"Несправедливое" неравенство и политическое доверие

Согласно одному из наиболее распространенных в литературе подходов (trust-as-evaluation approach), описанному в [Keele, 2007; Lee et al., 2020; Van der Meer, 2010], политическое доверие является функцией от благосостояния, как личного, эгоцентричного (утилитаристская перспектива), так и национального, социотропного. Таким образом, не только доверие влияет на благосостояние, но и благосостояние -- на доверие (совместная определенность двух феноменов).

Роль личного благосостояния в индивидуальных решениях о доверии достаточно часто обсуждается в академической литературе. При этом полученные результаты не всегда согласуются друг с другом. Так, в работах [Catterberg, Moreno, 2006; McAllister, 1999] указывается на отрицательную связь между переменными дохода домохозяйства и политическим доверием в развитых демократических режимах. В латиноамериканских и восточноевропейских странах связь между доходом и доверием оказывается, напротив, положительной. К принципиально иным результатам пришли другие авторы [Goubin, Hooghe, 2020; Medve-Balint, Boda, 2014]. По их мнению, в развитых европейских демократиях большой политической лояльностью характеризуются богатые домохозяйства, в то время как в восточноевропейских большее доверие демонстрируют бедняки. Неоднозначность полученных результатов побуждает в очередной раз протестировать возможные связи между индивидуальным благосостоянием и политическим доверием в развитых и развивающихся странах. С учетом предшествующих эмпирических результатов, описанных в [Goubin, Hooghe, 2020; Medve-Balint, Boda, 2014], предполагается, что индивидуальное благосостояние положительно коррелирует с политическим доверием (гипотеза 1).

До недавнего времени считалось, что личное благосостояние имеет решающее значение с точки зрения политического выбора [Fiorina, 1981]. Однако эта стройная концепция рационально мыслящего агента не нашла глубокой эмпирической поддержки. В работе [Kinder, Kiewiet, 1981] утверждалось обратное: совершая политический выбор, индивиды прежде всего руководствуются изменениями во внешней среде. В дальнейшем доминирование социотропной мотивации индивидов уже не ставилось под сомнение в академической литературе (см.: [Anderson, 2000; Clarke et al., 2004; Duch, Stevenson, 2008; Feldman, 1982; Krieckhaus et al., 2013; Nadeau et al., 2013]). В научном дискурсе есть несколько точек зрения относительно причин доминирования социотропного канала.

Согласно позиции, представленной в [Feldman, 1982], альтруизм индивидов может объясняться проявлением внутреннего локуса контроля (концепция экономического индивидуализма). По мнению авторов [Kiewiet, Lewis-Beck, 2011; Lockerbie, 1992], в основе альтруизма лежат представления индивидов о взаимосвязанности элементов окружающего мира. Если улучшается состояние дел в экономике, значит, через тот или иной канал это позитивно отразится на личном благосостоянии. Таким образом, если индивиды внимательно следят за состоянием дел в экономике, вынося вердикт о доверии, справедливо следующее заключение: провалы во внешней среде негативно сказываются на политическом доверии, а успехи его воспроизводят (reward-punishment theory). К этим провалам может относиться снижение темпов экономического роста, увеличение дефицита бюджета (даже в периоды экономической стагнации), рост безработицы [Lee et al., 2020; Van der Meer, Hakhverdian, 2017; Van Erkel, Van der Meer, 2016; Zmerli, Castillo, 2015].

Влияние экономического неравенства (как еще одного ма- кроуровневого фактора) на доверие является одной из активно обсуждаемых тем в научной литературе. Выделяется широкий спектр эмпирических работ, указывающих на отрицательную взаимосвязь социальной дистанции между людьми (проявляющейся в виде доходного неравенства или этнической гетерогенности) и доверия. В этом контексте следует упомянуть об исследованиях [Alesina, La Ferrara, 2002; Gustavsson, Jordahl, 2008], где раскрывается концепция «подлинного отвращения к неоднородности». Более спорадически выглядят работы, где предпринимаются попытки не только отследить эмпирическую взаимосвязь, но и подвести под нее формальную теоретическую основу. Одной из таких работ является исследование [Zak, Knack, 2001], вводящее модель «принципал -- агент» или «инвестор -- брокер». В последней инвесторы и брокеры выбираются случайным образом и заключают сделки в течение одного периода. Авторы доказывают, что мошенничество со стороны агентов более вероятно (и следовательно, ниже доверие), когда социальная дистанция между ними больше, формальные институты слабее, социальные санкции против мошенничества неэффективны, а сумма инвестиций выше. В дополнение к теоретическим выкладкам авторы презентуют результат об отрицательной взаимосвязи между доходным неравенством (как прокси-переменной социальной дистанции) и доверием.

Интересными работами, по-своему раскрывающими взаимосвязь неравенства и доверия, являются исследования [Rothstein, 2011; Uslaner, 2007; 2008]. Так, согласно [Uslaner, 2007], коррупция и неравномерное распределение доходов разрушают социальную сплоченность, запуская порочный круг, когда снижение сплоченности и доверия приводит к росту коррупции и неравенства.

Если социальное доверие строго отрицательно коррелирует с экономическим неравенством, то в отношении политического доверия имеющиеся выводы не столь согласованы. Между тем особенную остроту вопрос взаимосвязи экономического неравенства и политического доверия приобретает в настоящее время, когда в развитых странах четко обозначились два долгосрочных тренда -- на сокращение политического доверия и на увеличение доходного неравенства [Anderson, Singer, 2008].

Так, исследуя взаимосвязи неравенства и политического доверия в развитых европейских странах, авторы [Anderson, Singer, 2008] обнаруживают слабоотрицательные их проявления (связь фиксируется только на 10-процентном уровне статистической значимости). С точки зрения, представленной в [Zmerli, Castillo, 2015], отсутствие весомых эмпирических свидетельств в пользу отрицательного знака во взаимосвязи неравенства и политического доверия может объясняться слабой корреляцией субъективных представлений о распределении доходов и объективного уровня неравенства [Aalberg, 2003; Sachweh, Olafsdottir, 2012; Schmalor, Heine, 2022]. В частности, широко известно, что бедняки могут преувеличивать собственное благосостояние и преуменьшать благосостояние тех, кто богаче [Aalberg, 2003]. При этом более надежными индикаторами политических взглядов и поведения оказываются не объективные оценки неравенства, а индивидуальные представления о неравенстве и справедливом равенстве [Zmerli, Castillo, 2015].

Следует обратить особое внимание на связь экономического неравенства, индивидуального дохода и доверия. Влияние дохода на доверие может быть опосредовано уровнем экономического неравенства. Так, руководствуясь узкой утилитаристской концепцией, следует ожидать, что в странах с высоким экономическим неравенством богатые граждане окажутся более включенными в политику и более лояльными к власти. Они же будут выступать за сохранение статус-кво, являясь противниками активной политики перераспределения.

Между тем исследователи обращают внимание на более сложную ситуацию. согласно [Goubin, Hooghe, 2020], индивидами движет не только чувство наживы, но и моральные нормы, которые могут вступать в противоречие с эгоцентричной мотивацией индивидов. Как только это происходит, у индивидов возникает внутренний конфликт, который они стараются преодолеть. Итак, если моральные соображения действительно имеют значение, следует ожидать сближения политических взглядов богатых и бедных домохозяйств по мере роста экономического неравенства. К схожим результатам приходят и другие авторы, правда, предлагая им иные объяснения. В частности, в [Rueda, Stegmueller, 2016] утверждается, что позиция богатых в вопросе перераспределения зависит от общего макроэкономического контекста. По мере роста неравенства (при заданном высоком его уровне) политика перераспределения будет встречать всё более активную поддержку обеспеченных слоев общества. Среди главных причин такого отношения называется страх преступности и дестабилизации внутри страны (негативные экстерналии неравенства).

Если общее экономическое неравенство неоднозначно связано с политическим доверием, что можно сказать относительно «несправедливых» форм неравенства? Обладают ли они универсальными и устойчивыми связями с политической ориентацией индивидов?

С одной стороны, логично ожидать строгую отрицательную взаимосвязь между «несправедливым» неравенством и доверием институтам, поскольку сторонников таких форм неравенства в обществе оказывается меньше: и богатые, и бедные домохозяйства менее охотно проголосуют за «несправедливое» неравенство, чем за сумму «справедливого» и «несправедливого».

С другой -- если «несправедливое» неравенство относится к концепции наследуемых жизненных преимуществ, богатые домохозяйства вряд ли окажутся в числе его противников. Скорее, напротив, они будут выступать в его защиту -- за воспроизводство достижений и преимуществ. Полярность точек зрения разных групп населения ослабит силу статистической связи между «несправедливым» неравенством и доверием.

Кроме того, необходимо осознавать дополнительные сложности, возникающие при попытке измерить связь между объективными оценками «несправедливого» неравенства и доверием институтам. Оценки «несправедливого» неравенства не приводятся официальными статистическими ведомствами (в отличие от оценок экономического неравенства) и недоступны широкой общественности.

Эти оценки, как будет показано далее, чувствительны к методу и исходным данным. Многие из этих оценок эпизодичны и в принципе отсутствуют для отдельных экономик. Поэтому индивиды разве что ощущают «несправедливое» неравенство, редко сталкиваясь с трудами ученых и/или международных институтов, где содержатся объективные оценки «несправедливого» неравенства.

Именно по этой причине ожидается умеренно отрицательная взаимосвязь между объективными оценками «несправедливого» неравенства и политическим доверием (гипотеза 2) и более тесная положительная взаимосвязь между воспринимаемым равенством возможностей и политическим доверием (гипотеза 3).

Далее тестируется опосредованное через неравенство взаимовлияние прокси социального статуса и политического доверия. В качестве отправной точки принимаются результаты, представленные в [Goubin, Hooghe, 2020; Rueda, Stegmueller, 2016]: по мере роста неравенства происходит сближение политических взглядов «богачей» и «бедняков» (гипотеза 4).

Наконец, в [Aiyar, Ebeke, 2019] доказывался опосредованный «несправедливым» неравенством эффект влияния экономического неравенства на темпы экономического роста. Поэтому в настоящей работе впервые тестируется аналогичная гипотеза для случая доверия институтам. Предположительно связь экономического неравенства и политического доверия опосредована наличием работающих социальных лифтов. Если таковые отсутствуют, экономическое неравенство несет более разрушительные последствия для политического доверия (гипотеза 5).

Работа построена следующим образом. В разделах 3-4 выполнен краткий анализ двух концепций, проливающих свет на «несправедливое» неравенство в обществе. Затем в разделах 5-6 приводится описание исследовательских данных. В заключительных разделах представлены эконометрические результаты и выводы.

Неравенство возможностей. Неравенство возможностей является одной из классических прокси-переменных «несправедливого» неравенства. Набор дефиниций понятия неравенства возможностей, как и многообразие подходов к его измерению, можно обнаружить в широком круге работ, в том числе в [Ferreira, Peragine, 2015; Roemer, 1998; Roemer, Trannoy, 2016; Van de Gaer, 1993].

Как следует из определения, неравенство возможностей апеллирует к той части неравенства в индивидуальных достижениях, которая предопределена обстоятельствами -- характеристиками, которые находятся вне зоны контроля индивидов.

Это неравенство несправедливо по своей природе и требует вмешательства (принцип компенсации). Под обстоятельствами, как правило, понимаются пол, раса, статус и образование родителей, другие характеристики. Все они так или иначе являются наблюдаемыми и экзогенными.

Разумеется, на практике не все обстоятельства оказывается возможным увидеть и учесть (классическое ограничение опросов), поэтому оценка неравенства возможностей оказывается заниженной (lower-bound estimate) [Ferreira, Gignoux, 2011; Niehues, Peichl, 2011].

Не только обстоятельства влияют на достижения людей, но и личные усилия. Неравенство, обусловленное усилиями, считается оправданным или, во всяком случае, не требует вмешательства [Ferreira, Peragine, 2015], поскольку каждый индивид располагает выбором: учиться или не учиться, трудиться или не трудиться (принцип вознаграждения). Усилия индивидов могут быть экзогенными и эндогенными. В первом случае речь идет о так называемых истинных усилиях индивидов, которые, как правило, не наблюдаемы (сюда же, помимо прочего, попадает удача). Эндогенные или зависящие от обстоятельств усилия, напротив, наблюдаемы. Скажем, образование индивида (классическая характеристика, встречающаяся в опросах) нельзя считать истинным усилием в силу того, что образование ребенка в каком-то смысле зависит от образования или дохода родителей. То же можно заключить и для статуса занятости индивида.

Итак, и обстоятельства, и усилия входят в функцию индивидуальных достижений:

где Y измеряет уровень индивидуальных достижений, С -- обстоятельства и e -- усилия индивидов. Так как функция g ненаблюдаема, предполагается, что она одинакова для всех индивидов и является монотонно возрастающей по е.

Концепция межпоколенческой мобильности. Межпоколенческая мобильность также является одной из прокси-переменных «несправедливого» неравенства. Межпоколенческая мобильность объединяет два измерения.

Первое -- абсолютная мобильность. Абсолютная межпоколенческая мобильность отвечает на вопрос, как изменился уровень жизни общества: как уровень жизни нынешнего поколения (детей) отличается от уровня жизни их родителей. Если дети живут богаче своих родителей, имеет место абсолютная восходящая межпоколенческая мобильность.

Второе измерение мобильности -- относительная мобильность. Относительная мобильность фокусируется на том, как достижения детей связаны с достижениями их родителей. Если сила этой связи невелика, говорят о высокой относительной межпоколенческой мобильности.

Таким образом, вторая концепция мобильности апеллирует к вопросу справедливости, или равенства жизненных перспектив [Roemer, 1998]. Несмотря на то что оба типа мобильности имеют решающее значение с точки зрения роста благосостояния и стабильности политических институтов, один вид мобильности может существовать без другого: абсолютная мобильность без относительной или относительная мобильность без абсолютной. Так, если человек, родившийся в бедной семье, живет богаче своих родителей, но по-прежнему остается внизу доходной лестницы (внутри своего поколения), имеют место восходящая абсолютная мобильность и нулевая относительная мобильность. Далее обсуждению будет подвергнута вторая концепция мобильности, поскольку именно она находится в тесной связи с феноменом неравенства возможностей, или наследуемых жизненных преимуществ.

Данные

Настоящее исследование основывается на использовании различных массивов микро- и макроуровневых данных.

Микроуровень. Под микроуровневыми данными подразумеваются социальные опросы населения в развитых и развивающихся странах, в том числе European Social Survey за 2012 год (далее ESS-2012)https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438. и Life in Transition Survey за 2016 год (далее LiTS-2016)https://litsonline-ebrd.com.. Выбор микроопросов и их временных точек (ESS-2012, LiTS-2016) мы аргументируем доступностью оценок неравенства возможностей и межпоколенческой мобильности.

ESS-2012 представляет собой шестой по счету раунд опросов домохозяйств, охватывающий 29 государств и насчитывающий свыше 54 тыс. наблюдений. Большинство участвующих в ESS-2012 стран -- развитые европейские экономики, однако опрос охватывает также развивающиеся экономики, в том числе Албанию, Россию, Украину и др. Главное внимание уделяется выявлению социальной и политической ориентации индивидов. Также ESS-2012 содержит информацию о демографических характеристиках индивидов, объективном и субъективном материальном положении домохозяйств. Далее, как и в работе [Goubin, Hooghe, 2020], анализируется усеченная выборка из 24 стран ESS-2012 (за исключением Албании, Израиля, Косово, России, Украины) -- условно это подвыборка развитых европейских государств.

LiTS-2016 представляет собой третий по счету раунд опросов домохозяйств. В 2016 году массив выборочных данных формировался по смешанной выборке стран, а именно по странам, в которых действует Европейский банк реконструкции и развития (ЕБРР), и двум развитым странам Западной Европы --

Германии и Италии. В опросе участвовали 34 страны, в каждой было опрошено около 1,5 тыс. домохозяйств. Структура опроса представлена десятью тематическими модулями. В первых двух раскрывается информация о материальном благосостоянии домохозяйств, а в последующих -- о социально-политической ориентации индивидов, их занятости, прочих представлениях и интересах.

Далее выборка из 34 стран была ограничена подвыборкой из развивающихся экономик, многие из которых имеют советское прошлое, это Азербайджан, Албания, Армения, Белоруссия, Болгария, Босния и Герцеговина, Грузия, Казахстан, Киргизия, Косово, Молдавия, Монголия, Россия, Румыния, Северная Македония, Сербия, Таджикистан, Турция, Узбекистан, Украина, Черногория.

Описание и статистики основных микроуровневых факторов политического доверия сведены в табл. 1a и 1b.



Таблица 1а

Основные микроуровневые статистики

Переменная	Описание	Среднее значение	Стандартное отклонение
Доверие политикам, парламенту, политическим партиям	От 0 -- абсолютно не доверяю до 10 -- абсолютно доверяю	3,23	2,23
Возраст		46,25	18,77
Пол	0 -- женщина, 1 -- мужчина	0,47	0,50
Интерес к политике	От 1 -- не интересуюсь совсем до 4 -- очень интересуюсь	2,66	0,92
Межличностное доверие	От 0 -- абсолютно не доверяю до 10 -- абсолютно доверяю	4,75	2,41
ТВ	От 0 -- не смотрю совсем до 7 -- более 3 часов в день	1,95	1,40
Безработный	0 -- нет, 1 -- да	0,07	0,26
Образование	От 1 -- неполное среднее образование и ниже до 7 -- высшее образование	3,73	1,81
Дециль дохода	От 1 до 10	5,38	2,81
Удовлетворенность доходом	От 1 -- текущего дохода недостаточно до 4 -- текущего дохода вполне достаточно для комфортной жизни	2,22	0,89
Положение в обществе	От 0 до 10	5,20	1,80
Примечание. Используются два типа весов -- постстратификационные и популяционные.
Источник: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438.

Таблица 1b

Основные микроуровневые статистики

Переменная	Описание	Среднее значение	Стандартное отклонение
Доверие правительству, парламенту, политическим партиям	От 0 -- абсолютно не доверяю до 5 -- абсолютно доверяю	2,48	1,14
Возраст		45,37	17,48
Пол	0 -- женщина, 1 -- мужчина	0,48	0,50
Межличностное доверие	От 0 -- абсолютно не доверяю до 5 -- абсолютно доверяю	2,80	1,08
ТВ	От 1 -- не смотрю совсем до 7 -- ежедневно	6,18	1,40
Интернет	От 1 -- не использую совсем до 7 -- ежедневно	4,16	2,66
Образование	От 1 -- нет образования до 7 -- высшее образование	4,45	1,62
Представления о равенстве возможностей	0 -- нет, 1 -- да	0,65	0,48
Субъективный дециль богатства	От 1 до 10	4,60	1,67
Удовлетворенность финансовым положением	От 0 -- абсолютно неудовлетворен до 5 -- абсолютно удовлетворен	2,84	1,17
Субъективный дециль богатства (динамика в прошлом)	0 -- статус-кво/рост, 1 -- снижение	0,32	0,47
Субъективный дециль богатства (ожидаемая динамика)	0 -- статус-кво/рост, 1 -- снижение	0,19	0,39
Примечание. Используются выборочные веса.
Источник: https://litsonline-ebrd.com.

Макроуровень. Для развитых европейских экономик используются оценки неравенства возможностей (по переменной дохода), представленные в работе [Brunori, 2017] В работе [Brunori, 2017] оценки неравенства возможностей рассчитаны на основе данных European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC 2011). https://ec.europa.eu/ eurostat/web/microdata/european-union-statistics-on-income-and-living-conditions.. Они получены непараметрическим методом в результате разбиения совокупности индивидов на шестнадцать типов (в зависимости от пола индивида, образования и статуса занятости родителей). Альтернативой этим оценкам могут стать те, что представлены в статье [Checchi et al., 2016].

Авторы последней использовали аналогичные массив данных и метод. Между тем в работе [Checchi et al., 2016] проанализировано больше параметров, среди которых пол индивида, его возраст (прокси-переменная трудового опыта), страна рождения, образование родителей. Это предполагало разбиение исходной выборки индивидов на большее число типов (96) и, соответственно, меньшее сглаживание контрфактического распределения дохода. Поскольку оценки [Brunori, 2017] и [Checchi et al., 2016] слабо коррелируют, на этапе предварительного анализа используется оба пула оценок.

Наиболее актуальными оценками неравенства возможностей (по переменной потребления), рассчитанными по выборке из развивающихся экономик (главным образом постсоветских), являются те, что представлены в [Reutzel, 2020]; они получены параметрическим методом на основе данных социального опроса LiTS-2016.

В работе рассмотрены четыре параметра, в том числе место рождения, этничность, принадлежность родителей к коммунистической партии, образование родителей.

Оценки относительной межпоколенческой мобильности получены из соответствующей тематической базы данных Всемирного банка https://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/what-is-the-global-database-on-intergenerational- mobility-gdim.. Эта база данных наиболее представительна (включает 111 стран) и позволяет проводить прямые межстрановые сопоставления по уровням абсолютной и относительной межпоколенческой мобильности для пяти когорт индивидов (родившихся в 1940-е, 1950-е, 1960-е, 1970-е и 1980-е годы).

Первая прокси-переменная межпоколенческой мобильности конструируется на основе коэффициента корреляции между уровнем образования детей и их родителей. Второй прокси-переменной мобильности стал оцененный коэффициент из регрессии образования детей на образование родителей.

Интерпретация коэффициента тривиальна: чем выше его значение, тем ниже относительная межпоколенческая мобильность / выше межпоколенческое воспроизводство достижений (intergenerational persistence).

Поскольку значения корреляционного и регрессионного коэффициентов можно обнаружить для всех пяти когорт индивидов, по аналогии с работой [Aiyar, Ebeke, 2019] для каждой страны соответствующие коэффициенты усредняются.

где Y_chiid и Y_parent -- уровень образования детей (количество полных лет образования всех детей старше 18 лет) и родителей соответственно (среднее значение из количества лет образования каждого из родителей), а₁ -- коэффициент межпоколенческого воспроизводства достижений, corr -- коэффициент корреляции между уровнем образования детей и родителей, SD (.) -- стандартное отклонение.

где IM -- прокси-переменная межпоколенческой мобильности.

Наконец, следует подчеркнуть, что во многих случаях оценки мобильности Всемирного банка опираются на данные социальных опросов ESS-2012, LiTS-2016. Это отчасти гармонизирует два уровня используемых данных.

В группу макроуровневых переменных вошли также переменные экономического неравенства, ВВП на душу населения и качества институтов.

Для развитых европейских стран оценки экономического неравенства (коэффициент Джини по переменной располагаемого эквивалентного дохода) и ВВП на душу населения (в евро, по ППС) были получены из базы данных Евростата (за 2012 год) https://ec.europa.eu/eurostat/data/database..

Для подвыборки LiTS-2016 оценки экономического неравенства (коэффициент Джини по переменной располагаемого подушевого дохода) привлечены из Стандартизированной базы данных о мировом неравенстве (The Standardized World Income Inequality Database, SWIID) https://fsolt.org/swiid/., а оценки ВВП на душу населения (в долларах США, по ППС) -- из базы данных Всемирного банка https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.PP.CD.. Обе переменные относились к 2016 году. Под переменной качества институтов подразумевается индекс контроля коррупции Всемирного банка http://info.worldbank.org/governance/wgi/.. Индекс рассчитан для широкого круга стран.

Эмпирическая стратегия. Как и в ряде предшествующих исследований, например в [Gou- bin, Hooghe, 2020], для оценивания эмпирических соотношений между политическим доверием и различными микро- и макро- уровневыми переменными используются многоуровневые линейные модели. В таких моделях регрессоры предварительно центрируются.

Простейшая двухуровневая модель (без регрессоров второго уровня в спецификации) имеет вид:

где Yij -- уровень политического доверия iго респондента из страны j, Xij -- другие характеристики iго респондента из страны j (регрессоры первого уровня).

В представленной выше модели регрессоры первого уровня центрированы вблизи генерального среднего.

Поэтому в0 измеряет уровень политического доверия среднестатистического респондента, чьи характеристики в точности совпадают с генеральными средними, Xij = X-. Коэффициент в1 измеряет статистическую связь между регрессорами первого уровня и зависимой переменной. Предполагается также, что в уравнении (5) ошибки -- еij -- независимы, нескоррелированы с регрессорами, гомоскедастичны, имеют стандартное нормальное распределение.

Однако предположение о независимости ошибок можно легко оспорить, если речь идет о данных с иерархической структурой (индивиды из одной и той же страны имеют большее сходство, чем проживающие в разных государствах). Исходя из этого необходимо «вытащить» из ошибок ту их часть, которая подвержена кластеризации:

где в0 и в1 -- уже известные нам фиксированные эффекты в сдвиге и угловом коэффициенте, а м0j и м1j -- специфические для стран или случайные эффекты (отклонения от фиксированных эффектов в сдвиге и угловом коэффициенте).

В зависимости от поставленной задачи используются разные подходы к центрированию регрессоров первого уровня (в силу отсутствия альтернативы регрессоры второго уровня всегда центрируются вблизи генеральной средней). Для тестирования гипотез 1-3 используется внутригрупповое центрирование регрессоров первого уровня. Это позволяет предварительно отбросить межстрановые различия в микроуровневых факторах [Enders, Tofighi, 2007; Oshchepkov, Shirokanova, 2020]. Внутригрупповое центрирование использовано и при тестировании гипотезы 4, когда стоит задача выяснить, могут ли связи регрессоров первого уровня и доверия опосредоваться уровнем неравенства [Hofmann, Gavin, 1998].

Итак, эконометрическая модель 1 имеет вид:



где W; -- различные характеристики страны j.

В модели і присутствует дополнительный фиксированный эффект (у_{і і}), который корректирует связь регрессоров первого уровня и зависимой переменной в нетипичных странах, то есть там, где Wj ? ?Фиксированный эффект у_{о і} измеряет связь регрессоров второго уровня и зависимой переменной (тогда ро; «ловит» остаточную гетерогенность в уровнях доверия между странами).

Обратим внимание, что в модели і оценка у_{0 і} не проконтролирована на межстрановые различия в регрессорах первого уровня. Поэтому для более надежного оценивания связи регрессоров второго уровня и зависимой переменной (гипотезы 2 и 5) центрируем регрессоры первого уровня вблизи генеральной средней [Enders, Tofighi, 2007].

Итак, эконометрическая модель 2 имеет вид:

Соответственно, главный интерес в модели 2 представляет фиксированный эффект Уо і. Обратим внимание и на то, что из-за особенностей центрирования коэффициент в у в модели 2 ограничен с точки зрения интерпретации [Raudenbush, Bryk, 2оо2].

Для оценивания фиксированных эффектов и ковариационной матрицы случайных эффектов (var( р _о;), var( р _і;), cov( p_Qj, р_у)) моделей і и 2 используется ограниченный метод максимального правдоподобия (ОММП). Использование ОММП взамен традиционного МПП связано с двумя причинами.

Во-первых, ОММП разделяет процесс оценивания фиксированных эффектов и ковариационной матрицы случайных эффектов, что в условиях ограниченного числа покрываемых опросами государств (малого количества степеней свободы на втором уровне) позволяет получить более надежные оценки (var(м0j), var(м1j), cov(м0j, м1j)) [McNeish, 2оі7].

Поскольку оценки ковариационной матрицы непосредственно фигурируют в формулах расчета стандартных ошибок для оценок фиксированных эффектов и Z-статистик (аналоги ^-статистик), получение надежных оценок var(м0j), var(м1j) представляет повышенный интерес.

Подчеркнем, что в случае ММП оценки var( у_0j), var( у j оказываются заниженными, что может привести к формулировке ложных статистических выводов (относительно значимости оценок фиксированных эффектов). Во-вторых, ОМПП асимптоматически эквивалентен МПП (по мере увеличения числа анализируемых стран) и вычислительно не более трудозатратен [McNeish, 2017].

В описанной ранее эмпирической стратегии не упомянуты потенциальные упущения из анализа. Во-первых, это риск смещения оценок фиксированных эффектов из-за выбросов. В частности, речь идет об оценках коэффициентов перед регрессорами второго уровня. Такой риск вполне понятен, поскольку страны могут сильно различаться, при этом количество охваченных опросами стран невелико Этот риск снимается только при анализе большого количества стран -- от 50 и выше [Maas, Hox, 2005]..

Поэтому для анализа чувствительности наших результатов к выбросам предпринят ряд дополнительных шагов. Прежде всего для поиска точек выбросов в данных использован простой графический анализ, дополненный формальным тестом Джона Тьюки [Tukey, 1977]. После обнаружения выбросов тестируется чувствительность оценок регрессионных коэффициентов к их исключению. Для этого выполняется расчет следующего показателя:

где DFBETASjZ представляет собой стандартизированную разницу между оценкой коэффициента регрессии до и после исключения выбросов ( j), в€Z -- оценка коэффициента регрессии до исключения выбросов, в€-j -- оценка коэффициента регрессии после исключения выбросов, SE(в€-j) -- стандартная ошибка коэффициента в€-j. Если значение DFBETASj преодолевает критический порог ( , где N -- количество стран) [Van der Meer et al., 2010], чувствительность оценки коэффициента к выбросам признаётся значительной, а их исключение -- правомерным.

Вторым потенциальным недостатком является проблема пропущенной переменной: небольшой объем выборки по странам ограничивает возможности включения в модель регрессоров второго уровня. В связи с этим риск столкнуться с пропуском важной переменной второго уровня может показаться значительным. Для нейтрализации такого риска автор работы [Moring, 2012] советует дополнительно оценивать модели с фиксированными эффектами, поскольку в них вся гетерогенность между странами специфицируется и оценивается внутри модели (за счет включения страновых фиктивных переменных). Однако этот подход имеет ограничения в нашем случае. В частности, модели с фиксированными эффек- тами не позволят ответить на вопрос, как конкретные страновые характеристики связаны с зависимой переменной доверия.



Результаты

Выборка развитых стран. На рис. 1-4 отображена статистическая связь между оценками политического доверия и других переменных макроуровня, в том числе экономического неравенства, относительного неравенства возможностей, относительной межпоколенческой мобильности, межпоколенческого воспроизводства достижений.

Рис 1. Связь политического доверия (ось ординат, балл) и экономического неравенства (ось абсцисс, индекс Джини) Источники: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438; https:// ec.europa.eu/eurostat/data/database.

Практически на всех рисунках обнаруживается достаточно тесная и предсказуемая связь между переменными. В отдельных случаях (рис. 2) удаление выбросов улучшает идентификацию связи между интересующими нас переменными.



Рис. 2. Связь политического доверия (ось ординат, балл) и неравенства возможностей (ось абсцисс, % экономического неравенства) Примечания: 1. Пунктирная линия -- линия регрессии, проведенная без исключения выбросов (Болгария и Венгрия).

2. Выбросы находятся с помощью теста Тьюки [Tukey, 1977].

3. Рассматривались два варианта оценок неравенства возможностей. Выбор в пользу оценок [Brunori, 2017] объясняется их большей статистической взаимосвязанностью с политическим доверием по сравнению с альтернативными оценками [Checchi et al., 2016].

Источники: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438; [Brunori, 2017].

Таким образом, высокий уровень политического доверия сочетается с низким экономическим неравенством, низким неравенством возможностей, низким межпоколенческим воспроизводством достижений и высокой межпоколенческой мобильностью населения.

Практически на всех рисунках обнаруживается достаточно тесная и предсказуемая связь между переменными. В отдельных случаях (рис. 2) удаление выбросов улучшает идентификацию связи между интересующими нас переменными. Таким образом, высокий уровень политического доверия сочетается с низким экономическим неравенством, низким неравенством возможностей, низким межпоколенческим воспроизводством достижений и высокой межпоколенческой мобильностью населения.



Рис. 3. Связь политического доверия (ось ординат, балл) и межпоколенческого воспроизводства достижений (ось абсцисс, а1 х 100) Примечания: 1. Пунктирная линия -- линия регрессии, проведенная без исключения выбросов (Португалия).

2. Выбросы находятся с помощью теста Тьюки [Tukey, 1977].

Источники: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438; https:// www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/what-is-the-global-database-on-intergenerational- mobility-gdim.

На следующем шаге оценивались простые страновые регрессии (по одной регрессии на страну).

В пул объясняющих переменных включены контрольные регрессоры первого уровня, а также переменная, измеряющая дециль дохода домохозяйства. Зависимой переменной стала переменная политического доверия.

Затем была визуализирована связь между оценкой коэффициента из регрессии политического доверия на дециль дохода домохозяйства и индексом Джини в попытке ответа на вопрос, может ли экономическое неравенство опосредовать корреляцию между доходом домохозяйства и политическим доверием.



Рис. 4. Связь политического доверия (ось ординат, балл) и межпоколенческой мобильности (ось абсцисс, (1 - corr) х 100) Примечания: 1. Пунктирная линия -- линия регрессии, проведенная без исключения выбросов (Болгария). 2. Выбросы находятся с помощью теста Тьюки [Tukey, 1977].

Источники: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438; https:// www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/what-is-the-global-database-on-intergenerational- mobility-gdim.

Рис. 5. Связь дециля дохода домохозяйств и политического доверия (ось ординат, регрессионный коэффициент) в странах с разным уровнем экономического неравенства (ось абсцисс, индекс Джини) Источники: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438; https:// ec.europa.eu/eurostat/data/database.



Как видно из рис. 5, в странах с более высоким уровнем экономического неравенства положительная связь дециля дохода домохозяйства и политического доверия ослабевает. Такой результат соответствует исходным предположениям.

Рис. 6. Связь дециля дохода домохозяйств и политического доверия (ось ординат, регрессионный коэффициент) в странах с разным уровнем межпоколенческого воспроизводства достижений (ось абсцисс, а1 х 100) Примечания: 1. Линия регрессии не учитывает выбросы (Венгрия, Португалия, Литва). 2. Выбросы находятся с помощью теста Тьюки [Tukey, 1977].

Источники: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438; https:// www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/what-is-the-global-database-on-intergenerational- mobility-gdim.

Еще одним предположением является опосредование связи дециля дохода домохозяйства и политического доверия уровнем «несправедливого» неравенства.

Далее представлена связь между оценкой коэффициента из регрессии политического доверия на дециль дохода домохозяйства и межпоколенческим воспроизводством достижений (как одной из прокси-переменных «несправедливого» неравенства). Эта связь оказывается чувствительной к выбросам. Их исключение приводит к следующему выводу: в странах с более высоким уровнем межпоколенческого воспроизводства достижений связь благосостояния домохозяйства и политического доверия также ослабевает.

Ниже представлены результаты оценивания многоуровневых моделей В результате оценивания модели на константу величина коэффициента внутриклассовой корреляции составила 0,18. Таким образом, около 18% различий в уровнях политического доверия респондентов объясняются характеристиками наблюдаемых стран..

Модели 1 и 2 снабжены индексами от (А) до (E). Индексы указывают на особенности выбора регрессоров первого и второго уровней.

Таблица 2Результаты оценивания модели 1

Переменная	Оценка фиксированного эффекта
	модель 1 (А)	модель 1 (Б)	модель 1 (В)	модель 1 (Г)	модель 1 (Д)	модель 1 (Е)
Микроуровень (во, ві)
Константа	3,100*** (0,128)	3,059*** (0,161)	3,315*** (0,222)	3,306*** (0,119)	3,317*** (0,116)	3,327*** (0,220)
Возраст	-0,004* (0,002)	-0,006* (0,002)	-0,007* (0,002)	-0,005* (0,002)	-0,007* (0,002)	-0,008* (0,002)
Пол	-0,166*** (0,033)	-0,178*** (0,032)	-0,172*** (0,033)	-0,170*** (0,035)	-0,165*** (0,035)	-0,162*** (0,035)
Интерес к политике	0,350*** (0,028)	0,359*** (0,028)	0,351*** (0,032)	0,335*** (0,024)	0,340*** (0,021)	0,327*** (0,021)
Межличностное доверие	0,253*** (0,016)	0,238*** (0,014)	0,236*** (0,015)	0,260*** (0,016)	0,244*** (0,015)	0,242*** (0,014)
ТВ	0,055*** (0,015)	0,053*** (0,011)	0,056*** (0,010)	0,060*** (0,016)	0,052*** (0,012)	0,056*** (0,012)
Безработный	-0,272** (0,033)	-0,128*** (0,045)	-0,179** (0,041)	-0,261*** (0,036)	-0,116*** (0,054)	-0,181** (0,051)
Образование	0,008 (0,016)	-0,015 (0,013)	-0,019 (0,014)	0,001 (0,016)	-0,021 (0,014)	-0,027** (0,013)
Дециль дохода	0,014* (0,009)	-	-	0,016** (0,008)	-	-
Удовлетворенность доходом	-	0,255*** (0,018)	-	-	0,250*** (0,021)	-
Место в обществе	-	-	0,148*** (0,012)	-	-	0,163*** (0,012)
Межуровневое взаимодействие (у11)
Дециль дохода х ЭН	-0,008*** (0,002)	-	-	-	-	-
Дециль дохода х МВД	-	-	-	-0,002** (0,002)	-	-
Удовлетворенность доходом х ЭН	-	-0,017** (0,009)	-	-	-	-
Удовлетворенность доходом х МВД	-	-	-	-	-0,005 (0,003)	-
Место в обществе х ЭН	-	-	-0,016*** (0,005)	-	-	-
Место в обществе х МВД	-	-	-	-	-	-0,003** (0,001)
Количество наблюдений	33 239	40 552	39 742	32 715	39 742	39 431
Количество стран	24	24	24	23	23	23
Примечания: 1. ЭН -- экономическое неравенство, МВД -- межпоколенческое воспроизводство достижений (а1 х 100). 2. Оценки рассчитаны ОММП без исключения выбросов. 3. Используется два типа весов -- постстратификационные и популяционные. 4. Регрессоры второго уровня пропущены. 5. Уровни значимости коэффициентов: * -- p < 0,1, ** -- p < 0,05, *** -- p < 0,01. 6. В скобках указаны стандартные робастные ошибки.
Источники: https://ess-search.nsd.no/en/study/7ccf7f30-fd1a-470a-9b90-4c91b0bc7438; https:// ec.europa.eu/eurostat/data/database; https://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/what-is-the- global-database-on-intergenerational-mobility-gdim.

Таблица 3 Результаты оценивания модели 2

Переменная	Оценка фиксированного эффекта
	модель 2 (А)	модель 2 (Б)	модель 2 (В)	модель 2 (Г)	модель 2 (Д)	модель 2 (Е)
Макроуровень (у01)
ЭН	-0,148*** (0,031)	-	-	-0,110*** (0,028)	-0,120*** (0,030)	-
ММ	-	0,029 (0,022)	-	-	-	-
МВД	-	-	-0,035** (0,015)	-	-	-
НВ	-	-	-	-	-	-0,130*** (0,054)
ВВП на душу населения	0,019*** (0,008)	0,056*** (0,010)	0,057*** (0,010)	0,041*** (0,006)	0,033*** 0,012)	-
Контроль коррупции	0,467*** (0,096)	-0,230 (0,236)	-0,306 (0,215)	0,082 (0,195)	0,221 (0,216)	-
Внут	риуровневое взаимодействие
ЭН х ММ	-	-	-	0,008** (0,004)	-	-
ЭН х МВД	-	-	-	-	-0,002 (0,002)	-
Количество наблюдений	33 239	32 715	32 715	32 715	32 715	27 859
Количество стран	24	23	23	23	23	19
Примечания: 1. ЭН -- экономическое неравенство, ММ -- межпоколенческая мобильность ((1 - corr) х 100), МВД -- межпоколенческое воспроизводство достижений а х 100), НВ -- неравенство возмож...

Страница:

•  1 
•  2 

статья ""Несправедливое" неравенство и политическое доверие" скачать

Подобные документы

• Неравенство доходов. Социальная справедливость. Система социальной защищенности и ее развитие

  Анализ причин возникновения экономического неравенства, мировые тенденции и пути решения этой проблемы. Инструменты оценки неравенства доходов различных групп населения. Механизмы функционирования системы социальной защиты в Республике Беларусь.
  
  курсовая работа [270,5 K], добавлен 01.06.2016
  

• Количественные методы изучения социального неравенства

  Общие принципы измерения в социологии. Использование математических методов сбора и обработки первичной социальной информации для измерения социального неравенства. Концепции прожиточного минимума и относительной бедности. Методы измерения бедности.
  
  курсовая работа [181,1 K], добавлен 25.01.2016
  

• Изучение особенностей социального неравенства

  Сравнительная характеристика социального неравенства России и Бразилии. Исследование социальной дифференциации. Измерение экономического неравенства по группам населения. Изучение границы бедности и уровня материальной обеспеченности в государстве.
  
  курсовая работа [229,1 K], добавлен 11.10.2014
  

• Изучение российской бедности и неравенства в экономическом аспекте

  Причины и критерии бедности. Понятие "трудовые доходы" и их роль в обеспечении качества жизни. Особенности, тенденции, динамика и результаты экономического неравенства в России. Сглаживание доходов, государственная политика по социальной защите населения.
  
  курсовая работа [31,3 K], добавлен 12.06.2013
  

• Социальная мобильность: типы, виды, измерение

  Социальное неравенство в обществе. Понятие социальной стратификации как иерархически организованной структуры социального неравенства, существующей в обществе в определенный исторический отрезок времени. Сущность социальной мобильности, ее динамика.
  
  контрольная работа [28,9 K], добавлен 16.08.2014
  

• Образование и социальное неравенство

  Гуманитарное и естественнонаучное образование. Проблемы образования в современной России и социального неравенства. Тенденции изменения неравенства. Стремительное нарастание неравенства в российском обществе как результат рыночных реформ 90-х годов.
  
  курсовая работа [33,4 K], добавлен 11.06.2009
  

• Роль СМИ в эскалации расовых и социально-политических конфликтов в США на примере убийства Майкла Брауна в г. Фергюсон, штат Миссури

  Раскрытие современных подходов к изучению социально-политических конфликтов. Основные теоретические аспекты изучения расового неравенства в США. Контент-анализ телевизионных выпусков основных медиа ресурсов США, затрагивающих тему убийства Майкла Брауна.
  
  курсовая работа [164,9 K], добавлен 15.12.2015
  

• Исследование причин, проявлений и последствий неравенства по гендерному признаку в сфере трудовых отношений

  Понятие, сущность, предпосылки и проявления неравенства по признаку пола в сфере трудовой занятости. Социально-экономические проблемы и факторы, определяющие предвзятое отношение к женщинами. Исследование гендерного неравенства в сфере труда в г. Тамбове.
  
  дипломная работа [1,4 M], добавлен 15.02.2017
  

• Исследование проблем неравенства и социальной стратификации

  Рассмотрение основных теорий социального неравенства. Описание факторов и специфики неравенства в современном российском обществе. Изучение социальной стратификации, социально-экономической дифференциации труда. Отношение населения к данной проблеме.
  
  курсовая работа [304,7 K], добавлен 31.10.2014
  

• Социальная стратификация и неравенство

  Понятие и концепции социальной стратификации и социальной мобильности. Дифференцирование, ранжирование индивидов, групп, классов в соответствии с занимаемым местом в социальной системе. Проведение социологического исследования с использованием опроса.
  
  контрольная работа [22,8 K], добавлен 16.03.2010
  

• Социальное неравенство

  Неравные жизненные шансы и возможности удовлетворения потребностей в основе социального неравенства. Основные механизмы социального неравенства. Принципы проведения социальной политики. Сущность теории функционализма и конфликта. Железный закон олигархии.
  
  презентация [8,5 M], добавлен 13.12.2016
  

• Взаимосвязь экономического неравенства, социального отторжения и социальной мобильности

  Разделение экономически активного населения Украины по уровню материального положения и социально-трудовому статусу. Динамика средних значений дохода, желаемого для нормальной жизни, и реального уровня достатка. Проблемы чрезмерной дифференциации доходов.
  
  контрольная работа [282,1 K], добавлен 20.01.2013
  

• Этническое и расовое неравенство

  Факторы и основы этнического и расового неравенства. Этнический стереотип. Законодательство РФ об этнической дискриминации и расовом неравенстве. Специфика межэтнических отношений. Проблемы национального, расового и религиозного неравенства в РФ.
  
  курсовая работа [60,4 K], добавлен 28.04.2008
  

• Формы социальной стратификации

  Стратификационные концепции, социальная дифференциация совокупностей людей на классы в иерархическом ранге. Основные формы стратификации и взаимоотношения между ними, причины социального неравенства. Соотношение неравенства, равенства и справедливости.
  
  реферат [28,0 K], добавлен 17.11.2010
  

• Методология изучения в социологии

  Методология изучения в статистике и социологии. Теоретические аспекты оценки доходов и уровня жизни населения. Выявление дифференциации статистическими методами. Социологический подход к изучению бедности и благосостояния, дифференциации доходов.
  
  курсовая работа [973,3 K], добавлен 12.05.2014
  

• Информационное неравенство российского общества

  Развитие информационных технологий в современном мире. Понятие "информационное неравенство". Социологические и социокультурные аспекты "цифрового неравенства" в российском обществе. Основные проблемы использования информационных технологий, их решение.
  
  доклад [17,3 K], добавлен 24.05.2012
  

• Стабильность социальной системы и концепции её устойчивого развития

  Социальные изменения, понятие и факторы социальной стабильности. Исследование концепции устойчивого развития и ее политических компонентов. Учение В.И. Вернадского о ноосфере, возникновение Римского клуба и глобальное моделирование развития цивилизации.
  
  курсовая работа [33,9 K], добавлен 25.09.2011
  

• Государственная семейная политика в Российской Федерации

  Анализ социально-экономического положения семьи в РФ. Деятельность органов государственной власти, направленная на достижение благосостояния общества. Реализация Концепции государственной семейной политики в Российской Федерации на период до 2025 года.
  
  дипломная работа [1,1 M], добавлен 08.02.2017
  

• Особенности применения математических методов в социологии

  Понятие методологии и современные концепции структуры социологического знания. Основные проблемы соотношения математики и социологии. Анализ опыта становления количественных методов в социологии, применение математики в социологических программах.
  
  курсовая работа [42,9 K], добавлен 18.02.2012
  

• Анализ обеспеченности жильем населения Калужской области с использованием статистических методов

  Аспекты статистического анализа обеспеченности жильем. Применение статистических методов для анализа обеспеченности жильем населения. Анализ однородности совокупности районов по коэффициенту демографической нагрузки. Корреляционно-регрессионный анализ.
  
  курсовая работа [259,9 K], добавлен 18.01.2009
  

Другие документы, подобные ""Несправедливое" неравенство и политическое доверие"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам