АННОТАЦИЯ
В статье рассматриваются возможности предсказания социально-экономических показателей страны по национальному IQ и «личностным факторам», выделяемым в модели личности «Большая пятерка». Оценивается эффективность предсказания образовательных достижений, дохода на душу населения и уровня коррупции в стране. В качестве предик- торов используются оценки национального IQ, представленные Р. Линном и Т. Ванханеном (Lynn, Vanhanen, 2012), и оценки по пяти личностным факторам, полученные в исследовании Д. Шмита с соавт. (Schmitt et al., 2007) для 56 стран и в исследовании Д. Бартрама (Bartram, 2013) для 29 стран. В исследовании Шмита с соавт. использовалась краткая методика оценки значений пяти личностных факторов (BFI), оценки Бартрама основывались на данных, полученных с помощью Профессионального личностного опросника (OPQ32). Результаты показывают следующее. 1. Оценки по пяти личностным факторам из исследования Шмита с соавт. сами не являются эффективными предикторами рассматриваемых социально-экономических показателей (значения нормированных квадратов коэффициентов корреляции ниже 0.1), и их присоединение к оценкам национального IQ ненамного повышает точность предсказания. 2. Оценки по пяти личностным факторам из исследования Бартрама являются удовлетворительными предикторами дохода на душу населения и уровня коррупции (нормированные квадраты коэффициентов корреляции равны 0.526 и 0.666); при объединении их с оценками национального IQ несколько увеличивается эффективность предсказания дохода на душу населения, но не уровня коррупции. 3. Национальный IQ является эффективным предиктором образовательных достижений страны (нормированный коэффициент корреляции равен 0.840 на выборке 49 стран и 0.845 на выборке 29 стран) и удовлетворительным предиктором дохода на душу населения (нормированный коэффициент корреляции равен 0.650 на выборке 52 стран и 0.411 на выборке 28 стран).
ЦИТАТА
Григорьев, А.А. Этнопсихологические переменные как предикторы социально-экономического развития страны / А.А. Григорьев. // Психология. Журнал Высшей школы экономики. – 2016. – Т. 13. – № 4. – С. 649-666
