

№ 1 2021

  

   

SECURITY AND INTEGRATION IN ASIAN REGION

УДК 331.101.262

  

  

  :

 

  

.. , .. , .. 

Алтайский государственный университет, Барнаул, Россия,

e-mail: svet-maximova@yandex.ru, daria.omelchenko@mail.ru, noe@list.ru

DOI: 10.14258/ssi(2021)1-01

-

-

      

   -

-

-

    











Работа выполнена врамках государственного задания Министерства науки ивысшего образова-

ния РФ FZMW-2020-0001 «Человеческий капитал, миграции ибезопасность: трансформация вно-

вых миграционных условиях вЦентральной Азии».

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

14 № 1 2021



     





-





Ключевые слова: человеческий капитал, уровень образования, владение

иностранным языком, приграничный регион, Алтайский край

EDUCATIONAL AND LINGUISTIC COMPONENTS

OFHUMAN CAPITAL IN THE ALTAY TERRITORY:

ACTUAL STATE AND STRUCTURAL DETERMINANTS

S.G. Maximova, D.A. Omelchenko, O.E. Noyanzina

Altai State University, Barnaul, Russia,

e-mail: svet-maximova@yandex.ru, daria.omelchenko@mail.ru, noe@list.ru

Regions of Russia are not only highly dierentiated by their socio-economic po-

sition, but also dier by eciency of regional policy aimed at using human capital

for regional development. Many border regions, especially situated in the Eastern

part of Russia and having agricultural character of economy, are more vulnerable

due to their natural depopulation and great migration outows. Education and

health are two most important components of the human capital, and this article is

focused on the second part, analyzed through gender, territorial and generational

inequalities and their impacts on the level of satisfaction by material position on

the materials of the sociological survey, conducted in the Altay territory in 2020

(n=573, respondents’ age from 18 to 70 years). e analysis shows that despite

general signicance of education and its high return, educational trajectories and

economic perspectives of using education dier signicantly in socio-demographic

and status groups. Linguistic competencies are poorly developed and practically

remain unclaimed, the language prociency works only in pair with other educa-

tional and professional achievements.

Keywords: human capital, level of education, language prociency, border re-

gions, the Altai territory



Понятие человеческого капитала возникло в1960-х гг. в ответ на трудности

объяснения экономического роста втерминах четырех традиционных факторов про

изводства — земли, труда, физического капитала и управленческой деятельности.

Именно разрыв, известный как «остаточный фактор», ибыл идентифицирован как





№ 1 2021

«человеческий капитал» (Schultz, 1961; Nafukho, Hairston, Brooks, 2004). Первые фор-

мальные определения человеческого капитала, разработанные в рамках Чикагской

экономической школы, были достаточно узкими. Так, для Т. Шульца человеческий

капитал— это прежде всего знания инавыки, которые индивид приобретает впро

цессе обучения ипереобучения напроизводстве, продукт добровольных инвестиций,

приносящих доход. Дж. Минцер ставит акцент наобучении ивоспитании как важных

процессах, обеспечивающих подготовку икачество рабочей силы. Г. Беккер выводит

человеческий капитал запределы индивидуального опыта, уточняя, что он является

продуктом инвестиций вобразование, эффективность которых определяется путем

сравнения полученных прибавочных доходов сзатратами наобучение.

Спустя несколько десятилетий измерение человеческого капитала осущест

вляется через множество показателей испособов оценки: через затраты наобразо-

вание, профессиональную подготовку и здравоохранение, как функция времени,

опыта, знаний и способностей, которые могут быть использованы в экономиче

ских целях. Хотя ключевыми остаются два компонента— образование издоровье

(Goldin, 2016), список образующих его элементов постоянно расширяется. Вих чис

ло включаются нетолько конкретные знания, умения инавыки, но иболее широкие

метакомпетенции иличностные черты, например общий интеллект, энергичность

ипозитивное отношение кработе, увлеченность, креативность ивоображение, спо

собность кобучению идругие приобретенные способности иустойчивые черты,

оказывающие позитивный эффект напроизводительность всоциально значимых

видах деятельности (Nafukho, Hairston, Brooks, 2004). Отталкиваясь от основных

определений и структур человеческого капитала, представленных в научной ли

тературе, мы концентрируемся в данной статье на анализе его образовательных

и лингвистических составляющих, исследуемых в трех плоскостях — гендерной,

возрастной ипоселенческой. Выбор именно данных оснований длясравнения про

диктован следующими соображениями.

Несмотря наглобальные достижения вделе обеспечения гендерного равно

правия, вомногих странах мира сохраняются существенные различия в доступе

женщин к образовательным услугам, в уровне достижений и представленности

вгруппах определенных профессий инаправлений обучения, неравном положении

женщин нарабочем месте, что значительно сокращает возможности экономическо

го развития дляотдельных стран ирегионов (Klasen, Lamanna, 2009). По данным

докладов ООН женщины и девочки вынуждены противостоять дискриминации

всфере образования, обучения, занятости иполитики, что приводит кнегативным

последствиям для их развития и реализации права свободы выбора. Изменение

ситуации решается не просто путем преодоления барьеров доступа к обучению

дляженщин, а связано сконстелляцией трудностей, касающихся содержания ген

дерных ролей истереотипов, коммуникационных стилей преподавателей ипове-

денческих стратегий учеников, выбора образовательных траекторий, академиче-

ской успеваемости, поведения идругих более специфических аспектов гендерного

взаимодействия вобразовательной итрудовой средах (Grossman, Grossman, 1994;

Parker, Funk, 2017).

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

16 № 1 2021

Россия занимает 50-е место поуровню гендерного равенства (Gender inequality

index, 2020), ее невысокое положение объясняется наличием проблем потрем из

ключевых показателей, заложенных виндекс: высокий уровень материнской смерт

ности (17 смертей на100,0 тыс. родов, длясравнения, у Белоруссии, занимающей

следующее после России место поиндексу человеческого развития, этот показатель

равен 2,0, вШвейцарии— 5,0, вГермании, занимающей 20-е место,— 7,0), значи

тельное количество подростковых родов (20,7 на 1000 женщин в возрасте от 15

до19лет), огромный диспаритет вполитической сфере (доля женщин-депутатов

вроссийском парламенте составляет только 16,5%) инеравенство нарынке труда,

оцениваемое поуровню участия всоставе рабочей силы, который среди женщин

старше 15 лет вРоссии составляет только 54,8% (среди мужчин— 70,2%).

Что касается показателя, касающегося доступа к образованию и рассчиты

ваемого наоснове различий вдолях получивших среднее образование, то у России

понему неравенства нетолько нет, но и, напротив, наблюдается перекос всторону бо

лее высокой образованностью женщин (96,3%) посравнению смужчинами (95,7%).

Всфере высшего образования, поданным Института статистики ЮНЕСКО, женщи

ны лидируют повсем квалификационным уровням, включая программы короткого

цикла (таблица 1), кроме аспирантуры идокторантуры, где только намечается тен

денция выравнивания (с 43,9% в2013 г. до47,5% в2018 г.). По представленности жен-

щин среди профессиональных исследователей у России нет серьезных достижений,

она занимает только 19-е место споказателем в39,6% (лидирующие позиции у Север

ной Македонии— 52,3%, Латвии— 52,2% иЛитвы— 51,6%) (Women in science, 2019),

восновном из-за малого количества женщин-исследователей всфере бизнеса (всего

16,9%). Вдругих сферах неравенство хотя иприсутствует, но вгораздо меньшей сте

пени. Так, вправительственных учреждениях среди всех занятых виндустрии R&D

женщины составляют 40,6%, всфере высшего образования— 46,0%.

Между тем и в отношении оценок уровня феминизации российской науки,

ивинтерпретации имеющихся данных у российских исследователей нет единодушия.

Так, например, А.Г. Аллахвердян приводит данные отом, врезультате нескольких

волн феминизации количество женщин внаучной сфере резко увеличилось. В1993г.

женщины уже составляли 50% (и более) специалистов втаких отраслях, как фарма

кология (68,6%), биология (61,8), химия (59,7), медицина (51,7), технические науки

(50,4), география (50,0), а также вбольшинстве социально-гуманитарных наук (ис

кусствоведении— 51,4%), педагогике— 55,7, психологии— 60,2, филологии— 62,4,

экономике — 62,5). Менее 40% женщин-специалистов представлено лишь в двух

областях наук— физико-математических (35,5%) иполитических (37%) (Аллахвер

дян, 2018). Анализируя причины такого гендерного «перекоса», А.А. Литвинюк иего

коллеги подчеркивают, что перевес женщин связан нес улучшением положения жен

щин, а суходом из научно-исследовательской сферы мужчин, прежде всего из-за низ-

кого уровня оплаты труда поотношению ко многим другим сферам деятельности,

постоянных сокращений научного ипрофессорско-преподавательского состава, не

стабильностью ППС, вызванной частым применением проектного подхода кформи-

рованию научных коллективов, низкой социальной престижностью труда ученого





№ 1 2021

внашей стране, долгое время целенаправленно поддерживаемой средствами массо-

вой информации (Литвинюк, Логинова, Кузуб, 2019). Авторы связывают низкую ре-

зультативность исследовательской деятельности вРоссии именно сгендерной асим-

метричностью в формировании кадрового потенциала организаций иучреждений

сферы науки, высшего образования ивысоких технологий изаключают, что она мо

жет приводить кснижению эффективности научной деятельности истагнации инно-

вационного развития страны, это требует разработки специальных мер поповыше-

нию престижности науки ипривлечению мужчин. Отношение кпредставленности

ироли женщин внаучной сфере и, шире, вформировании человеческого капитала

варьирует отпризнания наличия значительных социокультурных барьеров игендер

ных стереотипов, формирующих «женскую» модель поведения истигматизирующих

образ женщины внауке (Соловей, 2017), явных признаков дискриминации женщин

висследовательской инаучной сфере, проявляющихся вболее низком статусе, сла

бой представленности в руководящих органах и научных советах (Донцова, 2018;

Перова, 2020), что является доминирующим подходом, довышеупомянутого проти

воположного взгляда, представленного коллегами из Российского экономического

университета им. Г.В.Плеханова, вкотором женщины представляются «слабым зве

ном», неспособным вотсутствие мужчин «вытянуть» российскую науку надостой-

ный уровень. Гендерные исследования втрудовой сфере фиксируют острый разрыв

взаработной плате у мужчин иженщин, диспропорции враспределении поотраслям

ивидам знаний (Константинова, Кудаева, 2019). Как следствие, женщины выражают

удовлетворенность незаработной платой, как мужчины, а другими аспектами, таки

ми как надежность, выполняемые обязанности, режим, условия труда, расстояние

доработы, что витоге приводит кгендерному парадоксу— большей удовлетворен

ности при меньших финансовых дивидендах (Поплавская, Соболева. 2017). Считаем,

что гендерные различия вотношении формирования ииспользования человеческого

капитала изучены далеко неполно итребуют дополнительного анализа.

Другим немаловажным фактором, определяющим различия в доступности

образования исвязанных сним эффектов напоследующую занятость иуровень до

ходов, является социальное происхождение, культурный капитал, которые вомно-

гом детерминированы особенностями расселения, проживания впоселениях раз-

ного типа. Для России разрыв между городом и деревней, между мегаполисами,

крупными городами иболее мелкими населенными пунктами и, вшироком плане,

между городом иселом определяет нетолько различия вдоходах иуровне жизни,

но ивее качестве— вуровне безопасности исоциального благополучия, доступа

ксоциальным услугам. Основные социальные риски развития сельских территорий

связаны сусугубляющейся депопуляцией инехваткой трудоспособного населения,

нерациональной социальной политикой, неразвитой социальной инфраструкту

рой и неблагоприятными условиями труда, неэффективностью социальных про-

грамм преобразования села, приводящих кконсервации или усилению социальной

непривлекательности сельской местности (Троцковский, Родионова, Сергиенко,

2010; Трубилин, Сидоренко, Михайлушкин, 2018). Работники сельского хозяйства

традиционно входят впятерку наиболее ущемленных групп из числа работающих

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

 № 1 2021

граждан России (Возьмитель, 2016). Неравенство городского и сельского населе-

ния проявляется вболее чем втри раза повышенном уровне абсолютной иотноси-

тельной монетарной бедности у сельских жителей, недополучении ими амбулатор-

но-поликлинической помощи, необходимости выезда из своего населенного пункта

за получением консультаций специалистов (Зубаревич, Сафронов, 2014; Бобков,

Одинцова, 2020). Немаловажным всовременных условиях является и«цифровой

разрыв» между сельским игородским населением, проявляющийся как вналичии

средств информационно-коммуникационных технологий, так иввозможностях их

эффективного использования (Былина, 2019). При этом состояние сельской мест

ности вусловиях стремительной депопуляции вомногом зависит отоставшегося

вдеревне человеческого потенциала (Нефедова, Трейвиш, 2010).

Таблица 1.

Доля женщин среди выпускников программ высшего образования

(уровни 5–8 помеждународной стандартной классификации образования— МСКО)*

  2013 2014 2015 2016 2017 2018

Третичное образование вцелом

(уровни 5–8 поМСКО)

58,6 57,4 56,7 57,0 55,2 56,1

Программы короткого цикла третичного обра-

зования— среднее профессиональное образо-

вание, программы подготовки специалистов

среднего звена (уровень 5 поМСКО)

53,4 51,9 52,3 53,0 53,1 53,8

Высшее образование— бакалавриат

(уровень 6 поМСКО)

58,7 57,3 58,5 58,3 57,3 56,9

Высшее образование— магистратура

(уровень 7 поМСКО)

60,6 59,6 58,4 56,1 54,4 54,5

Аспирантура идокторантура

(уровни 7 и8 поМСКО)

43,9 43,1 40,7 45,1 45,4 47,5

Источник: рассчитано авторами наоснове статистических данных ОСЭР вобласти образования:

https://stats.oecd.org/#

Таблица 2.

Общее количество идоля женщин среди исследователей, работающих всекторах

научных исследований иразработок, посферам занятости (2018 г.)*

       

Всего исследовате-

лей

100330 38232 38,1

Сфера бизнеса

16575 2799 16,9

Правительственные

учреждения

56387 22870 40,6

Высшее образование

27132 12478 46,0

Источник: рассчитано авторами наоснове статистики ОСЭР https://stats.oecd.org/#



№ 1 2021

В отношении образовательного неравенства как потенциального фактора

различия вобъемах икачестве человеческого капитала городских исельских тер

риторий, населяющих их жителей следует отметить, что территориальный фактор

способствует усугублению разрыва вобразовательных достижениях, образователь

ных траекториях идальнейших стратегиях человеческого развития, обусловленных

другими факторами, выступающими основаниями для социального расслоения

российского общества, такими как неравенство доходов, различия всоциальном

икультурном происхождении. Исследования показывают, что вроссийских реги

онах особенности региональных экономик и социальной инфраструктуры неиз-

бежно сказываются на образовательных возможностях детей. Можно говорить,

поменьшей мере, отрех основных видах образовательного неравенства, проявля

ющегося внеравенстве стартовых образовательных возможностей, условий проте-

кания образовательного процесса исамих образовательных результатов (Высоцкая,

Филипова, 2018).

Хотя запоследние 10–15 лет наблюдается снижение территориального образо

вательного неравенства, очем можно судить порезультатам международных срав-

нительных исследований образовательных достижений (таким, например, как PISA

или TIMSS), причем положительную динамику в основном показывают учащиеся

из сельской местности, различные социальные группы, втом числе дифференциру

емые покритерию проживания, все равно существенно различаются попоказателям

успешности обучения. Наибольший разрыв наблюдается между крупными города

ми и небольшими поселениями. Именно среди учащихся из сельских населенных

пунктов очень много учеников, не достигших минимального уровня грамотности,

иочень мало показавших высокий уровень (Капуза, Керша, Захаров, Хавенсон, 2017).

Все вышесказанное подчеркивает значимость углубленного изучения образователь

ного компонента человеческого капитала сучетом поселенческого фактора.

Что касается поколенческой динамики в стратегиях инвестирования и ис

пользования человеческого капитала, то здесь нужно отметить следующее. Старшее

поколение, пережившее переход от социалистической системы ккапиталистиче

ской, испытало значительное обесценивание человеческого капитала, полученного

всоветское время, столкнулось сневозможностью его конвертации всовременные

формы капитала ввиду его содержательной иценностной несовместимости (Несте

рова, Сабирьянова, 1998; Капелюшников, 2008). Врезультате изменений всистеме

оплаты труда многие представители старших возрастных групп попали в«ловушку»

собственного опыта, поскольку несмогли дистанцироваться отсвоих предыдущих

трудовых предпочтений ивыбрать новую, более подходящую современным эконо

мическим условиям профессию. Последующие поколения взрослели иприобретали

опыт впринципиально иных экономических исоциокультурных реалиях, попытке

перенаправить российскую экономику наинновационные рельсы, реанимировать

научную и научно-техническую политику, реформировать систему образования

и здравоохранения (Вебер, 2012). Таким образом, человеческий капитал разных

возрастных групп различается весьма существенно, чему способствуют и смены

естественных возрастных циклов: новые поколения только начинают свою жизнь,

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

20 № 1 2021

тогда как старшие поколения пожинают плоды своих образовательных, культур-

ных ииных инвестиций. Углубленный анализ человеческого капитала снеобходи-

мостью требует, таким образом, ианализа возрастных различий, более «видимых»

науровне отдельных поколений.

В силу глобальной конкуренции ирасширения практики использования меж

дународных инструментов оценки (таких как индекс человеческого развития ПРООН

или индекс человеческого капитала Всемирного банка) многие исследования челове

ческого капитала проводятся настрановом или межнациональном уровне. Между тем

несекрет, что вэкономическом развитии регионов России имеются существенные

диспропорции вуровне идинамике социально-экономических показателей, нетоль

ко вследствие различного географического положения, сырьевых иагроклиматиче-

ских ресурсов, но ивсилу различной эффективности политики властей поснижению

инвестиционных рисков ииспользованию человеческого капитала (Земцов, Смелов,

2018; Бабаян, Пашинина, Суслов, 2019). К сожалению, многие приграничные регионы

Сибири иДальнего Востока остаются наиболее депрессивными иуязвимыми (Гри

горьев, 2019). По мнению ряда исследователей, именно человеческий капитал стал

важным фактором, ограничивающим развитие восточной части России из-за острой

нехватки человеческих ресурсов. Положительная, но медленная динамика развития

их человеческого потенциала недостаточна длякачественного скачка всоциальной

сфере иприводит кхронической отсталости исоциальному неравенству (Глазырина,

Фалейчик, 2014; Калугина, 2018). Таким образом, содной стороны, наше исследова

ние продолжает идополняет обширный пласт работ о роли человеческого капитала

врегиональном социально-экономическом развитии. С другой стороны, вотличие

отпревалирующих потематике экономических работ, мы концентрируемся наана

лизе «качественных» факторов и их значимости для детерминации субъективных

оценок материального благополучия, выступающих социально-психологическим

аналогом используемых вэкономическом анализе «денежных» показателей эффек

тивности использования человеческого капитала. Эмпирической базой анализа явля-

ются результаты социологического исследования человеческого капитала водном из

приграничных регионов России— Алтайском крае.

 

Алтайский край является агропромышленным регионом, находящимся взоне

казахстанского приграничья, особенности его экономического положения опреде

ляются большой зависимостью отфедеральной поддержки (Мищенко, 2019) ире-

зультатов активно развивающихся международных, прежде всего внешнеторговых,

отношений ссопредельными странами (экспорт сельскохозяйственного сырья, дре

весины, топливно-энергетических товаров, продукции химической промышлен-

ности (Шваков, Лобова, Кожевникова, 2018). Край занимает 72-е место среди всех

российских регионов поуровню жизни (РИА Рейтинг 2019)

и26-е место из 37 при-

граничных регионов, имеющих насвоей территории сухопутные государственные



https://ria.ru/20200217/1564483827.html



№ 1 2021

границы, поиндексу человеческого развития (источник— Аналитический центр

при правительстве РФ, конкретизация— авторов). Высокие темпы депопуляции

и потери трудоспособного населения (1,7% от всего трудоспособного населения

запоследние пять лет) результирующие из высокой смертности (11-е место среди

приграничных регионов поуровню смертности отонкологических заболеваний) и,

вбольшей степени, из-за миграционного оттока населения вследствие экономиче

ских проблем (по данным статистики за2015–2019 гг. 17,6% населения имели до-

ходы ниже прожиточного минимума, край ежегодно покидало около 8,0 тыс. чел.),

интенсивного постарения населения (средний коэффициент демографической на

грузки со стороны старших возрастов запрошедший пятилетний период составил

478 чел. на1000 чел. трудоспособного возраста) являются ключевыми демографи

ческими вызовами дляразвития человеческого капитала врегионе. Одновременно

сэтим регион показывает свою конкурентоспособность поколичеству подготавли

ваемых специалистов свысшим образованием, научно-исследовательских кадров

иорганизаций, осуществляющих технологические инновации,— второе место по

сле Томской области посовокупному уровню инновационной активности (Инди-

каторы инновационной деятельности, 2020), что обусловливает его «промежуточ-

ное» положение между регионами, занимающими лидирующие места по уровню

социально-экономического, инновационного ичеловеческого развития (например,

Ленинградская, Воронежская, Новосибирская, Челябинская области), ирегионами-

аутсайдерами (национальные республики южной икавказской приграничной зон).

Социологическое исследование, проведенное вАлтайском крае в2020 г., ре

зультаты которого рассматриваются вданной статье, является пилотным дляпяти

других приграничных регионов, отобранных врезультате типологического анали

за основных трендов развития миграционных процессов, человеческого капитала

ибезопасности вприграничных регионах России дляпроекта «Человеческий ка

питал, миграции ибезопасность: трансформация вновых миграционных условиях

вЦентральной Азии»

. Выборочная совокупность, формируемая наоснове квотной

(пропорциональной) выборки, составила 573 человека в возрасте от18 до70 лет

(средний возраст— 38,9±0,6 года, медиана— 39 лет, доля женщин— 60%), прожи

вающих вгородских исельских поселениях Алтайского края ипринявших участие

вонлайн-опросах иличном анкетировании поместу жительства.

На данном этапе исследования были изучены особенности образовательного

опыта респондентов, втом числе количественные показатели образованности (об

щее количество лет обучения), данные омаксимально достигнутом уровне обуче-

ния илингвистические компетенции (знание иностранного языка) вразрезе ген-

дерных, возрастных ипоселенческих групп респондентов. Полученные результаты

выступили вкачестве основания для проведения моделирования уровня субъек

тивных оценок финансового благополучия жителей региона на основе показате-

лей образовательных и лингвистических составляющих человеческого капитала

иструктурных факторов (пола, возраста, места проживания), дополненных данны



Руководитель— проф. С.Г. Максимова

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

22 № 1 2021

ми осоциальном статусе респондентов. Моделирование проводилось спомощью

метода бинарной логистической регрессии. Зависимая переменная, разделяющая

респондентов надве группы— свысокими инизкими оценками удовлетворенно

сти собственным материальным положением, конструировалась наоснове кластер-

ного анализа почетырем показателям: самоидентификация респондента пошкале

«бедность/богатство» (отнесение себя кодной из пяти категорий поуровню дохо

дов), субъективное сопоставление поуровню доходов сдругими жителями региона

(«доходы такие же, как у большинства», «меньше, чем у большинства», «больше, чем

у других»), оценка удовлетворенности материальным положением иоплатой труда

(использовались четырехбалльные порядковые шкалы). Проведенное моделирова

ние позволило протестировать ряд исследовательских гипотез овзаимосвязи меж-

ду образовательными илингвистическими компетенциями как значимыми компо-

нентами человеческого капитала иструктурными ограничениями вих совместной

детерминации социально-экономических показателей регионального развития

наиндивидуальном уровне.

 

Характеристики образовательного опыта жителей приграничного региона

Одним из основных показателей, используемых в традиционных экономе

трических моделях человеческого капитала, является количество лет обучения,

рост которого, с поправкой на качество — реальный полученный объем знаний

и умений, ассоциируется с ростом будущих доходов. По данным проведенного

исследования среднее количество лет, потраченных на получение образования,

составило 17,21года, медиана имодальное значение— 15 лет, стандартное откло

нение— 7,6года. Сравнительный анализ структурных факторов показал, что все

они являются значимыми иоказывают существенное воздействие нарезультаты

образовательной деятельности различных социальных групп населения, что отча

сти связано схарактеристиками жизненного опыта идинамикой социальной жиз-

ни, изменением институциональных условий, но также указывает ина ограничение

доступа уязвимых групп населения кобразовательным ресурсам, способствующее

воспроизводству социального неравенства.

Так, согласно полученным данным, женщины учились дольше, чем мужчи

ны: среди женщин среднее количество лет обучения составило 17,2 года, медиана—

16,0 года, среди мужчин— среднее значение 17,2, медиана— 15,0 года (значимость

различий помедианному критерию длянезависимых выборок, p< 0,05, рисунок

1). Помимо центральных тенденций, группы различались поотдельным периодам

обучения. Вчастности, образование женщин чаще длилось от16 до20 лет (40,0% от

ветов, вгруппе мужчин столько же обучались только 28,8% опрошенных), тогда как

длямужчин типичным являлось образование, требующее от12 до15 лет дляего ос

воения (44,4%, вгруппе женщин данный уровень был получен 35,8%) (χ

, p<0,05).

Сравнение количества лет обучения взависимости от возраста респондента

(рисунок 2) позволило установить, что между ними несуществовало четкой линей

ной зависимости и что наиболее существенные отличия наблюдались между груп-



23

пами респондентов 30–49 лет, имеющих набольший образовательный опыт (медиана

составила 16,0 года) иреспондентами до29 лет, у которых медианное количество лет

обучения составило 14,0 года. Более того, если сравнивать частоты выбранных диа-

пазонов ввозрастных группах, то заметно преобладание как вгруппе респондентов

до29 лет, так ивгруппе старше 50 лет тех, чье обучение длилось от12 до15лет (47,8%

впервой и43,6% вовторой группе), тогда как вгруппе 30–49-летних наиболее типич-

ным было обучение сболее длительными сроками— от16 до20 лет (48,4%). Что каса-

ется маргинальных диапазонов— до11 лет (уровень полного среднего образования)

иболее 21 года (т.е. больше, чем уровень средней школы плюс 6 лет высшего образо-

вания, включая магистратуру и3 года поствысшего обучения), то их выбор ввозраст-

ных группах обусловливался скорее естественными причинами, чем собственно по-

коленческими различиями. Так, 11 лет именее чаще обучались респонденты до29 лет

(21,0%, вдругих группах только 6,8% и12,0%), часть из которых всилу своего возраста

еще неуспели получить другое образование, тогда как больше 21 года— респонденты

старше 50 лет (21,8%, вдругих группах— 13,6% и4,3%).

Рисунок 1— Результаты медианного критерия вгруппах мужчин иженщин

попоказателю общего количества лет обучения.

Согласно полученным данным количество лет обучения существенно варьи-

ровало взависимости оттипа населенного пункта. Вгородских поселениях сред-

ний возраст составил 16,6 года, медиана имодельное значение— 15,0 года, тогда

как стандартное отклонение— 6,6 года. Всельских поселениях среднее значение

было намного выше— 19,6 года, медиана— 16,0 года, модальное значение— 15,0

года. Стандартное отклонение намного превышало соответствующий показатель

вгородских поселениях исоставило 10,2 года, что указывало наразнообразие обра-

зовательных траекторий сельских жителей иотсутствие единого тренда. Результат



24 

применения медианного критерия представлен нарисунке 3. По отдельным пери-

одам обучения различия носили характер статистической тенденции (χ

, p<0,1).

Вчастности, сельские жители чаще указывали набольшое количество лет обуче-

ния (более 20)— 19,5% посравнению сгородскими жителями (11,0%), однако это

количество совершенно несоответствовало максимальному уровню достигнутого

образования (78% сельских жителей, обучавшихся, поих мнению, более 21 года,

имели диплом осреднем профессиональном образовании). Всилу наличия выше-

указанных противоречий вданных исомнений относительно достоверности пре-

доставляемых респондентами сведений показатель количества лет обучения немог

быть использован вкачестве допустимой меры образовательных достижений ибыл,

покрайней мере временно, исключен из анализа.

Рисунок 2— Различия вколичестве лет обучения вразрезе основных возрастных групп

респондентов, результаты медианного критерия.

Рисунок 3— Различия вмедианном количестве лет обучения вразрезе поселенческих групп

респондентов, результаты медианного критерия.

Дополнительно квопросу о количестве лет обучения респондентам задавал-

ся вопрос о максимальном уровне образования, покоторому они имеют докумен-





№ 1 2021

тальное подтверждение ввиде диплома, свидетельства или аттестата. Было получено

следующее распределение ответов: 2,4% опрошенных имели образование науровне

начальной или средней школы, 14,7% — полное (общее) среднее образование, что

всовокупности давало 15,1% лиц, имеющих образование девять классов иниже. Не

значительная часть опрошенных (2,3%) имели только диплом, полученный напро-

фессиональных курсах, или (1,0%) окончили ПТУ, ФЗУ (ФЗО), неимея при этом сред-

него образования. Доля респондентов, окончивших ПТУ после основной или средней

школы, получивших начальное профессиональное образование или образование

попрограмме подготовки квалифицированных рабочих ислужащих, составила 8,5%.

Еще 23,3%— окончили техникум, медицинское, музыкальное, художественное, педа

гогическое училище попрограммам подготовки специалистов среднего звена, 4,7%—

получали диплом осреднем профессиональном образовании врамках высшего учеб

ного заведения: университета, института или академии. Каждый пятый опрошенный

имел диплом овысшем образовании попрограммам специалитета (19,2%), 10,8%—

попрограммам бакалавриата и8,2%— диплом магистра. Аспирантуру, ординатуру

или интернатуру окончили всего несколько опрошенных (0,8%), тогда как 1,6% имели

ученую степень кандидата наук, столько же— затруднились дать ответ наданный во

прос. Таким образом, если суммировать полученные ответы почетырем укрупнен-

ным категориям, то получится, что 17,1% опрошенных имели образование науровне

средней общеобразовательной школы или ниже, 40,9% — имели диплом учрежде

ний СНПО, 39,1%— имели высшее образование, включая обучение вмагистратуре,

и2,5%— поствысшее образование, втом числе ученые степени.

По укрупненным категориям образовательных уровней различия по полу

были «в пределах статистической погрешности», хотя визуально различия свиде

тельствовали оболее высокой образованности женщин: среднее общее образование

имели 15,6% женщин и20,8% мужчин, среднее профессиональное— 40,1% женщин

и42,5% мужчин, высшее образование иболее высокие образовательные уровни—

44,3% женщин и36,7% мужчин (z-критерий, критерий χ

Пирсона, p>0,1). Вособен-

ности эти различия были видны вгородских поселениях, где доля женщин свыс-

шим образованием достигала 48,2% посравнению с38,9% среди мужчин (разница

наблюдаемых иожидаемых частот значима намаргинальном уровне χ

, p=0,05),

тогда как всельской местности разница вобразовании была менее заметной (выс

шее образование имели 43,5% женщин и35,5% мужчин).

Между тем фактор места проживания сам посебе накладывал существенный от

печаток наобразовательный опыт участников исследования. Максимальный разброс

значений между группами респондентов, проживающими вгородских исельских по

селениях, наблюдался поуровням среднего профессионального образования ивыше,

тогда как доли имеющих основное общее образование были примерно равными: 18,1%

вгородских и16,1%— в сельских поселениях. Количество респондентов свысшим

образованием было существенно выше вгородских поселениях (45,8%, всельских—

26,3%), тогда как доля обладателей диплома осреднем профессиональном образова

нии, независимо отвозможных программ его получения, была более высокой вселе,

где отаком уровне образования сообщили 57,6% опрошенных (в городских поселе

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

26 № 1 2021

ниях— только 36,2%). Что касается возрастных различий, то здесь противопоставля-

лись респонденты младшей группы (до 29 лет), среди которых было значимо больше

имеющих только основное общее образование (39,7%, вдругих группах— 7,7–7,9%)

иреспонденты старшего возраста, где было значимо больше тех, кто имел как среднее

профессиональное (42,5% и52,3%), так ивысшее профессиональное (49,6% и40,0%)

образование (рисунок 4). Таким образом, наше исследование подтвердило наличие

серьезных территориальных диспропорций вприобретенном образовании, обуслов

ленных как неравенством образовательных возможностей, так испецификой рынка

труда, предъявляющего требования крабочей силе иопределяющего необходимость

в инвестировании в образовательный компонент человеческого капитала. Жители

села были в меньшей степени заинтересованы в получении высшего образования

всилу невозможности его применения исоответственно меньшей «отдачи» исчитали

более целесообразным получать среднее профессиональное образование, ориентиро

ванное напрактическую профессиональную деятельность иполучение опыта работы

вреальных производственных условиях. Более высокий уровень образования среди

городских жителей определялся как наличием возможностей получения высшего об

разования (все краевые вузы, как ивузы других регионов России сконцентрированы

вгородах), так иболее высокими требованиями ксоискателям иналичием вакансий,

требующих высоких образовательных компетенций и квалификаций. Что касается

поколенческих различий, то здесь нам видится больше различий из-за объективных

обстоятельств: часть респондентов младшей группы просто неуспели еще получить

более высокий уровень образования, тогда как отсутствие различий между средней

истаршей возрастными группами свидетельствовало оналичии скорее устойчивых

пропорций населения сопределенным образовательным опытом. Стоит также отме

тить, что наши данные вцелом довольно хорошо показали тенденцию феминизации

в высшем образовании и большую ориентацию мужчин на получение требующего

меньших временных затрат профессионального образования.

Рисунок 4— Различия вуровне образования

взависимости отместа жительства ивозраста опрошенных, %

(красным цветом выделены категории ответов со значимыми различиями поz-критерию, p<0,05).





№ 1 2021

Иностранный язык вструктуре человеческого капитала: языковой реперту-

ар иуровень владения

Знание иностранного языка является одним из атрибутов современного

успешного человека. Включение России вмировой рынок товаров иуслуг, расшире

ние других форм сотрудничества сзарубежными странами значительно увеличили

возможность международных контактов, получения образования зарубежом, ве

дения бизнеса, культурных обменов. Всвязи срасширением и качественным из-

менением международных связей роль иностранного языка радикально трансфор-

мировалась, из учебного предмета он превратился вбазовый элемент современной

образовательной системы, средство ведения межкультурного диалога, профессио

нальной реализации личности (Войтович, 2012). Как показывают результаты рос-

сийских имеждународных исследований, знание иностранного языка составляет

важную часть человеческого капитала, особенно длямеждународных мигрантов,

повышающую их шансы быстро адаптироваться нарынке труда иполучать более

высокие доходы (Tainer, 1988; Rivera-Batiz, 1990; Вольвач, 2006). Между тем отда

ча от лингвистических компетенций на российском рынке труда мало изучена.

Ученые НИУ ВШЭ, проводившие оценку влияния знания иностранного языка

назаработную плату, пришли квыводу отом, что, несмотря наустойчивый спрос,

знание языка поощряется прежде всего дляпрофессионалов сразвитыми когни

тивными навыками, представителей интеллектуальной сферы. Наибольшую отда-

чу наиностранный язык получают руководители высшего исреднего звена, тогда

как длярабочих коэффициент иностранного языка оказывается незначимым, что

подтверждает идею оналичии отдачи отязыковых навыков лишь дляузкого круга

рабочих мест (Рожкова, Рощин, 2019). Между тем глубокая оценка роли иностран

ного языка как значимой части коммуникативных иобщекультурных компетенций,

составляющих структуру человеческого капитала, вероятно, требует нетолько уче

та группы специальностей ирабочих мест вРоссии, но испецифики формирова-

ния человеческого капитала под влиянием миграционного опыта, как российских

работников зарубежом, так имигрантов вРоссии. Подобный анализ нам видится

очень важным, иему будет посвящено наше внимание вдальнейшем.

На данном этапе исследования были изучены основные показатели, связанные

сопытом изучения иностранного языка, был составлен рейтинг наиболее часто изу

чаемых языков, проведен анализ самооценки уровня владения иностранным языком.

В целом по выборке уровень владения иностранным языком не был очень

высоким, отаком знании сообщили только 18,0% опрошенных, из них 11%владели

английским, 3,0%— немецким, оставшиеся 4%— владели несколькими языками, ос

новные сочетания которых составляли английский идругой европейский (немецкий,

французский, итальянский, испанский идр.) или китайский языки. Из всех, кто поло

жительно ответил навопрос ознании иностранного языка, только 4,4% могли похва-

статься свободным владением, четверть опрошенных полагали, что могут изъясняться

исвободно читать, тогда как для36,3% участников исследования предел заключался

ввозможности вести простые диалоги, а пофакту— чтении ипереводе со словарем.

Более трети (34,4%) респондентов затруднились определить свой языковой уровень.



 

В вышеупомянутом исследовании авторов из НИУ ВШЭ приводятся сред-

ние цифры владения иностранными языками поРоссии поотдельным возрастным

группам ипрофессиональным категориям (по данным RLMS-HSE-2016): 35,5%—

среди 18–29-летних, 21,9%— среди респондентов 30–39 лет, 11,6%— среди тех, кому

старше 40 лет. Максимальное владение иностранным языком среди выпускников

вузов— 41,5%, жителей больших городов— 38,9%, специалистов высшего уровня

квалификации— 40,8%, работников финансовой сферы— 41,3% (Рожкова, Рощин,

2019). Н аши сравнения пополу, возрасту иместу проживания респондента пока-

зали наличие значимых различий вязыковых компетенциях науровне декларации

обладания тем или иным иностранным языком, тогда как отдельные градации этого

владения были фактически неразличимы вразных группах. Так, чаще овладении

иностранным языком заявляли женщины (21% против 14% среди мужчин), лица

моложе 29 лет (28,0% посравнению с15,0% вгруппе 30–49-летних и11,0% вгруп-

пе респондентов старше 50 лет), жители городов (20,0% посравнению сжителями

села — 12,0%) (рисунки 5–7). Кроме того, языковые компетенции положительно

коррелировали собразованием: вбольшей степени знаниями иностранного языка

обладали специалисты свысшим образованием (25,7%), тогда как среди имеющих

среднее профессиональное образование уровень владения был минимальным —

9,7%, среди лиц сосновным общим образованием— 17,5%.

Рисунок 5— Распределение ответов навопрос ознании иностранного языка

вгруппах мужчин иженщин, %.

Рисунок 6— Распределение ответов навопрос ознании иностранного языка

вгруппах респондентов разного возраста, %.



29

Рисунок 7— Распределение ответов навопрос ознании иностранного языка

(кроме языков республик бывшего СССР)

вгруппах респондентов из разных типов поселений, %.

Моделирование отдачи отобразования и языковых компетенций с учетом

структурных факторов

После проведенного сравнительного анализа данные об образовательном

уровне респондентов, включая знание иностранного языка, наряду синформацией

овозрасте, гендерной принадлежности иместе проживания были включены вка-

честве предикторов врегрессионную модель, где вкачестве зависимой использо-

вались результаты кластеризации оценок удовлетворенности своим материальным

положением иоплатой труда, самоидентификации поуровню доходов, субъектив-

ного сопоставления собственных заработков сдоходами большинства. Врезультате

было сформировано два кластера. К первому кластеру было отнесено 46,5% опро-

шенных, имевших более высокие оценки повсем четырем шкалам (условно гово-

ря, свысоким уровнем отдачи человеческого капитала). Вчастности, 36,7% опро-

шенных данного кластера отнесли себя ккатегории «богатых» и«обеспеченных»,

имеющих накопления, возможность приобретать дорогостоящие вещи, «ни вчем

себе неотказывать» (во втором кластере доля респондентов данной группы соста-

вила 16,5%), около 28%считали, что их доходы больше, чем у других (во втором

кластере таких респондентов небыло), 82,2%были удовлетворены своей оплатой

труда, 72,1%— удовлетворены своим материальным положением. Второй кластер

(53,5%) составили респонденты, имеющие более низкие доходы (66,5% отнесли себя

кгруппе «середняков», 16,9%— кгруппе бедных), считающие, что они живут хуже

других. Все респонденты данной группы (100%) выражали неудовлетворенность

своим финансовым положением, доходами, оплатой труда (таблица 3). Подобный

подход позволил дифференцированно подойти кполучаемым результатам отин-

вестирования вчеловеческий капитал ипоказать, что само посебе наличие финан-

совых средств далеко невсегда приводит ксубъективному ощущению удовлетво-

ренности («не вденьгах счастье»). Более того, как показали наши данные, только

18,5% тех, кто считал себя достаточно обеспеченными, оценивали свое положение

«лучше других», а 51,8%— были скорее недовольны или вовсе недовольны своим

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

30 № 1 2021

материальным положением. Ориентация насубъективные оценки удовлетворенно-

сти, нанаш взгляд, важнее, чем монетарные оценки, поскольку позволяет понять,

почему люди нестремятся «вкладывать всебя» больше, ивыявить поведенческие

стратегии достижения баланса между саморазвитием и ожиданиями улучшения

финансового положения.

В результате проведенного регрессионного анализа (основные коэффициен

ты икритерии оценки приведены втаблице 4) нам удалось подтвердить большин-

ство исследовательских гипотез.

В частности, моделирование подтвердило наличие значимой взаимосвязи

между образованием иудовлетворенностью финансовым положением (b=0.585,

p<0,004, ex(B)— 1,8), серьезное повышение шансов улучшить свое материальное

положение помере продвижения пообразовательным ступеням. Об этом убеди

тельно свидетельствовал идвумерный анализ: среди лиц свысшим образованием

доля принадлежащих кпервому кластеру была намного выше (58,7%), чем среди

тех, кто его неимел (37,9%).

Между тем, хотя само посебе образование было значимым фактором, еще боль

шую роль играл социальный статус, достижение которого только вряде случаев ас-

социировалось снеобходимостью получения формального подтверждения высокого

уровня знаний. Так, количество респондентов свысшим образованием было значимо

выше среди государственных служащих (73,9%) исреди лиц, занимающих руково

дящие должности вкоммерческих или государственных организациях (61,9%), тогда

как среди наемных работников итех, кто занят собственным делом, их доля состави

ла 42–43%. Регрессионный анализ показал, что руководители организаций действи-

тельно в2,6 раза больше удовлетворены своим материальным положением, чем те,

кто незанимают руководящие должности. Между тем исреди самозанятых ибизнес

менов отдача составила почти в4,0 раза выше посравнению сдругими статусными

группами. Иными словами, роль образовательного капитала варьировалась взависи

мости отвыбранной карьерной стратегии. Она была выше виерархических органи-

зационных структурах иниже— внеформальном секторе экономики, среди занятых

только вличном подсобном хозяйстве, фермеров исамозанятых. Примечательно, но

статус госслужащего, который, как мы увидели выше, вподавляющем большинстве

случаев предполагал наличие высшего образования, недавал каких-либо значимых

привилегий вполучении более стабильного материального положения посравнению

снаемными работниками других учреждений (b=0,822, p=0,104). Вероятно, такие

результаты объяснялись тем, что внашу выборку попали только чиновники местных

и региональных администраций, не занимающие больших должностей и, следова

тельно, поуровню зарплат неотличающиеся отдругих наемных работников. Кроме

того, сучетом малочисленности данной группы наших эмпирических данных было

просто недостаточно дляподтверждения гипотезы овлиянии данного рода деятель

ности наматериальное положение; возможно, получение новых эмпирических дан-

ных вдругих регионах как-то изменит ситуацию.

Одновременно сэтим знание иностранного языка недавало каких-либо

ощутимых преимуществ ибыло слабо востребовано нарегиональном рынке тру



№ 1 2021

да. Вовсяком случае, знающие иностранный язык неотличались более высокими

истабильными заработками или большей удовлетворенностью, хотя науровне

кросс-табуляций различия были довольно существенными: среди респондентов

первого кластера иностранный язык знал каждый четвертый (24,1%), тогда как

среди второго (неудовлетворенные)— только 14,3%. Таким образом, при одно

временном учете нескольких факторов в модели наше исследование показало,

что лингвистические компетенции важны несами посебе, они начинают «рабо

тать» только всвязке сдругими достижениями— образовательными или про-

фессиональными.

В отношении возможного влияния основных структурных факторов мож

но отметить, что поданным модели поселенческий фактор сохранял свою значи-

мость сучетом контроля задругими параметрами: вероятность принадлежности

ккластеру «успешных» личностей свысоким уровнем удовлетворенности своим

финансовым положением, живя вгороде, была более чем вдва раза выше, чем

всельской местности. Одновременно сэтим, независимо отместа проживания,

образования ивозраста, женщины оказались вболее ущемленном положении,

чем мужчины, очем можно судить как познаку коэффициента регрессионного

уравнения (b=–0,473), так ипо величине отношения шансов (Exp (B) = 0,62). Что

касается поколенческих различий, то модель позволила отчасти подтвердить

дискриминационные тенденции инеравенство вотдаче отвложений вчелове

ческий капитал взависимости отвозраста, выделяемые многими исследовате-

лями (экономистам широко известна нелинейная взаимосвязь между доходами

ивозрастом). Вчастности, поколение 30–49-летних оказалось вбольшей степени

удовлетворено своим материальным положением, чем старшее имладшие поко

ления.

Таблица 3.

Сравнение результатов ответов наиндикаторные вопросы вдвух кластерах, %

  1  2

Самооценка материального

положения

«Бедные» 11,9%a1 16,9%a

«Средние доходы» 51,3%a 66,5%b

«Обеспеченные ибогатые» 36,7%a 16,5%b

Сравнение доходов сдохода-

ми большинства

«Так же или хуже других» 71,7%a 100,0%b

«Лучше других» 28,3%a

Удовлетворенность оплатой

труда

Не удовлетворены 16,8%a 100,0%b

Удовлетворены 83,2%a

Удовлетворенность матери-

альным положением

Не удовлетворены 27,9%a 100,0%b

Удовлетворены 72,1%a

— Каждый нижний индекс обозначает поднабор категорий, у которых пропорции столбцов неот-

личаются существенно друг отдруга науровне 0,05, z-критерий.

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

32 № 1 2021

Таблица 4.

Результаты регрессионного анализа субъективных оценок

материального благополучия

 B

-

-

-





 .. . Exp (B)

Образование (порядковая пере-

менная стремя образовательными

уровнями)

0,585 0,202 8,39 1 0,004 1,795

Владение иностранным языком

0,242 0,307 0,621 1 0,431 1,274

Статус (Занимающие руководящие

должности)

0,967 0,527 3,363 1 0,067 2,63

Статус (Собственный бизнес, само-

занятые)

1,377 0,408 11,374 1 0,001 3,962

Статус (Госслужащие)

0,822 0,506 2,637 1 0,104 2,276

Тип поселения (Город)

0,754 0,278 7,363 1 0,007 2,126

Пол (Женщины)

-0,473 0,238 3,948 1 0,047 0,623

Возраст (30–49-летние)

0,397 0,236 2,831 1 0,092 1,487



Инвестиции в образование, профессиональное обучение и опыт являются

частью индивидуального и общественного человеческого капитала, признаются

значимыми вовсех теориях имоделях. Согласно проведенному исследованию нам

удалось охватить различные категории населения, как имеющие низкий образо

вательный уровень, так истремящиеся кнепрерывному обучению втечение всей

жизни. Сравнительный анализ показал, что основные социоструктурные факторы,

представленные гендерными, поселенческими ипоколенческими измерениями, яв

ляются значимыми иоказывают существенное воздействие нарезультаты образо-

вательной деятельности. Врегионе наблюдаются сильные территориальные иген-

дерные диспропорции вобразовательных уровнях, обусловленные инеравенством

образовательных возможностей, испецификой рынка труда, предъявляющего раз

личные требования крабочей силе, втом числе вуровне исодержании образова-

ния. Возрастные различия тоньше, они связаны скорее скачественными, нежели

сколичественными характеристиками иимеют нелинейную связь сматериальной

обеспеченностью: вболее уязвимом положении оказываются молодые люди ипред

ставители старших возрастных групп.

Исследование подтвердило, что уровень образования, несомненно, связан

ссамооценкой достатка ивысокая образованность внесколько раз повышает шансы

добиться устойчивого материального положения. Кроме того, поскольку вкластер

ный анализ были заложены показатели социального самочувствия, отражающие



№ 1 2021

степень поляризации регионального общества поосям имущественной дифферен-

циации исоциальной справедливости, повышение образовательного уровня также

способствует выравниванию социальных настроений, снижению напряженности

врегиональном социуме.

В отношении лингвистических компетенций, приобретающих большее зна

чение вусловиях пересмотра профессиональных стандартов сучетом реалий ин-

тернационализации образования ибизнеса иповышения требований квладению

иностранным языком как части профессиональных компетенций, наше исследова

ние показало, что вАлтайском крае, как типичном регионе азиатского приграни-

чья, уровень владения иностранными языками не очень высок. Превалирующим

иностранным языком является английский, навтором месте— немецкий исочета

ния английского идругих европейских языков. Врегионе практически отсутствует

практика оценивания языковых уровней, значительная часть респондентов затруд

няется соценкой собственных языковых компетенций. Знание языка, хотя иассо-

циируемое сопределенными социально-демографическими истатусными группами

населения, неоказывает значимого воздействия наоценку результатов собственной

трудовой ипрофессиональной деятельности ввиде непосредственных материаль

ных дивидендов. Данный результат можно интерпретировать двояко. Во-первых,

мы должны признать несовершенство инструментария инедостаток полученных

эмпирических данных, непозволяющих учитывать уровень владения языком, а те

положительные ответы, которые были даны нафильтрующий вопрос, вряд ли мо

гут свидетельствовать окаких-либо преимуществах. Во-вторых, такие результаты,

вкупе сданными об имеющихся языковых компетенциях, указывают фактически

наих невостребованность нарегиональном рынке труда, вернее, навостребован

ность только вопределенной узкой нише рабочих мест, слабо охваченных нашим

исследованием.

На последующих этапах исследования планируется провести более углу

бленный анализ образовательных траекторий и компонентов образовательного

опыта сучетом региональной вариабельности иболее широкого спектра факторов,

определяющих образовательные возможности, а также включения других соци

ально-психологических показателей, позволяющих оценить мотивационную сферу

ипотребность вдостижениях, вматематико-статистические модели детерминации

объема икачества человеческого капитала различных социальных групп населения,

проживающих вприграничных регионах России.

 

Аллахвердян А. Тенденции феминизации российской науки: прошлое инастоящее.

Наука иинновации, 2018, 3 (181), 48–54.

Бабаян И.В., Пашинина Е.И., Суслов И.В. Малые предприниматели региона-донора

трудовых ресурсов как акторы развития человеческого капитала (на примере По

волжского региона). Siberian Socium/Сибирский Социум, 2019, 2(3), 42–51.

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

34 № 1 2021

Бобков В.Н., Одинцова Е.В. Социальное неравенство вРоссии. Журнал Новой эко-

номической ассоциации, 2020, 3 (47), 179–184.

Былина С. Цифровое неравенство сельского населения: поселенческие различия.

Региональные агросистемы: экономика исоциология, 2019, No. 2, 107–113.

Вебер А.Б. Россия перед инновационным вызовом: опыт «нулевых» годов. Россия

реформирующаяся, 2012, No. 11, 82–105.

Возьмитель А.А. Социальное неравенство иего риски всоветской ипостсоветской

России. Власть, 2016, No. 8, 5–13.

Войтович И.К. Иностранные языки вконтексте непрерывного образования: моно

графия / под ред. Т.И. Зелениной. Ижевск : Удмуртский университет, 2012.

Вольвач В.Г. Структура человеческого капитала: социологический аспект. Актуаль

ные методологические и теоретические проблемы в российской науке: Сборник

научных трудов. Ч. 1. Омск: Изд-во Омского экономического института, 2006. С.

123–128.

Высоцкая А.В., Филипова А.Г. Образовательное неравенство вшколе: отинтерпре

тации понятия к детерминирующим факторам. Социальные исследования, 2018,

No. 2, 1–17.

Глазырина И.П., Фалейчик Л.М. Восточное приграничье России: проблема сохране

ния человеческого капитала. Всероссийский экономический журнал ЭКО, 2014, 11

(485), 5–19.

Григорьев Л.М. Особенности развития человеческого капитала всубъектах Россий

ской Федерации. URL: https://ac. gov. ru/les/content/22461/3-grigorev-pdf. (дата об-

ращения: 01.12.2020).

Донцова О.А. О роли женщин вроссийской науке. Вестник Российского фонда фун

даментальных исследований, 2018, No. 2, 50–55.

Земцов С.П., Смелов Ю.А. Факторы регионального развития вРоссии: география,

человеческий капитал или политика регионов. Журнал Новой экономической ассо

циации, 2018, 4 (40), 84–108.

Зубаревич Н.В., Сафронов С.Г. Территориальное неравенство доходов населения

России идругих крупных постсоветских стран. Региональные исследования, 2014,

No. 4, 100–110.

Гохберг Л.М., Дитковский К.А., Евневич Е.И. идр. (Ред.) Индикаторы инновацион

ной деятельности: 2020: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2020. URL: https://

issek.hse.ru/mirror/pubs/share/397986230.pdf (дата обращения: 01.12.2020).

Гохберг Л.М., Дитковский К.А., Евневич Е.И. идр. (Ред.) Индикаторы науки: 2019:

статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2019.

Калугина З.И. Сибирь вракурсе человеческого развития. Регион: экономика исоци

ология, 2018, No. 2, 110–132.

Капелюшников Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале. Препринт

WP3/2008/01. М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2008.





№ 1 2021

Капуза, А.В., Керша, Ю.Д., Захаров А.Б., Хавенсон Т.Е. Образовательные результаты

исоциальное неравенство вРоссии. Вопросы образования, 2017, No. 4, 10–35. DOI:

10.17323/1814-9545-2017-4-10-35

Константинова Д.С., Кудаева М.М. Дискриминационные различия в заработной

плате вРоссии. Дискуссия, 2019, 1 (92), 38–46. DOI: 10.24411/2077-7639-2019-00005

Литвинюк А.А., Логинова А.В., Кузуб Е.В. Гендерные особенности HR-менеджмен

та всфере науки, высшего образования ивысоких технологий. Лидерство именед-

жмент, 2019, 6 (3), 279–290.

Мищенко В.В. Реалии начала шестилетнего периода вэкономике Алтайского края.

Актуальные вопросы функционирования экономики Алтайского края, 2019, No. 11,

3–7.

Нестерова Д., Сабирьянова К. Инвестиции вчеловеческий капитал впереходный

период вРоссии. Научный доклад № 99/04. М.: EERC, 1998.

Нефедова Т.Г., Трейвиш А. Города исельская местность: состояние исоотношение

впространстве России. Региональные исследования, 2010, No. 2, 42–57.

Перова М.Б. Гендерное неравенство внауке. Социальные иэкономические системы,

2020, No. 4, 5–19.

Поплавская А.А., Соболева Н.Э. Удовлетворенность различными аспектами работы

мужчин иженщин вРоссии. Мониторинг общественного мнения: Экономические

исоциальные перемены, 2017, 5 (141), 271–288. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.15

Рожкова К.В., Рощин С.Ю. Вознаграждается ли знание иностранного языка нарос

сийском рынке труда? Вопросы экономики, 2019, No. 6, 122–141.

Соловей А.П. Социальные ипсихологические факторы построения иреализации

карьеры женщины внауке. Устойчивое развитие науки иобразования, 2017, No. 2,

64–70.

Троцковский А.Я., Родионова Л.В., Сергиенко А.М. Устойчивое развитие сельских

территорий вконтексте социальных проблем развития Алтайского края. Известия

Алтайского государственного университета, 2010, 1–2, 324–333.

Трубилин А.И., Сидоренко В.В., Михайлушкин П.В. Современные проблемы ипри

оритеты социального развития села. Международный сельскохозяйственный жур-

нал, 2018, No. 5, 23–26. DOI: 10.24411/2587-6740-2018-15071

Шваков Е.Е., Лобова С.В., Кожевникова А.А. Условия ифакторы развития пригра

ничных территорий Алтайского края. Фундаментальные исследования, 2018, 12 (2),

288–292.

Gender Inequality Index (GII). URL: http://hdr.undp.org/en/content/gender-inequality-

index-gii (дата обращения: 01.12.2020).

Goldin C. Human Capital. In: Handbook of Cliometrics, ed. Claude Diebolt and Michael

Haupert, (pp. 55–86). Heidelberg, Germany: Springer Verlag, 2016.

Grossman H., Grossman S.H. Gender issues in education. Allyn and Bacon, 1994.

Klasen S., Lamanna F. e impact of gender inequality in education and employment on

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

36 № 1 2021

economic growth: new evidence for a panel of countries. Feminist economics, 2009, 15 (3).

91–132.

Nafukho F.M., Hairston N., Brooks, K. Human capital theory: implications for human

resource development. Human Resource Development International, 2004, 7(4), 545–551.

DOI:10.1080/1367886042000299843

Parker K., Funk C. Gender discrimination comes in many forms for today’s working

women. Pew Research Center, 2017.

Rivera-Batiz F.L. English language prociency and the economic progress of immigrants.

Economics Letters, 1990, 34 (3), 295–300.

Schultz T.W. Investment in human capital. e American economic review, 1961, 51 (1),

1–17.

Tainer E. English language prociency and the determination of earnings among foreign-

born men. Journal of Human Resources, 1988, 23 (1), 108–122.

Women in Science. URL: http://uis.unesco.org/sites/default/les/documents/fs55-women-

in-science-2019-en.pdf (дата обращения: 01.12.2020).

REFERENCES

Allahverdyan, A. (2018). Tendencii feminizacii rossijskoj nauki: proshloe i nastoyashchee

[Tendencies of feminization of the Russian science: the past and the present]. Nauka i In

novacii [Sciences and Innovations], 3 (181), 48–54.

Babayan, I.V., Pashinina, E.I., Suslov, I.V. (2019). Malye predprinimateli regiona-donora

trudovyh resursov kak aktory razvitiya chelovecheskogo kapitala (na primere Povolzhsko

go regiona) [Small entrepreneurs of the region-contributor of labor as actors of human

capital development (the case of the Volga Region)]. Siberian Socium, 2 (3), 42–51.

Bobkov, V.N., Odincova, E.V. (2020). Social’noe neravenstvo v Rossii [Social inequality

in Russia]. Zhurnal Novoj ekonomicheskoj associacii [e Journal of the New Economic

Association], 3 (47), 179–184.

Bylina, S. (2019). Cifrovoe neravenstvo sel’skogo naseleniya: poselencheskie razlichiya

[Digital inequality of rural population: settlement dierences]. Regional’nye agrosistemy:

ekonomika i sociologiya [Regional Agro-Systems: Economics and Sociology], no 2, 107–

113.

Veber, A.B. (2012). Rossiya pered innovacionnym vyzovom: opyt «nulevyh» godov. Rossi

ya reformiruyushchayasya [Russia under reforms], no 11, 82–105.

Voz’mitel’, A.A. (2016). Social’noe neravenstvo i ego riski v sovetskoj i postsovetskoj Rossii

[Social inequality and its risks in the Soviet and Post-Soviet Russia]. Vlast’ [Power], no 8,

5–13.

Vojtovich, I.K. (2012). Inostrannye yazyki v kontekste nepreryvnogo obrazovaniya [Foreign

languages in the context of continuous education]. Izhevsk: Udmurtskij universitet.

Vol’vach, V.G. (2006). Struktura chelovecheskogo kapitala: sociologicheskij aspekt [Struc

ture of human capital: sociological aspect]. Aktual’nye metodologicheskie i teoreticheskie

problemy v rossijskoj nauke. Sbornik nauchnyh trudov [Actual methodological and theoret





№ 1 2021

ical issues in the Russian science], ch. 1 (pp. 123–128). Omsk: Izd-vo Omskogo ekonom-

icheskogo instituta.

Vysockaya, A.V., Filipova, A.G. (2018). Obrazovatel’noe neravenstvo v shkole: ot inter

pretacii ponyatiya k determiniruyushchim faktoram [Educational inequality in school:

from interpretation to determining factors]. Social’nye issledovanija [Social Studies], no 2,

1–17.

Glazyrina, I.P., Falejchik, L.M. (2014). Vostochnoe prigranich’e Rossii: problema sohraneni

ya chelovecheskogo kapitala [Eastern borderland of Russia: human capital preservation

issue]. Vserossijskij ekonomicheskij zhurnal EKO [All-Russian Economic Journal EKO], 11

(485), 5–19.

Grigor’ev, L.M. (2019). Osobennosti razvitiya chelovecheskogo kapitala v sub”ektah Rossijskoj

Federacii. Available at: https://ac. gov. ru/les/content/22461/3-grigorev-pdf. (Accessed 1

December 2020).

Doncova, O.A. (2018). O roli zhenshchin v rossijskoj nauke [About the role of women in

the Russian science]. Vestnik Rossijskogo fonda fundamental’nyh issledovanij [Bulletin of

the Russian Foundation for Basic Research], no 2, 50–55.

Zemcov, S.P., Smelov, Yu.A. (2018). Faktory regional’nogo razvitija v Rossii: geograya,

chelovecheskij kapital ili politika regionov [Factors of regional development in Russia: ge

ography, human capital or regional policy]. Zhurnal Novoj ekonomicheskoj associacii [Jour-

nal of the New Economic Association], 4 (40), 84–108.

Zubarevich, N.V., Safronov S.G. (2014). Territorial’noe neravenstvo dohodov naseleniya

Rossii i drugih krupnyh postsovetskih stran [Territorial inequality in income among pop

ulation of Russia and other Post-Soviet countries]. Regional’nye issledovaniya [Regionsl

Studies], no 4, 100–110.

Gohberg, L.M., Ditkovskij, K.A., Evnevich, E.I. et al. (Eds.) (2020). Indikatory innovacion

noj deyatel’nosti: 2020: statisticheskij sbornik [Indicators of innovative activity: 2020: statis-

tical bulletin]. Moscow: HSE. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/397986230.pdf

(Accessed 1 December 2020).

Gohberg, L.M., Ditkovskij, K.A., Evnevich, E.I. et al. (Eds). (2019). Indikatory nauki: 2019:

statisticheskij sbornik [Indicators of science: 2019: statistical bulletin]. Moscow: HSE.

Kalugina, Z.I. (2018). Sibir’ v rakurse chelovecheskogo razvitiya [Siberia from the perspec

tives of human development]. Region: ekonomika i sociologiya [Region: Economics and

Sociology], no 2, 110–132.

Kapelyushnikov, R.I. (2008). Zapiska ob otechestvennom chelovecheskom kapitale [Essay

on the Russian human capital]. Preprint WP3/2008/01. Moscow. HSE Publishing House.

Kapuza, A.V., Kersha, Yu.D., Zaharov A.B., Havenson T.E. (2017). Obrazovatel’nye re

zul’taty i social’noe neravenstvo v Rossii [Educational results and social inequality in Rus-

sia]. Voprosy obrazovaniya [Issues of Education], no 4, 10–35. DOI: 10.17323/1814-9545-

2017-4-10-35

Konstantinova, D.S., Kudaeva, M.M. (2019). Diskriminacionnye razlichiya v zarabotnoj

plate v Rossii [Discrimination dierences in wages in Russia]. Diskussiya [Discussion], 1

(92), 38–46. DOI: 10.24411/2077-7639-2019-00005

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

 № 1 2021

Litvinyuk, A.A., Loginova, A.V., Kuzub, E.V. (2019). Gendernye osobennosti HR-menedzh-

menta v sfere nauki, vysshego obrazovaniya i vysokih tehnologij [Gender peculiarities of

the HR-management in the sphere of science, higher education and technologies]. Liderst

vo i menedzhment [Leadership and Management], 6 (3), 279–290.

Mishchenko, V.V. (2019). Realii nachala shestiletnego perioda v ekonomike Altajskogo

kraya [Realities of the six-year period in the economy of the Altai territory]. Aktual’nye

voprosy funkcionirovaniya ekonomiki Altajskogo kraya [Actual issues of the Altay territory

economy functioning], no 11, 3–7.

Nesterova, D., Sabir’yanova, K. (1998). Investicii v chelovecheskij kapital v perehodnyj period

v Rossii [Investments in human capital in transitory period]. Scientic Report № 99/04. M.:

EERC.

Nefedova, T.G., Trejvish, A. (2010). Goroda i sel’skaya mestnost’: sostoyanie i sootnoshenie

v prostranstve Rossii [Cities and rural settlements: actual state and comparison in the Rus

sian space]. Regional’nye issledovaniya [Regional Studies], no 2, 42–57.

Perova, M.B. (2020). Gendernoe neravenstvo v nauke [Gender inequality in science]. So

cial’nye i ekonomicheskie sistemy [Social and economic systems], no 4, 5–19.

Poplavskayja, A.A., Soboleva, N.E. (2017). Udovletvorennost’ razlichnymi aspektami rabo

ty muzhchin i zhenshchin v Rossii [Satisfaction from various aspects of work among men

and women in Russia]. Monitoring obshhestvennogo mneniya: ekonomicheskie i social’nye

peremeny [Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes], 5 (141), 271–

288. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.15

Rozhkova, K.V., Roshhin, S.Yu. (2019). Voznagrazhdaetsya li znanie inostrannogo yazyka

na rossijskom rynke truda? [Is the knowledge of foreign language remunerated in the Rus

sian labor market?]. Voprosy ekonomiki [Economy Issues], no 6, 122–141.

Solovej, A.P. (2017). Social’nye i psihologicheskie faktory postroeniya i realizacii kar’ery

zhenshchiny v nauke [Social and psychological factors of building and realization of car

rier of women in science]. Ustojchivoe razvitie nauki i obrazovaniya [Sustainable Develop-

ment of Science and Education], no 2, 64–70.

Trockovskij A.Ya., Rodionova L.V., Sergienko A.M. (2010). Ustojchivoe razvitie sel’skih

territorij v kontekste social’nyh problem razvitiya Altajskogo kraya [Sustainable develop

ment of rural areas in context of social problems of Altai territory development]. Izvestiya

Altajskogo gosudarstvennogo universiteta, 1–2, 324–333.

Trubilin A.I., Sidorenko V.V., Mihajlushkin P.V. (2018). Sovremennye problemy i prioritety

social’nogo razvitiya sela [Contemporary problems and priorities social development of

village]. Mezhdunarodnyj sel’skohozyajstvennyj zhurnal [International Agrocultural Jour

nal], no 5, 23–26. DOI: 10.24411/2587-6740-2018-15071

Shvakov, E.E., Lobova, S.V., Kozhevnikova, A.A. (2018). Usloviya i faktory razvitiya

prigranichnyh territorij Altajskogo kraya [Conditions and factors of development of bor

der areas of the Altai territory]. Fundamental’nye issledovaniya [Fundamental Research],

12 (2), 288–292.

Gender Inequality Index (GII) (2020). Available at: http://hdr.undp.org/en/content/gen

der-inequality-index-gii (Accessed 1 December 2020).



№ 1 2021

Goldin, C. (2016). Human Capital. In: Handbook of Cliometrics, ed. Claude Diebolt and

Michael Haupert, (pp. 55-86). Heidelberg : Springer Verlag.

Grossman, H., Grossman, S.H. (1994). Gender issues in education. Allyn and Bacon.

Klasen, S., Lamanna, F. (2009). e impact of gender inequality in education and employ

ment on economic growth: new evidence for a panel of countries. Feminist economics, 15

(3), 91–132.

Nafukho, F.M., Hairston, N., Brooks, K. (2004). Human capital theory: implications for hu

man resource development. Human Resource Development International, 7 (4), 545–551.

DOI:10.1080/1367886042000299843

Parker, K., Funk, C. (2017). Gender discrimination comes in many forms for today’s work

ing women. Pew Research Center.

Rivera-Batiz, F.L. (1990). English language prociency and the economic progress of im

migrants. Economics Letters, 34 (3), 295–300.

Schultz, T.W. (1961). Investment in human capital. e American economic review, 51 (1),

1–17.

Tainer, E. (1988). English language prociency and the determination of earnings among

foreign-born men. Journal of Human Resources, 23 (1), 108–122.

Women in Science. Available at:http://uis.unesco.org/sites/default/les/documents/fs55-

women-in-science-2019-en.pdf (Accessed 1 December 2020).