Сравнение методов восстановления данных для оценки предпринимательских намерений

Анализ неполных данных

Каждый год, в рамках AdultPopulationSurvey, TheGlobalEntrepreneurshipMonitor (GEM) проводит сотни тысяч интервью с людьми во всем мире, что дает понимание о предпринимательстве на мировом и национальном уровнях. GEM — это новый и очень важный инструмент для исследования предпринимательской деятельности разных стран.

В настоящем исследовании будут использованы данные базы GEM, а именно результаты опроса населения России в возрасте от 18 до 64 лет за 2013 год. В целом выборка составляет 1909 наблюдений.

Согласно Теории запланированного поведения и Теории попыток, в модель исследования предпринимательских намерений россиян включены такие факторы, как:

1. Личное отношение к предпринимательской деятельности:

a. Страх провала бизнеса. Если индивид боится провала собственного бизнеса, то вероятность, что он возьмет на себя риски, связанные с предпринимательством очень низкая.

b. Достижения в жизни. Если индивид не удовлетворен достижениями в своей жизни, он может рассматривать создание собственного бизнеса как вариант улучшения его жизни, самореализации.

c. Поиск работы. Неудовлетворенность своей трудовой деятельностью, вынуждающая искать новую работу, также может делать предпринимательскую деятельность привлекательной в глазах индивида.

2. Отношение окружающих:

a. Знакомство с начинающими предпринимателями. Возможные взаимодействия с предпринимателями могут дать знания необходимые для создания бизнеса.

b. Согласие с тем, что успешные предприниматели в России имеют высокий статус и Согласие с тем, что предпринимательство является хорошим карьерным выбором. Данные переменные отражают мнение окружающих, которое важно для человека, живущего в обществе. Одобрительно отношение положительно влияет на предпринимательские намерения.

3. Сложность ведения собственного бизнеса:

a. Возможности для нового бизнеса. Благоприятная среда в регионе проживания для создания бизнеса положительно влияет на предпринимательские намерения, поскольку облегчает данный процесс.

b. Наличие дополнительного дохода. Наличие дополнительной работы свидетельствует о нехватке денежных средств и усилиях для их приобретения. Таким образом, люди, имеющие дополнительный доход более вероятно будут рассматривать для себя создание собственного бизнеса, нежели те, которым хватает для обеспечения жизни основной работы.

c. Предпринимательские навыки. Уверенность в своих знаниях и навыках ведения собственного бизнеса положительно влияет на предпринимательские намерения.

4. Закрытие в последний год своего бизнеса. Независимо от того был прошлый опыт предпринимательства у индивида положительным или отрицательным, он дает понять все преимущества собственного бизнеса и ошибки, совершенные ранее, которые возможно будет избежать в будущем.

Также в модель данного исследования включен перекрестный эффект пола с переменными BSN_AsStatusи BSN_AsCareer в соответствии с результатами исследования SantosF.J. et. Al (2016).

В качестве контрольных переменных в модели использованы такие характеристики индивидов как пол, возраст и уровень образования.

Предварительным этапом в борьбе с пропущенными данными является их анализ. Рассмотрим полную выборку ответов россиян, которые не являются предпринимателями и владельцами бизнеса, за 2013 год.

Пропущенные данные распространены по всей выборке. Наибольшее количество пропусков данных присутствует в таких переменных, как возможности нового бизнеса (26% выборки), страх или недостаточные способности (13%), согласие с тем, что предпринимательство является хорошим карьерным выбором (11%), согласие с тем, что успешные предприниматели имеют высокий статус и пользуются уважением (11%). Пропущенные данные отсутствуют в контрольных переменных: пол, возраст, образование, и почти отсутствуют в переменной закрытия за последний год своего бизнеса — всего 1 пропущенное значение (количество пропущенных значений указано в Приложении 1).

Следующим этапом в анализе является проверка пропусков на случайность. На данном этапе будет определен их тип. Причиной неслучайных пропусков, как было рассмотрено ранее, являются сами их значения. В исследуемых данных пропуски в одном случае могут быть по объективной причине: те респонденты, которые ответили на вопрос о поиске работы положительно, должно быть не ответили на вопрос о дополнительном доходе помимо заработка с основной работы. Если предположение подтверждается, то целесообразно рассматривать отдельно тех, кто находится в поиске работы, и тех, кто ее имеют. Чтобы проверить это, необходимо вычислить, сколько пропусков значений фактора дополнительного дохода находится в подвыборке респондентов, которые ищут работу. В результате получили, что их количество равно всего 6, что является 10% всех пропусков в этой переменной. Таким образом, предположение о неслучайности не подтверждается.

Пропуски в остальных переменных также являются случайными. Далее необходимо определить к какому типу они относятся: MARили MCAR. Для этого создадим новые переменные для каждого фактора, в которых значения будут равны 1, если в наблюдении стоит пропуск, и 0 в обратном случае. Далее строятся регрессии зависимости каждой новой бинарной переменной от остальных имеющихся факторов. При обнаружении значимости какого-либо фактора на созданную переменную, отвечающую за наличие пропусков, приходим к выводу, что пропуски в данной переменной не являются полностью случайными (MCAR). В таблице 1 представлены определенные значимые эффекты.

Табл.1. Зависимость пропусков от переменных.

Такимобразом, значимыеэффектыбыливыявлены. Однако в каждом отдельном случае в подгруппах пропуски случайно распределены. Например, в первом случае вероятность не ответить на вопрос о страхе провала бизнеса выше у мужчин, нежели чем у женщин. А отдельно среди мужчин и среди женщин пропуски случайны. В итоге, пропущенные данные в исследуемой базе данных являются MAR. На таких данных возможны все рассмотренные ранее методы восстановления.