«Кадровое браконьерство»: как компании борются за инженерные компетенции

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье анализируется разворачивающаяся на российском рынке труда практика «переманивания» инженеров одними организациями у других. На примере сферы промышленной робототехники показано, каким образом компании воспринимают такую практику, интерпретируют и противостоят ей. Борьба за инженеров, которая возникла вследствие дефицита квалифицированных кадров, стала серьезным вызовом для малых и средних организаций, которые не владеют достаточными ресурсами, чтобы удерживать сотрудников и противостоять «кадровому браконьерству» крупных компаний. На основе интервью с отраслевыми экспертами и руководителями компаний сферы промышленной робототехники (N = 54) продемонстрировано, каким образом в поле экономики на символическом уровне («проекты смыслов») выстраиваются отношения доминирования и оспаривания его применительно к борьбе за инженерные кадры и компетенции. Исследование показало, что небольшие компании вынужденно признают право крупных игроков переманивать «чужих» инженеров, но многие из них («компании-претенденты») пытаются противостоять логике доминирования, используя символические ресурсы и накопленные инженерные компетенции. «Претенденты» выстраивают «свою нишу», пытаясь пересмотреть распределение сил в конкурентной борьбе за кадры, в том числе за счет формирования проектов разделяемых смыслов и самопрезентации.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Юлия Юрьевна Белова

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: ybelova@hse.ru

кандидат социологических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономики инноваций, доцент кафедры экономической социологии, старший научный сотрудник лаборатории экономико-социологических исследований

Россия, Москва

Наталья Анатольевна Шматко

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ «Высшая школа экономики»

Email: nshmatko@hse.ru

кандидат философских наук, главный научный сотрудник, заведующая отделом исследований человеческого капитала

Россия, Москва

Список литературы

  1. Бурдье П. Поле экономики // Социальное пространство: поля и практики / Пер. с франц.; отв. ред. перевода, сост. и послесл. Н. А. Шматко. М.: ИЭС; СПб.: Алетейя, 2005. С. 129–176. [Bourdieu P. (2005) Field of Economics. In: Shmatko N. (eds) Social space: Fields and practice. Moscow: IES; St. Petersburg: Alethea: 129–176. (In Russ.)]
  2. Ключарев Г. А. О подготовке инженерных кадров для наукоемких производств (взгляд работодателей) // Социологические исследования. 2020. № 3. С. 51–59. doi: 10.31857/S013216250008820-5. [Kliucharev G. A. (2020) On the training of engineers for high-tech industries (Employers’ view). Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 3: 51–59. (In Russ.)]
  3. Флигстин Н., Макадам Д. Теория полей. М.: НИУ ВШЭ, 2022. [Fligstein N., Makadam D. (2022) Theory of fields. Moscow: NIU VSHE. (In Russ.)]
  4. Чередниченко Г. А. Инженерная подготовка в структуре высшей школы и профессионального выбора молодежи // Социологические исследования. 2024. № 9. С. 89–99. doi: 10.31857/S0132162524090082. [Cherednichenko G. A. (2024) Engineering training in the structure of higher education and professional choice of youth. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. 2024. No 9: 89–99. (In Russ.)]
  5. Шматко Н. А. Компетенции инженерных кадров: опыт сравнительного исследования в России и странах ЕС // Форсайт. 2012. Т. 6. № 4. С. 32–47. [Shmatko N. (2012) Competences of engineers: Evidence from a comparative study for Russia and EU countries. Forsait [Foresight-Russia]. Vol. 6. No. 4: 32–47. (In Russ.)]
  6. Acemoglu D., Pischke J.-S. (1998) Beyond Becker: Training in Imperfect Labor Markets. Rochester, NY: SSRN Scholarly Paper.
  7. Becker G. S. (1993) Human Capital: a Theoretical and Empirical Analysis, With Special Reference to Education. The University of Chicago Press, Chicago.
  8. Bourdieu P. (2000) Les Structures Sociales de L’économie. Paris: Éditions du Seuil.
  9. Bourdieu P., de Saint Martin M. (1978) Le patronat. Actes de la recherche en sciences sociales. Vol. 20. No. 1: 3–82.
  10. Elfenbein D. W., Hamilton B. H., Zenger T. R. (2010) The small firm effect and the entrepreneurial spawning of scientists and engineers. Management Science. Vol. 56. No. 4: 659–681. doi: 10.1287/mnsc.1090.1130.
  11. Fligstein N. (2013) Understanding stability and change in fields. Research in Organizational Behavior. No. 33: 39–51. doi: 10.1016/J.RIOB.2013.10.005.
  12. Gardner T. M. (2002) In the trenches at the talent wars: competitive interaction for scarce human resources. Human Resource Management. Vol. 41. No. 2: 225–237. doi: 10.1002/hrm.10033.
  13. Mohrenweiser J., Zwick T., Backes‐Gellner U. (2019) Poaching and firm‐sponsored training. British Journal of Industrial Relations. Vol. 57. No. 1: 143–181. doi: 10.1111/bjir.12305.
  14. Murali S. (2021) Job Specialization and Labor Market Turnover. SSRN Scholarly Paper, Rochester, NY.
  15. Rosenkopf L., Almeida P. (2003) Overcoming local search through alliances and mobility. Management Science. Vol. 49. No. 6: 751–766. doi: 10.1287/mnsc.49.6.751.16026.
  16. Saraswati J. (2012) Dot.compradors: Power and Policy in the Development of the Indian Software Industry. United Kingdom: Pluto Press, IIPPE.
  17. Shmatko N., Volkova G. (2020). Bridging the skill gap in robotics: global and national environment. Sage Open. Vol. 10. No. 3. 2158244020958736. doi: 10.1177/2158244020958736.
  18. Stevens M. (1994) A theoretical model of on-the-job training with imperfect competition. Oxford Economic Papers. Vol. 46. No. 4: 537–562.
  19. Zionia A., Sathyapriya J. (2020) Poaching as the apple of an eye in talent acquisition. Our Heritage Journal. Vol. 68. No. 30: 221–226.

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».