Соціально-економічний розвиток, диференціація доходів та релігійність населення: емпіричний аналіз зв’язків
Анотація
У роботі розглядаються питання, що стосуються взаємозв’язків між показниками соціально-економічного розвитку, диференціацією доходів та релігійністю населення в країні. Виходячи із припущення, що релігійність населення може бути фактором, який має суттєвий вплив і на соціально-економічний розвиток, і на нерівність розподілу доходів у суспільстві, в роботі на підставі емпіричного аналізу проведена перевірка цієї гіпотези методами кореляційного та кластерного аналізу. Представлені результати а) кореляційного аналізу показників нерівності розподілу доходів населення країни, її соціально-економічного розвитку та рівня релігійності населення; б) аналізу зв'язку коефіцієнта Джині та кількістю віруючого населення; в) кластеризації об’єктів вибірки (країн) за показниками соціально-економічного розвитку, розподілом доходів та релігійністю населення. Аналіз проведений на вибірці 75 країн і показниках: ВВП на душу населення, індекс людського розвитку (HDI), диференціація доходів (коефіцієнт Джині), кількість релігійного населення (в %). Результати підтверджують наявність зв'язків між даними показниками. Виявлено, що характер зв'язку між соціально-економічним розвитком країни та рівнем релігійності населення є нелінійним, який може бути представлений у параболічному вигляді. Аналіз, проведений по групам країн за рівнем доходу (High income, Upper middle income, Lower middle income, Low income), показав, що найбільш тісний позитивний зв'язок між індексом Джині і релігійністю населення спостерігається в країнах Lower middle income. Для опису розмаїття комбінацій показників соціально-економічного розвитку, диференціації доходів та релігійністю населення був проведений кластерний аналіз на підставі усіх 4-х показників. Виділені 3 кластери країн, із них групи с протилежними значеннями ознак: країни з високим рівнем релігійності та нерівності розподілу доходів і низькими показниками розвитку; країни з низькими показниками нерівності і релігійності та високим рівнем розвитку. Проміжний кластер має значення показників, які ближче до першої групи.
Завантаження
Посилання
Merkulova T.V. (2016). Equity, inequality and economic efficiency: analysis and modeling of relationships. Economic theory, 4, 77-86. (in Russian)
Stiglitz, J. E. (2012). The Price of Inequality: How Today’s Divided Society Endangers Our Future. New York: W. W. Norton & Company.
Merkulova, T.V., Yantsevich, A.A. (2014). Entropy approach in the analysis of income distribution in society. Economy: the realities of time, 4 (14), 5-10. (in Russian)
Davies, J. B., Lluberas, R., & Shorrocks, A. F. (2017). Estimating the level and distribution of global wealth, 2000–2014. Review of Income and Wealth, 63(4), 731-759. doi: https://doi:10.1111/roiw.12318.
Guiso, L., Sapienza, P., & Zingales, L. (2003). People’s opium? Religion and economic attitudes. Journal of Monetary Economics, 50(1), 225-282. doi: https://doi.org/10.1016/S0304-3932(02)00202-7.
Barro, R.J., McCleary, R. M. (2003). Religion and economic growth across countries. American Sociological Review, 68(5), 760-781. doi: http://dx.doi.org/10.2307/1519761.
McCleary, R. M., Barro, R. J. (2006). Religion and economy. The Journal of Economic Perspectives: A Journal of the American Economic Association, 20(2), 49-72.
McCleary Rachel M. Religion and Economic Development. 2008. Retrieved from https://www.hoover.org/research/religion-and-economic-development.
Glaeser, E. L., Sacerdote, B.I. (2008). Education and religion. Journal of Human Capital, 2(2), 188-215. doi: https://doi.org/10.1086/590413.
Our World in Data (OWID). Retrieved from https://ourworldindata.org/economic-growth#correlates-determinants-and-consequences.
Basedau, M., Gobien, S., & Prediger, S. (2017). The ambivalent role of religion for sustainable development: a review of the empirical evidence. GIGA Working Papers, 297. doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.2976174.
Solt, F., Habel, P., & Grant, J. T. (2011). Economic inequality, relative power, and religiosity. Social Science Quarterly, 92(2), 447-465. doi: https://doi.org/10.1111/j.1540-6237.2011.00777.x.
Solt, F. (2014). Reversing the Arrow? Economic inequality’s effect on religiosity. Religion and Inequality in America: Research and Theory on Religion’s Role in Stratification, eds. L. Keister and D. Sherkat (Cambridge University Press), 337-354. doi: https://doi.org/10.1017/CBO9781139226479.021.
Ceyhun, E., Goksel, T., Gurdal, M.Y., & Orman, C. (2013). Religion, Income Inequality, and the Size of the Government. Economic Modelling, 30, 225-234. doi: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.08.017.
Palani, P. (2008). The Effect of Religiosity on Income Inequality. Journal of Politics and International Affairs, 61-70.
Rees, T. J. (2009). Is Personal Insecurity a Cause of Cross-National Differences in the Intensity of Religious Belief? Journal of Religion and Society, 11, 1-17.
Navarro, J., Skirbekk, V. (2018). Income inequality and religion globally 1970–2050. The Religious and Ethnic Future of Europe. Scripta Instituti Donneriani Aboensis, 28, 175-199.
The World Bank Open Data. Retrieved from https://data.worldbank.org/.
Pew-Templeton Global Religious Futures Project. Pew Research Center. Retrieved from http://www.globalreligiousfutures.org/.
Yantsevich, A.A., Dyachkova, O.V. (2018). Probability theory and mathematical statistics: textbook. manual in 2 parts Part 2. Mathematical statistics. Kharkiv: VN KhNU Karazina. (in Ukrainian)
United Nations Development Programme (UNDP). Human Development Reports. Retrieved from http://hdr.undp.org/en/data.
WIN/Gallup International Survey. WIN/GIA. Retrieved from https://www.gallup-international.com/.
Mapped: The world's most (and least) religious countries. The Telegraph: веб-сайт. 2018. Retrieved from https://www.telegraph.co.uk/travel/maps-and-graphics/most-religious-countries-in-the-world/.
Zakhodzhay, V.B., Fedorchenko, V.S. (2006). Theory of Statistics: Textbook. way. for students. higher textbook lock Kyiv: MAUP. (in Ukrainian)
Database–Eurostat. Retrieved from http://ec.europa.eu/eurostat/data/database.
Kohonen, T. (1991). Self-Organizing maps: Optimization approaches Artif. Neural Networks, 1, 891-990.
