Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4 | Следующая страница реферата

Однако при реализации данного способа возникли трудности, которые фактически сделали невозможной работу в этом направлении. При построении линейного графика интегрального индекса реальных групп оказалось, что на нем невозможно четко выделить соответствующие пики.

Математически задачи подобного типа решаются методами многомерной классификации, с помощью которых проводится обобщение исходных данных на основе заданного алгоритма. Результат такого обобщения - разбиение первоначального множества объектов на "классы", каждый из которых может рассматриваться как значение новой интегральной переменной (к этому типу процедур относятся кластерный анализ, таксономия и т.д.). Большинство способов многомерной классификации предполагает наличие "скоплений", "сгустков" объектов, рассматриваемых как точки в исходном признаковом пространстве. При реализации алгоритма классификации объекты, расстояние между которыми не превышает некоего порога, попадают в один "класс". Представляется, что выделение социальных групп относится именно к задачам многомерной классификации. Поэтому вполне логичным было решение применить оправдавший себя в предшествующих исследованиях метод распознавания образов - кластерный анализ.

Был проведен ряд испытаний с разным количеством кластеров (предполагаемых реальных групп = слоев). В итоге оптимальным оказалось число 10, поскольку при анализе результатов кластерного анализа с большим числом кластеров было обнаружено, что многие из них фактически представляют одну и ту же группу респондентов с незначительно разнящимися характеристиками, к тому же во многих из данных групп не было достаточного для анализа числа респондентов, а при рассмотрении менее десяти кластеров был риск, что некоторые важные группы сольются в одну. Окончательные результаты приведены в таблице 1. Очевидно, что в каждом кластере присутствует группа респондентов с уникальным набором индексов власти, собственности и ИХВД.

Выделенные этим методом группы тестировались на "реальность". При отборе критериальных характеристик существенным ограничением стало то, что используемый нами массив информации был сформирован для других исследовательских целей. Из имевшихся переменных наиболее тесно связанными с индексами власти, собственности и ИХВД оказались наличие у респондента подчиненных, недвижимости и характер проведения отпуска. Но, несмотря на указанные ограничения, мы полагаем, что существенные различия по отобранным критериальным характеристикам выделенных методом кластерного анализа групп подтверждают их реальность (см. табл. 2).

В дополнение к названным выше критериям мы протестировали выделенные группы по ряду жизненных ценностей респондентов. Из них дифференцирующими оказались следующие: значимость для респондента его работы, друзей, политики. Из дифференцирующих "объективных" (социально-экономических) характеристик респондента был использован уровень образования.

Следующим шагом доказательства того, действительно ли мы выделили реальную группу или же это - статистический фантом, вовсе таковой не являющийся, стала проверка гипотезы о существовании у полученных нами групп ядра и периферии.

Таблица I

Средние значения индексов власти, собственности, характера внепроизводственной деятельности и интегрального индекса социальных групп, выделенных на основе кластерного анализа

Номер	Индекс	Индекс	ИХВД	Число наблюдений	Значение
кластера	власти	собственности		в каждом кластере	интегрального
					индекса
					социальных групп
1	0,008	2,72	1,56	505	4,29
2	0,006	1,96	3,28	335	5,24
3	0,022	4,81	2,21	235	7,05
4	0,010	3,71	3,43	380	7,15
5	0,079	3,12	5,16	179	8,37
6	3,512	2,69	2,72	125	8,92
7	4,427	4,85	2,60	77	11,88
8	3,904	3,62	5,37	68	12,90
9	6,009	3,09	3,88	64	12,97
10	6,215	5,45	4,77	41	16,43

Респонденты из ядра предполагаемой социальной группы обладают сходными сущ-ностными характеристиками, ключевое выражение которых, как мы показали выше, - наличие у респондента подчиненных, недвижимости, а также характер проведения отпуска, причем эти характеристики должны ослабевать от ядра группы к ее периферии.

Анализ показал, что выделенные группы вовсе не представляют собой "холм" в трехмерном пространстве "власть-собственность-характер внепроизводственной деятельности" с максимумом в точке 0, а являются скорее "кратером", имеющим два экстремума. Причем большинство респондентов, попавших в данный кластер, находятся в "горбах" этого "кратера", а ядро предстает в виде "жерла". Согласно анализу расстояний от центра кластера, каждый кластер был разбит на пять подгрупп, причем четыре первых подгруппы имели одинаковую длину по шкале расстояний от центра, а в пятую входили респонденты из предполагаемой периферии.

Рассмотрим, к примеру, третий кластер. Респонденты, попавшие в его ядро, не имеют подчиненных, 84,2% имеют недвижимость, а на вопрос об отпуске 58,3% ответили, что никуда не ездили и провели его дома, 33% провели его на собственном участке и 8,3% дали ответ "провели в деревне, поселке и т.д. у родственников". Следующая, более удаленная от ядра подгруппа респондентов тоже не имеет подчиненных на работе, положительный ответ на вопрос о недвижимости в собственности дали уже 69,2% респондентов, ответы на вопрос об отпуске сохранили практически ту же структуру, что и у первой подгруппы: отдыхали "дома" 63,9%, на собственном участке — 23,0%, а "у родственников" - 11,5%. Тенденция, наметившаяся в первых двух подгруппах, продолжается и в последующих: чем дальше мы удаляемся от центра кластера, тем больше ответов респондентов появляется в других категориях при сохранении центральной тенденции, т.е. при главенствовании серии ответов респондентов из первой, "ядровой" подгруппы.

Выявленное для данного кластера ослабевание черт группы имеет место и в остальных девяти кластерах, что позволяет сделать вывод о том, что выделенные группы действительно состоят из ядра и периферии, поскольку уникальные свойства, которыми они обладают, ослабевают, "смазываются" по мере удаления от ядра. В таблице 2 показаны основные, "ядровые" тенденции для всех десяти групп.

Представляется, что выделенные кластеры вполне могут быть интерпретированы как реальные социальные слои в терминах, принятых в стратификационных концепциях со времен Л. Уорнера. Нет оснований сомневаться в том, что первые 2 кластера

Таблица 2

Центральные тенденции для десяти выделенных групп

Ключевая переменная/группа	Количество подчиненных	Собственность на недвижимость	Характер проведения отпуска
1-я группа	нет- 100%	нет-98,2%	"дома" - 72,2% "на даче"- 16,7% "у родственников" - 16,7% "пользовался государственной дачей или снимал дачу" - 16,7%
2-я группа	нет- 100%	нет-100%	"дома"-51,4% "у родственников" - 24,4% "на даче" -15,6%
3-я группа	нет- 100%	да-84,2%	"дома" - 58,3% "на даче" - 33% "у родственников" - 8,3%
4-я группа	нет-100%	нет - 66,7% да - 22,6% нет ответа- 10,7%	"дома"-43,1% "на даче" - 29,4% "в самостоятельной турпоездке" - 9,8% "у родственников" - 7,8% и др.
5-я группа	нет-100%	нет - 95% да - 5%	"в доме отдыха и т.д." - 34% "у родственников" -17,4% "дома"-13% "на даче" - 13% "в самостоятельной турпоездке" - 13%
6-я группа	"менее 5 чел." - 100%	нет-100%	"дома"- 100%
7-я группа	"менее 5 чел." — 75% "10-50 чел."-25%	да - 75% нет-25%	"дома" - 50% "на даче" - 25% "у родственников" - 25%
8-я группа	"менее 5 чел." - 44,4% "5-10 чел."-44,4% "10-50 чел."-11,1%	нет-77,8% да-11,1% нет ответа- 11,1%	"в доме отдыха и т.д." - 33,3% "дома" - 22,2% и ДР.
9-я группа	"10-50 чел."-50% •более 100 чел."-50%	нет-100%	"дома" - 50% "в самостоятельной турпоездке" - 50%
10-я группа	"5-10 чел." - 33,3% "10-50 чел."-33,3% "50-100 чел."-33,3%	да-100%	"у родственников" - 33,3% "в самостоятельной турпоездке" - 33,3% "на турбазе и т.д." - 33,3%

образуют низший слой общества, что третий-пятый кластеры могут быть определены как промежуточный социальный слой (в терминологии Дж. Голдторпа, но с несколько иным наполнением). Шестой-девятый кластеры по совокупности присущих им черт могут быть идентифицированы как средние слои. И наконец, десятый, по-видимому, можно определить как высший средний или низший высший социальный слой.

Приведенный намисостав занятости респондентов наглядно показал, что попытки выделения реальных слоев (групп) на основе одной лишь профессиональной принадлежности респондента лишены всяких оснований. Действительно, как можно заметить, пенсионеры и безработные встречаются во всех кластерах вплоть до шестого, мастера, начальники участка - в кластерах с шестого по девятый, инженеры НИИ, КБ - в целом ряде кластеров со второго по восьмой. Вообще, образам, сложившимся в соответствии со значениями индексов власти, собственности и ИХВД, во многих случаях не соответствуют респонденты с занятиями, казалось бы, относящимися к более высоким социальным слоям. Любопытно, что практически во всех выделенных нами кластерах встречаются бухгалтеры и экономисты. Видимо, это объясняется как региональными различиями, так и внутрипрофессиональной социальной дифференциацией. Некоторые респонденты с некогда престижными профессиями в большинстве случаев не должны бы были попасть в низший и базовый слои. Скорее всего, это может быть объяснено влиянием целого ряда факторов, таких как принадлежность к семьям, где доминируют люди с низким социальным статусом, недавним вхождением в новый вид занятий, отмеченной выше неустойчивостью социальных статусов в трансформирующемся обществе, несоответствием респондентов занимаемой ими прежде социально-профессиональной позиции.

Более того, полученные нами данные свидетельствуют, что группировки не только по родам занятий (профессиям), но и по доходу и даже по образованию не вполне совпадают с принадлежностью респондентов к выделенным нами группам. Можно предположить, что они при проверке предложенного нами метода и отбора значимых признаков на иных массивах данных окажутся близки к группам, выделяемым на основе оценок самими членами общества социального статуса своих сограждан.

Первый и второй кластеры, идентифицируемые нами как низший социальный слой, включают следующий спектр занятий: пенсионер, инвалид; безработный; слесарь; продавец, киоскер; повар, кондитер; водитель грузовика; уборщица; почтальон;

в отпуске по уходу за ребенком; разнорабочий; домохозяйка; станочник; водитель общественного транспорта; рабочий в сельском хозяйстве; плотник, каменщик;

электрик; сельский механизатор; преподаватель техникума; студент вуза; лаборант НИИ; оператор ЭВМ; бухгалтер; экономист; инженер НИИ, КБ; предприниматель;

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: реферат бесплатно на тему, международное право реферат, шпоры по экономике.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4 | Следующая страница реферата