Статья опубликована в рамках: XXIV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 23 сентября 2014 г.)
Наука: Экономика
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
- Условия публикаций
- Все статьи конференции
отправлен участнику
ЧТО ОПРЕДЕЛЯЕТ ВЫБОР ЖЕНЩИНЫ В ОТНОШЕНИИ РОЖДЕНИЯ РЕБЕНКА?
Астафьева Анна Михайловна
студент 2 курса магистерской программы «Финансы» НИУ «Высшая школа экономики», РФ, г. Санкт-Петербург
Email: asta-anya@yandex.ru
Марковская Елизавета Игоревна
научный руководитель, канд. экон. наук, доцент департамента финансов НИУ «Высшая школа экономики», РФ, г. Санкт-Петербург
На протяжении долгого времени подавляющее большинство развитых стран характеризуется суженным воспроизводством населения. К сегодняшнему дню некоторые из них уже ощутили его негативное воздействие как на демографическое развитие — деформацию демографической структуры и дальнейшее снижение норм детности, так и на развитие социально-экономическое, которое замедляется из-за роста иждивенческой нагрузки на трудоспособное население. В качестве ответа на демографические вызовы многие страны в разное время предприняли ряд шагов по стимулированию рождаемости.
Аналогичный тренд — позднее деторождение и уменьшение количества несовершеннолетних детей в семье — намечается и в России. Вопрос повышения рождаемости не сходит с повестки дня, разрабатываются различные государственные программы, направленные на повышение уровня рождаемости, снижения количества абортов. О признании важности повышения рождаемости свидетельствует наличие дополнительных социальных выплат со стороны государства женщинам, родившим ребенка. Причем, увеличение денежных выплат происходит с рождением каждого последующего ребенка.
Целевая программа «Повышение рождаемости и поддержка материнства» вступила в силу с 1 января 2007 года сроком на 10 лет. И сейчас уже широко идет обсуждение по поводу ее продления с целью достижения больших результатов. А какое влияние оказывает программа на решение женщины стать матерью? И оказывает ли, в общем? Дать ответы на эти вопросы достаточно непросто, ведь на решение о рождении ребенка влияют различные факторы, и не всегда они связаны с материальной стороной.
Автор данной работы ставит перед собой задачу выявить, от каких нематериальных факторов, в целом, зависит решение женщины стать матерью, и в какой степени эти факторы оказывают свое влияние.
Новизна настоящей работы заключается в том, на данный момент в отечественной литературе не представлены исследования, выявляющие факторы, которые определяют склонность женщины к рождению ребенка. Отечественные ученые, в целом, изучают, какое влияние оказывает рождение ребенка на заработную плату женщины, график ее работы и пр., но не изучают факторы, оказывающие влияние на само рождение, что явилось поводом для проведения следующего исследования.
В качестве зависимой переменной выбрана бинарная переменная, которая при значении, равном 1, отражает намерение женщины стать матерью (в т. ч. и повторно), а при значении, равном 0, соответственно, ее нежелание. В качестве объясняющих переменных автором были избраны следующие факторы: начало репродуктивного возраста у женщины; возраст, в котором она вступила во взаимоотношения с мужчиной; численность населенного пункта, в котором проживает женщина; а также, относится ли данный населенный пункт к городскому типу; занятость в сфере обслуживания; наличие высшего образования; совместное проживание с мужчиной вне зависимости от того, зарегистрирован ли их брак официально; наличие беременности в прошлом; и если женщина была беременной, то дополнительно исследовались такие факторы, как стала ли она матерью или прервала беременность.
Исследуемые данные были взяты из «Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ» (RLMS-HSE). С 1992 года в Российской Федерации ежегодно проводится первый и до сих пор единственный негосударственный мониторинг социально-экономического положения и состояния здоровья населения Российской Федерации (RLMS).
В данной работе использованы данные репрезентативной выборки 19 волны 2010 года «Данные модуля по женскому репродуктивному здоровью». Всего в опросе приняли участие 3371 женщина из разных субъектов Российской Федерации.
В результате обработки данных: удаления пропусков, неоднозначных ответов и прочее, — в конечную выборку попали ответы 1428 женщин, из которых 1233 женщины уже когда-либо были беременными (из них 1175 рожали), а 37 никогда не были беременными и, в целом, не намерены заводить ребенка. Всего 945 женщин ответили, что не думают о материнстве.
Автор данной работы намеренно не взял в расчет количество детей, которое уже имеется у женщины на момент участия в обследовании. Очевидно, что, чем больше детей у женщины уже есть, тем меньше ее желание родить еще одного. Цель исследования — выявить, в общем, что определяет выбор женщины в отношении рождения ребенка (первого, последующего), определить склонность к рождению. При этом автор дополнительно рассмотрел влияние факторов именно на выбор тех женщин, которые уже были беременны.
Изначально автор в качестве одного из определяющих факторов взял сферу занятости женщины. Для этого в модель были введены девять фиктивных переменных, которые при значении, равном 1, определяли конкретную сферу деятельности, а при значении, равном 0, все остальные. Однако большое количество фиктивных переменных могло способствовать вырождению матрицы, поэтому, в конечном итоге, осталась одна такая переменная, которая определяет занятость женщины в сфере обслуживания. Сфера обслуживания была выбрана для анализа постольку, поскольку именно в этой сфере чаще всего возможна неполная занятость, гибкий график работы. К тому же, во время построения модели со всеми девятью переменными, именно этот регрессор оказался значимым в модели. Хотя в дальнейшем исследовании при построении результирующей модели он стал незначимым. Название данной переменной в модели: service.
Переменная reprage в модели обозначает начало репродуктивного возраста женщины (т. е. сколько ей было лет на момент, когда она стала способна к рождению ребенка). Переменная relman определяет возраст женщины, в котором она впервые вступила во взаимоотношения с мужчиной. Town характеризует, проживает ли женщина в населенном пункте городского типа (в случае равенства 1), popul определяет численность населенного пункта. Marstatus при равенстве 1 означает, что женщина находится в постоянных серьезных отношениях с мужчиной (официальный или гражданский брак), в противоположном случае — одинока. Автор выбрал именно это разделение, поскольку некоторые женщины могут быть официально зарегистрированы в браке, но при этом не проживать вместе с мужчиной и не иметь семьи в полном смысле этого слова, либо, наоборот, жить с мужчиной и, вместе с тем, не регистрировать свои отношения. Переменная seceduc характеризует наличие только среднего образования, а grad — наличие законченного высшего. Pregn определяет, была ли женщина когда-либо беременной, gb — рожала ли она (живых детей), miscar — были ли преждевременные роды, в результате которых ребенок погибал, abort — прерывала ли беременность. Описательная статистика для всех переменных приведена в таблице 1.
Таблица 1.
Описательная статистика для переменных
Среднее значение |
Минимум |
Максимум |
Ст. отклонение |
|
extra_kids |
0,33824 |
0,00000 |
1,0000 |
0,47327 |
reprage |
13,277 |
9,0000 |
19,000 |
1,.2843 |
relman |
18,889 |
13,000 |
30,000 |
2,3213 |
town |
0,42227 |
0,00000 |
1,0000 |
0,49409 |
popul |
1,0586e+006 |
74,000 |
8,8812e+006 |
2,3978e+006 |
marstatus |
0,67717 |
0,00000 |
1,0000 |
0,46772 |
seceduc |
0,28081 |
0,00000 |
1,0000 |
0,44955 |
grad |
0,34944 |
0,00000 |
1,0000 |
0,47696 |
service |
0,20938 |
0,00000 |
1,0000 |
0,40701 |
pregn |
0,86345 |
0,00000 |
1,0000 |
0,34350 |
gb |
0,82283 |
0,00000 |
1,0000 |
0,38195 |
miscar |
0,10294 |
0,00000 |
1,0000 |
0,30399 |
abort |
0,52101 |
0,00000 |
1,0000 |
0,49973 |
Из данных описательной статистики видно, что всего 33 % опрошенных женщин намерены родить ребенка, 35 % женщин имеют законченное высшее образование, а 28 % — среднее. Остальные не окончили все 10 (11) классов школы, но, возможно, имеют дополнительно диплом ПТУ. 21 % женщин заняты в сфере обслуживания. 86% опрошенных были беременны, 82 % из которых родили живого ребенка, 52 % делали аборты, 16 % столкнулись с преждевременными родами.
Для того, чтобы оценить, какое влияние оказывают вышеуказанные факторы на желание женщины родить ребенка, автором были построены модели пробит и логит (таблица 2). Эти две модели построены как для полной выборки, так и для женщин, которые уже были беременными. Причем, к последним добавляются такие регрессоры, как рождение, аборт и преждевременные роды.
Таблица 2.
Оценивание коэффициентов регрессии с помощью различных моделей
|
Полная выборка |
Женщины, которые были беременны |
||
Probit |
Logit |
Probit |
Logit |
|
const |
3,212** |
5,537** |
3,320** |
5,851** |
(0,5243) |
(0,9068) |
(0,6135) |
(1,065) |
|
reprage |
-0,03918 |
-0,06879 |
-0,03817 |
-0,07320 |
(0,02924) |
(0,05019) |
(0,03168) |
(0,05491) |
|
relman |
-0,1162** |
-0,2017** |
-0,1250** |
-0,2192** |
(0,01853) |
(0,03237) |
(0,02095) |
(0,03689) |
|
town |
0,3798** |
0,6455** |
0,3695** |
0,6251** |
(0,08530) |
(0,1446) |
(0,09301) |
(0,1579) |
|
popul |
-1,626e-08 |
-2,826e-08 |
-2,465e-08 |
-4,609e-08 |
(1,808e-08) |
(3,077e-08) |
(2,097e-08) |
(3,577e-08) |
|
marstatus |
0,1480* |
0,2554* |
0,1479 |
0,2672 |
(0,08418) |
(0,1457) |
(0,09402) |
(0,1642) |
|
seceduc |
-0,1653* |
-0,2789* |
-0,1462 |
-0,2575 |
(0,09647) |
(0,1685) |
(0,1053) |
(0,1841) |
|
Полная выборка |
Женщины, которые были беременны |
|||
Probit |
Logit |
Probit |
Logit |
|
grad |
0,4259** |
0,7177** |
0,3390** |
0,5783** |
(0,08968) |
(0,1526) |
(0,09721) |
(0,1654) |
|
service |
0,09017 |
0,1591 |
0,09350 |
0,1697 |
(0,09518) |
(0,1616) |
(0,1056) |
(0,1805) |
|
pregn |
-1,529** |
-2,542** |
||
(0,1182) |
(0,2076) |
|||
gb |
-1,257** |
-2,088** |
||
(0,1846) |
(0,3115) |
|||
miscar |
0,06684 |
0,07950 |
||
(0,1287) |
(0,2216) |
|||
abort |
-0,4670** |
-0,8005** |
||
(0,08256) |
(0,1416) |
|||
n |
1428 |
1428 |
1233 |
1233 |
Adj. R2 |
0,1763 |
0,1762 |
0,1195 |
0,1201 |
lnL |
-752,7 |
-752,7 |
-626,2 |
-625,7 |
Примечание. * отмечены переменные, значимые на 10 % уровне, ** — на 5 % уровне. Для моделей пробит и логит R2 — это McFadden's pseudo-R2. LnL — значение теста Log-likelihood
Из представленных табличных данных видно, что направленность действия факторов в моделях одинаковая, а вот степень воздействия — различается, что связано с отличным распределением остатков в данных моделях.
Итак, в результате оценивания было получено значимых 6 регрессоров: relman, town, marstatus, seceduc, grad, pregn, — и const для полной выборки, и 5 регрессоров (relman, town, grad, gb, abort) — для подвыборки.
В результате проверки гипотезы на значимость пробит и логит моделей было выявлено, что модели значимы на 1 % уровне (Likelihood ratio test).
Трактовать результаты пробит и логит — регрессий сложно, поскольку коэффициенты в модели представлены, соответственно, пробитами и логитами. Чтобы интерпретировать результаты, полученные с помощью этих моделей, необходимо взять интегральную функцию, соответственно, от нормального и логистического распределения, т. е. необходимо преобразовать коэффициенты в модели в вероятности — подсчитать маржинальные эффекты для каждой переменной. Автор использует в своем исследовании средние маржинальные эффекты, избегая расчета предельных эффектов в какой-то определенной точке, поскольку, по мнению автора, это дает более правдоподобные результаты. Значения средних предельных эффектов сведены в следующей таблице.
Таблица 3.
Значения средних предельных эффектов, оказываемых регрессорами на результирующую переменную, подсчитанные для пробит и логит моделей
Для полной выборки |
Дополнительно для подвыборки |
|||
Переменная |
Пробит |
Логит |
Пробит |
Логит |
const |
0,8248 |
0,8341 |
0,8295 |
0,8379 |
relman |
-0,0354 |
-0,0361 |
-0,0366 |
-0,0375 |
town |
0,1027 |
0,1027 |
0,0905 |
0,0887 |
marstatus |
0,0440 |
0,0444 |
0,0433 |
0,0451 |
seceduc |
-0,0478 |
-0,0465 |
-0,0407 |
-0,0406 |
grad |
0,1214 |
0,1197 |
0,0916 |
0,0905 |
pregn |
-0,4580 |
-0,4471 |
- |
- |
gb |
-0,3616 |
-0,3485 |
||
abort |
-0,1334 |
-0,1332 |
Примечание. Несмотря на то, что значения средних маржинальных эффектов переменных marstatus и seceduc подсчитаны для подвыборки, следует помнить, что они являются незначимыми. Стоит отметить, что нулевая гипотеза об обнулении всех параметров параметрических оценок данных факторов влияния отвергается на 1 % уровне значимости для всех моделей (p-value Likelihood ratio test всегда меньше 0,01). Проверка гипотез на равенство какого-либо коэффициента нулю, дала отрицательные результаты на 1 % уровне значимости для всех коэффициентов, кроме marstatus: для marstatus гипотеза отвергается только на 10 % уровне значимости
Обе модели значимы, причем доля правильно предсказанных значений в пробит-модели для полной выборки — 74,6 %, для подвыборки — 76,6 %; в логит-модели, соответственно, 74,9 % и 76,4 %. McFadden's pseudo-R2 в обоих случаях равен 0,17 для полной выборки и 0,11 — для подвыборки. Отсюда можно сделать вывод, что модели очень похожи и дают практически одинаковые результаты. Далее автор будет толковать результаты исследования, используя только модель логит.
В результате оценивания факторов, которые определяют выбор женщины в отношении рождения ребенка, были выделены следующие: возраст, в котором женщина вступила во взаимоотношения с мужчиной; совместное проживание с мужчиной; тип населенного пункта, где проживает женщина; образование, — и, дополнительно, рождение ребенка в прошлом и прерывание беременности для женщины, которая когда-либо уже была беременной.
Итак, в какой степени исследуемые факторы влияют на результирующий показатель? В ходе исследования было определено, что, в среднем, поздние первые взаимоотношения с противоположным полом отрицательно сказываются на решении родить ребенка — вероятность рождения уменьшается на 3,6 п.п. Отрицательно также сказываются наличие у женщины только среднего образования — на 4,7 п.п. и беременность в прошлом — на 44,7 п.п. При этом стоит отметить, что при построении модели логит только со значимыми переменными, переменная seceduc стала незначимой.
Проживание женщины в городе, напротив, увеличивает вероятность рождения ребенка на 10,3 п.п., проживание с мужчиной — на 4,4 п.п., и наличие высшего образования — на 12 п.п.
Полученные результаты являются довольно логичными: женщины, вступающие во взаимоотношения с мужчиной в более раннем возрасте, больше подвержены рискам ранней и, к сожалению, нежелательной беременности. Чем старше женщина, тем тщательнее она контролирует свою жизнь и подходит к выбору партнера более серьезно. Наличие у женщины только среднего образования уменьшает вероятность, возможно, потому, что семейный доход является недостаточно высоким, чтобы обеспечить еще одного ребенка. Фактор заработной платы не рассматривался в данном исследовании, так как автор ставил перед собой задачу исследования именно нематериальных факторов, но он может быть проанализирован в дальнейших исследованиях. Проживание в городе оказывает положительное влияние, скорее всего, потому, что в городских поселениях качество медицинского обслуживания и уровень развития социальной инфраструктуры выше, что влияет на решение женщины, особенно экономически активной, стать матерью. Проживание с мужчиной придает женщине некую уверенность в завтрашнем дне, ей есть с кем воспитывать и обеспечивать ребенка всем необходимым. То, что женщина в прошлом уже была беременна, оказывает отрицательную вероятность на рождение, возможно, потому, что она уже является матерью.
Причины, почему 37 женщин, которые не были беременны, не собираются иметь детей в будущем, автор не исследовал в силу того, что данная подвыборка (37 единиц) является довольно нерепрезентативной, и для изучения этого вопроса ее необходимо увеличить (этой возможности на данный момент автор не имеет).
Изучая подвыборку женщин, которые когда-либо были беременны, получили практически аналогичные результаты, что и для полной выборки. Дополнительно было выявлено, что наличие детей снижает вероятность рождения еще одного ребенка на 35 п.п., а наличие абортов — на 13 п.п., т. е. есть вероятность того, что если в прошлом женщина прерывала беременность, то и в будущем она, скорее, будет избегать появление ребенка.
Полученный результат о снижении вероятности рождения последующего ребенка на 35 п.п. вполне отражает окружающую реальность: в настоящее время все чаще встречаются семьи с одним ребенком, много семей с двумя детьми, а вот существование семьи с тремя и более детьми становится редкостью. Одна из причин — поздние первые роды, вследствие откладывания женщиной рождения первого ребенка по причине самореализации в профессиональной сфере.
Выводы
В ходе исследования факторов, определяющих выбор женщины в отношении рождения ребенка, было выделено 4 основных фактора: возраст, в котором женщина вступила во взаимоотношения с мужчиной; совместное проживание с мужчиной; тип населенного пункта, где проживает женщина; образование, - и, дополнительно, рождение ребенка в прошлом и прерывание беременности для женщины, которая когда-либо уже была беременной. При этом было установлено, что проживание женщины в населенном пункте городского типа, совместное проживание с мужчиной и наличие высшего образования оказывают положительное влияние на желание женщины стать матерью. А такие факторы, как поздние взаимоотношения с мужчиной, наличие только среднего образования, беременность, роды и аборты — отрицательное.
Таким образом, если рассматривать результаты данного исследования в контексте повышения рождаемости, то автор предлагает следующее.
Во-первых, стоит провести дополнительное обследование женщин, которые, в целом, не хотят иметь детей, с целью выявления тех причин, которые приводят их к этому решению.
Во-вторых, необходимо проанализировать, каким именно образом проживание в городе оказывает свое влияние на желание женщины стать матерью. Возможно, это наличие определенной инфраструктуры, уровень медицинского обслуживания и прочее. Или сама городская обстановка, темп жизни? Что именно оказывает влияние?
В-третьих, необходимо и дальше пропагандировать институт семьи, использовать лозунг «Ребенок должен расти в полной семье». И, по мнению автора, более тщательно подходить в школах и детских садах к воспитанию мальчиков: они — будущие мужчины, которые должны уважать женщину и уметь обеспечивать свою семью.
Список литературы:
- «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE)», проводимый Национальным исследовательским университетом — Высшей школой экономики и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://www.hse.ru/rlms/spss
отправлен участнику
Оставить комментарий