Количественная часть

Поскольку объем выборки был небольшой, то по соображениям качественного анализа обобщаемых материалов, а также по соображениям содержания, была предпринята попытка, с помощью двунаправленного метода сделать плодотворной комплиментарность качественного и количественного социального исследования. Таким образом, основной вопрос исследования о пересечении класса и пола указывает на более крупные популяции, которые должны быть осмыслены только статистически, и на  основе гендеросенситивного анализа социальных структур. Для того, чтобы начать анализ классов многомерного пространства трудовой деятельности, которое моделировалось как пространство по профессиональному положению и полу и одновременно модифицировалось, база данных ежегодного репрезентативного опроса населения Германии (СОЕП) и седьмого опроса населения Германии [6] cтали основой для цифрового и графического материалов [7].

При выборе переменных и при подсчете внимание обращалось на то, чтобы структура ссылок к темам и результатам, полученным на базе качественных методов, в любой момент могла быть воссоздана снова. Почти все переменные СОЕП, выбранные для исследования, также поясняются качественно в рамках интервью и социальных данных, приведенных в анкетах, так что можно говорить о конвергенции объективируемых высказываний и закономерностей. И, наоборот, для построения структуры ссылок установлены четкие границы, которые находятся в пределах применимости методов. Итак, с одной стороны, оба пути могли быть использованы в дополнение друг к другу, с другой стороны, — могли быть использованы в качестве валидации результатов, которые были нацелены на то же значение с помощью двух различных методик [46].

Для последующего отображения результатов, по прагматическим соображениям была выбрана другая последовательность: соединяя размышления о пределах применимости и значении количественных методов, эмпирическое выполнение пространственной модели осуществляется вначале на базе подсчета данных СОЕП (объективирующая перспектива). Затем в качественной части следуют субъективные мнения о позициях в социальном пространстве с помощью реконструкции случаев, основанных на четырех разных представлениях о «хорошей жизни» (множественность перспектив).

Данные, результаты, проверка гипотез

Пространство рабочей занятости

по профессиональному положению и полу

Для проверки полоспецифической классовой гипотезы представлены результаты на основе данных СОЕП, посредством которых моделируется  пространство рабочей занятости и проводится исследование позиционирования по профессиональному положению и полу. Позиционирование групп или классов (классовых фракций), которые составляются по модели Бурдье исходя из объема и структуры экономического и культурного капитала, исследуется по чистому трудовому доходу и по образованию как вспомогательным индикаторам для этих видов капитала. Профессиональное положение по половой принадлежности служит как очевидная переменная. В то же время «класс» функционирует как латентная переменная. Переменные декодируются по самому высокому уровню образования и личному чистому трудовому доходу и классифицируются в соответствии с предложенной Блоссфельдом иерархической шкалой (1985) формального школьного и профессионального образования (дополненной категорией «неполное образование») [8]. Аналогично шкалированы по 8 группам переменные личного чистого дохода [9]. Низкие значения, лежащие в основе оценочной шкалы от 1 до 8, указывают соответственно на низкий уровень законченного образования и низкий доход, напротив высокие значения указывают на высокий уровень законченного образования и высокий чистый доход.

Моделирование пространства занятости базируется на средних значениях переменных «образование и занятость» в соответствии с профессиональным положением и полом; они отражены, включая точно подсчитанное общее количество  и отклонение от стандарта, в таблице №1. Из всех 19 подробно дифференцированных профессиональных статусов согласно СОЕП (соответственно 38 по половому признаку) здесь выбраны 14 (соответственно 27); выбор определялся, большей частью, статистическими критериями (величина общего количества). Было отказано группе предпринимательниц с числом подчиненных работников более 9, в то же время принята во внимание группа предпринимателей с числом подчиненных работников более 9; с одной стороны, общее количество достаточно велико, с другой стороны, они образуют фракцию господствующего класса в одном сегменте пространства, которое остается незанятым.

        Таблица 1.

Средние значения переменных «образование» и «трудовой доход»

согласно профессиональному положению и полу

Источник: Комиссия по социально-экономическим проблемам (СОЕП), данные 7‑го репрезентативного опроса населения (1990), подсчеты авторов.

* Из-за незначительного общего количества группа предпринимательниц с числом подчиненных работников свыше 9 из дальнейших подсчетов исключена.

Далее производится сравнение усредненных показателей перекодированных и графически изображенных в виде шкалы переменных «образование» и «трудовой доход» согласно профессиональному положению и полу (подкрепляется диаграммами №1 и №2). Вопрос о влиянии пола на перечисленные переменные и в какой степени, а также, какие различия нужно установить при этом в отдельных сферах профессиональной занятости обсуждается здесь, прежде всего, лишь описательно.

На диаграмме (рис. 1), показывающей среднее значение уровня законченности образования в зависимости от пола и профессионального положения (согласно таблице 1), становится ясным, что значение женщин среди (обученных и квалифицированных) рабочих-мужчин и рабочих-женщин (№3-6), среди служащих (с простыми обязанностями, квалифицированных и высококвалифицированных) (№14-19) и среди государственных служащих-мужчин и женщин, занимающих высокоответственные должности (№26, 27), почти равно значению для мужчин. Среди необученных рабочих-мужчин и рабочих-женщин (№1, 2), фермеров-мужчин и фермеров-женщин (№7, 8), а также среди мелких предпринимателей и предпринимательниц (№11, 12) число женщин незначительно, среди же мужчин и женщин свободной профессии (№9, 10) женщины находятся отчетливо ниже значений, соответствующих мужчинам. Самая большая разница в пользу женщин отмечена у женщин-руководителей (№20, 21), но значения для госслужащих-женщин, занимающих средние должности (№22) и ответственные должности (№24) выше, чем у сопоставимых групп мужчин (№23, 25).

По среднему значению чистого трудового дохода (диаграмма 2) наибольшая разница в значении дохода существует между мужчинами и женщинами (№9, 10) свободной профессии  (женщины отчетливо находятся ниже женщин), за которыми следуют (не)обученные, а также (самостоятельно обучившихся) рабочих-мужчин и рабочих-женщин (№1-6), мелкие предприниматели и предпринимательницы (№11, 12), а также квалифицированные служащие и служащие с высокой квалификацией (№16-19). Несколько благоприятна ситуация у фермеров-женщин (№7) и служащих с простыми обязанностями (№14). Относительно самое низкое положение по доходу следует отметить у служащих с обязанностями руководителя (№20, 21), за которыми следуют госслужащие-мужчины и женщины, занимающие средние должности (№22, 23). Однако по трудовому доходу во всех профессиональных положениях женщины располагаются ниже мужчин (ситуация противоположная образованию). Сравнение средних значений переменных «образование» и «трудовой доход» на основе стандартных отклонений уже указывает на то, что на их выражение влияет переменная «пол».

Поскольку объем выборки был небольшой, то по соображениям качественного анализа обобщаемых материалов, а также по соображениям содержания, была предпринята попытка, с помощью двунаправленного метода сделать плодотворной комплиментарность качественного и количественного социального исследования. Таким образом, основной вопрос исследования о пересечении класса и пола указывает на более крупные популяции, которые должны быть осмыслены только статистически, и на  основе гендеросенситивного анализа социальных структур. Для того, чтобы начать анализ классов многомерного пространства трудовой деятельности, которое моделировалось как пространство по профессиональному положению и полу и одновременно модифицировалось, база данных ежегодного репрезентативного опроса населения Германии (СОЕП) и седьмого опроса населения Германии [6] cтали основой для цифрового и графического материалов [7].

При выборе переменных и при подсчете внимание обращалось на то, чтобы структура ссылок к темам и результатам, полученным на базе качественных методов, в любой момент могла быть воссоздана снова. Почти все переменные СОЕП, выбранные для исследования, также поясняются качественно в рамках интервью и социальных данных, приведенных в анкетах, так что можно говорить о конвергенции объективируемых высказываний и закономерностей. И, наоборот, для построения структуры ссылок установлены четкие границы, которые находятся в пределах применимости методов. Итак, с одной стороны, оба пути могли быть использованы в дополнение друг к другу, с другой стороны, — могли быть использованы в качестве валидации результатов, которые были нацелены на то же значение с помощью двух различных методик [46].

Для последующего отображения результатов, по прагматическим соображениям была выбрана другая последовательность: соединяя размышления о пределах применимости и значении количественных методов, эмпирическое выполнение пространственной модели осуществляется вначале на базе подсчета данных СОЕП (объективирующая перспектива). Затем в качественной части следуют субъективные мнения о позициях в социальном пространстве с помощью реконструкции случаев, основанных на четырех разных представлениях о «хорошей жизни» (множественность перспектив).

Данные, результаты, проверка гипотез

Пространство рабочей занятости

по профессиональному положению и полу

Для проверки полоспецифической классовой гипотезы представлены результаты на основе данных СОЕП, посредством которых моделируется  пространство рабочей занятости и проводится исследование позиционирования по профессиональному положению и полу. Позиционирование групп или классов (классовых фракций), которые составляются по модели Бурдье исходя из объема и структуры экономического и культурного капитала, исследуется по чистому трудовому доходу и по образованию как вспомогательным индикаторам для этих видов капитала. Профессиональное положение по половой принадлежности служит как очевидная переменная. В то же время «класс» функционирует как латентная переменная. Переменные декодируются по самому высокому уровню образования и личному чистому трудовому доходу и классифицируются в соответствии с предложенной Блоссфельдом иерархической шкалой (1985) формального школьного и профессионального образования (дополненной категорией «неполное образование») [8]. Аналогично шкалированы по 8 группам переменные личного чистого дохода [9]. Низкие значения, лежащие в основе оценочной шкалы от 1 до 8, указывают соответственно на низкий уровень законченного образования и низкий доход, напротив высокие значения указывают на высокий уровень законченного образования и высокий чистый доход.

Моделирование пространства занятости базируется на средних значениях переменных «образование и занятость» в соответствии с профессиональным положением и полом; они отражены, включая точно подсчитанное общее количество  и отклонение от стандарта, в таблице №1. Из всех 19 подробно дифференцированных профессиональных статусов согласно СОЕП (соответственно 38 по половому признаку) здесь выбраны 14 (соответственно 27); выбор определялся, большей частью, статистическими критериями (величина общего количества). Было отказано группе предпринимательниц с числом подчиненных работников более 9, в то же время принята во внимание группа предпринимателей с числом подчиненных работников более 9; с одной стороны, общее количество достаточно велико, с другой стороны, они образуют фракцию господствующего класса в одном сегменте пространства, которое остается незанятым.

        Таблица 1.

Средние значения переменных «образование» и «трудовой доход»

согласно профессиональному положению и полу

Источник: Комиссия по социально-экономическим проблемам (СОЕП), данные 7‑го репрезентативного опроса населения (1990), подсчеты авторов.

* Из-за незначительного общего количества группа предпринимательниц с числом подчиненных работников свыше 9 из дальнейших подсчетов исключена.

Далее производится сравнение усредненных показателей перекодированных и графически изображенных в виде шкалы переменных «образование» и «трудовой доход» согласно профессиональному положению и полу (подкрепляется диаграммами №1 и №2). Вопрос о влиянии пола на перечисленные переменные и в какой степени, а также, какие различия нужно установить при этом в отдельных сферах профессиональной занятости обсуждается здесь, прежде всего, лишь описательно.

На диаграмме (рис. 1), показывающей среднее значение уровня законченности образования в зависимости от пола и профессионального положения (согласно таблице 1), становится ясным, что значение женщин среди (обученных и квалифицированных) рабочих-мужчин и рабочих-женщин (№3-6), среди служащих (с простыми обязанностями, квалифицированных и высококвалифицированных) (№14-19) и среди государственных служащих-мужчин и женщин, занимающих высокоответственные должности (№26, 27), почти равно значению для мужчин. Среди необученных рабочих-мужчин и рабочих-женщин (№1, 2), фермеров-мужчин и фермеров-женщин (№7, 8), а также среди мелких предпринимателей и предпринимательниц (№11, 12) число женщин незначительно, среди же мужчин и женщин свободной профессии (№9, 10) женщины находятся отчетливо ниже значений, соответствующих мужчинам. Самая большая разница в пользу женщин отмечена у женщин-руководителей (№20, 21), но значения для госслужащих-женщин, занимающих средние должности (№22) и ответственные должности (№24) выше, чем у сопоставимых групп мужчин (№23, 25).

По среднему значению чистого трудового дохода (диаграмма 2) наибольшая разница в значении дохода существует между мужчинами и женщинами (№9, 10) свободной профессии  (женщины отчетливо находятся ниже женщин), за которыми следуют (не)обученные, а также (самостоятельно обучившихся) рабочих-мужчин и рабочих-женщин (№1-6), мелкие предприниматели и предпринимательницы (№11, 12), а также квалифицированные служащие и служащие с высокой квалификацией (№16-19). Несколько благоприятна ситуация у фермеров-женщин (№7) и служащих с простыми обязанностями (№14). Относительно самое низкое положение по доходу следует отметить у служащих с обязанностями руководителя (№20, 21), за которыми следуют госслужащие-мужчины и женщины, занимающие средние должности (№22, 23). Однако по трудовому доходу во всех профессиональных положениях женщины располагаются ниже мужчин (ситуация противоположная образованию). Сравнение средних значений переменных «образование» и «трудовой доход» на основе стандартных отклонений уже указывает на то, что на их выражение влияет переменная «пол».