1 / 15

Эконометрический анализ факторов, влияющих на уровень счастья россиян

Эконометрический анализ факторов, влияющих на уровень счастья россиян. Ткаченко Андрей Email:tkachenko.av.87@gmail.com  Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики. Введение. 1) Актуальность проблемы в России и других странах. 2) Проблемы при оценке счастья:

Download Presentation

Эконометрический анализ факторов, влияющих на уровень счастья россиян

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Эконометрический анализ факторов, влияющих на уровень счастья россиян Ткаченко Андрей Email:tkachenko.av.87@gmail.com  Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики

  2. Введение 1) Актуальность проблемы в России и других странах. 2) Проблемы при оценке счастья: • Субъективность оценки • Не поддается измерениям • Сильная изменчивость за короткий промежуток времени • Зависимость от других скрытых неизмеряемых факторов Цель работы: наиболее точное объяснение показателя уровня счастья через иные внешние факторы, поддающиеся оценке.

  3. Структура работы • Введение • Обзор литературы • Описание данных и переменных • Предварительный анализ факторов • Системы уравнений, объясняющие уровень счастья • Упорядоченные модели множественного выбора • Порядковые модели, описывающие уровень счастья в разрезе финансового положения • Заключение

  4. Обзор литературы Иностранные публикации: • Истерлин Ричард. 1970 - средний уровень счастья не сильно меняется в зависимости от среднего дохода на душу населения, по крайней мере для тех стран, где уровень дохода позволяет человеку обеспечить себя самым необходимым. • Винховен и Хагерти 2003 - пришли к выводу, что парадокса Истерлина нет • Стивенсон и Волферс 2008 - показана взаимосвязь между счастьем и логарифмом дохода • Истерлин Р. 2010 – подтверждает результаты работы за 1970 г. Отечественные работы • Л.Б. Косовой 1993 - отсутствие материального благополучия определяет недовольство жизнью сильнее, чем что-либо другое, но не является достаточным основанием ощущения удовлетворенности. При материальном благополучии удовлетворенность жизнью определяется социальными факторами: положением в обществе, отношением в семье, кругом общения • Гуриев и Журавская - во всех странах c развитой экономикой уровень счастья с возрастом сначала падает – до 38-40 лет – после чего начинает расти. А вот в переходных экономиках и, в частности в России, уровень счастья монотонно падает с возрастом.

  5. Данные и переменные В данной работе в качестве входных данных была выбраны базы данных РМЭЗ - Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения за 2008 г. Объясняемая переменная. Одним из пунктов этого опросника является следующий: «Насколько Вы удовлетворены своей жизнью в целом в настоящее время?», где респондент выбирал один из пяти возможных вариантов: 1 - Полностью удовлетворен, 2 - Скорее удовлетворен, 3 - И да, и нет, 4 - Не очень удовлетворен, 5 - Совсем не удовлетворен. Эту переменную мы и выбираем в качестве объясняемой. Объясняющие переменные. Вмодели были включены переменные, характеризующие: • гендерную принадлежность и возраст • финансовую удовлетворенность респондента • наличие работы и её показатели • обеспокоенность не обеспечить себя самым необходимым или потерять работу (при её наличии) • факторы, описывающие уровень образования респондента, такие как: количество лет образования, наличие школьного аттестата и ВУЗ-овского диплома • факторы семейного положения: наличие супруга, наличие и количество детей, время, проводимое с семьей • самооценку показателя здоровья, измеряемую от очень хорошей (значение соответствующей переменной равно 1) до очень плохой (значение соответствующей переменной равно 5) • тип населенного пункта, в котором проживает респондент, и другие региональные признаки: валовый региональный продукт, средний доход по региону, стоимость потребительской корзины, уровень безработицы и т.д.

  6. Выборки Невозможно использовать полный объем данных (14028 наблюдений) по причинам: • по некоторым вопросам не было ответов, либо ответы были неадекватны • в базе в том числе содержатся данные по людям, возраст которых не превышает 5-и лет Выделены две выборки: • В первую выборку вошли все респонденты, возраст которых более 14 лет, имеющие ненулевое количество лет школьного образования. При таких ограничениях получили выборку объемом 11314 наблюдений. • Вторая выборка обладает теми же ограничениями, что и первая с добавлением дополнительного условия, что респондент имеет работу и поэтому в выборку включаются переменные, описывающие некоторые её характеристики, такие как: удовлетворенность работой, доход, обеспокоенность потерять её. В эту выборку попало 5788 наблюдений. Вторая выборка является подмножеством первой. Необходимость использования двух выборок заключается в том, что в первую из них попали те респонденты, которые могли не иметь работы и, соответственно, удовлетворенность работой, заработная плата и другие факторы, связанные с работой, для таких респондентов были пропущены. Однако, при оценке удовлетворенности жизнью, такие люди также представляют интерес.

  7. Предварительный анализ Ранговая корреляция Спирмена факторов: • удовлетворенность фин. положением (1 – полностью удовл., 5 – полностью не удовл.) • оценка здоровья (1 – очень хорошее, 5 – очень плохое), • обеспокоенность не обеспечить себя необходимы (1 – максимальная, 5 – минимальная) life_satisf -------------+----------- life_satisf | 1.0000 fin_satisf | 0.5325* health_estim | 0.2818* nerv_nes | -0.2976* life_satisf ------------ status | 0.0496* age | 0.1898* gender | -0.0586* educ | -0.1327* diploma | -0.0888* sch_certif | -0.0520* marit1 | -0.0765* marit2 | -0.0663* marit3 | 0.1549* child_num | 0.0783* have_child | 0.0821* life_satisf ----------- home_time | 0.0133 care_time | -0.0720* empl | -0.0331* unempl | 0.0611* potr_bas | -0.0114 have_job | -0.1409* job_satisf | 0.3375* nerv_job | -0.1102* inc_bas | -0.2078* exper | 0.0171 В целом, все указанные факторы могут рассматриваться как регрессоры, объясняющие уровень счастья. Наиболее весомый вклад, который мы будем рассчитывать как предельный эффект каждой переменной для всех категорий life_satisf, могут оказать финансовая удовлетворенность и оценка здоровья.

  8. Системы уравнений Поскольку факторы финансовой удовлетворенности и обеспокоенности не обеспечить себя необходимым, которые мы хотим использовать в качестве регрессоров моделей, в свою очередь сами могут быть зависимы от других переменных, то их использование может привести к смещенным оценкам. Поэтому рассматривается система уравнений для бинарных переменных: • ls (удовлетворенность жизнью), • fs(удовлетворенность финансовым положением) , • nn(обеспокоенность не обеспечить себя самым необходимым). Общий вид системы Y1=1, если Y1*>0 и 0 в противном случае. Y2=1, если Y2*>0 и 0 в противном случае. Здесь Y1* ,Y2* - латентные переменные, X1,X2 – матрицы регрессоров, α, β1, β2, ρ – оцениваемые параметры, где ρ – коэффициент корреляции ошибок ε1 и ε2, таких что (ε1, ε2) ~ N(0,0,1,1, ρ).

  9. Результаты оценивания системы уравнений (lsи fs) samp1==1 ---------------------------------------------- Variable | m1 m2 -------------+-------------------------------- ls | age | .06139912*** .04106097*** age2 | -.00062059*** -.00038026*** gender | -.03517062 -.02504953 educ | -.03300758*** -.02901426*** have_job | -.33331784*** -.22341335*** marit2 | -.22902763*** -.2050772*** have_child | -.04450669 -.08140641* he1 | -.23211479*** -.26202643*** he3 | .33643978*** .37844161*** fs | 1.2510631*** _cons | -.94909213*** -1.5358667*** -------------+-------------------------------- fs | age | .06219331*** .0617335*** age2 | -.00069082*** -.00068278*** gender | -.04090582 -.04069078 educ | -.01889817*** -.0177001*** have_job | -.3574336*** -.34470389*** marit2 | -.12845249*** -.13272225*** have_child | .05129198 .05281184 inc_reg | 1.624e-06 -4.362e-06 st1 | -.01744355 -.03760513 _cons | -.46826778*** -.39567517*** -------------+-------------------------------- atrho21 | _cons | .67409154*** -.00262584 ---------------------------------------------- samp2==1 ---------------------------------------------- Variable | m3 m4 -------------+-------------------------------- ls | age | .04554688*** .02310417** age2 | -.00047854*** -.00019459 gender | -.11221403*** -.09393761** educ | -.05573502*** -.03902588*** marit2 | -.25180456*** -.18255061*** have_child | .0184991 -.04098474 he1 | -.28961739*** -.24783549*** he3 | .26674676*** .19793824** fs | 1.63775*** _cons | -.59378379*** -1.4516845*** -------------+-------------------------------- fs | age | .05825374*** .05912113*** age2 | -.00068929*** -.00069816*** gender | .09930812*** .11961537*** educ | -.0106272 -.00181577 marit2 | -.1567593*** -.15391289*** have_child | .11691572** .12839543** inc_bas | -.00002854*** -.00003372*** nj1 | .17216268*** .2090194*** nj3 | -.001805 -.00132366 js1 | -.30596367*** -.36960888*** js3 | .23528916*** .42943928*** _cons | -.38451303* -.49167819** -------------+-------------------------------- atrho21 | _cons | .52467197*** -.32048594*** ----------------------------------------------

  10. Результаты оценивания системы уравнений (ls и nn) samp1==1 ---------------------------------------------- Variable | m1 m2 -------------+-------------------------------- ls | age | .06204588*** .05823727*** age2 | -.00064012*** -.00059967*** gender | -.02745813 -.00835353 educ | -.03223097*** -.03010775*** have_job | -.32731205*** -.3276593*** marit2 | -.23433046*** -.24651838*** have_child | -.04994455 -.06779472* he1 | -.30141703*** -.30643378*** he3 | .42701681*** .43015798*** nn | -.44611314*** _cons | -.93473632*** -.7927005*** -------------+-------------------------------- nn | age | -.03864497*** -.03828824*** age2 | .00039661*** .00039028*** gender | .18044354*** .17993449*** educ | .01280427*** .01223835*** have_job | .02971831 .02175651 marit2 | -.04591911 -.04596797 have_child | -.12667622*** -.12556056*** inc_reg | .00001463*** .00001707*** st1 | .24178972*** .24731988*** _cons | -.49523101*** -.52236999*** -------------+-------------------------------- atrho21 | _cons | -.25991463*** -.04791858 ---------------------------------------------- samp2==1 ---------------------------------------------- Variable | m3 m4 -------------+-------------------------------- ls | age | .04505189*** .03572444*** age2 | -.00048158*** -.00036823*** gender | -.10172745*** -.06112766 educ | -.05599951*** -.04932063*** marit2 | -.25675564*** -.27648464*** have_child | .01744386 -.01230082 he1 | -.35187659*** -.32821751*** he3 | .3327496*** .30373515*** nn | -.76341845*** _cons | -.54879334** -.30388597 -------------+-------------------------------- nn | age | -.0291329*** -.02966041*** age2 | .00034656*** .00035478*** gender | .14746024*** .13794017*** educ | .01947953** .01436626* marit2 | -.0937549* -.09998775** have_child | -.11629774* -.12279929** inc_bas | 7.881e-06*** 9.893e-06*** nj1 | -.40143412*** -.42200361*** nj3 | .95528264*** .92919052*** js1 | .31297959*** .34701295*** js3 | -.05254222 -.16059425** _cons | -1.0774312*** -1.0010311*** -------------+-------------------------------- atrho21 | _cons | -.1470278*** .22527215*** ----------------------------------------------

  11. Упорядоченные модели множественного выбора Общий вид уравнения Yi* = XiTβ + ui, i=1,…,n. Yi= j, если Cj-1≤ Yi* ≤ Cj, j=1,…,5; где Xi- регрессоры, Yi* - латентная переменная, Cj – границы для Yi*, при переходе через которые происходит соответствующий скачок Yi, C0=-∞, C5=+∞. Предполагается, ошибка uiимеет логистическое распределение F(u)=eu/(1+ eu). Полученные результаты • Возраст входит в модель нелинейно, точка экстремума age*=55.4 • факторы хорошего благосостояния, хорошего здоровья, хорошего образования, наличия супругаидетейделают человека более удовлетворенным жизнью • Количество детей входит в модель нелинейно, точка экстремума child*=4.1 • факторы наличия работы, удовлетворенности ею и низкой обеспокоенности потерять её повышают вероятность человека принадлежать категории счастливых людей • региональные признаки: валовый региональный продукт на душу населения, средний доход на душу населения по региону, уровень безработицы и занятости значимы.

  12. Порядковые модели в разрезе финансового положения Всего выделяются три категории удовлетворенности финансовым положением: • удовлетворенные материальным положением (модель m1) • неудовлетворенные материальным положением(модель m3) • промежуточная категория(модель m2) Результаты оценивания -------------------------------------------------------------- Variable | m1 m2 m3 -------------+------------------------------------------------ life_satisf | age | .04360563*** .0643146*** .06651861*** age2 | -.00034032** -.00058599*** -.00058789*** gender | .13891581 -.01481 .00909493 educ | -.0075192 -.04277152*** -.03528787*** marit1 | -.34035391* -.16410137 .24608882 marit2 | -.26340678* -.37700173*** -.41540893*** have_child | -.35347252** -.20214264** -.01995613 have_job | -.0853867 -.22869388*** -.31275671*** he1 | -.2538819*** -.55396054*** -.33400663*** he3 | 1.078039*** .53899955*** .39941541*** nn1 | .00817933 .34404909*** .71228999*** nn3 | -.52901195*** -.35608035*** -.34861855** st1 | 1.0182085*** .34995473 -.0893959 st2 | 1.1734075*** .23851067 -.12025736 st4 | 1.1300412*** .21257976* -.10316292 inc_reg | -.00002048 -.00004228*** -.00004675*** empl | .00619528 .00813253 .01422418 unempl | -.03053039 .00640294 .01189535 -------------+------------------------------------------------

  13. Порядковые модели, в разрезе финансового положения Интерпретация результатов • Возраст входит нелинейно. Экстремумы age1*=66.9, age2*=55.3, age3*=56.1 для моделей m1, m2, m3 соответственно. • Образование значимо только в m2 и m3. • Фактор наличия супруга(и) значим в m2 и m3. • Наличие детей значимо в m1 и m2. • Здоровье значимо во всех группах. • Наличие работы значимо лишь в m2 и m3. • Из региональных признаков значимы тип населенного пункта для группы m1 и среднедушевой доход населения в группах m2 и m3

  14. Заключение Основные значимые факторы • удовлетворенность респондента финансовым состоянием • оценка его здоровья • обеспокоенность не обеспечить себя самым необходимым • возраст, который входит в модели нелинейно. Точка экстремума в среднем 56, а для финансово удовлетворенных 67. • семейное положение и внутренняя структура семьи. Наиболее сбалансированы те семьи, финансовая удовлетворенность которых не высока, но и не низка. Количество детей входит в модели нелинейно, точка экстремума равна 4. • Уровень образования значим для всех людей, кроме финансово удовлетворенных • Региональные признаки также значимы для всех респондентов.

  15. Благодарю за внимание! .

More Related