СОЦИАЛЬНАЯ СТРУКТУРА НОВОЙ РОССИИ: ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ АПОСТЕРИОРНОГО ПОДХОДА Текст научной статьи по специальности «Социологические науки»

В. А. Аникин

Социальная структура новой России: опыт применения апостериорного подхода1

АНИКИН Василий Александрович —

Ph. D., канд. экон. наук, доцент, старший научный сотрудник НИУ ВШЭ. Адрес: 101000, Москва, Россия, ул. Мясницкая, д. 20.

Email: vanikin@hse.ru

В работе представлены результаты комплексного анализа социальной структуры современного российского общества через призму многомерного подхода, в основу которого положено веберовское понятие «жизненные шансы», операционализированное на основе 24 показателей положительной и негативной привилегированности россиян и их домохозяйств в четырёх главных жизненных сферах: экономические условия жизни; ситуация на работе; человеческий потенциал; потребление и досуг. На данных Мониторинга Института социологии ФНИСЦ РАН 2015 и 2018 гг. исследуется апостериорная модель классов, выделенных с помощью байесовских методов латентного классового анализа. Использование данного подхода позволило заключить, что современная Россия представляет собой общество из пяти классов: непривилегированный (низший) класс «вне экономики» (23 и 21,8% в 2015 и 2018 гг. соответственно), представленный пенсионерами, безработными и неквалифицированной рабочей силой; непривилегированный «экономический» (нижний) класс (19,4 и 17,3% в 2015 и 2018 гг. соответственно), представленный эксплуатируемым низкооплачиваемым рутинным трудом; классы средней привилегированности — «низший» средний класс (29,4 и 34,1% в 2015 и 2018 гг. соответственно) и «средний» средний класс (15,8 и 13,4% в 2015 и 2018 гг. соответственно), а также «привилегированный» («верхний» средний) класс (12,4 и 13,4% в 2015 и 2018 гг. соответственно), представленный высококвалифицированной рабочей силой, обладающей широкими возможностями не только в экономических, но и во внеэкономических сферах. Полученные результаты также показали, что нижний экономический класс демонстрирует наивысшую степень протестного голосования. Наиболее политически лояльным оказался «привилегированный» средний класс, что идёт вразрез со сложившимися стереотипами о закономерностях политического поведения граждан в новой России.

Ключевые слова: классы; апостериорный подход; латентный классовый анализ; жизненные шансы; риски; социальное неравенство; политическое поведение.

Введение

Анализ социальной структуры является, пожалуй, одной из самых традиционных и значимых задач для социологии. Интерес к социальной структуре не угасает в мировой социологии уже более 150 лет. Отечественная наука

Статья подготовлена за счёт средств РНФ № 17-78-20125. Автор также выражает признательность Н. Е. Тихоновой, М. Ф. Чернышу, Ю. В. Латову, участникам Ядовского семинара Института социологии ФНИСЦ РАН, участникам научного семинара, а также анонимным рецензентам за их неоценимый вклад на стадии подготовки и обсуждения данного текста.

традиционно предъявляет повышенный интерес к вопросам социальной структуры. В дореволюционной России проблематика классов и сословий составляла ядро общесоциологического развития [Го-ленкова, Игитханян 1999], однако после вынужденной эмиграции части гуманитарной интеллигенции и установления в 1920-х гг. фактического запрета на социологические исследования вертикального расслоения советского общества масштабные исследования социальной структуры и социальной мобильности в отечественной науке были прерваны на многие десятилетия [Черныш 2001]. В то время как в Великобритании, континентальной Европе и США активно развивались подходы к комплексному изучению социальной структуры (как классовые, так и неклассовые — стратификационные2), советские учёные фокусировались, скорее, на положении отдельных социальных и профессиональных групп, а к вопросам комплексного изучения социальной структуры отечественная наука вернулась лишь в 1980-1990-х гг.

Ключевая линия дискуссий в работах постсоветской России была связана с поиском и анализом новых оснований социальной стратификации, пониманием того, укоренены ли эти основания в рыночных отношениях и какой профиль социальной структуры может быть очерчен на их базе. Обсуждение вопросов социальной структуры постсоветской России зачастую упиралось (и упирается до сих пор) в дискуссии о модели стратификационной системы [Радаев, Шкаратан 1996; Grusky 2001; Тихонова 2014]. Во многом эти дискуссии проверяли на прочность меритократические основы стратификационного подхода к анализу постсоветского общества, наиболее последовательно нашедшего отражение в работах Н. Е. Тихоновой и её коллег [Тихонова, Мареева 2009; Лежнина 2011; Тихонова 2011; 2014; 2018], а также в многочисленных исследованиях среднего класса, выполненных в рамках стратификационной логики под руководством Е. А. Авраамовой, Л. А. Беляевой, Т. М. Малевой, Л. Н. Овчаровой, А. И. Пишняк и др. Альтернативу меритократической линии стратификационного анализа составили работы, в которых акцент делался на нерыночных основаниях стратификации, приводящих к благополучию либо тех, кто имел влияние в рамках политической, должностной или силовой иерархии [Volkov 2000; Шкаратан, Ильин 2006; Шкаратан, Ястребов 2008], либо тех, кто имел отношение к титулованному слою и разрешённой деятельности [Kordonsky 2016]. При этом собственно классовый анализ практически не развивался. Данная статья призвана внести скромный вклад в исследования социальной структуры современного российского общества в контексте классового анализа.

Подходы к анализу социальной структуры

Несмотря на различия в оценках природы социального неравенства, его профиля, количества и состава социальных групп, приверженность российских учёных стратификационному подходу едва ли способствовала развитию собственно классового подхода в отечественной науке. Этому также не способствовали содержательные и методологические ограничения популярных на Западе схем классового анализа, что сдерживало их широкое применение в условиях России 1990-2000-х гг. [Тихонова 2014]. Это касается и знаменитой неовеберианской классовой таксономии Дж. Голдторпа в версии EGP-схемы [Erikson, Goldthorpe 1992], в основу которой были положены специфика отношений занятости и тип трудового контракта, а также неомарксистской схемы Э. Райта, опирающейся в её поздней версии на уникальность квалификации работника и степень контроля им над своим и чужим трудом [Wright 1989]. Традиционные проблемы применимости EGP-схемы были связаны с тем, что в России в 1990-2000-х гг. наличие письменного трудового соглашения являлось скорее привилегией, чем нормой, наблюдалась слабая дифференция контрактных отношений между работниками внутри организаций, а дополнительные блага на рабочем месте были, скорее, не отражением ценности работника, а

Например, применение стратификационного подхода к анализу советского общества 1950-1960-х гг. нашло отражение в работе зарубежного учёного А. Инкелеса. Автор разделил советское общество на восемь страт, нижняя из которых была «лагерной», то есть к ней были отнесены рядовые крестьяне и заключённые, отбывающие срок в исправительно-трудовых лагерях [!пке^ 1966].

следствием экономического успеха компаний и их «корпоративной ответственности» по отношению к своим сотрудникам. При пересчёте схемы Э. Райта на российских данных исследователи получали существенную переоценку численности рабочего класса в России, что сильно ограничивало использование данной схемы в России.

Пессимизм в отношении применимости классового подхода добавляла развернувшаяся в международной академической прессе дискуссия о релевантности сложившихся традиций классового анализа [Pakulski, Waters 1996]. Эта дискуссия была связана с усилением горизонтальной дифференциации в западных обществах, возрастающей ролью культурных аспектов социального неравенства, дезинтеграции классов и политического поведения, а также с переоценкой объясняющей силы конструктивистского направления социологии.

Свидетельствуют ли озвученные проблемы о патологической неприменимости классового подхода в России, или это является, скорее, отражением методологических ограничений сложившихся традиций классового анализа? Классовые схемы Дж. Голдторпа и Э. Райта представляют собой умозрительные построения классов «на бумаге» [Bourdieu 1966: 212-221; 1984]. Номинализм в выделении классов позволяет учёным контролировать точное количество и экономические характеристики выделяемых социальных групп. Выделение классов «на бумаге» лежит в русле т.н. априорного подхода. При построении априорных моделей классов (англ. measurement models) исследователь умозрительно задаёт (а) конституирующие признаки групп, (b) конечные сочетания этих признаков (констелляции), (с) точное количество групп, (d) диспозиции групп по отношению друг к другу, то есть полностью контролирует процесс построения модели социальной структуры — от теоретической схемы до конечных элементов социальной структуры. Для эмпирической оценки классов остаётся лишь посчитать их процентные доли на массивах данных. Первые сто лет классового анализа развивались именно априорные модели классов — макромодели с небольшим количеством классов (см. рис. 1).

Модели, выводимые из отношений на рабочем месте

Одномерные

Отношения занятости [Erikson, Goldthorpe 1992]

Многомерные [Wright 1997]

Авторитет [Dahrendorf 1959]

Модели, основанные на профессиональных группировках

Модели, не основанные на производственных отноше-

Большие классы [Featherman, Hauser 1978; Szreter 1984]

4

Категориальные [Grusky, S0rensen 1998; Weeden 2008]

Микроклассы Одномерные

Одномерные [Ganzeboom, Treiman 1996;

Hauser, Warren 1997]

Многомерные [Savage et al. 2013; Savage 2015]

Образование [Kerckhoff 2001; Meyer 2014]

Двумерные [Bourdieu 1984; Bourdieu, Wacquant 1992]

Благосостояние [Piketty, Saez, Atkinson 2011]

Примечание: Адаптировано по: ^гшяку, Galescu 2005]. Также стоит отметить, что П. Бурдьё строит свою классовую модель, основанную на профессиональных группировках, преимущественно на двух измерениях — экономическом и культурном капитале. Третье измерение — социальный капитал — учёный рассматривает как второстепенное при анализе капиталистических обществ; однако значимость этого измерения существенно выше при анализе социалистических обществ [ВошЛеш 1998: 14-16].

Рис. 1. Классификация классовых моделей неравенств индустриально развитых обществ

ниях

Начиная с конца 1990-х гг. в американской литературе стала появляться критика макромоделей классов [Weeden, Grusky 2005; Jonsson et al. 2009], вызванная популяризацией стараниями Д. Груски и его коллег неодюркгеймианского подхода к выделению классов. Разворот в сторону так называемых микроклассов стал возможным благодаря развитию математических методов вероятностной классификации, в частности методов латентного классового анализа (latent class analysis — LCA), которые к тому времени использовались для целей стратификации [Birkelund, Goodman, Rose 1996] и проверки валидности макроклассовых схем [Evans, Mills 1998]. Применение этих методов позволило Д. Груски и К. Уиден выделить 126 микроклассов, организованных вокруг профессиональной структуры. Это стало существенным вкладом в развитие анализа классовой структуры американского общества, которое к тому времени в основном анализировалось с позиций неомарксистской 12-классовой схемы, разработанной Э. Райтом.

Применение методов LCA для изучения социальной структуры британского общества в 2010-х гг. позволило М. Севиджу и его коллегам прийти к семиклассовой схеме [Savage et al. 2013; Savage 2015]. В отличие от Д. Груски, М. Севидж и его коллеги использовали так называемую ресурсную теорию классов (см. правую ветвь на рис. 1), которая выводилась не из отношений в производственной сфере (как в моделях Дж. Голдторпа и Э. Райта) или профессиональных группировок (как было у Д. Груски), а преимущественно из социально-культурных различий групп. Матрица исходных признаков, состоящая всего из шести переменных, ограничивалась тремя формами капитала — социальным (количество профессиональных контактов, средние значения статусов профессиональных контактов3), культурным («элитарный» досуг, новые и массовые формы досуга) и экономическим (доход домохозяйства, сбережения и стоимость недвижимости).

С методологической точки зрения, подход, который применили М. Севидж, Д. Груски и их коллеги, условно можно назвать апостериорным. При построении апостериорных моделей классов исследователь умозрительно задаёт лишь конституирующие признаки групп. Остальные параметры анализа, которые контролируются «на входе» в рамках априорного подхода, при апостериорном подходе остаются неизвестными, а именно: (а) устойчивые сочетания этих признаков; (b) точное количество групп; (с) диспозиции групп по отношению друг к другу. В реальности сочетаний конституирующих признаков групп может быть множество (особенно когда таких признаков больше десятка), и какие из них «формируют» наиболее гомогенные группы, имеющие чётко выделенные и в наибольшей степени воспроизводящие особенности этих групп ядра, исследователь в начале своей работы обычно до конца не знает. По этой причине методы, используемые в рамках этого подхода, называют ещё безгипотезными.

В рамках апостериорного подхода поиск оптимальной модели социальной структуры, наиболее точно отражающей положение индивидов в социальном пространстве, упирается в вопросы о том, образуют ли определённые комбинации конституирующих признаков (сочетания, или «констелляции» условий — constellations [Weeden, Grusky 2005]) устойчивые социальные группы, что представляют собой эти группы, насколько они гомогенны и «реальны» и, наконец, можно ли их называть классами? Касательно «реализма» групп, то апостериорный подход обладает определённым преимуществом перед априорным подходом. В рамках последнего исследователи обычно задают очень жёсткие рамки классификации, которые, как правило, рассыпаются, когда пространство конституирующих признаков имеет большую размерность. Предсказать умозрительно все возможные констелляции при многомерном подходе заранее практически невозможно, поэтому «видовое разнообразие» групп внутри макро-

Второй компонент социального капитала рассчитывался на данных статусной шкалы CAMSIS (Cambridge Social Interaction and Stratification). Забегая вперёд, отметим, что расчёт «статусной компоненты» социального капитала на основе CAMSIS для российского общества может быть проблематичным, в том числе потому, что последний раз значения CAMSIS для России рассчитывались А. Бессудновым на волнах РМЭЗ НИУ ВШЭ 1992 и 1995 гг.; см. подробно: URL: https://www.camsis.stir.ac.uk/Data/Russia92.html

группировок приносится в жертву адептами априорного подхода. Не случайно в рамках этого подхода остро стоит задача доказать, что выделенные на его основе классы существуют не только «на бумаге», но и являются реальными группами, члены которых имеют сходные положение, поведение и мировоззренческие особенности.

В рамках апостериорного подхода проблема во многом решается «по построению», поскольку выделяемые в рамках него группы являются гомогенными уже по методу их выделения. Полученные таким образом группы можно рассматривать как эмпирические классы. Эмпирическая обусловленность гомогенности выводимых групп является безусловным достоинством безгипотезных методов поиска модели социальной структуры. Ещё одним важным достоинством апостериорного подхода является возможность нахождения эмпирически обусловленных устойчивых сочетаний признаков классификации, которые не были предсказаны теорией. По этой причине апостериорный подход хорошо себя показывает в поисковых задачах в области социальной стратификации и классового анализа. Данная статья призвана продемонстрировать эвристическую силу апостериорного подхода к анализу социальной структуры современного российского общества.

Социальные классы: определение признакового пространства

Как справедливо отмечают Д. Груски и К. Уиден, механизм разнесения людей по социальным классам базируется на строго определённых срезах, которые, вероятно, должны учитываться одновременно. Речь идёт и о положении человека в отношениях занятости и условиях труда (для занятого населения), и об обладании им материальными и нематериальными ресурсами, и о его жизненных возможностях в экономических и неэкономических сферах. Макротеорией, объединяющей эти срезы, является классовая теория М. Вебера, в центре которой находится концепция «жизненных шансов» (нем. Lebenschancen). М. Вебер ввёл это понятие для того, чтобы выделить классы в более широком понимании, чем предполагала марксистская трактовка [Scott 2007]. Под классом он подразумевал совокупность людей, находящихся в схожей классовой ситуации, которую М. Вебер определял как «типичные шансы по производству благ, внешних жизненных условий и накопленного жизненного опыта» [Weber 1994: 114], а также как «общие возможности потребления благ, достижения определённой социальной позиции и обретения внутренней удовлетворённости» [Weber 1978: 302]. Получается, классовая ситуация формируется на основе распределения ресурсов, значимых для места в отношениях власти, при условии того, что эти ресурсы включены в отношения собственности в рамках существующего экономического порядка. Схематично эта логика показана на рисунке 2.

Рис. 2. Схематичное изображение генезиса понятия «класс» в теории М. Вебера

Как видно, общность жизненных шансов (а) относится к возможностям обладать разного рода благами, в том числе и неэкономическими, а также получать определённый доход, и (b) обусловливается и регулируется условиями на товарных рынках и рынке труда [Weber 1994]. Другими словами, жизненные шансы, по мнению М. Вебера, определяются прежде всего наличием, объёмом и характером власти, необходимой для преобразования в доход имеющегося имущества или накопленных навыков и компетенций4. Таким образом, концепция жизненных шансов позволяет выделять однородные группы, члены которых

4 Более подробно об операционализации классовой теории М. Вебера для целей анализа социальной структуры см.: [Аникин 2018а].

находятся в схожих жизненных ситуациях, определив их как «классы», в тех случаях, когда в основе этой схожести лежат их опосредованные рынком позиции в отношениях власти и собственности, генерирующие общность их жизненных шансов в системе монетарных и немонетарных неравенств, характеризующих различные стороны их повседневной жизни, включая социальное самочувствие. Несмотря на то что любая классовая теория (и веберовская теория классов, как видно, не является исключением) характеризуется экономизмом при определении оснований классификации [Pakulski, Waters 1996], использование концепции жизненных шансов позволило М. Веберу не только включить в анализ незанятое население, но также учесть характеристики возможностей и рисков на уровне домохозяйств.

Идея возможностей и рисков следует из методологического ядра веберовского подхода к анализу жизненных шансов, который состоит в дифференциации социального пространства через призму позитивной и негативной привилегированности классовых ситуаций, в которых находятся конкретные индивиды и их домохозяйства в рамках вертикального структурирования этих позиций по отношению к типичным ситуациям для определённого общества. Несмотря на то что данный терминологический оборот не совсем привычен для отечественного обществоведческого дискурса, фокус на привилегированности по отношению к возможностям в разных сферах является центральным для раскрытия концепции жизненных шансов М. Вебера и его классовой теории в целом. Хотя приводимые М. Вебе-ром примеры положительно и негативно привилегированных классов в известной степени уже устарели, методологическая сторона его подхода оказывается крайне плодотворной для анализа социальной структуры современных обществ, поскольку позволяет выделить группы, имеющие относительно большие и относительно меньшие, чем типичные для данного общества, жизненные шансы в разных областях. Более того, концепция жизненных шансов М. Вебера оптимально подходит для целей многомерного моделирования положения человека в социальном пространстве.

Поствеберианский опыт операционализации концепции жизненных шансов позволяет структурировать индикаторы неравенства по ключевым доменам (областям), захватывающим экономические и неэкономические сферы жизни общества. Как уже было показано выше, к экономическим доменам можно отнести (1) сферу «экономических условий жизни», замыкающуюся на экономическую безопасность [Erikson, Goldthorpe 1992; Chan, Goldthorpe 2007], то есть отношение к собственности и финансовые возможности, (2) производственную сферу, характеризующую ситуацию на работе, то есть возможности в сфере труда и занятости, а также (3) сферу потребления, связанную с уровнем и качеством жизни, включая возможности в сфере досуга. Ключевым неэкономическим доменом для современного общества является сфера образования и здоровья, связанная с возможностями сохранения и наращивания своего человеческого потенциала. Ниже представлена беглая операционализация признакового пространства указанных доменов. (Более подробное обоснование доменов и индикаторов читатель может найти в следующих работах авторского коллектива: [Аникин 2018b; Тихонова 2018b; 2022]).

Экономические условия жизни

Операционализация сферы экономической безопасности фактически конкретизирует и уточняет показатели, предложенные М. Вебером для «экономического класса». Положительная привилегированность индивида в данной сфере определяется наличием дополнительной ликвидной недвижимости и другой собственности, которая может быть использована на рынке для получения дохода, а также крупных банковских вкладов, сбережений и различных форм инвестиций, позволяющих прожить на них длительное время (например, не менее полугода-года) при утрате обычных источников дохода. К показателям негативной привилегированности относятся множественные или крупные долговые обязательства (включая ипотеку, а также высокую долговую нагрузку по отношению к уровню доходов) и нетипичных для большинства населения неэластичных расходов (например, по аренде жилья, по обеспечению инвалидов или лиц с плохим здоровьем медпомощью и лекарствами и т. п.), которые

снижают контроль над доходом и увеличивают риск обеднения [Kempen 1994], а также нестабильность самих доходов [Kalleberg, Reskin, Hudson 2000] и другие проблемы экономической безопасности.

Ситуация на работе

С теоретико-методологической точки зрения рассмотрение жизненных шансов индивида в производственной сфере в контексте поляризации (на положительные и негативные) в целом соответствует современным тенденциям в литературе о сегментации и «дуализации» рынков труда в современных обществах [Yoon, Chung 2016; Brülle et al. 2019; Rose, Stier 2019; Seo 2021]. Как было отмечено выше, показатели жизненных шансов в производственной сфере получили фундаментальную проработку у представителей «отношенческого» направления классового анализа, причём как у неовеберианцев [Goldthorpe, Llewellyn, Payne 1987; Erikson, Goldthorpe 1992; Goldthorpe, McKnight 2006], так и у неомарксистов [Dahrendorf 1979; Wright 1989; Scott 2002], которые нельзя рассматривать как взаимоисключающие, а, скорее, как взаимодополняющие друг друга подходы. Позитивную привилегированность в этом домене образует отсутствие или минимизация эффекта отчуждения в труде по месту работы, предполагающие автономность труда, а также возможности влияния на принятие решений (то есть наличие власти как влияния и как авторитета) на рабочем месте [Erikson, Goldthorpe 1992; Kalleberg 2011; Gallie et al. 2014]. Исследования показывают, что наличие влияния на работе может выступать дифференцирующим признаком даже для людей, находящихся на временных позициях или занятых неполный рабочий день [Tilly 1996; Warren, Lyonette 2018]. В современном обществе наличие постоянной и стандартной занятости уже не может «гарантировать интересную работу и безопасность дохода» [Seo 2021: 13], что стало особенно заметно во время пандемии COVID-19. По этой причине положительная привилегированность в производственной сфере всё больше оказывается связанной с «качественными» аспектами рабочих мест [Mira 2021], которые соответствуют притязаниям работников в профессиональном и карьерном плане [Porter, Steers 1973; Wanous et al. 1992; Staff et al. 2010] и отвечают субъективным оценкам общественно полезной и желанной обществом работы [Vrasti 2021]. К возможностям также можно отнести наличие дополнительных экономических и неэкономических благ по месту занятости [Simon 1991; Erikson, Goldthorpe 1992; Williamson 1996; Goldthorpe 2007; McGovern et al. 2007; Kochan, Dyer 2020], что стало особенно актуально в России после кризиса 2014 г., когда «хороших» рабочих мест стало меньше и они концентрировались преимущественно в бюджетной сфере, традиционно связанной с большим объёмом неэкономических благ [Algan, Cahuc, Zylberberg 2002].

В качестве одного из главных компонентов негативной привилегированности в производственной сфере можно рассматривать опыт нахождения в ситуации длительной безработицы [Chan, Goldthorpe 2007]. Другие индикаторы рисков связаны с занятостью на «плохих» рабочих местах — прежде всего с базовой незащищённостью работника на рабочем месте и неблагоприятными условиями занятости [Rodrik, Stantcheva 2021]. Базовая незащищённость работника проявляется в несоблюдении на работе базовых прав, предусмотренных законодательством (отсутствие официального оформления, множественные нарушения трудовых прав, в частности — неоплачиваемый больничный лист, серая зарплата и т. п.). Неблагоприятные условия занятости могут интерпретироваться достаточно широко, но главным образом — в контексте нестандартных форм трудовой деятельности и различных форм прекаризации [Standing 2011; Alberti et al. 2018; Kalleberg 2018; 2021; LaBriola, Schneider 2020], которые в доковид-ную эпоху рассматривались с критических позиций, так как несли в себе ряд рисков для работников (в особенности использующих платформенную занятость) в виде нестабильной оплаты труда, отсутствия защиты на рабочем месте и пенсионного покрытия, социальной изоляции, переработок без оплаты сверхурочных, затруднённость профессионального развития и карьерного продвижения [Ashford, Caza, Reid 2018; Wood et al. 2019; Kost, Fieseler, Wong 2020].

Возможности сохранения и наращивания своего человеческого потенциала

К показателям позитивной привилегированности класса собственников М. Вебер среди прочих показателей относил «возможность монополизации социально привлекательных, финансово затратных и престижных видов образования» [Weber 1978: 303], что в современных реалиях означает доступ к необходимому платному образованию [Johnson, Robertson, Cooper 2018], возможности инвестировать в раннее развитие детей, что при отсутствии необходимой инфраструктуры также предполагает дополнительные финансовые затраты [Heckman 2000; 2006; Cunha, Heckman, Schennach 2010], а также возможности формирования навыков существования в цифровой среде [Deursen, Dijk 2014; Robinson et al. 2015]. Опыт пандемии показал, насколько важна интеграция в информационно-коммуникационные технологии (ИКТ). Те группы населения, которые были готовы к переходу в онлайн, выиграли, в то время как те слои населения, которые не имели такой возможности (преимущественно старшее поколение), довольно сильно пострадали, особенно в первую волну, когда пришлось резко адаптироваться к ситуации локдауна [Garcia et al. 2021]. Очевидно, стратифицирующая роль интеграции в ИКТ в постковидную эпоху будет только возрастать [Watts 2020; Sá et al., 2021]. Другим показателем позитивной привилегированности (и это также стало очевидно во время COVID-19) является возможность использовать относительно лучшие, чем гарантируются государством, формы заботы о здоровье, то есть наличие доступа к наиболее качественным медицинским и оздоровительным услугам, за которые индивид способен платить.

Негативная привилегированность в сфере здоровья складывается даже не столько из наличия заболеваний и инвалидности, сколько из невозможности поддерживать типичный для членов определенного общества образ жизни, а также недоступности необходимой медицинской помощи при наличии заболеваний, что особенно актуально для России. Негативная же привилегированность в сфере образования связана с недоступностью необходимого образования из числа массовых его форм (для России это третичное образование). Опыт пандемии показал, что менее образованное население пострадало сравнительно в большей степени, например — с точки зрения роста рисков безработицы [Lee, Park, Shin 2021]. И хотя это влияние пандемии носило краткосрочный эффект, низкий уровень образования, равно как и отсутствие доступа к ИКТ в повседневной жизни, в постиндустриальном обществе должны однозначно учитываться как риски.

Потребление и досуг

Положительная привилегированность в сфере потребления подразумевает наличие того, что исследователи называют опытом материального достатка [Erikson, Goldthorpe 1992] и перспективами продолжительного материального благополучия, в том числе в старости [Erikson, Goldthorpe 1992; Chan, Goldthorpe 2007], отражает динамический аспект проблемы, а также текущие возможности расширенного стилевого товарного потребления [Tumin 1973], связанные с накоплением и использованием предоставляемых товаров и услуг [Dahrendorf 1979] и особую комфортность жилищных условий [Popova, Pishniak 2016]. Возможности расширенного стилевого товарного потребления и комфортного проживания тесно переплетены с возможностями качественного досуга, так как он позволяет придерживаться определенного стиля жизни и поддерживать тем самым свой социальный статус [Scott 2007]. В то же время в современном обществе досуг рассматривается как один из важнейших компонентов формирования человеческого и социального капитала, а также ряда личностных особенностей людей, значимых для успешного выполнения ими своих производственных функций [Gershuny 2003; Vitters0 2011; Roy, Orazem 2021]. Усиление контроля за «типовой», «родовой» [Castells 2000] рабочей силой и нарастание конкуренции её представителей друг с другом приводят к тому, что досуг (и особенно полноценный отпуск) становится дефицитным благом. По этой причине хорошие возможности проведения досуга (и прежде всего оплачиваемого отпуска вне дома) стали в последнее время рассматриваться в качестве

бесспорного показателя качества жизни, значимых жизненных шансов человека в этой области и, следовательно, положительной привилегированности в ней [Stebbins 2017; Fana et al. 2020].

Негативная привилегированность в сфере потребления предполагает пищевые депривации [Давыдова 2003; Alkire, Seth 2013], суженный, по меркам большинства населения, стандарт потребления товаров длительного пользования, а также низкий стандарт жилищных условий в месте проживания [Тихонова 2011; 2014; Горшков, Тихонова 2014]. При этом возможно включение в операционализацию рассматриваемой сферы субъективных критериев, которые подчёркивают классовые различия [Lipps, Oesch 2018].

Представленный выше анализ литературы позволяет показать признаковое пространство жизненных шансов и рисков так, как это сделано в таблице 1.

Таблица 1

Домены и признаки, использованные для апостериорного моделирования социальной структуры

Показатели позитивной привилегированности (возможности)

Показатели негативной привилегированности (риски)

1. Экономические условия жизни

Наличие второго пригодного для круглогодичного проживания жилья

Обладание любой иной жилой недвижимостью помимо основного жилья (возможно, при условии наличия автомобиля)

Наличие инвестиций и сбережений, позволяющих прожить на них длительное время при утрате обычных источников дохода

Наличие множественных или крупных долговых обязательств

Наличие неэластичных текущих расходов помимо долговых обязательств

Нестабильность доходов (сезонная, временная работа или разовые приработки при отсутствии постоянной занятости; задержки зарплаты; неоплачиваемые отпуска)

2. Ситуация на работе

Отсутствие или минимизация эффекта отчуждения в труде по месту работы (автономия на рабочем месте: возможности принятия самостоятельных решений по ключевым аспектам своей деятельности; наличие ресурса влияния на работе)

Наличие работы, являющейся объектом желаний большинства представителей данного социума, то есть интересной, престижной, дающей возможности самореализации и построения карьеры, и т. п.

Наличие дополнительных социальных благ по месту занятости (соцпакет: жилье, транспорт, медицинская помощь, питание, ссуды и т. п.)

Риски длительной безработицы

Несоблюдение на работе базовых трудовых прав, предусмотренных законодательством

Неблагоприятные условия занятости (неоплачиваемые сверхурочные при условии перегрузок, задержки заработной платы, вынужденная работа на сокращённом рабочем дне или неделе и т. п.)

3. Возможности сохранения и наращивания своего человеческого потенциала

Возможность использовать социально привлекательные виды образования для взрослых и детей

Возможность использовать относительно лучшие, чем гарантируется государством, формы заботы о здоровье

Наличие навыков существования в цифровой среде

Недоступность необходимого образования (крайне низкая самооценка возможностей его получения; реальный уровень образования ниже полного общего среднего)

Риск значимого ухудшения здоровья из-за недоступности необходимой медицинской помощи

Отсутствие доступа к ИКТ в повседневной жизни (нет средств доступа — компьютеров, смартфонов — и (или) навыков использования ИКТ)

Таблица 1. Окончание

Показатели позитивной привилегированности Показатели негативной привилегированности (возможности) (риски)

4. Потребление и досуг

Возможность расширенного стилевого товарного Суженный стандарт предметного потребления (отсут-потребления (повышенное число товаров длительно- ствие базового набора товаров длительного пользова-го пользования в домохозяйстве и присутствие в их ния в домохозяйстве) наборе престижных и редких товаров, нехарактерных для большинства членов социума)

Особая комфортность жилищных условий (сверх- Плохие жилищные условия нормативная обеспеченность квадратурой и количеством комнат при наличии коммунальных удобств и с учётом состава домохозяйств)

Хорошие возможности проведения досуга (отпуск Наличие пищевых деприваций (крайне негативная хотя бы раз в год вне дома, приобретение путёвок, характеристика своего питания, включение плохого турпоездки и т. п.) питания в число основных проблем

Данные и методы

Источником эмпирических данных выступили третья и восьмая волны Мониторинга Института социологии ФНИСЦ РАН (далее — Мониторинг), проведённые осенью 2015 и 2018 гг. по репрезентативной общероссийской выборке. Каждая волна включала 4000 респондентов в возрасте от 18 лет и старше, представляющих основные социально-профессиональные группы и проживающих во всех территориально-экономических районах страны в различных типах поселений. Эти две волны выбраны неслучайно. Данные 2015 г. захватывают пик изоляционного кризиса, в который Россия вошла после событий на Украине 2013-2014 гг. В то же время 2018 г. — это год относительного доковидного благополучия, пришедшегося на период восстановления после кризиса 2014-2015 гг. Несмотря на это, опубликованные работы свидетельствуют, что социальная структура российского общества не сильно изменилась за это время. Если это так, то наши построения в 2015 и 2017 гг. должны быть конгруэнтны.

В данной работе приводятся основные выводы статистической модели классов, построенной на базе изложенной выше и систематизированной в таблице 1 операционализации многомерной матрицы индикаторов, показывающих наличие и отсутствие у россиян возможностей и рисков в ключевых экономических и неэкономических доменах. Более подробная операционализация положительной и негативной привилегированности индикаторов жизненных шансов россиян и их расчёт на описанных данных представлены в приложении 1.

Как видно из таблицы 1 и приложения 1, пространство конституирующих признаков состояло из 24 индикаторов матрицы — по 12 индикаторов на положительную привилегированность (возможности) и 12 на негативную привилегированность (риски). Все индикаторы оценивались по бинарной системе, принимая значение 1, если соответствующий признак наблюдался у респондента, и 0 в случае его отсутствия. Итак, всего было 24 признака, принимающих значение 0 и значение 1.

Для поиска устойчивых констелляций между этими признаками (классовые ситуации), а также группировками, которые существуют вокруг этих констелляций (классы), были применены байесовские методы LCA (Bayesian latent class analysis — BLCA), специально адаптированные для работы с бинарными признаками (см.: [White, Murphy 2014]): в классических версиях LCA признаки должны измеряться не по бинарной, а по непрерывной шкале, что сильно ограничивает использование классических версий LCA в эмпирических исследованиях. Байесовские методы оценки относятся к апостериорным методам статистики, поскольку их использование не предполагает изначальных гипотез о форме распределения

параметров, которые нас интересуют (а этих параметров всего два: вероятность связи признака и класса (констелляция шансов и рисков) и классовая принадлежность индивида).

В группе методов BLCA можно выделить три основных метода: EM-алгоритм (Expectation— maximization-алгоритм; далее — EM) [Dempster, Laird, Rubin 1977]; метод Монте-Карло по схеме марковских цепей (Markov ^ain Monte Carlo; далее — MCMC), а именно по схеме Гиббса [Geman, Geman 1984]; метод вариативной байесовской аппроксимации (Variational Bayes approximation; далее — VB), являющейся аппроксимирующей комбинацией предыдущих двух методов Мы использовали все три метода, хотя А. Уайт и Т. Мёрфи рекомендуют использовать метод MCMC как дающий наиболее валидные результаты [White, Murphy 2014].

Наше исследование в целом подтвердило этот тезис. Отметим, что метод VB выдает трудно интерпретируемые результаты классификации, а метод MCMC является, как уже было отмечено, наиболее предпочтительным по сравнению с EM-алгоритмом (ср. показатели качества моделей, оценённых методами EM и MCMC, в приложении 3). Поскольку метод MCMC является апостериорным, его реализация требует стартовых значений. Априорные значения задавались универсальным образом, длина марковской цепи составила 50 тыс. симуляций. В качестве оценки качества моделей использовались критерии BIC и AIC для EM-алгоритма, а также DIC для схемы Гиббса.

Результаты ВLCA

Применение BLCA на матрице из 24 бинарных переменных, измеряющих возможности и депривации индивидов и их семей в ключевых для современного общества сферах, позволило получить модели с разным количеством группировок. Сравнение показателей качества моделей с разным числом групп приведено в приложениях 3, 4. Оптимальная модель состоит из пяти эмпирически выделенных групп россиян, объединённых общностью сочетаний (констелляцией) их жизненных шансов и рисков в 24-мерном пространстве.

Общность сочетаний жизненных шансов задаётся вероятностью связи 24 признаков с выделенными классами. В байесовском анализе эти оценки получаются из максимальных апостериорных вероятностей (maximum a posteriori probability probabilities — MAP). Значения MAP показывают силу связи между конституирующими признаками и классами и интерпретируются наподобие обычных коэффициентов корреляции (чем ближе к 1, тем выше вероятность, то есть сильнее связь). Стоит отметить, что использование метода MCMC даёт очень плотные оценки; так, стандартное отклонение для MAP-оценок не превышает 0,05. При этом проверка точности предсказаний с помощью методов машинного обучения (кросс-валидация) показала, что средняя величина корректной классификации построенных на основе метода MCMC классов в среднем очень высокая. Например, для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов, среднее значение ошибочных классификаций не превышает 3,8% (см. приложение 4). В приложении 5 указаны значения MAP-оценок для модели из пяти групп.

На основе анализа оценок MAP можно сделать три ключевых вывода. Во-первых, в оценках MAP нет принципиальных расхождений и они в высокой степени согласуются между собой по годам, что является несомненным аргументом в пользу используемой методики апостериорного анализа и выбранной модели эмпирических классов. Наблюдаются лишь локальные расхождения значений вероятностей в пределах 0,1-0,2, что определяется апостериорным характером MCMC оценок BLCA-моделей. Вероятно, эти расхождения были бы меньше при использовании более длинных рядов марковских цепей. Свой вклад в эти расхождения мог внести кризис, пик которого пришёлся как раз на 2015 г., в то время как к весне 2018 г. ситуация во многом была стабилизирована.

В-вторых, видно, что есть домены, более значимые и менее значимые с точки зрения их вклада в формирование социальной структуры. При этом значимые индикаторы позволяют хорошо «отловить» полярные группы общества. Так, наиболее значимые признаки, — с точки зрения их вклада в формирование полярных групп социальной структуры современной России, — представлены списком, приведённым ниже.

Возможности:

— отсутствие или минимизация эффекта отчуждения в труде по месту работы (MAP-оценка 0,874);

— наличие навыков существования в цифровой среде (0,814);

— наличие работы, являющейся объектом желаний большинства россиян (0,658);

— возможность расширенного стилевого товарного потребления (0,685);

— особая комфортность жилищных условий (более 0,485). Риски:

— несоблюдение законодательства на работе (0,820);

— отсутствие доступа к информационным технологиям в повседневной жизни (0,789);

— проблемы доступа к необходимому образованию (0,569).

Вопреки нашим ожиданиям, продиктованным результатами проводимых в России стратификационных исследований 1990-2000-х гг., а также ряда классических зарубежных исследований, вклад сферы экономических условий жизни в вероятность классовой принадлежности оказался намного менее выраженным, чем у производственной сферы, сферы человеческого потенциала, а также потребления и досуга. Таким образом, при учёте сочетаний признаков наличия позитивной и негативной привилегированности, а не только их общего числа, невозможным оказывается игнорировать тот факт, что в современной России существуют целые социальные анклавы, чьё положение всецело определяется их местом в неэкономических неравенствах. Что же касается экономически активного населения, то положение его представителей в полученной модели социальной структуры определяется, как видно, во многом именно отношениями занятости и спецификой места на рынке труда. Это соответствует рассмотренным выше классовым теориям, разработанным для индустриально развитых обществ.

В-третьих, данные распределения оценок MAP позволяют с уверенностью утверждать, что ряд зарубежных концептов классового анализа применительно к российскому обществу действительно слабо релевантен. Это касается прежде всего концепции Дж. Голдторпа о важной роли дополнительных социальных благ по месту занятости, которые рассматривались им как значимый индикатор особых отношений занятости, возникающих как следствие востребованности работника на рынке труда. Подтверждается аргументация критических оценок концепции Дж. Голдторпа, которую приводит Н. Е. Тихонова в своей монографии [Тихонова 2014]. Помимо этого показателя, ещё три показателя из 24 также оказались нерелевантными для пятиклассовой модели социальной структуры в силу их крайне слабой корреляции с выделенными классами (слишком малое значение MAP):

— наличие значительных неэластичных текущих расходов;

— невозможность использовать необходимые формы заботы о здоровье;

— хорошие возможности проведения отпуска.

Эти возможности и риски не играют стратифицирующей роли, поскольку встречаются у россиян, видимо, вне зависимости от их места в социальной иерархии.

Эмпирические классы в России: 2015-2018 гг.

Представленные выше результаты BLCA позволяют утверждать, что российское общество характеризуется, скорее, вертикальным срезом социальной дифференциации, чем горизонтальным (см. рис. 3). При этом положение внизу социальной иерархии обусловливается в основном наличием нетипичных для среднего россиянина рисков, а не просто отсутствием дополнительных по отношению к имеющемуся у него набору возможностей. В российском обществе легко просматриваются полярные зоны пяти выделенных социальных групп — два нижних класса, охватывающих в общей сложности 42,2% населения в 2015 г. и 39,1% в 2018 г., и один верхний массовый класс.

Ключевым для апостериорного подхода к выделению групп является понимание, что за группы мы получили и как их назвать5. Один из нижних классов является группой, представители которой практически полностью не работают, что позволяет условно назвать его в соответствии с веберовской терминологией «непривилегированным (нижним) классом вне экономики» (далее — НКВН). Его численность составляла 23% в 2015 г. и 21,8% в 2018 г. Другой — нижний — класс, в массе своей вовлечённый в производственные и трудовые отношения (см. таблицы 3 и 4 приложения 4 и табл. 2), что позволяет для краткости условно6 назвать его «непривилегированный экономический (нижний) класс», или «нижний класс в экономике» (далее — НКЭ). Он насчитывал 19,4% населения в 2015 г. и 17,3% в 2018 г. Это говорит о его небольшом сокращении после выхода страны из экономического кризиса 2014-2016 гг. и связанного с этим улучшения положения некоторой части работающего населения. В то же время верхний массовый класс, который на самом деле является привилегированным «верхним» средним классом7, включает 13,4% населения, занимающего наиболее привилегированное положение в массовых слоях российского общества.

Обычно названия группам присваиваются, когда исследователь уже провёл анализ сочетаний на внутреннюю гомогенность. Предлагаемые ниже названия были сформулированы на базе такого анализа и в соответствии с веберовской теорией, которая была положена в основу конструирования этих групп, а также в результате неоднократной апробации полученных результатов классификации на выступлениях перед разной аудиторией. Мы приводим эти названия перед дескриптивным анализом, чтобы было проще интерпретировать данные. Это стандартная практика представления результатов LCA [Savage et al. 2013].

Мы подчёркиваем условность этого названия, так как в те или иные формы экономических отношений вовлечены, разумеется, и представители класса, который мы условно назвали нижним классом вне экономики. Тем не менее для краткости использован именно термин «экономика», хотя на самом деле речь при характеристике различий этих классов идёт только хотя бы о частичной вовлечённости их в производственно-трудовые отношения или же о полном отсутствии занятости.

Отсутствие высшего класса в данной классификации объясняется тем, что высший класс не попадает в выборки массовых опросов.

5

6

100

оа ^

° Я

° п

£

§ £

(Ц ^

г! °

1= о со ¡5 5 го

Л11

о о

СП

80

60

40

20

0

12,4

15,8

29,4

19,4

23

13,4

13,4

34,1

17,3

21,8

| | «Верхний» средний класс — работодатели, управленцы и профессионалы

«Средний» средний класс — благополучное экономически неактивное население и рабочие

| | «Нижний» средний класс — прекарная зона среднего класса

| | Нижний класс в экономике — прекариат новой России

Нижний класс вне экономики — пенсионеры и безработные

2015 г. 2018 г.

Источник: Адаптировано по: [Аникин 2020].

Рис. 3. Динамика социальной структуры в России. 2015-2018 гг.

Данные BLCA для варианта социальной структуры, состоящей из пяти эмпирических классов, %

Численная оценка средних классов составляла на 2018 г. 47,5% представителей массовых слоёв населения страны, если считать как «средний» средний, так и «нижний» средний класс в совокупности. Оба составляющих совокупный средний класс эмпирических класса очень гетерогенны по своему составу, что вполне естественно для средних классов современных обществ. Однако, несмотря на то что россияне из этих слоёв очень разные, применение байесовских методов статистической классификации позволяет объединить их, как уже отмечалось выше, в две довольно однородные по их возможностям в разных областях жизни группы — «средний» средний и «нижний» средний классы. «Нижний» средний класс характеризуется более противоречивым положением. Источник этих противоречий укоренён в производственных отношениях (см. ниже). Численность «нижнего» среднего класса в 2015-2018 гг. увеличилась с 29,4 до 34,1%. Другая группа — это «средний» средний класс; его численность, напротив, практически не изменилась (15,8% в 2015 г. и 13,4% в 2018 г.).

Учитывая, что применительно к «нижнему» среднему классу речь идёт в основном о работающем населении (92,2% в нём в 2018 г. на момент опроса работали), и в контексте сокращения нижнего среднего класса в экономике понятно, что два эти класса выступили своего рода «сообщающимися сосудами». Рост одного произошёл за счёт сокращения другого благодаря постепенной стабилизации ситуации в экономике. При этом численность верхнего среднего, «среднего» среднего и нижнего (вне экономики) классов не изменилась. Это позволяет говорить об очень высокой устойчивости сложившейся модели стратификации массовых слоёв российского общества, построенной на основе констелляции признаков позитивной и негативной привилегированности, а также о том, что изменения в экономической ситуации в стране сказывались в доковидные годы лишь на численности структурных позиций, относящихся к границе нижнего и нижнего среднего классов. Отметим, что вывод о наибольшей чувствительности именно этой границы к фазам экономического цикла был получен и при анализе динамики модели доходной стратификации российского общества [Тихонова 2018а].

В таблице 2 показаны изменения в структуре занятости рассматриваемых классов за 2015-2018 гг. Видно, что экономически неактивное население страны попадает либо в «средний» средний, либо в нижний (вне экономики) класс. При этом за рассматриваемые три года наибольшие изменения коснулись «среднего» среднего класса: он стал более однородным по своему составу; в нём с четверти до почти половины увеличилась относительная доля работающих россиян — в основном за счёт незначительного сокращения доли неработающих пенсионеров и более существенного сокращении

доли студентов и неработающих трудоспособных в составе класса. Однако, несмотря на процессы внутренней трансформации в пользу наращивания работающей части населения, «средний» средний класс остаётся «якорным» социальным классом для студентов. Что же касается пенсионеров, то, хотя их представительство в этом классе довольно велико (свыше четверти всей его численности), всё же большая часть неработающих пенсионеров не попадает в этот класс.

Таблица 2

Динамика структуры занятости представителей пяти эмпирических классов

в России: 2015 и 2018 гг., %

Классы

Категории населения Нижний класс Нижний класс «Нижний» «Средний» «Верхний» сред-

вне экономики в экономике средний класс средний класс ний класс

2015 г.

Работающие 20,5 95,0 98,8 24,5 99,6

Неработающие пенсионеры 57 1,5 0,7 28,2 0

Студенты 2,8 0,5 0,1 36,9 0,4

Безработные 19,2 3 0,1 8,8 0

Находящиеся в декретном 0,5 0 0,3 1,6 0

отпуске 2018 г.

Работающие 26,6 93,7 91,7 46,9 96,1

Неработающие пенсионеры 59,4 1,3 2,8 22,3 1,1

Студенты 3,7 1 3,8 27,6 2,1

Безработные 8,7 3,6 1,2 3,2 0,7

Находящиеся в декретном 1,6 0,4 0,5 0 0

отпуске

«Якорным» классом для пенсионеров является сейчас в России нижний класс вне экономики. Данные таблицы 2 свидетельствуют о том, что именно пенсионеры устойчиво составляют в этом классе большинство (три пятых по состоянию на 2018 г.). А это значит, что он единственный из выделенных эмпирических классов, который заведомо не может рассматриваться как класс при традиционном классовом анализе. Специфика его места в системе неравенств жизненных шансов и рисков основана на неравенствах неклассового типа и связана как с возрастными особенностями, так и со спецификой социальной политики в России. Также стоит отметить, что если в 2015 г. трудоспособные неработающие россияне концентрировались в основном в этом классе, то в 2018 г. их доля в его составе сократилась более чем в два раза. Это говорит о том, что у безработных, в отличие от неработающих пенсионеров, гораздо больше инструментов для влияния на свою классовую принадлежность, и возможности эти во многом зависят от общей ситуации в стране и доступности инфраструктуры. Вместе с тем тот факт, что неработающие пенсионеры массово оказываются на «дне» общества и характеризуются многомерностью своих деприваций и рисков, ставит вопрос о необходимости пересмотра существующих подходов в социальной политике.

Три других класса представлены в основном работающими россиянами, чьи особенности классового положения определяются востребованностью на рынке труда, сложностью выполняемой работы, а также содержанием и характером их труда. Таблица 3 даёт очень выпуклую картину специфики содержания и характера труда работающих представителей разных классов в сравнении со средними показателями по России. Связь классовой принадлежности и профессиональной деятельности носит практически линейный характер. Другими словами, классификация работающего населения страны

опосредуется отношениями занятости и спецификой положения представителей разных классов на рынке труда, что соответствует классическому представлению о классах, заложенному в классовом анализе индустриально развитых обществ (например, в EGP-схеме, или схеме Э. Райта).

Таблица 3

Профессиональная и доходная дифференциация пяти эмпирических классов

в России: 2018 г., %

Классы

Категории населения Нижний класс Нижний класс «Нижний» «Средний» «Верхний»

вне экономики в экономике средний класс средний класс средний класс

Профессиональная структура

Предприниматели с наём- 2,1 6 13,4 5,3 29,8

ным трудом, управленцы

всех уровней, самозанятые

Специалисты 10 6,3 31,3 15,4 41,7

Служащие, занятые рутин- 15,1 9,9 17,2 11,3 11,8

ным трудом

Рядовые работники сферы торговли и бытового обслу- 8,7 22,5 12,8 10,9 6

живания

Рабочие 64,1 55,3 25,3 57,1 10,7

Доходные группы

Низкодоходные (до 0,75 Ме*) 35,1 45,9 27 14 11,2

Медианная группа (0,751,25 Ме) 46,6 30,8 34,2 36,2 23,7

Среднедоходные (1,25-2 Ме) 17,1 20 30,7 37 40

Высокодоходные (свыше 2 Ме) 1,2 3,3 8,1 12,8 25,1

* Ме — доходная медиана, рассчитанная по типам поселений.

Почему мы назвали полученные группировки классами? Необходимым условием для того, чтобы называть выделенные группы занятого населения классами в социологическом, а не техническом смысле слова, является дифференцированное участие этих групп в экономической жизни. Другими словами, предполагается, что разбивка экономически активного населения по классам должна отражать их разные позиции в производственных отношениях. Для проверки этого необходимо провести анализ связи классовой принадлежности с характером занятости и экономическим положением индивидов (см. данные таблиц 2, 3)8. Достаточным условием выступает связь выделенных классов с поведением в политической сфере [Pakulski, Waters 1996] (данные таблиц 2-4 свидетельствуют о наличии таких связей).

8 В качестве индикатора экономического положения используется позиция респондента в доходной стратификации. Разумеется, анализ классовых эффектов не исчерпывается оценкой экономического положения классов, тем более в такой его интерпретации. С методологической точки зрения классовые эффекты должны быть отличны от индивидуальных эффектов и структурных составляющих самих классов [вгшку, Weeden 2008], однако раскрытие данной задачи в полной мере требует отдельной работы.

Таблица 4

Поведение пяти эмпирических классов в политической сфере в России: 2015 и 2018 гг., %

Классы

Формы политического

участия Нижний класс Нижний класс «Нижний» «Средний» «Верхний»

вне экономики в экономике средний класс средний класс средний класс

2015 г.: поддержка президента

Полностью поддерживали 59,6 46,6 59,0 65,2 64,5

Частично поддерживали 30,4 38,3 33,9 29,8 30,9

Не поддерживали 10,0 15,1 7,1 5,0 4,5

2018 г.: выборы президента

Голосовали за 61,0 44,3 58,5 56,4 70,5

действующего президента

Голосовали за 22,6 25,0 17,1 20,7 11,6

альтернативного кандидата

Не принимали участия в 16,4 30,7 24,4 22,9 17,9

выборах либо испортили бюллетень

Рассмотрим теперь более подробно, что представляют собой выделенные классы с точки зрения этих связей.

Непривилегированный (нижний) класс вне экономики

Ключевые риски этого класса связаны с отсутствием доступа к информационным технологиям в повседневной жизни, а также недоступностью необходимого образования и медицинской помощи (см. таблицы 5 и 6 приложения 4). Нижний класс вне экономики представлен при этом в основном малообеспеченными россиянами. Кроме того, эти россияне испытывают определённые трудности с поддержанием потребления на уровне, который считается большинством населения приемлемым. Всё это оправдывает характеристику данного класса как «нижнего».

В данном классе концентрируются в основном те граждане нашей страны, дальнейшая судьба которых будет зависеть исключительно от внешних факторов и практически не связана с индивидуальными усилиями. Единственная возможность помочь этим людям состоит в опережающем создании программ по их интеграции и реинтеграции в социум и в расширении спектра возможностей неэкономического характера. Ключевыми являются возможности расширения доступа к информационным технологиям и образованию.

С точки зрения политического поведения этот класс не выделялся на фоне остальных поддержкой действующего президента в 2015 г., однако характеризовался самой низкой долей политического абсентеизма во время президентских выборов 2018 г. По сути, это один из самых политически ответственных классов в современной России с точки зрения участия в выборах и голосования за альтернативных кандидатов.

Непривилегированный (нижний) экономический класс

Ключевые риски непривилегированного экономического класса связаны с несоблюдением законодательства на работе, а также с отсутствием доступа к необходимому образованию и информационным технологиям в повседневной жизни (см. таблицы 3, 4, П4.6, П4.7). В нижнем экономическом классе преобладают рабочие (преимущественно средне- и низкоквалифицированные), работники сферы бы-

тового обслуживания и торговли; практически отсутствуют предприниматели и специалисты. Другими словами, работающие из низшего класса в экономике представлены в основном слабозащищённым, легкозаменяемым, низкооплачиваемым рутинным трудом. Учитывая особенность рисков в производственной сфере, всех представителей нижнего класса можно назвать прекариатом новой России, в состав которого попадает, таким образом, как минимум каждый шестой россиянин.

Стоит отметить, что Ж. Т. Тощенко оценивает численность прекариата на уровне 30-50% трудового населения [Тощенко 2018], в то время как Н. Е. Тихонова и А. В. Каравай говорят о формировании предпосылок для попадания в него примерно у половины населения России, не давая при этом точных оценок его численности [Тихонова, Каравай 2017]. Расхождение в оценках может быть вызвано «неоднозначностью оснований выделения <...> прекариата и неопределённостью его границ», что, помимо прочего, ещё и «затрудняет точное позиционирование <...> места в социальной структуре» [Тихонова 2019: 169]. Выделенный на методологии BLCA экономический нижний класс больше соответствует описанию класса, «представители которого не имеют не только устойчивой занятости, но и гарантий социальной защищённости даже в периоды, когда они входят в число занятых» [Тихонова 2019: 170]. В полной мере это относится и к работающим представителям нижнего класса вне экономики.

Непривилегированный экономический класс в массе своей представлен бедными россиянами, доходы которых составляют менее 75% медианных доходов для их типов поселений (доля низкодоходных групп в их составе составляет 45,9%). Большая часть этих россиян — выходцы из малых городов и сёл, где медианы и так занижены относительно общероссийского уровня. По этой причине объективный уровень жизни входящих в состав нижний класс в экономике россиян является реальным «дном» российского общества из-за прекарного характера их труда; этот уровень даже ниже, чем у нижнего класса вне экономики, который представлен в основном неработающими пенсионерами.

Таким образом, в новой России прекарный труд и сопутствующие лишения в экономических и неэкономических сферах куда хуже по последствиям для благосостояния населения, чем выход на пенсию. В то же время очевидно, что одного факта массового попадания пенсионеров в нижнюю часть социальной иерархии уже достаточно, чтобы поставить вопрос о легитимности сложившегося в России социального неравенства. Не случайно запрос на социальную справедливость уже много лет является лидирующим и самым острым среди прочих запросов на перемены в российском обществе [Горшков, Петухов 2018].

Политическое поведение непривилегированного (нижнего) экономического класса в 2015 г. отличалось существенно более низким уровнем поддержки В. Путина на посту президента РФ (46,6% на фоне 62,1% в среднем по другим классам), а в 2018 г. характеризовалось самым низким уровнем голосования за действующего президента (44,3%) на фоне самого высокого уровня голосования за альтернативных кандидатов (25,0 при 18,0% в среднем по другим классам) и политического абсентеизма (30,7 при 20,4% в других классах). Эти данные говорят о том, что, вопреки расхожему мнению, именно нижний экономический класс, а не средние и верхний классы накануне коронакризиса и текущего кризиса был социальной базой политического протеста, пусть и выраженного в специфической форме (см. подробнее ниже). Локализация протестного потенциала в нижнем экономическом классе связана с фундаментально неблагополучным положением этой группы по сравнению с другими классами, с одной стороны, и с признанием ими неспособности изменить принципиальный ход вещей своими силами в рамках сложившегося политического порядка, с другой. Ложность мнения о том, что в новой России низы общества оказываются наиболее лояльными власти, а авангардом протеста выступает средний класс, может зиждется на том, что голоса представителей нижнего экономического класса пока не были слышны в уличном протестном движении в силу, видимо, ещё невысокой степени радикализации их представителей.

Средние классы

МАР-оценки средних классов не сильно выражены, что, вероятно, объясняется их срединным положением, отражающим наиболее типичную ситуацию — социетальную норму — по ряду параметров. Из двух групп нижний средний класс является отражением социальной нормы работающего населения с точки зрения профессиональной композиции его представителей. Это население, занятое преимущественно рутинным и полурутинным трудом нефизического характера (управленцы средней руки, рядовые специалисты, административный персонал, а также рядовые работники сферы торговли и бытового обслуживания). Иными словами, в нижней части среднего класса фактически воспроизводятся общероссийские доли различных профессиональных групп, но за исключением лиц, занятых низкоквалифицированным физическим трудом (всего 13,7 против общероссийских 20,2%). При этом лица, занятые физическим трудом (особенно средне- и низкоквалифицированным), в основном попадают в современной России в нижний класс. Так, работающие россияне из этого класса на 64,1% представлены рабочими, занятыми физическим трудом (притом что в России их не более 35,2%), и ещё на 15,1% — служащими, занятыми рутинным нефизическим трудом, на 8,7% — рядовыми работниками сферы торговли и бытового обслуживания. Стоит отметить, что обе последние профессиональные категории являются самыми низкооплачиваемыми в современном российском обществе [Аникин 2018а].

На данных таблицы 3 хорошо видно, что нижний средний класс является отражением общероссийской картины не только по структуре профессиональной занятости его членов, но и по сложившемуся в массовых слоях российского общества соотношению различных доходных групп. Среди них доминируют средне- и малообеспеченные россияне. Однако эта часть среднего класса характеризуется более высокими рисками прекарности, чем население страны в целом, несмотря на преобладание нефизического характера труда их работающих представителей. Напротив, в силу рутинного и полурутинного характера труда члены нижнего среднего класса испытывают риски несоблюдения законодательства на работе (см. таблицы 3-4 приложения 4), вынуждены мириться с неблагоприятными условиями занятости и низкими зарплатами. Например, доля низкодоходной (менее 0,75 Ме) и медианной групп (0,75-1,25 Ме) в составе нижнего среднего класса — 61,2% (по России в среднем — 63,5%), в то время как доля этих доходных групп в составе «среднего» среднего класса не превышает 50,2%.

Ключевым является то, что россияне из нижнего среднего класса занимают менее качественные рабочие места, чем представители «среднего» среднего класса, даже несмотря на то, что работающие представители этого класса относятся в основном к рабочим. Так, 39,3% членов нижнего среднего класса (при 33,6% в среднем по России) называют неравенство в доступе к хорошим рабочим местам в числе наиболее болезненных категорий для них лично (см. рис. 4). Представители нижнего среднего класса, по их собственному признанию, испытывают серьёзные проблемы с накоплением человеческого капитала, в частности — в доступе к образованию (26,6 по сравнению с 22,5% в среднем по России). Они также страдают от того, что не имеют возможности качественно отдохнуть и провести досуг так, как им хочется (31,3 против 22% среди «среднего» среднего класса). Всё это сближает нижний средний класс с нижним классом в целом.

80% 70 60 50 40 30 20 10 0

Неравенство доходов

Неравенства в сфере жилищных условий

Неравенства в доступе к медицинской помощи

Неравенства в доступе к образованию

Не страдают ни от каких неравенств

«Нижний» «Средний»

средний класс средний класс

Источник: Адаптировано по: [Аникин 2019].

Примечание: Представлены ответы на вопрос: «Как Вам кажется, какие социальные неравенства в современной России являются самыми болезненными для населения в целом, а от каких сильнее всего страдаете лично Вы: самые болезненные лично для Вас?».

Рис. 4. Болезненные неравенства для «среднего» среднего и «нижнего» среднего классов, 2018 г., %

В отличие от нижнего среднего класса, представители «среднего» среднего класса — это преимущественно служащие среднего уровня квалификации, рабочие и студенты. Они являются членами более благополучных в экономическом отношении домохозяйств. Как следствие, представители нижнего среднего класса гораздо острее, чем представители «среднего» среднего класса, страдают от неравенств доходов (см. рис. 4), относя их к самым болезненным для них лично (72,9 против 60,7% соответственно). Та же зависимость наблюдается и по отношению к значимым немонетарным неравенствам — в сфере жилищных условий, в возможностях для детей из разных слоёв общества, в обладании собственностью, а также в доступе к культурным и художественным ценностям (театры, музеи, выставки). К примеру, 38,2 в нижнем среднем классе против 30,5% в «среднем» среднем классе отметили, что сильнее всего страдают от социальных неравенств в сфере жилищных условий. При этом «средний» средний класс является группой, для которой в наименьшей степени характерно испытывать на себе негативные действия неравенств в доступе к медицинской помощи (41,5 в сравнении с 51,1% по стране в целом). Более того, в «среднем» среднем классе статистически значимо выше доля тех, кто отмечает, что не страдает ни от каких неравенств (14,7 против 9,3 в среднем по стране и 6,3% в нижнем среднем классе).

Политическое поведение средних классов отражало норму политического поведения, типичного для российского общества 2015-2018 гг. В частности, средние классы отличало заметно более высокие уровни поддержки В. Путина до и во время выборов 2018 г. Примечательно, что именно в «нижнем» среднем классе уровень отсутствия поддержки действующего президента снижается в два раза по сравнению с нижним экономическим классом (7,1 и 15,1% соответственно). Указанные особенности политического поведения средних классов можно связать с преобладанием возможностей над рисками у их представителей, что, вероятно, в сознании средних классов связывается с заслугами действующей власти.

Привилегированный «верхний» средний класс

Высококвалифицированной рабочей силой, обладающей широкими возможностями не только в экономических, но во внеэкономических сферах, представлен привилегированный «верхний» средний класс, у которого практически не выражены риски, что сильно отличает данную группу от других. Ключевые возможности этого класса касаются прежде всего отсутствия или минимизации эффекта отчуждения в труде по месту работы, наличия навыков существования в цифровой среде, наличия работы, являющейся объектом желаний большинства россиян, возможностей расширенного стилевого товарного потребления и особой комфортности жилищных условий (см. приложение 4).

«Верхний» средний класс оказывается своего рода классом-антиподом для нижнего класса в экономике. Он включает лишь 3,7% средне- и низкоквалифицированных рабочих (на 2018 г.). Это в 12 раз

меньше, чем их доля в нижнем классе в экономике, и в семь раз меньше, чем в среднем по стране. Доля рабочих высокой квалификации превышает долю низкоквалифицированных рабочих в верхнем среднем классе более чем в два раза, составляя 7%, что нехарактерно ни для одного другого класса и общероссийской картины: в среднем по России доля средне- и низкоквалифицированных рабочих относится к доле рабочих высокой квалификации как 4 : 3. Общая доля лиц физического труда в составе верхнего среднего класса не превышает 10%. Попадание «рабочей аристократии» в состав верхнего среднего класса не противоречит теории, и этот феномен давно описан в классической литературе по индустриально развитому обществу [Zweig 1961].

В данном классе доля россиян, чьё материальное положение за предшествующие три года улучшилось, составляла, согласно их собственным оценкам в 2018 г., 37,3% (в среднем по России таких было всего 14,1%), в то время как доля тех, у кого, по их собственному признанию, оно ухудшилось за самый последний год, не превышала 11% (в среднем по России их было 35,8%). Так, 65,1% состава верхнего среднего класса — это россияне, чьи среднемесячные доходы составляют 125% и выше среднемесячных медианных доходов в тех типах поселений, в которых они проживают. При этом у четверти доходы превышают даже две медианы. Для сравнения: в среднем по стране россиян с доходами более 1,25 медианы их типов поселений всего 36,5%. При этом низкодоходных россиян в этом классе всего лишь 11,2%; обычно это низкооплачиваемые работники в «глубинке» из сферы образования, науки и культуры.

Тем не менее стоит отметить, что данная группа всё же испытывает риски, хотя и не сильно выраженные. При несомненных свидетельствах благополучия представителей группы наличие рисков свидетельствует о противоречивом положении членов верхнего среднего класса. Любопытно, что это в целом согласуется с теорией аналитического марксизма, согласно которой средний класс (даже его верхние слои) не может полностью избавиться от отношений эксплуатации и принуждения на рабочем месте [Wright 1989]. По нашим данным, в 2018 г. 6,6% представителей верхнего среднего класса на работе сталкиваются с нарушениями их базовых трудовых прав, 25,5% — с неблагоприятными условиями занятости, 7,5% характеризуются высокими рисками безработицы и т. д.

Широкий спектр возможностей привилегированного среднего класса в экономических и неэкономических сферах ярко отражается в их политическом поведении. Это самый политически лояльный класс в новой России. Уровень абсолютной поддержки В. Путина накануне 2018 г. составлял 64,5% (по сравнению с 57,6% по другим классам). На выборах 2018 г. за действующего президента РФ проголосовали 70,5% представителей этого класса (на фоне 55,1% в других классах). В этом классе самый низкий уровень протестного голосования и один из самых низких уровней политического абсентеизма по сравнению с другими классами. Получается, именно верхи, а не низы общества являются социальным базисом действующей власти.

Выводы

Итак, применение апостериорного подхода к анализу социального неравенства по осям позитивной и негативной привилегированности позволяет охарактеризовать Россию как общество полярных классов с гетерогенной «серой» серединой. При этом «центр тяжести» социальной структуры российского общества смещён вниз гораздо сильнее, чем считалось ранее, или как можно было бы заключить по итогам построения одномерных моделей стратификации [Тихонова 2018а]. Переход к немонетарной многомерной стратификации показывает, что из пяти классов два являются подклассами единого нижнего класса, затянувшего в свою орбиту почти две пятых (39,1%) населения России даже в относительно благополучном 2018 г.

Особенность сложившегося в современной России социального неравенства состоит в том, что один из нижних классов имеет ярко выраженную неэкономическую природу, так как включает пенсионеров,

безработных и неквалифицированных рабочих. Однако в новой России прекарный труд и сопутствующие лишения в экономических и неэкономических сферах куда хуже по последствиям для благосостояния населения, чем выход на пенсию. Так, экономическое «дно» российского общества формирует низший экономический класс, который представлен в основном слабозащищённым, легкозаменяемым, низкооплачиваемым рутинным трудом. Это прекариат новой России, в орбиту которого попадает как минимум каждый шестой россиянин. Безысходность положения сказывается на политическом поведении этого класса. Нижний экономический класс демонстрирует наивысшую степень протестного голосования и политического абсентеизма, что идёт вразрез со сложившимися стереотипами о закономерностях политического поведения граждан в новой России, согласно которым социальной опорой действующей власти являются низкоквалифицированные и малообразованные работники. Благодаря нашему исследованию удалось показать, что ситуация ровно противоположная.

Наверху выявленной классовой иерархии массового российского общества находится группа, которая была условно названа нами верхним средним классом. Основа этого класса — мелкие и средние предприниматели, управленцы (менеджеры) и специалисты, обладающие качественным человеческим капиталом. В массе своей это средне- и высокодоходные россияне, зарабатывающие собственными прикладными компетенциями (высококвалифицированные рабочие) и интеллектом (профессионалы). Несмотря на видимое благополучие и стабильность численности этого класса, многие из тех его представителей, которые работают по найму, сталкиваются с рядом рисков на своих рабочих местах. Распространение этих рисков среди верхнего среднего класса может привести к падению интереса передовой части российского общества к человеческому капиталу, что в итоге способно отрицательно сказаться на перспективах экономического роста. Тем не менее эти риски не являются блокирующими при формировании коллективного действия данного класса в политической сфере. До текущих кризисных событий этот класс оставался самым политически лояльным, являясь настоящим социальным оплотом действующей власти.

Сущностные различия между средними слоями определяются тем, что перевешивает — жизненные возможности или риски. Нижний средний класс, практически полностью состоящий из работающего населения, представлен в основном работниками, занятыми рутинным низкооплачиваемым трудом, которые страдают от неблагоприятных условий занятости и нарушений их трудовых прав. Нижний средний класс — это наиболее эксплуатируемая часть срединных слоёв, особенно близкая к нижнему классу в целом, поэтому в наибольшей степени подверженная рискам прекарности. Проблема состоит в том, что нижний средний класс значительно увеличился за последние три года — с 29,4 до 34,1%. И хотя этот рост произошёл за счёт сокращения численности нижнего класса в экономике, что, безусловно, можно оценить положительно, неизменность на этом фоне численности верхнего среднего и «среднего» среднего классов даже после выхода из кризиса говорит о том, что экономическая ситуация влияет в современной России лишь на численность слоёв населения, находящегося в «плохом» и «очень плохом» положении. С учётом же особенностей характера занятости представителей нижнего среднего класса и того, какие последствия влекут эти особенности в современном мире на длительном временном промежутке [Castells 2000; Beck 2009], можно утверждать, что линия будущего разлома («поляризация») среднего класса оставит внизу почти две трети нынешних средних слоёв.

В отношении группировки занятого населения даже поверхностное их описание, представленное в данной работе, указывает на релевантность подхода «больших классов» применительно к современной России. В пользу этого говорят связь классов с профессиональными статусами и их почти линейная связь с доходной стратификацией. Особое значение для анализа социальной структуры современного российского общества имеют неэкономические признаки стратификации, которые ещё в 1990-х гг. сторонники многомерного подхода к стратификации не включали в орбиту своих классификаций. Данный результат открывает путь к дальнейшим исследованиям полученной в результате применения апостериорного подхода к анализу социальной структуры, в том числе на предмет силы и направленности классовых эффектов.

Приложение 1

В данном приложении представлены операционализация и расчёт показателей возможностей и рисков россиян на данных опросов ФНИСЦ РАН 2015 и 2018 гг.

Таблица П1.1

Показатели положительной и негативной привилегированности и соответствующие им вопросы

Показатели

Вопросы

Варианты ответов 2015 г., % 2018 г., %

1. Экономические условия жизни, положительная привилегированность

Наличие второго пригодного для круглогодичного проживания жилья помимо того, в котором проживает респондент

Обладание любой иной жилой недвижимостью помимо основного жилья при условии

наличия автомобиля

Наличие значимых форм инвестиций и сбережений, позволяющих прожить на них длительное время при утрате обычных источников дохода

Что из перечисленного ниже находится в собственности Вашей семьи?

Что из перечисленного ниже находится в собственности Вашей семьи?

ВОПРОС-ФИЛЬТР: Имеет ли Ваша семья (то есть все проживающие совместно с Вами родственники) следующие предметы, и, если имеет, сколько им примерно лет?

Если говорить о Вашей финансовой ситуации, то что из перечисленного ниже Вы (Ваша семья) имеете?

— Второе жилье 4,3 (квартира, зимний дом, апартаменты, таунхаус

и т. п.) .*

— Дача, садово-ого- 19,1 родный участок с домом ...

— Отечественный автомобиль и иномарка любого возраста .

— Сбережения (до- 8,3

статочные, чтобы Вы и Ваша семья могли прожить на них не менее года).

4,1

18,3

7,5

1. Экономические условия жизни, негативная привилегированность

Наличие множественных или крупных долговых обязательств, включая, например, наличие ипотеки, а также высокая долговая нагрузка по отношению к уровню доходов

Наличие значительных неэластичных текущих расходов по аренде жилья, а также по обеспечению инвалидов или лиц с плохим здоровьем медпомощью, лекарствами и т. п.

Если говорить о Вашей финансовой ситуации, то что из перечисленного ниже Вы (Ваша семья) имеете? (УЧИТЫВАЮТСЯ ЛЮБЫЕ ДВА И БОЛЕЕ ВИДОВ ДОЛГОВЫХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ)

ВОПРОСЫ ПРО СЪЕМНОЕ ЖИЛЬЕ ОТСУТСТВУЮТ В ДАННОМ ОПРОСЕ

Есть ли в настоящее время среди членов Вашей семьи, проживающих вместе с Вами: (СЧИТАЮТСЯ ВСЕ ВОЗМОЖНЫЕ ВАРИАНТЫ)

— Не выплаченные 10,8 полностью кредиты в

банках — Не выплаченные полностью кредиты у себя на работе

— Крупные долги частным лицам

— Накопившиеся мелкие долги

— Долги по квартплате более чем за два месяца

— Инвалиды 1-й и 2-й 6,6 групп (укажите сколько). В среднем 1,1 человека

— Хронически больные с ограниченной трудоспособностью, не являющиеся пенсионерами или инвалидами 1-й и 2-й групп (укажите, сколько). В среднем 1,0 человека

10,7

5,7

Таблица П1.1. Продолжение

Показатели

Вопросы

Варианты ответов 2015 г., % 2018 г., %

Нестабильность доходов: сезонная, временная работа или разовые приработки при отсутствии постоянной занятости;

задержки зарплаты; неоплачиваемые отпуска

Что является для Вас основными источниками дохода?

(СТРОГО ПРИ ОТСУТСТВИИ ПОСТОЯННОЙ ЗАНЯТОСТИ. ПРИ ЭТОМ ДОПУСКАЛОСЬ, ЧТО РЕСПОНДЕНТ В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ НЕ РАБОТАЕТ)

Как конкретно на Вас сказался нынешний финансово-экономический кризис? Вы:

(СЧИТАЮТСЯ ВСЕ ВОЗМОЖНЫЕ ВАРИАНТЫ)

— Разовые приработки, заработки от случая к случаю

9,7

6,7

— В связи с кризисом оказались в неоплаченном отпуске или перед угрозой потери работы

— В связи с кризисом задерживают выплату зарплаты уже больше

7,0

месяца .

2. Ситуация на работе, положительная привилегированность

Отсутствие или минимизация эффекта отчуждения в труде по месту работы

Автономия на рабочем месте: возможности принятия самостоятельных решений по ключевым аспектам своей деятельности

Ресурс влияния на принятие решений на работе: наличие влияния на принятие решений, относящихся к общей деятельности

Наличие работы, являющейся объектом желаний большинства представителей данного социума — интересной, дающей возможности самореализации, престижной, дающей возможности построения карьеры и т.п.

Наличие дополнительных социальных благ по месту занятости - соц. пакет: жилье, транспорт, медицинская помощь, питание, ссуды и т. п.

Кто в основном принимает решения для Вас по следующим вопросам? Вы, Ваш руководитель, или Вы и Ваш руководитель вместе? (УЧИТЫВАЮТСЯ ДВА И БОЛЕЕ ВАРИАНТА ОТВЕТОВ)

Если говорить о Вашей нынешней работе, то можете ли Вы сказать, что Вы (СЧИТАЮТСЯ ВСЕ ВОЗМОЖНЫЕ ВАРИАНТЫ)

При условии, что ситуация на работе оценивается как хорошая в каких сферах Вы добились желаемого? (УЧИТЫВАЕТСЯ ЛЮБОЙ ВАРИАНТ ИЗ ТРЕХ)

Обеспечивает ли Вам работодатель?

6,8

Вы сами: — Какие за- 27,0

дания выполнять от работа-

— Как изменить темп ющих

работы

— Когда выйти в отпуск

— Когда приходить на работу

— Когда уходить с работы

— Когда взять отгул

— Способны повлиять 42,5 от рана принятие решений в ботающих масштабах всего предприятия

— Способны повлиять на принятие решений в масштабах своего подразделения .

— Получить престиж- 23,3 от ра-ную работу ботающих

— Иметь интересную работу

— Сделать карьеру (профессиональную, политическую или общественную)

— Дополнительные со- 6,0 от радиальные блага (жильё, ботающих транспорт, медицинскую помощь, питание,

ссуды и т. п.) .

29,8 от работающих

40,9 от работающих

20,6 от работающих

4,9 от работающих

Таблица П1.1. Продолжение

Показатели

Вопросы

Варианты ответов 2015 г., % 2018 г., %

2. Ситуация на работе, негативная привилегированность

Риски длительной безрабо-

тицы

Опыт нахождения безрабо-

ты длительное

время

Относятся к безработным

Несоблюдение законодательства нарабо-те

Отсутствие официального оформления на работу

Нарушение базовых трудовых прав: неоплачиваемый больничный, серая зарплата и т. п.

Оказывались ли Вы за последний год (включая нынешний момент) в ситуации, когда Вы нигде не работали и не учились более трёх месяцев подряд? (СЧИТАЕТСЯ КАК ДЛЯ РАБОТАЮЩИХ, ТАК И БЕЗРАБОТНЫХ)

Если Вы сейчас работаете, то сколько в среднем часов в неделю Вы тратите на работу, включая все виды приработков?

Обеспечивает ли Вам работодатель?..

(СЧИТАЕТСЯ ОТВЕТ «НЕТ»)

Обеспечивает ли Вам работодатель?..

(УЧИТЫВАЕТСЯ ЛЮБАЯ ИЗ АЛЬТЕРНАТИВ. СЧИТАЮТСЯ ОТВЕТЫ «НЕТ»)

— Да ...

— Не работают по иным причинам

16,9

(12,9 от работающих)

— Официальное оформление на работу по письменному трудовому контракту или по приказу

— «Белую» зарплату

— Оплату отпуска и больничного листа в предусмотренном российским законодательством размерах

6,4

30,1 от работающих

48,7 от работающих

16,3

(13,7 от работающих)

3,5

7,3 от работающих

47,0 от работающих

Неблагоприятные условия занятости

Неоплачиваемые сверхурочные при условии перегрузок, задержки заработной платы, вынужденная работа на сокращённом рабочем дне или неделе и т.п.

ПРИ УСЛОВИИ, ЧТО СРЕДНЕЕ ЧИСЛО ЧАСОВ, КОТОРЫЕ ПРОВОДЯТСЯ НА РАБОТЕ В НЕДЕЛЮ, СОСТАВЛЯЕТ БОЛЕЕ 45

Оплату сверхурочных в случае их наличия .

26,9 от работающих

Доступность платного об разования для взрослых за свой счёт

Обеспечивает ли Вам работодатель? (СЧИТАЕТСЯ ОТВЕТ «НЕТ»)

3. Возможности сохранения и наращивания своего человеческого капитала, положительная привилегированность

(ЛЮБОЕ ИЗ ЛИБО ВСЕ — Платные образо- 14,5

ВМЕСТЕ)

Использовали ли Вы за

последние три года за счёт собственных средств?...

Как Вы за последние три года пополняли свои знания?...

вательные услуги для взрослых (вуз, курсы, частные уроки и т. п.)

— Брали частные уроки с целью повысить свою ценность как работника

25,1 от работающих

11,9

Таблица П1.1. Продолжение

Показатели

Вопросы

Варианты ответов 2015 г., % 2018 г., %

Возможности инвестировать в развитие детей

Доступ к более качественным и (или) платным медицинским и оздоровительным услугам, ДМС

Наличие навыков по использованию интернета на рабочем месте с ежедневной регулярностью

Использовали ли Вы за последние три года за счёт собственных средств?...

Использовали ли Вы за последние три года за счёт собственных средств (СЧИТАЮТСЯ ВСЕ ВОЗМОЖНЫЕ ВАРИАНТЫ)

ВОПРОС-ФИЛЬТР: С чем

было связано то, что Вы использовали платные медицинские или образовательные услуги? (Отметьте одну главную причину)

Какие из перечисленных ниже навыков Вы используете на своей работе? (УЧИТЫВАЕТСЯ ЕЖЕДНЕВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ)

— Платные образовательные учреждения или услуги для детей (кружки, музыкальная школа, частные уроки, частные школы или детские сады и другое).

— Платные медицинские услуги для взрослых

— Платные оздоровительные услуги для взрослых (санатории, дома отдыха, клубы здоровья, спортивные и оздоровительные секции и другое)

— Платные медицинские услуги для детей

— Платные оздоровительные учреждения для детей (в том числе спортшколы и пионерлагеря) .

— С низким качеством их бесплатных аналогов

Ежедневно используют эти навыки:

— Работа с использованием интернета .

16,4

15,8

19,9

22,9

27,2

34,8

3. Возможности сохранения и наращивания своего человеческого капитала,

Недоступность необходимого образования

негативная привилегированность

Как Вы оцениваете своё по- — Возможность полу-ложение сегодня? чения образования и

знаний, которые Вам необходимы: «Плохо»

31,7

27,9

Крайне низкая самооценка возможностей получения образования

В каких сферах Вы добились желаемого?

— Получить хорошее образование: «Хотелось бы, но вряд ли смогут добиться этого»

Реальный уровень образования ниже полного общего среднего, определяющего безусловную норму «образованности» в современном обществе

Какое образование получили Вы, Ваши родители и Ваш муж (или жена)?

Вы сами: — Начальное 4,3 Неполное среднее

3,4

Таблица П1.1. Продолжение

Показатели

Вопросы

Варианты ответов

2015 г., % 2018 г., %

Недоступность для домо-хозяйств, к которым относится респондент, необходимой медицинской помощи и покупки нужных лекарств

Работа на опасных и вредных производствах

Отсутствие доступа к ИКТ в повседневной жизни

Отсутствие смартфона/ гаджетов, отсутствие доступа к интернету

Приходилось ли Вам за последний год сталкиваться со следующими проблемами?

ВОПРОС ОТСУТСТВУЕТ

Имеет ли Ваша семья (то есть все, проживающие совместно с Вами родственники) следующие предметы и если имеет, то сколько им примерно лет?

(НЕ ИМЕЮТ НИЧЕГО ИЗ ЭТИХ ТРЁХ)

Какие из перечисленных ниже навыков Вы используете на своей работе?

— Проблемы с получением необходимой медицинской помощи

10,4

15,2

— Планшет, айпад

— Компьютер, в том числе ноутбук

— Айфон, смартфон

21,7

13,8

Не имеют этого навыка:— Работы на компьютере .

22,3

Отсутствие навыков пользование ИТ, работы на компьютере

4. Особенности потребления и досуга, положительная привилегированность

Хорошие (расширенные) возможности проведения отпуска

19,7

Возможность провести отпуск хотя бы раз в год вне дома, высокая оценка своих возможностей отдыха в отпуск

Возможность расширенного стилевого товарного потребления

Повышенное число товаров длительного пользования (ТДП) и присутствие в их наборе престижных и редких товаров, нехарактерных для большинства россиян

Как Вы оцениваете своё положение сегодня?

— Возможность отдыха в период отпуска: «Хорошо»

22,5 от работающих

21,6 от работающих

Имеет ли Ваша семья (то есть все проживающие совместно с Вами родственники) следующие предметы, и если имеет, то сколько им примерно лет?

Примечание к расчётам: КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ КРИТЕРИЙ: владение количеством ТДП больше 1,25 медианы по стране (в 2015 г. составила 8,75 позиций; в 2018 г. — 10 позиции).

КАЧЕТСВЕННЫЙ КРИТЕРИЙ: ТДП разбиваются на пять категорий со следующими правилами учёта:

Опыт владения (Не более года/ От 1 года до 7 лет/ Свыше 7 лет):

— Телевизор жидкокристаллический или плазменный

— Телевизор цветной обычный

— Холодильник

— Пылесос

— Стиральная машина-автомат

— Микроволновая печь, кухонный комбайн и т.п. кухонная техника

— Планшет

— Отечественный автомобиль

31,5

19,4

Таблица П1.1. Продолжение

Показатели

Вопросы

Варианты ответов

2015 г., % 2018 г., %

Особая комфортность лищных условий

Сверхнормативная обеспеченность квадратурой и по количеству комнат

1) базовый набор

ТДП (ТВ хотя бы один), холодильник, стиральная машина, пылесос, мобиль-ный-смартфон, кухонная техника). Каждый предмет берётся за единицу;

2) Компьютер и компьютерная техника (ПК и (или) ноутбук (что-то одно), планшет, оргтехника). Каждый предмет берётся за единицу;

3) «Гаджеты» (фото- и видеотехника, MP3, GPS — хотя бы одно — как один ТДП);

4) Домашняя аудио- и видеотехника (DVD, видеомагнитофон, домашний кинотеатр и проч. — хотя бы одно устройство — как один ТДП);

5) Редкие престижные товары для домашнего пользования (кондиционер, посудомоечная машина, увлажнитель воздуха и проч.). Каждый берётся за единицу.

Сколько квадратных метров общей площади (включая кухню, коридор и т. д.) приходится на каждого члена Вашей семьи?

При наличии коммунальных удобств и с учётом состава домохозяйств (д/х)

ВОПРОС-ФИЛЬТР: Имеет ли Ваше нынешнее жильё все основные коммунальные удобства (центральное отопление, водоснабжение, канализация, электричество)?

Примечание к расчётам: ЕСЛИ ОТМЕЧАЕТСЯ ТАУНХАУС или КОТТЕДЖ, ГДЕ МОЖЕТ НЕ БЫТЬ ЦЕНТРАЛЬНОЙ КОММУНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ, ТО ДАННЫЙ ФИЛЬТР НЕ ПРИМЕНЯЕТСЯ.

— Автомобиль-иномарка (в том числе собранный в России)

— Видеокамера, цифровой фотоаппарат

— Посудомоечная машина

— Компьютер, в том числе ноутбук

— Смартфон

— Мобильный телефон

— Кондиционер

— Антенна спутникового телевидения

36 кв. м и более — на домохозяйство, состоящее из одного члена, плюс 18 кв. м на каждого последующего члена домохозяйства, то есть 54 кв. м. и более — для домохозяйства из двух членов; 72 кв. м и более — для домохозяйства из трёх членов

— Да

4,3

4,6

Таблица П1.1. Окончание

Показатели

Вопросы

Варианты ответов 2015 г., % 2018 г., %

4. Особенности потребления и досуга, негативная привилегированность

Наличие пищевых деприва-

ций

Крайне негативная характеристика качества своего питания

Включение плохого питания в число основных беспокоящих проблем

Экономия на еде в целом (расходы на питание менее чем в 50% доходов домохозяйства) или на значимых для здоровья видах продуктов (мясные и рыбопродукты, фрукты)

Суженный стандарт предметного потребления

Отсутствие базового набора ТДП в домохозяйстве

Плохие

жилищные условия

Отсутствие базовых коммунальных удобств (электричество, горячая вода и канализация) в занимаемом жилье

общая площадь менее нормы (12 кв. м)** на человека, совместное проживание нескольких домохозяйств в одном жилище

(СЧИТАЮТСЯ ВСЕ ВОЗМОЖНЫЕ ВАРИАНТЫ) Как Вы оцениваете своё положение сегодня?

Приходилось ли Вам за последний год сталкиваться со следующими проблемами?

ВОПРОС О СТРУКТУРЕ РАСХОДОВ ДОМОХОЗЯЙСТВА ОТСУТСТВУЕТ

— Питаетесь «Плохо»

— Плохое питание

10,2

Вопрос про ТДП (см. выше). КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ КРИТЕРИЙ:

владение количеством ТДП менее 0,75 медианы по стране (в 2015 г. составила 5,25 позиции; в 2018 г. — 6 позиций)

18,4

12,7

Имеет ли Ваше нынеш- — Нет нее жильё все основные коммунальные удобства (центральное отопление, водоснабжение, канализация, электричество)?

Сколько квадратных метров МЕНЕЕ 12 кв. м общей площади (включая кухню, коридор и т. д.) приходится на каждого члена Вашей семьи?

16,6

17,3

Источник: Адаптировано по: [Аникин 2018Ь; Тихонова 2018Ь].

Примечания:

* Многоточием (...) обозначено наличие других закрытий в вопросе, которые не отображаются из соображений экономии места. С более подробными версиями данных вопросов можно ознакомиться при официальном обращении в Институт социологии ФНИСЦ РАН.

** На этом пороге доля оценивающих свои жилищные условия как хорошие становится больше, чем оценивающих его как плохое. Кроме того, это две трети медианы (18 кв. м) и примерно половина от средней (21 кв. м).

Приложение 2

А. Метод ЕМ

Модели с разным количеством классов Модели с разным количеством классов

В. Метод МСМС

Модели с разным количеством классов Модели с разным количеством классов Модели с разным количеством классов

I I

Примечание: Модели, посчитанные методом EM-алгоритма, сравниваются только на основе информационных критериев BIC и AIC. Для моделей, посчитанных методом MCMC, выводятся байесовские аналоги этих же информационных критериев — AICM и BICM, а также DIC. Рекомендуется выбирать то количество классов, которое соответствует минимальному значению АГС/АГСМ и ВГС/ВГСМ или максимальному значению информационного критерия DIC [White, Murphy 2014].

Рис. П2.1. Критерии качества моделей социальной структуры с разным количеством классов, посчитанных методами EM и MCMC. 2015 г.

Модели с разным количеством классов

А. Метод ЕМ

Модели с разным количеством классов Модели с разным количеством классов

10 15

20 25

Модели с разным количеством классов

5 10 15 20 25

В. Метод MCMC

15 20

Модели с разным количеством классов

-1-13 4 5 6 7

Примечание: ДМодели, посчитанные методом EM-алгоритма, сравниваются только на основе информационных критериев BIC и AIC. Для моделей, посчитанных методом MCMC, выводятся байесовские аналоги этих же информационных критериев — AICM и BICM, а также DIC. Рекомендуется выбирать то количество классов, которое соответствует минимальному значению АГС/АГСМ и ВГС/BICM или максимальному значению информационного критерия DIC [White, Murphy 2014].

Рис. П2.2. Критерии качества моделей социальной структуры с разным количеством классов,

посчитанных методом MCMC. 2018 г.

8 9

Приложение 3

Таблица П3.1

Анализ устойчивости выделения классов с помощью кросс-валидации, метод MCMC

2015 г. 2018 г.

Тестовая выборка, классы Тестовая выборка, классы

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

Полная выборка, 1 111 0 0 1 5 Полная выборка, 1 125 0 7 0 2

классы 2 0 99 2 0 0 классы 2 0 80 2 0 0

3 2 0 77 0 0 3 2 0 71 0 1

4 1 0 0 60 0 4 1 0 0 62 0

5 0 0 0 0 42 5 0 0 0 0 48

Примечание'. Таблицы сопряжённости между классами, построенными на тестовой и полной выборках. Тестовая случайная выборка: 400 респондентов. Обучающая выборка. 3600 респондентов. Полная выборка. 4000 респондентов. Номера от 1 до 5 обозначают группы (классы), которые ранжированы в порядке убывания их численности. Цифры в диагоналях таблиц обозначают количество корректно классифицированных респондентов из тестовой выборки. Цифры за пределами диагональных элементов таблиц указывают на количество респондентов, некорректно классифицированных. В целом данные таблицы говорят об очень высокой надёжности рассматриваемой классификации.

Приложение 4

Таблица П4.1

Условные обозначения, используемые в приложении 4

Экономические условия жизни Аббревиатура Ситуация на работе Аббревиатура

Наличие второго пригодного для кругло- э пп1 Отсутствие или минимизация пс пп1

годичного проживания жилья эффекта отчуждения в труде по

месту работы

Обладание любой иной жилой недвижи- э пп2 Наличие работы, являющейся пс пп2

мостью помимо основного жилья объектом желаний большинства

представителей социума (само-

оценка)

Наличие значимых форм инвестиций и э пп3 Наличие дополнительных соци- пс пп3

сбережений альных благ по месту занятости

Множественные или крупные долговые э нп1 Риски длительной безработицы пс нп1

обязательства

Наличие значительных неэластичных э нп2 Несоблюдение законодательства пс нп2

текущих расходов на работе

Нестабильность доходов э нп3 Неблагоприятные условия за- пс нп3

нятости

Человеческий потенциал Аббревиатура Потребление и досуг Аббревиатура

Доступность платного образования для взрослых и возможности инвестировать в развитие детей оз пп1 Возможность расширенного стилевого товарного потребления пд_ пп1

Возможность использовать необходимые формы заботы о здоровье оз пп2 Особая комфортность жилищных условий пд_ пп2

Наличие навыков существования в цифровой среде оз_ пп3 Хорошие возможности проведения отпуска пд_ пп3

Недоступность необходимого образования оз_ нп1 Суженный стандарт предметного потребления пд_ нп1

Недоступность требуемой медицинской помощи оз_ нп2 Плохие жилищные условия пд_ нп2

Отсутствие доступа к информационным технологиям в повседневной жизни оз_ нп3 Наличие пищевых деприваций пд_ нп3

Таблица П4.2

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Экономические условия 2015 г.

Классы э_пп1 э_пп2 э_пп3 э_нп1 э_нп2 э_нп3

«Верхний» средний класс 0,158 0,480 0,306 0,056 0,059 0,043

«Средний» средний класс 0,101 0,382 0,139 0,040 0,061 0,207

«Нижний» средний класс 0,014 0,135 0,030 0,130 0,040 0,096

Нижний класс в экономике 0,013 0,102 0,027 0,251 0,077 0,378

Нижний класс вне экономики 0,005 0,048 0,040 0,031 0,103 0,077

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности MAP измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Таблица П4.3

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Экономические условия, 2018 г.

Классы э_пп1 э_пп2 э_пп3 э_нп1 э_нп2 э_нп3

«Верхний» средний класс 0,102 0,307 0,240 | 0,046 0,015 0,053

«Средний» средний класс 0,057 0,290 0,149 0,022 0,045 0,129

«Нижний» средний класс 0,043 0,168 0,030 0,129 0,057 0,104

Нижний класс в экономике 0,027 0,096 0,013 0,239 0,047 0,330

Нижний класс вне экономики 0,003 0,122 0,037 0,066 0,106 0,047

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности MAP измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Таблица П4.4

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Ситуация на работе, 2015 г.

Классы пс пп1 пс пп2 пс пп3 пс нп1 пс нп2 пс нп3

«Верхний» средний класс 0,905 0,564 0,113 0,071 0,396 0,244

«Средний» средний класс 0,019 0,050 0,003 0,116 0,064 0,015

«Нижний» средний класс 0,657 0,251 0,069 0,087 0,372 0,254

Нижний класс в экономике 0,208 0,035 0,029 0,282 0,820 0,371

Нижний класс вне экономики 0,028 0,032 0,002 0,203 0,066 0,008

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности MAP измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Классы

Таблица П4.5

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Ситуация на работе, 2018 г.

пс_пп1 пс_пп2 пс_пп3 пс_нп1 пс_нп2 пс_нп3

«Верхний» средний класс 0,874 0,658 0,088 0,072 0,353 0,237

«Средний» средний класс 0,129 0,202 0,009 0,073 0,193 0,065

«Нижний» средний класс 0,562 0,064 0,059 0,086 0,392 0,242

Нижний класс в экономике 0,299 0,085 0,018 0,351 0,782 0,321

Нижний класс вне экономики 0,117 0,019 0,002 0,112 0,062 0,016

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности MAP измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Таблица П4.6

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Образование и здоровье, 2015 г.

Классы

оз_пп1 оз_пп2 оз_пп3 оз_нп1 оз_нп2 оз_нп3

«Верхний» средний класс 0,513 0,287 0,792 0,029 0,057 0,027

«Средний» средний класс 0,355 0,258 0,016 0,153 0,094 0,087

«Нижний» средний класс 0,327 0,244 0,493 0,243 0,091 0,093

Нижний класс в экономике 0,211 0,151 0,093 0,653 0,109 0,470

Нижний класс вне экономики 0,038 0,096 0,007 0,504 0,155 0,789

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности МАР измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Таблица П4.7

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Образование и здоровье, 2018 г.

Классы оз пп1 оз пп2 оз пп3 оз нп1 оз нп2 оз нп3

«Верхний» средний класс 0,357 0,319 0,814 0,013 0,087 0,019

«Средний» средний класс 0,263 0,240 0,125 0,132 0,056 0,146

«Нижний» средний класс 0,371 0,317 0,594 0,272 0,198 0,016

Нижний класс в экономике 0,148 0,114 0,121 0,569 0,123 0,406

Нижний класс вне экономики 0,026 0,122 0,007 0,417 0,228 0,693

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности MAP измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Таблица П4.8

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Потребление и досуг, 2015 г.

Классы пд_пп1 пд_пп2 пд_пп3 пд_нп1 пд_нп2 пд_нп3

«Верхний» средний класс |0,554 0,811 0,042 0,004 0,003 0,100

«Средний» средний класс 0,215 0,542 0,025 0,045 0,004 0,098

«Нижний» средний класс 0,194 0,366 0,027 0,038 0,046 0,162

Нижний класс в экономике 0,096 0,095 0,009 0,178 0,280 0,312

Нижний класс вне экономики 0,038 0,004 0,109 0,220 0,510 0,129

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности MAP измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Таблица П4.9

Оценки максимальных апостериорных вероятностей (MAP) для модели социальной структуры, состоящей из пяти классов. Потребление и досуг, 2018 г.

Классы пд_пп1 пд_пп2 пд_пп3 пд_нп1 пд_нп2 пд_нп3

Верхний средний класс 0,685 0,485 0,066 0,020 0,009 0,054

«Средний» средний класс 0,434 0,341 0,052 0,014 0,017 0,076

«Нижний» средний класс 0,020 0,192 0,022 0,060 0,043 0,197

Нижний класс в экономике 0,101 0,056 0,007 0,161 0,274 0,337

Нижний класс вне экономики 0,028 0,009 0,104 0,154 0,296 0,149

Примечание: Условные обозначения см. в таблице П4.1. Оценки вероятности MAP измеряются от 0 до 1 и интерпретируются в соответствии с классической трактовкой вероятности: чем ближе значение к 1, тем выше вклад рассматриваемого признака в формирование конкретного класса. В таблицах П4.2-П4.9 фоновым цветом выделены вероятности более 0,2. Чем выше вероятность связи признаков с классом, тем темнее фон. Градиент цветового выделения соответствует трём основным интервалам значений вероятности: низкая (0,2-0,449), средняя (0,450-0,749) и высокая (0,750-1).

Литература

Аникин В. А. 2018a. Занятость в посткризисной России: роль поселенческих неравенств. Вестник Института социологии. Т. 27. № 4: 44-63.

Аникин В. А. 2018b. Социальная стратификация по жизненным шансам: попытка операционализации для массовых опросов. Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 4: 39-67.

Аникин В. А. 2019. Прекаризация среднего класса в новой России: о чём говорят результаты исследования гетерогенных средних слоёв? Социологическая наука и социальная практика. 7 (4): 39-54.

Аникин В. А. 2020. Социальные классы новой России — неравные и разные. Социологические исследования. 2: 31-42.

Голенкова З. Т., Игитханян Е. Д. 1999. Социальная структура и стратификация.: Голенкова З. Т. (отв. ред.) Социальное расслоение и социальная мобильность. М.: Наука.

Горшков М. К., Петухов В. В. (отв. ред.). 2018. Двадцать пять лет социальных трансформаций в оценках и суждениях россиян: опыт социологического анализа. М.: Весь мир.

Горшков М. К., Тихонова Н. Е. (отв. ред.) 2014. Бедность и бедные в современной России. М.: Весь мир.

Горшков М. К., Тихонова Н. Е. (отв. ред.) 2016. Средний класс в современной России. Опыт многолетних исследований. М.: Весь мир.

Давыдова Н. М. 2003. Депривационный подход в оценках бедности. Социологические исследования. 6: 88-96.

Лежнина Ю. П. 2011. Низший класс в России: роль социальной политики в замедлении процесса его формирования. Журнал исследований социальной политики. 9: 455-472.

Радаев В. В., Шкаратан О. И. 1996. Социальная стратификация: учебное пособие. М.: Аспект Пресс.

Тихонова Н. Е. 2011. Низший класс в социальной структуре российского общества. Социологические исследования. 5: 24-35.

Тихонова Н. Е. 2014. Социальная структура России: теории и реальность. М.: Новый хронограф.

Тихонова Н. Е. (отв. ред.). 2018а. Модель доходной стратификации российского общества: динамика, факторы, межстрановые сравнения. М.; СПб.: Нестор-История.

Тихонова Н. Е. 2018Ь. Стратификация по жизненным шансам массовых слоёв современного российского общества. Социологические исследования. 6: 53-65.

Тихонова Н. Е. 2019. Прекариат и перспективы изменения социальной структуры российского общества. Социологические исследования. 2: 167-173.

Тихонова Н. Е. (отв. ред.) 2022. Общество неравных возможностей: социальная структура современной России. М.: Весь мир.

Тихонова Н. Е., Каравай А. В. 2017. Влияние экономического кризиса 2014-2016 годов на занятость россиян. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2: 1-17.

Тихонова Н. Е., Мареева С. В. 2009. Средний класс: теория и реальность. М.: Альфа-М.

Тощенко Ж. Т. 2018. Прекариат: от протокласса к новому классу. М.: Наука.

Черныш М. Ф. 2001. Методология классового анализа и современное российское общество. В кн.: Давыдов Ю. Н. (отв. ред.) Новое и старое в теоретической социологии. Кн. 2. М.: Изд-во Института социологии РАН; 56-66.

Шкаратан О. И., Ильин В. И. 2006. Социальная стратификация современной России и Восточной Европы: сравнительный анализ. М.: Издательский дом ВШЭ.

Шкаратан О. И., Ястребов Г. А. 2008. Российское неоэтакратическое общество и его стратификация. Социологические исследования. 11: 40-50.

Alberti G. et al. 2018. In, Against and Beyond Precarity: Work in Insecure Times. Work, Employment and Society. 32 (3): 447-457.

Algan Y., Cahuc P., Zylberberg A. 2002. Public Employment and Labour Market Performance. Economic Policy. 17 (34): 7-66.

Alkire S., Seth S. 2013. Selecting a Targeting Method to Identify BPL Households in India. Social Indicators Research. 112 (2): 417-446.

Ashford S. J., Caza B. B., Reid E. M. 2018. From Surviving to Thriving in the Gig Economy: A Research Agenda for Individuals in the New World of Work. Research in Organizational Behavior. 38: 23-41.

Beck U. 2009. World at Risk. Cambridge, MA: Polity.

Birkelund G. E., Goodman L. A., Rose D. 1996. The Latent Structure of Job Characteristics of Men and Women. American Sociological Review. 102 (1): 80-113.

Bourdieu P. 1966. Condition de classe et position de classe. Archives européennes de sociologie. 7 (2): 201223.

Bourdieu P. 1984 (1979). Distinction: A Social Critique of the Judgement of Taste. Trans. Richard Nice. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Bourdieu P. 1991. Language and Symbolic Power. Trans. Gino Raymond, Matthew Adamson. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Bourdieu P. 1998. Practical Reason: On the Theory of Action. Stanford, CA: Stanford University Press.

Bourdieu P., Wacquant L. 1992. An Invitation to Reflexive Sociology. Chicago: The University of Chicago Press.

Brülle J. et al. 2019. Changing Labour Market Risks in the Service Economy: Low Wages, Part-Time Employment and the Trend in Working Poverty Risks in Germany. Journal of European Social Policy. 29 (1): 115-129. URL: https://doi.org/10.1177/0958928718779482

Castells M. 2000. Materials for an Exploratory Theory of the Network Society. British Journal of Sociology. 51 (1): 5-24.

Chan T. W., Goldthorpe J. H. 2007. Class and Status: The Conceptual Distinction and Its Empirical Relevance. American Sociological Review. 72 (4): 512-532.

Cunha F., Heckman J. J., Schennach S. M. 2010. Estimating the Technology of Cognitive and Noncognitive Skill Formation. Econometrica. 78 (3): 883-931.

Dahrendorf R. 1959. Class and Class Conflict in Industrial Society. London: Routledge & Kegan Paul.

Dahrendorf R. 1979. Life Chances. Chicago: University of Chicago.

Dempster A. P., Laird N. M., Rubin D. B. 1977. Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological). 39 (1): 1-22.

Deursen A. J. van, Dijk J. A. van. 2014. Digital Skills: Unlocking the Information Society. Berlin; Heidelberg: Springer.

Erikson R., Goldthorpe J. H. 1992. The Constant Flux: A Study of Class Mobility in Industrial Societies. Oxford: Clarendon.

Evans G., Mills C. 1998. Identifying Class Structure: A Latent Class Analysis of the Criterion-Related and Construct Validity of the Goldthorpe Class Schema. European Sociological Review. 14 (1): 87-106.

Fana M. et al. 2020. Telework, Work Organisation and Job Quality During the COVID-19 Crisis: A Qualitative Study. JRC Technical Report. JRC Working Papers Series on Labour, Education and Technology. No. 2020/11. Seville, Spain: Joint Research Centre, European Commission.

Featherman D., Hauser R. 1978. Opportunity and Change. New York: Academic Press.

Gallie D. et al. 2014. The Quality of Work in Britain over the Economic Crisis. International Review of Sociology. 24 (2): 207-224. URL: https://doi.org/10.1080/03906701.2014.933023

Ganzeboom H., Treiman D. J. 1996. Internationally Comparable Measures of Occupational Status for the 1988 International Standard Classification of Occupations. Social Science Research. 25 (2): 201-239.

Garcia K. R. et al. 2021. Improving the Digital Skills of Older Adults in a COVID-19 Pandemic Environment. Educational Gerontology. 47 (5): 196-206.

Geman S., Geman D. 1984. Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 6: 721-741.

Gershuny J. 2003. Changing Times: Work and Leisure in Postindustrial Society. Oxford, UK: Oxford University Press.

Goldthorpe J. H. 2002. Occupational Sociology, Yes: Class Analysis, No: Comment on Grusky and Weeden's "Research Agenda". Acta Sociologica. 45 (3): 211-217.

Goldthorpe J. H. 2007. On Sociology. Vol. 2. Redwood City, CA: Stanford University Press.

Goldthorpe J. H., Llewellyn C., Payne C. 1987. Social Mobility and Class Structure in Modern Britain. 2nd ed. Oxford: Clarendon Press.

Goldthorpe J. H., McKnight A. 2006. The Economic Basis of Social Class. In: Morgan S. L., Grusky D. B., Fields G. S. (eds) Mobility and Inequality: Frontiers of Research in Sociology and Economics. Redwood City, CA: Stanford University Press; 109-137.

Grusky D. 2001. The Past, Present, and Future of Social Inequality. In: Grusky D. (ed.) Social Stratification. Class, Race, and Gender in Sociological Perspective. 2nd ed. Boulder, CO: Westview Press; 1-51.

Grusky D. B., Galescu G. 2005. Foundations of Class Analysis: A Durkheimian Perspective. In: Wright E. O. (ed.) Approaches to Class Analysis. Cambridge, MA: Cambridge University Press: 51-81.

Grusky D., S0rensen J. 1998. Can Class Analysis Be Salvaged? American Journal of Sociology. 103 (5): 11871234.

Grusky D., Weeden K. 2008. Are There Social Classes? An Empirical Test of the Sociologist's Favorite Concept. In: Conley D., Laureau A. (eds) Social Class: How Does it Work? New York: Russell Sage Foundation; 65-92.

Hauser R. M., Warren J. R. 1997. Socioeconomic Indexes for Occupations: A Review, Update, and Critique. Sociological Methodology. 27 (1): 177-298.

Heckman J. J. 2000. Policies to Foster Human Capital. Research in Economics. 54 (1): 3-56.

Heckman J. J. 2006. Skill Formation and the Economics of Investing in Disadvantaged Children. Science. 312 (5782): 1900-1902.

Inkeles A. 1966. Social Stratification and Mobility in the Soviet Society. In: Bendix R., Lipset S. (eds) Class, Status and Power. New York: The Free Press; 516-527.

Jonsson J. et al. 2009. Microclass Mobility: Social Reproduction in Four Countries. American Journal of Sociology. 114 (4): 977-1036.

Johnson S., Robertson I., Cooper C. 2018. Well-Being: Productivity and Happiness at Work. 2nd ed. Heidelberg: Springer.

Kalleberg A. L. 2011. Good Jobs, Bad Jobs: The Rise of Polarized and Precarious Employment Systems in the United States, 1970s to 2000s. New York: Russell Sage Foundation.

Kalleberg A. L. 2018. Precarious Lives: Job Insecurity and Well-Being in Rich Democracies. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Kalleberg A. L. 2021. Precarious Lives: Filling the Gaps. Contemporary Sociology. 50 (2): 114-118. URL: https://doi.org/10.1177/0094306121991073d

Kalleberg A. L., Reskin B. F., Hudson K. 2000. Bad Jobs in America: Standard and Nonstandard Employment Relations and Job Quality in the United States. American Sociological Review. 65 (2): 256-278.

Kempen E. T. van. 1994. The Dual City and the Poor: Social Polarisation, Social Segregation and Life Chances. Urban Studies. 31 (7): 995-1015.

Kerckhoff A. C. 2001. Education and Social Stratification Processes in Comparative Perspective. Sociology of Education, 74 (Extra Issue): 3-18.

Kochan T. A., Dyer L. 2020. Shaping the Future of Work: A Handbook for Building a New Social Contract. London: Routledge.

Kordonsky S. G. 2016. Socio-Economic Foundations of the Russian Post-Soviet Regime. The Resource-Based Economy and Estate-Based Social Structure of Contemporary Russia. Stuttgart: ibidem-Verlag.

Kost D., Fieseler C., Wong S. I. 2020. Boundaryless Careers in the Gig Economy: An Oxymoron? Human Resource Management Journal. 30 (1): 100-113.

LaBriola J., Schneider D. 2020. Worker Power and Class Polarization in Intra-Year Work Hour Volatility. Social Forces. 98 (3): 973-999.

Lee S. Y. T., Park M., Shin Y. 2021. Hit Harder, Recover Slower? Unequal Employment Effects of the Covid-19 Shock. NBER Working Paper Series. Working Paper. 28354. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.

Lipps O., Oesch D. 2018. The Working Class Left Behind? The Class Gap in Life Satisfaction in Germany and Switzerland over the Last Decades. European Societies. 20 (4): 549-571.

McGovern P. et al. 2007. Market, Class and Employment. Oxford: Oxford University Press.

Meyer J. W. 2014. The Evolution of Modern Stratification Systems. In: Grusky D. (ed.) Social Stratification. New York: Routledge: 1116-1125.

Mira M. C. 2021. New Model for Measuring Job Quality: Developing an European Intrinsic Job Quality Index (EIJQI). Social Indicators Research. 155 (2): 625-645. URL: https://doi.org/10.1007/s11205-021-02615-9

Pakulski J., Waters M. 1996. The Death of Class. London: SAGE.

Piketty T., Saez E., Atkinson A. B. 2011. Top Incomes in the Long Run of History. Journal of Economic Literature. 49 (1): 3-71.

Popova D., Pishniak A. 2016. Measuring Individual Material Well-Being Using Multidimensional Indices: An Application Using the Gender and Generation Survey for Russia. Social Indicators Research. 125 (3): 1-28.

Porter L. W., Steers R. M. 1973. Organizational, Work, and Personal Factors in Employee Turnover and Absenteeism. Psychological Bulletin. 80 (2): 151-176.

Robinson L. et al. 2015. Digital Inequalities and Why They Matter. Information, Communication & Society. 18 (5): 569-582.

Rodrik D., Stantcheva S. 2021. Fixing Capitalism's Good Jobs Problem. Oxford Review of Economic Policy. 37 (4): 824-837.

Rose D., Stier H. 2019. The Skill Divide in Post-Unemployment Job Quality. Social Science Research. 82: 105-112.

Roy S., Orazem P. F. 2021. Active Leisure, Passive Leisure and Health. Economics & Human Biology. 43: art. 101053.

Sá M. J. et al. 2021. Digitainability—Digital Competences Post-COVID-19 for a Sustainable Society. Sustainability. 13 (17): art. 9564.

Savage M. et al. 2013. A New Model of Social Class? Findings from the BBC's Great British Class Survey experiment. Sociology. 47 (2): 219-250.

Savage M. 2015. Social Class in the 21st Century. London: Penguin.

Seo H. 2021. 'Dual' Labour Market? Patterns of Segmentation in European Labour Markets and the Varieties of Precariousness. Transfer: European Review of Labour and Research. 27 (4): 485-503.

Scott J. 2002. Social Class and Stratification in Late Modernity. Acta Sociologica. 45 (1): 23-35.

Scott J. 2007. Power, Domination and Stratification: Towards a Conceptual Synthesis. Sociologia Problemas e Praticas. 55: 25-39.

Simon H. A. 1991. Organizations and Markets. Journal of Economic Perspectives. 5 (2): 25-44.

Staff J. et al. 2010. Uncertainty in Early Occupational Aspirations: Role Exploration or Aimlessness? Social Forces. 89 (2): 659-683.

Standing G. 2011. The Precariat: The New Dangerous Class, New York: Bloomsbury.

Stebbins R. A. 2017. Serious Leisure. London: Routledge.

Szreter S. 1984. The Genesis of the Registrar General's Social Classification of Occupations. British Journal of Sociology. 35 (4): 522-546.

Tilly C. 1996. Half a Job: Bad and Good Part-Time Jobs in a Changing Labor Market. Philadelphia, PA: Temple University Press.

Tumin M. M. 1973. Patterns of Society: Identities, Roles, Resources. Boston, MA: Little, Brown.

Vitters0 J. 2011. Recreate or Create? Leisure as an Arena for Recovery and Change. In: Biswas-Diener R. (ed.) Positive Psychology as Social Change. Dordrecht: Springer; 293-308.

Volkov V. 2000. Between Economy and the State: Private Security and Rule Enforcement in Russia. Politics & Society. 28 (4): 483-501. URL: https://doi.org/10.1177/0032329200028004003

Vrasti W. 2021. Struggling with Precarity: From 'More Jobs' to Post-Work Politics. In: Vij R., Kazi T., Wynne-Hughes E. (eds) Precarity and International Relations. International Political Economy Series. Cham: Palgrave Macmillan. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-51096-1_6

Wanous J. P. et al. 1992. The Effects of Met Expectations on Newcomer Attitudes and Behaviors: A Review and Meta-Analysis. Journal of Applied Psychology. 77 (3): 288-297. URL: https://doi.org/10.1037/0021-9010.77.3.288

Warren T., Lyonette C. 2018. Good, Bad and Very Bad Part-time Jobs for Women? Re-Examining the Importance of Occupational Class for Job Quality since the 'Great Recession' in Britain. Work, Employment and Society. 32 (4): 747-767. URL: https://doi.org/10.1177/0950017018762289

Watts G. 2020. COVID-19 and the Digital Divide in the UK. The Lancet Digital Health. 2 (8): art. e395-e396.

Weber M. 1978. Economy and Society (eds G. Roth, C. Wittich). Berkeley: University of California Press.

Weber M. 1994. Class, Status, Party. Social Stratification: Class, Race, and Gender in Sociological Perspective (ed. D. B. Grusky). Boulder; San Francisco; Oxford: Westview Press.

Weeden K., Grusky D. 2005. The Case for a New Class Map. American Journal of Sociology. 111 (1): 141212.

White A., Murphy T. B. 2014. BayesLCA: An R Package for Bayesian Latent Class Analysis. Journal of Statistical Software. 61 (13): 1-28.

Williamson O. E. 1996. The Mechanisms of Governance. Oxford, UK: Oxford University Press.

Wood A. J. et al. 2019. Good Gig, Bad Gig: Autonomy and Algorithmic Control in the Global Gig Economy. Work, Employment and Society. 33 (1): 56-75.

Wright E. 1989. Rethinking Once Again the Concept of Class Structure. In: Wright E. (ed.) The Debate on Classes. New York: Verso; 269-348.

Wright E. 1997. Class Counts: Comparative Studies in Class Analysis. Cambridge: Cambridge University Press.

Yoon Y., Chung H. 2016. New Forms of Dualization? Labour Market Segmentation Patterns in the UK from the Late 90s until the Post-Crisis in the Late 2000s. Social Indicators Research. 128 (2): 609-631.

Zweig F. 1961. The Worker in an Affluent Society: Family Life and Industry. New York: Free Press of Glencoe.

Vasiliy A. Anikin

Social Structure in new Russia: Evidence from Bayesian Latent Class Analysis

Abstract

The study presents the results of the multidimensional approach to the social stratification of contemporary Russian society. The proposed model employs the Weberian concept of life chances which has been operationalized on the map of 24 binary items measuring the positive and negative privileges of individuals and their households in four major domains of life, economic stability and security, industrial relations, human development, and economic consumption and leisure. Drawing from the Monitoring data conducted by the Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences in 2015 and 2019, we proposed the posterior model of vertically integrated five socioeconomic classes. These are as follows (2015 and 2018): disadvantaged (lower) non-economic class (23 and 21,8%, correspondingly), disadvantaged (lower) economic class (19,4% and 17,3%), two semi-privileged classes—lower middle class (29,4% u 34,1%) and true middle class (15,8% u 13,4%)—and advantaged (upper middle) class (12,4% and 13,4%). The obtained results reassess the popular view that there are no big classes in industrially advanced societies and highlight the importance of the noneconomic forces of multidimensional stratification of the Russian society in the posttransition era. The results also showed that the disadvantaged economic class demonstrates the highest degree of protest voting. The upper middle class turned out to be the most politically loyal, which saliently contradicts the prevailing stereotypes about the patterns of the political behavior of citizens in the new Russia.

Keywords: classes; posterior class analysis; social inequality; life chances; privileged classes; political behavior.

Acknowledgements

The paper was funded by the Russian Science Foundation No. 17-78-20125. The author is also grateful to N. Ye. Tikhonova, M. F. Chernysh, Yu. V. Latov, and participants of the Yadov Seminar of the Institute of Sociology of the Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences, as well as anonymous reviewers for their invaluable contribution at the stage of preparation and discussion of this text.

References

Alberti G., Bessa I., Hardy K., Trappmann V., Umney C. (2018) In, Against and Beyond Precarity: Work in Insecure Times. Work, Employment and Society, vol. 32, no 3, pp. 447-457.

Algan Y., Cahuc P., Zylberberg A. (2002) Public Employment and Labour Market Performance. Economic Policy, vol. 17, no 34, pp. 7-66.

Alkire S., Seth S. (2013) Selecting a Targeting Method to Identify BPL Households in India. Social Indicators Research, vol. 112, no 2, pp. 417-446.

Anikin V. A. (2018a) Zanyatost' v postkrizisnoy Rossii: rol' poselencheskikh neravenstv [Employment in Post-Crisis Russia: The Role of Settlement Inequalities]. Bulletin of the Institute of Sociology = Vestnik instituta sotziologii, vol. 9, no 4, pp. 44-63 (in Russian).

ANIKIN, Vasiliy — PhD, Associate professor, Senior research fellow. National Research University Higher School of Economics (NRU HSE). Address: 20 Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation.

Email: vanikin@hse.ru

Anikin V. A. (2018b) Sotsial'naya stratifikatsiya po zhiznennym shansam: popytka operatsionalizatsii dlya massovykh oprosov [Social Stratification Based on Life Chances: Operationalization for Mass Surveys]. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes Journal (Public Opinion Monitoring) = Monitoring Obshchestvennogo Mneniya: Ekonomicheskie i Sotsial'nye Peremeny, no 4, pp. 39-67 (in Russian).

Anikin V. A. (2019) Prekarizatsiya srednego klassa v novoy Rossii: o chom govoryat rezul'taty issledovaniya geterogennykh srednikh sloyov? [Precarization of the Middle Class of the New Russia: What are the Results of a Study of Heterogeneous Middle Strata?]. Sociological Science and Social Practice = Socio-logicheskaja nauka i social'najapraktika, no 4, pp. 39-54 (in Russian).

Anikin V. A. (2020) Sotsial'nyye klassy novoy Rossii — neravnyye i raznyye [Social Classes of the New Russia: Unequal and Different]. Sociological Studies = Sotsiologicheskie issledovaniya, no 2, pp. 31-42 (in Russian).

Ashford S. J., Caza B. B., Reid E. M. (2018) From Surviving to Thriving in the Gig Economy: A Research Agenda for Individuals in the New World of Work. Research in Organizational Behavior, vol. 38, pp. 2341.

Beck U. (2009) World at Risk, Cambridge, MA: Polity.

Birkelund G. E., Goodman L. A., Rose D (1996) The Latent Structure of Job Characteristics of Men and Women. American Sociological Review, vol. 102, no 1, pp. 80-113.

Bourdieu P. (1966). Condition de classe et position de classe. Archives européennes de sociologie, vol. 7, no 2, pp. 201-223 (in French).

Bourdieu P. (1984 [1979]). Distinction: A Social Critique of the Judgement of Taste (Trans. R. Nice), Cambridge, MA: Harvard University Press.

Bourdieu P. (1991) Language and Symbolic Power (Trans. G. Raymond, M. Adamson), Cambridge, MA: Harvard University Press.

Bourdieu P. (1998 [1994]) Practical Reason: On the Theory of Action, Stanford, CA: Stanford University Press.

Bourdieu P., Wacquant L. (1992) An Invitation to Reflexive Sociology, Chicago: The University of Chicago Press.

Brülle J., Gangl M., Levanon A., Saburov E. (2019) Changing Labour Market Risks in the Service Economy: Low Wages, Part-Time Employment and the Trend in Working Poverty Risks in Germany. Journal of European Social Policy, vol. 29, no 1, pp. 115-129.

Castells M. (2000) Materials for an Exploratory Theory of the Network Society. British Journal of Sociology, vol. 51, no 1, pp. 5-24.

Chan T. W., Goldthorpe J. H. (2007) Class and Status: The Conceptual Distinction and Its Empirical Relevance. American Sociological Review, vol. 72, no 4, pp. 512-532.

Chernysh M. F. (2001) Metodologiya klassovogo analiza i sovremennoye rossiyskoye obshchestvo [Methodology of Class Analysis and Modern Russian Society]. Novoye i staroye v teoreticheskoy sotsiologii [New and Old in Theoretical Sociology] (ed. Yu. N. Davydov), Book 2, Moscow: Publishing House of the Institute of Sociology of the Russian Academy of Sciences, pp. 56-66 (in Russian).

Cunha F., Heckman J. J., Schennach S. M. (2010) Estimating the Technology of Cognitive and Noncognitive Skill Formation. Econometrica, vol. 78, no 3, pp. 883-931.

Dahrendorf R. (1959) Class and Class Conflict in Industrial Society, London: Routledge & Kegan Paul.

Dahrendorf R. (1979) Life Chances, Chicago: University of Chicago.

Davydova N. M. (2003) Deprivatsionnyy podkhod v otsenkakh bednosti [Deprivation Approach in Poverty Assessments]. Sociological Studies = Sotsiologicheskie issledovaniya, no 6, pp. 88-96 (in Russian).

Dempster A. P., Laird N. M., Rubin D. B. (1977) Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), vol. 39, no 1, pp. 1-22.

Deursen A. J. van, Dijk J. A. van. (2014) Digital Skills: Unlocking the Information Society, Berlin; Heidelberg: Springer.

Erikson R., Goldthorpe J. H. (1992) The Constant Flux: A Study of Class Mobility in Industrial Societies, Oxford: Clarendon.

Evans G., Mills C. (1998) Identifying Class Structure: A Latent Class Analysis of the Criterion-Related and Construct Validity of the Goldthorpe Class Schema. European Sociological Review, vol. 14, no 1, pp. 87106.

Fana M., Milasi S., Napierala J., Fernandez-Macias E., Vázquez I. G. (2020) Telework, Work Organisation and Job Quality during the COVID-19 Crisis: A Qualitative Study. JRC Technical Report. JRC Working Papers Series on Labour, Education and Technology, no 2020/11, Seville, Spain: Joint Research Centre, European Commission.

Featherman D., Hauser R. (1978) Opportunity and Change, New York: Academic Press.

Gallie D., Felstead A., Green F., Inanc H. (2014). The Quality of Work in Britain over the Economic Crisis. International Review of Sociology, vol. 24, no 2, pp. 207-224. Available at: https://doi.org/10.1080/0390 6701.2014.933023.

Ganzeboom H., Treiman D. J. (1996) Internationally Comparable Measures of Occupational Status for the 1988 International Standard Classification of Occupations. Social Science Research, vol. 25, no 3, pp. 201-239.

Garcia K. R., Rodrigues L., Pereira L., Busse G., Irbe M., Almada M., Christensen C., Midäo L., Dias I., Heery D., Hardy R., Quatra B., Poulain M., Bertram M., Karnikowski M., Costa E. (2021) Improving the Digital Skills of Older Adults in a COVID-19 Pandemic Environment. Educational Gerontology, vol. 47, no 5, pp. 196-206.

Geman S., Geman D. (1984) Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, no 6, pp. 721-741.

Gershuny J. (2003) Changing times: Work and Leisure In Postindustrial Society, Oxford, UK: Oxford University Press.

Goldthorpe J. H. (2002) Occupational Sociology, Yes: Class Analysis, No: Comment on Grusky and Weeden's "Research Agenda". Acta Sociologica, vol. 45, no 3, pp. 211-217.

Goldthorpe J. H. (2007) On Sociology, vol. 2, Redwood City, CA: Stanford University Press.

Goldthorpe J. H., Llewellyn C., Payne C. (1987) Social Mobility and Class Structure in Modern Britain. 2nd ed., Oxford: Clarendon Press.

Goldthorpe J. H., McKnight A. (2006) The Economic Basis of Social Class. Mobility and Inequality: Frontiers of Research in Sociology and Economics (eds. S. L. Morgan, D. B. Grusky, G. S. Fields), Redwood City, CA: Stanford University Press, pp. 109-137.

Golenkova Z. T., Igitkhanyan E. D. (1999) Sotsial'naya struktura i stratifikatsiya [Social Structure and Stratification]. Social Stratification and Social Mobility (ed. Z. T. Golenkova), Moscow: Nauka, (in Russian).

Gorshkov M. K., Petukhov V. V. (eds) (2018) Dvadtsat Pyat Let Rossiiskikh Transformatsii: Opyt Sotsio-logicheskogo Analyza [Twenty-Five Years of Russian Transformations: Experience of Sociological Analysis], Moscow: Ves' Mir (in Russian).

Gorshkov M. K., Tikhonova N. Ye. (eds) (2014) Bednost'i bednyye v sovremennoy Rossii [Poverty and the Poor in Modern Russia], Moscow: Ves' Mir (in Russian).

Gorshkov M. K., Tikhonova N. Ye. (eds) (2016) Sredniy klass v sovremennoy Rossii. Opyt mnogoletnikh issle-dovaniy [Middle Class in Modern Russia. Experience of Many Years of Research], Moscow: Ves' Mir, (in Russian).

Grusky D. (2001) The Past, Present, and Future of Social Inequality. Social Stratification. Class, Race, and Gender in Sociological Perspective (ed. D. Grusky). 2nd ed., Boulder CO: Westview Press, pp. 1-51.

Grusky D., Galescu G. (2005) Foundations of Class Analysis: A Durkheimian Perspective. (ed.) Approaches to Class Analysis (ed. E. O. Wright), Cambridge: Cambridge University Press, pp. 51-81.

Grusky D., S0rensen J. (1998) Can Class Analysis Be Salvaged? American Journal of Sociology, vol. 103, no 5, pp. 1187-1234.

Grusky D., Weeden K. (2008) Are There Social Classes? An Empirical Test of the Sociologist's Favorite Concept. Social Class: How Does it Work? (ed. D. Conley, A. Laureau), New York: Russell Sage Foundation, pp. 65-92.

Hauser R. M., Warren J. R. (1997) Socioeconomic Indexes for Occupations: A Review, Update, and Critique. Sociological Methodology, vol. 27, no 1, pp. 177-298.

Heckman J. J. (2000) Policies to Foster Human Capital. Research in Economics, vol. 54, no 1, pp. 3-56.

Heckman J. J. (2006) Skill Formation and the Economics of Investing in Disadvantaged Children. Science, no 312 (5782), pp. 1900-1902.

Inkeles A. (1966) Social Stratification and Mobility in the Soviet Society. Class, Status and Power (eds R. Ben-dix, S. Lipset), New York: The Free Press, pp. 516-527.

Johnson S., Robertson I., Cooper C. (2018) Well-Being: Productivity and Happiness at Work. 2nd ed., Heidelberg: Springer.

Jonsson J., Grusky D., Di Carlo M., Pollak R., Brinton M. (2009) Microclass Mobility: Social Reproduction in Four Countries. American Journal of Sociology, vol. 114, no 4, pp. 977-1036.

Kalleberg A. L. (2011) Good Jobs, Bad Jobs: The Rise of Polarized and Precarious Employment Systems in the United States, 1970s to 2000s, New York: Russell Sage Foundation.

Kalleberg A. L. (2018) Precarious Lives: Job Insecurity and Well-Being in Rich Democracies, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Kalleberg A. L. (2021) Precarious Lives: Filling the Gaps. Contemporary Sociology, vol. 50, no 2, pp. 114118. Available at: https://doi.org/10.1177/0094306121991073d.

Kalleberg A. L., Reskin B. F., Hudson K. (2000) Bad Jobs in America: Standard and Nonstandard Employment Relations and Job Quality in the United States. American Sociological Review, vol. 65, no 2, pp. 256-278.

Kempen E. T. van. (1994) The Dual City and the Poor: Social Polarisation, Social Segregation and Life Chances. Urban Studies, vol. 31, no 7, pp. 995-1015.

Kerckhoff A. C. (2001) Education and Social Stratification Processes in Comparative Perspective. Sociology of Education, vol. 74, Extra Issue, pp. 3-18.

Kochan T. A., Dyer L. (2020) Shaping the Future of Work: A Handbook for Building a New Social Contract, London Routledge.

Kordonsky S. G. (2016) Socio-Economic Foundations of the Russian Post-Soviet Regime. The Resource-Based Economy and Estate-Based Social Structure of Contemporary Russia, Stuttgart: ibidem-Verlag.

Kost D., Fieseler C., Wong S. I. (2020) Boundaryless Careers in the Gig Economy: An Oxymoron? Human Resource Management Journal, vol. 30, no 1, pp. 100-113.

LaBriola J., Schneider D. (2020) Worker Power and Class Polarization in Intra-Year Work Hour Volatility. Social Forces, vol. 98, no 3, pp. 973-999.

Lee S. Y. T., Park M., Shin Y. (2021) Hit Harder, Recover Slower? Unequal Employment Effects of the Co-vid-19 Shock. NBER Working Paper Series. Working Paper, no 28354, Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.

Lezhnina Yu. P. (2011) Nizshiy klass v Rossii: rol' sotsial'noy politiki v zamedlenii protsessa yego formi-rovaniya [The Lower Class in Russia: The Role of Social Policy in Slowing Down the Process of Its Formation]. The Journal of Social Policy Studies = Zhurnal Issledovanii Sotsial'noi Politiki, vol. 9, no 4, pp. 455-472 (in Russian).

Lipps O., Oesch D. (2018) The Working Class Left Behind? The Class Gap in Life Satisfaction in Germany and Switzerland over the Last Decades. European Societies, vol. 20, no 4, pp. 549-571.

McGovern P., Hill S., Mills C., White M. (2007) Market, Class and Employment, Oxford: Oxford University Press.

Meyer J. W. (2014) The Evolution of Modern Stratification Systems. Social Stratification (ed. D. Grusky), New York: Routledge, pp. 1116-1125.

Mira M. C. (2021) New Model for Measuring Job Quality: Developing an European Intrinsic Job Quality Index (EIJQI). Social Indicators Research, vol. 155, no 2, pp. 625-645. Available at: https://doi.org/10.1007/ s11205-021-02615-9.

Pakulski J., Waters M. (1996) The Death of Class, London: SAGE.

Piketty T., Saez E., Atkinson A. B. (2011) Top Incomes in the Long Run of History. Journal of Economic Literature, vol. 49, no 1, pp. 3-71.

Popova D., Pishniak A. (2016) Measuring Individual Material Well-Being Using Multidimensional Indices: An Application Using the Gender and Generation Survey for Russia. Social Indicators Research, vol. 125, no 3, pp. 1-28.

Porter L. W, Steers R. M. (1973) Organizational, Work, and Personal Factors in Employee Turnover and Absenteeism. Psychological Bulletin, vol. 80, no 2, pp. 151-176.

Radaev V. V., Shkaratan O. I. (1996) Sotsial'naya stratifikatsiya: Uchebnoye Posobiye [Social Stratification: Handbook], Moscow: Aspect Press (in Russian).

Robinson L., Cotton S. R., Ono H., Quan-Haase A., Mesch G., Chen W., Schultz J., Hale T., Stern M. J. (2015) Digital Inequalities and Why They Matter. Information, Communication & Society, vol. 18, no 5, pp.569-582.

Rodrik D., Stantcheva S. (2021) Fixing Capitalism's Good Jobs Problem. Oxford Review of Economic Policy, vol. 37, no 4, pp. 824-837.

Rose D., Stier H. (2019) The Skill Divide in Post-Unemployment Job Quality. Social Science Research, vol. 82, pp. 105-112.

Roy S., Orazem P. F. (2021) Active Leisure, Passive Leisure and Health. Economics & Human Biology, vol. 43, art. 101053.

Sa M. J., Santos A. I., Serpa S., Miguel Ferreira C. (2021) Digitainability—Digital Competences Post-COV-ID-19 for a Sustainable Society. Sustainability, vol. 13, no 17: art. 9564.

Savage M. (2015) Social Class in the 21st Century, London: Penguin.

Savage M., Devine F., Cunningham N., Taylor M., Li Y., Hjellbrekke J., Miles A. (2013) A New Model of Social Class? Findings from the BBC's Great British Class Survey Experiment. Sociology, vol. 47, no. 2, pp. 219-250.

Scott J. (2002) Social Class and Stratification in Late Modernity. Acta Sociologica, vol. 45, no 1, pp. 23-35.

Scott J. (2007) Power, Domination and Stratification: Towards a Conceptual Synthesis. Sociologia Problemas e Prâticas, vol. 55, pp. 25-39.

Seo H. (2021) 'Dual' Labour Market? Patterns of Segmentation in European Labour Markets and the Varieties of Precariousness. Transfer: European Review of Labour and Research, vol. 27, no 4, pp. 485-503.

Shkaratan O. I., Ilyin V. I. (2006) Social Stratification of Contemporary Russia and Eastern Europe: A Comparative Analysis, Moscow: HSE Publishing House (in Russian).

Shkaratan O. I., Yastrebov G. A. (2008) Rossiyskoye neoetakraticheskoye obshchestvo i yego stratiphikatsiya [Russian Neo-Etacratic Society and Its Stratification]. Sociological Studies = Sotsiologicheskie issledo-vaniya, no 11, pp. 40-50 (in Russian).

Simon H. A. (1991) Organizations and Markets. Journal of Economic Perspectives, vol. 5, no 2, pp. 25-44.

Staff J., Harris A., Sabates R., Briddell L. (2010) Uncertainty in Early Occupational Aspirations: Role Exploration or Aimlessness? Social Forces, vol. 89, no 2, pp. 659-683.

Standing G. (2011) The Precariat: The New Dangerous Class, New York: Bloomsbury.

Stebbins R. A. (2017) Serious Leisure, London: Routledge

Szreter S. (1984) The Genesis of the Registrar General's Social Classification of Occupations. British Journal of Sociology, vol. 35, no 4, pp. 522-46.

Tikhonova N. Ye., Mareeva S. V. (2009) Sredniyklass: teoriyaireal'nost'[Middle Class: Theory and Reality], Moscow: Alfa-M (in Russian).

Tikhonova N. Ye. (2011) Nizshiy klass v sotsial'noy svobode rossiyskogo obshchestva [The Lower Class in the Social Structure of Russian Society]. Sociological Studies = Sotsiologicheskie issledovaniya, no 5, pp. 24-35 (in Russian).

Tikhonova N. Ye. (2014) Sotsial'nayastrukturaRossii: teorii ireal'nost'[Social Structure of Russia: Theories and Reality], Moscow: New Chronograph (in Russian).

Tikhonova N. Ye. (2018b) Stratiphikatsiya po zhiznennym shansam massovykh sloyev sovremennogo rossiyskogo obshchestva [Stratification by Life Chances of Mass Strata in Modern Russian Society]. Sociological Studies = Sotsiologicheskie issledovaniya, no 6, pp. 53-65 (in Russian).

Tikhonova N. Ye. (2019) Precariat and Prospects for Changes in Russian Society Social Structure. Sociological Studies = Sotsiologicheskie issledovaniya, no 2, pp. 167-173 (in RussiaT).

Tikhonova N. Ye. (ed.) (2018a) Model'dokhodnoy stratiphikatsii rossiyskogo obshchestva: dinamika, phak-tory, mezhstranovyye sravneniya [Model of Income Stratification of the Russian Society: Dynamics, Factors, Cross-Country Comparisons], Moscow; St. Petersburg: Nestor-History (in Russian).

Tikhonova N. Ye. (ed.) (2022) Obshchestvo neravnykh vozmozhnostey: sotsial'naya struktura sovremennoy Rossii [A Society of Unequal Opportunities: The Social Structure of Modern Russia], Moscow: Ves' Mir (in Russian).

Tikhonova N. Ye., Karavay A. V. (2017) Vliyaniye ekonomicheskogo krizisa 2014-2016 godov na zanyatost' rossiyan [The Impact of the 2014-2016 Economic Crisis on the Employment of Russian]. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes Journal (Public Opinion Monitoring) = Monitoring Ob-shchestvennogo Mneniya: Ekonomicheskie i Sotsial'nye Peremeny, no 2, pp. 1-17 (in Russian).

Tilly C. (1996) Half a Job: Bad and Good Part-Time Jobs in a Changing Labor Market, Philadelphia, PA: Temple University Press.

Toshchenko Zh. T. (2018) Prekariat: ot protoklassa k novomu klassu [Precariat: from Protoclass to a New Class], Moscow: Nauka (in Russian).

Tumin M. M. (1973) Patterns of Society: Identities, Roles, Resources, Boston, MA: Little, Brown.

Vitters0 J. (2011) Recreate or Create? Leisure as an Arena for Recovery and Change. Positive Psychology as Social Change (ed. R. Biswas-Diener), Dordrecht: Springer, pp. 293-308.

Volkov V. (2000) Between Economy and the State: Private Security and Rule Enforcement in Russia. Politics & Society, vol. 28, no 4, pp. 483-501. Available at: https://doi.org/10.1177/0032329200028004003.

Vrasti W. (2021) Struggling with Precarity: From 'More Jobs' to Post-work Politics. Precarity and International Relations (eds. R. Vij, T. Kazi, E. Wynne-Hughes). International Political Economy Series, Cham: Palgrave Macmillan. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-51096-1_6.

Wanous J. P., Poland T. D., Premack S. L., Davis K. S. (1992) The Effects of Met Expectations on Newcomer Attitudes and Behaviors: A Review and Meta-Analysis. Journal of Applied Psychology, vol. 77, no 3, pp. 288-297. Available at: https://doi.org/10.1037/0021-9010.77.3.288.

Warren T., Lyonette C. (2018) Good, Bad and Very Bad Part-Time Jobs for Women? Re-Examining the Importance of Occupational Class for Job Quality since the 'Great Recession' in Britain. Work, Employment and Society, vol. 32, no 4, pp. 747-767. Available at: https://doi.org/10.1177/0950017018762289.

Watts G. (2020) COVID-19 and the Digital Divide in the UK. The Lancet Digital Health, vol. 2, no 8: art. e395-e396.

Weber M. (1978) Economy and Society (eds G. Roth, C. Wittich), Berkeley: University of California Press.

Weber M. (1994) Class, Status, Party. Social Stratification: Class, Race, and Gender in Sociological Perspective (ed. D. B. Grusky), Boulder; San Francisco; Oxford: Westview Press.

Weeden K., Grusky D. (2005) The Case for a New Class Map. American Journal of Sociology, vol. 111, no 1, pp. 141-212.

White A., Murphy T. B. (2014) BayesLCA: An R Package for Bayesian Latent Class Analysis. Journal of Statistical Software, vol. 61, no 13, pp. 1-28.

Williamson O. E. (1996) The Mechanisms of Governance, Oxford, UK: Oxford University Press.

Wood A. J., Graham M., Lehdonvirta V., Hjorth I. (2019) Good Gig, Bad Gig: Autonomy and Algorithmic Control in the Global Gig Economy. Work, Employment and Society, vol. 33, no 1, pp. 56-75.

Wright E. (1989) Rethinking Once Again the Concept of Class Structure. The Debate on Classes (ed. E. O. Wright), New York: Verso, pp. 269-348.

Wright E. (1997) Class Counts: Comparative Studies in Class Analysis, Cambridge: Cambridge University Press.

Yoon Y., Chung H. (2016) New Forms of Dualization? Labour Market Segmentation Patterns in the UK from the Late 90s until the Post-Crisis in the Late 2000s. Social Indicators Research, vol. 128, no 2, pp. 609-631.

Zweig F. (1961) The Worker in an Affluent Society: Family Life and Industry, New York: Free Press of Glen-coe.

Received: October 20, 2022

Citation: Anikin V. (2022) Sotsial'naya struktura novoy Rossii: opyt primeneniya aposteriornogo podkhoda [Social Structure in new Russia: Evidence from Bayesian Latent Class Analysis]. Journal of Economic Sociology = Ekonomicheskaya sotsiologiya, vol. 23, no 3, pp. 42-91. doi: 10.17323/1726-3247-2022-3-42-91 (in Russian).