Телефон: +7 (383)-202-16-86

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

Библиографическое описание:
Астафьева А.М. ЧТО ОПРЕДЕЛЯЕТ ВЫБОР ЖЕНЩИНЫ В ОТНОШЕНИИ РОЖДЕНИЯ РЕБЕНКА? // Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. XXIV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 9(24). URL: http://sibac.info/archive/economy/9(24).pdf (дата обращения: 20.11.2019)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
Диплом лауреата
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

Emailasta-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-R2LnL  —  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:

  1. «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

 

Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
Диплом лауреата
отправлен участнику

Оставить комментарий

//используется не только как пиксел, но так же в голосовании и поделиться