Взаимосвязь физической активности и вредных привычек у российских студентов

При анализе связи между религиозной идентичностью и курением в выборке молодых людей, поступающих в университет в Ливане, было выявлено, что религия обратно связана с регулярным курением среди юношей и девушек (Afifi Soweid et al., 2004). Около 7% подростков с высокой степенью религиозной идентичности были постоянными курильщиками, по сравнению с более чем 23% тех, кто сообщил о слабой степени религиозности. Отрицательное влияние религии на курение было также представлено в работе Санчез и соавторов (Sanchez et al., 2010): исследование учеников старшей школы, направленное на определение взаимосвязи курения и религии, показало, что для девушек отсутствие религии и посещение религиозных групп реже раза в неделю свидетельствовало о трехкратном увеличении вероятности курения. Для юношей вера не была связна с курением напрямую, только при добавлении других объясняющих переменных религия стала значимой (молодые люди, которые сообщили о своей нерелигиозности, курили почти в два раза чаще, чем те, кто имел религиозные взгляды).

Таким образом, как показал анализ литературы, в разных исследованиях в зависимости от эмпирической? базы, набора переменных, а также географической специфики страны результаты влияния физической активности на вредные привычки молодых людей и студентов, в частности, оказались различными. В основном влияние физической активности снижало вероятность курения среди молодежи, но оно могло как повышать, так и понижать или никак не влиять на уровень потребления алкоголя респондентов.

Помимо физической активности, среди факторов, влияющих на курение и потребление алкоголя молодыми людьми, значительную роль часто играли демографические характеристики опрошенных (возраст и пол), а также различные экономические (статус занятости, доход, цены на алкоголь и табак) и социальные (тип поселения, образование, семейный статус, друзья, религия) детерминанты. Некоторые показатели увеличивали вероятность наличия вредных привычек у студентов, тогда как другие показатели данную вероятность уменьшали. Цель следующего раздела - проверить влияние проанализированных закономерностей на российских данных.

нездоровый физический студент вредный

2.2 Гипотезы, описание выборки, методология

Основываясь на результатах предыдущих исследований, рассмотренных в обзоре литературы, и на анализе страновой специфики, были сформулированы следующие гипотезы о влиянии физической активности на курение и потребление алкоголя у российских студентов:

Н1: факт занятия физической активностью студентами снижает вероятность курения как среди мужчин, так и среди женщин

Н2: факт занятия физической активностью студентами снижает и вероятность потребления алкоголя, и объемы потребленного алкоголя как среди мужчин, так и среди женщин

Для проведения эмпирического анализа мы воспользовались базой данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (РМЭЗ НИУ ВШЭ). Данное обследование является серией ежегодных опросов жителей России на базе территориальной выборки. Проводится для групп домохозяйств и респондентов. Исходя из поставленного исследовательского вопроса, анализу были подвержены данные, собираемые путем опроса отдельных респондентов.

В связи с тем, что основной фокус исследования сделан на анализ поведения студентов, была выделена группа респондентов, которые, согласно опросу, называют себя студентами. Для выбора респондентов использовался ответ «Студент дневного ВУЗа» в следующем вопросе анкеты: «Какой ответ лучше всего описывает Ваше основное занятие в настоящее время?»

В рамках анализа мы рассмотрели 6 последовательных волн опроса - с 2013 года по 2018 года включительно. Данный промежуток времени был выделен по причине того, что в 2013 году пиво стало классифицироваться в качестве алкоголя, что позволило учесть в нашем анализе потребление этого популярного в молодежной среде напитка.

Предварительная работа с данными потребовала частичную коррекцию выборки, а именно - исключение из нее ряда респондентов, ответы которых не могли быть использованы в связи с высокой частотой пропусков вопросов, которые для нас представляют наибольший интерес. В результате нами была сформирована финальная выборка, которая включила в себя 7879 наблюдений в возрасте от 17 до 25 лет. Данный возрастной интервал был выбран на основе отсутствия ответов на большинство вопросов студентов младше 17 лет и старше 25 лет, а также в связи с малочисленностью респондентов, которые отнесли себя к группе студентов в этих же возрастных категориях.

Описательная статистика

Рассмотрим описательную статистику выборки (таблица 1).

Таблица 1. Описательная статистика

В среднем доля студентов мужского пола, которые занимаются спортом, выше, чем доля студенток. Однако мы видим, что доля студенток демонстрирует более высокие темпы роста - в 2013 году доля студенток, занимающихся физкультурой и спортом, составляла 33%, в 2018 г. году - 44%. За указанный период соответствующая доля студентов выросла с 48% до 51%.

Рис. 2.2. Динамика доли курящих студентов в разбивке по полу, 2013-2018, %

Рисунок 2.2 показывает, что доля курящих студенток значительно ниже, чем курящих студентов. При этом за рассматриваемый период сильнее сократилась доля курящих студентов, чем студенток. Подобный результат в совокупности с растущей долей студентов, занимающихся спортом, позволяет нам предположить, что для мужской выборки мы получим более значимый эффект от физической активности на вероятность курения, чем для женской.

Рис. 2.3. Динамика доли студентов, потребляющих алкоголь, в разбивке по полу, 2013-2018, %

Рисунок 2.3 показывает, что доля студенток, потребляющих алкоголь, незначительно ниже, чем соответствующая доля студентов. При этом по доле студентов мы видим более сильное снижение, чем по доле студенток.

Рассмотрим распределение доли студентов по видам потребляемой алкогольной продукции в разбивке по полу (Рисунок 4).

Рис. 2.4. Распределение доли студентов, потребляющих алкоголь, в разбивке по полу, %

Рисунок 2.4 показывает, что доли студенток, потребляющих пиво и вино, находятся на сопоставимом уровне - выше 50%. При этом доля студенток, потребляющих водку, незначительна и составляет 7%.

Наибольшая доля студентов потребляет пиво - соответствующая доля студентов составляет 80%. Доля студентов, потребляющих вино, наименьшая - 16%. Водку потребляют 24% студентов.

Теперь перейдем к построению модели.

Регрессионный анализ курения: построение модели

Для ответа на вопрос о том, как физическая активность влияет на плохие привычки - курение и потребление алкоголя в группе российских студентов, мы осуществим построение эконометрических моделей.

Интересующий нас объясняющий фактор - физическую активность - мы определим через факт занятий спортом - 1, если респондент занимается каким-либо видом физической активности не менее 1 раза в месяц, 0 - в обратном случае. Для определения значений данного фактора были использованы ответы на ряд вопросов следующего вида: «Вы занимались в течение последних 12 месяцев по меньшей мере 12 раз…». В качестве видов физической активности учитывались бег, плавание, танцы (аэробика, йога, шейпинг), занятия на тренажерах, спортивная ходьба, занятия на велосипеде и пр.

Анализируя курение, в качестве ключевого объясняемого фактора мы рассмотрим вероятность того, что респондент курит. Вероятность будет определена при помощи соответствующего вопроса в анкете РМЭЗ НИУ ВШЭ: «Вы курите в настоящее время?» Если на данный вопрос был получен положительный ответ, то значение объясняемой переменной составит 1, в обратном случае - 0.

Перед тем, как перейти к дальнейшем описанию переменных, отметим один из ключевых моментов анализа. В силу того, что вопрос взаимосвязи физической активности и вредных привычек может быть рассмотрен в обе стороны, мы провели предварительный анализ по методу теста Хаусмана для выявления проблемы эндогенности. В качестве инструментальных переменных использовались переменные по привычкам питания, результаты тестирования не подтвердили наличие связи между регрессорами и случайной ошибкой.

Теперь рассмотрим набор контрольных факторов, которые были выбраны в соответствии с рассмотренными статьями, в которых проводился схожий анализ, и которые потенциально могут оказать влияние на вероятность курения (Baumert et al., 1998; Valois et al., 1999; Dunn and Wang, 2003; Solberg et al., 200; Sanchez et al., 2010; Peer et al., 2013; Dunn, 2014; Bono et al., 2017). В частности, в анализ были включены:

- переменная Age 17-18 - принимает значение 1, если респондент находится в возрасте от 17 до 18 лет включительно, 0 - в обратном случае.

- переменная Age 19 - принимает значение 1, если респондент находится в возрасте 19 лет, 0 - в обратном случае.

- переменная Age 20-22 - принимает значение 1, если респондент находится в возрасте от 20 до 22 лет включительно, 0 - в обратном случае.

- Regional Center - принимает значение 1, если респондент проживает в областном или ином региональном центре, 0 - в обратном случае. Региональные центры были выделены в отдельную группу для проверки гипотезы о том, влияет ли проживание в наиболее развитом поселении региона на курение и плохие привычки.

- Other Cities - принимает значение 1, если респондент проживает в ином городе (не региональном центре), 0 - в обратном случае.

- Official Marriage - принимает значение 1, если респондент состоит в зарегистрированном браке и проживает вместе с супругом, 0 - если не состоит в зарегистрированном браке или не проживает вместе с официальным супругом.

- Civil Marriage - принимает значение 1, если респондент состоит в гражданском браке, 0 - если не состоит в гражданском браке.

- Working Status - принимает значение 1, если респондент в момент прохождения опроса имеет работу, 0 - в обратном случае.

- Working hours - непрерывная переменная, которая равна логарифму среднего числа рабочих часов респондента.

- Income - непрерывная переменная, которая равна логарифму ежемесячного дохода респондента.

- Religion - принимает значение 1, если респондент является верующим, 0 - в обратном случае

- ИПЦ к 2013 году - непрерывная переменная, отражает прирост средних цен (в нашем случае, алкогольных напитков - пиво, вино, водка - и сигарет) к соответствующему уровню цен 2013 года

Исходя из того, что объясняемый фактор представляет собой вероятность курения, дальнейший регрессионный анализ для этого класса зависимых переменных мы проведем при помощи логистической регрессии со случайным эффектом. Выбор данной регрессии обусловлен формой объясняемой переменной и необходимостью учета того факта, что в выборке изучается набор случайных наблюдений из большой совокупности. В таком случае, уравнение для анализа курения примет следующий вид:

Probability (1,0) ~ FA (yes) + FA (Intensity) + Age 16-18 + Age 19 + Age 20-22 + Regional Center + Other Cities + Official Marriage + Civil Marriage + Working Status + Working hours + Income + Religion + CPI + constant + е

Детерминанты курения

Перед непосредственным построением модели и анализом полученных результатов была проведена проверка регрессоров на предмет мультиколлинеарности путем построения корреляционной матрицы (Приложение 1). Анализ матрицы показал отсутствие высоких значений корреляции между переменными.

Рассмотрим результаты моделирования для общей выборки (таблица 2).

Таблица 2. Результаты модели, анализирующей влияние физической активности на вероятность курения (общая выборка)