Независимый институт социальной политики 5-ая научная конференция «СОЦИАЛЬНАЯ ПОЛИТИКА: ВЫЗОВЫ XXI ВЕКА» Гендерное неравенство карьерного роста Сурков С.В. Москва 20 февраля 2007 года Образование и занятость 6455 респондентов в возрасте от 18 до 55 лет Охват – 32 региона России Период проведения опроса – апрель - июнь 2005 года Ретроспективный период с 1966 по 2005 год Должность на основном месте работы Первая группа: Руководитель с широкими управленческими полномочиями; Вторая группа: Частнопрактикующий юрист, врач, нотариус, имеющий наемных работников; Работник, самостоятельно выполняющий ответственную работу и имеющий подчиненных; Предприниматель, имеющий наемных работников; Третья группа: Бригадир; Работник, выполняющий сложные обязанности; Мастер; Частнопрактикующий юрист, врач, нотариус, не имеющий наемных работников; Должность на основном месте работы (продолжение) Четвертая группа: Высококвалифицированный рабочий; Фермер; Пятая группа: Квалифицированный рабочий; Шестая группа: Служащий, выполняющий несложные обязанности; Работник, занятый в сельском хозяйстве; Самозанятый, не имеющий подчиненных; Неквалифицированный рабочий. Временные периоды 1966 – 1991 гг. 1992 – 2005 гг. Event History (Cox model) данные за период 1992 – 2005 гг. • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • . stcox gender typent highed, nohr failure _d: profgr analysis time _t: appoin_d Iteration 0: log likelihood = -906.70559 Iteration 1: log likelihood = -893.01025 Iteration 2: log likelihood = -892.65688 Iteration 3: log likelihood = -892.65684 Refining estimates: Iteration 0: log likelihood = -892.65684 Cox regression -- Breslow method for ties No. of subjects = 2020 No. of failures = 132 Time at risk = 15700 Number of obs = 2020 LR chi2(3) = 28.10 Log likelihood = -892.65684 Prob > chi2 = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------_t | _d | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------gender | .428118 .1762484 2.429 0.015 .0826775 .7735585 typent | .7531699 .1841318 4.090 0.000 .3922782 1.114062 highed | .4015081 .1973589 2.034 0.042 .0146918 .7883244 -----------------------------------------------------------------------------. stcox, hr Cox regression -- Breslow method for ties No. of subjects = 2020 Number of obs = 2020 No. of failures = 132 Time at risk = 15700 LR chi2(3) = 28.10 Log likelihood = -892.65684 Prob > chi2 = 0.0000 -----------------------------------------------------------------------------_t | _d | Haz. Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------gender | 1.534367 .2704297 2.429 0.015 1.086191 2.167466 typent | 2.123721 .3910447 4.090 0.000 1.48035 3.046708 highed | 1.494076 .2948692 2.034 0.042 1.0148 2.199708 ------------------------------------------------------------------------------ Event History (Cox model) данные за период 1966 – 1991 гг. • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • . stcox gender, nohr failure _d: profgr analysis time _t: appoin_d Iteration 0: log likelihood = -1394.7386 Iteration 1: log likelihood = -1392.6437 Iteration 2: log likelihood = -1392.629 Iteration 3: log likelihood = -1392.629 Refining estimates: Iteration 0: log likelihood = -1392.629 Cox regression -- Breslow method for ties No. of subjects = 2579 No. of failures = 223 Time at risk = 9685 Number of obs = 2579 LR chi2(1) = 4.22 Log likelihood = -1392.629 Prob > chi2 = 0.0400 -----------------------------------------------------------------------------_t | _d | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------gender | .316842 .1507519 2.102 0.036 .0213738 .6123102 -----------------------------------------------------------------------------. stcox, hr Cox regression -- Breslow method for ties No. of subjects = 2579 Number of obs = 2579 No. of failures = 223 Time at risk = 9685 LR chi2(1) = 4.22 Log likelihood = -1392.629 Prob > chi2 = 0.0400 -----------------------------------------------------------------------------_t | _d | Haz. Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------gender | 1.372786 .20695 2.102 0.036 1.021604 1.844688 ------------------------------------------------------------------------------ Основные выводы Теория «липкого пола» находит свое подтверждение: вероятность карьерного роста у мужчин на 53% выше, чем у женщин (в советское время этот показатель был равен 37%); Высшее образование в переходный период стало играть существенную роль в карьерном росте: у лиц с высшим образованием карьерный рост встречается на 49% чаще, чем у остальных; Возможности карьерного роста в негосударственном секторе более чем в два раза выше, чем в госсекторе Перспективы исследования Сопоставление данных по карьерному росту с макроэкономическими показателями с использованием контекстуальной базы данных Сравнение характеристик вертикального и горизонтального роста