Диссертация: Исследование влияния цифровых технологий на качество жизни населения в странах мира

Таблица 19. Коэффициенты канонической дискриминантной функции

Итак, наибольшее влияние на формирование кластеров оказывает компонента, характеризующая индивидуальное использование цифровых технологий. К странам-лидерам по уровню развития цифровых технологий относятся страны Северной Америки, Западной Европы и прогрессивные страны Азии, такие как Сингапур и Гонконг. Развивающиеся страны - это, в основном, страны Азии и Восточной Европы, также в этот кластер попадает Россия. Наиболее отстающие по развитию цифровых технологий страны Африки южнее Сахары.

3.3 Влияние использования цифровых технологий на субъективное качество жизни населения: порядковая регрессия

Субъективное качество жизни определяется оценкой индивидами своего состояния. Такой микро-подход основан на анализе результатов специальных обследований населения, направленных на выявление качества жизни. Одним из таких обследований является Лонгитюдное обследование домохозяйств РМЭЗ НИУ ВШЭ . Данные представлены за 2016 год репрезентативно по России.

Для определения качества жизни воспользуемся следующими вопросами, ответами на которые является шкала от 1 до 5, где 1 - полностью удовлетворен / очень счастлив, 5 - совсем не удовлетворен / совсем несчастлив: «Насколько Вы удовлетворены своей жизнью в целом в настоящее время?» (satisfaction), «Скажите, пожалуйста, Вы счастливы?» (happiness). Данные переменные являются порядковыми, чем выше порядок, тем ниже качество жизни, поэтому для определения влияния цифровых технологий на качество жизни воспользуемся порядковой регрессией. Независимыми переменными будут ответы на следующие вопросы: «Скажите, пожалуйста, приходилось ли Вам в течение последних 12 месяцев пользоваться персональным компьютером в любых целях, включая печатание текстов, компьютерные игры и другое?» (pc_use), «Приходилось ли Вам в течение последних 12 месяцев пользоваться Интернетом?» (int_use), «Вы посещаете социальную сеть Вконтакте?» (vk_use), «Вы посещаете социальную сеть Фейсбук?» (fb_use). В качестве контрольных переменных взяты пол (gender), возраст (age), удовлетворенность материальным положением (mat_satisfaction), семейное положение (marital).

Так как переменные являются номинальными и порядковыми проверим наличие связи между ними с помощью коэффициентов корреляции Спирмена.Удовлетворенность жизнью имеет значимую положительнуюсвязь со всеми переменными, однако, наиболее сильно связана с удовлетворенностью материальным положением, использованием интернета и персонального компьютера. Уровень счастья в большей степени коррелирует с использованием персонального компьютера и интернета, нежели удовлетворенность жизнью. Также можно сказать, что при увеличении возраста, удовлетворенность жизнью падает (Приложения, Таблица 34).

Оценкой качества жизни является шкала от 1 до 5, поэтому, чтобы оценить влияние использования цифровых технологий на качество жизни используем модель упорядоченного выбора. Предполагается, что существует скрытая переменная, которая также зависит от независимых факторов:

Также оценивается вероятность дискретной зависимой переменной принимать какое-либо значение в зависимости от значения латентной переменной:

.

Также вероятности могут выражены с помощью распределения зависимой переменной:

.

Оценка параметров модели производится с помощью метода максимального правдоподобия.

Далее будут оценены две модели с латентными переменными satisfaction*и happiness*:

Для выбора связующей функции построим гистограммы распределений зависимых переменных. Так, для обеих переменных низшие категории представлены сильнее, следовательно, будем использовать функцию отрицательного двойного логарифма (Рисунок 30, Рисунок 31).

Рисунок 30. Гистограмма распределения переменной satisfaction

В качестве оценки значимости модели порядковой регрессии используется отрицательное удвоенное значение логарифма функции правдоподобия. Тестовой статистикой служит разность между начальным и конечным значениями, которая подчиняется распределению хи-квадрат. Так, полученная модель статистически значима.

Рисунок 31. Гистограмма распределения переменной happiness

Таблица 20. Информация о приближении модели (зависимая переменная: satisfaction)

Для проверки согласованности наблюдаемых частот и частот, полученных по модели, используется тест Пирсона. Нулевой гипотезой теста является отсутствие различий между наблюдаемыми и модельными частотами. Гипотеза отвергается с вероятность ошибки 0,01, что говорит о низкой степени приближения (Таблица 21).

Таблица 21. Критерий согласия (зависимая переменная: satisfation)

Мера согласия, рассчитанная по методу Нагелькерке является аналогом R2 для линейной регрессии и отражает долю дисперсии зависимой переменной, объяснимой при помощи порядковой регрессии. Построенная модель объясняет 20% дисперсии, что является неплохим результатом для порядковой регрессии (Таблица 22).

Таблица 22. Псевдо R-квадрат (зависимая переменная: satisfaction)

Значимое влияние на удовлетворенность жизнью на уровне значимости 0,1 оказывают возраст, использование компьютера, использование социальной сети Вконтакте, удовлетворенность материальным положением, женитьба / замужество (Таблица 23). Так как шкала является обратной, показатели с отрицательными коэффициентами будут оказывать положительное влияние на удовлетворенность жизнью. Так, увеличение возраста снижает удовлетворенность жизнью. Использование персонального компьютера увеличивает вероятность попадания в низшие категории зависимой переменной, то есть увеличивает удовлетворенность жизнью. Также положительное влияние на качество жизни оказывает то, что человек состоит в первом или повторном браке.

Использование социальной сети Вконтакте также положительно сказывается на удовлетворенности жизнью. В большей степени удовлетворенность жизнью определяется удовлетворенностью своим материальным положением.

Таблица 23. Оценки параметров порядковой регрессии

Теперь оценим порядковую для случая с зависимой переменной, отвечающей за счастье индивида, независимые переменные останутся теми же. Связующей функцией также является отрицательный двойной логарифм. Можно наблюдать значимый вклад независимых переменных в улучшение прогнозов, модель статистически значима (Таблица 24).

Таблица 24. Информация о приближении модели (зависимая переменная: happiness)

Согласно тесту Пирсона, существуют значимые различия между наблюдаемые и ожидаемыми частотами по модели, модель обладаетнизкой степенью приближения (Таблица 25).

Таблица 25. Критерий согласия (зависимая переменная: happiness)

Модель обладает низкой объясняющей способностью, она способно объяснить только 12% дисперсии зависимой переменной (Таблица 26).

Таблица 26. Псевдо R-квадрат (зависимая переменная: happiness)

Значимое влияние на ощущение счастья на уровне значимости 0,1 оказывают возраст, использование компьютера, использование социальной сети Вконтакте, наличие личного переносного компьютера, наличие личного мобильного телефона, удовлетворенность материальным положением. Так как шкала является обратной, показатели с отрицательными коэффициентами будут оказывать положительное влияние на ощущение счастья. Так, увеличение возраста снижает субъективноекачество жизни, измеренное уровнем счастья. Использование персонального компьютера и его наличие увеличивает вероятность попадания в низшие категории зависимой переменной, то есть увеличивает уровень счастья. Также положительно сказывается на ощущении счастья использование социальной сети Вконтакте и наличие мобильного телефона. В большей степени счастье определяется удовлетворенностью своим материальным положением (Таблица 27).