Материал: Миграция студентов

Рисунок 2. Распределение респондентов по городам

В целом, распределение респондентов близко к равному (по 18-20% на каждый город), за исключением Перми, где были опрошены 26% респондентов. Но такое небольшое превышение можно считать приемлемым.

Анкета включает 105 вопросов, сгруппированных в 10 блоков, по социально-демографическим и биографическим характеристикам респондентов, в том числе - в ретроспективе, характеристикам места (населенных пунктов), где они собираются жить и работать по окончании вузов, факторам, определяющим выбор места будущего жительства и жизненным планам в целом. Фрагмент анкеты находится в приложении 4.

Выборка является доступной, и это является важным ограничением наших данных. Процедура сбора данных предполагала анкету на самозаполнение. Мы не располагаем данными об уровне возврата анкет, а доступная выборка может привести к смещению в сторону отдельных вузов и специальностей. Так, в выборке большую часть выпускников составляют выпускники факультетов экономики и менеджмента (31%), относительно мало выпускников медицинских специальностей (1,5%). Насколько такое распределение соответствует реальному распределению выпускников вузов изучаемых городов оценить невозможно из-за отсутствия данных. В любом случае, данные могут быть обобщены только для изучаемой совокупности выпускников вузов этих городов.

Перекос в сторону отдельных специальностей может дать смещение при изучении миграционных установок, так как разные специальности и вузы могут иметь различную котируемость диплома.

Наконец, при анализе важно учитывать региональные особенности и особенности отдельных городов. В нашей выборке представлены крупные города, с достаточно высокими показателями уровня жизни. По особому территориальному обособлению от остальной части России явно выделяется Калининград. По численности Калининград и Кемерово сопоставимы, но эти города приблизительно в 2 раза меньше остальных городов-миллиоников.

Нам представляется важным посмотреть на миграционные потоки этих городов. Отдельной статистики по городам, за исключением численности населения, нет. Если посмотреть на миграционные потоки по субъектам Российской Федерации, то сильно выделяется Калининградская область, где примерно 6% от выбывших мигрируют за пределы страны. Для сравнения - данный показатель составляет от 0,4% (для республики Башкортостан) до 1,6% (Кемеровская область), Самыми популярными направлениями международной миграции для Калининградской области являются Латвия, Литва и Германия. Скорее всего, на такую особенность миграционных потоков оказывает влияние особое территориальное положение Калининградской области. Этот факт важно учитывать при анализе.

Для изучения того, как происходит восприятие места потенциальной миграции в качественной стратегии, мы выбрали кейс Уфы. Этот выбор связан с тем, что по результатам анализа данных опроса, среди уфимских выпускников по сравнению с другими изучаемыми городами, значимо больше тех, кто намеревается переехать внутри страны. (Приложение 1, таблица 17). Такая связь кажется особенно актуальной для изучения, учитывая, что в регионе достаточно большое число вузов, низкий уровень безработицы, а валовый региональный продукт один из самых высоких среди рассматриваемых регионов.

На качественном этапе исследования было проведено 15 полуформализованных интервью. Полевой этап проводился в течение августа 2014 года в Уфе. Интервьюировались выпускники уфимских вузов 2014 года и студенты выпускных курсов 2015 года, которые обладают сформированным намерением уехать из Уфы после окончания учебы (исключая случаи возвратной миграции). Таким образом, выборка информантов характеризуется как целевая.

Отбор информантов производился методом снежного кома с 5 точками входа, где максимальное число найденных информантов с одной точки входа три. Такое небольшое количество информантов из одной точки входа позволяет меньшему смещению при поиске информантов. Из 5 точек входа 3 являются знакомыми интервьюера, другие две найдены в социальной сети «Вконтакте».

Характеристики информантов приведены в таблице 3.2. В выборку попали выпускники 5 вузов: Уфимского государственного нефтяного технического университета (УГНТУ), Башкирского государственного университета (БГУ), Уфимского государственного авиационного университета (УГАТУ), Башкирского государственного медицинского университета (БГМУ), Уфимской государственной академии искусств (УГАИ). Среди информантов 6 девушек и 9 юношей. Практически все - местные жители или проживали в других городах республики. Направления миграции: Москва, Казань, дальнее зарубежье и Санкт-Петербург.

Таблица 1. Краткое описание информантов

Гайд интервью включал следующие основные блоки вопросов: причины переезда, описание направления (места) предполагаемого переезда, текущего места проживания, представления об идеальном месте жительства и пр. (приложении 5). Во время интервью беседы часто уходили от составленного плана, так как информант начинал невольно сравнивать текущее место проживания и место предполагаемого переезда, приводил доводы, почему место переезда его привлекает. Такое отклонение от гайда можно считать продуктивным, так как это позволило получить новые категории для анализа, расширить основанные на теории представления о факторах, привлекающих потенциальных мигрантов.

Для изучения представлений о «месте» исследователями активно используются проективные методики, так как они позволяют получить качественно иную информацию, выраженную невербально. Широко известны техники метальных и когнитивных карт. В отличие от ментальных карт, применение когнитивных карт для отражения представлений о городе возможно и при исследовании города, отличного от места проживания информанта, как это предполагается в нашем случае.

Когнитивные карты призваны отражать пространственные представления, содержащиеся в головах у людей, важные места, наполненные особым смыслом. Такой вид карт представляет собой наброски местности, сделанные от руки по памяти информанта. Очень часто такая методика используется для получения представлений о местности от детей или, наоборот, пожилых информантов. Методика предполагает, как открытое свободное задание нарисовать видение города (free-recall sketch maps), так и более четкие, например, на уже имеющейся карте (sketch maps). Существует также техника когнитивных карт, когда в рамках заданных границ необходимо припомнить все имеющиеся здания. Такая техника применяется скорее для практических целей городского планирования. В нашем случае нам интересны привлекающие черты предполагаемого места переезда. В связи с этим полезнее давать задание в свободной форме, для того чтобы информант сам отразил все важные характеристики предполагаемого места переезда. Информанта просили нарисовать, как он представляет город предполагаемого переезда. Таким образом, информант работал над пространственной картой (free-recall sketch maps) города. До момента начала интервью информанты не были предупреждены о необходимости создания когнитивной карты, что исключает намеренную подготовку. С другой стороны, он не мог дополнить свой рисунок каким-либо готовыми изображениями, как это делается при создании ряда ментальных карт (части настоящей карты, фотографии, изображения).

Когнитивные карты были нарисованы информантами по окончании интервью. Для изображения предоставлялся лист формата А4, набор гелевых ручек из 10 цветов, набор карандашей из 15 цветов, шариковая ручка синего цвета, несколько простых карандашей с ластиком. Положение листа (горизонтальное или вертикальное) информант выбирал на свое усмотрение, также как и количество используемых средств рисования.

.3 Методы анализа данных

Результаты количественного анализа были получены при помощи различных техник в статистическом пакете SPSS. Была подготовлена общая описательная статистика, коэффициенты связи и анализ остатков для поиска значимых характеристик намеревающихся переехать. При помощи метода главных компонент с вращением Varimax были выделены факторы, на основании которых происходит восприятие и оценка места предполагаемого переезда. Также была построена модель бинарной логистической регрессии, предсказывающая внутреннее или внешнее направление миграции, учитывающая как характеристики самого выпускника, так и значения выделенных ранее факторов оценки места предполагаемого переезда. При помощи тестов сравнения средних значений, в том числе медиан, были описаны различия восприятия Москвы и Санкт-Петербурга - самых популярных направлений переезда.

Анализ интервью осуществлялся при помощи фокусированного кодирования в программе R приложения RQDA. Фокусированное кодирование нацелено на поиск и выделение в тексте значимых фрагментов, содержащих описание и оценочные характеристики предполагаемых мест переезда. На основании выделенных кодов формировались и наполнялись смысловые группы - категории, в которые часть наиболее важных кодов была сгруппирована (рис. 3).

Поскольку использованная программа пока не имеет широкого распространения в анализе качественных данных, мы посчитали важным коротко поделиться информацией о возможностях R-пакета для анализа текстов.

Рис. 3. Пример группирования кодов в категории в пакете RQDA

В рамках программы возможны разные типы кодирования. В левом верхнем окошке находятся категории, при нажатии на отдельную категорию появляются относящиеся к ней коды, при двойном - коды и аналитическая записка к данной категории. При нажатии на коды выводится во всплывающем окне мемо к коду, а правее меню - закодированные этим кодом части текста. При двойном щелчке в отдельной цитате, можно вернуться к полному тексту интервью с данным кодом. Группировать можно и кейсы. Помимо этого пакет позволяет анализировать не только источники, подготовленные в текстовом формате, но и файлы типа PDF. В программе можно создавать мемо ко всем создаваемым объектам: к коду, категории, кейсу (файлу транскрипта). Работа с данными осуществляется в едином проекте, в котором сохраняются источники, все изменения по кодированию, написанию аналитических заметок, переименованию кодов и категорий. Преимуществом пакета является его свободное распространение, при достаточных функциональных способностях и возможностях названия кодов на русском языке, то есть при помощи кириллицы. Недостатком для нашего исследования является отсутствие возможностей работы пакета с изображениями. Тем не менее, стоит отметить качество работы и функцию автосохранения, легкость интерфейса, неограниченное число создаваемых кодов при свободном распространении пакета.

В ходе анализа когнитивных карт мы учитывали количество пустых участков на листе, количество точечных («ориентиры» - здания, монументы) и линейных элементов («пути» - дороги, улицы, тротуары, магистрали) и границы, отделяющие одни объекты от другого, края города и его районирование. Также учитывалось количество цветов при рисовании, величина и центральность положения отдельных элементов рисунка. Сама интенсивность штрихов, наряду с цветовой гаммой может отражать степень важности отдельных объектов города.

Некоторые авторы наряду с указанными элементами, предлагают учитывать тип рисунка: эскиз (конкретизированная карта), ассоциация (ассоциативное изображение) или схема (схематичная карта). Мы также разделили карты по предложенной типологии.

В анализе когнитивных карт выделяются три основных направления: анализ маршрутов, достопримечательностей и искажения (отличия) реальных и представляемых расстояний между объектами города. В нашем случае анализ карт сосредоточен в большей степени на значимых объектах, так как информанты не являются жителями и активными пользователями города. Анализ значимых объектов особенно интересен с точки зрения выделения материальных объектов города, отражающих представления о нем, являющимися символическими местами.

3. Результаты анализа

.1 Миграционные намерения выпускников вузов

Оценивания масштабы миграционного потенциала студентов выпускных курсов вузов изучаемых городов, отметим, что половина из них намеревается оставаться в городе обучения (рис. 4). Остальные студенты, так или иначе, раздумывают о возможном переезде в другую местность. При этом лишь для 5% студентов выпускных курсов характерна возвратная миграция (13% от числа приезжих) и 23% намерены жить в городе, отличном от родного города и места обучения: 14% планируют переехать в другой российский город, 9% - за пределы страны. Таким образом, почти четверть респондентов обладают миграционными установками (без учета возвратной миграции).

Рисунок 4. Где Вы собираетесь жить после окончания ВУЗа?

.1.1 Социальный портрет потенциальных мигрантов

Отметим также, что более 20% респондентов (359 человек) затруднились с ответом на вопрос о дальнейших планах касательно места проживания. Это указывает, что на этапе окончания вуза, значительная часть студентов еще не определились с жизненными планами относительно будущего места проживания. Среди них также могут быть люди, намеревающиеся переехать, но, однозначно считать их потенциальными мигрантами нельзя.

Далее будут представлены результаты расчета коэффициентов связи и анализа остатков для поиска значимых отличительных характеристик группы потенциальных мигрантов. Прежде всего, отметим, что представители этой группы не отличаются по основным социально-демографическим параметрам (пол, материальное положение и типу места обучения: коммерция или бюджет) от респондентов, не обладающих намерениями переезда (табл. 1-6 приложения 1). Наша гипотеза о связи дохода с намерениями миграции не подтвердилась. Студенты выпускных курсов вузов с разным уровнем дохода в одинаковой степени склонны к миграции. Возможно, для выпускников вузов в качестве выталкивающего фактора более важен не существующий размер дохода, а оценка перспектив его роста при переезде.