Диссертация (1138324), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Вы пили пиво (водку,сухое вино, крепленое вино и т.д.)?»101- «Сколько грамм пива (водки, сухого вина, крепленого вина) Выобычно выпивали за день?»- «Сколько дней в месяц пили пиво (водку, сухое вино, крепленоевино)?»Для удобства все алкогольные напитки были переведены в чистыйспирт с учетом того, что содержание чистого спирта в пиве составляет 5%, вводке 40%, в сухом вине 12%, в крепленом вине 20%. Для удобства и ввидунебольшого числа наблюдений, а также близости напитков сухое и крепленоевина были объединены.
Таким образом, общее количество потребленногоалкоголя в граммах чистого спирта было получено путем перемноженияколичества дней в месяц, когда индивид употреблял алкоголь, на количествопотребляемого алкоголя в день и на процент чистого спирта, содержащегосяв определенном напитке. Далее в расчетах индивидуальный объемпотребления алкоголя оценивается в граммах чистого спирта, выпитого запоследние 30 дней.При построении моделей были использованы бинарные переменныефактаупотребленияалкоголяинепрерывныепеременныеобъемапотребляемого алкоголя с учетом и без учета непьющих индивидов:-drink – бинарная переменная факта употребления алкоголя запоследние 30 дней: {1 – пьет, 0 – не пьет};-drink_beer– бинарная переменная факта употребления пива запоследние 30 дней: {1 – пьет, 0 – не пьет};-drink_vodka– бинарная переменная факта употребления водки запоследние 30 дней: {1 – пьет, 0 – не пьет};-drink_wine– бинарная переменная факта употребления вина запоследние 30 дней: {1 – пьет, 0 – не пьет};-lnAlcohol – натуральный логарифм общего объема потребленияалкоголя в граммах чистого спирта для лиц, употребляющих алкоголь;102-lnBeer – натуральный логарифм объема потребления пива в граммахчистого спирта для лиц, употребляющих пиво;-lnVodka – натуральный логарифм объема потребления водки вграммах чистого спирта для лиц, употребляющих водку;-lnWine – натуральный логарифм объема потребления вина вграммах чистого спирта для лиц, употребляющих вино;-lnAlcohol_z - натуральный логарифм общего объема потребленияалкоголя в граммах чистого спирта, включая тех, кто не употребляеталкоголь;-lnBeer_z – натуральный логарифм объема потребления пива вграммах чистого спирта, включая тех, кто не употребляет пиво;-lnVodka_z – натуральный логарифм объема потребления водки вграммах чистого спирта, включая тех, кто не употребляет водку;-lnWine_z – натуральный логарифм объема потребления вина вграммах чистого спирта, включая тех, кто не употребляет вино.Поскольку в ответах респондентов переменные объема потребляемогоалкоголя по отдельным спиртным напиткам принимают в среднем от 20 до30 значений, было принято решение, помимо логарифмических переменныхобъема потребления, взять в качестве зависимой переменной порядковыепеременные потребления пива, водки и вина, что одновременно поможетвыявить переменные, влияющие как на факт, так и на объемы потребленияопределенного типа алкоголя.Таким образом, получилось три порядковых зависимых переменных:- ordbeer – порядковая переменная потребления пива;- ordvodka – порядковая переменная потребления водки;- ordwine – порядковая переменная потребления вина.Зависимые порядковые переменные принимают значения от 1 до 6,соответствующие разным объемам потребления отдельных напитков для103мужчин и женщин.
Эти значения с условными названиями представлены вТаблице 3.1. Разбивка по значениям была произведена в соответствии с«точками скопления» фактических значений переменных для каждого типанапитков (см. Приложение Д – Рисунок 1, Рисунок 2). Для каждой моделитакже проверялась возможность объединения интервалов, чтобы проверитькорректность разбивки. Также был проведен тест на устойчивостьрезультатов оценивания, который полностью подтвердил корректностьразбиения и устойчивость результатов.Таблица 3.1Значения зависимых переменных для мужчин и женщин по типамнапитков1Значениезависимойпеременной123456ПивоМужчиныВодкане пьют пивопьют мало(0 – 50 млчистогоспирта]пьют немного(50 - 100 мл]не пьют водкупьют мало(0 - 125 млчистогоспирта]пьют немного(125 - 375 мл]пьютумеренно(100 - 250 мл]пьют много(250 - 500 мл]пьютумеренно(375 - 750 мл]пьют много(более 750 мл]ВиноПивоЖенщиныВодкане пьют винопьют мало(0 - 75 млчистогоспирта]пьютумеренно(75 - 125 мл]пьют много(более125мл]не пьют пивопьют мало(0 – 25 млчистогоспирта]пьютумеренно(25 - 50 мл]пьют много(50 - 200 мл]не пьют водкупьют немного(0 - 60 млчистогоспирта]пьютумеренно(60 - 100 мл]пьют много(более 100 мл]пьюточеньмного (более500 мл)пьют оченьмного (более200 мл]Виноне пьют винопьют мало(0 - 25 млчистогоспирта]пьют немного(25 - 50 мл]Пьютумеренно(50 – 100 мл]пьют много(более100мл]• Независимые переменныеДемографические переменные (переменные возраста индивида):- Age – возраст индивида;- Ряд бинарных переменных, отражающих принадлежность к тойили иной возрастной группе:- Ageunder19: 16-18 лет;- Age19: 19 лет;1Потребление за последние 30 дней, предшествующих опросу.104- Age20to22: 20-22 года;- Age23: 23 года.Изначально предполагалось разбиение на возрастные группы, котороеосновывалосьнапредположенииозанятостимолодыхлюдей:несовершеннолетние лица до 18 лет, 18-20 лет (учащиеся младших курсовучебных заведений, как правило, не работают), 21-22 (учащиеся старшихкурсов учебных заведений, как правило, начинают работать, совмещаютучебу с работой), 23 года (выпускники учебных заведений, вышли на рыноктруда).Анализ данных о средних значениях потребления спиртных напитков вконкретном возрасте с учетом пьющих и непьющих индивидов (см.Приложение Д – Рисунок 3) подтвердил обоснованность такого разбиения,однако и привел к небольшим изменениям: возраст 18 лет было решеносовместить с группой несовершеннолетних, а возраст 20 лет – с группой лицв возрасте 21-22 года ввиду схожести средних объемов потребления.Для наглядности анализа возрастных групп можно обратиться кпримеру потребления водки юношами.
Из Рисунка 3.1 видно, чтопотребление группы людей от 16 до 18 лет существенно ниже по обоимпоказателям. В возрасте от 19 до 23 молодые мужчины, употребляющиеалкоголь, выпивают примерно одинаковое количество алкоголя, однако ввозрасте 19 лет, вероятно, велика доля непьющих индивидов, а в возрасте 23лет растет доля употребляющих алкоголь, поэтому среднее потреблениесреди всей подвыборки значимо отличается.
Поэтому предложенное вышеразбиение по возрастным группам в данном случае представляется вполнекорректным.Среднее потребление водки среди молодых Среднее потребление водки средимужчин, употребляющих алкогольмолодых мужчин всей подвыборки105Рисунок 3.1 Среднее потребление водки мужчинами за последние 30 днейв возрасте 16-23 лет, грамм чистого спирта.Географические переменные- City - тип населенного пункта: {1 – город или областной центр, 0 –село или поселок городского типа (ПГТ)}.- Region1, Region2, Region3, Region4 - 4 бинарных переменных,отражающих тип социально-экономического развития региона проживания(«лидеры», «развитые», «середина», «аутсайдеры»): {1 - если индивидпроживает в регионе данного типа, 0 – если нет}.
Как известно, РМЭЗ-ВШЭявляется нерепрезентативной по регионам (всего 38 регионов), поэтому былобы некорректно брать регион проживания индивида в качестве независимойпеременной. С точки зрения информативности показателей более уместноиспользоватьпоказателиуровнясоциально-экономическогоразвитиярегионов, разработанные Независимым институтом социальной политики.Эта типологизация основана на таких признаках, как освоенностьтерритории, уровень экономического развития региона и экономическоеположение домохозяйств 1. Типологизация представлена в Приложении Д –Таблица 2.
Развитость региона косвенным образом отражает сторону1Источник: http://www.socpol.ru/atlas/typology/index.shtml106предложения алкогольной продукции на рынке, отражаясь в количестветорговых точек, предлагающих алкоголь 1.Переменные семьи- Havepartner – переменная семейного статуса: {1 – если респондентсостоит в законном или гражданском браке, 0 – в противном случае}.- Child – бинарная переменная, отражающая наличие детей: {1- естьдети, 0 – нет детей}.- Livesalone – индивид проживает один (без родителей и партнера): {1– да, 0 - нет}.Переменные образования- Middleedu–полученосреднееобщееи/илисреднеепрофессиональное образование: {1- да, 0 - нет};- Higheredu – получено высшее образование (включая бакалавриат,специалитет, магистратуру): {1 – да, 0 - нет}.- StudybelowHE – прохождение индивидом учебы в учебном заведенииуровня ниже высшего образования (первое образование): {1 - учится; 0 нет}.- StudyHE – прохождение индивидом учебы в высшем учебномзаведении (первое образование): {1 – учится в вузе, 0 - нет}.Переменные занятости- Havejob – трудовая занятость респондента: {1 – имеет постоянноеместо занятости, 0 – нет}.
Все лица, находящиеся в отпусках, учтены какимеющие постоянную занятость.- Studyandwork - совмещение индивидом учебы с работой: {1 – да, 0 нет} (дополнительно отражает влияние стресса и отсутствия свободноговремени в целом).В большинстве развитых регионов (не считая самых обширных Тюменской области и Красноярского края)на 1 кв. км приходится в среднем 189 магазинов, 29 павильонов, 44 киоска, а в регионах со среднимразвитием - 165 магазинов, 25 павильонов, 27 киоска (данные Росстата).1107Переменные индивидуального дохода-Lnrealwagey–совокупныетрудовыедоходыиндивидавнатуральных логарифмах (заработная плата на всех работах за вычетомналогов и прочих обязательных отчислений, премии, плата в натуральномвиде, переведенная в деньги).-Lnnonwork-совокупныенетрудовыедоходыиндивидавнатуральных логарифмах (пенсии, стипендии, безвозмездные перечисления,доходы от аренды и прочее).Переменные индивидуального дохода скорректированы на уровеньпрожиточного минимума в регионе.Переменные, отражающие характеристики домохозяйства и егочленовОтдельной задачей стало выявление связи индивида с другими членамиего домохозяйства.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
