Своеобразную модель размещения и использования трудовых ресурсов из числа мигрантов представляют муниципальные районы Ленинградской области.
По состоянию на 2014 год во многих муниципальных районах Ленинградской области существует значительная нехватка квалифицированной рабочей силы, что подтверждается данными, предоставленными районными администрациями. В то же время, на территориях постсоветского пространства наблюдается значительное количество не востребованных на рынке труда русскоговорящих специалистов, потенциально заинтересованных в возвращении (или переезде) в Россию.
Основной проблемой современной миграции выступает разрыв между трудовой миграцией (из стран бывшего СССР), ориентированной на временную (до нескольких лет) занятость без активного стремления работников к социокультурной адаптации, с одной стороны, и переселением соотечественников, ориентированных в большей степени на социокультурную интеграцию, с другой стороны. Также большой проблемой выступает и само социальное сопровождение миграции, которое не всегда осуществляется в соответствии с народнохозяйственными интересами. Высокая интенсивность современной миграции сопровождается и экономическими издержками: способствует текучести кадров, снижает производительность труда, повышает материальные и временные затраты на обучение и адаптацию мигрантов. Большинству мигрантов приходится не только получать первую в их жизни профессию, но и овладевать непривычным стилем жизни, осваивать иные культурные, психологические и поведенческие стереотипы.
Вышеприведенный краткий анализ миграционных процессов свидетельствует о необходимости проведения систематических лонгитюдных исследований, позволяющих реалистично оценивать условия и мотивы трудовой деятельности мигрантов, перспективы их адаптации и социализации, возможности получения гражданства и эффективность реализации миграционной политики на уровне муниципалитетов и регионов России.Сложившиеся инструменты и механизмы поддержки миграции нуждаются в серьезных изменениях политики занятости.
Глава 2. Организация исследования и характеристика выборки
Эмпирическое исследование проводилось в пяти районах Ленинградской области (Всеволожский, Гатчинский, Кингисеппский, Ломоносовский, Лужский) в августе – ноябре 2014 года.
В структурированном опросе, с использованием социологической анкеты, приняли участие 252 трудовых мигранта, занятых на предприятиях:
Кингисеппского района
− ООО «ЙураКорпорейшн РУС»
− ООО «ССК»
− ООО «Элтон Контракт»
Лужского района
− ОАО «Лужский Комбикормовый завод»
Гатчинского района
− ООО «Научно-производственная фирма «СВИТ»»
− ОАО «Гатчинский опытный завод бумагоделательного оборудования»
Ломоносовского района
− ЗАО «Племенной завод «Красная Балтика»»
− ЗАО «Кипень»
Всеволожского района
− ЗАО «Завод Строительных материалов «Эталон»»
В организации исследования, помимо представителей исследовательской группы, принимали участие Главы администраций муниципальных районов, их заместители на уровне председателей комитетов экономики и инвестиций, директора и руководители кадровых служб перечисленных организаций.
Для проведения эмпирического исследования была разработана социологическая анкета, содержащая 49 признаков и более 150 вариантов ответов (приложение 1). С целью автоматизации процедуры обработки данных, был создан специальный регистрационный бланк для автоматизированной обработки с использованием сканера, позволяющий формировать электронную базу данных и систематизировать результаты опроса (приложение 2).
В настоящее время основной трудностью осуществления массовых обследований является организация процедуры получения, обработки и анализа разноплановой информации у больших контингентов испытуемых. «Ручной» способ обработки данных путем последовательного накладывания на бланк ответов испытуемых множества трафаретов «ключей» с подсчетом по каждой шкале совпавших с «ключом» пунктов (сырых баллов), последующим переводом их с помощью специальных таблиц в стандартизованные баллы в силу своей трудоемкости и ненадежности за последние десятилетия в практике массовых обследований последовательно был вытеснен: а) автоматическим считыванием графической информации ЭВМ с бланков в виде макетированных перфокарт; б) использованием компьютерных классов для группового компьютерного тестирования; в) применением автоматизированных рабочих мест с комплексом специальных «зашитых» программ для компьютерного ввода результатов исследований как с помощью клавиатуры, так и с помощью сканера (аппаратно-программных комплексов); г) использованием открытых высокоточных систем потокового ввода больших объёмов разноплановых данных с бумажных и электронных носителей с возможностью дистанционной обработки и передачи данных по сети интернет.
Наш более чем 20-летний опыт работы в сфере массовых обследований показывает, что наиболее надежным и оптимальным способом потокового ввода больших объёмов данных на сегодняшний день может быть признано использование одной из лучших в мире технологий распознавания ABBYY FormReader (Flexi Capture Engine) - системы автоматизированного ввода форм, заполненных от руки с применением технологии ICR (Intelligent Character Recognition). Неоспоримыми преимуществами данной системы являются: 1) 10-кратное уменьшение времени на ввод данных с бумажных форм; 2) 20-кратное повышение точности итоговых данных благодаря заслужившим признание во всём мире технологиям распознавания ABBYY (OCR, ICR and OMR/Barcode) и 98% уровень корректного распознавания рукописных символов; 3) возможность использования на локальной рабочей станции и интеграции функций FormReader во внешние приложения; 4) способность обрабатывать любые типы форм, соответствующие простым требованиям машиночитаемости; 5) распознавание печатного текста (OCR), текста, написанного печатными буквами от руки (ICR) с уровнем корректного распознавания 98%, а также меток (OMR) и штрих-кодов (OBR); 6) отсутствие потребности во вмешательстве оператора на этапах сканирования и распознавания; 7) возможность проверки оператором символов, относительно которых у системы распознавания сложилось несколько гипотез; 8) трехступенчатая технология верификации – групповая, контекстная и "в форме", позволяющая подобрать оптимальный вариант проверки для каждого типа данных и гарантировать высокую их достоверность; 9) возможность экспорта подтверждённых данных (результатов ввода) в файлы форматов Microsoft Excel, TXT, DBF, CSV, в базы данных или информационную систему; сохранения изображений в виде pdf-файлов; 10) сведение к нулю влияния человеческого фактора оператора с абсолютным исключением "позиционных" ошибок; 11) автоматический контроль результатов распознавания вводимых данных с помощью готовых или задаваемых правил проверки, сверок по словарям и базам данных, правил контроля сумм и др.; 12) возможность автоматизировать весь процесс ввода, обработки и экспорта данных с бумажных носителей в файл или базу данных; 13) высокая производительность, позволяющая силами одного сотрудника вводить ежедневно от 500 до 1000 страниц в зависимости от сложности формы и аппаратной конфигурации (наличие скоростного сканера позволяет сканировать не менее 10 страниц в минуту).
Использование открытых высокоточных систем потокового ввода данных позволяет осуществлять массовые психодиагностические обследования традиционным путем, используя брошюрные варианты тестов и специальные регистрационные бланки для автоматизированной обработки с использованием сканера. Предпочтительное использование бумажных носителей информации кроме экономического (нет необходимости в наличии специальных компьютерных классов для тестирования) и методологического (нет необходимости в проведении обязательной специальной рестандартизации тестовых методик, используемых в компьютерном варианте), имеет еще и важный для ситуации скрининга и мониторинга правовой аспект, связанный с заполнением испытуемыми бланковых форм от руки и наличием личной подписи кандидата, что особенно актуально при возникновении и рассмотрении различного рода юридических коллизий.
Выгодным отличием применения указанного программного комплекса является возможность получения и статистического манипулирования тремя видами экспериментальных данных: первичными ответами испытуемого на каждое утверждение опросника, суммарными показателями по каждой шкале опросника в так называемых «сырых» баллах, стандартизованными показателями по шкалам в рассчитанном по формуле или принудительно нормализованном Т-приведении (в Т-баллах или в стэнах), а также представлением полученной информации в графическом виде (личностный или групповой профиль).
Перевод первичных эмпирических материалов в электронную базу данных осуществлялся с использованием технологии распознавания ABBYY FormReader. В последующем с помощью компьютерной программы статистической обработки SPSS Statistics результаты полученные данные были систематизированы и структурированы.
Таким образом, по критерию возраст (от 17 до 55 лет) респонденты распределились следующим образом: 17-20 лет – 7 чел., 21-25 лет – 72 чел.,26-30 лет – 52 чел., 31-35лет – 43 чел., 36-40лет – 27 чел.,41-45лет – 25 чел.,46-50лет – 21 чел.
Более половины мигрантов (56 %) состоят в браке, никогда не состояли в браке 38 % респондентов и 6 % обследованных разведены и вдовые. Чуть более половины (51 %) не имеют детей, а у 49% - от одного до нескольких детей.
Распределение опрошенных по районам области показано в таблице 2. В исследовании приняли участие мигранты, прибывшие в Ленинградскую область из десяти стран СНГ (таблица 3).
Большинство мигрантов по национальному составу относились к узбекам и русским: доля первых составила почти 64 %, а вторых - более 20%. Доля представителей других этносов (молдаване, таджики, латыши, украинцы, киргизы, белорусы, эстонцы, армяне) составляла от 3,6 до 0,4 % (таблица 4).
Таблица 2 – Количество и структура респондентов в районах области
| Район | Количество | Структура, % | |
| Кингисеппский район | 47,2 | ||
| Всеволожский район | 22,6 | ||
| Ломоносовский район | 19,8 | ||
| Лужский район | 6,0 | ||
| Гатчинский район | 4,4 | ||
| Всего | |||
Таблица 3 – Количество и структура респондентовпо странам СНГ
| № п/п | Страна | Количество | Структура, % |
| Узбекистан | 68,3 | ||
| Латвия | 8,3 | ||
| Украина | 6,3 | ||
| Казахстан | 4,8 | ||
| Молдова | 3,6 | ||
| Киргизия | 3,2 | ||
| Эстония | 2,8 | ||
| Таджикистан | 2,0 | ||
| Армения | 0,4 | ||
| Белоруссия | 0,4 |
Таблица 4 – Национальный состав респондентов
| № п/п | Национальность | Количество | Структура |
| узбеки | 63,9% | ||
| русские | 20,6% | ||
| молдаване | 3,6% | ||
| таджики | 3,2% | ||
| украинцы | 2,8% | ||
| латыши | 2,4% | ||
| киргизы | 1,6% | ||
| белорусы | 0,8% | ||
| эстонцы | 0,8% | ||
| армяне | 0,4% |
Респонденты по гендерному признаку (диаграмма 1) относились, в основном, к лицам мужского пола (84 %).
Структура опрошенных мужчин и женщин по странам выбытия представлена в диаграммах 1 и 2 Приложения 3. Видно, что мужчины прибывают, в основном, из Узбекистана (более 70 %), а также Украины (9 %) и Латвии (7 %). Основная часть женщин приезжает из Узбекистана (49 %), Молдовы (10 %), Казахстана (10 %) и Киргизии (10 %).
Диаграмма 1–Гендерный состав выборки
В таблице 5 приведены данные о национальной принадлежности мигрантов мужского и женского пола. Обращает внимание то, что этническая структура мужчин и женщин различается. В частности, относительная доля женщин русского, молдавского, таджикского и киргизского этносов больше соответствующей доли мужчин тех же этносов. Наряду с этим, отмечен факт превалирования женщин в возрасте старше 40 лет, а среди мужчин – моложе 30 лет.
Таблица 5 – Национальный состав мужчин и женщин в исследованной выборке
| Ваша национальность | Пол | |||
| мужской | женский | |||
| Количество | Структура, % | Количество | Структура, % | |
| узбеки | 68,2 | 41,5 | ||
| русские | 19,0 | 29,3 | ||
| молдаване | 2,4 | 9,8 | ||
| украинцы | 2,8 | 2,4 | ||
| латыши | 2,8 | 0,0 | ||
| белорусы | 0,5 | 2,4 | ||
| киргизы | 0,5 | 7,3 | ||
| таджики | 2,4 | 7,3 | ||
| эстонцы | 0,9 | 0,0 | ||
| армяне | 0,5 | 0,0 | ||
| Всего |
Для программы переселения соотечественников особый интерес представляют русские, составляющие в настоящем исследовании значительную (среди женщин – до трети опрошенных) долю мигрантов. Опыт предыдущих исследований показывает, что относительное число русских-мигрантов велико не только в традиционных отраслях занятости (промышленность, строительство, ЖКХ), но и в социальных сферах (образование, здравоохранение, культура). Данный факт актуализирует необходимость более активной работы с этой категорией потенциальных соотечественников. В частности, целесообразно разработать механизм привлечения этих мигрантов в те сферы занятости, в которых имеется возможность использования более квалифицированной рабочей силы и, соответственно, предполагается их более эффективная социально-психологическая адаптация.
Представляют интерес данные о местах проживания мигрантов в странах выбытия. Показано, что 74 % мигрантов проживало в селах, поселках или небольших городах (диаграмма 2). Этот факт прямо связан с низким уровнем образования респондентов.
Диаграмма 2– Характеристика мест проживания респондентов в странах выбытия
Иллюстрацией служат данные диаграммы 3. Показано, что 33 % респондентов имеют незаконченное среднее или среднее образование, причем не менее 10 % мигрантов закончили только 4-7 классов. Наряду с этим, у 15 % мигрантов имеется высшее или незаконченное высшее образование. Именно последние могли бы представлять для российских работодателей основной интерес.
Требует особого обсуждения факт низкой квалификации мигрантов. Работодатели заинтересованы в эксплуатации неквалифицированных работников (за минимальную зарплату) и, как показало исследование, не стремятся к технологизации собственного производства. Подобный социально-психологический и экономический механизм характерен для квазиэкономики, которая, при сохранении такого состояния дел, приводит к стагнации производства в целом.
Анализ половозрастной структуры принявших участие в опросе респондентов позволяет сделать вывод о том, что в миграции преобладает экономически активное население, способное закрепиться в местах вселения. Значительная доля среди респондентов молодежи (69%) представляется нам положительным фактором, который отчасти может компенсировать процессы старения и депопуляции населения в Ленинградской области.
Диаграмма 3– Характеристика уровня образования респондентов
Характерным для прибывших в Ленинградскую область мигрантов является большое количество русских женщин фертильного возраста. Несмотря на трудности адаптации в Ленинградской области, приток молодых мигранток очень важен с точки зрения их участия в воспроизводстве новых поколений Северо-Западного региона. Будучи выходцами из малых городов и сельской местности (более 80 % опрошенных), женщины фертильного возраста гипотетически могут иметь и более развитые мотивы (в сравнении с коренными жительницами) деторождения при реализации их брачных установок (диаграмма 5 Приложения 3).