CC BY
53
Статьи
Пространственная Экономика 2023. Том 19. № 1. С. 20-51
JEL: J13, C22, 040, 057 https://dx.doi.Org/10.14530/se.2023.1.020-051
УДК 330+338+378
Рождаемость и Женская безработица в российских регионах
Б.И. Алехин
Алехин Борис Иванович доктор экономических наук, профессор независимый исследователь E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0002-9571-4836
Аннотация. Цель данного исследования - определить основные экономические и демографические детерминанты суммарного коэффициента рождаемости (СКР) и выяснить, находится ли СКР в долгосрочной, равновесной связи с ними. С этой целью из официальной статистики сформирована панель для 82 субъектов Российской Федерации за 2000-2021 гг., выполнены обзор российский и зарубежной литературы, тесты на единичный корень и коинтеграцию, и полностью модифицированным методом наименьших квадратов оценено коинтегрирующее уравнение рождаемости. Исследование показало, что стимуляторами рождаемости были (в порядке убывания положительного влияния) брачность, демографическая нагрузка, заработная плата женщин, иммиграция из других регионов и безработица, а ингибиторами (в порядке возрастания отрицательного влияния) - экономическая активность женщин в 2000-2011 гг. и урбанизация в 2011-2021 гг. В раннем периоде суммарное влияние стимуляторов перевесило суммарное влияние ингибиторов, и рождаемость имела повышательный тренд. В позднем периоде ингибиторы сравнялись со стимуляторами, и рождаемость после трехлетней стабилизации приобрела понижательный тренд. Тест Грэнджера на парную причинность обнаружил, что изменение безработицы, урбанизации и экономической активности - причина изменения рождаемости, но не наоборот, а с остальными факторами рождаемость находилась в двусторонней причинно-следственной связи. Эти результаты подтвердили одни теоретические предположения и эмпирические свидетельства и опровергли другие.
Ключевые слова: рождаемость, безработица, регион, Россия
Для цитирования: Алехин Б.И. Рождаемость и женская безработица в российских регионах // Пространственная экономика. 2023. Т. 19. № 1. С. 20-51. https://dx.dol.org/10.14530/ se.2023.1.020-051
© Алехин Б.И., 2023
Fertility and Female Unemployment in Russian Regions
B.I. Alekhin
Boris Ivanovich Alekhin Doctor of Economics, Professor Independent Researcher E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0002-9571-4836
Abstract. This paper examines economic and demographic determinants of fertility, using panel data for 82 regions of the Russian Federation for 2000-2021. Panel co-integration technique is used to find out whether there exists a long-term equilibrium relationship between total fertility rate (TFR) and these determinants. We show that the growth of TFR is due largely to the growth of nuptiality rate, old age demographic burden, female wages, domestic labor migration and female unemployment rate, while the decline is associated with female economic activity and urbanization. In 2000-2011 the combined effect of stimulants prevailed over the combined effect of inhibitors, and TFR tended to grow. In 2011-2021 the negative impact of female economic activity and urbanization increased, and TFR began to decline. Pairwise Granger causality test shows that female unemployment, economic activity and urbanization cause fertility, but not vice versa, while causation is bidirectional in other cases. These results support some theoretical predictions and empirical evidence and contradict some others.
Keywords: fertility, unemployment, region, Russia
For citation: Alekhin B.I. Fertility and Female Unemployment in Russian Regions. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2023, vol. 19, no. 1, pp. 20-51. https:// dx.doi.org/10.14530/se.2023.1.020-051 (In Russian)
ВВЕДЕНИЕ
В России суммарный коэффициент рождаемости (СКР) заметно ниже двух с небольшим детей на одну женщину, обеспечивающих простое воспроизводство населения. Более того, в последние шесть лет СКР имел тенденцию к снижению. Коронавирусная пандемия продолжила этот тренд в
2020 г., когда число рождений в первом полугодии снизилось на 5,4%, а в
2021 г. - на 0,4%. По итогам 2021 г. оно составило чуть менее 1,4 млн человек - на 2,7% ниже, чем годом раньше. В январе - июне 2022 г в России родилось 635,2 тыс. детей, что на 42,9 тыс., или 6,3%, меньше, чем за аналогичный период прошлого года1. Выступая на ПМЭФ-2022, президент В.В. Путин заявил: «Благополучие людей, их достаток - важнейший фактор демографического развития. И здесь с учетом наложившихся негативных
1 Демография / ФСГС. 2023. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/12781 (дата обращения: февраль 2023).
демографических волн ситуация крайне сложная». Правительству необходимо разработать дополнительные меры «кардинального характера» для поддержки семей с детьми. «Они должны носить кардинальный характер, соразмерный масштабу чрезвычайного демографического вызова, с которым мы сталкиваемся»1, - сказал президент.
В России рождается все меньше детей. Тем актуальнее исследование причин «демографического вызова». Цель данного исследования - определить основные экономические и демографические детерминанты СКР и выяснить, находится ли СКР в долгосрочной, равновесной связи с ними. С этой целью из официальной статистики сформирована панель для 82 субъектов РФ за 2000-2021 гг., выполнены обзор российский и зарубежной литературы, тесты на единичный корень и коинтеграцию, и полностью модифицированным методом наименьших квадратов оценено коинтегри-рующее уравнение рождаемости.
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РОЖДАЕМОСТИ (ИЗБРАННЫЕ ФРАГМЕНТЫ)
Опыт, полученный женщиной на рынке труда, - страх потерять работу, увольнение, безработица или незащищенная работа (на годовых контрактах) - влияет на рождаемость прямо, через решения о деторождении, или косвенно, подтачивая здоровье, сокращая доход, меняя отношение женщины к браку и разводу. Падение рождаемости «в конечном счете связано с ограничениями рынка труда, где принимаются решения о деторождении», -заметил А. Адсера (Adsera, 2005). Этот опыт обобщен в экономической теории рождаемости, отдельные положения которой протестированы в нашем исследовании2.
Неоклассическая модель рождаемости (от эссе Т. Мальтуса «Опыт закона о народонаселении» до ранних работ нобелевского лауреата Г. Бекке-ра) со всеми ее расширениями и модификациями предсказывает, что безработица оказывает гендерно специфическое воздействие на рождаемость (Becker, 1960; Willis, 1973; Kravdal, 2002; Adsera, 2005). Для мужчин предсказание в общем отрицательное: так как безработица отрицательно влияет на доход и ресурсы семьи, мужчины не только стремятся сами больше работать, но и поощряют женщин к участию в рабочей силе, что отрицательно сказывается на рождаемости. Это эффект дохода. Кроме него,
1 Поздеева Е. Демографический провал. В России рождается все меньше детей. URL: https:// www.rbc.ru/politics/17/06/2022/62aca2619a7947d21df4116b (дата обращения: февраль 2023).
2 Связь рождаемости с рынком труда фигурирует в теориях, представляющих другие общественные науки - демографию, социологию, историю, психологию.
срабатывает эффект замещения, означающий, что женская безработица снижает стоимость воспитания детей, высвобождая для этого дополнительное время. Отсюда положительная связь между женской безработицей и рождаемостью.
Но макроэкономический подход так и не стал частью экономической демографии, в отличие от подхода микроэкономического. Мальтус не учитывал начавшийся в странах Западной Европы и США во второй половине XIX в. демографический переход - быстрое снижение рождаемости в индустриальном обществе до уровня замещения поколений. Экономическая демография стремилась объяснить снижение рождаемости в развитых странах, прибегая к микроэкономическому моделированию рождаемости как результату решений домашних хозяйств в контексте доходов и цен. Г. Беккер и Г. Льюис преобразовали теорию потребительного выбора в экономику домашнего хозяйства - «новую домашнюю экономику» (НДЭ) (Becker, Lewis, 1973), и Беккер первым применил НДЭ к анализу рождаемости (Becker, 1976)1. Поначалу НДЭ была вполне неоклассической, но после многочисленных расширений, модификаций и коррекций результировала в нечто, сильно отличающееся от оригинала и часто именуемое «микроэкономической моделью» рождаемости.
Микроэкономическая модель охватывает не только такие традиционные переменные, как доходы и цены, но и «качество» детей, бюджетные ограничения родителей и альтернативные издержки деторождения. В этой модели домашние хозяйства производят набор потребительских товаров, в том числе детей, в соответствии с максимизацией полезности товаров. Решения о рождаемости увязаны с другими решениями домашних хозяйств, включая решения об участии в рабочей силе.
НДЭ Беккера - одна из наиболее влиятельных и формально целостных теорий динамики рождаемости (Becker, 1960). Дети здесь являются источником полезности для родителей подобно прочим потребительским товарам. Кроме родительских преференций, ключевыми детерминантами деторождения являются издержки воспитания ребенка (его «теневая цена») и бюджетное ограничение семьи. Рост заработной платы производит два перекрывающих друг друга эффекта - положительный эффект дохода (рост семейного бюджета) и отрицательный эффект замещения (рост «теневой цены» ребенка). Поскольку на воспитание детей уходят годы, эффект замещения должен превалировать над эффектом дохода. Таким образом, НДЭ предсказывает отрицательное влияние заработной платы женщины на рождаемость.
1 Из НДЭ выросли демографическая экономика, экономика семьи, гендерная экономика, экономика внутрисемейного распределения ресурсов и политическая экономия брака.
Сокращение альтернативных затрат времени на воспитание детей (упущенной заработной платы) из-за безработицы должно стимулировать деторождение (Becker, 1981). Но если отрицательный эффект дохода (сокращение семейного бюджета) достаточно велик, то безработица может обернуться падением рождаемости. Возраст, когда женщина теряет работу, и продолжительность безработицы в конечном счете определяют влияние безработицы на рождаемость. Если безработица высока и устойчива, то молодые женщины (с опытом «общения» с рынком труда ниже среднего) могут опасаться, что время, отданное беременности, рождению и воспитанию детей, уменьшит шанс на трудоустройство или увеличит риск будущей безработицы и в результате лишит их пожизненных выгод от роста заработной платы. Они могут отложить деторождение ради сохранения работы или просигналить перспективным работодателям о преданности карьере. Более того, устойчивая агрегатная безработица может изменить планы деторождения не только тех, кого она прямо затронула, но и тех, кому она угрожает (Becker, 1981). Другими словами, безработица - ингибитор рождаемости.
Современная экономическая теория подчеркивает положительную связь рождаемости с младенческой смертностью. «Действительно, наш анализ означает, что коэффициенты рождаемости в современных экономиках ниже отчасти потому, что детская смертность там такая низкая, - сообщают Бек-кер, Э.Л. Глазер и К.М. Мерфи. - Однако коэффициенты рождаемости могут стать такими низкими по отношению к смертности, потому что равновесный темп изменения населения окажется отрицательным» (Becker et al., 1999, p. 149).
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
На рождаемость влияют самые разные факторы, имя им - легион. Революционный подход к факторному анализу рождаемости предложили в середине 1950-х гг. К. Дэйвис и Дж. Блейк (Davis, Blake, 1956). Они отобрали семь «непосредственных» факторов, объявив их проводниками влияния «косвенных» факторов - экономических, социальных, культурных и экологических. Этот подход нашел широкое распространение в эмпирических исследованиях, хотя внедрение его в количественные репродуктивные модели оказалось делом непростым. «Модельеры» все же научились оперировать рядом переменных, тесно связанных с «непосредственными» факторами, пусть и в иной форме. Выдающейся можно назвать работу Дж. Бонгаартса, доказавшего, что 96% вариации рождаемости в 41 развитой и развивающейся стране определяются всего четырьмя «непосредственными» переменны-
ми - долей замужних в женском населении, контрацепцией, искусственными абортами и послеродовой депрессией (Bongaarts, 1982)1.
В России применение методологии Дэйвиса - Блейка - Бонгаартса для анализа межрегиональных различий в рождаемости тут же упирается в дефицит данных для операционализации «непосредственных» переменных2. Мы исследовали влияние некоторых «косвенных» факторов на рождаемость. Для такого исследования в сборниках «Женщины и мужчины России» и «Регионы России...» есть нужные данные в разрезе «пол - регион». Наш подход к выбору факторов можно описать словами классиков эконометрики Д. Е. Фаррара и Р. Р. Глобера: «Теоретические вопросы обычно фокусируются на малой части набора независимых переменных. Все переменные редко бывают одинаково важными. Только одна или по крайней мере две-три стратегически важные переменные обычно присутствуют в регрессионном уравнении» (Farrar, Glauber, 1964, p. 16, 49). В соответствии с темой данного исследования «стратегически важная» переменная -женская безработица. К ней надо было добавить «два-три» влиятельных фактора, чтобы эмпирическая модель объясняла преобладающую часть вариации рождаемости. За помощью мы обратились к тем авторам, которые уже прошли этот путь.
А.В. Ивершинь и С.И. Кожевина распределили 50 (!) факторов рождаемости по источникам влияния между шестью группами и показали алгоритм моделирования рождаемости, представленной фактом рождения ребенка в течение года и количеством имеющихся детей. В 2016 г. рост безработицы в регионе был существенным препятствием при принятии решения о рождении ребенка. Женщины, имеющие работу, менее вероятно имеют большое число детей, при этом наибольшее число детей имеют домохозяйки - чем больше детей в семье, тем больше времени необходимо уделять их воспитанию, что для работающей женщины затруднительно. Также выяснилось, что женщины, имеющие больший доход, вероятно, больше заинтересованы в развитии карьеры, чем в рождении детей. Если женщину устраивает уровень оплаты труда, она с меньшей вероятностью родит ребенка. А наличие страха потерять работу или существующий уровень дохода после декрет-
1 Остальные «непосредственные» переменные - естественная оплодотворяемость, внутриутробная смертность и перманентная стерильность - в общем не столь значимы, но на отдельных территориях могут оказывать заметное воздействие на рождаемость.
2 Изучая публикуемые Росстатом сборники «Женщины и мужчины России» и «Регионы России: социально-экономические показатели», получаешь один из четырех результатов: данные опубликованы либо в разрезе «пол - регион», либо только в разрезе регионов, либо только в разрезе пола, либо отсутствуют. Лишь у переменной «Искусственные аборты» есть прокси в сборнике «Регионы России...». Отчет Росстата о выборочном обследовании «Семья и рождаемость» содержат информацию о доле замужних женщин, искусственных абортах и контрацепции, но лишь за 2009 г. и без разбивки по регионам.
ного отпуска из-за потери квалификации негативно влияет на рождаемость. Тип места жительства влияет на решение о количестве детей: женщины, живущие в городах, более склонны не иметь детей вовсе по сравнению с женщинами из сел, поселков городского типа и т. д. Работу А.В. Ивершинь и С.И. Кожевиной отличает методологическая скрупулезность: использованы эконометрические методы, позволяющие выявить направление и степень влияния факторов на рождаемость, а также статистически проверить авторские гипотезы. Для эконометрического анализа зависимостей использованы кросс-секционные данные по 8329 индивидам за 2018 г (Ивершинь, Коже-вина, 2021).
А.А. Брюшинкина и А.В. Грозина выполнили эконометрический анализ влияния социально-экономических факторов на рождаемость в российских регионах в 2017 г С ростом соотношения разводов и браков на 1% рождаемость снижалась на 0,01%, а с ростом безработицы на 1% - росла на 0,12%. Множественная регрессия объясняет 71% вариации рождаемости. Окончательный вывод - максимальное влияние имеет число разводов на 1000 браков (Брюшинкина, Грозина, 2019).
Примерно в таком же ключе выполнено исследование И.С. Луневой, О.Ю. Ивановой, А.В. Хардиковой, Т.С. Ивановой и Н.В. Абросимовой. Отметив, что «на протяжении последних ста лет в России произошли огромные изменения в динамике рождаемости, отражающие переход от традиционного к новому, современному типу репродуктивного поведения», эти авторы продемонстрировали, что в Курской и Белгородской областях в 19902015 гг. «рождаемость регулируется числом браков, соотношением числа мужского и женского населения репродуктивного возраста, уровнем материнской смертности» (Лунева и др., 2017, с. 40).
Эти работы обнаружены в сети по ключевым словам. Поиск в e-LIBRARY выдал только одну (!) статью российских авторов, где влияние безработицы на рождаемость проверяется эконометрически1. Е.Д. Мяготиной и В.П. Невежиным «построена эконометрическая модель парной (линейной) регрессии определения влияния безработицы на рождаемость в России... При увеличении уровня безработицы на 1% коэффициент рождаемости увеличивается всего лишь на 0,12%». Положительную зависимость коэффициента рождаемости от уровня безработицы авторы объяснили тем, что в регионах «новые рабочие места не открываются» (Мяготина, Невежин, 2020, с. 30, 33).
1 Поиск выполнен по следующим параметрам: искать по словам «рождаемость», «безработица» в названии журнальных статей на русском языке с доступным искателю текстом в e-LIBRARY за 2000-2023 гг. Те многочисленные статьи, которые носят описательный характер, здесь не отмечены.
В статье Мяготиной и Невежина можно выделить четыре спорных утверждения. Во-первых, безработица соотносится здесь с рождаемостью как причина со следствием, хотя наличие высокой положительной корреляции не является ни необходимым, ни достаточным условием такого соотношения. Как пишет математик Н. Грин в блоге для британской The Guardian, «Корреляция не причинность» - «это мантра статистики, результат муштры, как на плацу, любого подающего надежды статистика»1. Выявить причинно-следственные связи позволяет коинтеграционный анализ, который делает эконометрику наукой о причинах и следствиях, полной теорией того, как одно событие вызывает другое.
Во-вторых, Мяготина и Невежин, а также Ивершинь и Кожевина, Брю-шинкина и Грозина использовали кросс-секционную (кросс-региональную) регрессию, которая, в отличие от панельной регрессии, не имеет временной структуры, в связи чем возникает вопрос, существует ли причинно-следственная связь вообще. Ведь высокая положительная корреляция в 2017 г., как у Мяготиной и Невежина, может оказаться отрицательной в 2016 г. и вообще отсутствовать в 2015 г., но авторы об этом не знают. Работая с динамическими рядами, можно выявить тренды, автокорреляцию и другие «паттерны», вызывающие нарушение допущения статистического контроля над переменными. Кросс-секционные данные исключают статистический контроль над переменными во времени.
В-третьих, хотя Мяготина и Невежин справедливо утверждают, что «любое крупное исследование рождаемости включает в себя анализ как демографических, так и социально-экономических факторов...», в их модели фигурирует только один фактор - безработица. Предметом этого исследования был «поиск фактора, оказывающего наибольшее влияние» на рождаемость» (Мяготина, Невежин, 2020, с. 31). Как можно утверждать, что безработица - самый влиятельный фактор, если в правой части модели только она и фигурирует? Конечно, пропуск влиятельных факторов - нерешаемая классическая проблема эмпирического моделирования, но множественная регрессия с «двумя-тремя стратегически важными переменными» - просто хороший тон в эмпирическом исследовании.
В-четвертых, «новые места не открываются», вот женщины и рожают. Да, но лишь отчасти. А если женщины не ищут работу? В некоторых регионах демографический транзит от традиционного, «многодетного» уклада к современному, «урбанизированному» отношению к деторождению не завершен. На Алтае, в Тыве, Ингушетии и Чечне были годы, когда «средняя» женщина рожала трижды и более! Традиционные гендерные роли широко распространены и устойчивы даже в продвинутых обществах.
1 Nathan Green's S word. Correlation is not causation. URL: https://www.theguardian.com/ science/blog/2012/jan/06/correlation-causation. 2012. 6 January (дата обращения: февраль 2023).
Таблица 1
Некоторые эмпирические работы о влиянии безработицы на рождаемость
Table 1
Some empirical papers on the impact of unemployment on fertility
№ Авторы, год публикации Число стран / регионов, число периодов Эконометрическая методология Влияние безработицы на рождаемость
Работы российских авторов
1 Лунева и др., 2017 2,1990-2015 Не обнаружено
2 Брюшинкина, Грозина, 2019 2, 2017 Межрегиональная регрессия Положительное (с. 54)
3 Мяготина, Не-вежин, 2020 70, 2017 Межрегиональная регрессия Положительное (с. 30)
4 Ивершинь, Коже-вина, 2021 8329, 2018 Нелинейные регрессионные и линейные вероятностные модели Отрицательное (с. 255)
Работы зарубежных авторов
1 Kravdal, 2002 1,1992-1998 Модель времени жизни Ничтожное (р. 263)
2 Mishra et al., 2006 7, 1960-2004 Коинтеграционный анализ* Отрицательное (р. 3)
3 Hondroyiannis, 2009 27, 19602005 Коинтеграционный анализ Отрицательное (р. 3)
4 De Laat, Sevilla-Sanz, 2011 7, 2 Межстрановая МНК-регрессия Положительное (Р. 87)
5 Pailhe, Solaz, 2012 1, 11.2004 -03.2005 Полупараметрическая модель Кокса Нулевое (р. 29)
6 Del Bono et al., 2015 1,1972-2007 МНК-регрессия, двухшаго-вый МНК с инструментальными переменными Не обнаружено (отрицательное для потери работы) (р. 14)
7 Aksoy, 2016 24, 19762011 МНК-модели с фиксированными эффектами и инструментальными переменными Положительное (р. 1143)
8 Wesolowski, Ferrarini, 2018 33, 19952011 Анализ объединенных временных рядов со страновыми фиксированными эффектами Отрицательное (р. 2)
9 Andersen, Özcan, 2021 24, 19762014 Двухшаговый МНК с инструментальными переменными Положительное (на готовность к материнству) (р. 1)
10 König-Castillo et al., 2022 24, 19762014 МНК-модель со смешанными эффектами Сильно отрицательное (р. 8)
Примечание. * Коинтеграционный анализ обычно включает тесты на единичный корень, коинтеграцию и парную причинность по Грэнджеру и методы оценивания коинтегрированных систем.
Важной темой полемики вокруг рождаемости является искусственное прерывание беременности. Сторонники свободы абортов указывают, что запрет абортов или ограничение доступа к ним не влияет на рождаемость.
По словам демографа И. Яновича, «рождаемость не имеет ничего общего с количеством абортов, ее уровень изменяется по своим законам»1. Поэтому мы не включили прерывание беременности в список кандидатов на роль объясняющей переменной, хотя у Дэйвиса и Блейка это «непосредственный» фактор рождаемости, и Росстат публикует соответствующую статистику.
В Академии Google отобраны для обзора десять статей зарубежных авторов. Общее впечатление можно передать словами авторов одной из них: «Проведенные исследования по этой теме дали противоречивые результаты» (Andersen, Özcan, 2021, p. 1). Сами авторы обнаружили, что в Дании «безработица оказывает положительное влияние на готовность к материнству и негативное - на готовность к отцовству, хотя второй вывод не ро-бастен к включению контрольных переменных» (Andersen, Özcan, 2021, p. 10).
В Норвегии выяснилось, что безработица оказывает ничтожное влияние на рождаемость на индивидуальном уровне, но агрегатное влияние важнее. Коэффициенты рождаемости высокого порядка ниже в тех муниципалитетах, где женская или мужская безработица выше, чем в остальной Норвегии. В целом 6%-ный пик безработицы в 1993 г. связан с падением суммарной рождаемости примерно на 0,08%. Эти результаты хорошо согласуются с экономическими теориями деторождения, основанными на допущении, что женщины все еще основные опекуны (Kravdal, 2002).
Ученые из Австралии исследовали связь между суммарной рождаемостью и участием женщин в рабочей силе в странах G7 методами коинтегра-ционного анализа и обнаружили, что эта связь долгосрочная, равновесная. Тест Грэнджера на парную причинность показал, что изменение рождаемости - причина изменения участия в рабочей силе, но не наоборот. Рост рождаемости на 1% сопровождался снижением участия в рабочей силе на 0,4% (Mishra et al., 2006).
Используя панельные данные о 27 европейских странах и методы ко-интеграционного анализа, греческий исследователь показал, что межстра-новые различия в рождаемости объясняются изменениями младенческой смертности, женской занятости, брачности, демографической нагрузкой старшего возраста, реальны подушевым доходом и волатильностью выпуска. В качестве мерила экономической неопределенности использованы безработица и волатильность выпуска. Сокращение детской смертности сопровождалось сокращением рождаемости, а рост реального подушевого ВВП -ростом рождаемости (положительный эффект дохода в спросе на детей).
1 Янович И. Живой инкубатор // Взгляд. 2011. 1 июля. URL: https://vz.ru/ opinions/2011/7/1/503950.html (дата обращения: февраль 2023).
Однако рост реальной заработной платы (прокси альтернативных издержек деторождения) сокращал рождаемость (отрицательный эффект замещения, усиленный ростом женской занятости). Альтернативные издержки времени, затраченного на воспитание детей, выросли в результате роста реальной заработной платы и участия женщин в рабочей силе, что оказывало понижательное давление на рождаемость. Рост брачности имел противоположный эффект (Hondroyiannis, 2009).
Одним следствием быстрого снижения рождаемости в Южной Европе было возникновение положительной межстрановой корреляции участия женщин в рабочей силе и рождаемости в развитых странах, несмотря на сохраняющуюся положительную корреляцию внутри стран. Используя данные на индивидуальном уровне, исследователи проверили, какую роль в этом феномене играет участие мужчин в домашнем производстве. Выяснилось, что женщины, проживающие в тех странах, где мужчины активнее работают дома, лучше сочетают воспитание детей с работой на рынке. Это повышает участие женщин в рабочей силе при сравнительно высоких уровнях рождаемости. Однако в каждой стране женщины с более высокой относительной заработной платой сохраняют пониженную рождаемость и активнее участвуют в рабочей силе, чем женщины с низкой заработной платой, из-за высоких альтернативных издержек оставаться в доме. Участие мужчин в домашнем производстве может объяснить положительную меж-страновую связь между экономической активностью женщин и рождаемостью ^е Laat, Sevilla-Sanz, 2011).
Из Англии сообщают, что противоречивые результаты эмпирических исследований связаны с игнорированием межгрупповых различий в поведении и нежеланием признать эндогенность. Автор протестировал предположение о том, что женская и мужская безработица по-разному влияет на рождаемость в Англии. Оказалось, что женская безработица имеет тенденцию увеличивать деторождение, а мужская - сокращать. Взаимосвязь безработицы и рождаемости сильно варьируется от одной демографической подгруппы к другой (Aksoy, 2016).
Шведские исследователи изучили связь между рождаемостью и двумя разными подходами к деторождению. Первый - политика, поддерживающая идею «родитель - кормилец», второй - политика, поддерживающая идею неработающей матери. Они регрессировали суммарные коэффициенты рождаемости по переменным, отражающим эти два подхода. Получилось, что политика «родитель - кормилец» связана с повышенной рождаемостью, как и участие женщин в рабочей силе. И наоборот, рост безработицы ассоциируется с падением рождаемости (Wesolowski, Ferrarini, 2018). Австралийские исследователи, используя данные по 30 странам, тоже обнаружили значи-
тельное отрицательное влияние роста безработицы на коэффициент рождаемости независимо от региона и времени» (Kбшg-CastiПo et я1., 2022, р. 8).
Широкий разброс результатов исследования влияния безработицы на рождаемость - от «сильно отрицательного» через «нулевое» и «ничтожное» до положительного - даже на агрегатном уровне (не говоря уже о микроуровне) объясняется мириадой специфически пространственных эффектов. Обзор наводит на мысль, что не стоит ожидать «единого мнения» о предсказанной НДЭ положительной связи рождаемости с безработицей.
В нашем исследовании заработная плата, как и прочие переменные, -агрегированная величина с годовой частотой. Тем самым альтернативные издержки для неработающих женщин приравнены к нулю, что сомнительно, так как женщины в своем большинстве получали бы (положительную) заработную плату, работая вне дома. Исследования, где использовано такое мерило женского дохода, не согласуются с НДЭ. Они часто демонстрируют положительную связь между доходом и рождаемостью, а не предсказанную НДЭ отрицательную. Например, в скандинавских странах раз за разом обнаруживается сильное положительное влияние годовых заработков на первое деторождение (Kornstad, Я0шеп, 2018).
РОССИЙСКИЙ КОНТЕКСТ
Одно из стилизованных понятий, укоренившихся в популяционных дебатах, - это демографический транзит. За последние два века население развитых стран прошло через три фазы. В первой, мальтузианской, фазе этого грандиозного процесса небольшой прирост дохода вызывает ускорение роста населения. Во второй, пост-мальтузианской фазе, эта связь остается положительной. В заключительной фазе, именуемой режимом современного роста, ускорение экономического роста сочетается с замедлением роста населения. Классическая теория демографического транзита предсказывает, что рождаемость снизится и стабилизируется на уровне, обеспечивающем простое воспроизводство. Это 2,1 ребенка на женщину.
В России реальность хуже предсказания. В нашей панели среднегодовой СКР равен 1,5, минимальный - у Ленинградской области, максимальный -у Тувы. У Чечни и Республики Алтай он выше 2, но меньше, чем у Тувы. Пять регионов из последней десятки расположены в Центральной России, а в первой десятке - ни одного из Центральной России. Тыва - еще и чемпион России по темпу роста рождаемости. Опять в последней десятке по наклону тренда СКР находятся в основном западные регионы. СКР Мордовии и Ленинградской область практически не рос, а СКР Ингушетии и Чечни снижался с высоких уровней (табл. 2).
Таблица 2
Суммарный коэффициент рождаемости в 2000-2021 гг., число детей на 1 женщину
Table 2
Total fertility rate in 2000-2021, number of children per female
Регион Среднее Наклон тренда
Республика Тыва 2,942 0,064
Чеченская Республика 2,503 -0,010
Республика Алтай 2,080 0,022
Сахалинская область 1,943 0,042
Ямало-Ненецкий автономный округ 1,894 0,028
Республика Бурятия 1,872 0,029
Республика Ингушетия 1,868 -0,012
Тюменская область 1,784 0,028
Республика Дагестан 1,759 0,006
Астраханская область 1,743 0,019
Средний СКР 1,513 -
Средний наклон тренда - 0,018
Ивановская область 1,261 0,013
Томская область 1,250 0,010
Саратовская область 1,244 0,012
Пензенская область 1,237 0,012
Рязанская область 1,236 0,016
Тульская область 1,224 0,017
Орловская область 1,221 0,010
Смоленская область 1,130 0,010
Республика Мордовия 1,108 0,006
Ленинградская область 1,040 0,006
Столицы
г. Москва 1,248 0,028
г. Санкт-Петербург 1,304 0,027
Источник: рассчитано автором по панельным данным.
Низкий СКР свидетельствует о том, что Россия находится в режиме современного роста. Как отмечают авторы одного экспертного доклада, современные демографические угрозы «определяются в первую очередь низкой рождаемостью, которая уже давно (более полувека) не обеспечивает даже простое воспроизводство населения России... Рождаемость ниже уровня простого воспроизводства на протяжении длительного времени приводит не только к снижению численности населения и в перспективе - к вымиранию, но и к изменению возрастной структуры в сторону старения.» (Соболева, Смирнова, Чудаева, 2016, с. 144, 145).
Но как Москва и Санкт-Петербург оказались по темпу роста СКР намного выше среднего уровня? Рождаемость «переселяется» в столицы из
менее урбанизированных регионов вместе с трудовыми мигрантами1. Пространственная неравномерность развития экономики и социальной сферы России стимулирует приток трудовых мигрантов в регионы с более высоким доходом и лучшими условиями труда. Основным чистым импортером рабочей силы является Москва. За 2000-2021 гг. положительное сальдо межрегиональной трудовой миграции равнялось у Москвы 2487 тыс. человек, у Санкт-Петербурга - 1972 тыс. Чистые поставщики рабочей силы с отрицательным сальдо более 2 млн человек - Республики Коми и Калмыкия, Мурманская область и Чукотка2.
В крупных городах мигранты находят не только работу, но и соблазны, истощающие ресурсы семьи и тем самым сдерживающие деторождение. Тем не менее постоянный (хотя и заметно сократившийся с 2007 г.) приток в столицы трудовых мигрантов, обзаводящихся здесь семьями, поддерживает столицы в положительной зоне.
После уверенного роста в 2000-2014 гг. СКР пошел на весьма крутое снижение, хорошо аппроксимируемое полиномиальным трендом 4-й степени (рис. 1). Главная причина - демографическая, а именно сокращение числа женщин детородного возраста. Демограф А.И. Ракша объясняет: «Число женщин детородного возраста сокращается на 3% в год. Это эхо страшных 90-х годов, когда рождаемость упала в два раза по сравнению с 1987 годом, оно еще будет нам аукаться. С 2010 по 2030 год число женщин детородного возраста сократится на 40%, больше половины этого сокращения мы уже прошли»3.
Ему вторит вице-премьер российского правительства Т. А. Голикова: «Не могу не сказать о периоде распада СССР, поскольку именно период распада СССР и сложности социального и экономического плана 90-х годов привели к тому, что как раз в репродуктивный возраст сейчас вступило поколение, рожденное в 90-е. И должна сказать, что численность женщин в возрасте от 20 до 29 лет составила сейчас чуть более 7,5 млн человек и по сравнению с 2010 годом сократилась на 37,5%, и, безусловно, мы понимаем, что такое серьезное сокращение численности женщин в репродуктивном возрасте привело и приводит к сокращению рождений». Вице-премьер отметила, что различные опросы показывают, что четверть мужчин и женщин ориентируются сегодня на семью с одним ребенком, более 3% женщин и
1 Среднегодовые коэффициенты естественного прироста населения были отрицательными: у Москвы - 1,3, у Санкт-Петербурга - 3,2 на 1000 человек населения.
2 Рассчитано по данным: Приложение к сборнику «Регионы России: социально-экономические показатели» / ФСГС. 2022. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: январь 2023).
3 Минус полмиллиона в год // Советская Россия. 2022. 11 августа. URL: https://sovross. ru/2022/08/11/minus-polmilliona-v-god/ (дата обращения: февраль 2023).
4% мужчин не планируют иметь детей. Причем, по данным Росстата, Россия имеет хороший потенциал роста рождаемости. Примерно 17% семей хотели бы иметь трех и более детей, а те, которые хотели бы иметь многодетную семью, более 20% среди женщин и более 26% среди мужчин1.
2,6
с
о s ZT
2,4 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8
y = 9E-06x4 - 0,0723x3 + 219,01x2 - 294710x + 1E+08
R2 = 0,9244
0 1 2 3 0000 0000 2222
4 0 0 2
ю
0 0 2
6 0 0 2
7 0 0 2
8 0 0 2
9 0 0 2
Ю (O Г- 00 СП
01 22 0000 2222
Рис. 1. Суммарный коэффициент рождаемости Fig. 1. Total fertility coefficient
Источник: рассчитано автором по панельным данным.
В России, скорее всего, больше, чем в странах с развитой и возникающей экономикой, стимулом роста рождаемости выступает межпоколенческий альтруизм. Дети «подключены» к старшему поколению через сеть активных межпоколенческих переводов, основанных на альтруизме. Прародители участвует в воспитании подрастающего поколения, делясь с ним прямо или через родителей не только своими знаниями и опытом, но также своими доходами и активами. Чем активнее участие прародителей в воспитании детей, тем меньше риск разного рода проблем с детьми, тем более что финансовые ресурсы прародителей часто облегчают финансовое бремя рождения и воспитания детей.
Если семья - социальный институт, то прародители в этом институте - что-то вроде кафедры жизненного опыта и студенческой столовой. М.Ю. Лермонтов вырос в поместье своей бабушки Елизаветы Арсеньевой в Тарханах. Поэт рано остался без матери, и его бабушка делала все, чтобы он не чувствовал себя сиротой. Возила лечиться на Кавказ, не жалела денег,
1 Число женщин репродуктивного возраста в России с 2010 года снизилось на 37,5% // ТАСС. 2021. 30 марта. URL: https://tass.ru/obschestvo/11026451 (дата обращения: февраль 2023).
чтобы он учился в лучшем пансионате Москвы. Многие россияне, в том числе автор настоящей статьи, могут легко вспомнить подобные эпизоды межпоколенческого альтруизма прародителей в своей жизни.
В медиаофисе Всероссийской переписи населения (ВПН-2020) уведомили, что численность внуков на 100 бабушек и дедушек за последние 93 года сократилась почти в семь раз - с 542 в 1926 г до 81 в 2019 г. «В ближайшие годы ситуация может немного улучшиться (!), так как подрастает относительно многочисленное поколение родившихся в начале 2000-х гг. ...В настоящее время более 30% населения составляют молодые люди в возрасте от 25 до 40 лет. И именно они через 20 лет дадут значительное увеличение количества людей старшего возраста», - сообщает медиао-фис ВПН-20201.
ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА ИССЛЕДОВАНИЯ
С эмпирической точки зрения данная работа представляет собой ко-интеграционный анализ связи между рождаемостью и женской безработицей, дополненной контрольными переменными. Коинтеграция, теорию и методологию которой предложили нобелевские лауреаты К. Грэнджер и Р. Энгл, - это эконометрическая концепция, имитирующая пребывание нестационарных переменных в долгосрочном равновесии (Engle, Granger, 1987)2. Долгосрочная равновесная связь - свойство только коинтегрирован-ных переменных. Коинтеграция - это когда нестационарные регрессоры, «разбежавшись» недалеко и ненадолго в разные стороны, возвращаются в предсказанное теорией равновесие в новой точке. Корреляция коинтегриро-ванных переменных может быть разной, но она всегда подлинная. Корреляция не отвечает на вопрос, какая переменная - причина, какая - следствие, а коинтеграция означает наличие хотя бы односторонней причинно-следственной зависимости.
Две или более случайных переменных коинтегрированы, если каждая переменная нестационарна, то есть интегрирована в степени 1 - кратко /(1), а их линейная комбинация стационарна /(0), (Engle, Granger, 1987, p. 253). Стационарная линейная комбинация, именуемая коинтегрирующим уравнением, может рассматриваться как долгосрочное, равновесное отношение между переменными. Любая теория равновесия, использующая нестацио-
1 Количество внуков у российских бабушек и дедушек снизилось за 90 лет в семь раз. 2019. 28 октября. URL: https://tass.ru/obschestvo/7052367 (дата обращения: февраль 2023).
2 Экономисты понимают под равновесием равенство фактических трансакций желательным, а эконометристы - любую долгосрочную связь между нестационарными переменными. Коинтеграция не требует, чтобы эту связь генерировали рыночные силы или правила поведения экономических агентов.
нарные переменны1е, требует существования т^1С01:1 комбинации иначе любое отююнение от равновесия временным.
В данной работе для оценивания коинтегрирующего уеавнения использован полностью модифицированный МНК (РМОЬ6), ргнзработаннуш П. Педрони специально для поиска, коинтеграции в неоднородных динами-чесаих панелях. Вот кнк Педрони описал FMOLS. Пусть имеется типичн коинтегрированнкя систе]\уа для панели с г = 1, 2, ...., N и t, ..., Т:
(1)
Где ВеКТОр СЛудеЙНЫИ Ьшшбое ] = Вр ^ -СС _ ТаеиТЯТОеИчРСКСШ К0ТН) риялионной матрицей ее.. Если Ч -Д1), то переменные0В, 7 коинтеарииова-не1 для кождого длоаа панела с кЕснтегрнрующим ееотодом ¡3. Парамелрт аО, <сиз,г1 ]по^]в^лчя):э'а перемениым стоЕы^ррш.аот:''!. идиосие^азоееоиио ненулезвь]:^ ддеЛфе- для иннивевдлбаьнык членов панели. В соетвеалтвии с лнтературой о коинтнгшодни окзосенноето ]эев]е^^с;р^]э(^в но любуется. X - (ое о у) о вь^ктодр нвкоинтегрлоеванны1х друо с ыоугои реересгодов.
РМ0Ь8-Тббека лоэффириентя @ пенчли <ЛаТ яэфть.
-1
N
JNT
\i = 1 t = 1 t i = 1 Vt = l
xy J t e^tt ( - - T?i \ ()
где; О- -нижняя треугольная декомпозиция lli = ll- + Г + Г/ с такой н=р-мализацией ¿¿, что -22j = ^yf2, и гДе Mi = /% _ ^^> а харамеьр
21т
коррекции на серийную корреляцию fj = f21j + il^i — тг^^З^! + i°22t)-
Тогда пр>и допущениях инвариантности ]ь кросс-еру пповой незаеисимости оценка МСТ стремитск к подлпннаеа- знекению темпом Гл/iV и рьспреде-jiiiNTnii как Гл/Щ/И— -/)) — N(0,v), где v = 2, есле J-j = И = /),или 6 в остальеыт случаях ири допущхнии, что Т м оо и // -р сю.
Итак, FMOLS полностью модифицированный, потому что добавляет к традиционному МНК коррекцию на эндогенность и серийную корреляцию. FMOLS сфокусирован на межгрупповом (межрегиональном в данном случае) измерении панели. В этом, считает Педрони, преимущество его метода: статистика FMOLS допускает более гибкую формулировку альтернативной гипотезы и потому обеспечивает устойчивое тестирование нулевой гипотезы «значения коинтегрирующего вектора общие» против альтернативной «значения могут быть разными». Как показали расчеты по методу Monte Carlo, FMOLS проявляет себя даже лучше в малых выборках вроде нашей.
FMOLS можно использовать, если все переменные коинтегрирующего уравнения нестационарны, /(1), и он ничего не сообщает о динамике восстановления равновесий (Pedroni, 2000, 2001).
Для реализации FMOLS сформирована панель из данных официальной статистики по 82 субъектам РФ за 2000-2021 гг. Это сбалансированная панель, то есть набор данных, в котором для каждого региона имеются наблюдения по одинаковым переменным. Если такая панель содержит N регионов и T лет, то число наблюдений (n) в ней составит n = N х T. В данном случае n = 82 х 21 = 1722 . Каждое n - это значение данной переменной в регионе в году (табл. 3). Наша панель широкая, короткая и сбалансированная.
Таблица 3
Фрагмент панели
Table 3
Panel's fragment
Код региона Регион Год СКР
1 Республика Адыгея (Адыгея) 2000 1,27
1 Республика Адыгея (Адыгея) 2021 1,53
89 Ямало-Ненецкий автономный округ 2000 1,38
89 Ямало-Ненецкий автономный округ 2021 1,89
Примечание. Коды регионов взяты из справочника Федеральной налоговой службы «Субъекты Российской Федерации». Из-за неполных данных в панель не попали Чеченская Республика (20), Ненецкий автономный округ (83), Республика Крым (91), г. Севастополь (92), иные территории, включая город и космодром Байконур (99). В панель вошли Тюменская область с Ханты-Мансийским и Ямало-Ненецким автономными округами и эти округа отдельно, а также Архангельская область с Ненецким автономным округом. Данные приведены к административно-территориальному устройству России по состоянию на 2020 г.
Источник: панель сформирована автором по данным: Женщины и мужчины России / ФСГС. 2022. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13215; Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» / ФСГС. 2022. URL: https://rosstat. gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: январь 2023).
Для операционализации понятий «Рождаемость», «Безработица» и других в регионе i в году t сформированы следующие переменные:
Зависимая переменная
Суммарный коэффициент рождаемости (СКР) - сумма возрастных коэффициентов рождаемости, рассчитанных для возрастных групп в интервале 15-49 лет. Показывает, сколько в среднем детей родила бы одна женщина на протяжении всего репродуктивного периода (15-50 лет) при сохранении повозрастной рождаемости на уровне того года, для которого вычисляется показатель. Характеризует средний уровень рождаемости в данном календарном году.
Предполагается, что параметры модели стабильны на протяжении всего периода наблюдения, если нет причин утверждать обратное. Однако причины есть. Хорошо известно, что самые разные экономические и политические события способны вызвать крупные, но редкие перебои в данных, именуемые структурными сдвигами (брейками). Модель, которая хорошо описывала процесс генерации данных до брейка, становится неадекватной после него.
В 2015 г. СКР пережил брейк (см. рис. 1). Давно известно, как оценивать модели с брейками в индивидуальных временных рядах, но неизвестно, как оценивать модели с брейками в панельных данных. Можно поделить Т на два отрезка - до 2015 г. и после - и оценить уравнение для каждого. Но тут дает о себе знать короткий Т. Во втором отрезке так мало степеней свободы, что эконометрические пакеты «отказываются» выполнять расчеты. Поэтому мы разделили Т на два примерно равных отрезка: коинтегрирующее уравнение успешно оценено для 2000-2011 и 2011-2021 гг.
Объясняющие переменные (регрессоры)
Экономические
Безработица - доля безработных в женском населении трудоспособного возраста (16-56,5 лет), %. Безработные - это все лица данного возраста, которые не были заняты, пытались найти работу в течение установленного периода, в настоящий момент готовы приступить к работе, если появится возможность трудоустройства.
Экономическая активность - доля численности экономически активных женщин в общей численности женщин соответствующей возрастной группы, %.
Заработная плата - среднемесячная начисленная заработная плата на одну женщину, работающую в экономике региона, тыс. руб. Включает начисленные работницам суммы оплаты труда в денежной и неденежной формах за отработанное и неотработанное время, компенсационные выплаты, связанные с режимом работы и условиями труда, доплаты и надбавки, премии, единовременные поощрительные выплаты, а также оплата питания и проживания, имеющая систематический характер1.
Демографические
Урбанизация - доля городского населения в населении региона, %. Включив урбанизацию в коинтеграционное уравнение, мы учли вывод Ивершинь и Кожевиной о влиянии типа места жительства на решение о количестве детей.
1 С 2002 г. сборник «Женщины и мужчины России» выпускается один раз в два года с данными за нечетные годы. Для включения в панель данных о безработице, экономической активности и заработной плате за четные годы использована линейная интерполяция экономе-трического пакета EViews.
Демографическая нагрузка - коэффициенты демографической нагрузки старшего трудоспособного возраста, число нетрудоспособных на 1000 трудоспособных. Часто, особенно при работающих родителях, в воспитании детей активно участвуют прародители нетрудоспособного возраста. Чем больше бабушек и дедушек на одну семью, тем меньше риск возникновения разного рода проблем с детьми. К большому удовлетворению родителей прародители часто делятся с семьей своими доходами и активами, что облегчает финансовое бремя воспитания детей. Прокси межпоколенческого альтруизма прародителей может служить демографическая нагрузка.
Иммиграция - доля мигрантов трудоспособного возраста из других регионов в населении региона, %. Эффект тут прямой и немедленный: дети появляются от браков с жителями региона и прибывших в регион супружеских пар.
Брачность - общие коэффициенты брачности на 1000 человек населения. Большинство россиян уверены: семья создается в первую очередь для продолжения рода, так говорят 60% опрошенных Всероссийским центром изучения общественного мнения (ВЦИОМ)1. Учтен вывод Луневой с соавторами о зависимости рождаемости от числа браков и статус «непосредственной» переменной, присвоенный доле состоящих в браке Дэйвисом и Блейком.
Младенческая смертность - коэффициенты младенческой смертности, число детей, умерших в возрасте до 1 года, на 1000 родившихся живыми. Утратившие ребенка пары стремятся восполнить потерю, и вероятность наступления новой беременности увеличивалась с ростом числа умерших детей. В литературе это явление известно как «замещение». Современная экономическая теория населения подчеркивает положительную связь рождаемости с младенческой смертностью.
Переменные прологарифмированы, чтобы устранить разнобой единиц измерения, убрать мультипликативные эффекты и выразить эмпирическую модель в терминах роста2. Принятый в данной работе доверительный интервал - 95% (уровень значимости а). Критерий выбора числа лагов и иных параметров расчетов - информационный критерий Ака1ке (А1С).
1 Инициативный всероссийский опрос ВЦИОМ проведен 6-7 декабря 2014 г. Опрошено 1600 человек в 132 населенных пунктах в 46 областях, краях и республиках России. Статистическая погрешность не превышает 3,5%. (60% россиян создает семью ради продолжения рода // Правмир. 2015. 3 апреля. URL: https://www.pravmir.ru/60-rossiyan-sozdaet-semyu-radi-prodolzheniya-roda/ (дата обращения: февраль 2023).
2 В логарифмической регрессии коэффициент при регрессоре X показывает, на сколько процентов меняется зависимая переменная Y при изменении X на 1%, и ассоциируется с эластичностью Y по X.
Для начала надо было определить I(d) переменных1. Напомним: переменная 1(0) - стационарна, переменная 1(1) - нестационарна. Тренд в среднем значении из-за наличия единичного корня - основная причина нарушения стационарности. Поэтому гипотеза единичного корня (ГЕК) стала нулевой для большинства проверок нарушения стационарности. Для данной проверки использованы адаптированные к панельным данным тесты Левина - Лина -Чу (LLC), Има - Песарана - Шина (IPS), расширенный Дики - Фуллера по версии Фишера (ADF-Fisher) и Филлипса-Перрона по версии Фишера (PP-Fisher). У них разные «оттенки» ГЕК; каждый имеет свои плюсы и минусы, поэтому мы посчитали переменную нестационарной, если хотя бы один тест не опроверг ГЕК.
В нашей панели изобилие нестационарности. Только младенческая смертность оказалась 1(0) и поэтому исключена из дальнейшего анализа. Мы, таким образом, попрощались с идеей обнаружить долгосрочный эффект «замещения». Из восьми остальных переменных две оказались 1(1) по результатам всех четырех тестов, две - по результатам трех тестов, две - по результатам двух тестов и две - по результатам одного теста (табл. 4).
Таблица 4
Статистика тестов гипотезы единичного корня
Table 4
Results for unit root tests
LLC IPS ADF-Fisher PP-Fisher
Переменная ГЕК: общий единичный корень ГЕК: индивидуальный единичный корень
СКР -5,930 (0,000) -2,190 (0,014) 160,654 (0,559) 139,815 (0,915)
Безработица -4,809 (0,000) -2,549 (0,005) 233,559 (0,000) 117,388 (0,998)
Экономическая активность -0,217 (0,414) 0,345 (0,635) 150,994 (0,758) 141,927 (0,893)
Заработная плата 15,629 (1,000) 18,811 (1,000) 2,831 (1,000) 1,052 (1,000)
Урбанизация -3,890 (0,000) 4,256 (1,000) 154,046 (0,660) 133,428 (0,951)
Демографическая нагрузка 1,039 (0,851) -0,935 (0,175) 220,918 (0,002) 156,088 (0,658)
Брачность -3,943 (0,000) -4,722 (0,000) 215,028 (0,005) 152,511 (0,730)
Иммиграция 6,604 (0,000) -3,485 (0,000) 190,553 (0,076) 97,289 (1,000)
Младенческая смертность -14,240 (0,000) -4,713 (0,000) 264,027 (0,000) 380,717 (0,000)
Примечание. Т = 2000-2021. Экзогенные переменные: индивидуальные эффекты. Автоматический выбор максимального лага. Выбор числа лагов автоматически по А1С, с ядром Барт-летта и фиксированным диапазоном Ньюи - Уэста. Вероятности (в скобках) для тестов Фишера рассчитаны с использованием асимптотического распределения X2. В остальных случаях допускается асимптотическая нормальность.
Источник: расчеты автора с помощью эконометрического пакета EViews.
3 Степень (С) показывает, сколько раз нужно дифференцировать переменную Д>1), чтобы она стала /(0).
Результаты проверки ГЕК открыли дорогу к коинтеграционному анализу. С целью выяснить, коинтегрированы СКР и регрессоры или нет, выполнен тест Као, проверяющий гипотезу отсутствия коинтеграции. Этот тест - панельная версия популярного теста Дики - Фуллера (заимствует его тестовое уравнение и статистику). Гипотеза отсутствия коинтеграции опровергнута в отношении каждого регрессора и взятых вместе (табл. 5).
Таблица 5
Статистика теста Као на коинтеграцию
Table 5
Results for Kao cointegration test
Регрессор f-статистика (в скобках )
Безработица -9,466 (0,000)
Экономическая активность -12,9856 (0,000)
Заработная плата -11,224 (0,000)
Урбанизация -13,373 (0,000)
Демографическая нагрузка -3,022 (0,001)
Брачность -8,691 (0,000)
Иммиграция -6,747 (0,000)
Взятые вместе -5,902 (0,000)
Примечание. Т = 2000-2021, N = 82, п = 1804; допущение тренда: без детерминированного тренда; автоматический выбор числа лагов по А1С, максимум 2 лага с ядром Бартлетта и фиксированным диапазоном Ньюи - Уэста.
Источник: расчеты автора с помощью эконометрического пакета EViews.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Установив, что нестационарные переменные коинтегрированы, мы оценили параметры коинтегрирующего уравнения методом FMOLS для каждого из двух периодов, установленных из-за брейка СКР. Напомним: коин-тегрирующее уравнение - «равновесие», его коэффициенты показывают уровень долгосрочного влияния регрессоров на рождаемость. Равновесие постоянно нарушается из-за шоков в правой части уравнения, но срабатывает механизм, возвращающий систему коинтегрированных переменных в новое равновесие1.
Начать с того, что все коэффициенты имеют ожидаемый знак и статистически значимы (¿-статистика показывает, что стандартные ошибки многократно меньше значений коэффициентов). Судя по коэффициенту детерминации, Я2, уравнение объясняет в раннем периоде 94% и в позднем - 89%
1 Как работает этот механизм, см. (Алехин, 2021).
вариации СКР. Стандартная ошибка уравнения, SE, показывает, что в раннем периоде уравнение несколько лучше описывает процесс генерации данных, чем в позднем (табл. 6).
Таблица 6
FMOLS-оценки параметров коинтегрирующего уравнения (1)
Table 6
FMOLS estimates for parameters of cointegrating equation (1)
№ Параметры 2000-2011 2011-2021
регрессора значение t VIF значение t VIF
Долгосрочные коэффициенты
1 Брачность 0,203 31,437 2,544 0,397 94,273 4,281
2 Демографическая нагрузка 0,179 22,965 1,462 0,260 29,602 3,856
3 Заработная плата 0,079 54,102 3,517 0,085 34,051 3,268
4 Иммиграция 0,050 17,732 1,279 0,117 49,462 1,290
5 Безработица 0,045 17,135 1,353 0,048 17,070 1,326
6 Урбанизация -0,189 -5,678 1,044 -0,498 -23,430 1,299
7 Экономическая активность -0,242 -26,369 1,414 -0,429 -27,401 1,229
Суммы
Стимуляторы (1 + 2 + 3 + 4 + 5) 0,556 - - 0,912 - -
Ингибиторы (6 + 7) -0,431 - - -0,927 - -
Качество подгонки к данным
R2 0,946 - - 0,903 - -
R2 с учетом числа степеней свободы 0,940 - - 0,893 - -
SE 0,045 - - 0,057 - -
F-статистика теста Вальда 4048,739 (0,000) - - 4045,835 (0,000) - -
Выборка
N 11 - - 11 - -
T 80 - - 81 - -
n 880 - - 891 - -
Примечание. Отсортировано в порядке убывания по значению коэффициентов в раннем периоде. Панельный метод: оценивание объединенных рядов; детерминированный член коинтегрирующего уравнения: свободный член; остатки после первого этапа расчетов используют разнородные долгосрочные коэффициенты; оценки долгосрочных ковариаций с ядром Бартлет-та и фиксированным диапазоном Ньюи - Уэста.
Источник: расчеты автора с помощью эконометрического пакета EViews.
Рейтинг регрессоров по влиянию на СКР неодинаков в обоих периодах. Влияние всех регрессоров усилилось, но в разной степени. Больше усилилось влияние демографических регрессоров: иммиграции в 3,5 раза, урбанизации в 2,6 раза, брачности в 1,9 раза и демографической нагрузки в
1,4 раза. Влияние экономических регрессоров относительно ослабло. Отрицательный вклад экономической активности вырос в 1,8 раза, а положительный вклад безработицы и заработной платы практически не изменился. В раннем периоде стимуляторы рождаемости в сумме были сильнее ингибиторов, а в позднем ингибиторы были чуть-чуть мощнее. Разностепенное усиление влияния регрессоров и изменение «баланса сил» стимуляторов и ингибиторов - отголосок брейка СКР.
Самый влиятельный регрессор в раннем периоде - экономическая активность, в позднем - урбанизация. Отрицательная эластичность СКР по экономической активности - 0,24 и 0,43%, по урбанизации - 0,19 и 0,50%. За ними следует брачность, но если экономическая активность и урбанизация - главные ингибиторы рождаемости, то брачность - главный ее стимулятор. С ростом брачности на 1% рождаемость росла на 0,20% в раннем периоде и на 0,40% в позднем периоде. Эффект тут непосредственный, и еще вспомним: 60% россиян считают, что главная причина брака - продолжение рода.
С ростом демографической нагрузки на 1% СКР рос на 0,18% в раннем периоде и на 0,26% в позднем.
Являясь оборотной стороной экономической активности, безработица положительно влияла на рождаемость с эластичностью около 0,05% в обоих периодах. За этой сравнительно малой, но «стратегически важной» цифрой скрывается и неоклассический тезис о том, что безработица положительно влияет на рождаемость, снижая стоимость воспитания детей и высвобождая для этого дополнительное время, и сохранившийся в отдельных регионах России традиционный уклад с его неработающей женщиной и многодетной семьей, и предположение Мяготиной и Невежина о дефиците «новых рабочих мест» как о причине роста рождаемости.
С ростом заработной платы женщины на 1% рождаемость прибавляла на 0,08 и 0,09%. При прочих равных условиях чем выше заработная плата, тем легче финансовое бремя и лучше условия выращивания ребенка. Поскольку безработица крайне чувствительна к циклу деловой активности, ее положительную связь с рождаемостью можно принять за свидетельство процикли-ческого характера рождаемости. Во время рецессии рождаемость падает, во время подъема - растет.
Тест Вальда проверяет гипотезу «никчемности» модели. Если приравнять коэффициенты регрессоров к нулю, то тест Вальда определит, насколько далеко их расчетное коллективное значение от нуля, чтобы быть значимым. Если статистика теста с достаточной вероятностью отвергает нулевую гипотезу, то модель считается адекватной. В обоих периодах ¿-статистика имеетр < 0,05, следовательно, коинтегрирующее уравнение адекватно.
Мы также выполнили проверку регрессоров на мультиколлинеарность. «Мультиколлинеарность представляет собой угрозу - часто очень серьезную угрозу - как должной спецификации, так и эффективной оценке структурных отношений, обычно исследуемых с помощью регрессионной техники... Она становится проблемой, если подрывает стратегически важные независимые переменные. Все переменные не часто бывают одинаково важными. Только одна или по крайней мере две-три стратегически важные переменные обычно присутствуют в регрессионном уравнении. Мультиколлинеарность среди некритических переменных можно игнорировать», -отмечали Д.Е. Фаррар и Р.Р. Глобер (Farrar, Glauber, 1964, p. 5, 17, 49). В данном случае в соответствии с темой исследования стратегически важный регрессор - безработица.
Две переменные совершенно коллинеарны, если между ними есть точная линейная зависимость, так что их корреляция равна 1 или -1. Совершенная коллинеарность встречается редко и обнаруживается популярными эконо-метрическими пакетами. Для выявления трудноуловимой «почти совершенной» коллинеарности использован метод факторов инфляции дисперсии (variance inflation factors - VIF). VIF. = 1/(1 - Rj2) , где Rj2 - коэффициент множественной корреляции регрессора j и других регрессоров. Минимальное возможное значение VIF равно 1. Значения больше 10 принято считать сигналом о наличии мультиколлинеарности. VIF всех коэффициентов далек от 10, что указывает на отсутствие в правой части уравнения этого опасного свойства.
ЕЩЕ О ПРИЧИНАХ И СЛЕДСТВИЯХ
Стандартная практика в эмпирических исследованиях - сообщать результаты теста парной причинности по Грэнджеру и декомпозиции дисперсии ошибок прогноза векторной авторегрессии (VAR), а также функции импульсной реакции на шоки VAR, поскольку эти результаты могут содержать дополнительную информацию о взаимосвязях переменных1. VAR с ее уходящей в прошлое правой частью - естественная среда для изучения причинно-следственных связей.
Были ли изменения безработицы причиной изменений СКР, или причинно-следственная связь была взаимной, или изменения СКР вызывали изменения безработицы? Необычный свет на этот вопрос проливает тест Грэнджера на парную причинность. Тестируя нулевую гипотезу в отношении коэффициентов VAR: Ъх = Ь2 = ... = Ъ = 0 против альтернативной:
1 Декомпозиция дисперсии ошибок прогноза УАЯ и функции импульсной реакции не обсуждаются из-за лимита на объем статьи.
b1 = Ь2 = ... = bp Ф 0, мы полагаем, что х - не причина для у, и наоборот, тестируя нулевую гипотезу: d1 = d2 = ... = dp = 0 против альтернативной: d1 = d2 = .. = dp Ф 0, мы полагаем, что у - не причина для х.
Причинность по Грэнджеру не следует принимать за чистую монету. Если х - причина и у - следствие, то это не значит, что существует экономический механизм, ставящий у в зависимость от х. Грэнджер свел определение причинности к вопросу, помогает «прошлое» х предсказывать «будущее» у или помогает только «прошлое» у? Если «прошлое» у помогает предсказывать «будущее» х, то у - причина для х, а если не помогает, то у -не причина для х. Грэнджер также разделил причинность на одностороннюю, х ^ у или х < у , и двухстороннюю, х О у. Если х ^ у и х < у, то ряды статистически независимы (Granger, 1969).
Тест обнаружил одностороннюю причинность в трех парах и двустороннюю - в трех парах:
• односторонняя причинность: изменение безработицы, урбанизации и экономической активности - причина изменения СКР (p > 0,05), но не наоборот;
• двусторонняя причинность: изменение заработной платы, брачности, иммиграции и демографической нагрузки - причина изменения СКР, и наоборот, изменение СКР - причина изменения каждого из этих регрессоров (табл. 7).
Таблица 7
Результаты теста на парную причинность по Грэнджеру с одним лагом
Table 7
Results for Granger pair causality test with one lag
Нулевая гипотеза F-статистика (в скобках )
Безработица ^ рождаемость Рождаемость ^ безработица 38,317 (<0,000)
0,025 (0,875)
Заработная плата ^ рождаемость Рождаемость ^ заработная плата 93,282 (<0,000)
9,882 (0,002)
Урбанизация ^ рождаемость Рождаемость ^ урбанизация 72,315 (0,014)
0,018 (0,471)
Брачность ^ рождаемость Рождаемость ^ брачность 398,996 (<0,000)
69,280 (<0,000)
Экономическая активность ^ рождаемость Рождаемость ^ экономическая активность 59,718 (<0,000)
2,496 (0,114)
Иммиграция ^ рождаемость Рождаемость ^ иммиграция 76,530 (<0,000)
46,607 (<0,000)
Демографическая нагрузка ^ рождаемость Рождаемость ^ демографическая нагрузка 167,937 (<0,000)
107,833 (<0,000)
Источник: рассчитано автором.
Иллюстрацией двусторонней причинности может служить история пары «СКР - брачность». На брачность влияет рождаемость в прошлые годы. В 1980-х гг. рождаемость была высокой, поэтому число браков вплоть до конца 2010-х гг. росло: в брачный возраст вступило очень много людей. А в 1990-х гг. рождаемость упала по сравнению с предыдущим десятилетием примерно в полтора раза. В результате к 2022 г. число людей в брачном возрасте тоже уменьшилось. Более того, логично связывать рождаемость с безработицей или участием в рабочей силе как причину со следствием (М^Ыга et а1., 2006).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Используя данные о 82 российских регионах за 2000-2021 гг., данное исследование показало, что стимуляторами рождаемости были (в порядке убывания положительного влияния) брачность, демографическая нагрузка, заработная плата женщин, иммиграция из других регионов и безработица, а ингибиторами (в порядке возрастания отрицательного влияния) - экономическая активность женщин в 2000-2011 гг. и урбанизация в 20112021 гг. В раннем периоде суммарное влияние стимуляторов перевесило суммарное влияние ингибиторов, и рождаемость имела повышательный тренд. В позднем периоде ингибиторы сравнялись со стимуляторами, и рождаемость после трехлетней стабилизации приобрела понижательный тренд. Тест Грэнджера на парную причинность обнаружил, что изменение безработицы, урбанизации и экономической активности - причина изменения рождаемости, но не наоборот, а с остальными факторами рождаемость находилась в двусторонней причинно-следственной связи.
Данное исследование подтверждает предсказание неоклассической теории о положительной связи между рождаемостью и безработицей и опровергает заключение НДЭ о том, что безработица - ингибитор рождаемости. Оно также не согласуется с центральным тезисом НДЭ об отрицательном влиянии женского дохода на рождаемость. Из-за стационарности младенческой смертности нам не удалось проверить теоретическое предположение о положительной связи рождаемости с младенческой смертностью. Технически говоря, подтверждение и опровержение - это долгосрочные коэффициенты коинтегрирующего уравнения рождаемости.
Данное исследование подтверждает заключение Мяготиной и Невежи-на, Брюшинкиной и Грозиной о положительной эластичности рождаемости по безработице, вывод Луневой со авторами о положительной зависимости рождаемости от числа браков в Курской и Белгородской областях, а также вывод Ивершинь и Кожевиной об отрицательном влиянии урбанизации, но
расходится с исследованием Ивершинь и Кожевиной в части, касающейся влияния безработицы и женского дохода на рождаемость.
В данной работе для реализации идеи равновесия задействован коин-теграционный анализ панельных данных, который позволяет расставить причинно-следственные акценты между рождаемостью, безработицей и другими переменными. Результатом является коинтегрирующее уравнение рождаемости, коэффициенты которого имеют равновесные значения. В обзорных работах использован регрессионно-корреляционный анализ кросс-секционной статистики, которая, в отличие от панельных данных, не имеет временной структуры. Эти методологические различия настолько велики, что делают некорректным сравнение выводов данной работы с выводами обзорных работ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Алехин Б.И. Человеческий капитал и рост региональных экономик // Пространственная экономика. 2021. Т. 17. № 2. С. 57-80. https://doi.Org/10.14530/se.2021.2. 057-080
Брюшинкина А.А., Грозина А.В. Эконометрический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень рождаемости в регионах Российской Федерации // Хроноэкономика. 2019. № 2 (15). С. 53-57. Ивершинь А.В., Кожевина С.И. Анализ факторов рождаемости в России // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2021. Т. 2. № 4. С. 252-256. https://doi.org/10.33764/2618-981X-2021-2-4-252-256 Лунева И.С., Иванова О.Ю., Хардиков А.В., Иванова Т.С., Абросимова Н.В. Демографические показатели рождаемости и медико-социальное влияние на них // Журнал акушерства и женских болезней. 2017. Т. 66. № 2. С. 40-48. https://doi. 0rg/10.17816/J0WD66240-48 Мяготина Е.Д., Невежин В.П. Влияние уровня безработицы на рождаемость в России // Международный научно-исследовательский журнал. 2020. № 4 (94). Ч. 2. С. 30-35. https://doi.Org/10.23670/IRJ.2020.94.4.028 Соболева С.В., Смирнова Н.Е., Чудаева О.В. Демографическая безопасность России: региональные измерители, оценка результатов // Мир новой экономики. 2016. № 4. С. 142-153.
Adsera A. Vanishing Children: From High Unemployment to Low Fertility in Developed Countries // American Economic Review. 2005. Vol. 95. No. 2. Pp. 189-193. https://doi. org/10.1257/000282805774669763 Aksoy C.G. The Effects of Unemployment on Fertility: Evidence from England // The B.E. Journal of Economic Analysis & Policy. 2016. Vol. 16. Issue 2. Pp. 1123-1146. https:// doi.org/10.1515/bejeap-2014-0127 Andersen S.H., Özcan B. The Effects of Unemployment on Fertility // Advances in Life
Course Research. 2021. Vol. 49. 100401. https://doi.org/10.1016/j.alcr.2020.10040 Becker G.S. A Treatise on the Family. Harvard University Press, 1981. 424 p. Becker G.S. An Economic Analysis of Fertility // Demographic and Economic Change in Developed Countries / NBER. Princeton: Princeton University Press, 1960. Pp. 209-240.
Becker G.S., Lewis H.G. On The Interaction between Quantity and Quality of Children // Journal of Political Economy. 1973. Vol. 82. Pp. S279-S288. https://doi. org/10.1086/260166
Becker G.S. The Economic Approach to Human Behavior. Chicago: University of Chicago Press, 1976. 314 p.
Becker G.S., Glaeser E.L., Murphy K.M. Population and Economic Growth // The American Economic Review. 1999. Vol. 89. No. 2. Pp. 145-149. https://doi.org/10.1257/ aer.89.2.145
Bongaarts J. The Fertility-Inhibiting Effects on the Intermediate Fertility Variables // Studies in Family Planning. 1982. Vol. 13. No. 6/7. Pp. 179-189. https://doi. org/10.2307/1965445
Davis K., Blake J. Social Structure and Fertility: An Analytic Framework // Economic Development and Cultural Change. 1956. Vol. 4. No. 4. Pp. 211-235. https://doi. org/10.1086/449714
Del Bono E.D., Weber A., Winter-Ebmer R. Fertility and Economic Instability: The Role of Unemployment and Job Displacement // Journal of Population Economics. 2015. Vol. 28. Pp. 463-478. https://doi.org/10.1007/s00148-014-0531-y.
De Laat J., Sevilla-Sanz A. The Fertility and Women's Labor Force Participation Puzzle in OECD Countries: The Role of Men's Home Production // Feminist Economics. 2011. Vol. 17. Issue 2. Pp. 87-119. https://doi.org/10.1080/13545701.2011.573484
Engle R., Granger C.W.J. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing // Econometrica. 1987. Vol. 55. No. 2. Pp. 251-276. https://doi. org/10.2307/1913236
Farrar D.E., Glauber R.R. Multicollinearity in Regression Analysis: The Problem Revisited // The Review of Economics and Statistics. 1967. Vol. 49. No. 1. Pp. 92-107. https://doi.org/10.2307/1937887
Granger C.W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods // Econometrica. 1969. Vol. 37. Issue 3. Pp. 424-438.
Hondroyiannis G. Fertility Determinants and Economic Uncertainty: An Assessment Using European Panel Data // Bank of Greece Working Paper No. 96. 2009. 46 p. https://doi. org/10.2139/ssrn.4165731
König-Castillo D.M., Ott J., König D., Hager M., Kahr M.K., Dorffner G. Influence of Obesity and Unemployment on Fertility Rates: A Multinational Analysis of 30 Countries from 1976 to 2014 // Journal of Clinical Medicine. 2022. Vol. 11. No. 5. Pp. 1-10. https://doi.org/10.3390/jcm11051152
Kornstad T., R0nsen M. Women's Wages and Fertility Revisited Evidence from Norway // European Journal of Population. 2018. Vol. 34. Pp. 491-518. https://doi.org/10.1007/ s10680-017-9435-3
Kravdal 0. The Impact of Individual and Aggregate Unemployment on Fertility in Norway // Demographic Research. 2002. Vol. 6. No. 10. Pp. 263-294. https://doi. org/10.4054/DemRes.2002.6.10
Mishra V., Nielsen I., Smyth R. The Relationship between Female Labour Force Participation and Fertility in G7 Countries: Evidence from Panel Cointegration and Granger Causality / Monash University Department of Economics Discussion Papers. No. 13/06. 2005. 24 p. URL: https://www.monash.edu/__data/assets/pdf_ file/0010/925588/the_relationship_between_female_labour_force_participation_and_ fertility_in_g7_countries_evidence_from_panel_cointegration_and_granger_causality. pdf (дата обращения: февраль 2023).
Pailhe A., Solaz A. The Influence of Employment Uncertainty on Childbearing in France: A Tempo or Quantum Effect? // Demographic Research. 2012. Vol. 26. No. 1. Pp. 1-40. https://doi.org/10.4054/DemRes.2012.26.1
Pedroni P. Fully Modified OLS for Heterogeneous Cointegrated Panels // Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels / Edited by B.H. Baltagi, T.B. Fomby, R.C. Hill. Emerald Group Publishing Limited, 2000. Pp. 93-130. https:// doi.org/10.1016/s0731-9053(00)15004-2 Pedroni P. Purchasing Power Parity Tests in Cointegrated Panels // The Review of Economics and Statistics. 2001. Vol. 83. No. 4. Pp. 727-731. https://doi. org/10.1162/003465301753237803 Wesolowski K., Ferrarini T. Family Policies and Fertility: Examining the Link between Family Policy Institutions and Fertility Rates in 33 Countries 1995-2010 // International Journal of Sociology and Social Policy. 2018. Vol. 38. No. 11/12. Pp. 1057-1070. https://doi.org/10.1108/IJSSP-04-2018-0052 Willis R.J. A New Approach to the Economic Theory of Fertility Behavior // Journal of Political Economy. 1973. Vol. 81. No. 2. Pp. S14-S64. https://doi.org/10.1086/260152
REFERENCES
Adsera A. Vanishing Children: From High Unemployment to Low Fertility in Developed Countries. American Economic Review, 2005, vol. 95, no. 2, pp. 189-193. https://doi. org/10.1257/000282805774669763
Aksoy C.G. The Effects of Unemployment on Fertility: Evidence from England. The B.E. Journal of Economic Analysis & Policy, 2016, vol. 16, issue 2, pp. 1123-1146. https:// doi.org/10.1515/bejeap-2014-0127
Alekhin B.I. Human Capital and Regional Economic Growth in Russia. Prostranstven-naya Ekonomika = Spatial Economics, 2021, vol. 17, no. 2, pp. 57-80. https://doi. org/10.14530/se.2021.2.057-080 (In Russian).
Andersen S.H., Özcan B. The Effects of Unemployment on Fertility. Advances in Life Course Research, 2021, vol. 49. 100401. https://doi.org/10.1016/j.alcr.2020.10040
Becker G.S. A Treatise on the Family. Harvard University Press, 1981, 424 p.
Becker G.S. An Economic Analysis of Fertility. Demographic and Economic Change in Developed Countries. NBER. Princeton: Princeton University Press, 1960, pp. 209-240.
Becker G.S. Lewis H.G. On The Interaction between Quantity and Quality of Children. Journal of Political Economy, 1973, vol. 82, pp. S279-S288. https://doi. org/10.1086/260166
Becker G.S. The Economic Approach to Human Behavior. Chicago: University of Chicago Press, 1976, 314 p.
Becker G.S., Glaeser E.L., Murphy K.M. Population and Economic Growth. The American Economic Review, 1999, vol. 89, no. 2, pp. 145-149. https://doi.org/10.1257/aer.89.2.145
Bongaarts J. The Fertility-Inhibiting Effects on the Intermediate Fertility Variables. Studies in Family Planning, 1982, vol. 13, no. 6/7, pp. 179-189. https://doi.org/10.2307/1965445
Bryushinkina A.A., Grozina A.A. Econometric Analysis of the Influence of Socio-Economic Factors on the Birth Rate in the Regions of the Russian Federation. Khronoekonomika = HronoEconomics, 2019, no. 2 (15), pp. 53-57. (In Russian).
Davis K., Blake J. Social Structure and Fertility: An Analytic Framework. Economic Development and Cultural Change, 1956, vol. 4, no. 4, pp. 211-235. https://doi. org/10.1086/449714
De Laat J., Sevilla-Sanz A. The Fertility and Women's Labor Force Participation Puzzle in OECD Countries: The Role of Men's Home Production. Feminist Economics, 2011, vol. 17, issue 2, pp. 87-119. https://doi.org/10.1080/13545701.2011.573484
Del Bono E.D., Weber A., Winter-Ebmer R. Fertility and Economic Instability: The Role of Unemployment and Job Displacement. Journal of Population Economics, 2015, vol. 28, pp. 463-478. https://doi.org/10.1007/s00148-014-0531-y.
Engle R., Granger C.W.J. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, 1987, vol. 55, no. 2, pp. 251-276. https://doi. org/10.2307/1913236
Farrar D.E., Glauber R.R. Multicollinearity in Regression Analysis: The Problem Revisited. The Review of Economics and Statistics, 1967, vol. 49, no. 1, pp. 92-107. https://doi. org/10.2307/1937887
Granger C.W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 1969, vol. 37, issue 3, pp. 424-438.
Hondroyiannis G. Fertility Determinants and Economic Uncertainty: An Assessment Using European Panel Data. Bank of Greece Working Paper No. 96, 2009, 46 p. https://doi. org/10.2139/ssrn.4165731
Ivershin A.V., Kogevina S.I. Analysis of Fertility Factors in Russia. Interakspo Geo-Sibir = Interexpo GEO-Siberia, 2021, vol. 2, no. 4, pp. 252-256. https://doi.org/10.33764/2618-981X-2021-2-4-252-256 (In Russian).
König-Castillo D.M., Ott J., König D., Hager M., Kahr M.K., Dorffner G. Influence of Obesity and Unemployment on Fertility Rates: A Multinational Analysis of 30 Countries from 1976 to 2014. Journal of Clinical Medicine, 2022, vol. 11, no. 5, pp. 1-10. https:// doi.org/10.3390/jcm11051152
Kornstad T., R0nsen M. Women's Wages and Fertility Revisited Evidence from Norway. European Journal of Population, 2018, vol. 34, pp. 491-518. https://doi.org/10.1007/ s10680-017-9435-3
Kravdal 0. The Impact of Individual and Aggregate Unemployment on Fertility in Norway. Demographic Research, 2002, vol. 6, no. 10, pp. 263-294. https://doi.org/10.4054/ DemRes.2002.6.10
Lunyova I.S., Ivanova O.Yu., Khardikov A.V., Ivanova T.S., Abrosimova N.V. Demo-graphic Indicators of Fertility and Medico-Social Influenses on Them. Zhurnal Akusherstva i Zhenskih Bolezney = Journal of Obstetrics and Womans Diseases, 2017, vol. 66, no. 2, pp. 40-48. https://doi.org/10.17816/JOWD66240-48 (In Russian).
Mishra V., Nielsen I., Smyth R. The Relationship between Female Labour Force Participation and Fertility in G7 Countries: Evidence from Panel Cointegration and Granger Causality. Monash University Department of Economics Discussion Papers. No. 13/06, 2005, 24 p. Available at: https://www.monash.edu/__data/assets/pdf_file/0010/925588/ the_relationship_between_female_labour_force_participation_and_fertility_in_g7_ countries_evidence_from_panel_cointegration_and_granger_causality.pdf (accessed February 2023).
Myagotina E.D., Nevezhin V.P. Influence of the Level of Unemployment on Birth Rate in Russia. Mezhdunarodnyy Nauchno-Issledovatelskiy Zhurnal = International Research Journal, 2020, no. 4 (94), part 2, pp. 30-35. https://doi.org/10.23670/IRJ.2020.94.4.028 (In Russian).
Pailhe A., Solaz A. The Influence of Employment Uncertainty on Childbearing in France: A Tempo or Quantum Effect? Demographic Research, 2012, vol. 26, no. 1, pp. 1-40. https://doi.org/10.4054/DemRes.2012.26.1
Pedroni P. Fully Modified OLS for Heterogeneous Cointegrated Panels. Nonstation-ary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels. Edited by B.H. Baltagi, T.B. Fomby, R.C. Hill. Emerald Group Publishing Limited, 2000, pp. 93-130. https:// doi.org/10.1016/s0731-9053(00)15004-2
Pedroni P. Purchasing Power Parity Tests in Cointegrated Panels. The Review of Economics and Statistics, 2001, vol. 83, no. 4, pp. 727-731. https://doi. org/10.1162/003465301753237803 Soboleva S.V., Smirnova N.E., Chudaeva O.V. Demographic Security of Russia: Regional Measures, Results Estimation. Mir Novoy Ekonomiki = The World of New Economy, 2016, no. 4, pp. 142-153. (In Russian). Wesolowski K., Ferrarini T. Family Policies and Fertility: Examining the Link between Family Policy Institutions and Fertility Rates in 33 Countries 1995-2010. International Journal of Sociology and Social Policy, 2018, vol. 38, no. 11/12, pp. 1057-1070. https://doi.org/10.1108/IJSSP-04-2018-0052 Willis R.J. A New Approach to the Economic Theory of Fertility Behavior. Journal of Political Economy, 1973, vol. 81, no. 2, pp. S14-S64. https://doi.org/10.1086/260152
Поступила в редакцию / Submitted: 27.02.2023
Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing: 02.03.2023 Принята к публикации / Accepted for publication: 13.03.2023 Доступно онлайн / Available online: 31.03.2023
