Статья: Факторы миграционных намерений талантливых выпускников ведущих вузов России

Независимые переменные. Выталкивающие и содействующие факторы выступили в качестве независимых переменных. В эмпирической части исследования рассматривается только влияние выталкивающих и содействующих факторов на миграционные намерения респондентов. Статистическое влияние притягивающих факторов не проверяется по двум причинам: (1) целью исследования является изучение факторов, которые заставляют российских выпускников покинуть страну, а также поиск решений, которые могли бы предотвратить этот процесс; (2) подход, с помощью которого изучаются факторы миграции (push-pullapproach), подразумевает, что притягивающие и выталкивающие факторы являются взаимообратны- ми (например, низкий уровень заработной платы -- это выталкивающий, а высокий -- наоборот, притягивающий фактор). Выталкивающие факторы могут рассматриваться как исходные движущие силы для принятия положительного решения о миграции, а притягивающие -- как детерминанты выбора конкретной страны желаемой миграции [VanHear, Bakewell, Long, 2017].

Выталкивающие факторы индивидуального, отраслевого и странового уровней были идентифицированы в ходе обзора литературы (табл. 1). Факторы индивидуального уровня оценивают восприятие респондентами социального равенства, разнообразия по этническим, культурным, половым, языковым или религиозным признакам, возможностей самореализации, а также привязанность к стране и другие личные причины, которые могли бы повлиять на их миграционное намерение. Факторы отраслевого уровня характеризуют привлекательность отраслей, в которых выпускники планируют развивать карьеру, с точки зрения уровня заработной платы, конкурентоспособности, инновационной активности. Факторы странового уровня описывают экономическую, политическую и социальную обстановку в стране по таким показателям, как развитие здравоохранения, состояние институтов (коррупция, свобода прессы, судебная система), а также международное сотрудничество и кооперация.

Для характеристики влияния выталкивающих факторов респондентов попросили оценить ту степень, в которой они могли бы повлиять на их миграционное намерение по 7-балльной шкале Ликерта: 1 -- «влияет слабо», 7 -- «влияет сильно».

Чтобы классифицировать выталкивающие факторы эмпирически, был проведен эксплораторный факторный анализ с нормализацией Кайзера [Kaiser, 1960], при которой отбираются только те из них, собственные значения которых больше 1. Поскольку выталкивающие факторы разных уровней коррелируются друг с другом, использовалось косоугольное промакс-вра-щение(obliquepromaxrotation) для расчета факторных нагрузок. В результате были выделены четыре фактора, которые в совокупности объясняют 51,67% дисперсии. Показатель адекватности выборки KMOравен 0,94, а нулевая гипотеза теста Бартлетта об отсутствии корреляции между переменными не подтвердилась (х² = = 11 143,826, df= 528, p< 0,01), что свидетельствует о целесообразности проведения факторного анализа с выбранными данными. Для проверки и подтверждения структуры факторов был проведен конфир-маторный факторный анализ на основе результатов эксплораторного. После ряда итераций и уточнений при тестировании четырех- и трехфакторных моделей была принята трехфакторная модель, поскольку она имела лучшие показатели валидности(CMIN/df= 2,123; GFI= 0,933; TLI= 0,964; CFI = 0,972 и RMSEA = = 0,045) [Hooper, Coughian, Mullen, 2008; Hu, Bentler, 1999]. Выявленная модель совпадает с теоретической классификацией выталкивающих факторов (табл. 1): «факторы странового уровня», «факторы отраслевого уровня», «факторы индивидуального уровня». Факторы показали высокий уровень надежности и согласованности для всех латентных переменных (альфа Кронбаха> 0,7 [Nunnally, Bernstein, 1994]; CR > 0,7; AVE > 0,5). Модель также продемонстрировала соответствующий уровень дискриминантной валидности[Fornell, Larc- ker, 1981].

Факторные нагрузки и показатели качества выталкивающих факторов представлены в табл. 3.

Результаты факторного анализа для выталкивающих факторов

Таблица 3

Результаты факторного анализа для содействующих факторовТаблица 4

Примечание: факторные нагрузки менее 0,4 не отражены.

Содействующие факторы (табл. 2) были оценены по 7-балльной шкале (где 1 -- «полностью не согласен(-на)» и 7 -- «полностью согласен(-на)» для факторов привязанности к семье и способности к культурной адаптации; и 1 -- «совсем нет опыта» и 7 -- «обширный опыт» -- для факторов международного опыта). Для содействующих факторов также были проведены эксплораторный и конфирматор-ный виды факторного анализа, но с использованием ортогонального вращения варимакс (поскольку ожидаемые факторы не должны коррелировать друг с другом). В результате были выделены три типа факторов -- «Международный опыт», «Способность к культурной адаптации» и «Привязанность к семье» -- в соответствии с теоретической классификацией (табл. 1). Они объясняют 51% от общей дисперсии. Показатель адекватности выборки КМО составил 0,83 и критерий Бартлетта показал наличие корреляции между переменными (х² = 3759,743; df= 120; p << 0,000), свидетельствуя о качественной выборке и ее пригодности для факторного анализа. Показатели валидности модели оказались приемлемыми (CMIN/df = = 2,288; GFI = 0,97; TLI = 0,97; CFI = = 0,98 и RMSEA = 0,048). Показатели надежности и согласованности шкал (альфа Кронбаха, оценки CRи AVE) также приемлемы (табл. 4), что поддерживает выявленную структуру факторов. Показатели дискриминантной валидности латентных факторов, которая была оценена с использованием критерия Форнелла и Ларкера[Fornell, Larcker, 1981], являются удовлетворительными. Факторные нагрузки и показатели качества содействующих факторов представлены в табл. 4.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Для ответа на вопрос о том, какие группы факторов влияют на миграционные намерения выпускников, была применена логистическая регрессия, в ходе которой использовались независимые переменные, полученные в результате факторного анализа (выталкивающие и содействующие факторы). Выводы о влиянии независимой переменной на зависимую в данном виде регрессии часто делают по результатам величины отношения шансов (oddsratio-- OR), которое показывает отношение вероятности возникновения события к вероятности его невозникновения. В рассматриваемом случае это отношение вероятности положительного миграционного намерения к вероятности отрицательного миграционного намерения при воздействии определенного влияющего фактора. Результаты логистической регрессии представлены в табл. 5.

Таблица 5результатылогистическихрегрессий

Примечания: *, **, *** -- значимость при 10%, 5% и 1%-м уровнях соответственно; зависимая переменная -- миграционное намерение (отношение шансов).

Нами оценивались две модели: модель 1 включает независимые переменные, а модель 2 -- все выделенные с помощью факторного анализа факторы как независимыепеременные. Модели различаются использованием разного набора независимых переменных: только выталкивающие факторы -- в модели 1 и все выделенные с помощью факторного анализа факторы -- в модели 2. Построенные модели оказалисьстатистически значимыми (p< 0,01). Значение псевдо R²в модели 1 получилось ниже (0,06), чем в модели 2 (0,11), за счет использования меньшего набора влияющих на миграционное намерение факторов. Модель 2 показала способность корректнопредсказать результат в 84,74% случаев. Для оценки качества модели использовался показатель AUC,который принимает значения от 0 до 1 и отражает соотношение истинно положительных результатов к ложноположительным. Этот показатель выше в модели 2 и равен 0,721. Данный результат является приемлемым, т. е. эта модель может быть использована для интерпретации результатов эмпирического исследования. В модели 1 статистически значимыми оказались отношения шансов при выталкивающих факторах индивидуального и отраслевого уровней (р< 0,01 и р < 0,1 соответственно). Помимо этих факторов, модель 2 также продемонстрировала, что отношения шансов при факторах, оценивающих привязанность к семье, международный опыт и способность к культурной адаптации, имеют статистически значимое влияние на миграционное намерение респондентов (р< 0,01, р < 0,01 и р < 0,1 соответственно).

Помимо статистической значимости, вызывает интерес интерпретация направления действия этих факторов на миграционное намерение. При оценке логистической регрессии с помощью отношения шансов значение выше 1 при независимой переменной означает увеличение вероятности [Cameron, Trivedi, 2005] положительного миграционного намерения (1); и наоборот, значение ниже 1 означает увеличение вероятности отрицательного миграционного намерения (0).

Таким образом, вероятность намерения респондента эмигрировать ниже, если респондент в значительной мере привязан к своей семье на родине (OR= 0,6, р< 0,01). При этом остальные факторы, показавшие статистически значимое влияние, увеличивают вероятность желания эмигрировать при увеличении воздействия на респондентов этих факторов. Например, если респондент считает высокозначимыми для решения эмигрировать выталкивающие факторы индивидуального уровня, то вероятность положительного миграционного намерения в 1,55 раза выше, чем отрицательного (OR= 1,55, р< 0,01). Выталкивающие факторы странового уровня не показали статистически значимого влияния на формирование миграционных намерений выпускников -- участников исследования.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Результаты проведенного статистического анализа показали, что тестируемые модели значимы, при этом модель 2, включающая весь набор выведенных факторов, демонстрирует более высокие показатели качества, такие как AUC(0,72) и доля корректно классифицированных исходов (84,74%). Российские талантливые выпускники чаще намерены покинуть страну, если они находят местное общество неравным или испытывают низкий уровень свободы с политической, экономической или социальной точки зрения либо наблюдают ситуации социальных несоответствий. Существует несколько причин актуальности этой группы факторов. Во-первых, оценка факторов индивидуального уровня зависит от личного опыта и, таким образом, отражает диапазон убеждений и ценностей человека -- основных параметров, определяющих поведение человека [Fishbein, Ajzen, 1975]. Кроме того, широко обсуждается, что индивиды с высоким уровнем человеческого капитала, в том числе талантливые выпускники, как правило, фокусируются на неэкономических факторах при решении вопросов о международных перемещениях [Трофимова, 2012].

Результаты в отношении влияния выталкивающих факторов отраслевого уровня на вероятность положительного решения о миграции выпускников (OR= 1,34, р< 0,1) поддерживают результаты исследований в данной области [Кириченко, 2008; Рязанцев и др., 2018; Baruch, Bud- hwar, Khatri, 2007; Cooke, Saini, Wang, 2014]. Находясь на последних курсах обучения, выпускники ориентированы на дальнейшее развитие карьеры в выбранных отраслях. Отраслевые факторы, в свою очередь, отражают реальную ситуацию на рынке труда, уровень заработной платы и потенциальные возможности для профессионального развития выпускников, такие как объем инвестиций в НИОКР, общая инновационность отраслей, государственная поддержка и доступ к уникальным ресурсам. Поскольку выпускники из рассмотренной выборки представляют в основном ведущие российские и зарубежные университеты, обучение в которых требует значительных вложений (как нематериальных, так и материальных), то для них первостепенное значение имеет соответствие их навыков и предлагаемой работы для обеспечения нормального уровня отдачи на инвестиции. Тем не менее российские организации часто предлагают выпускникам работу с низкой квалификацией и относительно низкими зарплатами. Поэтому выпускники могут рассматривать миграцию как возможность найти лучшую работу, если местный рынок труда для них неудовлетворителен.