CC BY
11БЕЗОПАСНОСТЬ И ИНТЕГРАЦИЯ В СТРАНАХ АЗИАТСКОГО РЕГИОНА
SECURITY AND INTEGRATION IN ASIAN REGION
УДК 331.101.262
образовательные и лингвистические
составляющие человеческого капитала
населения алтайского края: актуальное состояние и структурные детерминанты1
С.Г. Максимова, Д.А. Омельченко, О.Е. Ноянзина
Алтайский государственный университет, Барнаул, Россия, e-mail: svet-maximova@yandex.ru, daria.omelchenko@mail.ru, noe@list.ru
DOI: 10.14258/ssi(2021)1-01
регионы россии отличаются не только крайне дифференцированным социально-экономическим положением, но и эффективностью политики по использованию человеческого капитала для регионального развития. Многие приграничные регионы, особенно в восточной части россии, имеющие выраженный аграрный характер, находятся в более уязвимом положении вследствие естественной депопуляции и миграционного оттока. образование и здоровье являются главными составляющими человеческого капитала. данная статья сосредоточена на изучении первого компонента в разрезе возрастных, гендерных и поселенческих различий и их совместного влияния на уровень удовлетворенности населением своим финансовым положением на материале результатов социологического исследования, проведенного в Алтайском крае
1 Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования РФ FZMW-2020-0001 «Человеческий капитал, миграции и безопасность: трансформация в новых миграционных условиях в Центральной Азии».
в 2020 г. (n = 573, возраст от 18 до 70 лет). Анализ показывает, что, несмотря на общую значимость образования и его высокой отдачи, образовательные траектории и перспективы использования образования для улучшения своей жизни существенно различаются в социально-демографических и статусных группах. Лингвистические компетенции развиты слабо и практически не востребованы, знание иностранного языка «работает» только в связке с другими образовательными достижениями и профессиональным опытом.
Ключевые слова: человеческий капитал, уровень образования, владение иностранным языком, приграничный регион, Алтайский край
educational and linguistic components of human capital in the altay territory: actual state and structural determinants
S.G. Maximova, D.A. Omelchenko, O.E. Noyanzina
Altai State University, Barnaul, Russia, e-mail: svet-maximova@yandex.ru, daria.omelchenko@mail.ru, noe@list.ru
Regions of Russia are not only highly differentiated by their socio-economic position, but also differ by efficiency of regional policy aimed at using human capital for regional development. Many border regions, especially situated in the Eastern part of Russia and having agricultural character of economy, are more vulnerable due to their natural depopulation and great migration outflows. Education and health are two most important components of the human capital, and this article is focused on the second part, analyzed through gender, territorial and generational inequalities and their impacts on the level of satisfaction by material position on the materials of the sociological survey, conducted in the Altay territory in 2020 (n = 573, respondents' age from 18 to 70 years). The analysis shows that despite general significance of education and its high return, educational trajectories and economic perspectives of using education differ significantly in socio-demographic and status groups. Linguistic competencies are poorly developed and practically remain unclaimed, the language proficiency works only in pair with other educational and professional achievements.
Keywords: human capital, level of education, language proficiency, border regions, the Altai territory
Введение
Понятие человеческого капитала возникло в 1960-х гг. в ответ на трудности объяснения экономического роста в терминах четырех традиционных факторов производства — земли, труда, физического капитала и управленческой деятельности. Именно разрыв, известный как «остаточный фактор», и был идентифицирован как
«человеческий капитал» (Schultz, 1961; Nafukho, Hairston, Brooks, 2004). Первые формальные определения человеческого капитала, разработанные в рамках Чикагской экономической школы, были достаточно узкими. Так, для Т. Шульца человеческий капитал — это прежде всего знания и навыки, которые индивид приобретает в процессе обучения и переобучения на производстве, продукт добровольных инвестиций, приносящих доход. Дж. Минцер ставит акцент на обучении и воспитании как важных процессах, обеспечивающих подготовку и качество рабочей силы. Г. Беккер выводит человеческий капитал за пределы индивидуального опыта, уточняя, что он является продуктом инвестиций в образование, эффективность которых определяется путем сравнения полученных прибавочных доходов с затратами на обучение.
Спустя несколько десятилетий измерение человеческого капитала осуществляется через множество показателей и способов оценки: через затраты на образование, профессиональную подготовку и здравоохранение, как функция времени, опыта, знаний и способностей, которые могут быть использованы в экономических целях. Хотя ключевыми остаются два компонента — образование и здоровье (Goldin, 2016), список образующих его элементов постоянно расширяется. В их число включаются не только конкретные знания, умения и навыки, но и более широкие метакомпетенции и личностные черты, например общий интеллект, энергичность и позитивное отношение к работе, увлеченность, креативность и воображение, способность к обучению и другие приобретенные способности и устойчивые черты, оказывающие позитивный эффект на производительность в социально значимых видах деятельности (Nafukho, Hairston, Brooks, 2004). Отталкиваясь от основных определений и структур человеческого капитала, представленных в научной литературе, мы концентрируемся в данной статье на анализе его образовательных и лингвистических составляющих, исследуемых в трех плоскостях — гендерной, возрастной и поселенческой. Выбор именно данных оснований для сравнения продиктован следующими соображениями.
Несмотря на глобальные достижения в деле обеспечения гендерного равноправия, во многих странах мира сохраняются существенные различия в доступе женщин к образовательным услугам, в уровне достижений и представленности в группах определенных профессий и направлений обучения, неравном положении женщин на рабочем месте, что значительно сокращает возможности экономического развития для отдельных стран и регионов (Klasen, Lamanna, 2009). По данным докладов ООН женщины и девочки вынуждены противостоять дискриминации в сфере образования, обучения, занятости и политики, что приводит к негативным последствиям для их развития и реализации права свободы выбора. Изменение ситуации решается не просто путем преодоления барьеров доступа к обучению для женщин, а связано с констелляцией трудностей, касающихся содержания ген-дерных ролей и стереотипов, коммуникационных стилей преподавателей и поведенческих стратегий учеников, выбора образовательных траекторий, академической успеваемости, поведения и других более специфических аспектов гендерного взаимодействия в образовательной и трудовой средах (Grossman, Grossman, 1994; Parker, Funk, 2017).
Россия занимает 50-е место по уровню гендерного равенства (Gender inequality index, 2020), ее невысокое положение объясняется наличием проблем по трем из ключевых показателей, заложенных в индекс: высокий уровень материнской смертности (17 смертей на 100,0 тыс. родов, для сравнения, у Белоруссии, занимающей следующее после России место по индексу человеческого развития, этот показатель равен 2,0, в Швейцарии — 5,0, в Германии, занимающей 20-е место, — 7,0), значительное количество подростковых родов (20,7 на 1000 женщин в возрасте от 15 до 19 лет), огромный диспаритет в политической сфере (доля женщин-депутатов в российском парламенте составляет только 16,5%) и неравенство на рынке труда, оцениваемое по уровню участия в составе рабочей силы, который среди женщин старше 15 лет в России составляет только 54,8% (среди мужчин — 70,2%).
Что касается показателя, касающегося доступа к образованию и рассчитываемого на основе различий в долях получивших среднее образование, то у России по нему неравенства не только нет, но и, напротив, наблюдается перекос в сторону более высокой образованностью женщин (96,3%) по сравнению с мужчинами (95,7%). В сфере высшего образования, по данным Института статистики ЮНЕСКО, женщины лидируют по всем квалификационным уровням, включая программы короткого цикла (таблица 1), кроме аспирантуры и докторантуры, где только намечается тенденция выравнивания (с 43,9% в 2013 г. до 47,5% в 2018 г.). По представленности женщин среди профессиональных исследователей у России нет серьезных достижений, она занимает только 19-е место с показателем в 39,6% (лидирующие позиции у Северной Македонии — 52,3%, Латвии — 52,2% и Литвы — 51,6%) (Women in science, 2019), в основном из-за малого количества женщин-исследователей в сфере бизнеса (всего 16,9%). В других сферах неравенство хотя и присутствует, но в гораздо меньшей степени. Так, в правительственных учреждениях среди всех занятых в индустрии R&D женщины составляют 40,6%, в сфере высшего образования — 46,0%.
Между тем и в отношении оценок уровня феминизации российской науки, и в интерпретации имеющихся данных у российских исследователей нет единодушия. Так, например, А. Г. Аллахвердян приводит данные о том, в результате нескольких волн феминизации количество женщин в научной сфере резко увеличилось. В 1993 г. женщины уже составляли 50% (и более) специалистов в таких отраслях, как фармакология (68,6%), биология (61,8), химия (59,7), медицина (51,7), технические науки (50,4), география (50,0), а также в большинстве социально-гуманитарных наук (искусствоведении — 51,4%), педагогике — 55,7, психологии — 60,2, филологии — 62,4, экономике — 62,5). Менее 40% женщин-специалистов представлено лишь в двух областях наук — физико-математических (35,5%) и политических (37%) (Аллахвер-дян, 2018). Анализируя причины такого гендерного «перекоса», А.А. Литвинюк и его коллеги подчеркивают, что перевес женщин связан не с улучшением положения женщин, а с уходом из научно-исследовательской сферы мужчин, прежде всего из-за низкого уровня оплаты труда по отношению ко многим другим сферам деятельности, постоянных сокращений научного и профессорско-преподавательского состава, нестабильностью ППС, вызванной частым применением проектного подхода к формированию научных коллективов, низкой социальной престижностью труда ученого
в нашей стране, долгое время целенаправленно поддерживаемой средствами массовой информации (Литвинюк, Логинова, Кузуб, 2019). Авторы связывают низкую результативность исследовательской деятельности в России именно с гендерной асимметричностью в формировании кадрового потенциала организаций и учреждений сферы науки, высшего образования и высоких технологий и заключают, что она может приводить к снижению эффективности научной деятельности и стагнации инновационного развития страны, это требует разработки специальных мер по повышению престижности науки и привлечению мужчин. Отношение к представленности и роли женщин в научной сфере и, шире, в формировании человеческого капитала варьирует от признания наличия значительных социокультурных барьеров и гендер-ных стереотипов, формирующих «женскую» модель поведения и стигматизирующих образ женщины в науке (Соловей, 2017), явных признаков дискриминации женщин в исследовательской и научной сфере, проявляющихся в более низком статусе, слабой представленности в руководящих органах и научных советах (Донцова, 2018; Перова, 2020), что является доминирующим подходом, до вышеупомянутого противоположного взгляда, представленного коллегами из Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, в котором женщины представляются «слабым звеном», неспособным в отсутствие мужчин «вытянуть» российскую науку на достойный уровень. Гендерные исследования в трудовой сфере фиксируют острый разрыв в заработной плате у мужчин и женщин, диспропорции в распределении по отраслям и видам знаний (Константинова, Кудаева, 2019). Как следствие, женщины выражают удовлетворенность не заработной платой, как мужчины, а другими аспектами, такими как надежность, выполняемые обязанности, режим, условия труда, расстояние до работы, что в итоге приводит к гендерному парадоксу — большей удовлетворенности при меньших финансовых дивидендах (Поплавская, Соболева. 2017). Считаем, что гендерные различия в отношении формирования и использования человеческого капитала изучены далеко не полно и требуют дополнительного анализа.
Другим немаловажным фактором, определяющим различия в доступности образования и связанных с ним эффектов на последующую занятость и уровень доходов, является социальное происхождение, культурный капитал, которые во многом детерминированы особенностями расселения, проживания в поселениях разного типа. Для России разрыв между городом и деревней, между мегаполисами, крупными городами и более мелкими населенными пунктами и, в широком плане, между городом и селом определяет не только различия в доходах и уровне жизни, но и в ее качестве — в уровне безопасности и социального благополучия, доступа к социальным услугам. Основные социальные риски развития сельских территорий связаны с усугубляющейся депопуляцией и нехваткой трудоспособного населения, нерациональной социальной политикой, неразвитой социальной инфраструктурой и неблагоприятными условиями труда, неэффективностью социальных программ преобразования села, приводящих к консервации или усилению социальной непривлекательности сельской местности (Троцковский, Родионова, Сергиенко, 2010; Трубилин, Сидоренко, Михайлушкин, 2018). Работники сельского хозяйства традиционно входят в пятерку наиболее ущемленных групп из числа работающих
граждан России (Возьмитель, 2016). Неравенство городского и сельского населения проявляется в более чем в три раза повышенном уровне абсолютной и относительной монетарной бедности у сельских жителей, недополучении ими амбулатор-но-поликлинической помощи, необходимости выезда из своего населенного пункта за получением консультаций специалистов (Зубаревич, Сафронов, 2014; Бобков, Одинцова, 2020). Немаловажным в современных условиях является и «цифровой разрыв» между сельским и городским населением, проявляющийся как в наличии средств информационно-коммуникационных технологий, так и в возможностях их эффективного использования (Былина, 2019). При этом состояние сельской местности в условиях стремительной депопуляции во многом зависит от оставшегося в деревне человеческого потенциала (Нефедова, Трейвиш, 2010).
Таблица 1.
Доля женщин среди выпускников программ высшего образования (уровни 5-8 по международной стандартной классификации образования — МСКО)*
Уровни образования 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Третичное образование в целом (уровни 5-8 по МСКО) 58,6 57,4 56,7 57,0 55,2 56,1
Программы короткого цикла третичного образования — среднее профессиональное образование, программы подготовки специалистов среднего звена (уровень 5 по МСКО) 53,4 51,9 52,3 53,0 53,1 53,8
Высшее образование — бакалавриат (уровень 6 по МСКО) 58,7 57,3 58,5 58,3 57,3 56,9
Высшее образование — магистратура (уровень 7 по МСКО) 60,6 59,6 58,4 56,1 54,4 54,5
Аспирантура и докторантура (уровни 7 и 8 по МСКО) 43,9 43,1 40,7 45,1 45,4 47,5
Источник: рассчитано авторами на основе статистических данных ОСЭР в области образования: https://stats.0ecd.0rg/#
Таблица 2.
Общее количество и доля женщин среди исследователей, работающих в секторах научных исследований и разработок, по сферам занятости (2018 г.)*
Сфера Общее количество Среди них женщин Доля женщин
Всего исследователей 100 330 38 232 38,1
Сфера бизнеса 16 575 2799 16,9
Правительственные учреждения 56 387 22 870 40,6
Высшее образование 27 132 12 478 46,0
Источник: рассчитано авторами на основе статистики ОСЭР https://stats.0ecd.0rg/# 18 № 1 2021
В отношении образовательного неравенства как потенциального фактора различия в объемах и качестве человеческого капитала городских и сельских территорий, населяющих их жителей следует отметить, что территориальный фактор способствует усугублению разрыва в образовательных достижениях, образовательных траекториях и дальнейших стратегиях человеческого развития, обусловленных другими факторами, выступающими основаниями для социального расслоения российского общества, такими как неравенство доходов, различия в социальном и культурном происхождении. Исследования показывают, что в российских регионах особенности региональных экономик и социальной инфраструктуры неизбежно сказываются на образовательных возможностях детей. Можно говорить, по меньшей мере, о трех основных видах образовательного неравенства, проявляющегося в неравенстве стартовых образовательных возможностей, условий протекания образовательного процесса и самих образовательных результатов (Высоцкая, Филипова, 2018).
Хотя за последние 10-15 лет наблюдается снижение территориального образовательного неравенства, о чем можно судить по результатам международных сравнительных исследований образовательных достижений (таким, например, как PISA или TIMSS), причем положительную динамику в основном показывают учащиеся из сельской местности, различные социальные группы, в том числе дифференцируемые по критерию проживания, все равно существенно различаются по показателям успешности обучения. Наибольший разрыв наблюдается между крупными городами и небольшими поселениями. Именно среди учащихся из сельских населенных пунктов очень много учеников, не достигших минимального уровня грамотности, и очень мало показавших высокий уровень (Капуза, Керша, Захаров, Хавенсон, 2017). Все вышесказанное подчеркивает значимость углубленного изучения образовательного компонента человеческого капитала с учетом поселенческого фактора.
Что касается поколенческой динамики в стратегиях инвестирования и использования человеческого капитала, то здесь нужно отметить следующее. Старшее поколение, пережившее переход от социалистической системы к капиталистической, испытало значительное обесценивание человеческого капитала, полученного в советское время, столкнулось с невозможностью его конвертации в современные формы капитала ввиду его содержательной и ценностной несовместимости (Нестерова, Сабирьянова, 1998; Капелюшников, 2008). В результате изменений в системе оплаты труда многие представители старших возрастных групп попали в «ловушку» собственного опыта, поскольку не смогли дистанцироваться от своих предыдущих трудовых предпочтений и выбрать новую, более подходящую современным экономическим условиям профессию. Последующие поколения взрослели и приобретали опыт в принципиально иных экономических и социокультурных реалиях, попытке перенаправить российскую экономику на инновационные рельсы, реанимировать научную и научно-техническую политику, реформировать систему образования и здравоохранения (Вебер, 2012). Таким образом, человеческий капитал разных возрастных групп различается весьма существенно, чему способствуют и смены естественных возрастных циклов: новые поколения только начинают свою жизнь,
тогда как старшие поколения пожинают плоды своих образовательных, культурных и иных инвестиций. Углубленный анализ человеческого капитала с необходимостью требует, таким образом, и анализа возрастных различий, более «видимых» на уровне отдельных поколений.
В силу глобальной конкуренции и расширения практики использования международных инструментов оценки (таких как индекс человеческого развития ПРООН или индекс человеческого капитала Всемирного банка) многие исследования человеческого капитала проводятся на страновом или межнациональном уровне. Между тем не секрет, что в экономическом развитии регионов России имеются существенные диспропорции в уровне и динамике социально-экономических показателей, не только вследствие различного географического положения, сырьевых и агроклиматических ресурсов, но и в силу различной эффективности политики властей по снижению инвестиционных рисков и использованию человеческого капитала (Земцов, Смелов, 2018; Бабаян, Пашинина, Суслов, 2019). К сожалению, многие приграничные регионы Сибири и Дальнего Востока остаются наиболее депрессивными и уязвимыми (Григорьев, 2019). По мнению ряда исследователей, именно человеческий капитал стал важным фактором, ограничивающим развитие восточной части России из-за острой нехватки человеческих ресурсов. Положительная, но медленная динамика развития их человеческого потенциала недостаточна для качественного скачка в социальной сфере и приводит к хронической отсталости и социальному неравенству (Глазырина, Фалейчик, 2014; Калугина, 2018). Таким образом, с одной стороны, наше исследование продолжает и дополняет обширный пласт работ о роли человеческого капитала в региональном социально-экономическом развитии. С другой стороны, в отличие от превалирующих по тематике экономических работ, мы концентрируемся на анализе «качественных» факторов и их значимости для детерминации субъективных оценок материального благополучия, выступающих социально-психологическим аналогом используемых в экономическом анализе «денежных» показателей эффективности использования человеческого капитала. Эмпирической базой анализа являются результаты социологического исследования человеческого капитала в одном из приграничных регионов России — Алтайском крае.
Методика исследования
Алтайский край является агропромышленным регионом, находящимся в зоне казахстанского приграничья, особенности его экономического положения определяются большой зависимостью от федеральной поддержки (Мищенко, 2019) и результатов активно развивающихся международных, прежде всего внешнеторговых, отношений с сопредельными странами (экспорт сельскохозяйственного сырья, древесины, топливно-энергетических товаров, продукции химической промышленности (Шваков, Лобова, Кожевникова, 2018). Край занимает 72-е место среди всех российских регионов по уровню жизни (РИА Рейтинг 2019)1 и 26-е место из 37 приграничных регионов, имеющих на своей территории сухопутные государственные
1 https://ria.ru/20200217/1564483827.html
границы, по индексу человеческого развития (источник — Аналитический центр при правительстве РФ, конкретизация — авторов). Высокие темпы депопуляции и потери трудоспособного населения (1,7% от всего трудоспособного населения за последние пять лет) результирующие из высокой смертности (11-е место среди приграничных регионов по уровню смертности от онкологических заболеваний) и, в большей степени, из-за миграционного оттока населения вследствие экономических проблем (по данным статистики за 2015-2019 гг. 17,6% населения имели доходы ниже прожиточного минимума, край ежегодно покидало около 8,0 тыс. чел.), интенсивного постарения населения (средний коэффициент демографической нагрузки со стороны старших возрастов за прошедший пятилетний период составил 478 чел. на 1000 чел. трудоспособного возраста) являются ключевыми демографическими вызовами для развития человеческого капитала в регионе. Одновременно с этим регион показывает свою конкурентоспособность по количеству подготавливаемых специалистов с высшим образованием, научно-исследовательских кадров и организаций, осуществляющих технологические инновации, — второе место после Томской области по совокупному уровню инновационной активности (Индикаторы инновационной деятельности, 2020), что обусловливает его «промежуточное» положение между регионами, занимающими лидирующие места по уровню социально-экономического, инновационного и человеческого развития (например, Ленинградская, Воронежская, Новосибирская, Челябинская области), и регионами-аутсайдерами (национальные республики южной и кавказской приграничной зон).
Социологическое исследование, проведенное в Алтайском крае в 2020 г., результаты которого рассматриваются в данной статье, является пилотным для пяти других приграничных регионов, отобранных в результате типологического анализа основных трендов развития миграционных процессов, человеческого капитала и безопасности в приграничных регионах России для проекта «Человеческий капитал, миграции и безопасность: трансформация в новых миграционных условиях в Центральной Азии»1. Выборочная совокупность, формируемая на основе квотной (пропорциональной) выборки, составила 573 человека в возрасте от 18 до 70 лет (средний возраст — 38,9±0,6 года, медиана — 39 лет, доля женщин — 60%), проживающих в городских и сельских поселениях Алтайского края и принявших участие в онлайн-опросах и личном анкетировании по месту жительства.
На данном этапе исследования были изучены особенности образовательного опыта респондентов, в том числе количественные показатели образованности (общее количество лет обучения), данные о максимально достигнутом уровне обучения и лингвистические компетенции (знание иностранного языка) в разрезе ген-дерных, возрастных и поселенческих групп респондентов. Полученные результаты выступили в качестве основания для проведения моделирования уровня субъективных оценок финансового благополучия жителей региона на основе показателей образовательных и лингвистических составляющих человеческого капитала и структурных факторов (пола, возраста, места проживания), дополненных данны-
1 Руководитель — проф. С.Г. Максимова
ми о социальном статусе респондентов. Моделирование проводилось с помощью метода бинарной логистической регрессии. Зависимая переменная, разделяющая респондентов на две группы — с высокими и низкими оценками удовлетворенности собственным материальным положением, конструировалась на основе кластерного анализа по четырем показателям: самоидентификация респондента по шкале «бедность/богатство» (отнесение себя к одной из пяти категорий по уровню доходов), субъективное сопоставление по уровню доходов с другими жителями региона («доходы такие же, как у большинства», «меньше, чем у большинства», «больше, чем у других»), оценка удовлетворенности материальным положением и оплатой труда (использовались четырехбалльные порядковые шкалы). Проведенное моделирование позволило протестировать ряд исследовательских гипотез о взаимосвязи между образовательными и лингвистическими компетенциями как значимыми компонентами человеческого капитала и структурными ограничениями в их совместной детерминации социально-экономических показателей регионального развития на индивидуальном уровне.
Результаты исследования
Характеристики образовательного опыта жителей приграничного региона
Одним из основных показателей, используемых в традиционных экономе-трических моделях человеческого капитала, является количество лет обучения, рост которого, с поправкой на качество — реальный полученный объем знаний и умений, ассоциируется с ростом будущих доходов. По данным проведенного исследования среднее количество лет, потраченных на получение образования, составило 17,21 года, медиана и модальное значение — 15 лет, стандартное отклонение — 7,6 года. Сравнительный анализ структурных факторов показал, что все они являются значимыми и оказывают существенное воздействие на результаты образовательной деятельности различных социальных групп населения, что отчасти связано с характеристиками жизненного опыта и динамикой социальной жизни, изменением институциональных условий, но также указывает и на ограничение доступа уязвимых групп населения к образовательным ресурсам, способствующее воспроизводству социального неравенства.
Так, согласно полученным данным, женщины учились дольше, чем мужчины: среди женщин среднее количество лет обучения составило 17,2 года, медиана — 16,0 года, среди мужчин — среднее значение 17,2, медиана — 15,0 года (значимость различий по медианному критерию для независимых выборок, р < 0,05, рисунок 1). Помимо центральных тенденций, группы различались по отдельным периодам обучения. В частности, образование женщин чаще длилось от 16 до 20 лет (40,0% ответов, в группе мужчин столько же обучались только 28,8% опрошенных), тогда как для мужчин типичным являлось образование, требующее от 12 до 15 лет для его освоения (44,4%, в группе женщин данный уровень был получен 35,8%) (х2, р < 0,05).
Сравнение количества лет обучения в зависимости от возраста респондента (рисунок 2) позволило установить, что между ними не существовало четкой линейной зависимости и что наиболее существенные отличия наблюдались между груп-
пами респондентов 30-49 лет, имеющих набольший образовательный опыт (медиана составила 16,0 года) и респондентами до 29 лет, у которых медианное количество лет обучения составило 14,0 года. Более того, если сравнивать частоты выбранных диапазонов в возрастных группах, то заметно преобладание как в группе респондентов до 29 лет, так и в группе старше 50 лет тех, чье обучение длилось от 12 до 15 лет (47,8% в первой и 43,6% во второй группе), тогда как в группе 30-49-летних наиболее типичным было обучение с более длительными сроками — от 16 до 20 лет (48,4%). Что касается маргинальных диапазонов — до 11 лет (уровень полного среднего образования) и более 21 года (т.е. больше, чем уровень средней школы плюс 6 лет высшего образования, включая магистратуру и 3 года поствысшего обучения), то их выбор в возрастных группах обусловливался скорее естественными причинами, чем собственно по-коленческими различиями. Так, 11 лет и менее чаще обучались респонденты до 29 лет (21,0%, в других группах только 6,8% и 12,0%), часть из которых в силу своего возраста еще не успели получить другое образование, тогда как больше 21 года — респонденты старше 50 лет (21,8%, в других группах — 13,6% и 4,3%).
Рисунок 1 — Результаты медианного критерия в группах мужчин и женщин по показателю общего количества лет обучения.
Согласно полученным данным количество лет обучения существенно варьировало в зависимости от типа населенного пункта. В городских поселениях средний возраст составил 16,6 года, медиана и модельное значение — 15,0 года, тогда как стандартное отклонение — 6,6 года. В сельских поселениях среднее значение было намного выше — 19,6 года, медиана — 16,0 года, модальное значение — 15,0 года. Стандартное отклонение намного превышало соответствующий показатель в городских поселениях и составило 10,2 года, что указывало на разнообразие образовательных траекторий сельских жителей и отсутствие единого тренда. Результат
применения медианного критерия представлен на рисунке 3. По отдельным периодам обучения различия носили характер статистической тенденции (х2, р < 0,1). В частности, сельские жители чаще указывали на большое количество лет обучения (более 20) — 19,5% по сравнению с городскими жителями (11,0%), однако это количество совершенно не соответствовало максимальному уровню достигнутого образования (78% сельских жителей, обучавшихся, по их мнению, более 21 года, имели диплом о среднем профессиональном образовании). В силу наличия вышеуказанных противоречий в данных и сомнений относительно достоверности предоставляемых респондентами сведений показатель количества лет обучения не мог быть использован в качестве допустимой меры образовательных достижений и был, по крайней мере временно, исключен из анализа.
Парные сравнения для Возраст
30-40 лет
16,00 До 29 лет
Й 14,00
5(\пет н да г^ше
Рисунок 2 — Различия в количестве лет обучения в разрезе основных возрастных групп респондентов, результаты медианного критерия.
Медианный критерий для независимых выборок
3|£
н§
0 2 а
С О £
8-2
Л ° -
1 =
SS&5
от ~г
Si 5«
60.00-1 50,00" 40,00"
I 2 о 30,00"
* I ® S.
о х а
■SSJ5,
? О о
и - X
о и = С с 3
20,00" 10,00" 0,00-
Генеральная * * 5 * * < Л j медиана =15 г_
т т О о о
Городские поселения Сельские поселения
Рисунок 3 — Различия в медианном количестве лет обучения в разрезе поселенческих групп респондентов, результаты медианного критерия.
Дополнительно к вопросу о количестве лет обучения респондентам задавался вопрос о максимальном уровне образования, по которому они имеют докумен-
тальное подтверждение в виде диплома, свидетельства или аттестата. Было получено следующее распределение ответов: 2,4% опрошенных имели образование на уровне начальной или средней школы, 14,7% — полное (общее) среднее образование, что в совокупности давало 15,1% лиц, имеющих образование девять классов и ниже. Незначительная часть опрошенных (2,3%) имели только диплом, полученный на профессиональных курсах, или (1,0%) окончили ПТУ, ФЗУ (ФЗО), не имея при этом среднего образования. Доля респондентов, окончивших ПТУ после основной или средней школы, получивших начальное профессиональное образование или образование по программе подготовки квалифицированных рабочих и служащих, составила 8,5%. Еще 23,3% — окончили техникум, медицинское, музыкальное, художественное, педагогическое училище по программам подготовки специалистов среднего звена, 4,7% — получали диплом о среднем профессиональном образовании в рамках высшего учебного заведения: университета, института или академии. Каждый пятый опрошенный имел диплом о высшем образовании по программам специалитета (19,2%), 10,8% — по программам бакалавриата и 8,2% — диплом магистра. Аспирантуру, ординатуру или интернатуру окончили всего несколько опрошенных (0,8%), тогда как 1,6% имели ученую степень кандидата наук, столько же — затруднились дать ответ на данный вопрос. Таким образом, если суммировать полученные ответы по четырем укрупненным категориям, то получится, что 17,1% опрошенных имели образование на уровне средней общеобразовательной школы или ниже, 40,9% — имели диплом учреждений СНПО, 39,1% — имели высшее образование, включая обучение в магистратуре, и 2,5% — поствысшее образование, в том числе ученые степени.
По укрупненным категориям образовательных уровней различия по полу были «в пределах статистической погрешности», хотя визуально различия свидетельствовали о более высокой образованности женщин: среднее общее образование имели 15,6% женщин и 20,8% мужчин, среднее профессиональное — 40,1% женщин и 42,5% мужчин, высшее образование и более высокие образовательные уровни — 44,3% женщин и 36,7% мужчин ^-критерий, критерий х2 Пирсона, р > 0,1). В особенности эти различия были видны в городских поселениях, где доля женщин с высшим образованием достигала 48,2% по сравнению с 38,9% среди мужчин (разница наблюдаемых и ожидаемых частот значима на маргинальном уровне х2, р = 0,05), тогда как в сельской местности разница в образовании была менее заметной (высшее образование имели 43,5% женщин и 35,5% мужчин).
Между тем фактор места проживания сам по себе накладывал существенный отпечаток на образовательный опыт участников исследования. Максимальный разброс значений между группами респондентов, проживающими в городских и сельских поселениях, наблюдался по уровням среднего профессионального образования и выше, тогда как доли имеющих основное общее образование были примерно равными: 18,1% в городских и 16,1% — в сельских поселениях. Количество респондентов с высшим образованием было существенно выше в городских поселениях (45,8%, в сельских — 26,3%), тогда как доля обладателей диплома о среднем профессиональном образовании, независимо от возможных программ его получения, была более высокой в селе, где о таком уровне образования сообщили 57,6% опрошенных (в городских поселе-
ниях — только 36,2%). Что касается возрастных различий, то здесь противопоставлялись респонденты младшей группы (до 29 лет), среди которых было значимо больше имеющих только основное общее образование (39,7%, в других группах — 7,7-7,9%) и респонденты старшего возраста, где было значимо больше тех, кто имел как среднее профессиональное (42,5% и 52,3%), так и высшее профессиональное (49,6% и 40,0%) образование (рисунок 4). Таким образом, наше исследование подтвердило наличие серьезных территориальных диспропорций в приобретенном образовании, обусловленных как неравенством образовательных возможностей, так и спецификой рынка труда, предъявляющего требования к рабочей силе и определяющего необходимость в инвестировании в образовательный компонент человеческого капитала. Жители села были в меньшей степени заинтересованы в получении высшего образования в силу невозможности его применения и соответственно меньшей «отдачи» и считали более целесообразным получать среднее профессиональное образование, ориентированное на практическую профессиональную деятельность и получение опыта работы в реальных производственных условиях. Более высокий уровень образования среди городских жителей определялся как наличием возможностей получения высшего образования (все краевые вузы, как и вузы других регионов России сконцентрированы в городах), так и более высокими требованиями к соискателям и наличием вакансий, требующих высоких образовательных компетенций и квалификаций. Что касается поколенческих различий, то здесь нам видится больше различий из-за объективных обстоятельств: часть респондентов младшей группы просто не успели еще получить более высокий уровень образования, тогда как отсутствие различий между средней и старшей возрастными группами свидетельствовало о наличии скорее устойчивых пропорций населения с определенным образовательным опытом. Стоит также отметить, что наши данные в целом довольно хорошо показали тенденцию феминизации в высшем образовании и большую ориентацию мужчин на получение требующего меньших временных затрат профессионального образования.
57,6
п «<6 52,3
■ i 39,7 42,51 ш0,0
il . Ill il I
Городские Сельские
поселения поселения
До 29 лет
30-40лет 50 лет и старше
Тип поселений Возраст
I Образование Средняя школа ■ Образование СНПО Образование Высшее+
Рисунок 4 — Различия в уровне образования в зависимости от места жительства и возраста опрошенных, % (красным цветом выделены категории ответов со значимыми различиями по г-критерию, р < 0,05).
Иностранный язык в структуре человеческого капитала: языковой репертуар и уровень владения
Знание иностранного языка является одним из атрибутов современного успешного человека. Включение России в мировой рынок товаров и услуг, расширение других форм сотрудничества с зарубежными странами значительно увеличили возможность международных контактов, получения образования за рубежом, ведения бизнеса, культурных обменов. В связи с расширением и качественным изменением международных связей роль иностранного языка радикально трансформировалась, из учебного предмета он превратился в базовый элемент современной образовательной системы, средство ведения межкультурного диалога, профессиональной реализации личности (Войтович, 2012). Как показывают результаты российских и международных исследований, знание иностранного языка составляет важную часть человеческого капитала, особенно для международных мигрантов, повышающую их шансы быстро адаптироваться на рынке труда и получать более высокие доходы (Татег, 1988; Шуега-ВаЙ2, 1990; Вольвач, 2006). Между тем отдача от лингвистических компетенций на российском рынке труда мало изучена. Ученые НИУ ВШЭ, проводившие оценку влияния знания иностранного языка на заработную плату, пришли к выводу о том, что, несмотря на устойчивый спрос, знание языка поощряется прежде всего для профессионалов с развитыми когнитивными навыками, представителей интеллектуальной сферы. Наибольшую отдачу на иностранный язык получают руководители высшего и среднего звена, тогда как для рабочих коэффициент иностранного языка оказывается незначимым, что подтверждает идею о наличии отдачи от языковых навыков лишь для узкого круга рабочих мест (Рожкова, Рощин, 2019). Между тем глубокая оценка роли иностранного языка как значимой части коммуникативных и общекультурных компетенций, составляющих структуру человеческого капитала, вероятно, требует не только учета группы специальностей и рабочих мест в России, но и специфики формирования человеческого капитала под влиянием миграционного опыта, как российских работников за рубежом, так и мигрантов в России. Подобный анализ нам видится очень важным, и ему будет посвящено наше внимание в дальнейшем.
На данном этапе исследования были изучены основные показатели, связанные с опытом изучения иностранного языка, был составлен рейтинг наиболее часто изучаемых языков, проведен анализ самооценки уровня владения иностранным языком.
В целом по выборке уровень владения иностранным языком не был очень высоким, о таком знании сообщили только 18,0% опрошенных, из них 11% владели английским, 3,0% — немецким, оставшиеся 4% — владели несколькими языками, основные сочетания которых составляли английский и другой европейский (немецкий, французский, итальянский, испанский и др.) или китайский языки. Из всех, кто положительно ответил на вопрос о знании иностранного языка, только 4,4% могли похвастаться свободным владением, четверть опрошенных полагали, что могут изъясняться и свободно читать, тогда как для 36,3% участников исследования предел заключался в возможности вести простые диалоги, а по факту — чтении и переводе со словарем. Более трети (34,4%) респондентов затруднились определить свой языковой уровень.
В вышеупомянутом исследовании авторов из НИУ ВШЭ приводятся средние цифры владения иностранными языками по России по отдельным возрастным группам и профессиональным категориям (по данным КЬМ8-Н8Б-2016): 35,5% — среди 18-29-летних, 21,9% — среди респондентов 30-39 лет, 11,6% — среди тех, кому старше 40 лет. Максимальное владение иностранным языком среди выпускников вузов — 41,5%, жителей больших городов — 38,9%, специалистов высшего уровня квалификации — 40,8%, работников финансовой сферы — 41,3% (Рожкова, Рощин, 2019). Наши сравнения по полу, возрасту и месту проживания респондента показали наличие значимых различий в языковых компетенциях на уровне декларации обладания тем или иным иностранным языком, тогда как отдельные градации этого владения были фактически не различимы в разных группах. Так, чаще о владении иностранным языком заявляли женщины (21% против 14% среди мужчин), лица моложе 29 лет (28,0% по сравнению с 15,0% в группе 30-49-летних и 11,0% в группе респондентов старше 50 лет), жители городов (20,0% по сравнению с жителями села — 12,0%) (рисунки 5-7). Кроме того, языковые компетенции положительно коррелировали с образованием: в большей степени знаниями иностранного языка обладали специалисты с высшим образованием (25,7%), тогда как среди имеющих среднее профессиональное образование уровень владения был минимальным — 9,7%, среди лиц с основным общим образованием — 17,5%.
Рисунок 5 — Распределение ответов на вопрос о знании иностранного языка в группах мужчин и женщин, %.
Рисунок 6 — Распределение ответов на вопрос о знании иностранного языка в группах респондентов разного возраста, %.
Нет ■ да
к
Городские поселения
Сельские поселения
Рисунок 7 — Распределение ответов на вопрос о знании иностранного языка (кроме языков республик бывшего СССР) в группах респондентов из разных типов поселений, %.
Моделирование отдачи от образования и языковых компетенций с учетом структурных факторов
После проведенного сравнительного анализа данные об образовательном уровне респондентов, включая знание иностранного языка, наряду с информацией о возрасте, гендерной принадлежности и месте проживания были включены в качестве предикторов в регрессионную модель, где в качестве зависимой использовались результаты кластеризации оценок удовлетворенности своим материальным положением и оплатой труда, самоидентификации по уровню доходов, субъективного сопоставления собственных заработков с доходами большинства. В результате было сформировано два кластера. К первому кластеру было отнесено 46,5% опрошенных, имевших более высокие оценки по всем четырем шкалам (условно говоря, с высоким уровнем отдачи человеческого капитала). В частности, 36,7% опрошенных данного кластера отнесли себя к категории «богатых» и «обеспеченных», имеющих накопления, возможность приобретать дорогостоящие вещи, «ни в чем себе не отказывать» (во втором кластере доля респондентов данной группы составила 16,5%), около 28% считали, что их доходы больше, чем у других (во втором кластере таких респондентов не было), 82,2% были удовлетворены своей оплатой труда, 72,1% — удовлетворены своим материальным положением. Второй кластер (53,5%) составили респонденты, имеющие более низкие доходы (66,5% отнесли себя к группе «середняков», 16,9% — к группе бедных), считающие, что они живут хуже других. Все респонденты данной группы (100%) выражали неудовлетворенность своим финансовым положением, доходами, оплатой труда (таблица 3). Подобный подход позволил дифференцированно подойти к получаемым результатам от инвестирования в человеческий капитал и показать, что само по себе наличие финансовых средств далеко не всегда приводит к субъективному ощущению удовлетворенности («не в деньгах счастье»). Более того, как показали наши данные, только 18,5% тех, кто считал себя достаточно обеспеченными, оценивали свое положение «лучше других», а 51,8% — были скорее не довольны или вовсе не довольны своим
материальным положением. Ориентация на субъективные оценки удовлетворенности, на наш взгляд, важнее, чем монетарные оценки, поскольку позволяет понять, почему люди не стремятся «вкладывать в себя» больше, и выявить поведенческие стратегии достижения баланса между саморазвитием и ожиданиями улучшения финансового положения.
В результате проведенного регрессионного анализа (основные коэффициенты и критерии оценки приведены в таблице 4) нам удалось подтвердить большинство исследовательских гипотез.
В частности, моделирование подтвердило наличие значимой взаимосвязи между образованием и удовлетворенностью финансовым положением (Ь = 0.585, р < 0,004, ех(В) — 1,8), серьезное повышение шансов улучшить свое материальное положение по мере продвижения по образовательным ступеням. Об этом убедительно свидетельствовал и двумерный анализ: среди лиц с высшим образованием доля принадлежащих к первому кластеру была намного выше (58,7%), чем среди тех, кто его не имел (37,9%).
Между тем, хотя само по себе образование было значимым фактором, еще большую роль играл социальный статус, достижение которого только в ряде случаев ассоциировалось с необходимостью получения формального подтверждения высокого уровня знаний. Так, количество респондентов с высшим образованием было значимо выше среди государственных служащих (73,9%) и среди лиц, занимающих руководящие должности в коммерческих или государственных организациях (61,9%), тогда как среди наемных работников и тех, кто занят собственным делом, их доля составила 42-43%. Регрессионный анализ показал, что руководители организаций действительно в 2,6 раза больше удовлетворены своим материальным положением, чем те, кто не занимают руководящие должности. Между тем и среди самозанятых и бизнесменов отдача составила почти в 4,0 раза выше по сравнению с другими статусными группами. Иными словами, роль образовательного капитала варьировалась в зависимости от выбранной карьерной стратегии. Она была выше в иерархических организационных структурах и ниже — в неформальном секторе экономики, среди занятых только в личном подсобном хозяйстве, фермеров и самозанятых. Примечательно, но статус госслужащего, который, как мы увидели выше, в подавляющем большинстве случаев предполагал наличие высшего образования, не давал каких-либо значимых привилегий в получении более стабильного материального положения по сравнению с наемными работниками других учреждений (Ь = 0,822, р = 0,104). Вероятно, такие результаты объяснялись тем, что в нашу выборку попали только чиновники местных и региональных администраций, не занимающие больших должностей и, следовательно, по уровню зарплат не отличающиеся от других наемных работников. Кроме того, с учетом малочисленности данной группы наших эмпирических данных было просто недостаточно для подтверждения гипотезы о влиянии данного рода деятельности на материальное положение; возможно, получение новых эмпирических данных в других регионах как-то изменит ситуацию.
Одновременно с этим знание иностранного языка не давало каких-либо ощутимых преимуществ и было слабо востребовано на региональном рынке тру-
да. Во всяком случае, знающие иностранный язык не отличались более высокими и стабильными заработками или большей удовлетворенностью, хотя на уровне кросс-табуляций различия были довольно существенными: среди респондентов первого кластера иностранный язык знал каждый четвертый (24,1%), тогда как среди второго (неудовлетворенные) — только 14,3%. Таким образом, при одновременном учете нескольких факторов в модели наше исследование показало, что лингвистические компетенции важны не сами по себе, они начинают «работать» только в связке с другими достижениями — образовательными или профессиональными.
В отношении возможного влияния основных структурных факторов можно отметить, что по данным модели поселенческий фактор сохранял свою значимость с учетом контроля за другими параметрами: вероятность принадлежности к кластеру «успешных» личностей с высоким уровнем удовлетворенности своим финансовым положением, живя в городе, была более чем в два раза выше, чем в сельской местности. Одновременно с этим, независимо от места проживания, образования и возраста, женщины оказались в более ущемленном положении, чем мужчины, о чем можно судить как по знаку коэффициента регрессионного уравнения (b = -0,473), так и по величине отношения шансов (Exp (B) = 0,62). Что касается поколенческих различий, то модель позволила отчасти подтвердить дискриминационные тенденции и неравенство в отдаче от вложений в человеческий капитал в зависимости от возраста, выделяемые многими исследователями (экономистам широко известна нелинейная взаимосвязь между доходами и возрастом). В частности, поколение 30-49-летних оказалось в большей степени удовлетворено своим материальным положением, чем старшее и младшие поколения.
Таблица 3.
Сравнение результатов ответов на индикаторные вопросы в двух кластерах, %
Индикатор Кластер 1 Кластер 2
Самооценка материального «Бедные» 11,9%a1 16,9%a
положения «Средние доходы» 51,3%a 66,5%b
«Обеспеченные и богатые» 36,7%a 16,5%b
Сравнение доходов с дохода- «Так же или хуже других» 71,7%a 100,0%b
ми большинства «Лучше других» 28,3%a
Удовлетворенность оплатой Не удовлетворены 16,8%a 100,0%b
труда Удовлетворены 83,2%a
Удовлетворенность матери- Не удовлетворены 27,9%a 100,0%b
альным положением Удовлетворены 72,1%a
1 — Каждый нижний индекс обозначает поднабор категорий, у которых пропорции столбцов не отличаются существенно друг от друга на уровне 0,05, г-критерий.
Таблица 4.
Результаты регрессионного анализа субъективных оценок материального благополучия
Предикторы B Сред-неква-дра-тичная ошибка Вальд ст.св. знач. Exp (B)
Образование (порядковая переменная с тремя образовательными уровнями) 0,585 0,202 8,39 1 0,004 1,795
Владение иностранным языком 0,242 0,307 0,621 1 0,431 1,274
Статус (Занимающие руководящие должности) 0,967 0,527 3,363 1 0,067 2,63
Статус (Собственный бизнес, самозанятые) 1,377 0,408 11,374 1 0,001 3,962
Статус (Госслужащие) 0,822 0,506 2,637 1 0,104 2,276
Тип поселения (Город) 0,754 0,278 7,363 1 0,007 2,126
Пол (Женщины) -0,473 0,238 3,948 1 0,047 0,623
Возраст (30-49-летние) 0,397 0,236 2,831 1 0,092 1,487
Заключение
Инвестиции в образование, профессиональное обучение и опыт являются частью индивидуального и общественного человеческого капитала, признаются значимыми во всех теориях и моделях. Согласно проведенному исследованию нам удалось охватить различные категории населения, как имеющие низкий образовательный уровень, так и стремящиеся к непрерывному обучению в течение всей жизни. Сравнительный анализ показал, что основные социоструктурные факторы, представленные гендерными, поселенческими и поколенческими измерениями, являются значимыми и оказывают существенное воздействие на результаты образовательной деятельности. В регионе наблюдаются сильные территориальные и ген-дерные диспропорции в образовательных уровнях, обусловленные и неравенством образовательных возможностей, и спецификой рынка труда, предъявляющего различные требования к рабочей силе, в том числе в уровне и содержании образования. Возрастные различия тоньше, они связаны скорее с качественными, нежели с количественными характеристиками и имеют нелинейную связь с материальной обеспеченностью: в более уязвимом положении оказываются молодые люди и представители старших возрастных групп.
Исследование подтвердило, что уровень образования, несомненно, связан с самооценкой достатка и высокая образованность в несколько раз повышает шансы добиться устойчивого материального положения. Кроме того, поскольку в кластерный анализ были заложены показатели социального самочувствия, отражающие
степень поляризации регионального общества по осям имущественной дифференциации и социальной справедливости, повышение образовательного уровня также способствует выравниванию социальных настроений, снижению напряженности в региональном социуме.
В отношении лингвистических компетенций, приобретающих большее значение в условиях пересмотра профессиональных стандартов с учетом реалий интернационализации образования и бизнеса и повышения требований к владению иностранным языком как части профессиональных компетенций, наше исследование показало, что в Алтайском крае, как типичном регионе азиатского приграничья, уровень владения иностранными языками не очень высок. Превалирующим иностранным языком является английский, на втором месте — немецкий и сочетания английского и других европейских языков. В регионе практически отсутствует практика оценивания языковых уровней, значительная часть респондентов затрудняется с оценкой собственных языковых компетенций. Знание языка, хотя и ассоциируемое с определенными социально-демографическими и статусными группами населения, не оказывает значимого воздействия на оценку результатов собственной трудовой и профессиональной деятельности в виде непосредственных материальных дивидендов. Данный результат можно интерпретировать двояко. Во-первых, мы должны признать несовершенство инструментария и недостаток полученных эмпирических данных, не позволяющих учитывать уровень владения языком, а те положительные ответы, которые были даны на фильтрующий вопрос, вряд ли могут свидетельствовать о каких-либо преимуществах. Во-вторых, такие результаты, вкупе с данными об имеющихся языковых компетенциях, указывают фактически на их невостребованность на региональном рынке труда, вернее, на востребованность только в определенной узкой нише рабочих мест, слабо охваченных нашим исследованием.
На последующих этапах исследования планируется провести более углубленный анализ образовательных траекторий и компонентов образовательного опыта с учетом региональной вариабельности и более широкого спектра факторов, определяющих образовательные возможности, а также включения других социально-психологических показателей, позволяющих оценить мотивационную сферу и потребность в достижениях, в математико-статистические модели детерминации объема и качества человеческого капитала различных социальных групп населения, проживающих в приграничных регионах России.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Аллахвердян А. Тенденции феминизации российской науки: прошлое и настоящее. Наука и инновации, 2018, 3 (181), 48-54.
Бабаян И.В., Пашинина Е.И., Суслов И.В. Малые предприниматели региона-донора трудовых ресурсов как акторы развития человеческого капитала (на примере Поволжского региона). Siberian Socium/Сибирский Социум, 2019, 2(3), 42-51.
Бобков В.Н., Одинцова Е.В. Социальное неравенство в России. Журнал Новой экономической ассоциации, 2020, 3 (47), 179-184.
Былина С. Цифровое неравенство сельского населения: поселенческие различия. Региональные агросистемы: экономика и социология, 2019, No. 2, 107-113.
Вебер А.Б. Россия перед инновационным вызовом: опыт «нулевых» годов. Россия реформирующаяся, 2012, No. 11, 82-105.
Возьмитель А.А. Социальное неравенство и его риски в советской и постсоветской России. Власть, 2016, No. 8, 5-13.
Войтович И.К. Иностранные языки в контексте непрерывного образования: монография / под ред. Т.И. Зелениной. Ижевск : Удмуртский университет, 2012.
Вольвач В.Г. Структура человеческого капитала: социологический аспект. Актуальные методологические и теоретические проблемы в российской науке: Сборник научных трудов. Ч. 1. Омск: Изд-во Омского экономического института, 2006. С. 123-128.
Высоцкая А.В., Филипова А.Г. Образовательное неравенство в школе: от интерпретации понятия к детерминирующим факторам. Социальные исследования, 2018, No. 2, 1-17.
Глазырина И.П., Фалейчик Л.М. Восточное приграничье России: проблема сохранения человеческого капитала. Всероссийский экономический журнал ЭКО, 2014, 11 (485), 5-19.
Григорьев Л.М. Особенности развития человеческого капитала в субъектах Российской Федерации. URL: https://ac. gov. ru/files/content/22461/3-grigorev-pdf. (дата обращения: 01.12.2020).
Донцова О.А. О роли женщин в российской науке. Вестник Российского фонда фундаментальных исследований, 2018, No. 2, 50-55.
Земцов С.П., Смелов Ю.А. Факторы регионального развития в России: география, человеческий капитал или политика регионов. Журнал Новой экономической ассоциации, 2018, 4 (40), 84-108.
Зубаревич Н.В., Сафронов С.Г. Территориальное неравенство доходов населения России и других крупных постсоветских стран. Региональные исследования, 2014, No. 4, 100-110.
Гохберг Л.М., Дитковский К.А., Евневич Е.И. и др. (Ред.) Индикаторы инновационной деятельности: 2020: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2020. URL: https:// issek.hse.ru/mirror/pubs/share/397986230.pdf (дата обращения: 01.12.2020).
Гохберг Л.М., Дитковский К.А., Евневич Е.И. и др. (Ред.) Индикаторы науки: 2019: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2019.
Калугина З.И. Сибирь в ракурсе человеческого развития. Регион: экономика и социология, 2018, No. 2, 110-132.
Капелюшников Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале. Препринт WP3/2008/01. М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2008.
Капуза, А.В., Керша, Ю.Д., Захаров А.Б., Хавенсон Т.Е. Образовательные результаты и социальное неравенство в России. Вопросы образования, 2017, No. 4, 10-35. DOI: 10.17323/1814-9545-2017-4-10-35
Константинова Д.С., Кудаева М.М. Дискриминационные различия в заработной плате в России. Дискуссия, 2019, 1 (92), 38-46. DOI: 10.24411/2077-7639-2019-00005
Литвинюк А.А., Логинова А.В., Кузуб Е.В. Гендерные особенности HR-менеджмен-та в сфере науки, высшего образования и высоких технологий. Лидерство и менеджмент, 2019, 6 (3), 279-290.
Мищенко В.В. Реалии начала шестилетнего периода в экономике Алтайского края. Актуальные вопросы функционирования экономики Алтайского края, 2019, No. 11, 3-7.
Нестерова Д., Сабирьянова К. Инвестиции в человеческий капитал в переходный период в России. Научный доклад № 99/04. М.: EERC, 1998.
Нефедова Т.Г., Трейвиш А. Города и сельская местность: состояние и соотношение в пространстве России. Региональные исследования, 2010, No. 2, 42-57.
Перова М.Б. Гендерное неравенство в науке. Социальные и экономические системы, 2020, No. 4, 5-19.
Поплавская А.А., Соболева Н.Э. Удовлетворенность различными аспектами работы мужчин и женщин в России. Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены, 2017, 5 (141), 271-288. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.15
Рожкова К.В., Рощин С.Ю. Вознаграждается ли знание иностранного языка на российском рынке труда? Вопросы экономики, 2019, No. 6, 122-141.
Соловей А.П. Социальные и психологические факторы построения и реализации карьеры женщины в науке. Устойчивое развитие науки и образования, 2017, No. 2, 64-70.
Троцковский А.Я., Родионова Л.В., Сергиенко А.М. Устойчивое развитие сельских территорий в контексте социальных проблем развития Алтайского края. Известия Алтайского государственного университета, 2010, 1-2, 324-333.
Трубилин А.И., Сидоренко В.В., Михайлушкин П.В. Современные проблемы и приоритеты социального развития села. Международный сельскохозяйственный журнал, 2018, No. 5, 23-26. DOI: 10.24411/2587-6740-2018-15071
Шваков Е.Е., Лобова С.В., Кожевникова А.А. Условия и факторы развития приграничных территорий Алтайского края. Фундаментальные исследования, 2018, 12 (2), 288-292.
Gender Inequality Index (GII). URL: http://hdr.undp.org/en/content/gender-inequality-index-gii (дата обращения: 01.12.2020).
Goldin C. Human Capital. In: Handbook of Cliometrics, ed. Claude Diebolt and Michael Haupert, (pp. 55-86). Heidelberg, Germany: Springer Verlag, 2016.
Grossman H., Grossman S.H. Gender issues in education. Allyn and Bacon, 1994.
Klasen S., Lamanna F. The impact of gender inequality in education and employment on
economic growth: new evidence for a panel of countries. Feminist economics, 2009, 15 (3). 91-132.
Nafukho F. M., Hairston N., Brooks, K. Human capital theory: implications for human resource development. Human Resource Development International, 2004, 7(4), 545-551. D01:10.1080/1367886042000299843
Parker K., Funk C. Gender discrimination comes in many forms for today's working women. Pew Research Center, 2017.
Rivera-Batiz F.L. English language proficiency and the economic progress of immigrants. Economics Letters, 1990, 34 (3), 295-300.
Schultz T.W. Investment in human capital. The American economic review, 1961, 51 (1), 1-17.
Tainer E. English language proficiency and the determination of earnings among foreign-born men. Journal of Human Resources, 1988, 23 (1), 108-122.
Women in Science. URL: http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/fs55-women-in-science-2019-en.pdf (дата обращения: 01.12.2020).
REFERENCES
Allahverdyan, A. (2018). Tendencii feminizacii rossijskoj nauki: proshloe i nastoyashchee [Tendencies of feminization of the Russian science: the past and the present]. Nauka i In-novacii [Sciences and Innovations], 3 (181), 48-54.
Babayan, I.V., Pashinina, E.I., Suslov, I.V. (2019). Malye predprinimateli regiona-donora trudovyh resursov kak aktory razvitiya chelovecheskogo kapitala (na primere Povolzhsko-go regiona) [Small entrepreneurs of the region-contributor of labor as actors of human capital development (the case of the Volga Region)]. Siberian Socium, 2 (3), 42-51.
Bobkov, V.N., Odincova, E.V. (2020). Social'noe neravenstvo v Rossii [Social inequality in Russia]. Zhurnal Novoj ekonomicheskoj associacii [The Journal of the New Economic Association], 3 (47), 179-184.
Bylina, S. (2019). Cifrovoe neravenstvo sel'skogo naseleniya: poselencheskie razlichiya [Digital inequality of rural population: settlement differences]. Regional'nye agrosistemy: ekonomika i sociologiya [Regional Agro-Systems: Economics and Sociology], no 2, 107113.
Veber, A.B. (2012). Rossiya pered innovacionnym vyzovom: opyt «nulevyh» godov. Rossi-ya reformiruyushchayasya [Russia under reforms], no 11, 82-105.
Voz'mitel', A.A. (2016). Social'noe neravenstvo i ego riski v sovetskoj i postsovetskoj Rossii [Social inequality and its risks in the Soviet and Post-Soviet Russia]. Vlast' [Power], no 8, 5-13.
Vojtovich, I.K. (2012). Inostrannyeyazyki v kontekste nepreryvnogo obrazovaniya [Foreign languages in the context of continuous education]. Izhevsk: Udmurtskij universitet.
Vol'vach, V.G. (2006). Struktura chelovecheskogo kapitala: sociologicheskij aspekt [Structure of human capital : sociological aspect]. Aktual'nye metodologicheskie i teoreticheskie problemy v rossijskoj nauke. Sbornik nauchnyh trudov [Actual methodological and theoret-
EE3OnACHOCTb H HHTErPAUHH B CTPAHAX A3HATCKOTO PErHOHA
ical issues in the Russian science], ch. 1 (pp. 123-128). Omsk: Izd-vo Omskogo ekonom-icheskogo instituta.
Vysockaya, A.V., Filipova, A.G. (2018). Obrazovatel'noe neravenstvo v shkole: ot inter-pretacii ponyatiya k determiniruyushchim faktoram [Educational inequality in school: from interpretation to determining factors]. Social'nye issledovanija [Social Studies], no 2, 1-17.
Glazyrina, I.P., Falejchik, L.M. (2014). Vostochnoe prigranich'e Rossii: problema sohraneni-ya chelovecheskogo kapitala [Eastern borderland of Russia: human capital preservation issue]. Vserossijskij ekonomicheskij zhurnal EKO [All-Russian Economic Journal EKO], 11 (485), 5-19.
Grigor'ev, L.M. (2019). Osobennosti razvitiya chelovecheskogo kapitala v sub'ektah Rossijskoj Federacii. Available at: https://ac. gov. ru/files/content/22461/3-grigorev-pdf. (Accessed 1 December 2020).
Doncova, O.A. (2018). O roli zhenshchin v rossijskoj nauke [About the role of women in the Russian science]. Vestnik Rossijskogo fonda fundamental'nyh issledovanij [Bulletin of the Russian Foundation for Basic Research], no 2, 50-55.
Zemcov, S.P., Smelov, Yu.A. (2018). Faktory regional'nogo razvitija v Rossii: geografiya, chelovecheskij kapital ili politika regionov [Factors of regional development in Russia: geography, human capital or regional policy]. ZhurnalNovoj ekonomicheskoj associacii [Journal of the New Economic Association], 4 (40), 84-108.
Zubarevich, N.V., Safronov S.G. (2014). Territorial'noe neravenstvo dohodov naseleniya Rossii i drugih krupnyh postsovetskih stran [Territorial inequality in income among population of Russia and other Post-Soviet countries]. Regional'nye issledovaniya [Regionsl Studies], no 4, 100-110.
Gohberg, L.M., Ditkovskij, K.A., Evnevich, E.I. et al. (Eds.) (2020). Indikatory innovacion-noj deyatel'nosti: 2020: statisticheskij sbornik [Indicators of innovative activity: 2020: statistical bulletin]. Moscow: HSE. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/397986230.pdf (Accessed 1 December 2020).
Gohberg, L.M., Ditkovskij, K.A., Evnevich, E.I. et al. (Eds). (2019). Indikatory nauki: 2019: statisticheskij sbornik [Indicators of science: 2019: statistical bulletin]. Moscow: HSE.
Kalugina, Z.I. (2018). Sibir' v rakurse chelovecheskogo razvitiya [Siberia from the perspectives of human development]. Region: ekonomika i sociologiya [Region: Economics and Sociology], no 2, 110-132.
Kapelyushnikov, R.I. (2008). Zapiska ob otechestvennom chelovecheskom kapitale [Essay on the Russian human capital]. Preprint WP3/2008/01. Moscow. HSE Publishing House.
Kapuza, A.V., Kersha, Yu.D., Zaharov A.B., Havenson T.E. (2017). Obrazovatel'nye re-zul'taty i social'noe neravenstvo v Rossii [Educational results and social inequality in Russia]. Voprosy obrazovaniya [Issues of Education], no 4, 10-35. DOI: 10.17323/1814-95452017-4-10-35
Konstantinova, D.S., Kudaeva, M.M. (2019). Diskriminacionnye razlichiya v zarabotnoj plate v Rossii [Discrimination differences in wages in Russia]. Diskussiya [Discussion], 1 (92), 38-46. DOI: 10.24411/2077-7639-2019-00005
Litvinyuk, A.A., Loginova, A.V., Kuzub, E.V. (2019). Gendernye osobennosti HR-menedzh-menta v sfere nauki, vysshego obrazovaniya i vysokih tehnologij [Gender peculiarities of the HR-management in the sphere of science, higher education and technologies]. Liderst-vo i menedzhment [Leadership and Management], 6 (3), 279-290.
Mishchenko, V.V. (2019). Realii nachala shestiletnego perioda v ekonomike Altajskogo kraya [Realities of the six-year period in the economy of the Altai territory]. Aktual'nye voprosy funkcionirovaniya ekonomiki Altajskogo kraya [Actual issues of the Altay territory economy functioning], no 11, 3-7.
Nesterova, D., Sabir'yanova, K. (1998). Investicii v chelovecheskij kapital vperehodnyjperiod vRossii [Investments in human capital in transitory period]. Scientific Report № 99/04. M.: EERC.
Nefedova, T.G., Trejvish, A. (2010). Goroda i sel'skaya mestnost': sostoyanie i sootnoshenie v prostranstve Rossii [Cities and rural settlements: actual state and comparison in the Russian space]. Regional'nye issledovaniya [Regional Studies], no 2, 42-57.
Perova, M.B. (2020). Gendernoe neravenstvo v nauke [Gender inequality in science]. So-cial'nye i ekonomicheskie sistemy [Social and economic systems], no 4, 5-19.
Poplavskayja, A.A., Soboleva, N.E. (2017). Udovletvorennost' razlichnymi aspektami rabo-ty muzhchin i zhenshchin v Rossii [Satisfaction from various aspects of work among men and women in Russia]. Monitoring obshhestvennogo mneniya: ekonomicheskie i social'nye peremeny [Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes], 5 (141), 271288. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.15
Rozhkova, K.V., Roshhin, S.Yu. (2019). Voznagrazhdaetsya li znanie inostrannogo yazyka na rossijskom rynke truda? [Is the knowledge of foreign language remunerated in the Russian labor market?]. Voprosy ekonomiki [Economy Issues], no 6, 122-141.
Solovej, A.P. (2017). Social'nye i psihologicheskie faktory postroeniya i realizacii kar'ery zhenshchiny v nauke [Social and psychological factors of building and realization of carrier of women in science]. Ustojchivoe razvitie nauki i obrazovaniya [Sustainable Development of Science and Education], no 2, 64-70.
Trockovskij A.Ya., Rodionova L.V., Sergienko A.M. (2010). Ustojchivoe razvitie sel'skih territorij v kontekste social'nyh problem razvitiya Altajskogo kraya [Sustainable development of rural areas in context of social problems of Altai territory development]. Izvestiya Altajskogo gosudarstvennogo universiteta, 1-2, 324-333.
Trubilin A.I., Sidorenko V.V., Mihajlushkin P.V. (2018). Sovremennye problemy i prioritety social'nogo razvitiya sela [Contemporary problems and priorities social development of village]. Mezhdunarodnyj sel'skohozyajstvennyj zhurnal [International Agrocultural Journal], no 5, 23-26. DOI: 10.24411/2587-6740-2018-15071
Shvakov, E.E., Lobova, S.V., Kozhevnikova, A.A. (2018). Usloviya i faktory razvitiya prigranichnyh territorij Altajskogo kraya [Conditions and factors of development of border areas of the Altai territory]. Fundamental'nye issledovaniya [Fundamental Research], 12 (2), 288-292.
Gender Inequality Index (GII) (2020). Available at: http://hdr.undp.org/en/content/gen-der-inequality-index-gii (Accessed 1 December 2020).
Goldin, C. (2016). Human Capital. In: Handbook of Cliometrics, ed. Claude Diebolt and Michael Haupert, (pp. 55-86). Heidelberg : Springer Verlag.
Grossman, H., Grossman, S.H. (1994). Gender issues in education. Allyn and Bacon.
Klasen, S., Lamanna, F. (2009). The impact of gender inequality in education and employment on economic growth: new evidence for a panel of countries. Feminist economics, 15 (3), 91-132.
Nafukho, F.M., Hairston, N., Brooks, K. (2004). Human capital theory: implications for human resource development. Human Resource Development International, 7 (4), 545-551. DOI:10.1080/1367886042000299843
Parker, K., Funk, C. (2017). Gender discrimination comes in many forms for today's working women. Pew Research Center.
Rivera-Batiz, F.L. (1990). English language proficiency and the economic progress of immigrants. Economics Letters, 34 (3), 295-300.
Schultz, T.W. (1961). Investment in human capital. The American economic review, 51 (1), 1-17.
Tainer, E. (1988). English language proficiency and the determination of earnings among foreign-born men. Journal of Human Resources, 23 (1), 108-122.
Women in Science. Available at:http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/fs55-women-in-science-2019-en.pdf (Accessed 1 December 2020).
