МОТИВАЦИОННЫЕ ПРОФИЛИ ПОКОЛЕНИЯ Z КАК ФАКТОР ФОРМИРОВАНИЯ КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ (СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ГОРОДА СЕВЕРСКА И ГОРОДА ТОМСКА)
МОТИВАЦИОННЫЕ ПРОФИЛИ ПОКОЛЕНИЯ Z КАК ФАКТОР ФОРМИРОВАНИЯ КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ (СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ГОРОДА СЕВЕРСКА И ГОРОДА ТОМСКА)
Аннотация
Актуальность исследования обусловлена системным кризисом привлекательности высокотехнологичных предприятий для поколения Z на фоне реализации государственных стратегий технологического суверенитета. Цель работы — апробировать методику сравнительной диагностики мотивационных профилей учащихся старших классов и выявить ключевые барьеры их привлечения в промышленность. Методы: пилотное сравнительное исследование на основе авторской анкеты среди учащихся 10-х классов г. Северска и г. Томска (общее количество опрошенных 126 человек) с применением статистического анализа. Результаты: выявлен парадоксальный разрыв между высокой узнаваемостью брендов предприятий (85–95%) и крайне низким желанием трудоустройства (2–9%). Эмпирически подтвержден феномен «двойного отчуждения», сочетающий негативный имидж промышленности и несовпадение образовательных траекторий. Установлены территориальные различия: в Северске выше лояльность к градообразующему предприятию и ориентация на СПО. Научная новизна заключается в разработке и апробации инструментария для сравнительного анализа мотивационных профилей в городах с разным социально-экономическим укладом (моногород и региональный центр).
Практическая значимость: на основе результатов сформированы элементы адаптивной модели мотивации (принцип «меню возможностей») и дифференцированные HR-стратегии для территорий, что задает вектор для дальнейших исследований в рамках диссертационной работы.
1. Введение
Интеграция поколения Z (родившиеся в 1997–2012 гг.) в трудовую сферу представляет собой стратегический вызов для систем управления персоналом высокотехнологичных отраслей . Сформировавшееся в условиях цифровой трансформации, это поколение характеризуется специфическими ценностными ориентирами и трудовыми установками, требующими пересмотра существующих HR-практик . Особую актуальность эта проблема приобретает в контексте реализации обновленной Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (утвержденной Указом Президента № 145 от 28.02.2024), которая определяет технологический суверенитет и опережающее развитие науки и технологий как ключевые факторы обеспечения независимости и конкурентоспособности государства .
В соответствии со Стратегией, приоритетами научно-технологического развития РФ является, в том числе, «переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции... на основе новых материалов и химических соединений» и «переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике... формирование новых источников энергии» . Эти направления напрямую коррелируют с целями, установленными Указом № 309, в частности, с национальной целью «Технологическое лидерство», предусматривающей обеспечение технологической независимости по таким направлениям, как «новые материалы и химия» и «новые энергетические технологии (в том числе атомные)» . Реализация этих амбициозных задач создает масштабный запрос на квалифицированные кадры, способные к инновационной деятельности в условиях мобилизационного развития научно-технологической сферы .
Томская область и ее закрытое административно-территориальное образование (ЗАТО) Северск представляют уникальный кейс для сравнительного исследования, находясь в эпицентре этих стратегических изменений. Согласно рейтингу инновационного развития субъектов Российской Федерации, составленному Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Томская область стабильно входит в число лидеров, занимая в 2025 году 5-е место в общем рейтинге . Томск демонстрирует модель диверсифицированной инновационной экономики, ориентированной на выполнение задач национальных целей, в частности, «увеличения доли молодых людей, верящих в возможности самореализации в России» . Северск, в свою очередь, олицетворяет собой модель технологического прорыва в рамках реализации «больших вызовов» . Будучи моногородом с градообразующим Сибирским химическим комбинатом (АО «СХК»), он трансформируется в глобально значимый высокотехнологичный кластер. Его уникальность определяется реализацией на территории флагманского проекта «Прорыв», в рамках которого предполагается строительство реактора на быстрых нейтронах «БРЕСТ-ОД-300» — ключевых элементов замкнутого ядерного топливного цикла, непосредственно соответствующих национальной цели «Технологическое лидерство» в сегменте атомной энергетики и создающих спрос на специалистов в области новых материалов и химии.
Таким образом, сравнительный анализ мотивационных профилей молодежи в этих двух контекстах позволяет выявить не только универсальные, но и ситуационные факторы формирования кадрового потенциала для реализации стратегических задач технологического суверенитета России.
Исследование выполнено на стыке двух направлений — управления персоналом и педагогики, поскольку решение кадровых проблем высокотехнологичных предприятий требует комплексного изучения, сочетающего совершенствование HR-стратегий в духе «создания возможностей для выявления и воспитания талантливой молодёжи, и построения успешной карьеры в области науки, технологий и технологического предпринимательства» а также модернизацию системы профориентации, что полностью согласуется с задачей «реализации потенциала каждого человека, развития его талантов» .
2. Обзор литературы и гипотезы исследования
Проблема мотивации поколения Z активно исследуется в современной научной литературе. Работы зарубежных и отечественных авторов, такие как исследования Twenge J.M. и Радаева В.В. , выявляют специфические ценностные ориентации цифрового поколения, включая ориентацию на гибкость, work-life balance и немедленное вознаграждение. Исследования Шамис Е. и Никонова В. подчеркивают необходимость глубокой трансформации HR-бренда для привлечения поколения Z. Отечественные эмпирические исследования также подтверждают, что для российской молодежи поколения Z на первый план наряду с материальным вознаграждением выходят такие факторы, как психологический комфорт в коллективе, гибкость и баланс между работой и личной жизнью . Актуальные отраслевые исследования показывают, что современный идеальный работодатель в представлении молодежи должен предлагать не только высокую заработную плату, но и гибкость, возможности для развития, а также демонстрировать социальную и экологическую ответственность . В контексте промышленности работы Захаровой Л.Н. освещают вопросы мотивации в условиях цифровой трансформации, однако фокус часто смещен на действующих сотрудников .
Существующие исследования фокусируются либо на общих психологических портретах поколения , , либо на имиджевых проблемах промышленности , не рассматривая системную взаимосвязь мотивационных профилей, образовательных траекторий и территориальной специфики как единого барьера. Настоящее исследование призвано восполнить этот пробел через введение и эмпирическую проверку концепции «двойного отчуждения». Под данным термином в контексте настоящей работы понимается комплексный системный барьер, формирующийся на стыке двух взаимосвязанных факторов:
1) устойчивого негативного, стереотипного восприятия промышленного сектора как архаичной, непривлекательной среды для труда и карьеры;
2) прогрессирующего несовпадения образовательных интересов, академических предпочтений и, как следствие, профессиональных траекторий современной молодежи с актуальными и перспективными кадровыми потребностями высокотехнологичных предприятий.
Эмпирическая верификация данной концепции позволит выявить ее роль как ключевого препятствия в формировании кадрового потенциала, необходимого для реализации стратегий технологического суверенитета.
На основе анализа литературы были сформулированы следующие гипотезы:
1) существует системный разрыв между высокой осведомленностью школьников о высокотехнологичных предприятиях и крайне низким желанием на них трудоустраиваться;
2) мотивационные профили и профессиональные предпочтения учащихся значимо различаются в зависимости от типа территории (моногород vs. региональный центр).
3. Методология исследования
Исследование проводилось среди учеников 10-х классов города Томска (42 человека) и закрытого административно-территориального образования Северск (84 человека). Общий объем выборки составил N=126 человек. Отбор участников проводился целенаправленно, чтобы выборка отражала характеристики будущих работников местных высокотехнологичных компаний. Демографические характеристики выборки представлены в Таблице 1.
Таблица 1 - Демографические характеристики выборочной совокупности
Параметр | г. Томск (n=42), % | г. Северск (n=84), % |
Девушки | 52,4 | 48,8 |
Юноши | 47,6 | 51,2 |
10 класс | 100 | 100 |
Основным методом сбора данных выступило анкетирование по авторскому опроснику, состоящему из 15 вопросов. Анкета была структурирована для выявления:
– профессиональных предпочтений и карьерных ориентаций;
– уровня информированности о промышленных предприятиях региона;
– восприятия работы на промышленных производствах (по 5-балльной шкале);
– мотивационных приоритетов и ценностных ориентаций (ранжирование факторов).
Сбор данных осуществлялся в сентябре 2025 года. Для обработки данных применялись методы дескриптивной статистики, корреляционный анализ (коэффициент корреляции Пирсона) и сравнительный анализ (t-критерий Стьюдента для независимых выборок). Статистическая значимость различий определялась при p-value ≤ 0,05. Погрешность результатов не превышает 7% при доверительной вероятности 95%.
4. Результаты и обсуждение
4.1. Карьерные планы и образовательные траектории
Сравнительный анализ планов школьников после окончания школы выявил схожие ориентации на высшее образование при значимых различиях в выборе среднего профессионального образования (Таблица 2).
Таблица 2 - Планы после окончания школы
План | г. Томск, % | г. Северск, % |
Поступление в ВУЗ | 83,3 | 75,0 |
Поступление в колледж/техникум | 9,5 | 18,8 |
Начать работать | 0,0 | 2,4 |
Пока не определился | 7,1 | 3,8 |
В Северске статистически значимо выше доля респондентов, ориентированных на поступление в средние профессиональные учебные заведения (колледжи и техникумы) — 18,8%, что может быть связано с наличием целевых программ и более тесной интеграцией системы СПО с градообразующим предприятием. Так, Северский промышленный колледж в рамках федерального проекта «Профессионалитет» осуществляет целевую подготовку кадров для АО «СХК» по востребованным специальностям («Мастер слесарных работ», «Монтажник оборудования» и др.) . Комбинат обеспечивает студентам дополнительную стипендию, оплачиваемую практику и наставничество, формируя действенную модель «школа-СПО-предприятие».
4.2. Осведомленность о предприятиях и желание трудоустройства
Анализ уровня информированности и трудовых предпочтений выявил ключевой парадокс, подтверждающий первую гипотезу: высокая узнаваемость не конвертируется в желание трудоустройства (Таблица 3). Для Северска характерна более высокая лояльность к местному градообразующему предприятию (АО «СХК»). Статистический анализ подтвердил значимость различий в желании трудоустроиться на АО «СХК» между школьниками Томска и Северска.
Таблица 3 - Разрыв между узнаваемостью и желанием работать на предприятии
Предприятие | Город | Слышали, % | Хотят работать, % | Разрыв (п.п.) |
АО «СХК» / «Прорыв» | Томск | 95,2 | 9,5 | 85,7 |
Северск | 98,0 | 25,0 | 73,0 | |
СИБУР | Томск | 90,5 | 4,8 | 85,7 |
Северск | 85,0 | 10,0 | 75,0 | |
АО «Ильменит» | Томск | 83,3 | 2,4 | 80,9 |
Северск | 80,0 | 5,0 | 75,0 |
4.3. Академические предпочтения и их несоответствие промышленному профилю
Анализ любимых учебных предметов выявил существенный разрыв между академическими интересами школьников и профессиональным профилем ведущих промышленных предприятий региона (Таблица 4). Данные демонстрируют критически низкий интерес к ключевым для промышленности дисциплинам.
Таблица 4 - Рейтинг любимых учебных предметов среди школьников
Учебный предмет | г. Томск, % выбора | г. Северск, % выбора |
Математика | 28,6 | 22,6 |
История/Обществознание | 16,7 | 14,3 |
Иностранный язык | 11,9 | 9,5 |
Биология | 9,5 | 10,7 |
Информатика | 9,5 | 7,1 |
Физика | 7,1 | 8,3 |
Русский язык/Литература | 7,1 | 10,7 |
Химия | 4,8 | 11,9 |
Никакой предмет не нравится | 4,8 | 3,6 |
Физика находится лишь на 6-й позиции в Томске (7,1%) и на 5-й в Северске (8,3%). Химия, являющаяся фундаментом для нефтехимии и атомной отрасли, привлекает лишь 4,8% томских и 11,9% северских школьников. При этом лидируют математика, а также гуманитарные и социальные науки, что указывает на смещение образовательных интересов молодежи в сферы, воспринимаемые как более современные (например, IT, где тоже нужна математика), творческие или связанные с международной деятельностью.
4.4. Восприятие промышленности: общие стереотипы и нюансы
Качественный анализ восприятия работы на промышленных предприятиях позволил выявить как общие стереотипы, так и различия, частично подтверждающие вторую гипотезу о территориальной специфике (Таблица 5).
Таблица 5 - Восприятие работы на промышленных предприятиях
Утверждение | г. Томск | г. Северск |
Это физически тяжелый труд | 4,2 | 4,0 |
Это скучно и рутинно | 3,8 | 3,5 |
Там не ценят новые идеи | 3,5 | 3,2 |
Зарплаты ниже, чем в других сферах | 3,4 | 3,1 |
Это стабильная работа | 3,9 | 4,3 |
Заводы оснащены современным оборудованием | 3,7 | 4,0 |
Примечание: средний балл по 5-балльной шкале
В обоих городах доминируют стереотипы о тяжелом, рутинном и консервативном труде. Однако в Северске, вероятно, благодаря большей информированности и близости к производству, респонденты статистически значимо выше оценивают стабильность работы и уровень оснащенности предприятий современным оборудованием.
4.5. Ключевые мотиваторы поколения Z: универсальные тренды
Иерархия мотивационных приоритетов демонстрирует высокую степень совпадения между двумя городами (Таблица 6). Статистический анализ не выявил значимых различий в средних баллах по данным факторам между Томском и Северском.
Таблица 6 - Рейтинг факторов выбора работы
Фактор | г. Томск, средний балл | г. Северск, средний балл |
Высокая заработная плата | 4,7 | 4,6 |
Гибкий график / удаленная работа | 4,3 | 4,2 |
Ощущение пользы и значимости труда | 4,1 | 4,0 |
Быстрый карьерный рост | 4,0 | 3,9 |
Абсолютным приоритетом в обоих случаях является высокая зарплата. Высокий балл гибкого графика, противоречащий традиционному образу промышленности, подтверждает необходимость трансформации подходов к организации труда. Это согласуется с глобальными трендами, согласно которым гибридные и удаленные форматы работы становятся устойчивой нормой, а сами сотрудники рассматривают возможность гибкого графика как фактор, влияющий на решение остаться в компании .
Полученный результат совпадает с выводами предыдущих исследований, где гибкость и самостоятельность стабильно занимают верхние строчки рейтинга как наиболее важные факторы идеальной рабочей среды среди представителей поколения Z .
5. Обсуждение результатов в контексте гипотез и литературы
Полученные данные о безусловном приоритете гибкого графика и автономии (4,3/4,2, см. табл. 6) согласуются с выводами Радаева В.В. о базовых ценностях цифрового поколения , однако вступают в прямое концептуальное противоречие со сложившимся традиционным образом промышленных предприятий с жестким регламентом. Это противоречие напрямую актуализирует и подкрепляет первый (имиджевый) компонент феномена «двойного отчуждения». Анализ также выявил парадоксальный разрыв между высокой узнаваемостью предприятий и минимальным желанием на них трудоустраиваться (табл. 3), что эмпирически подтверждает тезис Шамис Е. и Никонова В. о кризисе HR-бренда традиционной промышленности . При этом данное исследование позволяет утверждать, что для преодоления этого разрыва недостаточно лишь поверхностного ребрендинга; требуются системная трансформация в организации труда и построении карьерных моделей, основанных на современных трендах управления талантами . Выявленное несовпадение академических интересов школьников с технологическим профилем предприятий (табл. 4) является эмпирическим отражением второго компонента «двойного отчуждения» — образовательно-карьерного. Таким образом, полученные результаты не только подтверждают сформулированные гипотезы, но и комплексно обосновывают введенную концепцию, демонстрируя, как два этих барьера взаимно усиливают друг друга, формируя устойчивый контур отчуждения, что служит теоретическим основанием для практических рекомендаций, сформулированных в заключении.
Выявленная более высокая ориентация на СПО в Северске подтверждает эффективность институциональных связей в моногороде. Модель целевой подготовки, подкрепленная материальной поддержкой (стипендии от предприятия) и ранним погружением в производственную среду (практика с наставником), служит конкретным инструментом снижения «двойного отчуждения» и может быть рассмотрена как элемент рекомендуемой дифференцированной HR-стратегии для территорий данного типа.
6. Заключение
Проведенное пилотное сравнительное исследование позволило апробировать методику диагностики мотивационных профилей поколения Z и сделать следующие выводы:
1) подтверждена первая гипотеза: эмпирически выявлен критический разрыв между высокой узнаваемостью брендов высокотехнологичных предприятий (85–95%) и крайне низким желанием трудоустройства (2–9%);
2) подтверждена вторая гипотеза: установлена статистически значимая территориальная специфика. В Северске выше лояльность к градообразующему предприятию, позитивнее воспринимаются стабильность и оснащенность, а также значимо выше ориентация на получение среднего профессионального образования;
3) описано новое явление: на основе результатов теоретически обоснован и эмпирически подтвержден феномен «двойного отчуждения», который проявляется в виде негативного имиджа промышленности и системного несовпадения образовательных траекторий молодежи с потребностями высокотехнологичных отраслей;
4) определены ключевые мотиваторы: для поколения Z абсолютными приоритетами являются высокая заработная плата и гибкость графика, что не соответствует традиционному образу промышленного предприятия.
Практические рекомендации, следующие из выводов, включают:
1. Дифференциацию HR-стратегий: Для Томска акцент на преодоление «дистанции незнания» через цифровые форматы (VR-туры, проектные школы). Для Северска: тиражирование и развитие успешной модели целевой контрактной подготовки по примеру сотрудничества АО «СХК» и Северского промышленного колледжа, с расширением перечня специальностей и вовлечением большего числа школьников.
2. Разработку адаптивной модели мотивации на принципе «меню возможностей»: Данная модель должна быть направлена на ослабление обоих компонентов выявленного «двойного отчуждения».
Для нивелирования негативного имиджа и стереотипов (первый компонент) необходима институционализация гибкости через внедрение элементов выбора, в том числе удаленную, работу; персональных бюджетов на оборудование рабочего места или развитие; вариативных форматов участия в корпоративных проектах.
Для коррекции образовательных траекторий и сокращения карьерного разрыва (второй компонент) ключевым инструментом должно стать непрерывное, встроенное в рабочий процесс обучение (upskilling/reskilling). Это обучение должно быть оформлено как неотъемлемая часть предложения работодателя (EVP) и ядро индивидуального карьерного плана .
Такой подход позволяет предприятию активно формировать необходимый пул компетенций, а работнику — конструировать осмысленную и контролируемую профессиональную траекторию внутри компании, что напрямую снижает уровень отчуждения от ее долгосрочных целей.
3. Перезагрузку коммуникационной политики: смещение акцента в HR-бренде с ценностей стабильности на технологичность, инновационность и возможность влиять на будущее.
Проведенное исследование носит пилотный характер и формирует эмпирическую базу для дальнейшей работы в рамках магистерской диссертации, направленной на разработку комплексной методики управления кадровым потенциалом высокотехнологичных предприятий с учетом территориальной специфики.