Оценка отдачи от образования в российских условиях с использованием методов машинного обучения

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2025, № 5, С. 47-65

Автор(ы): Мельников Р.М.

Рубрика: АНАЛИЗ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА

Аннотация

Предмет. Изучение возможностей использования методов машинного обучения для оценки отдачи от образования.

Цели. Оценка отдачи от уровня и профиля образования с использованием данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения и методов машинного обучения.

Методология. Для прогнозирования зарплаты, удовлетворенности работой и риска безработицы используются линейная и логистическая регрессии, методы K ближайших соседей, опорных векторов, деревьев решений, случайного леса, бустинга, а также полносвязные нейронные сети. В качестве объясняющих переменных используются пол, возраст, регион проживания, уровень и профиль полученного образования.

Результаты. Пик зарплат на российском рынке труда достигается в достаточно молодом возрасте, но для женщин может быть сдвинут, благодаря получению высшего образования, с 37 до 47 лет. Возраст выхода на пик зарплат у мужчин существенно меньше зависит от уровня образования и составляет около 40 лет. Наибольшую премию к зарплате у мужчин обеспечивает получение высшего образования в области медицины и информационных технологий, у женщин – в области медицины. Наибольшую удовлетворенность работой среди мужчин с высшим образованием испытывают выпускники IT и медицинского профилей, среди женщин – педагогического и аграрного.

Выводы. Использование методов машинного обучения не позволило существенно улучшить оценки отдачи от уровня и профиля образования, полученные по модели Дж. Минцера, хотя модели бустинга продемонстрировали меньшую среднеквадратическую ошибку на тестовой выборке по сравнению с прогнозами регрессионных моделей. Однако модель дерева решений продемонстрировала существенно лучшую способность классифицировать занятых по степени удовлетворенности работой, чем логистическая регрессия. При построении финансовых моделей, ориентированных на сопоставление затрат на получение образования с приростом доходов от трудовой деятельности, модели машинного обучения предпочтительнее в связи с более высокой точностью прогнозов.

Ключевые слова: отдача от образования, человеческий капитал, удовлетворенность работой, машинное обучение, дерево решений