Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Эмпирические социологические исследования социальной реальности. Монография
.pdf
Глава 2
61
В исследовании использовалось три различных метода для оценки
чистого эффекта активных программ на рынке труда:
1. Нескорректированное сравнение различий в относительных пропорциях сотрудников в выборке участников и контрольной группы. Однако этот метод дает надежный результат только при случайном отборе, но таким образом, что группа участников и контрольная группа не
отличаются статистически значимо по большему количеству характеристик (переменных). Участие в программе может рассматриваться как
единственный фактор, который вызывает различия в результатах относительно занятости.
2. Метод расчетов пар. На практике состав участников программы и
контрольной группы различается статистически значимо (систематически). Для преодоления неоднородности двух образцов (экспериментального и контрольного) используется метод пар. Основная идея здесь
состоит в том, чтобы найти для каждого участника программы (экспериментальная выборка) двойник среди безработных (контрольная выборка), который не включен в активные программы и по определенному
количеству социально-демографических характеристик полностью совпадает с участником программы. Критерием выбора согласованных пар
является минимизация величины стандартной разности с использованием статистической техники Махаланобиса:
,
где: р индекс респондента из выборки участников:
с – индекс в контрольной группе;
i – количество выбранных характеристик.
В проведенном исследовании выбор подходящих пар был сделан по
полу, возрасту, уровню высшего образования и этнической принадлежности.
3. Метод логистической регрессии. Используется следующая функция:
,
где: р – вероятность того, что безработный найдет работу в течение
периода обучения;
Xi – альтернативная переменная, которая принимает значение 1, если
безработный принимал участие в программе, и 0, если он не участвовал;
Глава 2
62
е обозначает экспоненциальную функцию;
дает значение шанса, где X начинается с нуля, а определяет, на
сколько процентных пунктов вероятность того, что участник программы окажется безработным, увеличится или уменьшится в результате
участия в программе.
При изучении анализа чистых эффектов анализ основывается главным
образом на оценках методом двойных (комбинированных пар); что каса-
ется логистической регрессии, учитываются только коэффициенты .
Современные оценки метода расчета пар показывают следующие
общие и чистые воздействия относительно занятости по рассмотренным программам (табл. 2).
Таблица 2. Оценки методов расчета
Изученные программы
Общий эффект
выборки для
участников
Общий эффект
для контрольной
группы
Чистый
эффект
Программа временного
трудоустройства
0,161
0,136
0,025
Переподготовка и
повышение квалификации
0,283
0,172
0,111
Субсидирование
самозанятости
0,579
0,192
0,387
Ассоциации занятости
0,302
0,193
0,109
Самостоятельная занятость
0,760
0,333
0,427
Все программы имеют положительный чистый эффект, т. е. участие в
них улучшает перспективы безработных найти работу на рынке труда.
Чистый эффект программы самозанятости был самым высоким, в то
время как в выборке участников программы во время исследования было занято 76,0%, в контрольной группе доля занятых во время исследования составила только 33,3%. Разница между двумя валовыми эффектами дает чистый эффект, т. е. 42,7% с большей вероятностью будут заняты на рынке труда, потому что они участвовали в программе.
В заключение можно сказать, что оценочное исследование чистого
воздействия активных программ на рынке труда соответствует международным стандартам, методологии и процедурам, в которых проводятся такие исследования (и в западноевропейских и мировых исследова-
Глава 2
63
тельских учреждениях). С оценочными исследованиями стоит начинать
строить свою практику крупномасштабных программ с целью анализа
достигнутых эффектов в социальной сфере. Эта практика, несомненно,
будет расширяться и в ближайшее время будет охватывать другие области, в которых такие исследования находят применение – образование,
здравоохранение, социальную деятельность и многие другие.
Глава 3
❖
МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ СРАВНИТЕЛЬНОГО
АНАЛИЗА В ЭМПИРИЧЕСКОМ СОЦИОЛОГИЧЕСКОМ
ИССЛЕДОВАНИИ
Известно, что сравнительный анализ присутствует во всех эмпирических исследованиях в социальной практике и в научных знаниях и
в общем преследует несколько целей: 1) искать сходства и различия
(контрасты) в объектах и их элементах в разных аспектах; 2) оценивать
изменения, которые происходят в них с течением времени; 3) оценивать
различия во влиянии отдельных факторов; 4) искать появление новых и
необычных вещей в явлениях; 5) через все это раскрывать проблемы и
противоречия, а также благоприятные возможности для социальных
инноваций в деятельности организаций, институций, компаний и на
разных уровнях социального управления.
Существует исключительное многообразие вариаций при сравнительном анализе, влияющее на цели и задачи, подходы к исследованиям,
стратегии и применяемую технологию. Тем не менее у каждой из них
есть по крайней мере два общих элемента: 1) в основе лежит метод
сравнения (сопоставления) и 2) основным инструментом сравнения всегда является некоторая мера (показатели, параметры), не обязательно
имеющая количественное измерение. Показатели могут браться для
конкретного случая или характеризовать общие свойства и отношения
между объектами, т. е. быть числовой характеристикой совокупности.
Отдельные показатели могут иметь или не иметь количественное выражение. С другой стороны, обобщенные характеристики всегда должны
быть количественно измеримыми. Пол в отдельном случае не является
количественно выраженным, но общая характеристика (число или процент мужчин, женщин) имеет такое представление (выражение).
В сравнениях нередко допускаются ошибки по причинам различного
характера. Мы начнем с двух примеров ошибок, возникающих из-за не-
Глава 3
65
корректной постановки сравнительного анализа. К примеру, представим, что, используя разницу в сумме сбережений в 2020 году по сравнению с 2019 годом, высокопоставленный правительственный чиновник
убедился, что россиянин не обнищал, а наоборот – существенно разбогател, увидев, как увеличились сбережения. Однако оказывается, что эта
разница не свидетельствует о реальном увеличении сбережений. Это
всего лишь результат административного акта, согласно которому часть
работников государственного сектора стала получать зарплату банковским переводом (зарплатный проект). Экономия, о которой идет речь,
вовсе не является экономией.
Другой пример: сравнивая процент домохозяйств с собственными
домами в нашей стране с домами в Соединенных Штатах, чиновники
Всемирного банка совершенно произвольно пришли к выводу, что россияне – богачи (почти богаче американцев). Причина в обоих случаях – в
неправильных сравнениях.
3.1. Направления сравнительных исследований в эмпирических
социологических исследованиях
Большое разнообразие сравнительных исследований не позволяет
провести исчерпывающую и детальную классификацию в рамках настоящей монографии. Вместе с тем мы все же кратко остановимся на более
общей классификации, используя несколько критериев для этой цели.
Во-первых, сравнительный анализ представляется как динамический
и статический. Примерами динамического анализа являются оценки
изменения валового внутреннего продукта (ВВП), средней заработной
платы, налогового бремени, инфляции, общественных настроений, рейтинга политиков и многое другое. Статический анализ – это сравнение
частей ВВП, производимых различными секторами экономики, различий в заработной плате в разных секторах и т. д.
Во-вторых, через призму другого критерия сравнительный анализ
классифицируется как региональный и/или зональный.
Глава 3
66
Третий критерий касается международных сравнительных исследо-
ваний. Сегодня они становятся все шире и интенсивнее, учитывая тенденции глобализации экономических и социальных процессов. Они также играют важную роль с учетом усилий страны по выполнению критериев и требований для нашей мировой интеграции.
Традиционно сравнительные исследования также проводятся при
сопоставлении того, что фактически было достигнуто, с проектом (план,
программа). Сравнительный анализ влияния факторов представляет
интерес для общественных наук.
Исследования социодемографических групп (слоев), отраслевых,
структурных и других элементов настолько распространены в рассматриваемой области, что они практически присутствуют в любом крупномасштабном эмпирическом социологическом опросе.
Сравнительные исследования на основе экспериментальных данных
составляют особый класс. Они характеризуются широким разнообразием задач, технологий, подходов и исследовательских постановок.
Было отмечено, что сравнения могут быть выполнены с или без использования количественных характеристик. В этом случае в литературе
встречаются не совсем точные термины – «количественные» и «качественные» сравнения. Некорректность исходит из того, что и у одних, и у
других есть место качественных оценок. Более того, с количественными
характеристиками последние могут стать более глубокими и богатыми.
Поэтому использование этих терминов является необоснованным и неубедительным.
В зависимости от источников информации сравниваемые характеристики основаны на исчерпывающих данных, данных из репрезентативных выборок, данных из выборок любого другого типа, из литературных
источников и т. д. Это разграничение имеет отношение к подходу к
оценке различий, к способности измерять влияние случайных факторов,
формулировать и проверять статистические гипотезы.
Изучение структурных различий, в частности динамики структур
объектов, представляет собой отдельный класс сравнительного анализа. Также изучаются структурные различия между социальнодемографическими, профессиональными и другими группами, или про-
Глава 3
67
водится оценка изменений в структуре исследуемого объекта с течением времени – например, социальной мобильности, изменения в соотношении людей, которые поддерживают или не поддерживают экономическую политику, и т. д.
3.2. Проблемы при сравнительном анализе
Каждая попытка проведения сравнительного анализа в социальной практике поднимает общие и специфические проблемы различной природы. Существует много проблем, когда сравнение проводится
на основе оценок эмпирической социологической информации. Как
правило, в такой ситуации существуют (и, как ожидается, будут действовать) нарушения другой природы. Учитывая необходимость выбора исследовательских стратегий, мы более подробно остановимся
на различных вмешательствах, источниках, которые их генерируют, и
на способности исследователя применять защитные стратегии в конкретном исследовании.
Рассмотрим наиболее важные общие и специфические проблемы.
Они будут обсуждаться более подробно при построении и представлении моделей компонентов наблюдаемых различий, при условии, что мы
ограничим исследование только сравнением двух или более обобщенных численных оценок свойств и отношений в совокупности.
Проблемы, которые существуют здесь, в основном связаны с тремя
моментами:
1) фактом того, что мы обычно работаем с оценками интересующих
нас характеристик, которые предположительно содержат ошибки;
2) нехваткой адекватной информации;
3) нерешенными теоретическими, методологическими и методиче-
скими вопросами, влияющими на сравнительный анализ.
Существует общая проблема, связанная с тем, что различие в обоб-
щенных сравниваемых характеристиках (назовем их
и
) может за-
висеть не только от интересующего нас фактора, но также от многих
других случайных и закономерных факторов или причин. Таким образом, непосредственная наблюдаемая разница может, и даже часто, не
Глава 3
68
отражать именно то различие, которое нас интересует. Давайте посмот-
рим разницу
= d (3.1.), где
и
– две оценки явления; d – их
разница.
В математике различие a – b бесспорно и всегда то, что мы видим на
поверхности. Для статистических оценок это может быть верно, но может
и не быть. Здесь d > 0 может фактически означать и другое – показывать,
что d < 0 или d = 0. Вывод заключается в том, что если мы абсолютизируем
наблюдаемые различия, есть серьезные риски неправильных заключений
и выводов.
Общей проблемой является необходимость методологического
единства в оценке показателей. Совокупные характеристики
и
, ко-
торые мы хотим сравнить, всегда рассчитываются по определенной
технологии, которая начинается с определения объекта и проходит через выбор шкалы для его измерения, через определение совокупностей,
к которым относятся обобщенные оценки, методы сбора, группировки и
анализа информации, и заканчивается учетом влияния воздействующих
факторов и ошибок всех видов.
Отсутствие методологического единства означает, что сравнитель-
ные характеристики не были оценены в одних и тех же методологических постановках и решениях. Поэтому они не означают одно и то же.
Если это так, сравнение становится некорректным и несет почти 100%ный риск неверных выводов и заключений. Такие риски ожидаются даже в сравнительном анализе, основанном на данных одного и того же
EСИ. Но особенно часто и почти неизбежно они присутствуют в оценках,
основанных на различиях в эмпирических исследованиях. Таковы, по сути, международные сравнения. Практически существует 100%-ный риск
ошибиться при сравнении уровня жизни в нашей стране с уровнем жизни в странах ЕС, если не знать социокультурных особенностей и не вносить коррективы для обеспечения желаемого методологического единства. Но к этому вопросу мы вернемся позже.
Проблема с ключевым значением содержится в используемых первичных измерениях. Часто они оказываются недостаточно чувствительными, а иногда и не адекватными реальным социально-экономическим
процессам.
Глава 3
69
Другая проблема с очень серьезным последующим фактором ожидается от нарушений, вызванных побочными неслучайными факторами.
Особенно серьезным и вводящим в заблуждение является их влияние
при сравнительных измерениях факторных воздействий. Часто именно
они не позволяют проявить себя в сравнении того, что нас интересует.
Нарушения также могут быть вызваны неадекватными моделями и
некорректными исследовательскими постановками.
3.3. Модели разностных компонентов
Возможный подход к предотвращению ошибок мы видим в разъяснении ожидаемых компонентов, которые формируют общую разницу и
обоснование подходящих для них моделей. Существуют разные подходы
и, соответственно, разные способы моделирования компонентов, участвующих в наблюдаемой общей разнице. Наиболее распространенными
являются:
(1)
= d =
(2)
=
(3)
= d =
Первая группа (1) относится к моделям, в которых полная разность
рассматривается как сумма влияния нескольких компонентов. Вторая
группа (2) используется, когда показатели математически представлены в виде квадратичных значений – например, при сравнении показателей отклонения, обобщенных квадратичных характеристик и т. д. Третья группа (3) чаще всего используется в анализе популярных мультипликативных индексов в статистических исследованиях – при
сравнении относительных чисел или когда компоненты разницы подчиняются закону геометрической прогрессии.
Представим компоненты разности двух обобщенных числовых характеристик в динамических сравнениях с использованием модели (1). Следует
отметить, что метод разложения по компонентам не нов. Он заимствован из
исследования динамики явлений в статистике. Известно, что разница меж-
Глава 3
70
ду характеристикой явления в течение двух периодов (или моментов) времени представляется как сумма четырех компонентов
(4)
,
где: ;
d – наблюдаемая общая разница в течение периода;
это тенденция – компонент, который измеряет устойчивые тен-
денции в развитии;
компонент, вызванный сезонными воздействиями;
– компонент возможных циклических воздействий;
– случайный компонент.
Идея этой модели состоит в том, чтобы при сравнении в динамическом аспекте эти компоненты идентифицировать и измерять по отдельности. Преимущества такого подхода в сравнительных исследованиях очевидны. Это, несомненно, обогащает анализ и может защитить
исследователя от необоснованных выводов. Например, от риска объявления нерыночных компонентов как рыночные (трендовые) или смешения случайных влияний с сезонными.
На основе приведенной выше модели мы разработали и обосновали
модификацию, включающую в общем шесть компонентов. Теоретически их наличие можно предположить и наблюдать на практике. Это
сравнения между двумя оценками совокупных характеристик. Конкретная модель представлена выражением:
(5)
= d =
, или
,
где:
сравниваемые статистические оценки явления за базо-
вый и отчетный период;
– компонент, измеряющий тенденцию развития;
– сезонный компонент;
циклический компонент;
компонент, представляющий влияние доступных структурных
различий;
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]