Социальная политика и экономическое благополучие
Исследование факторов экономического развития. Анализ связи субъективного экономического благополучия и социальной политики. Режимы социальной защиты. Описание массива данных. Кластеризация для режимов социальной защиты с помощью метода дальнего соседа.
Рубрика | Экономика и экономическая теория |
Вид | дипломная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 17.06.2017 |
Размер файла | 474,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Таблица 2. Коэффициенты корреляции между откликами и показателями социального капитала
Экономическое благополучие |
||
Доверие |
-0,28* |
|
Встречи |
-0.01* |
|
Личные вопросы |
0,01* |
|
Волонтёрская работа |
0, 19* |
Контрольные переменные
Эффект социальной политики и социального капитала будет проконтролирован включением следующих релевантных переменных:
На первом уровне
· Пол респондента;
· Возраст респондента и возраст респондента в квадрате для фиксации нелинейности эффекта возраста. Предполагается, что в силу экономических потрясений старшее поколение сильнее испытало на себе последствия этих шоков, так как, например, на рынке труда становятся востребованными более молодые специалисты van Oorschot W., Reeskens T. European feelings of deprivation amidst the financial crisis: Effects of welfare state effort and informal social relations // Acta Sociologica, Vol. 57 (3), 2014, P. 196. ;
· Количество лет, затраченных на очное образование. Людям, не имеющим высшего образования, сложнее найти высокооплачиваемую работу Dolan P. et al. Do we really know what makes us happy? A review of the economic literature on the factors associated with subjective well-being // Journal of Economic Psychology, Vol. 29, 2008, P. 99. ;
· Уровень удовлетворённости деятельностью правительства (How satisfied with the national government) в десятибалльной шкале (10 - максимальная удовлетворённость). Данный показатель позволяет проконтролировать эффект политических предпочтений респондента. Мы предполагаем, что респондент, который положительно оценивает деятельность правительства, будет с большей вероятностью удовлетворён экономическим благосостоянием домохозяйства. Данный показатель не был учтён ни в одном из предыдущих исследований.
Не представляется возможным включить в анализ доход респондента, так как для этого показателя в базе данных содержится слишком много пропущенных переменных - респонденты чаще всего воздерживаются от ответа, когда их просят назвать доход домохозяйства (пропуски не случайны).
На втором уровне
В силу того, что в выборку вошло 27 стран, мы ограничены в возможности включить много предикторов на втором уровне. Наряду с ключевым предиктором социальной политики мы включаем в модель показатель, учитывающий уровень экономического развития. Нами был выбран уровень безработицы, так как он не только характеризует экономическую ситуацию в целом, но и непосредственно затрагивает экономическое положение респондентов (отражает ситуацию на рынке труда). Показатель безработицы как процент от общей рабочей силы был взят из базы данных International Labor Organization. Предполагается, что чем выше уровень безработицы, тем ожидания относительно экономического благополучия пессимистичнее Mau S. et al. Opt. cit. .
Для проверки результатов на устойчивость и тестирования второй гипотезы нами была составлена расширенная база данных, включающая данные по всем доступным странам за все семь волн European Social Survey. В базе содержится 291 602 наблюдения. Главное допущение при анализе объединённой выборки - мы не учитываем изменения во времени. Каждая страна из каждой волны воспринимается как отдельная группа.
Основные методы
Основной моделью в работе выступает модель со смешанными эффектами, так как данные имеют двухуровневую структуру - уровень респондентов и уровень стран. То есть предполагается, что у каждой страны есть своя специфика, которая будет учитываться с помощью смешанных эффектов.
В силу нарушений базовых условий для порядковых многоуровневых логистических регрессий, отклик был преобразован в бинарную переменную. Таким образом, основная модель принадлежит классу многоуровневых логистических моделей. Интерпретация результатов будет производиться в терминах отношения шансов.
Основная модель выглядит следующим образом:
Ec_wellbeingij=г00+г10Social_capitalij+ г01Social_policyj+г20Controlsij+ г02Regimesj+г03Controlsj+г11Socail_capitalij*Social_policyj +u0i+u1iSocail_capitalij+еi, где
г означает фиксированный эффект; u вводится для обозначения случайных эффектов; Ec_wellbeing - показатель субъективного экономического благополучия; Social_capital - показатель социального капитала; Social_policy - доля ВВП на социальное обеспечение; Regimes - набор дамми-переменных для режимов социальной защиты; Controls - вектор контрольных переменных; Socail_capital*Social_policy - эффект взаимодействия между социальным капиталом и социальной политикой; е - вектор ошибок.
В качестве проверки на устойчивость и для тестирования второй гипотезы будет оценён ряд многоуровневых логистических моделей по режимам социальной защиты. Также нами оценено две модели моделированием структурными уравнениями, чтобы проследить "пути", по которым ключевые переменные обуславливают друг друга (path analysis), что позволит нам проиллюстрировать объяснительные механизмы для взаимосвязи социальной политики и субъективного экономического благополучия.
2.2 Результаты эмпирического анализа
В данном исследовании нас интересует эффект института социальной политики на субъективное экономическое благополучие граждан. Прежде чем обратиться к регрессионному анализу, мы можем посмотреть на то, как соотносятся субъективное экономическое благополучие граждан и их мнение относительно роли государства в сокращении имущественного неравенства (то есть относительно вмешательства государства в рыночные процессы). В Табл.3. представлено совместное распределение ответов респондентов. Коэффициент корреляции Спирмена между двумя этими показателями статистически значим на уровне значимости 0,05 и принимает значение - 0,25 (корреляция между признаками слабая отрицательная).
То есть чем меньше респондент удовлетворён своим экономическим положением, тем он более склонен поддерживать вмешательство государств в рыночные механизмы ради перераспределения ресурсов в обществе.
Таблица 3. По горизонтали - степень удовлетворённости экономическим положением домохозяйства, по вертикали - согласие с утверждением, что государство должно снижать имущественное неравенство
Полностью удовлетворён |
Удовлетворён |
Не удовлетворён |
Совсем не удовлетворён |
||
Полностью согласен |
2333 |
6676 |
4545 |
2760 |
|
Согласен |
4841 |
9061 |
4130 |
1614 |
|
Нейтрален |
2126 |
2805 |
1058 |
336 |
|
Не согласен |
1904 |
1567 |
517 |
132 |
|
Совсем не согласен |
409 |
392 |
177 |
73 |
В основной модели зависимой переменной будет выступать степень удовлетворённости экономическим положением домохозяйства (чем выше показатель, тем ниже уровень удовлетворённости). На начальном этапе анализа нам необходимо проверить, оправдано ли применение многоуровневых моделей на наших данных. Для этого мы оцениваем "пустую" модель (“empty" model), то есть модель без предикторов. Для показателя относительно домохозяйства доля дисперсии, объяснённая различиями по странам, составляет примерно 0,26. Мы приходим к выводу о том, что оценивание многоуровневых моделей обосновано как содержательно, так и статистически.
Зависимая переменная измерена в порядковой шкале (от 1 до 4), поэтому в данном случае необходима реализация многоуровневой порядковой логистической регрессии. Важным допущением для этого класса моделей является соблюдение условия параллельности регрессий (parallel regression assumption). Это значит, что коэффициенты, описывающие шанс оказаться в первой категории против всех остальных категорий, не отличаются от коэффициентов, описывающих шансы для второй категории по сравнению со всеми остальными и т.д. При оценивании обычной порядковой логистической регрессии для тестирования условия используется тест Бранта Тест заключается в сравнении коэффициентов нескольких моделей с бинарным откликом. Если коэффициенты статистически не отличаются друг от друга, то допущение о параллельности регрессий соблюдается. , однако, его реализация на многоуровневых выборках не представляется возможной. Также в силу ограниченных возможностей статистического пакета мы не можем оценить многоуровневую обобщённую порядковую логистическую регрессию (которая обычно используется как альтернатива порядковой логистической регрессии в случае нарушения условия). По указанным причинам нами предложено следующее решение:
1) оценивание модели с порядковым откликом;
2) создание четырёх бинарных переменных из отклика (1-живут комфортно с текущим доходом; 2-удовлетворены текущим доходом; 3-трудно с текущим доходом; 4-очень трудно с текущим доходом);
3) оценивание для полученных бинарных откликов многоуровневых логистических моделей;
4) сравнение полученных коэффициентов: если коэффициенты не отличаются по знаку и значимости, оценивать порядковую логистическую модель, а если отличаются - предложить альтернативную модель в зависимости от значения коэффициентов.
Таким способом мы фактически реализуем логику теста Бранта. В Табл.4. представлены "сырые" коэффициенты для оценённых моделей. Коэффициенты в моделях (2) - (5) с бинарным откликом для ряда предикторов отличаются друг от друга по знаку и значимости (в том числе ключевые предикторы социальной политики и социального капитала) и отличаются от коэффициентов для порядковой логистической регрессии (модель (1)). Это говорит о том, что условие параллельности регрессий на нашей выборке не соблюдается, а значит, мы не можем оценивать многоуровневую порядковую логистическую модель корректно. Тем не менее, полученные результаты позволяют нам заметить, что отклик может быть преобразован в бинарную переменную, так как коэффициенты для первых двух и последних двух бинарных переменных схожи. То есть мы можем создать бинарную переменную, фиксирующую недовольство или удовлетворение доходами домохозяйства без градаций. Единица будет соответствовать удовлетворённости, а ноль - недовольству доходами домохозяйства.
Предварительным шагом для анализа многоуровневых моделей является оценка "пустой" модели, в результате которой мы получаем набор случайных эффектов для константы. Эти случайные эффекты фиксирует различия в значении зависимой переменной по странам. Оценивая "пустую" модель с бинарным откликом, мы получаем ряд доверительных интервалов для случайных эффектов, визуализация которых представлены на Рис.1. Доверительные интервалы демонстрируют, что показатели субъективного экономического благополучия отличаются по странам (у каждой страны своя специфика).
Таблица 4. Модели, позволяющие сделать вывод о соблюдении условия параллельности регрессий
ologit |
logit |
logit |
logit |
logit |
||
Доверие |
-0.11*** |
0.12*** |
0.02*** |
-0.05*** |
-0.11*** |
|
(0.00) |
(0.01) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.01) |
||
Пол |
-0.24*** |
0.20*** |
0.07*** |
-0.19*** |
-0.21*** |
|
(0.02) |
(0.02) |
(0.02) |
(0.02) |
(0.03) |
||
Возраст |
0.04*** |
-0.05*** |
-0.01* |
0.03*** |
0.04*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Возраст2 |
-0.00*** |
0.00*** |
0.00 |
-0.00*** |
-0.00*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Удовлетворённость правительством |
-0.00*** |
0.00 |
0.00* |
-0.00 |
-0.00** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Образование |
-0.12*** |
0.10*** |
0.02*** |
-0.07*** |
-0.14*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.01) |
||
Социальная защита |
-0.09*** |
0.07 |
0.01 |
-0.06* |
-0.10** |
|
(0.00) |
(0.05) |
(0.02) |
(0.03) |
(0.04) |
||
Константа |
-3.69*** |
-0.67* |
0.18 |
0.55 |
||
(0.87) |
(0.34) |
(0.51) |
(0.64) |
|||
N |
48101 |
48101 |
48101 |
48101 |
48101 |
Рис. 1. Случайные эффекты в "пустой" модели (для константы)
В Табл.5 представлены результаты для нового бинарного отклика с разным набором объясняющих переменных. Интерпретация результатов будет проводиться в терминах отношения шансов. В модель (6) включены только фиксированные эффекты, показатель социальной политики - переменная на втором уровне. С увеличением показателя генерализованного доверия на единицу измерения в среднем при прочих равных шанс попасть в категорию удовлетворённых экономическим положением домохозяйства на 11% больше, чем в группу неудовлетворённых. Повышение затрат на социальную политику также увеличивает шанс попасть в первую категорию: с увеличением расходов на социальную защиту на единицу измерения шанс попасть в категорию удовлетворённых доходом домохозяйства в среднем при прочих равных больше на 9%. Для мужчин шанс позитивно оценивать экономическое благополучие в среднем при прочих равных на 32% больше, чем для женщин. Одобрение деятельности национального правительства и количество лет, затраченных на образование, также увеличивают шанс попасть в категорию удовлетворённых экономическим благосостоянием. Однако, с ростом возраста на один год шанс оценивать экономическое положение домохозяйства как благополучное в среднем при прочих равных меньше на 4% (коэффициент при возрасте в квадрате принимает очень маленькое значение, поэтому интерпретируемая величина при округлении не меняется).
Таблица 5. Отклик - удовлетворённость доходами домохозяйства (в терминах отношения шансов)
(6) |
(7) |
(8) |
(9) |
||
Доверие |
1.11*** |
1.11*** |
1.13*** |
1.03 |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.04) |
||
Пол |
1.32*** |
1.32*** |
1.32*** |
1.32*** |
|
(0.02) |
(0.02) |
(0.02) |
(0.02) |
||
Возраст |
0.96*** |
0.96*** |
0.96*** |
0.96*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Возраст2 |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Одобрение правительства |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Образование |
1.13*** |
1.13*** |
1.13*** |
1.13*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Социальная защита |
1.09* |
1.08* |
1.06* |
1.06 |
|
(0.04) |
(0.04) |
(0.03) |
(0.03) |
||
Доверие x социальная защита |
1.01* |
||||
(0.00) |
|||||
Безработица |
0.92* |
0.94 |
0.94 |
||
(0.03) |
(0.03) |
(0.03) |
|||
Константа |
0.16** |
0.39 |
0.40 |
0.44 |
|
(0.66) |
(0.72) |
(0.25) |
(0.28) |
||
sd (Константа) |
0.86 |
0.79 |
0.67 |
0.68 |
|
[0.66; 1.13] |
[0.60; 1.03] |
[0.51; 0.89] |
[0.51; 0.89] |
||
Sd (Доверие) |
0.06 |
0.05 |
|||
[0.04; 0.08] |
[0.04; 0.08] |
||||
N |
48101 |
48101 |
48101 |
48101 |
Значения стандартных ошибок в скобках
* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001
В модель (7) был добавлен предиктор на втором уровне - показатель безработицы. Данная объясняющая переменная позволяет учесть экономическое положение в стране, а также отчасти компенсирует невозможность включения в модель доходов респондентов, так как уровень безработицы тесно связан с рынком труда и заработной платой. Добавление нового регрессора не изменило значимость и направление взаимосвязи ключевых переменных и отклика. Уровень безработицы - статистически значимый предиктор на уровне значимости 0,05: с увеличением показателя безработицы на единицу измерения шанс попасть в группу удовлетворённых доходами домохозяйства в среднем при прочих равных уменьшается на 8%.
В модель (8) добавлен случайный эффект для уровня генерализованного доверия. Показатели пола, возраста, образования в среднем не имеют сильной региональной специфики (не отличаются по странам), в то время как социальный капитал различается по странам так же, как и эффект социального капитала на различные социально-экономические процессы. Именно поэтому включение случайного эффекта на показатель социального капитала необходимо. Тест отношения правдоподобий показал, что включение случайных эффектов привносит дополнительную информацию в модель. Показатель безработицы потерял статистическую значимость, в то время как остальные переменные сохранили знак и значимость. На Рис.2. Представлена визуализация случайных эффектов для уровня генерализованного доверия: наклон отличается по странам, что подтверждает наличие специфики по странам.
Рис. 2. Визуализация случайных эффектов для показателя доверия
Модель (9) оценена с включением эффекта взаимодействия между показателем социального капитала и социальной политики. На всей выборке наблюдается эффект взаимного усиления показателей.
Таблица 6. Включение режимов социальной защиты
(10) |
||
Доверие |
1.13*** |
|
(0.00) |
||
Пол |
1.32*** |
|
(0.02) |
||
Возраст |
0.96*** |
|
(0.00) |
||
Возраст2 |
1.00*** |
|
(0.00) |
||
Одобрение правительства |
1.00*** |
|
(0.00) |
||
Образование |
1.13*** |
|
(0.00) |
||
Консервативный |
1.00 |
|
(0.39) |
||
Либеральный |
0.79 |
|
(0.43) |
||
Средиземноморский |
0.57 |
|
(0.39) |
||
Восточная Европа |
0.31*** |
|
(0.32) |
||
Константа |
1.11 |
|
(0.27) |
||
sd (Константа) |
0.58 |
|
[0.44; 0.78] |
||
sd (Доверие) |
0.05 |
|
[0.04; 0.08] |
||
N |
48101 |
Значения стандартных ошибок в скобках
* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001
В модель (10) в качестве характеристик социальной политики включены фиктивные переменные для режимов социальной защиты (Табл.6.). За базовую категорию принят социально-демократический режим социального обеспечения, так как расходы на социальную политику в странах этого режима в среднем превышают расходы в других странах. Только страны Восточной Европы статистически отличаются от государств социально-демократического режима: в странах Восточной Европы шанс попасть в категорию удовлетворённых доходами домохозяйства примерно в три раза меньше по сравнению со странами социально-демократического типа.
Рис. 3. Недовольство экономическим благополучием по режимам социальной защиты (1-социально-демокартический, 2-консервативно-корпоратистский, 3-либеральный, 4-средиземноморский, 5-страны Восточной Европы).
В Приложении 3 представлены результаты проверки на наличие влиятельных наблюдений (проверка проводится относительно второго уровня). Полученные нами коэффициенты устойчивы к исключению стран, попадающих во влиятельные наблюдения по разным предикторам, следовательно, мы можем оценивать модели на исходной выборке без исключения каких-либо стран.
На следующем этапе анализа мы рассмотрели данные за все доступные волны European Social Survey для того, чтобы иметь возможность протестировать гипотезы по режимам социальной защиты:
1. Социально-демократический/"всеохватный" режим: Дания, Финляндия, Нидерланды, Норвегия, Швеция за все семь волн (63 158 наблюдений).
2. Консервативно-корпоратистский режим: Австрия (1, 2, 3, 7 волны), Бельгия, Швейцария, Германия, Франция за все волны (67 096 наблюдений).
3. Либеральный режим: Исландия (2, 6 волны), Ирландия, Великобритания за все волны (32 488 наблюдений).
4. Средиземноморский режим: Кипр (3, 4, 5, 6 волны), Греция (1, 2, 4, 5 волны), Италия (1, 2, 6 волны), Испания и Португалия за все волны (45 125 наблюдений).
5. Восточная Европа: Болгария (3, 4,5,6 волны), Чехия, Эстония (кроме первой), Венгрия, Литва (5, 6, 7 волны), Польша, Россия (3, 4, 5, 6 волны), Словения, Словакия (кроме первой и седьмой), Украина (2, 3, 4, 5, 6 волны) (101 059 наблюдений).
В Табл.7 представлены результаты регрессионного анализа на подвыборках по режимам социального обеспечения с включением эффекта взаимодействия между социальным капиталом и долей ВВП на социальное обеспечение. Так как анализ проводился на разных выборках, мы не можем проводить сравнения в численных показателях, но можем интерпретировать результаты в рамках самого режима. Результаты представлены в терминах отношения шансов.
В социально-демократическом режиме генерализованное доверие, социальная политика и эффект взаимодействия между ними - статистически значимые предикторы. Если уровень доверия равен единице, то увеличение доли социальных выплат на одну единицу измерения в среднем при прочих равных увеличивает шанс быть удовлетворённым доходами домохозяйства на 4% (с учётом эффекта взаимодействия). Таким образом, для группы стран социально-демократического режима наблюдается эффект замещения между социальным капиталом и социальной политикой. Для мужчин шанс быть оптимистичными по поводу доходов домохозяйства в среднем при прочих равных больше на 34%. Возраст и одобрение деятельности правительства оказывают статистически значимый положительный эффект на субъективное экономическое благополучие. Уровень безработицы как показатель на уровне страны статистически значим: с увеличением этого предиктора на единицу измерения в среднем при прочих равных шанс быть удовлетворённым доходом домохозяйства на 10% меньше.
В странах консервативно-корпоратистской системы социального обеспечения также наблюдается эффект замещения. При равенстве доли социального обеспечения единице с увеличением генерализованного доверия на единицу измерения шанс оказаться в группе удовлетворённых экономическим благополучием домохозяйства увеличивается на 21%. В отличие от стран "всеохватного" режима увеличение возраста статистически значимо уменьшает шанс быть удовлетворённым экономическим положением домохозяйства.
В государствах либерального режима при включении эффекта взаимодействия и социальный капитал, и социальная политика теряют значимость. Статистически значимым предиктором на уровне страны является уровень безработицы. С ростом этого показателя на единицу шанс попасть в группу удовлетворённых доходом своего домохозяйства в среднем при прочих равных уменьшается на 9%. Такой результат объясним, так как услуги социального обеспечения в этих странах по большей части находятся в руках частных предпринимателей, а следовательно, экономическая ситуация имеет решающее значение для субъективного экономического благополучия. Одобрение политики правительства и показатель образования производит положительный эффект, в то время как возраст - отрицательный эффект.
Страны средиземноморского режима и Восточной Европы дают схожие результаты по значимости и направлению связи. В обеих группах социальная политика - статистически незначимый предиктор наряду с эффектом взаимодействия, а показатель социального капитала оказывает положительный эффект на оценку экономического благополучия. Увеличение возраста для обеих групп уменьшает шанс быть удовлетворённым экономическим положением, а одобрение правительства и количество лет образования увеличивают шанс. Как и во всех других группах для мужчин шанс быть в группе удовлетворённых доходом домохозяйства больше, чем для женщин.
Таблица 7. Результаты по режимам социальной защиты
"Всеохватный" |
Корпоратистский |
Либеральный |
Средиземноморский |
Восточная Европа |
||
Доверие |
1.22*** |
1.22*** |
1.09 |
1.07* |
1.05* |
|
(0.04) |
(0.04) |
(0.05) |
(0.03) |
(0.02) |
||
Пол |
1.34*** |
1.17*** |
1.13*** |
1.25*** |
1.35*** |
|
(0.04) |
(0.00) |
(0.03) |
(0.02) |
(0.02) |
||
Возраст |
1.01*** |
0.98*** |
0.97*** |
0.99* |
0.96*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Возраст2 |
1.00 |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Одобрение правительства |
1.19*** |
1.13*** |
1.15*** |
1.10*** |
1.12*** |
|
(0.00) |
(0.01) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Образование |
1.07*** |
1.11*** |
1.11*** |
1.16*** |
1.16*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.01) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Социальная защита |
1.05** |
1.04 |
0.97 |
0.99 |
1.01 |
|
(0.02) |
(0.14) |
(0.02) |
(0.02) |
(0.03) |
||
Доверие x Соц защита |
0.99* (0.00) |
0.99** (0.00) |
1.00 (0.00) |
0.99 (0.03) |
1.00 (0.00) |
|
Безработица |
0.90*** |
0.74 |
0.91*** |
0.99 |
0.98 |
|
(0.03) |
(0.17) |
(0.01) |
(0.00) |
(0.03) |
||
Константа |
0.20** |
1.30 |
1.13 |
0.26* |
0.29* |
|
(0.08) |
(2.45) |
(0.37) |
(0.12) |
(0.15) |
||
sd (Константа) |
0.32 |
2.06 |
0.11 |
0.54 |
0.82 |
|
[0.25; 041] |
[1.55; 2.73] |
[0.07; 0.18] |
[0.41; 0.72] |
[0.68; 0.99] |
||
Sd (Доверие) |
0.01 |
0.01 |
0.0 |
0.03 |
0.03 |
|
[0.00; 0.76] |
[0.00; 0.54] |
[0.00; 0.00] |
[0.02; 0.04] |
[0.02; 0.04] |
||
N |
61175 |
64452 |
29196 |
42476 |
94308 |
Значения стандартных ошибок в скобках
* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001
Направление связи и обоснование объяснительного механизма
Объяснительные механизмы проиллюстрированы нами с помощью path analysis, который обычно используется для анализа взаимосвязей между несколькими переменными в рамках одной модели. При этом в анализ не включается влияние какого-то латентного фактора - рассматриваются только данные наблюдаемые показатели. Нами рассматриваются самые простые рекурсивные (recursive) модели В моделях не учитываются петли обратной связи . Тестируются два объяснительных механизма:
1. Прямой эффект социальной политики на уровень субъективного экономического благополучия (Рис.5.). Переменные на уровне респондента - пол, возраст, образование, одобрение правительства, генерализованное доверие - напрямую связаны с зависимой переменной. Между долей социальных выплат и субъективным благополучием - прямая связь. В свою очередь, безработица как характеристика экономической ситуации оказывает как прямой эффект, так и опосредованный эффект через систему социальной защиты.
2. Опосредованный эффект социальной политики через объективные экономические показатели (в данном случае через доходы домохозяйства) (Рис.4.). При включении в модель дохода респондента было удалено около 8000 пропущенных наблюдений. В данной модели, как и в предыдущей, переменные на первом уровне связаны с откликом напрямую. Социальная политика оказывает как прямой эффект, так и опосредованный эффект через уровень дохода респондента. Уровень безработицы связан с субъективным экономическим благополучием напрямую, через социальную защиту и через доход респондента.
В силу того, что выборка имеет многоуровневую структуру, а отклик - бинарная переменная, оценка производилась обобщённым моделированием структурными уравнениями (generalized structural equation model - GSEM). Модель включает в себя несколько регрессионных уравнений.
В модели, где предполагается прямой эффект социальной политики (Табл.8.), мы можем интерпретировать коэффициенты без преобразований. Таким образом, мы видим, что социальная политика положительно связана с субъективным экономическим благополучием (в среднем при прочих равных с увеличением доли ВВП на социальное обеспечение на один процент вероятность быть удовлетворённым экономическим положением домохозяйства растёт на 7,6%). Все коэффициенты в модели статистически значимы, кроме коэффициента для переменной возраста. Эффект безработицы будет следующим: - 0,48-0,09*0,073?-0,49. При увеличении показателя безработицы на единицу измерения в среднем при прочих равных вероятность оказаться в категории удовлетворённых экономическим благополучием уменьшается примерно на 39% (1-exp (-,049)).
В модели с опосредованным эффектом (Табл.9.) интерпретация будет иной, так как общий эффект социальной политики складывается из прямого и опосредованного эффектов Kline R. B. Principles and Practice of Structural Equation Modeling. - New York: Guilford, 2011. Ch. 7. P. 167. : 0,08+0,02*0,31=0,0862. Таким образом, в среднем при прочих равных с увеличением доли ВВП на социальное обеспечение на один процент вероятность быть удовлетворённым доходами домохозяйства увеличивается на 9% (1-exp (0,0862)). То есть при включении в анализ опосредованного эффекта сила связи между социальной политикой и субъективным экономическим благополучием увеличивается. Эффект безработицы также складывается из нескольких компонент: - 0,03-0,12*0,0862-0,09*0,31?-0,068. С увеличением показателя безработицы на единицу измерения в среднем при прочих равных вероятность быть удовлетворённым экономическим благополучием домохозяйства уменьшается на 7%. Добавление в модель дохода респондента ослабляет общий эффект безработицы.
Таблица 8. Прямой эффект
beta |
odds ratio |
||
Экономическое благополучие < - Доверие |
0,16*** |
1,174 |
|
Экономическое благополучие < - Пол |
0,32*** |
1,377 |
|
Экономическое благополучие < - Возраст |
0,0008 |
1,001 |
|
Экономическое благополучие < - Одобрение правительства |
0,0051*** |
1,005 |
|
Экономическое благополучие < - Образование |
0,1*** |
1,105 |
|
Экономическое благополучие < - Социальная защита |
0,073*** |
1,076 |
|
Экономическое благополучие < - Безработица |
-0,48*** |
0,619 |
|
Социальная защита < - Безработица |
-0,09*** |
||
Var (Социальная защита) |
17,58 |
Таблица 9. Опосредованный эффект
beta |
odds ratio |
||
Экономическое благополучие < - Доверие |
0,15*** |
1,16 |
|
Экономическое благополучие < - Пол |
0,27*** |
1,31 |
|
Экономическое благополучие < - Возраст |
0,007*** |
1,01 |
|
Экономическое благополучие < - Одобрение правительства |
0,0065*** |
1,01 |
|
Экономическое благополучие < - Образование |
0,05*** |
1,05 |
|
Экономическое благополучие < - Доход респондента |
0,31*** |
1,36 |
|
Экономическое благополучие < - Социальная защита |
0,08*** |
1,08 |
|
Экономическое благополучие < - Безработица |
-0,03*** |
0,97 |
|
Доход < - Социальная защита |
0,02*** |
||
Доход < - Безработица |
-0,09*** |
||
Социальная защита < - Безработица |
-0,12*** |
||
Var (Социальная защита) Var (Доход) |
17,58 7,78 |
Для моделей GSEM в Stata не предусмотрен подсчёт критериев качества. Для этого класса моделей доступно сравнение с помощью информационных критериев Акаике и Шварца. В Приложении 4 представлены меры качества для SEM, где за зависимую переменную был принят показатель удовлетворённости экономическим положением домохозяйства в исходной шкале, а многоуровневая структура данных не учтена. Это позволит нам хотя бы приблизительно оценить необходимость включения в модель опосредованного эффекта. Для модели с прямыми эффектами показатели TLI и CFI Критерии позволяют сравнить исходную модель с базовой ближе к 1. Мера SRMR Мера SRMR сравнивает исходные значения с предсказанными не превышает пороговое значение 0,08 для обеих моделей. Мера RMSEA Мера RMSEA сравнивает исходные значения с предсказанными, учитывая количество наблюдений близка к границе 0, 06 для обеих моделей. Таким образом, для случая оценки SEM модель без опосредованного эффекта лучше, чем с его включением.
Таблица 10. Информационные критерии
AIC |
BIC |
||
Прямой |
329203 |
329299 |
|
Опосредованный |
790367 |
790508 |
Тем не мене, как уже было упомянуто, модели GSEM возможно сравнить только с помощью информационных критериев. Согласно значениям критериев AIC и BIC выбор должен быть сделан в пользу более простой модели - без опосредованной связи (Табл.10.). Таким образом, модель наиболее очевидного механизма влияния через объективные экономические показатели оказалась на нашей выборке менее качественной, нежели модель механизма, предполагающего прямой эффект. Это подтверждает наши предположения о том, что система социальной защиты непосредственно связана с субъективным экономическим благополучием.
Таблица 11. Обозначения на схемах path analysis
ppltrst |
Доверие |
|
stfgov |
Одобрение правительства |
|
agea |
Возраст |
|
gender |
Пол |
|
eduyrs |
Образование |
|
hinbi |
Субъективное экономическое благополучие |
|
hinctnta |
Доход |
|
unempl |
Безработица |
|
socialprotection |
Социальная защита |
Рис. 4. Опосредованная взаимосвязь
Рис. 5. Прямая взаимосвязь
2.3 Обсуждение результатов анализа
В данном разделе полученные результаты будут проверены на устойчивость и интерпретированы относительно выдвинутых в работе гипотез, а также с точки зрения существующих исследований.
Для проверки результатов на устойчивость нами был оценён ряд моделей с альтернативными ключевыми предикторами. На предыдущем этапе анализа в качестве характеристики социального капитала нами рассматривался уровень генерализованного доверия (доверия всем людям в целом). В модели (11) и (12) показателем социального капитала выступает переменная участия в волонтёрских организациях (чем выше показатель, тем реже респондент участвует в волонтёрской работе). Рассмотрение этого показателя корректно, так как, например, Р. Патнэм (Robert Putnam) называл участие в ассоциациях одной из составляющих социального капитала Putnam R. et al. Making democracy work: Civic Traditions in Modern Italy. Princeton University Press, 1993 pp. 1-258. . Участие в волонтёрских организациях - статистически значимый предиктор (модель (11)). С увеличением показателя участия в волонтёрских организациях на единицу измерения (то есть с понижением участия) в среднем при прочих равных вероятность быть удовлетворённым экономическим благосостоянием домохозяйства меньше на 8%. При замене предиктора социального капитала все остальные коэффициенты сохранили значимость и направление взаимосвязи. Социальная политика по-прежнему оказывает положительный статистически значимый эффект на отклик. В модель (12) был добавлен эффект взаимодействия между социальным капиталом и показателем социальной политики. В данном случае наблюдается эффект замещения между показателями. Это расходится с результатами для показателя доверия (модель (9)), но соответствует результатам, полученным для показателя доверия при разбиении на группы по режимам социальной защиты для социально-демократического и консервативно-корпоратистского режимов (Табл.7.).
В моделях (13) и (14) в качестве прокси для закрытого/“bonding” социального капитала взяты частота встречи с друзьями и родственниками, а также количество людей, с которыми респондент может обсудить личные вопросы. Оба показателя статистически незначимы, при этом показатель социальной политики и другие предикторы сохраняют значимость и направление взаимосвязи. Связь респондента с близким окружением незначима для его субъективного экономического благополучия. Некоторыми исследователями был показан значимый негативный эффект закрытого социального капитала на уровень экономического развития, то есть негативный эффект показателя на макроуровне Menyashev R., Polishchuk L. Bridging or Bonding: Economic Payoff to Social Capital, with an Application to Russia // Center for Institutional Studies at the Higher School of Economics, 2011, pp. 1-36. . В свою очередь, нами было показано, что на микроуровне эффект закрытого социального капитала не наблюдается, что также подтверждает наш аргумент о существовании разных объяснительных механизмов для объективных и субъективных показателей.
Устойчивость результатов к замене предиктора социальной политики показывает модель (15). В ней в качестве индикатора системы социальной защиты выступает доля безработных, получающих пособия по безработице. Данный показатель можно принять как характеристику типа солидарности/стратификации по Г. Эспинг-Андерсену Esping-Andersen G. Social Foundations of Postindustrial Economies. - Oxford University Press, 2003. , то есть как то, насколько система социальной защиты "охватывает" уязвимую группу (в данном случае группу безработных). С увеличением доли безработных, получающих пособия, на один процент в среднем при прочих равных вероятность для респондента оценивать своё экономическое состояние как благополучное больше на 2%. Уровень безработицы потерял значимость в модели, что, возможно, связано с тем, что доля получающих пособие характеризует не только систему социального обеспечения, но и ситуацию на рынке труда. Показатель доверия при этом сохраняет положительный статистически значимый эффект. Полученные результаты согласуются с тем, что было выявлено на предыдущем этапе анализа, а значит, можно говорить об устойчивости эффекта.
Таблица 12. Проверка на устойчивость |
||||||
(11) |
(12) |
(13) |
(14) |
(15) |
||
Волонтёр |
0.92*** |
0.82*** |
||||
(0.01) |
(0.03) |
|||||
Пол |
1.33*** |
1.33*** |
1.33*** |
1.33*** |
1.33*** |
|
(0.02) |
(0.02) |
(0.02) |
(0.02) |
(0.03) |
||
Возраст |
0.95*** |
0.95*** |
0.95*** |
0.95*** |
0.96*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||
Возраст2 |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
1.00*** |
|
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
(0.00) |
||