Тестирование гипотез на межстрановом уровне

Тестирование гипотез на межстрановом уровне

2. 
   Изучить влияние фактора проживания в больших и малых городах на уровень счастья на межстрановом уровне;
   

4. 
   Изучить влияние фактора иммиграционного статуса на уровень счастья на межстрановом уровне;
   

6. 
   Выявить значимые социально демографические факторы, влияющие на уровень счастья на межстрановом уровне (в контексте факторов места жительства и миграционного статуса);
   

Первое, к чему мы обратимся – простое сравнение средних значений уровня счастья в разных странах. Для этого мы обратимся к таблице 18.

Как мы можем видеть, наиболее счастливой страной в среднем является Дания с показателем в 8, 27 балла, наименее счастливыми – Болгария и Украина, с достаточно близкими показателями – 5, 86 и 5,66 балла соответственно. В группу наиболее счастливых стран входят скандинавские страны – Норвегия, Финляндия, Швеция. За ними следуют Нидерланды и Бельгия с результатом, приближающимся к 8 баллам, затем Испания. Великобритания, Германия и Польша, чьи показатели близки к 7, 5. Далее идут Словения, Кипр, Франция, Ирландия, Эстония и Словакия, чьи результаты близки к семи баллам. Наконец, группа стран, чьи баллы составляют от 6 до 7: Хорватия, Португалия, Чехия, Венгрия, Россия, Литва и Греция. Сравнение средних уровней счастья с помощью дисперсионного анализа и пост-хок тестов не представляет для нас в данном случае большого интереса, поскольку нас интересует не величина среднего уровня счастья, а именно характер его распределения относительно возраста.

Далее мы переходим к рассмотрению зависимости между возрастом и уровнем счастья в различных странах. Как мы уже упоминали ранее, зависимость очевидно носит нелинейный характер. Принимая во внимания тесную связь феномена счастья с культурой, мы попробуем рассмотреть зависимость уровня счастья от возраста в различных странах. Для этого мы осуществим построение нелинейной регрессии для этих двух переменных. Построение регрессии будет осуществляться в рамках программного пакета Stata при помощи функции LOWESS (locally weighted scatterplot smoothing).

Функция LOWESS представляет собой вид непараметрической регрессии которая сочетает в себе элементы множественной регрессии и мета-модели, основанной на «методе ближайшего соседа». Основой для данного метода выступает классическая нелинейная регрессия, построенная с использованием метода наименьших квадратов. Основная идея данного метода заключается в том, чтобы «подстроить» более простую линейную модель под локализованные подгруппы данных и создать функцию, описывающую зависимость в распределении данных поэтапно – от участка, к участку. Фактически, единая линейная функция дробиться на несколько, наиболее точно описывающих каждый блок исходного распределения данных.

Сглаженные кривые, непосредственным рассмотрением которых мы займемся ниже, строятся при помощи метода, обозначаемого в статистике как Loess Curve. Сглаженное значение присваивается функции в каждой новой точке через расчет значения регрессионной функции по методу наименьших квадратов, проходящей через скопление точек и описывающей его в наилучшей степени. Основной недостаток данного метода – его малая прогностическая сила и невозможность использования построенной функции в отрыве от использованного массива – является в нашем случае ключевым преимуществом. В отличие от других видов нелинейной регрессии мы не задаем заранее уравнение кривой и ищем именно те тренды в распределении, которые присущи каждой отдельно взятой стране.

Далее мы будем рассматривать графики Loess Curve для стран, включенных в выборку ESS. Мы сосредоточимся именно на трендах, поскольку сама величина коэффициентов и средние значения нас интересуют в гораздо меньшей степени, чем то, каким именно образом колеблется уровень счастья в зависимости от возраста.

Итак, мы приступаем к нашему анализу. Первую группу составляют страны, в которых мы можем наблюдать стабильно-восходящий тренд (Рис. 2.1, Рис. 2.2 – разбит на 2 разных графика для удобства восприятия. Группировка стран по диаграммам обусловлена наибольшей наглядностью графиков и не несет в себе сколь либо значимой содержательной подоплеки). Его суть заключается в следующем: в первой половине жизни человека происходит небольшое снижение уровня счастья и восстановление его к зрелым годам. Затем, происходит постоянный небольшой рост с увеличением возраста, либо рост и стабиизация в пожилом возрасте. Все эти страны, а именно Швейцария, Бельгия, Великобритания, Норвегия, Дания, Нидерланды, Ирландия, не показывают резких скачков в уровне счастья своего населения различного возраста. Наибольший прирост показывает Ирландия, наиболее близкими по своим кривым оказываются в данной группе Норвегия и Швейцария. Наиболее стабильный уровень счастья наблюдается в Нидерландах и Норвегии. Основное отличие стран, входящих в данную категорию от других состоит в том, что после снижения счастья в среднем возрасте наступает его повышение в более старшем – иными словами наблюдается U-образная модель в той или иной степени выраженности со смещением нижней точки к более молодому (Швейцария, Бельгия, Великобритания, Нидерланды, Дания) или более старшему (Норвегия, Нидерланды) возрасту. Стоит отметить, что данный тренд единственный из всех включает в себя восходящие элементы.


0 50 100

Рис. 2.1 Страны с U-образным трендом изменения уровня счастья
в зависимости от возраста (Часть 1).


0 50 100

Рис. 2.2 Страны с U-образным трендом изменения уровня счастья
в зависимости от возраста (Часть 2).

Следующий тренд (Рис. 3), который мы рассмотрим, можно охарактеризовать как «снижение и последующая стабилизация». В рамках данного тренда мы можем наблюдать достаточно резкое, постоянное снижение уровня счастья до 50 лет и последующее снижение темпа, либо полную стабилизацию уровня счастья в пожилом возрасте. В данную группу стран входят страны Прибалтики: Литва, Латвия, Эстония; а также Чехия и Болгария. В среднем уровень счастья в этих странах снижается с возрастом в промежутке от 1 до 2х баллов. Наиболее резкое снижение наблюдается в Болгарии и составляет почти 4 балла.

0 50 100

Еще один тренд представляет собой волнообразное снижение уровня счастья. Здесь мы можем наблюдать достаточно резкое снижение уровня счастья, затем его стабилизацию или снижение темпа на период 10-20 лет, и продолжение снижения в ускоренном темпе. В данную группу стран входят Испания, Польша, Кипр – период стабилизации ы которых приходится примерно на один период – 40 до 60 лет, а также Греция и Венгрия, где данный период сдвинут на 50-65 лет. Данные страны близки по своему распределению к предыдущему тренду, однако демонстрируют нисходящую тенденцию на всем своем протяжении, в особенности после периода стабилизации, а потому не могут быть к нему отнесены.

0 50 100

Четвертый тренд, который мы рассмотрим по своей природе является стабильным. Это означает, что колебания уровня счастья в течение жизни практически не происходит. В эту группу мы отнесли Финляндию, Францию, Германию и Словакию. Спорной и сложной в оценке нам представляется Германия, поскольку, по сути она представляет собой упрощённую версию тренда 2 : «снижение -> стабилизация». Но падение уровня счастья практически не происходит (по сравнению с другими странами второго блока), к тому же в немецком распределении присутствует и восходящий элемент, но его величина недостаточно значима, чтобы отнести его к первому тренду. Именно поэтому, ввиду малой амплитуды колебаний, мы отнесли Германию к данной группе стран.

0 50 100

Наконец, последний тренд, который мы рассмотрим имеет практически линейную, или близкую к линей природу. Во всех странах данной группы мы можем наблюдать стабильное снижение уровня счастья с возрастом с практически одинаковым темпом. Среди данных стран мы можем наблюдать такие, как Словения, Израиль, Хорватия, Россия, Португалия, Румыния и Украина. Последняя показывает наиболее резкое снижение уровня счастья: с 7 баллов в молодом возрасте до практически 3х в пожилом.

0 50 100

Далее мы попробуем рассмотреть, как географически расположены данные тренды. Для этого мы определим для каждой их стран свой цвет. Красным выделены страны с U-образным восходящим трендом, желтым - «снижение -> стабилизация», фиолетовым – волнообразное снижение, светло-сиреневым – равномерный, стабильный тренд, голубым – линейное снижение.

Как мы можем видеть на рисунке 6, различные тренды распределения уровня счастья по возрастам во многом локализованны географически. Большинство стран с восходящим трендом расположено на побережье Северного моря и Атлантического океана. Желтый тренд «снижение -> стабилизация» включает в себя практически весь пояс Прибалтийских стран. Тренды волнообразного снижения и стабильного распределения являются более или менее разрозненными географически. Тренд регрессионного снижения, напротив, представляет собой достаточно обширный и ярко выделенный географический пояс из стран. Белым отмечены государства, информация о которых не представлена в рамках базы данных ESS. Возможно, данные о них, позволили бы сделать более ясные выводы относительно вопроса географической локализации.


Рис. 5. Географическое распределение различных трендов изменения счастья в зависимости от возраста

В заключение, хотелось бы отметить что эти, равно как и все предыдущие выводы относительно соотношения возраста и уровня счастья, стоит воспринимать с определенной поправкой. Данные ESS одного раунда представляют собой не лонгитюдные, а дискретные данные. Это означает, что те модели, что мы построили могут во многом быть смещены в связи с эффектом когорты и с поколенческим эффектом. Для того, чтобы проанализировать тренд более подробно, необходимо проследить изменение уровня счастья одних и тех же людей на протяжении всей их жизни. Тем не мене подобный метод оценки, в связи с ограниченностью и дороговизной получения данных используется значительно реже, чем тот, что был выбран нами в данной главе.

Следующий аспект, к которому мы обратимся – изучения влияния различных факторов, анализ влияния которых проводился в данной работе на основании всего массива, на примерах отдельно взятых стран. Мы попытаемся проследить, существуют ли различия во влиянии тестируемых нами факторов в разных странах. Для этого мы построим одну базовую модель для каждой страны. Эта модель будет включать следующие детерминаты: субъективная оценка дохода домохозяйства, частота ощущения респондента себя одиноким, гендер, количество лет образования, факт рождения в стране, принадлежность к дискриминируемой группе в данной стране, субъективная оценка здоровья, наличие человека для обсуждения личных проблем, а также объективная и субъективная оценки урбанизированности районов (методика их измерения обсуждалась в предыдущей главе).

Сводная таблица результатов расчета регрессионных коэффициентов приведена в приложении 1. Первыми мы бы хотели отметить страны, которые выбыли из нашего анализа на первом этапе – это Израиль, Хорватия, Россия, Швейцария, Норвегия. Для данных стран не рассчитаны показатели объективной урбанизации, поэтому построить модели, подходящие для сравнения с остальными странами.

Вторая группа стран выпадает из сравнения в силу смыслового ограничения – в данных странах ни один из предикторов не является значимым. Иными словами, в этих странах на уровень счастья влияют иные факторы, чем те, что были выбраны нами для построения в модели. Список этих стран составляют Кипр, Эстония и Ирландия. В рамках выделения значимых факторов в данных странах мы оставляем их.

Итак, начнем последовательно рассматривать страны и значимые в них факторы. Для жителей Бельгии значимое негативное влияние оказывают трудности с доходом, а редкое ощущение себя одиноким, напротив – позитивное, (равно как и наличие человека, с которым можно обсудить личные проблемы). Слабое негативное влияние оказывает увеличение количества лет, потраченных человеком на образование, а также изменение субъективной оценки здоровья в худшую сторону. В Болгарии значение имеют серьезные сложности с доходом домохозяйства и снижение субъективной оценки здоровья –негативное влияние, и крайне редкое ощущение себя одиноким – резко позитивное влияние. Также женщины в Болгарии несколько более счастливы, чем мужчины.

В Чехии, как и в Бельгии, последовательное ухудшение ситуации с доходом оказывает усиливающееся негативное влияние на уровень счастья. Позитивное же влияние наблюдается в том случае, человек крайне редко ощущает себя одиноким или имеет друга, для обсуждения личных проблем. Значимыми факторами, оказывающими негативное влияние в Чехии, являются принадлежность к дискриминируемой группе и субъективная оценка здоровья.

Германия является одной из стран, где большинство коэффициентов в построенной модели являются значимыми. Возрастающее негативное влияние на уровень счастья оказывает ухудшение ситуации с доходом. А возрастающее позитивное – сокращение числа времени, на протяжении которого человек ощущает себя одиноким, и наличие человека, с которым можно разделить личные проблемы. Женщины немного более счастливы, чем мужчины, рост количества лет образования снижает уровень счастья человека, (хотя величина этого коэффициента и достаточно мала, но все же значима), также снижеает его и факт рождения в стране, принадлежность к дискриминируемой группе и субъективная оценка здоровья. Также проживание в маленьком городе, деревне или на собственной ферме (в порядке возрастания эффекта) положительно влияет на уровень счастья немцев.

Для Дании значимым является базовый набор факторов – осложнения с доходом, редкое и очень редкое ощущение себя одиноким, а также субъективная оценка здоровья. Эти же факторы являются значимыми в Испании. К ним добавляется отрицательное влияние увеличения количества лет образования и принадлежность к дискриминируемой группе. Ситуация с влияющими факторами в Финляндии аналогична чешской, за исключением того, что в первой принадлежность к дискриминируемой группе не является значимым фактором.

Во Франции и Соединенном Королевстве влияние изменения дохода и ощущения себя одиноким в различной степени, (плюс наличие друга с которым можно обсуждать личные проблемы) полностью совпадает с поведением данных факторов в Германии. В Британии негативный эффект оказывает принадлежность в дискриминируемой группе, в то время как во Франции такого эффекта не наблюдается. Во Франции проживание в преимущественно сельском районе оказывает слабо негативное влияние на уровень счастья, а в Великобритании, напротив, позитивное, в то время как британцы, проживающие в преимущественно урбанизированных районах несколько менее счастливы. Это же отражается и во влиянии субъективной оценки урбанизированности. Французы, проживающие на фермах и в сельских домах, демонстрируют снижение уровня счастья, равно как и британцы, проживающие в пригородах и малых городах. Греция показывает схожий с Болгарией набор значимых детерминат уровня счастья. Дополнением выступает лишь то, что значительное негативное влияние от достатка наблюдается не только в крайней градации, но и в той, что предшествует ей по степени трудности/проблематичности жизни на текущий доход.

Набор значимых факторов в Венгрии полностью совпадает с немецкой относительно гендера, изменения дохода, частоты ощущения себя одиноким и субъективной оценки здоровья. Остальные факторы не оказывают влияния на уровень счастья венгерских жителей. В Литве позитивное значение имеет только фактор крайне редкого ощущения себя одиноким, а негативное – снижение субъективной оценки здоровья. В Словении негативный эффект имеют наиболее серьезные трудности с доходом и снижение субъективной оценки здоровья.

Нидерланды и Польша показывают одинаковое, схожее с предыдущими странами, влияние от всех градаций сложностей с доходом, ощущения себя одиноким, а также субъективной оценки здоровья. Также в обеих странах женщины несколько более счастливы, а вот наличие человека, с которым можно обсудить личные проблемы играет роль только для жителей Польши, равно как и увеличение количества лет образования. Для Португалии значимыми являются крайние градации проблем с доходом и редкого ощущения себя одиноким, наличие собеседника для личных проблем и субъективная оценка здоровья, а также проживание в преимущественно сельском районе, которое оказывает негативный эффект на уровень счастья.

В Швеции и Словакии схожее влияние оказывают факторы, субъективной оценки здоровья, изменения дохода и ощущения себя одинокими людей, за исключением того, что для шведов опция сложного выживания на текущий доход и ощущения себя одиноким большую часть времени не играет роли в определении уровня счастья. Увеличение количества лет образования оказывает влияние только в случае с жителями Швеции, равно как и принадлежность к дискриминируемой группе.

Таким образом, выше мы описали различия во влиянии факторов счастья в различных странах. В следующем разделе мы предпримем попытку выделить группы стран на основании данных различий и степени их выраженности.

В рамках нашего заключительного раздела мы попытаемся выделить группы стран, жители которых подвержены влиянию различных независимых факторов, формирующих уровень счастья, в большей или меньшей степени. Это отвечает запросам нашей последней исследовательской задачи:

6. 
   Построить типологию стран на основании степени влияния различных факторов на уровень счастья;
   

Первое уточнение, которое здесь стоит внести – это использование модуля. Мы применяем его для того, чтобы ранжировать коэффициенты именно по силе влияния, а не по его направлению. Впоследствии предполагается раскрытие модуля и рассмотрение знака при коэффициенте в процессе непосредственной интерпретации полученных групп. Второе – очевидная разница в величине наиболее значимого ранга в том случае, если количество значимых коэффициентов велико. Для того, чтобы преодолеть данное препятствие, мы нормируем все ранги на количество значимых коэффициентов в модели. Например, если оно равно 6, то каждый из присвоенных рангов – от 1 до 6, делится на 6. Таким образом, мы получаем, что самый значимый коэффициент в модели всегда будет иметь ранг, равный 1, а самый маленький – близкий к нулю. Незначимый остается равным нулю. Таким образом, мы получаем возрастающую интервальную шкалу, которую мы можем использовать для кластерного анализа. Результаты расчета рангов по данной схеме приведены в приложении 2.

Как мы можем видеть, в первом кластере представлены страны, для которых не является значимым фактор урбанизации в любом из видов его измерений, равно как и во втором кластере. Однако в первом, в отличие от второго, более ярко выражено влияние ощущения себя одиноким, количества лет образования. Во втором же, напротив, более выражено влияние гендера на уровень счастья. Третий кластер включает в себя модели, в которых достаточно выраженными являются факторы влияния урбанизации, принадлежности к дискриминируемой группе и рождения в стране. Фактически, третий кластер сосредотачивает в себе именно те станы, к которым в наибольшей степени имеют отношение наши основные исследовательские гипотезы.

Далее мы перейдем к непосредственному рассмотрению стран, попавших в различные кластеры. Первый кластер включает в себя 8 стран, среди которых Бельгия, Дания, Испания, Греция, Венгрия, Португалия, Швеция и Словакия. В целом в данных странах значение играет именно базовый набор детерминант – комфортность проживания на текущий доход, и фактор социального окружения (наличие или отсутствие чувства одиночества, наличие близкого друга). В большинстве стран также увеличение количества лет образования снижает уровень счастья. Некоторое исключение составляет Швеция, поскольку в ней влияние имеет также принадлежность к дискриминируемой группе. Если мы вновь обратимся к таблице 15 в предыдущей главе, то мы увидим, что средние уровни счастья в данных странах значительно различаются (Дания является обладателем самого высокого показателя, а Греция – одного из самых низких). Иными словами, данная группировка не объясняет величину показателя счастья как таковую. Географически данные страны представляют собой две группы, одна из которых расположена в более северной части Европы, а другая – в более южной. Примечательно, что данные страны в основном относятся к стабильному и U-образному, возрастающему трендам распределения уровня счастья по отношению к возрасту. Выделяется на общем фоне только Греция, относящаяся к волнообразно-снижающемуся.

Вторая группа стран включает в себя Болгарию, Чехию, Финляндию, Литву и Словению. Данная группа географически является достаточно разрозненной. Особенностью данной группы является то, что в большинстве случаев роль играют только крайние, наиболее резкие градации факторов – самая сложная ситуация с доходом, наиболее редкое ощущение себя одиноким. Во всех без исключения странах субъективная оценка здоровья играет отрицательную роль. Также в большинстве стран наблюдается более высокий уровень счастья у женщин и негативное влияние принадлежности к дискриминируемой группе. Все страны кроме Финляндии демонстрируют уровень средний счастья, который находится ниже медианного среди других европейских стран. Основные возрастные тренды для распределения счастья «снижение-стабилизация» и линейно нисходящий. Исключение составляет Финляндия, которой присущ стабильный тренд. Достаточно очевидно, что Финляндия не вписывается в данную группу стран. Мы предполагаем, что ее попадание в нее может быть вызвано ошибкой при измерении, смещением выборки, либо принципиально неправильным подбором детерминант в модели, поскольку данная группа включает в себя совершенно определенный тип стран, для которых характерна слабая описательная сила данных моделей.

Наконец, третья группа состоит из Германии, Франции, Великобритании, Нидерландов и Польши. Пожалуй, данная группа представляет для нас наибольший интерес, поскольку в моделях данных стран играют роль те социальные факторы, которые мы тестируем на протяжении всей данной работы. Все страны являются соседями по меньшей мере с одним из представителей своей группы и представляю собой достаточно обширную группу стран в западной и центральной Европе. Франция и Германия демонстрируют стабильные тренды распределения счастья в зависимости от возраста, Великобритания и Нидерланды – возрастающие. Польша относится к волнообразно-понижающемуся, но показывает одно из самых плавных снижений уровня счастья в своей группе. Средние уровни счастья во всех странах составляют показатель, превышающий медианный.

Во всех тих странах в большинстве своем значимы все градации дохода и социального окружения. Принадлежность к дискриминируемой группе важна для жителей Франции, а в Германии люди, рожденные в стране несколько менее счастливы, чем те, кто появился на свет за ее пределами. В отличие от Великобритании и Франции, жители германии более счастливы в малых городах и деревнях. Французы и англичане, напротив, показывают снижение уровня счастья в малых городах, деревнях и пригородах. Стоит ли говорить, что по направлению влияния данная группа является самой разнородной, но ее объединяет тот факт, что для всех этих стран данные факторы являются значимыми.

Классификация, представленная нами в данном разделе, в большей мере показывает, насколько применима выбранная нами модель к разным странам, нежели показывает влияющие в разных странах факторы. Безусловно, каждая из стран и в первом и во втором кластере имеет свои собственные значимые детерминанты счастья, поиск которых есть задача для будущих исследований.