CC BY
26Прикладная эконометрика, 2017, т. 48, с. 85-96. Applied Econometrics, 2017, v. 48, pp. 85-96.
Л. И. Ниворожкина1
Текущие доходы и финансовое поведение
домохозяйств: кто в кризис теряет больше?
В статье представлен оригинальный подход к оценке изменений в уровне жизни в период экономического кризиса, реализованный на основе рекурсивной системы совместных уравнений с использованием многомерной пробит-модели с учетом ненаблюдаемой индивидуальной гетерогенности, смещения из-за пропущенных переменных и эндоген-ности. Зависимыми переменными уравнений системы являются двоичные переменные, фиксирующие финансовое поведение домохозяйств, изменения их позиции в распределении доходов, субъективные оценки таких изменений.
ключевые слова: кризис; домохозяйство; финансовое поведение; многомерный пробит; система уравнений; эндогенность. JEL classification: D22; G32.
1. введение
Одно из наиболее видимых последствий экономического кризиса — падение реальных доходов населения, которое отражается как в официальных статистических данных, так и в росте негативных ожиданий среди населения, изменении их финансовых стратегий. Так, если в предкризисном 2013 г. индекс реальных доходов вырос на 4%, то в 2014 г. он снизился на 0.7%, а в 2015 г. — на 3.2%. Этот процесс продолжился, и в 2016 г. снижение составило уже 6.1% .
Кризисные процессы по-разному затрагивают отдельные группы населения, на снижение реальных доходов воздействует множество факторов: тип поселения, социальное и семейное положение, возраст, финансовые стратегии и множество других, находящихся в сложных причинно-следственных взаимосвязях. Выявление групп населения, наиболее пострадавших от кризиса, и причин, усугубляющих их положение, дает возможность продумать превентивные меры в отношении возможных потрясений в будущем, способствует выработке эффективной социально-экономической политики.
Подобный анализ предполагает наличие данных, полученных непосредственно от населения. Долгое время в экономической теории решения о занятости, потреблении, сбережениях и займах рассматривались как индивидуальные, либо принимаемые одним членом домохозяйства за всех других, исходя из его предпочтений и его функции полезности (Apps, Rees, 2009). В настоящее время для объяснения решений в сфере потребления,
1 Ниворожкина Людмила Ивановна — Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростов-на-Дону; lin45@mail.ru.
2 http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/level/.
сбережений и кредитов теоретически более обоснованным представляется анализ поведения домохозяйств — экономических агентов, цель которых состоит в сохранении или улучшении уровня собственного благосостояния исходя из поставленных целей и имеющихся ограничений для их достижения. Инвестиции домохозяйства в благосостояние предполагаются эндогенными и влияющими на устойчивость характеристик благосостояния. Следствием кризиса для домохозяйства может стать падение благосостояния.
Часть домохозяйств входит в кризис, имея некоторый запас сбережений, которые помогают им пережить трудные времена, другие, наоборот, с грузом кредитов, займов, которые могут усугубить трудности кризисного периода. Поэтому стратегии финансового поведения домохозяйства к моменту вхождения в кризис могут стать детерминантами устойчивости его материального положения. Вариация уровня благосостояния зависит не только от различий в стратегиях финансового поведения домохозяйств, но может быть объяснена множеством других факторов, включая демографическую и социальную-экономическую структуру до-мохозяйств, тип расселения и др. Исследование взаимосвязи между характеристиками до-мохозяйств и вероятностью снижения уровня благосостояния в период кризиса необходимо осуществлять с учетом выбора типа финансового поведения, которое, в свою очередь, находится под воздействием социальных, демографических и доходных характеристик.
Домохозяйство оптимизирует текущее благосостояние при заданных временных и бюджетных ограничениях, а также с учетом имеющихся предметов потребления. Индивидуальные и временные предпочтения, ожидания негативных изменений в будущем могут влиять на решения домохозяйств о сбережениях и кредитах. Эти моменты, как правило, остаются скрытыми от исследователя. Более того, ненаблюдаемая гетерогенность может воздействовать и на изменения в благосостоянии, и на финансовое поведение домохозяйства.
Эконометрический анализ, основанный на многомерных пробит-моделях, позволяет глубоко исследовать взаимосвязи между благосостоянием и относящимся к нему экономическим поведением, а также корреляцию между различными типами финансового поведения. Подход к оценке функции благосостояния может быть реализован на основе системы совместных уравнений с учетом таких методологических проблем, как ненаблюдаемая гетерогенность, смещение вследствие пропущенных переменных и эндогенность. Поведенческая модель в этом случае может быть реализована на основе эконометрической модели относительного изменения уровня текущих располагаемых ресурсов домохозяйств, принимающей форму рекурсивной системы уравнений (Jones et al., 2007). Модель состоит из уравнений структурной формы изменения относительного уровня текущих располагаемых ресурсов между периодами до кризиса и в кризис (w), изменения субъективной оценки периода выживания домохозяйства в ситуации отсутствия внешних поступлений (s) и редуцированной формы сравнений типов финансового поведения f):
w = п(s, f,x,ßw) ,
s = s (f, x,v), (1)
f=( x, Vf),
где x — вектор всех наблюдаемых экзогенных переменных в модели, а т включает ненаблюдаемые факторы, которые воздействуют и на риск снижения уровня доходов mw, и на риск снижения «запаса устойчивости» домохозяйств т, и на функцию финансового поведения т.
Цель данной статьи — уточнение факторов, воздействующих на изменение текущего 5 благосостояния домохозяйств в период экономического кризиса, с учетом взаимодействия ^ этого процесса с финансовым поведением домохозяйств. Ц
0
1
S:
2. многомерные пробит-модели как инструмент оценки снижения уровня ^ благосостояния в период экономического кризиса
Реализация количественного подхода к оценке воздействия кризиса на снижение уровня текущего благосостояния российских домохозяйств осложняется тем, что факторы, обуславливающие изменение относительного положения домохозяйства в ряду распределения доходов, находятся в сложной взаимосвязи, и зачастую сложно разделить, что является причиной, а что следствием. Оценка, основанная на уравнениях множественной регрессии, может привести к ошибочным результатам. Так, например, в уравнение, объясняющее снижение относительного положения домохозяйства на шкале доходов, логично ввести в качестве регрессора переменную, характеризующую отсутствие в домохозяйстве сбережений и кредитов, однако это есть эндогенная характеристика, поскольку падение доходов, обусловленное кризисом, может стать причиной того, что домохозяйство лишится сбережений. В уравнении, где зависимая переменная фиксирует уменьшение срока, который домохозяйство сможет прожить за счет собственных ресурсов, одним из регрессоров является наличие кредитов и займов, но в тоже время осознание того, что «запас прочности» домохозяйства уменьшился, может повлиять на решение об отказе от кредитов. Оценки параметров модели без учета подобных эффектов могут оказаться несостоятельными. Для решения проблемы эндогенности в данной работе использована система рекурсивных уравнений, реализуемых для бинарных зависимых переменных.
Многомерные пробит-модели, разработанные Ashford, Sowden (1970), в настоящее время используются для описания различных ситуаций. Авторы обобщили подход одномерных пробит-моделей на многомерную структуру. Их исследование было посвящено изучению различных физиологических систем организма. С тех пор многомерные пробит-модели широко используются в различных биологических, страховых и иных исследованиях (Gibbons, Wilcox-Gök, 1998; Balia, Jones, 2008; Young et al., 2006). Однако для оценки рисков снижения благосостояния в период экономического кризиса они применяются впервые.
Модель (1) — это рекурсивная система уравнений финансового поведения, изменения субъективной оценки «запаса прочности» благосостояния и ухудшения относительной позиции домохозяйства в распределении доходов с период кризиса. Предполагается, что случайная компонента уравнений финансового поведения коррелирует со случайной компонентой уравнений субъективной оценки и изменения относительной позиции домохозяйства в распределении доходов. Это предполагает наличие ненаблюдаемых факторов, которые влияют на финансовое поведение домохозяйств, их субъективные оценки и ухудшение материального положения в период кризиса. Потенциальная эндогенность переменных субъективных самооценок и финансового поведения в рекурсивной модели отражается в корреляции между ошибками. Проблема состоит в том, чтобы принять во внимание эту ненаблюдаемую специфическую гетерогенность в оценивании процедуры для того, чтобы восстановить состоятельную оценку коэффициентов. Если эндогенность представляет проблему, то коэффициенты, оцененные в одномерной пробит-модели, будут несостоятельными.
Рекурсивная система состоит из структурных уравнений для оценки функции благосостояния и двух редуцированных уравнений для финансового поведения. Зависимые переменные в рекурсивных моделях: у*, ус, у у , где у* означает снижение относительной позиции домохозяйства в ряду распределения доходов, у и — оценка уменьшения периода, который семья может прожить за счет собственных ресурсов, у у — набор уравнений финансового поведения. Латентные переменные, лежащие в основе каждой из наблюдаемых переменных, определяют следующую систему уравнений:
У* =dly,f +Ky, +<u г
У* = d*y if +Ky, + a'*u г , (2)
У* =a'fu г +P'fzi +Y fvi + £f,
таких что
у* = 1(у1 * 0), у* = 1(у* * 0), у,у = 1 (у* * 0, / = 1,2),
где у у = {у д, у,2} — вектор двух уравнений финансового поведения, а и, г, V { — экзогенные векторы, объясняющие, соответственно, снижение позиции на относительной шкале доходов, ухудшение субъективных оценок и финансовое поведение, только финансовое поведение. Использование двух уравнений финансового поведения определяется тем, что переменные финансового поведения (изменение позиции на шкале доходов и субъективная оценка) при включении любой из них в качестве регрессора создают проблему эндо-генности.
В качестве альтернативы многомерной пробит-модели можно рассматривать набор одномерных логит-моделей или мультиномиальную логит-модель. Использование набора одномерных логит-моделей для оценки рисков падения уровня благосостояния представляется некорректным, т. к. начальная гипотеза заключается в том, что факторы риска падения уровня благосостояния являются взаимосвязанными, т. е. наличие у домохозяйства одного из факторов риска влияет на вероятность наличия других признаков. Например, отсутствие сбережений в домохозяйстве коррелирует с ухудшением оценки «запаса прочности» и т. д.
Оценивание мультиномиальной модели в данном случае технически возможно, однако в постановке мультиномиальной логит-модели предполагается, что латентная переменная зависит от набора факторов, которые варьируют для наблюдений, но не для альтернатив. Предполагается, что вероятности получения альтернативы j и некоторой альтернативы k не зависят от каждой из других альтернатив l = 1,...,m, l Ф j,k. Это свойство называется независимостью от несущественных альтернатив (independence of irrelevant alternatives). В отношении рисков падения уровня жизни в период экономического кризиса альтернативами мультиномиальной логит-модели могут быть различные комбинации наличия факторов риска. Представляется возможным предположить, что стохастические компоненты некоторых из этих комбинаций могут оказаться коррелированными, что нарушает гипотезу о независимости от несущественных альтернатив и делает мультиномиальную логит-модель неприемлемой для оценки подобных рисков.
3. Исходные данные и выборка g
I
Сведения о доходах и расходах домохозяйств, их имущественном положении и финансо- а. вом поведении доступны для широкого круга исследователей в данных Российского монито- ¡s ринга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (РМЭЗ). Там представ- s-лена информация о располагаемых ресурсах, денежных доходах, потребительских и непо- ^ требительских расходах, позволяющая рассчитать уровень неравенства по этим показателям с декомпозицией по источникам доходов и расходов, а также по различным социально-демографическим признакам.
В ходе дальнейшего анализа рассмотрены два периода: 2013 г., предшествующий кризису, и 2015 г., когда получила продолжение начавшаяся в 2014 г. рецессия. Для целей сравнения экономического поведения домохозяйств в указанных периодах была сформирована сбалансированная панель: в 2015 г. в анализе участвовали только домохозяйства, опрошенные в 2013 г., и социально-демографическая структура которых за указанный период не претерпела изменений. Их численность составила 4045.
Для целей анализа финансового поведения были рассмотрены ответы на вопрос о финансовой активности в 2015 и 2013 гг. и выделены такие типы финансового поведения домохо-зяйств, как: 1) отсутствие кредитов, займов и сбережений; 2) наличие только сбережений; 3) наличие только кредитов; 4) наличие и кредитов, и сбережений. Для характеристики финансового поведения были сформированы две бинарные переменные: а) равная 1 в случае отсутствия кредитов, займов и сбережений, и 0 в других случаях; б) равная 1 в случае наличия только кредитов, и 0 в других случаях.
Показатель, характеризующий материальное положение домохозяйств — это располагаемые ресурсы, включающие оценку натуральных поступлений и льгот, все формы факторных и трансфертных доходов, а также сумму займов и израсходованных сбережений за месяц, предшествующий опросу. Возможные кратковременные «сбои» в получении денежных средств могут заметно усиливать вариабельность этого показателя. Тем не менее, поскольку располагаемые ресурсы — основной источник средств к существованию домохозяйств, то их можно рассматривать как характеристику текущего благосостояния семьи .
Поскольку в ходе анализа оценивалась устойчивость домохозяйств к внешним неблагоприятным шокам, то в качестве такого индикатора была сформирована переменная, фиксирующая изменение положения домохозяйства на децильной шкале распределения располагаемых ресурсов в 2015 г. по отношению к 2013 г. Это двоичная переменная, принимающая значение, равное 1, если в 2015 г. номер дециля, к которому принадлежит домохозяйство, стал меньше, чем в 2013 г., и 0 в других случаях. Таким образом, сформированная переменная является индикатором w, указывающим на снижение уровня текущего благосостояния домохозяйства.
3 Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS-HSE), проводимый Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН. Сайты обследования RLMS-HSE: http://wwwxpc.unc.edu/projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms.
4 Автор выражает благодарность Л. Н. Овчаровой, директору Центра анализа доходов и уровня жизни НИУ ВШЭ, и А. М. Рутбергу, аналитику Центра, за скорректированные данные о доходах и расходах домохозяйств РМЭЗ.
В ходе опроса домохозяйству задавался вопрос: «Представьте себе не очень приятную картину: все члены Вашей семьи лишились всех источников дохода. Как долго Ваша семья сможет материально жить так же, как Вы живете сейчас, то есть не уменьшая расходов, только за счет денежных сбережений, ничего не продавая из имущества?», с ответами: 1) полгода и больше; 2) несколько месяцев; 3) не больше месяца; 4) не больше двух недель; 5) не больше недели; 6) ни одного дня. Ухудшение этой самооценки также является комплексным индикатором «запаса прочности» домохозяйств и его изменения в период кризиса. Сформированная переменная равна единице, если в 2015 г. оценка продолжительности ниже, чем в 2013 г.
В структуре доходов ряда домохозяйств присутствуют скрытые доходы, которые были определены как превышение суммы текущих денежных расходов и сбережений над располагаемыми ресурсами (Ниворожкина, 2016). Двоичная переменная, указывающая на наличие скрытых доходов, принимает значение, равное единице, если превышение расходов над доходами было зафиксировано подряд в двух исследуемых периодах.
Наличие кредита, конечно, представляет серьезное обременение для домохозяйства, особенно в период ускорения инфляционных процессов, но более важным в данной ситуации является величина кредитной нагрузки: какую долю располагаемых ресурсов домохозяйство расходует на оплату кредитного займа? Согласно исследованиям ряда зарубежных авторов (Hurst, 2011), если домохозяйство расходует на эти цели свыше 40%, то обслуживание долга может стать для него невозможным. Для учета этого обстоятельства была сформирована двоичная переменная, принимающая значение, равное единице, в случае если кредитные выплаты за прошедший месяц превышали 40% от располагаемых ресурсов.
Таблица 1 представляет значения демографических и социально-экономических переменных, использованных в модели.
Таблица 1. Описательные статистики переменных, используемых в модели
Переменные Доля домохозяйств, %
Тип финансовой активности в 2013 г.
Нет ни кредитов, ни сбережений 52.21
Есть только кредиты и займы 26.11
Есть только сбережения 16.78
Есть и кредиты, и сбережения 4.90
Тип финансовой активности в 2015 г.
Нет ни кредитов, ни сбережений 57.33
Есть только кредиты и займы 24.27
Есть только сбережения 13.87
Есть и кредиты, и сбережения 3.72
Доля домохозяйств, в которых номер дециля по располагаемым ресурсам в 2015 г. 33.10
стал меньше
Период, который семья сможет прожить только за счет собственных ресурсов, стал 29.45
меньше
Демографический тип семьи
Одинокие 22.29
Супруги без детей 20.90
APPLiED ECONOMETRICS / ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА 2017, 48
Окончание табл. 1
Переменные Доля домохозяйств, %
Другие семьи без детей 21.45
Неполные семьи с детьми 2.59
Семьи с детьми 32.76
В домохозяйстве есть пенсионеры 54.26
В домохозяйстве есть дети до 7 лет 15.30
Доля домохозяйств, в которых доходы превышали расходы в обоих периодах 20.66
Текущая кредитная нагрузка превышает 40% 3.38
В домохозяйстве нет работающих 29.28
В домохозяйстве один работающий 30.19
В домохозяйстве двое работающих 32.49
В домохозяйстве более двух работающих 8.04
Более 30% домохозяйств отметили ухудшение материального положения: снизилась доля домохозяйств, имеющих сбережения, увеличилась доля без сбережений, кредитов и займов, уменьшилась кредитная активность.
4. результаты
Для уточнения набора переменных для модели, наиболее полно описывающей данные при наименьшем количестве параметров, был осуществлен расчет критерия Акаике (AIC) и критерия Шварца (BIC). Для этого последовательно оценивались бинарные пробит-мо-дели с различными наборами переменных, и была выбрана спецификация с наименьшими значениями AIC и BIC (Магнус и др., 2004).
Результаты оценки многомерной пробит-модели на основе метода имитационного максимального правдоподобия (simulated maximum likelihood, SML) (Cappellari, Jenkins, 2003, 2006) представлены в табл. 2.
Таблица 2. Результаты оценивания многомерной пробит-модели
Переменная Нет ни кредитов, Есть кредиты, Изменение Изменение позиции
ни сбережений нет сбережений субъективной оценки на децильной шкале
срока выживания распределения
без определенных располагаемых
средств ресурсов
к существованию
Изменение — —— 0.018
субъективной оценки (0.100)
срока выживания без
определенных средств
к существованию
Нет ни займов, — — 0.566*** -0.602***
ни сбережений (0.128) (0.130)
Есть кредиты, нет — — 0.282** 0.283**
сбережений (0.102) (0.129)
Продолжение табл. 2
Переменная Нет ни кредитов, Есть кредиты, Изменение Изменение позиции
ни сбережений нет сбережений субъективной оценки на децильной шкале
срока выживания распределения
без определенных располагаемых
средств ресурсов
к существованию
Тип поселения (село)
Областной центр 0.065 -0.130** 0.249*** 0.115**
(0.047) (0.057) (0.052) (0.053)
Город и ПГТ 0.001 0.004 0.121** -0.138**
(0.048) (0.057) (0.053) (0.053)
Тип домохозяйства (с детьми)
Одинокие 0.089 -0.134 -0.255 -0.512*
(0.216) (0.273) (0.260) (0.310)
Без детей 0.230*** -0.412*** -0.071 -0.032
(0.053) (0.081) (0.061) (0.062)
Неполные семьи 0.011 0.061 0.103 -0.099
с детьми (0.052) (0.142) (0.143) (0.158)
Дети до 7 лет -0.312*** 0.316*** 0.071 -0.286***
(0.1367) (0.059) (0.063) (0.062)
Пенсионеры 0.188*** -0.308*** 0.049 -0.012
(0.047) (0.053) (0.052) (0.053)
Число занятых в домохозяйстве (ни одного)
Один -0.143** 0.540*** 0.060 0.131**
(0.054) (0.077) (0.061) (0.063)
Двое -0.341*** 0.803*** 0.031 -0.043
(0.064) (0.085) (0.076) (0.075)
Больше двух -0.195** 0.706*** -0.114 -0.192**
(0.084) (0.104) (0.096) (0.097)
Текущая кредитная — — -0.215* -0.419***
нагрузка свыше 40% (0.116) (0.121)
Наличие скрытых -0.458*** 0.378*** 0.108* -0.316***
доходов (0.046) (0.053) (0.057) (0.056)
Квинтили распределения домохозяйств по душевым денежным ресурсам (III)
I 0.309*** -0.039 0.155** 0.471***
(0.062) (0.072) (0.069) (0.065)
II 0.195*** 0.010 0.115* 0.237***
(0.059) (0.071) (0.065) (0.062)
IV -0.115** 0.031 0.145** -0.306***
(0.057) (0.071) (0.064) (0.063)
V -0.321*** 0.053 0.172** -1.102***
(0.059) (0.071) (0.069) (0.077)
Константа 0.0298*** -1.127*** -1.243*** 0.054
(0.079) (0.102) (0.117) (0.127)
Коэффициент корреляции ошибок
Ъи 0.034
^ 21 (0.057)
Окончание табл. 2
Переменная Нет ни кредитов, Есть кредиты, Изменение Изменение позиции
ни сбережений нет сбережений субъективной оценки на децильной шкале
срока выживания распределения без определенных располагаемых
средств ресурсов
к существованию
Рз1 Р41
Р 32 Р 42 Р 43
—2LL
Хи-квадрат Тест отношения правдоподобия
-0.253*** (0.064) 0.280*** (0.069) 0.131* (0.078) -0.183** (0.079) -0.886*** (0.010) -92185.010 1407.60
Р21 = Р31 = Р41 = Р32 = Р42 = Р43
0,
chi2 (6) = 1631.48, ^-значение = 0.0000
&
0
1
S:
Примечание. ***, **, * — значимость на уровне 1, 5 и 10% соответственно. В скобках указаны эталонные категории. Стандартные ошибки — в скобках под оценками коэффициентов.
Рассмотрим общие результаты оценки. Результаты теста отношения правдоподобия указывают на то, что нуль-гипотеза об отсутствии эндогенности (Н0: р^ = 0) отклоняется для переменных финансового поведения, включенных в модель. Это можно интерпретировать как подтверждение того, что ненаблюдаемые факторы, которые воздействуют на вероятность соответствия домохозяйства определенному типу финансового поведения, также воздействуют и на вероятность изменения уровня благосостояния домохозяйства. Корреляция между уравнением изменения уровня благосостояния в кризис и остатками уравнений финансового поведения статистически значима. Эта корреляция отрицательна для уравнения наличия у домохозяйства кредитов, что указывает на то, что ненаблюдаемые факторы уменьшают вероятность присутствия кредитов и займов в период кризиса и, соответственно, уменьшают риск перехода в относительно низкодоходную группу. Для уравнения отсутствия у домохозяйства и сбережений, и кредитов, и займов эта корреляция положительна, что говорит о том, что ненаблюдаемые факторы увеличивают как вероятность относительного ухудшения позиции в распределении доходов, так и о том, что одним из последствий кризиса для ряда домохозяйств становится возможная потеря сбережений и невозможность займов.
В структуре домохозяйств, финансовая активность которых ограничена кредитами и займами при отсутствии сбережений, преобладают семьи с детьми, чаще дошкольного возраста, где взрослые члены — преимущественно работающие лица трудоспособного возраста. Этот тип финансового поведения не связан с уровнем доходов, но риск присутствия скрытых доходов у них весьма велик.
Что касается домохозяйств, в которых, судя по их ответам, нет ни сбережений, ни займов, то это — чаще семьи без детей, пенсионеры и неработающие, преимущественно низкодоходные, расходы которых не превышают их доходов. Эти домохозяйства проживают преимущественно в небольших городах и сельских поселениях.
Для домохозяйств, самооценка периода выживания которых без определенных средств к существованию ухудшилась в 2015 г., вероятность принадлежать как к заемщикам, так и к не имеющим ни кредитов, ни сбережений — выше. Высокая кредитная нагрузка снижает шансы ухудшения оценки, но коэффициент в уравнении значим лишь на 10%-ном уровне. Присутствие скрытых доходов увеличивает шансы ухудшения самооценки. Интересным представляется то, что жители села более оптимистичны, нежели горожане. А по сравнению с домохозяйствами, находящимися в третьем квинтиле, как более малоимущие, так и более состоятельные отметили снижение шансов на самостоятельное выживание.
Ухудшение субъективной оценки срока, который домохозяйство может прожить без внешних заимствований, не влияет на перемещения домохозяйств вниз по шкале доходов. Шансы переместиться вниз по шкале доходов в 2015 г. выше для домохозяйств-заемщиков, но, в то же время, высокая кредитная нагрузка снижает шансы такого перемещения. Эти шансы ниже среди домохозяйств, имеющих скрытые доходы, группирующихся в четвертом и пятом квинтилях, и домохозяйств, в составе которых есть дети-дошкольники.
По сравнению с домохозяйствами без работников, те, в которых занят только один член домохозяйства, чаще снижали свою доходную позицию в 2015 г.
По сравнению с сельскими поселениями, экономическая обстановка, сложившаяся в областных центрах, вела к тому, что шансы снизить уровень благосостояния в 2015 г. там выросли, а в средних городах и поселках городского типа — снизились.
Система уравнений на основе мульти-пробита позволяет получить оценку вероятности присутствия в домохозяйстве всех факторов, ведущих к ухудшению уровня благосостояния. В представленной спецификации она составила 0.001, однако это не означает, что в целом риск падения уровня доходов является незначительным, поскольку вероятность отсутствия всех факторов риска также невелика — 0.071.
Таблица 3. Оценки рисков по результатам оценивания многомерной пробит-модели
Зависимая переменная = 1 Средняя Стандартное min max
вероятность отклонение
Снижение позиции на относительной шкале доходов 0.340 0.192 0.002 0.858
Ухудшение субъективной оценки 0.303 0.082 0.097 0.506
Отсутствие сбережений, кредитов и займов 0.566 0.159 0.022 0.665
Наличие только кредитов и займов 0.246 0.150 0.128 0.862
Оценки предикторных маргинальных вероятностей для каждого исхода указывают на достаточно высокий уровень риска снижения уровня текущего благосостояния для домохо-зяйств в период кризиса (табл. 3).
Наиболее уязвимыми в период экономического кризиса становятся домохозяйства, не имеющие «подушки безопасности» в виде сбережений, это — значительная часть населения с низкими доходами, такие как пенсионеры, безработные, концентрирующиеся в небольших поселениях, где возможности дополнительных заработков ограничены.
Что же касается тех домохозяйств, в которых отсутствуют сбережения, но есть кредиты и займы, то это — весьма неоднородная группа, в которой присутствуют как низко-, так и высокодоходные семьи. Наличие дорогостоящих кредитов, ипотечных займов увеличивает их кредитную нагрузку, сужает горизонт выживания, но в целом они более устойчивы материально, у многих из них есть дополнительные заработки, т. е. они умеют сохранять достигнутый
уровень благосостояния исходя из поставленных целей и имеющихся ограничений для их до- 5 стижения. Что же касается малоимущих заемщиков, то, как правило, их кредиты носят кратко- ^ срочный характер и в кризисный период их число сокращается. В ходе кризиса доходы насе- Ц ления упали, поэтому люди, уже имевшие кредиты, стали испытывать сложности с выплата- ¡s ми по ним, а те, кто кредитов не имел, по возможности начали избегать брать их, тем самым s; интенсивный рост кредитования, характерный для докризисного периода, резко затормозился. ^ В целом, эти две внешне разнонаправленные тенденции в результате отразились в том, что наличие кредита в домохозяйстве не стало значимым фактором снижения уровня благосостояния.
Интересным представляется результат, согласно которому ухудшение субъективной оценки срока, который домохозяйство может прожить без внешних заимствований, оказалось не связанным с перемещением по децильной шкале доходов и с располагаемыми ресурсами. Интерпретация этого может состоять в том, что контроль финансового поведения домо-хозяйств позволил выявить тот факт, что независимо от уровня доходов те домохозяйства, финансовое поведение которых нерационально, оценивают свои шансы на выживание ниже. Иначе говоря, контроль финансового поведения в модели позволил элиминировать влияние субъективной оценки. Этот результат требует дальнейшего тестирования и, возможно, также связан с неучтенными объемами скрытых доходов.
Многомерные пробит-модели представляют собой перспективный инструментарий оценки рисков изменения уровня жизни в период экономического кризиса на основе данных опросов населения. Расширение и изменение числа рассматриваемых переменных позволит уточнить тенденции исследуемого процесса, а результаты могут быть использованы для целей корректировки социальной политики.
Благодарности. Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 16-02-00411.
Список литературы
Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. (2004). Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело.
Ниворожкина Л. И. (2016). Скрытые доходы домохозяйств: опыт эмпирического анализа. Terra Economicus, 14 (4), 42-53.
Apps P., Rees R. (2009). Public economics and the household. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Ashford J., Sowden R. (1970). Multivariate probit analysis. Biometrics, 26 (3), 535-546.
Balia S., Jones A. M. (2008). Mortality, lifestyle and socio-economic status. Journal of Health Economics, 27 (1), 1-26.
Cappellari L., Jenkins S. P. (2003). Multivariate probit regression using simulated maximum likelihood. The Stata Journal 3, 278-294.
Cappellari L., Jenkins S. P. (2006). Calculation of multivariate normal probabilities by simulation, with applications to maximum simulated likelihood estimation. IZA Discussion Paper No. 2112, Bonn.
Gibbons R. D., Wilcox-Gok V (1998). Health service utilization and insurance coverage: A multivariate probit approach. Journal of the American Statistical Association, 93 (441), 63-72.
Hurst M. (2011). Debt and family type in Canada. Canadian Social Trends, 91, 41-47.
Jones A. M., Rice N., Bago d'Uva T., Balia S. (2007). Applied health economics. London, New York: Routledge.
Young G., Valdez E. A., Kohn R. (2006). Multivariate probit models for conditional claim-types. Insurance: Mathematics and Economics, 44 (2), 214-228.
Поступила в редакцию 02.10.2017; принята в печать 08.12.2017.
Nivorozhkina L. I. Current incomes and financial behavior of households: Who loses more in a crisis? Applied Econometrics, 2017, v. 48, pp. 85-96.
Ludmila Nivorozhkina
Rostov State University of Economics (RSUE), Rostov-on-Don, Russian Federation; lin45@mail.ru
Current incomes and financial behavior of households: Who loses more in a crisis?
The article suggests an original approach to assessing changes in living standard during the economic
crisis, implemented by the triangular recursive system of equation using a multivariate probit model,
dealing with unobservable individual heterogeneity, the bias due to omitted variables and endogene-
ity. The outcomes of the system equations are binary variables capturing changes in the position of
the household in the income distribution, subjective estimates of such changes and financial behavior.
Keywords: crisis; household financial behavior; multivariate probit model; the triangular recursive system of equations; endogeneity.
JEL classification: D22; G32.
References
Magnus J. R., Katyshev P. K., Peresetsky A. A. (2004). Econometrics. First course. Moscow: Delo (in Russian).
Nivorozhkina L. I. (2016). Hidden income of households: An empirical evidence. Terra Economicus, 14 (4), 42-53 (in Russian).
Apps P., Rees R. (2009). Public economics and the household. Cambridge, UK: Cambridge University Press. Ashford J., Sowden R. (1970). Multivariate probit analysis. Biometrics, 26 (3), 535-546. Balia S., Jones A. M. (2008). Mortality, lifestyle and socio-economic status. Journal of Health Economics, 27 (1), 1-26.
Cappellari L., Jenkins S. P. (2003). Multivariate probit regression using simulated maximum likelihood. The Stata Journal 3, 278-294.
Cappellari L., Jenkins S. P. (2006). Calculation of multivariate normal probabilities by simulation, with applications to maximum simulated likelihood estimation. IZA Discussion Paper No. 2112, Bonn.
Gibbons R. D., Wilcox-Gok V. (1998). Health service utilization and insurance coverage: A multivariate probit approach. Journal of the American Statistical Association, 93 (441), 63-72.
Hurst M. (2011). Debt and family type in Canada. Canadian Social Trends, 91, 41-47. Jones A. M., Rice N., Bago d'Uva T., Balia S. (2007). Applied health economics. London, New York: Routledge.
Young G., Valdez E. A., Kohn R. (2006). Multivariate probit models for conditional claim-types. Insurance: Mathematics and Economics, 44 (2), 214-228.
Received 02.10.2017; accepted 08.12.2017.
