DUPLA VAGY SEMMI, AVAGY KOCKÁZTASSUK-E A TALÁLT PÉNZT?

Szántó Zoltán–Tóth István György

DUPLA VAGY SEMMI, AVAGY KOCKÁZTASSUK-E A TALÁLT PÉNZT? .tVpUOHWDNRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GPpUpVpUHNpUGtYHV

adatfelvételi módszerrel1

Tanulmányunkban a kockázatvállalással és kockázatkerüléssel kapcsolatos társaGDOPL DWWLW&G|N HPSLULNXV YL]VJiODWiUD WHV]QN NtVpUOHWHW (OV]|U U|YLGHQ EHPXWDtjuk a problémának a racionális döntések elmélete által kínált analitikus megközelítését, majd röviden érintünk néhány – a kísérleti közgazdaságtanból és döntéspszichológiából származó – olyan megállapítást, amelyeket a bizonytalanság és a kockázat körülményei közötti döntésekkel kapcsolatos empirikus vizsgálatok alapján foJDOPD]WDN PHJ (]W N|YHWHQ EHPXWDWMXN D NRFNi]DWYiOODOiV RSHUDFLRQDOL]iOiVL NísérleWpWPHO\HWNpUGtYHVDGDWIHOYpWHOLPyGV]HUNHUHWpEHQDONDOPD]XQN $ NRFNi]DWYiOODOiVL DWWLW&G|W D V]RNiVRV PyGRQ WpUNpSH]]N IHO D]W NpUMN D PHJNpUGH]HWWHNWO KRJ\ YiODVV]DQDN HJ\ NLVHEE |VV]HJ& EL]WRV pV HJ\ QDJ\REE |VV]HJ& NRFNi]DWRV Q\HUHPpQ\ N|]|WW (OPpOHWL PRGHOOMHLQNEO pV NRUiEEL HPSLU

ikus kutatásokból kiindulva, hipotéziseket fogalmazunk meg arra vonatkozóan, hogy D YL]VJiOW G|QWpVL KHO\]HWEHQ PLO\HQ WpQ\H]N KDWQDN D WpQ\OHJHVHQ PHJV]OHW G|QWpVHNUH$GDWDLQNDODSMiQH]HNHWDKLSRWp]LVHNHWHOOHQUL]]N*RQGRODWPHQHW

nket rövid összegzés zárja. Tanulmányunk újdonsága, hogy a magyar szakirodalomban – ismereteink szerint ±PpJQHPV]iPROWDNEHHIIpOHHPSLULNXVNtVpUOHWHNUO$]SHGLJKRJ\DYL]VJiODWRW YLV]RQ\ODJQDJ\PLQWiVNpUGtYHVDGDWIHOYpWHODODSMiQYpJH]]NWXGRPiVXQNV]HULQW

a nemzetközi szakirodalomban is ritkaságszámba megy. $NRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GDQDOLWLNXVPRGHOOMH

Bizonyosság, bizonytalanság, kockázat A racionális döntések elméletében a döntési helyzetek egyik osztályozása alapján különbség van a döntés szempontjából releváns környezeti állapotokra (világ1

Ez a szöveg a Cselekvéselmélet és társadalomkutatás címmel Csontos László emlékének lJR]RWWYiOWR]DWD$WDQXOPiQ\PHJtUiViWD]27.$WiPRJDWWD) $V]HU]NPLQdketten el nem múló hálával tartoznak Csontos Lászlónak, aki egyszerre tanított szakmai alaSRVViJUD pV HPEHUVpJHV YLVHONHGpVUH $ WDQXOPiQ\EDQ V]HUHSO |WOHW DNNRU PHUOW IHO DPiNRU H WDQXOPiQ\ HJ\LN V]HU]MH &VRQWRV /iV]OyYDO Az állam és polgárai FtP& NXWDWiV (Csontos–Kornai–Tóth 1996 és Csontos–Tóth 1998) folytatásaként a kockázattal szembeni GHGLNiOW P&KHO\NRQIHUHQFLiUD %XGDSHVW QRYHPEHU ± NpV]OW WDQXOPiQ\ iWGR

DWWLW&G pV D MyOpWL UHQGV]HUHN UHIRUPMiYDO NDSFVRODWRV DWWLW&G N|]|WWL |VV]HIJJpVW WHUYH]WpN

vizsgálni. Az itt elemzett kérdések Csontos László javaslatára kerülWHNDNpUGtYEH $

V]HU]N

V]tYHVHQ

YHV]QHN

PLQGHQ

MDYDVODWRW

pV

NULWLNDL

PHJMHJ\]pVW

D

[email protected] és a [email protected] címen. Köszönet illeti Gál Róbert Ivánt a konferencián tett értékes megjegyzéseiért.

32


állapotokra), s ennek következtében a cselekvési alternatívák következményeire vonatkozó teljes és hiányos informáltság között (Elster 1986: 5). Amikor például HJ\ JD]GiQDN NpWYHWPDJ N|]O NHOO YiODV]WDQLD V]iPROQLD NHOO D]]DO KRJ\ D M|Y pYEHQ YiUKDWy WHUPpVHUHGPpQ\ UpV]EHQ D N|YHWNH] pY LGMiUiVL iOODSRWDLWyO IJJ (] YLV]RQW QHP MHOH]KHW HOUH WHOMHV EL]RQ\RVViJJDO *\DNRUODWLODJ D] |VV]HV YDO

ó-

ViJRVKHO\]HWHEEHDWtSXVEDWDUWR]LNQpKiQ\D]RQEDQN|]ONHUVHQPHJN|]HOtWLD

teljes bizonyosság határesetét. Teljes bizonyosságról akkor beszélünk, ha a döntéshozó pontosan tudja, hogy melyik világállapot (s milyen következményhalmaz) áll HOD]HJ\LNYLOiJiOODSRWEHN|YHWNH]pVLYDOyV]tQ&VpJHHJ\D]|VV]HVW|EELpQXOOD )HMWVNNLDIHQWLHJ\V]HU&SpOGiW(OVWHU± .pWIpOHYHWPDJ

van, A és B pV NpWIpOH OHKHWVpJHV LGMiUiV YLOiJiOODSRW Jó és Rossz PHO\HNUO LnIRUPiFLyLQN

DODSMiQ

IHOWHVV]N

KRJ\

EHN|YHWNH]pVN

HJ\IRUPiQ

YDOyV]tQ&

± ( NpWIpOH LGMiUiV HVHWpQ D YHWPDJRN KR]DPiEyO Q\HUKHW OHKHWVpJHV

jövedelmeket mutatja az 1. táblázat$]iUyMHOEHQOHYV]iPRNDJD]GiQDND NO|nE|] M|YHGHOPL V]LQWHNEO V]iUPD]y KDV]QiW PXWDWMiN $ KDV]RQpUWpNHN WNU|]LN D SpQ] FV|NNHQ KDWiUKDV]QiQDN iOWDOiQRV WHQGHQFLiMiW PLQGHQ ~MDEE GROOiUQ\L M|Y

e-

delem egyre kisebb haszonnövekményt képvisel. 1. táblázat Következménymátrix bizonytalanságban hozott döntés esetén ,GMiUiV

Jó Rossz Átlag

AYHWPDJ jövedelem (dollár) haszon (U) 30 000 47 25 000 42 27 500 45

BYHWPDJ Jövedelem (dollár) haszon (U) 50 000 50 15 000 33 32 500 48

Az olyan döntési helyzetek, amelyekben az információk hiányosan állnak az érdeNHOWHN UHQGHONH]pVpUH D NRFNi]DW pV D EL]RQ\WDODQViJ IRJDOPDLYDO MHOOHPH]KHWN $

tág értelemben vett bizonytalanság esetén a döntéshozó tisztában van azzal, hogy több világállapot következhet be, s tudja azt is, hogy melyek. Példánknál maradva: tág értelemben vett bizonytalanság esetén a gazda tisztában van azzal, hogy kétféle LGMiUiV N|YHWNH]KHW EH Jó és Rossz. Ezen belül kockázatról beszélünk azokban az HVHWHNEHQ DKRO D G|QWpVKR]yN D YLOiJiOODSRWRNKR] V]iPV]HU& REMHNWtY YDJ\ V]XbMHNWtY EHN|YHWNH]pVL YDOyV]tQ&VpJHNHW WXGQDN UHQGHOQL $ V]&N pUWHOHPEHQ YHWW Ei]RQ\WDODQViJHVHWpQYLV]RQWDG|QWpVKR]yNQHPLVPHULNDV]yEDQIRUJyYDOyV]tQ&Végi értékeket. Ha a gazda – többé-kevésbé megalapozottan – 50–50 százalékos valóV]tQ&VpJJHOV]iPROD Jó és a RosszLGMiUiVEHN|YHWNH]pVpYHODNNRUDNRFNi]DWNörülményei között hozza meg döntését, ha viszont nem rendel semmilyen valószín&ségi értéket a világállapotokhoz (vagy másképpen: nem képes semmilyen valószín&VpJLEHFVOpVWNLDODNtWDQLDYLOiJiOODSRWRNEHN|YHWNH]pVpUH DNNRUDV]&NpUWHOHPEHQ

vett bizonytalanságban. Ez egyike azoknak a kérdéseknek, amelyben nincs teljes egyetértés a hagyományos és a modern (bayesianus) döntéselmélet hívei között, habár egyre több jel mutat a modern álláspont elfogadottságára. Utóbbiak szerint (Hirsleifer–Riley 1998: 27–29.) ugyanis egyrészt minden KHO\]HWEHQ NpSHVHN D UDFLRQiOLV FVHOHNYN W|bbé-

Szociológiai Szemle 1999/1.

33

NHYpVEp PHJEt]KDWy SXKiEE YDJ\ NHPpQ\HEE YDOyV]tQ&VpJL EHFVOpVHNHW NLDODNtW

ani a rendelkezésükre álló információk (tudás) alapján a világállapotok bekövetkezéVpUH PiVUpV]W PLQGHQ YDOyV]tQ&VpJL EHFVOpV ± W|EEpNHYpVEp ± V]XEMHNWtY WHUPéV]HW&$EL]RQ\WDODQViJpVDNRFNi]DWN|]WLNO|QEVpJHOW&QLNDPHJIHOHOQRUPDWtY

döntési kritérium szerint azt a cselekvési alternatívát kell választania a racionális FVHOHNYQHN DPHO\LN UpYpQ D V]XEMHNWtYH várható hasznosság maximalizálható. Egy cselekvés várható hasznosságát azon hasznosságok súlyozott átlagaként hatáUR]KDWMXN PHJ DPHO\HNNHO D NpUGpVHV FVHOHNYpVHN N|YHWNH]PpQ\HL D NO|QE|]

világállapotok bekövetkezése esetén járnak. A súlyokat a világállapotok bekövetke]pVLYDOyV]tQ&VpJHLDGMiN

Kockázatkerülés, kockázatsemlegesség, kockázatkedvelés $ NRFNi]DWWDO NDSFVRODWRV DWWLW&G pUWHOPH]pVpKH] WpUMQN YLVV]D D]

1. táblázathoz! Világos, hogy B YHWPDJQDN PDJDVDEE D YiUKDWy KR]DPD V tJ\ PDJDVDEE YiUKDWy jövedelmet jelent. Ez azonban nem jelenti feltétlenül azt, hogy A-nak magasabb a várható hasznossága, s így a racionális döntéshozó ezt választaná. Ha mondjuk 20 000 dollár jövedelemre mindenképpen szüksége van a megélhetéshez, akkor boORQGOHQQHRO\DQYHWPDJRWYiODV]WDQLDPHO\V]i]DOpNRVHVpOO\HONRFNiUDWHV]LD PHJpOKHWpVpW 0LQGH] QHP PiV PLQW D SpQ] FV|NNHQ KDWiUKDV]QiQDN VSHFLiOLV HVHWH DPLEO N|YHWNH]LN KRJ\

a várható jövedelem haszna nagyobb, mint a jövedelem várható haszna (Elster 1986: 6; Varian 1991: 278–280). Példánkban: U[(50 000/2+15 000)/2]>[U(50 000)+U(15 000)]/2=48>41,5. A racionalitás elve azt diktálja, hogy a legnagyobb várható hasznot kínáló alternatívát válasszuk, s ez nem feltétlenül a legnagyobb várható jövedelmet kínáló alterQDWtYDPpJDNNRUVHPKDDWHOMHVKDV]RQDM|YHGHOHPEOV]iUPD]LN (]WDMHOHQVéget nevezik kockázatkerülésnek.2 ÈOWDOiQRVtWVXN D SpOGiEDQ V]HUHSO |VV]HIJJpVHNHW +LUVKOHLIHU±5LOH\ ± 0RUURZ ± 9HJ\N D N|YHWNH] HJ\V]HU& G|QWpVL KHO\]HWHW D

döntéshozó választhat A és B között. Ha A-t választja, biztosan megkapja a K közepes (átlagos) következményt, ha viszont B-t, akkor p YDOyV]tQ&VpJJHO PHJNDSMD D legjobb LJ következményt, és (1–p YDOyV]tQ&VpJJHO D OHJURVV]DEE LR következPpQ\W.RQNUpWDEEDQWHJ\NIHOKRJ\DG|QWpVKR]yDN|YHWNH]G|QWpVLSUREOpPával találkozik: ha A-t választja, akkor kap 1000 forintot, ha B-t, akkor p valószín&séggel kap 2000 forintot, vagy (1–p YDOyV]tQ&VpJJHO VHPPLW 9LOiJRV KRJ\ A és B N|]WLYiODV]WiVPLQGHQHNHOWW ppUWpNpWOIJJKD p közel van 1-hez, akkor várhatóan B-t, míg ha p közel van nullához, akkor a racionális egyén várhatóan A-t fogja YiODV]WDQL$NpWV]pOVpUWpNN|]|WWYLV]RQWOpWH]QLHNHOORO\DQSRQWQDNDKRODG|ntéshozó számára közömbös A és B. Az ehhez a ponthoz tartozó p* YDOyV]tQ&VpJL pUWpNUOSHGLJEHEL]RQ\tWKDWyKRJ\PHJIHOHO K következmény kardinális hasznossá2

$ NRFNi]DWNHUOpVW LWW D FV|NNHQ KDWiUKDV]RQ N|YHWNH]PpQ\HNpQW pUWHOPH]WN KDEiU V]i

rmaztatható közvetlenül a kockázattal szembeni óvatos, konzervatív magatartásból (Elster 1986: 29; 16. lábjegyzet).

34


gi értékének3: U(K) = p*. Mondjuk sikerült megállapítanunk, hogy a döntéshozó akkor közömbös A és B között, ha p* (]W D G|QWpVKR]yW NRFNi]DWNHUOQHN QHYH]]N ÈOWDOiQRVDEEDQ NRFNi]DWNHUOQHN QHYH]]N D]W D G|QWpVKR]yW DNL D EL]WRVDOWHUQDWtYiWV]LJRU~DQHOQ\EHQUpV]HVtWLD] D]RQRV YiUKDWypUWpN& NRFNi]DWRV DOWHUQDWtYiYDO V]HPEHQ NRFNi]DWNHGYHOQHN QHYH]]N D]W D G|QWpVKR]yW DNLQHN D

fenti esetben fordított a preferenciája, míg a kockázatsemleges döntéshozó közömE|V D] D]RQRV YiUKDWy pUWpN& EL]WRV pV NRFNi]DWRV YiODV]WiVL OHKHWVpJHN N|]|WW

(Hirshleifer–Riley 1998: 42). Az 1. ábra KiURP HOHPL KDV]RQIJJYpQ\W PXWDW NRFNi]DWNHUO (Ukker), kockázatsemleges (Uksem) pV NRFNi]DWNHGYHO (Ukked) döntéshozó elemi haszonfüggYpQ\pW $ Yt]V]LQWHV WHQJHO\HQ D N|YHWNH]PpQ\HNHW D IJJOHJHV WHQJHO\HQ D KDVznokat ábrázoljuk. Mindhárom döntéshozónak ugyanakkora haszna származik a legMREE pV D OHJURVV]DEE N|YHWNH]PpQ\EO $ NRFNi]DWVHPOHJHV G|QWpVKR]y SpOGiQkban p* YDOyV]tQ&VpJ PHOOHWW OHV] N|]|PE|V A és B között. A kockázatsemleges elemi haszonfüggvénye (Uksem)OLQHiULVPHUWD]HVHWpEHQDN|YHWNH]PpQ\YiUKDWy KDV]QD HJ\HQO D YiUKDWy N|YHWNH]PpQ\ KDV]QiYDO $ NRFNi]DWNHUO G|QWpVKR]y YDODPLO\HQS YDOyV]tQ&VpJ PHOOHWW OHV]N|]|PE|V

A és B között, attól függnfüggvénye (Ukker)NRQNiYPHUWD]HVHWpEHQ±DNRUiEEDQPRQGRWWDNNDO|VV]KDQgban – a következmény várható haszna kisebb a várható következmény hasznánál. A NRFNi]DWNHGYHO YDODPLO\HQ p YDOyV]tQ&VpJ PHOOHWW OHV] N|]|PE|V A és B N|]|WWDWWyOIJJHQKRJ\PLO\HQPpUWpNEHQNHGYHOLDNRFNi]DWRW$NRFNi]DWNHdYHO KDV]RQIJJYpQ\H (Ukked) NRQYH[ PHUW D] HVHWpEHQ D N|YHWNH]PpQ\ YiUKDWy haszna nagyobb a várható következmény hasznánál.4 HQ KRJ\ PLO\HQ PpUWpNEHQ NHUOL D NRFNi]DWRW $ NRFNi]DWNHUO HOHPL KDV]R

3

Fontos hangsúlyoznunk, hogy itt a következmények felett értelmezett preferenciaindexIJJYpQ\UOYDJ\ elemiKDV]RQIJJYpQ\UO QHPSHGLJDFVHOHNYpVLDOWHUQDWtYiNIHOHWWprWHOPH]HWW KDV]RQIJJYpQ\UO YDQ V]y ( PHJNO|QE|]WHWpV IRQWRVViJiUyO YDODPLQW D PHgNO|QE|]WHWpV

HOPXODV]WiViEyO

IDNDGy

IpOUHpUWpVHNUO

pV

WHUPpNHWOHQ

YLWiNUyO

OiVG

Hirshleifer–Riley 1998: 31–32; 37. Ennek kapcsán azt is érdemes továbbá hangsúlyozni, hogy a következmények felett értelmezett preferenciaindex-függvény kardinális rendezést követel meg, míg a cselekvési alternatívák felett értelmezett haszonfüggvény megelégszik az ordinális rendezéssel. Az elemi haszonfüggvény kardinalizálása – például a fent körvonalazott referencialutri-eljárás révén (uo. 34–35.) – nélkülözhetetlen technikaiHOIHOWpWHOHD várhatóhasznosság-szabály alkalmazásának. 4

(] PDWHPDWLNDLODJ NLIHMH]YH DQQ\LW MHOHQW KRJ\ PLQGKiURP HOHPL KDV]RQIJJYpQ\ HOV GHULYiOWMD SR]LWtY D IJJYpQ\ HPHONHG D N|YHWNH]PpQ\ SpOGiXO M|YHGHOHP KDWiUKDV]QD

pozitív. Ez – mondjuk – azt a tartalmi összefüggést fejezi ki, hogy a nagyobb jövedelem jobb, mint a kisebb. A függvény második deriváltja kockázatsemlegesség esetén nullával HJ\HQO NRFNi]DWNHUOpV HVHWpQ QHJDWtY NRFNi]DWNHGYHOpV HVHWpQ YLV]RQW SR]LWtY D IJ gYpQ\ iOODQGy FV|NNHQ LOOHWYH Q|YHNY WHPEHQ HPHONHGLN $ KiURP HVHW N|]O D NRFNá]DWNHUOpV WHNLQWKHW ÄQRUPiOLVQDN´ DEEDQ D] pUWHOHPEHQ KRJ\ H] WNU|]L D FV|NNHQ Katárhaszon tendenciáját. Ezt támasztja alá az az általános tapasztalat is, hogy az emberek portfóliója általában diverzifikált (Hirshleifer–Riley 1998: 44).


35

1. ábra .RFNi]DWNHUONRFNi]DWVHPOHJHVpVNRFNi]DWNHGYHOG|QWpVKR]yN

elemi haszonfüggvénye Haszon

U(LJ)=1

Ukker(K)=3/4

Uksem(K)=1/ 2

Ukked(K)=1/4 Következmény 0 LR

1000 K

2000 LJ

Ukker(LR)=0 A fent bemutatott standard döntéselméleti modellek egyik feltevése, hogy az egyéni preferenciák és döntések függetlenek a döntéshozók kiinduló helyzetbeli vagy aktuális – tág értelemben vett – vagyoni állapotától.5 $] RO\DQ PRGHOOHN PLQGHQHNHOWW az iménti lábjegyzetben említett kilátáselmélet, amelyek részben feloldják a szóban IRUJyIHOWHYpVWDN|YHWNH]SRV]WXOiWXPRNRQQ\XJV]DQDN 1. a haszonértékeket nem D FVHOHNYN YDJ\RQL KHO\]HWpKH] KDQHP RO\DQ iOODSRWYiOWR]iVRNKR] YHV]WHVpJHkhez és nyereségekhez) kell rendelni, amelyek valamilyen referenciaponthoz (például a status quóhoz) képest következnek be; 2. azok a változások, amelyek a helyzet URVV]DEERGiViW RNR]KDWMiN IRQWRVDEEDN D FVHOHNYN V]iPiUD PLQW D]RN DPHO\HN

javulást eredményezhetnek. A kilátáselmélet kétféle függvényt használ a döntések jellemzésére: 1. az értékfüggvényt, amely felváltja a standard döntéselmélet elemi haszonfüggvényét; 2. D G|QWpVLV~O\IJJYpQ\W DPHO\ D YDOyV]tQ&VpJHNHW G|QWpVL súlyokká alakítja.

5

Az elmélet ezen feltevésének feloldásához és a várhatóhasznosság-szabály konstruktív kritiNiMiKR] OiVG PLQGHQHNHOWW .DKQHPDQ±7YHUVN\ LPPiU NODVV]LNXV PRGHOOMpW NLOiWiVHOPpOHW YDODPLQW 7KDOHU iWWHNLQWpVpW $ NLIHMWpVEHQ HOVVRUEDQ &VRQWRV

(1995), valamint Thaler–Johnson (1990) gondolatmenetére támaszkodunk.

36


Ha a veszteségek és nyereségek értékelését koordinátarendszerben ábrázoljuk, 6 az következik, hogy az értékfüggvény meredekségének abszolút értéke nagyobb lesz a veszteségek, mint a nyereségek tartományában, miközben a nyereségek és veszteségek növekedésével mind a nyereségek, mind a veszteségek határhaszna csökken. EgyV]HU&EEHQ D] pUWpNIJJYpQ\ S-alakú, a nyeremények tartományában konkáv, a DNNRUD]LWWYL]VJiOWHOPpOHWEOpVD]H]WDOiWiPDV]WyHPSLULNXVDGDWRNEyO

YHV]WHVpJHN WDUWRPiQ\iEDQ YLV]RQW NRQYH[ WRYiEEi HOVVRUEDQ YHV]WHVpJNHUOpVW

mutat, mivel a veszteségfüggvény meredekebb, mint a nyereségfüggvény. A 2. ábra egy elképzelt értékfüggvényt mutat be. $NRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GHPSLULNXVPRGHOOMH

Általános keretek 7DQXOPiQ\XQNEDQ D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G WiUVDGDOPLGHPRJUiILDL pV PiV PHJKDWiUR]yLW NHUHVVN $ODSNpUGpVQN D] KRJ\ PLWO IJJ D G|QWpVKR]yN NRFN

áo-

]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJD 0LO\HQ WiUVDGDOPLGHPRJUiILDL pV HJ\pE WpQ\H]N EHI

O\iVROMiN D G|QWpVKR]yN NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&GMpW" .LLQGXOy PRGHOOQNEHQ D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G IJJ D Q\HUHPpQ\ QDJ\ViJiWyO YDODPLQW D G|QWpVKR]y M|YHGHOPL KHO\]HWpWO IRJODONR]iViWyO LVNRODL YpJ]HWWVpJpWO pOHWNRUiWyO pV QHPL

hovatartozásától: KSZA = f(NYN, JOV, FOGL, ISKOLA, KOR, NEM), ahol KSZA: NRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&G NYN: a nyeremény/veszteség nagysága, JOV: jövedelmi helyzet, FOGL: foglalkozás/PXQNDHUSLDFLVWiWXV ISKOLA: iskolai végzettség, KOR: életkor, NEM: nemi hovatartozás. 6

Jó áttekintés a kísérleti közgazdaságtan döntéselméleti ágáról: Kagel–Roth (1995). Azok közül a döntéspszichológiai kísérletek közül, amelyek eredményeire magyarázattal szolgál a kilátáselmélet, érdemes külön is kiemelni azokat, amelyek a döntési probléma megfogalmazásából fakadó hatásokat (framing effects) tesztelik. Ha gyakorlatilag ugyanazt a döntési problémát megfogalmazzuk nyereségek és veszteségek terminusaiban, általában szignifikánVDQHOWpUSUHIHUHQFLDHORV]OiVWNDSXQNDPLHJ\pUWHOP&HQDOiK~]]DDG|QWpVLSUREOpPDPHgIRJDOPD]iViQDN MHOHQWVpJpW 9HJ\N LOOXV]WUiFLyNpSSHQ .DKQHPDQ pV 7YHUVN\ NODVV]LNXV NtVpUOHWHL N|]O D N|YHWNH]W ,Gp]L 7KDOHU ]iUyMHOEHQ D] HJ\HV DOWHUQDWtYiNDW Y

álasztó kísérleti alanyok aránya szerepel.) Tegyük fel, hogy Ön 300 dollárral gazdagabb, mint jelenleg. Válasszon az alábbi két lehetség közül: A: Biztosan nyer 100 dollárt (72%) B: 50 százalék eséllyel nyer 200 dollárt, és 50 százalék eséllyel semmit (28%) Tegyük fel, hogy Ön 500 dollárral gazdagabb, mint jelenleg. Válasszon az alábbi két lehetség közül: A: Biztosan veszít 100 dollárt (36%) B: 50 százalék eséllyel veszít 200 dollárt, és 50 százalék eséllyel semmit (64%)


37

2. ábra Értékfüggvény Érték

Veszteség

Nyereség

Forrás: Kahnemann–Tversky 1998: 100.

Az empirikus elemzés során abból indulunk ki, hogy a fent említett változóknak már D] HOHP]pV NH]GHWpQ HOWpU D VWiWXVXN 7HNLQWHWWHO DUUD KRJ\ D Q\HUHPpQ\eket/veszteségeket a jövedelem emelkedéseként vagy csökkenéseként értelmezzük, HOV]|U D]W IHOWpWHOH]]N KRJ\ D PHJNpUGH]HWWHN WpQ\OHJHV M|YHGHOPH pV D Q\HUemény-/veszteségösszegek közvetlenül mint döntési paraméterek jelennek meg a vizsgált döntési helyzetben. Ezzel szemben az olyan változókat, mint a nemi hovatartozás, az életkor, az iskolai végzettség vagy a megkérdezettek foglalkozáVLPXQNDHUSLDFL VWiWXVD D SUHIHUHQFLiN IRUPiOyGiViUD KDWy GHPRJUiILDL pV WiUVaGDOPLWpQ\H]NQHNWHNLQWMN

Adatok és módszerek (EEHQ D] DOIHMH]HWEHQ iWWHNLQWMN D] HPSLULNXV YL]VJiODW DODSYHW IHOWHYpVHLW pV N

el-

UHWIHOWpWHOHLW (OEE D] RSHUDFLRQDOL]iOiVUyO PDMG D PLQWiNUyO pV D NpUGH]pV N|U PpQ\HLUOOHV]V]y

Operacionalizálás. $ NRFNi]DWNHUOpVUH YRQDWNR]y DWWLW&G|W D] LURGDORPEDQ V]okásosan alkalmazott kérdésblokkal igyekeztünk feltérképezni. A megkérdezetteknek

38


NpWOHKHWVpJN|]O±HJ\EL]WRVDQUHDOL]iOKDWyIL[|VV]HJ&ÄDMiQGpN´pVHJ\ NRFN

á-

]DWRVNLPHQHWHO&V]HUHQFVHMiWpNN|]|WW±NHOOHWWYiODV]WDQLXN$MiWpNEDQV]i]DOpN YDOyV]tQ&VpJJHO Q\HUKHWWpN D IL[ |VV]HJ NpWV]HUHVpW GH ± WHUPpV]HWHVHQ ± XJ\DQD

k-

NRUD YROW D YDOyV]tQ&VpJH DQQDN LV KRJ\ QHP Q\HUQHN VHPPLW (J\PiV XWiQ KiURP

kérdés hangzott el. A kérdések szerkezete megegyezett, a nyeremények összege viszont emelkedett. A kérdésblokk szerkezetét formálisan a 2. táblázat mutatja. 2. táblázat $NpUGtYEHQV]HUHSONpUGpVEORNNIRUPiOLVV]HUNH]HWH

Kérdés 1.

AOHKHWVpJDMiQGpN Nyeremény 9DOyV]tQ&VpJ (forint) (százalék) 1000 100

2.

100 000

100

3.

1 000 000

100

BOHKHWVpJMiWpN nyeremény valószín&ség (forint) (százalék) 2000 50 0 50 200 000 50 0 50 2 000 000 50 0 50

Adatok. Az adatok forrását a TÁRKI által 1996 októberében és 1997 januárjában folytatott vizsgálatok adják. Az itt vizsgált kérdésblokk mindkét alkalommal szereSHOW SRQWRVDQ XJ\DQDEEDQ D PHJIRJDOPD]iVEDQ 0LQGNpW YL]VJiODW IV D IHlQWWpYIHOHWWLODNRVViJRWUHSUH]HQWiOyW|EEOpSFVVUpWHJ]HWWVpJJHONpV]tWHWWYDOóV]tQ&VpJL PLQWiNRQ ]DMORWW V]HPpO\HV PHJNpUGH]pVVHO $] HJ\HV PLQWiN LOOHV]NHGésének vizsgálata súlyozást nem tett szükségessé, azok az alapsokaságot a legfontoVDEEWiUVDGDOPLpVGHPRJUiILDLGLPHQ]LyNPHQWpQNHOOHQSRQWRVDQUHSUH]Hntálták. Tekintettel arra, hogy mindkét vizsgálat azonos megfogalmazással tartalmazta a NXOFVNpUGpVHNHWWRYiEEiDNpWYL]VJiODWN|]|WWYLV]RQ\ODJU|YLGLGWHOWHOYDODPLQW NO|QNO|QPLQGHJ\LNPLQWDNLHOpJtWHQLOOHV]NHGLND]DODSVRNDViJKR]~J\tWpOWN PHJ KRJ\ OHKHWVpJHV D NpW PLQWD |VV]HYRQiVD (UUH HOVVRUEDQ D]pUW YROW V]NVpJ

hogy nagyobb esetszámokkal rendelkezzünk, és ennek révén részletesebb elemzéVHNUH Q\tOMRQ OHKHWVpJQN gVV]HVVpJpEHQ WHKiW IV PLQWiW HOHP]QN (NNRUD PLQWD HVHWpEHQ NDSRWW DGDWRN PiU V]i]DOpNRV YDOyV]tQ&VpJJHO OHJIHOMHEE

százalékkal térnek el attól, amit akkor kaptunk volna, ha a teljes sokaságot megkérdeztük volna. .pUGtYNRQWH[WXV $] DGDWRN HJ\ RO\DQ NpUGtYEO V]iUPD]QDN DPHO\QHN NRnWH[WXViW DODSYHWHQ D Q\XJGtMUHIRUPPDO NDSFVRODWRV NpUGpVEORNNRN YDODPLQW D

kormányzat szerepével és a munkával kapFVRODWRV DWWLW&G|NNHO IRJODONR]y ,663 modulok7 KDWiUR]WiN PHJ (]HQ W~O PLQGHJ\LN NpUGtY YpJpQ UpV]OHWHV SROLWLNDL blokk szerepelt. Az általunk vizsgált kérdésblokkot azonban mindkét esetben néhány V]HPpO\HVHOVVRUEDQDPXQNDHUSLDFLVWiWXVVDONDSFVRODWRVNpUGpVYDODPLQWDNpW

7

International Social Survey Programme: évente ugyanazzal a módszerrel sok országban D]RQRV pYEHQ OHIRO\WDWRWW DWWLW&GYL]VJiODW $] ,663 PDJ\DU SDUWQHUH D SURJUDP LQGXOiVD

1985 óta a TÁRKI. Az itt elemzett kérdések nem voltak részei az ISSP-modulnak.


39

HVHWEHQ HJ\PiVVDO FVDNQHP WHOMHVHQ PHJHJ\H] D Q\XJGtMUHQGV]HUUHO NDSFVRODWRV

ismereteket és a nyugdíjreformmal kapcsolatos preferenciákat vizsgáló kérdés kísérte.

Hipotézisek $NRQNUpWKLSRWp]LVHNPHJIRJDOPD]iVDHOWWYLVV]DNHOOWpUQQND]DQDOLWLNXVPRGHOO

szerkezetéhez. A modell független változója az egyének kockázattal szembeni attiW&GMH(OV]|UWHKiWD]WNHOORSHUDFLRQDOL]iOQXQNNLWLVWHNLQWQNNRFNi]DWNHUOQHN NRFNi]DWVHPOHJHVQHNpVNRFNi]DWNHGYHOQHN$NpUGtYEHQIHOWHWWNpUGpVtJ\KDQ

gzott: „Mit választanának: a biztos nyereményt vagy a szerencsejátékot?” Adott feltételek mellett, ha a várhatóhasznosság-paradigmát fogadjuk el kiindulásnak, akkor D]W NHOO PRQGDQXQN KRJ\ D NpW YiODV]WiVL OHKHWVpJ D EL]WRV DMiQGpN pV D NRFNi ]DWRV V]HUHQFVHMiWpN YiUKDWy pUWpNH D] DGRWW YDOyV]tQ&VpJHN PHOOHWW D]RQRV pV IRULQW D] HJ\PiVW N|YHW IRUGXOyNEDQ (EEHQ D] HVHWEHQ KD OHWW YROQD RO\DQ YiODV]OHKHWVpJ KRJ\ D PHJNpUGH]HWWHN HJ\V]HU&HQ N|]|PE|VQHN

mutatkozzanak, a várhatóhasznosság-paradigma szerint a kockázatsemleges döntéshozóknak mindhárom esetben a közömbösséget kellett volna választaniuk. Ilyen YiODV]OHKHWVpJ D]RQEDQ QHP YROW +LSRWp]LVW WHKiW HOVVRUEDQ DUUD WXGXQN PHJIogalmazni, hogy milyen mértékben fog egymástól eltérni az egyik vagy a másik leKHWVpJHW YiODV]WyN DUiQ\D +D PLQGHQNL N|]|PE|V OHQQH pV YDODPLO\HQ NpQ\V]HrKHO\]HWEHQ YpOHWOHQV]HU&HQ YiODV]WDQiN D] HJ\LN YDJ\ D PiVLN OHKHWVpJHW DNNRU

összességében azt feltételezhetnénk, hogy a megkérdezettek fele fogja a biztos nyereményt és fele a kockázatos, ám nagyobb nyereményt választani. A standard dönWpVHOPpOHWL LURGDORP HJ\pUWHOP&HQ D]W VXJDOOMD D]RQEDQ KRJ\ HIIpOH KHO\]HWHNEHQ D

kockázattal szembeni idegenkedés a tipikus DWWLW&G (VHWQNEHQ H] ± D NRFNi]DWNerülés korábban adott definíciójával összhangban – azt jelenti, hogy akik idegenkedQHN D NRFNi]DWWyO D]RN D]RQRV YiUKDWy pUWpNHN HVHWpQ HOQ\EHQ UpV]HVtWLN D EL]WRV Q\HUHPpQ\WDNRFNi]DWRVKR]NpSHVW(OVKLSRWp]LVQNV]

erint tehát: 1. hipotézis (H1.): kockázatos döntési helyzetekben a nyereségek tartományában a kockázatkerülés (kockázattal szembeni idegenkedés) a tipikus kockázattal szemEHQLDWWLW&G

Ezt a hipotézist a fenti esetben akkor tekinthetjük elfogadottnak, ha a biztos nyereményt választók száma a mintában szignifikánsan meghaladja azoknak a számát, DNLN D NRFNi]DWRV Q\HUHPpQ\ PHOOHWW YDQQDN $ KLSRWp]LV HJ\IHOO YLOiJRVDQ OHYe]HWKHWD] HOPpOHWL PRGHOOEO PiVUpV]WH]W NRUiEEL ± W|EEQ\LUH NtVpUOHWL ± YL]VJiOatok egész sora támasztja alá.8 A döntési helyzetet árnyalhatjuk, ha végiggondoljuk, hogy a megkérdezettek vaOyMiEDQ D N|YHWNH]NpSSHQ RNRVNRGKDWQDN Ä+D YiODV]RORN D NpUGpVUH PiU NDSRN

ezer (százezer, egymillió) forintot. Ha ezek után mindezt kockára teszem, két eset lehetséges: vagy nyerek kétszer annyit, vagy elvesztem azt is, amit eddig kaptam.” 8

.DKQHPDQpV7YHUVN\NtVpUOHWLWHV]WMHLHJ\pUWHOP&HQPHJHUVtWLNDNRFNi]DWNHUOpVMHOHQV

égének a nyereségek tartományában való elterjedtségére vonatkozó alaphipotézist. Lásd például Kahneman–Tversky 1991: 62.

40


Efféle okoskodás esetén valójában nem is az az érdekes, hogy van kockázatkerülésre utaló hajlam, hanem az, hogy a biztos és ingyenes ajándék ellenére vannak olyanok, akik ezt – dupla vagy semmi alapon – kockára tennék. Eddig nem mondtunk mást, mint hogy a fent megfogalmazott hipotézis nem kizárólagos. Másképpen: a kocká]DWWDO V]HPEHQL LGHJHQNHGpV D WLSLNXV DWWLW&G D Q\HUHVpJHN WDUWRPiQ\iEDQ PpJLV

léteznek olyan döntéshozók, akik a kockázatkedvelés jeleit mutatják ebben a tartományban.9(]WDNiUD]HOVKLSRWp]LVDOKLSRWp]LVpQHNLVWHNLQthetjük: H1.a) Kockázatos döntési helyzetekben a nyereségek tartományában a tipikus NRFNi]DWNHUOpVLDWWLW&GPHOOHWWHOIRUGXODNRFNi]DWNHGYHOpVLDWWLW&G

Ez a részhipotézis csak annyit mond, hogy vannak olyanok, akik adott körülmények között kockáztatnak. Elméleti szempontból ennek az empirikus részhipotézisQHNHOVVRUEDQD]DMHOHQWVpJHKRJ\H[SOLFLWWpWHV]LD]WKRJ\DYDOyViJEDQW|EEIpOH NRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GOpWH]LNXJ\DQDEEDQDWDUWRPiQ\EDQVtJ\IHOROGKDWyD] |NRQyPLDLN|]HOtWpVPyGV]RNiVRVIHOWHYpVHPLV]HULQWDJD]GDViJLV]HUHSON

ugyan-

olyan preferenciákkal (haszonfüggvényekkel) rendelkeznek.10 $ WRYiEELDNEDQ OpQ\HJpEHQ D]W YL]VJiOMXN KRJ\ PLO\HQ WpQ\H]NWO IJJ D H1., illetve a H1.a KLSRWp]LVHNEHQ VSHFLILNiOW NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G .H]GMN D OHJNp]HQIHNYEE WpQ\H]YHO D ÄQ\HUHVpJ´ QDJ\ViJiYDO $] iOWDOXQN PHJKDWiUR]RWW KHO\]HWEHQPLQGHQG|QWpVNpW|VV]HJUOV]yO$]HJ\LNDEL]WRVIRULQWDPiVLN SHGLJ D NRFNi]DWRV IRULQW (EEO NLLQGXOYD NpW LUiQ\EDQ IRJDOPD]KDWXQN PHJ KLSRWp]LVHNHW (J\IHOO KD DGRWWQDN YHVV]N D EL]WRV Q\HUHVpJ QDJ\ViJiW D]]DO D

feltételezéssel élhetünk, hogy a kockázatos nyeremény várható értékének növekedéVHQDJ\REENRFNi]DWYiOODOiVLKDMODQGyViJRWKR]PDJiYDO0iVIHOODGRWWQDNYpYHD

kockázatos nyereményt, feltételezhetjük, hogy a nagyobb biztos nyeremény kisebb kockázatvállalási hajlandósággal jár együtt. $ PL HVHWQNEHQ ± D NpUGtYHV DGDWIHOYpWHO DGWD NHUHWHN N|]|WW ± RO\DQ KLSRWp]LV HOWHUMHV]WpVpUH YDQ PyG DPHO\ V]LPXOWiQ PyGRQ IRJDOPD]]D PHJ D EL]WRV pV D

kockázatos nyeremény függvényében a kockázatvállalási hajlandóság alakulását. Ezt ± D V]DEDWRVViJ N|YHWHOPpQ\HLW V]HP HOWW WDUWYD ± D] HJ\HV ÄMiWV]PiN´ YiUKDWy prWpNHLQHNWHUPLQXVDLEDQDN|YHWNH]NpSSHQIRJDOPD]KDWMXNPHJ

2. hipotézis (H2.): minél nagyobb az egyes döntési helyzetekben a két választási llalási hajlandóság. Indoklásképpen ismét visszatérhetünk a H1.a PHJIRJDOPD]iVD HOWW NLIHMWHWW okoskodáshoz: Minél nagyobb a biztos nyeremény, annál kisebb a kockázatvállalási OHKHWVpJYiUKDWypUWpNHDQQiONLVHEEOHV]DNRFNi]DWYi

9

,WW HPOpNH]WHWQN DUUD KRJ\ D] HOPpOHWL EHYH]HWEHQ EHPXWDWRWW NLOiWiVHOPpOHW V]HULQW D YHV]WHVpJHNWDUWRPiQ\iEDQDNRFNi]DWNHGYHOpVDWLSLNXVNRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW &G(UUH

vonatkozóan nem fogalmazunk meg hipotéziseket, mert vizsgálatunkat kizárólag a nyereségek tartományára korlátozzuk. 10

(PH IHOWHYpV SURJUDPV]HU& NLIHMWpVH PHJWDOiOKDWy %HFNHU±6WLJOHU %HFNHU HJ\ Np VEEL WDQXOPiQ\iEDQ tJ\ IRJDOPD]WD PHJ H IHOWHYpVW Ä KDV]QRVViJL IJJYpQ\HN PHO\HN ªXJ\DQD]RN© PDUDGWDN D] LGEHQ pV ªXJ\DQD]RN© NO|QE|] HJ\pQHN V]iPiUD´ ( V]HPOpOHWPyG NULWLNiMiKR] YHJ\N -RQ (OVWHU N|YHWNH] PRQGDWiW Ä$ OHJW|EE Wi

rsadalomtudós (...) úgy gondolja, hogy az emberek éppúgy különböznek vágyaikban, mint OHKHWVpJHLkben” (1995: 23).


41

hajlandóság. Ez, úgy véljük, hatásában felülmúlja a kockázatos nyeremények nagyViJiQDNHPHONHGpVpEOIDNDGyKatást. $ N|YHWNH] OpSpVEHQ D PHJNpUGH]HWWHN HJ\HV WiUVDGDOPLGHPRJUiILDL MHOOHP]L pV NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&GMH N|]WL |VV]HIJJpVHNUH YRQDWNR]yDQ iOOtWXQN IHO KLSRWp]LVHNHW 1\LOYiQYDOy KRJ\ HEEHQ PHJNO|QE|]WHWHWW MHOHQWVpJH YDQ D PH

gkérdezettek jövedelmének. A jövedelemnek magyarázó változóként való figyelembe YpWHOHNRU NLLQGXOKDWXQN D SpQ] FV|NNHQ KDWiUKDV]QiEyO +pWN|]QDSL Q\HOYHQ PHgfogalmazva ez azt jelenti, hogy adott körülmények között nagyobb jövedelem esetén a pótlólagos összegek relatíve kisebb hasznot jelentenek a jövedelmek tulajdonosainak. Különösen így lenne ez akkor, ha a pénz megszerzésének költségeit (a szükséges munkabefektetéseket) is tekintetbe vennénk. Ha ez a feltételezés helytálló, akkor PHJIRJDOPD]KDWMXNDN|YHWNH]KLSRWézist: 3. hipotézis (H3.): az egyéb körülményeket változatlannak tekintve, a jövedelmek növekedésével növekszik a kockázatvállalási hajlandóság. Ez a hipotézis nem fogalmaz meg egyebet, mint azt, hogy az egyéni jövedelmek Q|YHNHGpVpYHO HJ\UH NLVHEE D MHOHQWVpJH DQQDN D YHV]WHVpJQHN DPLW D EL]WRV Q\e11 UHPpQ\HOYHV]WpVHLGp]KHWHODNNRUKDYillalja a szerencsejátékot. $NRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GPHJKDWiUR]iViQDNWRYiEELWiUVDGDOPLGHPRJUiILDL MHOOHP]LW LOOHW KLSRWp]LVHLQNUH LQNiEE LQWXLWtY V NHYpVEp IHV]HV LQGRNOiVW WXGXQN DGQL +iURP LO\HQ KLSRWp]LVW IRJDOPD]XQN PHJ 0LQGHJ\LNUO D]W JRQGROMXN KRJ\ NO|QE|] iWWpWHOHNHQ NHUHV]WO KDWQDN D SpQ]]HO SpQ]NH]HOpVVHO pV D NRFNi]DWWDO NDSFVRODWRV DWWLW&G|NUH UpV]EHQ |VV]HWpWHOL KDWiVRNRQ NHUHV]WO UpV]EHQ SHGLJ

önállóan is. 4. hipotézis (H4.): az iskolai végzettség növekedésével növekszik a kockázatvállalási hajlandóság. 5. hipotézis (H5.): az életkor növekedésével csökken a kockázatvállalási hajlandóság. 6. hipotézis (H6.): DIpUILDNNRFNi]DWYiOODOiVLKDMODQGyViJDQDJ\REEDQNNRFNázatvállalási hajlandóságánál.12 A tanulmány második felében fogunk amellett érvelni, hogy az efféle kísérleti KHO\]HWHNiOWDOiEDQHOpJJpÄVWHULO´HUHGPpQ\HNHWDGQDN$UHQGHONH]pVUHiOOyV]&N|V DGDWRN VHJtWVpJpYHOD NpVEELHNEHQ pUGHPHV OHKHW PHJYL]VJiOQL KRJ\ D] LO\HQ ÄO

aefüggéseket mutat a tényleges viselkedéssel (például azzal, hogy rendelkezik-e biztoVtWiVVDOD]LOOHWYDJ\D]]DOKRJ\PLNpSSHQNpV]OIHOLGVNRUiUD $NRFNi]DWYillalási hajlandóság meghatározói között minden bizonnyal kitüntetett szerepe lesz az ERUDWyULXPL PyGRQ´ GHILQLiOW NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G PLO\HQ HPSLULNXV |VV]

11

A jövedelmek tekintetében más típusú hipotézisekkel is találkozhatunk a szakirodalomban. etikus és intuícióinknak némileg ellentmondó összefüggéseket találjuk: alacsony jövedelem – kockázatkerülés, közepes jövedelem – kockázatkedvelés, magas jövedelem – kockázatkeUOpV0LDWRYiEELDNEDQDIHQWL±Np]HQIHNYEEpVDSpQ]FV|NNHQKDWiUKDV]QiQDNDODSHlYpYHOLQNiEE|VV]HHJ\H]WHWKHW±NLLQGXOyKLSRWp]LVYL]VJiODWiUDNRUOiWR]]XNHOHP]ésünket. 12 Korábbi empirikus vizsgálatok adatai azt mutatják, hogy a fiatal férfiak kockázatvállalási hajlandósága magas (vö. Hirsleifer–Riley 1998: 47). A H5. és H6. hipotéziseket ezekkel az eredményekkel összhangban fogalmaztuk meg. +LUVKOHLIHU±5LOH\ W|EEV]|U LGp]HWW PXQNiMiEDQ ± SpOGiXO D N|YHWNH] KLSRW

42


efféle változók között a megkérdezettek foglalkozásának is. Úgy véljük, hogy megIRJDOPD]KDWMXNDN|YHWNH]KLSRWp]LVWHzzel kapcsolatban: 7. hipotézis (H7.): a foglalkozási státus önmagában (az összetételi hatásokon túl) is hatást gyakorol a kockázatvállalási hajlandóságra. Pontosabban, úgy véljük, hogy a foglalkozásnak van egy olyan dimenziója, amelyet semmiképpen nem magyarázhatnak egyéb összetételi hatások (például iskolai végzettség, nemi hovatartozás, életkor és jövedelem). Ez pedig nem más, mint a munka önálló, független jellege.

Elemzés Kockáztatás: az alapadatok leírása Kockáztatás és a „tétek” nagysága. Elemzésünket annak vizsgálatával kezdjük, hogy az egyes mintákban mekkora azoknak az aránya, akik a vizsgált döntési helyzetben a szerencsejáték mellett döntöttek! Megoszlásukat a 3. táblázat mutatja. 3. táblázat

A szerencsejátékot választók aránya az összes megkérdezett százalékában Tét

1996-os

1997-es

Egyesített

31,6 16,4 7,4

34,0 17,4 7,6

minta Kicsi (ezer forint) Közepes (százezer forint) Nagy (egymillió forint)

36,3 18,3 7,8

$ NpW PLQWD HUHGPpQ\HLQHN |VV]HKDVRQOtWiViEyO HOV]|U LV V]HPEH|WO KRJ\ PH

nynyire hasonló eredményeket találtunk. Az egyes tétek esetén a szerencsejátékot választók aránya az adott minták nagyságát is figyelembe véve (ne felejtsük el, hogy IV PLQWiN HVHWpQ D EHFVOpVHN KLEDKDWiUD QDJ\REE PLQWHJ\ ±2,5-3 százalék) nem különbözik lényegesen egymástól.13 De nem ez az egyetlen következtetés. Összességében a szerencsejátékot kis tét esetén 34 százalék, közepes tét esetén 17 százalék, nagy tét esetén pedig 7,6 százalék választotta. Láthatjuk tehát, hogy a szerencsejátékot választók aránya még a legkisebb tét esetében is körülbelül a teljes népesség egyharmada körül van. A többiek 50 százalékot meghaladó aránya (legalábbis indirekt módon) a kockázattal szembeni idegenkedés jelenlétét mutatja (vö. H1. hipotézis). Az is tény azonban, hogy még a legnagyobb tét esetében is körülbelül minden tizenkettedik-tizenharmadik ember kockázatvállaló (vö. H1.a hipotézis). Ha egy lépéssel továbbmegyünk, megvizsgálhatjuk, hogyan döntöttek a megkérGH]HWWHND]HJ\PiVWN|YHWIRUGXOyNEDQ(]WPXWDWMDD4. táblázat. A táblázatban azt 13

Ez többek között azért is fontos, mert indirekt módon igazolja a minták egyesítésével kapcsolatos döntésünket. A minták ugyanis ezek szerint, nemcsak a legfontosabb társadalmiGHPRJUiILDL MHOOHP]N WHNLQWHWpEHQ KDVRQOyN HJ\PiVKR] KDQHP D PDJ\DUi]QL NtYiQW IgJHWOHQYiOWR]yDODSHORV]OiViWLOOHWHQLV


43

tüntettük fel, hogy az egyes döntési szinteken (ezer, százezer és egymillió forintos téteknél) mekkora a biztos nyereményt és a szerencsejátékot választók aránya. Az HJ\HV FHOOiNEDQ D NpW RSFLyW YiODV]WyN PHJRV]OiVD V]HUHSHO 'OW V]iPPDO PLQGLJ

azoknak az arányát tüntettük fel, akik a játékot választották, vastagon pedig azokét V]HGWNDNLNDEL]WRVSpQ]PHOOHWWYROWDN$N|YHWNH]FHOODPLQGLJD]DGRWWG|QWpVW KR]yNWRYiEELPHJRV]OiViWPXWDWMDDG|QWpVLIRO\DPDWN|YHWNH]Ii]LVDLEDQ3pOGiXO D EDO IHOV FHOOD DGDWD D]W PXWDWMD KRJ\ D] |VV]HV PHJNpUGH]HWW V]i]DOpND Y

á-

ODV]WRWWDDEL]WRVSpQ]WD]HOVIRUGXOyEDQ$WpWHPHOpVHXWiQV]i]DOpNWRYiEEUD

is a biztos pénzt választja, és alig 1,1 százalék dönt inkább a szerencsejáték mellett a legnagyobb tét esetében is. $] DGDWRN YL]VJiODWiEyO D N|YHWNH] UDM]ROyGLN NL $NLN D NpUGpVEORNN HOHMpQ D NLV SpQ] HVHWpQ D EL]WRV ÄDMiQGpNRW´ YiODV]WRWWiN D]RN D N|YHWNH] IRUGXOyNEDQ LV PHJPDUDGWDN D EL]WRV SpQ]HN PHOOHWW $NLN YLV]RQW D] HOV IRUGXOyEDQ NRFNiUD WH

tték a biztos ezer forintot, azok a tétek emelése esetén egyre kisebb mértékben dönteQHN PiU tJ\ $]HOV IRUGXOyEDQ V]HUHQFVHMiWpNRW YiODV]WyN V]i]DOpND D PiVRGLN IRUGXOyEDQPiUDEL]WRVSpQ]WYiODV]WMDpVHOV|SUW|EEVpJEHQ XJ\DQtJ\WHV]D

harmadik fordulóban is. Mindezek az eredmények a H2. hipotézist igazolják. Arról van ugyanis szó, hogy KDWiUR]RWW WHQGHQFLD PXWDWNR]LN DUUD KRJ\ D NRFNiUD WHKHW WpW QDJ\ViJiYDO HJ\WW

csökken azoknak az aránya, akik a szerencsejáték mellett vannak. 4. táblázat 7RYiEEOpSpVLHVpO\HNDNpUGH]pVHJ\HVIi]LVDLEDQD]HJ\PiVWN|YHWIRUGXOyNEDQ DQDJ\REEWpWHNHVHWpQDV]HUHQFVHMiWpNRWGOWV]iP pVDEL]WRVSpQ]WYDVWDJV]iP

választók százalékos megoszlása Kis tét (ezer forint)

Közepes tét (százezer forint)

Nagy tét (egymillió forint) 98,9

97,5 66,2

1,1 66,0 2,5 34,0 97,1 54,1 2,9 64,0

33,8 45,9

36,0

Kockáztatás és a jövedelem.

$ N|YHWNH] OpSpV DQQDN YL]VJiODWD KRJ\ PLO\HQ |

sznQHNUpV]OHWHVHEEYL]VJiODWiKR]U|YLGNLWpUWNHOOWHQQLDM|YHGHOPHNOHKHWVpJHVGHIiQtFLyMiUyO$GDWIHOYpWHOQNKiURP NO|QE|] M|YHGHOHPWtSXVGHILQtFLyMiW pV KDWiVDiV]HIJJpV PXWDWNR]LN D M|YHGHOPHN pV D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G|N N|]|WW (

QDN HPSLULNXV YL]VJiODWiW WHV]L OHKHWYp 5HQGHONH]pVQNUH iOO D PHJNpUGH]HWWHN

havi személyes nettó jövedelme. Ezt a jövedelemfajtát tekintjük a kiindulópontnak, DPHO\ D] DGRWW HJ\pQHN HUIRUUiVDLW MHO]L 9LOiJRV XJ\DQDNNRU KRJ\ D]RNDW D UHndelkezésre álló jövedelmeket, amelyeket a vizsgált szituációban döntési argumen-

44


tumként szerepelhetnek, a személyes jövedelmeken kívül a háztartás többi tagjának M|YHGHOPH LV EHIRO\iVROKDWMD $ PiVRGLN OpSFVEHQ H]pUW D Ki]WDUWiV KDYL QHWWy

összes jövedelem fogalmát használjuk. Végezetül, harmadik jövedelemfogalomként D Ki]WDUWiV HJ\ IUH MXWy M|YHGHOPHLW WHNLQWMN PDJ\DUi]y YiOWR]yQDN (] D M|YHGelemkoncepció a háztartási szükségletek tekintetbevételével, feltételezésünk szerint, DONDOPDVDEEOHKHWDWpQ\OHJHVG|QWpVLKHO\]HWHNHUHGPpQ\HLQHNHOUHMHO]ésére. Akármilyen jövedelemfogalmat használjunk is, mindhárom fordulóban szignifiNiQVDQ HOWpU HJ\PiVWyO D EL]WRV SpQ]W YiODV]WyN pV D MiWpN PHOOHWW G|QWN iWODJRV

jövedelme. Úgy látszik, a két csoport jövedelemének különbsége a második fordulóban a legnagyobb: az átlagok itt különböznek a legjobban egymástól. Minden egyes esetben igaz azonban az, hogy a biztos pénzt választók átlagos jövedelme lényeges mértékben alacsonyabb a kockáztatókénál. A legnagyobb eltéréseket a háztartáslétV]iPPDO QHP NRUULJiOW M|YHGHOPHN HVHWpEHQ OiWXQN D N|]pSV IRUGXOyEDQ D NRcNi]WDWyNpVDEL]WRVQ\HUHPpQ\HNHWHOQ\EHQUpV]HVtWNN|]|WWLM|YHGHOHPNO|QEVpJ

több mint 35 százalékos (5. táblázat).

ÈOWDOiEDQ ~J\ W&QLN KRJ\ D QDJ\REE WpWHN

HVHWpEHQ NLVHEE D] HJ\HV FVRSRUWRN N|]WL M|YHGHOHPNO|QEVpJ YDOyV]tQ&OHJ HEEHQ

az esetben kisebb a jövedelmek hatása a kockázatvállalási hajlandóságra. 5. táblázat $V]HUHQFVHMiWpNRWpVDEL]WRVQ\HUHPpQ\WYiODV]WyNiWODJM|YHGHOPHDNO|QE|]

jövedelemfoJDOPDNPHOOHWWDWpWHNNO|QE|]V]LQWMHLQ Megnevezés

Átlag

Standard N hiba A háztartás összes jövedelme Biztos 1000 forint 42 441 27 304 1663 Kockáztatott 2000 forint 52 898 37 909 796 Biztos 100 000 forint 43 280 26 350 2067 Kockáztatott 200 000 forint 58 849 48 145 400 Biztos 1 000 000 forint 45 385 30 994 2295 Kockáztatott 2 000 000 forint 51 359 36 728 173 Összesen 45 804 31 459 2468

F-statisztika

Szignifikanciaszint

60,73

0,0000

84,88

0,0000

5,81

0,0160

1663 796 2067 400 2295 173 2468

14,77

0,0001

45,02

0,0000

11,94

0,0006

1542 713 1910 354 2109 155 2264

20,57

0,0000

43,42

0,0000

2,74

0,0979

$Ki]WDUWiVHJ\IUHMXWyM|YHGHOPH

Biztos 1000 forint Kockáztatott 2000 forint Biztos 100 000 forint Kockáztatott 200 000 forint Biztos 1 000 000 forint Kockáztatott 2 000 000 forint Összesen Biztos 1000 forint Kockáztatott 2000 forint Biztos 100 000 forint Kockáztatott 200 000 forint Biztos 1 000 000 forint Kockáztatott 2 000 000 forint Összesen

16 030 9 826 18 000 15 347 15 979 9 072 20 305 20 837 16 447 11 426 19 687 16 920 16 674 11 918 Személyes jövedelem 22 569 16 102 26 553 25 086 22 673 15 295 30 018 33 367 23 628 19 278 26 308 21 555 23 812 19 449


45

A szerencsejáték választása és a jövedelem közötti összefüggés megvilágítására PHJQp]WN UpV]OHWHVHEEHQ KRJ\DQ DODNXO D MiWpN YiODV]WiViQDN YDOyV]tQ&VpJH D NüO|QE|] M|YHGHOPL V]LQWHNHQ (QQHN pUGHNpEHQ D N|YHWNH] PHJYiODV]ROiVUD YiUy NpUGpV D M|YHGHOPL V]LQWHN PHJKDWiUR]iViQDN PyGV]HUH YROW (UUH ± W|EE OHKHWVpJ PHJIRQWROiVD XWiQ D] HJ\V]HU&VpJ NHGYppUW ± D]W D PyGV]HUW DONDOPD]WXN KRJ\ D]

egyes megkérdezetteket aszerint soroltuk csoportokba, hogy adott jövedelmeik DODSMiQ PLO\HQ WiYROViJUD YDQQDN D PHGLiQ M|YHGHOHPWO ( WiYROViJ DODSMiQ VRURlWXN NHW RV]WiO\N|]|NEH pV D] tJ\ NLDODNtWRWW UDQJVRURN V]HULQW KDWiUR]WXN PHJ D

jövedelmi szinteket.14 $ NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G|W D] LO\ PyGRQ GHILQLiOW M|Yedelmi kategóriákban a Függelék F1. táblázata mutatja. (OV OiWiVUD ~J\ W&QLN PLQGHJ\LN M|YHGHOHPIRJDORP KDV]QiODWD HVHWpQ PHJIoJDOPD]KDWMXN D N|YHWNH] NtVpUOHWL PHJiOODStWiVW D PDJDVDEE M|YHGHOHPFVRSRUWRkban nagyobb a szerencsejátékot választók aránya. Ugyanakkor azt is látni kell, hogy D] |VV]HIJJpV QHP OiWV]LN HJ\pUWHOP&HQ OLQHiULVQDN $ M|YHGHOHPHJ\HQOWOHQVégekkel foglalkozó szociológiai szakirodalomban gyakran használják relatív szegénységi küszöbként a medián jövedelmek ötven százalékát. A mi esetünkben – úgy t&nik – szintén van ennél a pontnál egyfajta törése a kockázatvállalási hajlandóságnak. A kockázatvállalásra hajlandóságot mutató megkérdezettek aránya a jövedelmeknek e szintjéig nem változik, vagy csökken, és ezután indul növekedésnek a jövedelmek Q|YHNHGpVpYHO (] D MHOOHP] NO|Q|VNpSSHQ PDUNiQVQDN PXWDWNR]LN D Ki]WDUWiV HJ\IUHMXWyM|YHGHOPHWHNLQWHWpEHQ (]HN D] HUHGPpQ\HN WHKiW ~J\ W&QLN D H3. hipotézis mellett szólnak, azzal a megszorítással, hogy a jövedelmek és a kockázatvállalási hajlandóság között enyhe JDODN~ |VV]HIJJpV PXWDWNR]LN $ V]HUHQFVHMiWpNRW YiODV]WyN DUiQ\iW D NO|QE|] WpWHN PHOOHWW D M|YHGHOPHN NO|QE|] V]LQWMHLQ PXWDWMD a 3., 4., és 5. ábra. Ezek a N|YHWNH]PHgállapításokat illusztrálják: – a jövedelmek növekedésével (a fent említett enyhe J mintát követve) növekszik a szerencsejátékot választók aránya; – a legnagyobb tét esetén a szerencsejátékot választók aránya kisebb mértékben QDM|YHGHOPHNQ|YHNHGpVpYHOPLQWDOHJNLVHEEWpWHVHWében. A fentiek segítenek bennünket annak értelmezésében is, amit korábban a kockázatkedvelés és a „tétek” nagysága közötti kapcsolatról mondottunk. Láthatjuk ugyaQLV KRJ\ D NRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJ HJ\IHOO FV|NNHQ D NRFNi]WDWKDWy ÄDMinGpN´ Q|YHNHGpVpYHO PiVIHOO Q|YHNV]LN D M|YHGHOPHN Q|YHNHGpVpYHO $ WpQ\OHJHV NRFNi]WDWiVLKDMODQGyViJRWWHKiWHNpWWpQ\H]HJ\

ttes hatása határozhatja meg.

14

Az így kialakított egyes jövedelemkategóriákban a gyakorisági eloszlások eltérnek egymástól. Lásd az F2. táblázatot. A személyes jövedelmek mediánjától mért távolságok DODSMiQ D] HORV]OiV HUVHQ N|]pSUH W|P|UO D] |VV]HV HVHW V]i]DOpND OHJIHOMHEE V]á]DOpNNDOWpUHODPHGLiQpUWpNWO$Ki]WDUWiVRNM|YHGHOPHLHVHWpEHQIJJHWOHQODWWyOKRJ\ HJ\ IUH MXWy M|YHGHOPHNUO EHV]pOQN YDJ\ VHP D] HJ\HV NDWHJyULiN N|]|WWL PHJRV]OiV HJ\HQOHWHVHEEQHNW&QLN/HJLQNiEEtJ\YDQH]D]HJ\IUHMXWyM

övedelmek esetében.

46


3. ábra $MiWpNRWYiODV]WyNDUiQ\DNO|QE|]WpWHNPHOOHWWDKi]WDUWiVPHGLiQ M|YHGHOHPNO|QE|]V]LQWM

ein, százalék

Százalék 50,0 40,0 1 000 forint

30,0

100 000 forint

20,0

1 000 000 forint

10,0 0,0 -50

51-80

81-120

121-160

161-

A medián jövedelem százaléka

4. ábra $MiWpNRWYiODV]WyNDUiQ\DNO|QE|]WpWHNPHOOHWWDKi]WDUWiVHJ\IUHMXWy PHGLiQM|YHGHOHPNO|QE|]V]LQWMHLQV]i]DOpN

Százalék 40,0 30,0

1 000 forint 100 000 forint

20,0

1 000 000 forint

10,0 0,0 -50

51-80

81-120

121-160

161-



47

5. ábra $MiWpNRWYiODV]WyNDUiQ\DNO|QE|]WpWHNPHOOHWWDV]HPpO\HVPHGLiQ

jöveGHOHPNO|QE|]V]LQWMHLQV]i]DOpN Százalék 50,0 40,0 1 000 forint

30,0

100 000 forint 20,0

1 000 000 forint

10,0 0,0 -50

51-80

81-120

121-160

161-


.RFNi]WDWiV pV D] HJ\pE WiUVDGDOPLGHPRJUiILDL MHOOHP]N

A kockázattal szembeni gzettség (H4. hipotézis), az életkor (H5. hipotézis) és a nemi hovatartozás (H6. hipotézis) meghatározó szerepére vonatkoztak. Iskolai végzettség. A 6. táblázatban bemutatott adatok szerint mindhárom szinten HOWpU HJ\PiVWyO D NRFNi]DWYiOODOyN pV D NRFNi]DWNHUON iOWDO HOYpJ]HWW LVNRODL RVzWiO\RN iWODJRV V]iPD $ OHJDODFVRQ\DEE pV D N|]pSV WpW V]LQWMpQ H] D] HOWpUpV YDOamivel több, mint egy év, a legmagasabb tét esetében pedig mintegy 0,7 iskolai év. DWWLW&G WiUVDGDOPL WpQ\H]LUH YRQDWNR]y KLSRWp]LVHLQN PLQGHQHNHOWW D] LVNRODL Yp

6. táblázat A szerencsejátékot és a biztos nyereményt választók által elvégzett iskolai osztályok iWODJRVV]iPDDWpWHNNO|QE|]V]LQWMHLQ

Megnevezés

Átlag

Standard hiba

N

F-statisztika

Szignifikanciaszint

Biztos 1000 forint Kockáztatott 2000 forint

10,3 11,4

Tét: 1000 forint 3,0 2,7

1914 982

81,98

0,0000

Biztos 100 000 forint Kockáztatott 200 000 forint

10,5 11,6

Tét: 100 000 forint 3,0 2,7

2403 503

63,48

0,0000

Biztos 1 000 000 forint Kockáztatott 2 000 000 forint

10,6 11,3

Tét: 1 000 000 forint 3,0 2,7

2691 220

10,32

0,0013

Megjegyzés: Az elvégzett iskolai osztályok kódolása: Nem járt iskolába: 0. Nyolc általános DODWW$W|EELHVHWEHQpUWHOHPV]HU&HQDOHJPDJDVDEEHOYpJ]HWWRV]WiO\WNyGRltuk.

48


Ennél többet tudhatunk meg az iskolai végzettség és a kockázatvállalási hajlandóázatvállalók arányát. Az ezt mutató F3. táblázat (lásd a Függelékben) szerint a kockázatvállalási hajlandóság magasabb a befejezett középiskolát végzettek között, mint D] DODFVRQ\DEE LVNRODL YpJ]HWWVpJ&HN N|UpEHQ 8J\DQDNNRU D IHOVIRN~ YpJ]HWWVpgJHO UHQGHONH]N NRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJD PiU QHP WpU HO VWDWLV]WLNDL pUWHOHmEHQ D N|]pSLVNROiW YpJ]HWWHNpWO (]W D WpQ\W pUGHPHV OHQQH WRYiEE YL]VJiOQL pV EiViJNDSFVRODWiUyOKDDNO|QE|]LVNRODLYpJ]HWWVpJLV]LQWHNHQPXWDWMXNEHDNRFN

]RQ\RV IRNLJ YLVV]D LV WpUQN Ui D NpVEELHNEHQ (]HN D] HUHGPpQ\HN WHKiW FVDN

részben támasztják alá H4. hipotézisünket. Életkor. Rátérve az életkor és a kockázatvállalási hajlandóság közötti összefüggésekre, az elemzést most is a magyarázó változó átlagának és szórásának vizsgálatával kezdjük. A kockáztatók átlagos életkora mindhárom tét esetében lényegesen alacsonyabb azokénál, akik inkább a biztos pénzt választották. Itt most azt láthatjuk, KRJ\ D] LJD]iQ QDJ\ NO|QEVpJHN D N|]pSV V]LQWHQ DODNXOQDN NL LWW D NpW FVRSRUW

átlagos életkora több mint 11 évvel különbözik egymástól (7. táblázat). 7. táblázat A szerencsejátékot és a biztos nyereményt választók átlagos életkora a tétek NO|QE|]V]LQtjein Megnevezés

Biztos 1000 forint Kockáztatott 2000 forint Biztos 100 000 forint Kockáztatott 200 000 forint Biztos 1 000 000 forint Kockáztatott 2 000 000 forint

Átlag

N Standard hiba Tét: 1000 forint 49,1 17,2 1915 40,0 15,7 983 Tét: 100 000 forint 47,5 17,4 2403 38,9 14,5 505 Tét: 1 000 000 forint 46,4 17,3 2692 41,0 15,4 221

F statisztika

Szignifikanciaszint

192,16

0,0000

106,03

0,0000

20,11

0,0000

A kockázatvállalási hajlandóságot az egyes életkori csoportokban bemutató adatokEyOD]GHUONLKRJ\DPHJNpUGH]HWWHNpOHWNRUDHJ\pUWHOP&EEKDWiVWJ\DNRURODNRckázatvállalási hajlandóságra, mint amint azt az iskolai végzettség esetében láttuk: minél magasabb az életkora valakinek, annál alacsonyabb a kockázatvállalási hajlandósága (F4. táblázat). (] D KDWiV D N|]pSV WpW HVHWpEHQ W&QLN D OHJPDUNiQVDEbnak, de mind a három szinten jelen van valamilyen mértékben. Ez amellett szól, hogy H5. hipotézisünk nem volt megalapozatlan. Életkor és iskolai végzettség együttes hatása. A F5. táblázat szerint (amelyben a szerencsejátékot választók arányát együttesen vizsgáljuk az egyes életkori és iskolai végzettségi csoportokban) az életkornak és az iskolai végzettségnek egyaránt fontos V]HUHSHOHKHWDNRFNi]DWYiOODOiVLKDMODQGyViJPHJKDWiUR]iViEDQ$NO|QE|] LVNolai végzettségi csoportokon belül mindhárom tét esetében csökken a kockázatválla15

OiVYDOyV]tQ&VpJHD]pOHWNRUHPHONHGpVpYHO

15

$ N|]pSIRN~ LVNRODL YpJ]HWWVpJ&HN OHJPDJDVDEE WpWUH YRQDWNR]y G|QWpVHL NLYpWHOpYHO (UUH NpVEEPpJP

agyarázatot kell találnunk.


49

Nemi hovatartozás. H6. hipotézisünk szerint a férfiak kockázatvállalási hajlandól-

ViJD PDJDVDEE PLQW D QNp (]W HOV]|U HJ\V]HU& NHUHV]WWiEOD VHJtWVpJpYHO WHV]WH

MN (EEO HOV PHJN|]HOtWpVEHQ ~J\ W&QLN PLQWKD LJD]ROiVW Q\HUQH V]yEDQ IRUJy

hipotézisünk: a férfiak kockázatvállalási hajlandósága mindhárom tét esetében szigQLILNiQVDQ QDJ\REEQDN W&QLN PLQW D QNp (8. táblázat). (OUHERFViWMXN D]RQEDQ hogy e mögött lényeges összetételi hatások húzódhatnak meg: a férfiak korszerkezete, iskolai végzettség szerinti megoszlása és jövedelmi helyzete egyaránt lényegeVHQ HOWpU D QNpWO (]pUW HUVHEE PHJiOODStWiVRNDW D QHPHN V]HULQWL KDWiVRNUD YoQDWNR]yDQ FVDN DNNRU WHKHWQN KD PDMG D NpVEELHNEHQ PHJNtVpUHOMN NLV]&UQL D]

efféle összetételi hatásokat. 8. táblázat $NRFNi]DWYiOODOyNV]HUHQFVHMiWpNRWYiODV]WyN DUiQ\DDIpUILDNpVDQNN|]|WW DWpWHNNO|QE|]V]LQ

tjein

Megnevezés

Tét 1000 forint 100 000 forint 1 000 000 forint 30,7 14,4 6,5 1 Férfi 37,5 20,7 8,8 14,80 20,14 5,24 χ2 Szignifikanciaszint 0,0001 0,0000 0,0220 * Az érvényes válaszok száma a legmagasabb tét esetében.

N* 1534 1380

Foglalkozás. Kiinduló H7. hipotézisünk szerint a foglalkozás szintén hatással van a NRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GUH$KLSRWp]LVHOOHQU]pVpKH]YHVVQNHJ\SLOODQWiVWD]

F6. táblázatra, amelyik az egyes foglalkozási csoportokon16 belül mutatja a kocká]DWYiOODOyN DUiQ\iW $ OHJDODFVRQ\DEE WpW HVHWpEHQ D] pUWHOPLVpJLHN D] DOVy V]LQW& YH]HWND]|QiOOyDNYDODPLQWDPXQNDKHOO\HOPpJpOHWNEHQQHPUHQGHONH]NNR

cpV WpW HVHWpEHQ D MiWpNRW YiODV]Wy |QiOOyDN DUiQ\D OpQ\HJHVHQ PHJKDODGMD D PH]gazdasági fizikai foglalkozásúaké pedig lényegesen alulmúlja az átlagot. A legmagasabb tét esetében lényegében ugyanez a helyzet. A foglalkozásicsoport-hovatartozásnak a kockázatvállalási hajlandóságra gyakorolt hatását még alaposabban kell Ni]DWYiOODOiVLKDMODQGyViJDKDODGMDPHJMHOHQWVHEEPpUWpNEHQD]iWODJRW$N|]p

HOHPH]QQN D NpVEELHNEHQ 0L PRVW D] HJ\V]HU&VpJ NHGYppUW D WRYiEEL HOHP]pV

céljára a foglalkozási csoportok lehetséges összevonásával próbálkozunk: külön IRJMXN YL]VJiOQL D] |QiOOy IRJODONR]iV~DN DWWLW&GMHLW pV D] |VV]HV W|EEL IRJODONR]iVL FVRSRUWKR]WDUWR]yNDWWLW&

djeit.

Többváltozós elemzés Az eddigiekben többször utaltunk rá, könnyen lehetséges, hogy összetételi hatások K~]yGQDNPHJHJ\HVHUHGPpQ\HNP|J|WW0HJHVKHWSpOGiXOKRJ\DIpUILDNpVDQN HOWpU NRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJD QHP YDODPLIpOH ÄJHQHWLNDL´ YDJ\ V]RFLDOL]iF

i-

yV RNRNNDO PDJ\DUi]KDWy KDQHP HOWpU M|YHGHOPL NpS]HWWVpJL YDJ\ pSSHQ pOHWNRUL

16

1\XJGtMDVRNHVHWpEHQDQ\XJGtMD]iVHOWWLOHJXWROVyIRJODONR]iVWNpUGH]WN

50


V]HUNH]HWWHO 'H KDVRQOyNpSSHQ HOIRUGXOKDW KRJ\ D] LVNRODL YpJ]HWWVpJ V]HULQWL HOWpUpVHN ÄHOW&QQHN´ DNNRU KD D IJJ YiOWR]yQN HORV]OiViW YDODPL PiV IJJHWOHQ

változóra kontrolláljuk. Ezért most megvizsgáljuk, hogy a tanulmányunk elején specifikált magyarázó változóink közül melyek azok, amelyek szignifikáns mértékben hatnak a kockázatvállalási hajlandóságra. (UUH D FpOUD D ORJLV]WLNXV UHJUHVV]LyV HOMiUiV W&QLN D OHJLQNiEE DONDOPDVQDN $

szóban forgó módszer azokban az esetekben alkalmazható, amikor a független válWR]yQNNpWpUWpN& (dummy)DIJJYiOWR]yNSHGLJOHKHWQHNHJ\DUiQWNDWHJRULNXVDN RUGLQiOLVDN pV LQWHUYDOOXPVNiOiQ PpUKHWN (QQHN D] HOMiUiVQDN WRYiEEi QLQFVHQHN

olyan szigorú feltevései a vizsgált változók eloszlására vonatkozóan, mint más eljárásoknak. A logisztikus regresszió lényege, hogy közvetlenül próbáljuk megbecsülni DGRWW HVHPpQ\ HOIRUGXOiViQDN YDOyV]tQ&VpJpW +D W|EE PDJ\DUi]y YiOWR]yQN YDQ DNNRU DGRWW HVHPpQ\ EHN|YHWNH]pVL YDOyV]tQ&VpJpW D N|YHWNH] HJ\HQOHWWHO EHFV

l-

hetjük: Prob(esemény)=1/(1+e–Z), ahol e DWHUPpV]HWHVORJDULWPXVDODSMDPHJN|]HOtWOHJ Z a modellbe bevonandó magyarázó változók lineáris kombinációjaként írható le a N|YHWNH]IRrmában: Z=B0+B1X1+B2X2+ ... BkXk, ahol X1, X2, ... Xk a magyarázó változók, B0 konstans, B1, ... Bk pedig az egyes magyarázó változók együtthatói. Modellünkben a magyarázni kívánt változóDNRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GDPLWD NO|QE|] V]LQWHNHQ EHPXWDWRWW V]HUHQFVHMiWpNRNEDQ YDOy UpV]YpWHOOHO PpUQN

(JÁTÉK1, JÁTÉK2 és JÁTÉK3,UpV]YpWHO

UpV]YpWHOWOYDOyWDUWy]NRGiV

Magyarázó változóinkatDN|YHWNH]NpSSHQGHILQLiOWXN LG10JOV = háztartásjövedelem 10-es alapú logaritmusa (a jövedelem logaritmusának figyelembevételét részben a jövedelmek lognormálishoz hasonlatos HORV]OiVD UpV]EHQ HJ\V]HU&HQ D] XWyEEL VSHFLILNiOiV QDJ\REE PDJ\DUázó ereje indokolja), a megkérdezettek életkora hat kohorszba csoportosítva (–29, 30–39, KOR = 40–49, 50–59, 60–69 és 70- évesek megkülönböztetésével), ISKOLAi= a megkérdezettek iskolai végzettsége három kategóriába sorolva (i = 1: legfeljebb alapfok, i = 2 középfok és i IHOVIRN DPHJNpUGH]HWWHNQHPH Q IpUIL NEM = ONALLO = D PHJNpUGH]HWWHN IRJODONR]iVL VWiWXVD NpWpUWpN& YiOWR]y QHP önálló, 1= önálló). 0RGHOOQNHWDKiURPNO|QE|]IRUGXOyUDNO|QNO|QpStWMNIHO$PiVRGLNpV

a harmadik fordulóban a magyarázó változók között tekintetbe vesszük azt is, hogy D PHJHO] IRUGXOyNEDQ D PHJNpUGH]HWWMHLQN UpV]W YHWWHNH D MiWpNEDQ YDJ\ VHP 0RGHOOMHLQNV]HUNH]HWHWHKiWDN|YHWNH]NpSSHQIHVW

prob (JÁTÉKi) = 1/(1+e–Z), ahol Z=B0+B1*LG10JOV+B2*KOR+ B3*ISKOLA3+B4*NEM+B5*ONALLO.


51

A három modell eredményeit a 9. táblázat foglalja össze. A regressziós eljárást (METHOD = ENTER) végeztük el. A 9. táblázat második oszlopa a B együtthatókat, a Waldoszlop az egyes együtthatókra vonatkozó Wald-statisztika értékét, a szignifikaciaszint pedig az adott Wald-statisztika szignifikanciaszintjét tartalmazza. A két oszlop együttesen azt adja meg, hogy a kapott együtthatókról milyen szignifikanciaszint mellett mondhatjuk azt, hogy különböznek 0-tól. A táblázatban a PLQGKiURPHVHWEHQD]|VV]HVPDJ\DUi]yYiOWR]yHJ\LGHM&EHOpSWHWpVpYHO

YDVWDJRQ V]HGHWW V]iPRN MHO]LN D]RNDW D YiOWR]yNDW DPHO\HNQHN D IJJ YiOWR]yUD

gyakorolt hatása p V]LQWHQ V]LJQLILNiQV $ GOW V]iPRN D]RNDW D YiOWR]yNDW jelzik, ahol a magyarázó változó hatása p<0,1 szinten szignifikáns. Azokra a változókra, amelyek ilyen módon nincsenek kiemelve, nem tudtunk kimutatni szignifiNiQV KDWiV~ PDJ\DUi]y HUW (] NpW RN PLDWW OHKHW YDJ\ YDOyEDQ QLQFVHQHN HIIpOH

hatások, vagy léteznek, de nem lineárisan fejtik ki hatásukat a magyarázott változóra. A táblázat utolsó oszlopa az esélyráta – exp(B) – értékeit mutatja. Ez a mutató azt adja meg, hogy adott magyarázó változó értékének egy egységnyi növekedésével a magyarázandó változó esélyhányadosai (odds)KiQ\V]RURVXNUDQQHN 9. táblázat $UHJUHVV]LyVPRGHOOHUHGPpQ\HLDKiURPNO|QE|]WpWHVHWpQ

(a modellek valamennyi magyarázó változó együttes figyelembe vételével készültek) Változó

Együttható

LG10JOV KOR ISKOLA3 NEM ONALLO Konstans

0,8897 –0,2397 0,2404 0,1645 -0,1335 -4,6227

LG10JOV KOR ISKOLA3 NEM ONALLO JATEK1 Konstans

0,8088 –0,0936 0,2378 0,2491 0,7679 3,3653 –7,7045

LG10JOV KOR ISKOLA3 NEM ONALLO JATEK1 JATEK2 Konstans

–0,8691 0,0727 0,0457 -0,0698 0,0524 0,3305 3,4064 –0,5330

Standard Wald Szignifikanhiba ciaszint Tét: 1000 forint (JÁTÉK1) 0,2261 15,4899 0,0001 0,0311 59,5491 0,0000 0,0802 8,9806 0,0027 0,0929 3,1380 0,0765 0,1972 0,4580 0,4985 1,0125 20,8463 0,0000 Tét: 100 000 forint (JÁTÉK2) 0,3315 5,9522 0,0147 0,0473 3,9211 0,0477 0,1236 3,7044 0,0543 0,1385 3,2362 0,0720 0,2777 7,6453 0,0057 0,1815 343,9299 0,0000 1,5014 26,3312 0,0000 Tét: 1 000 000 forint (JÁTÉK3) 0,4258 4,1658 0,0412 0,0660 1,2121 0,2709 0,1726 0,0702 0,7910 0,1916 0,1329 0,7154 0,3545 0,0218 0,8825 0,2863 1,3327 0,2483 0,2882 139,6838 0,0000 1,9001 0,0787 0,7791

R

Esélyráta: exp(B)

0,0684 –0,1412 0,0492 0,0199 0,0000

2,4344 0,7869 1,2718 1,1788 0,8751

0,0442 –0,0308 0,0290 0,0247 0,0528 0,4112

2,2453 0,9106 1,2685 1,2829 2,1553 28,9410

–0,0435 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,3468

0,4193 1,0754 1,0468 0,9325 1,0538 1,3917 30,1563

52

Szántó Zoltán–Tóth István György $ MiWpN HOV IRUGXOyMiEDQ D :DOGVWDWLV]WLND V]i]DOpNRV V]LJQLILNDQFLDV]LQWMH

mellett a jövedelem (LG10JOV) és az iskolai végzettség (ISKOLA) gyakorol pozitív hatást a kockázatvállalási hajlandóságra (JÁTÉK1). Ugyanezen a szinten szignifikáns, ámde negatív a KOR magyarázó változó hatása. A NEM hatása az eddigieknél lényegesen gyengébb, az ONALLO változó pedig egyáltalán nem gyakorol hatást. A jövedelemhez tartozó esélyráta értéke 2,4, ami azt jelenti, hogy a jövedelem logaritPXViQDN HJ\ HJ\VpJQ\L WHKiW PDJiQDN D M|YHGHOHPQHN D Wt]V]HUHVpUH W|UWpQ QöYHNHGpVHHVHWpQDMiWpNYiODV]WiViQDNHVpO\KiQ\DGRVDDV]HUHVpUHQ9DJ\LVKD

adott X személynek havi 100 ezer forint jövedelme van, és a 10 ezer forintnyi jöveGHOHPHVHWpQHJ\pEWpQ\H]NYiOWR]DWODQViJDPHOOHWW DMiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]íQ&VpJH V]i]DOpN HVpO\KiQ\DGRV YROW DNNRU X esetében a játékváODV]WiVL YDOyV]tQ&VpJHW N|UOEHOO V]i]DOpNUD EHFVOKHWMN HVpO\KiQ\DGRV

3×2,4/7 = 1,03). $N|]pSVWpWHVHWpEHQYDODPHQQ\LPDJ\DUi]yYiOWR]yV]LJQLILNiQVKDWiVWJ\DNorol, az iskolai végzettség és a nem p<0,1 szinten, a többi változó pedig p<0,05 szinten. Meg kell jegyeznünk, hogy a KORKDWiVDLWWD]HOEELQpOOpQ\HJHVHQJ\HQJpEE HUWHOMHVHEE SR]LWtY KDWiVW J\DNRUOy YLV]RQW D NRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJUD D]

önálló foglalkoztatotti státus (ONALLO) pV D] D WpQ\ KD YDODNL D] HO] IRUGXOyEDQ is részt vett a játékban. A legnagyobb tét esetében mindössze két magyarázó változónknak van szignifikáns hatása a kockázatvállalási hajlandóságra: a megkérdezettek háztartásának jövedelme (LG10JOV) és ennél lényegesen nagyobb mértékben a második fordulóban való részvétel ténye (JATEK2). Érdemes még megfigyelni, hogy a jövedelem (LG10JOV) együtthatója negatívra változott: ez azt jelenti, hogy a legnagyobb tét HVHWpEHQ D M|YHGHOHP QDJ\ViJiYDO D W|EEL WpQ\H] YiOWR]DWODQViJD PHOOHWW QHJDWívan függ össze a kockázatvállalási hajlandóság. $UHJUHVV]LyVHOMiUiVWOHIXWWDWWXN~J\LVKRJ\NLLQGXOYDDWHOMHVPRGHOOEODQHP

szignifikáns változókat fokozatosan kivontuk (backstep eljárás). Ezzel eljuthattunk „tiszta” regressziós egyenletekhez. Ezekben már csak olyan együtthatók szerepelQHN DPHO\HN FVDN D WpQ\OHJHV PDJ\DUi]y YiOWR]yN PRGHOOEHQ W|UWpQ ILJ\HOHPEH

vételekor alakultak ki. Ezeket az együtthatókat a 10. táblázat foglalja össze. A 10. táblázatban bemutatott együtthatók segítségével most már felírhatjuk, hogy KRJ\DQ LV DODNXO D NRFNi]DWYiOODOiV YDOyV]tQ&VpJH D PRGHOOEHQ V]HUHSO PDJ\DUi]y

változók függvényében. Vegyük példának egy olyan válaszadót, akinek a családjáEDQIRULQWD]HJ\IUHMXWyM|YHGHOHPPDJDpYDODWWLKOR = 1), felsIRN~YpJ]HWWVpJ&,SKOLA3 = 3), férfi (NEM $]HVHWpEHQDQQDNYDOyV]tQ&VéJpW KRJ\ D] HOV IRUGXOyEDQ D MiWpNRW IRJMD YiODV]WDQL D N|YHWNH]NpSSHQ V]iPtthatjuk ki.


53

10. táblázat A három regressziós modell eredményei: az egyes magyarázó változók együtthatói a „tiszta” regressziós egyenletekben

Szabadságfok Szignifikanciaszint Modell χ2

+HO\WiOOyHOUHMHO]pVHNDUiQ\D

Megnevezés 1000 forint (JÁTÉK1) 4 0,0000 144,672 68,59

Változó Konstans Lg10JOV KOR ISKOLA3 NEM ONALLO JATEK1 JATEK2

-4,5669 0,8762 -0,2391 0,2398 0,1600 n. sz.

Tét 100 000 forint 1 000 000 forint (JÁTÉK2) (JÁTÉK3) 6 2 0,0000 0,0000 693,180 362,276 85,95 93,2 Együttható -7,7045 -0,1523 0,8088 -0,869 -0,0936 n. sz. 0,2378 n. sz. 0,2491 n. sz. 0,7679 n. sz. 3,3653 n. sz. 3,5797

Tudjuk, hogy lg10 (40 000)=4,61, tehát Z = –4,5669+0,8762×4,61-0,2391×1+0,2398×3+0,1600×1=0,1127, tehát prob(JÁTÉK1)=1/(1+2,718–0,1127) = 0,5281, YDJ\LVDQQDNYDOyV]tQ&VpJHKRJ\DIHQWLMHOOHP]NNHOOHtUKDWyIpUILD]HOVN|UEHQD

játékot fogja választani, 53 százalék. Ha azonban olyan valakit veszünk példának, DNLQHNDFVDOiGMiEDQPLQG|VV]HIRULQWD]HJ\IUHMXWyM|YHGHOHPPDJD

év fölötti (KOR = 6), alapfokú végzettséggel rendelkezik (ISKOLA3

Q

NEM =

DNNRUDQQDNYDOyV]tQ&VpJpWKRJ\D]HOVIRUGXOyEDQDMiWpNRWIRJMDYiODV]WDQLD N|YHWNH]NpSSHQV]iPtWKDWMXNNL

Tudjuk, hogy lg10 (15 000) = 4,18, tehát Z = –4,5669+0,8762×4,18-0,2391×6+0,2398×1+0,1600×0 = –2,099, tehát prob(JÁTÉK1)=1/(1+2,718–(–2,099))=0,1092, YDJ\LV DQQDN YDOyV]tQ&VpJH KRJ\ D IHQWL MHOOHP]NNHO OHtUKDWy Q D] HOV N|UEHQ D

játékot fogja választani, 11 százalék. $ NDSRWW HUHGPpQ\HN N|QQ\HEE WHOMHVHEE N|U& pV iWOiWKDWyEE LQWHUSUHWiFLyMD p

r-

GHNpEHQ D N|YHWNH] HOMiUiVW DONDOPD]]XN $ V]LJQLILNiQV PDJ\DUi]y YiOWR]yLQN

bizonyos értékkombinációinak beállításával néhány sajátságos társadalmi típusra YRQDWNR]yDQ PHJNtVpUHOMN PHJKDWiUR]QL D NRFNi]DWYiOODOiV YDOyV]tQ&VpJpW D M|Yedelem függvényében. Arra teszünk tehát kísérletet, hogy egyes tipikus emberekre PHJKDWiUR]]XN HJ\pE WpQ\H]N YiOWR]DWODQViJD PHOOHWW D V]HUHQFVHMiWpNYiODV]WiV YDOyV]tQ&VpJpQHNDODNXOiViWDM|YHGHOPLKHO\]HWIJJYpQ\

ében.

54

Szántó Zoltán–Tóth István György (]HNDWtSXVRNDN|YHWNH]NOHV]QHND

JÁTÉK1 modell (1000 forint várható érték)

esetén: pYDODWWLIHOVIRN~YpJ]HWWVpJ&IpUIL±III ±pYHVN|]pSIRN~YpJ]HWWVpJ&Q±NIQ pYI|O|WWLDODSIRN~YpJ]HWWVpJ&Q±DIQ

Az alábbiakban ezeknek a tipikus eseteknek a jövedelem–szerencsejáték (kockázatvállalás) függvényét rajzoljuk meg, külön-külön a három modellben. Vegyük elször a JÁTÉK1 modellt! A 6. ábrából jól látható, hogy a kockázatvállalás valószín&sége mindegyik típus esetében emelkedik a jövedelemmel. Példánkban a legnagyobb NRFNi]DWYiOODOiVLKDMODQGyViJDDpYDODWWLIHOVIRN~YpJ]HWWVpJ&IpUILQHNYDQPtJ DV]HUHQFVHMiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJHDpYI|O|WWLDODSIRN~YpJ]HWWVpJ&Q HVHWpEHQDOHJDODFVRQ\DEEeUGHPHVPHJILJ\HOQLKRJ\DIHOVEEM|YHGHOHPWDUWRP

ányokban az utóbbi típusba tartozók kockázatvállalási hajlandósága valamivel mereGHNHEEHQHPHONHGLNDM|YHGHOHPQ|YHNHGpVpYHOPLQWD]HOEELWtSXVEDWDUWozóé. 6. ábra $]IRULQWYiUKDWypUWpN&V]HUHQFVHMiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJH DM|YHGHOHPIJJYpQ\pEHQDWiUVDGDOPLGHPRJUiILDLWpQ\H]NQpKiQ\WLSLNXV

kombinációja esetén A játék választásának valószín&VpJH 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3

prob(-29;ff,f) prob(40-59;kf,n) prob(70+;af,n)

0,2 0,1 0,0

Jövedelem, logaritmikus skála 0

20000

500000

A JÁTÉK2 PRGHOO IRULQW YiUKDWy pUWpN HVHWpQ D N|YHWNH] WtSXVRNDW GHIiniáltuk: pY DODWWL IHOVIRN~ YpJ]HWWVpJ& IpUIL DNLQHN |QiOOy IRJODONR]iVD YDQ pV

JÁTÉK1-ben is részt vett (–29, ff, f, o, j), ±pYHVN|]pSIRN~YpJ]HWWVpJ&QDNLDONDOPD]RWWpV

JÁTÉK1-ben is részt

vett (40–49, kf, n, a, j), ± pYHV N|]pSIRN~ YpJ]HWWVpJ& IpUIL DNL DONDOPD]RWW pV

JÁTÉK1-ben is

részt vett(40–49, kf, f, a, j), pYI|O|WWLDODSIRN~YpJ]HWWVpJ&QDNLDONDOPD]RWWpV

vett(70–, af, n, a, j), A jövedelem–JÁTÉK2 függvényt a 7. ábrán mutatjuk meg.

JÁTÉK1-ben is részt


55

7. ábra $IRULQWYiUKDWypUWpN&V]HUHQFVHMiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJH DM|YHGHOHPIJJYpQ\pEHQDWiUVDGDOPLGHPRJUiILDLWpQ\H]NQpKiQ\WLSLNXV

kombinációja esetén A játék választásának valószín&VpJH 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

prob(f;ff;f;o;j) prob(kk;kf;n;a;j) prob(kk;kf;f;a;j) prob(i;af;n;a;j)


20000

500000

0RVW D IHOUDM]ROW WtSXVDLQN N|]|WW D NRFNi]DWYiOODOiVL YDOyV]tQ&VpJHN V]yUiVD Q

agyobb, mint a JÁTÉK1 PRGHOO HVHWpEHQ YROW (] QHP PHJOHS XJ\DQLV D N|]pSV MiWpN HVHWpEHQ PRGHOOQN HJ\HV YiOWR]yL QDJ\REE PDJ\DUi]y HUYHO UHQGHONH]WHN PLQW D] HO] SpOGiEDQ 0HJLQW FVDN D]W WDOiOMXN KRJ\

az alacsonyabb jövedelemtartományokban a kis kockáztatási hajlandóságú típusok szerencsejáték-választási YDOyV]tQ&VpJH D magasabb jövedelemtartományokban ebben az esetben is meredekebben emelkedik, mint azoké, akik eleve szívesebben kockáztatnak. Végezetül a JÁTÉK3 PRGHOO IRULQW YiUKDWy pUWpN HVHWpQ D N|YHWNH] tipikus eseteket definiáltuk: 1. sem a JÁTÉK1-ben, sem a JÁTÉK2-ben nem vett rész, 2. mind JÁTÉK1-ben, mind JÁTÉK2-ben részt vett. A 8. ábra mutatja be a JÁTÉK3 modellhez tartozó függvényeket. A görbék esése azt a már ismert tényt mutatja, hogy a harmadik játékra vonatkozóan a jövedelemváltozó együtthatója negatív lett. Jól látszik az a 4. táblázatban már bemutatott eredmény is, hogy a harmadik játékra már inkább csak azok maradnak meg, akik az HOVNHWWEHQLVDMiWpNRWYiODV]WRWWiN(]D]WMHOHQWLKRJ\HJ\QDJ\WpWHVHWpQPirpedig a mai Magyarországon egymillió forint kifejezetten nagy tétnek számít) már FVDN D]RN NRFNi]WDWQDN QDJ\ YDOyV]tQ&VpJJHO DNLN YLV]RQ\ODJ DODFVRQ\DEE M|YHGelemmel rendelkeznek, és egyébként is szeretnek játszani (részt vettek mindkét korábbi játékban).

56


8. ábra $]IRULQWYiUKDWypUWpN&MiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJH DM|YHGHOHPIJJYpQ\pEHQD]DODFVRQ\DEEYiUKDWypUWpN&MiWpNRNEDQ

való részvétel, illetve az azoktól való tartózkodás esetén A játék választásának valószín&VpJH 0,7 0,6 0,5

prob(j0;j0) prob(j1;j1)

0,4 0,3 0,2 0,1

Jövedelem, logaritmikus skála

0,0 0

20000

500000

A modell illeszkedése: néhány finomítás Modellünk illeszkedésének vizsgálatára, magyarázó erejének javítására két lépcsEHQ WHV]QN NtVpUOHWHW (OV]|U PHJYL]VJiOMXN PLO\HQ N|YHWNH]PpQ\H OHKHW DQQDN

ha tekintettel vagyunk arra, hogy a jövedelmek és a szerencsejáték választásának YDOyV]tQ&VpJH N|]|WW QHP WDOiOWXQN WHOMHVHQ OLQHiULV |VV]HIJJpVHNHW 0iVRGVRUEDQ

azt vizsgáljuk, mi történik, ha lazítjuk a modell illeszkedésének alapértelmezésként használatos kritériumait. A nem lineáris kapcsolatok vizsgálata. A tanulmány korábbi részében, a H3. hipotézissel kapcsolatban megállapítottuk, hogy a megkérdezettek jövedelme és a játék YiODV]WiViQDN YDOyV]tQ&VpJH N|]WL |VV]HIJJpV VDMiWRV J alakot mutat. Mivel a ORJLV]WLNXV UHJUHVV]LyV HOHP]pV IHOWpWHOH]pVHL N|]p WDUWR]LN D] LV KRJ\ D IJJ pV D

független változó között lineáris legyen a kapcsolat, valamiképpen kezelnünk kell ezt a problémát. A 3., 4. és 5. ábra tüzetesebb vizsgálata során intuitív módon is megállapíthatjuk, hogy a J mélypontja valahol a jövedelmek mediánjának fele körül YDQ (WWO OHIHOp pV IHOIHOp HJ\DUiQW W|EEpNHYpVEp OLQHiULVQDN W&Q |VV]HIJJpVW

láthatunk. Megvizsgálhatjuk ezért azt, hogy a szóban forgó jövedelemnagyságnál W|EEHO LOOHWYH NHYHVHEEHO UHQGHONH]N N|]|WW NO|QNO|Q PLO\HQ HUHGPpQ\HNHW

kapunk a kockázatvállalási hajlandóság magyarázatára.


57

Ezeknek az adatoknak az összefoglalását mutatja a 11. táblázat. Látható, hogy a szegények és a nem szegények különválasztása némiképpen változtat a kapott eredményeken. A legalacsonyabb tét esetében a jövedelem és az életkor csak a nem szeJpQ\HNN|]|WWJ\DNRUROV]LJQLILNiQVKDWiVWDMiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJpUH$

szegények között viszont a jövedelem és a kor hatása nem szignifikáns, az iskolának pVDQHPLKRYDWDUWR]iVQDNYLV]RQWHUVHEEDKDWiVD$IRJODONR]iV|QiOOyVWiWXViQDN HJ\LN FVRSRUWEDQ VLQFV MHOHQWVpJH $ OHJPDJDVDEE WpW HVHWpEHQ WRYiEEUD LV DOLJ W

alálunk szignifikáns magyarázó változót. A szegények között csak az tesz különbséJHW HEEO D V]HPSRQWEyO KRJ\ |QiOOy IRJODONR]iV~ YDJ\ DONDOPD]RWWH D] LOOHW $

nem szegények között a jövedelem növekedésével csökken a kockáztatási hajlandóság. 11. táblázat A három regressziós modell eredményei: az egyes magyarázó változók együtthatói az egész népességre együtt, valamint a szegénységi küszöb alatti és feletti népességre külön-külön lefutatott backstep eljárások után, a játék egyes szintjein Megnevezés

1000 forint 100 000 forint 1 000 000 forint összesen nem szegény összesen nem szegény összesen Nem szegény szegény szegény szegény Szabadságfok 4 3 2 6 4 2 2 2 2 Szignifikancia 0,0000 0,0000 0,0191 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Modell χ2 144,672 132,907 7,918 693,180 612,225 60,897 362,276 332,410 30,935 68,59 67,8 78,63 85,95 84,89 91,06 93,2 93,05 95,08 +HO\WiOOyHOUejelzések aránya Konstans –4,5669 –6,4153 –2,2366 –7,7045 –9,6719 –6,3241 –0,1523 0,0487 –4,0099 B 0,8762 1,3101 n. sz. 0,8088 1,3558 n. sz. –0,869 –0,9255 n. sz. lg10JOV –0,2391 –0,2555 n. sz. –0,0936 –0,0881 n. sz. n. sz. n. sz. n. sz. KOR 0,2398 0,1985 0,4734 0,2378 n. sz. 1,1218 n. sz. n. sz. n. sz. ISKOLA3 0,16 n. sz. 0,7203 0,2491 n. sz. n. sz. n. sz. n. sz. n. sz. NEM n. sz. n. sz. n. sz. 0,7679 0,8102 n. sz. n. sz. n. sz. 2,5347 ONALLO – – – 3,3653 3,327 3,995 n. sz. n. sz. n. sz. JATEK1 – – – – – – 3,5797 3,6618 3,4972 JATEK2

Ismét megfigyelhetjük, hogy a magyar jövedelemeloszlás sajátosságait is figyelemEH YpYH YDOyV]tQ&OHJ D V]i]H]HU IRULQWRV WpW D] D UHOHYiQV |VV]HJ DPHO\QHN D NRckáztatásával kapcsolatos magatartás a legtöbb dimenzióban vizsgálható. Ugyanakkor DV]HJpQ\HNN|]|WWPpJLWWLVPLQG|VV]HD]HO]MiWpNEDQYDOyUpV]YpWHOpVD]LVNolai végzettség differenciál. A nem szegények között viszont nincs szerepe sem az iskolának, sem a nemi hovatartozásnak: magyarázó hatása van viszont a jövedelemQHN D] pOHWNRUQDN D] |QiOOy IRJODONR]iVQDN pV D MiWpN HOV IRUGXOyMiEDQ YDOy UpVzvételnek. A 9., 10. és 11. ábrák – KDVRQOyNpSSHQ D NRFNi]WDWiVL YDOyV]tQ&VpJIJJYpQ\HN korábbi, a 6., 7. és 8. ábrákban mutatott prezentációihoz – egy-egy tipikus személy HVHWpEHQ PXWDWMiN D NRFNi]DWYiOODOiVL YDOyV]tQ&VpJHW D M|YHGHOHP IJJYpQ\pEHQ D

58


szegényekre és a nem szegényekre külön-külön futtatott regressziós elemzések eredményei alapján. A 9. ábra azt mutatja, hogy a medián jövedelmek fele alatti sávban egy 40–49 pYHV N|]pSIRN~ YpJ]HWWVpJ& V]HJpQ\ Q HOpJ QDJ\ W|EE PLQW KHWYHQV]i]DOpNRV YDOyV]tQ&VpJJHO IRJMD D] DMiQGpNED NDSRWW H]HU IRULQWRW NRFNi]WDWQL IJJHWOHQO D

ttól, hogy mekkora a jövedelme ezen belül. A nem szegények között azonban mintHJ\ H]HU IRULQW N|]|WW OHKHW D] D KDWiU DKRO D] LOOHW V]i]DOpNQiO QDJ\REE YDOyV]tQ&VpJJHOIRJNRFNi]WDWQL0HJILJ\HOKHWMN PpJ D]W LV KRJ\KD D QHP V]HJ

ényeket és a szegényeket külön vizsgáljuk, akkor a nem szegények között a jövedelem magyarázó ereje nagyobb lesz. A 10. ábra ugyanerre a személyre a százezer forintos tét esetében mutatja a kocNi]DWYiOODOiVL YDOyV]tQ&VpJHW $] iWODJKR] NpSHVW YHWW HOPR]GXOiV LUiQ\D PRVW LV QDJ\RQKDVRQOyDKKR]DPLWD]HOEELHNEHQOiWWXQNNpWPHJV]RUtWiVVDO(OV]|ULVD V]HJpQ\HN N|]|WW D NRFNi]WDWiVL KDMODQGyViJ QRKD LWW VHP IJJ D M|YHGHOHPWO

alatta marad az 50 százaléknak. Másodsorban viszont a nem szegények között alacsonyabb (mintegy 80 ezer forint háztartásjövedelem körüli) az a jövedelemhatár, DPLNRUDNRFNi]WDWiVYDOyV]tQ&VpJHD]V]i]DOékot meg fogja haladni. A 11. ábrán, mivel a vizsgált társadalmi-demográfiai változók nem voltak szigniILNiQVDN WLSLNXV V]HPpO\QNHW D] HOV NpW MiWpNEDQ YDOy UpV]YpWHOOHO GHILQLiOWXN /iWKDWMXN KRJ\ PpJ D] HVHWNEHQ LV PLQGHQ M|YHGHOPL ViYEDQ V]i]DOpN DODWW PDUDGDNRFNi]WDWiVYDOyV]tQ&VpJHWRYiEEiH]DYDOyV]tQ&VpJDQHPV]HJpQ\HNN

ö-

zött a jövedelem növekedésével ersen csökken. 9. ábra $]IRULQWYiUKDWypUWpN&MiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJHDM|YHGHOHP IJJYpQ\pEHQN|]pSIRN~YpJ]HWWVpJ&±pYHVQDPHGLiQV]i]DOpNDDODWWL

és fölötti jövedelmekre külön futtatott regressziós modellek alapján

A játék választásának YDOyV]tQ&VpJH

0,8 0,7 0,6 0,5 0,4

Átlag Nem szegény Szegény

0,3 0,2 0,1 0,0 0

20000



59

10. ábra $IRULQWYiUKDWypUWpN&MiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJH DM|YHGHOHPIJJYpQ\pEHQN|]pSIRN~YpJ]HWWVpJ&±pYHVQDNLD]HOV

játékban is játszott, a medián 50 százaléka alatti és fölötti jövedelmekre külön futtatott regressziós modellek alapján A játék választásának YDOyV]tQ&VpJH

0,9 0,8 0,7 0,6 0,5

Átlag Nem szegény Szegény

0,4 0,3 0,2 0,1 0,0


20000

500000

$ PRGHOOLOOHV]NHGpV YDOyV]tQ&VpJL NULWpULXPDLQDN HQ\KtWpVH

Több módszer is rendelkezésre áll annak eldöntésére, hogy logisztikus regressziós modelljeink mennyire jól illeszkednek az adatokhoz. A korábbiakban elemzett modelljeink egyik illeszkeGpVLNULWpULXPDNpQWDPRGHOOiOWDOKHO\WiOOyDQHOUHMHO]HWWHVHWHNDUiQ\iWKDV]QiOWXN

A 11. táblázatunkban például láthattuk, hogy a százezer forintos tét esetén a helyWiOOyDQ HOUH MHO]HWW HVHWHN DUiQ\D D QHP V]HJpQ\ QpSHVVpJEHQ V]i]DOpN YROW

modellünk illeszkedését tehát ez alapján viszonylag jónak mondhatjuk. ,G]]QNPRVWHOHJ\NLFVLWDQQiOPLWLVMHOHQWPLQGH]$12. táblázat részletesen PXWDWMD D V]yEDQ IRUJy PRGHOOUH YRQDWNR]y NODVV]LILNiFLyV WiEOiW (EEO OiWKDWy KRJ\ HVHWUH D]pUW YROW KHO\WiOOy D] HOUHMHO]pV PHUW PRGHOOQN HQQ\L HPEHUUH MHO]HWW HOUH SDVV]LYLWiVW D MiWpN PiVRGLN IRUGXOyMiEDQ V N YDOyEDQ QHP LV MiWV]R

t-

WDN gVV]HVHQ RO\DQ HVHWQN YROW DNLNHW MiWpNRVQDN MHOH]WQN pV N YDOyEDQ

játszottak is. Ez az összesen 1713 eset az összes nem szegény népességnek (2018 IQHN SRQWRVDQV]i]DOpNDYROW

60


11. ábra $]IRULQWYiUKDWypUWpN&MiWpNYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJH DM|YHGHOHPIJJYpQ\pEHQVDPHJNpUGH]HWWD]HOVNpWMiWpNEDQLVUpV]WYHWW

a medián 50 százaléka alatti és fölötti jövedelmekre külön futtatott regressziós modellek alapján A játék választásának YDOyV]tQ&VpJH

0,7 0,6 0,5 0,4 Átlag Nem szegény Szegény

0,3 0,2 0,1 0,0

0


20000

12. táblázat Klasszifikációs táblázat: nem szegények, 100 000 forint tét esetén, p≥YDOyV]tQ&VpJPHOOHWW $PRGHOOHOUHMHO]pVH

Nem játszik Játszik Összesen

N az összes százalékában N az összes százalékában N százalék


nem játszik 1601 79,3 75 3,7 1676 83,1

Megfigyelés Játszik N 230 1831 11,4 112 187 5,6 342 2018 16,9 84,9

százalék 90,7 9,3 100

$] HIIpOH NODVV]LILNiFLyV WiEOi]DWRNEDQ D] HOUHMHO]pV ÄMyViJiQDN´ NULWpULXPD D] KRJ\ D V]yEDQ IRUJy HVHWUH Qp]YH D MiWpN YiODV]WiViQDN YDOyV]tQ&VpJH V]i]DOpN

alatt van, vagy esetleg meghaladja azt. Ha 50 százalék alatt van, akkor a modell szeULQW D] LOOHW QHP IRJMD D MiWpNRW YiODV]WDQL +D D] DGRWW YDOyV]tQ&VpJL pUWpN V]ázalék fölött van, akkor viszont játszani fog. Vizsgáljuk most meg, hogy az adott HVHWEHQPLNpSSHQIHVWDMiWpNHOUHMHO]HWWYiODV]WiViQDNYDOyV]tQ&VpJpQHNHORV]OiVD


61

az adott nem szegény népességben! Ezt mutatja a 13. táblázat utolsó sora. ModelOQN DODSMiQ D] |VV]HV V]HPpO\ V]i]DOpNiUD IUH PRQGKDWMXN D]W KRJ\ D] HVHWNEHQ V]i]DOpN DODWW YDQ D MiWpN YiODV]WiViQDN YDOyV]tQ&VpJH

Összhangban eddigi eredményeinkkel, némiképpen több mint 9 százalék lenne a W|EE PLQW |WYHQV]i]DOpNRV YDOyV]tQ&VpJJHO MiWV]yN DUiQ\D 9DQ D]RQEDQ |VV]HVHQ RO\DQ HPEHUQN DNLNUH OHJDOiEE KDUPLQFV]i]DOpNRV YDOyV]tQ&VpJJHO PRQGKD

tlzésünk szerint részt venne a játékban. Természetesen nem minden olyan megkérdezettünk fog ténylegesen a játék mel-

MXNKRJ\HOUHMH

OHWW G|QWHQL DNLUH H]W PL HOUH MHOH]WN $] HOUH MHO]HWW MiWV]iVL YDOyV]tQ&VpJJHO HJ\WW Q|YHNV]LN D]RQEDQ DQQDN HVpO\H KRJ\ D] LOOHW WpQ\OHJHVHQ LV MiWV]DQL IRJ

Ezt a 13. táblázatban a játszik (alulról a 3. és a 4.) sor mutatja. Például láthatjuk, hogy 135 olyan esetünk van, amelyre a modell 40 és 50 százalék közöttire teszi anQDN YDOyV]tQ&VpJpW KRJ\ N D MiWpN PHOOHWW IRJQDN G|QWHQL /iWKDWMXN KRJ\ N|]|ttük 43 százalék azok aránya, akik ténylegesen a játékot választották. Az ötvenszázalékos elfogadási kritérium enyhítésével megvizsgálhatjuk, hogy PDJDVDEEOHV]HDPRGHOOKHO\WiOOyHOUHMHO]pVHLQHNDUiQ\D(J\LO\HQNODVV]LILNiFiós táblát mutat be a 14. táblázat. Ezt összevetve a 12. táblázattal, megállapíthatjuk, KRJ\D]HOIRJDGiVLNULWpULXPOD]tWiViYDOMHOHQWVHQPHJQQHDPRGHOOiOWDOÄMiWpNRsNpQW´ HOUH MHO]HWW HVHWHN DUiQ\D V]i]DOpNUyO V]i]DOpNUD $ WpQ\OHJHVHQ D

játékot választók aránya azonban e két érték között, 17 százalék körül mozgott. Az elfogadási kritérium lazítása tehát esetünkben azzal is együtt járna, hogy nagymérWpNEHQ PHJQQH D]RNQDN D] DUiQ\D LV DNLNHW ~J\ SURJQRV]WL]iOWXQN MiWpNRVQDN

hogy valójában passzívak maradtak. Összességében tehát az elfogadási kritérium LO\HQ OD]tWiVD QHP MDYtWDQi KDQHP URQWDQi D KHO\WiOOy HOUHMHO]pVHN DUiQ\iW

százalékról 80,6 százalékra). 13. táblázat Részletes klasszifikációs táblázat, nem szegények, 100 000 forint tét esetén $MiWpNYiODV]WiViQDNHOUHMHO]HWWV]i]DOpNRVYDOyV]tQ&VpJH

Megfigyelés Nem játszik N Oszlopszázalék Játszik N Oszlopszázalék Összesen N Sorszázalék

10 alatt 11–30 31–40 41–50 51–60 61–70 71–100 1312 14 98 177 61 13 1 97,3 77,8 64,5 56,7 43,6 39,4 7,1

százalék N 1676 83,1

37 2,7

4 22,2

54 35,5

135 43,3

79 56,4

20 60,6

13 92,9

342

1349 66,8

18 0,9

152 7,5

312 15,5

140 6,9

33 1,6

14 0,7

2018

16,9

100

62


14. táblázat Összevont klasszifikációs tábla, nem szegények, 100 000 forint tét esetén, p≥YDOyV]tQ&VpJ mellett $PRGHOOHOUHMHO]pVH


N az összes százalékában N az összes százalékában N százalék

nem játszik 1326 65,7 350 17,3 1676 83,1


Megfigyelés játszik N 41 1367 2,0 301 651 14,9 342 2018 16,9 80,6

százalék 67,7 32,3 100

Ugyanezt az eljárást lefolytattuk a szegények esetében is, hasonló eredménnyel. Az HOIRJDGiVLNULWpULXPOD]tWiVDDMiWpNRVQDNHOUHMHO]HWWHNDUiQ\iWV]i]DOpNUyO V]i]DOpNUD HPHOWH YROQD H]]HO D]RQEDQ D KHO\WiOOy HOUHMHO]pVHN DUiQ\D V]i]

a-

lékról 91 százalékra esett volna (F7. és F8. táblázat).

Összefoglalás 7DQXOPiQ\XQNEDQ D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G HPSLULNXV HOHP]pVpUH WHWWQN N

ísérletet. Gondolatmenetünk kiindulópontjaként elfogadtuk a racionális döntések elméletének alapfogalmait és analitikus modelljeit. A bizonyosság, bizonytalanság pV NRFNi]DW PHJNO|QE|]WHWpVH XWiQ GHILQLiOWXN D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G Károm alaptípusát: a kockázatkerülést, a kockázatsemlegességet és a kockázatkedvelést. Gondolatmenetünk irányát ezután azonban már nem a racionális döntések elméletének normatív kérdésfelvetései szabták meg: Nem arra voltunk kíváncsiak, hogy mekkora az optimális NRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJ YDJ\ PHNNRUD PpUWpN& kockázatot kell a tökéletesen racionális döntéshozónak vállalnia.17 Inkább az érdekelt bennünket, hogy a rendelkezésünkre álló – viszonylag kevés – empirikus adat DODSMiQPLO\HQ|VV]HIJJpVHNHWWXGXQNIHOWiUQLDNRFNi]DWWDOV]HPEHQLDWWLW&GHPSirikus típusairól, azok társadalmi-demográfiai meghatározottságáról. A racionális G|QWpVHNHOPpOHWpWWHKiWPLQGHQHNHOWWIRJDORPWLV]Wi]iVLpVKLSRWp]LVDONRWiVLFpORkUD KDV]QiOWXN $] HPSLULNXV HOOHQU]pVUH YiUy KLSRWp]LVHN HJ\ UpV]pW ± D WLSLNXV NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&GUH YDODPLQW D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G pV D WpW

nagysága, illetve a jövedelem nagysága közti összefüggésekre vonatkozó hipotéziVHNHW ± D] HOPpOHWL PRGHOOHNEO V]iUPD]WDWWXN $ W|EEL KLSRWp]LVW ± D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G WiUVDGDOPLGHPRJUiILDL |VV]HIJJpVHLUO ± UpV]EHQNRUiEEL HPSLU

i-

kus eredményekre támaszkodva, részben intuitíve fogalmaztuk meg. (PSLULNXVHOHP]pVQNHWD]HJ\HVUpV]KLSRWp]LVHN±YLV]RQ\ODJHJ\V]HU&SpOGiXO NHUHV]WWiEOiV ± HOOHQU]pVpYHO NH]GWN $GDWDLQN DOiWiPDV]WRWWiN DODSKLSRWp]LV

n-

17

Az optimális kockázatvállalási hajlandóság analitikus elemzéséhez lásd például Hirshleifer– Riley 1992: 43–60.


63

NHW PLV]HULQW D NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G WLSLNXV IRUPiMD D NRFNi]DWNHUOpV

ugyanakkor rávilágítottak arra a tényre is, hogy – még viszonylag nagy tét esetén is ± HOIRUGXO D NRFNi]DWNHGYHOpV $ WpWHN QDJ\ViJD pV D NRFNi]DWNHUOpV N|]WL NDpFVRODWUD YRQDWNR]y KLSRWp]LVQNHW V]LQWpQ PHJHUVtWHWWpN DGDWDLQN $ WpWHN HPHONeGpVpYHO HJ\pUWHOP&HQ FV|NNHQ D NRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJ 8J\DQDNNRU D M|Yedelemnagyság és a kockázatkerülés közti kapcsolatra vonatkozó kezdeti hipotézisünket az empirikus eredmények alapján több szempontból is finomítani kellett: Egyrészt világossá vált, hogy a tét és a jövedelem együtt ragadja meg azokat az öszszefüggéseket, amelyeket a döntéshozók relatív jövedelmi helyzetében bekövetkezett változásokként értelmeztünk korábban, s ezért az elemzés során hatásukkal együtt kell számolni. Másrészt adataink szerint a kockázatvállalási hajlandóság a jövedelmek emelkedésével nem lineárisan, hanem inkább sajátos J mintát követve DODNXO D NLFVL UHODWtY M|YHGHOHPYiOWR]iVW HUHGPpQ\H] G|QWpVL KHO\]HWHNEHQ LQNiEE

számíthatunk valamivel nagyobb arányú kockázatkedvelésre, mint a nagy relatív M|YHGHOHPYiOWR]iVW HUHGPpQ\H] G|QWpVL KHO\]HWHNEHQ $ NRFNi]DWWDO V]HPEHQL DWWLW&G WiUVDGDOPLGHPRJUiILDL WpQ\H]L N|]O D] LVNRODL YpJ]HWWVpJ KDWiViW FVDN

részben, a foglalkozás hatását differenciáltan, míg az életkor és a nemi hovatartozás KDWiViWHOVN|]HOtWpVEHQHOpJHJ\pUWHOP&HQOiWV]RWWDNPHJHUVtWHQLDGDWDLQN(]HNHW

az eredményeket mindazonáltal csak fenntartásokkal fogadhattuk el a lehetséges összetételi hatások miatt. Ezért a további elemzés során szükségesnek tartottuk elvégezni az adatok többváltozós statisztikai elemzését, logisztikus regressziós modellek segítségével. A többváltozós elemzés szerint a legkisebb tét esetén a jövedelem és az iskolai végzettség gyakorol szignifikáns (pozitív) hatást a kockázatvállalási hajlandóságra, PtJ D N|]HSHV WpW HVHWpQ YDODPHQQ\L YiOWR]y KDWiVD V]LJQLILNiQV HUVHEEHQ KDW D

jövedelem, az életkor, az önálló foglalkozási státus, valamint az, ha a vizsgált személy az alacsonyabb tét esetében kockáztatott, gyengébben az iskolai végzettség és a nemi hovatartozás. A legmagasabb tét esetén csupán két szignifikáns magyarázó változónk maradt: a jövedelem és az, ha az érintett a közepes tét esetén kockáztatott (ráadásul a jövedelem hatása megfordult). Az elemzés plasztikusabbá tétele céljából YpJONO|QE|]WLSLNXV±ViOWDOXQNpUGHNHVQHNtWpOW±G|QWpVKR]yNDWGHILQLiOWXQNV W|EE V]HPSRQWEyO ILQRPtWRWWXN D PRGHOO LOOHV]NHGpVpW (QQHN VRUiQ PLQGHQHNHOWW

azt vizsgáltuk, hogyan változik ezeknek a hipotetikus döntéshozóknak a kockázatvállalási hajlandósága a jövedelem függvényében. Eredményeink azt mutatják, hogy D NLFVL pV D N|]HSHV WpW HVHWpEHQ D NRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJ Q D M|YHGHOHP

emelkedésével, míg a legmagasabb tét esetén megfordult az összefüggés. Többváltozós elemzéseink finomításainak egyik további tanulsága, hogy a magyar jövedelmi viszonyok között leginkább a közepes nagyságú tét (100 000 forint) esetén kapott eredményeket tekinthetjük leginkább elfogadhatónak. 9pJO XWDOXQN DUUD KRJ\ DODSYHWHQ NpWIpOH WRYiEEL HOHP]pVL LUiQ\W WDUWXQN NöYHWHQGQHND]iOWDOXQNWiUJ\DOWNpUGpVN|UEHQ(J\UpV]WN|YHWYHDNRFNi]DWYiOODOiVL KDMODQGyViJJDO IRJODONR]y HPSLULNXV YL]VJiOyGiVRN ILUiQ\iW ILQRPDEEDQ PHJI

ogalmazott kísérleti kérdésekkel kívánjuk mérni a kockázatkerülés mértékét a jövben. Nemcsak arra vagyunk kíváncsiak, hogy hogyan oszlik meg a népesség az DODSYHWNRFNi]DWSUHIHUHQFLiNDODSMiQKDQHPILQRPDEEPpUFpYHONtYiQMXNDNRFNá-

64


]DWNHUOpV PpUWpNpW N|]HOtWHQL 0iVUpV]W D M|YEHQ WHUYH]]N QHP NtVpUOHWL KDQHP

természetes döntések (például biztosításkötések, befektetések) hasonló szempontú empirikus elemzését, s ezen eredmények összevetését a kísérleti vizsgálatok adataival. Az effajta adatok jól kiegészíthetik, s adott esetben korrigálhatják a steril kísérleti adatokat. Hivatkozások Becker, G. S. 1998. Értékek és preferenciák. In: Lengyel György–Szántó Zoltán (szerk.): 7NHIDMWiN7iUVDGDOPLpVNXOWXUiOLVHUIRUUiVRNV]RFLROyJLiMD Budapest: Aula Becker, G. S.–G. J. Stigler. 1989. De Gustibus Non Est Disputandum. In: G. J. Stigler (ed.) Piac és állami szabályozás. Budapest: Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó Csontos László 1995. Fiskális illúziók, döntéselmélet és az államháztartási rendszer reformja. Közgazdasági Szemle, 2. – 1998. A racionális döntések elmélete. Budapest: Osiris Csontos László–Tóth István György 1998. Fiskális csapdák és államháztartási reIRUPD]iWPHQHWLJD]GDViJEDQ,Q*iFV-iQRV±.|OO-iQRVV]HUN A túlzott központosítástól az átmenet stratégiájáig. Tanulmányok Kornai Jánosnak. Budapest: Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó Csontos László–Kornai János–Tóth István György 1996. Adótudatosság és fiskális illúziók. In: Andorka Rudolf–Kolosi Tamás–Vukovich György: Társadalmi Riport 1996. TÁRKI. Budapest Elster, J. 1986. Introduction. In: J. Elster (ed.) Rational Choice. New York: New York University Press – 1995. A társadalom fogaskerekei. Magyarázó mechanizmusok a társadalomtudományban. Budapest: Osiris Hirsleifer, J.–J. G. Riley 1992. The Analytics of Uncertainty and Information. Cambridge: Cambridge University Press – – 1998. A bizonytalanságban hozott döntések elemei. In : Csontos (szerk.) 1998. Kagel, J. H.–A. R. Roth (eds.) 1995. The Handbook of Experimental Economics. Princeton: Princeton University Press Kahneman, D.–A. Tversky 1991. A döntések megfogalmazása és a választás pszichológiája. In: Nagy Péter–Pápai Zoltán (szerk.) Döntéselmélet. 6]|YHJJ\&MWemény. Budapest: Aula – – 1998. Kilátáselmélet: a kockázatos helyzetekben hozott döntések elemzése. In: Csontos 1998.


65

Morrow, J. D. 1994. Game Theory for Political Scientists. Princeton: Princeton University Press Thaler, R. H. 1987. The Psychology of Choice and the Assumptions of Economics. In: A. Roth (ed.) Laboratory Experiments in Economics: Six Points of View. New York: Cambridge University Press Thaler, R. H.–E. J. Johnson 1990. Gambling with the House Money and Trying to Break Even: The Effects of Prior Outcomes on Risky Choices. Management Science, 6. Varian, H. 1991. Mikroökonómia középfokon. Budapest: Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó

Függelék F1. táblázat $V]HUHQFVHMiWpNRWYiODV]WyNDUiQ\DDNO|QE|]M|YHGHOHPV]LQWHNHQ NO|QE|]M|YHGHOHPI

ogalmak esetén

Jövedelem a medián százalékában (csak pozitív jövedelmek)

Háztartásjövedelem

–50 51–80 81–120 121–160 161–

23,3 22,3 32,6 36,1 47,5

–50 51–80 81–120 121–160 161–

9,1 10,2 14,8 19,0 28,6

–50 51–80 81–120 121–160 161–

6,3 6,0 6,4 7,3 9,6

(J\IUHMXWyKi]WD

rtás-

jövedelem Tét: 1000 forint 38,1 29,7 31,9 34,2 37,8 Tét: 100 000 forint 17,8 14,6 16,4 20,5 33,3 Tét: 1 000 000 forint 8,0 6,3 7,3 10,0 11,0

Személyi nettó jövedelem

30,9 26,5 33,8 36,9 42,9 14,4 13,6 15,9 18,3 27,8 7,9 6,6 7,0 8,4 9,8

66


F2. táblázat $]HOVIRUGXOyEDQIRULQW YiODV]DGyNPHJRV]OiVDDKi]WDUWiV|VV]HVM|YHGHOPHN D]HJ\IUHMXWyM|YHGHOPHNpVDV]HPpO\HVM|Y

edelmek kategóriáiban

Jövedelem a medián százalékában (csak pozitív jövedelmek) –50 51–80 81–120 121–160 161 Összesen N

Háztartásjövedelem

(J\IUHMXWyKi]WDUWi

jövedelem

s-

Személyi nettó jövedelem

23,8 19,2 30,5 15,2 11,2 100,0 2899

9,6 17,7 44,3 14,7 13,8 100,0 2899

12,9 21,5 29,3 19,4 16,9 100,0 2458

F3. táblázat A kockázatvállalók (szerencsejátékot választók) aránya az egyes iskolai végzettségi csoporWRNEDQDWpWHNNO|QE|]V]LQWMHLQ Iskolai 1000 forint 17,2 23,9 36,9 43,2 40,8 41,6 41,2

végzettség 8 általános alatt 8 általános Szakmunkáskép] Szakközépiskola Gimnázium )LVNROD

Egyetem

Tét 100 000 forint 5,3 10,6 18,7 24,4 22,1 22,0 25,6

N* 1 000 000 forint 4,1 4,8 9,3 8,7 9,0 9,3 7,7

320 641 794 482 311 246 117

*Az érvényes válaszok száma a legmagasabb tét esetében. F4. táblázat A kockázatvállalók (szerencsejátékot választók) aránya az egyes életkori csoportokban, DWpWHNNO|QE|]V]LQWMHLQ

Életkor –29 30–39 40–49 50–59 60–69 70–

1000 forint 50,8 39,7 35,8 27,5 17,3 17,7

Tét 100 000 forint 25,9 21,8 19,8 14,7 7,1 5,7

* Az érvényes válaszok száma a legmagasabb tét esetében.

N* 1 000 000 forint 10,4 7,3 9,3 6,8 5,3 3,3

624 490 626 459 378 336


67

F5. táblázat $MiWpNRWYiODV]WyNDUiQ\DNO|QE|]WpWHNPHOOHWWNRUFVRSRUWpVLVNRODLYpJ]HWWVpJV]HULQW

százalék Év

–39 40–59 60– –39 40–59 60–

Tét 1000 forint 100 000 forint Alapfokú iskolai végzettség 36,3 17,8 22,9 10,1 13,6 3,8 Középfokú iskolai végzettség 47,6 25,0 34,2 19,3 24,5 11,3

1 000 000 forint 8,4 4,0 3,1 9,1 10,0 6,4

)HOVIRN~LVNRODLYpJ]HWWVpJ

–39 40–59 60–

52,2 41,0 23,0

29,9 23,5 9,5

10,3 8,7 6,3

F6. táblázat $NRFNi]DWYiOODOyNV]HUHQFVHMiWpNRWYiODV]WyN DUiQ\DDNO|QE|]IRJODONR]iVL

csoportokEDQDWpWHNNO|QE|]V]LQWMHLQ Megnevezés 1000 forint Utolsó foglalkozás Sosem dolgozott 0H]JD]GDViJLIL]LNDL

foglalkozású Önálló Szakképzetlen munkás Szakmunkás $OVyYH]HW

Fehérgalléros 9H]HW

Értelmiségi χ2 Szabadságfok Szignifikanciaszint Önálló foglalkozású (volt)? Nem önálló Önálló χ2 Szabadságfok Szignifikanciaszint

Tét 100 000 forint 1 000 000 forint

N*

42,7 18,8

20,9 5,5

7,3 3,1

178 127

43,5 26,2 36,4 40,9 37,4 30,5 41,4 61,25 8 0,0000

31,7 11,2 19,3 20,5 20,3 14,8 21,3 72,20 8 0,0000

12,6 5,6 9,8 8,3 8,7 5,1 6,6 22,32 8 0,0044

199 833 705 132 356 176 182

32,5 43,5 10,15 1 0,0014

16 31,7 32,05 1 0,0000

7,3 12,6 7,24 1 0,0071

2511 199

* Az érvényes válaszok száma a legmagasabb tét esetében.

68


F7. táblázat Klasszifikációs táblázat, szegények, 100 000 forint tét esetén, p ≥YDOyV]tQ&VpJPHOOHWW $PRGHOOHOUHMHO]pVH


N százalék N százalék N százalék

nem játszik 248 89,2 7 2,5 255 91,7


Megfigyelés játszik N 14 262 5 9 16 3,2 23 278 8,3

százalék 94,2 5,8 100

92,4

F8. táblázat Összevont klasszifikációs táblázat, szegények, 100 000 forint tét esetén, p≥0,YDOyV]tQ&VpJPHllett $PRGHOOHOUHMHO]pVH

nem játszik Nem játszik Játszik Összesen

N teljes százalék N teljes százalék N százalék


236 84,9 19 6,8 255 91,7

Megfigyelés játszik N 6 2,2 17 6,1 23 8,3 91,0

százalék

242 87,1 36 12,9 278 100

DUPLA VAGY SEMMI, AVAGY KOCKÁZTASSUK-E A TALÁLT PÉNZT?

Recommend Documents