Кратко: в городе Нова за $10$ лет доля жителей с высшим образованием выросла с $18\%$ до $34\%$ (рост на $16$ процентных пунктов), но экономическая мобильность снизилась — это возможно при сочетании нескольких социальных процессов. Ниже — набор правдоподобных гипотез и конкретных методов проверки.
Возможные процессы (коротко, почему они дают «парадокс»)
1. Кредитная/квалификационная инфляция: рост числа дипломов без соответствующего роста качественных рабочих мест → рост перетока в низкооплачиваемые должности (overeducation).
2. Смещение спроса по навыкам (поляризация): исчезновение среднеоплачиваемых «мощных» рабочих мест (деиндустриализация, автоматизация), рост высококвалифицированных ниш и низкооплачиваемых сервисов → даже больше дипломированных, но меньше продвижений для многих.
3. Нерегулярное распределение образовательного роста: образование растёт преимущественно у уже привилегированных семей → межпоколенная мобильность падает.
4. Селективная миграция: в город приезжают люди с ВО (студенты, профессионалы), но локальные низкооплачиваемые слои остаются, либо наоборот уезжают перспективные семьи.
5. Снижение качества образования: массовый рост поступлений в программы с низкой отдачей (поле/уровень института) — дипломы теряют «сигнал».
6. Изменения в рынке труда/институтах: падение профсоюзов, рост контрактной занятости, слабая поддержка карьерного роста — уменьшение вертикальной мобильности.
7. Рост жилищной и социальной сегрегации: барьеры доступа к сетям и рабочим местам усиливают застревание в низших статусах.
Какие данные и показатели собирать
- Индивидуальные: образование, поле, год получения диплома, доход/заработок, занятость/безработица, профессия/коды отрасли, возраст, пол.
- Межпоколенные: доход/образование родителей.
- Мобильность: ежегодные доходы, перемещение по октавам/перцентилям.
- Миграция: въезды/выезды по уровню образования и доходу.
- Институциональные: данные работодателей (вакансии, требования), качество вузов, распределение по специальностям.
- Пространственные: адреса/районы, цены на жильё, инфраструктура.
Конкретные методы анализа (что применить и что измерять)
1. Описательная статистика и тренды: доля ВО по когорте/возрасту, поле обучения, распределение доходов.
2. Меры мобильности:
- межпоколенная эластичность дохода (IGE): модель $\ln (w_{\text{child}})=\alpha +\beta \ln (w_{\text{parent}})+\epsilon$, рост $\beta$ = падение мобильности;
- переходные матрицы по квинтилям/децилям; индексы мобильности (Shorrocks и пр.).
3. Вознаграждение за образование (returns): Mincer — $\ln (w)={\gamma }_0+{\gamma }_1\text{edu}+{\gamma }_2\text{exp}+\dots$. Снижение ${\gamma }_1$ указывает на упадок отдачи.
4. Декомпозиции изменений доходов/мобильности: Oaxaca–Blinder и распределительная декомпозиция (Shapley) — разделить эффект на состав (больше ВО) и эффект возврата/структуры рынка.
5. Overeducation/underemployment: доля дипломированных, занятых в низкоквалифицированных работах; индикаторы «соответствия работы/образования».
6. Анализ отраслевой и профессиональной структуры: занятость по секторам, замена рабочих мест, вакансии.
7. Квази-эксперименты: разницы-в-разницах (если были политические изменения/программы), RDD (например, пороговые приёмы в вуз/реформа) и IV (инструменты для образования — расстояние до вуза, реформы доступа) для причинно-следственных связей.
8. Пространственный анализ: корреляция мобильности с индексами сегрегации, ценами на жильё; регрессии с микрорайонными FE.
9. Matched employer–employee и анализ сортировки: проверить, усилилась ли привязка высокооплачиваемых работодателей к детям привилегированных семей.
10. Качественные методы: интервью с работодателями, выпускниками, HR — причины найма, важность диплома/навыков.
Конкретный план проверки гипотез (приоритезация)
1. Получить панельные/административные данные по доходам и образованию (приоритет).
2. Оценить IGE и переходные матрицы по когорте → подтвердить тренд снижения мобильности.
3. Рассчитать returns на образование (${\gamma }_1$) и overeducation; сделать декомпозицию изменения распределения доходов.
4. Разложить эффекты по полям обучения/вузам и по миграции — тест на селективный приток/отток.
5. Использовать IV/RDD для оценки причинного эффекта образования на доход в Нова.
6. Провести интервью/опросы работодателей для интерпретации механизма.
Краткое заключение
Рост доли ВО сам по себе не гарантирует повышение мобильности; критичны качество образования, структура рынка труда и распределение образовательного роста по социальным группам. Комбинация административных панелей, декомпозиционных и каузальных методов (IV/RDD/DID), дополненная качественными исследованиями, позволит отличить, где именно находятся механизмы снижения мобильности.