TÉZISGYŰJTEMÉNY. Hajdu Tamás

Hasonló dokumentumok
Jövedelem és szubjektív jóllét: az elemzési módszer megválasztásának hatása a levonható következtetésekre

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

4 2 lapultsági együttható =

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia Szakmai felelős: Varga Júlia június

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

Tanulmányok a szubjektív jóllét és a társas környezet kapcsolatáról: az összehasonlítás, a kultúra és a normák szerepe

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Statisztikai A KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TUDOMÁNYOS FOLYÓIRATA SZERKESZTŐBIZOTTSÁG:

Iskolázottság és szubjektív jóllét

Szubjektív jóllét és anyagi helyzet:

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

MT-DP 2014/11 Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Jóllét az ökológiai határokon belül

Vélemények az állampolgárok saját. anyagi és az ország gazdasági. helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról

RENDSZERSZINTŰ TARTALÉK TELJESÍTŐKÉPESSÉG TERVEZÉSE MARKOV-MODELL ALKALMAZÁSÁVAL I. Rendszerszintű megfelelőségi vizsgálat

KAPILLÁRIS NYOMÁS GÖRBE MEGHATÁROZÁSA HIGANYTELÍTÉSES POROZITÁSMÉRÉS ADATAIBÓL DETERMINATION OF CAPILLARY PRESSURE CURVE FROM MERCURY POROSIMETRY DATA

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján február 3.

Panel adatok elemzése

MŰSZAKI TUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA. Napkollektorok üzemi jellemzőinek modellezése

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell

Philosophiae Doctores. A sorozatban megjelent kötetek listája a kötet végén található

Gyakorló feladatok a kétváltozós regresszióhoz 2. Nemlineáris regresszió

Békefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció

Balogh Edina Árapasztó tározók működésének kockázatalapú elemzése PhD értekezés Témavezető: Dr. Koncsos László egyetemi tanár

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

A partnerek közötti jövedelem-eloszlás és a szubjektív jóllét kapcsolata

A bizalom változó mintázatai Magyarországon és Európában a válság előtt és után

Tanulmányok a szubjektív jóllét és az anyagi helyzet kapcsolatáról: jövedelem, fogyasztás és egyenlőtlenség

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot

Foglalkoztatáspolitika. Modellek, mérés.

Statisztika feladatok

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Adatsorok jellegadó értékei

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.

Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika

Adatelemzés és adatbányászat MSc

Az elektromos kölcsönhatás

A komparatív előnyök koncepciójának központi szerepe van a nemzetközi kereskedelem

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence október 17.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

A hazai jövedelmi egyenlőtlenségek főbb jellemzői az elmúlt évtizedekben (módszertani tanulságok)

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés. Közösségi jóllét Prof. Dr. Báger Gusztáv

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

A szegénység percepciója a visegrádi. országokban

oktatási segédlet Kovács Norbert SZE, Gazdálkodástudományi tanszék október

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Intelligens elosztott rendszerek

Méréselmélet: 5. előadás,

Kétértékű függő változók: alkalmazások Mikroökonometria, 8. hét Bíró Anikó Probit, logit modellek együtthatók értelmezése

: az i -ik esélyhányados, i = 2, 3,..I

Az aktív foglalkoztatási programok eredményességét meghatározó tényezõk

Példa: Egy üzletlánc boltjainak forgalmára vonatkozó adatok október hó: (adott a vastagon szedett!) S i g i z i g i z i

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR GAZDÁLKODÁSTANI DOKTORI ISKOLA BEDŐ ZSOLT. Ph.D. ÉRTEKEZÉS TÉZISEI

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

ÁLTALÁNOS STATISZTIKA

Elektrokémia 03. Cellareakció potenciálja, elektródreakció potenciálja, Nernst-egyenlet. Láng Győző

Die Sensation in der Damenhygiene Hasznos információk a tamponokról

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist.

Empirikus nehézségek. Termelési és költségfüggvények - elmélet. Termelési és költségfüggvények elmélet, folyt. Becslés három megközelítés

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

A HAZAI KUTATÁS-FEJLESZTÉS INDIKÁTORAI ÉS EREDMÉNYEINEK MÉRÉSI MÓDSZEREI, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A K+F AKTIVITÁSI INDEXEKRE

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek

KAPITÁNY ZSUZSA MOLNÁR GYÖRGY VIRÁG ILDIKÓ HÁZTARTÁSOK A TUDÁS- ÉS MUNKAPIACON

Szerven belül egyenetlen dóziseloszlások és az LNT-modell

NKFP6-BKOMSZ05. Célzott mérőhálózat létrehozása a globális klímaváltozás magyarországi hatásainak nagypontosságú nyomon követésére. II.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. Megjegyzések. A normálhatóság feltétele. Extrém-érték modellezés

Összességében hogyan értékeli az igénybe vett szolgáltatás minőségét?

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

Hipotézis vizsgálatok

ALAKOS KÖRKÉS PONTOSSÁGI VIZSGÁLATA EXCEL ALAPÚ SZOFTVERREL OKTATÁSI SEGÉDLET. Összeállította: Dr. Szabó Sándor

Koncentráció és mérése gazdasági és társadalmi területeken. Kerékgyártó Györgyné BCE Statisztika Tanszék

Makroökonómia. 7. szeminárium

Átírás:

Közgazdaságtan Doktor Iskola TÉZISGYŰJTEMÉNY Hajdu Tamás Tanulmányok a szubjektív jóllét és az anyag helyzet kapcsolatáról: jövedelem, fogyasztás és egyenlőtlenség című Ph.D. értekezéséhez Témavezető: Dr. Berde Éva egyetem docens Budapest, 2015.

Mkroökonóma Tanszék TÉZISGYŰJTEMÉNY Hajdu Tamás Tanulmányok a szubjektív jóllét és az anyag helyzet kapcsolatáról: jövedelem, fogyasztás és egyenlőtlenség című Ph.D. értekezéséhez Témavezető: Dr. Berde Éva egyetem docens Hajdu Tamás

Tartalomjegyzék 1. Kutatás előzmények... 4 1.1. Jövedelem és szubjektív jóllét... 4 1.2. Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel... 5 1.3. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentése és a szubjektív jóllét Európában... 6 2. A felhasznált módszerek... 8 2.1. Jövedelem és szubjektív jóllét... 8 2.2. Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel... 10 2.3. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentése és a szubjektív jóllét Európában... 13 3. Az értekezés eredménye... 14 3.1. Jövedelem és szubjektív jóllét... 14 3.2. Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel... 17 3.3. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentése és a szubjektív jóllét Európában... 19 4. Főbb hvatkozások... 21 5. A szerző témában született publkácó... 24 3

1. Kutatás előzmények A dsszertácó fejezete a szubjektív jóllét és az anyag helyzet témája köré szerveződnek. A három fő fejezet közül az első a jövedelem és a szubjektív jóllét közt összefüggést vzsgálja. A másodk tanulmány ahhoz a kutatás rányhoz kapcsolódk, am nem az anyag jólét mértékének szubjektív jóllétre gyakorolt hatását elemz, hanem ezen túllépve azt vzsgálja, hogy a jövedelem elköltésének módja mként befolyásolja a szubjektív jóllétet. A harmadk tanulmány célja a jövedelm egyenlőtlenség adók és transzferek útján történő csökkentése és az élettel való elégedettség között kapcsolat vzsgálata. 1.1. Jövedelem és szubjektív jóllét A szubjektív jólléttel foglalkozó szakrodalom egyk legtöbbet vzsgált kérdése az elégedettség és a jövedelem között kapcsolat. Az elemzés módszerek között leggyakrabban OLS-regresszót és a szubjektív jóllét mutatók ordnáls jellegének jobban megfelelő rendezett probt/logt modelleket találunk. A keresztmetszet adatokon végzett elemzések általában poztív rányú, gaz, gyakran nem túlságosan erős kapcsolatot találtak egyén sznten a jövedelem és a szubjektív jóllét között. Már a kora kutatások rámutattak arra, hogy a magasabb jövedelműek nagyobb aránya vallja magát boldognak, mnt az alacsony jövedelemmel rendelkezők [Easterln, 1974]. Újabb adatok szernt s hasonló a helyzet: az Egyesült Államokban az év 90 000 dollárnál magasabb család jövedelemmel rendelkezők között közel kétszer akkora volt a magukat nagyon boldognak vallók aránya, mnt az év 20 000 dollárnál kevesebb jövedelemmel bíróknál [Kahneman et al., 2006]. Ugyanakkor a jövedelem nem növel korlátlanul a jóllétet, sőt, nem s mnden esetben vezet nagyobb elégedettséghez. A kapcsolat nkább nemlneársnak tűnk; konkáv formájú, am megfelel a csökkenő határhaszon elméletének [Layard et al., 2008]. Az Egyesült Államokban egy 1994 és 1996 között végzett felmérés adata szernt az alsó öt jövedelm declsen belül a jövedelem megduplázódása közel kétszer nagyobb mértékben növelte a boldogságot, mnt a felső öt decls esetében [Frey & Stutzer, 2002]. Az utóbb években új és a korábbaknál lényegesen több ország adatat felhasználó kutatások azonban arra hívják fel a fgyelmet, hogy az anyag jólét megduplázódása azonos mértékű elégedettségnövekedéssel jár együtt a szegényebb és a gazdagabb személyek számára egyaránt [Stevenson & Wolfers, 2008, 2013]. Csak kevés olyan publkácót találunk, amelyben az értekezésben s használt kvantls regresszó vagy általánosított rendezett probt modell szerepelt. Bnder és Coad [2011] a brt 4

háztartáspanel 2006-os hullámán folytatott lyen jellegű vzsgálatot kvantls regresszóval. Elemzésükben kmutatták, hogy az anyag jólét poztív kapcsolatban áll az elégedettséggel, ugyanakkor a közöttük levő összefüggés nem azonos a szubjektív jóllét feltételes eloszlásának egészén: az elégedetlen személyek esetében a legerősebb, míg a legelégedettebbeknél nem szgnfkáns. Ugyancsak a brt háztartáspanelt használta Mentzaks és Moro [2009] s, akk 1996 2003-os adatokat általánosított rendezett probt modellel elemezve arra jutottak, hogy az alacsony jövedelműek nagyobb valószínűséggel elégedetlenebbek az életükkel, míg a magas jövedelműek anyag jólétének növekedése nem emel a legelégedettebb kategórákba való tartozásuk valószínűségét, sőt csökkent azt. Boes és Wnkelmann [2010] rendezett probt, valamnt általánosított rendezett probt modellel vzsgálta a jövedelem és az élettel való elégedettség kapcsolatát. 1984 és 2004 között német paneladatokat használva azt találták, hogy a standarddal szemben az általánosított rendezett probt modell szernt a férfak vonatkozásában a jövedelemnövekedéssel nem változk érdemben a legelégedettebbek közé tartozás valószínűsége, jóllehet a magasabb jövedelem az elégedetlenséget képes mérsékeln. A nők esetében a jövedelem hatása még kevésbé jelentős. 1.2. Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel Az anyag jólét és a szubjektív jóllét kapcsolatával foglalkozó szakrodalom legújabb kutatás ránya azt vzsgálja, hogy a jövedelem elköltésének módja mként befolyásolja a szubjektív jóllétet. E tanulmányok szernt a pénz boldogít, ha megfelelően költjük el [Dunn et al., 2011; Dunn & Norton, 2013], például élményeket vásárolunk tárgyak helyett [Van Boven, 2005; Van Boven & Glovch, 2003]. Az előbb kategórába olyan vásárlások tartoznak, melyek elsődleges célja valamlyen átélhető élmény (esemény vagy eseménysorozat) megszerzése. Az utóbb kategóra ezzel szemben olyan kadásokat takar, melyek fő célja valamlyen materáls jószág (olyan kézzelfogható tárgy, melyet valak brtokol) megszerzése [Van Boven & Glovch, 2003, p. 1194]. Van Boven és Glovch [2003] kutatása vzsgálata elsőként a pénz elköltésének szubjektív jóllétre gyakorolt hatását. Kísérletekben élményekre és tárgyakra fordított kadásokat különböztettek meg. Véletlenszerűen két csoportba sorolt résztvevőket arra kértek, hogy dézzenek fel a legutóbb kadásak közül egy élményekre (vagy tárgyra) fordítottat, majd értékeljék az abból származó boldogságukat, valamnt hogy a kadás feldézése mennyre tesz boldoggá őket. Eredmények szernt a materáls dolog vásárlását feldőzőkhöz képest az élmények vásárlását feldézők magasabbra értékelték a vásárlásból fakadó boldogságot, és az esemény feldézése s boldogabbá tette őket. Ezt az eredményt számos 5

újabb kísérlet s alátámasztotta [Caprarello & Res, 2010; Howell & Hll, 2009; Mllar & Thomas, 2009; Rosenzweg & Glovch, 2012; Thomas & Mllar, 2013]. 1.3. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentése és a szubjektív jóllét Európában Morawetz et al. [1977] elemzése óta az egyenlőtlenség-jóllét kapcsolattal számtalan emprkus tanulmány foglalkozott. A panel, dősoros és egy adott országon belül adatokat használó elemzések jellemzően negatív kapcsolatot mutattak k a jövedelm egyenlőtlenség és a szubjektív jóllét között [Alesna et al., 2004; Ferrer--Carbonell & Ramos, 2010; Grosfeld & Senk, 2010; Osh et al., 2011; Osho & Kobayash, 2010; Schwarze & Härpfer, 2007; L. Wnkelmann & Wnkelmann, 2010]. 1 Általában az emberek egyenlőtlenebb társadalm környezetben kevésbé érzék magukat boldognak. Ezzel ellentétes eredményre jutott Rözer és Kraaykamp [2013] 85 ország 1981 és 2008 között adatanak elemzésével, amelyben poztív rányú kapcsolatot mutattak k az egyenlőtlenség és az elégedettség között. Ugyanakkor eredményüket a mnta megválasztása alapvetően befolyásolja; Európában például negatív kapcsolat áll fent. Bár az egyenlőtlenség társadalm hatásat, a redsztrbúcó ránt gényt és az egyenlőtlenség-jóllét kapcsolatot alaposan körüljárta a szakrodalom, az egyenlőtelenség csökkentése (redsztrbúcó) és a szubjektív jóllét vszonyáról gen kevés emprkus elemzés készült. Ismeretem szernt mndössze egyetlen tanulmány foglalkozk explct módon a jövedelm egyenlőtlenség adók és transzferek révén történő csökkentése és a szubjektív jóllét kapcsolatával. Schwarze és Härpfer [2007] azt vzsgálta, hogy Németországban az egyenlőtlenség és a redsztrbúcó mlyen összefüggésben áll az elégedettséggel. A GSOP (German Soco-Economc Panel) adatat elemezve azt találták, hogy a regonáls sznten számított egyenlőtlenség negatívan befolyásolja az egyén elégedettséget, míg az egyenlőtlenség csökkentésének nncs számottevő hatása. Néhány tovább tanulmány vzsgált ezenkívül a redsztrbúcóhoz kötődő kérdéseket. D Tella et al. [2003] lletve D Tella és MacCulloch [2008] a munkanélkül ellátás nagyvonalúsága (a jövedelem százalékaként meghatározva) és a szubjektív jóllét kapcsolatát elemezte. Bár a munkanélkül ellátás csak egyk összetevője az újraelosztásnak, teknthetjük az egyenlőtlenség csökkentésének proxy változójaként. Ezek az elemzések azt mutatják, hogy a nagyvonalúbb jólét rendszer poztívan korrelál az elégedettséggel. Osh et al. [2012] a 1 Keresztmetszet vagy pooled keresztmetszet adatokat használó elemzések, amelyek nem veszk fgyelembe az országok kulturáls különbözőséget, nem jutnak egyértelmű eredményre. Berg és Veenhoven [2010] lletve Hellwell és Huang [2008] poztív kapcsolatot mutat k a jövedelm egyenlőtlenség és a jóllét között, míg európa országok adatat elemezve Fahey és Smyth [2004] negatív összefüggést talál. 6

Gallup World Poll felmérés 54 országának adatan mutatja meg, hogy a progresszív adóztatás poztív összefüggésben áll az élettel való elégedettséggel. 7

2. A felhasznált módszerek 2.1. Jövedelem és szubjektív jóllét Ebben a részben azt a kérdést vzsgálom, hogy a jövedelem és az élettel való elégedettség között kapcsolatról levonható következtetéseket mennyben befolyásolja a választott elemzés módszer. Ennek során az OLS- és a kvantls regresszó, valamnt a rendezett probt és az általánosított rendezett probt modellek eredményet vetem össze. Az OLS regresszó során a feltételes várható értékekre lleszkedk a függő és független változó(k) kapcsolatát leíró lneárs függvény. Mndez ugyanakkor azt s jelent, hogy korlátozottan smerjük a függő és független változónk között kapcsolatot, hszen csak az átlagos értékek vonatkozásában látjuk az összefüggést. A kvantls regresszó teljesebb képet ad a feltételes eloszlások jellegéről. Segítségével nemcsak az átlagos értékek vonatkozásában smerhetjük meg a vzsgált összefüggést, hanem a függő változó feltételes eloszlásának tetszőleges kvantlse esetében s. Összehasonlítva a különböző kvantlseknél becsült koeffcenseket, meghatározhatjuk, hogy mennyben tér el a független változónk hatása a függő változónk feltételes eloszlásának egyes részen. A kvantls regresszó s lneárs kapcsolatot feltételez a függő és a magyarázó változók között, ugyanakkor a mnmalzálandó célfüggvényt nem az eltérések négyzetösszegének, hanem az abszolút eltérések aszmmetrkus módon súlyozott összegének teknt. A súlyok értéke kvantlsenként (0 τ 1) eltérők. mn n 1 y ˆ x ˆ y n 1 ˆ x y yˆ 1 1 y ˆ x n y y ˆ x ˆ x Ezen becslés eljárás eredménye a feltételes eloszlás megfelelő kvantlsére llesztett egyenes, lletve annak meredeksége (β τ ) [Angrst & Pschke, 2009; Koenker & Hallock, 2001]. A rendezett probt modell alapját egy folytonos látens függő változó (y*) adja, amely lneárs összefüggésben áll a magyarázóváltozókkal (x). Ez a látens változó esetünkben a szubjektív jóllét nem megfgyelhető, az adatank kategoráls formában állnak csak rendelkezésre (y = 1, 2,, J), mvel a kérdőíves felmérésben meghatározott fokú skálán kell meghatároznuk a kérdezetteknek, hogy melyk kategóra llk legnkább rájuk. Egy J 8

kategórás elégedettség esetében a megfgyelt ordnáls értékek a látens változó függvényében a következőképpen fognak kalakuln: y j ha j1 y j, ahol j 1-től J-g vehet fel értékeket, j1, továbbá y J = és y 0 = -. j Az egyes kategórákba tartozás valószínűsége a következő lesz: Pr F y j x Pr y x Pry x y x x F x j j 1 Pr j1 j j j1 ahol F normáls eloszlásfüggvény. A rendezett probt modell eredményenek értelmezéséhez nem elegendő önmagában a becslések során kapott β együtthatók smerete. Poztív β érték esetében csak annyt tudunk, hogy x növekedésével a legalacsonyabb kategórába tartozás valószínűsége csökken, míg az utolsó, J-edkbe tartozásé nő [Greene, 2002]. Tovább számítások szükségesek ahhoz, hogy megkapjuk ezeknek a valószínűségeknek a számszerű változását (margnal probablty effects MPE), a margnáls hatásokat. Értékek azt mutatják, hogy adott magyarázóváltozó ksmértékű változása mennyvel módosítja az egyes kategórákba tartozás valószínűséget: Pr y j x MPE j x f j1 j x x f x, ahol f normáls sűrűségfüggvény. A rendezett probt modell mögött a párhuzamos regresszók néven smert (parallel regresson assumpton) mplct feltevés húzódk meg [Greene & Hensher, 2010; Long & Freese, 2010; R. Wnkelmann & Boes, 2006]. Ha az egyes elégedettség kategórákba tartozás valószínűsége segítségével felírjuk a j-edk vagy annál alacsonyabb kategórába való tartozás kumulált valószínűségét, akkor a következőt kapjuk: Pr y j x Pry 1x... Pry j x F x j Ezzel a módszerrel a J kategórás függő változónkat J 1-féleképpen tudjuk kettébontan, így tehát ezen kumulált valószínűségek segítségével pontosan J 1 darab bnárs függő változós probt modellt tudunk felírn. Mndez alapján a rendezett probt modell 9

matematkalag ekvvalens J 1 darab bnárs probt modellel, mégpedg olyanokkal, amelyek esetében a magyarázóváltozók β együttható azonosak, és csak a konstans változk. A rendezett probt modell tovább jellegzetessége, hogy az egyes kategórákba tartozás valószínűségenek változása (tehát az MPE-értékek) a legalacsonyabbtól a legmagasabb kategóra felé haladva csak egyszer válthatnak előjelet (sngle crossng property) [Boes & Wnkelmann, 2006; Greene & Hensher, 2010; R. Wnkelmann & Boes, 2006]. Továbbá Boes és Wnkelmann [2006] lletve Wnkelmann és Boes [2006] rámutat arra s, hogy tetszőleges két k magyarázóváltozó esetében ( x és l x ) a változók margnáls hatásanak egymáshoz vszonyított aránya mnden egyes kmenet kategóra tekntetében azonos lesz. A rendezett probt modell előző rugalmatlanságat (párhuzamos regresszók feltevése, egyszer előjelváltás, kmenetektől független MPE-arányok) kezel az általánosított rendezett probt modell [Boes & Wnkelmann, 2006; Greene & Hensher, 2010; R. Wnkelmann & Boes, 2006], amely megenged, hogy előre meghatározott z változók becsült együttható (α) eltérjenek az egyes kmenetelek esetén. Tehát J 1 darab koeffcenst becsül az adott változóra vonatkozóan. A j-edk kategórába tartozás valószínűsége így a következő lesz: Pr y j x, z F z x F z x j j j1 j1 Az elemzéshez a TÁRKI Háztartás Montor kutatásának 2007. év adatfelvételét használtam. A kutatás során 2024 háztartásban 3653 egyén kérdőív készült el. Az utólagosan rétegzett mnta nem, életkor, településtípus és skola végzettség szernt megoszlása jól lleszkedk a 16 éves és annál dősebb népesség megfelelő adatahoz. A szubjektív jóllétet 0 10 skálán a következő kérdéssel mértem: Kérem, mondja meg, mndent egybevetve mennyre elégedett az életével?. Az alacsony elemszámok matt az alsó három kategórát összevontuk, így az elemzéshez használt elégedettségváltozó klenckategórás lett (0 8 skálán). A jövedelmet a kérdezett háztartásának ekvvalens hav jövedelmeként határoztam meg, és a modellekben logartmkus formában szerepeltettem. 2.2. Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel Az élmények és tárgyak vásárlásának jóllét hatásának vzsgálata eddg elsősorban a pszchológusok szakterülete volt, akk kísérletek segítségével elemezték a pénz elköltés módjának hatását. A szokásos kísérlet eljárás során a jellemzően ks létszámú, egyetemsta résztvevőket véletlenszerűen két csoportba osztják. Az egyk csoportnak a legutóbb kadása közül egy olyat kell feldézne, amely során élményt vásárolt, a másk csoportnak pedg egy 10

olyan vásárlást, amkor materáls dologra költötte a pénzét. Ezt követően arra a kérdésre kell válaszolnuk, hogy az adott vásárlás mennyre tette boldoggá őket. Ennek a módszertannak több gyengesége s van. 1) Ks létszámú, homogén mntát használ az elemzéshez. 2) Az összes publkált kísérlet az USA-ban készült. 3). A materalsta személyeket a társadalom negatívan ítél meg, így a kadásokat és a boldogságot közvetlenül összekapcsoló (drekt) kérdés matt előfordulhat, hogy materáls dolgokat vásárlók alulbecslk a vásárlásból származó boldogságot. 4) A jóllét hatásokra vonatkozó közvetlen kérdés szokatlan, ezért nehezen megválaszolható lehet, am bzonytalanná tesz az eredményeket. A korább kísérlet módszertan problémának elkerülése érdekében az élmények és materáls dolgok vásárlásának elégedettségre gyakorolt hatását két, magyarország reprezentatív kérdőíves felmérésekből származó adatbázson elemezem. A felhasznált adatbázsok elkülönült kérdésekkel mérk fel a kadásokat és az élettel való elégedettséget, azaz a kérdezetteknek nem kell közvetlenül megbecsülnük, hogy különböző típusú kadások mennyre tették boldoggá őket. Tovább újdonságot jelent, hogy az élményekre és tárgyakra fordított kadások hatásatól nem várom el, hogy lneársak legyenek: nem élek azzal a feltevéssel, hogy mnden egyes élményekre/tárgyakra költött újabb fornt hatása azonos. A korább elemzésekkel összhangban lévő lneárs becslés mellett nemlneárs becslést s alkalmazok. Ennek segítségével azt s elemezn tudom, hogy egy-egy újabb élményekre és tárgyakra költött fornt elégedettségre gyakorolt hatása változk-e a korább költéstől függően, és ha gen, akkor mlyen mértékben, lletve hogy van-e eltérés e tekntetben a különböző típusú kadások között. Az első elemzésben a TÁRKI Háztartás Montor 2005. év és 2007. év, összesen 6000 fős adatfelvételét használom. A TÁRKI Háztartás Montorokban összesen 23 kadás kategóra esetében kellett megmondan, hogy a háztartás mennyt költött rájuk. A korább tanulmányok által leírt tpkus élmény- és tárgy-vásárlások alapján az élményekre fordított kadásoknak a szórakozásra, sportra és üdülésre költött pénz egy hónapra jutó összegét, a tárgyakra fordított kadásoknak a ruházkodásra és a tartós műszak ckkekre költött pénz egy hónapra jutó összegét tekntettem. A szubjektív jóllétre vonatkozóan a kérdőívek két kérdést tartalmaztak: Mennyre van megelégedve élete eddg alakulásával, életpályájával?, lletve Mennyre van megelégedve mndent egybevetve az életével?. Mndkét kérdést tzenegy fokú skálán kellett értékelnük a válaszadóknak (0 egyáltalán nncs megelégedve, 10 teljesen elégedett). A szubjektív jóllét ndkátoraként a két kérdésre adott válaszok átlagát használtam. 11

A másodk elemzésemhez a KSH Háztartás Költségvetés Felvétel (HKF) 2000-2002 között rotácós paneljének 2001-es és 2002-es adatat használtam. Ennek a rotácóspanelnek a különlegességét az adja, hogy az utolsó éves adatfelvétel során a mntában harmadk éve részt vevő háztartások felnőtt tagja (mntegy 3500 fő) egy szubjektív kérdéseket tartalmazó kegészítő kérdőívet s ktöltöttek, amben az élettel való elégedettségükről s beszámoltak. A kadásokat az egy hónapg tartó naplóvezetés és az egyes kadás tételek éves értéke alapján határoztam meg. Az élményekre fordított kadások közé soroltam az utazásra, szórakozásra (színház, moz, sport, stb.) költött összegeket és a vendéglátóhelyeken történő élelmszerfogyasztást. A tárgyakra fordított kadások csoportját a ruha, ékszerek/műalkotások és műszak ckkek alkották. Az élettel való elégedettséget a kegészítő kérdőív a következő kérdéssel mérte: Mndent egybevetve, jelenleg mennyre elégedett vagy elégedetlen az élete alakulásával?. Erre egy ötfokozatú skála segítségével válaszolhattak a kérdezettek, ahol az 1- es érték a nagyon elégedett, az 5-ös érték pedg a nagyon elégedetlen válasznak felelt meg. Az elemzéshez a válaszokat fordított sorrendre kódoltam, így a magas érték magasabb elégedettséget jelent, majd a beforgatott változó felső két kategóráját összevontam, mvel a válaszadók rendkívül alacsony arányban vallották magukat teljesen elégedettnek. Mndkét elemzésben olyan kadás változókat képeztem, amk azt mutatták meg, hogy a háztartás kadásanak hány százalékát fordították élményekre, lletve tárgyakra. A kadások és a szubjektív jóllét közt kapcsolatot olyan módszerrel s vzsgálom, am megenged a margnáls hatások nemlneartását, lletve a két kadás esetében a margnáls hatások eltérő mértékű változást s. Ezt a következő függvénnyel tettem meg: arány, S ahol 11 1 2 E M 1 2 1 1 1 2 X S az élettel való elégedettség, X pedg a kontrollváltozók vektora., E az élményekre, M a tárgyakra fordított kadás Ebben az esetben a két kadás változóhoz két paraméter tartozott, amelyek együttesen határozzák meg az élmények és tárgyak szubjektív jólléttel való kapcsolatát. A ρ paraméter értéke mutatja meg, hogy a margnáls hatások csökkenőek, konstansok vagy esetleg növekvőek, míg a β paraméter azt jelz, hogy a hatások poztívak vagy negatívak. Amennyben ρ>0, a margnáls hatás csökkenő, amennyben ρ=0, a hatás konstans, míg ρ<0 növekvő margnáls hatást jelent. Az egyenletet nemlneárs legksebb négyzetek módszerrel becsültem. 12

2.3. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentése és a szubjektív jóllét Európában A fő adatforrás a European Socal Survey első négy hulláma. Az első hullám adatfelvétele 2002-ben, a negyedké 2008-ban kezdődött. Az elemzésben csak az a 29 ország szerepelt, amelyek legalább két körben részt vettek. Összességében így az elemzéshez felhasznált mnta 179 273 főből és 94 ország-hullám megfgyelésből állt. Az elemzés függő változója az élettel való elégedettség, amt az ESS kérdőívben a következőképpen mérnek: Mndent egybevetve jelenleg mennyre elégedett az életével?. A kérdezettek egy 11 fokú skálán válaszolnak a kérdésre, ahol a 0 jelentés a teljesen elégedetlen és a 10-es érték jelentése a teljesen elégedett. A szubjektív jóllét és az egyenlőtlenség közt kapcsolatot lneársnak feltételezve a következő modellt becsültem: S N ct 0 1Rct 2I ct 3Cct Pct c t ct, ahol S az -edk személy élettel való elégedettsége, ak c országban él t dőpontban. ct R a jövedelm egyenlőtlenség adók és transzferek útján történő csökkentésének mértéke, ct az adók és transzferek után (nettó) jövedelm egyenlőtlenség, kontrollváltozók vektora, N I ct C az ország sznten mért ct P az -edk személy egyén jellemzőnek vektora. A becslés ct mndezeken túl tartalmazza a nem megfgyelt, dőben állandó, ország-specfkus tényezőket kszűrő dummy változókat ( c ), és az dőbel közös sokkokat kontrolláló hullám dummy-kat s ( t ). Végül a szokásos hbatag. ct A korább elemzésekhez hasonlóan az egyenlőtlenséget a Gn ndexel mérem. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentését mérő változó azt mutatja meg, hogy az adók és transzferek hány százalékkal csökkentették az egyenlőtlenséget: R ct ahol I G ct I I G ct N ct 100, R a jövedelm egyenlőtlenség csökkentésének mértéke c országban t ct dőpontban, G I ct az adók és transzferek előtt (bruttó) jövedelm egyenlőtlenség, míg adók és transzferek után (nettó) jövedelm egyenlőtlenség. N I ct az 13

3. Az értekezés eredménye 3.1. Jövedelem és szubjektív jóllét Az OLS-regresszó eredménye szernt a jövedelem erősen szgnfkáns poztív kapcsolatban áll az élettel való elégedettséggel (β=0.668; se=0.099). A jövedelem 10 százalékos emelkedése nagyjából 0,06 egységgel magasabb elégedettséggel jár együtt. Ugyanakkor a feltételes eloszlás teljes spektrumán vzsgált anyag jólét-elégedettség kapcsolat a kvantls regresszó segítségével smerhető meg. Az 1. ábra mutatja a jövedelem becsült együtthatóját az elégedettség feltételes eloszlásának 10 és 90 percentlse között mnden ötödk percentlse esetében. Láthatjuk, hogy az eloszlás legalsó és legfelső részén térnek el legnkább az OLS-becsléstől az együtthatók. Továbbá az alsó és a felső tartományban számottevően eltérő hatása van az anyag helyzetnek. Ahogy Angrst és Pschke [2009] hangsúlyozza, a kvantls regresszók eredménye nem egyénekről, hanem a szubjektív jóllét feltételes eloszlásának alakjáról adnak nformácót. A 2. ábra a jövedelem és az élettel való elégedettség koordnátarendszerében mutatja az OLS-, valamnt kvantls regresszós becsléseket. Utóbbak közül a 15., 30., 70. és 85. percentlsek eredményet ábrázolom. Megfgyelhető, hogy a feltételes eloszlás felső részére llesztett egyenes meredeksége lényegesen ksebb, mnt az alsó részen kapott egyeneseké. Az s jól látszk, hogy az anyag jólét növekedésével párhuzamosan az elégedettség szórása csökken. Összességében az OLS-regresszók eredménye alapján azt várnánk, hogy a jövedelem növekedése poztív elégedettségbel változással jár. Ugyanakkor a kvantls regresszók azt mutatják, hogy ennél komplexebb az összefüggés; az elégedettség és a jövedelem kapcsolata nem ugyanolyan a feltételes eloszlás teljes egészén. Magas elégedettség elérhető alacsony jövedelem esetén s, ugyanakkor a kemelkedően magas anyag jólétben élők között kevésbé találunk elégedetlen személyeket. 14

1. ábra: A jövedelem becsült együttható a kvantls regresszók alapján Megjegyzés. A folytonos vonal a jövedelem kvantls regresszókkal becsült együtthatót mutatja. A szürke sáv a becsült kvantls regresszós együtthatók 95 százalékos konfdenca-ntervalluma. A szaggatott vonal az OLSbecslésből kapott együttható. 2. ábra: Az elégedettség és jövedelem kapcsolatának becsült összefüggése a jövedelem OLS- és kvantls regresszókkal becsült együttható 15

A rendezett probt modellel az OLS-becslésekhez hasonlóan erősen szgnfkáns, poztív együtthatót kapunk (β=0.404, se=0.062), am arra utal, hogy az anyag helyzet javulása növel a legfelső elégedettség kategórába tartozás valószínűségét, és csökkent az extrém elégedetlenség esélyét. Ha a rendezett probt általánosított változatát futtatjuk, amelyben a jövedelem esetében megengedjük a kmenetektől függő együtthatókat, míg a több kontrollváltozó esetében megtartjuk a párhuzamos regresszók feltevését, akkor az egyes kategórák esetében becsült koeffcensek lényegesen különböznek egymástól. Az alsó elégedettség kategórák becsült együttható nagyobbak az egyszerű rendezett probttal becsült koeffcensnél, míg a magasabb elégedettség kategóráknál ksebbek. A legalsó elégedettség kategórában a jövedelem együtthatója 0.797 (se=0.137), míg a legfelső kategóra esetében negatívvá válk (β= 0.105, se=0.112). Mvel az egyes koeffcensek önmagukban nem értelmezhetők, a becsült együtthatóknál érdekesebb és nformatívabb az egyes kategórákba esés valószínűségének a változása. A 3. ábra mutatja az átlagos margnáls hatásokat (AMPE-értékek) a rendezett probt és az általánosított rendezett probt esetében. Láthatjuk, hogy az általánosított modell becslése lényegesen eltérnek a rendezett probtétól. Például a jövedelem hatása az általánosított modellben az alsó elégedettség kategórák és a mérsékelten elégedett kmenetek esetében abszolút értékben nagyobb, míg a legelégedettebbeket magában foglaló kmeneteknél alacsonyabb. Összességében az általánosított modell szernt a jövedelem emelkedése lényegesen ksebb valószínűséggel növel a nagyon elégedettek közé tartozás valószínűségét, mnt azt az egyszerű rendezett probt modell mutatja. Továbbá az általánosított modell eredménye szernt a legelégedetlenebbek közé tartozás valószínűsége nagyobb mértékben csökken a rendezett probt modell előrejelzéséhez képest. 16

3. ábra: A jövedelem 1 százalékos változásának átlagos hatása az elégedettség kategórákba tartozás valószínűségére (százalékpont) 3.2. Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel A TÁRKI Háztartás Montor adatbázsán végzett lneárs becslés alapján az élményekre fordított kadás arány 1 százalékponttal magasabb értéke 0,031 egységgel magasabb élettel való elégedettséggel jár együtt (se=0,007), míg a materáls dolgok esetében azonos mértékű növekedés 0,016 egység jóllétnövekedéssel párosul (se=0,006). Ugyanakkor a két együttható nem különbözk szgnfkáns mértékben egymástól. A nemlneárs modell ρ 1 és ρ 2 paraméterenek becslése azt mutatják, hogy míg a materáls dolgok esetében a margnáls hatások csökkenő pályát írnak le (ρ 2 értéke 0,576, am szgnfkánsan poztív), addg az élményekre fordított kadás arány esetében nem tudjuk elutasítan a konstans margnáls hatások hpotézsét (ρ 1 értéke 0,035, am nem különbözk szgnfkáns mértékben nullától). Mvel a kadások és az élettel való elégedettség közt kapcsolatot β és ρ paraméterek együttesen határozzák meg, ezért érdemes a becsült együtthatók alapján egy ábrán megjeleníten a vzsgált kapcsolatokat (4. ábra). Az élményekre fordított kadás arány 1 százalékponttal magasabb értéke függetlenül az élmények kadás arányától rendre 0,03 egységgel nagyobb szubjektív jólléttel jár együtt. A materáls dolgokra fordított kadás arány 1 százalékpontos emelkedése ezzel szemben abban az esetben párosul 17

ehhez hasonló jóllétnövekedéssel, ha a tárgyakra fordított pénzmennység az összes kadáson belül alacsony (2 százaléknál nem magasabb). 4. ábra: Az élmények és tárgyak vásárlásának elégedettségre gyakorolt margnáls hatása (TÁRKI Háztartás Montor) A HKF adatan végzett lneárs elemzés eredménye összhangban vannak a TÁRKI Háztartás Montor adatan végzett elemzéssel. Mndkét kadástípus esetében gaz, hogy a magasabb kadás arány nagyobb elégedettséggel párosul, azonban az élmények becsült együtthatója nagyjából kétszerese a tárgyak együtthatójának, jóllehet statsztka értelemben egyk modellben sem tudjuk elutasítan a két koeffcens egyezőségét. A nemlneárs becslés eredménye sem térnek el érdemben a korábbaktól. A margnáls hatások jellegét leíró ρ paraméter értéke az élményekre fordított kadás arány esetében nem különbözk szgnfkánsan 0-tól (a becsült együttható 0,228). A tárgyakra fordított kadás arány a becsült együttható poztív és szgnfkáns (0,711). Azaz tárgyakra fordított kadásokra jellemző nkább a csökkenő margnáls hatás, míg az élményekre fordított kadás arány esetében nem lehet elutasítan a konstans margnáls hatások hpotézsét. Azonban a két ρ paraméter nem különbözk statsztkalag s szgnfkáns mértékben. A nemlneárs becslések lehetőséget adnak arra s, hogy meghatározzuk az élettel való elégedettséget maxmalzáló kadás allokácót s. Optmáls kadás szerkezet esetén az élményekre és tárgyakra költött utolsó pénzegység margnáls hatása egyenlő, azaz: 18

E 1 M 1 2 2 Mndkét elemzésben azt az eredményt kapjuk, hogy önmagában az élményekre és tárgyakra fordított kadások átstrukturálása olyan mértékű elégedettségnövekedéssel járhat együtt, am az átlagos kadás arány esetében megegyezk a jövedelem és a kadások közel 5-10 százalékos növekedésével. Társadalm szntre lépve pedg azt mondhatjuk, hogy a szubjektív jóllét növelését célzó közpoltka egyk ntézkedése a fogyasztást terhelő adók olyan módosítása lehetne, amvel a fogyasztókat ösztönözn lehetne az élményekre fordított kadásak növelésére és a materáls dolgokra fordított kadásak csökkentésére. Összességében a lneárs becslésem eredménye szernt az élményekre költött forntok magasabb (de nem szgnfkánsan magasabb) elégedettséggel járnak együtt, mnt a tárgyakra fordított kadások. A nemlneárs becslésem pedg azt mutatták, hogy az elsőként elköltött forntok esetében az élmények és tárgyak vásárlása hasonló mértékű elégedettségnövekedéssel társul, azonban a tárgyak kadás arányának növekedésével párhuzamosan a tárgyak jóllétnövelő hatása számottevően csökken. Ezzel szemben az élmények esetében nem tudtam elutasítan a konstans margnáls hatás hpotézsét. 3.3. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentése és a szubjektív jóllét Európában A regresszós modellben a jövedelm egyenlőtlenség becsült együtthatója negatív: Európában egyfajta averzó fgyelhető meg az egyenlőtlenséggel szemben. A jövedelm egyenlőtlenség csökkentésének koeffcense pedg poztív: az egyenlőtlenséget mérséklő kormányzat poltka poztívan korrelál az élettel való elégedettséggel. Az együtthatók nagysága azt jelent, hogy a jövedelm egyenlőtlenség csökkentésének 1 százalékpontos növekedése 0,051 egységgel magasabb szubjektív jólléttel jár együtt (se=0,019), míg a nettó Gn ndex 1 pontos emelkedése 0,036 egységgel alacsonyabb elégedettséggel párosul (se=0,006). Érdemes kemeln, hogy a jövedelm egyenlőtlenség csökkentésének együtthatója azzal együtt szgnfkáns, hogy kontrollálunk a nettó jövedelm egyenlőtlenségre. Ez adódhat abból, hogy nem csupán az egyenlőtlenség szntje az, am az élettel való elégedettség szempontjából számít, hanem az a folyamat s (az újraelosztás jellege), am ehhez az eredményhez vezet [Frey et al., 2004; Frey & Stutzer, 2005]. A kontrollváltozók megválasztása, az elemzés módszer, a mnta, lletve a súlyozás sem befolyásolja az eredményeket. Az eredmények nem érzékenyek a jövedelm egyenlőtlenség csökkentését és a jövedelm egyenlőtlenséget mérő változók defnálására, létrehozására sem. 19

Azt s vzsgálom, hogy a jövedelm egyenlőtlenség és csökkentésének becsült hatása mennyben tér el különböző csoportok, különböző jellemzőkkel bíró személyek esetében. A szakrodalomra támaszkodva azt feltételezem, hogy számottevően eltérő hatásokat kellene látnunk bzonyos csoportok között (Kelet-Európa vs. Nyugat-Európa, gazdagok vs. szegények, baloldalak vs. jobboldalak, volt munkanélkülek vs. munkanélkül tapasztalattal nem rendelkezők). Az eredményem azt mutatják, hogy míg a jövedelm egyenlőtlenség nem bzonyul szgnfkáns meghatározó tényezőnek Nyugat-Európában, addg az egyenlőtlenség hatása erős Kelet-Európában. Az egyenlőtlenség csökkentésének hatását pedg a poltka beállítódás és az önérdek s moderálja: a társadalom szegényebb tagja és a magukat baloldalnak vallók körében a redsztrbúcó erősebben hat az elégedettségre. 20

4. Főbb hvatkozások Alesna, A., D Tella, R., & MacCulloch, R. [2004]. Inequalty and happness: are Europeans and Amercans dfferent? Journal of Publc Economcs, 88(9-10), 2009 2042. do:10.1016/j.jpubeco.2003.07.006 Angrst, J. D., & Pschke, J.-S. [2009]. Mostly Harmless Econometrcs. Prnceton: Prnceton Unversty Press. Berg, M., & Veenhoven, R. [2010]. Income nequalty and happness n 119 natons: In search for an optmum that does not appear to exst. In B. Greve (Ed.), Happness and Socal Polcy n Europe (pp. 174 194). Cheltenham: Edward Elgar. Bnder, M., & Coad, A. [2011]. From Average Joe s happness to Mserable Jane and Cheerful John: usng quantle regressons to analyze the full subjectve well-beng dstrbuton. Journal of Economc Behavor & Organzaton, 79(3), 275 290. do:10.1016/j.jebo.2011.02.005 Boes, S., & Wnkelmann, R. [2006]. Ordered response models. Algemenes Statstsches Archv, 90(1), 167 181. do:10.1007/s10182-006-0228-y Boes, S., & Wnkelmann, R. [2010]. The effect of ncome on general lfe satsfacton and dssatsfacton. Socal Indcators Research, 95(1), 111 128. do:10.1007/s11205-009- 9452-7 Caprarello, P. A., & Res, H. T. [2010]. To do wth others or to have (or to do alone)? The value of experences over materal possessons depends on the nvolvement of others. Advances n Consumer Research, 37, 762 763. D Tella, R., & MacCulloch, R. [2008]. Gross natonal happness as an answer to the Easterln Paradox? Journal of Development Economcs, 86(1), 22 42. do:10.1016/j.jdeveco.2007.06.008 D Tella, R., MacCulloch, R. J., & Oswald, A. J. [2003]. The Macroeconomcs of Happness. Revew of Economcs and Statstcs, 85(4), 809 827. do:10.1162/003465303772815745 Dunn, E. W., Glbert, D. T., & Wlson, T. D. [2011]. If money doesn t make you happy, then you probably aren t spendng t rght. Journal of Consumer Psychology, 21(2), 115 125. do:10.1016/j.jcps.2011.02.002 Dunn, E. W., & Norton, M. [2013]. Happy Money: The New Scence of Smarter Spendng. London: Oneworld. Easterln, R. A. [1974]. Does economc growth mprove the human lot? Some emprcal evdence. In P. A. Davd & M. W. Reder (Eds.), Natons and Households n Economc Growth (pp. 89 125). New York: Academc Press. Fahey, T., & Smyth, E. [2004]. Do subjectve ndcators measure welfare? Evdence from 33 European socetes. European Socetes, 6(1), 5 27. do:10.1080/1461669032000176297 21

Ferrer--Carbonell, A., & Ramos, X. [2010]. Inequalty Averson and Rsk Atttudes (IZA Dscusson Papers No. 4703). Frey, B. S., Benz, M., & Stutzer, A. [2004]. Introducng procedural utlty - Not only what, but also how matters. Journal of Insttutonal and Theoretcal Economcs, 160(3), 377 401. do:10.1628/0932456041960560 Frey, B. S., & Stutzer, A. [2002]. What can economsts learn from happness research? Journal of Economc Lterature, 40(2), 402 435. do:10.1257/002205102320161320 Frey, B. S., & Stutzer, A. [2005]. Beyond outcomes: measurng procedural utlty. Oxford Economc Papers, 57(1), 90 111. do:10.1093/oep/gp002 Greene, W. H. [2002]. Econometrc Analyss (Ffth Edton.). Upper Saddle Rver, New Jersey: Prentce Hall. Greene, W. H., & Hensher, D. A. [2010]. Modelng Ordered Choces: A Prmer. Cambrdge: Cambrdge Unversty Press. Grosfeld, I., & Senk, C. [2010]. The emergng averson to nequalty. Economcs of Transton, 18(1), 1 26. do:10.1111/j.1468-0351.2009.00376.x Hellwell, J. F., & Huang, H. [2008]. How s your government? Internatonal evdence lnkng good government and well-beng. Brtsh Journal of Poltcal Scence, 38(4), 595 619. do:10.1017/s0007123408000306 Howell, R. T., & Hll, G. [2009]. The medators of experental purchases: Determnng the mpact of psychologcal needs satsfacton and socal comparson. The Journal of Postve Psychology, 4(6), 511 522. do:10.1080/17439760903270993 Kahneman, D., Krueger, A. B., Schkade, D., Schwarz, N., & Stone, A. A. [2006]. Would You Be Happer If You Were Rcher? A Focusng Illuson. Scence, 312(5782), 1908 1910. do:10.1126/scence.1129688 Koenker, R., & Hallock, K. F. [2001]. Quantle regresson. Journal of Economc Perspectves, 15(4), 143 156. do:10.1257/jep.15.4.143 Layard, R., Mayraz, G., & Nckell, S. J. [2008]. The margnal utlty of ncome. Journal of Publc Economcs, 92(8-9), 1846 1857. do:10.1016/j.jpubeco.2008.01.007 Long, J. S., & Freese, J. [2010]. Regresson Models for Categorcal Dependent Varables Usng STATA. College Staton, Texas: Stata Press. Mentzaks, E., & Moro, M. [2009]. The poor, the rch and the happy: Explorng the lnk between ncome and subjectve well-beng. Journal of Soco-Economcs, 38(1), 147 158. do:10.1016/j.socec.2008.07.010 Mllar, M., & Thomas, R. [2009]. Dscretonary actvty and happness: The role of materalsm. Journal of Research n Personalty, 43(4), 699 702. do:10.1016/j.jrp.2009.03.012 22

Morawetz, D., Ata, E., Bn-Nun, G., Felous, L., Garplerden, Y., Harrs, E., Soustel, S., Tombros, G., & Zarfaty, Y. [1977]. Income Dstrbuton and Self-Rated Happness: Some Emprcal Evdence. Economc Journal, 87(347), 511 522. Osh, S., Kesebr, S., & Dener, E. [2011]. Income Inequalty and Happness. Psychologcal Scence, 22(9), 1095 1100. do:10.1177/0956797611417262 Osh, S., Schmmack, U., & Dener, E. [2012]. Progressve Taxaton and the Subjectve Well-Beng of Natons. Psychologcal Scence, 23(1), 86 92. do:10.1177/0956797611420882 Osho, T., & Kobayash, M. [2010]. Area-Level Income Inequalty and Indvdual Happness: Evdence from Japan. Journal of Happness Studes, 12(4), 633 649. do:10.1007/s10902-010-9220-z Rosenzweg, E., & Glovch, T. [2012]. Buyer s remorse or mssed opportunty? Dfferental regrets for materal and experental purchases. Journal of Personalty and Socal Psychology, 102(2), 215 23. do:10.1037/a0024999 Rözer, J., & Kraaykamp, G. [2013]. Income Inequalty and Subjectve Well-beng: A Cross- Natonal Study on the Condtonal Effects of Indvdual and Natonal Characterstcs. Socal Indcators Research, 113(3), 1009 1023. do:10.1007/s11205-012-0124-7 Schwarze, J., & Härpfer, M. [2007]. Are people nequalty averse, and do they prefer redstrbuton by the state?: Evdence from German longtudnal data on lfe satsfacton. Journal of Soco-Economcs, 36(2), 233 249. do:10.1016/j.socec.2005.11.047 Stevenson, B., & Wolfers, J. [2008]. Economc growth and subjectve well-beng: Reassessng the Easterln paradox. Brookngs Papers on Economc Actvty, 2008(1), 1 87. do:10.1353/eca.0.0001 Stevenson, B., & Wolfers, J. [2013]. Subjectve Well-Beng and Income: Is There Any Evdence of Sataton? Amercan Economc Revew, 103(3), 598 604. do:10.1257/aer.103.3.598 Thomas, R., & Mllar, M. [2013]. The Effects of Materal and Experental Dscretonary Purchases on Consumer Happness: Moderators and Medators. The Journal of Psychology, 147(4), 345 356. do:10.1080/00223980.2012.694378 Van Boven, L. [2005]. Experentalsm, materalsm, and the pursut of happness. Revew of General Psychology, 9(2), 132 142. do:10.1037/1089-2680.9.2.132 Van Boven, L., & Glovch, T. [2003]. To Do or to Have? That s the queston. Journal of Personalty and Socal Psychology, 85(6), 1193 1202. do:10.1037/0022-3514.85.6.1193 Wnkelmann, L., & Wnkelmann, R. [2010]. Does Inequalty Harm the Mddle Class? Kyklos, 63(2), 301 316. do:10.1111/j.1467-6435.2010.00474.x Wnkelmann, R., & Boes, S. [2006]. Analyss of Mcrodata. Berln: Sprnger. 23

5. A szerző témában született publkácó Hajdu, G., & Hajdu, T. [2011]. A jövedelm egyenlőtlenség és a redsztrbúcó hatása a szubjektív jóllétre. In Somla, P. & Szabar, V. (szerk.), Kötő-jelek 2010 (pp. 35 60). Budapest: ELTE TÁTK Szocológa Doktor Iskola. Hajdu, T., & Hajdu, G. [2013]. Jövedelem és szubjektív jóllét: az elemzés módszer megválasztásának hatása a levonható következtetésekre. Statsztka Szemle, 91(11), 1045 1070. Hajdu, T., & Hajdu, G. [2013]. Szubjektív jóllét és anyag helyzet: A kvantls regresszó és az általánosított ordered probt modell eredményenek összehasonlítása a standard elemzés módszerekkel (KTI/IE Műhelytanulmányok No. 2013/28). Hajdu, T., & Hajdu, G. [2013]. Are more equal socetes happer? Subjectve well-beng, ncome nequalty, and redstrbuton (KTI/IE Dscusson Papers No. 2013/20). Hajdu, T., & Hajdu, G. [2014]. Reducton of Income Inequalty and Subjectve Well-Beng n Europe. Economcs: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal, 8(2014-35): 1-29. Hajdu, T., & Hajdu, G. [2014]. Élmények és tárgyak fogyasztásának kapcsolata a szubjektív jólléttel (KTI/IE Műhelytanulmányok No. 2014/11). Hajdu, T., & Hajdu, G. [2014]. Income and Subjectve Well-Beng: How Important s the Methodology? Hungaran Statstcal Revew, 92(Spec. No. 18), 110-128. 24