The Marriage Market in Modern Russia: factors affecting decision about marriage and divorce for men and women of different ages Sergey Roshchin, Yana Roshchina Higher school of economics, Moscow 2011 Social Sciences Conference, July 2011 University of New Orleans

European marriage model the increase of following parameters: age of getting married, percent of informal marriages (partnership), percent of partners and the spouses living separately, divorces level, number of children born out of registered marriage

After 1991 Russia has passed to the new marriage pattern too The marriage rate (marriages per 1000 population) in 1998 was the lowest (5,8) for last 40 years (in 1960 it was equal 12,5, in 1990 – 8,9), and then it has grown to 8,5 in The divorces rate (per 1000 population) was the highest (5,9) in 2002 (in 1990 it was equal 3,8, in 2009 – 4,9).

Change of marriage pattern in Russia occurred against social shocks Real Income per capita (1991=100%), Marriages and divorces per 1000 population in Russia.

Marriages cross-classified by age of groom, % of marriage in each age group

Marriages cross-classified by age of bride, % of marriage in each age group

The research problem: To find out the factors of marital behavior (marriage and divorce) on micro lever These questions are also topical for working out social policy measures, aimed at family stability and birth rate growth

The aim of this research is the empirical microanalysis of marriage market in Russia, and testing of the basic theoretical hypotheses about factors of a partner choice, marriage and divorce

Theoretical background Marriage market approach (Gary S. Becker, A Theory of Marriage, 1973) = an application of the general ideas about principles of human behavior in the process of economic decisions making (utility maximization in the limited resources conditions) to marriages and divorces

This approach allows to draw a conclusion that: The determinants of the partner choice and of the marriage are economic parameters of potential spouses (income, education, employment, professional positions etc.), and their social, physical, demographic characteristics which can affect utility of partners in their joint home life. The important factors of marriage stability are spouses marital capitals, and also spouses characteristics

Параметры, влияющие на «чистую» выгоду от брака и на «склонность к браку» Выгоды от брака тем выше, чем более «дополняют» супруги друг друга в домохозяйстве Сокращение разницы между заработными платами мужчины и женщины снижает склонность к браку Чем выше для человека ценность детей и их количества, тем выше выгода от брака Чем выше нетрудовой доход (в частности, доходы от собственности) тем выше выгода от брака Рост ставки заработной платы имеет неоднозначное влияние Чем выше такие «нерыночные» качества, как красота, интеллект, здоровье и т.д., тем выше склонность к браку Рост издержек на заключение брака снижает склонность к браку

The empirical base of the research RLMS-HSE data (the Russian monitoring of an economic situation and population health) for (excluding 1997 and 1999), representative panel survey of the Russian population Every year about 4500 households and thousand of their members were questioned As this data is panel this will allow us to compare marital status of the individual in the past and in the future.

Marriage in this research is assumed as the official registered union, and as the informal partnership too Our definition of marriage in terms of whether a man and a woman share the same household differs from the legal definition because our definition includes persons in "consensual" and casual unions and excludes legally married persons who are separated. –Gary S. Becker. A Theory of Marriage. 1973

Marriage behavior dynamics ( ) following micro data Never married Legally married Living together but non legally married Divorced and non married now Widow Legally married but living separately--0.3

Methodology Survey –people over 16 not married in a year T Empirical model of probability to get married in a year T+1 Di = bi X + e, Where Di = 1, if respondent has got married in the year T+1, and Di = 0, if no X is the vector of personal characteristics in a year T (age, gender, employment, alcohol consumption, health and other)

Marital status in a year Т+1 among respondents over 16, single in a year Т (%), whole survey 1994–2009 Т+1 Never married Legally or non- legally married Divorced (legally or not Widow No infor- mation Never married70,27,422,4 Divorced (legally or non legally) 10,464,64,320,6 Widow 1,62,378,817,4

Percentage of getting married (legally or not) in a year Т+1 by age

Percentage of getting married (legally or not) in a year Т+1 by age and gender

Regression analysis results

Оценки модели вероятности вступить в брак (респ. в возрасте лет) детерминанты мужчиныженщины Возраст \10 Квадрат возраста \10 - Работает военным+ Работает руководителем+ Работает специалистом- Учащийся- - Есть опыт работы + Является безработным- Является экономически неактивным- + Логарифм доходов остальных чл.семьи - Количество человек в семье+ + Рост+ Избыточный вес (вес\(рост-100))+

Оценки модели вероятности вступить в брак (респ. в возрасте лет) детерминанты мужчиныженщины Курит+ + Употребляест алкоголь + Кол-во своих детей+ Разведен+ + Вдов - Удовлетворенность жизнью в целом- Украинцы, белорусы, молдаване Народы Северного Кавказа - Малые народы Татары+ Областной центр Город- не областной центр - Село

Не влияющие параметры: Образование (наличие высшего или среднего специального) Логарифм своих доходов Самооценка здоровья

Модель детерминант возраста вступления в брак ВсеВпервые вступившие Есть высшее образование Есть среднее проф. образование - Мужской пол ++ Учащийся -- Безработный++ Является экономичски неактивным++ Есть опыт работы++ Логарифм собственных доходов++ Логарифм доходов остальных чл.семьи -- Количество человек в семье -- Самооценка здоровья --

Модель детерминант возраста вступления в брак ВсеВпервые вступивши е Кол-во хронич. заболеваний ++ Курит -- Употребляет алкоголь Кол-во своих детей -+ Разведен(а)+ Вдов(а)+ Украинцы, белорусы, молдаване + Народы Северного Кавказа Малые народы Татары Удовлетворенность жизнью в целом --

Результаты модели (м 16-50) незначимы – возраст, уровень образования, наличие опыта работы, собственные доходы, самооценка здоровья, употребление алкогольных напитков, статус вдовца, национальность (за исключением татар ) по сравнению с работающими, ниже шансы у безработных и экономически неактивных среди занятых возможности выше у военных и руководителей, а ниже – у специалистов

Результаты модели (м 16-50) по сравнению с мужчинами, никогда не состоявшими в браке, выше вероятность нового союза у разведенных и у вдовых положительный эффект от количества своих детей положительный эффект от курения, нейтральный – от алкоголя более хорошими шансами на брачном рынке обладают мужчины высокого роста и крепкого телосложения степень оптимизма (удовлетворенность жизнью в целом) оказывает негативное влияние, хотя теория предполагает обратное влияние

Результаты модели (ж 16-50) вероятность замужества ниже как у самых молодых, так и более старших, а также у учащихся по сравнению с работающими женщинами, домохозяйки имеют лучшие шансы вступить в брак, чего нельзя сказать о безработных рост и фигура не являются значимыми параметрами лучшими возможностями на брачном рынке обладают курящие и употребляющие алкоголь женщины разведенные женщины имеют лучше возможности, а вдовы– худшие

Возраст вступления в брак (впервые) мужчины вступают в брак позже более поздние браки характерны для людей с более высокими собственными доходами раньше находят партнера те, кто полагает, что у них хорошее здоровье курение, снижает вероятный возраст вступления в брак национальные различия не выявлены оптимизм способствует более молодому возрасту вступления в брак, что соответствует гипотезе Беккера

Methodology Survey –people over 16 married (legally or not) in a year T Empirical model of probability to get divorced in a year T+1 Di = bi X + e, Where Di = 1, if respondent has got divorced in the year T+1, and Di = 0, if kept married X is the vector of personal characteristics in a year T (age, gender, employment, alcohol consumption, health and other), difference between spouses variables, and household parameters

Marital status in a year Т+1 among respondents over 16, married (legally or not) in a year Т (%), whole survey 1994–2009 T+1 legally or not legally married (spouse) Never marrie d DivorcedWidow No infor- mation The sameThe other Legally married84,50,20,01,31,112,9 Living together but non legally married 71,61,02,34,71,419,0 Married (5, 6, 7 rounds)77,10,2 1,41,519,5 Total81,40,3 1,81,215,0

Percentage of getting divorced (legally or not) in a year Т+1 by age

Percentage of getting divorced (legally or not) in a year Т+1 by age and gender

Regression analysis results

Соотношение характеристик супругов, сохранивших и не сохранивших брачный союз в раунде Т+1, % (Наличие высшего образования). Семей- ный статус в раунде Т+1 У обоих нет Ж- да, м - нет М - да, ж - нет У обоих есть Итого Сохранил и брак 73,79,57,89,0100 Развелис ь 79,812,13,64,6100 всего 73,89,67,78,8100

Результаты модели для женщин до 50 лет значимыми факторами сохранения брака - возраст, этническая принадлежность (Северо-Кавказские национальности), удовлетворенность жизнью в целом, количество детей, наличие «избыточного» веса чаще разводятся курящие женщины - это самый сильный дестабилизирующий семью фактор (предельные оценки) выше вероятность развода в том случае, если у женщины есть высшее образование, а у ее супруга – нет; если она старше; если у него лучше самооценка здоровья; если один из супругов употребляет алкоголь, а другой – нет

Результаты модели сохранение брака более вероятно для мужчин старшего возраста, Северо- кавказских национальностей или татар, имеющих работу, «избыточный» вес, у которых больше детей, и имеющих подсобное хозяйство. более склонны к разводу курящие мужчины гетерогенность здоровья выступает негативным фактором стабильности брака (если у жены оно лучше), также как отношения к алкогольным напиткам, а гомогенность возраста – позитивным

Выводы: Подтвердились гипотезы о выборе партнеров «по сходству» Есть тенденция к «обмену» возраста на доходы На «успешность» на брачном рынке влияют экономические параметры (в первую очередь занятости) Факторы вероятности вступить в брак и расторгнуть его различны для мужчин и женщин На возраст вступления в брак влияет большее число экономических факторов, чем на «успешность» Разведшиеся пары в целом более разнородны, чем сохранившие брак, по таким характеристикам, как: национальность, статус занятости, образование

Экономическая концепция объяснения выбора партнера на брачном рынке Ее основа - «новая» функциональная теория семьи и домашнего производства (Г.Беккер) Брак (а также любые другие формы союза в рамках одного домохозяйства) представляет собой партнерство с целью совместного производства и потребления

Предпосылки экономического подхода: Вступление в брак повышает уровень полезности Существует брачный рынок, т.е. мужчины и женщины соревнуются в качестве потенциальных супругов Люди вступают в брак тогда и только тогда, когда при этом возрастает значение их функции полезности Функция полезности зависит не только от купленных на рынке благ, но и от произведенных внутри домохозяйства благ Блага внутри семьи включают не только еду, но и количество и качество детей, престиж, отдых, дружбу, любовь, здоровье и т.д При решении о вступлении в брак человек сопоставляет выгоды от брака и издержки от заключения брака, включая издержки на поиск партнера

«Брачный рынок» пространство потенциальных партнеров – мужчин с одной стороны и женщин с другой, между парой которых устанавливается соответствие и заключается «контракт» (брак); на этом пространстве происходит поиск контрагентов (будущих супругов), определяются формы контракта (брака) и его продолжительность

Особенности «брачного рынка» неопределенность «товара» на рынке (качества участников) спрос и предложение формируются на участников с различным «качеством» отсутствие явных рыночных цен, вместо них действуют теневые цены асимметрия информации и отсутствие сигналов о ряде качеств участников «сделка» на этом рынке представляет собой контракт (аналогично рынку труда), однако сложно говорить о купле-продаже или обмене

Особенности «брачного рынка» участники брачного рынка симметричны, нет четко выделенных групп «продавцов и покупателей», или «работодателей и наемных работников», выбирает как сам участник рынка, так и одновременно его выбирают успешность участника в заключении брака зависит не только от «спроса» на его качества, но и от его склонности к вступлению в брак сильное воздействие институциональных факторов: социально-культурных, правовых и т.д.

Основные тенденции: Состояние в браке: данные РМЭЗ и Росстата близки Максимальный прирост доли состоящих в браке – для женщин года, для мужчин – лет (Росстат, 2002) В возрасте лет доля вдов почти равна доле замужних женщин, а старше 70 лет – почти в 3 раза выше Доля разведенных среди женщин гораздо выше, чем среди мужчин Растет доля незарегистрированных браков (РМЭЗ)

Матрица переходов брачного состояния ( ) Брачный статус в раунде Т Брачный статус в раунде Т+1 Никогда в браке не состоял Разведен и в браке не состоит Вдовец (вдова ) Состоит в браке Состоит в другом браке Никогда в браке не состоял 93,07,0 Разведен и в браке не состоит 87,512,5 Вдовец (вдова) 99,10,9 Состоит в браке (вкл.незарег.) 1,91,396,20,6 Всего 18,47,012,262,00,4

Выбор партнеров: взаимозаменяющие и взаимодополняющие характеристики супругов (гипотеза Беккера) Анализировались пары, вступившие в зарегистрированный или незарегистрированный брак в течение последнего года (т.е. в прошлом раунде не состоящие в браке) 900 неповторяющихся пар, вступивших в брак в гг. Около 40% - незарегистрированный брак (20% - нет данных о регистрации)

Этнический состав пар Национальность мужа (чел) Национальн. жены (чел) всего 1. русские укр., белор.,молд сев.кавказ малые народн. волж. и сев татары, башкиры прочие европ. (7 – прочие не европ. 527 Всего

Значимые положительные корреляции характеристик: возраст; образование; статус занятости (занят ли на рынке труда); индивидуальные доходы и суммарная заработная плата от 2-х работ и приработков; профессиональная группа (руководитель – специалист – служащий – рабочий – неквалифицированный рабочий); ожидания (вопрос: Как Вы думаете, через 12 месяцев Ваша семья будете жить лучше или хуже, чем сегодня?); оценка нынешнего материального благосостояния семьи; оценка собственного положения на лестнице власти; удовлетворенность материальным положением семьи;

Значимые положительные корреляции характеристик: вес; рост; избыточный вес (вес/(рост-100)); носит ли очки; самооценка здоровья; религиозность; вероисповедание; интенсивность употребления кофе; курит ли; употреблял ли алкоголь за последний месяц; количество грамм потребления чистого алкоголя в месяц; часы в год занятий спортом ; количество видов спорта, которыми занимается

Нет корреляции между признаками: количество часов работы по основному месту за последний месяц стаж курения (для куривших когда-либо)

Отношение доходов мужа к доходам жены в зависимости от разницы в возрасте. Разница в возрастеСредние доходы, руб. (цены 2003 г.) Отношение доходов мужей к доходам жен по группе женамуж жена старше больше чем на 5 лет ,88 жена старше на 2-5 лет ,45 примерно равны ,88 муж старше на 2-5 лет ,17 муж старше на лет ,16 муж старше больше чем на 11 лет ,18 Всего ,86

Разница в доходах и в образовании супругов ДоходыОбразованиеПо всей выб орке У мужа выше РавныУ жены выше Доходы мужа выше 67,855,148,556,3 Примерно равны 10,911,817,113,6 Доходы жены выше 21,333,134,430,1 Итого 100,0

Регрессионный анализ вероятности вступить в брак Di = bi X + e, где Di = 1, если человек вступает в брак через n времени (например, год), и = 0, если остался холостым (незамужем). X – вектор характеристик индивида (детерминант), bi - коэффициенты модели. Детерминанты – пол, возраст, образование, доходы и заработная плата, национальность, здоровье, внешние данные, "оптимизм", ценности (например, значение детей и т.д.).

Регрессионный анализ вероятности развестись Di = bi X + e, где Di = 1, если пара разводится в следующем году, и = 0, если брак сохраняется. X – вектор характеристик партнеров и различий между ними (детерминант), bi - коэффициенты модели. Детерминанты – пол, возраст, образование, доходы и заработная плата, национальность, здоровье, внешние данные, "оптимизм", т.д..