1. Объект и предмет дисциплины «Исследование социально-экономических и политических процессов».

2. Социальный процесс: понятие, характеристики, формы

3. Управляемые социально-экономические процессы.

4. Управляемые политические процессы.

5. Социум как объект системного исследования.

6. Социальные процессы с позиции методологии эволюционизма.

7. Социальные процессы с точки зрения функционализма.

8. Институциональный подход исследования социальных процессов.

9. Системный подход в исследовании социальных процессов.

10. Качественные методы исследования.

11. Научное исследование СЭПП: сущность, основные принципы проведения

12. Организация научных исследований СЭПП.

13. Инновации и развитие социально-экономических и политических процессов.

14. Метод социальной диалектики: сущность, применение, специфика.

15. Эмпирико-теоретические методы исследования социальных процессов.

16. Логико-теоретические методы в исследованиях социальных процессов.

17. Эвристические методы исследования социальных процессов.

18. Системный анализ: логические основания и методика.

19. Метод структуризации проблемы построения дерева.

20. Анализ больших систем: сущность, специфика, ограничения.

21. Синергетический подход в исследовании социально-экономических и политических процессов.

22. Социометрический анализ: понятие, возникновение, сфера применения.

23. Социометрия: этапы и процедура применения.

24. Обработка социометрической информации.

25. Игровые методы в исследовании социально-экономических и политических процессов.

26. Развитие основных направлений исследований социально-экономических процессов: этапы и их сущность.

27. Методология исследования социально-экономических процессов в классической политической экономии.

28. Методология исследования социально-экономических процессов в неоклассическом направлении.

29. Методология исследование социально-экономических процессов в кейсианском и неокейнсианском направлении.

30. Социально-экономические процессы с позиций институционализма.

31. Позитивизм, неопозитивизм и постпозитивизм в исследовании социально-экономических и политических процессов.

32. Основные этапы развития методологии исследования политических процессов.

33. Структурно-функциональный анализ в исследовании политических процессов.

34. Метод (теория) рационального выбора.

35. Бихевиоральный подход в исследовании политических процессов.

36. Институциональный метод исследования политических процессов.

37. Инструментарий в прикладном исследовании.

38. Основы социального программирования.

39. Социологические исследования социально-экономических и политических процессов.

40. Фактологическое обеспечение исследований.

41. Программа социологического исследования. Методологический раздел.

42. Методическая часть программы. Выборочный метод в социологических исследованиях.

43. Сбор фактологических данных методом опроса.

44. Изучение документов в социологическом исследовании.

45. Социологическое наблюдение как метод сбора информации.

46. Социологический эксперимент как метод сбора информации.

47. Факторный анализ в исследовании социальных процессов.

48. Обработка социологических данных.

49. Анализ и обобщение результатов социологического исследования.

50. Методологические основы прогнозирования социальных процессов.

51. Прогнозирование социально-экономических процессов.

52. Прогнозирование политических процессов.

53. Моделирование как метод исследования социальных процессов.

54. Моделирование в исследовании социально-экономических процессов.

55. Моделирование политических процессов.

56. Экспертные методы в ИСЭПП: понятие, сущность, функции, особенность

57. Методы экспертного оценивания. Метод Дельфи: принципы, этапы, критика.

58. Виды экспертного оценивания.

59. Эффективность управления. Исследования эффективности управленческих решений.

60. Оценка эффективности управленческого решения.

61. Особенности социально-экономических и политических процессов как объектов исследований

62. Классификация социально-экономических и политических процессов

ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ МЕТОДИК

Пример 1.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНИКИ КОЛИЧЕСТВЕННОГО КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ДОКУМЕНТОВ

В качестве информационной базы аналитиками «Коммерсанта» были отобраны публикации в СМИ за II квартал (апрель – июнь) 2004 г. Замеры производились по ресурсам электронной библиотеки Информационного агентства Integrum. Всего было проанализировано 89 837 публикаций. В этом числе: журналы «Еженедельный журнал», «Итоги», «Коммерсанть-власть», «Коммерсантъ-деньги», «Компания», «Огонек», «Профиль», «Эксперт»; газеты «Аргументы и факты», «Ведомости», «Версия», «Вечерняя Москва», «Время новостей», «Газета», «Гудок», «Завтра», «Известия», «Коммерсантъ», «Комсомольская правда», «Красная звезда», «Литературная газета», «Московская правда», «Московские новости», «Московский комсомолец», «Независимая газета», «Новая газета», «Парламентская газета», «Российская газета», «Советская Россия», «Трибуна», «Труд», «Экономика и жизнь (партнер)»; новостные выпуски ОРТ, РТР, ТВЦ, НТВ, «Радио «Маяк»», «Радио России», «Эхо Москвы» (мониторинг Центра региональных прикладных исследований).

Объект исследования: Рейтинг публичности российских политиков, чиновников и бизнесменов во II квартале 2004 г. Статистические данные были собраны по 187 российским политикам.

Термин «Рейтинг публичности» интерпретируется как упоминаемость в ведущих российских СМИ.

Гипотеза исследования: «Люди получают должности не благодаря известности, а наоборот, должности делают людей известными».

Единицы счета: «Упоминаемость», «Заголовки», «Цитируемость», «Деньги», «Рядом с П.».

Под «Упоминаемостью» понимается количество материалов СМИ, в которых встречается имя политика. Параметр «Заголовки» оценивал «качественную» упоминаемость политика: он рассчитывался, исходя из упоминаемости политика в заголовках и первых фразах сообщений прессы. Этот параметр позволил отсечь случайные упоминания и зафиксировать лишь те сообщения, в которых политик является одним из главных героев. Параметр «Цитируемость» оценивал авторитетность политика: фиксировались те сообщения СМИ, в которых в том или ином виде содержится ссылка на слова политика. Параметр «Деньги» косвенным образом оценивал «экономическую активность» политика. Фиксировались сообщения, в которых его имя упоминается в контексте тех или иных денежных сумм. Параметр «Рядом с П.» характеризует совместную встречаемость имен политика и президента страны. Абсолютные показатели президента по каждому из параметров рассматривались как эталонные и принимались за 100%.

На основе комбинации этих параметров определяется главный показатель публичности – «Рейтинг упоминаемости», в котором участники разделены на два дивизиона. Представители первого (50 человек) признаются наиболее влиятельными и участвуют в других номинациях: «Заголовщики», «Авторитеты», «Воротилы» и «Придворные». Номинация «Заголовщики» позволяет выявить главных героев публикаций СМИ, номинация «Авторитеты» призвана продемонстрировать, насколько внимательно СМИ прислушиваются к мнению политиков и бизнесменов, рейтинг «Воротилы» должен помочь оценить экономическую активность политиков, а номинация «Придворные» позволяет ответить на вопрос, какую роль в жизни того или иного политика играет президент Владимир Путин. Совокупность показателей политиков по всем параметрам определяет их Итоговый рейтинг.

Табл.2

Президентские абсолютные показатели (сумма за квартал)

Упоминаемость Заголовки Цитируемость Деньги Рядом с П.

8822 3942 1554 411 8822

Всего материалов СМИ 89 837

Показатели остальных политиков считались в процентах от соответствующих показателей В.В. Путина по каждому из пяти параметров (Табл. 2). Так, по параметру «Заголовки» тот политик, у которого среди всех упоминаний наибольшая доля упоминаний в заголовках и первых фразах сообщений СМИ, занимает более высокое место; таким же образом по параметру «Цитируемость» лидирует тот, у кого среди всех упоминаний преобладает доля прямых или косвенных цитат; по параметру «Деньги» более высокие позиции занимает тот, у кого среди всех контекстов больше доля денежных; по параметру «Рядом с П.» – тот, у кого среди всех контекстов больше доля президентских.

Также сравнение показателей рейтинга политиков с результатами предыдущего квартала позволило выявить лидеров роста и лидеров падения рейтинга по каждому показателю (Табл. 3.).

Табл.3 Лидеры роста

Показатель Деятель Прогресс*

Упоминаемость Фрадков Михаил (2) 20,67

Заголовки Фрадков Михаил (2) 18,81

Цитируемость Лавров Сергей (9) 7,79

Деньги Фрадков Михаил (2) 29,73

Рядом с П. Фрадков Михаил (2) 4,46

* Изменение показателя по сравнению с прошлым кварталом в процентных пунктах. В скобках после имени – место по упоминаемости.

Табл.4 Российские ньюсмейкеры в долях от президента

Место

Деятель 1.Упоминаемость 2.Заголовки 3.Цитируемость 4.Деньги 5.Рядом с П.

1(1) Путин Владимир 100,0 100,00(1) 100,00(1) 100,00(1) 100,00(1)

2(7) Фрадков Михаил 33,58 36,73(2) 42,34(2) 36,50(3) 11,38(2)

3(3) Лужков Юрий 19,12 12,13(5) 18,28(5) 19,22(8) 4,00(11)

4(10) Ходорковский Михаил 18,25 16,26(3) 9,20(13) 26,76(5) 5,37(5)

5(15) Греф Герман 15,20 8,90(8) 21,88(4) 16,79 (9) 6,97(4)

6(12) Кудрин Алексей 14,53 8,35(9) 27,35(3) 34,06(4) 5,11(7)

7(28) Кадыров Ахмат 14,23 12,43(4) 13,26(10) 5,11(28) 5,37(6)

8(6) Ельцин Борис 14,06 2,94(26) 1,80(67) 9,98(13) 8,05(3)

9(45) Лавров Сергей 11,73 9,01(7) 18,28(6) 2,92(52) 4,24(9)

10(9) Грызлов Борис 11,47 6,47(12) 17,37(8) 19,46(7) 3,82(12)

11(18) Жуков Александр 11,34 6,77(11) 15,38(9) 25,30(6) 4,23(10)

12(13) Иванов Сергей 10,73 10,17(6) 17,44(7) 5,35(25) 4,61(8)

13(24) Абрамович Роман 9,10 6,01(14) 1,87(65) 14,60(10) 2,23(20)

14(39) Зурабов Михаил 8,24 4,67(16) 12,81(11) 36,50(2) 3,29(13)

15(22) Чубайс Анатолий 7,91 3,78(21) 6,24 (18) 9,98(12) 2,82(15)

Табл. 5 Лидеры падения

Показатель Деятель Регресс*

Упоминаемость Касьянов Михаил (21) –17,76

Заголовки Касьянов Михаил (21) –15,01

Цитируемость Вешняков Александр (24) –68,44

Деньги Касьянов Михаил (21) –16,78

Рядом с П. Глазьев Сергей (56) –10,44

* Изменение показателя по сравнению с прошлым кварталом в процентах. В скобках после имени – место по упоминаемости.

Кроме того, авторы исследования рассчитали общий рейтинг ньюсмейкеров, по совокупности всех параметров приведенных в табл. 2. (см. Табл.4 и 5). Итоговый рейтинг был рассчитан следующим образом. Для каждого политика выведен средний показатель по табл. 2 (показатели из табл.2 суммируются, сумма делится на 5). К этому среднему показателю для 50 наиболее упоминаемых прибавляются бонусы. Расчет бонусов можно представить на примере критерия «Авторитеты» . Авторитетность политика, занявшего первое место по данному критерию, принимается за 1. Авторитетность ос¬тальных политиков пересчитывается в долях от показателя лидера. Таким образом, каждый политик полу¬чает некий коэффициент авторитетности. Этот коэффициент умножается на показатель политика по парному для «Авторитетов» параметру «Цитируемость». Полученное произведение и есть бонус. Бонусы по параметрам «Заголовщики», «Воротилы» и «Придворные» рассчитываются аналогичным образом. После того как все бонусы прибавлены, полученная сумма для удобства восприятия умножается на 10.

По общему рейтингу, как и по отдельным показателям, также определялись ньюсмейкеры – лидеры роста и ньюсмейкеры – лидеры падения рейтинга.

Анализ полученных результатов позволил авторам сделать следующие выводы:

– В период относительного политического затишья публичность ньюсмейкеров определяется не личными заслугами, а должностью. «Зачастую не за известность люди получают должности, а, наоборот, должности делают людей известными».

– Утрата должностного статуса может привести к полной безвестности.

– Но должность президента и премьер-министра гарантируют заведомо высокую публичность даже после отставки. Так, первый российский президент ушел в отставку несколько лет назад, однако он до сих пор остается в десятке самых упоминаемых ньюсмейкеров. И хотя непосредственно о нем СМИ говорят мало, имя бывшего главы государства нередко всплывает в контексте сравнения нынешней ситуации с периодом 1990-х гг., а в прессе нередко можно встретить такие обороты, как «при Ельцине» и «в ельцинскую эпоху».

– Рейтинг позволил определить, какие должности помимо президентской и премьерской гарантируют заведомо высокую публичность. Выше всех располагаются члены правительства (в среднем 9-е место), За ними идут губернаторы и олигархи (в среднем 18-е место), затем депутаты Госдумы (в среднем 26-е место).

– Попадание региональных лидеров в список 50 самых наиболее упоминаемых ньюсмейкеров – явление довольно редкое. Как правило, это происходит в том случае, если с ними случилось что-нибудь экстраординарное. Увеличить свою упоминаемость губернаторы могут, лишь оказавшись в центре каких-нибудь громких событий.

– Чем известнее ньюсмейкер, тем менее заметен на фоне его общей упоминаемости отклик СМИ на его гибель.

Пример 2.

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ПУБЛИКАЦИЙ В СМИ С ЭЛЕМЕНТАМИ ПРОГНОЗА

Рис. 2. Сравнительная динамика упоминаемости Б.Н. Ельцина и В.В. Путина в период с 1995 по 2006 г.

6,5% ельцинской преемственности

1 февраля 2006 г. первому президенту России Б.Н. Ельцину исполнилось 75 лет. Отойдя от государственных дел шесть лет назад, Ельцин отнюдь не оказался в забвении. В настоящее время он входит в десятку отечественных политиков, которых чаще всего упоминают в центральных российских СМИ. В 2005 г. фамилия Ельцина и её производные фигурировали в 1,2% газетных и журнальных публикаций. Для сравнения: В.В. Путин упоминался в тот же период в 9,2% материалов СМИ, М.Е. Фрадков – в 2,7%, Ю.М. Лужков – в 1,9%, М.Б. Ходорковский – в 1,6%. По упоминаемости в СМИ Б.Н. Ельцин равен двум М.С. Горбачевым, трем М.Е. Швыдким или шестерым М.М. Фридманам. Отметим, что в течение шести лет после переизбрания на пост главы государства упоминаемость Ельцина неуклонно снижалась (см. рис. 2), после чего вышла на примерно постоянный уровень. В год отставки она была равна нынешней упоминаемости В.В. Путина, в 2001 г. вышла на нынешний уровень М.Е. Фрадкова, а в 2002 г. – на уровень Ю.М. Лужкова. Отметим, что перед выборами в 2000 г. СМИ говорили о Путине в 1,3 раза больше, чем о Ельцине перед выборами в 1996 г. График упоминаемости президентов наглядно демонстрирует, что передача власти преемнику происходит на уровне упоминаемости главы государства в 6,5% от общего числа материалов СМИ. График также указывает на постепенное снижение упоминаемости В.В. Путина. Если эта тенденция не изменится, то с помощью простой экстраполяции можно установить, что очередная передача власти в России, несмотря на высказываемые в СМИ опасения, должна состояться в 2008 г.

Пример 3.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНИКИ НЕНАПРАВЛЕННОГО КАЧЕСТВЕННОГО КОНТЕНТ-АНАЛИЗА

См. также К.П. Боришполец. Методы политических исследований: Учеб. пособие для студентов вузов. – М.: Аспект Пресс, 2005. – 221 с. (прилагаются рисунки по нижеуказанному материалу). http://politics.ellib.org.ua/pages-cat-49.html

Информационная база - статья: Юдаевой К. Полезные раздражители. Эксперт. – 2003. – № 41. – 3-9 ноября.

А) Исходный текст

«В России к прямым иностранным инвестициям относятся неоднозначно. С одной стороны, принято говорить, что необходимо привлекать прямые иностранные инвестиции, чтобы повысить эффективность российской промышленности и создать новые рабочие места. С другой – достаточно часто приходится слышать опасения, что приход иностранцев на российский рынок отрицательно скажется на работе отечественных производителей. Однако обе эти позиции основываются скорее на эмоциях, нежели на фактах. Исследования, проведенные в ЦЭФИР, позволяют пролить свет на вопрос, кто же прав – те, кто ратует за привлечение прямых инвесторов, или те, кто иностранных инвесторов опасается. Результаты нашего исследования получены на основании информации о деятельности российских средних и крупных предприятий в 1994–2000 гг.

В теории приход иностранных инвесторов может оказать на отечественных производителей как отрицательное, так и положительное воздействие. Наши данные позволяют утверждать, что для отечественных предприятий, конкурирующих с иностранными, негативные эффекты связаны с тем, что они будут вытеснены с рынка, если окажутся неконкурентоспособными. Если на рынке труда нет серьезных проблем, то вытеснение менее производительных предприятий с рынка ведет к более эффективному распределению ресурсов, а значит, и к росту эффективности экономики в целом. Усиление конкуренции способно и положительно сказаться на отечественных предприятиях. Конкуренция может заставить их действовать более эффективно, перенимать иностранные технологии и управленческие приемы. Их «проводником» может быть персонал, ранее работавший на иностранном предприятии.

В России, в отличие от стран Восточной Европы, преобладают положительные внешние эффекты от прямых иностранных инвестиций на отечественные предприятия. Эффекты эти были несколько ослаблены кризисом 1998 г., но есть основания полагать, что они уже восстановились. Существует несколько вариантов объяснения различий во влиянии прямых иностранных инвестиций на конкурентов в России и в других странах с переходной экономикой. Доля иностранных предприятий на российском рынке все еще остается очень низкой. В 2000 г. на долю иностранных компаний в большинстве отраслей промышленности приходилось менее 15% в общем выпуске отрасли. Исключение составляли пищевая отрасль (27%), металлургическая промышленность (28%) и деревообработка (28%). В результате иностранные предприятия недостаточно сильны, чтобы вытеснить отечественных производителей с рынка, но на тех рынках, где работают иностранцы, российские компании вынуждены работать более активно. Менее вероятной мне представляется гипотеза, что, поскольку большинство иностранных предприятий в России находится в мажоритарной собственности, они обладают передовыми технологиями, а значит, эффект от их присутствия выше, чем в других.

Интересно отметить, что в России величина положительного влияния конкуренции с иностранными фирмами существенно зависит от уровня образования рабочих в регионе. Чем выше уровень образования в регионе, тем выше положительные внешние эффекты. Это может быть связано, в первую очередь, с тем, что наличие образованной рабсилы облегчает процесс усовершенствования технических процессов и управленческих методов в качестве ответа на возросшую конкуренцию. И переток рабочей силы с иностранных предприятий на отечественные в высокообразванных регионах тоже больше. Так как иностранным компаниям в таких регионах слишком сложно найти достойную замену ушедшему сотруднику, то издержки российских компаний на переманивание бывших сотрудников иностранных компаний в высокообразованных регионах ниже. Приход иностранных предприятий способен оказывать влияние не только на конкурирующие фирмы, но и на отрасли-поставщики, отрасли-потребители продукции иностранного предприятия. Эффект на поставщиков может быть положительным в тех случаях, когда потребитель-иностранец передает технологию отечественным поставщикам или, как минимум, устанавливает строгий контроль за качеством продукции. Отрицательный эффект возможен в том случае, когда иностранцы не пользуются отечественными комплектующими, а импортируют их из-за рубежа. Исследования на материале Восточной Европы показали, что эффекты на поставщиков в основном положительные, а отрицательные – для тех предприятий, которые находятся в полной иностранной собственности. В России до кризиса 1998 г. эффект на поставщиков был отрицателен. Видимо, в те времена иностранные предприятия в основном пользовались комплектующими российского производства. С 1998 г. начинается положительное влияние иностранных инвестиций на производителей в смежных отраслях. Увеличение спроса иностранных производителей на отечественные комплектующие можно, конечно, объяснить девальвацией рубля, что сделало импорт комплектующих невыгодным. В дальнейшем сам спрос вынудил российские предприятия производить конкурентоспособную продукцию».

Б) Процедура ненаправленного качественного контент-анализа исходного текста

В рамках контент-анализа проведем предварительную структуризацию текста. Для этого выделим первичные единицы анализа и структурируем их в виде проблемного графа, состоящего из нескольких нормативно за¬данных уровней.

0 – Уровень А, содержательно-установочный

А – «Прямые иностранные инвестиции в российскую экономику»

I – Уровень В, тематический

В1 – «Дискуссии».

В2 – «Теория и практика в России в отраслях привлечения инвестиций».

В3 – «Теория и практика в России в смежных отраслях».

II – Уровень C, проблемный

С1 – «Эмоциональные оценки».

С2 – «Фактические исследования».

С3 – «Теоретические последствия».

С4 – «Положительные последствия в России».

С5 – «Теоретические перспективы».

С6 – «Отрицательные последствия в России до кризиса 1998 г.».

С7 – «Положительный эффект в России после кризиса»

III – Уровень D, целевой

D1 – «Положительные оценки».

D2 – «Отрицательные оценки».

D3 – «Объект исследования».

D4 – «Временные рамки».

D5 – «Вытеснение с рынка неэффективных предприятий».

D 6 – «Повышение общей эффективности экономики».

D7 – «Более эффективная деятельность отечественных предприятий».

D8 – «Низкая доля иностранных инвестиций для вытеснения россий¬ских компаний».

D9 – «Более эффективная работа российских компаний».

D10 – «Передовые технологии».

D11 – «Уровень образования рабочей силы».

D12 – «Переток рабочей силы».

D13 – «Передача технологии».

D14 – «Импорт запчастей».

D15 – «Предприятия в полной иностранной собственности».

D16 – «Комплектующие нероссийского производства».

D17 – «Девальвация рубля».

D18 – «Конкурентоспособная российская продукция».

Распределим единицы первичного анализа в зависимости от их локализации в системе проблемного графа по матричному классификатору, при этом соотнесем их с понятиями Теоретические последствия, фактические последствия (на примере России), а также положительные и отрицательные последствия.

Табл.6

Последствия

Теоретические

Фактические

Положительные C3, C5, D1, D5, D6, D7, D13. C2, C4, C7, D3, D4, D8, D9, D10, D11, D12, D17, D18.

Отрицательные C1, D2, D14. C6, D15, D16.

Подсчитаем количество первичных единиц анализа в каждом разделе матричного классификатора.

Табл. 7

Последствия

Теоретические

Фактические

Всего

Положительные 7 12 19

Отрицательные 3 3 6

Рис. 3. Структуризация информационного массива при качественном контент-анализе.

В) Вывод и интерпретация результатов ненаправленного качественного контент-анализа текста статьи К. Юдаевой «Полезные раздражители»

Данные, представленные в матричном классификаторе, позволяют судить об отношении эксперта к политике привлечения прямых иностранных инвестиций (ПИИ) в экономику России.

Автор предоставляет аргументы как в пользу, так и против ПИИ, причем первые в количественном отношении существенно преобладают (7 высказываний против 3). Анализируя ситуацию с ПИИ в России, автор выделяет отрицательные и положительные последствия их привлечения при абсолютном преобладании последних (12 высказываний против 3).

Таким образом, можно сделать вывод, что эксперт положительно оценивает последствия привлечения ПИИ в российскую экономику, причем теоретические соображения подкреплены конкретными примерами. В этой связи представляется, что данный эксперт будет неизменно и активно выступать в пользу привлечения ПИИ в российскую экономику.

Пример 4. ЖЕСТКИЙ АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПОЛУЧЕННЫХ МЕТОДОМ АНКЕТНОГО ОПРОСА

Опрос на тему: «Массовые беспорядки во Франции». Опрос населения в 100 населенных пунктах 44 областей, краев и республик России. Интервью по месту жительства 12–13 ноября 2005 г., 1500 респондентов. Дополнительный опрос населения Москвы – 600 респондентов. Статистическая погрешность не превышает 3,6 %.

Вопрос и таблица распределения ответов помещены на сайте ФОМ. //База данных ФОМ. Электронный адрес ресурса: http://bd.fom.ru/report/map/projects/dominant/dom0546/domt0546_1/d05463.

Собственно анализ проделан автором пособия.

Вопрос: «Уже несколько недель Франция охвачена массовыми беспорядками. Скажите, пожалуйста, Вы знаете, что-то слышали или впервые слышите об этом?»

1. Знаю.

2. Что-то слышал (-а).

3. Впервые слышу.

4. Затрудняюсь ответить.

Распределение ответов полученных на данный вопрос представлено в табл.9, приведенной ниже.

Одномерный анализ: Большинство российских граждан в той или иной мере осведомлены о беспорядках, происходивших во Франции в ноябре 2005 г.: 59% участников опроса заявили, что знают об этих событиях, четвертая часть – «что-то слышали» о них. Если сложить количество респондентов, выбравших эти варианты ответов, суммарный показатель составит 84%. Лишь 16% респондентов ответили, что впервые слышат об этом. Только 1% затруднился с ответом.

Двумерный анализ: Мужчины более уверены в своей осведомленности, чем женщины. Так, они чаще выбирали ответ «знаю» (63%), чем женщины (56%), разница составляет 7%, что превышает величину статистической погрешности. Вместе с тем, если суммировать показатели по первому и второму вариантам ответов, то разница меньше величины статистической погрешности: 85% мужчин и 82% женщин знают или что-то слышали об этих событиях.

Среди возрастных групп наименее осведомленными оказались молодые люди в возрасте 18–35 лет, всего 54%, что на 5% ниже среднестатистического показателя. Напротив, наиболее осведомленными оказались респонденты, составляющие среднюю возрастную группу 36–54 года: 65% уверенно ответили, что знают об этом. Однако если сложить уверенные («знаю») и неуверенные («что-то слышал»), то разница в распределении ответов не столь велика – 3–4%, что находится в пределах статистической погрешности.

По признаку «образование» наименее информированными оказались респонденты с образованием ниже среднего (37% знают и 30% что-то слышали). Напротив, наиболее высок уровень информированности у респондентов с высшим образованием (76% знают и 15% что-то слышали).

При анализе ответов респондентов разных доходных групп наблюдается очевидная тенденция: чем выше уровень доходов, тем выше уровень информированности, и наоборот. Так, только 49% респондентов, чьи доходы на одного члена семьи не превышают 1500 руб., ответили, что знают об этих событиях, что на 10% ниже среднестатистического показателя. Напротив, 68% респондентов, чьи доходы на одного члена семьи составляют 3000 руб. и более, ответили, что знают об этих событиях, что на 9% выше среднестатистического показателя.

При анализе ответов респондентов по признаку места жительства (город, село и т.д.) наблюдается очевидная тенденция, что жители крупных городов наиболее информированы, 64% ответили, что знают об этом, и только 9% – впервые слышат.

Таким образом, можно нарисовать обобщенный портрет респондента, уверенно высказывающегося о своей информированности относительно событий ноября 2005 г. во Франции. Это мужчина среднего возраста с высшим образованием и высокими доходами, проживающий в крупном городе.

Табл.9. Распределение ответов на вопрос: «Уже несколько недель Франция охвачена массовыми беспорядками. Скажите, пожалуйста, Вы знаете, что-то слышали или впервые слышите об этом?»

Доли групп (%) Россия, все

Пол Возраст Образование Доходы на одного члена семьи Тип населенного пункта

Мужчины Женщины 18–5 лет 36– 4 лет 55 лет и старше Ниже среднего Среднее общее Среднее спец. Высшее До 1500 руб. 1501– 999 руб. 3000 и более Мегаполисы Большие города Малые города Села

100 48 52 34 39 27 15 37 33 16 25 27 35 13 17 37 26

Знаю 59 63 56 54 65 58 37 56 65 76 49 54 68 56 64 58 54

Что-то слышал 25 22 26 28 21 25 30 28 23 15 28 29 20 25 26 25 25

Впервые слышу 16 14 17 18 14 16 32 15 12 8 22 17 11 19 9 17 20

Затр. отв. 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1

Пример 5. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ ПРИКЛАДНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Пример приводится по материалам статьи Е. Мезенцевой «Гендер в программах социально-экономического развития: анализ международного опыта». Модели измерения гендерного неравенства

Существуют различные методики гендерного анализа социально-экономической сферы: «Гарвардская аналитическая модель»; «Модель расширения властных возможностей для женщин»; «Анализ социальных отношений»; «Матрица гендерного анализа».

Перечисленные модели представляют собой методологические подходы к включению гендерного измерения в разработку и оценку мер социально-экономической политики. В то же время в перечисленных методиках содержится обоснование эмпирических индикаторов измерения гендерного неравенства. В нашем примере приведем описание одной из них.

Гарвардская аналитическая модель представляет собой одну из первых попыток разработать методологию анализа социально-экономического развития с учетом гендерного фактора. Эта модель была предложена в 1985 г. аналитиками Гарвардского института международного развития в сотрудничестве с Агентством по международному развитию США. Эта модель включает в себя следующие базовые аналитические инструменты (матрицы):

(1) матрица участия мужчин и женщин в различных видах деятельности (все виды производственной и репродуктивной деятельности);

(2) матрица, характеризующая доступ мужчин и женщин к ресурсам и контроль над ними;

(3) матрица факторов влияния (социальные нормы; демографические характеристики; институциональные структуры; общие экономические характеристики, такие, как уровень бедности, уровень инфляции, распределение доходов, включенность в систему международной торговли, развитие производственной и социальной инфраструктуры и т.д.);

(4) вопросник для анализа гендерного измерения в процессе разработки и реализации проектов и программ социально-экономического развития.

Достоинством данной методики является то, что она исходит из описания фактической ситуации и не предлагает каких-либо априорных критериев оценивания.

К недостаткам относится, в частности, то, что гарвардская модель не рассматривает вопрос о том, почему гендерные отношения складываются именно как отношения неравенства. Тем самым причины подчиненного положения женщин фактически остаются в тени. Однако аналитические инструменты модели могут быть использованы в качестве отправного пункта для исследования проблем власти, в частности, через анализ вопроса о доступе к ресурсам и контроле над ними.

Кроме того, гарвардская модель критикуется в силу того, что она разрабатывалась как гендерно-нейтральный инструмент, направленный на сбор и анализ информации. Именно этими обстоятельствами обусловлена излишняя формализация модели и отсутствие в ней «неудобных» для формализации социокультурных переменных. Поскольку все матрицы модели заполняются по бинарному принципу (т.е. в терминах «да» – «нет»), не улавливается реальная сложность и внутренняя взаимосвязь проблем, которые являются объектом анализа и программной проработки. В данной модели игнорируются все иные основания неравенства, кроме пола (этничность, класс и раса). Мужчины и женщины сравниваются как внутренне однородные группы.

См. по Туркменистану. Гендерные различая в бизнесе. 2008г. (хорошая шифровка)

Пример 6. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ НАБЛЮДЕНИЯ

В качестве примера приводится публикация из аналитического еженедельника «Коммерсантъ-власть».

И В ОКНЕ НЕ ГОРИТ

Российские чиновники славятся строгим подходом к своим обязанностям и либеральным отношением к рабочему графику. «Власть» установила наружное наблюдение за окнами госслужащих и выяснила, кто покидает свой кабинет раньше положенного времени.

Рабочий день большинства сотрудников российских министерств и ведомств обычно начинается в 9.00 и заканчивается в 18.00, один час выделен на обеденный перерыв. Определить, находятся ли чиновники на своих местах, можно двумя способами – звоня по телефону или наблюдая за окнами их кабинетов. Первый метод трудоемок и неэффективен, а последний работает лишь в темное время суток.

Мы решили воспользоваться тем, что Москва находится в Северном полушарии на 55-й широте и в декабре солнце в столице заходит около 16.00. На прошлой неделе фотокорреспонденты «Власти» расположились напротив зданий ключевых министерств и ведомств страны и ровно в 17.00 зафиксировали панораму фасадов. Результаты съемки перед вами.

Подсчитать темные окна нетрудно. Гораздо сложнее понять, что вынуждает чиновников выключать свет раньше времени. Не экономят же они, в конце концов, электричество, работая на благо государства в кромешной темноте.

Пытаясь выявить какую-либо закономерность, мы перебрали множество версий. Например, объяснить склонность чиновников к спешному покиданию кабинетов можно было бы так: чем ближе к цен¬тру они располагаются, тем раньше должны уходить с работы, чтобы избежать пробок на пути домой. Однако эта версия не выдерживает критики. Сотрудники ФСБ на Лубянке, например, трудятся старательнее, чем обитатели здания правительства, расположенного за пределами Садового кольца.

Несправедлива и обратная гипотеза: чем ближе к Кремлю, тем дольше госслужащие засиживаются на работе. Здание Минэкономразвития (83% горящих окон), например, расположено дальше от центра, чем здание Минобороны (45%).

Может, чиновники не спешат уходить с работы, опасаясь, что мимо них вечером проедет кортеж Владимира Путина? Президент из окна лимузина вполне мог бы обратить внимание на отсутствие света в окнах своих подчиненных. Не похоже. Во-первых, президент для этого сам должен уезжать с работы раньше времени, а во-вторых, его маршрут при этом должен выглядеть весьма витиевато.

Следующее предположение: преданность работе зависит от возраста руководителя. Скажем, чем моложе начальник, тем строже он относится к опозданиям и ранним уходам. Ведь вряд ли кто-то станет отрицать, что, например, в 33 года проще работать без отпуска и «за того парня», чем в 55. Однако и тут фиаско. Алексей Гордеев и Сергей Шойгу одного года рождения, однако, в здании МЧС горят 88 % окон, а в здании Минсельхоза – всего 39%.

Одну за другой мы отмели и другие гипотезы: зависимость пунктуальности сотрудников от их общего числа в организации, от продолжительности работы начальника в должности и даже от количества букв в названии министерства.

Единственное правдоподобное объяснение: в конце года больше работает тот, кто еще не все намеченное на год доделал. Ведь надо же как-то подбивать отчетность. И правда, на верху рейтинга самых работящих организаций – Минздравсоц развития, до конца не разобравшееся с отменой льгот, Минэкономразвития, которому никак не удается удвоить ВВП, и Минюст, озадаченный проблемой общественных организаций. Особняком держатся сотрудники МЧС и ФСБ – у них в любое время работа найдется. А вот представители МВД необходимое количество преступлений уже зарегистрировали, поэтому им можно уйти с работы пораньше. Чувством выполненного долга определенно переполнены и другие представители хвоста рейтинга – Министерство сельского хозяйства, Правительство и Генпрокуратура: урожай с полей страны убран, основные вице-премьеры назначены, а виновные в самых громких уголовных делах справедливо наказаны.

Табл. 10. Рейтинг преданности делу министерств и ведомств

Место Организация Общее число окон на фотографии Число светлых окон Число темных окон % работающих

1. Министерство здравоохранения и социального развития 52 46 6 88,46

2. Министерство по чрезвычайным ситуациям 77 68 9 88,31

3. Министерство экономического развития и торговли 168 139 29 82,74

4. Министерство юстиции 42 32 10 76,19

5. Федеральная служба безопасности 115 85 30 73,91

6. Министерство финансов 55 40 15 72,73

7. Министерство иностранных дел 241 169 72 70,12

8. Счетная палата 72 47 25 65,28

9. Министерство обороны 136 61 75 44,85

10. Министерство внутренних дел 234 104 130 44,44

11. Министерство сельского хозяйства 195 77 118 39,49

12. Правительство 374 141 233 37,70

13. Генеральная прокуратура 196 66 130 33,67

В Приложении к курсовой работе по целому ряду тем целесообразно разместить предложенную (созданную) Вами как исследователем анкету для предполагаемого опроса по тематике данной работы.