Анализ индивидуальных и семейных факторов рождаемости в России на данных РМЭЗ НИУ ВШЭ

В общей выборке около 9% женщин имеют начально образование, треть опрошенных- имеют средне образование, 29% женщин получили среднее специальное образование, и 32%- высшее образование. Доля женщин с высшим образованием среди женщин, которые приняли решение о рождении ребёнка, составила 38% за весь период, что равнялось 2.13% среди всех женщин. Примерно четверть рожавших женщин имеют среднее и среднее специальное образование. Как можно заметить из таблицы 4 (см. приложение 2), с годами увеличивается доля высокообразованных женщин во всей выборке. Более того, увеличивается доля женщин с высшим образованием, которые решают родить ребёнка. Например, процент таких женщин увеличился с 1.45 в 2006 по сравнению со всеми женщинами в выборке до 2.61 в 2017 году. Начиная с 2011 года, наибольший процент рождений наблюдается среди высокообразованных женщин. В тоже время, за 11 лет доля женщин с начальным образованием среди рожавших женщин сократилась почти в два раза. Помимо этого, происходит снижение количества женщин со средним и средним специальным образованием во всей выборке. Примерно равный процент женщин со средним и средним специальным образованием положительно отвечали на вопрос о рождении ребёнка, однако в последние два исследуемых года доля рождений была выше среди женщин со средним образованием.

Далее были посчитаны коэффициенты рождаемости по возрастным группам. Как видно из таблицы 5 (см. приложение 2), на рассматриваемом временном промежутке с каждым годом происходит постепенное смещение рождений в более старшие возрастные группы. Так в 2006 году наибольший процент рождений приходился на возрастную группу 20-25 лет, в 2009 году примерно равные доли наблюдались для женщин в возрасте 20-25 и 26-31. Начиная с 2013, наибольшее количество рождений было в группе 26-31. Также почти в 3 раза возросла доля матерей в возрасте 32-37. Увеличился и процент рождений среди женщин 38-43 лет.

По мимо этого, наблюдается увеличение среднего возраста женщины при рождении первенца, если в 2006 году средний возраст составлял 24.8, то в 2017 это значение увеличилось до 28.7 (см. таб.6-приложение 2). Более того, увеличился средний возраст в целом для женщин, которые принимают решение о рождении ребёнка: значение сместилось с 26.23 в начале рассматриваемого периода до 30.23 в конце (см. таб.7-приложение 2). Таким образом, наблюдается откладывание рождений и увеличение среднего возраста женщины при рождении ребёнка. Полученные данные согласуются с отмеченными в литературе новыми тенденциями.

Далее были посчитаны коэффициенты корреляции между рассматриваемыми переменными (см.таб.8-приложение 2). Наибольшая корреляция зависимой переменной наблюдается с переменной Age. Взаимосвязь между возрастом и фертильностью отрицательная, что является вполне логичным, поскольку с увеличением возраста снижаются репродуктивные возможности женщины. Корреляция между зависимой и остальными переменными не столь значима, что может объясняться особенность переменных- категориальные или бинарные. В целом же, объясняемые переменные не коррелируют между собой, за исключением переменной Average_area, поскольку она учитывает количество членов домохозяйства.

3.2 Результаты оценки моделей и их интерпретация

Были оценены по отдельности 3 pooled logit модели: Logit_ind, Logit_fam_1, Logit_full_1. В первую модель были включены переменные, относящиеся только к индивидуальным факторам, во вторую - к семейным, а третья модель была построена с включением всех переменных. Поскольку для логистических моделей важным условием является независимость ошибок наблюдений, коэффициенты были оценены с учётом устойчивых к корреляции между индивидами и гетероскедастичных во времени кластерных ошибок. Чтобы проверить предположение об обратной квадратической зависимости между рождаемостью и количеством детей в семье, была создана и включена во вторую и третью модели переменная квадрата количества детей - Children_number2. Оценки коэффициентов моделей представлены в таблице 11 (см.приложение 3). Предположение подтвердилось, коэффициент перед переменной количества детей оказался отрицательным и значимым на 1% уровне в обеих моделях, а- перед квадратом количества- положительный и также значимый в двух моделях на 1% уровне. Чтобы выявить, после какого количества детей происходит изменение предпочтений матерей, модели были преобразованы, вместо двух переменных Children_number и Children_number2 была включена категориальная переменная Num_children, описанная ранее. Таким образом, были построены ещё две модели Logit_fam_2 и Logit_full_2. Было произведено сравнение коэффициентов vif, а также показателей качества модели (Wald , Pseudo , Log-likelihood ratio, IC) для моделей Logit_fam_1 с Logit_fam_2 и Logit_full_1 и Logit_full_2. Коэффициенты и их значимость сильно не различаются между сравниваемыми моделями (см.таб.9-11-приложение 3). В итоге были выбраны модели Logit_fam_2, Logit_full_2, и далее рассматривались эти две модели и модель с индивидуальными переменными Logit_ind.

Была проведена проверка на мультиколлинеарность всех переменных, включённых в модель. Коэффициенты vif невысокие, среднее значение vif 1.12, поэтому можно сделать вывод об отсутствии проблемы мультиколлинеарности в модели (см. таб.10-приложение 3). Во всех моделях отвергается гипотеза о совместной незначимости коэффициентов. В целом же величина и знак коэффициентов не сильно различаются между 1(Logit_ind) и 3(Logit_full_2) и 2 (Logit_fam_2) и 3(Logit_full_2) моделями (см.таб.12-приложение 4). Переменная Age оказывается значимой в обеих моделях и имеет отрицательный знак. Наличие работы также статистически значимо в моделях, однако, наоборот, повышает вероятность рождения. Коэффициент перед переменной Town отрицателен во всех моделях и значим на лишь 10% уровне в первой и третей моделях, однако он не значим во второй модели. Переменные Poor, Good_health оказываются незначимыми и имеют одинаковый знак во всех моделях. Наличие партнёра более значимо в модели с индивидуальными переменными по сравнению с полной моделью. В двух моделях наблюдается U-образная зависимость между рождаемостью и уровнем образования. Однако для первой модели наличие среднего специального и высшего образования повышают вероятность рождения ребёнка, в то время как для третей модели положительный эффект наблюдается только для высшего образования. Более того, в третей модели наличие высшего образования менее значимо. Удовлетворённость жизнью значима на 5 % уровне в первой модели и незначима в третей. Сравнивая вторую и третью модели, можно заметить различия коэффициентов для групп по количеству детей. В полной модели взаимосвязь между рождаемостью и количеством детей имеет обратную U-образную форму, что в литературе объясняется как существование двух типов семей. Наличие в семье бабушек или дедушек становится более значимым после рождения ребёнка, что связано с оказанием помощи по его воспитанию. Средний размер жилой площади положительно влияет на вероятность рождений и оказывается значимым на 5% уровне, однако в полной модели переменная не значима.

Для проверки разумности включения всех переменных был проведён тест отношения правдоподобия (Likelihood-ratio test). Сначала было проведено сравнение модели с индивидуальными переменными и полной модели, проверялась совместная незначимость коэффициентов первой модели, затем этот же тест был применён для сравнения модели с семейными факторами и полной модели. Результаты тестов представлены в таблицах 13,14 (см. приложение 4). Оба теста показали, что включение всех переменных совместно разумно и предпочтительна полная модель. Об этом также свидетельствуют наименьшие значения информационных критериев. Для оценки качества полученной модели была построена ROC- кривая (см. рис.1-приложение 4). Площадь, ограниченная ROC-кривой составила 0.8642, значение больше 0.5 и близко к 1, что свидетельствует о хорошей классификации модели.

Чтобы была возможность проинтерпретировать оценённые коэффициенты, были просчитаны предельные эффекты. Результаты представлены в таблице 15 (см. приложение 4). Таким образом, с увеличением возраста женщины на год при прочих равных вероятность рождения ребёнка в среднем снижается на 0.55 процентных пункта. Это можно объяснить снижением репродуктивных возможностей женины при увеличении её возраста. Коэффициент значим на 1% уровне. Вероятность рождения ребёнка при прочих равных ниже на 0.21 процентный пункт среди женщин, проживающих в городе или областном центре по сравнению с теми, кто проживает в сельской местности. Однако коэффициент оказывается значимым лишь на 10% уровне. Наличие партнёра при прочих равных повышает вероятность появления ребёнка у женщины в среднем на 0.62 процентных пункта. Коэффициент значим на 5% уровне. Вероятность становления матерью выше для женщин, имеющих работу, в среднем на 1.7 процентных пункта при прочих равных. Коэффициент значим на 1% уровне. Полученные результаты подтверждают гипотезу о U-образной зависимости между рождаемость и женским уровнем образования. Все коэффициенты перед переменными, характеризующими уровень образования, оказываются значимыми на 5% уровне, за исключением коэффициенты перед переменной Vocational secondary, который оказался незначимым. Вероятность материнства при прочих равных выше среди женщин с высшим образованием в среднем на 1.3 процентных пункта по сравнению с теми, кто имеет начальное образование. Вероятность рождения ребёнка при прочих равных выше в среднем на 3 процентных пункта среди женщин, которые относят себя к классу богатых. Однако значимость коэффициента достигается лишь на 10% уровне.

Вероятность рождения ребёнка в среднем ниже для женщин с одним ребёнком на 5.4 процентных пункта, с двумя и тремя детьми на 7 и 9.2 процентных пункта соответственно по сравнению с бездетными женщинами при прочих равны. Для женщин с 4 и большим количеством детей, наоборот, вероятность выше по сравнению с теми, у кого нет детей. Таким образом, наблюдается обратная квадратическая зависимость от уже имеющегося количества детей, что согласуется с полученными ранее исследователями результатами. Коэффициенты перед переменными статически значимы на 1% уровне и 5% для семей с 4 детьми. Как и предполагалось, большую значимость оказывает наличие бабушки или дедушки в семье. Более того, величина и значимость коэффициента увеличиваются со временем. То есть на приятие решения о рождении ребёнка наличие бабушки или дедушки в семье оказывает небольшое значение и повышает вероятность в среднем на 1 процентный пункт. Однако после рождения ребёнка помощь старших оказывается более значимой. Коэффициенты при первом и нулевом лагах значимы на 1% уровне. Переменные Poor, Good_health, Life_satisfaction, Average_area оказались незначимыми.

Поскольку вероятность рождения квадратические зависит от возраста женщины, то есть происходит её сокращение после достижения определённого возраста, то была создана и добавлена в модель новая переменная Age2- возраст в квадрате. Результаты оценки коэффициентов модели представлены в таблице 17 (см. приложение 5). Перед построением модели была проведена проверка на мултьиколлинеарность переменных (см.таб.16-приложение 5). Как и ожидалось, коэффициенты vif очень высокие для переменных Age, Age2 77.4, 76.7 соответственно, что свидетельствует о наличии коллинеарсности между переменными. Средний коэффициент vif равняется 12. Такая ситуация допустима при включении квадрата переменной, поэтому нужно с осторожностью доверять результатам оценки, поскольку стандартные ошибки могут быть завышены, а показатели статистики занижены.

Однако проблема коллинеарности двух переменных значимо не повлияла на оценки коэффициентов (см.таб.17-приложение 5), знаки перед всеми переменными сохранились, z-статистики не были занижены и величина стандартных ошибок схожа с ошибками оценок из предыдущей модели. Показатели качества модели стали немного лучше: ниже значения информационных критериев и функции правдоподобия, увеличение Pseudo , лучший показатель ROC-анализа- однако снизилась величина статистики Wald . Сравнивая модель Logit_full_2 и Logit_full_3, нужно отметить, что наличие партнёра стало менее значимо, а вот удовлетворённость жизнью, наоборот, оказалась значимым фактором. Хотя коэффициенты переменных уровня образования подтверждаю U-образную зависимость, значимым оказывается лишь среднее образование. Менее значимым становится «эффект многодетной семьи». Коэффициенты перед переменными Age и Age2 значимы на 1% и имеют разные знаки, что доказывает существование квадратической зависимости между возрастом и фертильностью.

Для интерпретации полученных результатов оценки были посчитаны предельные эффекты (см. таб.18-приложение 5). Из-за специфики модели разумная интерпретация коэффициентов возраста затруднительна. Вероятность рождения ребёнка при прочих равных ниже на 0.2 процентный пункт среди женщин, проживающих в городе или областном центре по сравнению с теми, кто проживает в сельской местности. Однако коэффициент оказывается значимым лишь на 10% уровне. Наличие партнёра при прочих равных повышает вероятность появления ребёнка у женщины в среднем на 0.09 процентных пункта. Коэффициент значим на 10% уровне. Вероятность становления матерью выше для женщин, имеющих работу, в среднем на 0.88 процентных пункта при прочих равных. Коэффициент значим на 1% уровне. Вероятность материнства при прочих равных ниже среди женщин с в среднем на 1.3 процентных пункта по сравнению с теми, кто имеет начальное образование. Коэффициент значим на 5% уровне. Наличие среднего специального и высшего образования не оказывают значимого влияния на рождаемость. Вероятность рождения ребёнка при прочих равных выше в среднем на 3 процентных пункта среди женщин, которые относят себя к классу богатых. Значимость коэффициента достигается на 5% уровне. Рождение ребёнка при прочих равных вероятнее для женщин, которые удовлетворены своей жизнью, в среднем на 0.6 процентных пункта. Однако коэффициент значим лишь на 10% уровне.

Вероятность рождения ребёнка в среднем ниже для женщин с одним ребёнком на 6.6 процентных пункта, с двумя и тремя детьми на 8.2 и 10.2 процентных пункта соответственно по сравнению с бездетными женщинами при прочих равны. Для женщин с 4 и большим количеством детей, наоборот, вероятность выше по сравнению с теми, у кого нет детей. То есть снова наблюдается квадратическая зависимость между рождаемостью и количеством уже имеющихся детей в семье. Сохранилась также и значимость оказания помощи со стороны старшего поколения. Наличие бабушки или дедушки в семье повышает вероятность принятия положительного решения о рождаемости в среднем на 1 процентный пункт. Так называемый, «эффект бабушки», как и в предыдущей модели проявляется со временем. Коэффициенты при втором лаге значим на 5% уровне, а при первом и нулевом лагах - на 1% уровне. Переменные Poor, Good_health, Average_area оказались незначимыми.

3.3 Результаты эмпирического анализа

Таким образом, первая гипотеза о наличии U-образной зависимости между рождаемостью и образованием подтвердилась лишь частично. Анализ данных и результаты оценки моделей свидетельствует о существовании такой зависимости, однако влияния уровня образования не устойчиво, его значимость различается в зависимости от модели. Чтобы сделать однозначный вывод, необходимо учесть влияние доходов женщин, поскольку уровень образования может сильно коррелировать с доходами. Однако данные по доходам респондентов в данной выборке являются не вполне репрезентативными и представляют номинальные значения, поэтому необходимо производить корректировки на изменение уровня цен, что выходит за рамки данной работы. Вторая гипотеза не подтвердилась, наличие работы у женщины повышает вероятность рождения ребёнка. Такой результат противоречит предположению об упущенных возможностях, которого придерживается ряд авторов, но согласуется с полученными ранее результатами на российских данных. Женщины, которые заняты в трудовой деятельности, имеют больше материальных возможностей для воспитания детей. Гипотеза о том, что проживание в городе понижает вероятность рождения, подтвердилась лишь на 10% уровне значимости, что подтверждает современную тенденцию сокращения разрыва репродуктивных намерений между городским и сельским населением. Наличие бабушки или дедушки в семье положительно сказывается на рождаемости, причём наиболее значимая помощь оказывается ими уже после рождения ребёнка. Важным оказывается и фактор партнёрства. Мужчина может оказывать как материальную помощь, так и помощь при воспитании ребёнка, поэтому появление ребёнка вероятнее у женщины, имеющей постоянного партнёра, однако его значимость различается в зависимости от модели. Большую значимость на рождаемость оказывают уже имеющиеся дети. Таким образом, четвертая гипотеза подтвердилась. Пятая гипотеза о U-образной связи рождаемости и количества имеющихся детей также подтвердилась. Вероятность рождения выше среди женщин, не имеющих детей. Более того, она снижается по мере увеличения количества детей в семье, «перелом» наблюдается для женщин с 4 детьми и более. Это может свидетельствовать о предпочтениях в пользу многодетной семьи, «инвестициях в количество детей» или о плохой контрацепции.

Заключение

В данной работе были рассмотрены демографические тенденции, появившиеся в последние годы. Важным является возросшая проблема сокращения уровня рождаемости в России. Происходит сокращения размера семьи среди всего населения. На фоне возросшей доли женской занятости наблюдается откладывание создание семьи и рождений на более поздний срок, при этом репродуктивные возможности женщины снижаются по мере увеличения её возраста. Возросла доля бездетных семей.

После изучения исследований, посвящённых детерминантам рождаемости, был проведён анализ индивидуальных и семейных факторов на данных РМЭЗ НИУ ВШЭ. Среди всех факторов наиболее значимыми оказались возраст респондентки, статус её занятости, количество уже имеющихся детей, а также наличие в семье бабушки или дедушки. Первая гипотеза была подтверждена лишь частично, поскольку результаты различались в зависимости от спецификации модели. Однако, важно отметить, что с годами увеличивается доля рожавших женщин с высшим образованием. Исходя из проведённого анализа, был сделан вывод о том, что наличие работы женщины, повышает вероятность рождений, также, как и проживание в городе, однако различие вероятностей между городским и сельским населением не столь значимо. Таким образом, вторая гипотеза подтвердилась, а сделать однозначный вывод о третей на основе полученных результатов не удалось. Были также подтверждены четвертая и пятая гипотезы. Для матерей важным является оказание помощи по уходу и воспитанию новорождённого со стороны других членов семьи. Между рождаемостью и количеством детей в семье была выявлена обратная квадратическая зависимость, положительное изменение наблюдается для женщин с 4 и более детьми.

В данной работе был сделан ряд допущений из-за ограниченности данных, на которых был проведён анализ. Исследование может быть улучшено путём решения проблемы эндогенности переменных и включения некоторых пропущенных факторов, которые также могут оказывать влияние на рождаемость. Например, нужно принять во внимание использование различных способов контрацепции, однако данные опросов РМЭЗ НИУ ВШЭ не содержат такой информации. Более того, как уже было отмечено ранее, важно учесть доходы женщин и их возможную корреляцию с уровнем образования. Также сферой дальнейший исследований может быть установление причинно-следственных связей разницы между желаемой и реализованной рождаемостью. С учётом дополнений работа может быть использована при составлении эффективной семейной политики по стимулированию рождаемости в России.

Список литературы

Периодические издания

1. Adsera, A. Where are the babies? Labor market conditions and fertility in Europe //European Journal of Population/Revue europйenne de Dйmographie. 2011. Vol. 27. №. 1. P. 1-32.

2. Balbo N. Fertility in advanced societies: A review of research/N.Balbo, F.C.Billari, M.Mills//European Journal of Population/Revue europйenne de Dйmographie. 2013. Vol. 29. №. 1. P. 1-38.

3. Baudin, T. Fertility and childlessness in the United States/T. Baudin, D. De la Croix, P.E. Gobbi //American Economic Review. 2015. Vol. 105. №. 6. P. 1852-82.

4. Becker, G. S. An economic analysis of fertility //Demographic and economic change in developed countries. Princeton university press- 1960. P. 209-240.

5. Begall, K. The impact of subjective work control, job strain and work-family conflict on fertility intentions: a European comparison/K.Begall, M.Mills //European Journal of Population/Revue europйenne de Dйmographie. 2011. Vol. 27. №. 4. P. 433-456.

6. Biryukova, S. Estimating effects of 2007 family policy changes on probability of second and subsequent births in Russia/S.S. Biryukova, O. Sinyavskaya, I. Nurimanova //Higher School of Economics Research Paper No. WP BRP. 2016. Vol. 68. P. 1-31.

7. Biryukova, S. S. Prevalence and determinants of childlessness in Russia and Moscow/S.S. Biryukova, A.O. Tyndik //Genus. 2015. Т. 71. №. 1. P.1-22.

8. Boykov,A.V. Fertility determinants in modern Russia./A.V.Boykov, Y.M.Roshchina - EERC Research Network, Russia and CIS, 2005. №. 05-04. P. 1-64.

9. Chirkova, S. Do pro-natalist policies reverse depopulation in Russia //University of Santiago mimeo. 2013. P. 1-31.

10. Freeman, R. B. Marketization of Household Production and the EU-US Gap in Work/ R. B.Freeman, R. Schettkat //Economic Policy. 2005. Vol. 20. №. 41. P. 6-50.

11. Frejka, T. The apparent failure of Russia's pronatalist family policies/F.Frejka, S. Zakharov //Population and Development Review. 2013. Vol. 39. №. 4. P. 635-647.

12. Goldstein, J. et al. Fertility reactions to the" Great Recession" in Europe: Recent evidence from order-specific data //Demographic Research. 2013. Vol. 29. P. 85-104.

13. Hazan, M. Do highly educated women choose smaller families?/M.Hazan, H.Zoabi //The Economic Journal. 2015. Т. 125. №. 587. P. 1191-1226.

14. Hwang, J. Women's education and the timing and level of fertility/J.Hwang, J.Ha Lee //International Journal of Social Economics. 2014. Vol. 41. №. 9. P. 862-874.

15. Hwang, J. Two birds with one stone: Female labor supply, fertility, and market childcare /J. Hwang, S.Park, D.Shin//Journal of Economic Dynamics and Control. 2018. Vol. 90. P. 171-193.

16. Karaman Цrsal D. The increasing importance of economic conditions on fertility./D. Karaman Цrsal, J.R. Goldstein - Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany, 2010. №. WP-2010-014.

17. Kumo, K. Determinants of childbirth in Russia: a micro-data approach. 2010. P. 1-36.

18. Luci, A.Does economic development explain the fertility rebound in OECD countries/A.Luci, O.V. Thevenon //V Population and Societies. 2011. Vol. 481. №. 1. P.1- 45.

19. Luci, A.The impact of family policies on fertility trends in developed countries/A.Luci, O.V. Thevenon//European Journal of Population/Revue europйenne de Dйmographie. 2013. Vol. 29. №. 4. P. 387-416.

20. McCrary, J. The effect of female education on fertility and infant health: Evidence from school entry policies using exact date of birth/J. McCrary, H.Royer //American Economic Review. 2011. Vol. 101. №. 1. P. 158-95.

21. Miller, A. R. The effects of motherhood timing on career path //Journal of population economics. 2011. Vol. 24. №. 3. P. 1071-1100.

22. Neanidis, K. C. Crime, fertility, and economic growth: Theory and evidence/K.C. Neanidis,V. Papadopoulou //Journal of Economic Behavior & Organization. 2013. Vol. 91. P. 101-121.

23. Slonimczyk, F. Assessing the impact of the maternity capital policy in Russia/F. Slonimczyk, A.Yurko //Labour Economics. 2014. Vol. 30. P. 265-281.

24. Sobotka, T. Economic recession and fertility in the developed world /T. Sobotka, V. Skirbekk, D. Philipov //Population and development review. 2011. Vol. 37. №. 2. P. 267-306.

25. Архангельский, В. Н. и др. Современные тенденции рождаемости в России и влияние мер государственной поддержки //Социологические исследования. 2017. №. 3. С. 43-50.

26. Демографический ежегодник России. 2018: Стат. сб./ Росстат.М., 2018. 263 c.

27. Женщины и мужчины России. 2018: Стат.сб./Росстат. - М., 2018. 241 с.

28. Журавлева Т. Л. Анализ факторов рождаемости в России: что говорят данные РМЭЗ НИУ ВШЭ?/Т.Л. Журавлева, Я.А.Гаврилова //Экономический журнал Высшей школы экономики. 2017. Т. 21. №. 1. С. 145-187.

29. Захаров, С. В. Скромные результаты пронаталистской политики на фоне долговременной эволюции рождаемости в России. //Демографическое обозрение. 2016. Т. 3. №. 3. С. 6-38.

30. Исупова, О. Г. Женщины на государственной службе в России: карьера, семья, репродуктивные намерения/О.Г.Исупова, В.В.Уткина //Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2016. №. 6 (136). С. 69-88.

31. Исупова, О. Г. Отношение к мерам стимулирования рождаемости по данным микропереписи 2015 г //Демографическое обозрение. 2018. Т. 5. №. 3. С. 25-56.

32. Малева Т. М. и др. Ежемесячный мониторинг социально-экономического положения и самочувствия населения ИНСАП РАНХиГС при Президенте РФ. 2015 г.- ноябрь 2018 г.//Т.М. Малевой. 2018.

33. Мурадова, И. В. Тенденции рождаемости в России в условиях демографического перехода //Социология власти. 2010. №. 8. С. 1-9.

34. Пак, Т. И. Экономические кризисы как фактор развития демографической ситуации в российском обществе //Гуманитарий Юга России. 2017. №. 6. С. 349-359.

35. Тындик, А. О. Демографическая повестка современной России: структура и воспроизводство населения //М.: Издательский дом «Дело», РАНХиГС. 2015. С. 41-50.

Электронные ресурсы

36. Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE), проводимый Национальным исследовательским университетом "Высшая школа экономики" и ООО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии Федерального государственного бюджетного учреждения науки Федерального научно-исследовательского социологического центра РАН. [Электронный ресурс]//--URL: http://www.hse.ru/rlms

37. Соболевская О.В. Брачные революции. Как зачатия до свадьбы влияют на институт семьи [Электронный ресурс]//2019.1 апреля --URL: https://iq.hse.ru/news/258414507.html

Приложения

Приложение 1

Таблица 1

Рождаемость, смертность и естественный прирост всего населения

Источник: http://www.gks.ru/

Приложение 2

Таблица 2

Процент рождаемости по годам

Таблица 3

Дискриптивный анализ переменных

Таблица 4

Рождаемость по уровню образования и по годам

Таблица 5

Процент рождений по возрастным группам и по годам среди всех женщин

Таблица 6

Средний возраст женщин при рождении первого ребёнка

Таблица 7

Средний возраст рожавших женщин

Таблица 8

Коэффициенты корреляции переменных

Приложение 3

Таблица 9

Результаты проверки переменных на наличие мультиколлинеарности

Таблица 10

Результаты проверки переменных на наличие мультиколлинеарности

Таблица 11

Результаты оценки коэффициентов моделей Logit_ind, Logit_fam1, Logit_full2, Logit_fam2, Logit_full2

Приложение 4

Таблица 12

Результаты оценки коэффициентов моделей Logit_ind, Logit_fam2, Logit_full2

Таблица 13

Результат LR теста для моделей Logit_ind и Logit_full2

Таблица 14

Результат LR теста для моделей Logit_fam2 и Logit_full2

График 1 ROC- кривая для модели Logit_full_2

Таблица 15

Предельные эффекты коэффициентов для модели Logit_full_2

Приложение 5

Таблица 16

Результаты проверки переменных на наличие мультиколлинеарности

Таблица 17

Результаты оценки коэффициентов моделей Logit_full_3

График 2 ROC- кривая для модели Logit_full_3

Таблица 18

Предельные эффекты коэффициентов для модели Logit_full_3

Размещено на Allbest.ru