Диссертация (1138392), страница 22
Текст из файла (страница 22)
119 вероятности значений ~п в виде произведения. В результате вклад 1'-го индивида в функцию правдоподобия вычисляется следующим образом": где Рф„,ь,„у„,х„с, ~ — условная вероятность наблюдать значения удовлетворенности и статуса занятости на уровнях ~„и ~~„, соответственно. Для случая .л„— у и и:„= О, например, получим: т(з„,м~„,у„! х„~„) = 1Ф,(и, — к,— й) — Ф,(и,, — 5,— й)1/;(у„— у). где Ф 0 — плотность двумерного нормального распределения с соответствующей ковариационной матрицей, ~;,() — плотность нормального распределения с нулевым математическим ожиданием и дисперсией Ра~.(и'1. Аналогичным образом можно выразить плотность вероятности для случая Таким образом, используя выражения (3.27) и (3.29), при известных параметрах исходной модели несложно вычислить логарифм функции правдоподобия: (3.30) Для численного интегрирования выражения удобно использовать представление интеграла в виде математического ожидания (3.31) и приближать его методом Монте-Карло (бгеепе, 2011).
В общем случае параметры модели не идентифицируемы, и для их оценки необходимо наложить ограничения. Очевидно, что существуют факторы, которые определяют уровень удовлетворенности, но не влияют на статус занятости и доход. Поэтому в последних двух уравнениях системы (3.24) 120 коэффициенты перед такими факторами необходимо положить равными нулю. По этому принципу в модель вводятся шесть ограничений, которых оказывается достаточно, чтобы идентифицировать оставшиеся коэффициенты. 3.3.2. Оценки параметров В связи с тем, что вопрос об официальном оформлении занятости присутствует не во всех раундах, для оценки параметров модели используются данные И МЯ-НЯЕ с 2002 по 2009 годы, включительно.
В табл. 3.2 приведены краткие описания некоторых созданных переменных, их средние значения и стандартные отклонения (в скобках). Так как образование участвует в рассматриваемой модели в качестве контролирующей переменной, то вместо использования набора бинарных переменных, отражающих различные уровни обучения, использована переменная, равная числу лет обучения.
Иначе возникает проблема оценивания слишком большого числа параметров модели. Для идентификации модели дополнительно созданы четыре переменные: резервный доход индивида, средний доход в регионе, доля неформально занятых в регионе и уровень общей безработицы в регионе. Значение переменной, фигурирующей в настоящем исследовании под названием «резервный доход», равно логарифму разности ежемесячного дохода домохозяйства и среднего ежемесячного заработка, полученного респондентом на первой работе.
Традиционно в простейших микроэкономических моделях под резервным доходом понимаются доходы индивида, не связанные с затратами его трудового времени. Например, доходы мужа, которыми может распоряжаться и использовать (для себя) супруга, влияют на ее предложение труда, в частности, на резервную зарплату — минимальную оплату, при которой супруга выходит на рынок труда. В созданную нами переменную «резервный доход» входят такого рода доходы, поэтому она используется в качестве проксипеременной для традиционного (в экономическом смысле) понятия резервный доход и фигурирует в качестве объясняющей в уравнении занятости.
Кроме 121 Таблица 3.2. Описательные статистики респондентов в возрасте 15 — 72 лет Переменная Мужчины Женщины Общая выбор ка Зарегистр ированны е Зарегистр и- Незарегис трированн ые Незарегис трированн ые Общая выборка рованные 2.94 (1.09) Удовлетворенность жизнью (5 градаций, большее значение соответствует большей удовлетворенности) 3.13 (1. 06) 2. 99 (1.12) 3.12 (1. 07) 2.
85 (1. 09) 2.93 (1. 09) Доход (логарифм ежемесячного дохода в рублях 1994 г.) 5.68 (0.85) 5. 71 (О. 89) 5.68 (0.85) 5.28 (0.83) 5.20 (О. 81) 5.28 (0.83) Возраст (годы) 39.22 (12.20) 33.73 (12.43) 38. 88 (12.29) 39.67 (11. 81) 35.24 (13.63) 39.47 (11.93) Семейное положение (1 — брак или совместное проживание„О— одинокиЫодинокая) 0.84 (037) 0.69 (0.46) О. 83 (0.38) 0.68 (0.47) О. 59 (0.49) 0.68 (0.47) Образование (количество лет обучения) 12.42 (2.42) 13.79 (2.65) 13.30 (2.72) 13.25 (2. 71) 13.84 (2.65) 12.70 (2.41) Резервный доход (логарифм, в рублях! 994 г) 8.
86 (0.94) 8. 78 (1.02) 8. 86 (0.95) 8. 80 (0.95) 8.67 (1.05) 8.79 (0.95) Число наблюдений (2002-2009 гг.) 17517 1167 18684 20747 965 21712 Источник: расчеты автора на базе КЬМЯ-НЯЕ за период с 2002 по 2009г. 122 этого, можно предположить, что общее финансовое благосостояние домохозяйства влияет на удовлетворенность респондента жизнью, определяя доступ к экономическим благам и сферу общения, снижая социальную напряженность. В рамках данной гипотезы мы включаем переменную «резервный доход» в качестве объясняющей в уравнение удовлетворенности жизнью. В качестве среднего дохода в регионе использован логарифм соответствующего показателя по данным Федеральной службы государственной статистики в первичной единице выборки КЬМЯ-НЯЕ.
Доли неформально занятых и уровни общей безработицы также были взяты из данных Федеральной службы государственной статистики для каждой первичной единицы выборки ЯЬМЯ-НЯЕ. По ряду соображений в оцениваемую ниже модель не включен ряд контролирующих переменных, хотя они, на первый взгляд, напрашиваются в качестве регрессоров. Это такие характеристики, как, например, тяжелые условия труда, профессиональная группа, наличие детей. Тяжелые условия труда, на наш взгляд, являются достаточно субъективной характеристикой. Кому-то из респондентов и исследователей тяжелым может показаться физический труд, кому-то — умственный, объективное формирование данной переменой является неоднозначным.
Кроме этого, данная характеристика больше относится к удовлетворенности работой; а оценка связи удовлетворенности работой и жизнью может быть темой отдельного исследования. Контроль профессиональной принадлежности сильно увеличивает число необходимых для оценивания параметров. В качестве примера, в табл. 3.3 приведены описательные статистики по профессиональным группам, выделенным в используемой выборке ЯЬМЯ-НЯЕ. При подсчете числа возникающих параметров в системе уравнений следует учесть, что соответствующие бинарные переменные следовало бы включить во все уравнения описываемой нами системы в качестве объясняющих и было бы неплохо учесть эндогенность выбора профессии, добавив к системе еще одно уравнение — модель неупорядоченного множественного выбора.
Но поскольку данные действия не производятся, при интерпретации конечных результатов настоящего исследования следует помнить, что доли официально не оформленных на работе и средний уровень удовлетворенности жизнью варьируются по профессиональным группам (табл. 3.3). Из этой таблицы видно, 123 Таблица 3.3. Описательные статистики респондентов по профессиональным группам Средний уровень удовлетворенности Число наблюдений Доля незарегистрированных % Законодатели, крупные чиновники, управляющие 2222 0.02 2.69 Профессионалы с высшим образованием 8721 0.01 2. 85 Профессионалы со средним специальным образованием 8287 0.04 2.90 Служащие конторские и по обслуживанию клиентов 3049 0.02 3.02 Занятые в сфере обслуживания 3.04 0.13 Квалифицированные сельскохозяйственные работники и работники рыбной промышленности 206 0.05 2.97 Ремесленники 6510 0.09 3.01 Промышленные рабочие 8061 0.05 3.05 Разнорабочие В целом по выборке 5950 О.
10 3.26 47728 0.06 2.99 Источник: расчеты автора на базе КЬМЯ-НЯЕ за период с 2002 по 2009г. Приведенные выше рассуждения можно распространить и на число детей в семье. При интерпретация конечных результатов следует учесть, что изменение удовлетворенности жизнью, как, впрочем, и выбор незарегистрированной занятости, могут быть связны, например, с рождением 124 что процент незарегистрированных работников относительно высок в сфере обслуживания и среди разнорабочих. В этих же группах наблюдается наибольшее среднее значение удовлетворенности жизнью. Рассмотренные ниже предельные эффекты влияния выбора незарегистрированной занятости на удовлетворенность жизнью следует интерпретировать, как совместное влияние выбора соответствующей занятости с возможностью смены профессии.
Влияние незарегистрированной занятости на удовлетворенность жизнью в рамках отдельных профессий (при наложении условия неизменности профессии), скорее всего, даст более низкие предельные эффекты по сравнению с приведенными в настоящей работе. или взрослением ребенка. В использованной выборке КЬМЯ-НЯЕ среднее число детей в возрасте до ! 8 лет у официально оформленных на работе респондентов равно 0.607 (стандартное отклонение равно 0.004), у незарегистрированных— 0.489 (стандартное отклонение — 0.013). Учет эндогенности данной характеристики может стать темой отдельного исследования. Действительно ли существует связь рассматриваемого статуса занятости с тем, как респондент оценивает свою удовлетворенность жизнью? Или какие-то другие факторы оказывают влияние на удовлетворенность? Возможно, эти факторы меняют свои значения при смене формы занятости, но упрощенные статистические сравнения не учитывают эти изменения? Ответы на эти вопросы дают эмпирические оценки, построенные на основе предложенной выше модели.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
