- средний уровень образования подчиненных;
- права и возможности респондента как руководителя.
Первые две составляющие властных полномочий индивида были преобразованы в десятибалльные шкалы. Также в десятибалльную шкалу были преобразованы переменные, характеризующие права и возможности руководителя по принципу суммирования полномочий без ранжирования переменных. Интегральный индекс власти был сконструирован путем вычисления среднего арифметического полученных подиндексов. При формировании индекса собственности были использованы следующие переменные: - наличие в собственности респондента акций, недвижимости;
- собственность на недвижимость и предметы культурно-бытового назначения: на основное жилище, на "второе жилище" (дача и т. д. ), на предметы культурно-бытового назначения; - характер основного жилища - сложносоставной подиндекс, состоящий из таких переменных, как качество жилья (тип квартиры, дома), количество квадратных метров на члена семьи, комфортность жилищных условий. Все подиндексы были построены как десятибалльные, а затем объединены в индекс собственности путем вычисления среднего арифметического подиндексов. Для построения индекса характера внепроизводственной деятельности (ИХВД) был использован алгоритм, разработанный в серии ранее опубликованных работ [11; 12, с. 100-112]. При измерении репродуктивной деятельности как компонента вне-производственной деятельности нами была использована лишь одна переменная о наличии/отсутствии детей и их числе. Психофизиологическая деятельность также представлена одним индикатором - характером проведения отпуска. Культурно-познавательная деятельность — сложносоставиой подиндекс, включающий 8 переменных - видов занятий (посещение музеев, выставок, театров, концертов, занятие художественным творчеством, любительским трудом и т. д. ). Нами было разработано два способа выделения реальных социальных групп с помощью созданных индексов власти, собственности и характера внепроизводственной деятельности. Первый - с помощью интегрального индекса реальных социальных групп, вычисляемого непосредственно из разработанных индексов. Было сконструировано несколько вариантов этого индекса (суммированием составляющих индексов; их перемножением с последующим взятием корня третьей степени; перемножением индексов с последующим логарифмированием; простым перемножением). Предполагалось создать все четыре варианта его подсчета, а затем выбрать тот, который отвечал бы критерию лучшей дифференцирующей силы. Мы стремились получить "гладкий" график, где пики были бы четко отделены друг от друга. В этом случае удалось бы выделить реальные группы визуально, для чего послужили бы центры пиков, фактически являющиеся ядрами реальных групп, в то время как по удалении от пика шло бы периферийное ослабление сущностных свойств данной группы. Однако при реализации данного способа возникли трудности, которые фактически сделали невозможной работу в этом направлении. При построении линейного графика интегрального индекса реальных групп оказалось, что на нем невозможно четко выделить соответствующие пики. Математически задачи подобного типа решаются методами многомерной классификации, с помощью которых проводится обобщение исходных данных на основе заданного алгоритма. Результат такого обобщения - разбиение первоначального множества объектов на "классы", каждый из которых может рассматриваться как значение новой интегральной переменной (к этому типу процедур относятся кластерный анализ, таксономия и т. д. ). Большинство способов многомерной классификации предполагает наличие "скоплений", "сгустков" объектов, рассматриваемых как точки в исходном признаковом пространстве. При реализации алгоритма классификации объекты, расстояние между которыми не превышает некоего порога, попадают в один "класс". Представляется, что выделение социальных групп относится именно к задачам многомерной классификации. Поэтому вполне логичным было решение применить оправдавший себя в предшествующих исследованиях метод распознавания образов - кластерный анализ. Был проведен ряд испытаний с разным количеством кластеров (предполагаемых реальных групп = слоев). В итоге оптимальным оказалось число 10, поскольку при анализе результатов кластерного анализа с большим числом кластеров было обнаружено, что многие из них фактически представляют одну и ту же группу респондентов с незначительно разнящимися характеристиками, к тому же во многих из данных групп не было достаточного для анализа числа респондентов, а при рассмотрении менее десяти кластеров был риск, что некоторые важные группы сольются в одну. Окончательные результаты приведены в таблице 1. Очевидно, что в каждом кластере присутствует группа респондентов с уникальным набором индексов власти, собственности и ИХВД. Выделенные этим методом группы тестировались на "реальность". При отборе критериальных характеристик существенным ограничением стало то, что используемый нами массив информации был сформирован для других исследовательских целей. Из имевшихся переменных наиболее тесно связанными с индексами власти, собственности и ИХВД оказались наличие у респондента подчиненных, недвижимости и характер проведения отпуска. Но, несмотря на указанные ограничения, мы полагаем, что существенные различия по отобранным критериальным характеристикам выделенных методом кластерного анализа групп подтверждают их реальность (см. табл. 2). В дополнение к названным выше критериям мы протестировали выделенные группы по ряду жизненных ценностей респондентов. Из них дифференцирующими оказались следующие: значимость для респондента его работы, друзей, политики. Из дифференцирующих "объективных" (социально-экономических) характеристик респондента был использован уровень образования. Следующим шагом доказательства того, действительно ли мы выделили реальную группу или же это - статистический фантом, вовсе таковой не являющийся, стала проверка гипотезы о существовании у полученных нами групп ядра и периферии. Таблица I
Средние значения индексов власти, собственности, характера внепроизводственной деятельности и интегрального индекса социальных групп, выделенных на основе кластерного анализа Номер
Индекс
Индекс
ИХВД
Число наблюдений
Значение
кластера
власти
собственности
в каждом кластере
интегрального
индекса
социальных групп
1
0, 008
2, 72
1, 56
505
4, 29
2
0, 006
1, 96
3, 28
335
5, 24
3
0, 022
4, 81
2, 21
235
7, 05
4
0, 010
3, 71
3, 43
380
7, 15
5
0, 079
3, 12
5, 16
179
8, 37
6
3, 512
2, 69
2, 72
125
8, 92
7
4, 427
4, 85
2, 60
77
11, 88
8
3, 904
3, 62
5, 37
68
12, 90
9
6, 009
3, 09
3, 88
64
12, 97
10
6, 215
5, 45
4, 77
41
16, 43
Респонденты из ядра предполагаемой социальной группы обладают сходными сущ-ностными характеристиками, ключевое выражение которых, как мы показали выше, - наличие у респондента подчиненных, недвижимости, а также характер проведения отпуска, причем эти характеристики должны ослабевать от ядра группы к ее периферии. Анализ показал, что выделенные группы вовсе не представляют собой "холм" в трехмерном пространстве "власть-собственность-характер внепроизводственной деятельности" с максимумом в точке 0, а являются скорее "кратером", имеющим два экстремума. Причем большинство респондентов, попавших в данный кластер, находятся в "горбах" этого "кратера", а ядро предстает в виде "жерла". Согласно анализу расстояний от центра кластера, каждый кластер был разбит на пять подгрупп, причем четыре первых подгруппы имели одинаковую длину по шкале расстояний от центра, а в пятую входили респонденты из предполагаемой периферии. Рассмотрим, к примеру, третий кластер. Респонденты, попавшие в его ядро, не имеют подчиненных, 84, 2% имеют недвижимость, а на вопрос об отпуске 58, 3% ответили, что никуда не ездили и провели его дома, 33% провели его на собственном участке и 8, 3% дали ответ "провели в деревне, поселке и т. д. у родственников". Следующая, более удаленная от ядра подгруппа респондентов тоже не имеет подчиненных на работе, положительный ответ на вопрос о недвижимости в собственности дали уже 69, 2% респондентов, ответы на вопрос об отпуске сохранили практически ту же структуру, что и у первой подгруппы: отдыхали "дома" 63, 9%, на собственном участке — 23, 0%, а "у родственников" - 11, 5%. Тенденция, наметившаяся в первых двух подгруппах, продолжается и в последующих: чем дальше мы удаляемся от центра кластера, тем больше ответов респондентов появляется в других категориях при сохранении центральной тенденции, т. е. при главенствовании серии ответов респондентов из первой, "ядровой" подгруппы. Выявленное для данного кластера ослабевание черт группы имеет место и в остальных девяти кластерах, что позволяет сделать вывод о том, что выделенные группы действительно состоят из ядра и периферии, поскольку уникальные свойства, которыми они обладают, ослабевают, "смазываются" по мере удаления от ядра. В таблице 2 показаны основные, "ядровые" тенденции для всех десяти групп. Представляется, что выделенные кластеры вполне могут быть интерпретированы как реальные социальные слои в терминах, принятых в стратификационных концепциях со времен Л. Уорнера. Нет оснований сомневаться в том, что первые 2 кластера Таблица 2
Центральные тенденции для десяти выделенных групп
Ключевая переменная/группа
Количество подчиненных
Собственность на недвижимость
Характер проведения отпуска
1-я группа
нет- 100%
нет-98, 2%
"дома" - 72, 2% "на даче"- 16, 7% "у родственников" - 16, 7% "пользовался государственной дачей или снимал дачу" - 16, 7% 2-я группа
нет- 100%
нет-100%
"дома"-51, 4% "у родственников" - 24, 4% "на даче" -15, 6%
3-я группа
нет- 100%
да-84, 2%
"дома" - 58, 3% "на даче" - 33% "у родственников" - 8, 3%
4-я группа
нет-100%
нет - 66, 7% да - 22, 6% нет ответа- 10, 7%
"дома"-43, 1% "на даче" - 29, 4% "в самостоятельной турпоездке" - 9, 8% "у родственников" - 7, 8% и др. 5-я группа
нет-100%
нет - 95%
да - 5%
"в доме отдыха и т. д. " - 34% "у родственников" -17, 4% "дома"-13% "на даче" - 13% "в самостоятельной турпоездке" - 13% 6-я группа
"менее 5 чел. " - 100%
нет-100%
"дома"- 100%
7-я группа
"менее 5 чел. " — 75% "10-50 чел. "-25%
да - 75% нет-25%
"дома" - 50% "на даче" - 25% "у родственников" - 25%
8-я группа
"менее 5 чел. " - 44, 4% "5-10 чел. "-44, 4% "10-50 чел. "-11, 1% нет-77, 8% да-11, 1% нет ответа- 11, 1%
"в доме отдыха и т. д. " - 33, 3% "дома" - 22, 2% и ДР.
9-я группа
"10-50 чел. "-50% •более 100 чел. "-50%
нет-100%
"дома" - 50% "в самостоятельной турпоездке" - 50%
10-я группа
"5-10 чел. " - 33, 3% "10-50 чел. "-33, 3% "50-100 чел. "-33, 3%
да-100%
"у родственников" - 33, 3% "в самостоятельной турпоездке" - 33, 3% "на турбазе и т. д. " - 33, 3%
образуют низший слой общества, что третий-пятый кластеры могут быть определены как промежуточный социальный слой (в терминологии Дж. Голдторпа, но с несколько иным наполнением). Шестой-девятый кластеры по совокупности присущих им черт могут быть идентифицированы как средние слои. И наконец, десятый, по-видимому, можно определить как высший средний или низший высший социальный слой. Приведенный намисостав занятости респондентов наглядно показал, что попытки выделения реальных слоев (групп) на основе одной лишь профессиональной принадлежности респондента лишены всяких оснований. Действительно, как можно заметить, пенсионеры и безработные встречаются во всех кластерах вплоть до шестого, мастера, начальники участка - в кластерах с шестого по девятый, инженеры НИИ, КБ - в целом ряде кластеров со второго по восьмой. Вообще, образам, сложившимся в соответствии со значениями индексов власти, собственности и ИХВД, во многих случаях не соответствуют респонденты с занятиями, казалось бы, относящимися к более высоким социальным слоям. Любопытно, что практически во всех выделенных нами кластерах встречаются бухгалтеры и экономисты. Видимо, это объясняется как региональными различиями, так и внутрипрофессиональной социальной дифференциацией. Некоторые респонденты с некогда престижными профессиями в большинстве случаев не должны бы были попасть в низший и базовый слои. Скорее всего, это может быть объяснено влиянием целого ряда факторов, таких как принадлежность к семьям, где доминируют люди с низким социальным статусом, недавним вхождением в новый вид занятий, отмеченной выше неустойчивостью социальных статусов в трансформирующемся обществе, несоответствием респондентов занимаемой ими прежде социально-профессиональной позиции. Более того, полученные нами данные свидетельствуют, что группировки не только по родам занятий (профессиям), но и по доходу и даже по образованию не вполне совпадают с принадлежностью респондентов к выделенным нами группам. Можно предположить, что они при проверке предложенного нами метода и отбора значимых признаков на иных массивах данных окажутся близки к группам, выделяемым на основе оценок самими членами общества социального статуса своих сограждан. Первый и второй кластеры, идентифицируемые нами как низший социальный слой, включают следующий спектр занятий: пенсионер, инвалид; безработный; слесарь; продавец, киоскер; повар, кондитер; водитель грузовика; уборщица; почтальон; в отпуске по уходу за ребенком; разнорабочий; домохозяйка; станочник; водитель общественного транспорта; рабочий в сельском хозяйстве; плотник, каменщик; электрик; сельский механизатор; преподаватель техникума; студент вуза; лаборант НИИ; оператор ЭВМ; бухгалтер; экономист; инженер НИИ, КБ; предприниматель; налоговый инспектор; секретарь-референт и др. Широкий спектр социально непрестижных занятий раскрывает сходство условий существования людей, попавших в данный слой. В этом слое явно доминируют "новые бедные", включившие в свой состав вполне образованных людей. Более 60% респондентов, отнесенных к этому слою, получили полное среднее и среднее специальное образование; во втором кластере 17, 6% респондентов имели высшее образование, лишь 19, 6% и 11, 2% (соответственно, для первого и второго кластеров) были с образованием семь-девять классов. Респонденты третьего-пятого кластеров, составляющие, по нашему мнению, промежуточный социальный слой, представляют следующий спектр занятий: пенсионер; инвалид; безработный; домохозяйка; разнорабочий; рабочий в сельском хозяйстве; вахтер, сторож; медсестра, фельдшер; продавец, киоскер; слесарь; электрик; шлифовщик, гальваник; водитель грузовика; водитель общественного транспорта; преподаватель техникума; студент; инженер; секретарь-референт; преподаватель института; научный сотрудник; бухгалтер; экономист и др. Центральные тенденции уровня образования для третьего и четвертого кластеров совпадают со вторым: по-прежнему велико число респондентов, получивших среднее специальное (33, 3% и 32, 4%), полное среднее (26, 8% и 23, 1%) образование, затем идут респонденты с высшим образованием (15, 2% и 21, 0%) и окончившие лишь семь-девять классов (12, 1% и 14, 4%), но уже в пятом кластере на первое место выходят респонденты с высшим (33, 5%) и лишь затем со средним специальным (29, 0%) и полным средним (18, 8%) образованием. И по спектру занятий, и по значениям индексов власти (который резко выделяется на фоне групп, образующих низший и промежуточный слои), а также собственности и ИХВД четко отделена от предыдущих группа респондентов, образующих шестой кластер. В него входят респонденты со следующими занятиями: мастер, начальник участка; главный бухгалтер; цветовод, агроном; врачи всех специальностей; бухгалтер. Более половины всех респондентов из шестой группы (52%) имеют среднее специальное образование, следом идут респонденты с высшим образованием (25, 6%). Неблагополучие руководителей низшего звена, менеджеров из разных отраслей экономики, попавших в этот кластер, связано с тем, что не обеспечиваются важные условия воспроизводства: эти люди не подкрепили свои властные полномочия ресурсами для внепроизводственной деятельности. Данная группа, видимо, находится на нижних ступенях формировавшегося в то время среднего класса. Ядром среднего класса можно считать респондентов из седьмого и восьмого кластеров: мастер, начальник участка; ведущий инженер; врачи всех специальностей; товаровед; инженер НИИ, КБ; предприниматель; главный бухгалтер; начальник цеха, прораб. Действительно, представители данных занятий обладают профессиями, обеспечивающими неплохой достаток и уверенность в будущем. У этих групп достаточно высоки значения всех трех индексов. Они сравнительно немногочисленны, что позволяет предположить существование в их среде более сильного осознания принадлежности к одной социальной "нише". Образование респондентов из этих кластеров, как и следовало ожидать, еще более высокое: в седьмом и восьмом кластерах, соответственно, первые места занимают высшее (49, 4% и 51, 5%) и среднее специальное (32, 5% и 32, 4%) образование. Последняя группа, образующая так называемый высший средний класс, — респонденты из девятого кластера, обладающие чрезвычайно высокими значениями всех индексов и высокостатусными занятиями: директор промышленного предприятия; предприниматель; ведущий инженер; мастер, начальник участка; главный бухгалтер; заведующий лабораторией. Члены этого кластера имеют еще более высокий уровень образования: высшее образование получили 75% респондентов, а среднее специальное - 17, 2%. Десятый кластер еще более немногочислен, его отличают самые высокие значения индексов власти, собственности и ИХВД. Соответственно, высокодоходны и престижны представленные здесь занятия: предприниматель; директор промышленного предприятия; начальник цеха; главный бухгалтер. Как можно заметить, список занятий в данном кластере почти аналогичен списку занятий девятого. Очевидно, что два последних кластера тесно взаимосвязаны. Однако группа респондентов, отнесенная к десятому кластеру, социально расположена несколько выше, чем соседствующая группа. Тенденция почти линейного возрастания уровня образования респондентов с ростом их социального статуса, наметившаяся при анализе предшествующих групп, продолжается и здесь: высшее и неоконченное высшее образование получили 68, 3% и 12, 2%, соответственно, а среднее специальное - 19, 5% респондентов. При анализе жизненных ценностей респондентов по выделенным группам (при ответе на вопросы о том, насколько важна для респондента работа, дружба и политика) нами были обнаружены и некоторые другие интересные тенденции. Во-первых, несколько огрубляя, можно сказать, что существует почти близкая к линейной зависимость отношения членов группы к их работе от положения группы на социальной лестнице. Процент ответивших положительно колеблется от 73, 7% в первой группе до 95, 3% в девятой. Во-вторых, чем выше стоит группа на социальной лестнице, тем более важен для ее членов круг друзей и знакомых (в девятой - 87, 1%, в десятой — 87, 5%, в восьмой -93, 9% на фоне 76, 7-83, 2% в других группах). Резко выбивается из этой тенденции лишь седьмая группа. Мы не нашли этому объяснения в рамках тех переменных, которые использованы в анализе. В-третьих, четко прослеживается тенденция: чем выше группа на социальной лестнице, тем важнее для ее членов политика. На общем фоне (16, 6-24, 7%) позитивных ответов опять резко выделяются девятая, десятая, восьмая и седьмая группы (соответственно, 42%; 35%; 27, 7%; 27, 3%). Это можно объяснить тем, что для этих групп кардинальные изменения в политическом курсе могут означать такое же кардинальное изменение судьбы. * * *
Представляется, что выделенные нами в признаковом пространстве "власть-соб-ственность-внепроизводственная деятельность" десять кластеров в значительной мере адекватны представлениям о реальных социальных слоях (группах), находящихся в процессе формирования. Нам также удалось выделить ядра и периферии данных групп2. За время, прошедшее после опроса 1994 года, в обществе произошли изменения: большую завершенность получили стиль жизни, особенности ментальности у представителей разных социальных слоев и т. д. Но, к сожалению, достаточно надежной базой для проведения подобной работы по выявлению реальных социальных слоев образца 1999 года мы не обладаем. Впрочем, в данной статье мы стремились не столько описать современную социальную ситуацию в России, сколько решить задачу теоретико-методологического характера. Примененный нами кластерный анализ дал возможность продвинуться в решении поставленной задачи. Однако в перспективе, по-видимому, будет целесообразным поиск более адекватного метода. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гордон Л. , Терехин А. , Сиверцев М. Выделение социально-демографических типов методами кластер-анализа и определение их связи с типами поведения // Рабочий класс, производственный коллектив, научно-техническая революция (некоторые проблемы социальной структуры). Материалы ко И Всесоюзной конференции по проблеме: "Изменение социальной структуры советского общества". М. , 1971. 2. Распознавание образов в социальных исследованиях. Новосибирск, 1968. 3. Таганов И. И. , Шкаратан О. И. Исследование социальных структур методом энтропийного анализа // Вопросы философии. 1969. № 5. 4. А. Лапин Н. И. , Беляева Л. А. , Наумова Н. Ф. , 3()рав1>мыслов А. Г. Динамика ценностей населения реформируемой России. М. , 1996. 5. Blau P. Parameters of Social Structure // American Sociological Review. 1974. Vol. 39. № 5. 6. Беляева Л. А. Критерии выделения российского среднего класса // Средний класс в современном российском обществе. М. , 1999. 7. Средний класс в современном российском обществе. М. , 1999. 8. Бураье П. Социология политики. М. , 1993.
9. Кочанов ЮЛ. , Шматко Н. А. Как возможна социальная группа? (К проблеме реальности в социологии)//Социологические исследования. 1996. № 12. 10. Шкаратан О. И. , Тихонова Н. Е. Занятость в России: социальное расслоение на рынке труда // Мир России. 1996. № 1
Страницы: 1, 2
