Субъективные и объективные оценки благосостояния
Г.В. Градосельская, кандидат социологических наук,
научный сотрудник Института социологии РАН
Определение уровня материального благосостояния
респондента — одна из актуальных методических проблем социологии и социальной
экономики. Простая, казалось бы, процедура вызывает много вопросов, касающихся
ее проведения и содержательной интерпретации полученных результатов. Что имеют
в виду респонденты, оценивая свое благосостояние? Что влияет на отнесение ими
себя к той или иной группе? Чем они руководствуются, когда называют суммарный
заработок или среднедушевой доход? Первый вывод, который напрашивается при
проведении соответствующих расчетов, — у каждой социальной группы существуют
свои представления о том, что является приличным, благополучным уровнем
существования [1–4]. Проблема стратификации по доходам изучается достаточно
давно, разработаны модели, объясняющие оценку респондентами уровня своих
доходов [5].
Согласно теории когнитивного диссонанса Л. Фестингера,
индивид, идентифицируя себя с некоторой группой, стремится подогнать под ее
запросы свои нормы и ценности. Это минимизирует диссонанс, вызывает чувство
принадлежности к группе, обеспечивает индивиду ее поддержку [6]. Поэтому
респонденты называют уровень доходов, который считают "приличным" для
своей группы. Например, они могут завысить доходы, чтобы дистанцироваться от
других, с их точки зрения, менее уважаемых семей; или, считая свою семью
учительской, не включить в суммарный доход выручку от продажи овощей с личного
подсобного хозяйства. Это несколько противоречит мнению некоторых социологов,
что респонденты занижают свои доходы прямо пропорционально обеспеченности
группы. Количество мод в распределении данных о доходах показывает, сколько
типов представлений о "нормальном" доходе существует. В соответствии
с этим определяется количество групп респондентов, проводится их стратификация.
Существуют два вида стратификации респондентов на
шкалах "благополучия": объективный и субъективный. Оба они не
свободны от недостатков. Проблемы возникают как при оценке респондентом своего
положения на шкале, так и при построении самой шкалы.
Под "объективной", или
"абсолютной", шкалой мы будем понимать шкалу, построенную на основе
данных о доходах респондента. Обычно сначала собирают данные либо о величине
дохода семьи за последний месяц, либо о величине среднедушевого дохода (по
интервальной шкале). Полученные значения распределяют по заранее обоснованному
количеству групп, например, пяти или десяти.
Если респондент самостоятельно определяет свой ранг на
шкале благополучия (благосостояния, уровня доходов), мы имеем дело с
"субъективной" шкалой. Обычно она состоит из нечетного числа пунктов
(рангов), при этом значительная часть респондентов входит в среднюю группу.
Самая удобная шкала содержит пять пунктов, что соответствует квантилям.
Используется и 10-пунктная шкала, которая в силу дробности допускает различные
перекодировки и позволяет перевести группы в нечетную 5-пунктную шкалу.
Безусловно, возникают вопросы, насколько связаны между
собой оценки по этим шкалам, линейна ли эта связь, какая шкала для респондентов
приоритетна и т. д. Желательно рассмотреть и другие факторы, которые могут
влиять на субъективные оценки благополучия: пол, возраст, политическую
активность, социальные установки. Шкалы субъективной оценки благополучия обычно
дополняются ретроспективной и перспективной шкалами, которые имеют такое же
количество пунктов, как и основная шкала. Помимо этого, респондентов спрашивают
о наиболее подобающем для него месте на шкале благополучия. В данной работе
рассматриваются следующие вопросы: принципы построения "объективных"
шкал; соотношение "субъективной" и "объективной" шкал;
влияние прочих факторов (пол, возраст, жизненные установки) на
самоидентификацию респондентов.
Эмпирические данные
В работе использованы данные опроса, проведенного
Фондом "Общественное мнение" весной 2002 г. Всего исследовано 1 498
домохозяйств. Вопрос о субъективной оценке благополучия респондентов
формулировался следующим образом: "Представьте себе шкалу от 1 до 10, где
в точке 10 находятся люди, которых вы считаете очень благополучными, а точке 1
— очень неблагополучными. Какое место на этой шкале вы занимаете в настоящее
время?"
Мы полагаем, что понятие благополучия респонденты
теснее всего связывают с уровнем дохода. Поэтому "реальное" положение
респондентов будем определять, основываясь на уровне среднедушевого дохода.
Поскольку шкала имела 10 градаций (от 1 — "самое неблагополучное" —
до 10 — "очень благополучное"), то и разбивка по реальным доходам
производилась на 10 групп. Вопрос о среднедушевом доходе в семье сформулирован
так: "Скажите, пожалуйста, каким был доход вашей семьи в марте в расчете
на одного человека?"
"Объективную" шкалу можно построить двумя
способами:
1. Разбиение на децили: вся совокупность респондентов
разбивается на десять одинаковых по размеру групп с разными границами доходов.
Респонденты стремятся округлить суммы среднедушевого дохода, приблизив их к
некоторому "психологическому" числу. В нашем случае таких чисел два:
уровень доходов в 1 000 рублей (15,9% респондентов) и в 1 500 рублей (9,8%),
поэтому границы децильных групп получились неравными.
2. Разбиение на равные интервалы доходов: весь
диапазон доходов (разница между максимальным и минимальным доходами)
разбивается на 10 равных интервалов. Минимальный уровень доходов, названный
респондентами — 0 рублей; максимальный — 12 000. Однако 99,4% ответов оказались
в интервале от 0 до 6 000, поэтому за верхнюю границу шкалы было принято
последнее значение. Таким образом, шаг разбиения составил 600 рублей.
Таблица 1
Разбиение респондентов на группы по среднедушевому
доходу, по данным ФОМа 2002 г.
Группы
1-й принцип: разбиение на
равные группы
2-й принцип: разбиение на
равные интервалы доходов
Границы доходов, руб.
Среднее и стандартная
ошибка, руб.
%
Границы доходов, руб.
%
1 – очень неблагополучная
0–300
151,27 (10,32)
10,2
0–600
20,2
2
320–550
464,81 (5,39)
7,4
601–1200
35,7
3
600–750
668,50 (4,86)
7,5
1201–1800
17,2
4
800–960
832,40 (4,44)
7,9
1801–2400
8,6
5
1000
1000 (0)
15,6
2401–3000
5,9
6
1023–1200
1155,86 (5,10)
7,3
3001–3600
0,6
7
1250–1460
1341,71 (6,55)
4,3
3601–4200
1,6
8
1500–1918
1573,43 (7,93)
13,3
4201–4800
0,2
9
2000–2500
2127,68 (16,23)
10,8
4801–5400
1,0
10 – очень благополучная
2600–12000
4239,15 (159,55)
7,7
5401–6000
1,1
Пропущенных значений
8,0
8,0
Всего
100,0
100,0
В таблице 1 показано распределение респондентов по
"объективной" шкале в соответствии с обоими принципами. При разбиении
на децильные группы самыми "компактными" являются группы 3, 4 и 5.
Стандартная ошибка среднего в этих группах не превышает 5 рублей. Чем ближе к
краям шкалы, тем более "размытыми" становятся группы. Так, в первой
группе ошибка составляет 10,32 рубля, а в десятой — 159,55.
Как видим, при разбиении на группы по второму принципу
78,1% опрошенных попадают в нижнюю треть "объективной" шкалы (в самые
неблагополучные группы). Предположим, что пропущенные значения (8%
респондентов) соответствуют отказам от ответа на вопрос о доходах. Проверим
справедливость распространенного убеждения, что свои доходы отказываются
называть самые высокодоходные группы. Как оценивают свое положение респонденты,
которые отказались назвать уровень своих доходов? Большинство — 2,4% из 8% —
приходится на среднюю группу — уровень 5; в остальных группах таких
респондентов менее 1%. Таким образом, 72,9% отказавшихся приходятся на группы
1–5 (нижние по благосостоянию). Коэффициент корреляции переменных "уровень
благосостояния" и "отказ назвать доход" составляет всего 0,063.
Можно допустить, что те, кто не называет свой доход,
одновременно занижают уровень своего благосостояния. Но против теории
"пропорционального занижения доходов" говорит поведение респондентов,
ответивших на оба вопроса — и про среднедушевой доход, и про уровень
благополучия. Однако далеко не все занижают свой уровень, многие склонны его
завышать. Чтобы дать представление о репрезентативности массива исследования,
приведем похожее распределение по разным типам шкал, построенных по данным RLMS
(обследование 4 307 домохозяйств осенью 2001 г.). Данные о доходах, полученные
в опросе ФОМа, практически полностью совпадают с данными RLMS (табл. 2). Это
дает основание принять сведения о доходах в опросе ФОМа за объективный
показатель.
Таблица 2
Разбиение респондентов на группы по среднедушевому
доходу, по данным RLMS 2001 г.
Группы
1-й принцип: разбиение на
равные группы
2-й принцип: разбиение на
равные интервалы доходов
Границы доходов, руб.
Среднее и его стандартная
ошибка, руб.
%
Границы доходов, руб.
%
1 – очень неблагополучная
0–482,33
282,72 (6,43)
9,5
0–600
13,2
2
482,4–756
632,07 (3,93)
9,5
601–1200
25,3
3
756,1–1000
897,73 (3,63)
10,4
1201–1800
24,7
4
1000,1–1200
1115,23 (2,91)
9,1
1801–2400
11,3
5
1200,1–1400
1314,91 (2,77)
9,6
2401–3000
7,5
6
1400,1–1616,71
1509,18 (2,66)
8,9
3001–3600
3,7
7
1616,8–2000
1808,73 (5,55)
11,2
3601–4200
2,5
8
2000,1–2500
2277,42 (7,89)
8,3
4201–4800
1,3
9
2500,1–3600
3013,14 (14,70)
9,1
4801–5400
1,5
10 – очень благополучная
3600,1–50833
6653,22 (223,34)
9,5
5401–6000
0,9
Пропущенных значений
4,9
8,1
Всего
100
100
Кроме основной шкалы самоидентификации, использованы
несколько вспомогательных вопросов: "Какое место на этой шкале вы занимали
пять лет назад?" "Какое место на этой шкале вы считаете подобающим
для себя?" "Какое место на этой шкале вы реально будете занимать года
через два?"
Эти переменные практически не влияли на соотношение
между объективной и субъективной оценками, однако некоторые промежуточные
выводы о взаимодействии разных шкал довольно любопытны. Рассмотрим, какие же
группы на шкале благополучия являются модальными для каждого вопроса (табл. 3).
Таблица 3
Субъективные оценки положения на шкале благополучия
Группы
Место на шкале
благополучия, %
в настоящий момент
подобающее
для вас
5 лет назад
через 2 года
1 – очень неблагополучная
7,0
0,3
5,6
5,5
2
8,0
0,3
8,0
5,5
3
20,2
1,1
15,3
9,0
4
18,7
1,6
13,8
11,7
5
28,2
11,3
21,5
14,8
6
6,4
12,1
9,9
8,0
7
4,4
17,5
8,9
6,3
8
2,2
21,7
4,2
5,7
9
0,5
9,4
2,3
2,6
10 – очень благополучная
1,9
16,7
3,7
2,6
Пропущенные значения
2,4
7,9
6,8
28,2
Всего
100,0
100,0
100,0
100,0
На сегодняшний момент большинство (67,1%) помещают
себя в группах 3, 4, 5 — то есть в нижней половине шкалы. Число затруднившихся
ответить здесь самое маленькое — 2,6%. Это говорит о том, что респонденты,
во-первых, не боятся отвечать на этот вопрос, а во-вторых, достаточно четко
представляют себе свое теперешнее положение. Напомним, что по результатам
объективной оценки модальными были группы 1, 2, 3 — то есть в целом происходит
завышение статуса (в среднем на 3 ранга — значительное смещение) или занижение
доходов (в среднем на 600 рублей, что не превышает одного ранга —
незначительное смещение).
Средние оценки подобающего места на шкале благополучия
выше настоящего еще на 3 ранга. Соответственно, модальные группы в этом случае
— с 7-го места и выше. Всего в эти группы попало 66,3% респондентов.
Затруднились назвать подобающий им статус 7,9%.
Рассмотрение ретроспективной и перспективных оценок
почти ничего не добавляет, так как самые наполненные группы практически те же,
что и при субъективной оценке благосостояния на данный момент. Это группы 3, 4,
5: в них попадают 50,6% респондентов (вопрос о положении 5 лет назад) и 34,5%
(вопрос о положении через 2 года). При перспективной оценке пик более
сглаженный, размытый. Кроме того, гораздо больше не ответивших на вопрос —
28,2%. Такая разница вполне объяснима — по разным причинам люди затрудняются
назвать конкретное число, когда говорят о будущем. Как мы увидим далее,
практически все респонденты в перспективе называли группу, в которой они
находятся сейчас. А вот разница между ретроспективными оценками и оценками
нынешнего состояния более значительна.
Перед тем, как анализировать факторы, влияющие на
субъективную оценку благосостояния, необходимо рассмотреть характеристики
каждой группы на настоящий момент. Прежде всего, это соотношение субъективной
оценки и объективного уровня среднедушевого дохода (при разбиении обоими
способами). В таблице 4 приведены средние значения рангов по каждому вопросу
для каждой группы. Такое представление данных позволяет сравнить характеристики
групповых ответов на разные вопросы. В столбцах указаны характеристики групп, в
ячейках приведены средние ранги для каждой группы по каждой характеристике. В
скобках даны стандартные ошибки для каждого среднего.
Таблица 4
Разницы в статусах субъективных и объективных оценок
Благополучие на настоящий момент
Разделение на группы по
уровню доходов (объективная оценка)
Разница субъективной и
объективной оценок
1-й способ
2 способ
1-й способ
2-й способ
1
3,94 (0,27)
1,86 (0,10)
–2,94 (0,27)
–0,86 (0,10)
2
4,76 (0,26)
2,22 (0,12)
–2,76 (0,26)
–0,22 (0,12)
3
5,31 (0,16)
2,41 (0,08)
–2,31 (0,16)
0,59 (0,08)
4
5,73 (0,17)
2,85 (0,12)
–1,73 (0,17)
1,15 (0,12)
5
5,84 (0,15)
2,70 (0,08)
–0,84 (0,15)
2,30 (0,08)
6
6,92 (0,28)
3,50 (0,24)
–0,92 (0,28)
2,50 (0,24)
7
6,39 (0,40)
3,18 (0,27)
0,61 (0,40)
3,82 (0,27)
8
7,02 (0,52)
3,56 (0,45)
0,98 (0,52)
4,44 (0,45)
9
3,50 (1,72)
2,20 (0,91)
5,50 (1,72)
6,80 (0,91)
10
4,95 (0,65)
2,42 (0,36)
5,05 (0,65)
7,58 (0,36)
Для всех групп
5,57 (0,08)
2,65 (0,05)
–1,43 (0,08)
1,50 (0,06)
Всего опрошенных
1344
1344
1344
1344
В первом и втором столбцах таблицы 4 для каждой группы
по уровню благополучия на настоящий момент приведены средние ранги их
объективных оценок. В третьем и четвертом столбцах рассчитаны разницы в рангах
между объективной и субъективной оценками. Эти данные показывают, какая группа
оценивает себя наиболее адекватно, какая завышает, а какая занижает самооценку.
Для первого способа объективной оценки самыми близкими
к субъективным являются оценки средних групп: 4, 5, 6, 7, 8. Расхождения здесь
не превышают 1 ранга, что отражено также в 3-м столбце таблицы 4. В крайних
группах отклонения больше. Кроме того, как это ни парадоксально, средний ранг
на краях шкалы уменьшается до 3-го, 4-го уровня. То есть и те, кто себя оценил
очень низко (группы 1 и 2), и те, кто себя оценил очень высоко (группы 9 и10),
по шкале реальной оценки благополучия оказались в 3-м–4-м децилях. Это приводит
к выводу, что первый способ построения объективной оценки нелинеен и подходит
для изучения той совокупности, где наблюдается значительное количество людей со
средними доходами.
Для второго способа построения объективной оценки
(второй столбец таблицы 4), почти все группы имеют ранг 2 или 3. Самым большим
средним рангом (3) обладают группы 6, 7 и 8. Здесь средний ранг крайних
(высоко- и низкодоходных) групп также отклоняется от ранга средних групп, но не
сильно. В 4-м столбце таблицы, где указаны разницы объективной и субъективной
оценок, расхождение является практически линейным. Однако следует помнить, что
при втором способе разбиения в нижние три группы (которые дали самую адекватную
оценку) попадает большинство опрошенных — 73,1%.
Средний ранг объективных оценок по первому способу
составляет 5,57, а по второму — 2,65. Исходя из суммарного среднего по всему массиву
можно сделать промежуточный вывод о том, что первый способ объективной оценки
благополучия — разбиение на децильные группы — дает несколько завышенные
результаты по сравнению с субъективной оценкой (на 1,43 ранга); второй способ
объективной оценки дает результаты, несколько заниженные по сравнению с
субъективной оценкой (на 1,5 ранга). Децильный способ построения объективной
оценки дает большее смещение для крайних групп и не подходит для измерения в
обществах с высокой дифференциацией доходов и немногочисленным средним классом.
Построение объективной оценки по уровню дохода подходит для обществ, где
большинство находится в нижней трети доходной шкалы.
Выводы о совпадении и противоречии оценок по разным
шкалам подтверждаются данными таблицы 5. В ней представлены характеристики и
разницы между положениями по шкале благополучия для разных переменных. В
столбцах указаны характеристики групп, в ячейках приводятся средние ранги для
каждой группы по каждой характеристике. В скобках даны стандартные ошибки для
каждого среднего.
Что касается субъективной оценки положения на шкале
благополучия 5 лет назад, то здесь картина такая: нижние группы считают, что
раньше их положение было лучше (в среднем на 2 ранга), средние группы — что оно
примерно совпадает с нынешним, а верхние группы — что оно было несколько хуже,
чем теперь (тоже в среднем на 2 ранга). Некоторая динамика между группами
все-таки существует, однако в верхних и нижних группах завышения или,
соответственно, занижения своих прошлых статусов являются эффектом их крайнего
положения. Например, в нижних группах в общей сумме положительные отклонения не
уравновешиваются отрицательными, что и дает положительный прирост. Аналогичная
ситуация с высокодоходными группами — там просто не возникает противовесов для
отрицательных отклонений. Можно рассмотреть также ретроспективное изменение
положения групп как разницу между "нынешним положением" и
"положением 5 лет назад". По этой переменной менее всего изменились
статусы 4-й, 5-й, 6-й и 7-й групп. Низшие группы указали, что их статус
ухудшился (–2,45 ранга в 1-й группе). Респонденты с высоким уровнем дохода
отметили улучшение своего положения (+1,19 в 10-й группе).
Таблица 5
Субъективная оценка благополучия, средний ранг
Благополучие
Разница между реальным
положением и
реальное
подобающее
5 лет назад
через 2 года
подобающим
5 лет назад
через 2 года
1
6,74/0,25
3,45/0,30
1,62/0,15
–5,74/0,25
–2,45/0,30
0,62/0,15
2
6,62/0,19
3,19/0,17
2,86/0,21
–4,62/0,19
–1,19/0,17
0,86/0,21
3
7,06/0,10
4,11/0,11
3,63/0,11
–4,06/0,10
–1,11/0,11
0,63/0,11
4
7,35/0,10
4,67/0,11
4,74/0,10
–3,35/0,10
–0,67/0,11
0,74/0,10
5
7,65/0,08
5,17/0,09
5,71/0,09
–2,65/0,08
–0,17/0,09
0,71/0,09
6
8,13/0,16
5,49/0,20
6,74/0,17
–2,13/0,16
0,51/0,20
0,74/0,17
7
8,62/0,14
6,33/0,23
7,90/0,20
–1,62/0,14
0,67/0,23
0,90/0,20
8
8,71/0,29
6,76/0,41
8,12/0,31
–0,71/0,29
1,24/0,41
0,12/0,31
9
8,03/0,56
7,77/0,95
9,32/0,51
0,97/0,56
1,23/0,95
0,32/0,51
10
9,72/0,21
8,81/0,44
8,92/0,63
0,28/0,21
1,19/0,44
–1,08/0,63
Для всех групп
7,47/0,05
4,76/0,06
4,91/0,07
–3,24/0,06
–0,56/0,06
0,67/0,05
Всего опрошенных
1367
1387
1072
1367
1387
1072
Все без исключения респонденты считают, что подобающее
им положение на несколько пунктов выше, чем то, которое они занимают теперь, —
в среднем на 3,24; средний желательный ранг — 7,47. Эффект поведения крайних
групп сказывается и в этом случае. Показатели по этой шкале практически
одинаковы для каждой группы. В четвертом столбце видна разница между
"нынешним" и "подобающим положением": чем ниже положение в
настоящий момент, тем больше разница с подобающим положением — эффект почти
линейный. Расхождение (занижение положения по сравнению с подобающим)
изменяется от 5,74 для 1-й группы до 0,28 для 10-й группы.
Оценки положения через 2 года совпадают с нынешним
положением (это связано с тем, что люди боятся загадывать на будущее).
Предполагаемые изменения через 2 года рассчитывались как "положение через
2 года" минус "реальное положение". Как было отмечено ранее, в
среднем разницы с теперешним положением практически нет. Единственное значение,
превышающее по модулю 1, принадлежит группе 10, где респонденты ожидают
ухудшения своего положения не менее чем на 1 ранг.
Факторы, влияющие на самоопределение респондентов
Для изучения разницы между субъективными и
объективными оценками положения респондента воспользуемся некоторыми методами
изучения мобильности населения по доходам [7, 8].
В качестве зависимой переменной возьмем разницу между
субъективной оценкой доходов и их реальным уровнем. Регрессионный анализ
позволяет выявить факторы, влияющие на соответствие субъективной оценки
реальному положению. Отдельно для каждого случая протестируем три уравнения со
следующими зависимыми переменными: субъективная оценка ниже объективной, выше
нее, совпадает с ней. Для построения разницы между "субъективной" и
"объективной" шкалами в качестве последней используем разбиение по
уровню доходов (по второму принципу). Это продиктовано тем, что наиболее
адекватно себя оценили респонденты трех нижних групп (73,1%).
Опишем модель, по которой будут тестироваться
коэффициенты при независимых переменных. Чтобы определить влияние независимых
переменных на субъективную оценку, используем логистическую регрессионную
модель. Она позволяет оценить вероятность наступления события на основе
вычисления шансов, то есть отношения вероятности наступления события к
вероятности его ненаступления. Логистическое регрессионное уравнение
вероятности, что событие произойдет, может быть записано так:
Prob (Y) =
,
где a, b1, b2 ... — коэффициенты при независимых
переменных в уравнении; x1, x2, ... — независимые переменные: пол, возраст,
среднедушевой доход, наличие высшего образования и т. д. Независимые переменные
могут быть как интервальными, так и Dummy-переменными [9]. Y — это зависимые
переменные, соответствующие завышенной, заниженной и адекватной субъективной
оценкам. Зависимые переменные принимают только два значения: 1 — если данный
случай подпадает под искомую категорию (например, субъективная оценка
занижена); 0 — во всех остальных случаях. Для интерпретации регрессионных
коэффициентов b важны их знаки. Положительный коэффициент означает, что шансы
наступления ожидаемого события увеличиваются; отрицательный указывает на
уменьшение шансов.
Таблица 6
Факторы, влияющие на разницу между субъективной
оценкой дохода и его реальным уровнем
Независимые переменные
Заниженная оценка (ниже
реального положения)
Адекватная оценка (равна
реальному положению)
Завышенная оценка (выше
реального положения
b
Sign
b
Sign
b
Sign
Удалось найти свое место в
жизни
–1,0781
0,000
–0,1637
0,389
0,7283
0,000
Сможете повысить свой
уровень жизни
–0,4892
0,117
-0,8624
0,000
0,9756
0,000
Принимали участие в выборах
президента, 2000 г.
–0,2657
0,362
–0,0520
0,824
0,2147
0,313
Пол
–0,0507
0,828
0,1832
0,318
–0,0752
0,659
Возраст
0,0248
0,002
0,0082
0,190
–0,0176
0,003
Наличие высшего образования
–0,4929
0,153
0,3592
0,152
–0,0614
0,803
Среднедушевой доход
0,0015
0,000
0,0000357
0,638
–0,0013
0,000
Изменение вашего положения
зависит от ваших усилий
-0,1791
0,575
0,1739
0,470
–0,0585
0,796
Нравятся изменения, новизна
0,5839
0,015
0,2380
0,202
-0,5172
0,003
Проживание в столицах
(Москва, Санкт-Петербург)
–0,0051
0,989
0,3672
0,239
-0,3634
0,249
Проживание в селе
–0,9362
0,014
–0,4481
0,055
0,5364
0,013
Константа
–4,7911
0,000
–2,0086
0,000
2,9922
0,000
Кол-во случаев, включенных
в регрессионную модель
1001
1001
1001
LR chi2(12)
314,98
34,31
320,43
Prob > chi2
0,0000
0,0003
0,0000
Log likelihood
–267,1148
–407,4467
–452,6960
Pseudo R2
0,3709
0,0404
0,2614
В таблице 6 приведены результаты расчетов
логистических уравнений с помощью статистического пакета программ Stata 6.0.
Рядом с оценками коэффициентов bi приведена значимость каждого коэффициента.
Рассмотрим, как влияют на субъективную оценку благосостояния переменные,
характеризующие социальное поведение респондентов. Те, кто нашел свое место в
жизни, более склонны завышать субъективную оценку. Так же ведут себя те, кто
уверен, что сможет повысить свой уровень жизни. Оба коэффициента показали свою
значимость для всех трех зависимых переменных. У тех, кто верит, что изменение
положения зависит от их собственных усилий, субъективная оценка благосостояния
близка к объективной. А вот коэффициент для независимой переменной
"участие в голосовании" оказался незначимым — политическая активность
не оказывает значительного влияния на субъективную оценку благосостояния.
Таблица 7
Факторы, влияющие на разницу между субъективными
оценками нынешнего положения и положения 5 лет назад
Независимые переменные
Положение ухудшилось
Положение не изменилось
Положение улучшилось
b
Sign
b
Sign
b
Sign
Удалось найти свое место в
жизни
–0,1988
0,164
0,0373
0,801
0,2568
0,142
Сможете повысить свой
уровень жизни
–0,5099
0,002
0,0765
0,658
0,5371
0,004
Принимали участие в выборах
президента, 2000 г.
–0,1822
0,294
0,0593
0,744
0,1887
0,357
Пол
0,1912
0,164
0,0635
0,652
–0,3452
0,036
Возраст
0,0015
0,746
0,0115
0,018
–0,0180
0,002
Наличие высшего образования
–0,1187
0,554
–0,2509
0,227
0,4109
0,050
Среднедушевой доход
–0,000176
0,010
0,000044
0,446
0,00011
0,066
Изменение вашего положения
зависит от ваших усилий
–0,3400
0,059
–0,0379
0,834
0,4505
0,016
Нравятся изменения, новизна
0,1992
0,886
–0,1171
0,410
0,1310
0,429
Проживание в столицах
(Москва, Санкт-Петербург)
–0,1076
0,691
0,4738
0,069
–0,4850
0,136
Проживание в селе
–0,0193
0,901
0,2682
0,093
–0,3533
0,069
Константа
0,2948
0,321
–1,4004
0,000
–1,0463
0,003
Количество случаев,
включенных в регрессионную модель
961
961
961
LR chi2(12)
48,18
17,90
86,75
Prob > chi2
0,0000
0,0838
0,0000
Log likelihood
–630,11442
–605,24823
–487,77535
Pseudo R2
0,0368
0,0146
0,0817
Возраст влияет на субъективную оценку следующим
образом: чем старше респонденты, тем больше вероятность ее занижения и тем
меньше — завышения. Коэффициент при этих переменных в случае адекватной оценки
(при совпадении субъективной и объективной оценок) оказался незначимым. Так,
незначимыми оказались коэффициенты при переменной "пол респондента".
Наличие высшего образования способствует адекватной оценке своего положения,
однако коэффициент здесь оказался незначимым. Чем выше среднедушевой доход, тем
более склонны респонденты к его заниженной оценке и менее — к завышению дохода.
Самое интересное — уровень дохода не влияет на адекватность оценки (величина
коэффициента в этом уравнении незначительная). Проживание в столицах (Москве,
Санкт-Петербурге) увеличивает вероятность адекватной оценки собственного
положения, однако значимость коэффициентов небольшая. А вот коэффициенты при
переменной "проживание в селе" оказались значимыми. Они показывают,
что проживание в селе увеличивает вероятность завышения субъективной оценки
своего положения. Здесь прослеживается влияние культурных факторов — люди
сравнивают свое благосостояние только с положением ближайшего окружения, и
получается, что они живут не очень плохо, хотя в целом уровень жизни в селе
невысок.
Рассмотрим разницу между субъективными оценками
нынешнего и прошлого положения респондентов. Очевидно, что ретроспективные
оценки зависят как от психологических установок, так и от
социально-демографических характеристик. Независимые переменные оставим те же,
что и в предыдущих уравнениях. Зависимые переменные отражают разницу между
нынешним состоянием и состоянием 5 лет назад (табл. 7).
Почти все коэффициенты значимы только в уравнении,
описывающем улучшение состояния по сравнению с тем, что было 5 лет назад: люди
склонны давать более высокие оценки своему прошлому, и только группа,
положительно оценивающая изменение своего положения, чем-то отличается от
остальных. Положительной оценке изменений способствует уверенность респондентов
в том, что они могут повысить свой уровень благосостояния, а также в том, что
изменения зависят от их собственных усилий. Имеют место также следующие
закономерности: позитивные изменения благосостояния мужчины отмечают реже, чем
женщины; чем больше возраст, тем меньше вероятность того, что состояние
респондента улучшилось; чем выше среднедушевой доход, тем более вероятна
позитивная ретроспективная оценка.
Список литературы
Бондаренко Н. Анализ субъективных оценок нормального
дохода и прожиточного минимума // Мониторинг общественного мнения:
экономические и социальные перемены. 2001. N 1 (51). С. 46–50.
Даудрих Н. Косвенное измерение денежных доходов:
объективные доходы и их оценки в региональном разрезе // Мониторинг
общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2000. N 4 (48). С.
31–38.
Гордон Л., Терехин А., Будилова Е. Опыт многомерного
описания материально-экономической дифференциации населения // Мониторинг
общественного мнения: экономические и социальные перемены. 1998. N 2 (34). С.
17–22.
Красильникова М. Структура представлений о бедности и
богатстве // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные
перемены. 1997. N 1 (27). С. 23–30.
Coulter F., Cowell
F., Jenckins S. Equivalence scale relatives and the extent of inequality and
poverty // The Economic Journal. 1992.
Vol. 107. P. 1067-1082.
Фестингер Л. Теория когнитивного диссонанса / Пер. с
англ. А. Анистратенко, И. Знашеевой. СПб: Ювента, 1999.
Богомолова Т.Ю., Тапилина В.С. Мобильность населения
России по доходам в середине 90-х гг. // Российская программа экономических
исследований. Сер. "Научные доклады". 1999. N 11.
Fields G. Income
mobility, meaning, measurement and some evidence for the developing world //
Paper prepared for the workshop on social mobility. Washington D.C.: Brooking
Institution, 1998.
Afifi A., Clark V.
Computer-aided multivariate analysis. New York: Sage Publications,
1990.
Для подготовки данной работы были использованы
материалы с сайта http://knowledge.isras.ru/