McGraw-Hill/Irwin Copyright © 2013 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. Kapitola 6 “If you think education’s expensive, try ignorance!” -Derek Bok Lidský kapitál Give a brief overview of the presentation. Describe the major focus of the presentation and why it is important. Introduce each of the major topics. To provide a road map for the audience, you can repeat this Overview slide throughout the presentation, highlighting the particular topic you will discuss next. 6-‹#› Co se dnes dozvíte •Stylizovaná fakta o vzdělání •Současná hodnota peněz •Model rozhodování o vzdělání (schooling model) •Míra výnosu ze vzdělání a problematika jejího odhadu •Signální teorie vzdělání •Pracovní školení a lidský kapitál •Lidský kapitál a životní cyklus •Mincerova výdělková funkce • 6-‹#› Úvod •V předchozí přednášce jsme se věnovali tomu jak mohou být rozdíly ve mzdách způsobeny odlišností pracovních míst oKompenzující mzdové rozdíly •V dnešní přednášce se budeme věnovat tomu jak mohou být rozdíly ve mzdách způsobeny odlišností pracovníků oRozdíly v lidském kapitálu •Lidé si na pracovní trh přináší jedinečnou sadu schopností a nabytých dovedností, které nazýváme jako lidský kapitál •Pracovníkům se během života mění úroveň lidského kapitálu ozvyšuje se v důsledku vzdělání a pracovních zkušeností omůže i depreciovat • 6-‹#› Stylizovaná fakta o vzdělání •Úroveň vzdělání se liší mezi rasovými a etnickými skupinami •Běloši mají vyšší úroveň vzdělání než černoši a černoši ji mají vyšší než hispánci (USA) •Vzdělání je silně korelováno s: oMírou pracovní participace (pozitivně) oMírou nezaměstnanosti (negativně) oVýdělky (pozitivně) 6-‹#› Stylizovaná fakta o vzdělání 6-‹#› Stylizovaná fakta o vzdělání 6-‹#› Stylizovaná fakta o vzdělání v ČR 6-‹#› Podíl VŠ vzdělání mezi mladými a starými, 2012 •Source: OECD Education at Glance 2014 6-‹#› Vyšší vzdělání vede k vyššímu platu a lepším šancím na trhu práce •Wage profiles by age and education Employment by age and education in EUR (Slovakia, 2009) (Slovakia, 2009) • •Source: www.finance.gov.sk/ifp ludia s vyšším vzdelaním majú vyššiu mzdu ako aj mieru zamestnanosti. Kým miera zamestnanosti obyvate¾ov so základným vzdelaním nepresahuje na Slovensku v þiadnej vekovej skupine 51 %, obyvate¾ov vo veku od 40 do 54 rokov s vysokoškolským vzdelaním je zamestnaných viac ako 90 %. V prípade priemernej mzdy sú rozdiely taktiez výrazné. Napríklad vo vekovej skupine od 35 do 39 rokov èlovek s vysokoškolským vzdelaním zarába takmer dvakrát viac ako èlovek so stredoškolským vzdelaním a aþ dvaapolkrát viac ako primárne vzdelaný. Pri lepšom poh¾ade na niþšie uvedené grafy môþeme konštatova�, þe hlavná výhoda stredoškolského vzdelania spoèíva vo vyššej šanci zamestna� sa. Vysokoškolské vzdelanie nielen ïalej zvyšuje šancu zamestna� sa, ale najmä vplýva na vyššiu mzdu. Naopak na strane nákladov ¾udí je vyššia daò z príjmu, vyššie odvody, ušlá mzda poèas štúdia a priame náklady na vzdelávanie. 6-‹#› Diskontování a současná hodnota peněz •Každé investiční rozhodnutí vyžaduje porovnání nákladů a výnosů, které vznikají v různých časových obdobích oTypicky: náklady dnes vs tok příjmů v budoucnu •Problém: Hodnota stokoruny dnes se liší od hodnoty stokoruny v budoucnu oStokorunu dnes mohu investovat do aktiva nesoucí výnos a v příštím období budu mít 100*(1+r), kde r je míra výnosu. • 6-‹#› Diskontování a současná hodnota peněz •Současná hodnota částky y obdržené v příštím období • PV = y/(1+r) •Současná hodnota částky y obdržené za 2 období ode dneška • PV = y/(1+r)2 •Současná hodnota částky y obdržené za t období ode dneška • PV = y/(1+r)t •Míra výnosu r se nazývá také jako diskontní míra •Koncept současné hodnoty umožňuje porovnání částek v různých obdobích • 6-‹#› Model rozhodování o vzdělání (Schooling model) •Pracovníci maximalizují současnou hodnotu celoživotního příjmu •Vzdělávání a jiné formy zvyšování lidského kapitálu mají hodnotu pouze proto, že pracovníkům zvyšují příjmy •Stylizovaný příklad: středoškolský absolvent zvažuje přihlášku na VŠ, přičemž pro jednoduchost předpokládáme, že opracovní zkušenosti nezvyšují lidský kapitál olidský kapitál získaný při studiu se neznehodnocuje • 6-‹#› Potenciální věkově-výdělkový profil středoškolského absolventa •18 •65 •22 •Věk •wCOL •wHS •-H •Dolary •Jde na VŠ •Po SŠ jde pracovat •0 •Člověk, který hned po SŠ nastoupí do zaměstnání, bude od 18 do 65 let vydělávat wHS. •Pokud se rozhodne jít na VŠ, po dobu 4 let bude mít náklady příležitosti ve výši ušlých příjmů a studium bude také vyžadovat explicitní náklady H dolarů (např. školné, učebnice, …). Po vystudování bude ovšem až do důchodu vydělávat wCOL. •Jak se tento člověk rozhodne a proč? 6-‹#› Model rozhodování o vzdělání (Schooling model) 6-‹#› Model rozhodování o vzdělání (Schooling model) •Porovnání PVCOL a PVHS závisí na diskontní míře r očím vyšší diskontní míra, tím méně pravděpodobněji bude jedinec investovat do vzdělání (jelikož mu méně záleží na budoucnosti) •Diskontní míra r závisí na: otržní úrokové míře o“časových preferencích” – jak jedinec vnímá vzdání se současné spotřeby výměnou za vyšší spotřebu v budoucnu • 6-‹#› Vztah mezi výší příjmu a vzděláním jednotlivce (Wage-Schooling Locus) •0 •13 •14 •18 •12 •30,000 •20,000 •23,000 •25,000 •Roky studia •Mzda •Wage-schooling locus udává jaký plat bude daný pracovník vydělávat při různých úrovních vzdělání. •Pokud pracovník dokončí střední školu (12 let), bude vydělávat 20000 dolarů ročně. •Pokud bude navíc ještě rok studovat VŠ, bude vydělávat 23000 dolarů ročně. 6-‹#› Vztah mezi výší příjmu a vzděláním jednotlivce (Wage-Schooling Locus) •Wage-schooling locus je rostoucí ovyšší vzdělání = vyšší plat •Sklon u wage-schooling locus značí zvýšení výdělku plynoucí z dodatečného roku vzdělání oPokud to vyjádříme v procentech, dostaneme Mezní míru výnosu ze vzdělání (MRR) •Wage-schooling locus je konkávní oZákon klesajících výnosů aplikovaný na akumulaci lidského kapitálu oPeněžní přínos z dodatečného roku studia se snižuje => MRR je klesající 6-‹#› Rozhodování o vzdělání - alternativně •Roky studia •Diskontní míra •s* •s¢ •r¢ •r •MRR • • •MRR udává mezní míru výnosu ze vzdělání nebo také procentuální nárůst příjmu v důsledku dodatečného roku studia. •Pracovník maximalizuje současnou hodnotu celoživotních příjmů tím, že chodí do školy do té doby, než se mezní míra výnosu ze vzdělání rovná diskontní míře. •Pracovník s diskontní sazbou r by měl chodit do školy S* roků. 6-‹#› Vzdělání a výdělky pokud pracovníci mají různou diskontní míru •Roky studia •Roky studia •Míra výnosu •12 •12 •11 •11 •rBO •rAL •MRR •Mzda •wDROP •PAL •PBO •wHS • • • • •Oba mají stejné vrozené schopnosti (stejné MRR), ale Al má vyšší diskontní sazbu (rAL) než Bo (rBO), takže Bo dostuduje střední školu (12 let), kdežto Al ne (11 let). Al si tedy vybral bod (PAL) a Bo si vybral bod (PBO). Pozorovaná data ohledně mezd a vzdělání nám umožňují korektně odhadnout tvar společného wage-schooling locusu. 6-‹#› Vzdělání a výdělky pokud pracovníci mají různé schopnosti •Roky studia •Roky studia •Míra výnosu •12 •11 •r •MRRACE •MRRBOB •Mzda •12 •11 •wHS •wACE •PACE •wDROP •Z •Bob •Ace • • • •Ace a Bob mají stejnou diskontní sazbu (r), ale každý má jiný wage-schooling locus. Ace nedokončí střední školu (11 let) a Bob ji dokončí (12 let). Mzdový rozdíl mezi Bobem a Acem (wHS - wDROP ) vzniká jak kvůli tomu, že Bob chodil do školy o rok déle, tak kvůli tomu, že Bob je schopnější. Výsledkem je, že tento mzdový rozdíl nám neříká nic o tom, o kolik by měl Ace vyšší mzdu, pokud by dokončil střední školu (wACE - wDROP ). •PBOB 6-‹#› Vzdělání a mzdový rozdíl •Mezní míru výnosu ze vzdělání můžeme z dat o výdělcích a vzdělání určit pouze tehdy, když se pracovníci liší v diskontních mírách, ale mají potenciálně stejné schopnosti, tj. stejné MRR. •V realitě se ale pracovníci liší i ve svých schopnostech, a proto mzdové rozdíly nejsou spolehlivým odhadem výnosu ze vzdělání (ability bias - vychýlení dané schopnostmi). oSchopnější lidi mají vyšší MRR a budou mít ceteris paribus vyšší vzdělání oJe vyšší plat výsledkem vyššího vzdělání nebo lepších vrozených schopností? 6-‹#› Odhad míry výnosu ze vzdělání •Empirické studie typicky využívají regresní rovnici ve tvaru: o log(w) = a*s + ostatní proměnné •w - mzdová sazba •s - roky studia •a - koeficient, který odhaduje míru výnosu z dodatečného roku vzdělání •Konsenzuální odhad míry výnosu ze vzdělání je okolo 9 procent (USA) oDodatečný rok studia zvyšuje plat o 9 procent. oVzdělání je zřejmě dobrou investicí 6-‹#› Odhad míry výnosu ze vzdělání – alternativní přístupy •Přirozený experiment: jednovaječná dvojčata oVrozené schopnosti jednovaječných dvojčat by měly být stejné oPokud pozorujeme jejich mzdy a úroveň vzdělání, umožňuje to korektní odhad míry výnosu ze vzdělání (možná). oVelká variabilita v odhadech •3 % ročního výnosu ze vzdělání (Taubman, 1976) •15 % ročního výnosu ze vzdělání (Ashenfelter- Krueger, 1994; Ashenfelter-Rouse, 1998) oPolemika: Pokud jsou vrozené schopnosti jednovaječných dvojčat identické, co potom způsobuje rozdíl v úrovni vzdělání? Proč se liší jejich diskontní míry? 6-‹#› Odhad míry výnosu ze vzdělání – alternativní přístupy •Přirozený experiment: povinná školní docházka a datum narození oV některých státech USA je povinná školní docházka do 16 (resp. 17) let oPo dovršení tohoto věku mohou okamžitě odejít ze školy. oU těch, kteří okamžitě využijí možnosti odejít ze školy, existuje rozdíl v trvání školní docházky v závislosti na datu narození. oOdhad míry výnosu ze vzdělání je ve výši 7.5 % ročně. 6-‹#› Odhad míry výnosu ze vzdělání – alternativní přístupy •Přirozený experiment: rok 1968 a studentské bouře ve Francii oDíky protestům se nestihly regulérní postupové zkoušky (psané i ústní zkoušení, 7 dní). oMísto nich jednodušší provizorní zkoušení (pouze ústní zkoušení, 1 den), které vedlo k tomu, že zkoušky úspěšně složilo o 30 % více studentů. oDíky tomu pokračoval ve vysokoškolském studiu větší počet studentů než jindy. oVysokoškolský titul díky tomu získalo 20 % příslušníků této věkové skupiny oproti 17 % dříve i potom. oVýdělky v této věkové skupině byly o 3 procenta větší než by jinak byly. oImplikovaná míra výnosu ze vzdělání je ve výši 14 procent. 6-‹#› Mateřská škola a výdělky v dospělosti •Na konci roku dostali žáci test (matematika a čtení) a na základě jeho výsledků byli rozděleni do 20 skupin •V následujících letech byly evidovány jejich výdělky •Na obrázku každý bod odpovídá průměru v jedné skupině •Přestože velké rozdíly v rámci jednotlivých skupin, na průměrných hodnotách je vidět kladná lineární závislost. • •Chetty et al. (2011) •experiment: 79 školek v Tennessee, 1985-1989 •více než 11 000 žáků • • 6-‹#› Kvalita škol a míra výnosu ze vzdělání Source: David Card and Alan B. Krueger, “Does School Quality Matter? Returns to Education and the Characteristics of Public Schools in the United States,” Journal of Political Economy 100 (February 1992), Tables 1 and 2. The data in the graphs refer to the rate of return to school and the school quality variables for the cohort of persons born in 1920-1929. 6-‹#› Vzdělání jako signál •Dosud jsme uvažovali, že vzdělání zvyšuje produktivitu, a proto vede k vyšším mzdám •Alternativní argument: vzdělání nemusí zvyšovat produktivitu, ale může sloužit jako signál zaměstnavateli o (vrozených) schopnostech pracovníka •Předpoklad asymetrických informací na trhu práce: zaměstnavatel nedokáže dostatečně rychle a správně rozpoznat produktivitu pracovníka 6-‹#› Vzdělání jako signál – numerický příklad •2 typy pracovníků omálo produktivní, podíl na populaci q, současná hodnota celoživotní produktivity 200 000 dolarů ovysoce produktivní, podíl na populaci 1-q, současná hodnota celoživotní produktivity 300 000 dolarů •Pokud je zaměstnavatel dokáže jednoduše rozlišit, jejich současná hodnota celoživotního příjmu bude o200 000 dolarů u málo produktivní o300 000 dolarů u vysoce produktivní • 6-‹#› Vzdělání jako signál – numerický příklad •Pokud je zaměstnavatel nedokáže rozlišit, každému zaplatí hodnotu průměrné produktivity • = (200 000*q) +[300 000*(1-q)] = 300 000 – 100 000*q oSdílená rovnováha oBude to vyhovovat málo produktivním pracovníkům •Vzdělání může fungovat jako signál o produktivitě oPracovníci dostanou $200 000 pokud budou mít méně než X roků studia a $300 000 pokud budou mít aspoň X roků studia. oPředpokládejme, že rok studia stojí $25 001 u málo produktivního pracovníka a $20 000 u vysoce produktivního • • • 6-‹#› Vzdělání jako signál – numerický příklad •Může existovat separační rovnováha •Málo produktivní pracovníci si zvolí nestudovat X let a dobrovolně tím signalizují nižší produktivitu o200 000 ˃ 300 000 – (25 001 * X) oX ˃ 3.999 •Vysoce produktivní pracovníci si zvolí studovat X let a dobrovolně tím signalizují vyšší produktivitu o200 000 ˂ 300 000 – (20 000 * X) oX ˂ 5 •3.999 ˂ X ˂ 5, konkurenční trh povede k X=4 • • • 6-‹#› Vzdělání jako signál - implikace •Aby vzdělání mohlo fungovat jako signál, musí být jeho získání pro málo produktivní pracovníky relativně nákladnější než pro ty více produktivní •Společenské výnosy ze vzdělání (procentuální nárůst národního důchodu) jsou kladné i v případě, že vzdělání nezvyšuje lidský kapitál jednotlivce oNapomáhají lepšímu spárování pracovníků a pracovních míst •Ačkoliv vzdělání může působit jako signál, je shoda i na tom, že vzdělání je víc než pouhý signál. Vzdělání je aspoň částečně i investicí do lidského kapitálu. 6-‹#› Mimoškolní investice do lidského kapitálu •Vysoce vzdělaní pracovníci vydělávají více než málo vzdělaní pracovníci oVzdělání může sloužit jako signál o vrozených schopnostech oVzdělání může zvyšovat lidský kapitál •Výdělky rostou v čase, ale klesajícím tempem oPracovníkům se může zvyšovat lidský kapitál důsledkem různých pracovních školení o Mladí pracovníci asi více investují do pracovních školení •Věkově-výdělkové profily různých vzdělanostních skupin divergují v čase oVýdělky rostou rychleji u více vzdělaných pracovníků oPracovníci s vyšším vzděláním pravděpodobně investují více i do pracovních školení 6-‹#› Věkově-výdělkové profily - muži 6-‹#› Věkově-výdělkové profily - ženy 6-‹#› Pracovní školení (On-The-Job Training) •Většina pracovníků si po skončení studia zvyšuje úroveň lidského kapitálu pomocí pracovních školení (on-the-job training - OJT) •Dva typy pracovního školení (OJT): oObecné školení, které je potenciálně užitečné v jakékoliv firmě oSpecifické školení, které je užitečné pouze ve firmě, kde se získalo •Příklady? 6-‹#› Pracovní školení - implikace •Firmy poskytují obecné školení pouze tehdy, pokud nemusí hradit jeho náklady. •Aby firma dobrovolně platila část nákladů na specifické školení, musí získat část výnosu ze specifického školení. •Účast na specifickém školení snižuje pravděpodobnost, že pracovník bude v následných období po něm propuštěn. 6-‹#› Věkově-výdělkový profil a pracovní školení 6-‹#› Získávání lidského kapitálu během životního cyklu MC MR20 MR30 Dolary 0 Q30 Q20 Efektivnostní jednotky lidského kapitálu Mezní náklad vzdělání je rostoucí – aplikace zákona klesajících výnosů na lidský kapitál. Mezní příjem z efektivnostní jednotky lidského kapitálu klesá s tím, jak pracovník stárne (takže MR20, tj. mezní příjem z jednotky obdržené ve věku 20, leží nad MR30). V každém věku pracovník porovnává mezní příjem s mezními náklady, takže čím je mladší, tím více jednotek lidského kapitálu si pořídí. 6-‹#› Věkově-výdělkový profil implikovaný teorií lidského kapitálu Mzda Věkově-výdělkový profil Věk Věkově-výdělkový profil je rostoucí a konkávní. Starší pracovníci vydělávají víc, protože aktuálně investují méně do lidského kapitálu a pobírají výnosy z předchozích investic. Tempo růstu výdělků se zpomaluje v čase, protože pracovníci akumulují méně lidského kapitálu s tím jak stárnou. 6-‹#› Mincerova výdělková funkce •log(w) = a·s + b·t – c·t2 + other variables. os je počet let studia ot je počet let pracovních zkušeností oa je míra výnosu ze vzdělání ob, c měří vliv pracovních školení na výdělky oInterpretovat a jako míru výnosu ze vzdělání je korektní pouze tehdy, pokud se pracovníci neliší ve svých vrozených schopnostech •Mincerova výdělková funkce poskytuje rozumný popis věkově-výdělkového profilu, a to nejen v USA, ale i v zemích s odlišnými institucemi na pracovním trhu