Реферат: Демидова О. А., demidova@hse ru Семерикова Е. В., lena sem7@mail ru Ниу – Высшая Школа Экономики
Демидова О.А., demidova@hse.ru
Семерикова Е.В., lena.sem7@mail.ru
НИУ – Высшая Школа Экономики
г. Москва
«Спрос на услуги образования в России: сравнительный эконометрический анализ» Введение
В настоящее время образование является неотъемлемой частью развития общества, необходимым фактором роста благосостояния. Исследование особенностей и характеристик образования может подвинуть общество к более прогрессивному развитию.
В данной работе сделана попытка оценки влияния образования на общество через экономическое поведение агентов, а именно через оценку уровня спроса на образование семей из различных регионов России. Уровень расходов на образование косвенно характеризует образование России в целом.
^ Используемые данные и переменные
Для анализа расходов российских домохозяйств на образовательные услуги были использованы данные регулярного выборочного микро обследования бюджетов домашних хозяйств Федеральной службы государственной статистики РФ за 2007 год. В обследовании принимало участие 53136 домохозяйств.
^ Описание переменных
При работе с базой данных Федеральной службы государственной статистики РФ использовались следующие переменные:
INCOME – располагаемый доход домохозяйства за год в рублях. Сгенерирована на основе переменной rasress (располагаемый доход домохозяйства) за исключением 1% самых бедных и 1% самых богатых домохозяйств. Изменение переменной произведено для устранения выбросов в выборке и получения более робастных результатов оценивания.
EDEXP – расходы домохозяйства на образование за год в рублях. Сгенерирована на основе переменной ap31.
N – количество человек в домохозяйстве. Сгенерирована на основе переменной chlicn.
CHILD – число детей в домохозяйстве. Сгенерирована на основе переменной chdet.
HEDUC – уровень образования главы домохозяйства. Сгенерирована на основе переменной r1av10 (1- глава домохозяйства имеет высшее, неполное высшее или среднее профессиональное образование, 0 – иначе).
FO_Uzhn, FO_SevZ, FO_DaVost, FO_Sib, FO_Ural, FO_Priv, FO_SevKavk - фиктивные переменные, индикаторы принадлежности домохозяйства к определенному Федеральному округу РФ. Были созданы на основе переменой ter (Субъект Федерации).
moscow, peter - фиктивные переменные, индикаторы принадлежности домохозяйства к г. Москва и г. Санкт-Петербург. Также была создана на основе переменной ter (Субъект Федерации).
E – индикатор наличия расходов домохозяйства на образование.
В приложении 1 приведены некоторые характеристики вышеназванных переменных.
^ Модели и результаты Модель Хекмана
Для оценки спроса домохозяйств на образование была выбрана модель Хекмана (переменные со звездочками являются ненаблюдаемыми, латентными):
Уравнение участия:
Уравнение интенсивности участия:
Случайные векторы имеют совместное нормальное распределение.
Результаты оценки модели Хекмана по всем наблюдениям и отдельно для каждого федерального округа, Москвы и Санкт-Петербурга приведены в приложении 2.
В оцененных моделях нас больше всего интересует оценка коэффициента β1 – эластичности спроса на услуги образования по доходу. Полученные оценки этого коэффициента сведены воедино в табл.1.
^ Табл.1 Эластичность спроса на услуги образования по доходу
Регион
Коэффициент эластичности
Россия
1.078
Центральный ФО
1.276
Дальневосточный ФО
1.111
Приволжский ФО
0.980
Северо-Кавказский ФО
0.59
Северо-Западный ФО
1.243
Сибирский ФО
0.852
Уральский ФО
0.928
Южный ФО
1.370
Москва
2.253
Санкт-Петербург
1.578
Мы можем констатировать, что эластичность спроса на услуги образования зависит от места жительства членов домохозяйств. Гипотеза о равенстве коэффициентов при всех фиктивных переменных для федеральных округов и двух столиц была проверена и отвергнута при любом разумном уровне значимости. Наиболее эластичен спрос на услуги образования в Москве и Санкт-Петербурге, а наименее – в Северо-Кавказском Федеральном округе. Интерпретация остальных полученных результатов оценки моделей Хекмана приведена в разделе выводы.
^ Квантильная регрессия
Для того, чтобы оценить влияние доходов домохозяйств на их расходы на образование не только «в среднем», но и от наименее до наиболее обеспеченных, удобно использовать квантильные регрессии:
На рис.1 приведены результаты оценки коэффициента по наблюдениям для домохозяйств, в который были расходы на образование.
^ Рис.1 Результаты оценки квантильной регрессии
Анализ расходов на образование с помощью квантильной регрессии позволяет увидеть зависимость чувствительности расходов на образование от того, к какому уровню дохода принадлежит домохозяйство. В результате данного анализа выявлено, что эластичность спроса на услуги образования по мере увеличения доходов домохозяйства сначала растет, а затем постепенно снижается.
Выводы
Из результатов оценки моделей предыдущего раздела можно сделать следующие выводы:
Расходы домохозяйств на услуги образования положительно зависят от их общих доходов, при этом спрос на услуги образования варьируется по регионам России, составляя в среднем по России 1.078 в достигая максимума в 2.25 в Москве.
Наиболее эластичен спрос на услуги образования для домохозяйств с самым низким уровнем дохода, а наименее – для домохозяйств с высоким уровнем дохода.
Количество детей в семье, с одной стороны, положительно влияет на процесс принятия решения о необходимости расходов на образование, с другой стороны, зачастую снижает размер этих расходов.
Чем выше уровень образования главы домохозяйства, тем вероятнее домохозяйство будет нести расходы на образование.
В целом по России количество членов домохозяйства положительно влияет на сам факт наличия расходов на образование, но неоднозначно на размер расходов: в Центральном, Северо-Западном, Приволжском Федеральных округах - положительно, а в Москве и Санкт–Петербурге – отрицательно.
Приложение 1
Табл. П1. Распределение домохозяйств по доходу
Табл. П2. Распределение численности членов домохозяйств
Табл. П3. Распределение численности детей в домохозяйствах
Табл. П4. Средние расходы на образование по Федеральным округам
ФО
Средние расходы на образование
FO_Uzhn
2151,871
FO_SevZ
2552,279
FO_DaVost
3870,106
FO_Sib
2920,837
FO_Ural
2610,549
FO_Priv
2408,963
FO_SevKavk
1199,642
Moscow
1677,087
Peter
1199,158
Табл. П5. Гистограммы расходов на образование по Федеральным Округам, Москве и Санкт-Петербургу.
Приложение 2
Табл. П6. Результаты оценки модели Хекмана по всем наблюдениям
Табл. П7. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Центрального округа
Табл. П8. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Дальневосточного округа
Табл. П9. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Приволжского округа
Табл. П10. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Северо-Кавказского округа
Табл. П11. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Северо-Западного округа
Табл. П12. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Сибирского округа
Табл. П13. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Уральского округа
Табл. П14. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для Южного округа
Табл. П15. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для г. Москва
Табл. П16. Результаты оценки модели Хекмана по наблюдениям для г. Санкт-Петербурга
еще рефераты
Еще работы по разное
Реферат по разное
Пресс – выпуск №33 от 28 июля 2010 года
18 Сентября 2013
Реферат по разное
Отделения сберегательного банка
18 Сентября 2013
Реферат по разное
Реконструкция помещений Дополнительного Офиса Центрального Отделения №139
18 Сентября 2013
Реферат по разное
Территориальная избирательная комиссия родионово-несветайского района ростовской области постановление
18 Сентября 2013