Гендерное неравенство карьерного роста Независимый институт социальной политики 5-ая научная конференция «СОЦИАЛЬНАЯ ПОЛИТИКА: ВЫЗОВЫ XXI ВЕКА» Сурков С.В. Москва 20 февраля 2007 года

Образование и занятость 6455 респондентов в возрасте от 18 до 55 лет 6455 респондентов в возрасте от 18 до 55 лет Охват – 32 региона России Охват – 32 региона России Период проведения опроса – апрель - июнь 2005 года Период проведения опроса – апрель - июнь 2005 года Ретроспективный период с 1966 по 2005 год Ретроспективный период с 1966 по 2005 год

Должность на основном месте работы Первая группа: Первая группа: Руководитель с широкими управленческими полномочиями; Вторая группа: Вторая группа: Частнопрактикующий юрист, врач, нотариус, имеющий наемных работников; Работник, самостоятельно выполняющий ответственную работу и имеющий подчиненных; Предприниматель, имеющий наемных работников; Третья группа: Третья группа:Бригадир; Работник, выполняющий сложные обязанности; Мастер; Частнопрактикующий юрист, врач, нотариус, не имеющий наемных работников;

Должность на основном месте работы (продолжение) Четвертая группа: Четвертая группа: Высококвалифицированный рабочий; Фермер; Пятая группа: Пятая группа: Квалифицированный рабочий; Шестая группа: Шестая группа: Служащий, выполняющий несложные обязанности; Работник, занятый в сельском хозяйстве; Самозанятый, не имеющий подчиненных; Неквалифицированный рабочий.

Временные периоды 1966 – 1991 гг – 1991 гг – 2005 гг – 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 = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Refining estimates: Iteration 0: log likelihood = Cox regression -- Breslow method for ties No. of subjects = 2020 Number of obs = 2020 No. of failures = 132 Time at risk = LR chi2(3) = Log likelihood = Prob > chi2 = _t | _d | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] gender | typent | highed | stcox, hr Cox regression -- Breslow method for ties No. of subjects = 2020 Number of obs = 2020 No. of failures = 132 Time at risk = LR chi2(3) = Log likelihood = Prob > chi2 = _t | _d | Haz. Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] gender | typent | highed |

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 = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Refining estimates: Iteration 0: log likelihood = 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 = Prob > chi2 = _t | _d | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] gender | 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 = Prob > chi2 = _t | _d | Haz. Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] gender |

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%); 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; 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 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 Сопоставление данных по карьерному росту с макроэкономическими показателями с использованием контекстуальной базы данных Сравнение характеристик вертикального и горизонтального роста Сравнение характеристик вертикального и горизонтального роста