Название статьи:
Пробит-моделирование национальной солидарности на примере России
Авторы: Мамонова Н.В., кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра математики и эконометрики, Байкальский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11,
naamm@mail.ru,
Зайцев Е.В., студент, кафедра мировой экономики, отделение двойного русско-французского дипломирования, Байкальский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11,
eleven@gscw.ru В рубрике:
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА И ОБРАЗОВАНИЕ
Год: 2018 Том: 28 Номер журнала: 2
Страницы: 315-324
Тип статьи: Научная статья
УДК: 330.35
DOI: 10.17150/2500-2759.2018.28(2).315-324
Аннотация:
Данная работа оценивает транзитивные разности нескольких описательных переменных, характеризующих состояние богатства, экономические ожидания, субъективное благосостояние и другие регрессоры с помощью порядковой пробит-модели, используемой при моделировании полихотомичных зависимых переменных. В частности, мы используем две выборки RLMS-HSE 2012 и 2015 гг. Как известно, 2015 год ознаменован экономической рецессией; данный факт мы используем для оценки факторов богатства. Оптимизируя пробит-модель методом максимального правдоподобия, мы устанавливаем связь между регрессорами и национальной солидарностью и принимаем нулевую гипотезу о параллельности угловых коэффициентов при оценивании общего вклада регрессоров. Эмпирические результаты подтверждают логические тенденции в период экономического спада: из общего набора переменные, связанные с богатством, имеют более сильное влияние на национальную солидарность. Иными словами, до тех пор, пока в стране наблюдается продолжительный и стабильный экономический рост, национальную солидарность следует связывать с социальными факторами, такими как здоровье, субъективное благосостояние, уровень образования и др., а не с переменными, описывающими денежное благосостояние.
Ключевые слова: субъективное благосостояние, национальная солидарность, порядковая пробит-модель, RLMS
Список цитируемой литературы: - Krekhovets E. Alcohol Consumption and Life Satisfaction: Evidence from Russia / E. Krekhovets, L. Leonova // Academic Journal of Interdisciplinary Studies. - 2013. - Vol. 2, № 8. - P. 98-105.
- Massin S. Is life satisfaction hump-shaped with alcohol consumption? Evidence from Russian panel data / S. Massin, P. Kopp // Addictive Behaviors. - 2014. - № 39 (4). - P. 803-810.
- Effects of different life events on life satisfaction in the Russian Longitudinal Monitoring Survey / J. M. Bauer [et al.] // Economics Letters. - 2015. - № 129 (4). - P. 92-94.
- Clark A. E. Lags and Leads in Life Satisfaction: A Test of the Baseline Hypothesis / A. E. Clark, Y. Georgellis, R. E. Lucas // Institute for the study of Labor (IZA). - 2006. - № 2526. - P. 1-32.
- Clark A. E. Back to baseline in Britain: adaptation in the British household panel survey / A. E. Clark, Y. Georgellis // Economica. - 2012. - № 80 (319). - P. 496-512.
- Frank B. Does economic growth enhance life satisfaction? The case of Germany / B. Frank, T. Enkawa // International Journal of Sociology and Social Policy. - 2009. - Vol. 29, iss. 7/8. - P. 313-329.
- Proto E. A Reassessment of the Relationship between GDP and Life Satisfaction / E. Proto, A. Rustichini // PLoSONe. - 2013. - Vol. 8 (11).
- The Association Between Income and Life Expectancy in the United States, 2001-2014 / R. Chetty [et al.] // The Journal of the American Medical Association (JAMA). - 2016. - Vol. 315 (16). - P. 1750-1766.
- The Health and Functioning ICF-60: Development and Psychometric Properties / V. A. Tutelyan[et al.] // Clinical Psychology and Psychotherapy. - 2014. - № 21 (5). - P. 441-450.
- Hinks T. Smoking Behaviour and Life Satisfaction: Evidence from the UK Smoking Ban / T. Hinks, A. Katsaros // Working Papers. - 2010. - № 1019.
- Agresti A. Categorical Data Analysis / A. Agresti. - New Jersey : John Wiley & Sons, 2002. - 721 p.
- Venables W. N. Modern Applied Statistics with S / W. N. Venables, B. D. Ripley. - 4th ed. - Berlin : Springer, 2002. - 512 p.
- Marquardt D. W. Generalized inverses, ridge regression, biased linear estimation, and nonlinear estimation / D. W. Marquardt // Technometrics. - 1970. - Vol. 12, № 3. - P. 591-612.