Гендерное неравенство карьерного роста

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