CC BY
90
Российский журнал менеджмента 17 (4): 445-466 (2019)
Russian Management Joumal 17 (4): 445-466 (2019)
факторы миграционных намерений талантливых выпускников ведущих вузов россии
М. В. ШАГАЛКИНА, М. О. ЛАТУХА
Институт «Высшая школа менеджмента», Санкт-Петербургский государственный университет, Россияa
Е.А.МИЦКЕВИЧ
ООО «Пивоваренная компания „Балтика"», Россияъ Е. В. СТРОГЕЦКАЯ
Гуманитарный факультет, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Россияс
Миграция высококвалифицированных кадров из России, в том числе и выпускников российских вузов, продолжает возрастать, ставя под угрозу возможность устойчивого развития страны вследствие утечки человеческого капитала. В статье обсуждаются причины миграции талантливых выпускников и анализируются факторы, влияющие на их миграционные намерения. Исследование, проведенное с использованием логистической регрессионной модели, выявило, что характеристики отрасли, а также факторы, которые характеризуют восприятие выпускниками политической, социальной и экономической свободы и равенства в стране, близость с семьей, международный опыт и способность адаптации к различным культурам оказывают воздействие на формирование миграционных намерений. Определена потенциальная роль бизнеса в решении проблемы утечки человеческого капитала. В частности, показано, что применение практик управления талантливыми сотрудниками может выступать в качестве механизма удержания талантливых выпускников вузов не только в организации, но и в стране.
Ключевые слова: утечка умов, человеческий капитал, выпускники, высококвалифицированные специалисты, миграция, факторы миграции, страны с растущей экономикой, Россия.
JEL: Р22, Л1, Л3, ^4, ^4, ^1, ^2, 015.
Адреса организаций: а Институт «Высшая школа менеджмента», Россия, 199004, Санкт-Петербург, Волховский пер., д. 3; ъ ООО «Пивоваренная компания „Балтика"», Россия, 194292, Санкт-Петербург 6-й Верхний пер., д. 3; с Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Россия, 197022, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5. © М. В. Шагалкина, М. О. Латуха, Е. А. Мицкевич, Е. В. Строгецкая, 2019 https://doi.org/10.21638/spbu18.2019.402
Глобализация мировой экономики способствует стиранию географических и культурных границ, разделяющих страны, в результате чего глобальная мобильность высококвалифицированного населения возрастает, что существенно влияет как на экономику отдельных государств, так и на международные экономические отношения [Масленников, Линников, Масленников, 2018; Босдшег, КаророН, 2012]. В частности, численность мигрировавших талантливых работников из России к 2016 г. составила 44 тыс. человек, что более чем вдвое превышает показатель 2013 г. — 20 тыс. человек [Звездина, 2018]. При этом вести речь о кругообороте высококвалифицированных специалистов не приходится — их отток превышает приток [Кириченко, 2008; Масленников, Линников, Масленников, 2018]. Особенно ярко данный дисбаланс наблюдается в отношении миграционных потоков между Россией и развитыми странами — отток человеческих ресурсов в эти страны стабильно превосходит приток из них [Масленников, Линников, Масленников, 2018; Росстат, 2019]. По оценкам исследователей, потери российской экономики от массовой эмиграции высококвалифицированных человеческих ресурсов в период с 2000 по 2017 г. составили 27 трлн руб. [Масленников, Линников, Масленников, 2018]. Тенденция к повышению уровня эмиграции в долгосрочной перспективе может стать угрозой инновационного развития, национальной безопасности и конкурентоспособности страны на мировом уровне за счет снижения демографического, социально-экономического и человеческого капитала [Долматова, 2013; Калюков, 2015; Мухаметшина, 2016; Масленников, Линников, Масленников, 2018; БагисЬ, Биё-hwar, КЬаШ, 2007]. В связи с этим проблема утечки умов, в частности миграции талантливых исследователей и выпускников вузов за рубеж, является одной из наиболее актуальных для России [Зайончков-
ская, 2004; Кириченко, 2008; Вартанян, 2016; Ионцев, Рязанцев, Ионцева, 2016; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012].
Утечка талантов, т. е. специалистов с высоким уровнем человеческого капитала [Gallardo-Gallardo, Dries, González-Cruz, 2013], из России продолжается [Звездина, 2018; Масленников, Линников, Масленников, 2018; Росстат, 2019], а причины и факторы, которые влияют на данный процесс, обсуждаются учеными и практиками. Особого внимания заслуживают механизмы удержания талантов в стране [Масленников, Линников, Масленников, 2018]. Результаты имеющихся исследований по изучению детерминант миграции в контексте развивающихся экономик противоречивы и не позволяют сделать однозначных выводов [Daugéliené, Marcinkeviciené, 2009; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012]. В связи с этим цель данной работы — выявление факторов, влияющих на миграционные намерения талантливых выпускников российских вузов, а также изучение возможности воздействия управленческих практик организаций на темпы утечки умов.
В статье представлены результаты анализа факторов, влияющих на утечку высококвалифицированных и высокопотенциальных специалистов из стран с развивающейся экономикой на примере талантливых выпускников российских вузов, а также выявляется роль бизнеса в решении проблем миграции. Актуальность и значимость данной работы определяется необходимостью изучения проблем возрастающего оттока талантливой молодежи, а также ограниченным количеством исследований, изучающих миграцию высокопотенциальных и/или высокопроизводительных специалистов и способы управления ею в контексте стран с растущей экономикой [Масленников, Линников, Масленников, 2018; Khilji, Tarique, Schuler, 2015; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012; Skuza, McDonnell, Scullion, 2015].
Статья имеет следующую структуру. В первом разделе проанализированы возможные последствия утечки умов, описана миграционная ситуация в России, а также изучены факторы, влияющие на миграционные намерения высококвалифицированных специалистов. Во второй части статьи описана методология эмпирического исследования. В третьем разделе представлены основные результаты анализа: выявлены факторы, оказывающие влияние на миграционные намерения талантливых выпускников. Четвертый раздел посвящен обсуждению выводов исследования, а также рассмотрению практик управления талантливыми сотрудниками, которые могут быть применены для воздействия на миграционные намерения. В заключении представлена дискуссия о практической и теоретической значимости результатов работы.
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ОСНОВА ИССЛЕДОВАНИЯ
Утечка умов: предпосылки, основные определения и последствия
Миграция высококвалифицированных специалистов представляет собой реакцию последних на дисбаланс между странами в отношении их социальных, политических и экономических особенностей [Portes, 1976; Sjaastaad, 1962]. Данный процесс отражает законы неоклассической экономической теории, согласно которым человек может поменять место постоянного проживания, в том числе эмигрировать в другое государство, приумножив, таким образом, человеческий капитал страны иммиграции [Sjaastad, 1962]. Отток высококвалифицированных человеческих ресурсов из той или иной страны в поисках более высокого уровня жизни, заработной платы, технологического развития, политической и экономической стабильности в стране желаемой миграции называется
утечкой умов [Salt, 1997]. Иными словами, утечка умов наблюдается, когда отток высококвалифицированных специалистов из страны превышает их приток.
Определение высококвалифицированных специалистов, или умов, является неоднозначным и часто специфичным для конкретного контекста. Тем не менее их общепризнанные показатели — наличие высшего образования, квалификации, а также род деятельности и занимаемая позиция [Freitas, Levatino, Pécoud, 2012; Mahroum, 1999; Salt, 1997]. Таким образом, высококвалифицированные сотрудники классифицируются как люди, обладающие высоким уровнем человеческого капитала (индивидуального или специфичного для фирмы) [Becker, 1964]. В современной литературе по менеджменту таких сотрудников также называют талантами [Crane, Hartwell, 2019; Gallardo-Gallardo, Dries, González-Cruz, 2013]. Раздел, изучающий стратегии и практики управления талантами (talent management), рассматривает таланты как ценный ресурс, способный внести вклад в обретение конкурентных преимуществ и улучшение результатов деятельности организаций [Khilji, Tarique, Schuler, 2015; Tarique, Schuler, 2010].
Проблема миграции высококвалифицированных специалистов обсуждается достаточно давно ввиду неоднозначности последствий миграции для стран-доноров и для стран-реципиентов. Положительный эффект определяется балансом притока и оттока кадров, обеспечивающим кругооборот талантов [Кириченко, 2008; Salt, 1997], что позволяет странам и действующим в них компаниям делиться знаниями, опытом и технологиями производства [Agrawal et al., 2011; Carr, Inkson, Thorn, 2005; Tung, 2008]. Напротив, превышение оттока человеческого капитала над притоком, т. е. утечка умов, влечет за собой негативные последствия. На уровне страны снижается рост экономики на душу населения [Haque, Kim, 1995; Mandelman,
Zlate, 2017], замедляется экономическое развитие и падает производительность компаний [Beine, Docquier, Rapoport, 2001], разрушаются внутренние сети знаний [Agra-wal et al., 2011], снижается конкурентоспособность стран [Khilji, Tarique Schuler, 2015] и приостанавливается инновационное развитие [Масленников, Линников, Масленников, 2018].
В настоящее время Россия проигрывает в так называемой войне за таланты — высококвалифицированные специалисты и высокопотенциальные выпускники российских вузов уезжают в развитые страны в целях развития карьеры и улучшения своего благосостояния. При этом, по мнению отечественных ученых, доля уехавших из страны талантов превышает их приток. Следовательно, нельзя вести речь о кругообороте талантов, поскольку наблюдается их утечка. В современной российской и зарубежной литературе при обсуждении проблемы утечки умов большое внимание уделяется эмиграции студентов и выпускников вузов [Катровский, 1999; Рязанцев, Лукьянец, 2015; Симонян, 2017], в том числе анализу их миграционных намерений [Варшавская, Чудиновских, 2014; Мо-трич, Ли, Скрипник, 2008].
Данные официальной статистики по миграции свидетельствуют о возрастающем количестве граждан, эмигрирующих за рубеж: в 2017 г. выехали 377 155 человек, из которых: 58 584 имеют высшее образование, 151 доктор наук и 279 кандидатов наук [Росстат, 2019]. По состоянию на 2018 г. эти показатели возросли 406 317 человек, 68 675 из них с высшим образованием. Таким образом, наблюдается рост эмигрировавших высококвалифицированных специалистов на 15%. Для сравнения: до 2012 г. имели место значительно более низкие показатели эмиграции: в 2011 г. — 32 800 человек, среди которых 9059 — с высшим образованием. Резкий рост количества эмигрировавших относится к 2012 г., когда 116 931 чело-
век, из которых 13 990 с высшим образованием, покинул страну по разным причинам (в том числе связанным с работой) [Росстат, 2019]. Именно с 2012 г. начался постоянно возрастающий тренд эмиграции, в том числе и людей с высоким уровнем человеческого капитала, — в России встала задача удержания талантов.
Наибольшее количество эмигрантов — российская молодежь в возрасте 2029 лет — выпускники программ бакалавриата и магистратуры российских вузов. Их доля в общем международном эмиграционном потоке по состоянию на 2018 г. составила 30% (121 319 человек) [Росстат, 2019]. Чаще всего процесс эмиграции молодежи происходит поэтапно, начиная с отъезда для получения образования или в целях туристической поездки [Кириченко, 2008]. Часть молодежи уезжает в развитые страны для продолжения обучения (включая программы аспирантуры), при этом страны Европейского союза (Германия, Чехия, Франция, Финляндия, Италия, Великобритания и др.) и США являются приоритетными направлениями [Вартанян, 2016; UNESCO, 2018]. Так, численность российских студентов, обучающихся за границей, по состоянию на 2017 г. достигла 56 328 человек [UNESCO, 2018]. По окончании образования молодые выпускники-специалисты имеют возможность устроиться на работу в местную организацию, что является одним из основных удерживающих факторов страны-реципиента [Вартанян, 2016], при этом намерение вернуться в Россию выражают не более 25% студентов [Леденева, Тюрюканова, 2002; Зайонч-ковская, 2004]. Кроме того, выпускники эмигрируют по окончании обучения для того, чтобы устроиться на работу и построить успешную карьеру [Рязанцев, Лукьянец, 2015], поскольку считают, что спрос на их навыки и знания, а также заработная плата выше в западных странах, чем в нашей стране [Варшавская, Чудиновских, 2014; Симонян, 2017]. Несмотря на то что
и образовательный, и трудовой типы миграции являются временными, именно они становятся первой ступенью в выезде за границу на постоянное проживание [Ря-занцев, Лукьянец, 2015].
Таким образом, тенденция к эмиграции российских выпускников сохраняется, поэтому необходимо изучить детерминанты этого явления в России [Симонян, 2017] и найти пути снижения их влияния для устранения негативных эффектов утечки умов.
Факторы миграции
Проблема миграции в России существовала на протяжении многих лет, при этом основной миграционный механизм был запущен в конце 1980-х гг. после падения железного занавеса, смены законодательства в области перемещений между странами [Ионцев, Рязанцев, Ионцева, 2016; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012]. При этом пик эмиграции наблюдался в середине 1990-х гг. [Симонян, 2017; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012]. Интенсивность, формы и мотивы оттока российских граждан колеблются в зависимости от социально-экономической ситуации в стране и мире, миграционных политик стран-реципиентов [Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012]. В работе [Рязанцев и др., 2018] выделяются три волны современной эмиграции, разделенные политическими и экономическими кризисами. Волна миграции с 2008 по 2017 г. обусловлена социально-экономическими выталкивающими факторами, а не «стрессовыми (вынужденными)», характерными для периода, начиная с распада СССР и вплоть до 2008 г. [Рязанцев и др., 2018].
Многие российские и зарубежные исследователи выделяют выталкивающие и притягивающие факторы, обусловливающие миграцию (англ.: push and pull factors) [Зайончковская, 2004; Леденева, Тю-рюканова, 2002; Моисеенко, Чудиновских, 2000; Рязанцев и др., 2018; Baruch, Bud-
hwar, Khatri, 2007; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012; Lewin, 1951]. К выталкивающим относят факторы, которые делают страну происхождения менее привлекательной для индивида и, таким образом, определяют решение индивида в пользу миграции: низкая заработная плата, отсутствие возможностей профессионального роста или неясные перспективы развития [Рязанцев и др., 2018; Зайончковская, 2004; Dickmann, Doherty, 2010], серьезные социально-экономические проблемы в стране (коррупция, бюрократизация научной сферы и гендерная дискриминация) [Варшавская, Чудиновских, 2014; Симонян, 2017; Beechler, Woodward, 2009; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012; Ng, Burke, 2005; Transparency International, 2016]. Притягивающие факторы характерны для стран-реципиентов, которые привлекают индивидов из других стран для миграции. Часто притягивающие факторы прямо противоположны выталкивающим — это высокий уровень заработной платы и качества жизни, возможность для профессионального развития и самореализации, получения качественного высшего образования, благоприятные природно-климатические условия, доступность путешествий [Вартанян, 2016; Рязанцев и др., 2018; Korobkov, Zaionchkovskaia, 2012; INSEAD, 2017; Papademetriou, Sumption, 2013].
Несмотря на популярность данной классификации факторов миграции, исследователи находят ее слишком упрощенной, ограничивающейся лишь списком факторов. В настоящей статье предпринята попытка восполнить этот пробел и классифицировать выявленные факторы миграции. Для этого проведен количественный анализ факторов, влияющих на эмиграционные намерения талантливой молодежи (табл. 1).
В ходе обзора литературы были также обнаружены факторы, которые не могут быть отнесены к выталкивающим или
Таблица 1
классификация выталкивающих и притягивающих факторов миграции
уровень Факторы Автор
индивидуальный Личные причины. Привязанность к стране. Возможности самореализации. Разнообразие по этническому, культурному, половому, языковому признакам и сексуальной ориентации. Политическая, экономическая и социальная свобода и равенство. Несоответствие статусов [Hofstede, 2001; Qari et al., 2012; McPhail, McNulty, Hutchings, 2015; Transparency International, 2016; Zhang, Peltokorpi, 2016]
отраслевой Средний уровень заработной платы. Инвестиции в НИОКР. Государственная поддержка отраслей. Доступ к уникальным ресурсам. Отраслевая конкурентоспособность. Отраслевая инновационность. Злоупотребление сотрудниками. Конкуренция среди талантов [Kim, 1998; Tung, Lazarova, 2006; Mattoo, Neagu, Özden, 2008; Gibson, McKenzie, 2014; Cooke, Saini, Wang, 2014; INSEAD, 2017]
Ограновый Система здравоохранения. Конкуренция среди талантов. Бюрократия. Прозрачность государственных политик. Свобода прессы. Независимость судебной системы. Честность и порядочность государственных служащих. Стабильность государственного режима. Политические риски. Экономические риски. Уровень экономического развития страны. Темпы экономического развития страны. Уровень развития институциональной инфраструктуры. Уровень коррупции. Направление инвестиций. Уровень производственных затрат. Экономическая кооперация страны с международными участниками. Иммиграционная политика (для притягивающих факторов). Уровень интеграции страны в международное сообщество [Thorn, HolmNielsen, 2006; Tung, Lazarova, 2006; Baruch, Budhwar, Khatri, 2007; Mattoo, Neagu, Özden, 2008; Beechler, Woodward, 2009; Al Ariss, Sidani, 2016; Beamond, Farndale, Härtel, 2016; Transparency International, 2016; Collings, 2014]
притягивающим, но оказывают существенное влияние на миграционные намерения. Это так называемые содействующие факторы — семейные узы, способность адаптации к другим культурам [Baruch, Bud-hwar, Khatri, 2007] и международный опыт [Tung, Lazarova, 2006] (табл. 2). Предполагается, что способность быстро адаптироваться к культурам разных стран положительно влияет на намерение мигрировать,
поскольку индивиду будет комфортно в новой обстановке. Напротив, семейные узы имеют обратную связь — чем сильнее индивид связан с семьей, которая находится в стране происхождения, тем меньше вероятность того, что он решит эмигрировать [БагисЬ, Budhwar, КЬаШ, 2007]. Наличие международного опыта, который включает в себя как зарубежные путешествия, так и поездки с целью работы или обуче-
Таблица 2
Классификация содействующих факторов миграции
Категория Факторы Автор
Привязанность к семье Близость с семьей. Важность проживания с семьей. Важность семейных уз. Зависимость от семьи при выборе карьерного пути. Тоска по семье при поездках за границу [Hofstede, 2001; Touliatos et al., 2001; Baruch, Budhwar, Khatri, 2007]
Международный опыт Опыт обучения за границей. Опыт волонтерской работы за границей. Опыт стажировки за границей. Опыт работы за границей. Опыт исследовательской работы за границей. Международный туристический опыт. Опыт работы в интернациональных командах [Tung, Lazarova, 2006]
Способность к культурной адаптации Легкость адаптации. Получение поддержки в процессе адаптации. Легкость преодоления барьеров. Открытость к другим культурам [Baruch, Budhwar, Khatri, 2007]
ния, также положительно влияет на решение мигрировать [Tung, Lazarova, 2006]. В этом случае при расширении международного опыта снижается чувство привязанности индивида к стране его происхождения и возрастает интерес к другим государствам [Tung, Lazarova, 2006].
Поскольку исследования в сфере миграции высококвалифицированных и высокопотенциальных сотрудников (талантов) немногочисленны и наибольшее внимание в них уделяется определению утечки умов и анализу миграции ученых, важно идентифицировать определяющие факторы этого процесса [Симонян, 2017; Масленников, Линников, Масленников, 2018; Baruch, Budhwar, Khatri, 2007].
Таким образом, можно сформулировать основной вопрос эмпирического анализа: какие факторы влияют на миграционные намерения талантливых выпускников российских вузов? Исследование основывается на теории запланированного поведения (theory of planned behavior) [Ajzen, 1991], согласно которой убеждения, субъективные нормы и воспринимаемый поведенческий контроль ведут к намерени-
ям респондента (в данном случае — миграционным намерениям), в дальнейшем транслирующимся на решение индивида о миграции.
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ Анкета и выборка
Эмпирическая часть исследования проведена на базе данных, полученных с помощью анкетирования. Сбор данных проходил в Санкт-Петербурге в 2017-2018 гг. Респондентами являлись студенты последних курсов российских вузов, т. е. будущие выпускники, принимавшие участие в конференции «Менеджмент будущего», которая проводится по инициативе Высшей школы менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета (ВШМ СПбГУ)1. В конференции приняли участие
1 Данная конференция является платформой для взаимодействия лучших российских студентов, выпускников и ведущих российских компаний [Management of the Future, 2018]. За 8 лет существования она положительно зарекомендовала себя с точки зрения качества участников,
студенты следующих вузов: Санкт-Петербургский государственный университет, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» и Дальневосточный федеральный университет. Респондентами в рамках нашего исследования также выступили студенты Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета. Анкета из 206 вопросов, разбитых на 11 блоков, была составлена на русском языке и распространялась в электронном (посредством электронной почты) и бумажном вариантах. Респондентам задавались вопросы о демографических, образовательных и трудовых характеристиках, их карьерных предпочтениях, о потенциальном намерении эмигрировать и причинах, которые могли бы повлиять на желание покинуть страну для дальнейшего трудоустройства, возможности изменения их миграционных намерений под влиянием практик управления талантливыми сотрудниками, внедряемых в российских компаниях.
Сначала анкета была разослана 3477 участникам конференции из разных городов России. В результате на вопросы анкеты ответили 615 человек, что составляет 18% респондентов. После применения дополнительного ограничения о наличии российского гражданства и обработки бумажных анкет для дальнейшего анализа были оставлены 557 заполненных анкет.
Демографический профиль респондентов, а также информация о программах и направлениях обучения представлены на рис. 1 (а-е). Участниками исследования стали будущие выпускники программ бакалавриата, магистратуры и специалитета в возрасте от 20 до 24 лет.
Наибольший кластер респондентов представляют выпускники из Санкт-Петербурга и Ленинградской области, а также Мос-
которые обучаются в ведущих учебных заведениях страны, являющихся источниками лучших высококвалифицированных специалистов для российского и международного рынка труда.
квы и Московской области, изучающие экономику, менеджмент и инженерию (42% суммарно). Большинство респондентов (70,81%) имеют опыт работы до трех лет, и только 17,12% из них — без такого опыта. Апеллируя к своему опыту, респонденты имели возможность оценить влияние факторов отраслевого и организационного уровней на миграционное намерение респондентов, а также роль управленческих практик в изменении этого намерения. Представленная выборка не отражает всю генеральную совокупность студентов и выпускников России, но она характеризует восприятие факторов миграции высокопотенциальными и высококвалифицированными специалистами — выпускниками лучших российских вузов России.
Методы анализа данных
Для анализа данных и ответа на исследовательский вопрос были использованы эксплораторный (exploratory factor analysis) и конфирматорный (confirmatory factor analysis) факторный анализ, а также логистическая регрессия. Статистический анализ производился с помощью программных пакетов Stata 14 и IBM SPSS Amos 26. Факторный анализ применялся для уменьшения количества переменных, их группировки в один фактор (латентную переменную) и определения взаимосвязи между ними. Эксплораторный факторный анализ позволяет выявить структуру латентных факторов с учетом количества формирующих переменных и их нагрузок. При этом конфирматорный анализ проверяет гипотезы о структуре латентных факторов, выявленных при помощи экс-плораторного анализа. Логистическая регрессия используется в случае, если зависимая переменная в модели является бинарной [Wooldridge, 2013]. Цель логистической регрессии — прогнозирование вероятности возникновения определенно-
Старше 24 лет 2%
20 лет, 4%
24 года, 12%
23 года, 27%
Мужчины, 48%
Женщины, 52%
21 год, 36%
22 года, — 19%
а)Возраст
Специалитет
3% -
Магистратура, 49%
Бакалавриат, 48%
Гуманитарные науки,
3% -
Информационные технологии, 4%
б) Пол
Другие, Общественные 6% науки
(экономика и менеджмент), 46%
Математические и естественные науки, 5%
Инженерия, 36%
в) Программа обучения
г)Направление обучения
Ростов-на-Дону, 3%
Москва и Московская область, 13%
Иркутск, 3%
Новосибирск, 2%
Другие, 50%
Свыше 6 лет, 3%
Санкт-Петербург и Ленинградская область, 29% -
От 3 до 6 лет,
9% -
До 3 лет, 71%
Отсутствует, 17%
д) Город обучения
е) Опыт работы
Рис. 1. Профиль участников опроса
го события. В данном случае логистическая регрессия используется для оценки вероятности появления положительного
миграционного намерения (респондент желает эмигрировать из страны) в зависимости от различных факторов.
Измерение переменных
Зависимая переменная. Миграционное намерение выпускников — участников исследования является зависимой переменной. Респондентам был задан вопрос об их желании переехать за границу для дальнейшего трудоустройства по окончании обучения. Данная переменная является бинарной и принимает значение 0, если выпускник не намеревается эмигрировать, и 1 — если намеревается.
Независимые переменные. Выталкивающие и содействующие факторы выступили в качестве независимых переменных. В эмпирической части исследования рассматривается только влияние выталкивающих и содействующих факторов на миграционные намерения респондентов. Статистическое влияние притягивающих факторов не проверяется по двум причинам: (1) целью исследования является изучение факторов, которые заставляют российских выпускников покинуть страну, а также поиск решений, которые могли бы предотвратить этот процесс; (2) подход, с помощью которого изучаются факторы миграции (push-pull approach), подразумевает, что притягивающие и выталкивающие факторы являются взаимообратными (например, низкий уровень заработной платы — это выталкивающий, а высокий — наоборот, притягивающий фактор). Выталкивающие факторы могут рассматриваться как исходные движущие силы для принятия положительного решения о миграции, а притягивающие — как детерминанты выбора конкретной страны желаемой миграции [Van Hear, Bakewell, Long, 2017].
Выталкивающие факторы индивидуального, отраслевого и странового уровней были идентифицированы в ходе обзора литературы (табл. 1). Факторы индивидуального уровня оценивают восприятие респондентами социального равенства, разнообразия по этническим, культурным,
половым, языковым или религиозным признакам, возможностей самореализации, а также привязанность к стране и другие личные причины, которые могли бы повлиять на их миграционное намерение. Факторы отраслевого уровня характеризуют привлекательность отраслей, в которых выпускники планируют развивать карьеру, с точки зрения уровня заработной платы, конкурентоспособности, инновационной активности. Факторы странового уровня описывают экономическую, политическую и социальную обстановку в стране по таким показателям, как развитие здравоохранения, состояние институтов (коррупция, свобода прессы, судебная система), а также международное сотрудничество и кооперация.
Для характеристики влияния выталкивающих факторов респондентов попросили оценить ту степень, в которой они могли бы повлиять на их миграционное намерение по 7-балльной шкале Ликерта: 1 — «влияет слабо», 7 — «влияет сильно».
Чтобы классифицировать выталкивающие факторы эмпирически, был проведен эксплораторный факторный анализ с нормализацией Кайзера [Kaiser, 1960], при которой отбираются только те из них, собственные значения которых больше 1. Поскольку выталкивающие факторы разных уровней коррелируются друг с другом, использовалось косоугольное промакс-вра-щение (oblique promax rotation) для расчета факторных нагрузок. В результате были выделены четыре фактора, которые в совокупности объясняют 51,67% дисперсии. Показатель адекватности выборки KMO равен 0,94, а нулевая гипотеза теста Бартлетта об отсутствии корреляции между переменными не подтвердилась (х2 = = 11 143,826, df = 528, p < 0,01), что свидетельствует о целесообразности проведения факторного анализа с выбранными данными. Для проверки и подтверждения структуры факторов был проведен конфир-маторный факторный анализ на основе
результатов эксплораторного. После ряда итераций и уточнений при тестировании четырех- и трехфакторных моделей была принята трехфакторная модель, поскольку она имела лучшие показатели валид-ности (CMIN/df = 2,123; GFI = 0,933; TLI = 0,964; CFI = 0,972 и RMSEA = = 0,045) [Hooper, Coughian, Mullen, 2008; Hu, Bentler, 1999]. Выявленная модель совпадает с теоретической классификацией выталкивающих факторов (табл. 1): «факторы странового уровня», «факторы отраслевого уровня», «факторы индивидуального уровня». Факторы показали высокий уровень надежности и согласованности для всех латентных переменных (альфа Кронбаха > 0,7 [Nunnally, Bernstein, 1994]; CR > 0,7; AVE > 0,5). Модель также продемонстрировала соответствующий уровень дискриминантной валидности [Fornell, Larc-ker, 1981].
Факторные нагрузки и показатели качества выталкивающих факторов представлены в табл. 3.
Содействующие факторы (табл. 2) были оценены по 7-балльной шкале (где 1 — «полностью не согласен(-на)» и 7 — «полностью согласен(-на)» для факторов привязанности к семье и способности к культурной адаптации; и 1 — «совсем нет опыта» и 7 — «обширный опыт» — для факторов международного опыта). Для содействующих факторов также были проведены эксплораторный и конфирматор-ный виды факторного анализа, но с использованием ортогонального вращения варимакс (поскольку ожидаемые факторы не должны коррелировать друг с другом). В результате были выделены три типа факторов — «Международный опыт», «Способность к культурной адаптации» и «Привязанность к семье» — в соответствии с теоретической классификацией (табл. 1). Они объясняют 51% от общей дисперсии. Показатель адекватности выборки КМО составил 0,83 и критерий Бартлетта показал наличие корреляции между пе-
ременными (х2 = 3759,743; df = 120; p < < 0,000), свидетельствуя о качественной выборке и ее пригодности для факторного анализа. Показатели валидности модели оказались приемлемыми (CMIN/df = = 2,288; GFI = 0,97; TLI = 0,97; CFI = = 0,98 и RMSEA = 0,048). Показатели надежности и согласованности шкал (альфа Кронбаха, оценки CR и AVE) также приемлемы (табл. 4), что поддерживает выявленную структуру факторов. Показатели дискриминантной валидности латентных факторов, которая была оценена с использованием критерия Форнелла и Ларкера [Fornell, Larcker, 1981], являются удовлетворительными. Факторные нагрузки и показатели качества содействующих факторов представлены в табл. 4.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Для ответа на вопрос о том, какие группы факторов влияют на миграционные намерения выпускников, была применена логистическая регрессия, в ходе которой использовались независимые переменные, полученные в результате факторного анализа (выталкивающие и содействующие факторы). Выводы о влиянии независимой переменной на зависимую в данном виде регрессии часто делают по результатам величины отношения шансов (odds ratio — OR), которое показывает отношение вероятности возникновения события к вероятности его невозникновения. В рассматриваемом случае это отношение вероятности положительного миграционного намерения к вероятности отрицательного миграционного намерения при воздействии определенного влияющего фактора. Результаты логистической регрессии представлены в табл. 5.
Нами оценивались две модели: модель 1 включает независимые переменные, а модель 2 — все выделенные с помощью факторного анализа факторы как независимые
Таблица 3
Результаты факторного анализа для выталкивающих факторов
Индикатор Факторные нагрузки по уровням
Страновый Отраслевой Индивидуальный
Политическая, экономическая и социальная свобода и равенство 0,81
Несоответствие статусов 0,67
Система здравоохранения 0,74
Бюрократия 0,66
Прозрачность государственных политик 0,77
Свобода прессы 0,67
Независимость судебной системы 0,78
Честность и порядочность государственных служащих 0,75
Политические риски 0,69
Экономические риски 0,83
Уровень экономического развития страны 0,83
Темп экономического развития страны 0,79
Развитие институциональной инфраструктуры 0,80
Коррупция 0,79
Направление инвестиций 0,65
Уровень производственных расходов 0,62
Экономическая кооперация страны с международными игроками 0,71
Уровень интеграции страны в международное сообщество 0,71
Средний уровень заработной платы 0,68
Инвестиции в НИОКР 0,77
Государственная поддержка отраслей 0,76
Доступ к уникальным ресурсам 0,80
Отраслевая конкурентоспособность 0,69
Отраслевая инновационность 0,71
Злоупотребление сотрудниками 0,72
Альфа Кронбаха 0,95 0,89 0,70
Composite reliability (CR) 0,95 0,89 0,71
Convergent validity (AVE) 0,55 0,54 0,55
КМО-критерий 0,94
Тест Бартлетта (уровень значимости) 0,00
Примечание: факторные нагрузки менее 0,4 не отражены.
переменные. Модели различаются использованием разного набора независимых переменных: только выталкивающие факторы — в модели 1 и все выделенные с помощью факторного анализа факторы — в модели 2. Построенные модели оказались
статистически значимыми (р < 0,01). Значение псевдо R2 в модели 1 получилось ниже (0,06), чем в модели 2 (0,11), за счет использования меньшего набора влияющих на миграционное намерение факторов. Модель 2 показала способность корректно
Таблица 4
Результаты факторного анализа для содействующих факторов
Факторные нагрузки по категориям
Индикатор Международный опыт Способность к культурной адаптации Привязанность к семье
Опыт обучения за границей 0,69
Опыт волонтерства за границей 0,73
Опыт стажировки за границей 0,82
Опыт работы за границей 0,60
Легкость адаптации 0,89
Получение поддержки в процессе адаптации 0,75
Легкость преодоления барьеров 0,87
Открытость к другим культурам 0,77
Близость с семьей 0,74
Важность проживания с семьей 0,63
Тоска по семье при поездках за границу 0,68
Важность семейных уз 0,82
Альфа Кронбаха 0,83 0,88 0,80
Composite reliability (CR) 0,81 0,89 0,81
Convergent validity (AVE) 0,51 0,68 0,52
КМО-критерий 0,83
Тест Бартлетта (уровень значимости) 0,00
Примечание: факторные нагрузки менее 0,4 не отражены.
Таблица 5
Результаты логистических регрессий
Индикатор Модель 1 (выталкивающие факторы) Модель 2 (выталкивающие и содействующие факторы)
Выталкивающие факторы индивидуального уровня 1,54*** 1,55***
Выталкивающие факторы отраслевого уровня 1,35* 1,34*
Выталкивающие факторы странового уровня 0,89 0,85
Привязанность к семье 0,60***
Международный опыт 1,20***
Способность к культурной адаптации 1,25*
Константа 0,01*** 0,02***
Тест отношения правдоподобия х2 27,93*** 50,40***
Псевдо R2 0,06 0,11
Примечания: *, **, *** — значимость при 10%, 5% и 1%-м уровнях соответственно; зависимая переменная — миграционное намерение (отношение шансов).
предсказать результат в 84,74% случаев. Для оценки качества модели использовался показатель AUC, который принимает значения от 0 до 1 и отражает соотношение истинно положительных результатов к ложноположительным. Этот показатель выше в модели 2 и равен 0,721. Данный результат является приемлемым, т. е. эта модель может быть использована для интерпретации результатов эмпирического исследования. В модели 1 статистически значимыми оказались отношения шансов при выталкивающих факторах индивидуального и отраслевого уровней (p < 0,01 и p < 0,1 соответственно). Помимо этих факторов, модель 2 также продемонстрировала, что отношения шансов при факторах, оценивающих привязанность к семье, международный опыт и способность к культурной адаптации, имеют статистически значимое влияние на миграционное намерение респондентов (p < 0,01, p < 0,01 и p < 0,1 соответственно).
Помимо статистической значимости, вызывает интерес интерпретация направления действия этих факторов на миграционное намерение. При оценке логистической регрессии с помощью отношения шансов значение выше 1 при независимой переменной означает увеличение вероятности [Cameron, Trivedi, 2005] положительного миграционного намерения (1); и наоборот, значение ниже 1 означает увеличение вероятности отрицательного миграционного намерения (0).
Таким образом, вероятность намерения респондента эмигрировать ниже, если респондент в значительной мере привязан к своей семье на родине (OR = 0,6, p < 0,01). При этом остальные факторы, показавшие статистически значимое влияние, увеличивают вероятность желания эмигрировать при увеличении воздействия на респондентов этих факторов. Например, если респондент считает высокозначимыми для решения эмигрировать выталкивающие факторы индивидуального уровня, то ве-
роятность положительного миграционного намерения в 1,55 раза выше, чем отрицательного (ОЯ = 1,55, р < 0,01). Выталкивающие факторы странового уровня не показали статистически значимого влияния на формирование миграционных намерений выпускников — участников исследования.
обсуждение результатов
Результаты проведенного статистического анализа показали, что тестируемые модели значимы, при этом модель 2, включающая весь набор выведенных факторов, демонстрирует более высокие показатели качества, такие как АиС (0,72) и доля корректно классифицированных исходов (84,74%). Российские талантливые выпускники чаще намерены покинуть страну, если они находят местное общество неравным или испытывают низкий уровень свободы с политической, экономической или социальной точки зрения либо наблюдают ситуации социальных несоответствий. Существует несколько причин актуальности этой группы факторов. Во-первых, оценка факторов индивидуального уровня зависит от личного опыта и, таким образом, отражает диапазон убеждений и ценностей человека — основных параметров, определяющих поведение человека [Fishbein, Л]геп, 1975]. Кроме того, широко обсуждается, что индивиды с высоким уровнем человеческого капитала, в том числе талантливые выпускники, как правило, фокусируются на неэкономических факторах при решении вопросов о международных перемещениях [Трофимова, 2012].
Результаты в отношении влияния выталкивающих факторов отраслевого уровня на вероятность положительного решения о миграции выпускников (ОЯ = 1,34, р < 0,1) поддерживают результаты исследований в данной области [Кириченко, 2008; Рязанцев и др., 2018; ВагиЛ, Bud-
hwar, Khatri, 2007; Cooke, Saini, Wang, 2014]. Находясь на последних курсах обучения, выпускники ориентированы на дальнейшее развитие карьеры в выбранных отраслях. Отраслевые факторы, в свою очередь, отражают реальную ситуацию на рынке труда, уровень заработной платы и потенциальные возможности для профессионального развития выпускников, такие как объем инвестиций в НИОКР, общая инновационность отраслей, государственная поддержка и доступ к уникальным ресурсам. Поскольку выпускники из рассмотренной выборки представляют в основном ведущие российские и зарубежные университеты, обучение в которых требует значительных вложений (как нематериальных, так и материальных), то для них первостепенное значение имеет соответствие их навыков и предлагаемой работы для обеспечения нормального уровня отдачи на инвестиции. Тем не менее российские организации часто предлагают выпускникам работу с низкой квалификацией и относительно низкими зарплатами. Поэтому выпускники могут рассматривать миграцию как возможность найти лучшую работу, если местный рынок труда для них неудовлетворителен.
Результаты, полученные в отношении содействующих факторов, аналогичны тем, которые обсуждались в статье [Baruch, Budhwar, Khatri, 2007]. Привязанность к семье оказывает негативное влияние на миграционные намерения выпускников (OR = 0,60, p < 0,01), поскольку она связывает их со страной происхождения, даже если за ее пределами предоставляются лучшие возможности для карьерного роста. Способность к культурной адаптации демонстрирует положительное влияние на намерение мигрировать (OR = 1,25, p < < 0,10), показывая, что люди с высоким уровнем адаптации к другим культурам с большей вероятностью примут решение в пользу эмиграции, чем люди с более низким ее уровнем. Международный опыт,
напротив, способствует формированию положительного миграционного намерения выпускников (OR = 1,20, p < 0,01), поддерживая идею о том, что увеличение опыта работы и обучения за границей и развитие туризма ведет к снижению привязанности к стране проживания и повышению желания работать в международной среде и идентифицировать себя с мультикуль-турными группами, а следовательно, увеличивает вероятность эмиграции [Tung, Lazarova, 2006; Abeuova, Muratbekova-Tou-ron, 2019].
Несмотря на то значительное внимание, которое уделяется обсуждению влияния факторов странового уровня на утечку умов из страны [Симонян, 2017; Korobkov, Zai-onchkovskaia, 2012], результаты проведенного анализа это не подтверждают. Оказалось, что детерминанты на отраслевом и индивидуальном уровнях, такие как уровень заработной платы, инновационность и государственная поддержка отраслей, а также воспринимаемые уровни равенства и свободы, более важны для талантливых выпускников, когда они выбирают географическое направление развития их карьер. Этот результат может быть частично объяснен возрастом и местоположением респондентов. Рассмотренная выборка в основном состоит из выпускников возрастной группы до 25 лет, которые проживают в крупных российских городах со сравнительно более высоким уровнем жизни. Поэтому они могут пока еще не испытывать проблем с бюрократией, коррупцией, судебной системой и т. д., которые представляют собой выталкивающие факторы на уровне страны (табл. 2), и, как результат, менее чувствительны к последним.
Роль управленческих практик в предотвращении утечки умов
Помимо вопросов о различных факторах миграции, анкета включала разделы, в которых респондент определял, какие из
Таблица 6
Оценка роли управленческих практик в изменении миграционного намерения выпускников
вузов
Управленческая практика Среднее значение Стандартное отклонение
Конкурентоспособная заработная плата 5,76 1,44
Интересная работа с возможностями выполнения сложных заданий 5,91 1,41
Сильный бренд работодателя 5,45 1,54
Наем талантливых сотрудников 5,55 1,50
Возможности работы за границей 5,49 1,52
Поддержка получения образования сотрудниками 5,61 1,46
Предоставление возможностей для высококачественного обучения и развития 5,82 1,35
Возможности карьерного роста 5,95 1,33
Программы по обучению вновь поступивших сотрудников 5,47 1,52
Применение вознаграждения, основанного на эффективности 5,68 1,47
Четкость, прозрачность и справедливость программ вознаграждения 5,74 1,41
Нематериальное поощрение 5,29 1,54
Атмосфера мотивации и хорошие условия труда 5,74 1,41
Безопасность рабочего места 5,55 1,43
Вовлечение сотрудников в рабочий процесс 5,68 1,38
управленческих практик, применяемых в компаниях, могли бы изменить его миграционное намерение (по шкале от 1 — «совсем не имеет влияния» до 7 — «имеет большое влияние»). Эти практики охватывали такие сферы, как развитие бренда работодателя, способы оплаты труда и вознаграждения, сложность заданий для вновь поступающих на работу талантливых выпускников вузов, присутствие международных командировок и стажировок, развитие знаний и навыков сотрудников компаний, а также обеспечение вовлеченности сотрудников в рабочий процесс. Статистика по оценке управленческих практик респондентами представлена в табл. 6.
При дальнейших обработке и анализе данных обнаружилось, что выпускники достаточно высоко оценивают степень влияния перечисленных практик на изменение их миграционных намерений. При этом управленческие практики не напрямую влияют на миграционное намерение, а, предположительно, выступают в роли мо-
дераторов во взаимосвязи между детерминантами миграции и миграционным намерением. Таким образом, практики управления, применяемые в местных компаниях, могут смягчать негативное влияние выталкивающих факторов, которые формируют миграционные намерения выпускников. Тем не менее для получения более детальных выводов данное предположение должно быть изучено отдельно с применением подходящих статистических методов анализа.
заключение
Настоящее исследование посвящено изучению факторов, влияющих на миграционные намерения талантливых выпускников российских вузов. Результаты анализа показали, что факторы отраслевого и индивидуального уровней, а также факторы, характеризующие привязанность индивида к семье, его международный опыт и
способность к адаптации к культурам, оказывают значимое влияние на формирование их миграционных намерений. Результаты работы могут быть полезны как исследователям в области миграции, так и бизнесу. Например, на их основании можно развивать дальнейший анализ в данной области, целью которого будет поиск решений на уровне организаций для предотвращения утечки умов из стран с развивающейся экономикой. При этом дальнейшие исследования могут быть проведены на выборке большего размера и с использованием расширенного количества факторов (поскольку в эмпирической части работы не анализировалось влияние притягивающих факторов) для того, чтобы их результаты получались более точными.
ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Вартанян А. А. 2016. Международная образовательная миграция: региональный аспект. Мировая экономика и международные отношения 60 (2): 113-121.
Варшавская Е. А., Чудиновских О. С. 2014. Миграционные планы выпускников региональных ВУЗов России. Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика (3): 36-58.
Долматова С. А. 2013. «Утечка умов» и «устойчивое развитие» в России в условиях глобализации. Экономическая политика (5): 187-196.
Зайончковская Ж. А. 2004. Трудовая эмиграция российских ученых. Проблемы Прогнозирования (4): 98-108.
Звездина П. 2018. В РАН заявили о возросшей в два раза за три года «утечке мозгов». РБК. [Электронный ресурс]. Ь^рэ:// www.rbc.ru/society/29/03/2018/5abcc9f 59а7947е576977387 (дата обращения: 15.08.2019).
Ионцев В. А., Рязанцев С. В., Ионцева С. В. 2016. Новые тенденции и формы эмиграции из России. Экономика региона 12 (2): 499-509.
Кроме того, в рамках данной работы не был проведен анализ факторов, влияющих на миграционные намерения и специфичных для разных полов, поэтому дальнейшие исследования могут быть направлены именно на изучение этого аспекта миграции.
Для бизнеса результаты работы показывают, какие факторы на уровне отраслей вынуждают российскую талантливую молодежь — будущий человеческий капитал страны — мигрировать. Таким образом, представители организаций, заинтересованных в найме высокопотенциальных и высококвалифицированных специалистов, могут понять, на какие управленческие практики следует обратить внимание для привлечения и удержания нынешних и будущих талантливых сотрудников.
Калюков Е. 2015. «Утечка мозгов» из России увеличилась за последние полтора года. РБК. [Электронный ресурс]. Ьйрэ:// www.rbc.ru/society/24/03/2015/551134 c29a7947727d49866d (дата обращения: 10.08.2019).
Катровский А. П. 1999. Учебная миграция в вузы России: факторы и мотивация. В сб.: Миграция и урбанизация в СНГ и Балтии в 90-е годы. Под ред. Ж. А. Зай-ончковская. М.: Совет по миграциям стран СНГ, Центр демографии и экологии человека; 269-276.
Кириченко Э. В. 2008. От «утечки умов» к глобальному «круговороту умов». Мировая экономика и международные отношения (10): 3-11.
Леденева Л. И., Тюрюканова Е. В. 2002. Российские студенты за рубежом: Перспективы возвращения в Россию. М.: Страховое ревю.
Масленников В. В., Линников А. С., Масленников О. В. 2018. Оценка потерь российской экономики от миграции населения в другие страны. Международная миграция и финансы 22 (2): 54-65.
Мотрич Е. Л., Ли Е. Л., Скрипник Е. О. 2008. Студенчество Хабаровского края. Социально-профессиональные и миграционные ориентиры и мотивация поведения. Социологические исследования (5): 47-57.
Мухаметшина Е. 2016. Из России уезжает в разы больше людей, чем учитывает статистика. Ведомости. [Электронный ресурс]. https://www.vedomosti.ru/politics/ articles/2016/10/06/659896-iz-rossii-uez-zhaet (дата обращения: 15.08.2019).
Орешкин В. А. 2004. Россия и международная миграция трудовых ресурсов. Мировая экономика и международные отношения (3): 74-80.
Рязанцев С. В., Лукьянец А. С. 2015. Эмиграция молодежи из России: факторы, формы и последствия. Научное обозре-
REFERENCES IN LATIN ALPHABET
Abeuova D., Muratbekova-Touron M. 2019. Global talent management: Shaping the careers of internationally educated talents in developing markets. Thunderbird International Business Review 61 (6): 843-856. https://doi.org/10.1002/tie.22085.
Agrawal A., Kapur D., McHale J., Oettl A. 2011. Brain drain or brain bank? The impact of skilled emigration on poor-country innovation. Journal of Urban Economics 69 (1): 43-55.
Ajzen I. 1991. The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes 50 (2): 179-211.
Al Ariss A., Sidani Y. 2016. Comparative international human resource management: Future research directions. Human Resource Management Review 26 (4): 352-358.
Baruch Y., Budhwar P. S., Khatri N. 2007. Brain drain: Inclination to stay abroad after studies. Journal of World Business 42 (1): 99-112.
Beamond M. T., Farndale E., Härtel C. E. 2016. MNE translation of corporate TM strategies to subsidiaries in emerging economies. Journal of World Business 51 (4): 499510.
ние. Серия 1. Экономика и право (4): 7-18.
Рязанцев С. В., Письменная Е. Е., Лукьянец А. С., Сивоплясова С. Ю., Храмова М. Н. 2018. Современная эмиграция из России и формирование русскоговорящих сообществ за рубежом. Мировая экономика и международные отношения 62 (6): 93-107.
Симонян Р. Х. 2017. Миграционные настроения российской молодежи: региональный аспект. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены (6): 313-326.
Росстат. 2019. Численность и миграция населения Российской Федерации в 2018 году. [Электронный ресурс]. https://www. gks.ru/bgd/regl/b19_107/Main.htm (дата обращения: 03.09.2019).
Becker G. S. 1964. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. University of Chicago Press: Chicago.
Beechler S., Woodward I. C. 2009. The global "war for talent". Journal of International Management 15 (3): 273-285.
Beine M., Docquier F., Rapoport H. 2001. Brain drain and economic growth: Theory and evidence. Journal of Development Economics 64 (1): 275-289.
Cameron A. C., Trivedi P.K. 2005. Microeco-nometrics: Methods and Applications. Cambridge University Press: Cambridge.
Carr S., Inkson K., Thorn K. 2005. From global careers to talent flow: Reinterpreting "brain drain". Journal of World Business 40 (4): 386-398.
Collings D. G. 2014. Integrating global mobility and global talent management: Exploring the challenges and strategic opportunities. Journal of World Business 49 (2): 253-261.
Cooke F. L. 2017. Talent management in emerging economies. In: D. G. Collings, K. Mella-hi, W. F. Cascio (eds). The Oxford Handbook of Talent Management. Oxford University Press: N. Y.; 440-460.
Cooke F. L., Saini D. S., Wang J. 2014. Talent management in China and India: A comparison of management perceptions and human resource practices. Journal of World Business 49 (2): 225-235.
Crane B., Hartwell C. J. 2019. Global talent management: A life cycle view of the interaction between human and social capital. Journal of World Business 54 (2): 82-92.
Crowley-Henry M., Al Ariss A. 2018. Talent management of skilled migrants: Propositions and an agenda for future research. The International Journal of Human Resource Management 29 (13): 2054-2079.
Daugéliené R., Marcinkeviciené R. 2009. Brain drain problem in Lithuania: Possible actions for its solution via brain gain. European Integration Studies 3: 14-22.
Dickmann M., Doherty N. 2010. Exploring organizational and individual career goals, interactions, and outcomes of developmental international assignments. Thunderbird International Business Review 52 (4): 313324.
Docquier F., Rapoport H. 2012. Globalization, brain drain, and development. Journal of Economic Literature 50 (3): 681-730.
Fornell C., Larcker D. F. 1981. Evaluating structural equation models with unobserv-able variables and measurement error. Journal of Marketing Research 18 (1): 39-50.
Freitas A., Levatino A., Pécoud A. 2012. Introduction: New perspectives on skilled migration. Diversities 14 (1): 1-17. [Electronic resource]. www.unesco.org/shs/di-versities/vol14/issue1/art1 (accessed: 03. 09.2019).
Gallardo-Gallardo E., Dries N., González-Cruz T. F. 2013. What is the meaning of "talent" in the world of work? Human Resource Management Review 23 (4): 290300.
Gibson J., McKenzie D. 2014. Scientific mobility and knowledge networks in high emigration countries: Evidence from the Pacific. Research Policy 43 (9): 1486-1495.
Haque N. U., Kim S.-J. 1995. "Human capital flight": Impact of migration on income and growth. IMF Staff Papers 42 (3): 577-607.
Hofstede G. 2001. Culture's Consequences: Comparing Values, Behaviors, Institutions, and Organizations across Nations. Sage Publication: Thousand Oaks, CA.
Hooper D., Coughian J., Mullen M. 2008. Structural equation modeling: guidelines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods 6 (1): 53-60.
Hu L. T., Bentler P. M. 1999. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling 6 (1): 1-55.
INSEAD. 2017. Global Talent Competitiveness Index Report. [Electronic resource]. https://www.insead.edu/news/2017-glob-al-talent-competitiveness-index-davos (accessed: 25.08.2019).
Iontsev V. A., Magamedova A. G. 2015. Demographic aspects of human capital development in Russia and its regions. Economy of Region 3: 467-477.
Kaiser H. F. 1960. The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement 20 (1): 141-151.
Khilji S. E., Tarique I., Schuler R. S. 2015. Incorporating the macro view in global talent management. Human Resource Management Review 25 (3): 236-248.
Kim L. 1998. Technology policies and strategies for developing countries: Lessons from the Korean experience. Technology Analysis & Strategic Management 10 (3): 311-324.
Korobkov A. V., Zaionchkovskaia Z. A. 2012. Russian brain drain: Myths v. reality. Communist and Post-Communist Studies 45 (3-4): 327-341.
Lewin K. 1951. Field Theory in Social Science: Selected Theoretical Papers. Harper: N. Y.
Mahroum S. 1999. Highly skilled globetrotters: The international migration of human capital. In: Proceedings of the OECD Workshop on Science and Technology Labour Markets, DSTI/STP/TIP(99)2/FINAL; 168185.
Management of the Future. 2018. GSOM Conference. [Electronic resource]. https://gsom.
spbu. ru/event s/event 2018_04_0 7/#1 (accessed: 10.09.2018).
Mandelman F. S., Zlate A. 2017. Economic aspects of international labor migration. International Finance 20 (1): 100-112.
Mattoo A., Neagu I. C., Ozden Q. 2008. Brain waste? Educated immigrants in the US labor market. Journal of Development Economics 87 (2): 255-269.
McPhail R., McNulty Y., Hutchings K. 2015. Lesbian and gay expatriation: Opportunities, barriers and challenges for global mobility. The International Journal of Human Resource Management 27 (3): 382-406.
Ng E. S., Burke R. J. 2005. Person-organization fit and the war for talent: Does diversity management make a difference? The International Journal of Human Resource Management 16 (7): 1195-1210.
Nunnally J. C., Bernstein I. H. 1994. Psychometric Theory (3rd ed.). McGraw-Hill: N. Y.
Papademetriou D. G., Sumption M. 2013. Attracting and Selecting from the Global Talent Pool — Policy Challenges. Migration Policy Institute Report.
Portes A. 1976. Determinants of the brain drain. International Migration Review 10 (4): 489-508.
Qari S., Konrad K. A., Geys B. 2012. Patriotism, taxation and international mobility. Public Choice 151 (3-4): 695-717.
Salt J. 1997. International Movements of the Highly Skilled. Directorate for Education, Employment, Labour and Social Affairs-International Migration Unit-Occasional Papers No. 3. OECD. [Electronic resource]. http://www.oecd.org/migration/mig/2383 909.pdf (accessed: 20.08.2019).
Sjaastad L. 1962. The costs and returns of human migration. The Journal of Political Economy 70 (5): 80-93.
Skuza A., McDonnell A., Scullion H. 2015. Talent management in the emerging markets. In: F. Horwitz, P. Budhwar (eds). Handbook of Human Resource Management in Emerging Markets. Edward Elgar Publishing: Cheltenham; 225-243.
Tarique I., Schuler R. S. 2010. Global talent management: Literature review, integra-tive framework, and suggestions for fur-
ther research. Journal of World Business 45 (2): 122-133.
Thorn K., Holm-Nielsen L. B. 2006. International Mobility of Researchers and Scientists: Policy Options for Turning a Drain into a Gain. Working Paper Series 083. World Institute for Development Economic Research (WIDER). https://dx.doi.org/ 10.1093/acprof:oso/9780199532605.003. 0006
Touliatos J., Perlmutter B. F., Straus M. A., Holden G. W. 2001. Handbook of Family Measurement Techniques. Sage: Thousand Oaks, CA.
Transparency International. 2016. National Integrity System Assessments. The Global Coalition against Corruption. [Electronic resource]. https://www.transparency.org/ whatwedo/nis (accessed: 20.08.2019).
Tung R. L. 2008. Brain circulation, diaspora, and international competitiveness. European Management Journal 26 (5): 298-304.
Tung R. L., Lazarova M. 2006. Brain drain versus brain gain: An exploratory study of ex-host country nationals in central and east Europe. International Journal of Human Resource Management 17: 1853-1872.
UNESCO. 2018. Education: Outbound Internationally Mobile Students by Host Region. [Electronic resource]. http://data. uis.unesco.org/Index.aspx?queryid=172# (accessed: 20.08.2019).
Van Hear N., Bakewell O., Long K. 2017. Push-pull plus: Reconsidering the drivers of migration. Journal of Ethnic and Migration Studies 44 (6): 927-944.
Wooldridge J. M. 2013. Introductory Econometrics. A Modern Approach. South-Western Cengage Learning: Mason.
Zhang L. E., Peltokorpi V. 2016. Multifaceted effects of host country language proficiency in expatriate cross-cultural adjustments: A qualitative study in China. The International Journal of Human Resource Management 27 (13): 1448-1469.
Translation of references in Russian into English
Vartanyan A. A. 2016. International student migration: Regional aspect. Mirovaya Eko-
nomika i Mezhdunarodnye Otnosheniya 60 (2): 113-121. (In Russian) Varshavskaya E. Ya., Chudinovskikh O. S. 2014. Migration intentions of graduates of Russia's regional higher educational institutions. Vestnik Moskovskogo Universite-ta. Seriya 6: Ekonomika (3): 36-58. (In Russian)
Dolmatova S. A. 2013. "Brain drain" and "sustainable development" in Russia in the context of globalization. Ekonomicheska-ya Politika (5): 187-196. (In Russian) Zaionchkovskaya Zh. A. 2004. Labor emigration of Russian scientists. Problemi Prog-nozirovaniya (4): 98-108. (In Russian) Zvezdina P. 2018. The Russian Academy of Sciences announced a "brain drain" doubled in three years. RBC. [Electronic resource] . https : // www.rbc.ru/society/29/03/ 2018/5abcc9f59a7947e576977387 (accessed: 15.08.2019) (In Russian) Iontsev V. A., Ryazantsev S. V., Iontseva S. V. 2016. Emigration from Russia: New trends and roems. Ekonomika Regiona 12 (2): 499-509. (In Russian) Kalukov E. 2015. Brain drain from Russia has increased over the past year and a half. RBC. [Electronic resource]. https://www. rbc.ru/society/24/03/2015/551134c29a79 47727d49866d (accessed: 10.08.2019) (In Russian)
Katrovsky A. P 1999. Educational Migration to Russian Universities: Factors and Motivation. In: Z. Zayonchkovskaya (eds). Migration and Urbanization in the CIS and the Baltics in the 1990s. Committee for Migration in CIS Countries, Center for Demography and Human Ecology: Moscow; 269-276. (In Russian) Kirichenko E. V. 2008. From brain drain to global brain circulation. Mirovaya Ekono-mika i Mezhdunarodnye Otnosheniya 10: 3-11. (In Russian) Ledeneva L. I., Tiuriukanova E. V. 2002. Russian Students Abroad: Perspectives of Re-
turning to Russia. Moscow: Strakhovoe Rev'iu. (In Russian) Maslennikov V. V., Linnikov А. S., Maslen-nikov О. V. 2018. The estimation of losses of the Russian economy from population migration to other countries. Mezhdun-arodnaya Migratsiya i Finantsi 22 (2): 54-65. (In Russian) Motrich E. L., Lea E. L., Skripnik E. O. Socio-professional and migration orientations and behavior motivation (Khabarovsk territory). Sotsiologicheskie Issledovaniya (5): 47-57. (In Russian) Mukhametshina Е. 2016. The amount of people leaving Russia is much more than the statistics take into account. Vedomosti. [Electronic resource]. https://www.vedo-mosti.ru/politics/articles/2016/10/06/ 659896-iz-rossii-uezzhaet (accessed: 15.08. 2019) (In Russian) Oreshkin V. А. 2004. Russia and international migration of labor resources. Mirovaya Ekonomika i Mezhdunarodnye Otnosheniya 3: 74-80. (In Russian) Ryazantsev S. V., Lukyanets A. S. 2015. Emigration of youth from Russia: Forms, tendencies and consequences. Nauchnoe Oboz-renie. Seriya 1. Ekonomika i Pravo (4): 7-18. (In Russian) Riazantsev S., Pismennaya E., Lukyanets A., Sivoplyasova S., Khramova M. Modern emigration from Russia and formation of Russian-speaking communities abroad. Mirovaya Ekonomika i Mezhdunarodnye Otnosheniya 62 (6): 93-107. (In Russian) Simonyan R. H. 2017. Migration attitudes of Russian youth: A regional dimension. Monitoring Obshhestvennogo Mneniya: Eko-nomicheskie i Sotsialnye Peremeny (6): 313-326. (In Russian) Rosstat. 2019. Population and Migration of the Russian Federation in 2018. [Electronic resource]. https://www.gks.ru/bgd/regl/ b19_107/Main.htm (accessed: 03.09.2019) (In Russian)
Статья поступила в редакцию 5 сентября 2019 г.
Принята к публикации 8 ноября 2019 г.
Factors of Migration Intentions of Talented Graduates from Leading Russian Universities
Mariia V. Shagalkina, Marina O. Latukha
Graduate School of Management, St. Petersburg State University, Russia
Ekaterina A. Mitskevich Baltika Breweries, Russia
Elena V. Strogetskaya
Faculty of Humanities, St. Petersburg Electrotechnical University, Russia
Migration of highly-skilled workforce from Russia (including Russian university graduates) continues to grow, threatening the possibility of sustainable development of the country due to the loss of human capital. The article discusses migration intention determinants of talented graduates and explores the role of talent management practices in overcoming brain drain in the Russian context. Using logistic regression model we examine the relationship between graduates' migration intentions and individual, industry and country-level factors. We also discuss the potential role of business in solving the problem of human capital outflow, namely through the implementation of talent management practices acting as mechanisms for retention of talented graduates of leading Russian universities in the country.
Keywords: brain drain, human capital, graduates, highly skilled specialists, migration, determinants of migration, emerging market countries, Russia.
JEL: F22, J11, J13, J24, J44, J61, J62, O15.
For citation: Shagalkina M. V., Latukha M. O., Mitskevich E. A., Strogetskaya E. V. 2019. Factors of migration intentions of talented graduates from leading Russian universities. Russian Management Journal 17 (4): 445-466.
Initial Submission: September 5, 2019 Final Version Accepted: November 8, 2019
