<strong>Введение.</strong> Социальные связи играют огромную роль в повседневной жизни людей. Исследования показывают, что привлекаемые через них ресурсы являются важным фактором вертикальной мобильности, при определенных условиях могут заменять и дополнять другие материальные и нематериальные ресурсы индивида [Авраамова, Малева, 2014]. Массовая включенность в высокоресурсные социальные сети способствует повышению материального благосостояния и «запаса прочности» граждан, обеспечивает б<em><strong>о</strong></em>льшую стабильности общества в целом и ведет в итоге к экономическому росту.

На индивидуальном уровне в критических жизненных ситуациях помощь контрагентов по сетям становится важным способом решения текущих проблем или открытия новых жизненных возможностей. Это можно наблюдать в периоды социально-экономических потрясений [Авраамова, Логинов, 2002; Козырева, 2009], не исключая последних лет. В периоды кризисов 2014–2016 и 2020–2021 гг. доля россиян, которые не могли, по их оценкам, получить никакой помощи от своего окружения по сравнению с относительно благополучными годами заметно снижалась [Каравай, 2021]. Пандемия COVID19 способствовала широкому распространению волонтерства, способного частично заменить помощь социальных сетей. Это говорит о мобилизации российским обществом в целом и его отдельными членами социального ресурса в периоды кризисов. Несмотря на огромную роль ресурса социальных сетей в жизни общества и отдельных его граждан, не все россияне в кризисные периоды оказываются включены в социальные сети. В разные годы доля исключенных из них менялась; согласно данным исследований Института социологии ФНИСЦ РАН, в самый разгар пандемии, когда сплоченность людей была наиболее высокой, не могли рассчитывать на получение основных форм помощи со стороны других людей 18% россиян.

Таким образом, исследовательской проблемой стало определение факторов, повышающих шансы индивидов на включенность в социальные сети, способные оказать ему значимую помощь, выявление таких факторов применительно к российским условиям и оценка их сравнительной значимости.

<strong>Теоретико-методологические основания исследования.</strong> Основоположник ресурсного подхода П. Бурдье определял социальный капитал как «совокупность реальных или потенциальных ресурсов, связанных с обладанием устойчивой сетью более или менее институционализированных отношений взаимного знакомства и признания – иными словами, с членством в группе» [Бурдье, 2002: 66]. Спустя годы активного изучения этого феномена социологами, экономистами, социальными психологами и пр. появилась масса различных определений социального капитала [Adler, Kwon, 2002; Lollo, 2012 и др.]. Несмотря на многообразие в определениях, исследователи сходятся во мнении, что социальный капитал – явление комплексное и многомерное, существующее на индивидуальном и групповом уровнях. Структурное его измерение основывается на включенности индивидов в сети различного уровня формализованности, социально-психологическое измерение связано с уровнем доверия к определенным институтам и окружающим людям [Kaasa, Parts, 2008]. В каждом из этих измерений выделяют по несколько компонентов [Saukani, Ismail, 2018], комбинации которых в одном из двух измерений и на каждом из уровней анализа различные исследователи называют социальным капиталом.

Не всякий ресурс можно назвать капиталом, а только обладающий одновременно пятью свойствами: это ресурс ограниченный, накапливаемый, ликвидный, обладающий воспроизводимой стоимостью и приносящий добавочную стоимость (ренту) [Радаев, 2002: 21]. Само по себе наличие ресурсов у индивидов представляет собой «не более, чем их ресурсный потенциал» [Тихонова, 2014: 274]. Если исследование не предполагает проверки одновременного наличия этих пяти свойств, то корректнее использовать термин «ресурс», а не «капитал».

Мы отталкивались от классического определения социального капитала П. Бурдье, учитывая при этом современные концепции, связанные с его многомерностью. Мы рассматривали «объективированную структурную основу» социального капитала [Радаев, 2002:26] – включенность в сети социальных связей и взаимодействий или просто социальные сети (social networks). Включенность в эти сети позволяет индивиду получать доступ к различным видам ресурсов, позволяющие расширить его жизненные возможности. Именно включенность в социальные сети свидетельствует о наличии или отсутствии социального ресурса на индивидуальном уровне в рамках структурной трактовки социального капитала. Поэтому понятие «ресурс социальных сетей» часто используется работающими в рамках этого подхода как синоним понятия «социальный капитал» или «социальный ресурс», в своей работе мы также следуем этой традиции.

Способы операционализации социального капитала зависят от тех задач, которые ставит перед собой исследователь. На макроуровне замеряют уровень доверия индивидов к различным социально-экономическим институтам и к обществу в целом [Andriani, Christoforou, 2016; Kaasa, 2019]. На микроуровне рассматривают количество межличностных контактов и различные аспекты социально-экономического положения членов социальных сетей [Savage et al., 2013; Kaasa, 2019], включенность индивидов в различные сообщества [Glaeser et al., 2002; Christoforou, 2005 и др.] , объем и качество помощи, которые люди могут привлечь от своего окружения [Авраамова, Логинов, 2002; Тихонова, 2004; Saukani, Ismail, 2018; Каравай, 2021 и др.]. Совокупный социальный капитал замеряют с помощью многомерных индексов [Agampodi et al., 2015; Kaasa, Parts, 2008 и др.], хотя при этом авторы признают, что в случае анализа детерминант различные аспекты социального капитала должны рассматриваться отдельно, т.к. у каждого из них свои обуславливающие их факторы.

Применительно к российским условиям исследователи рассматривают в качестве яркого проявления «работы» социального капитала получение различных видов помощи [Тихонова, 2014: 306]. Различают те виды помощи, которые помогают индивиду выжить, но при этом значимо на его жизненную ситуацию не влияют, и те, которые расширяют жизненные возможности индивида. В последнем случае речь идет о высокоресурсных социальных сетях, которые П. Бурдье изначально и назвал социальным капиталом.

Говоря о факторах, влияющих на социальный капитал, зарубежные¹ ученые выделяют уровень образования и размер дохода. Оба фактора положительно связаны с уровнем межличностного доверия и социально-общественной активностью индивида, включая ее организованные формы [Kasa, Parts, 2008 и др.].

С точки зрения гендерного аспекта, ранее было выявлено, что женщины реже мужчин включены в формальные социальные сети (контакты в рамках официальных взаимоотношений, например, профессиональных), чаще – в неформальные (повседневно-бытовые межличностные контакты) [Christoforou, 2005]. Различается потенциал помощи, которую могут привлечь представители разных полов от своих неформальных контактов [Fidrmuc, Gërxhani, 2008]. Женщинам проще получить от своего окружения финансовую и психологическую поддержку, у мужчин больше шансов найти с помощью своих сетей работу. Казалось бы, брак должен являться фактором прироста потенциала помощи через контакты супругов, однако в ряде исследований выявлено, что это не так – семейное положение не является значимым детерминантом, влияющим на социальный капитал индивидов [ibid]. Наличие детей также не повышает вероятность включенности индивидов в социальные сети, хотя и прямого негативного эффекта от этого фактора выявлено не было. Таким образом, хотя семейное положение, наличие детей или размер домохозяйства могут при определенных условиях влиять на социальный капитал индивидов, однозначного мнения на этот счет в научном сообществе не сформировалось.

В ряде научных работ было выявлено значимое влияние на социальный капитал типа и размера населенного пункта, где проживает человек [Fidrmuc, Gërxhani, 2005; Glaeser et al., 2002; Каравай, 2021]. Было установлено, что неформальные социальные сети проще поддерживать, проживая в небольших городах или в частном доме, сложнее – в мегаполисах с их многоквартирными домами. Качество сетей при этом может быть различным.

Немаловажным детерминантом социального капитала считается наличие занятости, которая повышает включенность индивидов в социальные контакты [Christoforou, 2005; Kaasa, Part, 2008]. На российских данных было показано [Каравай, 2016], что на потенциал той помощи, которую индивид может привлечь от своего окружения, влияет не просто наличие работы, но его профессиональный статус.

Нельзя забывать о социальных нормах, культурных установках и поведенческих паттернах, присущих тому или иному обществу [Kaasa, 2019]. В ряде исследований рассматривается религиозность как значимый детерминант социального капитала, поскольку она положительно влияет на вероятность включенности в формальные и неформальные социальные сети [Kaasa, Part, 2008]. Однако есть мнение, что это влияние зависит от конфессиональной специфики: в протестантских странах социальный капитал больше, чем в тех, где распространены католицизм, православие или мусульманство [Putnam, 1993; Fukuyama, 2001].

На формирование социальных сетей влияет включенность индивидов в различные формальные и неформальные сообщества (см., напр., [Sabatini, 2009]), их склонность тратить свое время на культурно-образовательный досуг [Каравай, 2016] и т.д. Таким образом, факторы, влияющие на социальный капитал, очень многообразны, имеют разный характер, зависят от цивилизационных особенностей стран. Определение их сравнительной значимости применительно к условиям нашей страны является важной самостоятельной задачей.

<strong>Факторы включенности россиян в «ресурсные» социальные сети: построение модели.</strong> Основные трудности эмпирических исследований в области социального капитала вызывает многообразие его детерминант и необходимость его операционализации при разнообразии существующих определений. В качестве эмпирической базы анализа были использованы данные опроса Института социологии ФНИСЦ РАН, проведённого в марте 2021 г. (<em>N</em>=2000). Выборка носила многоступенчатый характер. В соответствии с районированием ФСГС РФ отбирались субъекты РФ, репрезентирующие все территориально-экономические районы, среди них выделялись различные типы поселений, где должен был проходить опрос. Респонденты для личных интервью отбирались в соответствии с квотами, учитывающими пол, возраст и социально-профессиональную принадлежность согласно классификации ФСГС РФ.

Инструментарий опроса включал блок вопросов, посвящённых потенциальной помощи, которую респонденты могли бы в случае необходимости получить от их социальных сетей или предоставить им. Речь идет о ресурсных социальных сетях, способных предоставить те виды помощи, которые расширяют жизненные возможности индивидов, а не о получении/оказании повседневной хозяйственно-бытовой помощи, которая облегчает жизнь, но не несет потенциала ее изменения. Весной 2021 г. 82% взрослого населения России рассчитывали получить различные виды помощи от своих социальных сетей, оказывать ее были готовы 59%. Проведённые исследования показывают, что, несмотря на такую асимметричность структуры социальных сетей россиян, большинство их за время пандемии смогли конвертировать эту потенциально ожидаемую помощь в реальную, хотя бы в виде сравнительно небольших займов [Каравай, 2021]. Тем не менее, даже в условиях пандемии в 2021 г. среди населения были 18% тех, кто не рассчитывал на получение помощи извне (табл. 1).

<em>Таблица 1</em><em>. </em><strong>Распределение ответов на вопрос: «Могли бы </strong><strong>d</strong><strong>ы в случае необходимости получить от своего ближайшего окружения или оказать его членам такие виды помощи как…?»</strong> <em>(любое число вариантов ответа)</em><table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Виды помощи</td><td class="docx-publication-cell"> Могли бы получить помощь</td><td class="docx-publication-cell"> Готовы оказать такую помощь</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Возможность взять в долг/одолжить до 100 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 53</td><td class="docx-publication-cell"> 33</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Поиск приработков</td><td class="docx-publication-cell"> 25</td><td class="docx-publication-cell"> 14</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Обращение к хорошим врачам или устройство в хорошую больницу</td><td class="docx-publication-cell"> 23</td><td class="docx-publication-cell"> 9</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Возможность взять в долг/одолжить свыше 100 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 13</td><td class="docx-publication-cell"> 5</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Устройство детей в хорошую школу</td><td class="docx-publication-cell"> 13*</td><td class="docx-publication-cell"> 4</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Устройство на хорошую работу </td><td class="docx-publication-cell"> 11</td><td class="docx-publication-cell"> 4</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Содействие в доступе к должностным лицам, способным помочь в решении личных проблем</td><td class="docx-publication-cell"> 10</td><td class="docx-publication-cell"> 8</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Продвижение по карьерной лестнице</td><td class="docx-publication-cell"> 7</td><td class="docx-publication-cell"> 2</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Поступление в хороший вуз</td><td class="docx-publication-cell"> 6</td><td class="docx-publication-cell"> 3</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Решение жилищной проблемы</td><td class="docx-publication-cell"> 6</td><td class="docx-publication-cell"> 4</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>Не имеют таких знакомых / не могут оказать этих видов помощи</em></td><td class="docx-publication-cell"> <em>18</em></td><td class="docx-publication-cell"> <em>41</em></td></tr></table> <em>Примечание.</em> *% от тех, у кого в семье есть несовершеннолетние дети

Какие же факторы влияют на вероятность попадания в группу тех жителей России, которые включены в социальные сети, способные оказать значимые виды поддержки? Ответ на этот вопрос позволяет получить построение логистической регрессионной модели с дихотомической зависимой переменной, где за единицу принималась бы принадлежность индивида к группе исключенных из социальных сетей, т.е. тех, кто при необходимости не может получить и предоставить значимых видов помощи, таких в нашей базе было 16% всей выборки. В качестве факторов, влияющих на вероятность принадлежности к этой группе, в соответствии с уже имеющимися результатами проведенных ранее исследований, мы рассматривали следующие переменные. 1. <em>Пол.</em> Включая в модель этот индикатор, мы исходили из гипотезы, что в России принадлежность к мужскому полу должна повышать вероятность включенности в «ресурсные» социальные сети. 2. <em>Возраст.</em> Для выявления нелинейного влияния этого фактора мы включили в модель непрерывную переменную количества лет и соответствующий квадратичный показатель. О нелинейном влиянии возраста на социальный капитал писал Э. Глейзер [Glaeser, 2001], рассуждая о процессе его накопления индивидами на протяжении их жизни. Он предполагал, что по мере старения человека наступает период, когда выгоды от инвестиций (материальных или временн<em>ы</em>х) в свои социальные сети становятся слишком малы, чтобы оправдать их. Если на первоначальных этапах взрослой жизни социальный капитал накапливается, то с определенного момента он начинает амортизироваться, новый не формируется, зависимость имеет форму перевёрнутой U-образной кривой. Наша гипотеза заключалась в том, что в России эта закономерность работать не будет, т. к. старшее поколение россиян в силу условий их социализации в коллективистски ориентированной культуре, будет в большей степени, чем молодежь ориентированно на включенность в социальные сети. 3. <em>Горизонт планирования индивида.</em> Согласно Глейзеру, чем этот горизонт длиннее, тем индивиды более склонны к инвестициям в наращивание своих контактов и социального капитала [Glaeser, 2001]. Для операционализации горизонта планирования в данном исследовании использовалась переменная, включающая три категории: «не планирую свою жизнь», «планирую на 1-2 года вперед», «планирую на 3 и более лет». Помимо этого, в качестве косвенного показателя ориентации на планирование собственной жизни мы включили в модель индикатор внутреннего локуса контроля (бинарная переменная), операционализировавшегося через утверждение, что респондент готов брать на себя ответственность за свою жизнь и не считает, что она зависит только от внешних обстоятельств. 4. <em>Здоровье.</em> Включение в модель показателя хорошего состояния здоровья (бинарная переменная), операционализированного через самооценки респондентов, основывалось на предположении, что проблемы со здоровьем могут негативно влиять на количество и качество социальных контактов индивида и обуславливать повышенные риски социальной эксклюзии для людей с серьезными проблемами со здоровьем. 5. <em>Наличие несовершеннолетних детей</em>. В инструментарии не было вопроса относительно семейного положения респондентов, поэтому для проверки влияния особенностей семейного положения на включенность в социальные сети была использована бинарная переменная наличия в домохозяйстве несовершеннолетних детей. Мы предполагали, что этот фактор в российских условиях может оказывать более выраженное влияние на включенность в социальные сети, чем в странах Запада. 6. <em>Уровень образования</em>. Для оценки влияния уровня образования на включенность в социальные сети мы использовали переменную с тремя категориями: «окончили только школу», «получили среднее профессиональное или неполное высшее образование», «получили хотя бы одно высшее образование». Наша гипотеза предполагала, что чем выше уровень образования, тем выше вероятность включенности в социальные сети. 7. <em>Особенности социального происхождения</em>. Помимо образования самих респондентов мы включили в модель переменные уровня образования их отца и матери, предполагая, что их социальные связи могут распространяться на их детей, по крайней мере – на первоначальном этапе их взрослой жизни. Кроме того, особенности начальных этапов социализации и сформированные в тот период контакты также могут оказаться важными для включенности в социальные сети, что мы также хотели проверить. 8. <em>Тип поселения, где проживал респондент</em>. Поселенческая переменная включала 3 категории: проживание в селах и ПГТ, проживание в городах, кроме обеих столиц, проживание в Москве и Санкт-Петербурге. Анализ имеющихся исследований позволил нам предположить, что, с одной стороны, жизнь в городах должна в российских условиях сокращать риски исключенности из социальных сетей, однако фактор двух столиц, наоборот, должен эти риски увеличивать, поскольку атомизация жизни в мегаполисах и усталость от больших расстояний негативно сказываются на социальных связях между людьми. 9. <em>Наличие занятости </em>(бинарная переменная) 10. <em>Социально-политическая активность</em> (бинарная переменная). Оба этих фактора выступают как индикаторы включенности в формальные и неформальные сообщества, расширяющие контакты индивида и положительно влияющие на процессы формирования и поддержания социальных контактов. Наша гипотеза предполагала, что закономерность наращивания потенциала сетей при наращивании контактов должна работать и в российских условиях. 11. <em>Уровень доходов.</em> В качестве показателя уровня доходов мы включили в модель натуральный логарифм среднедушевых доходов в домохозяйстве. Мы предполагали, что высокий уровень доходов должен сокращать риски исключенности из социальных сетей, оказывающих значимые виды поддержки.

В общей сложности в модель вошли 15 переменных². Оптимальная регрессионная модель выбиралась методом обратного исключения, с контролем качества модели на основании информационных критериев. В итоговую модель вошли восемь независимых переменных³ (табл. 2), которые можно определить как факторы, снижающие риски исключенности, значит, эти факторы повышают вероятность включенности в социальные сети. Незначимыми оказались переменные возраста (включая квадратичный показатель), наличия несовершеннолетних детей, особенностей социального происхождения (образование отца, матери и переменная совместного влияния), внутреннего локуса контроля, тем самым часть наших гипотез, связанная с этими переменными, не подтвердилась.

<em>Таблица 2</em><em>. </em><strong>Результаты итоговой регрессионной модели</strong><table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Фактор</td><td class="docx-publication-cell"> Коэффициент β</td><td class="docx-publication-cell"> 95%-й доверительный интервал</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Константа</td><td class="docx-publication-cell"> -0,349*** (0,175)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,693</td><td class="docx-publication-cell"> -0,005</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Натуральный логарифм среднедушевых доходов</td><td class="docx-publication-cell"> -0,580*** (0,148)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,870</td><td class="docx-publication-cell"> -0,291</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Мужчины по сравнению с женщинами</td><td class="docx-publication-cell"> -0,255* (0,143)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,534</td><td class="docx-publication-cell"> 0,025</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Хорошее состояние здоровья</td><td class="docx-publication-cell"> -0,557*** (0,187)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,924</td><td class="docx-publication-cell"> -0,190</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Наличие работы</td><td class="docx-publication-cell"> -0,362** (0,147)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,650</td><td class="docx-publication-cell"> -0,074</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Социально-политическая активность</td><td class="docx-publication-cell"> -0,385** (0,196)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,770</td><td class="docx-publication-cell"> 0,000</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Уровень образования (база – только школа)</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Среднее специальное</td><td class="docx-publication-cell"> -0,372** (0,164)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,693</td><td class="docx-publication-cell"> -0,051</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Высшее</td><td class="docx-publication-cell"> -0,544** (0,201)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,938</td><td class="docx-publication-cell"> -0,149</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Тип поселения проживания (база – села и ПГТ)</td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Города кроме двух столиц</td><td class="docx-publication-cell"> -0,235* (0,148)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,523</td><td class="docx-publication-cell"> 0,052</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Москва, Санкт-Петербург</td><td class="docx-publication-cell"> -1,029*** (0,303)</td><td class="docx-publication-cell"> -1,623</td><td class="docx-publication-cell"> -0,436</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Горизонт планирования жизни (база – не планируют ее в принципе)</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 1–2 года</td><td class="docx-publication-cell"> -0,675*** (0,161)</td><td class="docx-publication-cell"> -0,991</td><td class="docx-publication-cell"> -0,359</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 3 и более лет</td><td class="docx-publication-cell"> -0,892*** (0,264)</td><td class="docx-publication-cell"> -1,408</td><td class="docx-publication-cell"> -0,375</td></tr></table> <em>Примечание.</em> В скобках приведены робастные стандартные ошибки, знаками ***, **, * отмечены соответственно 99, 95 и 90%-ые доверительные интервалы (ДИ).

Наши результаты показывают, что в наибольшей степени на вероятность включенности в «ресурсные» социальные сети, т.е. предоставляющие значимые формы поддержки, при прочих равных влияют факторы проживания в обеих столицах и наличия навыков планирования своей жизни. Расчеты показали, что проживание в Москве или Санкт-Петербурге в среднем сокращает риски исключенности из «ресурсных» социальных сетей на 10% (±5 п.п. при 95% доверительном интервале (ДИ)) по сравнению с жителями сельской местности, проживание в любом другом городе – всего на 3% (±4 п.п. при 95%ДИ). Навык планирования жизни хотя бы на год-два вперед снижает эти риски на 8% (±4 п.п. при 95%ДИ), при более долгосрочном планировании – на 10% (±5 п.п при 95%ДИ) по сравнению с теми, кто жизнь не планирует вовсе. Тем самым мы можем констатировать, что длительный горизонт планирования, как и предполагалось, в России служит значимым детерминантом социального капитала. Однако наша гипотеза относительно направления влияния фактора проживания в крупном мегаполисе не подтвердились – оно оказалось противоположным, жители сельской местности при прочих равных в большей степени подвержены рискам исключенности из социальных сетей, способных оказать значимые виды поддержки. Возможно, это связано со сравнительно невысокой общей ресурсообеспеченностью российских сельских жителей и особенностями социальной инфраструктуры сел, что в итоге сказывается на ресурсном потенциале образуемых в этих населенных пунктах социальных сетей.

Следующая группа факторов связана с образовательно-профессиональной сферой. Так, по сравнению с теми, кто окончил только школу, для имеющих высшее образование риски исключенности из социальных сетей ниже на 7% (±5 п.п. при 95%ДИ), для получивших среднее профессиональное образование – на 5% (±4 п.п. при 95%ДИ). Наличие работы положительно сказывается на включенности индивида в социальные сети, в этом случае риски исключенности сокращаются при прочих равных на 4% (±3 п.п. при 95%ДИ) по сравнению с неработающими. Гипотезы о характере влияния этих факторов на социальный капитал в России подтвердились, как и предположение о прямой связи уровня доходов с вероятностью включенности в социальные сети: чем выше уровень среднедушевых доходов в домохозяйстве, тем ниже риски исключенности для россиян (сокращение на 0,5% (±0,2 п.п. при 95%ДИ) на единицу дохода).

Наши результаты показывают, что принадлежность к мужскому полу и хорошее состояние здоровья позитивно влияют на социальный капитал. При положительных самооценках здоровья риски исключеннности из социальных сетей при прочих равных сокращаются на 6% (±4 п.п. при 95%ДИ). Для мужчин в России эти риски оказались на 3% (±3 п.п. при 95%ДИ) ниже, чем для женщин. Гипотезы о роли этих факторов подтвердились.

Доступ к социальному капиталу ограничен для представителей наиболее уязвимых групп населения. Заметно чаще исключены из социальных сетей лица с невысоким уровнем среднедушевых доходов, не имеющие работы, проживающие в сельской местности, без профессионального образования и не имеющие работы (табл. 3). Ситуация для этой части россиян усугубляется тем, что им сложнее получить извне значимые, т. е. открывающие новые жизненные возможности формы помощи. Это означает, что социальный капитал не способствует выравниванию социальных неравенств в России, а углубляет их.

<em>Таблица 3</em>. <strong>Доступ к социальным сетям в различных</strong><strong> </strong><strong>социально-экономических группах населения </strong>(в <em>% по строке</em>)<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Показатели</td><td class="docx-publication-cell"> Включены в социальные сети</td><td class="docx-publication-cell"> Исключены из социальных сетей</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>Пол</em></td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Мужчины, <em>N</em> = 908</td><td class="docx-publication-cell"> 86,3</td><td class="docx-publication-cell"> 13,7</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Женщины, <em>N</em> = 1092</td><td class="docx-publication-cell"> 82,1</td><td class="docx-publication-cell"> 17,9</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>Тип поселения по месту проживания*</em></td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Проживают в Москве и Санкт-Петербурге, <em>N</em> = 252 </td><td class="docx-publication-cell"> 90,1</td><td class="docx-publication-cell"> 9,9</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Проживают в селах, <em>N</em> = 532</td><td class="docx-publication-cell"> 79,9</td><td class="docx-publication-cell"> 20,1</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>Состояние здоровья*</em></td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Оценивают свое здоровье как плохое, <em>N</em> = 225</td><td class="docx-publication-cell"> 72,9</td><td class="docx-publication-cell"> 27,1</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Оценивают состояние здоровья как хорошее, <em>N</em> = 560</td><td class="docx-publication-cell"> 90,9</td><td class="docx-publication-cell"> 9,1</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>Уровень образования*</em></td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Нет профессионального образования, <em>N</em> = 375</td><td class="docx-publication-cell"> 76,5</td><td class="docx-publication-cell"> 23,5</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Есть высшее образование,<em> N</em> = 664</td><td class="docx-publication-cell"> 87,3</td><td class="docx-publication-cell"> 12,7</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>Наличие занятости</em></td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Работающие, <em>N</em> = 1401</td><td class="docx-publication-cell"> 87,3</td><td class="docx-publication-cell"> 12,7</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Неработающие, <em>N</em> = 599</td><td class="docx-publication-cell"> 76,5</td><td class="docx-publication-cell"> 23,5</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>Уровень доходов*</em></td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Среднедушевые доходы не превышают 75% поселенческой медианы, <em>N</em> = 434</td><td class="docx-publication-cell"> 76,0</td><td class="docx-publication-cell"> 24,0</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Среднедушевые доходы свыше 2 поселенческих медиан, <em>N</em> = 169</td><td class="docx-publication-cell"> 92,7</td><td class="docx-publication-cell"> 7,1</td></tr></table> <em>Примечание. </em>*Для большего контраста приведены данные только для полярных групп.

Значимого влияния возраста на вероятность иметь социальный капитал, наша модель не выявила. Однако оно есть, хотя и не прямое. Выявленные риски исключенности из «ресурсных» социальных сетей – плохое здоровье, отсутствие работы, низкая социально-политическая активность, короткий временной горизонт планирования жизни – концентрируются в старших возрастных когортах. Cреди россиян старшего возраста фиксируется повышенная доля исключенных из социальных сетей (24% среди населения от 60 лет и старше, не более 13–14% в возрастных группах 18–50 лет). Учитывая, что и в средних возрастах их меньшинство, видимо, дело здесь не в количестве лет, а в образе жизни, который зависит от состояния здоровья, этапа жизненного цикла и целого ряда других факторов. Таким образом, наши результаты подтверждают выводы Э. Глейзера о нелинейном влиянии возраста на процессы накопления социального капитала, но при этом мы зафиксировали косвенный характер этого влияния в российских условиях.

<strong>Заключение.</strong> Несмотря на важную роль, которую играет социальный капитал в жизни россиян, и широту охвата социальными сетями большей их части, среди них немало тех, кто лишен к ним доступа. Даже в моменты сравнительно высокой сплоченности общества, наблюдаемой в период пандемии COVID19, каждый шестой россиянин не рассчитывал на какую-либо значимую помощь со стороны своего окружения, выраженную как минимум в возможности занять небольшую сумму денег, не говоря уже о тех видах поддержки, которые открывают новые жизненные возможности.

В ходе анализа факторов, влияющих на наличие доступа к ресурсам социальных сетей, мы строили гипотезы, исходя из результатов работ преимущественно западных авторов. Это позволило провести сравнение российской ситуации в этой области с зарубежной. В итоге основная часть наших предположений подтвердилась, но часть факторов, важных для западных обществ, в России оказались незначимыми или имели иной характер влияния. Наши результаты подтвердили в целом полученные ранее зарубежными учеными выводы о нелинейном влиянии возраста на процессы накопления и обновления социального капитала. Однако в России это влияние оказалось косвенным и зависящим скорее от образа жизни, чем непосредственно от количества лет. Это означает, что на микро- и на макроуровне есть возможности минимизации рисков исключенности из социальных сетей лиц старшего возраста. На индивидуальном уровне это предполагает действия, связанные с освоением новых знаний и наращиванием своих контактов, различные самосохранительные практики, позволяющие отсрочить хронические заболевания, ухудшающие качество жизни.

Наше исследование показало, что доступ к ресурсам социальных сетей в наибольшей степени связан с типом поселения, где проживает человек, и его горизонтом планирования. Это соотносится с выводами других исследований о том, что чем шире горизонт планирования, тем выше склонность человека инвестировать время и средства в создание социальных сетей. Мы установили, что проживание в Москве и Санкт-Петербурге положительно сказывается на возможностях россиян получить помощь со стороны близких и знакомых, риски исключенности сравнительно выше для жителей сельской местности. Отчасти это связано с характерным для нашей страны неравенством в доступе к социальной инфраструктуре и разной общей ресурсообеспеченности жителей столиц и сельских поселений.

Доступ к ресурсам социальных сетей в российском обществе напрямую связан с плохим здоровьем. Это свидетельствует о повышенных рисках социальной эксклюзии для россиян с серьезными заболеваниями, которые влияют на количество и качество социальных контактов. Результаты моделирования показывают, что в России актуальна проблема неравного доступа к ресурсам социальных сетей у представителей разного пола – мужчинам проще получить доступ к значимой помощи извне, чем женщинам.

Таким образом, наш анализ подтвердил существование неравного доступа россиян к ресурсам социальных сетей. Анализ сравнительной значимости факторов, повышающих вероятность включенности в такого рода сети, продемонстрировал, что основные из этих факторов характеризуют жизнь и положение наиболее благополучных россиян (жизнь в столицах, наличие профессионального образования, относительно высокий уровень доходов и т.д.). В этих условиях преимущественный доступ этой части россиян к ресурсам социальных сетей негативно влияет на ситуацию с социальными неравенствами в обществе в целом. Повлиять на эти процессы могла бы федеральная и региональная социальная политика в сфере образования, здравоохранения и поддержки общественных организаций.