Коротко: все четыре показателя — доход, образование, престиж и власть — адекватно отражают многомерность стратификации, но каждый захватывает разные измерения (экономическое, культурно-символическое, ролевое, ресурсно‑административное). Для анализа рекомендуют одновременно использовать их как отдельные переменные и формировать комбинированные латентные индексы (PCA/факторный анализ, модель латентного статуса).
Что именно измерять и почему
- Доход: текущий располагаемый доход и богатство (капитал/активы) — отражает экономические ресурсы и способность контролировать доступ к благам. Ограничение: краткосрочные флуктуации, не фиксирует власть и символический статус.
- Образование: уровень диплома, поле обучения, репутация вуза — индикатор человеческого капитала и культурных ресурсов; при глобализации растёт значение престижных зарубежных дипломов.
- Престиж: очерёдность профессиональных статусов, шкалы престижности профессий (например, стандартные шкалы ISEI/SIOPS) и субъективное восприятие — фиксирует символический статус и социальное признание.
- Власть: позиция в организационной и сетевой иерархии, доступ к принятию решений, контроль над ключевыми ресурсами; измеряется формальными ролями и сетевой центральностью.
Как взаимосвязи меняются в условиях глобализации
- Усиление корреляции верхних ячеек: для топов мегаполисов растут корреляции образование↔доход↔власть; глобальные менеджеры обладают и престижем, и большими доходами, и транснациональной властью. Можно записать: ${\rho }_{inc,edu,pow}\uparrow$ в верхнем квантили.
- Дифференцированная деконвергенция: в средней и низшей слоях образование хуже переводится в доход из‑за «фрагментации рынка труда» и автоматизации — то есть ${\rho }_{inc,edu}$ падает в нижних квантилях.
- Престиж всё больше транскодируется: глобально «модные» профессии (IT, финансы, креатив) получают высокое символическое признание, но у части творческих профессий престиж не конвертируется в стабильный доход (декуплинг prestige ≠ income).
- Централизация власти: власть концентрируется в сетях транснациональных корпораций и наднациональных институтов; локальная экономическая власть может терять относительное значение.
- Новые измерения: мобильность (международная миграция), цифровой/сетевой капитал (центральность в онлайн‑/профессиональных сетях) и корпоративная собственность становятся важными факторами стратификации.
Практические рекомендации по измерению и анализу
- Использовать в модели вектор статуса для индивида: $\mathbf{S}=(Income,Education,Prestige,Power)$ и анализировать ковариации/корреляции.
- Для агрегирования применять PCA или факторный анализ и/или латентные переменные: например, $S_{latent}=w_{1}Income+w_{2}Education+w_{3}Prestige+w_{4}Power$, где веса $w_i$ определяются методикой (Data‑driven или нормативно).
- Анализировать зависимости по квантилям (quantile regression) и сетевой аналитике: выявлять, как меняются $\rho$ между парами признаков в верхних/средних/нижних квантилях.
- Включать дополнительные переменные: международная мобильность, владение капиталом, цифровая/сетевые метрики, этническая/гендерная маргинализация.
- Использовать как кросс‑секционные, так и временные панели, чтобы отследить динамику глобализации.
Краткий вывод
- Нельзя ограничиваться одним показателем; сочетание дохода, образования, престижа и власти даёт многомерную картину.
- Глобализация усиливает конвергенцию этих измерений в верхних слоях и одновременно усиливает расхождение и нестабильность в нижних/средних слоях; появляются новые оси (сетевой и цифровой капитал), которые нужно включать в анализ.