Человеческий капитал и снижение дохода: по результатам российского мониторинга экономического положения и здоровья населения в 2019-2022 гг.

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Человеческий капитал признается фундаментальной движущей силой экономического роста, по крайней мере, в инновационной, основанной на знаниях экономике. Этот тезис многократно обосновывается в работах ведущих экономистов, посвященных экономическому росту. однако эмпирические исследования, связывающие человеческий капитал с экономическими результатами, не дают безусловного подтверждения этого тезиса как на макроэкономическом, так и микроэкономическом уровнях. в исследовании рассматривается вопрос о вкладе человеческого капитала в вероятность ухудшения экономических результатов домохозяйств на фоне кризисных явлений. оценки, полученные на основе данных российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS, НИУ ВШЭ), показывают, что условная вероятность ухудшения финансового положения для людей с высшим образованием значительно увеличилась в 2020 и 2022 гг. по сравнению с 2019 г. С помощью логит-анализа мы рассчитали отношения шансов ухудшения финансового положения для трех групп: работающие в настоящее время и неработающие, сообщившие о плохом здоровье по сравнению с группой респондентов с хорошим здоровьем, группа респондентов с высшим образованием по сравнению с тем, у кого нет диплома о высшем образовании. Люди с плохим здоровьем имеют на 20 % больше шансов снижения доходов, чем люди с хорошим здоровьем, что является негативным, но ожидаемым результатом. однако вызывает тревогу то, что после 2020 г. для людей с высшим образованием шанс ухудшения финансового положения семьи также в 1,2 раза выше, чем у людей, не имеющих высшего образования. Эти оценки не ставят под сомнение положительное влияние человеческого капитала на экономику, основанную на знаниях. но возникает вопрос, в какой степени черты экономики, основанной на знаниях, сохраняются во время кризисов. возникает и другой вопрос, в какой степени высшее образование сегодня соответствует ожиданиям рынка труда и способна ли система образования обеспечить высокую отдачу от инвестиций в человеческий капитал.

Об авторах

Светлана Алексеевна Балашова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: balashova-sa@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0003-1797-8825

кандидат физико-математических наук, доцент, заведующая кафедрой экономико-математического моделирования

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Белла Валерьевна Габриелян

Ереванский филиал РЭУ им.Г.В.Плеханова;
Институт экономики им. М. Котаняна НАН РА

Email: bvgabrielyan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7428-7900

кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой «Экономические науки», РЭУ им. г.в. Плеханова, ведущий научный сотрудник института экономики им. М. Котаняна НАН РА

Армения, 0015, Ереван, ул. Арзуманяна, д. 5/2; Армения, 0015, Ереван, ул. Григора Люсаворича, д. 15

Список литературы

  1. Abdullah, A., Doucouliagos, H., & Manning, E. (2015). Does education reduce income inequality? a meta-regression analysis. Journal of Economic Surveys, 29(2), 301-316. https://doi.org/10.1111/joes.12056
  2. Acemoglu, D., Gallego, F.A., & Robinson, J.A. (2014). Institutions, human capital, and development. Annu. Rev. Econ., 6(1), 875-912.
  3. Acemoglu, D., Johnson, S., & Robinson, J.A. (2005). Institutions as a fundamental cause of longterm growth. Handbook of Economic Growth, 1, 1138. https://doi.org/10.3386/w10481
  4. Balashova, S. (2022). Recent Trends in Personal Income and the Impact of Covid-19: Case of Russia. In A.P. Duarte, S. Redzepagic, & F.S. Murta (Eds.), The european integration process crisis and resilience in the aftermath of the covid-19 pandemic (pp. 409-426). Coimbra University Press. https://doi.org/10.14195/978-989-26-2364-1
  5. Balashova, S., Lazanyuk, I., & Matyushok, V. (2018). Growth Scenarios for the Russian Economy. In B.S. Sergi (Ed.), Exploring the Future of Russia’s Economy and Markets: Towards Sustainable Economic Development (pp. 235-256). London: Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/978-1-78769-397-520181013
  6. Becker, G. (1993). Human Capital. A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Referenceso Education (3d ed.). University of Chicago Press.
  7. Bulina, A., Mozgovaya, K., & Pakhnin, M. (2020). Human capital in economic growth theory: Classical models and new approaches. St Petersburg University Journal of Economic Studies, 36(2), 163-188. https://doi.org/10.21638/spbu05.2020.201
  8. Dang, H.A. H., Lokshin, M.M., Abanokova, K., & Bussolo, M. (2020). Welfare Dynamics and Inequality in the Russian Federation During 1994-2015. European Journal of Development Research, 32(4), 812-846. https://doi.org/10.1057/s41287-019-00241-3
  9. Greene, W.H. (2008). Econometric Analysis (6th ed., Vol. 97.). Pearson Prentice Hall. https://doi.org/10.1198/jasa.2002.s458
  10. Horowitz, J.L., & Savin, N.E. (2001). Binary response models: Logits, probits and semiparametrics. Journal of Economic Perspectives, 15(4), 43-56. https://doi.org/10.1257/jep.15.4.43
  11. Khetan, A.K., Yusuf, S., Lopez-Jaramillo, P., Szuba, A., Orlandini, A., Mat-Nasir, N., & Leong, D.P. (2022). Variations in the financial impact of the COVID-19 pandemic across 5 continents: A cross-sectional, individual level analysis. EClinicalMedicine, 44, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2022.101284
  12. Kuzminov, Ya., Sorokin, P., & Froumin, I. (2019). Generic and Specific Skills as Components of Human Capital: New Challenges for Education Theory and Practice. Foresight and STI Governance, 13(2), 19-41.
  13. Mincer, J. (1958). Investment in Human Capital and Personal Income Distribution. Journal of Political Economy, 66(4), 281-302.
  14. Nartikoev, A., & Peresetsky, A. (2019). Modeling the dynamics of income distribution in Russia. Applied Econometrics, 54, 105-125. Retrieved from https://econpapers.repec.org/article/risapltrx/0370.htm
  15. Parry, E., & Urwin, P. (2011). Generational Differences in Work Values: A Review of Theory and Evidence. International Journal of Management Reviews, 13(1), 79-96. https://doi.org/10.1111/j.1468-2370.2010.00285.x
  16. Romer, P.M. (1989). Human capital and growth: theory and evidence. National Bureau of Economic Research, (3173), 51.
  17. Rusnak, Z. (2012). Logistic Regression Model. Econometrics, 1(35), 9-23.
  18. Ryazantsev, S.V., & Rybakovskii, L.L. (2021). Demographic Development of Russia in the 20th-21st Centuries: Historical and Geopolitical Dimensions. Herald of the Russian Academy of Sciences, 91(5), 516-524. https://doi.org/10.1134/S1019331621050075
  19. Varshavsky, A.E. (2019). Excessive income inequality - problems and threats for Russia. Sotsiologicheskie Issledovaniya, (8), 52-61. https://doi.org/10.31857/S013216250006136-2
  20. Voskoboynikov, I.B. (2017). Sources of long run economic growth in Russia before and after the global financial crisis. Russian Journal of Economics, 3(4), 348-365. https://doi.org/10.1016/j. ruje.2017.12.003
  21. Yao, Z., & Liu, Y. (2023). How Covid-19 impacts the financing in SMEs: Evidence from private firms. Economic Analysis and Policy, 79, 1046-1056. https://doi.org/10.1016/j.eap.2023.06.036

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».