Цель исследования

Основная цель исследования - выявить факторы дифференциации качества жизни населения на двух уровнях - индивидуальном и страновом. Теоретическая предпосылка выявления факторов на двух уровнях состоит в необходимости различить факторы, обусловленные индивидуальными характеристиками индивида (возраст, пол, доход и т.п.) и факторы, обусловленные его проживанием в той или иной стране (государство также является самостоятельной единицей, имеющей определенные характеристики, такие как уровень экономического развития, уровень социальной стабильности и т.п.).

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели предполагается решение следующего набора задач:

1) Систематизировать существующие в международной практике подходы к измерению качества жизни с целью выявления теоретически значимых параметров оценки как на индивидуальном, так и на страновом уровне в рамках литературного обзора.

2) Выявить основные векторы измерения качества жизни на основе данных Европейского исследования качества жизни; разработать совокупный индекс качества жизни на основе выделенных векторов.

3) Выявить факторы дифференциации качества жизни населения на индивидуальном и страновом уровне.

Гипотезы исследования

Гипотеза 1: Дифференциация качества жизни тесно связана с социально-демографическими характеристиками, в частности с такими как образование и доход. Это обусловлено тем, что высокий уровень образования и дохода позволяет обеспечить наиболее комфортные условия жизни.

Гипотеза 2: Дифференциация качества жизни также зависит от субъективного восприятия жизни человеком, то есть в целом от его позитивного настроя на будущее, уровня обобщённого доверия.

Гипотеза 3: Так как качество жизни варьируется не только между индивидами, но и между странами, дифференциация качества жизни на страновом уровне может быть вариацией макропоказателей страны, таких как ВВП на душу населения, уровень безработицы, ожидаемая продолжительность жизни в стране и географическое положение.

Теоретический объект исследования

Качество жизни населения в Европейских странах.

Предмет исследования

Факторы дифференциации качества жизни в Европейских странах.

Эмпирический объект исследования. Описание базы данных

Эмпирическим объектом исследования, является население Европейских стран, достигшее 18-летнего возраста. База данных исследования European Quality of life Survey включает в себя данные ответов 30806 респондентов, опрошенных в результате четвёртой волны исследования в 2015 году (количество указано с учётом исключения из анализа респондентов, проживающих в странах, не являющихся на момент проведения опроса членами Евросоюза). Дизайн выборки - стратифицированная, кластерная, многоуровневая. Для данного проекта на каждом этапе отбора проводился случайный отбор респондентов, следовательно, выборка является вероятностной, каждый резидент страны, в которой проводилось исследование имел известный ненулевой шанс включения в выборку.

Построение выборки происходило в четыре этапа:

1) Выделение первичных единиц измерения (Primary Sample Units).

2) Случайный выбор адресов на уровне выделенных единиц измерения.

3) Случайный выбор домохозяйств по выбранным адресам.

4) Случайный выбор респондента среди членов домохозяйства.

Глава 3. Эмпирический блок исследования

1) Качество медицинских сервисов (Q58a)

2) Качество образовательной системы (Q58b)

3) Качество транспортной системы (Q58c)

4) Качество сервисов по уходу за детьми (Q58d)

5) Качество сервисов по уходу за пожилыми (Q58e)

6) Качество социального/муниципального обслуживания (Q58f)

7) Качество пенсионной системы (Q58g)

Фактор 2:

1) Удовлетворённость образованием (Q6a)

2) Удовлетворённость работой (Q6b)

3) Удовлетворённость стандартами жизни (Q6с)

4) Удовлетворённость параметрами жилой площади (Q6d)

5) Удовлетворённость семейной жизнью (Q6e)

6) Удовлетворённость местом проживания (Q6f)

Фактор 3:

1) Доступ к банковским сервисам (Q56a)

2) Доступ к общественному транспорту (Q56b)

3) Доступ к культурным и досуговым учреждениям (Q56c)

4) Доступ к рекреационным и зелёным зонам (Q56d)

5) Доступ к продуктовому магазину или супермаркету (Q56e)

6) Доступ к перерабатывающим сервисам (Q56f)

Фактор 4:

1) Я прихожу домой слишком уставшим, чтобы сделать домашние дела (Q20a)

2) Для меня тяжело успеть сделать все домашние дела из-за большого количества времени, которое я провожу на работе (Q20b)

3) Мне тяжело сосредоточиться на работе из-за дел, которые нужно сделать дома (Q20c)

Фактор 5:

1) Я чувствую себя безопасно, когда иду домой ночью (Q55a)

2) Я чувствую себя в безопасности от преступлений, когда иду домой ночью (Q55b)

Выделив латентные переменные в результате факторного анализа, проведём интерпретацию полученных векторов измерения качества жизни.

Фактор 1 "Качество общественных сервисов": Самооценка качества основных сервисов таких как образовательная система, транспортная система, медицинская система, сервисы по уходу за детьми, социальное и муниципальное обслуживание, а также муниципальная система

Фактор 2 "Качество аспектов жизни": Удовлетворённость различными аспектами жизни, выраженная удовлетворённостью работой, образованием, стандартами жизни, параметрами жилой площади и местом проживания. В целом данный фактор связывает показатели, связанные с субъективной оценкой респондентом своего благосостояния в вышеперечисленных сферах жизни.

Фактор 3 "Доступность инфраструктуры повседневного спроса": Самооценка доступности таких сервисов повседневного использования как банковские сервисы, общественный транспорт, культурно-досуговая инфраструктура, зоны отдыха и рекреации и доступа к покупке товаров повседневного использования (супермаркеты, магазины)

Фактор 4 "Баланс работы и жизни": Самооценка возможности осуществлять домашние обязанности в рамках рабочего расписания, а также нехватки времени и сил на жизнь вне работы.

Фактор 5 "Безопасность": Данный фактор объединяет переменные, отвечающие за субъективную оценку безопасности района своего проживания и отражает общее доверие к среде проживания.

Таким образом, на данном этапе анализа нами были выявлены основные векторы оценки качества жизни в Европейских странах, на основе которых возможно построение совокупного показателя качества жизни.

Задача 2: Построить индекс качества жизни на основе выявленных векторов восприятия качества жизни

На предыдущем этапе анализа были выявлены основные векторы-критерии оценки качества жизни в Европейских странах. Однако, для дальнейшего анализа требуется создание агрегированного показателя, который отразил бы суммарную оценку качества жизни. Для этих решения этой задачи рационально построение агрегированного показателя - индекса, отражающего оценку выделенных аспектов качества жизни.

Так как в результате факторного анализа было выделено 5 основных векторов измерения качества жизни, наиболее разумным решением будет построение субиндексов, соответствующих аспектам качества жизни, их последующая стандартизация и суммирование в сводный индекс. Показатели для каждого субинтекса представлены в таблице ниже.

Таблица 8. Набор показателей для построения субиндексов с исходной размерностью шкал

Таблица 9. Описательные статистики рассчитанного индекса

Среднее значение рассчитанного индекса с доверительной вероятностью 0,95 находится в пределах от 3,3986 до 3,3716. Для 50% представителей выборки индекс принимает значения более 3,4283, что говорит о том, что они удовлетворены жизнью выше среднего уровня. Однако, наряду с этим, стандартное отклонение показателя, равное 0,623 позволяет сделать вывод о том, что показатель довольно сильно дифференцирован. Значения коэффициентов асимметрии и эксцесса говорят о том, что значения построенного индекса имеют ненормальное вытянутое распределение, что подтверждается результатами статистического теста на нормальность.

Рисунок 3. Распределение рассчитанного индекса качества жизни

На данном этапе было произведено построение комплексного индикатора качества жизни, рассчитанного на основе выделенных векторов измерения. Итоговый индекс принимает значения от 0 до 5 и является суммой стандартизированных субиндексов. Полученные значения индекса для каждого респондента далее будут использоваться в качестве зависимой переменной для построения Смешанной линейной модели.

Задача 3. Выявить факторы дифференциации качества жизни населения на индивидуальном и страновом уровне

Выявление факторов дифференциации качества жизни в Европейских странах требует построения Смешанной линейной модели. В качестве зависимой переменной выступает рассчитанный нами индивидуальный индекс качества жизни. Выбор этого метода анализа данных обусловлен следующими предпосылками, которые можно отметить, исходя из данных последних исследований и литературного обзора:

1) В первую очередь дифференциация качества жизни происходит на двух уровнях: существуют измерения качества жизни на индивидуальном уровне (с помощью построения индивидуального индекса качества жизни), но данные значения сгруппированы и на более высоком уровне - уровне страны. В данном случае, конечно, можно утверждать, что построение регрессии методом OLS позволит создать хорошую объяснительную модель, однако, очевидна проблема корреляции между наблюдениями на уровне страны, а главной предпосылкой для построения регрессии методом OLS является независимость наблюдений друг от друга. Несоблюдение этой предпосылки зачастую приводит к тому, даже при корректном вычислении регрессионных коэффициентов велика вероятность ошибки первого рода.

2) Помимо этого, проблема одномерного анализа заключается в том, что при построении модели линейной множественной регрессии может не учитываться различие константы и регрессионных коэффициентов для различных групп наблюдений, что само по себе является интересной областью для анализа. Многоуровневый анализ подразумевает создание некого многоуровневого контекста: в случае данного исследования: контекста индивидуального и контекста странового. При этом сохраняется возможность определить характер связи выделенных уровней.

Соответственно, построение Смешанной модели можно разделить на два шага:

Шаг 1: Построение нулевой модели - модели без предикторов, эта модель по своей сути является базовой, она позволяет определить, существуют ли основания для построения многоуровневой модели при заданной структуре данных

Шаг 2: Построение модели с включением переменных, измеренных на индивидуальном и страновом уровне. Оценка модели по существующим критериям качества. Интерпретация полученных коэффициентов.

На данном этапе анализа данных уровень доверительной вероятности установлен на уровне 0,95, выбор этого уровня доверительной вероятности позволяет выявить возможные влияния на переменную, избежав при этом ошибок первого и второго рода.

Основная исследовательская гипотеза данного этапа состоит в том, что и на индивидуальном, и на страновом уровне существуют факторы, обуславливающие дифференциацию оценки качества жизни, а следовательно, с помощью Смешанной линейной модели возможна оценка влияния факторов на обоих уровнях. Частные гипотезы выглядят следующим образом:

Гипотеза 1: Различие в оценках качества жизни тесно связано с социально-демографическими характеристиками, в частности с такими как образование и доход. Это обусловлено тем, что высокий уровень образования и дохода позволяет обеспечить наиболее комфортные условия жизни.

Гипотеза 2: Оценка качества жизни на индивидуальном уровне также зависит от того, насколько в целом позитивно человек относится к жизни, то есть важно учитывать его субъективное восприятие.

Гипотеза 3: Так как качество жизни варьируется не только между индивидами, но и между странами, влияние на оценку качества жизни на данном уровне будут оказывать макропоказатели страны такие как ВВП на душу населения, уровень безработицы, ожидаемая продолжительность жизни в стране и географическое положение.

На шаге 1 проведём построение модели без предикторов. Построение нулевой модели по большей части необходимо для того, чтобы оценить, насколько построение смешанной модели целесообразно в рамках определённой базы данных. В таблицах ниже приведены результаты построения нулевой модели.

Таблица 10. Структура модели

Таблица 11. Оценка фиксированных эффектов

По данным приведённых выше таблиц можно сделать вывод о том, что нулевая гипотеза об отсутствии значимых различий в средних значениях индекса качества жизни между странами отвергается в пользу конкурирующей. T-статистика принимает значение 73,976, оно значимо на заданном уровне доверительной вероятности. Построенная модель имеет два уровня, и содержит в себе три компонента: константу - являющуюся по сути, средним значением индекса для всех стран, рандомный эффект, отражающий вариацию индекса между странами и регрессионный остаток, который показывает внутригрупповую (в нашем случае внутристрановую) вариацию признака.

Таблица 12. Оценка ковариационных параметров

По таблице оценки ковариационных параметров можно сделать вывод о том, что нулевая гипотеза о том, что дисперсия компонентов модели (остатка и константы) равна нулю, отклоняется в пользу альтернативной. Z-статистика при проверке гипотезы для обоих компонентов значима на уровне доверительной вероятности 0,05. Данный результат говорит о том, вариация значений индекса действительно происходит как на межстрановом, так и на внутристрановом уровне, а следовательно, добавление предикторов на обоих уровнях способно объяснить возникающие различия. На основе полученных данных посчитаем ICC (Intraclass Correlation Coefficient), чтобы понять, какая доля совокупной вариации объясняется вариацией между группами, при этом значения ICC выше 0,5 являются индикатором значимой межгрупповой вариации. ICC принимает значение 0,1508, что говорит о том, что в целом, 15% совокупной вариации индекса составляет межгрупповая вариация. Это обуславливает необходимость включения в модель страновых параметров.

Заключение: На данном этапе была оценена целесообразность построения Смешанной линейной модели при имеющейся структуре данных в силу наличия значимой межгрупповой и внутригрупповой вариации, при этом около 15% общей вариации объясняются за счёт вариации между группами. При подобных результатах целесообразно продолжить усложнение моделей за счёт добавления переменных 1 уровня (измеренные на индивидуальном уровне) и 2 уровня (измеренные на уровне страны)

Шаг 2. Добавление в модель параметров, измеренных на индивидуальном и страновом уровне.

Для построения смешанной модели мною было принято решение включить несколько блоков переменных, теоретически влияющих на качество жизни:

1) Социально-демографические характеристики - пол, возраст, уровень образования, доход, продолжительность рабочего дня, оценка улучшения/ухудшения финансовой ситуации. Включение социально демографических характеристик в анализ напрямую связана с особенностями восприятия качества жизни определёнными социальными группами и основная цель данного блока переменных - дать представление о том, насколько материальные факторы, факторы занятости и образования действительно оказывают влияние на качество жизни человека.

2) Установки респондента: оптимизм, уровень обобщённого доверия к людям, уровень ментального здоровья. Включение данного блока переменных в анализ связано больше с необходимостью проверки взаимосвязи позитивного отношения к жизни и её качества. Также это связано с предположением о том, что хорошее качество жизни в его традиционной трактовке больше связано с достижением наибольших материальных благ, что заставляет людей усиленно работать с целью их получения: в конечном счёте такая стратегия приводит к эмоциональному выгоранию.

На уровне стран мною было принято решение включить в исходную модель следующие компоненты:

1) ВВП на душу населения, в долларах США (по данным World Development Database, World Bank 2016) - как показатель экономического потенциала страны, её богатства. В целом, выбор данного показателя обоснован тем, что он наиболее чётко отражает совокупность производительных и экономических ресурсов страны.

2) Ожидаемая продолжительность жизни, лет (United Nation Reports, UN 2016) - в качестве показателя долголетия.

3) Ожидаемая продолжительность обучения, лет (United Nation Reports, UN 2016) - как показатель грамотности населения.

4) Уровень безработицы, % населения (United Nation Reports, UN 2016) - используется как показатель, с помощью которого возможна оценка текущего состояния экономики страны.

5) Преступность - выражена показателем количеством убийств на 100 000 человек в стране (Homicide rate United Nation Reports, UN 2016).

6) Распределение стран по районам Европы - Восточная Европа, Западная Европа, Северная Европа и Южная Европа. Данный предиктор добавлен в модель в силу существующего мнения о том, что районы Европы развиты неравномерно и наиболее успешной считается так называемая "скандинавская модель развития", упомянутая в Главе 1.

Построим Смешанную линейную модель с включением вышеупомянутых предикторов (перед построением модели все предикторы были стандартизованы в силу разности шкал измерения). При построении модели также учтено то, что изначально построенный индекс имеет ненормальное распределение. Помимо этого, для всех моделей, в том числе, для итоговой, была произведена проверка на гетероскедастичность и мультиколлинеарность с целью оценки качества модели. Результаты данных тестов будут приведены при интерпретации результирующей модели.

Таблица 13. Оценка фиксированных эффектов

По таблице можно сделать вывод о том, что большинство предикторов, включённых в модель, оказывают значимое влияние на зависимую переменную за исключением следующих:

1) Ожидаемая продолжительность жизни

2) Ожидаемое количество лет обучения

3) Самооценка материального состояния.

Таблица 14. Оценка ковариационных параметров

По таблице оценки ковариационных параметров можно сделать вывод о том, что несмотря на включение в модель предикторов, призванных обосновать вариацию зависимого признака как на индивидуальном, так и на межстрановом уровне, остаток и константа по-прежнему остаются значимыми. Однако, расчёт ICC позволяет говорить о том, что качество модели с включением новых предикторов значительно улучшилось: по сравнению с построенной нулевой моделью, где ICC равнялся 0,15, для разработанной на данном этапе модели ICC принимает значение 0,062, что говорит о том, что процент межгрупповой вариации значительно снизился за счёт включения в модель ряда предикторов первого и второго уровня.

На следующем этапе построим модель, исключающую незначимые предикторы, выявленные на первом этапе.

Таблица 15. Оценка фиксированных эффектов

На данном этапе по таблице ниже можно сделать вывод о том, что все предикторы, включенные в модель на данном шаге значимы, следовательно, оказывают значимое влияние на вариацию исследуемого признака.

Таблица 16. Оценка ковариационных параметров

Таблица ковариационных параметров также позволяет сделать вывод о том, что исключение из модели незначимых предикторов, остаток и константа модели остаются значимыми, это говорит о том, что включение данных параметров в модель недостаточно, соответственно сохраняется возможность включения предикторов как на индивидуальном, так и на страновом уровне. Расчёт ICC для данной модели показывает, что с исключением незначимых предикторов качество модели повысилось: с 0,062 до 0,053, следовательно, процент межгрупповой вариации, обусловленный принадлежностью к группе значительно снизился. Стоит отметить, что понижение ICC происходит в основном не за счёт уменьшения дисперсии остатка (который показывает уменьшение неопределённости на уровни индивидуальных эффектов), а за счёт уменьшения значения межгрупповой дисперсии.

Так как данную модель можно признать итоговой, рассмотрим изменение параметров итоговой модели по сравнению с нулевой, чтобы определить насколько значимо изменение информационных критериев с включением в модель независимых предикторов.

Таблица 16. Информационные критерии

По таблице информационных критериев можно отметить значимое изменение всех критериев, что говорит о повышении качества модели за включения в неё независимых предикторов, измеренных на двух уровнях. Для оценки данной модели также была произведена оценка мультиколлинеарности и гетероскедастичности: модель не содержит предикторов, обладающих коэффициентов корреляции выше 0,4, дисперсию регрессионных остатков можно признать постоянной.

Соответственно, на данном этапе анализа, можно сделать вывод, что основная исследовательская гипотеза о том, что существуют факторы, влияющие на дифференциацию качества жизни на страновом и на индивидуальном уровне подтвердилась. Гипотеза о необходимости включения в модель социально-демографических характеристик и характеристик субъективной удовлетворённости также подтверждается. Гипотеза о влиянии на зависимую переменную предикторов, отвечающих за вариацию на межстрановом уровне частично отклоняется в силу того, что при включении в модель показатели уровня образования и ожидаемой продолжительности жизни оказываются незначимыми.

Перейдём к интерпретации полученных регрессионных коэффициентов. Константа в полученной регрессионной модели равна 3,2, регрессионные коэффициенты в порядке убывания значений, с указанием уровня измерения представлены в таблице ниже:

Таблица 16. Коэффициенты построенной модели

По данным таблицы можно сделать несколько основных выводов:

1) Во-первых, на страновом уровне наибольшее влияние на зависимую переменную (рассчитанный индикатор качества жизни) оказывает принадлежность к той или иной группе Европейских стран: страны Восточной Европы оценивают своё благосостояние как наихудшее среди представителей всех стран, в чуть меньшей мере такая оценка свойственна для жителей стран Южной Европы. ВВП в полученной модели оказывает достаточно ограниченное влияние на переменную, гораздо большее влияние имеет уровень безработицы и уровень преступности. Стоит отметить, что жители стран Северной Европы в некоторой степени ощущают себя более благополучно. Исключение из модели предикторов, отвечающих за ожидаемую продолжительность жизни и среднее количество лет обучения, говорит прежде всего о том, что на страновом уровне в рамках европейского социокультурного контекста эти параметры достаточно гомогенны и не являются значимым фактором дифференциации.

2) На индивидуальном уровне наибольшее значение имеют показатели обобщённого доверия и психологического здоровья, помимо этого, стоит отметить, что уровень дохода также оказывает значимое влияние на зависимую переменную. Значительное улучшения качества жизни также наблюдается у людей с высшим образованием.

Заключение: На данном этапе анализа данных было произведено построение Смешанной линейной модели с включением фиксированных параметров, измеренных на двух уровнях: индивидуальном и межстрановом. Данная модель объясняет значительную долю дисперсии значений индекса, сгруппированных на уровне страны, однако, не обладает должным качеством, чтобы объяснить её полностью. Это означает с одной стороны, возможность усложнения модели путём добавления новых предикторов, с другой стороны, о потенциальной возможности существования неизмеримых факторов индивидуального уровня, влияющих на качество жизни.