MOTIVATIONAL PROFILES OF GENERATION Z AS A FACTOR IN SHAPING THE HUMAN RESOURCE POTENTIAL OF HIGH-TECH COMPANIES (A COMPARATIVE ANALYSIS OF SEVERSK AND TOMSK)
MOTIVATIONAL PROFILES OF GENERATION Z AS A FACTOR IN SHAPING THE HUMAN RESOURCE POTENTIAL OF HIGH-TECH COMPANIES (A COMPARATIVE ANALYSIS OF SEVERSK AND TOMSK)
Abstract
The relevance of this study is due to the systemic crisis in the appeal of high-tech enterprises to Generation Z in the context of the implementation of state strategies for technological sovereignty. The aim of this work is to test a methodology for the comparative analysis of motivational profiles among high school students and to identify the key barriers to their recruitment in the industrial sector. Methods: A pilot comparative research based on an original questionnaire administered to 10th-grade students in Seversk and Tomsk (total number of respondents: 126) using statistical analysis. Results: A paradoxical gap was identified between high brand recognition of enterprises (85–95%) and extremely low desire for employment (2–9%). The phenomenon of 'double alienation', combining a negative image of industry and a mismatch in educational trajectories, was empirically confirmed. Regional differences were identified: in Seversk, loyalty to the city’s anchor enterprise and orientation toward secondary vocational education are higher. The scientific novelty lies in the development and testing of a toolkit for the comparative analysis of motivational profiles in cities with different socio-economic structures (single-industry town and regional center).
Practical significance: Based on the results, elements of an adaptive motivation model (the 'menu of options' principle) and differentiated HR strategies for specific regions have been developed, which sets the direction for further research within the scope of the dissertation.
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.