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

Различие в долях молодежи с высшим образованием в разных странах велико, несмотря на рост его доступности в целом. Востребованность выпускников вузов на рынке труда является одним из определяющих факторов спроса на высшее образование. Автор предполагает, что динамика долей занятых с высоким, средним и низким уровнями навыков отражает изменения в потребностях фирм и влияет на величину доли молодежи, получающей высшее образование (то есть студентов вузов среди молодежи соответствующего возраста), в развитых и развивающихся странах. Целью исследования является проверка гипотезы о наличии во влиянии факторов на зависимую переменную изменений, способных объяснить замедление процесса массовизации высшего образования в ряде стран. Регрессионный анализ на панельных данных девяноста стран и зависимых территорий за 1989–2019 годы показал, что снижение доли занятых со средним уровнем навыков в развитых странах уменьшает спрос молодежи на высшее образование. Высокие темпы роста занятости работников с высоким и средним уровнями навыков в развивающихся странах способствовали значительному повышению спроса на высшее образование в 1989–2008 годах на фоне развития технологий и сферы услуг. После кризиса 2008–2009 годов влияние динамики количества занятых с разными уровнями навыков на охват молодежи высшим образованием снизилось, а влияние социально-экономических факторов, таких как индекс Джини, уровень безработицы, ВВП на душу населения, выросло как в развитых, так и в развивающихся странах. Полученные результаты позволяют предположить дальнейшее замедление роста охвата молодежи высшим образованием в развитых странах в результате поляризации видов занятости и распространения практики удаленной занятости.

1. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И. Поляризация или улучшение? Эволюция структуры рабочих мест в России в 2000-е годы // Вопросы экономики. 2015. № 7. С. 87–119.

2. Максимов А. Г., Тележкина М. С. Эконометрический анализ феномена массовизации высшего образования // Прикладная эконометрика. 2019. Т. 55. С. 91–112.

3. Acemoglu D., Autor D. Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings // Handbook of Labor Economics / D. Card, O. Ashenfelter (eds.). Amsterdam: Elsevier, 2011. Vol. 4(B). P. 1043–1171.

4. Arellano M., Bond S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations // Review of Economics Studies. 1991. Vol. 58. No 2. P. 277–297.

5. Baltagi B., Kao C., Liu L. Estimation and Identification of Change Points in Panel Models with Nonstationary or Stationary Regressors and Error Term. The Maxwell School’s Center for Policy Research. Working Paper Series. No 178. 2015.

6. Barakat B., Shields R. Just Another Level? Comparing Quantitative Patterns of Global School and Higher Education Expansion. Vienna Institute of Demography Working Papers. No 5. 2016.

7. Becker G. A Theory of the Allocation of Time // The Economic Journal. 1965. Vol. 75. No 299. P. 493–517.

8. Bellemare M. F., Masaki T., Pepinsky T. B. Lagged Explanatory Variables and the Estimation of Causal Effects // The Journal of Politics. 2017. Vol. 79. No 3.

9. Blundell R., Bond S. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models // Journal of Econometrics. 1998. Vol. 87. No 1. P. 115–143.

10. Blundell R., Green D., Jin W. The UK Education Expansion and Technological Change. 2018. https://conference.iza.org/conference_files/MacroEcon_2018/jin_w9519.pdf.

11. Delavande A., Zafar B. University Choice: The Role of Expected Earnings, Non-Pecuniary Outcomes, and Financial Constraints // Journal of Political Economy. 2019. Vol. 127. No 5. P. 2343–2393.

12. Dingel J., Neiman B. How Many Jobs Can Be Done at Home? // Journal of Public Economics. 2020. Vol. 189(C).

13. Froumin I., Platonova D. Higher Education Expansion in Brazil, Russia, India, and China // Encyclopedia of International Higher Education Systems and Institutions / P. N. Teixeira, J. C. Shin (eds.). Dordrecht: Springer, 2017. P. 1–7.

14. Goldin C., Katz L. F. The Origins of Technology-Skill Complementarity // The Quarterly Journal of Economics. 1998. Vol. 113. No 3. P. 693–732.

15. Higher Education in the Era of the Fourth Industrial Revolution / N. Gleason (ed.). London: Palgrave Macmillan, 2018.

16. Knight J., Deng Q., Li S. China’s Expansion of Higher Education: The Labour Market Consequences of a Supply Shock // China Economic Review. 2017. Vol. 43(C). P. 127–141.

17. Maddala G. S., Wu S. A Comparative Study of Unit Root Tests with Panel Data and a New Simple Test // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1999. Vol. 61. No S1. P. 631– 652.

18. Maloney W., Molina C. Is Automation Labor-Displacing in the Developing Countries, Too? Robots, Polarization and Jobs. Washington, DC: World Bank, 2019.

19. Pesaran M. H., Smith R. Estimating Long-Run Relationships from Dynamic Heterogenous Panels // Journal of Econometrics.1995. Vol. 68. No 1. P. 79–113.

20. Valetta R. Recent Flattening in the Higher Education Wage Premium: Polarization, Skill Downgrading, or Both? IZA Discussion Paper. No 10194. 2016.

21. Walker I., Zhu Y. The College Wage Premium, Overeducation, and the Expansion of Higher Education in the UK. IZA Discussion Paper. No 1627. 2005.