Эконометрический анализ зарплаты замужних женщин США в 1975 году (стр. 2 )

Как и ожидалось, они отрицательно коррелированны с зарплатой, (женщина с большим количеством детей скорее работает меньшее количество часов и больше времени проводит дома). Положительная корреляция наблюдается с количеством рабочих часов отца, что так же соответствует интуиции: с расширением семейства отцу приходится больше работать, чтобы всех прокормить, а жене приходится больше сидеть дома, чтобы всех воспитать и следить за хозяйством. Возможно, по этой причине наблюдается положительная корреляция с NWIFEINC, но не с FAMINC, где пересекается влияние детей и зарплат отца и матери. Интересной на первый взгляд кажется отрицательная корреляция количества детей с возрастом матери и отца. Это не значит, что чем больше у пары детей, тем она моложе. С возрастом пары, их дети тоже вырастают, и, чем старше пара, тем меньше вероятность того, что у них есть дети в возрасте до 6 или до 18 лет.

Теперь посмотрим на корреляцию личных характеристик женщины и «доходных» переменных со всеми остальными.

	AGE	EDUC	EXPER	HUSWAGE	NWIFEINC
AGE	1.000000	-0.052171	0.483646	0.088697	0.097008
EDUC	-0.052171	1.000000	-0.015206	0.303005	0.284374
EXPER	0.483646	-0.015206	1.000000	-0.111674	-0.160935
HUSWAGE	0.088697	0.303005	-0.111674	1.000000	0.697714
NWIFEINC	0.097008	0.284374	-0.160935	0.697714	1.000000
CITY	0.099535	0.158811	0.018003	0.362964	0.245672
FAMINC	0.113923	0.362328	-0.027489	0.668756	0.929874
FATHEDUC	-0.109685	0.415403	-0.121766	0.150614	0.149214
HOURS	0.054865	-0.064879	0.299230	-0.110312	-0.081455
HUSAGE	0.894423	-0.069858	0.413872	0.072388	0.070611
HUSEDUC	-0.069319	0.594343	-0.083213	0.396416	0.347917
HUSHRS	-0.121513	0.095877	-0.088812	-0.284450	0.178926
KIDSLT6+KIDSGE6	-0.466195	-0.050530	-0.414112	-0.024927	0.023224
KIDSLT6	-0.338447	0.129340	-0.185617	-0.020853	-0.027501
KIDSGE6	-0.397554	-0.092536	-0.387396	-0.020435	0.033016
MOTHEDUC	-0.224894	0.387020	-0.111628	0.087551	0.089639
UNEM	0.092549	0.122176	0.030838	0.173735	0.080631
WAGE	0.030394	0.341954	0.054991	0.215886	0.142023

Ожидаемыми оказались положительная корреляция возраста с опытом работы, как жены, так и мужа, и с возрастом мужа. Странным кажется тот факт, что с возрастом семейный доход, зарплаты жены и мужа, другие показатели дохода растут не очень сильно.

Образование жены положительно коррелирует со всеми показателями доходов семьи (семейным доходом с женой и без нее, зарплатой жены и мужа). Предполагается, что чем выше у жены образование, тем больше она должна получать, и тем более образованным у нее будет муж. Доход семьи растет. Так же образование женщины зависит от того, насколько образованными были ее родители. Отрицательно коррелированны опыт работы и образование, что так же соответствует интуиции: проводя лишний год за партой, человек несет альтернативные издержки в виде опыта работы.

Теперь посмотрим на мужа.

	HUSAGE	HUSEDUC	HUSHRS	HUSWAGE
HUSAGE	1.000000	-0.113921	-0.131904	0.072388
HUSEDUC	-0.113921	1.000000	0.143976	0.396416
HUSHRS	-0.131904	0.143976	1.000000	-0.284450
HUSWAGE	0.072388	0.396416	-0.284450	1.000000
HOURS	0.045849	-0.085935	-0.016234	-0.110312
KIDSLT6+KIDSGE6	-0.430141	0.000246	0.102551	-0.024927
KIDSLT6	-0.352955	0.104877	-0.018953	-0.020853
WAGE	0.025656	0.166330	-0.032223	0.215886
NWIFEINC	0.070611	0.347917	0.178926	0.697714

Его опыт работы положительно коррелирован с возрастом и с зарплатой жены. А вот общий доход и зарплата мужа коррелируют с опытом отрицательно. Так же здесь стоит заметить, что количество рабочих часов мужа отрицательно коррелируют с его возрастом. Возможно, это связано с выходом на пенсию и тем, что жена является основным источником финансирования семейного бюджета. Отработанные в течение года часы делают свои положительный вклад в опыт работы. А вот наличие детей отрицательно влияет на опыт работы, так как в этом случае женщина посвящает себя воспитанию детей, а не карьере.

Зарплата мужа, как и жены, положительно влияет на все показатели доходности. Отметим несколько интересных фактов касающихся принятия решения о работе женщины. Чем больше часов работает муж, чем больше его зарплата, чем выше образование, тем меньше рабочих часов у женщины. Возможно, с этими высокими показателями муж сам способен обеспечить доход семьи. Если же семейный доход без участия жены не высок, то женщина, скорее, пойдет работать и увеличит количество своих рабочих часов, приобретет опыт.

Наконец, посмотрим на корреляцию дамми–факторов с остальными:

	CITY	UNEM	FAMINC	HOURS	HUSHRS	HUSWAGE	WAGE
CITY	1.000000	0.182394	0.261148	-0.022972	-0.161543	0.362964	0.119359
UNEM	0.182394	1.000000	0.065730	-0.079153	-0.170225	0.173735	0.032279

Видим, что в городе, по сравнению с сельской местностью, уровень безработицы существенно выше. Тем сложнее женщине, а ещё в большей степени, мужчине, найти работу. Но, как это повлияет на решение женщины работать, однозначно сказать нельзя. В городе зарплаты, доходы выше, но и часов работы меньше. Муж в городе работает в среднем меньше, чем в сельской местности или городах поменьше. Так же была отмечена отрицательная корреляция города с количеством детей. Содержать детей в городе дороже и сложнее, рождаемость гораздо больше в небольших и маленьких населённых пунктах.