Дипломная работа: Факторы дифференциации качества жизни населения в европейских странах (European quality of life survey 2011-2015)

В конечном счёте в результате интерпретации матрицы факторных нагрузок были получены следующие векторы, позволяющие измерить субъективное восприятие качества жизни.

Фактор 1:

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.