Навигация по сайту

Репродуктивные намерения россиян в 2022-2023 годах: роль субъективных факторов

Статьи - Анализ

Е. С. Вакуленко
Д. И. Горский
В. И. Кондратьева
И. А. Трофименко

Решение о рождении детей может приниматься как на основе социально-демографических факторов и личных представлений о желаемом размере семьи, так и под воздействием внешней среды (экономические кризисы, природные катаклизмы, эпидемии, войны и т. д.). Репродуктивные планы, которые обычно отслеживают с помощью опросных данных, не всегда реализуются в полной мере (Westoff, Ryder, 1977; Bongaarts, 1992; Kodzi et al., 2010; Макаренцева, Бирюкова, 2023). Однако они помогают фиксировать настроения в обществе и служат предикторами для будущей динамики рождаемости.

Цель нашего исследования — выявить факторы, которые вносят наибольший вклад в репродуктивное поведение россиян в период социально-экономических шоков 2022—2023 гг. Мы хотим понять, продолжают ли играть такую же определяющую роль стандартные факторы рождаемости: объективные индивидуальные характеристики — наличие работы, а также возраст и качество жилья. Одна из задач исследования — выявить более однородные группы граждан с точки как зрения изменения репродуктивных планов (отказ от рождения, откладывание рождения, сохранение планов, ускорение решения), так и объективных факторов: возраста, количества детей, семейного дохода. Это позволит обозначить уязвимые группы населения для более точечных рекомендаций для демографической политики. Такие меры необходимы на фоне снижающейся рождаемости в России. (С 2015 г. суммарный коэффициент рождаемости снизился с 1,777 до 1,416 в 2022 г. и по прогнозу Росстата будет снижаться до 2027 г.¹)

Для реализации поставленной цели анализируются данные выборочного обследования населения, проведенного в мае 2023 г. Мы исследуем изменение репродуктивных намерений россиян 18 — 44 лет за 12 месяцев, предшествовавших опросу, опираясь на прямые вопросы анкеты: «Изменились ли Ваши планы о рождении (еще одного) ребенка за последние 12 месяцев?» и «Как именно изменились Ваши планы о рождении (еще одного) ребенка за последние 12 месяцев?»². Для изучения факторов выбора различных репродуктивных решений оценивается логистическая модель множественного неупорядоченного выбора. Рассматриваются как индивидуальные социально-экономические и демографические характеристики индивидов, так и психологические факторы, характеризующие восприятие текущих событий. Помимо модельных расчетов, с помощью методов машинного обучения мы анализируем ответы на открытый вопрос о причинах изменения репродуктивных намерений, кластеризуем ответы индивидов и выявляем основные мотивы принятия тех или иных решений, что помогает определять объясняющие переменные для моделей. Открытый вопрос задавали только респондентам, которые отметили, что изменили свои репродуктивные планы, кроме того, он был необязательным для ответа, поэтому предполагается, что на него отвечают только самые мотивированные респонденты.

Новизна данной работы состоит в изучении роли психологических факторов при принятии репродуктивных решений в период неопределенности, а также в исследовании гетерогенности индивидов. Наши результаты показывают, что, несмотря на социально-экономические потрясения, люди принимают разные решения: кто-то не меняет своих репродуктивных планов, кто-то, наоборот, отказывается от рождения детей в ближайшей перспективе, есть те, кто, наоборот, именно сейчас хотел бы родить. И не всегда данное решение объясняется материальным благополучием. В большей степени оно обосновывается психологическими факторами и отношением к происходящим событиям. Это согласуется с теорией нарративов (Vignoli et al., 2020), суть которой заключается в том, что в периоды неопределенности индивиды принимают решение на основании не только своего понимания настоящего, но и субъективных представлений о будущем.

Обзор литературы

На ранних этапах изучения изменений репродуктивных намерений под влиянием шоков фокус внимания исследователей был в большей степени сосредоточен на объективных факторах. Основными переменными, обычно включаемыми в эконометрические модели, были социально-демографические характеристики респондентов (пол, возраст, качество здоровья, наличие супруга и детей) (Gustafsson, 2001; Kneale, Joshi, 2008; Вакуленко и др., 2023b).

Большой пласт литературы посвящен исследованию связи экономических показателей и рождаемости. Наиболее подробно изучено влияние экономических кризисов. Некоторые классические работы по микроэкономике предполагали существование обратной связи между рождаемостью и фазой экономического цикла (Butz, Ward, 1979; Becker, Lewis, 1973), объясняя это более низкой альтернативной «стоимостью» детей в период кризиса за счет роста безработицы. В ряде работ наблюдается проциклическая связь между состоянием экономики и рождаемостью. Эта связь широко иллюстрируется примерами наиболее известных шоков: экономическим кризисом 2007—2009 гг., нефтяным кризисом 1970-х годов, распадом СССР, снижением производства в Японии (Ogawa, 2003; Philipov, Kohler, 2001; Adsera, 2011; Goldstein et al., 2013). Исследователи подчеркивают роль располагаемого дохода и демонстрируют, что на практике ввиду высокой неопределенности люди не могут отделить краткосрочный период спада на рынке труда от долгосрочного, а также определить, окажет ли нынешний кризис долгосрочное влияние на уровень их доходов, что приводит к решению отложить рождение детей (Lin, 2010; Adsera, Menendez, 2011; Aassve et al., 2021; Ranjan, 1999; Wang et al., 2022), особенно у молодых пар. Еще одним важным фактором, влияющим на репродуктивные намерения в России, являются меры демографической политики по стимулированию рождаемости, а именно федеральная и региональные программы материнского капитала. В нескольких статьях (Slonimczyk, Yurko, 2014; Sorvachev, Yakovlev, 2019; Вакуленко и др., 2023а) при использовании современного инструментария, позволяющего выявить причинно-следственную связь между мерами государственной политики и изменением показателей рождаемости, обнаружено положительное влияние федеральной программы материнского капитала на суммарный коэффициент рождаемости как в кратко-, так и в долгосрочной перспективе. В России наиболее популярной формой поддержки с первого года действия федеральной программы материнского капитала является выдача сертификата на улучшение жилищных условий, что ограничивает возможности для прямого сравнения результатов с мировыми практиками стимулирования рождаемости (прямыми денежными выплатами и изменением продолжительности декретного отпуска) (Gonzalez, 2013; Canaan, 2022). Эффективность региональных программ материнского капитала на рождаемость второго и третьего ребенка подтверждена в: Gorskiy, 2024.

Более современный подход к изучению вопроса предполагает включение в анализ наряду с объективными и субъективных факторов. В исследованиях изменения рождаемости начали включать переменные, связанные с отношением к кризису (Philipov, Dorbritz, 2003; Biliari et al., 2009). Кроме того, было замечено, что степень изменения репродуктивных намерений может варьировать в зависимости от страны, которая столкнулась с кризисом: в странах с высоким уровнем доверия населения к политике государства потенциальные родители реже откладывают рождение детей или отказываются от него под воздействием шоков (Aassve et al., 2021).

Решение сместить фокус с объективных характеристик на субъективные поддерживает концепция нарративов будущего (Vignoli et al., 2020). Поскольку людям часто приходится принимать решения в условиях ограниченной информации, и чтобы дополнить картину мира, они могут опираться на свои ожидания и представления, которые были сформированы в процессе обработки информации. Из этих компонентов затем формируются предполагаемые версии будущего, из которых создаются намерения. Учитывая, что процесс рождения от решения родить ребенка до его появления занимает длительный период, люди вынуждены действовать в условиях неопределенности, а значит, полагаться не только на текущие знания о настоящем, но и на свои представления о будущем, чтобы учесть все возможные риски (Vignoli et al., 2020).

Кроме переменных, напрямую отражающих эмоциональное состояние респондентов, хорошим предиктором может служить восприятие объективных факторов через призму субъективного отношения. Данные показывают, что субъективное восприятие уровня своего благосостояния и оптимизм относительно будущего влияют на решение о рождении ребенка (Perelli-Harris, 2006). Так, после распада СССР падение рождаемости в образовавшихся странах носило схожий характер, несмотря на то что падение экономики в России или Болгарии было значительнее, чем в Чехии и Словении (Philipov, Dorbritz, 2003; Sobotka et al., 2011).

Анализ изменения рождаемости часто подразумевает учет гетерогенности выборки. Факторы, которые определяют разбиение на группы с различным репродуктивным поведением, могут зависеть от характеристик страны и проводимой ею политики по увеличению рождаемости. В числе прочих исследователи разграничивают группы по территориальному расположению (Jung et al., 2019; Polykretis, Alexakis, 2021), в зависимости от типа населенного пункта — город или сельская местность (Yang et al., 2023). Также на гетерогенность может влиять возраст респондентов — для младшей возрастной группы обычно характерно более низкое количество желаемых детей (Yang et al., 2023; Brehm, Engelhardt, 2015), пол предыдущего ребенка (Yang et al., 2023), наличие супруга и т. п.

Отдельно стоит осветить вопрос связи репродуктивных намерений и реальных показателей рождаемости. Хотя намерения могут быть неустойчивыми в краткосрочном периоде, данные показывают, что они обладают достаточной предсказательной силой для объяснения динамики рождаемости (Kodzi et al., 2010). В работе А. Макаренцевой и С. Бирюковой (2023) отмечается, что в 2020 г. реализация положительных намерений в течение трех лет в России составила 40%.

Изучение изменения репродуктивных намерений в нашем исследовании проводилось в момент военного конфликта, осложненного ухудшением экономической ситуации. По сравнению с другими типами шоков, изучению влияния военных действий на рождаемость посвящено гораздо меньше литературы, и большая ее часть сосредоточена на странах Африки (Woldemicael, 2010; Blanc, 2004; Agadjanian, Prata, 2001). С научной точки зрения происходящие события — это естественный эксперимент, позволяющий отследить, как такой тип шока влияет на изменение нарративов будущего, которые заставляют население корректировать свои репродуктивные планы.

Учитывая существующий опыт исследования причин формирования и трансформации репродуктивных намерений, в нашей работе необходимо оценивать влияние не только объективных, но и субъективных характеристик индивидов. Особый интерес для нас представляет теоретическая концепция о нарративах будущего (Vignoli et al., 2020).

Сложившаяся политическая и экономическая ситуация в России, увеличивая общий уровень неопределенности и сокращая горизонты планирования, могла в значительной мере повлиять на ожидания и намерения людей, в том числе внося коррективы и в намеченное репродуктивное поведение. Данный контекст позволяет предположить, что включение в число оцениваемых факторов регрессоров, отражающих эмоциональное состояние индивидов, их восприятие собственного материального благополучия на фоне происходящих событий, мнение о текущей политике государства и принятых мерах социальной поддержки семьи, наряду с классическими переменными, описывающими половозрастные характеристики, состояние здоровья, семейное положение, род деятельности, реальные финансовые обстоятельства и жилищные условия индивидов, внесет значимый вклад в результаты нашего исследования. В итоге мы сформировали следующие содержательные гипотезы.

Гипотеза 1. Психологическое и эмоциональное состояние индивидов существенно влияет на изменение репродуктивных намерений.
Гипотеза 2. Негативное отношение к текущему политическому курсу страны повышает вероятность изменения репродуктивных планов в сторону отказа от рождения ребенка или его переноса на более поздний срок.
Гипотеза 3. Субъективная оценка программы материнского капитала как значимой меры государственной помощи семьям снижает вероятность изменения намерений в сторону принятия решения об отказе от рождения ребенка.

Вклад нашего исследования в существующую литературу состоит в углублении понимания влияния субъективных факторов на изменение репродуктивных планов. Мы расширяем количество переменных, отражающих эмоции, которые испытывают респонденты относительно происходящих событий, а также восприятие ими происходящих потрясений. Мы показываем, что в зависимости от внешней конъюнктуры классические наблюдаемые характеристики респондентов (уровень дохода домохозяйства, количество комнат в месте проживания, наличие работы и возраст) могут играть менее значимую роль, чем эмоции, мнения и субъективные оценки.

Данные

Для исследования были использованы данные специально организованного выборочного обследования (НИУ ВШЭ, 2023 г.; метод — онлайн-опрос по вероятностной панели ВЦИОМ³, N = 7967). Выборка была ограничена по возрасту (18 — 44 года). Она репрезентирует население России по полу, возрасту и месту жительства. На основе этих данных был проведен дескриптивный и регрессионный анализ.

В первую очередь интерес для исследования представляло изучение изменения репродуктивных намерений участников опроса, которые изначально были заинтересованы в рождении детей, поэтому выборка была сокращена. Мы оставили анкеты только тех респондентов, которые ответили, что год назад хотели иметь детей (3287 наблюдений). Сокращение выборки не привело к ее смещению, распределение по регионам и половозрастные характеристики выборки сохранились. В полученной выборке 47,6% составляют женщины, 52,4% — мужчины. Распределение по возрасту имеет два пика — 23 и 34 года.

Типичный респондент сокращенной выборки состоит в браке и работает по найму. Он живет в городе в двухкомнатной квартире, оценивает свои жилищные условия как хорошие, а материальное состояние — как среднее. Уровень его тревожности вырос за последний год, а уровень материального положения снизился. Он поддерживает политический курс страны. Среднее количество детей, которые уже есть у респондентов, равно 1,6, желаемое среднее количество детей — 2,7. Описательные статистики по переменным, включенным в модель, представлены в таблице 1.

Большинство респондентов (60,2%) отметили, что их репродуктивные планы не изменились, они по-прежнему хотят иметь детей. Чаще всего респонденты, которые как-то меняли свои планы, принимали решение отложить рождение ребенка на неопределенный срок (14,8%). Еще 6,3% респондентов отложили исполнение своих репродуктивных планов на 1—2 года. Полностью отказаться от рождения ребенка решили 9,5% участников опроса . Как-либо ускорили рождение детей (родили запланированного или незапланированного ребенка раньше) 9,2% респондентов.

Анализ ответов на открытый вопрос о причинах изменения репродуктивных планов

В анкету был включен вопрос с открытым ответом о причинах изменения планов по рождению детей: «В связи с чем изменились Ваши планы по рождению ребенка?». Вопрос задавали только тем, кто менял репродуктивные планы. Всего 1675 респондентов ответили на указанный открытый вопрос. В ответах респондентов было перечислено множество причин, которые мы пытались разбить на укрупненные смысловые группы. Для обработки текстового ответа были применены методы машинного обучения. Идея извлечь основную информацию из текста заключалась в кластеризации ответов и выделении наиболее важных для определения каждого кластера слов и словосочетаний, на основании которых каждому респонденту в выборке была присвоена одна или несколько категорий, обобщающих ключевую информацию из обработанного ответа.

Перед предобработкой текста были построены облака частоты слов по всей итоговой выборке, а также отдельно для каждого из двух основных типов изменения репродуктивных намерений (отказа от рождения ребенка и решения родить ребенка) с целью схематично представить основные причины для изменения намерений с точки зрения самих респондентов и в дальнейшем контролировать качество кластеризации. Для иллюстрации мы приводим облако частоты слов для группы респондентов, которые решили родить запланированного ребенка раньше (рис. 1).

Облако слов для респондентов, решивших родить ребенка раньше

Наибольшее количество кластеров для разбиения методом К-средних с учетом необходимости наличия смысловой интерпретируемости кластеров и их обособленности друг от друга было подобрано итеративным методом⁴. В итоге каждому респонденту в выборке был присвоен один или несколько из пяти оптимальных кластеров, обобщающих основную информацию из обработанного текстового ответа. Для итоговых кластеров была подсчитана мера Жаккара, подтверждающая, что выделенные множества ответов не совпадают. Полученные основные причины изменения намерений можно озаглавить следующим образом:

внешняя среда (макро): респондент ссылается на сложную политическую и экономическую обстановку в стране и мире;
финансовые вопросы: респондент указывает на наличие финансовых трудностей, нехватку денежных средств либо, напротив, пишет о недавно полученном повышении, наследстве;
физиология: ответ затрагивает вопросы скорого наступления предельного для деторождения возраста или ограничения по здоровью;
личные причины: ответ содержит религиозные догмы, описание изменения мировоззрений респондентов, нахождения или потери подходящего партнера, чувств и эмоций;
специальная военная операция (СВО) — респондент ссылается на СВО как на причину изменения своих планов по рождению детей.

После кластеризации ответов на открытый вопрос можно заметить, что среди респондентов, отложивших или отказавшихся от рождения ребенка, чаще других встречаются причины, связанные с макроэкономической и политической ситуацией, специальной военной операцией и финансовыми вопросами (рис. 2). Более того, доля респондентов в каждом из кластеров, за исключением физиологии, примерно совпадает. Это может говорить о том, что причины, побудившие респондентов отложить или отказаться от рождения детей, часто носят комплексный характер и редко относятся к одному конкретному кластеру. Причины изменения планов у респондентов, решивших родить ребенка или перенести запланированное рождение на более ранний срок, чаще относятся к личным ощущениям и переживаниям, а также к физиологическим ограничениям.

Причины изменения планов по рождению детей

Анализ ответов на открытый вопрос позволил продемонстрировать, какие факторы, по мнению респондентов, оказывают влияние на изменение их репродуктивного поведения. В частности, помимо объективных индивидуальных характеристик, доходов, семейных характеристик, значимую роль играют эмоциональное состояние и отношение к политике государства.

Методология

Для нахождения количественных оценок взаимосвязей, оказывающих воздействие на принятие конкретного решения по рождению детей, были оценены упорядоченные и неупорядоченные логистические модели множественного выбора. Предпочтение в итоге было отдано неупорядоченной модели, так как для логистической модели упорядоченного множественного выбора, согласно результатам теста, не было выполнено требование о параллельности альтернатив. Использование модели множественного выбора позволяет оценить влияние различных факторов не только на основные категории изменения (отказ от рождения ребенка и решение его родить), но и на промежуточные типы изменения репродуктивных намерений.

В данном случае зависимая переменная рассматривалась в следующем виде: 0 — отказались от рождения ребенка, 1 — отложили рождение ребенка на неопределенный срок, 2 — отложили на 1—2 года, 3 — планы не изменились, 4 — решили родить ребенка (решили родить ребенка, хотя до этого не планировали, либо решили родить запланированного ребенка раньше). Эти категории были сформированы в соответствии с результатами перекрестных тестов на сливаемость категорий. Решения родить ребенка, не запланированного ранее, и родить запланированного ребенка раньше оказались зависимыми, поэтому были объединены в одну группу. Оба по смыслу означают ускорение репродуктивных планов. Все модели оценивались методом максимального правдоподобия с применением робастных стандартных ошибок в форме Уайта.

При построении моделей использовались 32 переменные (см. табл. 1), предварительно отобранные на основании анализа научной литературы. По возрасту предполагалось наличие квадратичной функциональной формы. Отобранные переменные были разбиты на смысловые блоки: индивидуальные характеристики, наличие работы и доход, наличие детей и супруга, жилье, здоровье, эмоции и отношение к политике страны. Для проверки гипотез нас особо интересуют блоки переменных эмоции и отношение к политике государства. Все остальные переменные относятся к разряду контрольных.

Таблица 1

Определение объясняющих переменных и их описательные статистики

Семантический блок	Переменная	Определение	Mean	SD
Индивидуальные характеристики	age	Возраст (от 18 до 44)	33,59	6,57
	female	1, если женщина, 0, если мужчина	0,43	0,49
	moscow-peter	1, если проживает в Москве или Санкт-Петербурге, 0, иначе	0,16	0,37
	village	1, если проживает в сельской местности, 0, иначе	0,07	0,27
	high_educ	1, если имеет высшее образование, 0, иначе	0,75	0,43
	internet_news	1, если основной источник новостей интернет, 0, иначе	0,88	0,31
Работа и доходы	work	1, если есть работа, 0, иначе	0,83	0,37
	welfare_mid	1, если считает свой доход средним, 0, иначе	0,39	0,48
	wclfarc_high	1, если считает свой доход высоким, 0, иначе	0,01	0,07
	incomc_bctter	1, если считает, что его материальное положение улучшилось за год, 0, иначе	0,20	0,40
	income_same	1, если считает, что его материальное положение нс изменилось за год, 0, ипаче	0,37	0,48
Статус семьи	dating	1, если имеет партнера, 0, иначе	0,18	0,39
	married	1, если имеет супруга (супругу), 0, иначе	0,52	0,49
	childrcn_dummy	1, если уже есть хотя бы один ребенок, 0, иначе	0,52	0,49
Жилищные условия	buy_home	1, если за последний год было приобретено жилье, 0, иначе	0,11	0,32
	own_home	1, если проживает в жилье, находящемся в его собственности, 0, иначе	0,93	0,25
	num_rooms	Количество жилых комнат в месте проживания	2,28	1,12
	housing_good	1, если оценивает свои жилищные условия как хорошие, 0, иначе	0,51	0,49
	housing_mid	1, если оценивает своп жилищные условия как удовлетворительные, 0, иначе	0,40	0,49
	mortgage	1, если в данный момент выплачивает ипотечный кредит, 0, иначе	0,19	0,39
Здоровье	bad_hcalth	1, если в данный момент оценивает состояние своего здоровья как плохое, 0, иначе	0,02	0,15
Здоровье	post_covid	1, если личпо или кто-то из его близких переболел COVID-19, 0, иначе	0,91	0,27
Эмоции	anxiety	1, если часто испытывал тревожность за последнюю неделю, 0, иначе	0,31	0,46
	calmness	1, если часто испытывал умиротворение за последнюю неделю, 0, иначе	0,19	0,39
	happiness	1, если часто испытывал счастье за последнюю неделю, 0, иначе	0,24	0,43
	fear	1, если часто испытывал страх за последнюю неделю, 0, иначе	0,22	0,41
	long_anxiety	1, если за последний год стал чаще испытывать тревожность, 0, иначе	0,63	0,48
	life_satisfaction	1, если удовлетворен жизнью, 0, иначе	0,62	0,48
Отношение к политике государства	loyal_politics	1, если согласен с утверждением, что страна движется в правильном направлении, 0, иначе	0,51	0,49
	loyal_politics_ca	1, если затрудняется ответить на вопрос об отношении к курсу страны, 0, иначе	0,14	0,35
	matcap	1, если считает материнский капитал значимой мерой поддержки, 0, иначе	0,44	0,49
	matcap_ca	1, если затрудняется ответить о значимости материнского капитала, 0, иначе	0,93	0,25

Источник: расчеты авторов.

Для более детального исследования закономерностей была проведена проверка выборки на неоднородность по каждой из переменных модели. Согласно тесту Чоу, полная выборка оказалась неоднородной по возрасту и по наличию детей. Соответственно выборка была разделена на респондентов младше и старше 30 лет⁵, и для каждой из них оценивалась вышеописанная модель. Аналогичным образом полная выборка была разделена на группы респондентов без детей и тех, кто уже имеет по крайней мере одного ребенка. Таким образом, были оценены регрессии для каждой из описанных подвыборок (всего четыре модели).

Анализ результатов

Анализируя результаты модели множественного выбора (табл. 2), отдельно опишем влияние регрессоров на каждое значение зависимой переменной. Заметим, что на 5%-ном уровне значимости возраст является единственной значимой непрерывной количественной переменной. В связи с этим предельный эффект возраста нельзя сравнивать с предельными эффектами прочих значимых бинарных переменных. Наибольшее влияние возраст оказывает на принятие решения отложить рождение ребенка на неопределенный срок: каждый дополнительный год на 0,696 и. и. снижает вероятность сделать подобный выбор. При этом повышение возраста увеличивает вероятность отказаться от рождения ребенка или оставить свои текущие планы без изменений.

Таблица 2

Предельные эффекты факторов неупорядоченной множественной логистической регрессии

Блок характеристик	Категории/ факторы	Отказ от рождения ребенка	Перенос на неопределенный срок	Перепое па 1—2 года	Не изменили ранее принятое решение	Решили родить (раньше)
Индивидуальные характеристики	age	0,0043*** (0,0010)	-0,0070*** (0,0011)	-0,0009 (0,0007)	0,0036** (0,0015)	0,0000 (0,0007)
	female	0,0631*** (0,0110)	-0,0069 (0,0145)	0,0049 (0,0073)	-0,0826*** (0,0169)	0,0214***(0,0078)
	moscow_petcr	0,0052 (0,0150)	0,0300 (0,0183)	-0,0071 (0,0091)	-0,0321 (0,0219)	0,0039 (0,0106)
	village	-0,0113 (0,0184)	-0,0267 (0,0260)	-0,0050 (0,0113)	0,0476 (0,0294)	-0,0045 (0,0129)
	high_educ	-0,0151 (0,0131)	-0,0039 (0,0173)	0,0054 (0,0081)	0,0013 (0,0195)	0,0124 (0,0083)
	internet_news	-0,0132 (0,0167)	0,0658*** (0,0237)	-0,0368** (0,0157)	-0,0247 (0,0274)	0,0089 (0,0108)
Статус семьи	dating	-0,0221 (0,0152)	0,0748*** (0,0236)	0,0653** (0,0269)	-0,1800*** (0,0256)	0,0616*** (0,0173)
	married	-0,0265’ (0,0144)	0,0549*** (0,0194)	0,0536*** (0,0148)	-0,0883*** (0,0228)	0,0063 (0,0114)
	childrcn_dummy	0,0739*** (0,0117)	0,0413** (0,0180)	-0,0081 (0,0099)	-0,1030*** (0,0213)	-0,0044 (0,0108)
Отношение к политике государства	matcap	-0,0770*** (0,0101)	-0,0137 (0,0147)	0,0092 (0,0079)	0,0789*** (0,0173)	0,0025 (0,0082)
	matcap_ca	-0,0354** (0,0175)	0,0735** (0,0301)	0,0118 (0,0192)	-0,0224 (0,0332)	-0,0274** (0,0113)
	loyal_politics	-0,0702*** (0,0124)	-0,1050*** (0,0163)	0,0090 (0,0103)	0,1490*** (0,0202)	0,0176*(0,0093)
	loyal-pol itics_ca	-0,0234* (0,0134)	-0,047** (0,0185)	0,0229 (0,0163)	0,057** (0,0264)	-0,0101 (0,0121)
Жилищные условия	buy_home	-0,0254* (0,0136)	0,0071 (0,0202)	0,0005 (0,0098)	0,0097 (0,0238)	0,0082 (0,0122)
	own_home	0,0439** (0,0197)	-0,0421 (0,0310)	-0,0252 (0,0219)	0,0652* (0,0379)	-0,0417* (0,0239)
	num_rooms	0,0029 (0,0050)	-0,0081 (0,0070)	0,0012 (0,0035)	0,0027 (0,0079)	0,0013 (0,0035)
	housing_good	-0,0379** (0,0163)	0,0519* (0,0273)	0,0056 (0,0168)	-0,0244 (0,0324)	0,0048 (0,0166)
	housing_mid	-0,0193 (0,0152)	0,0395 (0,0262)	0,0027 (0,0169)	-0,0194 (0,0314)	-0,0036 (0,0161)
	mortgage	0,0226* (0,0122)	-0,0010 (0,0161)	-0,0035 (0,0082)	-0,0173 (0,0190)	-0,0008 (0,0091)
Здоровье	bad_hcalth	0,0100 (0,0259)	-0,0151 (0,0434)	-0,0162 (0,0233)	0,0139 (0,0569)	0,0073 (0,0323)
Здоровье	post_covid	0,0141 (0,0181)	0,0501* (0,0275)	-0,0086 (0,0140)	-0,0423 (0,0315)	-0,0133 (0,0153)
Эмоции	anxiety	0,0061 (0,0121)	0,0022 (0,0164)	-0,0131 (0,0090)	-0,0109 (0,0209)	0,0157 (0,0123)
	calmness	-0,0095 (0,0177)	-0,0198 (0,0214)	0,0054 (0,0094)	0,0275 (0,0240)	-0,0036 (0,0093)
	happiness	-0,0239* (0,0142)	-0,0180 (0,0192)	0,0068 (0,0086)	0,0094 (0,0220)	0,0257** (0,0109)
	fear	0,0365*** (0,0138)	0,0637*** (0,0191)	0,0169 (0,0144)	-0,1230*** (0,0247)	0,0058 (0,0133)
	long_anxiety	0,0277** (0,0121)	0,0768*** (0,0161)	-0,0049 (0,0083)	-0,0855*** (0,0191)	-0,0140 (0,0092)
	life_satisfaction	-0,0175 (0,0118)	-0,0278' (0,0164)	0,0131 (0,0091)	0,0229 (0,0197)	0,0094 (0,0099)
Работа и доходы	work	0,0006 (0,0131)	-0,0230 (0,0201)	-0,0104 (0,0108)	0,0468** (0,0233)	-0,0141 (0,0116)
	welfare_mid	-0,0310*** (0,0115)	0,0070 (0,0156)	-0,0011 (0,0079)	0,0199 (0,0177)	0,0051 (0,0081)
	wclfare_high	-0,0350 (0,0601)	0,0271 (0,1200)	0,0049 (0,0478)	0,0080 (0,1030)	-0,0050 (0,0451)
	income_better	-0,0359*** (0,0138)	-0,0414** (0,0182)	0,0213' (0,0118)	0,0483** (0,0227)	0,0076 (0,0114)
	incomC-Same	-0,0290** (0,0113)	-0,0770*** (0,0150)	0,0086 (0,0090)	0,0908*** (0,0188)	0,0066 (0,0097)
N		346	694	132	1963	154

Примечание. В скобках приведены робастные стандартные ошибки в форме Уайта для предельных эффектов; ***р < 0,01, **р < 0,05, *р < 0,1. Для возраста рассчитан предельный эффект с учетом квадратичной зависимости. Полужирным шрифтом выделены наибольшие и наименьшие предельные эффекты по строке.

Источник: расчеты авторов.

Прочие значимые на 5%-ном уровне переменные являются бинарными, поэтому их предельные эффекты можно сравнивать, оценивая силу воздействия на ту или иную категорию зависимой переменной. В среднем, при прочих равных, наиболее значимое влияние на вероятность отказаться от рождения детей оказывает совокупность объективных физиологических характеристик и отношения к текущей государственной политике, особенно в сфере поддержки семьи. Так, признание эффективности программы материнского капитала, согласие с нынешним курсом страны, а также отсутствие детей оказывают наибольший эффект на данную категорию, снижая ее вероятность более чем на 7 и. и. каждый. Женщины более вероятно отказываются от рождения ребенка, что можно объяснить рисками с их стороны при вынашивании детей. Кроме того, меньшее, но значимое влияние оказывают факторы доходов и эмоциональные маркеры. Чувства страха и продолжительного беспокойства, восприятие своего заработка снизившимся и уровня дохода низким влияют на решение отказаться от рождения детей.

Решение о переносе рождения ребенка на неопределенный срок в основном объясняется негативным эмоциональным фоном, семейным положением и отношением к проводимой в государстве политикой и собственному финансовому положению. Несогласие с нынешним курсом страны увеличивает вероятность принять данное решение на И и. и. Сильные негативные эмоции, ощущение ухудшения собственного благосостояния, неуверенность в эффективности материнского капитала также значительно увеличивают вероятность перенести рождение ребенка на неопределенный срок. Наибольший вклад при выборе решения отложить рождение ребенка на 1—2 года имеют семейные характеристики. Супружество и романтические отношения существенно повышают вероятность такого выбора аналогично с предыдущим.

На вероятность оставить без изменения решение родить ребенка значимо влияют факторы, указывающие на благоприятный эмоциональный фон, доверие к государственной политике, материальное благополучие и отсутствие опыта семейной жизни. Любопытно, что отсутствие продолжительной тревожности и страха на 8,6 и 12,3 и. и. соответственно увеличивают вероятность не менять решение. Согласие с проводимой государством политикой и эффективностью программы материнского капитала аналогично повышают вероятность категории на 14,9 и 7,9 и. и., при прочих равных. Кроме того, рост уровня доходов или их постоянство также повышают вероятность оставить планы без изменений.

Решение родить ребенка раньше (или не запланированного ранее) связано в первую очередь с регрессорами, говорящими о выборе на сиюминутных эмоциях. Данное решение более вероятно принимают женщины, которые испытывают чувство счастья, и те, кто пребывает в романтических отношениях.

Рассматривая каждый из значимых факторов в разрезе всех категорий зависимой переменной, можно сделать вывод, на какую из категорий он воздействует сильнее, так как сумма предельных эффектов по каждой категории в рамках одного фактора равна нулю. Средний уровень дохода сильнее всего негативно влияет на решение об отказе от рождения ребенка. Возраст негативно влияет на принятие решение о переносе рождения ребенка на неопределенный срок. Факторы семейного статуса и негативного эмоционального фона значительнее всего снижают вероятность оставить планы без изменений, а регрессоры, относящиеся к восприятию государственной политики и собственного уровня заработка, оказывают обратное воздействие.

Для проверки устойчивости полученных результатов и выявления возможной гетерогенности были оценены модели по подвыборкам. Согласно результатам теста Чоу, значимые различия были найдены для семей с детьми и без детей, а также для респондентов младше 30 лет и старше этого возраста⁶.

Результаты моделей для подвыборок младше и старше 30 лет дополняют описанные выше закономерности некоторыми существенными уточнениями. Выделим значимые факторы на 5%-ном уровне. Решение ускорить рождение ребенка (родить не запланированного ранее ребенка) вероятнее принимается лишь молодыми женщинами, в то время как на отказ от рождения ребенка более вероятно решаются более возрастные. Данное обстоятельство находит подтверждение физиологических ограничений: чем старше женщина, тем больше риски при рождении ребенка. Кроме того, наличие детей положительно влияет на решение об отказе от рождения ребенка также лишь для лиц старше 30 лет, а для молодежи наличие детей в целом незначимый фактор. Однако молодежь более вероятно переносит рождение детей на 1—2 года, если уже работает. Это объясняется началом карьеры молодого специалиста, которую сложно совмещать с воспитанием детей. Примечательно также, что негативные эмоции в целом оказывают большее влияние на старшее поколение, тогда как на молодежь продолжительная тревога оказывает меньшее воздействие, а страх и вовсе незначим.

Результаты оценки моделей по подвыборкам для бездетных респондентов и тех, кто уже имеет по крайней мере одного ребенка, на 5%-ном уровне значимости позволяют несколько дополнить общую картину. Женщины более вероятно принимают решение об отказе от рождения ребенка, если у них уже есть дети. Менее вероятно отказываются от рождения детей и с большим шансом откладывают рождение детей на будущее лишь бездетные семейные пары. Только лица без детей, испытывающие счастье, менее вероятно отказываются от рождения ребенка и более вероятно ускоряют рождение или решают родить не запланированного ранее ребенка. Логично, что люди, имеющие детей, обычно более опытны и менее склонны принимать поспешные решения. Среди лиц без детей высокий уровень дохода значимо влияет на все категории зависимой переменной, увеличивая вероятность оставить свое решение без изменения и уменьшая вероятность выбора иных категорий.

Заключение

Мы изучали изменения репродуктивных намерений россиян в период шоков 2022—2023 гг. Мы показали, что значительное влияние на репродуктивные намерения оказывают субъективные факторы, связанные с усилившимися за последний год эмоциями респондентов, с оценкой правильности курса страны, значимости мер поддержки рождаемости и с восприятием собственного финансового положения. Также значимыми оказываются объективные характеристики (возраст, пол, наличие партнера, супруга и детей). Объективные характеристики выявляют неоднородность выборки: объясняющие переменные по-разному влияют на группы младше и старше 30 лет, бездетных и имеющих детей.

Отказываются или откладывают рождение ребенка те, кто в последнее время чаще испытывает негативные эмоции — тревожность и страх, не согласные с курсом страны, считающие материнский капитал незначимой мерой поддержки. При этом решение об отказе чаще принимают женщины, имеющие детей, а также респонденты, у которых низкие доходы по их субъективной оценке либо наблюдалось их снижение за последний год. Откладывают решение более молодые респонденты, имеющие партнера или мужа, которые узнают новости из интернета.

Респонденты, не меняющие свои положительные решения о рождении, не испытывают тревогу и страх, а ускорившие счастливы. Обе эти группы поддерживают курс страны и считают материнский капитал значимой мерой поддержки. При этом не изменили решения мужчины, не имеющие детей и партнера/супруги, ускорили под воздействием позитивного самоощущения молодые женщины. Результаты модельных расчетов согласуются с предполагаемыми эффектами, основанными на кластерном анализе ответов на открытый вопрос об изменении репродуктивных намерений.

Подводя итог, можно сказать, что содержательные гипотезы, поставленные в данной работе, находят подтверждение на данных.

Гипотеза о значимости переменных, отражающих эмоциональное состояние респондентов, подтверждается частично. Лишь переменные, которые показывают, что респондент чувствовал страх (в течение последней недели) или тревогу (в течение последнего года), продемонстрировали устойчивую значимость. Это можно объяснить тем, что положительные эмоции в целом менее характерны для респондентов в кризисные периоды.
Негативное отношение к текущему политическому курсу страны повышает вероятность изменения репродуктивных планов в сторону переноса рождения ребенка на более поздний срок или отказа от него.
Респонденты, отмечающие значимость материнского капитала в качестве меры государственной поддержки семьи, менее вероятно решают отказаться от рождения ребенка.

Разбиение выборки на более однородные группы по возрасту и наличию детей позволяют детализировать результаты. Негативные эмоции в целом больше влияют на старшее поколение: более возрастные женщины, имеющие ребенка, чаще отказываются от рождения ребенка. При этом молодежь, имеющая работу, нацелена на карьеру и переносит рождение ребенка на 1—2 года. Таким образом, мы видим возможности для проведения стимулирующей демографической политики.

Согласно результатам эконометрического моделирования, более молодые группы населения (в возрасте до 30 лет) обладают более гибкими репродуктивными намерениями, которые существенно зависят от их финансового состояния и субъективных восприятий. Одна из задач стимулирующей политики в области демографии — мотивировать молодежь на реализацию их репродуктивных планов. При этом в литературе отмечается, что негативные эмоции и недоверие к политике государства в периоды кризисов именно среди молодежи сильнее нивелируются большей доступностью детских садов и других сервисов по уходу за детьми (Aassve et al., 2021). Разнообразные социальные политики, например «ипотечные каникулы» для семей с детьми, обремененных ипотекой, сбор «школьных портфелей», бесплатное питание детей в школах для семей с двумя детьми, расширение возможностей для матерей на рабочих местах (гибкий график работы, детские комнаты), могут увеличить уровень доверия населения и изменить отношение к материнскому капиталу. Согласно нашим результатам, оценка эффективности материнского капитала в стимулировании рождаемости тесно связана с оценкой правильности курса страны и прочно ассоциируется с государством. Большая поддержка рождаемости, начиная с регионального с помощью региональных программ материнского капитала, и более детальный подход к выявлению групп, требующих поддержки, может изменить существующий негативный тренд.

Отметим ряд ограничений проведенного исследования. Во-первых, мы работаем с данными репрезентативного опроса, проведенного с помощью интернет-анкетирования, из-за чего возникают опасения о смещении выборки. Во-вторых, опрос проводился в период шоков, связанных с началом СВО, мобилизацией, санкциями и т. д., что влияет на эмоциональный фон респондентов, репродуктивные планы, а также на их реализацию в будущем. При этом нельзя списывать все изменения в планах на события в стране за последний год. Однако мы полагаем, что возможна асимметрия в реализации намерений в периоды позитивных и негативных шоков. Мы намеренно не включали в модели макроэкономические показатели регионов, поскольку сконцентрировались на более точных индивидуальных данных, которые показывают оценку индивидами их благосостояния и позиции на рынке труда. В нашем опросе нет блока вопросов, которые показывали бы ценности респондентов, что важно учесть в связи с выявленной значимостью субъективных факторов. Это может стать задачей для будущих исследований.

¹https: rosstat.gov.ru folder 313 document 220709

² Варианты ответа на первый вопрос: «определенно да», «скорее, да», «скорее, нет», «определенно нет», «затрудняюсь ответить»; на второй вопрос: «Решили родить ребенка, хотя до этого не планировали», «Решили родить запланированного ребенка раньше», «Решили отложить рождение ребенка на 1—2 года», «Решили отложить рождение ребенка на неопределенный срок», «Отказались от планов родить ребенка», «Затрудняюсь ответить».

³ Описание панели и механизмов обеспечения вероятностного отбора респондентов доступно по ссылке: https: ok.wciom.ru research online-panel

⁴ В ходе предобработки текста все ответы были лемматизированы, то есть каждое слово было приведено к своей нормальной форме (единственное число, именительный падеж), и токенизированы — разделены на лексические и синтаксические составляющие. Кроме того, служебные части речи (предлоги, союзы и междометия) были удалены для повышения качества разбиения на кластеры. Для того чтобы применить кластеризацию, все слова в ответах были векторизованы методом TF-IDF (отношение частоты слова в конкретном ответе к обратной частоте ответов, включающих данное слово). Полученные эмбеддинги (векторные представления каждого слова) были кластеризованы методом К-средних.

⁵ В качестве точки разделения был взят 30-летний возраст, так как это вершина параболы в модели для всей выборки, в этой точке меняется направление зависимости.

⁶ Результаты наших оценок не приводятся из-за ограничений по объему статьи, но могут быть предоставлены по запросу.

Список литературы / References

Вакуленко Е. С., Ивашина Н. В., Свнстнльник Я. О. (2023а). Региональные программы материнского капитала: влияние на рождаемость в России. Экономика региона. № 19. С. 1077—1092. [Vakulenko E. S., Ivashina N. V., Svistyilnik Y. О. (2023а). Regional maternity capital programmes: Impact on fertility in Russia. Economy of Regions, No. 19, pp. 1077 — 1092. (In Russian).] https: doi.org 10.17059 ekon.reg.2023-4-10
Вакуленко E. С., Митрофанова E. С., Горский Д. И. (2023b). Репродуктивные намерения россиян с детьми в начале пандемии COVID-19. Вопросы экономики. № 4. С. 85-102. [Vakulenko E. S., Mitrofanova E. S., Gorskiy D. I. (2023b). Reproductive intentions of Russians with children at the beginning of COVID-19 pandemic. Voprosy Ekonomiki, No. 4, pp. 85 — 102. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2023-4-85-102
Макаренцева А. О., Бирюкова С. C. (2023). Факторы, устойчивость и реализация репродуктивных намерений в России // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 2. С. 31 — 56. [Makarentseva А. О., Biryukova S. S. (2023) Factors, consistency, and realization of reproductive intentions in Russia. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, No. 2, pp. 31 — 56. (In Russian).] https: doi.org 10.14515 monitoring.2023.2.2379
Aassve A., Le Moglie M., Mencarini L. (2021). Trust and fertility in uncertain times. Population Studies, Vol. 75, No. 1, pp. 19 — 36. https:/, doi.org 10.1080 00324728.2020.1742927
Adsera A. (2011). Where are the babies? Labor market conditions and fertility in Europe. European Journal of Population, Vol. 27, pp. 1 — 32. https: doi.org 10.1007 sl0680-010-9222-x
Adsera A., Menendez A. (2011). Fertility changes in Latin America in periods of economic uncertainty. Population Studies, Vol. 65, No. 1, pp. 37—56. https: doi.org 10.1080 00324728.2010.530291
Agadjanian V., Prata N. (2001). War and reproduction: Angola’s fertility in comparative perspective. Journal of Southern African Studies, Vol. 27, No. 2, pp. 329 — 347. https: doi.org 10.1080 03057070120050000
Becker G. S., Lewis H. G. (1973). On the interaction between the quantity and quality of children. Journal of Political Economy, Vol. 81, No. 2, Part 2, S279 —S288. https:/ doi.org 10.1086 260166
Biliari F. C., Philipov D., Testa M. R. (2009). Attitudes, norms and perceived behavioural control: Explaining fertility intentions in Bulgaria. European Journal of Population, Vol. 25, pp. 439-465. https: doi.org 10.1007 S10680-009-9187-9
Blanc A. K. (2004). The role of conflict in the rapid fertility decline in Eritrea and prospects for the future. Studies in Family Planning, Vol. 35, No. 4, pp. 236—245. https: doi.org 10.1111 j.0039-3665.2004.00028.x
Bongaarts J. (1992). Do reproductive intentions matter? International Family Planning Perspectives, Vol. 18, No. 3, pp. 102 — 108. https: doi.org 10.2307 2133409
Brehm U., Engelhardt H. (2015). On the age-specific correlation between fertility and female employment: Heterogeneity over space and time in OECD countries. Demographic Research, Vol. 32, pp. 691—722. https:/ doi.org 10.4054 DemRes.2015.32.23
Butz W. P., Ward M. P. (1979). The emergence of countercyclical US fertility. American Economic Review, Vol. 69, No. 3, pp. 318 — 328.
Canaan S. (2022). Parental leave, household specialization and children’s well-being. Labour Economics, Vol. 75, article 102127. https: doi.org 10.1016 j.labeco. 2022.102127
Gorskiy D. (2024). The maternity capital programs in Russia and the second birth spacing. Applied Econometrics, Vol. 75 [forthcoming].
Goldstein J. R., Kreyenfeld M., Jasilioniene A., Örsal D. K. (2013). Fertility reactions to the “Great Recession” in Europe: Recent evidence from order-specific data. Demographic Research, Vol. 29, article 4, pp. 85 — 104. https: doi.org 10.4054 DemRes. 2013.29.4
Gonzalez L. (2013). The effect of a universal child benefit on conceptions, abortions, and early maternal labor supply. American Economic Journal: Economic Policy, Vol. 5, No. 3, pp. 160-188. https: doi.org 10.1257 pol.5.3.160
Gustafsson S. (2001). Optimal age at motherhood. Theoretical and empirical considerations on postponement of maternity in Europe. Journal of Population Economics, Vol. 14, pp. 225-247. https: doi.org 10.1007 s001480000051
Jung М., Ко W., Choi Y., Cho Y. (2019). Spatial variations in fertility of South Korea: A geographically weighted regression approach. ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol. 8, No. 6, article 262. https: doi.org 10.3390 ijgi8060262
Kneale D., Joshi H. (2008). Postponement and childlessness: Evidence from two British cohorts. Demographic Research, Vol. 19, pp. 1935 — 1968. https: doi.org 10.4054 DemRes.2008.19.58
Kodzi I. A., Johnson D. R., Casterline J. B. (2010). Examining the predictive value of fertility preferences among Ghanaian women. Demographic Research, Vol. 22, pp. 965 — 984. https:/ doi.org 10.4054°o2FDemRes.2010.22.30
Lin C.-Y. (2010). Instability, investment, disasters, and demography: Natural disasters and fertility in Italy (1820 — 1962) and Japan (1671 — 1965). Population and Environment, Vol. 31, pp. 255—281. https: doi.org 10.1007 si 1111-010-0103-3
Ogawa N. (2003). Japan’s changing fertility mechanisms and its policy responses. Journal of Population Research, Vol. 20, pp. 89 — 106. https: doi.org 10.1007 BF03031797
Perelli-Harris B. (2006). The influence of informal work and subjective well-being on childbearing in post-Soviet Russia. Population and Development Review, Vol. 32, No. 4, pp. 729-753. https: doi.org 10.1111 j.1728-4457.2006.00148.x
Philipov D., Dorbritz J. (2003). Demographic consequences of economic transition in countries of central and eastern Europe (Population studies No. 39). Strasbourg: Council of Europe.
Philipov D., Kohler H. P. (2001). Tempo effects in the fertility decline in Eastern Europe: Evidence from Bulgaria, the Czech Republic, Hungary, Poland, and Russia. European Journal of Population, Vol. 17, pp. 37—60. https: doi.org ' 10.1023 A:1010740213453
Polykretis C., Alexakis D. D. (2021). Spatial stratified heterogeneity of fertility and its association with socio-economic determinants using Geographical Detector: The case study of Crete Island, Greece. Applied Geography, Vol. 127, article 102384. https:/ doi.org 10.1016 j.apgeog.2020.102384
Ranjan P. (1999). Fertility behaviour under income uncertainty. European Journal of Population, Vol. 15, pp. 25 — 43. https: doi.org 10.1023 A:1006106527618
Sobotka T., Skirbekk V., Philipov D. (2011). Economic recession and fertility in the developed world. Population and Development Review, Vol. 37, No. 2, pp. 267—306. https: doi.org 10.1111 j.1728-4457.2011.00411.x
Sorvachev I., Yakovlev E. (2019). Short- and long-run effects of a sizable child subsidy: Evidence from Russia. IZA Discussion Papers, No. 13019. https: doi.org 10.2139 ssrn.3416509
Slonimczyk F., Yurko A. (2014). Assessing the impact of the maternity capital policy in Russia. Labour Economics, Vol. 30, pp. 265—281. https:/ doi.org 10.1016 j.labeco.2014.03.004
Vignoli D., Bazzani G., Guetto R., Minello A., Pirani E. (2020). Uncertainty and narratives of the future: A theoretical framework for contemporary fertility. In: R. Schoen (ed.). Analyzing Contemporary Fertility, Vol. 51. Cham: Springer, pp. 25-47. https: doi.org 10.1007 978-3-030-48519-l_3
Wang Y, Gozgor G., Lau С. К. M. (2022). Effects of pandemics uncertainty on fertility. Frontiers in Public Health, Vol. 10, article 854771. https:/ doi.org 10.3389 fpubh.2022.854771
Westoff C. F., Ryder N. B. (1977). The predictive validity of reproductive intentions. Demography, Vol. 14, No. 4, pp. 431 — 453. https: doi.org 10.2307 2060589
Woldemicael G. (2010). Declining fertility in Eritrea since the mid-1990s: A demographic response to military conflict. International Journal of Conflict and Violence, Vol. 4, No. 1, pp. 149-168. https: doi.org 10.4119 ijcv-2821
Yang H., Han R., Wang Z. (2023). Third-child fertility intention and its socioeconomic factors among women aged 20 — 34 years in China. BMC Public Health, Vol. 23, article 821. https: doi.org 10.1186 S12889-023-15719-3

Как организовать электронный документооборот и защищенное хранение данных< Назад		Вперед >Финансовая грамотность россиян: взаимосвязь с социально-демографическими и психологическими характеристиками

Популярные статьи

Популярные курсовые

Навигация по сайту

Репродуктивные намерения россиян в 2022-2023 годах: роль субъективных факторов

Обзор литературы

Данные

Анализ ответов на открытый вопрос о причинах изменения репродуктивных планов

Методология

Определение объясняющих переменных и их описательные статистики

Анализ результатов

Предельные эффекты факторов неупорядоченной множественной логистической регрессии

Заключение

Список литературы / References

Новые книги и журналы

Популярные книги и учебники

Известные экономисты

Популярные рефераты

Популярные лекции