Материал: Экономические факторы формирования среднего класса

Таким образом, сумма положительных ответом на вопросы (положительный ответ приравнивался к единице), была разделена на три. То есть при положительных ответах на b; d; e; получившийся коэффициент равнялся единице. Пропущенные значения на трех основных значениях вычитались из знаменателя дроби для более объективной оценки.

Кроме того, в случае, если на вопрос: «Насколько Вас беспокоит то, что Вы не сможете обеспечивать себя самым необходимым в ближайшие 12 месяцев?», был дан ответ «Очень беспокоит», то критерий жизненных шансов считался не соблюдённым и равнялся нулю. Так как подобный ответ говорит об отсутствии достаточных сбережений при одновременном риске потери основного источника доходов. Отсутствие сбережений при данном условии означает невозможность отнесения к среднему классу.

Итак, группы работающих и пенсионеров оценивались по всем вышеприведенным факторам, а для групп учащихся и безработных фактор дохода исключался. После определения коэффициента каждого фактора, все они перемножались и в итоге, если каждый из критериев соблюден на пороговых значениях, итоговых индекс должен быть равен 1. В случае если один из коэффициентов равнялся нулю, т.е. происходило явное несоблюдение факторов отнесения к среднему классу, то итоговый индекс равнялся нулю. При этом подобный подход позволил учесть все случае, когда несоблюдение одного из критериев было незначительным и могло быть скомпенсировано другими критериями.

В итоге для каждого из подходов позволялось отклонение на 10% в меньшую сторону, по трем факторам (жизненные шансы, доходы, самоидентификация), не являющимися жесткими. Такое отклонение было принято считать допустимым, так как оно учитывает только респондентов с высшим образованием, сбережениями, и умственным характером работы.

Таким образом, для работающих и пенсионером минимальное значение индекса для вступления в средний класс равно 0, 729, а для учащихся и безработных 0, 81 (так как они оценивались только по двум факторам). При этом необходимости в ограничении индекса сверху не было, так как выборка респондентов РМЭЗ урезана сверху по доходам. Ручная проверка показала, что респондент с самым высоким среднемесячным доходом для каждой отдельно взятой волны по своим характеристикам не выходил за границы среднего класса, если применять метод по доходам

Индексы были построены для 7 волн опроса РМЭЗ с 17 по 23 волну, т.е. с 2008 по 2014 год соответственно.

Ниже представлен график с динамикой процентов респондентов отнесенных к среднему классу в процентах от всей выборки РМЭЗ (Приложение 3):

На графике ниже показаны абсолютные значения всех респондентов в выборке и респондентов, отнесенных к среднему классу:

На графике 1 можно увидеть динамику оценки численности среднего класса. После 2008 года наблюдается резкое падение среднего класса, при этом абсолютное значение в выборке в 2009 году было самым низким. Затем, в 2010 году выборка была значительно расширена (до 16500 респондентов) и абсолютное количество представителей среднего класса пропорционально возросло. Однако процент представителей среднего класса оставался неизменным, в 2012 году он снизился до самого низкого наблюдаемого значения - 6, 8%. А в 2013 году вырос до нового уровня 9, 5%.

Такая динамика может быть объяснена экономическим кризисом 2008-2009 годов. Так как до рядовые российские граждане ощутили кризис не 2008, а спустя год.

Ниже показана сумма индексов по трем факторам отнесения к среднему классу для всех респондентов:

Ниже представлена сумма коэффициентов, перевзвешенная на количество респондентов в выборке (базовый год - 2008):

Сумма индексов показывает дополнительно изменение потенциала тех, кто не вошел в средний класс вместе с увеличением количества людей с высшим образованием, сбережениями и умственным характером труда. Как в абсолютных значениях (ГРАФИК), так и в относительных, сумма индексов повторяет снижения процента среднего класса в 2009. Однако впоследствии динамика суммы индексов с динамикой среднего класса не совпадает, в 2011 отмечается резкий рост суммы индексов, в итоге уровень 2011 года превышает уровень 2008, что совершенно не характерно для процента среднего класса, который так и не восстановился до докризисного уровня.

Изучим подробнее на распределение индексов 17 волны (2008- докризисный уровень), 19 волны (2010 год), с которой начинается расхождение в динамике волн и 23 волны (самой актуальной):

Мы можем увидеть, что в волнах 19 и 23 большая часть индексов, превышающих 1, сконцентрирована в диапазоне от 1 до 4. В то время как в волне 17 индексы сконцентрированы в диапазоне от 1 до 2. То есть наблюдается следующая тенденция: респонденты, чей индекс превышает 1, наращивают своё благосостояние, в то время как те респонденты, чей индекс ниже 1.

В 2014 году среднее значение индекса для респондентов с индексов выше 1 составляло 3, 26, для тех, чей индекс ниже 1, среднее равнялось 0, 52. В 2010 так же 3, 26 для среднего класса, для тех, чей индекс 1 - 0, 50. А в 2008 средние равны соответственно 1, 79 и 0, 65.

Таким образом, наблюдается тренда на увеличение благополучия тех у кого оно и так высокое и снижение благополучия менее обеспеченного населения. При этом, процент респондентов в выборке, для которых были посчитаны индексы, то есть для имеющих сбережения, высшее или среднее специальное образование и занимающихся умственным трудом, значительно изменялось в течение наблюдаемых волн. Так, в 2008 году доля таких респондентов составила 22%, в 2010 13%, а в 2014 15%. Это может говорить об изменении качественного состава выборки.

Влияние экономических факторов на формирование среднего класса в России

Перейдем к оценке влияния экономических факторов на формирование среднего класса в России. Зависимая переменная (middle), которая обозначает принадлежность респондента к среднему классу, принимает значение 0, в случае, если рассчитанный выше индекс меньше порогового значения, и 1, если индекс пороговое значение превышает.

Инструмент для анализа в данном случае нужно выбирать в первую очередь руководствуясь характером зависимой переменной. Наиболее подходящим в данном случае вариантом является бинарная логистическая регрессия. Однако, в случае если процент наблюдений достаточно мал результаты, которые покажет подобный анализ, могут быть некорректными.

В таком случае необходимо будет корректировать модель для получения удовлетворительных результатов. Для начала ограничим выборку только одной из четырех групп, на которые были разделены респонденты в начале анализа (работающие, безработный, учащиеся и пенсионеры), проведя логит-логлинейный анализ. Он позволит определить частоты наблюдений (0 и 1), которые попадают в каждый из видов ответа на заданный о принадлежности респондента к той или иной группе вопрос.

Из таблицы (Таблица1, Приложение 4), в которой были использованы данные 23 волны, следует, что в группе учащихся средний класс не превышает 3%, в группе пенсионеров среднего класса меньше 4%, При этом самая большая доля среднего класса в группе работающего населения - 17, 6%, что подтверждает логлинейный анализ ответов на вопрос об основном занятии на настоящий момент (Таблица 2, Приложение 5).

Таким образом, построение бинарной логистической регрессии необходимо проводить на подвыборке работающих респондентов. Для начала проанализируем зависимость вероятности попадания в средний класс от того, в какой отрасли работает индивид. Регрессия была построена на данных ответов 5543респондентов, вошедших в подвыборку.

Несмотря на значительно количество возможных значений категорийной независимой переменной, обозначающей отрасль работы, результат анализа оказался неудовлетворительным, об этом говорят низкая доля объясненной дисперсии и низкая предсказательная сила модели:

Несмотря на то, что определенная взаимосвязь между отраслями и принадлежностью к среднему классу должна присутствовать, логистический анализ не дал результатов в связи с низким количеством наблюдений среднего класса. Так как возможностей для увеличения процента среднего класса в подвыборке не наблюдается, можно пойти путем добавления дополнительных независимых переменных в модель.

Добавим в модель несколько переменных, которые предположительно оказываются влияние на принадлежность к среднему классу:

.        Наличие дополнительной работы (sj32)

.        Является ли респондент владельцем предприятия, на котором работает (sj 26)

.        Присутствуют ли подчиненные на работе у респондента (sj6)

.        Работает ли респондент на государственном или на частном предприятии (sj23)

Так как в данной модели присутствует несколько переменных, то теперь зададим условие исключения переменных на основе их влияния на окончательный результат. Результаты по предсказательной силе модели и доле объясненной дисперсии так же оказались неудовлетворительными, хотя и значительно луче, чем для модели с одной переменной:

Заметим, что на втором шаге была исключена переменная sj26. Т.е. явной зависимости между занятием предпринимательством и принадлежностью к среднему классу не наблюдается. Проверим, следует ли доверять подобному результату, проведем нелинейный канонический корреляционный анализ.