В статье рассматриваются факторы, определяющие уровень субъективного благополучия населения на основе данных World Happiness Report 2015. Проведён корреляционный анализ взаимосвязей между индексом счастья и социально-экономическими показателями. Построена модель линейной регрессии, позволяющая прогнозировать уровень счастья по совокупности факторов. Полученные результаты подтверждают значимость экономических и социальных переменных в формировании субъективного благополучия.

Ключевые слова: субъективное благополучие, индекс счастья, корреляция, регрессия, прогноз, социальные факторы, предсказательная модель.

Введение

Понятие субъективного благополучия всё чаще становится объектом количественного анализа в социальных и экономических исследованиях. С появлением международных агрегированных индексов, таких как World Happiness Report, появилась возможность сопоставлять уровни удовлетворённости жизнью в разных странах, выявлять причинные факторы и строить прогнозные модели. Цель данной работы — выявить, какие именно параметры (экономика, здоровье, свобода и др.) наиболее тесно связаны с субъективным ощущением счастья, а также построить модель, способную предсказывать индекс благополучия на основе этих данных. Отдельные исследования подчёркивают важность учёта возрастных различий при интерпретации показателей благополучия: у молодых респондентов уровень субъективного счастья существенно выше, чем у пожилых [1]. Также в российской социологии подчёркивается роль идентичности и самоощущения в структуре субъективного благополучия [2].

В качестве исходных данных использован отчёт World Happiness Report 2015. В выборке представлены значения индекса счастья и его составляющих для более чем 150 стран мира. [3] Анализ включает два основных этапа: 1. Корреляционный анализ между уровнем счастья и факторами: ВВП на душу населения, продолжительность жизни, свобода, доверие к правительству, семейная поддержка и щедрость. 2. Прогнозирование уровня счастья с использованием метода линейной регрессии.

Результаты и визуализация

На тепловой карте (Рис. 1) видно, что наиболее тесная положительная связь наблюдается между уровнем счастья и следующими переменными: ВВП на душу населения (коэффициент корреляции: 0.78), поддержка со стороны семьи (0.74), ожидаемая продолжительность жизни (0.72).

Рис. 1. Тепловая карта корреляций между факторами и уровнем счастья

Факторы, такие как свобода и доверие к институтам, демонстрируют умеренную связь. Щедрость населения имеет наименьшую корреляцию с индексом счастья. [4]

Для построения модели использовалась множественная линейная регрессия с обучением на 80 % выборки. Полученные предсказания для оставшихся 20 % сопоставлены с фактическими значениями (Рис. 2). Качество модели: R² = 0.83 (высокая объяснённая дисперсия), MSE = 0.24 (невысокая среднеквадратичная ошибка). Это подтверждает, что модель достаточно точно воспроизводит уровень благополучия по указанным предикторам.

Рис. 2. Фактические и предсказанные значения уровня счастья

Обсуждение результатов

Анализ подтвердил, что экономическое развитие остаётся одним из важнейших факторов, определяющих субъективное восприятие счастья. Существенную роль также играют социальная поддержка (показатель «Семья») и здоровье населения — эти переменные демонстрируют высокую корреляцию с индексом счастья и соответствуют выводам предыдущих исследований [5]. В то же время щедрость и доверие к государственным институтам, несмотря на включение в структуру индекса, оказывают значительно меньшее влияние в данной выборке. Это может быть связано как с особенностями измерения этих факторов, так и с их менее универсальной значимостью для восприятия счастья в разных культурах. Разработанная прогностическая модель на основе линейной регрессии показала хорошее качество предсказания. Это означает, что при наличии актуальных данных по ключевым социально-экономическим показателям можно с высокой степенью достоверности оценивать уровень субъективного благополучия в странах, не охваченных опросами. Подобный подход используется и в российских исследованиях, например, в рамках мониторинга индекса счастья ВЦИОМ [3].

Таким образом, построение прогностической модели стало логичным продолжением корреляционного анализа. Если корреляции указывают на потенциальные связи между переменными, то регрессионная модель подтверждает их значимость и позволяет количественно оценить вклад каждого фактора в общее восприятие счастья.

Заключение

В рамках проведённого исследования были выявлены наиболее значимые факторы, влияющие на уровень субъективного благополучия населения. Используя корреляционный и регрессионный анализ, удалось установить, что основными предикторами являются: уровень экономического развития; доступность и качество медицинских услуг; наличие социальной поддержки. Построенная модель линейной регрессии демонстрирует высокую прогностическую способность и может быть использована в практических целях — например, при сравнительном анализе регионов или для формирования рекомендаций в области социальной политики.

Литература:

1. Шипова Н. С. Субъективное благополучие, ощущение счастья и отношение к себе: возрастной аспект // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. — 2021. — № 3. — С. 58–64.

2. Дудин И. В., Тихонова Н. Е. Субъективное благополучие россиян через призму их идентичностей: состояние и факторы // Социологическая наука и социальная практика. — 2024. — Т. 12, № 3. — С. 6–25.

3. World Happiness Report 2015 [Электронный ресурс] // Kaggle. — URL: https://www.kaggle.com/datasets/unsdsn/world-happiness?resource=download

4. ВЦИОМ. Индекс счастья: мониторинг [Электронный ресурс]. — URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/indeks-schastja.

5. Караваева Л. П., Тарасова Л. В. Факторы субъективного благополучия учащихся: актуальные исследования // Общество: социология, психология, педагогика. 2022. № 8 (100).