написать

Прогнозируемое благосостояние, основанное на обстоятельствах

 

Некоторые исследователи заменили показатель благосостояния домашних хозяйств, полученный в результате обследования (после корректировки на различия в стоимости жизни, когда это уместно), его прогнозируемым значением, основанным на регрессии этого показателя по ряду ковариат, обычно наблюдаемых в том же обследовании. (По определению, фактическое, наблюдаемое потребление равно прогнозируемому потреблению плюс условие ошибки.) Во Вставке 3.13 уже представлена версия этой идеи в контексте работы с недостающими данными.

Одна из возможных интерпретаций прогнозируемого значения, основанного на достоверно измеренных ковариатах, заключается в том, что оно очищает основанный на обследовании показатель благосостояния от ошибок измерения. Проблема заключается в том, что прогнозируемое значение также очищает показатель благосостояния от потенциально важных ненаблюдаемых детерминант благосостояния - вещей, которые не содержатся в опросе, но являются реальными факторами, имеющими отношение к тому, почему измеренное благосостояние одного домохозяйства выше, чем у другого, и не находит достаточного отражения ковариатами.

В одном из недавно популярных применений этого подхода ковариаты намеренно выбираются для представления "обстоятельств" человека или домохозяйства, которые, как считается, находятся вне контроля этого человека или домохозяйства. Это обусловлено подходом к измерению "неравенства возможностей", предложенным Ремером (1998) (о котором мы слышали в Разделе 3.1 и во Вставке 1.8) (Ремер (1998) был ведущим представителем различия "обстоятельства-усилия" при измерении неравенства возможностей; также см. Обсуждение подходов к измерению в Ремера (2014). Эмпирические примеры можно найти в работах Бургиньона и др. (2007), Барроса и др. (2009) и Феррейры и Гинью (2011). В более общем плане, согласно этой интерпретации, прогнозируемые значения содержат постулируемые факторы, которые считаются (на априорных основаниях) более важными для благосостояния, чем исключенные переменные. При измерении неравенства возможностей цель состоит в том, чтобы выделить ту долю различий в измеряемом благосостоянии, которая обусловлена обстоятельствами, так что оставшаяся разница обусловлена усилиями и (по этим соображениям) является этически нейтральной.

Более концептуальные проблемы, которые были подняты по поводу этого подхода, были определены в Разделе 3.1. Отложив эти проблемы в сторону, давайте согласимся с тем, что мы придаем значение благосостоянию только тем атрибутам, за которые человек не несет ответственности, - ее обстоятельствам. Тогда вопрос заключается в том, можем ли мы быть достаточно уверены в том, что мы действительно изолировали долю неравенства в силу обстоятельств. Одна из непосредственных проблем заключается в том, что наблюдаемый перечень обстоятельств, используемых на практике, явно является лишь частичным и зависит от переменных, собранных в ходе обследований. Сравнивая два разных обследования для одной и той же страны, одно обследование может показать, что 30% различий обусловлено обстоятельствами, в то время как другое предполагает 60% просто потому, что в последнем опросе было больше переменных, которые можно было бы использовать для учета различных обстоятельств. Тем не менее, интерпретация сильно отличается; в первом случае делается вывод, что 70% наблюдаемого неравенства является благоприятным (из-за усилий и, следовательно, не имеет этического значения), в то время как в другом опросе говорится, что оно составляет всего 40%. Те обстоятельства, которые наблюдаются, вероятно, коррелируют с теми, которые не наблюдаются, что ставит под сомнение интерпретацию коэффициентов регрессии.

Присутствует и другая, возможно, более тревожная проблема. Наблюдаемые обстоятельства вполне могут быть связаны со скрытыми аспектами усилий, включая способы, с помощью которых усилия влияют на то, как обстоятельства преобразуются в результаты. Это затуманивает интерпретацию социального обеспечения. Во Вставке 1.19 отмечена проблема пропущенных переменных в регрессионном анализе; здесь проблема возникает из-за того, как скрытые усилия взаимодействуют с обстоятельствами для определения результатов. Если мы собираемся поверить, что эти прогнозируемые значения действительно измеряют величину дохода или, скажем, образования, которая зависит от обстоятельств, но не от усилий, тогда мы должны предположить, что усилия статистически игнорируются - не коррелируют с обстоятельствами. Мы можем немного смягчить это, учитывая обстоятельства, зависящие от обстоятельств. Однако у нас все равно будут проблемы до тех пор, пока существует какой-либо компонент усилий, который причинно не определяется наблюдаемыми обстоятельствами, но все еще коррелирует с ними. Возможности для взаимодействия между усилиями и обстоятельствами усиливают эту озабоченность.

В основе вопроса здесь лежит задача достоверного разделения того, что обусловлено обстоятельствами, и того, что обусловлено усилиями. Те, кто обвиняет бедных мужчин и женщин в своей бедности, легко определят поведение, которое, по их мнению, привело к бедности. "Лень" - это любимый приведенный пример. Согласно подходу "возможности", политика не должна вознаграждать бедных, но ленивых людей. Однако обстоятельства редко диктуют результаты вне всяких сомнений. Скорее всего, есть усилия, которые можно предпринять, чтобы компенсировать неблагоприятные первоначальные обстоятельства. Те, кто думает, что бедные люди часто ленивы, должны быть убеждены в том, что обстоятельства, которые выявляются эмпирически, не просто усиливают это скрытое поведение (либо сами по себе, либо взаимодействуют с обстоятельствами). Это будет непросто, если будет принято считать, что лень, по крайней мере частично, передается от родителей к детям. Это будет проявляться в положительной корреляции между собственным образованием и образованием родителей. У сына или дочери все еще есть свобода выбора работать усерднее, чем это делали родители, и некоторые из них имея плохо образованных родителей, несомненно, будут так поступать. Однако корреляция между скрытыми усилиями и родительским образованием сохранится. Исключение этой корреляции является ключом к убеждению в том, что прогнозируемые значения, основанные на наблюдаемых обстоятельствах, обеспечивают надежные показатели благосостояния в рамках подхода "Возможности".