CC BY-NC-ND
184
НОВЫЕ ТЕКСТЫ
-
М. М. Соколов, Н. А. Соколова
Среды, а не классы: паттерны горизонтальной стратификации в современной городской России1
СОКОЛОВ Михаил Михайлович —
кандидат социологических наук, профессор Европейского университета в Санкт-Петербурге. Адрес: 191187, Россия, Санкт-Петербург, ул. Гагаринская, 6/1а.
Email: msokolov@ eu.spb.ru
В статье предпринята попытка создания на российском материале категориальной и интерактивной стратификационной схемы. Используя данные о дружеских связях 3200 петербуржцев, мы построили сеть связей между занятиями, которую затем поделили на шесть кластеров с помощью Лувенского алгоритма обнаружения сообществ. Полученная группировка сортирует занятия на представляющие квалифицированный физический, неквалифицированный нефизический и квалифицированный нефизический труд. Однако, в отличие от схемы Голдторпа, предусматривающей сходные различения, наша группировка вводит, помимо горизонтальных делений между стратами, вертикальные деления между сегментами специалистов, занятых квалифицированным нефизическим трудом (педагогические и (или) артистические специальности, офисные работники и т. д.). Мы показываем, что границам между подобными сегментами свойственно воспроизводиться в следующих поколениях даже в отсутствие значимого экономического неравенства. Мы также показываем, что этим сегментам соответствуют различия в стилях жизни и потреблении (например, участие в высокой культуре). Мы интерпретируем эти сегменты как среды, существующие в изолированных институциональными барьерами социальных секторах. Среды, а не классы являются основными составляющими социальной структуры, определённой через интерактивную близость или стили жизни.
Ключевые слова: социальная структура в России; социальная стратификация; стратификационные шкалы; социально-сетевой анализ; профессии; алгоритмы обнаружения сообществ; горизонтальная стратификация.
В этой статье мы ставим перед собой две задачи. Во-первых, экспериментируем с новым, насколько нам известно, подходом к созданию карты социальной структуры. Во-вторых, утверждаем, что полученные нами результаты проливают свет на некоторые важные особенности социальной стратификации в России, вызывающие сомнения в возможности применения к российскому материалу многих имеющих широкое хождение сегодня классовых схем. Мы начнём с описания нашего подхода, а затем перейдём к обсуждению теоретических импликаций наших эмпирических результатов.
1 Авторы благодарны Юлии и Павлу Степанцовым (компания Synopsis), организовавшим проведение опроса, а также Эдуарду Понарину и другим участникам обсуждения черновика этой статьи 5 декабря 2019 г. на конференции «Тревожное общество» Санкт-Петербургской ассоциации социологов.
СОКОЛОВА Надежда Александровна —
младший научный сотрудник Центра институционального анализа науки и образования Европейского университета в Санкт-Петербурге; аспирантка НИУ ВШЭ. Адрес: 191187, Россия, Санкт-Петербург, ул. Гагаринская, 6/1а.
Email: nsokolova@ eu.spb.ru
Категориально-интерактивный подход к построению стратификационных схем
Существующие подходы к описанию социальной структуры можно поделить на категориальные и градуальные. Категориальные подходы предполагают, что эта структура может быть описана как набор дискретных групп; градуальные — что она должна отображаться как одно или несколько измерений, образующих социальное пространство, в котором существуют градации близости или удалённости [Wright et al. 1982; Ganzeboom, De Graaf, Treiman 1992; Weeden, Grusky 2005; 2012]2. Ещё один параметр для их классификации — принимают ли они за меру сходства позиций наличие связи между теми, кто их занимает (интерактивные подходы), или совпадение их атрибутов (атрибутивные подходы). Использование связи основано на предположении, что формы устойчивых взаимоотношений между индивидами (дружба, брак) предполагают равенство статуса и более широко структурную близость [Bihagen, Lambert 2018]. Источником всех интерактивных шкал можно считать классические исследования Ллойда Уорнера, который на основании ассоциаций между индивидами строил карту классовой системы локального сообщества ещё в 1930-х гг.
Два измерения, которые мы выделили, создают таблицу два на два, в ячейках которой находятся (1) категориальный подход, основанный на сходстве атрибутов (например, схемы Голдторпа и Райта); (2) градуальный подход, основанный на сходстве атрибутов (шкала Треймана и Международный индекс социального статуса — International Socio-Economic Index, ISEI) и (3) градуальный подход, основанный на связях (Кембриджская шкала социальной интеракции и стратификации — Cambridge Social Interaction and Classification Scale). Логически возможно заполнение и четвёртой ячейки, в которой будет располагаться категориальный подход, основанный на связях, однако, насколько нам известно, никто до сих пор не пытался этого сделать. В этой статье мы предложим способ заполнить её.
Наравне с градуальностью и интерактивностью третьим измерением в классификации стратификационных схем могли бы стать основания, на которых индивид причисляется к тому или иному классу. Этим основанием может быть обладание какими-то ресурсами (например, образованием), элементы стиля жизни (как в одной из первых классовых схем, разработанных Чарльзом Бутом, в которой фигурируют «держащие прислугу классы») или заня-
2 Выборы между этими подходами связаны с тем, лежали ли в основе стратификационной схемы теоретические соображения или сугубо эмпирические наблюдения — категориальные подходы обычно возникают дедуктивным путём, градуальные — индуктивным [Wright at al. 1982]. Кроме того, выбор подхода предполагает выбор метода статистического анализа: категориальные подходы обычно опираются на кластерный анализ, градуальные — на факторный или многомерное шкалирование. Наконец, у них, предположительно есть политические импликации, из-за которых «стратификация» — под ней понимались градуальные подходы — была под политическим подозрением в СССР.
тие3. Фактически большинство перечисленных выше схем классифицируют индивидов именно на основании их занятий4. При понятных недостатках этого подхода (внутри занятий существует значительная гетерогенность, особенно очевидная в российском случае, в котором детский врач в сельской поликлинике и косметолог в московской частной клинике во всех смыслах являются представителями разных миров) в его пользу можно сказать следующее: (а) профессиональная жизнь является основным источником доходов, локусом политических интересов и источников социальных связей для подавляющего большинства индивидов в современных обществах; (b) не составляет большого труда собрать информацию о занятиях самого индивида и тех, с кем этот индивид связан (друзья, супруги, родители). Эта информация, в отличие, например, от информации о доходах, редко скрывается, и соответствующие воспоминания обладают достаточной отчётливостью [Erikson, Goldthorpe 2010].
Таким образом, нашу четырёхчастную кросс-классификацию можно превратить в восьмичастную (см. таблицу 1).
Таблица 1
Классификация основных подходов к построению стратификационных схем*
Градуальные Категориальные
Атрибутивные Интерактивные Атрибутивные Интерактивные
Профессиональные ISEI, Трейман CamSIS Голдторп Наш подход
Иные атрибуты Бурдьё Уорнер Райт —
* В столбцах таблицы указаны фамилии авторов подходов или названия разработанных ими шкал.
В этом исследовании мы буквально следовали традиции Ллойда Уорнера и Эдварда Лауманна [Warner 1963; Laumann, Guttman 1966], предполагая, что наличие и отсутствие дружеских связей между представителями разных профессиональных групп свидетельствует о социальной дистанции между ними, однако вместо попытки создать на основании близости градуальные шкалы статуса мы использовали алгоритмы кластеризации, делящие контактирующие занятия на дискретные группы.
Данные
Мы использовали данные двух опросов (3200 респондентов с квотами по полу, возрасту и образованию5), проведённых по мобильным телефонам в Санкт-Петербурге в июне 2019 г. Некоторые вопросы задавались всем респондентам, другие — одной из двух подвыборок по 1600 человек. Для составления профессиональной шкалы нам нужно было получить информацию о занятости респондентов и трёх их ближайших друзей. С этой целью мы использовали следующие вопросы: «Расскажите в нескольких словах, кем Вы работаете в настоящее время. Если работаете в нескольких местах, отвечайте про ту занятость, которую считаете основной»6; «Я попрошу сейчас подумать о трёх близких Вам людях, но не
3 В этом тексте понятия «занятие» и «профессия» будут использоваться как взаимозаменяемые. Также мы не проводим различий между «классовой» и «статусной» иерархиями.
4 Теоретически интерактивную шкалу можно построить, используя как узлы и отдельных индивидов, однако, по понятным причинам на данный момент эта техника неприменима за пределами локального (или, скажем, профессионального) сравнительного небольшого по размерам сообщества.
5 Авторы благодарят компанию Synopsis, проводившую опрос. Благодаря квотам, выборка репрезентировала генеральную совокупность — население Петербурга старше 18 лет — по полу (44,5% мужчин, 54,5% женщин при 44,6 и 55,4%, согласно микропереписи 2015 г.) и возрасту. Однако, несмотря на квотирование, доля лиц с высшим образованием, возможно, оказалась несколько превышенной (50,7% с высшим образованием при 44,5%, согласно микропереписи), надо учесть, однако, что микроперепись проводилась среди лиц старше 15 лет, часть из которых ещё не закончили школу. Перекос выборки в любом случае вряд ли сказался на составе выделенных нами кластеров, но мог отразиться на их относительной численности.
6 Для находящихся в декрете вопрос ставился иначе: «Ваша последняя работа до выхода в декрет»; для пенсионеров — «Ваша последняя работа до выхода на пенсию».
родственниках. Скажите, пожалуйста, кем они работают». Во всех случаях нам требовалось получить как можно более подробную информацию про занятость, поэтому интервьюерам были даны указания спрашивать о занимаемой должности или, в качестве уточнения, о сфере деятельности. Например, если индивид говорил, что он рабочий, менеджер или специалист, от интервьюеров требовалось указать конкретную сферу занятости, чтобы можно было получить представление о функционале.
Полученные ответы кодировались в соответствии с классификатором профессий ISCO 88 [International... 1990]. Эта кодировка принимает во внимание два критерия — специализацию (skill specialization), то есть область задач, с которыми имеет дело работник, и навыки (skill level), то есть требуемую для выполнения работы квалификацию. ISCO 88 предлагает деление профессий на группы, которых всего 10: 0 — занятые в вооружённых силах; 1 — законодатели и менеджеры; 2 — специалисты высшей квалификации; 3 — технические специалисты; 4 — клерки; 5 — работники сферы услуг; 6 — квалифицированные работники сельского хозяйства; 7 — рабочие-ремесленники; 8 — операторы станков; 9 — неквалифицированные рабочие (elementary occupations). В случае приписывания индивида к категории военных или руководителей уровень квалификации не принимается во внимание; группа 2 предполагает наличие высшего профессионального образования; группа 3 — среднего профессионального образования; группы 4-8 относятся по ISCO ко второму уровню квалификации (то есть предполагают наличие школьного образования и небольшого периода обучения на рабочем месте); группа 9 требует лишь начальную ступень школьного образования.
Перевод профессий в систему ISCO 88 содержит несколько проблемных моментов. Во-первых, ISCO 88 был создан, как понятно из названия, в 1988 г. и, соответственно, не включает появившиеся позже группы специальностей7. В этом случае требуется соотнести информацию о специализации и требуемых навыках с описанием профессиональных групп из ISCO 88. Для кодировки сложных случаев мы использовали информацию из российских профстандартов. Во-вторых, ISCO не содержит отдельного кода для самозанятых. Мы ввели код 10001 для недифференцируемых индивидуальных предпринимателей (ИП), в остальных случаях профессия индивида была классифицирована в соответствии с областью специализации. Например, если респондент отвечал, что является самозанятым водителем такси, мы кодировали его как водителя такси. В-третьих, проблему составляет процесс дифференциации групп в соответствии с требуемой квалификацией в контексте российской системы профессий. В данном случае мы также пользовались российским профстандартом, чтобы получить информацию о требуемом уровне квалификации.
ISCO 88 предполагает, что менеджеры будут кодироваться как руководители, попадая в группу 1, но мы не знаем, сколько человек находятся под руководством респондента и в целом является ли он руководителем, так как в российском контексте позиция «менеджер» может не включать функции управления (например, «менеджер торгового зала»). Для этих случаев мы ввели код 11001, объединяющий занятия нефизическим трудом, которые мы не можем однозначно идентифицировать. Классифицируя профессии, мы также столкнулись со сложными случаями, не указанными в российском профстандарте: например — «вебкам модель» или «муж на час». Эти профессии мы отнесли к группе 514 — работники, оказывающие индивидуальные услуги (other personal service workers).
Опираясь на коды ISCO, мы вычислили, используя доступные скрипты, баллы для каждого индивида по шкале Эриксона — Голдторпа —Понтекореро (EGP), имеющей сегодня самое большое распространение категориальной стратификационной схемы.
7 Мы не использовали ШСО 08, созданный в 2008 г., по сугубо технической причине: скрипты, автоматические перекодирующие профессии в позиции в разных стратификационных схемах, до сих пор доступны лишь для ШСО 88. Впрочем, различия между схемами сравнительно незначительны.
Эксперимент с созданием интерактивной шкалы
На первом этапе исследования мы использовали собранные данные, чтобы максимально точно воспроизвести стратегию Лауманна на российском материале, создав интерактивную шкалу на основании данных о занятости респондента и трёх его близких друзей. Мы использовали технику, позволяющую воссоздать дистанции в социальном пространстве — многомерное шкалирование8 (использован встроенный алгоритм программы UCINET [Borgatti, Everett, Freeman 2002]). Респонденты, которые на момент опроса обучались и не работали, были исключены из анализа. Также мы исключили из анализа все профессиональные группы с наполнением менее 20 респондентов. В итоге у нас получилась матрица размером 84 на 84, где в ячейках было указано количество связей между представителями данных профессиональных групп.
Однако полученные решения не были удовлетворительны ни с математической (высокое значение стресса для любых решений с числом измерений менее четырёх), ни с содержательной точки зрения. Так, для первого измерения, которое у Кеннета Пранди и Пола Ламберта однозначно коррелировало со статусом9, мы не смогли получить сильных корреляций ни с одной из базовых социологических переменных (для первого измерения максимальная корреляция — 0,389 — наблюдалась с полом; второе измерение значимо коррелировало с образованием, однако лишь на уровне 0,228). Мы нашли также только ограниченную корреляцию с адаптированной к российскому случаю шкалой CAMSIS, рассчитанной на браках [Bessudnov 2012]: 0,204 — для первого измерения и 0,413 — для второго.
При более внимательном рассмотрении полученного решения можно было увидеть, однако, что группы родственных занятий соседствовали друг с другом — например, рядом оказались образовательные и творческие профессии (учитель, преподаватель вуза, дизайнер, кинооператор, архитектор, художник). Под влиянием этого наблюдения мы изменили подход и попробовали переориентироваться с выделения латентных измерений на идентификацию групп.
Разработка категориальной интерактивной схемы
С этой целью мы использовали Лувенский алгоритм кластеризации (Louvain community detection algorithm) [Blondel et al. 2008], встроенный в программу Pajek [Batagelj, Mrvar 2004], применив его для сети, где узлами являлись профессии, а связям между ними соответствует зафиксированное количество случаев, когда их представители дружили. Алгоритм кластеризации идентифицировал группы занятий, характеризующиеся большим количеством связей внутри группы, чем между группами.
В данном случае мы не изымали из анализа малочисленные профессиональные группы, оставив даже те из них, наполнение которых было меньше 20. Итоговое решение, на котором мы остановились в силу его наибольшей стабильности, предлагает деление на 7 групп с модулярностью 0,33. Это невысокий показатель модулярности10, который говорит о том, что в нашем случае деление на группы доволь-
Метод также использовался в работе: [Chan, Goldthorpe 2004].
И создатели CamSIS, и Лауманн, и Голдторп, и Так Винг Чан, которые первыми экспериментировали с интерактивными шкалами еще в 1960-х гг., использовали только первое измерение, полученное при анализе матрицы связей с помощью многомерного шкалирования или какого-либо родственного метода. Второе и третье измерения, связанные с тендером и с институциональной экологией (врачи женятся на медсестрах), отбрасывались ими как имеющие мало отношения к стратификации (см. критику: [Flammen, Jarness, Rosenlund 2019]). Действительно, первое измерение обычно хорошо коррелировало с другими статусными шкалами и в этом смысле было недвусмысленно интерпретируемым, однако, как мы попробуем показать дальше, отказавшись выходить за его пределы, исследователи, возможно, делали ошибку.
Модулярность используется в социально-сетевом анализе для интерпретации качества итогового решения и показывает, насколько хорошо выбранный вариант кластеризации производит деление на группы. Значения модулярности лежат в интервале от - 1 до + 2,1.
8
9
но условное. Мы анализировали шесть групп, так как в седьмую группу попали всего две профессии с низким наполнением — диспетчер аэропорта и финансист; и мы убрали их из анализа. В таблице 2 перечислены полученные группы с их основными представителями. Можно заметить некоторую логику в композиции кластеров: кластеры состоят из занятий, которые сходны по уровню и профилю образования, необходимым для того, чтобы посвятить себя им. Кроме того, их представители обычно работают в физическом контакте в общем пространстве (например, в офисе).
Во втором кластере большинство приходится на представителей профессий, предполагающих высшее техническое или естественнонаучное образование — инженеры, программисты и т. д. Третий кластер объединяет прежде всего офисных работников (например, сотрудник отдела кадров), для которых необходимо социально-экономическое образование. В четвёртом кластере большинство составляют педагоги разных уровней и представители творческих профессий. В пятый кластер входят работники сферы услуг — представители занятий, не требующих, как правило, какой-либо специальной квалификации. Шестой кластер состоит преимущественно из квалифицированных рабочих-ремесленников и операторов станков на производстве. Первый кластер наиболее разнороден и, помимо руководителей предприятий и ведущих специалистов (юрист, экономист), в нем представлены также военные и медики.
Таблица 2
Наполнение кластеров
Номер кластера Название кластера Состав кластера
1 Менеджеры (23,7%) Прочие менеджеры (530), руководитель небольшого предприятия (423), бухгалтер (374), военный (229), терапевт (212), юрист (188), экономист (183), генеральный директор (116), старший бухгалтер (110), врачи (63)
2 Инженеры (12,8%) Инженер (931), прочие компьютерщики (226), архитектор (70), программист (39), вахтёр (37), научный сотрудник (36), техник-биохимик (19), массажист (17), пилот (12), почтальон (11)
3 Офисные специальности (8%) Агенты по недвижимости и др. (328), прочий нефизический труд (322), официант (96), маркетолог (57), торговый агент (45), кинооператор (38), сотрудник отдела кадров (30), косметологи и иные индивидуальные услуги (26), филолог (17), ветеринар (13)
4 Педагоги (10,5%) Учитель средней школы (288), офис-менеджеры, (192), преподаватель вуза (167), дизайнер (98), педагог дополнительного образования (97), творческие профессии (75), секретарь (54), специалист (среднее образование) (50), художник (47), учитель начальной школы (45)
5 Сервисные специальности (20,5%) Продавец (407), кладовщик (280), медсестра (216), агент по путешествиям (177), повар (164), воспитатель (132), тренер (99), парикмахер (90), уборщик (89), кассир (80)
6 Рабочие (24,5%) Индивидуальный предприниматель (408), строитель (208), механик (184), тракторист (183), водитель грузовика (162), руководитель отдела (154), прочие операторы машин (152), охранник (120), таксист (115)
Внимательное изучение таблицы показывает, что в нашей сети не было ясных границ, и попадание многих, особенно немногочисленных, занятий в конкретный кластер выглядит очевидной случайностью — например, попадание официанта и ветеринара в офисные специальности. Границы кластеров всегда менялись от одного решения, которое предлагал алгоритм, к другому, однако мы могли отметить, что в самих этих трансформациях присутствовала общая логика: кластеры образовывались вокруг блоков родственных занятий, хотя не во всех случаях каждому такому блоку соответствовал свой кластер и иногда алгоритм группировал вместе несколько слабо связанных занятий. Так, во многих решениях присутствовал особый медицинский кластер, в который попадали врачи и медсестры, в данном решении поделённый между кластерами 1 и 5; в других появлялся отдельный «силовой», и т. д.
Кроме того, группы занятий, которые в разных решениях перетягивали на себя такие спорные случаи, оставались одними и теми же — так, индивидуальных предпринимателей, руководителей отделов (в которые попали, в частности, прорабы) и военных перетягивали на себя то руководители, то рабочие. Тем не менее в финальном решении, которым мы пользовались, почти половина дружеских связей имели место внутри кластеров (49% для первого друга, 47% для второго, 46,7% для третьего, при ожидаемом угадывании в 26%).
Категориально-интерактивная группировка и другие стратификационные схемы
Соответствуют ли выделенные нами группы классам? Ламберт и его коллеги утверждают, что их подход отражает теоретические взгляды Бурдьё на организацию социального пространства [Prandy, Lambert 2003: 399]. В схеме Бурдьё основным идентификатором индивида будут объем и композиция капиталов [Savage et al. 2013], но конфигурация капиталов отражается в формировании потребительских паттернов, которые, в свою очередь, задают «чувство собственного места» и влияют на создание новых социальных связей. Отсюда следует, что, получая информацию о связях индивида, мы можем очертить границы групп со сходными капиталами. При этом главным должно быть измерение, противопоставляющее классы с большим объёмом капитала классам с малыми объёмами, поскольку, по Бурдьё, классовым образованиям свойственна интерактивная замкнутость. В этом свете Кеннет Пран-ди и Питер Ламберт интерпретировали первое измерение, полученное ими в результате использования многомерного шкалирования.
В нашем случае, как мы видели, измерение, которое можно было бы соотнести со статусом, отсутствовало. Возможно ли, однако, что наши категориальные группы все-таки выстроены в более-менее иерархическом порядке и в этом смысле соответствуют классам? Мы приводим данные (см. таблицу 3) о соответствии между нашей группировкой и шкалой EGP; также мы включили разбивку занятий по Общероссийскому классификатору специальностей по образованию (ОКСО). Этот классификатор разделяет занятия на четыре уровня, примерно совпадающими с уровнями 2, 3, 4-8 и 9 по ISCO: 1 — занятия, которые требуют профильного высшего образования (например, университетские преподаватели); 2 — те занятия, которые допускают профильное среднее специальное образование (например, бухгалтеры); 3 — занятия, которые предполагают среднее специальное, но допускают обучение на рабочем месте (например, слесари); 4 — те, которые не предполагают никакой специализированного образования и поэтому исключены из классификатора. Кроме того, ОКСО разделяет в образовании семь общих профилей — естественнонаучный, технический, медицинский, социально-экономический, педагогический, искусства, военный. На третьем уровне (необязательное среднее специальное образование), однако, представлены только два профиля — технический (например, водители) и социально-экономический, к которому относится сервис (например, парикмахеры). Все занятия, таким образом, можно поделить на 10 групп; семь из них требуют, как минимум, среднего специального образования по каждому из профилей; две группы допускают обучение на рабочем месте (сервисные и рабочие профессии) и одна предназначена для занятий, не требующих образования и находящихся поэтому вне ОКСО.
Таблица 3
Пересечения интерактивно-средовой схемы (столбцы) с другими категориальным группировками (строки), % по столбцу
Название кластера Менед- Инже- Офисные спе- Педаго- Сервисные Рабо-
жеры неры циальности ги специальности чие
СХЕМА ГОЛДТОРПА (53,8% корректно предсказанных; V Крамера 0,466)
Высшие специалисты 56,3 75,5 1,7 15,3 0,2 7,4
Низшие специалисты 20,8 15,9 84,4 56,5 9,8 1,7
Неквалифицированный нефизиче- 14,8 0,0 1,1 23,6 63,1 0,0
ский труд
Квалифицированный физический 7,5 2,2 0,0 3,2 13,4 47,3
труд
Неквалифицированный физический 0,6 6,5 12,8 1,3 13,6 41,1
труд
Сельскохозяйственные специальности 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 2,4
КЛАССИФИКАТОР ОКСО (64,3% корректно предсказанных; , V Крамера 0,617)
Вне ОКСО 3,2 4,7 12,8 0,7 13,3 15,7
Естественники 2,1 0,5 0,0 3,5 0,2 0,0
Инженеры 10,1 87,6 0,0 4,2 1,8 5,8
Врачи 13,3 2,5 3,3 1,4 8,9 0,3
Социально-экономические специ- 59,5 0,3 77,8 27,1 33,1 1,4
альности
Педагоги 0,6 0,8 0,6 30,6 5,3 0,0
Работники сферы искусства 0,4 0,0 5,0 27,5 0,4 0,0
Военные 10,8 0,0 0,0 0,4 0,0 0,0
Сервисные работники 0,0 0,0 0,6 0,0 23,8 0,2
Квалифицированные рабочие 0,0 3,6 0,0 4,6 13,3 76,6
Абсолютное число в выборке 703 379 239 313 608 730
Самые значительные пересечения наша схема имеет с ОКСО, позволяющим корректно предсказать (при включении в логистическую регрессию) членство в выделенных нами группах почти 2/3 индивидов, попавших в нашу выборку. Показатель для Голдторпа существенно ниже, хотя и значительно превосходит уровень слепого угадывания (корректно предсказано 54% при статистическом ожидании в 24,5%)п.
Рассматривая пересечения между группировками, можем заметить, что в одну и ту же классовую категорию, по Голдторпу, может попадать большинство представителей двух разных кластеров, выделенных нами. Скажем, и большинство руководителей, и большинство инженеров попадают в группу высших специалистов, а большинство офисных специальностей и большинство педагогов — в категорию низших специалистов. Напротив, ОКСО однозначно противопоставляет менеджеров (для которых модальным образованием является социально-экономическое) и инженеров (для которых оно техническое).
Наши кластеры, таким образом, оказываются более дробными, чем классы EGP, и помимо горизонтальных границ, разделяющих вертикально упорядоченные категории, мы обнаруживаем верти-
Группировка была получена следующим образом: зная, к какой категории в EGP и ОКСО принадлежит каждый из респондентов, мы предсказывали, в какой из категорий в нашей группировке респондент окажется. Надо иметь в виду, однако, два обстоятельства: (а) и EGP, и ОКСО, и наша группировка классифицируют занятия с разной наполненностью, а не индивидов, в то время как расчёты производятся для индивидов; (Ь) ОКСО содержит больше предсказывающих категорий, чем две другие схемы.
кальные границы, разделяющие группы, которые как будто находятся на одном уровне статусной иерархии (скажем, инженеров и педагогов). Отсутствие однозначных иерархических отношений подтверждается и данными о базовых социодемографических параметрах членов наших кластеров (см. таблицу 4).
Таблица 4
Социодемографические характеристики представителей кластеров
Профе ссиональная среда Доля женщин, % Медианный год рождения Доля с высшим образованием, % Доля с доходом ниже медианы, % Доля с доходом выше медианы, %
Менеджеры 65,10 1970 84,90 19,40 66,80
Инженеры 49,90 1970 80,70 20,70 60,10
Офисные специальности 58,60 1982 75,70 19,20 65,90
Педагоги 80,80 1969 74,80 31,10 44,80
Сервисные специальности 77,80 1973 36,50 39,50 32,20
Рабочие 20,40 1973 31,60 24,40 53,10
Средняя доля 55,90 1972 58,60 26,00 53,20
Менеджеры (напомним, что название этой группы условно) и офисные работники из наших кластеров оказываются выше всего оплачиваемыми группами (учитывались только зарплаты работающих в настоящее время). За ними следуют инженеры и рабочие, а педагоги и сервисные специальности замыкают список. Наши группы очевидно не соответствуют иерархически упорядоченным экономическим стратам, и в этом смысле центральное положение всей уорнеровско-лауманновской традиции — люди предпочитают дружить с равными себе — находит лишь частичное подтверждение. Возможно, люди склонны дружить с равными себе, но эта тенденция проявляется лишь внутри секторов родственных специальностей, не на уровне общества в целом. При этом экономическая вариация внутри секторов специальностей во много раз больше, чем между ними.
Далее, наши группы со всеми их границами — и горизонтальными, и вертикальными — демонстрируют явную тенденцию воспроизводиться в поколениях. Мы вычислили принадлежность к группировкам для родителя того же пола, что и наш респондент (см. таблицу 5).
Таблица 5
Наследование позиций в кластерах
Родитель того же пола Всего
Респондент Руководители Инженеры Офисные специальности Педагоги Сервисные специальности Рабочие
Руководители 32,2% 13,1% 1,0% 11,9% 19,2% 22,7% 100,0%
Инженеры 27,0% 20,3% 1,4% 10,5% 14,5% 26,4% 100,0%
Офисные специальности 27,3% 9,8% 3,8% 13,1% 18,0% 27,9% 100,0%
Педагоги 25,1% 14,7% 2,0% 17,1% 21,1% 19,9% 100,0%
Сервисные специальности 18,6% 7,9% 2,4% 11,4% 31,7% 28,2% 100,0%
Рабочие 17,2% 11,4% 1,2% 6,5% 8,8% 54,9% 100,0%
Количество наблюдений 566 293 40 257 437 755 2348
Средняя доля 24,1% 12,5% 1,7% 10,9% 18,6% 32,2% 100,0%
Связь с занятием родителей существенно слабее, чем с занятием друзей (32% корректно отсортированных по выборке), отчасти вследствие исторических сдвигов в структуре занятости, но тем не менее в некоторых из наших групп есть несомненная тенденция к воспроизводству. Так, 54,9% родителей рабочих были рабочими (при среднем по выборке в 32,2%), а 23% родителей инженеров — инженерами (при 12,5% в среднем по выборке).
Содержательная интерпретация
Что говорят результаты нашего эксперимента о социальной структуре в России? Содержательно выделенные нами группы можно, видимо, трактовать как социальные среды. Эти среды обеспечивают большую плотность контактов, во-первых, за счёт того, что их представители учатся вместе в вузах и ссузах, во-вторых, за счёт контактов на рабочем месте, в-третьих, за счёт общности политических интересов, которые объединяют их во внутриорганизационной или национальной политике. Эта тенденция к изоляции подкрепляется историческими изменениями в структуре занятости, которые ведут к тому, что в разных секторах оказываются сконцентрированы представители разных поколений, а также поддерживается гендерным разделением труда. Действительно, кластеры отличаются своим гендерным профилем: в педагогическом кластере женщины составляют 80,8%, в рабочем — 20,4%. Различия по возрасту менее выражены, но всё равно значительны: в офисном кластере средний возраст на момент опроса составлял 37 лет, в педагогическом — 50 лет. Люди в целом склонны образовывать сильные связи с представителями той же демографической группы, что и они, и это приводит к дальнейшей изоляции сегментов. Институционально оформленные среды, а не классы составляют базовую единицу социальной структуры в России, по крайней мере, постольку, поскольку мы смотрим на организацию социальных сетей.
Этот аргумент в целом аналогичен аргументу из дюркгеймианской социологии профессий Дэвида Гра-ски, приводившему его относительно отдельных занятий [&шку, Galescu 2005; Weeden, Grusky 2012]. В нашем случае, однако, кажется, что мы имеем дело не столько с отдельными занятиями, сколько с целыми комплексами сопредельных занятий, соседствующих в одном институциональном секторе. Пример несложно найти в любом университете. Преподаватели в нём будут образовывать более-менее однородную среду, не смешивающуюся с административным и тем более с обслуживающим персоналом типа служб охраны. Эти две последние категории, впрочем, также не будут взаимодействовать друг с другом, живя собственной и неведомой для других групп жизнью. Некоторые среды соотносятся с традиционно понятыми классами (например, квалифицированные рабочие специальности), однако большинство сред в той или иной форме пересекают классовые границы. В этом смысле во многих отношениях не классы, а институционально оформленные среды являются базовыми единицами социальной структуры.
Так, замкнутость институционально ограниченных сред по идее должна сделать именно их, а не классы естественной средой для развития общих поведенческих стандартов и вкусов. Эти вкусы, с одной стороны, просто могут быть следствием относительной интерактивной изоляции, способствующей развитию субкультур, а с другой — отражать стремление претензии группы на общесоциальный престиж. Ниже мы показываем это (см. таблицу 6) на примере связи с несколькими элементами стиля жизни, которые часто рассматриваются как маркеры социального статуса, а именно со следующими элементами: (1) участие в высокой культуре (был ли респондент за последние 12 месяцев на опере, балете, концерте классической музыки или в художественном музее); (2) посещение кино за этот же период; (3) отдых за границей за последние три года; (4) посещение зубного врача, только если болят зубы; (5) предпочтение майонеза оливковому маслу; (6) опыт пользования кешбэком.
Таблица 6
Элементы стиля жизни представителей профессиональных сред
Профессиональная среда Потребление высокой культуры (за 12 месяцев), % Был(а) в кинотеатре 3 раза и более за 12 месяцев, % Отдых за границей за последние три года, % Не посещает зубного врача, если не болят зубы, % Употребляет майонез чаще, чем оливковое масло, % Пользуется кешбэком, %
Менеджеры 64,6 44,7 53,6 31,3 17,8 44,9
Инженеры 58,8 39,9 44,7 41,8 25,9 42,9
Офисные работники 61,6 62,4 60,0 33,9 23,1 68,6
Педагоги 71,3 39,3 39,6 38,3 21,7 33,1
Сервисные специальности 44,2 39,8 32,5 46,7 31,1 32,8
Рабочие 34,3 36,6 30,0 56,3 37,8 33,5
Средняя доля по выборке 52,7 41,9 41,2 42,9 27,4 40,0
В таблице 6 заметен значительный контраст не только между рабочими специальностями и сервисными занятиями, с одной стороны, и всеми остальными — с другой, но и между занятиями, значительное большинство представителей которых имеют высшее образование. Шансы быть культурно неактивным по сравнению с шансами быть активным для представителя инженерных специальностей составляет примерно 7 : 6, а для педагогов (в число которых, напомним, попадают деятели культуры) аналогичные шансы равны 3 : 5, то есть в два раза выше. Инженерные и офисные специальности в этом смысле находятся примерно на полпути — между педагогами и сервисными занятиями. Возможная гипотеза, разумеется, состоит в том, что за различиями в культурном потреблении стоят какие-то иные независимые переменные. Однако при использовании мультиномиальной регрессии c контролем по полу, возрасту, доходам и образованию кластеры остались значимыми предикторами, и даже при полном исключении кластеров 5 и 6 педагоги значимо отличались от прочих (давая отношение шансов порядка 1,5).
Отношение к высокой культуре не было единственным отличием стилей жизни представителей отдельных кластеров, сохраняющихся при контроле различий в доходах и образовании. Офисные специальности давали значимо более высокие значения для разных форм участия в некультурном потреблении (шопинг, кино, отдых за границей), а в тех решениях, в которых медики выделялись в отдельный кластер, мы наблюдали, что они демонстрировали значимо более высокие уровни заботы о здоровье (посещение зубного врача, когда не болят зубы). Модель, делящая индивидов на несколько горизонтальных сред по секторальному признаку, видимо, даёт значимые преимущества в предсказании различий в стилях жизни и потреблении. Мы можем предполагать, что среды будут различаться и по мировоззрению, и по политическим установкам, которые, однако, остались за пределами данного исследования.
Заключительные замечания
В этой статье мы опробовали подход к описанию социальной структуры, который хотя и является во многих отношениях продолжением уже известных способов, тем не менее представляет собой новую комбинацию их элементов. Мы использовали данные о связях между занятиями, чтобы создать их автоматическую классификацию. Результатом стала группировка, которую мы интерпретируем как карту социальных сред, характеризующихся прежде всего профилем образования и связанным с ним институциональным сектором занятости. Мы пробуем показать, что такие среды, помимо относитель-
ной интерактивной замкнутости, характеризуются специфическим стилем жизни и способностью воспроизводиться в поколениях. Группы, относимые в соответствии с традиционными стратификационными схемами к одному и тому же слою или классу, в нашей интерпретации оказываются разделены глубокими вертикальными делениями, по крайней мере, настолько же малопроницаемыми, насколько деления горизонтальные, разграничивающие группы, занятые квалифицированным и неквалифицированным или нефизическим и нефизическим трудом. Более того, во многих мирах (скажем, в офисном) различия между квалифицированным и неквалифицированным трудом, центральным для классовых схем, видимо, весьма размыты.
В плане теории наши результаты важны, поскольку они ставят под вопрос существование в современных обществах недифференцированных классов, или страт [Weeden, Grisky 2004; Grusky, Galescu 2005]. Само по себе существование горизонтальной стратификации социальных контактов наравне с вертикальной представляет собой известную теоретическую проблему. Социология стратификации традиционно понимала интерактивную замкнутость отдельных групп как результат действия механизмов исключения, следствие усилий элит по апроприации и передаче по наследству привилегий [Bihagen, Lambert 2018]. Воспроизводство интерактивных границ, которым не соответствуют различия в уровнях социального благополучия, представляют собой, с этой точки зрения, сложность: неясно, зачем эти границы воспроизводят. Мы предлагаем вместо ответа на вопрос «зачем?» задаться вопросом «почему?» [Hedström, Ylikoski 2010]. Есть целый ряд оснований, по которым такие границы могут быть стабильными. Первым и, возможно, главным является то, что главным источником средств к существованию, престижа и социальных связей сегодня для подавляющего большинства людей является их профессиональная жизнь, а она в значительном большинстве случаев организована в виде карьер, проходящих в высокоинсти-туционализированной среде [Scott, Meyer 1994; Frank, Meyer 2007]. Эти карьеры предполагают последовательность чётко очерченных фаз, прохождение каждой из которых требует успешного завершения предыдущих. Движение, выходящее за пределы этой траектории, обычно является движением вниз.
Визуально мы можем представить себе структуру высокоинституционализированного общества как дворец, монастырь или университет, представляющий собой множество сообщающихся дворов. Из двора во двор легко перейти через подворотни, если находишься в самом низу, или по крышам, если добрался по одной из лестниц до верха. Внизу, в сфере неквалифицированного труда, или наверху, в стратосфере, в которой обитают элиты, видимо, нет границ, но тем, кто не достиг высших этажей, но избежал спуска на нижние, сложно перейти в соседний двор (представьте себе хотя бы сложности, сопряжённые с переходом на соседний факультет). Стратификационные схемы, оперирующие гомогенными слоями, создают иллюзию пустого пространства, в котором горизонтальные переходы ничем не ограничены, но на самом деле существует множество институциональных перегородок, затрудняющих подобные перемещения и делающих их возможными только в весьма специфических обстоятельствах12.
Жизнь в отдельных дворах, разумеется, не является полной загадкой для обитателей соседних дворов. Возможны сравнения, проведение сечений, проходящих сквозь стены. Однако, поскольку у жителей разных дворов могут иметься собственные основания для сравнения, их оценки друг друга могут не совпадать [Form, Stone 1957]. Так, культурный капитал, возможно, является в России локальной валютой, имеющей хождение преимущественно в одном из дворов, в котором сосредоточены работники образования, науки и культуры [Sokolov, Sokolova 2018]. То, что жители разных дворов расходятся в оценке относительно статуса друг друга, не способствует возникновению стабильных связей между ними (профессора, меряющиеся Хирш-индексами и знакомством с «кино не для всех», и административные сотрудники ректората, меряющиеся загаром и марками автомобилей, тут могут служить хорошим примером).
12 Отметим попутно, что, кажется, этот образ лучше всего передаёт образ социального пространства, наполненного полями, у Бурдьё [Bourdieu 1998].
Всё сказанное об интерактивной замкнутости может быть применено и к роли образования. В исследованиях стратификации образование обычно рассматривается как источник вертикальных классовых границ [Blau, Duncan 1967; Bourdieu, Passeron 1977; Bourdieu 1984]. До некоторой степени оно, вероятно, является таковым и в России. Однако это не должно заставлять нас забыть о его роли как источника горизонтальных границ. Более того, в России в некоторых отношениях эта роль может быть первична, поскольку статус образования в разных дворах различен. То, в каком ты дворе, определяет, насколько важно иметь образование. В некоторых дворах (например, в медицине) существует чёткая иерархия с господствующими позициями, занятыми обладателями вузовских дипломов. В других дворах эти дипломы являются, похоже, куда меньшим преимуществом13.
Разумеется, наша шестичленная классификация является лишь самым грубым описанием реальности. Среды, созданные социально-экономическим образованием, явно гетерогенны. Дворы экономистов отличаются от дворов юристов, и внутри них имеются собственные различия — так, внутри экономического двора есть отдельные парадные менеджеров и бухгалтеров. Поскольку сортировки, полученные при машинной классификации на сравнительно небольшой выборке, условны, нашу кластеризацию нельзя рассматривать в качестве аналога стандартной стратификационной схемы типа схемы Голдтор-па. Скорее, она лишь указывает на направление, в котором работы по созданию такой схемы должны бы продвигаться14.
Это не значит, разумеется, что нет никаких общих принципов в конструкции разных социальных миров. Отчасти эти сходства проистекают из вполне сознательных усилий по унификации и наведению порядка, субъектом которых — в России, по крайней мере, — обычно является государство [Meyer et al. 1997]. Однако подобная унификация часто делает картину ещё более сложной, поскольку создаёт расхождение между интерактивной близостью и структурным сходством. Структурное сходство не подразумевает контакта, и наоборот: университетские факультеты устроены одинаково, и все они отличаются от коммерческих фирм, но при этом переход между химией и юриспруденцией маловероятен, в то время как переход с факультета химии в фармацевтическую фирму возможен, несмотря на различия в устройстве этих учреждений.
В предположении о том, что социальное пространство в действительности заполнено институциональными структурами, да ещё и устроенными по разным принципам, есть нечто, безусловно, тревожное для социолога. Исследования социальной стратификации всегда воодушевлялись надеждой на то, что за многообразием карьерных лестниц может скрываться какая-то невидимая невооружённым глазом, но при этом простая конструкция. Признавая, что социальная структура институционально организована, мы отрицаем и наличие невидимого, и наличие простого [Garfinkel 1967].
Литература
Batagelj V., Mrvar A. 2004. Pajek — Analysis and Visualization of Large Networks. In: Mutzel P., Junger M., Leipert S. (eds) Graph Drawing Software. Berlin; Heidelberg: Springer; 77-103.
Bessudnov A. 2012. A Relational Occupational Scale for Russia. In: Blackburn B. et al. (eds) Social Stratification: Trends and Processes. Farnham: Ashgate; 53-68.
13 Коэффициент ранговой корреляции между образованием и доходами варьируется от 0,272 для инженеров до 0,137 для офисных работников.
14 Самым практически доступным способом учесть существование институционально оформленных сред в эмпирическом исследовании будут вопрос о профиле полученного образования и открытый вопрос о занятии, ответы на который в дальнейшем будут классифицироваться по ОКСО. Мы можем настойчиво рекомендовать этот шаг для исследований, связанных с потреблением и образом жизни.
Bihagen E., Lambert P. 2018. Can Class and Status Really be Disentangled? Research in Social Stratification and Mobility. 58: 1-10.
Blau P. M., Duncan O. D. 1967. The American Occupational Structure. New York: John Wiley and Sons.
Blondel V. D. et al. 2008. Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008 (10): P10008.
Borgatti S. P., Everett M. G., Freeman L. C. 2002. Ucinet 6 for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies.
Bourdieu P. 1984. Distinction: The Social Critique of the Judgment of Taste. London: Routledge/Kegan Paul.
Bourdieu P. 1998. The State Nobility: Elite Schools in the Field of Power. Redwood City, CA: Stanford University Press.
Bourdieu P., Passeron J. C. 1977. Reproduction in Education, Society and Culture. London; Beverley Hills: SAGE.
Chan T. W., Goldthorpe J. H. 2004. Is There a Status Order in Contemporary British Society? Evidence from the Occupational Structure of Friendship. European Sociological Review. 20 (5): 383-401.
Chan T. W., Goldthorpe J. H. 2007. Class and Status: The Conceptual Distinction and Its Empirical Relevance. American Sociological Review. 72 (4): 512-532.
Erikson R., Goldthorpe J. H. 2010. Has Social Mobility in Britain Decreased? Reconciling Divergent Findings on Income and Class Mobility. The British Journal of Sociology. 61 (2): 211-230.
Flemmen P. M., Jarness V., Rosenlund L. 2019. Class and Status: On the Misconstrual of the Conceptual Distinction and a Neo-Bourdieusian Alternative. The British Journal of Sociology. 70 (3): 816-866.
Frank D. J., Meyer J. 2007. University Expansion and the Knowledge Society. Theory and Society. 36 (4): 287-311.
Form W. H., Stone G. P. 1957. Urbanism, Anonymity, and Status Symbolism. American Journal of Sociology. 62 (5): 504-514.
Ganzeboom H., De Graaf P., Treiman D. 1992. Standard International Socio-Economic Index of Occupational Status. Social Science Research. 21 (1): l-56.
Ganzeboom H. B., Treiman D. J. 1996. Internationally Comparable Measures of Occupational Status for the 1988 International Standard Classification of Occupations. Social Science Research. 25 (3): 201-239.
Garfinkel H. 1967. Studies in Ethnomethodology. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Grusky D. B., Galescu G. 2005. Foundations of a Neo-Durkheimian Class Analysis. In: Wright E. O. (ed.) Approaches to Class Analysis. Cambridge: Cambridge University Press; 51-81.
Hedström P., Ylikoski P. 2010. Causal Mechanisms in the Social Sciences. Annual Review of Sociology. 36: 49-67.
International Labour Office. 1990. International Standard Classification of Occupations. ISCO-88. Geneva: ILO.
Laumann E. O., Guttman L. 1966. The Relative Associational Contiguity of Occupations in an Urban Setting. American Sociological Review. 31 (1): 169-178.
Meyer J. W. et al. 1997. World Society and the Nation-State. American Journal of Sociology. 103 (1): 144181.
Prandy K., Lambert P. 2003. Marriage, Social Distance and the Social Space: An Alternative Derivation and Validation of the Cambridge Scale. Sociology. 37 (3): 397-411.
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.
Scott R., Meyer J. 1994. Institutional Environments and Organizations: Structural Complexity and Individualism. Thousand Oaks, CA: SAGE.
Sokolov M., Sokolova N. 2018. Class Cultures or Micro-class Cultures? an Analysis of Literary Tastes of Occupational Groups. SocArXiv. March 9. doi:10.31235/osf.io/5tvfd
Warner W. L. 1963. Yankee City. New Haven: Yale University Press.
Weeden K. A., Grusky D. B. 2004. Are There Any Big Classes At All? Research in Social Stratification and Mobility. 22 (4): 3-56.
Weeden K. A., Grusky D. B. 2005. The Case for a New Class Map. American Journal of Sociology. 111 (1): 141-212.
Weeden K. A., Grusky D. B. 2012. The Three Worlds of Inequality. American Journal of Sociology. 117 (6): 1723-1785.
Wright E. O. et al. 1982. The American Class Structure. American Sociological Review. 47 (3): 709-726.
NEW TEXTS
Mikhail Sokolov, Nadezhda Sokolova
Milieus, Not Classes: Patterns of Horizontal Stratification in Urban Russia
SOKOLOv, Mikhail — Candidate of Sciences in Sociology, Professor, European University at St. Petersburg. Address: 6/1a Gagarinskaya Str., 191187 St. Petersburg, Russian Federation.
Email: [email protected]
sokolova, Nadezhda —
junior researcher at the Center for Institutional Analysis of Science & Education; doctoral student; National Research University "Higher School of Economics". European University at St. Petersburg. Address: 6/1a Gagarinskaya Str., 191187 St. Petersburg, Russian Federation.
Email: [email protected].
Abstract
The paper describes an experiment aimed at creating a categorical and interactive stratification schema for the population of a major Russian city (St. Petersburg). We used data on the friendship ties of 3,200 adults to create a network of ties among occupations. We then used the Louvaine community detection algorithm to identify six clusters. The clusterization obtained distinguished between skilled manual, routine non-manual, and professional occupations, demonstrating that close social ties are more likely to be found within, rather than between, their boundaries. However, in contrast to Goldthorpe's class schema, the algorithm also identified cleavages between sectors of professional occupations (pedagogical/artistic, clerical, etc.) The boundaries between such groups of occupations are reproduced inter-generationally, even in the absence of considerable economic inequality between them. We demonstrate that clusters of occupations differ in their lifestyles and consumption patterns (e.g. consumption of highbrow culture), even when controlling for age, gender, and education. We interpret the clusterization as evidence of the existence of milieus confined within institutional barriers of social sectors. Such milieus, rather than classes, serve as the building blocks of social structure, defined through intensity of interaction or lifestyles.
Keywords: social stratification; social structure in Russia; stratification scales; social network analysis; occupations; community detection algorithms; horizontal stratification.
Acknowledgements
The authors are grateful to Yulia Chursina and Pavel Stepantsov ("Synopsis Group") who conducted the survey. We are also grateful to Eduard Ponarin and to other participants of the discussion of an earlier draft of this paper taking place on December, 5, 2019 during the annual conference of Saint Petersburg Association of Sociologists.
References
Batagelj V., Mrvar A. (2004) Pajek — Analysis and Visualization of Large Networks. Graph Drawing Software (eds. P. Mutzel, M. Junger, S. Leipert), Berlin; Heidelberg: Springer, pp. 77-103.
Bessudnov A. (2012) A Relational Occupational Scale for Russia. Social Stratification: Trends and Processes (eds. B. Blackburn, R. Connelly, V. Gayle, P. Lambert), Farnham: Ashgate, pp. 53-68.
Bihagen E., Lambert P. (2018) Can Class and Status Really be Disentangled? Research in Social Stratification and Mobility, vol. 58, pp. 1-10.
Blau P. M., Duncan O. D. (1967) The American Occupational Structure, New York: John Wiley and Sons.
Blondel V. D., Guillaume J. L., Lambiotte R., Lefebvre E. (2008) Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, vol. 2008, no 10, pp. 1 -12.
Borgatti S. P., Everett M. G., Freeman L. C. (2002) Ucinet 6 for Windows: Software for Social Network Analysis, Harvard, MA: Analytic Technologies.
Bourdieu P. (1984) Distinction: The Social Critique of the Judgment of Taste, London: Routledge/Kegan Paul.
Bourdieu P. (1998) The State Nobility: Elite Schools in the Field of Power, Redwood City, CA: Stanford University Press.
Bourdieu P., Passeron J. C. (1977) Reproduction in Education, Society and Culture, London; Beverley Hills: SAGE.
Chan T. W., Goldthorpe J. H. (2004) Is There a Status Order in Contemporary British Society? Evidence from the Occupational Structure of Friendship. European Sociological Review, vol. 20, no 5, pp. 383-401.
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.
Erikson R., Goldthorpe J. H. (2010) Has Social Mobility in Britain Decreased? Reconciling Divergent Findings on Income and Class Mobility. The British Journal of Sociology, vol. 61, no 2, pp. 211-230.
Flemmen P. M., Jarness V., Rosenlund, L. (2019) Class and Status: On the Misconstrual of the Conceptual Distinction and a Neo-Bourdieusian Alternative. The British Journal of Sociology, vol. 70, no 3, pp. 816866.
Form W. H., Stone G. P. (1957) Urbanism, Anonymity, and Status Symbolism. American Journal of Sociology, vol. 62, no 5, pp. 504-514.
Frank D. J., Meyer J. (2007) University Expansion and the Knowledge Society. Theory and Society, vol. 36, no 2, pp. 287-311.
Ganzeboom H., De Graaf P., Treiman D. (1992) Standard International Socio-Economic Index of Occupational Status. Social Science Research, vol. 21, iss. 1, pp. l-56.
Ganzeboom H. B., 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.
Garfinkel H. (1967) Studies in Ethnomethodology, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Grusky D. B., Galescu G. (2005) Foundations of a Neo-Durkheimian Class Analysis. Approaches to Class Analysis (ed. E. O. Wright), Cambridge: Cambridge University Press, pp. 51-81.
Hedström P., Ylikoski P. (2010) Causal Mechanisms in the Social Sciences. Annual Review of Sociology, vol. 36, pp. 49-67.
International Labour Office. (1990) International Standard Classification of Occupations. ISCO-88, Geneva: ILO.
Laumann E. O., Guttman L. (1966) The Relative Associational Contiguity of Occupations in an Urban Setting. American Sociological Review, vol. 31, no 1, pp. 169-178.
Meyer J. W., Boli J., Thomas G. M., Ramirez F. O. (1997) World Society and the Nation-State. American Journal of Sociology, vol. 103, no 1, pp. 144-181.
Prandy K., Lambert P. (2003) Marriage, Social Distance and the Social Space: An Alternative Derivation and Validation of the Cambridge Scale. Sociology, vol. 37, no 3, pp. 397-411.
Savage M., Devine F., Cunningham N., Taylor M., Li Y., Hjellbrekke J., Le Roux B., Friedman S., 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 R., Meyer J. (1994) Institutional Environments and Organizations: Structural Complexity and Individualism, Thousand Oaks, CA: SAGE.
Sokolov M., Sokolova N. (2018) Class Cultures or Micro-class Cultures? An Analysis of Literary Tastes of Occupational Groups. SocArXiv. March 9. doi: 10.31235/osf.io/5tvfd
Warner W. L. (1963) Yankee City, New Haven: Yale University Press
Weeden K. A., Grusky D. B. (2004) Are There Any Big Classes At All? Research in Social Stratification and Mobility, vol. 22, no 4, pp. 3-56.
Weeden K. A., Grusky D. B. (2005) The Case for a New Class Map. American Journal of Sociology, vol. 111, no 1, pp. 141-212.
Weeden K. A., Grusky D. B. (2012) The Three Worlds of Inequality. American Journal of Sociology, vol. 117, no 6, pp. 1723-1785.
Wright E. O., Costello C., Hachen D., Sprague J. (1982) The American Class Structure. American Sociological Review, vol. 47, no 3, pp. 709-726.
Received: April 20, 2020
Citation: Sokolov M., Sokolova N. (2020) Milieus, Not Classes: Patterns of Horizontal Stratification in Urban
Russia [Sredy, a ne klassy: patterny gorizontal'noy stratifikatsii v sovremennoy gorodskoy Rossii], Journal
of Economic Sociology = Ekonomicheskaya sostiologiya, vol. 21, no 4, pp. 12-29. doi: 10.17323/1726-32472020-4-12-29 (in Russian).
