От человеческого капитала к экономическому росту: прямая дорога или долгое блуждание по лабиринту?

Любимов И.Л.
Ph.D., с. н. с. Российской академии народного хозяйства
и государственной службы при Президенте РФ

В экономической науке человеческий капитал, наряду с экономическими институтами, получил статус фундаментальной переменной — феномена, способного стимулировать накопление факторов производства, напрямую влияющих на экономический рост, таких как производственный капитал или инновации¹. Например, в теоретических моделях, посвященных эндогенному экономическому росту, вслед за работой Р. Нельсона и Э. Фелпса (Nelson, Phelps, 1966) предполагается, что главное значение человеческого капитала для экономического роста заключается в создании² и распространении инноваций, оказывающих влияние на устойчивый рост. В результате главную роль в появлении инноваций и росте экономики играет запас человеческого капитала. В другой группе моделей, которые можно назвать моделями накопления человеческого капитала, вслед за статьей Р. Лукаса (Lucas, 1988), а также Г. Мэнкью и его коллег (Mankiw et al., 1992), предполагается, что человеческий капитал представляет собой обычный фактор производства, вроде производственного капитала, а значит, главную для роста экономики роль играют темпы накопления человеческого капитала, то есть его поток, а не запас³.

Ряд эмпирических результатов подтверждает выводы, полученные в теоретических работах. Сравнительно недавние исследования показали, что человеческий капитал помогает избежать ловушки среднего дохода, то есть ситуации замедления роста при достижении среднего уровня доходов (Eichengreen et al., 2013), а в работе Н. Геннайоли и соавторов влияние человеческого капитала на экономический рост оказывается даже сильнее эффекта от улучшения качества институтов (Gennaioli et al., 2013). Приблизительно такого же взгляда придерживаются Э. Глезер и соавторы, пытаясь оспорить точку зрения Д. Норта на монопольную роль институтов в долгосрочном экономическом росте, изложенную в работе Д. Аджемоглу и его коллег (Acemoglu et al., 2005), и отдать эту роль человеческому капиталу (Glaeser et al., 2004)⁴.

Таким образом, из большого числа теоретических и эмпирических работ можно сделать вывод, что политика, направленная на увеличение размера человеческого капитала, должна оказывать благотворное влияние на темпы экономического роста. Этот вывод вполне согласуется с рекомендациями международных финансовых организаций, призывающих инвестировать в образование ради ускорения роста экономики (см., например: EBRD, 2013).

Однако существуют и противоположные результаты. В частности, Л. Притчетт указывает на то, что во второй половине XX в. многим развивающимся странам удалось значительно увеличить среднюю продолжительность образования, однако при этом они не смогли добиться ускорения экономического роста (Pritchett, 2006)⁵.

Аджемоглу и соавторы считают ключевой фундаментальной переменной экономического роста качество институтов (Acemoglu et al., 2001; 2005). Улучшение качества институтов, таких как защита прав собственности, порождает автоматический рост экономики, в том числе и через накопление человеческого капитала. Человеческий капитал, таким образом, не фактор, а скорее одно из проявлений экономического роста.

В чем возможная причина разногласий между взглядами на роль человеческого капитала в экономическом росте? Возможно, именно недостаточные институциональные усовершенствования составляют главную проблему, из-за которой образовательная политика лишь ограниченно эффективна с точки зрения ускорения экономического роста (Pritchett, 2006)? Быть может, не следует проводить образовательную политику до тех пор, пока качество институтов не будет улучшено настолько, что сформируются условия для экономического роста на многие десятилетия?

Хотя в этой работе будет обсуждаться влияние институтов на эффективность образовательной политики, роль институтов, однако, не представляется настолько фундаментальной, а остальных факторов роста — столь уж периферийной. Множество исторических эпизодов указывает на то, что развитие комплементарных институтам факторов роста вовсе не гарантировано рынком и требует дополнительных усилий со стороны государства⁶. Поэтому недостаточная эффективность образовательной политики может быть связана не только с влиянием неблагоприятной институциональной среды.

В частности, темпы роста экономики могут определяться одновременным действием множества комплементарных переменных (Hausmann et al., 2005). Среди прочих факторов институты и человеческий капитал скорее дополняют, а не заменяют друг друга во влиянии на темпы экономического роста. Недостаточная эффективность образовательной политики может быть результатом воздействия несовершенных институтов, которые, сокращая инвестиции, сдерживают технологическое развитие и уменьшают спрос на человеческий капитал со стороны компаний, которым, ввиду сравнительной простоты технологий, не требуется рабочая сила, подготовленная к работе с более сложными технологиями. Однако такое же влияние на выбор фирм могут оказывать и другие ограничения (в частности, плохая работа финансовой системы, из-за которой компании могут остаться без финансирования своих инвестиционных планов).

Мы рассмотрим причины, по которым политика, направленная на накопление человеческого капитала, может оказаться неэффективной с точки зрения увеличения темпов роста. Мы проанализировали значительную часть ключевой литературы, посвященной анализу этих причин, а также провели систематизацию этой литературы и сделали описание потенциальных механизмов, объясняющих недостаточное влияние политики в области накопления человеческого капитала на рост. Следует подчеркнуть, что мы не ограничиваемся рассмотрением взаимодействия между институтами и прочими факторами роста, с одной стороны, и человеческим капиталом — с другой. В частности, низкая эффективность образовательной политики может быть мнимым результатом, вызванным недостаточно точным измерением уровня человеческого капитала, или следствием возможных дефектов в дизайне политики.

Человеческий капитал и экономический рост: объяснения возможной слабой связи

Измерение человеческого капитала

Продолжительное время экономисты использовали переменные, хотя и тесно связанные с образованием, но напрямую не отражающие его распространение, полагая, что эти переменные довольно сильно коррелируют с размером полученных знаний. Например, в работе Притчетта (Pritchett, 2006) наряду с другими переменными в качестве такого показателя используется среднее число лет образования. Этот показатель, вероятно, позволяет отличить заметно отстающие с точки зрения уровня образования страны от более благополучных. В частности, по данным Программы развития ООН⁷, в 2013 г. среднее число лет образования в Гамбии составляло 3,3 года, а в Ирландии достигло 12,3 года. Очевидно, даже если предположить, что качество образования в Ирландии низкое, а в Гамбии — высокое, что едва ли соответствует действительности, за 3,3 года ученик может узнать лишь программу начальной школы, научившись читать, писать и считать, а за 12,3 года он имеет неплохие шансы освоить программу средней школы, в той или иной мере ознакомившись с алгеброй, геометрией, естественными науками, иностранными языками и другими дисциплинами. Когда речь идет о такой большой разнице в количестве лет образования, различие в уровнях человеческого капитала в двух странах скорее всего будет заметным. В подобных случаях количество лет образования может сравнительно точно отражать межстрановые различия в размере человеческого капитала.

Однако если мы используем другую пару стран, например Нидерланды и Румынию, на жителей которых в 2015 г. в среднем приходилось соответственно 11,9 и 10,8 года образования, то этот показатель, вероятно, утрачивает свою надежность: 11,9 и 10,8 — довольно близкие временные периоды, и в таком случае главную роль для накопления человеческого капитала начинает играть их содержательное наполнение. Одинаковый ли размер знаний получают румынские и голландские ученики за это время? Если продолжать верить в точность показателя среднего числа лет образования, то ответ на этот вопрос будет утвердительным, ведь в Нидерландах учатся всего на 13 месяцев дольше, чем в Румынии. Однако если допустить, что содержательно время, проведенное в голландской и румынской школах, существенно различается, то среднее число лет образования становится малоинформативным показателем. В таком случае необходимо найти другую переменную, при помощи которой можно измерить знания румынских и голландских учеников, полученные на близких временных горизонтах, и сравнить их⁸.

Для измерения размера человеческого капитала Э. Ханушек и Л. Весман вместо среднего числа лет образования предлагают использовать баллы по международному тесту PISA, который ОЭСР проводит каждые три года среди школьников, достигших 15-летнего возраста (Hanushek, Woessmann, 2015). В соответствии с результатами одного из раундов этого теста, проведенного в 2012 г., средний балл по математике среди школьников из Нидерландов составляет 523, а румынские школьники смогли набрать 445 баллов. Не лучше обстоят дела с различием в достижениях школьников из двух стран в еще одной категории, включенной в тест, — компетентности в науках: преимущество голландских школьников над румынскими составляет соответственно 522 балла против 439. Если доверять результатам этого теста, то к 15 годам учащиеся из Румынии могут использовать полученные ими знания гораздо хуже своих голландских сверстников. Как уже отмечалось выше, такой вывод едва ли можно получить на основании разницы между средним количеством лет образования в двух странах.

Ханушек и Весман показывают, что баллы за международные тесты гораздо лучше объясняют последующие темпы экономического роста, чем различия в количестве лет образования. Эта разница отражена на рисунке. В левой части рисунка авторы указывают на ассоциативную связь между, с одной стороны, остатками регрессии среднего темпа роста подушевого ВВП в 1960-2000 гг. на уровень подушевого ВВП в I960 г. и, с другой стороны, остатками регрессии числа лет обучения в I960 г. на уровень ВВП на душу населения в том же году. Подушевой уровень начального ВВП принимается во внимание ради учета эффекта конвергенции. В правой части рисунка переменные построены похожим образом, только вместо условных лет обучения в качестве меры человеческого капитала используются условные баллы за международные тесты⁹. Нетрудно заметить, что в левой части рисунка страны рассеяны вдоль линии регрессии гораздо больше, чем в правой. Это указывает на более сильную ассоциативную связь между темпами роста экономики и человеческим капиталом, если последний измеряется при помощи баллов по международным тестам¹⁰.

Однако баллы за стандартизированные международные тесты также несовершенный способ измерения запаса человеческого капитала. В производственных секторах человеческий капитал выражается в знании того, как создавать «технологичные» товары (Hidalgo, 2015). Многие современные товары сложны, и знания о том, как их производить, могут храниться в больших сетевых структурах, включающих конструкторов, ученых, инженеров, менеджеров и пр., часто располагающихся в разных странах. Без подключения к этим сетевым структурам, внутри которых происходит обмен знаниями и передача ноу-хау, хорошее школьное образование, даже дополненное качественным университетским образованием, может оказаться недостаточным для получения того уровня человеческого капитала, который необходим для выпуска технологичных товаров. С. Идальго предлагает для измерения уровня знаний использовать данные по экспорту, так как экспорт служит отражением того, что умеет производить та или иная экономика (Hidalgo, 2015). Последний рецепт, однако, также может приводить к искаженным оценкам: уровень детализации данных по экспорту стран достаточно высок, однако уровень детализации данных по добавленной стоимости в экспорте товара, приходящейся на некоторую страну, гораздо ниже. Поэтому в настоящее время невозможно на достаточно детальном уровне определить, какая доля в добавленной стоимости некоторого экспортируемого товара, например технического устройства, приходится на ту или иную страну. Это устройство изготавливается в рассматриваемой экономике или лишь там собирается из импортированных деталей и блоков? Данные пока позволяют сделать декомпозицию добавленной стоимости на уровне лишь нескольких десятков агрегированных отраслей (Timmer et al., 2014). Поэтому поиск переменной для измерения запаса человеческого капитала, скорее всего, будет продолжен.

Можем ли мы утверждать, что именно из-за проблем с измерением уровня человеческого капитала этот показатель слабо влияет на темпы экономического роста (Pritchett, 2006)? Да, но это лишь часть ответа. Как отмечают Ханушек и Весман, страны Восточной Европы, бывшие участники социалистического блока — Болгария, Венгрия, Латвия, Литва, Молдавия, Польша, Россия, Румыния, Словакия, Словения, Чехия и Эстония — имеют уровни запаса человеческого капитала, измеренного при помощи баллов за международные тесты по математике и естественным наукам, сравнительно близкие к уровням стран Западной Европы, Скандинавии, Австралии, Канады, Новой Зеландии и США. Однако после 2008 г. страны Восточной Европы, будучи заметно менее состоятельными, чем экономики, входящие во вторую группу стран, все медленнее приближаются к уровню развития последних (IMF, 2016; Hanushek, Woessmann, 2015). Вполне вероятно, что такой результат становится следствием низкой способности восточноевропейских стран накопить или правильно использовать ноу-хау, необходимые для производства и экспорта технологичных товаров. Для этого требуются дополнительные усилия, воздействующие на другие факторы экономического роста.

Ограниченный спрос на человеческий капитал

Другое возможное объяснение слабого влияния человеческого капитала на темпы экономического роста заключается во множественности ограничений, сдерживающих экономический рост. Вполне вероятно, что более сильные ограничения не устраняются автоматически и не дают экономике развиваться, несмотря на сравнительно высокий уровень человеческого капитала (Hausmann et al., 2005; 2008; Rodrik, 2010). Человеческий капитал лишь один из множества комплементарных факторов роста, и если другие факторы ограничены в большей мере, чем человеческий капитал, едва ли последний сможет оказывать влияние на экономический рост. Эти ограничения не устраняются рыночными силами и требуют реформаторских усилий, без которых улучшения в сфере образования не гарантируют ускорение экономического роста.

Предположим, что в экономике плохо защищены права собственности, в результате высоки инвестиционные риски. В такой ситуации шансы на появление новых проектов, особенно высокотехнологичных, требующих вовлечения человеческого капитала, невелики. В частности, в стране с недостаточной защитой прав собственности в случае инвестиций в физический капитал переговорная позиция собственника с рентоискателем может ухудшиться. Угроза ареста капитала, который парализует выпуск, мотивирует предпринимателя заплатить рентоискателю, чтобы избежать такого исхода. Вполне возможно, что в условиях недостаточно надежно защищенных прав собственности предприниматель откажется от высокотехнологичного капиталоемкого бизнеса и выберет некапиталоемкий. Однако уменьшение спроса на инвестиции может сократить спрос на профессии, которые взаимодействуют с физическим капиталом или технологиями. В результате недостаточная защита прав собственности может стать причиной низкого спроса на человеческий капитал. В такой ситуации сравнительно высокий уровень человеческого капитала, накопленный в экономике, не может гарантировать ускорение темпов экономического роста¹¹.

Увеличение предложения образования может не привести к ускорению экономического роста не только в случае слабой защиты прав собственности, но и в том случае, когда финансовые рынки не способны удовлетворить спрос на свободные средства со стороны предпринимателей, когда экспортные отрасли страдают от чрезмерно медленной работы таможни или вход для новых фирм на рынок продолжительное время ограничен. Из-за низкого уровня инвестиций потребность в человеческом капитале в экономике с серьезными несовершенствами может быть настолько ограниченной, что даже небольшое предложение квалифицированного труда может оказаться избыточным.

Эти эффекты отражены в нескольких работах. В частности, В. Гимпельсон указывает, что низкое качество институтов может быть причиной невысокого спроса на квалифицированный труд, а значит, и структуры занятости, в которой доминируют простые профессии, например продавцы и водители (Гимпельсон, 2016). М. Казакова и соавторы (2016) рассматривают экономику, в которой топ-менеджеры присваивают себе часть прибыли компании, тем самым снижая стимулы последней к инвестициям в новые технологии. В результате работники, занятые в компании, теряют стимулы к получению дополнительного образования, так как для обслуживания сравнительно простых технологий оно не требуется. Таким образом, если дефицит человеческого капитала наиболее сильное ограничение в экономике, то реформа образования может быть эффективна для ускорения роста, в противном случае, прежде чем реформировать образование, нужно устранить другие ограничения, сдерживающие экономический рост.

Итак, причинами низкого спроса на человеческий капитал со стороны компаний, выражающегося в ограниченной востребованности технологичного труда, могут быть несовершенства на других рынках, распространяющие свой эффект через механизмы системы общего экономического равновесия. Это могут быть институциональные, финансовые или инфраструктурные дефекты, определяющие структуру выпуска и, следовательно, структуру спроса на труд. Отдельные блоки таких механизмов, связывающие дефекты рынков со структурой выпуска, можно найти в литературе. В частности, было показано, что страны с более высокими гарантиями исполнения контрактов специализируются на выпуске товаров, производство которых чувствительно к нарушению контрактных обязательств, в соответствии с которыми поставляются производственные факторы (Nunn, 2007). В странах с более качественными институтами производятся более сложные товары (Levchenko, 2007). Компании, которым требуется больше финансовых ресурсов, развиваются быстрее и занимают большую долю на рынке в странах, где финансовый рынок развит лучше (Rajan, Zingales, 1998). Негативное воздействие на уровень инвестиций оказывает сочетание несовершенств институтов и финансовых рынков (Beck et al., 2002). В книге Р. Фисмана и Э. Мигеля показано, насколько компании, возглавляемые сыном индонезийского диктатора Сухарто, были чувствительны к новостям и спекуляциям о состоянии здоровья последнего (Fisman, Miguel, 2010). При появлении новостей о необходимости прохождения диктатором медицинских обследований акции компаний, принадлежавших его сыну, заметно теряли в цене. Таким образом, недостаточное исполнение контрактов, ограничения финансового рынка или высокая рыночная власть компаний, наделенных также и политической властью, может стать причиной отказа предпринимателя от инвестиций в производственный капитал и технологии.

В ряде работ рассматривается влияние технологий на структуру спроса на труд. При помощи формальных моделей исследователи показывают, как удешевление капитала, который помогает автоматизировать рутинный труд, выполняющий рутинные задачи, приводит к перераспределению спроса в пользу квалифицированного труда, концентрирующегося на выполнении сложных нерутинных задач (Autor et al., 2003; 2006; Acemoglu, Autor, 2011). Если же, напротив, уровень технологий в некоторой экономике изменяется медленно или стагнирует, то спрос на квалифицированный труд остается ограниченным. Реагируя на это, индивиды ограничивают свои инвестиции в знания, в результате чего их спрос на образование сокращается, если рынок труда не предъявляет большого спроса на человеческий капитал, то есть на квалифицированных работников.

В этих двух направлениях литературы, с одной стороны, связывается воздействие различных факторов — качества исполнения контрактов или работы финансового рынка — на уровень инвестиций в производственный капитал, а с другой стороны, отражено влияние инвестиций в производственный капитал на спрос на человеческий капитал. Таким образом, предлагается достаточно детальный механизм, объясняющий, почему инвестиции в человеческий капитал могут не давать отдачи в виде более высоких темпов экономического роста.

Следует обратить внимание на то, что недостаточность человеческого капитала является одним из наиболее сильных ограничений в экономике и о нем должна сигнализировать стоимость человеческого капитала — равновесная заработная плата квалифицированного труда, а также, как часть последней, премия за квалификацию. Если спрос на человеческий капитал превышает его предложение, то запас человеческого капитала в стране будет активным ограничением и его стоимость — оплата труда — должна быть высокой. Если это не так и за труд высококвалифицированных работников в некоторой экономике не готовы платить высокую премию, то даже небольшой запас квалифицированного труда не дефицитен, так как спрос на него ниже предложения.

Нетехнологичные секторы, группы специальных интересов и дефицит дополняющего человеческого капитала

В предыдущем разделе было сделано предположение о том, что человеческий капитал не используется в достаточной мере в результате воздействия фундаментальных проблем, в частности недостаточной защиты прав собственности. Здесь же предполагается, что человеческий капитал накапливается и на него существует спрос на рынке труда, однако из-за воздействия институциональных дефектов он накапливается в тех секторах экономики или на тех позициях в компаниях или государственном управлении, где его использование малоэффективно с точки зрения экономического роста.

В работе К. Мерфи и соавторов сделано предположение о том, что человеческий капитал может накапливаться в тех сферах деятельности, где экономические агенты занимаются не созиданием, а перераспределением (Murphy et al., 1991). Талантливые индивиды стремятся попасть в те секторы экономики, где отдача от их таланта может достичь наибольшего масштаба и где они могут получить максимальный доход. Если наибольший доход можно заработать за счет поиска и присвоения ренты, то талантливые индивиды, получив необходимый для присвоения ренты человеческий капитал, устремляются в соответствующую сферу деятельности. Т. Натхов и Л. Полищук вслед за Мерфи и соавторами полагают, что к сферам образования, дающим допуск к профессиям, ориентированным на поиск ренты, относится право, в то время как образование инженера дает возможность для работы в секторах, увеличивающих благосостояние (Natkhov, Polishchuk, 2012; Натхов, Полищук, 2012). Авторы показывают, что в странах с менее качественными институтами юридическое образование относительно более популярно, а разрушительное воздействие недостаточно развитых институтов на экономический рост реализуется через канал распределения человеческого капитала, стремящегося участвовать не в созидании, а в присвоении ренты. Важный фактор экономического роста — социальная инфраструктура, к которой в том числе относят переменные, отражающие уровень защиты прав собственности, качество бюрократии и т.п. (Hall, Chad, 1999). В экономиках с развитой инфраструктурой социального капитала человеческий капитал накапливается именно в тех секторах, где создается благосостояние.

В работах Мерфи и соавторов, а также Натхова и Полищука рассматривается важный канал распределения человеческого капитала, который среди доступных секторов по тем или иным причинам накапливается в малопроизводительных. Авторы обеих работ измеряют рентоориентированное поведение при помощи показателя доли выпускников, получивших степень в области права. Однако этот показатель может отражать не рентоориентированность индивидов, а низкий уровень развития экономики. Менее развитые страны имеют простую, недостаточно диверсифицированную экономику, выпускающую низкотехнологичные товары (см.: Hausmann et al., 2011). В таких экономиках самыми крупными и известными широкой публике фирмами могут оказаться банки, сырьевые компании, торговые сети и т.д. Кроме того, из-за влияния факторов, упомянутых выше (недостаточная защита прав собственности или ограниченная возможность получения финансовых средств), средний и малый бизнес может в основном состоять из некапиталоемких компаний — магазинов, ресторанов, турагентств и пр. В компаниях, поставляющих сравнительно простые товары и услуги, «белые воротнички» — главным образом сотрудники юридических и управленческих подразделений, поэтому в экономике, где такие компании доминируют, экономисты и юристы имеют более высокие шансы быть нанятыми и сделать карьеру, с чем может быть связана высокая популярность этих профессий среди студентов и их родителей. На выбор профессии может также косвенно повлиять патронат со стороны чиновников, формирующий монопольную власть компаний, производящих простые товары и услуги. Например, китайские компании «верхнего уровня», поставляющие факторы производства для фирм «нижнего уровня», создающих следующее, более высокотехнологичное звено в цепочке добавленной стоимости, принадлежат государству и обладают высокой монопольной властью. Благодаря своей монопольной власти, высокому спросу на их товары и услуги со стороны фирм нижнего уровня, а также помощи государства, компании верхнего уровня получают высокие доходы. В результате среди 57 китайских компаний, включенных в рейтинг Fortune Global 500 за 2011 г., почти все оказались государственными, значительная их доля относилась к компаниям верхнего уровня (Li et al., 2015). Благодаря патронату такие компании становятся крупнее и надежнее, поэтому собственники факторов производства будут прежде всего стремиться обслужить бизнес, находящийся под покровительством чиновников, обходя стороной значительно менее доходные на коротких горизонтах и более рискованные высокотехнологичные проекты. Этой логикой могут руководствоваться и владельцы человеческого капитала, отдавая предпочтение профессиям экономистов и юристов не из-за стремления поучаствовать в распределении ренты, а из-за воспринимаемого ими уровня надежности рабочих мест и карьерных возможностей, предоставляемых крупными государственными компаниями верхнего уровня.

Кроме случаев неэффективного распределения человеческого капитала, при которых последний накапливается не в тех профессиях, которые связаны с экономическим ростом, также возможны случаи его неэффективного распределения, при которых он накапливается на тех уровнях корпоративной или политической иерархии, где не может дать наибольшей отдачи. В частности, в компании или в структуре власти человеческий капитал может занимать позиции, где он едва ли способен дать высокую отдачу. Например, в работе В. Гельмана (2017) указывается, что технократы, нередко отвечающие за реализацию мер политики (policy), как правило, ограничены рамками политических интересов (politics) правящей элиты. Politics, часто мотивированная рентоориентированным поведением, накладывает ограничения на policy, изменяя содержание реформ и делая их неэффективными.

Стоит обратить внимание, что похожие проблемы с эффективностью использования человеческого капитала могут возникать и на уровне компаний. Интересы топ-менеджмента, занимающегося присвоением ренты, могут ограничивать профессиональные инициативы менеджеров более низкого звена, направленные на развитие компаний. В таких компаниях усилия управленцев-технократов могут быть заблокированы внутренними группами интересов, в которые входит топ-менеджмент¹². Таким образом, в компаниях или в сфере государственного управления человеческий капитал без дополняющей и поддерживающей профессионализм политической власти может оказаться не слишком эффективным.

Еще одним примером влияния politics на эффективность человеческого капитала может служить политическая цензура. В частности, идеологизация советской науки нанесла ее развитию значительный ущерб и частично нейтрализовала эффект от человеческого капитала, сосредоточенного в этом секторе (Krementsov, 1997).

Следует подчеркнуть — и это необходимо учитывать в политике, нацеленной на накопление человеческого капитала, — что нередко отдача от одного вида человеческого капитала зависит от накопления другого вида человеческого капитала. Усилия квалифицированных хирургов могут оказаться напрасными без квалифицированных анестезиологов и ассистентов (Easterly, 2001). Поэтому необходимо подготавливать весь корпус медицинских сотрудников, а не его отдельные сегменты. Знания, необходимые для производства высокотехнологичных товаров, как уже упоминалось, содержатся в довольно крупных сетевых структурах, включающих множество индивидов — ученых, инженеров, архитекторов, конструкторов и т.д. (Hidalgo, 2015). Эти сетевые структуры, как уже упоминалось, имеют определенную географическую локализацию, и человеческий капитал будет стремиться мигрировать туда, где располагается комплементарный ему человеческий капитал, взаимодействие с которым необходимо для получения положительного результата.

Недостатки образовательной политики: чрезмерный оптимизм и сложности позднего обучения

В литературе, посвященной автоматизации выполнения рутинных задач (см., например: Autor et al., 2003), в случае сравнительно не большого роста спроса на квалифицированный труд последний скорее всего все же можно удовлетворить за счет миграции индивидов из сегмента, где выполняются менее сложные задачи. Этот результат, однако, может показаться сомнительным. Между знаниями, необходимыми для выполнения простых или рутинных задач, и навыками, требующимися для выполнения сложных операций, может быть довольно большая дистанция, для преодоления которой потребуются долгие годы образования. Кроме того, навыки в получении такого образования могут существенно отличаться для индивидов, привыкших выполнять простую и сложную работу, что сделает получение необходимых знаний для первых еще более сложным.

Поэтому часто встречающиеся рекомендации о переобучении теряющих работу индивидов (IMF, 2012) могут дать ограниченный эффект: обучение сложным профессиям тех, кто привык выполнять сравнительно простую работу, окажется слишком продолжительным и затратным. На это обстоятельство указывают Дж. Хекман и П. Карнейро (Heckman, Сагпеіго, 2003), утверждая, что долгосрочный уровень дохода домохозяйства больше влияет на возможность получения индивидом человеческого капитала, чем уровень дохода в годы, когда наступает время получить высшее образование. Иными словами, недостаточность средств для учебы в колледже играет роль, но это ограничение активно лишь для небольшой части индивидов, так как большая часть студентов так или иначе находит способ финансировать свое обучение. Намного более важную роль играют когнитивные и некогнитивные навыки, формирующиеся у индивида в детстве под влиянием среды, в которой он растет. В бедных домохозяйствах возможность формирования когнитивных навыков, необходимых для получения высшего образования, заметно ниже, чем в более состоятельных семьях. Вполне вероятно, что распределение способностей среди когорты маленьких детей под влиянием семьи, школы, знакомств и прочих факторов образования и социальной среды с годами трансформируется в другое распределение способностей, в большей или меньшей мере пригодных для получения высшего образования.

Способности дают более высокие возможности для обучения, которое позволяет дальше тренировать способности, а те, в свою очередь, позволяют учиться на еще более высоком уровне. В результате образование и социальная среда определяют уровень знаний, социальных навыков и способностей, которыми обладает индивид к некоторому возрасту. Образование и способности воздействуют друг на друга и динамически комплементарны, поэтому дефицит образования и способностей на предшествующей ступени затрудняют получение образования более сложного уровня впоследствии. В случае дефицита способностей и навыков, полученных на более ранних этапах развития, цепь из дополняющих друг друга знаний с высокой вероятностью будет прервана, и получение следующего образования становится затруднительным. Поэтому увеличение предложения позднего — специального, университетского и постуниверситетского — образования, а также программ переобучения потерявших работу индивидов, может быть малоэффективным: входные требования для получения этого образования могут оказаться слишком высокими для тех, на кого эти программы в первую очередь рассчитаны.

Последнее предположение подтверждается некоторыми эмпирическими результатами. В частности, Хекман и Карнейро указывают на то, что выходцы из состоятельных семей пользуются дополнительными возможностями получения образования, предоставляемыми государственными программами, как минимум так же часто, как и студенты из бедных домохозяйств (Heckman, Carneiro, 2003). Бесплатными интернет-курсами, цель которых увеличить доступ к высшему образованию и сократить образовательное неравенство, чаще пользуются выходцы из состоятельных, а не бедных слоев общества (Hansen, Reich, 2015). В докладе OECD (2015) указывается, что подростки из богатых и бедных стран/семей используют Интернет для разных целей: если молодые люди из состоятельных домохозяйств проводят время онлайн для чтения новостей и получения знаний, то в менее состоятельных семьях подростки используют сеть для игр и общения. В результате Интернет, вместо того чтобы сокращать образовательный разрыв между бедными и богатыми, может только усугубить эту проблему, так как бедные индивиды проводят там свое время не за самым полезным с точки зрения получения знаний занятием.

Наиболее эффективна, таким образом, концентрация поддержки в получении образования, когнитивных и некогнитивных навыков на ранних этапах развития. Следует обратить внимание на то, что динамическая комплементарность в обучении согласуется с измерением человеческого капитала при помощи баллов за тесты PISA. Действительно, недостаточные усилия в обучении на ранних стадиях развития приводят к низкому развитию когнитивных навыков, что затрудняет дальнейшее обучение. Этот результат с меньшей вероятностью можно измерить при помощи такого показателя, как число лет образования, зато гораздо проще определить при помощи межстрановых сравнений на основе баллов за международные тесты.

Человеческий капитал в российской экономике

В предыдущих разделах были рассмотрены четыре причины, по которым может не обнаруживаться связь между накоплением человеческого капитала и экономическим ростом. Как представляется, все четыре причины потенциально имеют значение для экономики России, начиная от недостаточно точного измерения запаса человеческого капитала, продолжая недостаточным спросом на него и его неэффективным использованием и заканчивая возможными недостатками политики, направленной на накопление человеческого капитала. Обсуждение всех недостатков требует отдельной работы, поэтому здесь будет рассмотрена только возможная проблема недостаточного спроса на человеческий капитал в российской экономике.

В работе Гимпельсона (2016) указывается, что среди групп занятых в экономике России, в которых сконцентрировано более 1% занятых от их общего числа, наиболее многочисленны две группы: водители легковых автомобилей и продавцы магазинов и палаток. Эти две когорты составляли 14% всех занятых в 2015 г., в 2016 г. доля продавцов увеличилась до 7,5%¹³. Напротив, доля тех, кто в 2015 г. относился к «специалистам высшего уровня квалификации в области естественных и технических наук», составляет всего 5,1%¹⁴. В целом в российской экономике обнаруживается значительная концентрация занятых в простых специальностях.

Такая структура занятости дает основания предположить, что экономика в значительной мере состоит из компаний, которые едва ли можно отнести к технологичным. Это предположение находит подтверждение в опросах BEEPS в России, которые проводятся совместными усилиями ВБРР и ЕБРР. Эти опросы учитывают отраслевую структуру экономики, из которой следует, что подавляющее большинство компаний, принявших участие в опросах в России, не связаны с высокотехнологичными секторами: как легко заметить, крупнейшие секторы — оптовая и розничная торговля¹⁵. В соответствии с результатами этого опроса китайская экономика выглядит значительно более высокотехнологичной¹⁶.

Среди потенциальных объяснений такой структуры экономики России, определяющей, в свою очередь, структуру рынка труда с точки зрения спроса на те или иные специальности, могут быть институциональные проблемы, состоящие в недостаточно надежной защите прав собственности. Развитие высокотехнологичного производства требует сравнительно больших инвестиций в производственный капитал, который в условиях несовершенной защиты прав собственности может стать в некотором смысле «заложником», облегчающим задачи экспроприаторов. При таких ограничениях выбор предпринимателей в пользу некапиталоемких, технологически простых секторов, в частности торговли, ресторанного бизнеса, других простых услуг, и, как следствие, высокого спроса на простые профессии, вполне объясним.

В заключение этого раздела следует обратить внимание на то, что такая ситуация — когда важными могут оказаться одновременно несколько ограничений — требует соответствующей коррекции государственной политики. Увеличение предложения человеческого капитала за счет улучшения качества образования должно происходить одновременно с институциональными реформами, стимулирующими инвестиции в технологичный бизнес, предъявляющий спрос на человеческий капитал. В противном случае рост предложения человеческого капитала рискует остаться без адекватного роста спроса на него.

В этой статье сделан обзор работ и потенциальных гипотез, указывающих на возможные причины недостаточной связи между политикой накопления человеческого капитала и темпами экономического роста. Среди таких причин мы отмечаем недостаточно точное измерение человеческого капитала, длительное время ограничивавшееся использованием показателя среднего числа лет образования в некоторой экономике. Переход к показателю, измеряющему человеческий капитал при помощи баллов по стандартизированным международным тестам, вероятно, увеличивает уровень точности измерения, но вряд ли решает проблему полностью.

Другой причиной неэффективности образовательной политики может быть ограниченный уровень комплементарных факторов роста, таких как качество институтов, развитие финансового рынка и т.д. Низкие стимулы и возможности к накоплению производственного капитала и технологий сокращают спрос на взаимодействующий с этими факторами производства человеческий капитал, который в результате может остаться невостребованным.

Из-за структурных экономических проблем человеческий капитал может накапливаться в отраслях, в меньшей степени влияющих на экономический рост. Кроме того, образованные индивиды нередко играют ограниченную роль в экономике потому, что их усилия оказываются заблокированы группами специальных интересов. В развивающихся экономиках образованные люди могут также испытывать сложности при установлении профессиональных связей с участием комплементарного человеческого капитала.

Образовательная политика может оказаться малоэффективной из-за того, что уровень образования и когнитивных навыков ее реципиентов не соответствует входным требованиям, выполнение которых необходимо для получения образования, например в рамках программ переобучения. Обучение приносит более высокую отдачу на ранних стадиях развития, что может не учитываться в образовательной политике.

Мы также рассматриваем пример российской экономики, в которой потенциально действуют все четыре причины, и более подробно рассматриваем низкий спрос на человеческий капитал, вызванный, вероятно, институциональными ограничениями. Эмпирическая проверка такого причинно-следственного механизма может представлять интерес, однако поиск убедительной эконометрической стратегии представляется нетривиальной задачей.

Подводя итоги, отметим, что политика накопления человеческого капитала должна рассматриваться в контексте общего равновесия и комплементарности факторов роста, принимая во внимание большое число влияющих на ее результат переменных — от защиты прав собственности и развития финансовых рынков до влияния групп специальных интересов и уровня внутрикорпоративной коррупции. В противном случае простые рецепты, заключающиеся в увеличении уровня расходов на образовательные программы, могут дать незначительный эффект.

Автор благодарит Владимира Гимпельсона за интересную дискуссию и советы, которые помогли в подготовке этой работы.

¹ Человеческий капитал также рассматривается как фактор, непосредственно влияющий на экономический рост, см.: Schultz, 1961; Denison, 1962, а также Lucas, 1988.

² См. работу, в которой кроме процесса распространения технологий также рассматривается процесс их создания: Benhabib, Spiegel, 1994.

³ При этом Лукас обращает внимание на то, что в действительности механизмы и эффекты от накопления человеческого капитала многочисленны и отнюдь не ограничиваются прямым воздействием на выпуск и рост, о котором идет речь в его модели.

⁴ Впрочем, Аджемоглу и соавторы (Acemoglu et al., 2014) объясняют выводы Глезера и его коллег неправильным измерением человеческого капитала и настаивают на том, что институты остаются фундаментальной переменной экономического роста, а человеческий капитал и другие факторы, влияющие на рост, накапливаются лишь вслед за улучшением институтов.

⁵ Следует подчеркнуть, что утверждение о дивергенции доходов и следующий из него вывод об увеличении глобального уровня неравенства весьма спорны (см.: Milanovic, 2013), однако влияние человеческого капитала, измеренного при помощи среднего количества лет образования, на темпы экономического роста оказывается совсем не таким значительным, как утверждается в работах, где человеческий капитал считается ключевым фактором роста.

⁶ Стран, в которых при хорошо развитых институтах темпы роста недостаточно высоки, не так мало. В частности, в книге Д. Родрика указывается на низкие темпы роста экономики Сальвадора: с 1980 по 2000 г. страна росла со средней скоростью 1,5%, что исключает возможность конвергенции с развитыми государствами (Rodrik, 2007). При этом качество институтов в этой стране оценивалось как одно из лучших в Латинской Америке. Сегодня в похожем положении может находиться Грузия: темпы роста этой экономики замедляются (http://data.worldbank.org/country/georgia), несмотря на высокие позиции в международных рейтингах качества институтов. Например, в 2016 г. страна заняла 23-с место в рейтинге Doing Business (http://www.doingbusiness.org/data/exploreeconomies/georgia) и 44-е место в рейтинге Индекса восприятия коррупции, ежегодно рассчитываемого Transparency International (http://www.transparency.org/news/feature/corruption_perceptions_index_2016). Многочисленные примеры того, как рынок не справляется с возникающими провалами, что едва ли указывает на возможность автоматического роста вслед за улучшением институтов, можно найти в: Säbel et al., 2012.

⁷ http://hdr.undp.org/en/composite/HDI

⁸ На это обстоятельство указывает Притчетт, утверждающий, что число лет образования как переменную стоит воспринимать скорее буквально: это в большей мере время, проведенное в школе, и в меньшей размер человеческого капитала (Pritchett, 2013).

⁹ Для построения условных переменных используется показатель числа лет обучения в 1960 г.

¹⁰ Россия, согласно очередному раунду теста, проведенного в 2015 г., набрала 487 баллов, оказавшись, пусть и незначительно, но ниже среднего значения среди стран ОЭСР. См.: https:// www.oecd.org/pisa/pisa-2015-results-in-focus.pdf

¹¹ Вероятно, что индивиды, реагируя на низкий спрос со стороны фирм, могут также отказаться от инвестиций в увеличение уровня своего образования. Любопытно, что выходом из подобной ситуации может стать возможность эмиграции: если это так, то образование играет роль лотерейного билета, дающего возможность переехать в другую страну, благодаря чему стимулы к обучению остаются сильными, несмотря на ограниченный спрос на человеческий капитал в экономике-доноре. Детали этого подхода изложены в работе М.Бейне и его коллег (Beine et al., 2001). Похожие рассуждения также содержатся в книге П. Колье (Collier, 2013).

¹² При этом положение коррумпированных топ-менеджеров может оказаться прочным: в компаниях, функционирующих в коррумпированной среде, сменяемость топ-менеджера — редкое явление (Гимпельсон, Капелюшников, 2017).

¹³ http:// www.gks.ru /wps/ wcm/connect/rosstat_main/ rosstat/ги statistics publ icat ions/cat alog/docl 140097038766 за 2016 г. (см. табл. 2.42 «Структура занятого населения по занятиям на основной работе»),

¹⁴ http://www.gks.ru/bgd/regl/b15_30/Main.htm (табл.2.42 «Структура занятого населения по занятиям на основной работе»).

¹⁵ http://www.enterprisesurveys.org /data/exploreeconorTiies 2012/russia 16 http://www.enterprisesurveys.org/data/exploreeconorTiies 2012 china

Список литературы / References

Гельман В. (2017). Politics versus policy: технократические ловушки постсоветских преобразований (Препринт М-55/17). СПб.: Европейский университет в Санкт-Петербурге. [Gelman V. (2017). Politics versus policy: technocratic traps of post-soviet transformation (Preprint M-55/17). St. Petersburg: European University in St. Petersburg. (In Russian).]

Гимпельсон В. (2016). Нужен ли российской экономике человеческий капитал? Десять сомнений // Вопросы экономики. № 10. С. 129 — 143. [Gimpelson V. (2016). Does the Russian economy need human capital? Ten doubts. Voprosy Ekonomiki, No. 10, pp. 129-143. (In Russian).]

Гимпельсон В., Капелюшников P. (ред.) (2017). Мобильность и стабильность на российском рынке труда. М.: Издат. дом НИУ ВШЭ. [Gimpelson V., Kapeliushnikov R. (2017). Mobility vs. Stability on Russian labor market. Moscow: HSE Publ. (In Russian).]

Казакова M., Любимов И., Нестерова К. (2016). Гарантирует ли успех отдельной реформы ускорение экономического роста? Недостаточно развитые институты как причина провала реформ // Экономический журнал ВШЭ. Т. 20. № 4. С. 624 — 654. [Kazakova М., Lyubimov I., Nesterova К. (2016). Does a single reform's success ensure faster growth? Weak institutions as a cause of reform failure. Ekonomicheskiy Zhurnal VShE, T. 20, No. 4, pp. 624 — 654. (In Russian).]

Натхов Т., Полищук Л. (2012). Инженеры или юристы? Институты и спрос на высшее образование // Вопросы экономики. № 10. С. 30 — 51. [Natkhov Т., Polishchuk L. (2012). Engineers or lawyers? Institutions and demand for higher education. Voprosy Ekonomiki, No. 10, pp. 30—51. (In Russian).]

Acemoglu D., Gallego F., Robinson J. (2014). Institutions, human Capital, and Development. Annual Review of Economics, Vol. 6, pp. 875 — 912.

Acemoglu D., Autor D. (2011). Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings. In: D. Card, O. Ashenfelter (eds.). Handbook of labor economics, Vol. 4, Part B, pp. 1043 — 1171. Amsterdam etc.: Elsevier.

Acemoglu D., Johnson S., Robinson J. (2001) The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation. American Economic Review, Vol. 91, No. 5, pp. 1369-1401.

Acemoglu D., Johnson S., Robinson J. (2005). Institutions as a fundamental cause of long-run growth. In: Ph. Aghion, S. N. Durlauf (eds.). Handbook of economic growth, Vol. 1A, pp. 386 — 472. Amsterdam etc.: Elsevier.

Andrews M., Pritchett L., Woolcock M. (2012). Escaping capability traps through problem driven iterative adaptation. WIDER Working Paper, No. 2012/64.

Autor D., Levy F., Murnane R. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. Quarterly Journal of Economics, Vol. 118, No. 4, pp. 1279-1333.

Autor D., Katz L., Kearney M. (2006). The polarization of the U.S. Labor market. American Economic Review, Vol. 96, No. 2, pp. 189 — 194.

Beck Т., Demirguc-Kunt A., Maksimovic V. (2002). Financial and legal constraints to firm growth - Does size matter? World Bank Policy Research Working Paper, No. 2784.

Beine M., Docquire F., Rapoport H. (2001). Brain drain and economic growth: Theory and evidence. Journal of Development Economics, Vol. 64, No. 1, pp. 275—289.

Benhabib J., Spiegel M. (1994). The role of human capital in economic development: Evidence from aggregate cross-country data. Journal of Monetary Economics, Vol. 34, No. 2, pp. 143-173.

Collier P. (2013). Exodus: Immigration and multiculturalism in the 21^st century. L.: Penguin.

Denison E. (1962). Education, economic growth, and gaps in information. Journal of Political Economy, Vol. 70, No. 5, pp. 124-128.

Easterly W. (2001). The elusive quest for growth. Economists' adventures and misadventures in the tropics. Cambridge, MA: MIT Press.

EBRD (2013). Transition report 2013: Stuck in transition? London: EBRD.

Eichengreen В., Park D., Shin K. (2013). Growth slowdowns redux: New evidence on the middle-income trap. NBER Working Paper, No. 18673.

Fisman R., Miguel E. (2010). Economic gangsters: Corruption, violence and the poverty of nations. Princeton: Princeton University Press.

Gennaioli N._f La Porta R., Lopez-de-Silanes F., Shleifer A. (2013). Human capital and regional development. Quarterly Journal of Economics, Vol. 128, No. 1, pp. 105-164.

Glaeser E., La Porta R., Lopez-de-Silanes F., Shleifer A. (2004). Do institutions cause growth? Journal of Economic Growth, Vol. 9, No. 3, pp. 271 — 303.

Hall R., Chad J. (1999). Why do some countries produce so much more output per worker than others? Quarterly Journal of Economics, Vol. 114, No. 1, pp. 83-116.

Hansen D., Reich J. (2015). Democratizing education? Examining access and usage patterns in massive open online courses. Science, Vol. 350, pp. 1245 — 1248.

Hanushek E., Woessmann L. (2015). The knowledge capital of nations: Education and the economics of growth. Cambridge, MA: MIT Press.

Hausmann R., Rodrik D., Velasco A. (2005). Growth diagnostics. Unpublished manuscript, Inter-American Development Bank.

Hausmann R., Klinger В., Wagner R. (2008). Doing growth diagnostics in practice: A mindbook. CID Working Paper, No 177.

Hausmann R., Hidalgo C., Bustos S., Coscia M., Chung S., Jimenez J., Simoes A., Yildirim M. (2011). The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity. Cambridge, MA: MIT Press.

Heckman J., Carneiro P. (2003). Human capital policy. NBER Working Papers, No. 9495.

IMF (2012). Fiscal policy and employment in advanced and emerging economies. Washington, DC: Fiscal Affairs Department, IMF.

Hidalgo C. (2015). Why information grows: The evolution of order, from atoms to economies. New York: Basic Books.

IMF (2016). Central, Eastern and South Eastern Europe: How to get back on the fast track. Washington, DC.

Krementsov N. (1997). Stalinist science. Princeton: Princeton University Press.

Levchenko A. (2007). Institutional quality and international trade. Review of Economic Studies, Vol. 74, No. 3, pp. 791-819.

Li X., Liu X., Wang Y. (2015). A Model of China's State Capitalism. HKUST IEMS Working Paper, No. 2015-12.

Lucas R. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, Vol. 22, No. 1, pp. 3 — 42.

Mankiw G., Romer D., Weil D. (1992). A contribution to the empirics of economic growth. Quarterly Journal of Economics, Voi. 107, No. 2, pp. 407 — 437.

Milanovic B. (2013). Global inequality in numbers: In history and now. Global Policy, Vol. 4, No. 2, pp. 198-208.

Murphy K., Shleifer A., Vishny R. (1991). Allocation of talent: Implications for growth. Quarterly Journal of Economics, Vol. 106, No. 2, pp. 503—530.

Natkhov Т., Polishchuk L. (2012). Institutions and the allocation of talent (Working Paper WP BRP 15/EC/2012). Moscow: National Research University Higher School of Economics.

Nelson R., Phelps E. (1966). Investment in humans, technological diffusion, and economic growth. American Economic Review, Vol. 61, No. 1/2, pp. 69—75.

Nunn N. (2007). Relationship-specificity, incomplete contracts and the pattern of trade. Quarterly Journal of Economics, Vol. 122, No. 2, pp. 569 — 600.

OECD (2015). Students, computers and learning: Making the connection. Paris: OECD Publ.

Pritchett L. (2006). Does learning to add up add up? The returns to schooling in aggregate data. In: E. A. Hanushek, F. Welch (eds.). Handbook of the economics of education. Amsterdam etc.: North-Holland, pp. 635 — 695.

Pritchett L. (2013). The rebirth of education: Schooling ain't learning. Center for Global Development.

Rajan R., Zingales L. (1998). Financial dependence and growth. American Economic Review, Vol. 88, No. 3, pp. 559-586.

Rodrik D. (2007). One economics, many recipes: globalization, institutions, and economic growth. Princeton: Princeton University Press.

Rodrik D. (2010). Diagnostics before Prescription. Journal of Economic Perspectives, Vol. 24, No. 3, pp. 3.

Sabel C., Fernandez-Arias E., Hausmann R., Rodriguez-Clare A., Stein E. (eds.). (2012). Growth pioneers in Latin America. Cambridge, MA: MIT Press.

Schultz Т. W. (1961). Investment in human capital. American Economic Review, Vol. 51, No. 1, pp. 1 — 17.

Timmer M., Erumban A., Los В., Stehrer R., de Vries G. (2014). Slicing up global value chains. Journal of Economic Perspectives, Vol. 28, No. 2, pp. 99 — 118.