täiendava erialase hariduse (täiendõppe) õppeasutuse näidismääruse kinnitamise kohta".

Vastavalt sellele on koolituse tasuvuse ökonomeetrilises hindamises tulemuste kallutatus tingitud asjaolust, et koolitus toimus, ja töötaja sellest ei teata.

Samuti tuleneb koolituse ulatuse mõõtmise raskus töötajate mitteametlikust koolitusest. Näiteks töötajate mitteametliku täiendkoolituse ulatus on mõnede hinnangute kohaselt 5–7 korda suurem kui ametliku koolituse skaala (Pishke, 2005). Igal tegevusalal (tööstusharul) on oma eripära ja ka igas ettevõttes on töövoo korraldusel oma eripära. Seetõttu peab palgatud töötaja omandama teadmised ja oskused, mis on seotud konkreetse ettevõtte ja töökoha töö eripära ja tehnoloogiliste protsessidega. Reeglina omandatakse sellised pädevused mitteametlikul viisil: 1) akumuleerides tööprotsessis kogemusi (õppides-toimides); 2) kolleegide töö jälgimine (töökaaslaste õppimine jälgimise kaudu); 3) mentorlus, kui uuele töötajale määratakse kogenum töötaja, kes tegeleb koolitusega.

Sellise koolituse ulatust on peaaegu võimatu usaldusväärselt mõõta, sest ei pruugi olla isegi arvestust, mida töötaja oleks õppinud näiteks kolleege jälgides. Ühe võimaliku kutseõppe mahu mõõtmise vahendina kasutasid teadlased viimase töökoha staaži omamoodi indikaatorina konkreetses ettevõttes või tööstusharus kogunenud konkreetsetest kogemustest. Üldine staaž kajastab kogu töökogemust. Tuleb välja, et mida rohkem on inimesel kogemusi, seda rohkem on erialaseid teadmisi ja oskusi. Kuid see mitteformaalse õppimise mõõtmine ei pruugi olla täpne.

Ja kuna meil ei ole usaldusväärseid võimalusi informaalse õppe mõõtmiseks, keskendume selles uuringus ainult ametliku täiendõppe analüüsile.

Samuti märgime, et meie uuringus kaalutakse lühiajalist lisakoolitust (see tähendab vähem kui aasta), kuna 2-3-aastase või pikema perioodi jooksul ei ole võimalik mõõta koolituse tasuvust. Sel perioodil võivad tõsised muutused toimuda individuaalsetes omadustes (perekonnaseisus, motivatsioonis jne), töökoha omadustes (näiteks töökoha vahetus), välismajanduslikus olukorras (eelkõige võib finantskriis mõjutada investeerimisotsuseid) inimkapitali).

Kutseõppe täiendõppe üks olulisemaid küsimusi on selle rahastamise allikas. Kuna me ei saa garanteerida, et töötaja enda tasustatud koolitus mõjutab praeguse töökoha tootlikkust 7, kaalume oma uuringus peamiselt täiendavat kutseõpet, mida sponsoreerib tööandja. Lähtume eeldusest, et ratsionaalselt tegutsev tööandja ei rahasta täiendkoolitusi, mis pole otseselt seotud töötajate tootlikkuse tõusuga.

Arvestades kogu ülaltoodud teavet, tähendab käesolevas uuringus mõiste „täiendav kutseõpe“ selles uuringus töötaja lühiajalist ametlikku koolitust, mida rahastab tööandja, et parandada näiteks vajalikke teadmisi ja oskusi, omandab töötaja uue ameti, et oleks võimalik saada uus töökoht. Kas ta töökohta vahetab, jääb aga küsitavaks. Kuigi tema produktiivsus praeguses töökohas jääb muutumatuks.

täitmine töökohustused... Koolitus võib toimuda töötaja olemasoleva eriala piires või täiendava (seotud) eriala raames (näiteks juhtimisoskuste omandamine inseneri poolt); toimuvad kutsetegevusest lahus või ilma, töökohal või spetsialiseeritud õppeasutustes.

1.2. Täiendava kutseõppe mõju tööviljakusele ja palkadele teoreetilised aspektid Kutseõppe tasuvuse uurimise lähtepunktiks on Harry Beckeri inimkapitali teooria. Selle teooria kohaselt sõltub tööviljakus ja vastavalt ka palk töötaja inimkapitalist. Hariduse omandamiseks ning teadmiste ja oskuste omandamiseks töökohal investeerib üksikisik oma inimkapitali ja suurendab seeläbi oma tööviljakust, mille tulemusena on tööandja sunnitud maksma sellele töötajale kõrgemat palka, et ta konkurentidele üle ei läheks.

G. Becker teeb ettepaneku jagada inimkapital üldiseks ja spetsiifiliseks. Investeerimine konkreetsesse inimkapitali viib töötajate tootlikkuse suurenemiseni ainult konkreetses ettevõttes, kogu inimkapitali kasv aga tähendab teadmiste ja oskuste täiendamist, mis võivad olla kasulikud teistele tööandjatele.

Üldkoolituse läbinud töötaja suurendab tootlikkust ja kuna täiesti konkurentsivõimelisel tööturul on töötaja palk võrdne tema marginaalse tootlikkusega, ei saa ettevõtted oma investeeringuid tagasi tuua. Kui tööandja määrab madalama palga, läheb töötaja lihtsalt konkurentide juurde. Spetsiifiline inimkapital võib olla töötajale kasulik ainult selles töökohas, kus ta praegu töötab. Tegelikult sõltub otsus, kas investeerida täiendavasse kutseõppesse - tööandja või töötaja ise - sõltub otseselt sellest, kuidas töötaja suurenenud tootlikkusest saadav kasu jaotub. Üks G. Beckeri järeldusi oli, et ettevõtetel on kahjumlik investeerida töötajate kogu inimkapitali, vastavalt sellele kannavad tööandjad osa kuludest ainult töötajate konkreetse inimkapitali arendamiseks (Becker, 2003).

Praktikas ei ole kinnitust leidnud Beckeri oletus, et ettevõtted investeerivad ainult spetsiifilistesse oskustesse: keskmiselt on üle 60% koolitusest üldkoolitusel ja Euroopas jõuab see 90% -ni (OECD, 2008). Sellega seoses on teadlased välja pakkunud alternatiivsed teooriad töötajate inimkapitali investeerimiseks.

Ettevõtete üldkoolitusse investeerimise seletus on teabe asümmeetria teooria, mis põhineb eeldusel, et konkureeriv ettevõte ei ole piisavalt teadlik töötaja tegelikust tootlikkusest praegusel töökohal. Suurendades koolituse kaudu töötaja tootlikkust, saab tööandja maksta talle vähem kui tööviljakus nõuab, kompenseerides seeläbi tema koolituskulud ja isegi kasumi. Seega väheneb teabe asümmeetria tingimustes täiendava kutseõppe mõju töötajate palkadele võrreldes täiesti konkurentsivõimelise tööturuga (Katz, Ziderman, 1990; Acemoglu, Pischke, 1999).

Teine seletus ettevõtete investeeringutele töötajate kogu inimkapitali on palga kokkusurumise teooria, mis paljastab seose võimete ja kvalifikatsiooni taseme ning koolituse tasuvuse vahel.

Selle teooria kohaselt saavad ettevõtted tööturu ebatäiuslikkuse tõttu töötajatelt üüri - vahe töötaja tööviljakuse ja miinimumpalga vahel, mille juures töötaja ei püüa töökohta vahetada. Mida kõrgem on inimese võimete tase ja tema tööviljakus, seda kõrgemat üüri tööandja saab. Tööturul toimivad palgataset "altpoolt" tõstvad erinevad tegurid: kõrge miinimumpalga määra kehtestamine, ametiühingute tegevus jne. Samal ajal on palgad piiratud "ülalt", sealhulgas kvalifitseeritud spetsialistide tööjõu tootlikkuse alase teabe asümmeetria tõttu , mille tõttu ettevõtted saavad kõrgelt töötavatelt töötajatelt kõrgemat üüri, kuna nende tööviljakuse ja palga vahe on oluliselt madalam võrreldes madala kvalifikatsiooniga töötajate sama näitajaga (Acemoglu, Pischke, 1999; Almeida-Santos, Mumford, 2005).

Teine teooria, mis selgitab täiendkoolituse mõju palgakasvule, on signaaliteooria, mille kohaselt on koolitusprogrammide sertifitseerimine töötajale kasulikum kui tööandja. Koolituse sertifitseerimine vähendab arvatavasti teabe asümmeetriat, vähendades seeläbi ettevõtete stiimuleid koolitusse investeerimiseks, kuna nende rendihinnad vähenevad. Selle põhjuseks on asjaolu, et konkureerivatel tööandjatel on parem ettekujutus töötajatest, kellel on tunnistus või muu dokument, mis kinnitab teatud oskuste ja teadmiste olemasolu. Pange tähele, et koolituse sertifitseerimine suurendab täiendava kutseõppe ulatust, mida töötajad ise rahastavad ja kaasrahastavad, sest see annab täiendava signaali nende erialased pädevused (Hansson, 2008).

Töötaja, kes investeerib töötajate inimkapitali, loodab saada tootlust tööviljakuse kasvu näol. Ratsionaalse käitumise teooria ütleb, et agent (tööandja) ei tee investeeringut, kui ta ei looda seda tulevikus kompenseerida. Sellel põhinevad peaaegu kõik täiendava kutseõppe teooriad. Kuid mitmed teadlased katsetavad empiirilist kinnitust tööviljakuse kasvu kohta pärast täiendkoolituse läbimist. Ameerika teadlased kasutavad empiiriliseks kontrollimiseks kahte USA andmebaasi (Employment Opportunity Pilot Program ja The Small Business Administration Survey). Nende hinnangud näitavad, et tööviljakuse kasv on mitu korda suurem kui palgakasv ja mõlema uuringu tulemused on identsed (Barron et al., 1999).

Veel mitmes teoses võrreldakse tööviljakuse kasvu ja palgakasvu (vt lisa A tabel 1P). Suurbritannia andmeid kasutades tehtud uuring näitab, et täiendava kutseõppe mõju tööviljakusele on kaks korda suurem kui palgad (Dearden et al., 2006).

Itaalia ettevõtete täiendkoolituse andmete kohaselt ületab tööviljakuse kasv palgatõusu viis korda. Tuleb märkida, et mõnes regressioonis pole täiendkoolituse mõju palkadele isegi statistiliselt oluline, samas kui mõju tootlikkusele on kõigi spetsifikatsioonide puhul statistiliselt oluline (Counti, 2005).

Rootsi ja Prantsusmaa andmete võrdlev analüüs näitab, et koolituse järgsed töötajad tõstavad oma tootlikkust 3–3,5 korda rohkem kui palkade tõus (Ballot et al., 2006).

Tööjõu tootlikkuse mõõtmine on täis raskusi, tegelikult on see võimalik ainult väljundi mõõtmise kaudu. See lähenemisviis ei ole siiski kohaldatav paljude töötajate kategooriate puhul. Seetõttu võrdlevad teadlased alternatiivina kahe koolituse läbinud töötaja palgamuutust, kellest üks vahetab pärast lõpetamist töökohta, teine \u200b\u200bjääb eelmisele tööandjale.

Eeldatakse, et uus tööandja ei kulutanud koolitusele ja suudab töötajale maksta palka, mis on võrdne (või veidi väiksem) tema tootlikkusega.

Seega mõõdetakse uue tööandja juures töötaja palgatõusu ja mitte-mobiilse töötaja palgamuutuse vahe pärast koolituse läbimist. Sellest tulenev delta tähendab töötajate inimkapitali investeeringute võimalikku tasuvust.

OECD uuring 11 Euroopa riigist näitab, et mittetöötavate töötajate palgakasv on poole väiksem töökohta vahetavate töötajate palgakasvust (OECD, 2004).

Šveitsis on vahe 3-4 korda (Gerfin, 2004).

Suurbritannias läbi viidud uuringus on töökohta vahetanud inimeste palgatõus 7,5% versus 2,4% nende puhul, kes säilitasid töökoha (Booth, Bryan, 2002). USA andmetel näitab P. Lengermann (1999) märkimisväärset palgakasvu pärast pikaajalist koolitust, seda ka liikuva töötaja puhul (8,3 vs 4%).

Niisiis on liikuva töötaja palgakasv märgatavalt suurem, kuid selline võrdlus on võimalik ainult üldkoolituse korral. Lõppude lõpuks hindab spetsiifiliste oskuste arendamisele suunatud koolitust ainult tegelik tööandja, samas kui teised tööandjad pole sellest huvitatud. Samal ajal annab praeguse tööandja jaoks erikoolitus madalama palgatõusu kui üldine koolitus, kuna teised ettevõtted ei maksa vajalike pädevuste eest. H. Regneri uuring kinnitab, et palgakasv pärast üldõpet on kõrgem kui pärast erikoolitust (Regner, 2002).

Paljudes olukordades ei ole võimalik tööviljakuse muutust kindlaks teha ja teadlased kasutavad palgamuutust pärast täiendkoolitust (vastavalt töökoha muude täheldatud individuaalsete omaduste ja omaduste muutumist jälgides) töötajate produktiivsuse kasvu kinnitamiseks. Teadlaste peamine eeldus on, et tööandja tõstab palka alles siis, kui töötaja oskuste ja pädevuste tase tõuseb. Seega tekib väljakutse õppimise tasuvuse mõõtmiseks (Hansson, 2008).

Õpitulemusi mõjutab palju tegureid. Esiteks tegurid, mis on otseselt seotud koolituse endaga: näiteks koolituse kestus või koolitusprogrammi suund. Teiseks, töötaja individuaalsed tunnused: haridustase ja võimed, sugu, kvalifikatsioonigrupp ja tegevuse liik. Kolmandaks, töökoha tunnused: kas ettevõte on tööturul monopsonist, ettevõtte finantsseisund, tegevuse liik jne. Peatugem mitmel teguril.

Üks tegureid on seos täiendava kutseõppe ja saadud hariduse algtaseme vahel. Vaatepunkte on mitu. Esimene on see, et esmane kutseharidus annab peamiselt konkreetse inimese üldised oskused professionaalne suund või tegevuse liik, võivad need oskused olla tööl kasulikud enamikus ettevõtetes, kui lõpetaja läheb erialale tööle. Seega, kui kõik muud asjad on võrdsed, tuleks lünkade täitmiseks koolitusele saata madalama haridustasemega töötaja ja sellest tulenevalt, et tööandja saaks pärast koolitust üüri (Battu jt, 2004; Arulampalam jt, 2010).

Teine seisukoht on see, et kõrgema haridustasemega töötajate koolitamine toob tööandjale suurema hariduse tasuvuse kui vähem haritud töötajate koolitamine. Sellele lähenemisviisile on kaks seletust. Esiteks on palga kokkusurumise teooria kohaselt haritumad isikud kõrgema kvalifikatsiooni ja suurema tööviljakusega, mis koos madalama palgaga “ülalt” võimaldab tööandjal saada kõrgemat üüri (Evertsson, 2004). Teiseks on saadud haridus signaal indiviidi võimete taseme kohta. Vastavalt võimekamate inimeste koolitamisele võidab ettevõte kõige rohkem tööviljakust (Bassanini et al., 2005).

Nagu juba näidatud, on saadud haridustase otseselt seotud indiviidi võimete tasemega. Paljudes teemadele pühendatud töödes on põhiküsimuseks üksikisiku võimete taseme ja täiendava kutseõppe tasuvuse suhe. Suhtel on mitu aspekti. Mitmed uuringud kinnitavad, et lisakoolituse mõju tootlikkusele ja palkadele on kõige eredamate töötajate seas suurim (Dearden et al., 2006;

Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1999 jt). Järgmine aspekt on see, et kuna tootlus on kõrge, saadavad ettevõtted, kui kõik muud asjad on võrdsed, koolitusele kõige säravamad töötajad, suurendades seeläbi palgalõhet kõige vähem võimekate ja vähem motiveeritud kolleegide ees (Lengermann, 1999).

Kuid see vajab selgitamist, mida teadlased täpselt mõõdavad: kas täiendkoolituse tasuvus või töötaja võimete tasuvus? Töötaja võimete kõrge tase võib avalduda mitte ainult tööprotsessis, vaid ka õppimisprotsessis: ta kulutab vähem aega koolitusele või omandab rohkem teadmisi ja oskusi, saades seeläbi koolituselt suurema tulu. Samal ajal on üksikisiku võimetel nagu paljudel muudel teguritel (perekond ja sõprussuhted, motivatsioon jne) otsene mõju töö produktiivsusele (ja seega ka palgatasemele) ning programmides osalemise tõenäosusele. õppimine. Kuid samal ajal viitavad võimete tase, motivatsioon, seosed jälgimatutele omadustele, kuna neid on peaaegu võimatu mõõta. Puudub test, mis suudaks usaldusväärselt näidata võimete taset või määrata inimese tegeliku motivatsiooni. Selgub, et töötaja võimed mõjutavad koolituse tasuvuse hindamist. Seega, kui seda hüpoteesi Prantsusmaalt saadud andmete põhjal empiiriliselt testiti, jõudsid teadlased järeldusele, et kui tööandjad kontrollivad töötajate valimist koolitusprogrammideks, langeb täiendkoolituse läbimise mõju peaaegu nullini (Goux, Maurin, 2000).

Valiku mõju koolitusprogrammidele on väga oluline tegur, mis mõjutab täiendava kutseõppe mõju tööviljakusele ja töötajate palkadele. Väikese hulga töötajate koolitamisega saab tööandja endale lubada valida andekamad ja ka töötajad, kelle koolitus annab suurima efekti. Seega, mida suurem on koolitusel osalevate töötajate osakaal, seda raskem on tööandjal välja valida koolitusele kõige sobivamad ja vastupidi. Seetõttu võib sellistes tingimustes väheneda ka täiendava kutseõppe mõju (Bassanini et al., 2005). Samal ajal võib täheldada ettevõtete valiku mõju. Niisiis, kui kõik asjad on võrdsed, on rahaliselt edukad, kasvavad ettevõtted, kes investeerivad suurema tõenäosusega töötajate koolitusse.

Kuid need ettevõtted saavad oma finantssuutlikkuse tõttu endale lubada palgata kvalifitseeritumaid ja võimekamaid töötajaid, kes saavad, nagu eespool kirjeldatud, koolituselt suuremat tulu kui nende vähem võimekad kolleegid (Hansson, 2005). Võib arvata, et mida suurem on riigis täiendava kutseõppe maht, seda vähem mõjutab koolituse mõju tööviljakuse ja palgakasv. Siiski tuleb märkida, et pole ühtegi sellist uurijat, kes saaks usaldusväärset empiirilist kinnitust õppesuuruse ja õppimise mõju vahelise seose kohta. Samal ajal ei saa eitada võimalust, et valikuefekt võib mõjutada lisakoolituse tasuvust.

Siirdudes muude tegurite mõju kirjeldamisele, tuleks üksikasjalikumalt peatuda teabe asümmeetrial tööturul. Nagu juba mainitud, nõustuvad teadlased, et kutseõppel on positiivne mõju töötajate produktiivsusele. Mõju palkadele sõltub aga tööturu ebatäiuslikkusest, see tähendab vastusest küsimusele, millist üüri saab tööandja lubada koolitatud töötajalt küsida, kuna teised tööandjad ei tea töötaja võimetest midagi.

Teabe asümmeetria mõju õppimise tasuvusele kinnitab uuring, milles hinnati tavalise ja tõestatud õppe tasuvuse erinevusi (see tähendab koolitusprogrammi, milles osalemist kinnitab vastav tunnistus, diplom või muu dokument).

Põhiharidus toimib signaalina väljaõppinud töötaja teatud oskuste kohta. Sellise signaaliga töötaja kutsekvalifikatsioon muutub teistele tööandjatele arusaadavamaks. Sellest tulenevalt on ettevõte sunnitud tõestama palku kõrgemale (vähendades üüri) võrreldes sertifitseerimata koolitusega, nii et koolitatud töötajat ei salata ja ettevõte ei kaota kogu oma investeeringut sellesse töötajasse (Hansson, 2008).

Lisaks haridustaseme ja võimete erinevustele uurisid teadlased, kas soolised erinevused mõjutavad täiendava kutsehariduse tasuvuse väärtust. On viiteid sellele, et üldiselt saadavad tööandjad naisi koolitusele vähem tõenäoliselt (Leuven, Oosterbeek 1999). Teadlased jõuavad ka järeldusele, et täiendava hariduse mõju naiste palkadele on veidi madalam kui meeste omal (Evertsson, 2004; Regner, 2002; OECD, 2004).

Muuhulgas tuleks meeles pidada, et tööandjad, kes otsustavad investeerida töötajate inimkapitali, võivad riskida investeeringute kaotamisega. Kuna töötaja saab pärast koolitust tegutseda oportunistlikult ja ettevõttest lahkuda. Hoolimata asjaolust, et häiriv liikuvus ei mõjuta otseselt töötajate tootlikkuse muutust pärast koolitust, see küsimus väga oluline seoses tööalase täiendõppe eeliste arutamisega.

Töökoha vahetamise põhjused võivad olla erinevad:

konkureeriv ettevõte pakkus paremaid tingimusi või otsustas töötaja muutuda majanduslikult passiivseks. See vähendab ettevõtete stiimuleid rahastada töötajate koolitusprogramme. Kui teine \u200b\u200bvõimalus on võimalik, kuid jääb praeguse uuringu raamidest välja, siis peatume esimesel stsenaariumil üksikasjalikumalt.

Millised stiimulid motiveerivad töötajat pärast koolitust ettevõttest lahkuma, on üsna selge. Beckeri teooria põhjal ei saa ettevõte pärast koolitust töötajale palka maksta vastavalt tema tööviljakusele, kuna tööandja peab hüvitama tema koolituskulud. Kui konkureerivad ettevõtted, kellel ei olnud koolituskulusid, võivad endale lubada kõrgemat palka. Veelgi enam, võttes arvesse, et uuringute kohaselt toimub töötajate palga kõige kiirem suhteline tõus keskmise liikuvuse ajal (Lukyanova, 2009).

Palju huvitavam on see, mis paneb töötaja jääma.

Mõjutavaid tegureid on korraga mitu. Esiteks on paljudes riikides seadusega seadusega lubatud sõlmida töötajaga õpipoisiõppe lepingud, mis kohustavad töötajat hüvitama tööandja kantud koolituskulud. Teiseks, informatsiooni asümmeetria, kui uus tööandja ei tea tegelikult töötaja teadmiste ja oskuste tasemest midagi. Seetõttu ei saa ta pakkuda palka vastavalt töötaja kutsekvalifikatsioonile. Kolmandaks valitakse ettevõtetes, kus viiakse läbi töötajate valikulist koolitust, kui muud asjad on võrdsed, võimekamad, sest nagu juba eespool mainitud, on nende tootlus suurem. Vastavalt saab töötaja aru, et ta on juhtkonna juures spetsiaalsel kontol. Neljandaks, täiendav erialane koolitus võib olla lisaks olemasolevatele kompetentsidele ka teadmiste ja oskuste arendamine muudel erialadel, mis on vajalikud ettevõttesiseseks edutamiseks.

Kahjuks ei ole mobiilsuse taastumise osas palju uuritud, võrreldes palkade ja tootlikkuse tasuvusega. See on seotud koolituse ulatuse ja fookuse mõõtmise keerukusega ning asjaoluga, et otsus ettevõtete vahelise liikuvuse kohta tehakse paljude, sageli tööturust sõltumatute tegurite põhjal.

Teadlased jõuavad erinevatele järeldustele selle kohta, kuidas koolitusprogrammide kättesaadavus ettevõttes mõjutab töötajate voolavust.

D. Vanem tõestab oma töös, et koolitus vähendab töötaja häiritud liikuvuse tõenäosust (Parent, 1999).

Samale järeldusele jõuavad ka teised uurijad (Loewenstein, Spletzer, 1999). Sooliste erinevuste mõju hindamine liikumisvõimelisusele näitab, et pärast koolitust jäävad naised ettevõttes sagedamini kui mehed (Lynch, 1991; Melero, 2004).

Selle lõigu lõpetame, tuues välja peamised väljakutsed kutseõppe tasuvuse mõõtmisel. See on esiteks koolituse skaala mõõtmise keerukus, mis toob kaasa raskusi kontrollrühma valimisel treeningu mõju arvutamiseks. Teiseks on tööviljakuse kasv pärast töötaja koolituse läbimist mitu korda suurem kui palgakasv. See varasemate uuringute järeldus viitab sellele, et tööandjal on võimalik tööviljakuse ja palga erinevuse tõttu saada väljaõppinud töötajalt üüri. Kolmandaks, võime mõju koolitusele valimise tõenäosusele ja täiendava kutseõppe mõju mõõtmine palgale. Kuidas teadlased täiendava kutseõppe mõju palgale hindamisel mitmesugustest raskustest, sealhulgas võimekuse mõjust üle saada, räägitakse järgmises osas.

1.3. Erialase täiendkoolituse tasuvuse hindamise ökonomeetrilised probleemid Teadlased, kes analüüsivad täiendava kutseõppe mõju palkadele, seisavad silmitsi paljude raskustega. Selliste probleemide hulka kuuluvad: 1) töötajate osalemise täiendõppe programmides mõõtmise raskus; 2) koolitustüüpide mitmekesisus, mis raskendab tulude mõõtmist; 3) treeningu mõju mõju kestuse määramine; 4) võime mõju õppimise mõju mõõtmisele. Selles osas peatume üksikasjalikumalt meetoditel, mida majanduskirjanduses viimase probleemi lahendamiseks kasutatakse. Kuna täiendõppe mõju mõõtmiseks on võtmetähtsusega mõju koolitusprogrammides osalemise töötajate valikule ja ise valimisele.

Alustame kõige levinumast hindamismeetodist, vähimruutude meetodist (OLS). OLS-i mudelis hinnatakse Mintzeri palgavõrrandit, lisades mannekeeni, mis tähistab koolituse edenemist. See lähenemine võimaldab teil kontrollida kõiki andmetes saadaolevaid töötajate individuaalseid omadusi, samuti töökohtade omadusi (Lynch, 1992; Veum, 1997; Parent, 1999; Goux, Maurin, 2000; Lazareva, 2006; Tan jt, 2007 ja paljusid teisi. ). Euroopa riikide väikseim ruuttöötajate tunnipalkade kasv on vahemikus 3,7 kuni 21,6%. Pealegi märgivad autorid, et kõige kõrgemad hinnangud leiti riikides, kus personali lisakoolituse protsessis osales kõige vähem, näiteks Kreekas ja Portugalis (Bassanini et al., 2005). Kuna OLS-i mudel eeldab erinevatesse alarühmadesse kuuluvate isikute jaoks sama tasuvuse taset, ei võimalda see mudel jälgida jälgimatute tunnuste mõju mõju.

Märkamatute muutujate, näiteks võime, motivatsiooni jms mõju probleemi lahendamiseks kasutab kirjandus fikseeritud efektidega regressioone (Veum, 1997; Booth, Bryan, 2002; Loewenstein, Spletzer, 1998; Loewenstein, Spletzer, 1999;

Lazarev, 2006). Eeldatakse, et sellised omadused ei muutu aja jooksul palju ja täpsustatud metoodika võimaldab teil nende mõju lõplikule hinnangule eemaldada. Selle metoodika jaoks on vaja paneeliandmeid mitme perioodi kohta, mis võib kohandamise kasutamist raskendada. Samuti märgivad teadlased puudusena, et pika perioodi jooksul jäävad muutumatuks väga vähesed omadused, see tähendab, et katse neid kontrollida võib põhjustada hinnangute kallutatust. Kirjeldatud analüüsimeetodiga saadud hinnangud on traditsiooniliselt madalamad võrreldes OLS-mudeli hinnanguga. A. Bassanini ja tema kolleegide uuring, mis on pühendatud kutseõppe ulatuslikule analüüsile Euroopas, annab hinnangud koolituse mõjust palkadele, mis saadi fikseeritud mõjuga regressiooni abil. Tulemused ulatuvad nullilähedasest tootlusest Prantsusmaal kuni 10% palgatõusuni Portugalis. Teadlased märgivad, et tagasipöördumine Portugalis võib olla suurem tänu sellele, et seal koolitatakse vähem töötajaid ning tööandjad saavad valida töötaja, kes toob suurimat tulu (Bassanini et al., 2005).

Alternatiivne viis jälgimatute tunnuste mõju käsitlemiseks on erinevuste erinevuste meetod.

Selle metoodika abil hindamise läbiviimisel jagavad teadlased vaadeldud vastajad katserühma (need, kes on koolitatud) ja kontrollrühma (sõltuvalt teadlaste valikust: need võivad olla kõik teised vastajad või need, kellel on koolitatutega kõige sarnasemad omadused). Nende kahe koolitusele eelnenud rühma võrdlus annab lisakoolituse netomõju palgakasvule (Ashenfelter, Card, 1985; Fitzenbergerz, Prey, 2000; Gerfin, 2004;

Bergemann jt, 2009; Travkin, 2013).

Instrumentaalsete muutujate kasutamine annab võimaluse võidelda koolitusprogrammide valiku juhuslikkuse vastu ja on levinud meetod, mida kasutatakse koolituse mõju hindamiseks palgale (Parent, 1999; Abadie jt, 2002). Selle meetodi peamine raskus seisneb instrumentaalse muutuja valimises, mis ei tohiks olla korrelatsioonis mudeli juhuslike vigadega, kuid peaks samal ajal avaldama otsest mõju koolitusprogrammis osalemise tõenäosusele. Seega kasutatakse L. Rotari töös täiendava kutseõppe kohta Sloveenias tööriistana piirkondlikku näivmuutujat. Mõnes Sloveenia piirkonnas on koolitusprogrammides osalenute osakaal palju suurem kui teistes piirkondades (Rotar, 2012).

Hinnangute saamiseks erineva võimekusega töötajate rühmade täiendava kutseõppe tasuvuse kohta kasutatakse kvantregressioonimeetodit, mis jagab üksikisikud rühmadesse jälgimatute tunnuste mõju astme järgi, võttes arvesse kõiki täheldatud selgitavaid muutujaid (Abadie at al., 2002; Arulampalam et al., 2004 ). Tuletame meelde, et võimekust, motivatsiooni, pühendumust, seoseid ja muid töötasu taset tugevalt mõjutavaid tegureid on peaaegu võimatu mõõta.

Selle meetodi kasutamise peamine eeldus on see, et võimekate inimeste tasuvuse tase võib erineda madala võimekusega inimeste tasuvuse tasemest. Saksamaa (Bauer, Haisken-Denew, 2001) ja Portugali (Hartog et al., 2001) uuringud näitavad, et madala võimekusega inimesed saavad vähem tulu kui võimekad töötajad.

Kõigi ülaltoodud meetodite abil hindamine eeldab palgamuutuja ranget funktsionaalset sõltuvust selgitavatest muutujatest.

Seetõttu kasutatakse paljudes uuringutes metoodikat, mis põhineb vaadeldud isikute võrdlemisel kontrollrühma valimise meetodiga - lihtne (Sobitamine) või vastavuse indeksiga (Propensity Score Matching). Uuring simuleerib looduslikku katset, kus isikud, kes programmis ei osale, kuid on tegelikult vaadeldavate tunnuste poolest võrreldavad, tegutsevad kontrollrühmana (Aakvik, 2001).

Tulenevalt asjaolust, et kontrollrühma valimise meetodid ei võimalda jälgida üksikisikul ajas toimuvate muutuste mõju, on võimalik kombineerida teiste meetoditega.

Näiteks ühendasid autorid Saksamaal läbi viidud uuringus kontrollrühma valimise meetodi vastavuse indeksi alusel erinevuste erinevuste metoodikaga, mille tulemuseks olid hinnangud 4,7–5,9%, mis on 1,5–2 korda vähem kui hinnatud kasutades OLS-i mudelit (8,4–10,2%) (Muehler et al., 2007).

Ükski uuring ei lahenda täielikult jälgimatute muutujate mõju täiendava kutseõppe mõjule töötajate palgale. Usaldusväärsete meetodite puudumine koolituse ulatuse, üksikisikute võimete mõõtmiseks, töötajate reaktsioon koolitusel osalemisele ei anna võimalust hankida andmeid küsimuse lõpliku lahenduse saamiseks - ruumi on uutele teadlastele.

1.4. Uuringud täiendõppe kohta Venemaal Esimene töö, mis uurib täiendava kutseõppe tasuvust Venemaa andmete põhjal, on M. Bergeri, J. Earle'i, K. Sabiryanova uuring, mis põhineb HSE RLMS andmebaasil aastatel 1994–1996, 1998. Analüüs näitab, et viimase kolme aasta ametialase arengu fakt vähendab palganäitajat, samas kui ümberõppeprogrammi lõpuleviimine suurendab palku 35% (Berger et al., 2001).

O. Lazareva uuringus viiakse analüüs läbi RLMS NRU HSE andmetel aastatel 2000-2003. Autor näitab, et nagu ka teistes riikides, maksab suurema osa tööl käivast koolitusest kinni tööandja, lisaks ei kompenseeri tööandjad koolitusperioodil palga vähendamisega oma koolituskulusid. Suurimad täiendkoolituste mahud on täheldatud turuvälistes sektorites - meditsiin ja haridus, mis ilmselt on säilitanud senise riikliku personaliõppe ja kohustusliku perioodilise täiendõppe süsteemi. Tööstus- ja turuteenuste ettevõtted pakuvad oma töötajatele palju vähem koolitusvõimalusi. Selles töös jagab autor valimi turu- ja turuvälisteks sektoriteks, püüdes seeläbi vältida segadust selliste erinevate tööturgude vahel. Autor võtab viimase aasta keskmise palga sõltuva muutujana ja hindab seda fikseeritud efektide meetodil.

Ainult eelmise tööandja tasustatud koolitus osutub oluliseks hinnanguks (turusektoris jääb mõju vahemikku 11–19%). Võib-olla on kogu mõte selles, et selles uuringus oli teave õppimise kohta eri tüüpi õppimise vahel liiga killustatud ja vaatluste vähesuse tõttu osutus enamik hinnangutest tähtsusetuks. Kokkuvõtteks järeldab autor, et kontsentreeritud tööturgudel on koolituse mõju palkadele väiksem. See võib aga olla tingitud asjaolust, et suurema osa üürist võtab tööandja, kompenseerides sellega tema koolituskulud (Lazareva, 2006).

2005. aastal viis majanduskõrgkool koos Maailmapangaga läbi uuringu tootmisettevõtetes.

Autorid uurivad koolitusprogrammide mõju ettevõtete tootlikkusele ja palkade jaotusele sõltuvalt töötajate kutsetegevusest. Uuringus hinnatakse täiendkoolituse panust 18% palgatõususse, kui kõik muud asjad on võrdsed. Kuid selles analüüsis tuleb arvestada endogeensusega: rahaliselt edukamad ettevõtted, kes maksavad kõrget palka, saavad suurema tõenäosusega oma töötajatele koolitusprogramme (Tan et al., 2007).

Teises uuringus hinnatakse täiendava kutseõppe mõju, kasutades Sverdlovski oblasti suure tootmisettevõtte andmeid.

Omades teavet haridustaseme, tööstaaži ja muude individuaalsete omaduste kohta ajavahemikul 2003–2010, kasutavad autorid OLS-i mudelit, et hinnata eri tüüpi koolituste mõju palkadele. Õpipoisina koolituse läbimisel kaotab töötaja palgast 8%, kuid see on tõenäoliselt tingitud praktikakokkuleppe eripäradest, mis seob koolitatud töötaja tööandjaga koolituskulude kompenseerimiseks. Seotud eriala ja edasijõudnute koolitused toovad positiivse tulu - vastavalt 1,8 ja 5,8% (Aleksandrova, Kalabina, 2011).

O. Lazareva, I. Denisova ja S. Tsukhlo (vene töötaja, 2011) töös on näidatud, et kõrge tööjõu liikuvuse korral on haridustase üsna madal. Ettevõtte jaoks on personali koolitusstrateegia alternatiiv uute töötajate leidmisele ja palkamisele. Koolitus on eriti atraktiivne, kui töölevõtmise ja töölevõtmise kulud on liiga kõrged. Samal ajal pakutakse koolitust haritumate ja kvalifitseeritumate töötajate rühmadele, kui muud asjad on võrdsed.

Ülaltoodud kirjanduse ülevaade näitab, et paljud teadlased kinnitavad empiirilise analüüsi põhjal täiendava kutseõppe positiivset mõju.

Pealegi on mõju töötaja tööviljakusele palju suurem kui palgale, mida ta saab. Samal ajal on vaja kontrollida paljusid tegureid, millel on otsene mõju täiendkoolituse tootluse väärtusele, millest kõige olulisem on võimekuse tase. Samal ajal ei ole Venemaa kohta seni tehtud palju uuringuid, mis käsitleksid võimekuse taseme mõju täiendava kutseõppe mõjudele töötajate palkadele ja võrdleksid täiendkoolituse mõju erinevates võimekustasemega töötajate rühmades. Selles lõputöös püüame täita näidatud uurimislünki.

Peatükk 2. Täiendav kutseõpe Venemaa ettevõtetes Kuigi koolitus mõjutab palka, sõltub see, kes on koolitatud, sõltub sellest, milliseid ettevõtteid koolitatakse ja mida koolitatakse.

Kui vaatleme individuaalsetele mikrodatatele tugineva koolituse mõju, ei võimalda see meil jälgida, kuidas ettevõtluspoliitika mõjutab töötajate valikut koolitusprogrammides osalemiseks.

Selles peatükis vaatleme kolme olulist aspekti, mis lõppkokkuvõttes mõjutavad täiendõppe tasuvust töötajatele. Esiteks koolituse ulatus ettevõtetes. Üks asi on see, kui kõiki töötajaid koolitatakse, ja teine \u200b\u200basi, kui koolitusele valitakse ainult kõrgelt kvalifitseeritud spetsialistid. Teiseks, mida õpetatakse.

Milliseid oskusi ja pädevusi on ettevõtted huvitatud arendamisest? Kolmandaks, millised ettevõtted töötajaid koolitavad.

Näiteks koolitus ettevõttes, mis oma tehnilises ja tehnoloogilises seisus oluliselt maha jääb, erineb tõenäoliselt märkimisväärselt valdkonna juhtiva ettevõtte koolitusest. Seetõttu analüüsime, millised tegurid mõjutavad ettevõtete poliitikat personali täiendava erialase koolituse küsimuses.

2.1. Kutseõppe ulatus erinevates riikides Kutseõppe ulatuse rahvusvaheliseks võrdlemiseks kasutame BEEPS-i uuringu andmeid. Maailmapanga ning Euroopa Rekonstruktsiooni- ja Arengupanga poolt läbi viidud BEEPS-i uuringu kohaselt on arenenud riikides oma töötajaid koolitavate ettevõtete osakaal väga suur. Seda seletatakse asjaoluga, et tööandjate jaoks on täiendav erialane koolitus olnud alati töötajate peamiste teadmiste ja oskuste parandamise peamine vahend. Kõrged koolitusmahud on täheldatavad mitte ainult Šveitsis, Soomes, Rootsis, vaid ka Ida-Euroopa riikides nagu Poola, Eesti, Tšehhi Vabariik, kus koolitusettevõtete osakaal on 60–70% (vt joonis 2.1).

Allikas: BEEPSi andmed Joonis 2.1 - Riikide jaotus koolitust pakkuvate ettevõtete osakaalu järgi,% Töötajate koolituse maht ettevõttes on otseselt seotud personali arendamisse tehtavate investeeringute tasemega.

Mida suurem on investeering, seda tõenäolisemalt koolitatakse või seda parem on ettevõttes koolituse kvaliteet. Riikide võrdlus täiendkoolituse rahastamise osas, mõõdetuna osakaaluna personali kogukuludest, näitab, et keskmiselt kulutatakse Euroopas 3% nendest kulutustest koolitusele, selgub Craneti uuringul põhinevast uuringust (Hansson, 2007).

Kogu Venemaa uuringutes on 8 hinnangut vahemikus 0,3 kuni 0,7%:

"2010. aastal kulutasid Venemaa ettevõtted ja organisatsioonid 91,1 miljardit rubla töötajate täiend- ja ümberõppeks ehk umbes 0,4% nende aastapalgast" 9.

Venemaa hariduse ulatuse õigeks hindamiseks on vaja arvestada rahvusvaheliste suundumustega, pidades silmas riiklike institutsiooniliste tunnuste iseärasusi, eriti võimalusi täiendava erialase koolituse toetamiseks valitsuse ja seadusandlikul tasandil. Tänapäeval kasutavad arenenud riigid erinevaid meetmeid organisatsioonide ja töötajate investeeringute stimuleerimiseks või toetamiseks kutseõppesse. Mõned neist meetmetest on seotud töötajate koolitusse tehtavate investeeringute tasuvuse tagamisega. Näiteks kehtestavad nad tööandja kulul koolitatud töötajate vabast vabastamisest piirangud. Üks levinumaid meetmeid Euroopas, mis kaitseb ettevõtete investeeringuid personali erialasele haridusele, on leping, mis näeb ette trahvi koolituse maksumuse ulatuses juhul, kui töötaja lahkub ettevõttest enne lepingus kindlaksmääratud ajavahemikku.

V.E. toimetatud monograafia "Vene töötaja: haridus, elukutse, kvalifikatsioon"

Gimpelson, R.I. Kapeljušnikov. 8. peatükk.

Hariduse ökonoomika jälgimine: ettevõtete juhtide küsitlus http://memo.hse.ru/ind_w08_4_11 Lisakoolitusel on oluline sotsiaal-majanduslik mõju (Newmark, Wascher, 2001). Esiteks aitab see vähendada töötuse määra riigis, kuna töötajad saavad õigel ajal oskused, mis võimaldavad neil tööturul konkurentsis püsida. Teiseks viib töötajate poolt kõige kaasaegsemate tehnoloogiate ja seadmete väljatöötamine tööjõu tootlikkuse kasvu ja sellest tulenevalt riigi majanduskasvu.

Viimastel aastatel on ilmunud palju uuringuid personali koolitamise probleemide kohta töökohal.

Paljud teadlased püüavad erinevates riikides selgitada hariduse programmide ja mahtude erinevusi tööturgude institutsionaalsete omaduste erinevustega.

Uuringu põhjal, mis käsitles töötuse mõju täiendavale koolitusele, suurendab kõrge tööpuudus ettevõtte koolituse tasuvust, kuna üksikisikule on vähem alternatiivseid töökohti, seetõttu võib ettevõte võtta rohkem üüri. Samal ajal võib koolituse maht väheneda, kuna nõutava kvalifikatsiooniga töötaja võib leida madalama hinnaga kui täistööajaga majandus (De Paola, Scoppa, 2001).

Töötuse mõju kohta täiendkoolituse ulatusele on läbi viidud palju uuringuid. Näiteks OECD riikide uuringu kohaselt algab hinnangute vahemik 20% -l ettevõtetest, kes koolitavad oma töötajaid Poolas ja Ungaris, ning kõrgeimat taset (umbes 60%) täheldatakse Šveitsis ja Taanis. Selle uuringu autorid näitavad peaaegu otsest seost töötajate koolitavate ettevõtete osakaalu ja riigi tööhõive taseme vahel: mida rohkem on koolitusettevõtteid, seda madalam on riigis töötuse määr (OECD, 2004; vt lisa A joonist 1H).

- & nbsp– & nbsp–

K. Greenhalghi töös käsitletakse täiendava kutseõppe riikliku toetuse meetmete kaudset hindamist. Näiteks on 1971. aastal kasutusele võetud Prantsuse rongimakse süsteem öelnud, et iga üle 10 töötajaga ettevõte peab kulutama töötajate koolitusele vähemalt 1,5% kogu palgafondist või maksma sama summa maksuvorm. Uuringu järgi on Prantsusmaal hariduse maht suurem kui Inglismaal, kus sellist süsteemi pole (Greenhalgh, 1999).

2.2. Kutseõppe dünaamika Venemaal Venemaa andmete hinnangud erinevad oluliselt mitte ainult aasta, vaid ka uuringute lõikes. Kallutatuse mõju annavad erinevused uuringutes, kui valimid võivad olla suunatud erinevate tööstusharude esindajatele. Lisaks tuleks meeles pidada, et õppimise mõõtmine iseenesest ei ole lihtne ülesanne.

Spetsiaalne uuring Ameerika Ühendriikides näitab, et tööandjad hindavad koolituse mahtu umbes veerandi võrra rohkem kui nende ettevõtete töötajad ise (Barron et al., 1997).

Venemaa hariduse mahu üldine pilt (joonis 2.2) sisaldab hinnanguid, mis põhinevad erinevatel allikatel:

BEEPS on Maailmapanga ning Euroopa Rekonstruktsiooni- ja Arengupanga poolt läbi viidud ettevõtlusuuring 125 riigi kohta iga 3-4 aasta tagant. Keskmiselt näitab kõigi uuringus osalevate ettevõtete seas väikseimat töötajate koolitavate ettevõtete osakaalu. Võib-olla on see tingitud asjaolust, et BEEPS-i uuringutes on suur hulk väikeettevõtteid, mis langetavad keskmist haridustaset.

HSE - tootmisandmete valikuuringute mikrodata, mille viis läbi Kõrgem Majanduskool koostöös Levada keskusega 2009. aastal ja koostöös Maailmapangaga 2005. aastal.

Valimi suurus on umbes 1000 ettevõtet.

Nende uuringute kohaselt koolitas 2008. aastal 49,8% ettevõtetest töötajaid, 2004. aastal aga 68,7% (Gimpelson, 2010).

Hariduse ökonoomika jälgimine NRU HSE on koostöös kutseõppeasutustega läbi viinud iga-aastase analüüsi tööandjate aktiivsusest tööturul ja nende vajadustest alates 2005. aastast. Valimisse kuulub 1000 ettevõtet kuuest majandussektorist. Koolitusettevõtete osakaal varieerub 61% -lt (2009. aastal) 72% -ni (2004. aastal). Seireandmete kohaselt on aastatel 2008–2009, st kriisi ajal, oluline ebaõnnestumine.

VVVRT andmebaas. Ettevõtteid uuritakse igal aastal. Lisateavet proovide võtmise kohta leiate jaotisest 2.3.

72 70,2 68,7 68 68 66,4 65,1 60 54,5 52,2 51,3 49,8 36,2

- & nbsp– & nbsp–

Föderaalse osariigi statistikateenistuse poolt 2010. aastal läbi viidud uuringu kohaselt 10 keskmiselt ja suured ettevõtted 15,8% töötajatest koolitati. Joonis 2.3 näitab olukorda seoses töötajate kaasamisega täiendavale erialasele koolitusele tegevusliikide kaupa. Väikseimat koolitatud inimeste osakaalu täheldatakse põllumajanduses ja kalanduses - umbes 4%, kõrgeimat näitajat näitavad finantstegevusega tegelevad ettevõtted - 24,5%. Ettevõtted, mille põhitegevus on kaevandamine, tootmine ning gaasi ja vee tootmine ning jaotamine, koolitavad 22–23%. Laekus Rosstatile "Organisatsioonides töötajate täiendava erialase hariduse kohta aastal 2010"

Rosstat: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/education/.

Teave täiendava kutsehariduse kohta organisatsioonides koostati iga 3-4 aasta tagant korraldatud uue föderaalse statistilise uuringu 2010. aasta tulemuste põhjal.

Teavet antakse igasuguse omandi- ja tüüpi kaubanduslike ja mitteäriliste organisatsioonide kohta (välja arvatud väikeettevõtted) majanduslik tegevus (välja arvatud avalik haldus ja sõjaline julgeolek; sotsiaalkindlustus;

usuorganisatsioonide, leibkondade, ekstraterritoriaalsete organisatsioonide tegevus).

hinded on kõrgemad kui õppimise ulatuse uurimisel. Seda seetõttu, et mastaabisäästu tõttu, kui kõik muud asjad on võrdsed, mida suurem on ettevõte, seda tõenäolisemalt pakub tööandja oma töötajatele koolitust. Kui võtame kõik ettevõtted, sealhulgas variturul tegutsevad, on koolitatud töötajate osakaal oluliselt väiksem.

Muude kommunaalteenuste, sotsiaal- ja isiklike teenuste pakkumine 6.0

- & nbsp– & nbsp–

Allikas: Rosstati andmed, 2010 Joonis 2.3 - Tööstuse järgi koolitatud töötajate osakaal (Rosstat, 2010),% Uuringud kinnitavad riikliku statistika näitajaid: suurtes ja keskmise suurusega ettevõtetes, kus traditsiooniliselt on rohkem võimalusi investeerida töötajate koolitamisse, on koolitatud töötajate osakaal tööandjate fondid moodustavad töötajatest 10–15% (Tan jt, 2007), samas kui OECD riikides on see näitaja keskmiselt 35–40% ja Šveitsis 60% (Bassanini, 2005).

Kokkuvõtvalt märgime, et koolitusprotsessis osalevate Venemaa ettevõtete osakaal on üsna suur ja üsna võrreldav OECD väga tulusate riikide keskmiste näitajatega.

Millised tegurid võivad nõrgendada ettevõtete motivatsiooni investeerida töötajate koolitusse?

Esiteks loodud sotsiaalsed institutsioonid. Nende mõju hõlmab nii Venemaa töötajate kõrget liikuvust kui ka kõrgharidusega töötajate suurt hulka. (OECD aruande kohaselt oli Venemaa 2008. aastal kõrgharidusega inimeste arvu poolest 11. kohal ja kolmanda taseme haridusega inimeste osakaal vastajate seas 1. kohal.) Mõlemad need tegurid mõjutavad negatiivselt ettevõtete stiimuleid töötajate koolitamiseks: Esimesel juhul on hirm oportunistliku käitumise ees, teisel juhul annab kõrgharidus üldisi oskusi, millesse ettevõtted ei pea enam investeerima.

Teiseks, õppimise tasuvus. Raha investeerimisel soovib tööandja olla kindel, et investeering toob kasumit. Kuna õppimine on vormilt ja sisult erinev, on tootlust väga raske mõõta (Bassanini et al., 2005).

Kas need tegurid mõjutavad tööandjate käitumist kutseõppe jätkamisel? Sellele küsimusele vastamiseks on lisaks sotsiaalasutuste mõju hindamisele vaja hinnata ka ettevõtete endi omaduste mõju. Alles seejärel on võimalik kindlaks teha Venemaa ettevõtete koolituse ulatus.

2.3. Nõudlus töötajate oskuste järele Venemaa ettevõtetelt ja täiendav kutseõpe Venemaal täiendava kutseõppe ulatuse ja suundumuste analüüsimiseks on vaja välja selgitada, milliseid töötajate oskusi tööandjad nõuavad. Nõudlus teatud oskuste järele tähendab, et nende oskuste väljaõpe annab tööturul maksimaalse tulu.

Ettevõtted kasutavad oskuste puudujääkide täiendamiseks täiendkoolitust.

Et mõista, mis Venemaa ettevõtteid motiveerib, tuleks kaaluda, millised töötajate oskused ja pädevused neil puuduvad. Selleks kasutame VVVRT andmebaasi.

VVVRT andmebaasi valim hõlmab igal aastal 1500 ettevõtet, mis asuvad Venemaa suurtes linnades. Sellel on väikesed, keskmised ja suured ettevõtted, kuid alates 2010. aastast ei hõlma see ettevõtteid, kus töötab vähem kui 50 töötajat.

Valim esindab majandusharusid, mis võimaldab võrrelda valdkondade vahel. Siia ei kuulu aga riigiteenistujad, kes peavad vähemalt kord kolme aasta jooksul läbima täienduskursused11.

Föderaalseadus nr 79-FZ "Vene Föderatsiooni riikliku riigiteenistuse kohta", art. 62.

VVVRT uuringut viiakse läbi kord aastas alates 2009. aastast. Meie uuringu jaoks on uuring sobiv nii seetõttu, et see sisaldab küsimusi personali täiendava koolituse kohta kui ka seetõttu, et see sisaldab põhiteavet ettevõtete tegevuse kohta. Uuring on vaekogu valim, kuna igal aastal uuritakse erinevaid ettevõtteid ja neile esitatakse rida tagasiulatuvaid küsimusi, milles võrreldakse konkreetse ettevõtte praeguseid ja eelmisi aastaid. Seega saame mõningase parandusega jälgida ajalisi efekte.

Selles peatükis sisalduv empiiriline analüüs põhineb peamiste majandussektorite 1500 ettevõtte esindajate uuringu tulemustel, mille korraldas LIRT NRU HSE 2011. aasta novembris Maailmapanga Moskva kontori abiga. Uuringus käsitletud ettevõtted asuvad riigi 26 piirkonnas, sealhulgas Moskvas ja Peterburis. Kokku sisaldab küsimustik 113 küsimust tööturu siseturu toimimise erinevate aspektide kohta: töölevõtmine ja töölt vabastamine, koolitus, lepingutüübid, palgad jne.

Küsimustiku küsimustele vastasid ettevõtete personali (personali) osakondade juhid. Küsimusi oskuste ja oskuste koolituse nõudmise kohta esitati kolme kategooria töötajatele: juhid, spetsialistid, töötajad ja madalama taseme töötajad.

Ettevõtetel, kelle suurus ja tegevusala erinevad, võib olla erinev koolitusstrateegia. Ettevõtte suuruse saab määrata erinevate kriteeriumide järgi, mille järgi ettevõte kuulub ühte või teise klassi. Vastavalt venemaa seadusandlus, on mitmeid kriteeriume, mille alusel saab ettevõtet klassifitseerida keskmise või väikese ettevõttena. Esiteks on tulupiir12 väikeettevõtetele 400 miljonit rubla ja keskmise suurusega ettevõtetele 1000 miljonit rubla. Teiseks, töötajate arvu piiramine: keskmise suurusega ettevõtte puhul - 101–250 inimest, väikese puhul - vähem kui 100 inimest. Seega võib personali arvu poolest pooled IHVRT valimisse kuuluvad ettevõtted klassifitseerida väikesteks: nad annavad tööd 50–100 inimesele.

Veerand ettevõtetest on suured:

nende töötajate arv ületab 250 inimest. 22% on keskmise suurusega ettevõtted ja 2,5% juhtudest pole töötajate arvu märgitud.

Valimisse kuuluvate ettevõtete sektoripõhine jaotus on näidatud joonisel 2.4. Suurima valimisse kuuluvate ettevõtete osa hõivab hulgimüük ja jaekaubandus - 15%. Traditsiooniliselt avalikule sektorile omistatud tervishoiusektor ja haridussektor moodustavad ettevõtete koguarvust vastavalt 6,2 ja 5,6%.

- & nbsp– & nbsp–

Valdav osa valimisse kuuluvatest ettevõtetest (93,5%) kuulub erasektorisse, ülejäänud riik on ainus omanik. Veidi üle poole (51,7%) ettevõtetest asub suurtes linnades, kus elab üle 1 miljoni elaniku; 27,3% ettevõtetest tegutseb linnades, kus elab 500 tuhat kuni 1 miljon inimest; ülejäänud - linnades, kus elab vähem kui 500 tuhat inimest.

Erinevate tööstusharude ettevõtete hulgas eristati Rosstati metoodika järgi uuenduslike ettevõtete klassi: ettevõtet peeti uuenduslikuks, kui ta rahastas vähemalt kahte loetletud tegevusest:

- & nbsp– & nbsp–

Selle lähenemisviisi kohaselt osutus 11,28% kogu valimi ettevõtetest uuendusmeelseks13, mis vastab ametlikule hinnangule Venemaa tööstusettevõtete uuendustegevuse ulatusele, mis 2000. aastatel. oli vahemikus 9,3-10,6% (Venemaa innovatsiooniindeks, 2011). Uuenduslikud ettevõtted, kes tutvustavad uut toodet või tootmistehnoloogiat, esitavad kõrgendatud nõudmisi oma töötajate teadmistele ja oskustele. Nõudlust sellise personali järele on välistööjõuturul sageli raske rahuldada, nii et innovaatilistel ettevõtetel on stiimul aktiivselt investeerida oma töötajate arengusse. Uuenduslike ja traditsiooniliste ettevõtete üldise kirjeldava analüüsi jaoks vt lisa B tabelit 3P.

Sellest lähtuvalt kuulusid ülejäänud ettevõtted traditsiooniliste ettevõtete klassi.

Oskuste puudujääkide ulatus Venemaa ettevõtetes See väitekirja uurimistöö osa põhineb Maailmapanga Venemaa tööturu oskuste ja pädevuste aruande metoodikal (Vasiliev et al., 2013). Selles töös kasutatakse analüüsiks kolme töötajate rühma: 1) juhid; 2) spetsialistid; 3) töötajad ja madalama taseme töötajad. Valiti oskused, mida saab jagada kolme rühma: 1) kognitiivsed (põhi- ja kõrgkorraldus);

2) mittekognitiivsed (sotsiaal-käitumuslikud ja iseloomuomadused);

3) tehniline (vt tabel 2.1).

Tabel 2.1 - uuringus kasutatud oskuste, võimete, pädevuste, isikuomaduste loetelu

- & nbsp– & nbsp–

Kognitiivne põhiline lugemis- ja kirjutamisoskus Loendamisoskus Võõrkeeleoskus Kõrgekvaliteediline kognitiivne oskus teha mittestandardseid otsuseid, teha mittestandardseid tegevusi Oskus lahendada tööl tekkivaid probleeme Oskus tööd planeerida (enda ja vajadusel ka teiste)

- & nbsp– & nbsp–

Sotsiaalne ja käitumuslik võime töötada inimestega Juhtimisomadused Võime töötada iseseisvalt Võime teha koostööd teistega Isiksuseomadused / Viis suurt kohusetundlikkust (võtab tööd tõsiselt, töökas, töötab tõhusalt) Emotsionaalne stabiilsus (lõdvestunud, stressile vastupidav, ei muretse ega muretse) närviline väikeste asjade pärast) Konfliktivaba (andestab inimestele kergesti, tähelepanelik, lahke, viisakas) Ekstraversioon (jutukas, enesekehtestav, sõbralik, seltskondlik) Avatus uutele ideedele (originaalne, tal on palju uusi ideid, aktiivne kujutlusvõime) Tehtava tööga seotud oskused (nt masinakirjutaja - masinakirjaoskus;

raamatupidaja - raamatupidamisoskus) Uuringu andmete kohaselt ütlevad pooled ettevõtted, et neil puuduvad töötajate ja madalama taseme töötajate oskused. Peaaegu sama palju - 48,1% ettevõtetest - pole rahul spetsialistide oskuste arvuga. Ainult 35,6% ettevõtetest märgib juhtimisoskuste rahuldamata vajadust.

Ettevõtete nõutavad oskused erinevad töötajate rühmade vahel veidi (joonis 2.5). Üks ühine omadus on aga see, et ettevõtted teatavad, et lugemis-, kirjutamis-, arvutus- või ekstraversioonioskused pole praktiliselt üheski oma tööjõugrupis. See võib viidata sellele, et ühelt poolt on töötajatel kognitiivsed põhioskused täielikult, ja teiselt poolt, et avatus ja seltskondlikkus ei ole töö jaoks olulised omadused.

- & nbsp– & nbsp–

10,0 5,0 0,0 Allikas: autori arvutused, VVVRT andmed, 2011 Joonis 2.5 - Spetsiifiliste oskuste puudumine Juhtide kutseoskused vastavad üldjuhul ettevõtete nõuetele. Sellel töötajate kategoorial puudub aga juhtimisoskus, võime teha mittestandardseid otsuseid, samuti võime töötada inimestega (seda väitis vastavalt 12,3, 11,8 ja 10,5% ettevõtetest). Selline olukord on murettekitav, sest loetletud oskused on võtmetähtsusega edukas töö juhtival positsioonil.

Peamised oskused, mis spetsialistidel puuduvad, on: oskus probleeme lahendada, oskus tööd planeerida, oskus töötada inimestega. Lisaks puuduvad spetsialistid tööga seotud kutseoskustest.

Ettevõtted soovivad mitte ainult juhtide, vaid ka spetsialistide oskuste seas näha oskust teha mittestandardseid otsuseid (seda väitis vastavalt 11,8 ja 11,2% vastanutest).

Teisisõnu eeldavad ettevõtted, et keskastme töötajad on loomingulised, suudavad probleeme lahendada väljaspool kasti.

Spetsialistide ja töötajate iseseisvalt töötamise võime on mõnevõrra nõutavam kui koostöövõime.

See annab tunnistust asjaolust, et keskmise ja madalama taseme töötajatelt oodatakse suuremat individuaalset tagasipöördumist ehk isiklikku vastutust töötulemuste eest.

Mis puudutab töötajaid ja madalama taseme spetsialiste, siis iga viies ettevõte on mures kohusetundliku töösse suhtumise puudumise pärast. 15% ettevõtetest pole rahul oma töötajate kutseoskuste tasemega, mis tõstatab taas küsimuse Venemaa ettevõtete madalama taseme töötajate kvalifikatsiooni puudumise põhjustest.

Pange tähele, et ettevõte võib oskuste puudujääki osutada kahes väga erinevas olukorras. Ühelt poolt olukorras, kus selline oskus on töötajate seas piisavalt arenenud. Teisalt võib juhtuda, et sellist oskust pole ettevõtte töötajatel praegusel ametikohal töötamiseks lihtsalt vaja.

See vastuolu on eriti oluline traditsiooniliste ja innovaatiliste ettevõtete võrdluse tõlgendamisel.

Kui kõik muud tingimused on võrdsed, seisavad innovaatilised ettevõtted traditsiooniliste ettevõtete puhul tõenäolisemalt silmitsi oskuste puudusega kõigis töötajate kategooriates. Seega väidab 38% innovaatilistest ettevõtetest, et kõigis töötajate kategooriates on piisavalt oskusi, samas kui traditsioonilistes ettevõtetes on see näitaja 45,2%. Juhtide ja spetsialistide seas oskuste puudumist märkivate innovaatiliste ettevõtete osakaal on traditsiooniliste ettevõtete sama näitajaga võrreldes oluliselt suurem (tabel 2.2).

- & nbsp– & nbsp–

Kuna uuenduslikud ettevõtted on rahaliselt keskmiselt edukamad, saavad nad endale lubada madalama taseme töötajate ja töötajate palgamäära tõstmist turust kõrgemale, meelitades seeläbi selle kategooria töötajate võimekamaid ja kvalifitseeritumaid töötajaid. Samal ajal esitab uuenduslik ettevõte, mis arendab uut tehnoloogiat või toodet, nõudlust spetsialistide ja juhtide mittestandardsete oskuste järele. Tööturul ei pruugi olla piisavalt juhte ja spetsialiste, kellel on uuenduste jaoks vajalikud oskused. Selgub, et ettevõtted palkavad töötajad, mis neil on, deklareerides samal ajal oskuste puudumist, ja koolitavad oma töötajaid vajalike pädevuste omandamiseks.

Traditsioonilised ettevõtted, kes ei suuda kõrgeid palku määrata, on sunnitud teatama kõigi töötajate kategooriate rahuldamata oskuste vajadustest.

Järgmisena vaatame, millised konkreetsed oskused on mõlemat tüüpi ettevõtete jaoks nõudlikud. B lisa joonised 1P - 3P näitavad üksikasjalikumalt puuduvate oskuste nõudluse jaotust erinevate kategooriate töötajate vahel, et võrrelda olukorda uuendusmeelsetes ja traditsioonilistes ettevõtetes. Graafikud näitavad nende ettevõtete osakaalu, kes teatavad konkreetse oskuse nõudlusest oskuste puudusest teatavate ettevõtete hulgas. Seega vajavad innovaatilised ettevõtted oma juhte rohkem võõrkeele rääkimist, oskust teha mittestandardseid otsuseid ja olla avatud uutele ideedele. Eduka töö jaoks puuduvad innovaatiliste ettevõtete spetsialistid, rohkem kui traditsioonilistes ettevõtetes, mõned kõrgema taseme kognitiivsed oskused (võime probleeme lahendada) ja mitmed suhtlemisoskused (võime töötada iseseisvalt ja grupis, juhiomadused). Uuenduslike ettevõtete seisukohalt puuduvad probleemide lahendamise oskustest rohkem nende töötajad ja madalama taseme töötajad. Kõik nõutavad oskused viitavad mittestandardsetele ülesannetele ja eesmärkidele, millega uuenduslike ettevõtete töötajad kokku puutuvad.

Liigume ettevõttes täiendava erialase koolituse juurde, mis on peamine viis oskuste puudujäägi probleemi lahendamiseks ettevõtte enda arvelt.

Lisakoolitus aastal venemaa ettevõtted Pärast oskuste vajaduste väljaselgitamist seisab tööandja silmitsi küsimusega, kuidas lahendada töötajate ebapiisavate oskuste probleem. On kaks peamist meetodit, mis võivad olla kas asendatavad või täiendavad. Esimene võimalus on palkamine välistööjõuturul. Tööandja võib aga silmitsi seista tõsiasjaga, et pole nõutava oskustasemega töötajaid või on sellise töötaja palkamise kulud ettevõtte jaoks liiga kõrged. Teine meetod, mis on selle uuringu jaoks eriti huvitav, on töötajate täiendav erialane koolitus, mida rahastavad ettevõtted.

Sõltumata sellest, kas ettevõte kuulub traditsioonilisse või innovaatilisse klassi, on töötajaid koolitavate ettevõtete osakaal suurem nende seas, kes teatavad nõudlusest töötajate oskuste järele rahuldamata (tabel 2.3). Ettevõtete hulgas, kes oskuste puudumisest ei teatanud, on ka koolitajate osakaal üsna kõrge.

See tähendab, et paljud ettevõtted investeerivad töötajate inimkapitali arendamisse ka siis, kui töötajate oskused vastavad ettevõtte nõuetele.

	Mis määrab venelaste palkade erinevused
	Töötas väljaande teema üle: Lydia VALGE Vladimir HIMPELSON Tatjana GORBACHEVA Olga Zhikhareva Rostislav KAPELYUSHNIKOV Anna LUKJANOVA

Palga professionaalne komponent ja sellega kaasnevate tegurite mõju

Erialane kuuluvus toimub keerulises koostöös teiste töötajate omadustega - sugu, vanus, haridus. Üksikute ametirühmade lõikes on meeste ja naiste, noorte ja vanade, kogenud ja kogenematute, kõrge ja madala haridusega töötajate suhe väga erinev. See võib jätta jälje konkreetse elukutse omandamisest tuleneva majandusliku tulu suurusest. Selle tulemusel ei piisa grupi keskmiste lihtsast võrdlusest, kuna see annab ainult ligikaudse ettekujutuse kutsealadevaheliste palgaerinevuste olemusest ja ulatusest.

Esiteks, tööturuhinnangud kutsekvalifikatsioonidele ei varieeru mitte ainult eespool käsitletud omadustest, vaid kujunevad nende samaaegse mõju all. Erinevad tegurid võivad palkasid mõjutada ühes ja samas ametirühmas erinevates suundades. Näiteks naiste ülekaal kõrgema kvalifikatsiooniga spetsialistide seas "tõmbab" palgad alla, kõrgem haridustase aga üles.

Teiseks, siiani oleme arvestanud ainult töötajate individuaalsete omaduste erinevustega, jättes välja erinevused nende hõivatud töökohtades. On siiski selge, et ka piirkondlikel ja valdkondlikel teguritel võib olla palgale väga tugev mõju.

Allpool on toodud regressioonanalüüsi tulemused, mis võimaldasid saada hinnanguid kutsete "neto" panuse kohta palkadele, vabastatuna igasuguste juhuslike tegurite mõjust.

See analüüs näitab eelkõige, et naised teenivad keskmiselt 20% vähem kui mehed. Töökogemuse osas saavutatakse tipptasu 26-aastase töökogemusega. Kuid isegi tipptasemel ületavad 26-aastase staažiga töötajate sissetulekud "uustulnukate" palka vähem kui veerandi võrra ja kümneaastase staažiga töötajatega võrreldes saavad nad ainult 10% rohkem. See tagasihoidlik kogemuse tasuvus kinnitab meie varasemat järeldust vanusepõhise tasumisprofiili vormi kohta.

Võttes arvesse palga suurust mõjutavaid individuaalseid tegureid (haridus, staaž, soolised erinevused), on erialaste "lisatasude" suurus märkimisväärselt vähenenud, võrreldes eelpool nimetatuga. See on peamiselt tingitud asjaolust, et väikeste inimkapitali reservidega töötajad on koondunud madalapalgalistesse kutserühmadesse. Samuti on olulised valdkondlikud ja soolised erinevused tööhõive struktuuris.

Sellele vaatamata võib väita, et Venemaa tööturul on palgad olulisel määral diferentseeritud sõltuvalt oskuste tasemest ja ametikohtadest. Seega on teenindussektori töötajate sissetulek umbes veerandi (27%) kõrgem kui lihttööliste palk. Ülejäänud sinikraedest töötajad - kõrge ja keskmise kvalifikatsiooniga töötajad - teenivad umbes 65% rohkem kui madalaima kutserühma esindajad. Valgekraede rühmade madalaima palgaga töötajate - kontoritöötajate - töötasu on madalam kui oskustööliste oma, kuid ka nende professionaalne "boonus" on üsna kõrge - 45%. Kuid juba keskastme spetsialistid võivad nõuda kõrgemat palka kui oskustöölised. Nende professionaalne "lisatasu" jõuab 78% -ni. Kõrgeima kvalifikatsioonitasemega spetsialistide jaoks on see veelgi kõrgem - 92%. Ja kui kõik muud asjad on võrdsed, teenivad juhid umbes 2,3 korda rohkem kui lihttöölised.

Palgakujundusprotsessi paremaks mõistmiseks tehti meie hinnangud mitte ainult kogu palga, vaid ka selle üksikute komponentide - tariifitulude ja muude maksete - kohta. Kuna palgad on üle poole kogu palgast, on tulemused üsna lähedased. Tariifimaksetes on sooline lõhe veidi väiksem kui kõigi palkade puhul: 20% asemel 18%. Tariifse töötasu tipp on täheldatav ka 26. töökogemuse aastal. Tasu sõltuvuse saavutatud haridustasemest „redel” muutub selgemaks, kuid samal ajal registreeritakse „siniste kaelarihmade” puhul pisut madalam kutsetulu.

Muud maksed (põhiosa neist on regulaarselt makstavad preemiad) kujunevad selgelt erinevalt - sel juhul on ilmselt vähem tähtsad täidetavate ametikohtade ametlikud omadused ja töötaja võimetel on suurem roll. Sooline lõhe selles palgakomponendis on palju suurem - see on naistel 28% väiksem kui meestel (see peegeldab meeste pikemaid töötunde ja võib-olla ka naiste madalamat kalduvust riskida). Lisaks saavutatakse ergutusmaksete maksimumpunkt veidi varasemas eas - 20. tööaastal. Need on eriti olulised kolmanda taseme hariduse jaoks. Kui kõik muud tingimused on võrdsed, saavad mittetäieliku kõrgharidusega töötajad 30% rohkem "boonuseid" kui keskharidusega töötajad, samas kui palkade erinevus ei ületa 10%. Professionaalsesse staatusesse naasmisel võib jälgida vastupidist olukorda: enamiku kutserühmade puhul osutub makse ületariifses osas suhteline võit väiksemaks kui tariifiosas. See mõju avaldub kõige rohkem sinistes kaelarihmades.

Tunnipalgamääradele üleminek toob kaasa soolise lõhe vähenemise, samuti hariduse tasuvuse ja kutsestaatuse mõningase kasvu. Meeste ja naiste palgalõhet vähendatakse 2 protsendipunkti võrra, mis peegeldab naiste lühemat keskmist tööaega. Suurim tagasipöördumine erialale langeb ka kõige lühema töönädalaga rühmale - tipptasemel spetsialistidele. Sellesse rühma kuulub märkimisväärne osa avaliku sektori töötajatest, kellel on seaduslikult lühendatud tööaeg. Seega on Venemaa tööturu palgakujundusprotsessi sisse ehitatud mõned täiendavad kompensatsioonimehhanismid: lühema kutserühmad töönädal on suhteliselt kõrgem tunnitasu.

Üksikute töötajate rühmade palgakujundusprotsessi üksikasjalikum uurimine sõltuvalt soost, haridustasemest, erialasest kuuluvusest ja töökogemusest näitab, et samad tegurid mõjutavad nende palka erineval viisil. Naised saavutavad oma tipptaseme hiljem (umbes 3 aasta võrra) ja neil on oluliselt kõrgem tootlus kõigi kolmanda taseme hariduste puhul. Seega saavad kõrgharidusega naised (arvestades nende erialast kuuluvust) 40% rohkem kui ainult keskkooli lõpetanud. Meeste puhul on see erinevus oluliselt väiksem - 27%. Samal ajal osutub nende ametitulu siiski suuremaks. Niisiis, kui meeste seas on juhtide ja lihttööliste palgavahe peaaegu 2,5 korda suurem, siis naiste seas on see vaid 2,2 korda suurem.

Erinevate haridusgruppide arvutustulemused näitavad, et kõrghariduse omandamine võimaldab naistel vähendada palgalõhet meestega. Suurimat soolist erinevust täheldatakse põhiharidusega inimeste seas - selles rühmas teenivad naised keskmiselt 25% vähem kui mehed. Tegelikult on sama vahe (24%) tüüpiline neile, kellel on täielik keskharidus. Samal ajal vähendatakse kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajate seas töötasude erinevust 15–16% -ni.

Selguse huvides on erinevate kutserühmade sarnase arvutuse tulemused näidatud joonisel fig. 17. Oluline järeldus on see, et kõrgharidusega töötajatel on eranditult suuremad kutsealased "boonused" kõigis rühmades. Teisisõnu annab ülikooli lõputunnistuse omamine positiivse tulu olenemata sellest, millist tööd töötaja teeb. Kuid selle väärtus osutub suuremaks juhtudel, kui ametikoht vastab saadud haridusele, s.t. kõige kvalifitseeritumates rühmades. Seega on ülikoolidiplomite omanike juhtidel 2,9 ja kõrgematel spetsialistidel 2,2 korda kõrgem palk kui neil, kes töötavad lihttöölistena. Teiste erialarühmade jaoks on kõrghariduse eelised vähem nähtavad. Juba keskastme spetsialistide seas annab ülikooli diplomi omamine peaaegu sama tagasituleku kui kõrgkooli diplomi omamine. Järgmistes kutserühmades on kõrghariduse eelised üldiselt vaevu märgatavad, kuid selle omanike osakaal on siin väike.

Joonis 17. Ametiauhinnad sõltuvalt saadud haridusest

Arvestades hinnanguid, mis on seotud erineva pikkusega kogu töökogemusega töötajate rühmadega, tegime kindlaks 4 rühma: töötajad, kellel on väike (vähem kui 3-aastane kogemus), keskmine (3-10-aastane), suur (10-20-aastane) ja väga suur ( üle 20 aasta) töökogemus. Sooline lõhe sissetulekutes on minimaalne kahes äärmuslikus rühmas, kus see on 18%. Kahes keskmises rühmas on sooline lõhe suurem ja naised teenivad siin keskmiselt 21–22% vähem kui mehed.

Kõige kogenematumad töötajad saavad haridustasu, mis on võrreldav kogenumate töötajate omaga. Esimeste jaoks on kõrghariduse “lisatasu” 33%, teise puhul 36–37%. Erinevus on väike ja selle võib hõlpsasti seostada töötajate ja nende töökohtade "lihvimise" kvaliteedi erinevustega - kogenumatel töötajatel oli rohkem aega oma individuaalsetele võimalustele ja eelistustele vastava töö leidmiseks. Üllatuslikult osutuvad keskhariduse ja põhikoolihariduse "lisatasud" kõige kõrgemaks kogenematute töötajate rühmas (kuigi need erinevused on enamasti statistiliselt tähtsusetud).

Samal ajal kaotavad kogenematud töötajad märkimisväärselt professionaalsete "boonuste" osas. Niisiis on enam kui 20-aastase kogemusega töötajatel kutsete tasuvus ligikaudu kahekordne. Nii et töökogemus on oluline! Samuti on näha, et kõige intensiivsemalt jätkub töökogemuse kogumine esimese 5–10 tööaasta jooksul - üleminekuga esimesest vanuserühmast teise toimub kõige olulisem hüpe tagasipöördumisel erialale. Professionaalsete "auhindade" kasv ei peatu aga enam, seda "hoogustavad" karjääri kasvu ja staažipreemiad.

9 - Täpsemalt vt: L. Belokonnaya, V. Gimpelson, T. Gorbacheva, O. Zhikhareva, R. Kapelyushnikov, A. Lukyanova. Palkade kujunemine: vaade kutsete "prisma" kaudu. - WP3 / 2007/05. - M.: GU HSE, 2007.

Juhi staatuse olemasolu või puudumine määrab palgataseme suuresti Venemaa tööturul. Seda kinnitas võimukandidaadi, kvalifikatsiooni, hariduse ja sissetuleku seose uuring, mille viis läbi kõrgema majanduskooli sotsiaalteaduskonna aspirant Nina Kolennikova.

Kui palju on riigis ülemusi

Enamikul Venemaa elanikest - 80% - on nullvõimu staatus, mis tähendab, et pole alluvaid ega võimalust mõjutada otsuseid erinevate tööprotsesside osas. See tuleneb Venemaa Kõrgema Majanduskooli majandusliku olukorra ja elanikkonna tervise seire (RLMS) 24. laine andmetel tehtud analüüsi tulemustest. Valimisse kuuluvate töötavate venelaste arv oli 5230 inimest.

Võimsal staatusel on kaks hüpostaasi - objektiivne ja subjektiivne. Subjektiivset uuritakse aktiivselt psühholoogias, kus keskendutakse võimu kandja (juhi, juhi, juhi) erilistele omadustele ja psühholoogilisele olemusele.

Sotsioloogia on peamiselt keskendunud objektiivse võimustaatuse uurimisele. see on spetsiifiliste omaduste kohta, mis määravad inimese koha kogukonnas ja mis võimaldavad tal omada teatud jõuallikat.

Uuringu raames põhines võimuseisundi analüüs administratiivvõimu näitajal, mis sisaldab selliseid näitajaid nagu alluvate olemasolu, nende arv, samuti kuulumine ettevõtluskeskkonda. Alluvate kohaloleku eest määrati üks punkt alluvate arvule kuni viis - null punkti, 6 kuni 11 - üks punkt, 11 kuni 20 - kaks punkti, 21 või enam alluvat - 3 punkti ja üks lisapunkt selle eest, et vastaja oli ettevõtte omanik või kaasomanik, kus ta töötas.

Rahvusvahelise ametite klassifikatsiooni (ISCO-08) kohaselt tähendab kuni viie alluva omamine seda, et juhtimistegevus ei ole peamine ega tähenda seetõttu autoriteeti.

Analüüs näitas, et võimu staatuse nullist erinevad omadused esinevad märkimisväärses koguses kõigis kutserühmades, välja arvatud lihttöölised. Samal ajal on juhtide seas nullvõimu staatus (5,3%). Ja viiendikul ülemustest ei ületa see ühte punkti - vähem kui viis alluvat. Seevastu näiteks mõned töötajad juhivad rohkem kui 5-liikmelisi meeskondi.

Hariduse, positsiooni ja sissetuleku suhe

Arenenud riikides vastavad spetsialistide kvalifikatsioonitase, majanduslik olukord ja karjäärisaavutused üksteisele. See on tüüpiline Venemaale, kuid on mõned eripärad.

Uuring kinnitas, et mida madalam on oskuste tase, seda väiksem on juhtimisvõimu tõenäosus. Haridus on samuti oluline, kuid ühendus, nagu selgub, on üsna nõrk. See tähendab, et hea haridus Venemaal ei taga alati kõrget positsiooni ametistruktuuris ja võimsa staatuse omamist, märgib uuringu autor.

Valitsussektori esindajatel on võimsuse staatuse näitajad veidi kõrgemad võrreldes nendega, kes töötavad riigiettevõte... Võrreldi sama oskustasemega töötajaid.

Kuid mis puudutab majanduslikku olukorda ja võimuseisundi näitajaid, siis siin ilmnes selge seos. Kinnitati, et tegelikult võimaldab ainult nullist erineva staatuse olemasolu palgata oma piirkonnas keskmisest kõrgemat palka. Analüüsis võeti arvesse töötava elanikkonna piirkondlikku mediaani. Märkimisväärne sissetuleku tase on tingitud maksimaalsest energiaallikast - 4-5 punkti (11 alluvalt pluss ettevõtte omandis olev või üle 20 alluva). Uuringutulemuste kohaselt vastab sellele kriteeriumile 2,9% venelastest.

Sellest hoolimata, nagu näitab see ja teised uuringud, võib kvalifikatsioonistaatus Venemaa ühiskonnas tuua ka materiaalset tulu. Suurema sissetulekuga rühmadesse sattumise tõenäosus on suurem neil, kellel on lisaks kõrgharidusele ka mõni muu haridus (kursused, kraadiõpe, teine \u200b\u200bja järgnev kõrgharidus) ning nad täiendavad pidevalt oma kvalifikatsiooni.

Üldiselt selgub, et haridus, kvalifikatsioon ja jõuvarud on võimelised tootma majanduslikku tulu, kui nad on samaaegselt olemas. Kuid juhtiva staatuse olemasolu mängib selles esmatähtsat rolli.

Miks karjääri ei peeta kõrgeks

Uurimistulemused tõstatavad küsimuse spetsialistide motivatsioonist. Nimelt pole Venemaal autori sõnul professionaalide seas piisavalt soovi olla juhid. "Enamik venelasi, eriti need, kellel on arenenud inimkapital, mis võimaldab neil edukalt töötada ametikohtadel, ei ole eriti huvitatud karjääri kasvust," märgib uuringu autor. Võib-olla on põhjuseks ülekoormus või soovimatus hõivata positsiooni "kivi ja kõva koha vahel", mis on tüüpiline keskastme juhtidele. "Seetõttu võib isegi kõrgema palgaga kui spetsialistide palgad juhtivale kohale palgata mitte kõrgeima haridustasemega inimesi," usub teadlane.

IQ

Innovatiivsele majandusele ülemineku kontekstis on inimfaktor üks põhilisi. Uusi teadmisi, oskusi ja võimeid omandatakse ja kujundatakse elanikkonna osalemise kaudu haridusprotsessis ning neid rakendatakse tööalases tegevuses. Selle tööandjatele mõeldud protsessiga kaasneb hankimine konkurentsieelised ja kasum, töötaja jaoks - töötasu suurenemine. Lisaks hariduse majanduslikule mõjule tuleb märkida, et kõrgelt kvalifitseeritud tööjõud kohaneb edukalt tehnoloogiliste, institutsionaalsete ja sotsiaalsete muutustega, osaleb aktiivselt uute teadmiste ja oskuste arendamises, reageerib kiiresti teaduse ja tehnika arengus saavutatud saavutustele ning hakkab neid oma igapäevases praktikas rakendama.
Haridus on inimkapitali „tuum” ja selle taseme tõusuga kaasneb enamasti töötajate tööviljakuse tõus. Kui turutingimustes kipub tööjõu hind võrduma üksikisikute marginaalse tootlikkusega, viib kõrgem haridustase nende sissetulekute suurenemiseni, kui kõik muud asjad on võrdsed.
Uuring hariduse ja kutseõppe mõju kohta töötajate töötasule on üks kodumaise teaduse päevakajalisi suundi.
Üheks vahendiks hariduse ja sissetuleku taseme vahelise suhte määramiseks võivad olla tootmisfunktsioonid, mille abil selgub sõltuvus toodetud toote väärtuse ja kasutatud tootmistegurite vahel (näiteks funktsioon Cobb-Douglas, mida teadusprobleemide lahendamiseks kasutavad nii kodu- kui ka välismaised teadlased). Samal ajal kohtame oma uurimistöös originaalmudeli modifikatsioone, mis on tingitud täiendavate parameetrite ja tingimuste lisamisest sellesse. Seega ei arvestata tootmisteguritena mitte ainult ressursimuutujaid, vaid ka parameetreid riiklik regulatsioon (intressimäärad, maksukoormus jne) 3. Cobb-Douglase funktsiooni kasutatakse ka tööhõive ennustamiseks (soovitud tööhõivetaseme määramiseks sõltuvalt toodangu mahust) 4, haridustaseme mõju analüüsimiseks töötajate individuaalsele tulemuslikkusele (sissetulekule) 5.
Sellega seoses on käesoleva artikli eesmärk analüüsida riigi statistikakomitee statistikale tuginedes riigi statistikakomitee statistikale tuginedes elanikkonna haridustaseme ja elanike palga (sissetulekute) suhet piirkondlikul tasandil (piirkonna elanike keskmine kuu kogunenud palk, põhivara maksumus, erineva haridustasemega töötajate osakaal). Analüüs hõlmas mitmeid järjestikuseid etappe: esimeses etapis valiti mudel ja muutujad. Teisel juhul uuriti mudelis sisalduvate parameetrite territoriaalseid tunnuseid. Kolmas hõlmas regressioonivõrrandi koefitsientide arvutamist Venemaa Föderatsiooni piirkondade kontekstis. Viimane etapp oli uuringu tulemuste tõlgendamine.
Meetodina kasutati laiendatud Cobb-Douglase funktsioonil 6 põhinevat regressioonanalüüsi. Selle rakendamisel on nii eeliseid, mis väljenduvad majandusteooria 7 kehtivuses, funktsionaalse sõltuvuse lihtsuses, kui ka raskusi, mis on seotud võrrandi 8 vormi ja parameetrite valimisega.
Samal ajal tuleb märkida, et Cobb-Douglase funktsiooni kasutamine on omamoodi kompromiss matemaatiliste sõltuvuste keerukuse ja nende praktikas kasutamise võimaluse vahel ning funktsiooni piirangutest (tehnoloogilise progressi puudumine ühe muutujana) saab ületada selle klassikalise vormi modifikatsioonide abil 9. Meetodi märgitud eelised võimaldasid seda rakendada uurimistöö eesmärgi saavutamiseks.
Erinevalt Cobb-Douglase funktsiooni olemasolevast klassikalisest vormist, mis kirjeldab toodetud toote ja selliste tootmistegurite, nagu tööjõud ja kapital, suhet, kasutas see töö selle modifikatsiooni, mis on tingitud nii uuringu eesmärgist kui ka võimalusest muuta algset funktsiooni. Sõltuva muutujana pidasime regiooni elanike keskmist kuu kogunenud töötasu sõltumatuteks muutujateks - piirkonna põhivara maksumust, kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega hõivatute osakaalu piirkonna hõivatute koguarvust, keskhariduse ja põhiharidusega hõivatute osakaalu. üldine ja mittetäielik keskharidus.
Keskmist kuu kogunenud töötasu kasutati sõltuva muutujana, kuna ühelt poolt iseloomustab see tööjõuressursside maksumust sõltuvalt kulutatud töö kogusest ja kvaliteedist ning määrab seeläbi töötaja panuse tootmisse, teiselt poolt on selle muutuja kasutamine mudelites, mis kirjeldavad haridustase, töötajate staaži ja töö tasustamise suhe.
Samal ajal uuriti esimese mudeli tulemuste kontrollimiseks täiendavalt elanikkonna keskmise sissetuleku elaniku kohta ja eespool nimetatud sõltumatute muutujate suhet. Eeldati, et teises mudelis sisalduvate parameetrite vahelise seose analüüsi tulemused, kus elaniku keskmine rahatulu elaniku kohta toimib sõltuva muutujana, on võrreldavad järeldustega, mis saadakse esimese mudeli analüüsi tulemusena. See oletus tuleneb autori vaatenurgast asjaolust, et sissetulekud ja palgad on korrelatsioonis "tervikuna", kuna sissetuleku struktuur tuluallikate kaupa hõlmab ettevõtlustegevusest saadavat tulu, palka, sotsiaaltoetusi, omanditulu. Tööjõutasu on elanikkonna rahaliste sissetulekute kujunemise peamine allikas: 2009. aastal oli elanikkonna sissetulekute struktuuris kogu Venemaa Föderatsioonis tööjõutasu üle 40%, Vologda oblastis - 52% 10.
Mudelisse kaasatud parameetreid uuriti territoriaalses kontekstis (kõigi Venemaa Föderatsiooni piirkondade jaoks) ajavahemikul 2000–2009. ja neid kasutati arvutustes võrreldavas hinnangus (2009. aasta hindades).
Analüüs näitas, et keskmise kuu kogunenud töötasu väärtuse osas on riigi piirkondade kogu heterogeenne. Kõrgeim väärtus kogu uuringuperioodi jooksul märgiti Jamali-Neenetsi autonoomses oblastis, madalaim Dagestani Vabariigis (tabel 1).
Ilmnes Vene Föderatsiooni piirkondade diferentseerumise vähenemine keskmise kuupalga osas kümnelt korralt 2000. aastal 5 korda 2009. aastal. Vologodskaja oblast uurimisperioodil oli see riigi keskmisel tasemel ja parandas 2009. aastal võrreldes 2000. aastaga oma positsiooni, liikudes 45. kohalt 27. kohale (sarjas järjestatud kahanevas järjekorras).
Venemaa piirkonnad erinesid ka elanike keskmise sissetuleku kohta elaniku kohta. Vene Föderatsiooni katsealuste eristamine selle näitaja järgi oli märkimisväärne, kuid vähenes 18-lt korralt 2000. aastal 8-le 2009. aastal (tabel 2).
Kuni 2007. aastani oli elanike keskmise sissetuleku kohta elaniku kohta Moskva, seejärel - neenetsi autonoomne piirkond; Inguššia Vabariik oli kogu uurimisperioodi jooksul pidevalt madal. Alates 2003. aastast on Vologda oblast halvendanud oma positsiooni riigi keskmise suhtes.
Venemaa Föderatsiooni piirkonnad erinesid kõige enam põhivara väärtuse poolest (2000. aastal - enam kui 300 korda), samas kui 2009. aastaks diferentseerumine ei vähenenud, vaid vastupidi, suurenes (2009. aastal erinesid Vene Föderatsiooni piirkonnad selle näitaja osas enam kui rohkem kui 400 korda) (tabel 3).
Samal ajal oli Venemaa Föderatsiooni koosseisu kuuluvate üksuste eristamine mitmete näitajate (kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajate, kesk- ja keskeriharidusega töötajate ning keskerihariduse ja põhiharidusega töötajate osakaal) osas minimaalne. Nii erinesid piirkonnad 2000. aastal kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega hõivatute osakaalu poolest 4 korda (tabel 4), 2009. aastal 3 korda, kesk- ja algharidusega hõivatute osakaalu järgi 2 ja 3 korda. vastavalt.

Tabel 1
Venemaa Föderatsiooni piirkondade diferentseerimine keskmise kuupalga kuupalga väärtuse järgi *,
2009. aasta hindades (paremusjärjestus 2009. aasta andmete järgi)

	2000 aasta	2005 aasta	2007 aasta	2008 r.	2009 aasta
Kõrgeima keskmise kuupalgaga Venemaa Föderatsiooni piirkonnad, rubla
	2587	16322	28698	37080	46481
Tšukotka autonoomne ringkond	1404	13133	22287	29749	42534
	2476	14128	24440	30640	38387
Tjumeni piirkond	2006	12068	21661	27975	34773
moskva	931	8822	17385	24778	33358
Kõige madalama keskmise kuupalgaga Vene Föderatsiooni piirkonnad, rubla
Kalmõkia Vabariik	344	2588	4979	7298	10849
	356	2754	5505	7386	10832
Kabardino-Balkari Vabariik	330	2648	5030	7067	10777
Karatšay-Tšerkessi Vabariik	319	2623	5218	7443	10477
Dagestani Vabariik	273	2052	3843	5866	9125
Max / Min, korda	10	8	8	6	5

* edaspidi tehti Venemaa Föderatsiooni piirkondade näitaja maksimaalse ja minimaalse väärtuse arvutused, võttes arvesse andmeid autonoomsetes piirkondades, samuti föderaalse tähtsusega linnades (Moskva, Peterburi)

tabel 2
Venemaa Föderatsiooni piirkondade eristamine elanike keskmise sissetuleku elaniku kohta suuruse järgi 2009. aasta hindades

	2000 aasta	2005 aasta	2007 aasta	2008 r.	2009 aasta
Vene Föderatsiooni piirkonnad, kus elanike keskmine sissetulek inimese kohta on suurim, rubla
Neenetsi autonoomne piirkond	830	12993	28164	38892	48752
moskva	2306	15263	26118	27742	41891
Tšukotka autonoomne ringkond	1168	11408	20119	24953	35079
Handi-mansi autonoomne piirkond	1932	11145	20558	26922	32263
Sahhalini piirkond	783	7117	14415	19610	27577
Vene Föderatsiooni piirkonnad, kus elanike keskmine sissetulek elaniku kohta on kõige madalam, rubla
Tšuvaši Vabariik	321	2445	4899	7079	9405
Ivanovo piirkond	288	2009	3977	6700	9343
Mari El Vabariik	315	2061	4347	6346	9210
Kalmõkia Vabariik	276	1396	3131	4540	7097
Inguššia Vabariik	128	1307	2787	4273	6400
Max / Min, korda	18	12	10	9	8

Allikas: Vene Föderatsiooni föderaalse riikliku statistikateenistuse ametlik veebisait [elektrooniline ressurss]. - Juurdepääsurežiim: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite / main /

Tabel 3
Venemaa Föderatsiooni piirkondade eristamine põhivara väärtuse järgi 2009. aasta hindades
(järjestus vastavalt 2009. aasta andmetele)

	2000 aasta	2005 aasta	2007 aasta	2008 r.	2009 aasta
Venemaa Föderatsiooni piirkonnad, kus põhivara on kõige kõrgem
moskva	416597	3270014	6996401	12065253	15605926
Tjumeni piirkond	404012	3288113	5748892	7727589	10315779
Handi-mansi autonoomne piirkond	252186	1796932	3038926	3974029	5423503
Yamalo-neenetsi autonoomne ringkond	86264	1237973	2148630	3142065	4002082
Moskva piirkond	184700	1041045	2087704	2790497	3938800
Venemaa Föderatsiooni piirkonnad, kus põhivara maksumus on kõige madalam
Juudi autonoomne piirkond	6220	30143	66684	81014	97290
Tšukotka autonoomne ringkond	4665	16682	24470	36922	63044
Altai Vabariik	4453	13279	26296	32416	44595
Inguššia Vabariik	1252	13338	28155	29683	40638
Tyva Vabariik	5081	12042	20364	25582	36142
Max / Min, korda	333	273	344	472	432

Allikas: Vene Föderatsiooni föderaalse riikliku statistikateenistuse ametlik veebisait [elektrooniline ressurss]. - Juurdepääsurežiim: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite / main /

Tabel 4
Venemaa Föderatsiooni piirkondade diferentseerimine kõrgharidusega ja lõpetamata kõrgharidusega hõivatute osakaaluga hõivatute koguarvust (järjestus 2009. aasta andmetel)

	2000 aasta	2005 aasta	2007 aasta	2008 r.	2009 aasta
Venemaa Föderatsiooni piirkonnad, kus on kõige rohkem kõrgharidusega ja mittetäieliku haridusega töötajaid
moskva	47,2	45,3	47,2	51,9	48,2
Inguššia Vabariik	26,3	29,2	48,6	46,0	46,2
peterburi	41,4	41,5	38,7	43,0	40,2
Moskva piirkond	30,4	28,6	30,6	36,3	35,6
Põhja-Osseetia Vabariik Alania	30,2	38,0	38,4	33,6	35,6
Vene Föderatsiooni piirkonnad, kus on kõige vähem kõrgharidusega ja mittetäieliku haridusega töötajaid
Pihkva oblast	22,9	15,6	22,0	19,8	19,0
Lipetski oblast	20,8	21,3	23,2	19,7	18,4
Sahhalini piirkond	24,2	21,2	21,0	22,1	18,1
Juudi autonoomne piirkond	19,5	20,9	18,3	16,4	17,7
Neenetsi autonoomne piirkond	12,7	19,7	23,9	21,0	16,6
Max / Min, korda	4	3	3	3	3

Allikas: Vene Föderatsiooni föderaalse riikliku statistikateenistuse ametlik veebisait [elektrooniline ressurss]. - Juurdepääsurežiim: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite / main /

Kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega hõivatute struktuuris (üle 40% hõivatute koguarvust) olid 2009. aastal föderaalse tähtsusega linnad (Moskva, Peterburi), Ingušši Vabariik ja Põhja-Osseetia. Nimekirja lõpusirgel (vähem kui 20% töötajate koguarvust) olid hõivatud Pihkva ja Lipetski piirkonnad ning mitmed Kaug-Ida föderaalringkonna subjektid.
2009. aastal oli umbes 60% keskerihariduse ja esmaalase kutseharidusega hõivatutest koondunud Uurali föderaalringkonna piirkondadesse (Tjumeni oblast, Jamalo-Neenetsi autonoomne piirkond), samuti Volgogradi, Arhangelski oblastisse ja Tyva Vabariiki (tabel 5).
Volga föderaalringkonnas (Nižegorodskaja, Saratovskaja oblastid, Mari Eli Vabariik, Mordovia) oli keskerihariduse ja põhiharidusega hõivatute osakaal kõigi Venemaa Föderatsiooni koosseisu kuuluvate üksuste seas kõige väiksem.
Kaug-Ida (Juudi autonoomne oblast ja Amur) piirkondades, samuti Lõuna föderaalringkondades (Stavropoli territoorium, Dagestani Vabariik) domineeris hõivatute struktuuris keskhariduse ja keskeriharidusega elanikkond (umbes 40%) (tabel 6).
Iseloomustades Vene Föderatsiooni õppeainete eristamist erineva haridustasemega elanikkonna tööhõive kontekstis, märkime, et piirkonnad erinesid suuremal määral nii kõrgema ja mittetäieliku kui ka keskhariduse ja keskharidusega keskharidusega hõivatute hulgas. Analüüsi tulemusena selgitati välja nii juhtivad piirkonnad kui ka need, mis hõivavad reitingu alumise rea. Seega on keskföderaalringkonna piirkondades ülekaalus kõrgema erialase ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajad ning Kaug-Ida föderaalringkonna piirkonnad on keskhariduse ja keskeriharidusega hõivatute osakaalu poolest esikohal.
See on föderaalringkondade olemasoleva tootmisstruktuuri põhjal üsna mõistetav, mis määrab töötajate haridustasemele ja kvalifikatsioonikoolitusele esitatavad nõuded. Näiteks föderaalses föderaalpiirkonnas on laialdaselt levinud kõrgtehnoloogiline, teadusmahukas töötlev tööstus (masinaehitus, raketi- ja kosmosetööstus, õhusõidukite ehitus, raadio- ja elektroonikatööstus, raudteetehnika jne) 11, sotsiaalmajandusliku arengu eesmärkide saavutamiseks on vaja kõrge kvalifikatsiooniga personali, mis tekitab nõudlust kõrgharidustasemega töötajate järele 12. Sarnane olukord on ka Siberi föderaalringkonna piirkondades, kus sotsiaalmajandusliku arengu prioriteetseteks sektoriteks on teave, telekommunikatsioonitehnoloogia, masinaehitus, õhusõidukite ehitus, meditsiiniseadmete tootmine, täppisinstrumentide valmistamine jne. Näidatud alade parandamiseks on vajalik teaduse, tehnika, teaduse ja hariduse potentsiaali kõrge arengutase 13. ringkond.
Lõuna föderaalringkonna koosseisu kuuluvates üksustes on kõige olulisemad majandussektorid agrotööstus, turism ja vaba aeg, kaubandus 14, mis määrab vajaduse peamiselt keskerihariduse ja kvalifikatsiooniga spetsialistide järele. Samal ajal, võttes arvesse riigi ja selle piirkondade üleminekut innovatiivsele arenguteele, võib eeldada, et nõudlus kõrgelt kvalifitseeritud spetsialistide järele pikemas perspektiivis kasvab.
Kaug-Ida föderaalringkonna piirkondade majanduse ressursisuunitlus (valdavalt kaevandustööstuse, näiteks söe-, mäetööstuse, kalandus- ja metsatööstuse areng jne) tõi kaasa nõudluse keskhariduse ja keskeriharidusega töötajate järele, mida kinnitab ka analüüs.
Loode-föderaalringkonna piirkondades on välja kujunenud nii piirkonnad, kus domineerib kõrgelt kvalifitseeritud tööjõud (masinaehitus, metallurgia), kui ka need, mille toimimiseks on vaja keskmise kvalifikatsiooniga töötajaid (mäetööstus, agrotööstussektor jne). Sellega seoses on Loode föderaalringkond vahepositsioonil kõrgtehnoloogiliste toodete tootmisele spetsialiseerunud ringkondade (Kesk- ja Siberi föderaalringkonnad) ning nende piirkondade vahel, kus kaevandustööstus on arenenud (Lõuna- ja Kaug-Ida föderaalringkonnad).
Seega võimaldavad uuringus saadud tulemused, mis on saadud mudelisse kaasatud parameetrite territoriaalsete omaduste uurimise käigus, järeldada, et Venemaa Föderatsiooni piirkondade vahel on erinevus (eriti selliste muutujate puhul nagu elanike keskmise sissetuleku elaniku kohta väärtus, elanike keskmise kuupalga väärtus), mis viib eeldus Venemaa Föderatsiooni katsealuste võimalike erinevuste kohta regressioonivõrrandite hindamise tulemuste põhjal.
Regressioonivõrrandi analüüs viidi läbi kogu Venemaa Föderatsiooni piirkondade kontekstis ajavahemikul 2000-2009. See saadi Cobb-Douglase funktsiooni modifitseerimise logaritmi abil:
Wagei \u003d A * Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (1)
Kus
sõltuv muutuja:
Wagei - i-nda piirkonna elanike keskmine brutopalk 2009. aasta hindades, rubla;
sõltumatud muutujad:
Ki on i-nda piirkonna põhivara maksumus aasta lõpus 2009. aasta hindades, rubla;
L1i on kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega hõivatud inimeste osakaal i-ndas piirkonnas;
L2i on keskerihariduse ja põhikutsekooliharidusega töötajate osakaal i-ndas piirkonnas;
L3i on kesk- ja keskharidusega keskharidusega hõivatute osakaal i-ndas piirkonnas;
koefitsiendid:
A - tehnoloogiline tegur 15;
α, β1, β2, β3 on elastsuskoefitsiendid, mis iseloomustavad keskmise kuupalga tõusu 1% kasvu kohta vastavas faktoris (põhivara maksumus, kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajate osakaal jne).
Hinnanguline regressioonivõrrand (1 ') 16 oli järgmisel kujul:
LnWagei \u003d LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (1 ′)
Mudelisse kaasatud näitajate väärtuste olulised erinevused nii dünaamikas kui ka territoriaalses kontekstis tõid kaasa asjaolu, et ka analüüsi tulemusena saadud regressioonikordajad erinevad omavahel oluliselt (tabel 7).
Arvutused näitasid, et keskföderaalringkonna piirkondades on keskmise kuupalga muutus suuresti (83%) tingitud selliste tegurite mõjust nagu põhivara maksumus, kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajate osakaal hõivatute koguarvust ja muud parameetrid mudelisse (1). Kui Kaug-Ida ja Siberi föderaalringkondade koosseisus olevates üksustes on keskmise kuupalga varieerumine vastavalt 74% ja 46% seletatav muude mudelisse mittekuuluvate parameetritega, mis nõuab tulevikus täiendavaid uuringuid tuvastamata tegurite väljaselgitamiseks ja nende mõju analüüsimiseks keskmisele kuupalgale. ...
On kindlaks tehtud, et keskmine kuupalk tõuseb suuremal määral põhivara maksumuse suurenemisega Kesk-, Volga- ja Uurali föderaalringkondade piirkondades (näiteks kui põhivara väärtus tõuseb 1%, tõuseb määratud föderaalringkondade keskmine kuupalk 0% (Vastavalt 85, 0,77, 0,67%). Kõige vähem muutub keskmine kuupalk põhivarade maksumuse tõusuga Siberi ja Kaug-Ida föderaalringkondade subjektidel.
Samal ajal avaldavad Siberi föderaalringkonna piirkondades olulist mõju keskmise kuupalga kujunemisele sellised parameetrid nagu kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega, samuti kesk- ja põhihariduse omandanud töötajate osakaal (näiteks keskhariduse ja põhiharidusega töötajate osakaalu suurenemisega). hariduse 1% võrra, tõuseb keskmine kuupalk 12% ning kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajate osakaalu suurenemisega 1% - 8%).
Erineva haridustasemega hõivatud elanikkonna osakaalu ja keskmise kuupalga väärtuse vahelise seose positiivne olemus ilmnes selliste föderaalsete ringkondade nagu Kesk-, Lõuna-, Volga ja Siberi (Kesk-föderaalringkonna piirkondades) subjektides, kusjuures kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajate osakaal kasvas 1%, samuti keskerihariduse ja kutseõppe korral tõuseb keskmine kuupalk vastavalt 2 ja 6%).
Erineva haridustasemega hõivatute osakaalu ja keskmise kuupalga vahelise seose pöördvõrdelist iseloomu täheldatakse Loode-, Uurali- ja Kaug-Ida föderaalringkondade subjektides. Loode-föderaalringkonna regioonides väheneb keskmise kuupalga kuupalk vastavalt 1 ja 2% kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega ning kesk- ja keskharidusega keskharidusega töötajate osakaalu suurenemise korral. See analüüsi tulemus nõuab täiendavaid uuringuid selle olukorra põhjuste väljaselgitamiseks.
On ilmne, et Kesk-, Volga-, Uurali föderaalringkondade piirkondades on töötajate kõrge palgatase mitmel juhul seotud sellega, millised tööstusharud on ülekaalus (masinaehitus, raketi- ja kosmosetööstus, õhusõidukite ehitus, raadio- ja elektroonikatööstus, raudteetehnika jne). ). Nende valdkondade areng toob kaasa ühelt poolt vajaduse parandada materiaalset ja tehnilist baasi põhivara soetamise kaudu, teiselt poolt meelitada ligi kõrgelt kvalifitseeritud spetsialiste, kes on võimelised kasutama uusimaid seadmeid uuenduslike toodete tootmiseks.
Üldiselt tuleb rõhutada, et regressioonivõrrandi (1 ′) analüüsi tulemuste põhjal tehti kindlaks regioonide rühmad, mis erinevad sõltumatute muutujate kuu keskmisele kogunenud töötasule mõjutamise suuna ja mõju astme poolest:
esimene rühm - olulist positiivset mõju keskmise kuupalga kujunemisele avaldavad põhivara maksumus ja puudega töötajate osakaal erinevatel tasanditel haridus (keskföderaalringkonna piirkonnad);
teine \u200b\u200brühm - põhivara maksumusel on suurem mõju keskmise kuupalga kujunemisele ning erineva haridustasemega töötajate (Volga ja Lõuna föderaalringkondade subjektid) osakaalul on väiksem positiivne mõju;
kolmas rühm - suuremat positiivset mõju palkade kujunemisele avaldab erineva haridustasemega hõivatute osakaal ja vähem positiivset mõju põhivara maksumus (Siberi föderaalringkonna piirkonnad);
neljas rühm - suuremat positiivset mõju palkade kujunemisele avaldab põhivara maksumus ja negatiivne mõju on erineva haridustasemega hõivatute osatähtsus (Loode-, Uurali- ja Kaug-Ida föderaalringkondade piirkonnad).
Erineva haridustasemega hõivatute osakaalu negatiivse olemuse mõju keskmise kuupalga kujunemisele nõuab aga põhjuste väljaselgitamiseks ja tulemuste tõlgendamiseks täiendavat analüüsi.
Teine mudel (sõltuv muutuja, milles on elanikkonna keskmine rahatulu elaniku kohta) saadi Cobb-Douglase funktsiooni modifikatsiooni logaritmi võtmisega:
L i \u003d A * Kia * L1iβ1 * L2iβ2 * L3iβ3 (2)
Kus
sõltuv muutuja:
Ii on i-nda piirkonna elanike keskmine sissetulek elaniku kohta 2009. aasta hindades, rubla;
sõltumatud muutujad on samad, mis regressioonivõrrandis (1 ′).
Hinnanguline regressioonivõrrand (2 ′) oli järgmisel kujul:
LnIi \u003d LnA + αLnKi + β1LnL 1i + β2LnL 2i + β3LnL 3i + εi (2 ′)
Üldiselt tuleb märkida, et regressioonivõrrandi (2 ′) analüüsil põhinevad järeldused on võrreldavad regressioonivõrrandi (1 ′) analüüsi tulemustega nii sõltumatute muutujate mõju määra järgi elanikkonna keskmisele sissetulekule elaniku kohta kui ka mõju suunas.
Nii nagu esimese mudeli puhul, määratakse Kesk- ja Volga föderaalringkondade elanike elanike keskmise rahalise sissetuleku muutus enam kui 80% võrra põhivara maksumuse ja erineva haridustasemega töötajate osakaalu järgi. Kui Kaug-Ida ja Siberi föderaalringkondade katsealustel määratakse sõltumatu muutuja variatsioon vastavalt 74 ja 46% arvestamata tegurite järgi (tabel 8).
Teise mudeli üksikute föderaalringkondade kohta saadud tulemused on samuti korrelatsioonis esimesel juhul tuvastatud tulemustega. Seega viib Siberi föderaalringkonna piirkondades kõrgema ja mittetäieliku kõrgharidusega töötajate osakaalu suurenemine 1% võrra elanikkonna keskmise sissetuleku elaniku kohta ja keskmise kuupalga kasvu vastavalt 7 ja 8%. Keskhariduse ja põhiharidusega hõivatute osakaalu kasvuga kaasneb sissetulekute ja palkade kasv vastavalt 11 ja 12%.
Lisaks regressioonivõrrandi (1 ′) analüüsi tulemusele tehti kindlaks föderaalringkonnad, kus erineva haridustasemega hõivatute osakaalu suurenemisega kaasneb elanikkonna (Kaug-Ida, Uurali, Loode föderaalringkondade subjektide) keskmise sissetuleku vähenemine elaniku kohta, mis põhjustab vajadust täiendavad uuringud.
Üldiselt võime järeldada, et Venemaa turumajanduse praegune mudel ei määra alati suhet haridustaseme ja elanikkonna sissetuleku vahel. Analüüsi põhjal selgus ka, et üks teguritest, mis mõjutab elanike palga ja sissetulekute suurust, on põhivara maksumus. Seega on palgakasvu reservid ja seeläbi haridustaseme ja elanikkonna sissetuleku vahelise seose tagamine reservid tingitud ühelt poolt tootmise mitmekesistamisest, teiselt poolt põhivara väärtuse suurenemisest.
Niisiis toovad tootmisprotsessi korralduse muudatused, mis hõlmavad mitte ainult uusima tehnoloogia ja tehnoloogia omandamist, teaduse arengut, vaid ka mitteseotud tööstusharude samaaegset arengut, tootevaliku laienemist, inimteguri rolli suurenemist. See on tingitud asjaolust, et ümberkujunduste rakendamine nõuab uute tegevusvaldkondade kavandamist ja korraldamist, uute tootmiskomplekside loomist. Sellega seoses suurenevad nõuded töötajate erialasele väljaõppele, nende kvalifikatsioonile, tootmiskogemusele, millega kaasneb nõudluse kasv kõrgema haridustasemega spetsialistide järele.

Tabel 5
Vene Föderatsiooni piirkondade diferentseerimine keskerihariduse ja algkutsega haritud töötajate osakaalu järgi (järjestus 2009. aasta andmetel)

	2000 aasta	2005 aasta	2007 aasta	2008 r.	2009 aasta
Venemaa Föderatsiooni piirkonnad, kus on kõige rohkem keskhariduse omandanud ja kutsehariduse omandanud töötajaid
Tjumeni piirkond	42,6	52,7	50,0	49,2	67,1
Volgogradi piirkond	39,1	43,2	48,9	59,1	59,0
Tyva Vabariik	45,9	47,6	44,8	42,6	58,5
Arhangelski oblast	48,8	52,2	50,1	53,9	58,1
Yamalo-neenetsi autonoomne ringkond	53,0	48,0	47,4	44,9	57,6
Vene Föderatsiooni piirkonnad, kus on kõige vähem keskhariduse omandanud ja kutsehariduse omandanud töötajaid
Nižni Novgorodi oblast	39,3	38,9	41,5	43,1	36,7
Mari El Vabariik	42,3	45,1	45,3	55,2	35,6
Saratovi oblast	44,0	43,4	46,6	45,3	34,6
Mordovi Vabariik	31,9	33,4	39,5	44,0	26,3
Hakassia Vabariik	42,2	41,9	40,4	40,3	24,5
Max / Min, korda	2	3	3	2	3

Turumajanduses mõjutavad palgataset, selle funktsioone ja korralduspõhimõtteid järgmised tegurite rühmad: tootmine, sotsiaalne, turg, institutsionaalne (joonis 1.3). Kõik need tegurid on omavahel seotud ja määravad koos kogu palga, tootmiskulude väärtuse ja kogu ühiskonna ning erinevate sotsiaalsete rühmade esindajate heaolu.

Tootmistegurid

Palkade suuruse määrav peamine tootmistegur on tootmise arengutase ja tehnika areng. Seega on majanduslikult arenenud riikides kõrge palgataseme taga kõrge tööviljakus ja kaasaegsete tootmistehnoloogiate kasutamine. Tehnoloogia areng toob kaasa tööjõudu asendavate ja töö säästmise tehnoloogiate kasutamise, tööviljakuse kasvu, toodangu kasvu ja vastavalt palgatõusu.

Tehnika areng vajaduse tõttu toote kvaliteedi parandamine ja töövõtja funktsioonide laiendamine toovad kaasa suurema töö keerukus ja kõrgemad nõuded töötajate kvalifikatsioonile. Kaasaegse tehnoloogia toimimine eeldab suurt töömahtu ja nõuab töötaja kognitiivsete ja emotsionaalsete-tahteliste protsesside suhtes suurenenud nõudmisi - jaotamine, vahetamine, tähelepanu keskendumine ja stabiilsus, töö kiirus ja täpsus, kiire otsustamine, mis viib väsimuse, ajutise töövõime vähenemiseni ja nõuab olulist vahendeid närvienergia kulude taastamiseks.

Joonis: 1.3.

Töö keerukuse muutused hõlmavad kvalifitseeritumate töötajate kasutamist koos nende palgatõusuga. Nendes tingimustes töötasu korraldamise olemus on adekvaatselt hinnata töö keerukust ja töötajate kvalifikatsiooni ning valida sellest sõltuvalt maksimaalselt spetsiifikat arvestav töötasu vorm ja süsteem. tehnoloogiline protsess ja esineja individuaalne panus.

Töötingimused on tegurite kombinatsioon töökeskkond ja tööprotsess, mis mõjutavad inimese tervist ja tulemuslikkust tööprotsessis, töö maksumust ja tulemusi. Sisu, tootmise ja keskkonna (temperatuur, niiskus, müra, valgustus jne) poolest eristatakse organisatsioonilisi ja tehnilisi (tempo, tehnoloogiliste toimingute sisu, ergonoomilised ja esteetilised tingimused) ning sotsiaalmajanduslikke (suhted meeskonnas, tootmise olemasolu ja inimestevahelised konfliktid) tingimusi. töö. Vastavalt töötaja kehale avaldatava mõju määrale - mugavad, lubatavad, kahjulikud (ebasoodsad) ja äärmuslikud (traumaatilised) töötingimused.

Töötingimused ja tootmiskeskkond sõltuvad kasutatavatest seadmetest ja tehnoloogiatest, tööprotsesside korraldusest, töötajate psühhofüsioloogilisest ja sotsiaalpsühholoogilisest sobivusest. Töötingimuste parandamine aitab kaasa tõhususele, haigustest ja vigastustest tingitud tööaja kaotuse vähendamisele, lisatasude vähendamisele kahjulikud tingimused tööjõu- ja tootmisrisk.

Palgamuutus on seotud tulemused (tootjan awn) tööjõud. Tuleb analüüsida, milliste tegurite mõjul toimub tööviljakuse tõus, selle suhet töö intensiivsusega, töötatud aja hulka, töö keerukust ja töötajate kvalifikatsiooni.

Töö kvaliteet - see on toodete kvaliteet ja tööprotsessi tulemuslikkus.

Sotsiaalsed tegurid mõjutavad ka palgataset, seega on sotsiaalsete garantiide ja elanikkonna sotsiaalse kaitse kehtestamisel vaja arvestada elanikkonna mentaliteeti, ideid sotsiaalse õigluse kohta.

Elamispalk - See on minimaalsete elatusvahendite kogum, mis on vajalik inimesele elu toetamiseks.

Tarbijakorv tähistab minimaalset toodete, kaupade ja teenuste komplekti, mis on vajalik inimese eluks. Tarbijakorv kehtestatakse kogu Venemaa ja Venemaa Föderatsiooni koosseisu kuuluvate üksuste jaoks ning seda kasutatakse elatusmiinimumi väärtuse arvutamiseks.

Tarbijakorvi struktuur koosneb kolmest osast: toit, muud kui toidukaubad ja teenused. Tarbimine arvutatakse keskmiselt inimese kohta iga peamise sotsiaal-demograafilise elanikkonnarühma, näiteks tööealise elanikkonna, laste ja pensionäride kohta.

Turusuhete tingimustes toob toimetulekumiinimumi tõus ja tarbijakorvi struktuuri laienemine kaasa elanikkonna ostujõu ja palgamäära kasvu.

Miinimumpalk toimib palgavaldkonnas riigigarantiina.

"Sotsiaalpalga" osakaalu suurendamine (lapse regulaarsed maksed, riigi, regiooni, tööandja antud garantiid) töötaja kogutuludes on palga suurust piirava tegurina.

Tööjõu liikuvuse tingimused pakkuda üksikisikutele ja sotsiaalsetele rühmadele võimalust liikuda, kolida teistesse piirkondadesse, mis suurendab nende konkurentsivõimet tööturul ja palga suurust. Riigi tasandil põhjustab tööjõu liikumist tööjõu ressursside jaotuse vahel tööjõu rakendusalade ja tootmise või töötaja vajaduste vahel. Ettevõtte või organisatsiooni tasandil on tööjõu liikumise põhjuseks lahknevus töötaja vajaduste, motiivide, huvide ja talle kehtestatud nõuete vahel.

Turutegurid mõjutavad palga suurust ja reguleerimist ning sõltuvad tööturu arengutasemest.

Jõudnud kõrgele tööhõive määr on riigi makromajanduspoliitika üks peamisi eesmärke. Majandussüsteem, mis loob täiendava arvu töökohti, seab oma ülesandeks sotsiaalse toote hulga kasvu ja seeläbi suuremal määral elanike materiaalsete vajaduste rahuldamise. Olemasolevate tööjõuressursside mittetäielikul kasutamisel toimib majandussüsteem oma tootmisvõimaluste piiridesse jõudmata.

Tööturg on turumehhanismi üks olulisemaid tingimusi. See võimaldab teil tõhusalt kasutada töötajate tööjõupotentsiaali, loob konkurentsivõitluse töökoha nimel, soodustab personali kvalifikatsiooni kasvu ja nende käibe vähenemist. Samuti suurendab tööturg töötajate liikuvust ja soodustab töötajate levikut mitmesugused vormid tööhõive.

Art. Vene Föderatsiooni 19.04.1991 seaduse nr 1032-1 "Elanikkonna tööhõive kohta Vene Föderatsioonis" artikkel 1 määratleb tööhõivet kui "kodanike tegevust, mis on seotud isikliku ja sotsiaalsed vajadusedsee ei ole vastuolus Vene Föderatsiooni õigusaktidega ja toob reeglina neile töötasu, tööjõutulu. "Tööhõive peamised märgid on:

tööjõu olemasolu ja sotsiaalselt kasulikud tegevused;

• - selle tegevuse seaduslikkus;
• - sissetuleku olemasolu reeglina (kuigi sissetulek ei pruugi olla kättesaadav näiteks täiskoormusega ülikoolide üliõpilastele).

Tööhõive juhtimine eeldab sihipärast mõju tööturule, tööjõunõudluse laiendamist, tööjõu nõudluse ja pakkumise tasakaalu tagamist majanduse erinevates valdkondades ja sektorites, mis tähendab peamiste tööhõiveliikide jaotust.

Tööhõive määr ning tööjõu pakkumise ja nõudluse kõikumine, s.t. turutingimused on institutsionaalsete tegurite mõjul (näiteks palgatingimuste lepinguline reguleerimine, ametiühingute tegevus jne) mõjutatud palkade paindumatuse tõttu tihedalt seotud. Nõudlus tööjõu järele tööturul tuleneb nõudlusest kaupade ja teenuste järele. Seega toob nõudluse vähenemine teatud ametite ja tööjõuliikide järele kaasa vastavate töötajate garanteerimata paindliku osa vähenemise ja avaldab vähenevat mõju töökindlusele.

Väljakujunenud vastupidavus tööleping töötingimused ja ettevõtte orienteeritus konkureerivatele palgamääradele aitavad vähendada väheneva tööjõuvajaduse mõju palgamääradele. Mõne töötajate kategooria liigne nõudlus tööturul viib vastavalt palgatõusuni.

Tootmise tööjõukulu toimivad ka ühe turutegurina, mis määrab palga suuruse. Ühelt poolt on tööandja huvitatud odavast tööjõust ja teiselt poolt tehnoloogia arengutasemest, kaasaegne varustus, seab töö keerukus esinejale, tema kvalifikatsioonile, tööoskusele kõrged nõuded, mis suurendab tootmiskulusid

tööjõud. Lisaks takistab nende kulude vähenemist ka sotsiaalsete ja institutsionaalsete tegurite mõju. Kuid samal ajal pidurdab tööjõukulude suur osakaal tootmiskuludes reaalpalga kasvu, kui sellega ei kaasne ühiku maksumuse vähenemist toodangu ühiku (rubla) kohta.

Tarbekaupade ja teenuste hindade dünaamika, samuti töötajate inflatsiooniootused (ootused tulevase perioodi eeldatava inflatsioonimäära järele praeguse perioodi teguritest tulenevalt) on ka nominaalse ja reaalpalga taset mõjutav turutegur, kuna tegelik ja eeldatav elukalliduse tõus suurendab palgamäära taastootmismiinimumi "hinda", mis kajastub kogu tase, ostujõud, selle mass ja osakaal kuludes, ühikukulud ühe rubla toodangu kohta.

Institutsionaalsed tegurid (alates lat. institutio - juhised, juhised) on seotud majanduslike ja sotsiaalsete suhete erinevate valdkondade juhtimise ja reguleerimisega. Need määravad kindlaks riikliku ja piirkondliku majandusliku reguleerimise mahu, suunad ja meetodid palkade korraldamisel. Nende hulka kuuluvad: ametiühinguliitude, tööandjate ühenduste tegevus palgatingimuste lepingulise reguleerimise, sotsiaalpartnerluse süsteemi arendamise ja vormistamise alal.

Vaadeldud tegurite rühmad mõjutavad memoriaali- ja reaalpalga taset, tööviljakuse ja tootmiskulude kasvutempo suhet, palkade diferentseerimise kehtivust erinevates valdkondades ja tööstusharudes.

• Eluohutus / toim. V.M. Maslova. M., 2014. S. 77.
• URL: center-yf.ru/data/economy/Potrebitelskaya-kor2ina.php.