Демографическое обозрение / Demographic Review 2022;10(1)44-78 DOI: 10.17323/demreview.v10i1.17260
Зависит ли вероятность рождения ребенка от уровня благосостояния и его субъективного восприятия в российских домохозяйствах: в поиске ответов на извечные вопросы
Кадзухиро Кумо (kumo@ier.hit-u.ac.jp), Институт экономических исследований, Университет Хитоцубаси, Япония.
Does the probability of having a child depend on the level of wealth and its subjective perception in Russian households: in search of answers to eternal questions
Kazuhiro Kumo (kumo@ier.hit-u.ac.jp), Institute of Economic Research, Hitotsubashi University, Japan.
Резюме: В данной статье используются микроданные Российского Мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ - НИУ ВШЭ) для рассмотрения влияния таких экономических факторов, как доход домохозяйства, зарплата женщин, факторов субъективного благополучия, удовлетворенностью жизнью и состояния здоровья, на вероятность рождения детей в России, которая демонстрировала длительное снижением на протяжении 1990-х годов, а в 2000-2015 гг. увеличивалась. Были получены следующие результаты: более высокие совокупные доходы домохозяйства способствуют деторождению, в то время как более высокая заработная плата женщин ассоциируется с более низкой рождаемостью; респонденты, удовлетворенные своей жизнью и хорошо оценивающие состояние своего здоровья, показывают значительное увеличение вероятности рождения детей. Большинство предыдущих исследований детерминантов рождаемости в России выявили, что доход не оказывает значимого влияния на рождаемость, но результаты, полученные в данном исследовании, позволяют предположить, что это могло быть связано с особыми обстоятельствами начала экономической трансформации в 1990-х годах.
Ключевые слова: рождаемость, заработная плата женщин, доход домохозяйства, эквивалентный доход, субъективное благополучие, Россия.
Благодарности: Автор выражает благодарность НИУ ВШЭ за предоставленную возможность использовать базу данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения
Финансирование: Статья является результатом выполненного проекта в рамках гранта, выделенного на научные исследования Министерством Образования, Культуры, Спорта, Науки и Технологий Японии (В) (19Н01478), а также совместного проекта Института Экономических Исследований, Университета Хитоцубаси и Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».
Для цитирования: Кумо К. (2023). Зависит ли вероятность рождения ребенка от уровня благосостояния и его субъективного восприятия в российских домохозяйствах: в поиске ответов на извечные вопросы . Демографическое обозрение, 10(1), 44-78. https://doi.org/10.17323/demreview.v10i1.17260
Abstract: This paper uses microdata of the Russian Longitudinal Monitoring Survey (RLMS-HSE) to examine the impact of economic factors such as household income, women's wages, factors of subjective well-being, life satisfaction and health status on the likelihood of having children in Russia, which, after a long decline throughout the 1990s, began to increase in the 2000s, thereafter rising almost continuously. The results were as follows: higher total household income serves to encourage childbirth, while higher wages of the woman curtail it, but when indicators such as life satisfaction and health condition are high, the likelihood of childbirth increases significantly. Most previous research concerning determinants of the birth rate in Russia has shown that household income has no effect at all, but the findings in this paper suggest that this may have been due to the special circumstances that existed at the beginning of the economic transformation in the 1990s.
НИУ ВШЭ.
Keywords: fertility, woman's salary, household income, equivalent income, subjective well-being, Russia.
Acknowledgments: The author would like to thank HSE for the opportunity to use the database of the HSE Russian Monitoring of the Economic Situation and Health of the Population.
Funding: This article is the result of a research grant from the Japanese Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (B) (19H01478) and a joint project of the Economic Research Institute, Hitotsubashi University, and HSE.
For citation: Kumo K. (2023). Does the probability of having a child depend on the level of wealth and its subjective perception in Russian households: in search of answers to eternal questions. Demographic Review, 10(1), 44-78. https://doi.org/10.17323/demreview.v10i1.17260
1. Введение
Известно, что рождаемость в развитых странах низкая и что в странах Восточной и Центральной Европы рождаемость резко упала с начала системной трансформации в 1989-1991 гг., а затем в течение длительного периода неуклонно снижалась (Philipov, Dorbritz 2003). Россия среди этих стран привлекла особое внимание как страна, столкнувшаяся с демографическим кризисом1 (Вишневский 2006). Другими словами, коэффициент суммарной рождаемости (КСР) в 2000 г. во всех странах переходной экономики Центральной/ Восточной Европы, за исключением Албании, бывшей Югославии, Молдавии, был ниже, чем 1,5, в России он упал ниже 1,2 в 1999 - 2000 гг. (таблица 1).
Таблица 1. Распределение респондентов по поколениям, в разрезе стран и гендера, %
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015
Чехия 2,08 1,95 1,90 1,28 1,15 1,29 1,51 1,57
Венгрия 1,91 1,85 1,87 1,57 1,32 1,31 1,25 1,45
Польша 2,28 2,33 2,06 1,62 1,37 1,24 1,41 1,32
Словакия 2,32 2,26 2,09 1,52 1,30 1,27 1,43 1,40
Румыния 2,43 2,31 1,83 1,33 1,31 1,40 1,59 1,62
Болгария 2,05 1,97 1,82 1,23 1,26 1,37 1,57 1,53
Россия 1,89 2,05 1,89 1,34 1,20 1,29 1,57 1,78
Украина 1,95 2,06 1,84 1,40 1,11 1,21 1,44 1,51
Белоруссия 2,03 2,09 1,91 1,41 1,32 1,25 1,49 1,72
Молдавия 2,48 2,64 2,41 1,90 1,44 1,22 1,28 1,26
Латвия 1,86 2,08 2,02 1,25 1,25 1,39 1,36 1,70
Литва 1,99 2,08 2,03 1,55 1,39 1,29 1,50 1,70
Эстония 2,02 2,13 2,05 1,38 1,36 1,52 1,72 1,58
Армения 2,51 2,56 2,54 2,06 1,65 1,68 1,72 1,74
Грузия 2,31 2,27 2,18 1,88 1,61 1,66 1,91 2,05
Азербайджан 3,50 2,91 2,74 2,29 2,00 2,00 1,92 1,94
Казахстан 2,90 3,08 2,72 2,26 1,80 2,22 2,60 2,73
Киргизия 4,37 4,13 3,63 3,10 2,40 2,50 3,10 3,20
Таджикистан 5,69 5,57 5,23 4,58 3,97 3,62 3,60 3,62
Туркменистан 5,17 4,65 4,34 3,51 2,82 2,65 2,83 2,93
Узбекистан 5,11 4,59 4,07 3,60 2,58 2,36 2,34 2,49
Источник: База данных Всемирного банка «Индикаторы мирового развития». https://datacatalog.worldbank.org/search/dataset/0037712/
В России тенденция снижения прекратилась в 1999-2000 гг., и КСР начал расти. В 2015 г. он достиг самого высокого уровня (1,78) со времен распада Советского Союза. Затем КСР снова начал снижаться, и в 2019 г. вернулся к уровню десятилетней давности (1,50 в 2008 г.). В 2020 - 2021 гг. показатель не изменился, не отреагировав на пандемию COVID-19.
Снижение рождаемости, наблюдавшееся чуть менее 10 лет со времен начала системной трансформации в России, происходило на фоне сокращения российской экономики, снижения уровня жизни основной массы населения и др. Также можно сказать,
1 Всего за 4 года в России КСР снизился с 2,0 (1989 г.) до 1,50 (1993 г.) (Росстат 2008). Например, в Японии потребовалось 20 лет, чтобы совершить аналогичное падение (с 2,05 в 1974 г. до 1,46 в 1993 г.) (см.: Human Fertility Database. https://www.humanfertility.org/).
что рост рождаемости с 2000 до 2015 г. включительно соответствует подъему российской экономики. С другой стороны, экономические санкции, наложенные на Россию западными странами после 2014 г., сопровождались одновременно и снижением экономического роста, и падением показателей рождаемости.
Что касается исследований экономических факторов рождаемости в России, претерпевшей большие изменения за последние десятилетия, то на сегодняшний момент сложно сказать, насколько выводы, полученные и российскими исследователями, и исследователями на Западе, созвучны или не противоречат друг другу.
Так, И. Ивасаки и К. Кумо с помощью региональных данных показали, что региональный рост производства в России оказывает значительное влияние на изменение уровня рождаемости (Iwasaki, Kumo 2020). Однако ряд других исследований, выполненных на основе микроданных выборочных исследований, показывает, что такой ключевой экономический фактор, как доход домохозяйства, не повлиял на динамику рождаемости в России (Kohler, Kohler 2002; Рощина, Бойков 2005; Kumo 2012; Karabchuk 2017b). Тенденции индикаторов макроэкономики и уровня рождаемости, описанные выше, соответствуют друг другу. Однако остается неясным, свидетельствует ли это о наличии причинно-следственной связи. С другой стороны, прошло более 30 лет с начала системных трансформаций и накопился массив микроданных, позволяющих вновь вернутся к постановке вопроса о роли экономических факторов в динамике российской рождаемости. Цель данной статьи - изучение влияния ряда важнейших экономических факторов, а именно, дохода домохозяйства и уровня оплаты женского труда, на вероятность рождения ребенка в России. К этим факторам мы добавили также индикаторы, свидетельствующие об удовлетворенности индивидов своей жизнью и здоровьем.
Эта статья организована следующим образом. В следующем разделе автор делает краткий обзор динамики рождаемости в России с начала системной трансформации до 2018 г. Далее дается анализ результатов предыдущих исследований, проведенных в тот период, с выделением факторов рождаемости, на которые указывали авторы. Как упоминалось ранее, влияние экономических факторов в России, а именно дохода, оказалось сложно оценить, поэтому автор выдвигает гипотезы, позволяющие интерпретировать противоречивые результаты предыдущих исследований. В последующих разделах представлены данные и результаты собственного анализа и выводы, которые могут быть полезными при проведении государственной политики.
2. Динамика рождаемости в России
В Советском Союзе рождение детей прямо или косвенно поощрялось государством в связи с тем, что революция, гражданская и Вторая мировая войны, насильственные политические и экономические преобразования, хроническое недоедание, доходившее до массового голода, плохое состояние здоровья населения унесли огромное число жизней, а для производственного роста и укрепления оборонной мощности требовалось больше рабочей силы и мобилизационного потенциала. С 1960-х, когда в развитых западных странах наблюдалось быстрое падение уровня рождаемости, социалистические страны с большим числом государственных учреждений по уходу за детьми (в том числе под контролем отдельных ведомств и предприятий) поддерживали КСР на уровне чуть более или чуть менее 2,0, что с учетом миграционного прироста со второй половины 1970-х годов было достаточно для поддержания численности населения до 1989 (Kumo 2012).
Однако после распада Советского Союза сеть социальных учреждений по уходу за детьми резко сократилась. Те, которые управлялись компаниями для своих сотрудников и были почти бесплатны, либо закрылись, либо в них ввели дополнительную плату. Это напрямую привело к увеличению стоимости ухода за детьми 2. Кроме того, экономический кризис, последовавший за системной трансформацией, привел к резкому падению экономики. Из-за этого возможности нового поколения родителей по воспитанию детей снизилась. СССР был известен своей щедрой системой социального обеспечения (McAuley 1979). Однако системная трансформация разрушила ее прежнюю основу.
Также стоит отметить, что советский рынок труда отличался стабильной занятостью, отсутствием безработицы, гарантированной, хотя и не очень высокой, заработной платой. Но в результате системной трансформации такие особенности системы социальных гарантий были утрачены. Подобные факторы дополняли друг друга, и конечным результатом стало резкое падение КСР в России до уровня ниже, чем 1,20 в 1999 и 2000 г. (рисунок 1).
Рисунок 1. Коэффициент суммарной рождаемости и ВВП на душу населения в России, 1989-2018
Источник: Подготовлено автором на основе опубликованных данных Росстата (Демографический ежегодник России, Регионы России) за разные годы.
Российское правительство прибегало к различным мерам по исправлению ситуации. В документе, представленном в 2001 г. 3, правительство обещало принять меры по улучшению здоровья граждан и увеличению рождаемости. Однако в то время
2 Вечерняя Москва (2007). 37, Февраль,3; Вечерний Петербург (2009). Август, 25.
3 «Концепция демографической политики Российской Федерации до 2015 года», принятая распоряжением правительства РФ от 24.09.2001.
практически не было принято никаких новых мер по борьбе с падением рождаемости и ростом смертности. Другими словами, документ фактически не нашел применения.
На политической арене поворотный момент наступил во второй половине первого срока президентства Путина, сопровождавшегося устойчивым экономическим ростом. Без преувеличения можно сказать, что с начала 1990-х и до начала 2000-х, социальная политика российского правительства была не более, чем разговорами, либо, в лучшем случае, имела пожарный, антикризисный характер. Однако во второй половине 2000-х ситуация существенно изменилась. Президент Путин в своих ежегодных посланиях Федеральному собранию стал акцентированно подчеркивать проблему низкой рождаемости и ставить перед правительством цель повышения рождаемости в краткосрочной перспективе. В декабре 2006 г. было увеличено пособие по уходу за ребенком 4. В то же время был инициирован «Материнский капитал» 5 как финансируемая государством схема, которая предоставляла родителям двоих и более детей возможность использовать 250 тыс. рублей (приблизительно 11 тыс. долларов на то время) в качестве безналичной целевой субсидии на улучшение жилищных условий, образование или пенсионное страхование, что применялось к детям, рожденным/усыновленным с 1 января 2007 г. по 31 декабря 2016 г. Учитывая, что среднемесячный доход россиян в сентябре 2007 г. составлял 12 тыс. рублей, сумма материнского капитала выглядела внушительно 6. Действие закона неоднократно продлевалось, а величину капитала правительство старалось время от времени индексировать с учетом инфляции или повышать на фиксированные суммы, а также диверсифицировать возможности его целевого использования, в том числе в отдельные годы допускалось получение ограниченных сумм наличными в виду возникновения форс-мажорных кризисных ситуаций в стране. Кроме того, позднее была инициализирована программа стимулирования субъектов РФ с учетом их возможностей в выделении дополнительно к федеральному региональных материнских капиталов (с 2012 г.), в том числе дифференцированных по очередности рождения у матери. С 1 января 2020 г. материнский капитал начал выплачиваться на первого рожденного или усыновленного ребенка 7. Программа материнского капитала с ежегодной индексацией как основной меры по стимулированию рождаемости в России будет действовать как минимум до 2026 г. 8
4 Федеральный закон от 5 декабря 2006 №207-ФЗ о внесении изменений в отдельные акты Российской Федерации в части государственной поддержки граждан, имеющих детей. В то время пособие по уходу за ребенком составляло 700 рублей (примерно 30 долларов) за второго и последующего ребенка. Как указано в Федеральном законе от 1 марта 2008 г. №18-ФЗ о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в целях повышения размеров отдельных видов социальных выплат и стоимости набора социальных услуг, эта сумма регулярно пересматривается в зависимости от уровня инфляции.
5 Федеральный закон от 29 декабря 2006 г. №256-ФЗ о дополнительных мерах государственной поддержки семей, имеющих детей.
6 Как и в случае с пособием по уходу за ребенком, сумма пересматривается путем ежегодной индексации. Российская газета (2008). Февраль, 14.
7 С 1 февраля 2023 г. сумма материнского капитала при рождении первенца составила 589,5 тыс. рублей, а при рождении второго ребенка - 779 тыс. Если родители уже получали маткапитал на первого ребенка, то размер выплаты на второго определяется как разница между двумя приведенными цифрами, т. е. 189,5 тыс. рублей. Подробное изложение нормативных положений, порядка предоставления и использования материнского капитала, см.: https://pravo.rg.ru/rubrics/question/220532/
8 После внесения изменений в закон, указанный в сноске 6, от 1 марта 2020 г. №35-ФЗ.
Однако здесь стоит иметь в виду, что рост рождаемости фактически начался в 2000 г., т.е. до введения в 2006 г. новой схемы государственного финансирования семейной политики, которая рассматривалась как система инновационных мер, направленных на поощрение населения к деторождению. Другими словами, переход от снижения рождаемости к росту можно рассматривать, в первую очередь, как соответствующий началу экономического роста, непосредственно не связанный своим началом с принятием мер по стимулированию рождаемости (рисунок 1). В то же время повышение рождаемости наблюдалось в промежутках между экономическими кризисами и даже во время глобального финансового кризиса 2008 г., последовавшего за крахом американского инвестиционного банка «Lehman Brothers». Однако после начала российско-украинского конфликта, вызванного присоединением Крыма в 2014 г., уровень рождаемости, достигнув пика в 2015 г. (КСР 1,78), начал уверенно снижаться и уже в 2019 г. вернулся к уровню 2008 г., и в последующие 2020 и 2021 г. оставался тем же (КСР 1,50).
Статья не ставит своей целью непосредственный анализ эффективности и демографических результатов государственных усилий по стимулированию рождаемости в России, как и критическое рассмотрение известных нам исследований по данному вопросу, в которых использованы различные подходы на макро- и микроуровне с использованием разнообразных эконометрических моделей. Отметим, что они дают противоречивую оценку демографическим результатам, в целом эффект политики оказывается слабым, выражающимся не столько в повышении итоговой рождаемости, сколько в изменениях календаря рождений, в том числе с учетом очередности рождения у матери (Slonimczyk, Yurko 2014; Слонимчик, Юрко 2016; Biryukova, Sinyavskaya 2021; Validova 2021).
Мы перед собой поставили более принципиальный, один из центральных и неизменно актуальных исследовательских вопросов: как экономические факторы влияют на вероятность рождения ребенка у женщин в российском контексте? Если такие факторы, как экономический рост, увеличение доходов домохозяйств и заработной плата оказывают положительное влияние на рождаемость, то политику российского федерального правительства по наращиванию финансовых затрат на пронаталистскую политику можно назвать рациональной. Но, если экономические факторы не имеют никакого влияния на вероятность рождения детей, оценка проведенных мер будет неизбежно отрицательной. Таким образом, проведение дополнительных исследований влияния экономических факторов остается очень важным. Также важен вопрос: если экономические факторы имеют какой-либо эффект, то каким образом различия в ответах женщин, касающиеся субъективной (и/или ситуационной) оценки своего благополучия и состоянии здоровья, способны скорректировать роль экономических факторов?
Сложное сочетанное взаимодействие факторов на деторождение может быть исследовано только при наличии баз данных микроуровня, однако в России число выборочных исследований, предоставляющих соответствующую информацию, не превышает число пальцев на одной руке. Панельных, лонгитюдных исследований, дающих возможность построения адекватных моделей для поиска взаимосвязей, еще меньше. Тем не менее мы имеем, хотя и ограниченные, возможности продолжить изучение влияния таких экономических факторов, как уровень дохода в их взаимосвязи с факторами субъективного отношения к рождению детей среди российских женщин, дающих новое понимание этого вопроса. Для этого мы воспользовались данными Российского Мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ - НИУ ВШЭ),
на сегодняшний момент единственного в России регулярного лонгитюдного выборочного опроса населения, имеющего длительную историю, в программу которого входят интересующие нас вопросы. Мы выдвигаем гипотезы для нашего нового исследования, опираясь на опыт предыдущих работ как других авторов, так и своих собственных.
3. Предыдущие исследования
В России вскоре после распада Советского Союза рождаемость резко снизилась, эта ситуация была документирована на ранней стадии (Население России 1994). Однако стоит сказать, что потребовалась немало времени для проведения исследований факторов, объясняющих снижение рождаемости. Во-первых, исследование этой темы требует определенного объема данных за определенный период времени. В начале системной трансформации анализ ограничивался тем фактом, что микроданные соответствующих выборочных исследований отсутствовали и не было альтернативы, кроме использования данных макроуровня. Описательные исследования проводились не только в России, но и на Западе. В самом начале большинство исследований, основываясь на корреляции между темпами экономического роста и валовым внутренним продуктом (ВВП) на душу населения, показывали, что падение уровня рождаемости было вызвано экономическим спадом в связи с системной трансформацией (см. типичный пример такого исследования: (DaVanzo, Grammich 2001)). Позднее, начиная с 2000-х годов, было проведено несколько исследований, базирующихся на микроданных и использующих эконометрические инструменты анализа. Полученные результаты свидетельствовали о противоположном: такие экономически факторы, как уровень дохода, не являются значимыми при оценке их влияния на рождаемость (Kohler, Kohler 2002; Grogan 2006; Рощина, Бойков 2005; Kumo 2012; Karabchuk 2017b). С другой стороны, сложно сказать, что в исследованиях о влиянии различий в оценках людей в отношении субъективного благополучия в России наблюдается адекватный прогресс. Цель данного исследования - восполнить этот пробел, но перед этим автор систематизирует еще раз имеющиеся идеи и эмпирические факты.
3.1 Экономические факторы и рождаемость
Принято считать, что уровень рождаемости в странах с высоким уровнем доходов относительно низок, но что касается взаимосвязи между экономическими факторами и вероятностью рождения ребенка в отдельной стране, Р. Эстерлин утверждает, что люди склонны заводить детей, когда они ожидают, что их уровень жизни будет выше, чем в прошлом (Easterlin 1966). Интерпретации, основанные на этой гипотезе относительного дохода широко известны, и проверка этой гипотезы проводилась много лет назад (Easterlin 1973; Wachter 1975). Также хорошо известен подход к объяснению репродуктивного поведения Г. Бэккера (Becker 1960; Ghez, Becker 1975). На основании этой теории дети рассматриваются как высококачественные товары, и многие исследования с помощью микроданных подтверждали, что доход домохозяйства или самой женщины оказывают положительное влияние на рождаемость (Weeden et al. 2006; Bollen, Glanville, Stecklov 2007; Stanford, Smith 2013; Lovenheim, Mumford 2013; Mansour 2017). Более того, гипотеза, выдвинутая В. П. Буцем и М. П. Вардом (Butz, Ward 1979), а именно, что заработная плата женщин становится упущенной возможностью и способствует снижению рождаемости, подтверждается различными эмпирическими наблюдениями (Macunovich 1995; Rondinelli, Aassve, Billari 2010; Kornstad, Ronsen 2018).
Если взглянуть на Россию, то не так уж много исследований, в которых анализировалась рождаемость в связи с экономическими факторами микроуровня. Более того, полученные результаты о влиянии доходов домохозяйств и заработной платы женщин выглядят неоднозначно. Так, Я. Рощина и С. Бойков, использовавшие РМЭЗ для оценки влияния дохода на уровень рождаемости, приняли во внимание такие экономические условия, как доход и статус в занятости, однако им не удалось получить значимый эффект дохода домохозяйства (Рощина и Бойков 2005). Б. Пирелли-Харис использовала данные только за 1994 г., но также обнаружила, что доход домохозяйства не был значимым (Perelli-Harris 2006). Однако Л. Гроган использовала РМЭЗ с 1994 по 2001 г. и утверждала, что доход домохозяйства имеет значимое положительное влияние на вероятность рождения детей. Но она ограничила свою выборку респондентами имеющими супругов (размер выборки - 288 супружеских пар) за весь период, поэтому невозможно определить, насколько полученные выводы применимы к генеральной совокупности (Grogan 2006). В своем предыдущем исследовании автор использовал данные за 1994-2004 гг., но и здесь доход домохозяйства не был значимым (Kumo 2012). Т. Карабчук, рассматривавшая период 2000-2013 гг., получила положительный, значимый эффект дохода домохозяйств (Karabchuk 2017a), однако она не обнаружила значимого влияния дохода домохозяйства при рассмотрении более раннего периода, а именно 2000-2009 гг. (Karabchuk 2017b). В то же время в отношении дохода домохозяйства, использованного в упомянутых выше исследованиях, кроме исследования автора данной статьи (Kumo 2012),
9 w
не использовалась шкала эквивалентности 9 как для совокупного дохода домохозяйства, так и для дохода на члена домохозяйства.
Заработная плата женщин использовалась в немногих известных нам исследованиях (Kumo 2012; Karabchuk 2017a; Журавлева, Гаврилова 2017). Т. Карабчук получила значимый, отрицательный коэффициент заработной платы женщин для периода 2000-2013 гг. (Karabchuk 2017a). Между тем, анализируя период до 2004 г., Т. Журавлева и Я. Гаврилова обнаружили, что заработная плата женщин не влияет на вероятность рождения детей (Журавлева, Гаврилова 2017). Однако они же утверждают, что для периода 2005-2014 гг. заработная плата женщин имеет значимое негативное влияние на вероятность деторождения. На сегодняшний день накоплен недостаточный опыт исследований влияния дохода на рождаемость, в тоже время следует заметить, что исследования влияния заработной платы женщин соответствуют теоретическим ожиданиям. Что касается роли дохода домохозяйств, немногие исследователи пришли к выводу о наличии значимого влияния, поэтому потребность в проведении дополнительных исследований сохраняется.
9 Шкала эквивалентности (ШЭ) - это статистический инструмент, позволяющий приводить доходы и потребительские расходы домохозяйств разного состава к сопоставимому виду. Домохозяйство конкретного состава (например, супружескую пару без детей) выбирают в качестве базовой, величину шкалы для нее принимают за единицу. При этом значения ШЭ для других типов домохозяйств указывают на то, во сколько раз их доходы должны быть выше (ниже) по сравнению с базовой с тем, чтобы их уровни жизни были одинаковы. Подробнее см.: (Подузов, Кукушкин 2000). В нашем исследовании применялись шкалы эквивалентности, рекомендованные ОЭСР (OECD 2008; Anyaegbu 2010). См. также: Equivalised disposable household income. Office for National Statistics, United Kingdom,
https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/personalandhouseholdfinances/incomeandwealth
3.2 Субъективное благосостояние и рождаемость
Если субъективные оценки людей по отношению к одинаковым экономическим и политическим условиям различаются, то влияние этих условий на репродуктивное поведение индивидов может быть также различным. Понимание возможности этой взаимосвязи привело к расширению исследований, особенно с начала 2010-х годов, посвященных влиянию на рождаемость субъективного благополучия и связанных с ним показателей. Опыт большинства работ, проведенных по различным программам, показал, что высокий уровень субъективной оценки (самооценки) благополучия и состояния здоровья оказывает значимое положительное влияние на вероятность рождения детей. К таким выводам, к примеру, пришли исследователи в Венгрии (Cserepes et al. 2013), в Германии (Le Moglie et al. 2015; Cetre et al. 2016), в Австралии (Luppi 2016). Можно отметить, что на макроуровне межстрановых сравнений, выполненных, в частности, на данных Всемирных обследований ценностей (World Values Surveys) (MaRgolis, MyRskyla 2011), международных сравнительных исследований Института Гэллапа (Gallup World Poll) и Европейского социального исследования (ESS), также имеются подтверждения интересующей нас взаимосвязи (Cetre et al. 2016). Исследователи фиксируют позитивную селекцию родительства: чем более счастливыми люди себя ощущают, тем больше они настроены иметь детей (Aassve et al. 2008; Billari 2009; Aassve et al. 2012; Aassve et al. 2015). Изучение позитивной роли «чувства счастья» в деторождении набирает обороты после получивших широкий отклик публикаций в ведущих демографических журналах (Hobraft 2006; MaRgolis, MyRskyla 2011).
На российских данных уже был выполнен ряд исследований взаимосвязи субъективного благополучия и рождаемости. С одной стороны, Б. Перелли-Харис с помощью данных РМЭЗ 1994 г. обнаружила, что субъективное благополучие повышает вероятность рождения детей (Perelli-Harris 2006). С другой стороны, Х-П. Кёллер и И. Кёллер использовав данные за период экономического спада в промежутке между 1995 и 1997 г., получили противоположные интуиции результаты: люди с высокой степенью беспокойства о своем будущем с большей вероятностью рожают детей, чем более спокойные (Kohler и Kohler 2002). Т. Карабчук, Т. Журавлева и Я. Гаврилова, анализировавшие ситуацию после 2000 г., показали, что вероятность рождения детей выше у женщин с высоким уровнем счастья и надежды на будущее (Karabchuk 2017a; Журавлева и Гаврилова 2017).
Результаты исследований влияния самооценки состояния здоровья женщин на рождаемость можно найти в ряде работ (Рощина, Бойков 2005; Karabchuk 2017a; Журавлева, Гаврилова 2017). Однако ни в одной из них не было найдено значимого влияния субъективных оценок здоровья на рождаемость.
Как правило, в странах с высоким уровнем развития доход положительно влияет на вероятность рождения детей, в то время как заработная плата женщин влияет отрицательно. Однако в России, как показывали предшествующие исследования, ни совокупный доход семьи, ни доход партнера не оказывают устойчиво значимого влияния на деторождение (таблица 2). Однако есть также различия в выводах, зависящие от анализируемого периода. Так, положительное влияние совокупного дохода домохозяйств было выявлено для периода после начала 2000-х годов (Karabchuk 2017a), в то время как женская заработная плата в тот же период оказывала отрицательное влияние на деторождение (Karabchuk 2017а; Журавлева, Гаврилова 2017). Более того, полученные результаты подтверждают, что осознание индивида себя благополучным
способствует деторождению. А в отношении субъективных оценок уровня здоровья значимого влияния выявлено не было. Одной из возможных причин того, что доход домохозяйства не является значимым, могут быть проблемы со специфическими особенностями анализируемых периодов развития страны: разные результаты могут быть получены для 1990-х годов, когда экономические условия постоянно ухудшались, и для 2000-х годов, когда экономический рост был более или менее непрерывным.
V ч/
С другой стороны, как упоминалось выше, может играть роль неиспользование семейного дохода по шкале эквивалентности.
Таблица 2. Предыдущие исследования влияния индивидуального и семейного благополучия на рождаемость на основе данных РМЭЗ
Авторы
с!
О
си
ш >
с!
си
с! о
ос
ГО X X
си си
р
ш
си
ОС X и ос
ю О
р си
си
X т р ГО С >• ^ о с
с! о
о |_
X го
о ^
с! ю
. ; си
о
X .0 X
X в
? си
X си X и с! т ^ си
о
с X о ю >у
т и
о р
о с!
т
ГО ^
X
си ^
о о
КоИ^, КоЬ^г (2002) 1995-1997 Логит рождение -
Рощина, Бойков (2005) К 1994-2001 Пробит рождение N5 N5
Рощина, Бойков (2005) К 1994-2001 Пробит намерение родить N5 N5
Peгelli-Haггis (2006) 1994 Логит намерение родить N5 +
Сго§ап (2006) 1994-2001 Логит рождение +
Кито (2012) 1995-2004 Логит рождение N5 N5 +
КагаЬсИик (2017а) 2000-2013 Пробит рождение первого ребенка - + + +
КагаЬсИик (2017Ь) 2000-2009 Пробит рождение второго ребенка N5 N5 N5
КагаЬсИик (2017Ь) 2000-2009 Пробит намерение родить + N5 N5
Журавлева, Гаврилова (2017) К 1994-2004 Пробит рождение N5 N5 N5
Журавлева, Гаврилова (2017) К 2005-2014 Пробит рождение - + N5
Журавлева, Гаврилова (2017) К 1994-2014 Пробит намерение родить N5 - N5
Источник: Составлено автором.
Примечание: NS - «не значимо»; пробел - соответствующая переменная не вводилась;
Я - исследование опубликовано на русском языке.
Накопленные эмпирические исследования позволяют предположить, что даже в сегодняшней нестабильной экономической ситуации доход домохозяйств оказывает в целом положительное влияние на вероятность рождения ребенка. Также можно предположить, что заработная плата женщин выступает в качестве альтернативных издержек и таким образом снижает вероятность рождения ребенка. Что касается состояния здоровья и субъективного благополучия, то вполне вероятно, что в долгосрочной перспективе положительные сдвиги в самооценках будут положительно влиять на увеличение вероятности рождения детей. В следующем разделе автор сосредоточится на характеристике данных и методов, использованных им в новой попытке внести ясность по вопросу, какую роль в российской рождаемости играют рассмотренные выше объективные и субъективные факторы благополучия.
4. Данные и метод
Данные, с помощью которых было проведено исследование, представляют собой индивидуальные ответы на опрос Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (РМЭЗ НИУ-ВШЭ/RLMS HSE)10. Данное выборочное исследование проводится с 1992 г. и является репрезентативным на национальном уровне. В его рамках опрашиваются не менее чем 10 тыс. респондентов из 4 тыс. домохозяйств, отобранные с помощью стратифицированной многоступенчатой случайной выборки (объем выборки и программа опроса исторически менялись (Сваффорд, Косолапов, Козырева 2010; Kozyreva, Kosolapov, Popkin 2016)). Целью данного обследования населения является ежегодное наблюдение за изменениями в доходах и потреблении домохозяйств, состоянием здоровья его членов. Обследование также включает подробную информацию об образовательном уровне респондентов, брачном состоянии, миграционном статусе, статусе в занятости и др.
С каждым раундом программа опроса в некоторой степени меняется. Вопросы о рождаемости относятся к блоку вопросов «для женщин». Один из вопросов «Рожали ли вы
ребенка за последние 12 месяцев?» автор использует в качестве основной информации о
11
рождении детей 11.
Доля ответов на вопросы о домохозяйствах (response rate) в данном исследовании в целом высока на национальном уровне. Этот показатель составлял 87,6% от общего числа домохозяйств в первом году панельного обследования (в 1994 г.). Однако имеется серьезная проблема в двух крупнейших городах - в Москве и С. Петербурге. В первом раунде (1994 г.) доля ответивших для этих двух городов составила 62,9%, что сильно отличается от доли ответивших в других регионах (91,8%) (Kozyreva, Kosolapov, Popkin 2016). Это могло повлиять на результаты. Стоит отметить, что, когда Grogan (2006) изучала истощение выборки РМЭЗ, сравнивая выборки 1994 г. с выборкой 2001 г., она выяснила, что домохозяйства с супругом или детьми значительно реже выпадали из обследования. Учитывая эти факторы, стоит признать, что они могут иметь значимое влияние на оценки уровня рождаемости и ее изменение.
В данной работе автор проводит анализ с акцентом на то, как доход домохозяйства, заработная плата женщин и субъективное благополучие влияют на репродуктивное поведение. Как отмечалось выше, существует корреляция между макроэкономическими тенденциями и колебаниями рождаемости. Однако здесь автор намерен выяснить, соответствуют ли результаты предыдущих исследований, проведенные в других странах на основе анализа микроданных выборочных исследований, тенденциям в репродуктивном поведении в современной России на том же уровне данных, полученных схожим образом.
Использованы данные РМЭЗ с 1994 по 2018 г. Данные о домохозяйствах и индивидах не являются сбалансированной панелью. Автор исследует, как индивидуальные
10 См. официальный сайт РМЭЗ НИУ ВШЭ: https://www.hse.ru/rlms/
11 Следует иметь в виду, что в 9, 19 и 21 раундах (2000, 2010, 2012 г.) участников обследования спрашивали: «Были ли у Вас роды в течение последних двух лет?» Среди ответивших «да» на этот вопрос тех, кого можно было идентифицировать как мать ребенка младше 12 месяцев, мы на основе сконструированной нами переменной включали в группу «рожали в течение последних 12 месяцев». Таким образом имеется некоторая методологическая несопоставимость в наших данных. Однако мы полагаем, что она не может сколько-нибудь значимо влиять на результаты нашего анализа.
характеристики, в первую очередь заработная плата женщин и субъективное благосостояние, а также такие характеристики домохозяйства, как доход домохозяйства в году t, влияют на рождение ребенка женщиной в году t+1. Выборку составляют работающие женщины (получающие заработную плату) в возрасте 18-45 лет. В анализе также будут учитываться контрольные переменные, которые использовались в предыдущих исследованиях.
Будет оценена следующая пробит-модель:
Pr(n t=1^(а+Ь1*Х, м+ -1+Ьз*И, -1+ЫЧ, t-l+e),
где:
Pr - вероятность рождения ребенка;
Xi - уровень образования/ наличие партнера/ число членов домохозяйства / место жительства;
Wi - степень ощущаемого счастья / самооценка состояния здоровья; Hi - доход домохозяйства; Ь - заработные платы; а, Ь1, Ь2, Ьз, Ь4 - оцененные параметры; e - ошибка.
Основное внимание в данной статье уделяется влиянию следующих факторов на вероятность рождения ребенка: 1) заработная плата женщин; 2) доход домохозяйства; 3) субъективное благосостояние; 4) самооценка состояния здоровья. Как было отмечено в выше, автор предполагает, что заработная плата женщин отрицательно влияет на
СЧ/ /■» ч/ ч/ ч/
другой стороны, более высокий совокупный доход домохозяйства, высокие субъективные оценки благополучия и здоровья будут способствовать рождению детей. Более того, для заработной платы и дохода в модели будет учитываться нелинейность связи с помощью квадратичного члена. В качестве контрольных переменных автор будет использовать: 5) наличие партнера; 6) число членов домохозяйства; 7) уровень образования (высшее образование/общее среднее образование); 8) место проживания (город или деревня); 9) дамми-переменная для года. Что касается размера домохозяйства (число членов в наблюдаемых домохозяйствах), результаты предыдущих исследований неоднозначны, и сложно строить предположения о возможном влиянии этого фактора. Стоит обратить внимание на то, что неизбежно наличие партнера существенно увеличивает вероятность рождения детей. Ряд исследований, проведенных в последнее время в некоторых странах, показал, что женщины с высоким уровнем образования склонны рожать чаще, чем женщины без высшего образования, поэтому автор намерен проверить этот тезис на российских данных. Что касается места жительства, более вероятно, что такие факторы, как стоимость воспитания детей и ограниченные возможности домашнего воспитания детей, снизят вероятность рождения детей среди городских жителей.
Следует заметить, что причина, по которой автор не включил переменные о характеристиках партнеров женщин, заключается в соблюдении максимально возможной согласованности с предыдущими исследованиями, в которых характеристики партеров не включались в модели.
Обращаем также внимание, что в рамках данной статьи автор не рассматривает спрос на детей как способ удовлетворения спроса на труд или как на «заменителей социальной защищенности». В России доля детей, получавших высшее образование,
была такой же или даже более высокой, как и в развитых странах (согласно данным Всероссийской переписи населения 2010 г., доля детей, получивших высшее образование, была 60%). Поэтому мы полагаем, что нет необходимости учитывать спрос на детей, исходя из спроса на рабочий труд, как это происходит в развивающихся странах. Что касается спроса на детей как гарантов обеспеченной старости, то в России имеется развитая система социального обеспечения, а пенсионное страхование не сильно различается между регионами, и, как мы отмечали в другой работе, получатели пенсии в России относительно редко сталкиваются с критической бедностью (Kumo 2020).
Таблица 3. Описательные статистические характеристики переменных, включенных в анализ
Родила
Имеет партнера Средний размер семьи
Удовлетворенность жизнью (очень удовлетворена и удовлетворена)
Имеет проблемы со здоровьем (ходит в больницу минимум 1 раз в месяц)
Самооценка здоровья (очень хорошее и хорошее) Высшее образование Среднее образование
Жители города или деревни (жители города) Заработная плата женщин (с поправкой на инфляцию, 1000 рублей)
Заработная плата женщин в квадрате
Доход семьи на душу населения (с поправкой на
инфляцию, 10 тыс. рублей)
Доход семьи на душу населения в квадрате
Доход семьи по шкале эквивалентности (1) (шкала
эквивалентности ОЭСР)
Доход семьи по шкале эквивалентности, (1) в квадрате
Доход семьи по шкале эквивалентности (2)
(модифицированная шкала ОЭСР)
Доход семьи по шкале эквивалентности, (2) в квадрате
Доход семьи по шкале эквивалентности (3) (корень
квадратный)
Доход семьи по шкале эквивалентности, (3) в квадрате
н
е д
ю л б
39135 47758 47844
е е
н д
е р
С
е о н
0,03 0,84 3,56
47650 0,44
47768
47670 47814 47814 47844
47844
47844
46554
46554
46554
46554
46554
46554
46554
46554
0,3
0,42 0,35 0,58 0,8
0,36
0,24
0,034
0,0034
0,044
0,0055
0,054
0,008
0,06
0,0099
0,17 0,37 1,41
0,5
0,46
0,49 0,48 0,49 0,4
0,33
0,87
0,047
0,085
0,06
0,14
0,071
0,21
0,078
0,24
0 0 1
0 0 0 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1 1 14
1 1 1 1
7,91 62,57 3,64 13,24 4,96 24,62 6,06 36,78 6,3 39,72
Источник: Подготовлено автором на основе данных РМЭЗ.
В нашей пробит-модели зависимая переменная является бинарной (рожала ли женщина) и соответственно мы обеспечиваем методологическую сопоставимость с проведенными ранее исследованиями (Рощина, Бойков 2005; Karabchuk 2017a; 2017Ь; Журавлева, Гаврилова 2017).
Также стоит обратить внимание на то, что панельный пробит-анализ не может быть применен на основе использования инструментальных переменных. Метод инструментальных переменных можно было бы использовать для проведения
0
1
0
1
панельного логистического анализа. Однако, учитывая, что данная статья построена на проверке воспроизводимости предыдущих результатов и устойчивости полученных ранее закономерностей, в целях сохранения сравнимости текущих результатов с прошлыми данным мы останавливаемся на панельном пробит-анализе как основным методе моделирования взаимосвязей. Анализ подразумевает также учет проблемы эндогенности, и чтобы избежать ее, всем независимым переменным присваивали лаг в один год. Также мы учли серьезную проблему экономики труда, которая заключается в одновременном определении уровня занятости и заработной платы женщин: в выборку были включены только работающие женщины.
Описательная статистика переменных представлена в таблице 3.
5. Результаты
Результаты, полученные с использованием разных моделей, представлены в таблицах Приложения 12.
В дополнение к результатам пробит-анализа (таблица П1 Приложения) мы представляем результаты, основанные на других моделях: панельного логистического анализа, объединенного логистического анализа и объединенного анализа методом наименьших квадратов (таблица П2 Приложения). Тем самым мы усиливаем достоверность полученных результатов.
Обратим внимание, что при панельном логистическом методе мы сталкиваемся с критической проблемой анализа вероятностей рождения детей: для женщин, не рожавших ребенка на протяжении всего периода, зависимая переменная постоянна (равна 0). Вне зависимости от периода времени таких респондентов мы исключали из анализа в случае, когда применяли модель с фиксированными эффектами. Поэтому представлены также результаты анализа, основанные на модели с переменными эффектами. Данный подход соответствует методу Л. Гроган ^^ап 2006).
В целом результаты применения различных моделей содержательно похожи. Достоверным здесь является то, что наличие партнера и число человек в семье (демографические переменные) имеют значимое положительное влияние на вероятность рождения детей. Что касается влияния наличия партнера, это выглядит вполне ожидаемо, если даже не банально, но что касается влияния размера семьи, то интерпретация не столь проста: причина, видимо, здесь кроется в облегчении помощи по уходу за маленькими детьми со стороны других членов домохозяйства. Кроме того, хорошо известно, что те, кто сам воспитывался и проживает в большой семье, более склонны к рождению детей.
12 Следует отметить, что возраст женщин автор не вводил в далее рассматриваемые модели в качестве объясняющей переменной. Из предыдущих исследований, перечисленных в таблице 2, только Х.-П. Кёллер и И. Кёллер не использовали возраст женщин (КоЫег и КоЫег 2002). В предварительных расчетах автор также пытался ввести возраст женщин и всегда получал значимые отрицательные коэффициенты. Результаты здесь были опущены, так как они качественно соответствуют полученным результатам у других авторов, а основное внимание здесь уделяется повторному, углубленному рассмотрению переменной дохода. Также анализ в этой статье не касался различий между рождением первого, второго и последующих детей, как это сделала ранее Т. Карабчук (КагаЬсИик 2017Ь). Автор предполагает, что существуют различия в факторах, определяющих вероятность рождения первого и второго ребенка, но цель этой статьи не состояла в том, чтобы провести это различие, требующее специального рассмотрения.
Если говорить о высшем образовании, то оно оказывает значимое положительное влияние, что как было показано ранее, также применимо к России ^^ап 2006; Кито 2012; КагаЬсИик 2017а), что может указывать на необходимость проверки гипотезы о постоянном доходе в отношении репродуктивного поведения в России. Что касается среднего школьного образования, существенных значимых результатов не обнаружено. Контрольная переменная «проживание в городе» показала положительное значимое влияние. Полученный результат противоречит интуитивному предположению и факту, отраженному в статистических показателях, что рождаемость выше не в городе, а в деревне. В этом сложно разобраться, однако, как указывал ранее автор, в больших городах, таких как Москва и Санкт-Петербург, количество отказов от ответа и выпадение из обследования выше, чем где-либо. С другой стороны, это может отражать тенденцию в городах, где социальная инфраструктура по воспитанию детей более организованная, хотя и может быть недостаточной (Kozyreva, Kosolapov, Роркт 2016) 13.
Рассмотрение экономических факторов, которым посвящена данная статья, показало, что заработная плата женщин отрицательно влияет на рождаемость. Как уже говорилось выше, исследователи отмечали такое же влияние для определенного периода (КагаЬсИик 2017а; Журавлева, Гаврилова 2017), однако наше исследование свидетельствует об отрицательной связи заработной платы женщин и рождаемости на протяжении всего исследуемого периода, а именно с 1995 по 2018 г. Это интуитивно понятно и в целом следует логике экономической теории, так как заработная плата является упущенной возможностью и ограничивает рождаемость в данном случае. Обращаем внимание, что квадрат величины заработной платы для женщин всегда имеет значимый и положительный коэффициент, что означает, что чем выше уровень оплаты платы, тем слабее тенденция к подавлению рождаемости.
Далее, что касается доходов домохозяйств. В случае, если доходы рассчитаны простым делением на число человек в семье, нами не было выявлено значимого влияния. Однако после применения трех шкал эквивалентности было обнаружено, что в каждом случае доход домохозяйства имеет значимое положительное влияние на вероятность рождения детей. Важность этих результатов выделяется на фоне сравнения их с предыдущими исследованиями, поскольку Я. Рощина и С. Бойков, Б. Перелли-Харрис, чей анализ был сфокусирован на рождаемости 1990-х годов, К. Кумо, исследовавший рождаемость с 1994 по 2004 г., Т. Карабчук, Т. Журавлева и Я. Гаврилова, чьи работы рассматривают более длительный период, не получили значимого влияния дохода домохозяйства (Рощина и Бойков 2005; РегеШ-Наг^ 2006; Кито 2012; КагаЬсИик 2017Ь; Журавлева и Гаврилова 2017). Проблема с этими исследованиями заключается в том, что использование совокупного дохода домохозяйства как есть или дохода путем деления общего дохода на число членов в семье, без использования шкал эквивалентности, могло привести к ошибкам в восприятии дохода домохозяйства. Более того, результаты,
13 Уточняем, что автор попытался контролировать фиксированные эффекты для региона проживания, используя дамми-переменные для региона по восьми федеральным округам: влияние дамми для проживания в городе остается позитивным и значимым, однако в каждом федеральном округе, например, в Центральном, включающий Москву, дамми для региона не был статистически значимым. Это может быть связано с тем, что дамми-переменная «проживание в городе» отражает, насколько благоприятны экономические условия и насколько высок уровень экономического развития.
представленные в таблице 4, показывают, что среднедушевой доход на человека в семье никак не влияет на рождаемость.
/ч V ч/ ч/
С другой стороны, в связи с тем, что анализируемый период в данной статье начинается с 1994 г., заканчивается 2018 г., что является длительным периодом в 25 лет, возможна вариативность во влиянии каждого фактора с течением времени. В связи с этим имеет смысл сгруппировать данные для каждого периода времени и выполнить анализ для каждого из них. Соответственно мы выделили следующие периоды: а) 1994-2000 гг., когда российская экономика начала сокращаться, прежде чем достигла самого низкого уровня, и рождаемость в то же время упала до самого низкого значения; b) с тех пор и до 2014 г., период непрерывного экономического роста и подъема рождаемости; c) 2015-2018 гг., время замедления экономического роста и изменения тренда рождаемости в сторону снижения. Результаты анализа представлены в таблицах П3-6 Приложения 14. В таблице П3, как и в таблице П1, автор показывает результаты панельного пробит-анализа для указанных периодов, а результаты панельного логистического анализа, сквозного логистического анализа, сквозной линейной регрессии - в таблицах П4-6.
Для периода 1994-2000 гг. ни одно из измерений дохода домохозяйства не имеет значимого влияния на рождаемость, будь то простой доход на душу населения или доход домохозяйства по шкале эквивалентности. Однако результаты анализа рождаемости двух следующих периодов 2001-2014 и 2015-2018 гг. сильно различаются. Другими словами, уровень дохода домохозяйства не способствовал деторождению в 1990-е годы. Это объясняется отложенным эффектом дохода: было выявлено влияние дохода после 2000-х. Отсутствие влияния дохода в период системных преобразований можно было предсказать вне зависимости от измерения дохода.15 Это можно объяснить с помощью модели рождаемости Г. Беккера, в которой рождаемость определяется не временным доходом, а постоянным (Becker 1960; Ghez, Becker 1975). Экономический спад и снижение личных доходов в России 1990-х годов, вызванные системной трансформацией, были настолько ощутимыми, что привели к росту неопределенности, в результате чего большинство домохозяйств воспринимали доход как временный и изменчивый. И наоборот, увеличение доходов, последовавшее за восстановлением экономики и дальнейшим ее ростом, было воспринято домохозяйствами как постоянное, следовательно, было получено значимое и положительное влияние дохода. Обратим внимание, что, когда данные добавляются за каждый год, начиная с 1990-х (данные домохозяйств/отдельных лиц за 1994 г.), и выполняется анализ, включающий все панельные данные, доход домохозяйства по шкале эквивалентности получает значимый положительный коэффициент только при учете рождений в 2013 г. и дальше. В предыдущем исследовании, где данные относились в основном к раннему этапу периода трансформации, не удалось получить значимых результатов по доходу домохозяйств, поэтому можно было увидеть такие же результаты. Если провести перекрестный пробит-анализ, использовав доход домохозяйства по шкале эквивалентности, то он не покажет
14 В таблице П5, как и в таблице П4, автор показывает результаты панельного логистического анализа, сквозного логистического анализа, сквозной линейной регрессии - в таблицах П7-9.
15 Однако, как показано в таблице П6, даже после 2000-х доход в расчете на члена домохозяйства не имеет значимого влияния на вероятность рождения ребенка. Другими словами, можно сделать вывод,
что проблема предыдущих исследований была в определении дохода домохозяйства.
значимого результата до 2005 г., но с 2006 г. и далее у дохода будет получен стабильный и значимый положительный коэффициент.
Автор также подтвердил справедливость другой ключевой гипотезы: значимость влияния субъективного благополучия на рождаемость. Как показано в таблице П4 Приложения, для всех переменных были получены изначально ожидаемые коэффициенты. Вероятность рождения ребенка значительно выше среди женщин, довольных жизнью, чем среди не довольных. Более того, в среднем женщины с более низкой самооценкой здоровья и чаще посещающих врачей (не реже одного раза в месяц), рожают существенно реже, чем те, кто считает свое физическое состояние хорошим. Проведение анализа влияния субъективного благополучия на деторождение с учетом классификации периодов также показало стабильное положительное влияние (таблица П6 Приложения). Что касается влияния состояния здоровья женщин на рождаемость в разные экономические периоды, то тут полученные результаты нестабильны в связи со сложностью определения, насколько часто женщины посещают медицинские учреждения, а также в виду субъективности самих оценок здоровья и невозможности опереться на более объективные характеристики. При этом, когда коэффициент состояния здоровья значим, то это соответствуют результатам, представленным в таблице П4 Приложения.
Итак, субъективное благополучие положительно ассоциируется с вероятностью рождения детей, причем устойчивым образом. Приведенные результаты не противоречат опыту предыдущих исследований, в том числе и в России (Aassve et al. 2008; Billari 2009; Aassve et al. 2012, Mencarini et al. 2015; Журавлева, Гаврилова 2017; Mencarini et al. 2018). Однако нельзя забывать и о возможном обратном эффекте - положительном влиянии появления ребенка в семье на субъективное восприятие жизненных ситуаций и самооценку благополучия, осознание себя счастливым (Kohler, Behrman, Skytthe 2005).
Стоит отметить устойчивость полученных нами результатов во времени. Что касается субъективной оценки здоровья и самого здоровья, если сравнить полученные результаты с предыдущими исследованиями о России, то можно увидеть более стабильное влияние индикаторов здоровья на вероятность рождения детей. Поскольку влияние здоровья на вероятность рождения детей будет отличаться от влияния уровня дохода, то возможные улучшения экономических условий сами по себе не приведут к увеличению вероятности рождения ребенка. Если стимулирование рождаемости является целью, то, вероятно, стоит рассмотреть, ведет ли снижение экономического неравенства к увеличению деторождения. В то же время пронаталистская политика в России, как показывают недавние исследования, сама по себе не способствовала снижению бедности среди детей, и, более того, неравенство между большими семьями и семьями с небольшим числом детей даже увеличилось, в силу того, что политика по стимулированию рождаемости нашла более сильный позитивный отклик именно среди больших семей в менее экономически развитых регионах (Cook, larskaia-Smirnova, Kozlov 2023).
5. Заключение
В этой статье автор обсуждал влияние экономических факторов на вероятность рождения детей в России, которая характеризовалась непрерывным снижением рождаемости на протяжении 1990-х годов, затем начала расти в 2000-х, а после пика, достигнутого в 2015 г., вновь вернулась к уровню середины 2000-х. К рассмотренным нами факторам относятся
доход домохозяйства, заработная плата женщин и такие факторы субъективного благополучия, как удовлетворенность жизнью и состояние здоровья. В рамках статьи были получены следующие результаты: более высокий уровень дохода семьи способствует деторождению, в то время как заработная плата женщин сокращает рождаемость, удовлетворенность жизнью и состояние здоровья увеличивают вероятность рождения детей. Большинство предыдущих исследований, касающихся факторов рождаемости в России, показали, что доход домохозяйства вообще не имеет никакого влияния на рождаемость. Однако результаты этой статьи предполагают, что это могло быть связано с особыми обстоятельствами, которые существовали в начале периода системных преобразований 1990-х годов. Такая интерпретация ситуации не основана на причинно-следственных связях. Является ли это правильным пониманием действительности -важный вопрос, который необходимо специально изучить. Для этого может потребоваться применение методологических подходов и моделей типа «разница в разнице», регрессионных моделей «с разрывами» или использование рядов данных за более длительное время. В этом отношении исследование, представленное в статье, содержит ограничения, а также задачи для дальнейшего изучения.
Еще одна проблема — объем имеющихся данных. Было бы желательно ввести больше объясняющих переменных, но, как известно, количество рождений, зафиксированных в РМЭЗ-ВШЭ, крайне ограничено, соответственно получаемые результаты нестабильны при большом количестве объясняющих переменных. Это обычная проблема, с которой сталкиваются исследователи рождаемости при использовании базы данных этого, и многих других выборочных исследований. Следует подумать о возможности использования других данных, в частности, полученных в рамках таких международных проектов сравнительных исследований, как «Generations and Gender Surveys (GGS)»/«Поколения и Гендер». Очень жаль, что Россия, проведя три волны опросов российских респондентов в 2004, 2007 и 2011 г., прекратила фактическое участие в этом проекте.
Как было сказано выше, щедрая финансовая поддержка («материнский капитал») была представлена в России как способ борьбы со снижением рождаемости. Если на индивидуальном уровне доход домохозяйства положительно влияет на рождаемость, то можно было бы ожидать, что такие меры поддержки могли принести положительные результаты, по крайней мере в краткосрочной перспективе, чему, по-видимому, мы и получаем эмпирические доказательства. Однако, чтобы выделить краткосрочные и долгосрочные эффекты от введения этих мер на рождаемость, необходимо продолжить исследования, особенно принимая во внимание резкое ухудшение политической и экономической конъюнктуры в России в последние несколько лет. Нет сомнений, что государственная политика по стимулированию рождаемости, продолжающаяся уже более пятнадцати лет, не достигла поставленных целей, и возможность их достижения в ближайшей перспективе, несмотря на дальнейшее усиление финансово-экономических мер, следует оценивать критически, не слишком обнадеживающе для политиков.
Литература
Вишневский А. (Ред.) (2006). Демографическая модернизация России 1900-2000. Москва: Новое издательство.
Журавлева Т., Гаврилова Я. (2017). Анализ факторов рождаемости в России: что говорят данные РМЭЗ НИУ ВШЭ? Экономический журнал ВШЭ, 21(1), 145-187.
Население России (1994). А.Г. Вишневский (Ред.) Население России 1994. Второй ежегодный демографический доклад. Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, Центр демографии и экологии человека. Москва: Евразия.
Подузов А.А., Кукушкин Д.К. (2000). Шкала эквивалентности как инструмент измерения уровня жизни. Проблемы прогнозирования, 4, 108-122.
Росстат (2008). Демографический ежегодник России. Москва, Росстат.
Рощина Я., Бойков С. (2005). Факторы фертильности в современной России. Москва: EERC.
Сваффорд М.С., Косолапов М.С., Козырева П.М. (2010). Российский мониторинг
экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ): измерение благосостояния россиян в 90-е годы. Мир России, 8(3), 153-17.
Слонимчик Ф., Юрко А.В. (2016). Оценка влияния политики материнского капитала в России. Демографическое обозрение, 2(3), 30-68. https://doi.org/10.17323/demreview.v2i3.1774
Aassve A., Goisis A., Ruggeri C., Sironi M. (2008). Childbearing and Happiness across Europe. Dondena Working Paper. Milan: Carlo F. Dondena Centre for Research on Social Dynamics, Bocconi University.
Aassve A., Goisis A., Sironi M. (2012). Happiness and Childbearing Across Europe. Social Indicators Research, 108(1), 65-86. http://www.jstor.org/stable/23261303
Aassve A., Mencarini L., Sironi M. (2015). Institutional Change, Happiness, and Fertility. European Sociological Review, 31(6), 749-765. https://doi.org/10.1093/esr/jcv073
Anyaegbu G. (2010). Using the OECD equivalence scale in taxes and benefits analysis. UK Office for National Statistics. Economic & Labour Market Review, 4(1), 49-54.
Becker G. (1960). An Economic Analysis of Fertility. In A.Coale (Ed.), Demographic and Economic Change in Developed Countries (pp. 209-231). Princeton.
Billari F.C. (2009). The happiness commonality: fertility decision in low-fertility settings. How generations and gender shape demographic change. Conference Proceedings. Chapter 1. UNECE, New York-Geneva: United Nations, 7-38.
https://unece.org/DAM/pau/_docs/ggp/2008/GGP_2008_GGConf_Publ_1.pdf
Biryukova S.S., Sinyavskaya O.V. (2021). More Money - More Births? Estimating Effects of 2007 Family Policy Changes on Probability of Second and Subsequent Births in Russia. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, 2, 48-72. https:// doi.org/10.14515/ monitoring.2021.2.1830
Bollen K., Glanville J., Stecklov G. (2007). Socio-Economic Status, Permanent Income, and Fertility: A Latent-Variable Approach. Population Studies, 61(1), 15-34.
Butz W.P., Ward M.P. (1979). The Emergence of Countercyclical U.S. Fertility. American Economic Review, 69(3), 318-328.
Cetre S., Clark A., Senik C. (2016). Happy People Have Children: Choice and Self-Selection into Parenthood, European Journal of Population, 32(3), 445-473.
Cook L., Iarskaia-Smirnova E., Kozlov V. (2023). Trying to Reverse Demographic Decline: ProNatalist and Family Policies in Russia, Poland and Hungary. Social Policy and Society, 22(2), 355-375. https://doi.org/10.1017/S1474746422000628
Cserepes R., Kollar J., Sapy T., Wischmann T., Bugan A. (2013). Effects of Gender Roles, Child Wish Motives, Subjective Well-Being, and Marital Adjustment on Infertility-Related Stress: a Preliminary Study with a Hungarian Sample of Involuntary Childless Men and Women. Archives of Gynecology and Obstetrics, 288(4), 925-932.
DaVanzo J., Grammich C.A. (2001). Population Trends in the Russian Federation. Santa Monica: RAND.
Easterlin R. (1966), On the Relation of Economic Factors to Recent and Projected Fertility Changes. Demography, 3(1), 131-153.
Easterlin R. (1973). Relative Economic Status and the American Ferility Swing. In E.B. Sheldon (Ed.), Family Economic Behavior: Problems and Prospects (pp. 170-223). New York, Institute of Life Insurance.
Ghez G., Becker G. (1975). The Allocation of Time and Goods over the Life Cycle. NBER.
Grogan L. (2006), An Economic Examination of the Post-Transition Fertility Decline in Russia. Post-Communist Economies, 18 (4), 363-397.
Hobcraft J. (2006). The ABC of demographic behaviour: How the interplays of alleles, brains, and contexts over the life course should shape research aimed at understanding population processes. Population Studies, 60(2), 153-187.
Iwasaki I., Kumo K. (2020). Determinants of Regional Fertility in Russia: a Dynamic Panel Data Analysis. Post-Communist Economies, 32(2), 176-214.
Karabchuk T. (2017a). Fertility and Uncertainty in Modern Russia. In Karabchuk T., Kumo K., Selezneva E., Demography of Russia: From the Past to the Present (pp. 155-186). United Kingdom: Palgrave Macmillan.
Karabchuk T. (2017b). Factors Affecting the Birth of Second and Third Children. In Karabchuk T., Kumo K., Selezneva E., Demography of Russia: From the Past to the Present (pp. 187-218). United Kingdom: Palgrave Macmillan.
Kohler H.-P., Behrman J.R., Skytthe A. (2005). Partner + children = happiness? The effects of partnerships and fertility on well-being. Population and development review, 31(3), 407445.
Kohler H.P., Kohler I. (2002). Fertility Decline in Russia in the Early and Mid 1990s: The Role of Economic Uncertainty and Labour Market Crises. European Journal of Population, 18(3), 233-262.
Kornstad T., Ronsen M. (2018). Women's Wages and Fertility Revisited Evidence from Norway. European Journal of Population, 34(4), 491-518.
Kozyreva P., Kosolapov M., Popkin B. (2016). Data Resource Profile: The Russia Longitudinal Monitoring Survey - Higher School of Economics (RLMS-HSE) Phase II: Monitoring the Economic and Health Situation in Russia, 1994-2013. International Journal of Epidemiology, 395-401.
Kumo K. (2012). Determinants of Childbirth in Russia: A Micro-Data Approach. Hitotsubashi Journal of Economics, 53(1), 49-70.
Kumo K. (2020). Population Aging, Low Fertility and Social Security in Russia, Center for Economic Institutions Working Paper Series No.2020-6. Tokyo: Institute of Economic Research, Hitotsubashi University.
Le Moglie M., Mencarini L., Rapallini C. (2015). Is It Just a Matter of Personality? On the Role of Subjective Well-Being in Childbearing Behavior. Journal of Economic Behavior & Organization, 117, 453-475.
Lovenheim M., Mumford K. (2013). Do Family Wealth Shocks Affect Fertility Choices? Evidence from the Housing Market. Review of Economics and Statistics, 95(2), 464-475.
Luppi F. (2016). When is the Second One Coming? The Effect of Couple's Subjective Well-Being Following the Onset of Parenthood. European Journal of Population, 32(3), 421-444.
Macunovich D. (1995). The Butz-Ward Fertility Model in the Light of More Recent Data. Journal of Human Resources, 30(2), 229-255.
Mansour F. (2017). Economic Insecurity and Fertility: Does Income Volatility Impact the
Decision to Remain a One-Child Family? Journal of Family and Economic Issues, 39(2), 243257.
MaRgolis R., MyRskyla M. (2011). A Global Perspective on Happiness and Fertility. Population and Development Review, 31(1), 29-56.
McAley A. (1979). Economic Welfare in the Soviet Union: Poverty, Living Standards and Inequality. Allen & Unwin.
Mencarini L., Vignoli D., Zeydanli T., Kim J. (2018). Life satisfaction favors reproduction. The universal positive effect of life satisfaction on childbearing in contemporary low fertility countries. PLoS ONE, 13(12): e0206202. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206202
OECD (2008). Growing Unequal? Income Distribution and Poverty in OECD Countries,2008, Paris. https://doi.org/10.1787/9789264044197-en
Perelli-Harris B. (2006). The Influence of Informal Work and Subjective Well-Being on
Childbearing in Post-Soviet Russia. Population and Development Review, 32 (4), 729-753.
Philipov D., Dorbritz J. (2003). Demographic Consequences of Economic Transition in Countries of Central and Eastern Europe. Council of Europe.
Rondinelli C., Aassve A., Billari F. (2010). Women's Wages and Childbearing Decisions: Evidence from Italy. Demographic Research, 22, 549-577.
Slonimczyk F., Yurko A. (2014). Assessing the impact of the maternity capital policy in Russia. Labour Economics. 30 (issue C), 265-281.
Stanford J., Smith K. (2013). Marital Fertility and Income: Moderating Effects of the Church of Jesus Christ of Latter-day Saints Religion in Utah. Journal of BiosocialScience, 45(2), 239248.
Validova A. (2021). Pronatalist Policies and Fertility in Russia: Estimating Tempo and Quantum Effects. Comparative Population Studies, 46, 425-252.
Wachter M. (1975). Time-Series Fertility Equation: The Potential for a Baby Boom in the 1980's. International Economic Review, 16(3), 609-624.
Weeden J., Abrams M., Green M., Sabini J. (2006). Do High-Status People Really Have Fewer Children?: Education, Income, and Fertility in the Contemporary U.S.. Human Nature: An Interdisciplinary Biosocial Perspective, 17(4), 377-392.
Приложение
Таблица П1. Результаты анализа вероятности рождения детей для периода с 1995 по 2018 г. методом панельного пробит-анализа, женщины 18-45 лет
Переменные (1) (2) (3) (4)
Имеет партнера 0,585*** 0,582*** 0,580*** 0,584***
(0,0606) (0,0605) (0,0605) (0,0605)
Размер семьи 0,167*** 0,167*** 0,165*** 0,162***
(0,0101) (0,0100) (0,0100) (0,0101)
Удовлетворенность жизнью 0,386*** (0,0331) 0,380*** (0,0330) 0,377*** (0,0330) 0,383*** (0,0330)
Имеет проблемы со здоровьем -0,133*** (0,0356) -0,134*** (0,0356) -0,135*** (0,0356) -0,134*** (0,0356)
Самооценка здоровья 0,0849*** (0,0316) 0,0848*** (0,0316) 0,0849*** (0,0316) 0,0848*** (0,0316)
Высшее образование 0,245*** (0,0630) 0,236*** (0,0629) 0,232*** (0,0629) 0,240*** (0,0629)
Среднее образование -0,0245 (0,0605) -0,0280 (0,0604) -0,0296 (0,0603) -0,0268 (0,0604)
Город/ Деревня 0,131*** (0,0385) 0,124*** (0,0384) 0,121*** (0,0384) 0,126*** (0,0385)
Заработная плата -1,866*** (0,0965) -1,906*** (0,0964) -1,924*** (0,0964) -1,890*** (0,0963)
Заработная плата в квадрате 0,306*** (0,0193) 0,306*** (0,0192) 0,307*** (0,0192) 0,307*** (0,0192)
Доход семьи на душу населения 0,981 (0,715)
Доход семьи на душу населения в квадрате -0,565 (0,736)
Доход семьи по шкале эквивалентности (1) 1,650*** (0,532)
Доход семьи по шкале эквивалентности (1) в квадрате -0,793* (0,463)
Доход семьи по шкале эквивалентности (2) 1,637***
(0,429)
Доход семьи по шкале эквивалентности (2) в квадрате -0,651** (0,314)
Доход семьи по шкале эквивалентности (3) 0,845** (0,359)
Доход семьи по шкале эквивалентности (3) в квадрате -0,231 (0,185)
Дамми год Да Да Да Да
Константа -3,170*** -3,167*** -3,158*** -3,149***
(0,135) (0,134) (0,134) (0,134)
Наблюдения 37,220 37,220 37,220 37,220
Выборка 10,131 10,131 10,131 10,131
Wald Chi2 824,59 834,43 839,74 829,54
Prob>chi2 0,00 0,00 0,00 0,00
Log likelihood -4507,2 -4502,9 -4499,9 -4504,9
Примечание: В скобках приведены стандартные ошибки. Значимость на уровне: *** - p <0,01, ** - p <0,05, * - p <0,1.
Таблица П2. Результаты анализа вероятности рождений детей для периода с 1995 по 2018 г. методами панельной
логистической регрессии, сквозной логистической регрессии и методом наименьших квадратов, женщины 18-45 лет
Переменные (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16)
Имеет партнера 1,360*** (0,146) 1,353*** (0,146) 1,348*** (0,146) 1,356*** (0,146) 1,318*** (0,143) 1,312*** (0,143) 1,307*** (0,143) 1,315*** (0,143) 0,0225*** (0,00242) 0,0222*** (0,00241) 0,0221*** (0,00241) 0,0224*** (0,00241)
Размер семьи 0,331*** (0,0202) 0,330*** (0,0201) 0,327*** (0,0201) 0,320*** (0,0203) 0,309*** (0,0176) 0,309*** (0,0176) 0,306*** (0,0176) 0,298*** (0,0178) 0,0119*** (0,000640) 0,0118*** (0,000634) 0,0116*** (0,000632) 0,0112*** (0,000636)
Удовлетворенность 0,838*** 0,826*** 0,821*** 0,831*** 0,819*** 0,808*** 0,803*** 0,812*** 0,0237*** 0,0236*** 0,0235*** 0,0237***
жизнью (0,0719) (0,0718) (0,0718) (0,0718) (0,0694) (0,0694) (0,0694) (0,0694) (0,00191) (0,00191) (0,00191) (0,00191)
Имеет проблемы -0,330*** -0,333*** -0,334*** -0,331*** -0,312*** -0,316*** -0,318*** -0,315*** -0,00729*** -0,00736*** -0,00738*** -0,00729***
со здоровьем (0,0786) (0,0786) (0,0786) (0,0786) (0,0763) (0,0764) (0,0764) (0,0764) (0,00198) (0,00198) (0,00198) (0,00198)
Самооценка 0,144** 0,144** 0,145** 0,144** 0,127 0,128 0,129** 0,128 0,00412** 0,00411** 0,00411** 0,00413**
здоровья (0,0683) (0,0682) (0,0682) (0,0683) (0,0657) (0,0657) (0,0658) (0,0657) (0,00189) (0,00189) (0,00189) (0,00189)
Высшее 0,583*** 0,566*** 0,558*** 0,573*** 0,567*** 0,550*** 0,543*** 0,558*** 0,0181*** 0,0178*** 0,0177*** 0,0180***
образование (0,135) (0,135) (0,135) (0,135) (0,128) (0,128) (0,128) (0,128) (0,00376) (0,00376) (0,00376) (0,00376)
Среднее -0,0479 -0,0541 -0,0570 -0,0519 -0,0501 -0,0559 -0,0586 -0,0537 -0,000316 -0,000432 -0,000495 -0,000411
образование (0,131) (0,131) (0,131) (0,131) (0,125) (0,125) (0,125) (0,125) (0,00358) (0,00358) (0,00358) (0,00358)
Город/ Деревня 0,321*** (0,0831) 0,308*** (0,0829) 0,302*** (0,0829) 0,312*** (0,0830) 0,306*** (0,0774) 0,294*** (0,0774) 0,288*** (0,0774) 0,298*** (0,0774) 0,00846*** (0,00226) 0,00823*** (0,00226) 0,00812*** (0,00226) 0,00830*** (0,00226)
Заработная плата -4,832*** (0,239) -4,908*** (0,238) -4,938*** (0,238) -4 875*** (0,238) -4,717*** (0,231) -4,792*** (0,230) -4 821*** (0,229) -4,758*** (0,230) -0,110*** (0,00494) -0,112*** (0,00494) -0,112*** (0,00494) -0,110*** (0,00496)
Заработная плата в 0,716*** 0,716*** 0,716*** 0,717*** 0,697*** 0,696*** 0,697*** 0,697*** 0,0236*** 0,0236*** 0,0237*** 0,0237***
квадрате (0,0482) (0,0479) (0,0473) (0,0469) (0,0474) (0,0471) (0,0465) (0,0460) (0,00163) (0,00163) (0,00163) (0,00163)
Доход семьи на 2,649 2,696 0,129***
душу населения (1,465) (1,404) (0,0334)
Доход семьи на -1,333 -1,336 -0,0433***
душу населения в квадрате (1,461) (1,436) (0,0166)
Доход семьи по 3 684*** 3 658*** 0 130***
шкале
эквивалентности
(1) (1,071) (1,032) (0,0257)
Доход семьи по шкале -1,673* -1,664* -0,0320***
эквивалентности, (1) в квадрате (0,939) (0,936) (0,00929)
Доход семьи по шкале 3,514*** 3,473*** 0,117***
эквивалентности (2) (0,862) (0,830) (0,0213)
Доход семьи по шкале -1,346** -1,338** -0,0234***
эквивалентности (2), в квадрате (0,643) (0,639) (0,00627)
Доход семьи по шкале 1,966*** 1,957*** 0,0776***
эквивалентности (3) (0,726) (0,695) (0,0194)
Доход семьи по шкале -0,516 -0,509 -0,0143**
эквивалентности (3), в квадрате (0,379) (0,373) (0,00560)
Дамми год Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да
Константа -6,183*** (0,300) -6,173*** (0,299) -6,153*** (0,299) -6,132*** (0,299) -5,886*** (0,278) -5,881*** (0,278) -5,865*** (0,278) -5,838*** (0,278) -0,0329*** (0,00697) -0,0322*** (0,00696) -0,0313*** (0,00696) -0,0304*** (0,00696)
Наблюдения 37,220 37,220 37,220 37,220 37,220 37,220 37,220 37,220 37,643 37,643 37,643 37,643
Выборка 10,131 10,131 10,131 10,131 - - - -
Prob>chi2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Log likelihood -4480,1 -4475,4 -4472,5 -4477,6 -4487,2 -4482,2 -4479,3 -4484,6
Pseudo R2/R2 0,13 0,13 0,13 0,13 0,034 0,034 0,034 0,034
Примечание: В скобках приведены стандартные ошибки. Статистическая значимость: ** p<0,05, *** p<0,01.
Таблица П3. Результаты анализа вероятности рождения детей в 1995-2000, 2001-2014, 2015-2018 г. методом панельного пробит-анализа, женщины 18-45 лет
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
('1) ('2) ('3) ('4) ('5) ('6) ('7) ('8) ('9) ('10) ('11) ('12)
Имеет партнера 0,430** (0,172) 0,430** (0,172) 0,429** (0,172) 0,429** (0,172) 0,572*** (0,0802) 0,569*** (0,0801) 0,566*** (0,0800) 0,571*** (0,0801) 0,800*** (0,136) 0 794*** (0,135) 0,790*** (0,135) 0,799*** (0,135)
Размер семьи 0,170*** (0,0374) 0,170*** (0,0372) 0,168*** (0,0371) 0,165*** (0,0371) 0,184*** (0,0142) 0,184*** (0,0142) 0,182*** (0,0142) 0,179*** (0,0143) 0,163*** (0,0191) 0,163*** (0,0190) 0,160*** (0,0189) 0,156*** (0,0192)
Удовлетворенность 0,593*** 0,591*** 0,589*** 0,587*** 0,393*** 0,388*** 0,386*** 0,390*** 0,332*** 0,322*** 0,317*** 0,329***
жизнью (0,114) (0,114) (0,114) (0,114) (0,0445) (0,0444) (0,0444) (0,0444) (0,0621) (0,0621) (0,0620) (0,0621)
Имеет проблемы со -0,0668 -0,0672 -0,0675 -0,0678 -0,106** -0,107** -0,108** -0,106** -0,233*** -0,235*** -0,235*** -0,234***
здоровьем (0,0983) (0,0982) (0,0982) (0,0982) (0,0484) (0,0484) (0,0484) (0,0484) (0,0725) (0,0724) (0,0723) (0,0725)
Самооценка 0,230** 0,230** 0,230** 0,231** 0,0908** 0,0903** 0,0903** 0,0903** 0,00852 0,00904 0,00955 0,00897
здоровья (0,0980) (0,0980) (0,0979) (0,0979) (0,0430) (0,0430) (0,0430) (0,0430) (0,0596) (0,0595) (0,0595) (0,0596)
Высшее образование 0,0988 (0,207) 0,0975 (0,207) 0,0965 (0,207) 0,0956 (0,207) 0,255*** (0,0845) 0 245*** (0,0844) 0 241*** (0,0843) 0,250*** (0,0844) 0,330*** (0,122) 0,317*** (0,122) 0,310** (0,122) 0,324*** (0,122)
Среднее образование -0,0718 (0,192) -0,0726 (0,192) -0,0732 (0,191) -0,0736 (0,192) -0,0262 (0,0802) -0,0296 (0,0801) -0,0311 (0,0800) -0,0281 (0,0801) 0,0218 (0,120) 0,0165 (0,120) 0,0133 (0,119) 0,0185 (0,120)
Город/ Деревня 0,0508 0,0490 0,0476 0,0462 0,105** 0,0980* 0,0949* 0,101** 0,215*** 0,205*** 0,199*** 0,210***
(0,120) (0,120) (0,120) (0,120) (0,0513) (0,0513) (0,0512) (0,0513) (0,0755) (0,0754) (0,0754) (0,0756)
Заработная плата -2,004*** (0,464) -2,019*** (0,464) -2,029*** (0,465) -2,027*** (0,463) -1,821*** (0,129) -1,859*** (0,129) -1,875*** (0,129) -1 844*** (0,130) -2,366*** (0,194) -2,426*** (0,196) -2,456*** (0,197) -2,385*** (0,195)
Заработная плата в 0,735*** 0,737*** 0,735*** 0,720*** 0,278*** 0,278*** 0,279*** 0,280*** 0 454*** 0 455*** 0,456*** 0,453***
квадрате (0,225) (0,226) (0,226) (0,221) (0,0250) (0,0248) (0,0248) (0,0248) (0,0427) (0,0426) (0,0426) (0,0427)
Доход семьи на душу 7,588 1,013 1,450
населения (7,150) (0,929) (1,277)
Доход семьи на душу -87,01 -0,427 -0,951
населения в квадрате (76,24) (0,814) (1,388)
Доход семьи по шкале 6,337 1,644** 2,447**
эквивалентности (1) (5,652) (0,697) (1,211)
Доход семьи по шкале -54,71 -0,704 -1,531
эквивалентности, (1) в квадрате (47,57) (0,515) (1,627)
Доход семьи по шкале 5,386 1,617*** 2,573**
эквивалентности (2) (4,637) (0,558) (1,065)
Доход семьи по шкале -36,74 -0,586* -1,516
эквивалентности, (2) в квадрате (32,03) (0,344) (1,270)
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
('1) ('2) ('3) ('4) ('5) ('6) ('7) ('8) ('9) ('10) ('11) ('12)
Доход семьи по шкале эквивалентности (3) 4,426 0,837* 1,120
(3,791) (0,488) (0,770)
Доход семьи по шкале -23,53 -0,198 -0,442
эквивалентности, (3) в квадрате (21,27) (0,235) (0,639)
Дамми год Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да
Константа -3,290*** -3,287*** -3,283*** -3,269*** -3,063*** -3,073*** -3,069*** -3,046*** -3,300*** -3,305*** -3,297*** -3,274***
(0,402) (0,401) (0,401) (0,400) (0,164) (0,164) (0,164) (0,163) (0,253) (0,252) (0,251) (0,251)
Наблюдения 5,430 5,430 5,430 5,430 22,007 22,007 22,007 22,007 9,783 9,783 9,783 9,783
Выборка 2,605 2,605 2,605 2,605 7,689 7,689 7,689 7,689 3,903 3,903 3,903 3,903
Wald Chi2 65,8 65,9 66,1 65,9 423,8 428,7 431,2 426,4 237,6 241,9 244,1 238,7
Prob>chi2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Log likelihood -627,6 -627,6 -627,6 -627,6 -2497,1 -2494,7 -2493,2 -2495,8 -1355,2 -1352,8 -1351,3 -1354,6
Примечание: В скобках приведены стандартные ошибки. Статистическая значимость: ** p<0,05, *** p<0,01.
Таблица П4. Результаты анализа вероятности рождения детей с 1995 по 2018 г. методом панельного пробит-анализа, женщины 18-45 лет
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
("1) ("2) ("3) ("4) ("5) ("6) ("7) ("8) ("9) ("10) ("11) ("12)
Имеет партнера 0,993*** (0,382) 0 992*** (0,381) 0,991*** (0,381) 0,991*** (0,381) 1,321*** (0,190) 1,312*** (0,189) 1,306*** (0,189) 1,316*** (0,189) 1,703*** (0,307) 1 694*** (0,307) 1,687*** (0,307) 1,699*** (0,307)
Размер семьи 0,340*** (0,0737) 0,338*** (0,0734) 0,336*** (0,0732) 0,328*** (0,0734) 0,370*** (0,0283) 0,368*** (0,0282) 0,365*** (0,0282) 0,357*** (0,0285) 0,304*** (0,0365) 0,302*** (0,0364) 0,297*** (0,0364) 0,288*** (0,0370)
Удовлетворенность жизнью 1 241*** (0,223) 1,237*** (0,223) 1,233*** (0,223) 1,231*** (0,223) 0,855*** (0,0964) 0,846*** (0,0963) 0,842*** (0,0963) 0,849*** (0,0963) 0,676*** (0,127) 0,658*** (0,127) 0,650*** (0,127) 0,669*** (0,127)
Имеет проблемы со -0,168 -0,169 -0,170 -0,171 -0,250** -0,252** -0,253** -0,251** -0,567*** -0 574*** -0,577*** -0,569***
здоровьем (0,210) (0,210) (0,210) (0,210) (0,106) (0,106) (0,106) (0,106) (0,153) (0,152) (0,152) (0,152)
Самооценка здоровья 0,460** (0,203) 0,459** (0,203) 0,459** (0,203) 0,458** (0,203) 0,164* (0,0929) 0,164* (0,0928) 0,164* (0,0928) 0,164* (0,0928) -0,0194 (0,122) -0,0163 (0,121) -0,0144 (0,121) -0,0174 (0,122)
Высшее образование 0,307 (0,445) 0,305 (0,445) 0,304 (0,445) 0,303 (0,445) 0,609*** (0,181) 0,590*** (0,181) 0,582*** (0,181) 0,599*** (0,181) 0,666*** (0,245) 0,641*** (0,244) 0,628** (0,244) 0,655*** (0,244)
Среднее образование -0,0700 (0,415) -0,0702 (0,415) -0,0705 (0,415) -0,0707 (0,415) -0,0608 (0,173) -0,0670 (0,173) -0,0699 (0,173) -0,0645 (0,173) 0,00160 (0,243) -0,00872 (0,242) -0,0141 (0,242) -0,00438 (0,242)
Город/ Деревня 0,175 0,171 0,168 0,164 0,271** 0,258** 0,252** 0,262** 0,443*** 0 424*** 0 414*** 0,433***
(0,257) (0,257) (0,257) (0,257) (0,111) (0,110) (0,110) (0,110) (0,153) (0,152) (0,152) (0,152)
Заработная плата -4,673*** (1,051) -4,713*** (1,052) -4,739*** (1,052) -4 747*** (1,050) -4 725*** (0,314) -4 794*** (0,314) -4 824*** (0,314) -4 772*** (0,315) -5,673*** (0,438) -5,785*** (0,438) -5,831*** (0,439) -5,709*** (0,437)
Заработная плата в квадрате 1,674*** (0,472) 1,679*** (0,473) 1,679*** (0,473) 1,654*** (0,467) 0,662*** (0,0541) 0,663*** (0,0536) 0,665*** (0,0533) 0,669*** (0,0532) 1,089*** (0,133) 1 092*** (0,133) 1,093*** (0,134) 1,089*** (0,133)
Доход семьи на душу 16,59 2,822 3,235
населения (15,07) (1,879) (2,629)
Доход семьи на душу -195,9 -1,240 -1,844
населения в квадрате (161,5) (1,676) (2,789)
Доход семьи по шкале 13,92 3,726*** 4,888**
эквивалентности (1) (11,91) (1,388) (2,255)
Доход семьи по шкале -123,9 -1,586 -2,713
эквивалентности, (1) в квадрате (100,9) (1,066) (2,831)
Доход семьи по шкале 11,90 3,522*** 4,913**
эквивалентности (2) (9,787) (1,112) (2,020)
Доход семьи по шкале -84,03 -1,279* -2,537
эквивалентности, (2) в (68,33) (0,725) (2,294)
квадрате
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
("1) ("2) ("3) ("4) ("5) ("6) ("7) ("8) ("9) ("10) ("11) ("12)
Доход семьи по шкале 9,995 2,044** 2,316
эквивалентности (3) (8,097) (0,969) (1,411)
Доход семьи по шкале -55,74 -0,516 -0,753
эквивалентности, (3) в квадрате (46,56) (0,481) (0,978)
Дамми год Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да
Константа -6,508*** -6,504*** -6,496*** -6,466*** -5,806*** -5 814*** -5,803*** -5,755*** -5,969*** -5,974*** -5,958*** -5,910***
(0,811) (0,809) (0,808) (0,806) (0,354) (0,354) (0,353) (0,352) (0,524) (0,523) (0,522) (0,522)
Наблюдения 5,430 5,430 5,430 5,430 22,007 22,007 22,007 22,007 9,783 9,783 9,783 9,783
Выборка 2,605 2,605 2,605 2,605 7,689 7,689 7,689 7,689 3,903 3,903 3,903 3,903
Prob>chi2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Log likelihood -626,6 -626,6 -626,5 -626,5 -2481,3 -2478,6 -2477,1 -2479,7 -1348,7 -1346,3 -1344,9 -1348,1
Примечание: В скобках приведены стандартные ошибки. Статистическая значимость: ** p<0,05, *** p<0,01.
Таблица П5. Результаты анализа вероятности рождения детей в 1995-2000, 2001-2014, 2015-2018 гг. методом сквозной логистической регрессии, женщины 18-45 лет
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
(1-Й (2^) (3-Й (4-Й (5-Й (6*) (7^) (8-Й (9-Й (10^) (11-Й (12-Й
Имеет партнера 0 914*** (0,352) 0,913*** (0,352) 0,912*** (0,352) 0,912*** (0,352) 1,266*** (0,183) 1,257*** (0,183) 1,252*** (0,183) 1,261*** (0,183) 1,641*** (0,298) 1,636*** (0,298) 1,630*** (0,298) 1,639*** (0,298)
Размер семьи 0,296*** (0,0603) 0 294*** (0,0600) 0,291*** (0,0598) 0,283*** (0,0598) 0,336*** (0,0235) 0,335*** (0,0235) 0,332*** (0,0235) 0,324*** (0,0238) 0,275*** (0,0302) 0 274*** (0,0302) 0,269*** (0,0302) 0,260*** (0,0308)
Удовлетворенность 1 148*** 1 145*** 1 142*** 1 140*** 0,827*** 0,818*** 0,815*** 0,822*** 0,654*** 0,638*** 0,631*** 0,648***
жизнью (0,194) (0,194) (0,194) (0,194) (0,0920) (0,0920) (0,0920) (0,0920) (0,121) (0,121) (0,121) (0,121)
Имеет проблемы со -0,148 -0,149 -0,150 -0,151 -0,238** -0,240** -0,240** -0,239** -0,540*** -0,550*** -0 554*** -0,543***
здоровьем (0,193) (0,193) (0,193) (0,193) (0,102) (0,102) (0,102) (0,102) (0,146) (0,146) (0,146) (0,146)
Самооценка здоровья 0,405** (0,183) 0,405** (0,183) 0,404** (0,183) 0,403** (0,183) 0,155* (0,0885) 0,156* (0,0885) 0,157* (0,0885) 0,155* (0,0885) -0,0289 (0,115) -0,0250 (0,115) -0,0227 (0,115) -0,0264 (0,115)
Высшее образование 0,318 0,317 0,316 0,315 0,580*** 0,563*** 0,556*** 0,571*** 0,618*** 0,597*** 0,585** 0,608***
(0,404) (0,404) (0,404) (0,404) (0,169) (0,169) (0,169) (0,169) (0,228) (0,228) (0,228) (0,228)
Среднее образование -0,0333 (0,379) -0,0335 (0,379) -0,0338 (0,380) -0,0340 (0,379) -0,0652 (0,163) -0,0706 (0,163) -0,0731 (0,163) -0,0682 (0,163) -0,0264 (0,228) -0,0346 (0,228) -0,0389 (0,228) -0,0314 (0,228)
Город/ Деревня 0,184 0,181 0,178 0,174 0,260** 0,248** 0,243** 0,251** 0 411*** 0,394*** 0,385*** 0,402***
(0,228) (0,228) (0,228) (0,228) (0,102) (0,102) (0,102) (0,102) (0,141) (0,141) (0,141) (0,141)
Заработная плата -4,726*** (0,998) -4,763*** (0,999) -4 787*** (0,999) -4 792*** (0,999) -4,561*** (0,298) -4 629*** (0,298) -4,658*** (0,297) -4,610*** (0,298) -5 541*** (0,412) -5,652*** (0,413) -5,697*** (0,413) -5,577*** (0,412)
Заработная плата в 1,662*** 1,667*** 1,667*** 1,643*** 0,630*** 0,632*** 0,635*** 0,638*** 1,060*** 1,063*** 1,065*** 1,060***
квадрате (0,430) (0,432) (0,433) (0,430) (0,0498) (0,0493) (0,0490) (0,0489) (0,125) (0,126) (0,126) (0,125)
Доход семьи на душу 17,65 2,955* 3,284
населения (13,67) (1,755) (2,513)
Доход семьи на душу -196,6 -1,320 -1,771
населения в квадрате (148,7) (1,612) (2,808)
Доход семьи по шкале 14,68 3,703*** 4,838**
эквивалентности (1) (10,81) (1,302) (2,197)
Доход семьи по шкале -124,6 -1,592 -2,696
эквивалентности, (1) в квадрате (93,09) (1,046) (2,875)
Доход семьи по шкале 12,47 3,466*** 4,823**
эквивалентности (2) (8,905) (1,046) (1,919)
Доход семьи по шкале -84,61 -1,275* -2,500
эквивалентности, (2) в (63,31) (0,713) (2,211)
квадрате
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
(1-p) (2-p) (3-p) (4-p) (5-p) (6-p) (7-p) (8-p) (9-p) (10-p) (11-p) (12-p)
Доход семьи по шкале 10,44 2,078** 2,316*
эквивалентности (3) (7,430) (0,897) (1,365)
Доход семьи по шкале -56,41 -0,535 -0,726
эквивалентности, (3) в (43,83) (0,459) (1,005)
квадрате
Дамми год Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да
Константа -5,652*** -5 649*** -5,641*** -5,609*** -5,327*** -5,342*** -5,335*** -5,283*** -5,500*** -5,522*** -5 514*** -5 446***
(0,632) (0,630) (0,628) (0,625) (0,303) (0,302) (0,302) (0,301) (0,439) (0,439) (0,439) (0,438)
Наблюдения 5,430 5,430 5,430 5,430 22,007 22,007 22,007 22,007 9783 9783 9783 5,430
Выборка ------------
Prob>chi2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Log Likelihood -629,4 -629,3 -629,3 -629,3 -2487,1 -2484,2 -2482,6 -2485,4 -1350,8 -1348,2 -1346,8 -1350,1
Pseudo R2 0,08 0,08 0,08 0,05 0,13 0,13 0,13 0,13 0,15 0,15 0,15 0,15
Примечание: В скобках приведены стандартные ошибки. Статистическая значимость: ** p<0,05, *** p<0,01.
Таблица П6. Результаты анализа вероятности рождения детей в 1995-2000, 2001-2014, 2015-2018 гг. методом наименьших квадратов, женщины 18-45 лет
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
(1-МНК) (2-МНК) (3-МНК) (4-МНК) (5-МНК) (6-МНК) (7-МНК) (8-МНК) (9-МНК) (10-МНК) (11-МНК) (12-МНК)
Имеет 0,0156** 0,0156** 0,0156** 0,0156** 0,0206*** 0,0203*** 0,0201*** 0,0204*** 0,0311*** 0,0305*** 0,0301*** 0,0308***
партнера (0,00679) (0,00679) (0,00679) (0,00679) (0,00292) (0,00292) (0,00292) (0,00292) (0,00529) (0,00528) (0,00529) (0,00529)
Размер 0,00879*** 0,00875*** 0,00871*** 0,00862*** 0,0121*** 0,0120*** 0,0117*** 0,0114*** 0,0127*** 0,0126*** 0,0122*** 0,0117***
семьи (0,00184) (0,00182) (0,00182) (0,00181) (0,000798) (0,000792) (0,000790) (0,000795) (0,00131) (0,00129) (0,00128) (0,00129)
Удовлетво- 0,0417*** 0,0416*** 0,0416*** 0,0415*** 0,0216*** 0,0215*** 0,0215*** 0,0216*** 0,0230*** 0,0225*** 0,0224*** 0,0230***
ренность жизнью (0,00668) (0,00668) (0,00668) (0,00668) (0,00230) (0,00229) (0,00229) (0,00230) (0,00396) (0,00395) (0,00395) (0,00396)
Имеет -0,00356 -0,00357 -0,00358 -0,00361 -0,00503** -0,00506** -0,00507** -0,00500** -0,0148*** -0,0150*** -0,0151*** -0,0148***
проблемы со здоровьем (0,00478) (0,00478) (0,00478) (0,00478) (0,00246) (0,00246) (0,00246) (0,00246) (0,00444) (0,00443) (0,00443) (0,00444)
Самооценка 0,0120** 0,0120** 0,0120** 0,0119** 0,00481** 0,00479** 0,00478** 0,00482** -0,00108 -0,00104 -0,00101 -0,00104
здоровья (0,00521) (0,00521) (0,00521) (0,00521) (0,00234) (0,00234) (0,00234) (0,00234) (0,00399) (0,00399) (0,00399) (0,00399)
Высшее 0,00882 0,00881 0,00880 0,00877 0,0165*** 0,0162*** 0,0161*** 0,0164*** 0,0257*** 0,0251*** 0,0248*** 0,0255***
образование (0,0110) (0,0110) (0,0110) (0,0110) (0,00456) (0,00456) (0,00456) (0,00456) (0,00808) (0,00808) (0,00808) (0,00808)
Среднее -6,55e-05 -7,37e-05 -8,23e-05 -0,000103 -0,000401 -0,000504 -0,000562 -0,000489 0,000415 0,000195 7,08e-05 0,000231
образование (0,0102) (0,0102) (0,0102) (0,0102) (0,00431) (0,00431) (0,00431) (0,00431) (0,00790) (0,00790) (0,00790) (0,00790)
Город/ 0,00539 0,00536 0,00533 0,00525 0,00577** 0,00558** 0,00549** 0,00564** 0,0151*** 0,0146*** 0,0143*** 0,0149***
Деревня (0,00602) (0,00602) (0,00602) (0,00602) (0,00277) (0,00277) (0,00277) (0,00277) (0,00492) (0,00492) (0,00492) (0,00493)
Заработная -0,0896*** -0,0900*** -0,0904*** -0,0915*** -0,0950*** -0,0965*** -0,0970*** -0,0953*** -0,168*** -0,172*** -0 174*** -0,168***
плата (0,0197) (0,0197) (0,0198) (0,0198) (0,00582) (0,00582) (0,00582) (0,00584) (0,0111) (0,0111) (0,0111) (0,0111)
Заработная 0,0315*** 0,0316*** 0,0318*** 0,0321*** 0,0183*** 0,0184*** 0,0185*** 0,0186*** 0,0411*** 0,0411*** 0,0411*** 0,0409***
плата в квадрате (0,0101) (0,0102) (0,0102) (0,0102) (0,00185) (0,00185) (0,00185) (0,00185) (0,00368) (0,00368) (0,00367) (0,00368)
Доход семьи 0,119 0145*** 0,199**
на душу населения (0,202) (0,0404) (0,0822)
Доход семьи -0,490 -0,0446** -0,124*
на душу населения в (0,608) (0,0178) (0,0669)
квадрате
Доход семьи 0,104 0,135*** 0,225***
по шкале (0,166) (0,0309) (0,0642)
эквивален-
тности (1)
Переменные 1995-2000 2001-2014 2015-2018
(1-МНК) (2-МНК) (3-МНК) (4-МНК) (5-МНК) (6-МНК) (7-МНК) (8-МНК) (9-МНК) (10-МНК) (11-МНК) (12-МНК)
Доход семьи по шкале эквивалентности, (1) в квадрате
-0,357 (0,414)
-0,0304*** (0,00989)
-0,103*** (0,0387)
Доход семьи по шкале эквивалентности (2)
0,0949 (0,141)
0,118*** (0,0255)
0,206*** (0,0532)
Доход семьи по шкале эквивалентности, (2) в квадрате
-0,277 (0,301)
-0,0216*** (0,00665)
-0,0760*** (0,0260)
Доход семьи по шкале эквивалентности (3)
0,0971 (0,122)
0,0831*** (0,0233)
0,114** (0,0472)
Доход семьи по шкале эквивалентности, (3) в квадрате
-0,240 (0,226)
-0,0139** (0,00597)
-0,0375* (0,0205)
Дамми год Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да
Константа -0,0203 -0,0202 -0,0201 -0,0199 -0,0388*** -0,0378*** -0,0368*** -0,0359*** -0,0131 -0,0131 -0,0119 -0,00929
(0,0151) (0,0150) (0,0150) (0,0149) (0,00757) (0,00756) (0,00756) (0,00757) (0,0120) (0,0119) (0,0119) (0,0119)
Наблюдения 5,430 5,430 5,430 5,430 22,430 22,430 22,430 22,430 9,783 9,783 9783 9783
Выборка - - - - - - - - - - - -
R2 0,021 0,021 0,021 0,021 0,032 0,032 0,032 0,032 0,046 0,047 0,047 0,046
Примечание: В скобках приведены стандартные ошибки. Статистическая значимость: ** p<0,05, *** p<0,01.