Relacja

pomiędzy dochodem a zadowoleniem z życia jest jedną z najczęściej

omawianych kwestii w literaturze dotyczącej badań nad szczęściem jednostki. Zjawisko to jest o tyle zaskakujące, iż sprawa, na pierwszy rzut oka, wydaje się prosta: zgodnie z teorią użyteczności, wyższy dochód powoduje przesunięcie się na wyższą krzywą użyteczności a tym samym, rosnąć powinno zadowolenie.

Jednakże wielu naukowców uważa, iż zależność pomiędzy dochodem a zadowoleniem

jest bardzo słaba. W swoich badaniach Richard A. Easterlin zauważa, iż w obrębie jednego kraju bogatsi są na ogół szczęśliwsi niż biedniejsi, jednak wzrost dochodu wcale nie zwiększa poziomu zadowolenia. Z doświadczeń naukowców wynika również, iż dane przekrojowe najczęściej nie potwierdzają dodatniej korelacji badanego zjawiska. Znacznie lepszy efekt uzyskiwano przy użyciu mikroekonomicznych danych panelowych, w których te same

jednostki są badane regularnie przez pewien okres czasu. Dane takie wykazują pozytywną korelację pomiędzy dochodem a szczęściem jednostki. Udowadniano również, iż korelacja pomiędzy zarobkami a indywidualnym zadowoleniem jest znacznie większa pomiędzy

krajami aniżeli pomiędzy jednostkami w ramach jednego państwa.

Z drugiej strony, wyższe dochody pozwalają ludziom na kupowanie dóbr luksusowych i bardziej dostatnie życie. Wiemy również, iż znaczna większość społeczeństwa dąży do poprawienia swojej sytuacji materialnej.

Dlaczego

więc pieniądze tak słabo wpływają na nasze szczęście? Podawane są różne

wyjaśnienia. Po pierwsze, zadowolenie jednostki zależy nie tylko od dochodu w wartości bezwzględnej lecz raczej od subiektywnej opinii, czy dochód danej jednostki wystarcza jej na zaspokojenie potrzeb. Po drugie, każdy porównuje swoje zarobki zarówno do swoich dochodów z przeszłości, jak i do zarobków innych ludzi (to ostatnie zjawisko określa się najczęściej mianem dochodu porównywalnego). Po trzecie, często uważa się, iż ludzie dostosowują się do nowych warunków poprzez zmianę swoich oczekiwań, co oznaczałoby wyższe oczekiwania związane ze wzrostem dochodu.

Omawiany

artykuł ma na celu przetestowanie wpływu dochodu oraz dochodu

porównywalnego w danej grupie odniesienia na szczęście jednostki. Zbudowane zostały cztery różne modele ekonometryczne, testujące inne hipotezy odnośnie badanego zjawiska.

We wszystkich modelach została uwzględniona spora liczba zmiennych kontrolnych, takich jak wiek, płeć rozmiar rodziny itp. Niektóre z nich są silnie skorelowane z dochodem i dlatego zostały uznane za istotne w kwestii wyjaśnienia wpływu dochodu na szczęście.

Ponadto, w używanym zbiorze danych dochód jest zmienną ciągłą w czasie a zmienna

objaśniana mierzona jest w skali od 1 do 10. Podsumowując można więc stwierdzić, że dwie najważniejsze w badaniu zmienne są dobrej jakości.

Każda jednostka w społeczeństwie jest zainteresowana losem swoich bliskich a

konsumpcja każdego z nas zależy w dużej mierze od decyzji innych. Te dwa powody

sprawiają, iż tak ważną rolę w wyjaśnieniu zadowolenia poprzez dochód stanowi

współzależność preferencji. Przeprowadzono już wiele badań, które udowodniły, że decyzje konsumpcyjne są w pewnym stopniu wynikiem naśladownictwa innych i podążania za

pewnymi standardami. W związku z powyższym, szczęście jednostki zależy od tego, co osiąga ona w porównaniu z innymi. Ponadto, wszystkie próby zbadania zależności pomiędzy zadowoleniem jednostki a dochodem innych osób, wykazywały ujemną korelację.

Empiryczne badanie w modelu opiera się na subiektywnej zmiennej SWB (subjective

well-being). Zmienna ta jest złożona z odpowiedzi respondentów na pytanie odnośnie zadowolenia z życia. W niemieckim panelu socjo-ekonomicznym (GSOEP – German Socio-Economic Panel Study) pytanie o zadowolenie z życia zostało sformułowane w następujący sposób:

I na koniec chcielibyśmy Zapytać Panią / Pana o Pańską satysfakcję z życia

ogółem. Proszę zaznaczyć odpowiedź w poniższej skali, gdzie 0 oznacza totalnie niezadowolony / na a 10 – totalnie zadowolony / na.

Jak zadowolony jesteś obecnie ze swojego życia ogółem?

Odpowiedzi na powyższe pytanie dały 10–cio poziomową zmienną dyskretną, która

odpowiadała SWB.

By

móc

wykorzystywać odpowiedzi na powyższe pytanie do badania, potrzebne są

następujące trzy założenia: (1) muszą być w stanie i chcieć odpowiedzieć na pytanie o satysfakcję, (2) SWB jest ściśle powiązane z ekonomiczną koncepcją dobrobytu, (3) porównywalność poszczególnych odpowiedzi, dzięki uporządkowanej zmiennej – zakładamy na przykład, że indywidualny poziom SWB równy 8 oznacza osobę szczęśliwszą niż ta, która zaznaczyła SWB = 6.

Artykuł ma na celu przetestowanie wpływu dochodu grupy referencyjnej na

satysfakcje danej jednostki. Dla każdego n w czasie t zakłada się następującą relację: W = SWB( y, y , X )

r

gdzie:

W – ekonomiczna koncepcja dobrobytu lub zadowolenia

y – dochód rodziny

y - dochód rodzin z grupy odniesienia

r

X – macierz indywidualnych charakterystyk, takich jak wiek, edukacja, liczba dzieci oraz fakt, czy respondent pracuje.

Dokładne badanie empiryczne będzie się składało z czterech różnych specyfikacji. Równanie pierwsze, uwzględniające jedynie macierz X oraz dochód danej rodziny. Następnie równanie drugie, w którym do modelu pierwszego dodany zostanie dochód rodzin z grupy odniesienia, który powinien być ujemnie skorelowany z SWB i który jest liczony jako średnia z dochodów jednostek, należących do tej samej grupy odniesienia. Trzeci model zakłada, iż SWB zależy od różnicy pomiędzy dochodem indywidualnym a dochodem odniesienia (tak zbudowana zmienna powinna mieć dodatni wpływ na SWB). Ostatni model posłuży do testowania

hipotezy o niesymetryczności efektu porównawczego, czyli do weryfikacji twierdzenia, że ludzie są niezadowoleni, gdy ich dochód jest niższy niż dochód porównywalny, natomiast nie są wcale bardziej zadowoleni, gdy osiągają dochody wyższe. W celu przetestowania czwartego modelu stworzone zostaną dwie zmienne richer i poorer:

Jeśli

y > y

wówczas

richer = ln( y) − ln( y )

r

r

poorer = 0

Jeśli

y < y

wówczas

richer = 0

r

poorer = ln( y ) − ln( y)

r

Jeśli

y = y

wówczas

richer = 0

r

poorer = 0

Zastosowane w modelach dane pochodzą z niemieckiego badania panelowego German

Socio-Economic Panel (GSOEP) zawierającego dane dla zachodniej części Niemiec od 1984

roku, a dla wschodniej od 1990 roku. Analiza bazuje na danych z lat 1992-1997. Liczba brakujących obserwacji jest niewielka, gdyż 90% respondentów odpowiedziało na pytanie o SWB. Próbka składa się z 16 000 respondentów, wśród których 28% pochodzi ze wschodniej części, 60% pracuje, a 48% to mężczyźni. Autorka oszacowała każdy model na 3 próbach: dla całych Niemiec oraz oddzielnie dla wschodniej i zachodniej części. Rozdzielenie próbki ma

tutaj sens, gdyż uzyskane wyniki mogą się różnić z powodu podziału Niemiec przed rokiem 1990. Wschodnie Niemcy znajdowały się w odmiennej sytuacji ekonomicznej i pod inną władzą polityczną. W wykorzystanej próbie zachodnia część odznacza się wyższym średnim dochodem, a także wyższą wartością średniej satysfakcji z życia.

Warto

również zauważyć, że dochód rozpatrywany jest tutaj z punktu widzenia całego

gospodarstwa, czyli dochodu rodziny, natomiast grupa odniesienia jest związana ściśle z danym respondentem. Oznacza to nieformalne założenie, że dana osoba porównuje swój dochód do dyspozycji z dochodami do dyspozycji swojej grupy odniesienia.

Do estymacji modelu zastosowano uporządkowany probit. Dla zmiennej

nieobserwowalnej można zapisać następujące równanie:

∗

SWB = α + β y + y

γ

+

δ x

ε

nt

nt

r , nt

∑

+

k

k , nt

nt

k

gdzie n oznacza numer respondenta, t oznacza rok badania, x zbiór k zmiennych objaśniających, m.in. wiek, wykształcenie, czy respondent pracuje, y oznacza zlogarytmowany dochód gospodarstwa, yr zlogarytmowany dochód grupy odniesienia, ε składnik losowy.

W celu wykorzystania danych panelowych i uwzględnienia efektu indywidualnego

autorka zastosowała transformację Mundlaka, zakładającą, że efekt indywidualny jest skorelowany z pewnymi zmiennymi obserwowalnymi, takimi jak dochód lub edukacja.

ε = v +η , v = ∑λ z +ω

nt

n

nt

n

j

j , n

n

j

gdzie v oznacza efekt indywidualny, η efekt losowy, natomiast z

są uśrednionymi w czasie

j , n

wartościami zmiennych z

, które są podzbiorem zmiennych obserwowalnych x. Wartości

j , nt

współczynników λ mogą mieć również interpretację ekonomiczną, jednak autorka zaznacza, że zastosowała je tutaj jedynie w celu korekty statystycznej.

Pierwsza, najprostsza, specyfikacja modelu uwzględnia oprócz zmiennych x, tylko dochód gospodarstwa y. Uzyskane wyniki są zgodne z oczekiwaniami. Zależność od wieku ma kształt litery „U” z minimum dla około 40 lat. Pracujący deklarują wyższe zadowolenie z życia. Również mieszkanie z ukochaną osobą zwiększa satysfakcję. Dochód gospodarstwa jest istotny statystycznie i ma znak dodatni, a więc im wyższy dochód, tym wyższe SWB.

Współczynnik przy dochodzie jest większy dla wschodniej części Niemiec, co sugeruje, że ubożsi mogą silniej reagować na zmianę dochodu. Autorka przetestowała wpływ dochodu na SWB w porównaniu do innych zmiennych. W tym celu policzyła SWB dla reprezentantów poszczególnych regionów (o średnich wartościach zmiennych x dla danego regionu). Dla

wschodu i zachodu uzyskała odpowiednio 3.643 i 3.760, co odpowiada kategorii siódmej w skali od 0 do 10. Okazało się, że gdyby mieszkający samotnie reprezentant zachodu zaczął

nagle mieszkać z partnerem, to wzrost jego satysfakcji odpowiadałby 200% wzrostowi dochodu. Dla reprezentanta wschodniej części wielkość ta wyniosła 61%. Dochód jest zatem ważny w osiąganiu wyższego SWB, jednakże dla wschodniej części jego wpływ jest dość duży również w porównaniu do innych zmiennych. Z drugiej strony sam dochód nie prowadzi do wielkich zmian SWB. Wzrost dochodu, umożliwiający zmianę SWB reprezentanta

zachodniej części Niemiec z 3.760 na 4.760, musiałby wynieść 46 000 %, a reprezentanta wschodu 2 000 % (z SWB 3.643 na 4.643). Spowodowałoby to podniesienie SWB o jedną kategorię.

Drugi model uwzględnia oprócz dochodu gospodarstwa również średni dochód grupy

referencyjnej. Nie wprowadza to dużych zmian do poprzedniej części. Nowy współczynnik ma zgodnie z oczekiwaniem wartość ujemną, natomiast co do wielkości podobną do

współczynnika dochodu. Oznacza to, że podwyżka wszystkich osób w danej grupie

odniesienia nie powoduje żadnych zmian SWB, gdyż satysfakcja z poprawy własnej sytuacji finansowej jest niwelowana przez niezadowolenie ze wzrostu dochodu grupy odniesienia.

Trzecia specyfikacja modelu zamiast średniego dochodu grupy odniesienia

wprowadza różnicę między własnym dochodem a dochodem grupy odniesienia. Nowa

zmienna okazała się istotna jedynie dla próby całych Niemiec. Wprowadzona zmiana natomiast spowodowała, że nieistotny stał się dochód gospodarstwa.

Zadaniem czwartego modelu było sprawdzenie asymetrii efektu porównawczego.

W tym celu zostały utworzone dwie nowe zmienne:

richer = ln( y) − ln( y )

y > y :

r

r

poorer = 0

richer = 0

richer = 0

y < y :

y = y :

r

poorer = ln( y ) − ln( y)

r

poorer = 0

r

Zgodnie z teorią asymetrii efektu porównawczego ubożsi odczuwają niezadowolenie

z faktu, że ich dochody są poniżej średniej grupy odniesienia, natomiast bogatsi nie są wcale szczęśliwsi z powodu uzyskania dochodów powyżej przeciętnej. Oczekiwano więc, że zmienna richer będzie nieistotna bądź znacznie mniejsza od zmiennej poorer. Po estymacji modelu asymetria potwierdziła się w przypadku próbki całych Niemiec i zachodniej części.

Dla wschodniej części natomiast uzyskano symetrię, lecz obie zmienne okazały się nieistotne statystycznie. W celu wyjaśnienia tego zjawiska autorka powołuje się na badania, jakie Senik przeprowadziła dla Rosji. Uzyskała ona dodatni wpływ dochodu grupy odniesienia na

satysfakcję z życia, argumentując, że w gospodarkach niestabilnych wzrost dochodu grupy odniesienia wywołuje efekt informacyjny. Ludzie obserwując pozytywne zmiany w otoczeniu zaczynają wierzyć, że ich dochód ulegnie poprawie i tym samym zwiększa się ich

zadowolenie z życia. Mimo że nie powinno się porównywać Niemiec z Rosją, to gospodarka wschodnio-niemiecka była dość niepewna, o czym świadczy wysokie bezrobocie. Efekt informacyjny mógł więc występować na równi z efektem porównawczym doprowadzając do uzyskanych oszacowań.

Zbadanie czterech różnych form modelu pozwoliło autorce wyciągnąć kilka wniosków dotyczących natury wpływu, jaki ma dochód na subiektywną ocenę satysfakcji z życia.

Ogólnie rzecz biorąc wpływ ten nie jest zbyt duży, jednakże ma istotne znaczenie w porównaniu z innymi zmiennymi. Zmiana dochodu powoduje większe zmiany satysfakcji we wschodniej części Niemiec niż w zachodniej. Wzrost dochodu gospodarstwa nie wnosi większych zmian, jeśli towarzyszy mu wzrost dochodu grupy odniesienia. Im większy dochód gospodarstwa w porównaniu do otoczenia, tym większe zadowolenie odczuwają respondenci.

Asymetria efektu porównawczego została udowodniona dla zachodnich i całych Niemiec.