уровень притязаний — это… Что такое уровень притязаний?
— понятие, введенное К. Левином для обозначения стремления индивида к цели такой сложности, которая, по его мнению, соответствует его способностям. Соответствует достижениям в некоем виде деятельности и некоей сфере общения, на кои рассчитывает человек при оценке своих способностей и возможностей.
Характеризует:
1) уровень трудности, достижение коего является общей целью серии будущих действий, — цель идеальную;
2) выбор субъектом цели очередного действия, формирующейся в результате переживания успеха или неуспеха ряда прошлых действий, — уровень притязаний в данный момент;
3) желаемый уровень самооценки личности, — уровень Я.
Это образование, тесно связанное с самооценкой личности, формируется под влиянием субъективных переживаний успеха или неуспеха в деятельности.
Уровень притязаний может быть адекватным, то есть соответствовать способностям индивида, и неадекватным — заниженным или завышенным. (
Стремление к повышению самооценки в условиях, когда человек свободен в выборе степени трудности очередного действия, приводит к конфликту двух тенденций:
1) повысить притязания, чтобы одержать максимальный успех;
2) снизить их, чтобы избежать неудачи.
Переживание успеха (неуспеха), возникая вследствие достижения (недостижения) уровня притязаний, влечет за собой его смещение в область более трудных (легких) задач. Снижение трудности избираемой цели после успеха или же ее повышение после неудачи — атипичное изменение уровня притязаний — говорят о нереалистичном уровне притязаний или неадекватной самооценке.
Люди, имеющие реалистичный уровень притязаний, отличаются уверенностью в своих силах, настойчивостью в достижении цели, большей продуктивностью, критичностью в оценке достигнутого. Неадекватность самооценки может привести к крайне нереалистичным, завышенным или заниженным притязаниям. В поведении это проявляется в выборе слишком трудных или слишком легких целей, в повышенной тревожности, неуверенности в своих силах, в тенденции избегать ситуаций соревнования, в некритичности оценки достигнутого, в ошибочности прогноза, и пр.
Словарь практического психолога. — М.: АСТ, Харвест. С. Ю. Головин. 1998.
Совершенствование адекватности самооценки у детей младшего школьного возраста с задержкой психического развития в работе специального психолога
%PDF-1.5 % 1 0 obj > /Metadata 4 0 R >> endobj 5 0 obj /Title >> endobj 2 0 obj > endobj 3 0 obj > endobj 4 0 obj > stream
Влияние самооценки и уровня притязаний на обучение школьников
Многочисленные психологические и социологические исследования указывают на то, что специфика развития самооценки современных школьников характеризуется ростом самосознания, стремлением к взрослости, изменением оценочного отношения к окружающим, выбором дальнейшего жизненного пути, интенсивным развитием личности, открытостью, быстрым вхождением в предлагаемые роли, особой чувствительностью к оценкам окружающих.
Актуальность данной проблемы исследования усиливают и существующие противоречия развития самооценки современных школьников:
— между социальной ситуацией развития и новообразованиями личности в школьном возрасте;
— между новой внутренней точкой зрения и прежним объективным положением подростка;
— между актуальной для школьника системой отношений с действительностью и его способностью реализовать эти отношения.
Самооценка — это представление человека о важности своей личности, деятельности среди других людей и оценивание себя и собственных качеств и чувств, достоинств и недостатков, выражение их открыто или даже закрыто Согласно психологии, уровень притязаний – это стремление человека к достижению той цели, которую он считает для себя достойной. В основе того или иного уровня лежит оценка своих возможностей, потребностью человека является необходимость ее сохранения.
Среди моих одноклассников и друзей много уверенных в себе неординарных ребят, которые добились определенных успехов в учебе, творчестве и спорте. Поэтому мне стало интересно изучить их с точки зрения самооценки: как они сами видят себя среди друзей и насколько считают себя успешными личностями, и мы провели исследование.
Цель исследования — изучить влияние самооценки и уровня притязаний на обучение школьников.
В ходе исследования мы провели опрос среди учеников 10-х классов по методике определения самооценки и уровня притязаний Дембо-Рубинштейна.
Результаты занесли в таблицы:
Самооценка.
Девушки, кол-во человек | Парни, кол-во человек | |
Завышенная | 0 | 2 |
Норма | 10 | 11 |
Заниженная | 5 | 2 |
У девушек и парней преимущественно нормальная самооценка (10 и 11 человек). Но у девушек, в отличие от юношей, наблюдается и заниженная самооценка (2 человека). Среди парней же есть те, чья самооценка превышает уровень нормы (2 человека).
Уровень притязаний.
Девушки, кол-во человек | Парни, кол-во человек | |
Завышенный | 6 | 6 |
Норма | 9 | 8 |
Заниженный | 0 | 1 |
У сравниваемых групп преимущественно нормальный уровень притязаний (9 и 8 человек), также одинаковое количество людей с завышенным уровнем притязаний (6 человек). Только среди юношей есть один человек с заниженным уровнем притязаний.
Разница между уровнем притязаний и самооценкой.
Девушки, кол-во человек | Парни, кол-во человек | |
Завышенная | 13 | 7 |
Норма | 2 | 5 |
Заниженная | 0 | 3 |
У парней и девушек в основном завышенная разница между уровнем притязаний и самооценкой (13 и 7 человек). Это может говорить о конфликте между тем, к чему школьник стремится, и тем, что он считает для себя возможным. При сильном расхождении уровень притязаний не только не стимулирует, но, напротив, тормозит личностное развитие. Нормальная разница наблюдается у 2 девушек и 5 юношей. Это значит, что школьник ставит перед собой цели, которых он действительно стремится достичь. У 3 парней заниженная разница между показателями, что говорит о том, что притязание не служит стимулом личностного развития, становления той или иной стороны личности.
Самооценка | средний балл | активность | самостоятельность |
Высокая | 4 | средняя | средняя |
Нормальная | 4,5 | высокая | средняя |
Заниженная | 3,5 | низкая | средняя |
Далее мы оценили результаты участников с высокой, нормальной и низкой самооценкой, высчитали средний балл по каждому критерию и поместили данные в таблицу. У опрошенных с заниженной самооценкой наблюдается самый низкий средний балл (3,5), средняя активность и самостоятельность. У школьников с нормальной самооценкой наоборот: самый высокий средний балл среди опрошенных (4,5), высокая активность и средняя самостоятельность. У участников с высокой самооценкой средний балл равен 4, средняя активность и самостоятельность.
Уровень притязаний | средний балл | активность | самостоятельность |
высокий | 4,2 | высокая | высокая |
нормальный | 4,4 | средняя | средняя |
заниженный | 3,4 | низкая | средняя |
Таким же образом мы посчитали и данные по уровню притязаний. Получилось, что у опрошенных с нормальным уровнем притязаний самый высокий средний балл (4,4), средняя самостоятельность и активность. У школьников с высоким уровнем притязаний средний балл составил 4,2, высокие показатели активности и самостоятельности. У участников с заниженным уровнем притязаний самый низкий средний балл среди опрошенных (3,4), низкая активность и средняя самостоятельность.
Эти данные позволяют сделать вывод о том, что школьники с нормальной самооценкой и уровнем притязаний более успешны в учёбе, подростки с высоким уровнем притязаний более активны и самостоятельны. Школьники, которые имеют заниженную самооценку и низкий уровень притязаний менее активны, самостоятельны и успешны в учёбе.
Для поднятия самооценки школьников мы подобрали очень простые и действенные упражнения.
Упражнение 1. Удобно начинать с самого простого. Возьмите лист бумаги и напишите не менее 10 предложений, каждое начинается словами «Я прощаю себя за…». Перечисляйте всё, что вас огорчает в себе, за что вы злитесь на себя. Какие бы ни были вами совершены ошибки, помните, вы заслуживаете того, чтобы принять себя вместе с ними. Через неделю вместо местоимения «Я» пишите тех людей, которые вас раздражают, бесят, обижают, притесняют. Это важно, т.к в другим мы реагируем на то, что осуждаем и отвергаем в себе («нельзя быть таким-то…») Затем пишите не менее 10 предложений, начинающихся со слов: «Мне нравится в себе…». Аналогично, в неприятных вам людях ищите достоинства. Помимо развития объективности восприятия происходящего, вы таким образом, и в себе будете легче находить позитивные вещи. Не обязательно здесь писать какие-либо грандиозные достоинства. Обращайте внимание на любые мелочи.
Это упражнение рекомендуется выполнять ежедневно в течение 1-2 месяцев.
Упражнение 2. «Похвала себе». Каждый день, для кого-то самое удобное время – перед сном, хвалите себя за что-либо. За переведенную через дорогу старушку, за удачно провернутую сделку, за проявленную выдержку и т.д. Бывают отговорки – мне не за что похвалить себя, — которые вроде бы смахивают на некую ложную скромность. По мне – так это больше признак лени ума, отсутствие привычки думать и искать нужное. Тренируйтесь.
Упражнение 3. Перекликается с предыдущими. Только хорошее уже ищется во вне. В каждом человеке, с которым взаимодействовали в течение дня, старайтесь найти 1-2 положительные черты. В течение текущего дня учитесь обращать внимание на положительные моменты, начиная от приятного свежего ветерка и заканчивая отсутствием пробок на дорогах. Учитесь замечать и ценить то, что вас окружает. Обязанность человека замечать в текущем дне в несколько раз больше позитивных, чем негативных вещей. При депрессии не менее 15 позитивных моментов в день. Упражнение также ежедневное. Его называют «психологической диетой»
Упражнение 4. Работа со своей тенью. В ходе выполнения первого упражнения вы уже наверняка заметили те качества и поступки, которые вам сложнее всего принять в себе или других. К тени относятся и те вещи, о которых мы говорим: «Я так никогда не поступлю…» «Я не такой…». Когда вы слышите или произносите эти фразы, обратите внимание на нажим, с которым они произносятся, сколько за ними скрытой энергии. Это энергия отвержения. А отвергаем мы… Да, именно её… Свою тень.
Запишите списком всё, что вы не принимаете в себе и в других. Попробуйте объединить это в некий целостный образ. Зарисуйте его. Придумайте и расскажите рассказ от имени этого образа (что нравится – не нравится в жизни, в людях; о чем мечтается; чего не хватает; чего опасается; какие привычки и черты). Подумайте, насколько комфортно ощущает себя на бумаге образ Тени… Дорисуйте нечто, чтобы ей стало хорошо (может быть, ей нужен зеленый луг, цветочки… или мотоцикл… или огромный торт…). Скажите ей добрые и теплые слова, пожелайте ей чего-либо хорошее.
Упражнение 5. Хорошо – это плохо, плохо – это хорошо… Я уже упоминала ранее это упражнение. Оно полезно почти всегда. Повышает объективность восприятия, учит безоценочности восприятия.
Из вашего списка того, какие поступки и качества — свои или чужие — вам не нравятся, выделите наиболее значимые. Начните работать с менее значимых, постепенно переходя к более. На каждое качество или поступок можно выделять от 3 до 7 дней примерно (ориентируйтесь также по ощущениям).
Приведите 3 аргумента в пользу того, что это качество или поступок действительно нечто плохое. Приведите 3 аргумента, когда это качество или поступок полезен и позитивен. Продолжите размышлять, как может формироваться это качество в человеке, в связи с какими обстоятельствами. Для чего помогает отдельно взятому человеку. В каких ситуациях оно выгодно, а когда нет. Когда не выгодно, чем можно заменить другим, каким другим качеством или поведением. Если вы нашли это качество в себе – понаблюдайте за другими, как и для чего проявляется похожее. Если нашли в других, когда вы похоже себя ведете.
Абрамян А.А. Влияние самооценки студентов на профессиональное самоопределение
Абрамян Ануш Ашотовна
Таганрогский институт имени А.П. Чехова (филиал) «Ростовского государственного экономического университета (РИНХ)»
студентка 3 курса факультета психологии и социальной педагогики
Abramyan Anush Ashotovna
Taganrog institute of name A.P. Chekhov (branch) «Rostov state economic university (RINH)»
3rd year student of the Faculty of Psychology and Social Pedagogy
Библиографическая ссылка на статью:
Абрамян А.А. Влияние самооценки студентов на профессиональное самоопределение // Современная педагогика. 2015. № 6 [Электронный ресурс]. URL: https://pedagogika.snauka.ru/2015/06/4371 (дата обращения: 04.10.2021).
Проблемы самосознания и самооценки становятся весьма популярными в современных психолого-педагогических исследованиях. Большое внимание уделяется изучению возрастной динамики самооценки, влиянию успехов и неудач на уровень самооценки, влиянию самооценки на успешность в различных видах деятельности и т.д.
Изучение влияния самооценки, представления о себе и личностной направленности на профессиональное самоопределение представляет большой интерес для экспериментального изучения. Оно является мало разработанным; в то же время, такое комплексное исследование позволит расширить представление о процессе профессиональной ориентации молодежи.
Проблема установления связи между качествами личности и процессом деятельности достаточно обширно разобрана многими авторами (С.Л. Рубинштейн, П. Майерс, А.В. Петровский, М.Г. Ярошевский, А.Н. Леонтьев и др.).
Экспериментальной исследование самооценки знаний студентов проведено С.Ю. Шаловой. В результате анализа полученных эмпирических данных было установлено, что оценочные способности достаточно развиты всего у 30% испытуемых. У остальных студентов оценочные способности развиты слабо, они затрудняются в самооценке многих качеств. Это обусловливает неадекватное отношение человека к самому себе и может негативно повлиять на взаимоотношения с другими людьми. У большинства испытуемых общая самооценка высокая, в то время как способность к правильному самовосприятию у многих студентов развита слабо. Самооценка знаний совпадает с оценкой педагога примерно в 50% случаев. В случае с неадекватной самооценкой знаний она чаще завышена. Заниженная самооценка знаний чаще встречается у студентов, которые учатся на «4» и «5» [1, с. 140].
Но нами не обнаружено ни одной работы, анализирующей зависимость профессионального самоопределения студентов от самооценки.
Поэтому целью нашего исследования будет изучение зависимости профессионального самоопределения от самооценки.
Наиболее существенной и наиболее изученной в психологии стороной самосознания личности является самооценка личности, т.е. оценки личностью самой себя, своих возможностей, качеств и места среди других людей.
Проблеме самооценке уделялось большое внимание как в отечественной, так и в зарубежной психологии.
Традиционно, в психологии, основоположником изучения вопроса самооценки человека считают Уильяма Джеймса, он же первым ввел понятия «образ самого себя» , «самооценка» в структуру личности. В одной из глав своей известной работы «Психология» он предлагает свою теорию личности, оказавшую огромное влияние на формирование персонологии [2, с.74]. Его концепция была в дальнейшем развита многими психологами, такими, как Э. Эриксон, Э. Фромм, К. Роджерс, А. Адлер и др.
Проблеме самооценки посвящены труды таких известных отечественных ученых-психологов, как Б.Г. Ананьев, Л.И. Божович, Л.С. Выготский, А.И. Липкина и др. Изучению этой проблемы посвящены многие экспериментальные работы Г. А. Собиевой, Е.А. Серебряковой, Л.С. Славиной, М.С. Неймарк, А.И. Липкиной, Я.Л. Коломинского и др.
Исследования показали, что самооценка по-разному воздействует на способ поведения субъекта, например, при решении интеллектуальных задач она определяет выбор задачи, оказывает влияние на процесс ее решения, проявляется в эмоциональных реакциях субъекта на трудности в
работе.
Кроме того, исследования показывают, что самооценка как личностное образование определяется спецификой прошлого опыта субъекта, уровнем его притязаний, структурой мотивов, особенностями аффективной сферы и другими моментами.
В зарубежной психологии проблема самооценки наиболее разработана в школе К. Левина. Представители этой школы Ф. Хоппе, Т. Дембо и др., экспериментально изучали самооценку в контексте эмоционально – потребностной сферы. Основной факт, полученный в этих исследованиях, заключается в установлении зависимости самооценки от успеха или неуспеха при выполнении человеком тех или иных заданий; установлено, что успех повышает уровень притязаний, а неуспех – понижает его.
В рамках гуманистической психологии самооценка рассматривается в концепции самоактуализации А. Маслоу; в теории самоорганизации Г. Олпорта и ряде других теорий.
В психологическом словаре самооценка определяется как компонент самосознания, включающий наряду со знаниями о себе оценку человеком самого себя, своих способностей, нравственных качеств. Т.е., мы можем определить самооценку как эмоционально-ценностное отношение к себе, которое складывается на основе знания об особенностях своей деятельности и межличностного общения, нормативных требований социальной среды.
Проанализировав литературу по проблемам структуры самооценки, в ней можно выделить три компонента:
первый составляет знания о самом себе, своих возможностях, своем
отношении к себе, к результатам своей деятельности;второй – эмоционально-ценностное отношение к себе;
третий – социальная установка.
В исследованиях отмечается, что познавая качества другого человека, личность получает необходимые сведения, которые позволяют выработать собственную оценку. Уже сложившееся «Я» есть результат постоянного сопоставления того, что личность наблюдает в себе, с тем, что видит в других людях. Человек, уже зная кое-что о себе, присматривается к другому человеку, сравнивает себя с ним, предполагает, что и тот небезразличен к его личностным качествам, поступкам, проявлениям; все это входит в самооценку личности и определяет ее психологическое самочувствие.
Таким образом, как отметил А.В. Петровский, «личность ориентируется на некую референтную группу (реальную или идеальную), идеалы которой являются ее идеалами, интересы – ее интересами и т.д. В процессе общения она постоянно сверяет себя с эталоном и в зависимости от результатов проверки оказывается довольной собой или недовольной» [3, с. 410].
Познание себя включено в еще более широкий процесс познания внешнего мира и осуществляется в непрерывном взаимодействии человека с миром. Именно поэтому самооценка личности по своей природе социальна: она отражает меру ориентации на общественно выработанные требования к поведению и деятельности.
Самооценка существует в двух формах – общей и частной. Общая самооценка отражает общий стиль отношения личности к себе, ее общую жизненную установку. С ней связан уровень уважения к себе, фактически она обозначает степень самозащиты личности. Общая самооценка часто диктует отношение к другим, проявляясь в высокомерии, зазнайстве или, наоборот, – в уважении, в доброжелательности. Заниженная общая самооценка может диктовать такие формы поведения, как угодничество, подхалимаж, но может стать и основой скромности, непритязательности, терпимости.
Частные самооценки отражают оценку человеком своих конкретных качеств, поступков, отношений, физических данных. Частные самооценки могут иметь для человека разную значимость. Одни касаются главных линий его жизни и поэтому важнее и острее переживаются; другие относятся к каким-то второстепенным, не столь важным для человека сторонам его жизни и поэтому даже негативные оценки в этих сферах могут быть безразличны для личности.
Как общая, так и частные самооценки могут быть высокими и низкими, устойчивыми и неустойчивыми, реальными и демонстративными, точными и неточными, уверенными и неуверенными. Уровень развития каждой из этих характеристик обусловливает уровень сформированности самой самооценки, меру ее действенности как механизма саморегуляции.
Самооценку характеризуют как адекватную или неадекватную, оптимальную или неоптимальную.
Роль самооценки в развитии личности переоценить трудно. Самооценка является мощным регулятором деятельности и поведения человека. Оценка себя как успешного в определенном виде деятельности сопровождается самооценкой личностных качеств, т.е., оценивая себя как способного к определенному роду деятельности, человек оценивает и те свои качества, благодаря которым он добился успеха.
В контексте взаимоотношения понятий самооценки, уровня притязаний и успешности деятельности выявлен особый поведенческий феномен, получивший название аффекта неадекватности. Аффект неадекватности – определенное эмоциональное состояние, которое является следствием столкновения высокого уровня общей самооценки (самоуважения), вызванного этой самооценкой высокого уровня притязаний и низкими реальными достижениями в каком-либо виде деятельности. Низкая успешность деятельности, следуя логике причинной зависимости любого явления, должна повлечь, за собой временное снижение уровня самооценки и, как следствие, снижение неадекватного уровня притязаний. Однако личность с аффектом неадекватности не склонна снижать самооценку и в целях самозащиты вытесняет осознание неуспеха. Явление негибкости самооценки сопровождается следующими поведенческими характеристиками: неадекватные реакции, обидчивость, агрессивность, недоверчивость, подозрительность, упрямство, неуживчивость с людьми, нарушение контактов с окружающими [4, с. 29].
Поведенческие и характерологические особенности, свойственные личности с неадекватной самооценкой и неадекватным уровнем притязаний, могут быть присущи лицам разного возраста.
Неадекватная самооценка является основанием неадекватного уровня притязаний, при этом неудачи в деятельности не снижают самооценку и не понижают уровень притязаний, самосознание как бы глухо к опыту. Анализ такого поведенческого феномена, как аффект неадекватности представляет собой иллюстрацию отношения понятий: самооценка, уровень притязаний, успешность деятельности.
Итак, успешность деятельности формирует уровень самооценки, а на основе самооценки формируется соответствующий ей уровень притязаний. В литературе имеются указания и на иные отношения вышеуказанных понятий. В частности – такое предположение, что в процессах саморегуляции уровень притязаний первичен по отношению к самооценке [5, с. 5-14 ].
Принимаясь за выполнение какого-либо дела, вступая в деловые отношения с другими людьми, человек всегда прогнозирует определенный результат своей деятельности. Этот прогноз связан с оценкой себя как вообще успешного деятеля, так и успешного в данной области деятельности. Самооценка основана на прошлом опыте, она выступает как бы основой прогноза, позволяющего приняться за какое-либо дело или вступить в определенные контакты. В этом смысле самооценка выступает центром регуляции поведения.
О влиянии отношения к себе на активность деятельности можно судить по результатам эксперимента, описанного Р.Стагнером. После определения ценности Я-концепции испытуемым предлагались для решения последовательно серия простых задач, серия неразрешимых и опять серия простых. Испытуемые с высокой самооценкой не поддались фрустрации и первая задача третьей серии была выполнена с высокой скоростью; имеющие низкую самооценку были фрустрированы неудачей и с трудом приступили к решению задач третьей серии.
В теориях А.Маслоу и К.Роджерса самоуважение признается одной из основных потребностей человека и рассматривается как основа для самореализации личности. Формирование достаточно высокой самооценки, самоуважения личности – одно из условий воспитания личности наивысшего уровня функционирования.
Высокое адекватное самоуважение обеспечивает высокий уровень внутренней самоорганизации личности за счет адекватного представления о себе и своих идеалах и развитой способности управлять собой.
Обобщая результаты теоретического анализа, можно сделать выводы о том, что самооценка обусловливает взаимоотношения человека с другими людьми, его требовательность к себе, отношение к успехам и неудачам, тем самым самооценка оказывает влияние на деятельность человека и развитие его личности. Также самооценка тесно связана с уровнем притязаний, целей, которые человек перед собой ставит. Адекватная самооценка позволяет человеку правильно соотносить свои силы с задачами разной трудности и с требованиями окружающих; неадекватная (завышенная или заниженная) деформирует внутренний мир личности, искажает её мотивационную и эмоционально-волевую сферы и тем самым препятствует гармоничному развитию.
Эмпирическое исследование проводилось на факультете психологии и социальной педагогики ТИ имени А.П. Чехова (филиала) РГЭУ (РИНХ) со студентами 3 курса.
Были использованы следующие методики:
Анкетирование
ТЕСТ «Нахождение количественного выражения уровня самооценки» (по С. А. Будасси)
- Методика Дембо-Рубинштейн в модификации А. М. Прихожан.
На первом этапе исследования по результатам разработанной анкеты были выделены две группы испытуемых – условно названных:
Первую (экспериментальную) группу составили те студенты, для которых профессиональная деятельность в сфере психологии и социальной педагогики занимает ведущие позиции. Вторую группу (контрольную) составили те студенты, которые профессиональной деятельности в сфере психологии и социальной педагогики не придают значения и допускают вероятность работы не по специальности.
Им были предложены таблицы со списком личностных качеств и инструкция по выполнению теста по методике Будасси.
Исследование показало, что в группе успешного профессионального самоопределения у 3 респондентов самооценка занижена, у 20 – адекватна, у 2 – завышена по невротическому типу. В группе неуспешного профессионального самоопределения у 10 человек – самооценка адекватна, у 15 – завышена по невротическому типу.
Распределение респондентов по уровню самооценки приведено на рис.1.
Рис1. Распределение респондентов по уровню самооценки
Итак, у группы успешного профессионального самоопределения наблюдается адекватная самооценка, при том что у группы неуспешного профессионального самоопределения в 70% наблюдаемся завышенная самооценка.
Таким образом, исследование выявило существенные различия в уровне притязаний и самооценке.
У группы успешного профессионального самоопределения более адекватная самооценка.
На следующем этапе исследования было проведено исследование по методике Дембо-Рубинштейн в модификации А. М. Прихожан.
В группе успешного профессионального самоопределения у 5 человек уровень притязаний занижен (20%), у 3 – нереалистичный (12%), у 17 – оптимальный (68%).
В группе неуспешного профессионального самоопределения у 8 человек уровень притязаний занижен (32%), у 10 – нереалистичный (40%), у 7 – оптимальный (28%).
Распределение группы по уровню самооценки и притязаний приведено на рис. 2 и 3.
Рис 2. Распределение респондентов по уровню притязаний
Самооценка в группе успешного профессионального самоопределения у 7 человек (28%) – завышена, у 18 (72%)– адекватная.
В группе неуспешного профессионального самоопределения у 1 занижена (4%), у 10 человек (40%) – завышена, у 14 (56%)– адекватная.
Рис 3. Распределение респондентов по уровню самооценки
Данная методика подтвердила вывод, сделанный из ранее проведенных исследований о том, что у студентов успешно определившихся со своей профессией более адекватная самооценка и более низкий уровень притязаний.
Т.о., проведенное нами исследование подтвердило влияние самооценки на человеческую деятельность, в том числе и на профессиональную.
Как доказано теоретически и эмпирически, человек с заниженной самооценкой будет переживать любую неудачу глубже и тяжелее, чем уверенный в себе человек. Поэтому основная функция самооценки в психической жизни личности в том, что выступает в качестве необходимого внутреннего условия регуляции поведения и деятельности, для установления конструктивного взаимодействия человека с самим собой и с социальным окружением.
Констатирующий эксперимент выявил, что респонденты успешно определившиеся со своей профессией, имеют адекватную самооценку и заниженный уровень притязаний.
Библиографический список
- Шалова С.Ю. Экспериментальный подход к изучению самооценки знаний студентов // Интернет-журнал «Науковедение». -2012 -№4 (13). – с. 140. Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/26pvn412.pdf (дата обращения: 9.04.2015)
- Джеймс У. Психология. М.: Педагогика, 1991
- Петровский А.В., Ярошевский М.Г. Психология. Словарь. М.: Издательство политической литературы, 1990, с. 494.
- Белоконь М.А. Личность, самооценка, эталон в профессиональном становлении субъектов обучения. Дис. канд. психол. наук. – Краснодар. – 1999
- Захарова А.В. Структурно-динамическая модель самооценки. // Вопросы психологии, 1989. – № 1. – с. 5-14
- Выготский Л. С. Собрание сочинений: В 6 т. М.: Педагогика, 1983. Т. 5.
- Захарова А.В. Структурно-динамическая модель самооценки. // Вопросы психологии, 1989. – № 1. – с. 5-14
- Корнеева Л.Н.. Самооценка как механизм саморегуляции профессиональной деятельности // Вестник ЛГУ .1989 г., Вып . 4 , с.91-96
- Леонтьев А. Н. Деятельность. Сознание. Личность. – М.: Издательство политической литературы, 1975. – 304 с.
Все статьи автора «Anush9962»
20003.pdf
% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 10 0 obj /Заголовок /Тема / Автор /Режиссер / Ключевые слова / CreationDate (D: 20211020083416-00’00 ‘) / ModDate (D: 2020021
47 + 01’00 ‘) >> эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 7 0 объект > транслировать 2020-02-19T12: 29: 47 + 01: 002020-02-19T12: 22: 23 + 01: 002020-02-19T12: 29: 47 + 01: 00Acrobat 11.0.23application / pdfГраницы | Каковы риски? Боязливые люди обычно переоценивают отрицательные результаты и опасаются исходов конкретных событий
Введение
В повседневной жизни мы часто должны решать, принимаем мы или отвергаем надвигающийся риск.Естественно, то, как мы оцениваем и обрабатываем различные варианты, играет важную роль в нашей реакции страха (в данном примере — автомобильной аварии).
В литературе тесная связь между страхом и обработкой информации долгое время считалась важной темой клинической психологии (например, Foa and Kozak, 1986; Beck and Clark, 1997). Беспокойство не только приводит к неявной предвзятой обработке информации, например, к смещению внимания (Bar-Haim et al., 2007), но также к явным предубеждениям в оценке информации, например.g., восприятие риска (например, Loewenstein and Lerner, 2003; Lerner et al., 2003). Например, больший страх приводит к более высоким рейтингам вероятности негативных событий, например, неудачной сдачи экзамена (Butler and Mathews, 1987), и к увеличению предполагаемых рисков, связанных с терроризмом после 11 сентября 2001 г. (Lerner et al., 2003). ). Связь между страхом и повышенным восприятием риска привела к так называемому риску как гипотезе ощущения (Loewenstein et al., 2001), которая подчеркивает роль эмоций, испытываемых во время и ожидаемых после оценки различных вариантов.
Если продолжить, упреждающие реакции, связанные со страхом, обычно адаптивны и служат полезной функции и снижают риск причинения вреда (Rosen and Schulkin, 1998). Эти реакции на связанные со страхом события также можно описать как когнитивный процесс, ориентированный на будущее (Paulus and Stein, 2006), поскольку они обычно сосредоточены на угрозе или возможности потенциально негативных событий (Barlow et al., 1996). Таким образом, оценка вероятности негативных событий, которые могут произойти в будущем, может помочь эффективно распределять когнитивные ресурсы.В соответствии с этим, эвристика Affect (Finucane et al., 2000) утверждает, что аффект служит сигналом для обработки информации. Он создает впечатление, консультируясь с пулом потенциальных аффективных реакций на элемент стимула. Это может облегчить принятие многих суждений и решений, особенно когда они сложны и умственные ресурсы ограничены (Finucane et al., 2000; Slovic et al., 2005).
Однако, когда оценки риска превышают истинную вероятность или когда серьезность будущего события преувеличена, этот процесс страха может быть дезадаптивным (Hofmann et al., 2008). Интересно, что многие люди, страдающие фобией угроз, не основаны на объективном риске (Gerdes et al., 2009). Более того, фобические люди могут иметь ограниченное представление об иррациональности своих предвосхищающих реакций (Jones and Menzies, 2000). Даже вне опасной ситуации люди с фобией давали более высокие оценки ожидаемой опасности быть укушенными пауком и более высокие оценки травм, которые могут возникнуть в результате укуса.
Эта неадаптивная оценка риска долгое время была краеугольным камнем когнитивных моделей тревожных расстройств и считалась опосредующей переменной между фобическим страхом и избеганием (McNally and Foa, 1987; Beck and Clark, 1997).Кроме того, это может повлечь за собой ненужные страдания и заблокировать когнитивные ресурсы. Более того, считается, что чрезмерная упреждающая реакция ограничивает обучение угасанию, вызывая уклонение от фобических стимулов (Ост, 1996).
В лабораторных условиях многие исследования показывают, что боязливые люди демонстрируют предвзятое восприятие риска неблагоприятных исходов после релевантных страху стимулов; это было названо ковариационным смещением (Tomarken et al., 1989) (обзор см. в Wiemer and Pauli, 2016).В первом исследовании такого рода участники с высоким и низким уровнем страха перед пауками или змеями переоценили вероятность того, что аверсивный шок может сочетаться со связанными со страхом стимулами, хотя вероятность возникновения всех комбинаций стимула и результата была одинакова. Более поздние исследования повторили это открытие у социально тревожных людей, которые были склонны переоценивать вероятность поражения электрическим током в сочетании с сердитым лицом по сравнению со счастливым или нейтральным лицом (de Jong et al., 1998). Подобные эффекты были обнаружены при боязни других животных (например,g., de Jong et al., 1995; Амин и Ловибонд, 1997; Kennedy et al., 1997), страх заражения (Olatunji et al., 2006), страх кровавых травм (Connolly et al., 2009) и у людей, склонных к панике (Pauli et al., 2001).
Эти результаты были расширены до априорной ошибки ожидания , т. Е. Преувеличенных ожиданий непредвиденных обстоятельств «стимул-результат», которые возникают независимо от реального опыта: напуганные люди переоценивают априори вероятность неблагоприятного исхода после страха. соответствующий стимул (например,г., McNally and Heatherton, 1993; Кавана и Дэйви, 2000; van Overveld et al., 2010).
Хотя эти исследования хорошо демонстрируют, что риск аверсивных событий часто преувеличивается напуганными людьми в таких экспериментальных парадигмах, менее ясно, связано ли это предвзятое восприятие риска (а) со встречей со стимулами, связанными со страхом, или (б) связано с ним. к неприятным последствиям, которые может иметь такая встреча. Еще одним ограничением литературы о ковариационных предвзятостях является искусственный характер дизайна и, следовательно, его сомнительная экологическая обоснованность.Например, сочетание связанных со страхом картинок и поражения электрическим током может отличаться от переоценки вероятности столкновения с злобной собакой на улице и получения серьезной травмы от укуса.
Относительно небольшое анкетное исследование по оценке риска для пугливых людей в различных областях не обнаружило искаженных оценок риска у напуганных людей (Nesse and Klaas, 1994). Вместо этого все участники (как пациенты с тревожными расстройствами, так и не тревожные участники) переоценивали редкие риски, недооценивали риски обычных событий и переоценивали относительные риски угрозы для себя.Одна из причин этого неожиданного открытия может заключаться в том, что встреча с событиями, связанными со страхом, была смешана с отрицательными результатами этих событий в оценке этого исследования.
Действительно, одно исследование подчеркнуло важность изучения двух форм оценки риска, а не только сосредоточения внимания на ковариационной систематической ошибке, которая, как считается, направлена на отрицательные результаты (Aue and Hoeppli, 2012). Эти исследователи сосредоточились на встречах со стимулами, связанными со страхом, и попросили пугливых и не боязливых людей оценить вероятность встречи с разными животными (например,g., пауки, змеи и птицы) в разных местах. Вопреки ожиданиям, боязливые люди по сравнению с не боязливыми людьми не переоценивали вероятность встречи с каким-либо из животных. В группе боязни пауков люди переоценивали вероятность встречи с пауком по сравнению с другими животными. Эти результаты дают косвенное представление о различиях между восприятием риска столкновений со стимулами, связанными со страхом, и негативными результатами таких встреч.Однако в исследовании отсутствуют оценки риска негативных исходов, и поэтому невозможно сделать дальнейшие выводы о связи между двумя компонентами воспринимаемого риска и их различиями.
Одно исследование, в котором рассматривались два предубеждения вместе, показало, что предубеждения по поводу встречи и исхода связаны между собой, то есть самки, страдающие паукофобией, переоценивают риск присутствия пауков в комнате, а также преувеличивают вероятность негативных последствий такой встречи. Дейк и де Йонг (2009) утверждают, что эти два предубеждения не связаны с одним и тем же когнитивным упреждающим процессом.В своем исследовании они нашли доказательства этого предположения и показали расхождение между этими предубеждениями. Согласно их результатам, люди с фобией покраснения склонны переоценивать вероятность того, что они краснеют, в то время как они не сообщают о чрезмерной озабоченности негативными последствиями покраснения. Пока что эти результаты показывают противоречивую картину и пробелы в исследованиях, которые (а) систематически исследуют эти два предубеждения вместе и (б) проводят четкую грань между этими двумя видами предвзятого восприятия риска.
В самом деле, несколько исследований в литературе по ковариационным смещениям оценивали базовые уровни для релевантных страху стимулов, которые можно было бы рассматривать как форму смещения столкновения (например, Pauli et al., 1998; Garner et al., 2006). Ни в одном из этих исследований не было обнаружено доказательств повышенных оценок риска, связанных со связанными со страхом встречами у напуганных людей. Напротив, похоже, что все люди имеют более высокий риск таких встреч. Этот вывод может указывать на то, что оценки риска негативных столкновений отличаются от оценок риска негативных результатов после связанных со страхом столкновений.
Дальнейшее рассмотрение касается специфики столкновения с событиями, связанными со страхом, и их негативными последствиями. До сих пор в исследованиях отсутствовало систематическое изучение того, является ли предвзятое восприятие риска специфическим для индивидуального страха или распространено на все негативные события. Насколько нам известно, существует только два исследования, в которых пытались ответить на этот вопрос. Исследование, посвященное клаустрофобии, показало, что участники только переоценивают риски, связанные с их страхом, что свидетельствует о переоценке, зависящей от предметной области (Ост и Ксатлос, 2000).Имеются также свидетельства завышенной оценки сфер боязни полета, высоты и публичных выступлений (Gursky and Reiss, 1987).
Таким образом, было убедительно доказано, что страх концептуально связан с восприятием риска. В частности, напуганные люди переоценивают риск негативных событий. Лабораторные исследования убедительно продемонстрировали, что напуганные люди склонны переоценивать возникновение неприятных исходов в присутствии стимулов, связанных со страхом.Однако не хватает исследований, которые систематически различают встречи с объектами или ситуациями, имеющими отношение к страху, с одной стороны, и негативными результатами таких встреч, с другой. Более того, лишь в нескольких исследованиях был задан вопрос пугливым людям о вероятности столкновений, связанных со страхом, которые могут произойти в реальной жизни, и их негативном влиянии.
Кроме того, специфичность этих двух предубеждений для конкретного материала, имеющего отношение к страху (см. Berdica et al., 2018), требует дальнейшего изучения.Таким образом, необходимо изучить два типа предубеждений в рамках единой схемы с более чем одной областью страха.
Мы намеревались исследовать взаимосвязь между двумя предубеждениями и выяснить, являются ли переоценка встреч и отрицательные результаты таких встреч специфическими для данной области страха, то есть страха перед пауками, змеями или повседневными триггерами страха. С этой целью мы разработали две экологически обоснованные анкеты рисков для онлайн-опроса: одна касается потенциальных столкновений с ситуациями, связанными со страхом, а другая — посвящена негативным последствиям таких встреч.Что касается экологической значимости, мы выбрали три области страха, которые являются общими в клинических выборках (см. Hofmann et al., 2008). Были выбраны две области страхов животных (боязнь пауков и боязнь змей), поскольку они были сопоставимы с точки зрения их эволюционной основы и преобладали в клинических выборках. Таким образом, хотя это были похожие, но различные области страха, они контрастировали с третьей областью страхов, вызванных ситуациями, обычно связанными с общими тревогами (см. Tallis and de Silva, 1992; Cartwright-Hatton and Wells, 1997).Мы набрали большую выборку участников, различающихся по степени страха, чтобы обеспечить достаточное количество людей с высоким и низким уровнем страха в этих областях страха. Мы ожидали, что оценка риска для конкретной предметной области будет варьироваться в зависимости от конкретных страхов в каждой из связанных сфер. В целом мы ожидали более высоких рейтингов риска у более напуганных людей.
Материалы и методы
Участников
Участники из разных университетов немецкоязычных стран с разных факультетов психологии были набраны через списки электронной почты.Два психологических журнала рекламировали опрос на своих домашних страницах и в социальных сетях. Для нашего анализа использовался оставшийся набор данных из 630 человек ( M, = 30,11, SD, = 10,30, диапазон = 16–66, 76,7% женщин). Для крайних групповых различий мы также оценили степень боязни пауков и змей, а также степень склонности к беспокойству. Согласно этим предыдущим исследованиям и рекомендациям (см. Раздел ниже), 320 участников были классифицированы как участники с низким уровнем страха перед пауками и 221 участник как с высоким уровнем страха перед пауками.Из-за боязни змей 473 человека были классифицированы как низко боязнь змей, а 39 — как боязнь высоких змей. Что касается склонности к тревоге, 101 человек был отнесен к категории лиц, вызывающих сильную тревогу, а 529 — к категории слабых. Результаты анкетирования и демографические данные представлены в таблице 1.
Таблица 1. Демографические данные и анкетные данные.
Прекращение учебы и исключение случая
Первоначально онлайн-опрос начали 1039 человек; однако только 659 (37% выбывших) из них ответили на все вопросы.Этот показатель отсева сопоставим со средним показателем отсева по данным других онлайн-опросов (например, Galesic, 2006).
Для обеспечения высокого качества данных участников попросили предоставить дополнительную информацию по трем пунктам, чтобы помочь нам понять правдоподобность их ответов в конце опроса. Один вопрос был задан для оценки степени точности ответа по шкале от 1 до 4 (от «не согласен» до «согласен»). Кроме того, в двух других вопросах спрашивалось, ответили ли участники на анкеты честно и были ли какие-либо причины не использовать их данные.Мы исключили всех участников, которые не ответили на вопросы о достоверности и которые не были допрошены из-за досрочного прекращения, поскольку участникам был предоставлен окончательный и более подробный отчет в конце опроса. Участники также были исключены, если они либо (а) оценили вопрос о точности как «скорее не согласен», либо (б) если участник признался в нечестных ответах, или (в) если они ответили «да» по каким-либо причинам, чтобы не использовать свои данные. . Поэтому мы исключили 29 участников из-за сомнительного качества данных.
Методика и материалы
Меры контроля
Участникам был предоставлен доступ к платформе опроса soscisurvey через онлайн-ссылку. Во-первых, им была предоставлена общая информация об анкетах и личных данных, которые должны были быть оценены. После получения информированного согласия участники заполнили батарею анкет. Они предоставили демографическую информацию, а затем предоставили информацию о своих текущих симптомах депрессии с помощью Опросника депрессии Бека (BDI-II; Beck et al., 1996; Немецкая версия: Hautzinger et al., 2006). Этот вопросник состоит из 21 пункта, в котором оцениваются различные аспекты депрессивных симптомов (например, грусть, нарушение сна и утомляемость) по шкале от 0 до 4, где более высокие значения указывают на более серьезные симптомы депрессии. Состояние и личностная тревожность оценивались с помощью опросника State-Trait-Anxiety Inventory (STAI; Spielberger et al., 1983; немецкая версия: Laux et al., 1981). В этом инвентаре оценивалась тревожность состояния и тревожность, связанная с чертами характера, по 20 пунктов каждый; участники указали баллы по шкале Лайкерта 1–4 (от «совсем нет» до «полностью»).Оптимизм оценивался с помощью теста жизненной ориентации (LOT-R; Scheier and Carver, 1985; немецкая версия: Glaesmer et al., 2008), который состоит из десяти пунктов, оцениваемых по шкале Лайкерта от 1 до 4 («Не применяется при все »на« Полностью относится ко мне »).
Для всех анкет суммарные баллы были отобраны для каждого участника и усреднены по выборке для статистического анализа.
Домены страха
Уровни страха перед пауками оценивали с помощью опросника Fear of Spider Questionnaire (FSQ; Rinck et al., 2002), который представляет собой анкету из 18 пунктов с форматом ответов от 0 до 6 («Не применимо вообще» к «Полностью применимо ко мне»). Он показывает высокую надежность и валидность, а также высокую специфичность и хорошую чувствительность при различении пугающих и не пугающихся людей. Согласно рекомендациям Rinck et al. (2002) и ранее опубликованные статьи с такими же пороговыми значениями (например, Pittig et al., 2018), участники с оценкой 6 или ниже были классифицированы как участники с низким уровнем боязни пауков, а участники с показателем 15 или выше — как высокие. паук испуганные участники.
Мы оценили степень страха перед змеями с помощью опросника «Змеиная тревога» (SNAQ; Miltner et al., 2005). SNAQ — это опросник, который фиксирует текущие симптомы страха перед змеями с 30 дихотомическими элементами. Следуя рекомендациям предыдущих исследований с помощью опросника змей (SNAQ; Klorman et al., 1974; Miltner et al., 2005), оценка ниже 9 указывает на низкую боязнь змей, а оценка выше 20 указывает на высокую боязнь змей.
Тенденции беспокойства были измерены с помощью опросника Penn State Worry Questionnaire (PSWQ; Meyer et al., 1990), который широко используется и охватывает симптомы генерализованного тревожного расстройства с помощью 16 пунктов по шкале от 1 до 5 (от «Совершенно не типично для меня» до «Совершенно типично для меня»). Мы использовали пороговое значение 62 или больше, чтобы отнести людей к группе сильных тревог, и оценку 61 или ниже, чтобы отнести людей к группе слабых тревог. Пороговое значение для PSWQ, равное 62, является рекомендуемым используемым показателем для максимизации специфичности и отрицательной прогностической силы в клинических и аналоговых образцах для диагностики генерализованных тревожных расстройств (Behar et al., 2003). Оценки риска для связанных со страхом встреч оценивались с помощью недавно разработанной анкеты из 23 пунктов, а отрицательные результаты таких встреч — с помощью анкеты из 21 пункта.
Наконец, участники ответили на три вопроса о достоверности, были проинформированы и проинформированы о теме исследования. В конце концов, все они имели возможность указать свой адрес электронной почты, чтобы принять участие в лотерее в качестве благодарности за свое участие. Если они соглашались, они участвовали в лотерее, и трое из них имели шанс выиграть ваучер на портале онлайн-покупок.
Оценка риска
Чтобы разделить различные компоненты оценки риска, мы разработали две анкеты. Один, оценивающий вероятностные оценки конкретных и общих рисков для столкновения с нежелательным событием ( Опросник риска столкновения , REQ), и другой, который касается ожидаемых отрицательных результатов этих событий ( Опросник риска отрицательного исхода , RNOQ).
Для получения более подробной информации о стратегиях выбора элементов, а также об анализе достоверности и надежности, пожалуйста, обратитесь к Дополнительному анализу (см. Раздел «Подтверждение структур данных»).
Напуганные встречи
REQ — это вопросник из 21 пункта, который охватывает три различных Encounter Domain : «паук», «змея» и «триггеры повседневного страха» соответственно. Домен встречи «паук» и «змея» включает семь элементов, каждый из которых содержит места, где могут быть найдены эти типы животных (например, лес, подвалы и т. Д.). Формулировка этих пунктов была такой же, за исключением названия соответствующего животного (пауки против змей). Итак, для каждого предмета-паука существовал параллельный предмет-змейка.Что касается событий, связанных с беспокойством, мы обращались к содержанию общих пунктов вопросников, измеряющих компоненты и тяжесть генерализованных тревожных расстройств (GAD) (например, Вопросник области беспокойства; Tallis et al., 1992; Meta-Cognition-Questionnaire; Möbius и Хойер, 2003). Мы также обратились к экспертным заключениям пяти клинических психологов и трех психотерапевтов, работающих в нашем отделении.
Мы создали шкалы для ответов, чтобы указать период времени, к которому относятся элементы REQ. Одна шкала относится к периоду в течение следующих 12 месяцев, а другая — к периоду вашей жизни.Поскольку оценки вероятности для двух разных периодов времени сильно коррелировали (диапазон: 0,52–0,88) для каждого элемента, мы построили суммарный балл оценок по двум шкалам, относящимся к двум разным периодам времени для каждого элемента. Это было сделано для того, чтобы получить общий балл для оценок вероятности события, независимо от периода времени, на который они ссылаются.
Получившиеся 23 пункта (семь для области Encounter Domain «паук» и восемь для областей «змейка» и «триггеры повседневного страха» соответственно) были оценены по шкале Лайкерта от 1 до 7 («очень маловероятно» на «очень вероятно»).Эта шкала использовалась на основе вопросника, разработанного Nesse и Klaas (1994), который оценивал восприятие риска пациентами с тревожными расстройствами.
Негативные последствия боязни встреч
Для оценки риска негативных исходов после встреч, связанных со страхом, мы разработали RNOQ с 20 пунктами, которые были отнесены к четырем различным Доменам результатов : «страх, основанный на опасности», «страх перед пауками, основанный на тревоге», «страх перед пауками». основанный на страхе перед змеями »и« общая катастрофа », согласно результатам подтверждающего факторного анализа (см. Дополнительные анализы).Для области исходов «тревожность, основанная на опасности» мы объединили два элемента-паука и четыре элемента-змейки, потому что они показывают высокие нагрузки по одному и тому же фактору, и вся шкала показала достаточную надежность измерений (см. Дополнительные анализы). Следовательно, эта шкала состояла из шести пунктов, два из которых касались результатов, связанных с телесными повреждениями при встрече с пауком (например, укусом паука), и четыре касались телесных повреждений в результате встречи со змеей. Два домена результатов «страх перед пауками, основанный на тревоге», «страх перед змеями» включают в себя три пункта, каждый из которых относится к симптомам паники при встрече с объектом, имеющим отношение к страху.Предыдущие результаты (Gursky and Reiss, 1987) также подтвердили дифференциацию страхов, основанных на опасности и основанных на тревоге, при столкновении с событиями, связанными со страхом. Последний домен результата , «обобщенная катастрофа», включает восемь пунктов и оценивает риск катастрофы при столкновении с повседневными триггерами страха.
Все 20 пунктов были снова оценены с использованием 21 пункта по шкале Лайкерта от 1 до 7 (от «очень маловероятно» до «очень вероятно») на основе предыдущих исследований (Nesse and Klaas, 1994).
Статистический анализ
Статистический анализ был проведен SPSS 24 (SPSS Inc., 2016) и R 3.4.3 (R Core Team, 2017). Мы провели корреляционный и регрессионный анализ, чтобы определить, имеет ли степень определенных страхов дополнительную прогностическую ценность по сравнению с другими показателями, которые, как известно, не сильно влияют на эти оценки риска. Поэтому мы добавили предикторы в регрессионные модели, которые в значительной степени связаны с суммой баллов по подшкалам двух анкет риска.
Чтобы проверить конкретную встречу, а также предвзятость результатов у людей с высоким уровнем страха, мы провели отдельные смешанные дисперсионные анализы. Это включало факторы Encounter Domain для REQ и Outcome Domain для RNOQ как внутренние факторы и Fear / Worry как между субъектными факторами. Для межгрупповых факторов мы создали экстремальные группы людей с высоким и низким уровнем страха в отношении конкретных областей страха (паук, змея и повседневные триггеры страха).Наконец, были исследованы групповые различия в отношении области страха, а также доменов исходов встреч, и двух анкет. Мы решили не делать поправку на множественные сравнения. Даже если бы мы это сделали, результаты остались бы такими же.
Чтобы интерпретировать корреляции, мы следуем условным обозначениям: r = 0,10 для малого, r = 0,30 для среднего и r = 0,50 для большого размера эффекта (Cohen, 1988).
Результаты
Домен — Специфика оценок риска для конфликтных доменов
Чтобы изучить факторы, которые могут быть предикторами встреч, связанных со страхом, и их негативных результатов, мы сначала запускаем корреляционный анализ между доменами исходов встреч и и всеми другими показателями (см. Таблицу 2).На втором этапе в пошаговую регрессию вводились только предикторы, которые показали значительную связь с различными доменами.
Таблица 2. Анализ корреляции между конкретными опасениями и оценками риска.
Встречи пауков и змей
Связь между Encounter Domain «Паук» и степенью конкретных страхов выявила только значительную и отрицательную связь со страхом перед змеями, r = −0.12, p <0,001, и без других измерений все r s ≤ 0,05, все p s ≥ 0,102. Таким образом, пошаговая регрессия устарела.
Оценки риска встречи со змеей коррелировали с депрессией, r = 0,09, p = 0,034 и оптимизмом, r = -0,09, p = 0,022. В последующей ступенчатой регрессии только оптимизм объяснял значительную часть объясненной дисперсии, β = -0,25, t (629) = -2.29, p = 0,022; Подгонка модели: F (1,628) = 5,25, p = 0,022, скорректированный R 2 = 0,01.
Триггеры повседневного страха
Оценки риска возникновения повседневных триггеров страха были значимо связаны с состоянием, r = 0,26, p <0,001, а также с тревожностью, связанной с особенностями, r = 0,29, p <0,001. Кроме того, связь между этим доменом встречи и депрессией, тенденциями беспокойства и оптимизмом оказалась значительной, r = 0.23, p <0,001, r = 0,26, p <0,001, r = -0,21, p <0,001. В следующей пошаговой регрессии только тревожность, связанная с особенностями характера, объясняла значительную разницу в данных, β = 0,36, t (629) = 7,57, p <0,001, и демонстрируя возрастающий прогноз по другим параметрам, β ≤ 0,09, т (629) ≤ 1,36, p ≥ 0,176; Подходит для модели: F (1,628) = 57,37, p <0.001, скорректированный R 2 = 0,08.
В целом, исследовательский анализ REQ не подтвердил завышенную оценку риска связанных со страхом столкновений у напуганных людей. Окончательные модели регрессионного анализа показаны в таблице 3.
Таблица 3. Сводка шагов пошагового регрессионного анализа для переменных, прогнозирующих оценки риска REQ и RNOQ ( N = 630).
Доменная специфика оценок риска исходных доменов
Что касается риска отрицательных результатов, то все доменов исходов, выявили значимую взаимосвязь со всеми дополнительными показателями, все r s ≥ 0.11, все p s <0,001.
Страх, основанный на опасностях
Для области результатов «страх, основанный на опасности», только страх змей, β = 0,32, t (629) = 13,39, p <0,001, и пауки, β = 0,03, t (629 ) = 5,14, p <0,001, а также оптимизм, β = -0,11, t (629) = -3,63, p <0,001, были значимыми предикторами оценок вероятности. Страх змей был самым мощным предсказателем, который был впервые введен в модель: F (3626) = 91.33, p <0,001, скорректированный R 2 = 0,30.
Страх, основанный на тревоге, паук и змея
Оценки страха, основанного на тревоге, при встрече с пауком в значительной степени предсказывались страхом перед пауками как показателем с наибольшей предсказательной силой, β = 0,17, t (629) = 36,41, p <0,001, затем следует беспокойство. тенденции, β = 0,03, t (629) = 3,38, p ≤ 0,001, и боязнь змей, β = 0,05, t (629) = 2.89, p = 0,004, и учитывается наилучшее соответствие модели: F (3626) = 539,44, p <0,001, скорректированный R 2 = 0,72.
Для «страха змеи, основанного на тревоге» предикторы были такими же; однако в другом порядке: боязнь змей, β = 0,54, t (629) = 23,01, p <0,001, склонность к беспокойству, β = 0,03, t (629) = 2,82, p = 0,005, а боязнь пауков β = 0,01, t (629) = 2.25, p = 0,025; Подгонка модели: F (3,626) = 208,80, p <0,001, скорректированный R 2 = 0,71.
Обобщенная катастрофизация
Окончательная модель с наилучшим соответствием для оценок области результатов «обобщенная катастрофизация», соответствие модели: F (5624) = 65,67, p <0,001, скорректированный R 2 = 0,59, была моделью с лучшим предсказателем тенденций беспокойства, β = 0.13, t (629) = 5,63, p <0,001, затем следует оптимизм, β = −0,37, t (629) = −5,14, p <0,001, и боязнь пауков, β = 0,03 , t (629) = 3,09, p = 0,002, баллы депрессии, β = 0,10, t (629) = 3,11, p = 0,002, и, наконец, боязнь змей, β = 0,11, t (629) = 2,79, p = 0,005. В таблице 3 представлена сводка объясненных отклонений в различных моделях и изменений путем ввода дополнительных предикторов на каждом этапе регрессионного анализа.
В соответствии с предсказательной силой отдельных показателей эти результаты показали, что вероятностные оценки отрицательных результатов лучше всего предсказываются с помощью страхов, которые являются областью, специфичной для результата, на который они ссылаются. Этот паттерн указывал на своего рода предметную специфичность для оценок вероятности результатов встреч, связанных со страхом, по сравнению с оценками самих встреч.
Для иллюстрации взаимосвязи между тенденциями беспокойства и различными шкалами RNOQ показаны на Рисунке 1.Дополнительные корреляционные данные и цифры взаимоотношений других мер доменов страха и шкал RNOQ представлены в дополнительных материалах.
Рисунок 1. Взаимосвязь между тенденциями беспокойства (PSWQ) и оценками риска (шкалы RNOQ). Линии отмечают линейный тренд отношений.
Экстремальные групповые различия в оценке риска столкновений, вызывающих страх
Боязливые высокие пауки против боязливых низших пауков
ANOVA с повторными измерениями с Encounter Domain (spider vs.змея против триггеров повседневного страха) как внутри, так и Страх пауков (да против нет) как промежуточный фактор только выявил значимый главный эффект Encounter Domain , F (2,1078) = 1707,98, p <0,001, ηp2 = 0,76. Страх пауков и взаимодействие между двумя факторами не достигли значимости, все F s ≤ 1,32, все p s ≥ 0,268, все ηp2s ≤ 0,01.
Высокие боязливые змейки и особи, напуганные низкими змеями
ANOVA с межгрупповым фактором Страх змей показал те же результаты, что и область страха пауков: значимый главный эффект Encounter Domain , F (2,1020) = 105.62, p <0,001, ηp2 = 0,50 и отсутствие значимого основного эффекта Страх змей и взаимодействие, все F s ≤ 1,60, все p s ≥ 0,203, все ηp2s < 0,00.
Все участники оценили риск встречи с пауками выше, чем со змеями, t (540) = 57,38, p <0,001, d = 4,94, или столкновение с повседневными триггерами страха, t (540) = 23,15, p <0,001, d = 1.99, и риск столкнуться с повседневным страхом срабатывает чаще, чем встреча со змеей, t (540) = 36,96, p <0,001, d = 3,18. Этот образец был одинаковым для сильного страха змей и низкого страха, все t s ≥ 23,06, все p s <0,001, все d s ≥ 1,98.
Высокие и низкие уровни беспокойства
Для крайних групп с высоким и низким беспокойством был значительный главный эффект Encounter Domain, F (1.97, 1242,29) = 1178,82, p <0,001, ηp2 = 0,65 и значимое взаимодействие Encounter Domain и Worry, F (1,97, 1242,29) = 12,36, p <0,001, ηp2 = 0,02 . Однако основной эффект Worry не выявил значимости, F (1,628) = 2,48, p = 0,116, ηp2 = 0,00. Обе группы оценили риск встречи с пауком более вероятный, чем риск встречи со змеей, t (629) = 61,71, p <0.001, d = 4,92, а риск столкнуться с повседневными триггерами страха, t (629) = 24,16, p <0,001, d = 1,93. Они также с большей вероятностью воспринимали более высокий риск столкновения с повседневными триггерами страха, чем риск встречи со змеей, t (629) = 41,32, p <0,001, d = 3,30.
Высокие тревожные по сравнению с низкими не различались по оценке риска встречи с пауком, t (628) = 0.37, p = 0,708, d = 0,03 или змея, t (628) = 0,82, p = 0,410, d = 0,07. Эти две группы различались только оценками риска возникновения повседневных триггеров страха: t (628) = 4,50, p <0,001, d = 0,36. Таким образом, люди с высоким уровнем беспокойства имели более высокую оценку риска столкнуться с повседневными триггерами страха только в той области, которой они боялись.
В целом, тревожные участники имели такое же восприятие риска столкнуться с релевантными для страха стимулами, как и нетревожные.Интересно, что люди с высоким уровнем беспокойства переоценивали возможность столкнуться с событиями, связанными со страхом, по сравнению с людьми с низким уровнем беспокойства. Это было особенно распространено в общих и отраслевых переоценках риска столкнуться с повседневными триггерами страха.
Экстремальные групповые различия в оценке риска отрицательных исходов
Мы провели смешанные дисперсионные анализы отдельно для крайних групп для каждой области страха (пауки / змеи / тревожащиеся) в качестве межсубъектного фактора и Исходная область (основанная на опасности vs.Страх паука, основанный на тревоге, против страха змеи, основанного на тревоге, против всеобщей катастрофизации) как фактор внутри субъекта.
Были значительные основные эффекты Outcome Domain для крайних групп каждой области страха, все F s ≥ 288,12, все p s <0,001, все ηp2s ≥ 0,36, а также значимые основные эффекты для крайние группы каждой области страха, все F s ≥ 77,88, все p s <0,001, все ηp2s ≥ 0.11, и для каждого из их взаимодействий все F s ≥ 24,54, все p s <0,001, все ηp2s ≥ 0,05 (см. Рисунок 2).
Рисунок 2. Средние оценки риска крайних групп каждой области страха по шкалам RNOQ. Планки погрешностей отражают стандартную ошибку средних. (A) Дом страха пауков. (B) Область страха перед змеями. (C) Область страха повседневных триггеров страха.
В целом, риск негативных исходов повседневных триггеров страха был выше, чем все другие оценки негативных исходов во всех крайних группах, все t s ≥ 5.01, все p s <0,001, все d s ≥ 1,63. Люди с высоким уровнем страха оценили общий риск негативных исходов при столкновении с событиями, связанными со страхом, как более высокий, чем их коллеги с низким уровнем страха, все t s ≥ 7,51, все p s <0,001, все d s ≥ 2,37.
Боязливые высокие пауки против боязливых низших пауков
Высокий страх пауков по сравнению с низким уровнем боязни пауков имел более высокие оценки риска по всем шкалам RNOQ, все t s ≥ 7.28, все p s <0,001, все d s ≥ 0,70. Кроме того, люди с высоким уровнем страха перед пауками переоценивали риск страха, связанного с тревогой, от встречи с пауком по сравнению с основанным на тревоге страхом от встречи со змеей, t (221) = 6,76, p <0,001, d = 0,91 , а по сравнению со страхом, основанным на опасности, t (221) = 5,06, p <0,001, d = 0,68. Напротив, у людей с низким уровнем страха были более низкие оценки риска возникновения паучьего страха, основанного на тревоге, по сравнению со всеми другими шкалами: все t s ≥ 8.76, все p s <0,001, все d s ≥ 0,98.
High Snake vs. Low Snake Боязливые особи
Высокий по сравнению с низким уровнем боязни змей дал более высокие оценки риска по всем шкалам RNOQ, все t s ≥ 2,39, все p s ≤ 0,021, все d s ≥ 0,74. Для людей с высоким уровнем боязни змей оценки риска страха змей, основанного на тревоге, были выше, чем оценки страха пауков, основанного на тревоге, t (38) = 6,03, p <0.001, d = 1,96, и выше, чем оценки страха, основанного на опасности, t (38) = 2,22, p <0,001, d = 0,72. Для людей с низким уровнем змеиного страха эта картина была противоположной: оценки риска змеиного страха, основанного на тревоге, были ниже по сравнению со всеми другими оценками отрицательных исходов, все t s ≥ 4,09, все p s < 0,001, все d s ≥ 0,38.
Высокие и низкие уровни беспокойства
Соответствующая закономерность была обнаружена для людей с высоким и низким уровнем беспокойства: люди с высоким уровнем беспокойства по сравнению с пациентами с низким уровнем беспокойства преувеличивали все отрицательные результаты, все t s ≥ 2.13, все p s ≤ 0,03, все d s ≥ 0,17, за исключением тревоги, связанной с опасностью при встрече с пауками или змеями, t (628) = 1,40, p = 0,163, d = 0,11. Оценки риска негативных исходов от повседневных триггеров страха были выше, чем оценки риска по всем остальным шкалам RNOQ, особенно для тех, кто сильно обеспокоен: все t s ≥ 17,89, все p s <0,001, все d s ≥ 3.58. Эта картина была почти такой же для низких воинов, все t s ≥ 42.91, все p s <0,001, все d s ≥ 3,72. Тем не менее, люди с низким уровнем беспокойства также оценили риск страха, связанного с опасностью, выше, чем страх, основанный на тревоге, со стороны паука: t (528) = 5,95, p <0,001, d = 0,52 или встреча со змеей, t (528) = 5,48, p <0,001, d = 0,48. Таким образом, люди с высоким уровнем беспокойства продемонстрировали более конкретную переоценку в своей области, которой боялись, чем люди с низким уровнем беспокойства.
В заключение следует отметить, что люди с высоким уровнем страха обычно переоценивают риск всех отрицательных результатов.Однако значительное взаимодействие показало, что эта переоценка в большей степени выражена в опасной области.
Обсуждение
Опасные ситуации обычно вызывают страх, но конкретная взаимосвязь между страхом и оценкой риска до конца не изучена. Это первое исследование, в котором систематически проводится различие оценок риска связанных со страхом столкновений и негативных результатов таких встреч. Наши результаты подчеркивают идею о том, что эти концепции следует изучать отдельно.У очень напуганных людей оценки риска были преувеличены по отношению к исходам всех негативных встреч, но наиболее ярко выражены в столкновениях, связанных со страхом. Результаты предоставляют дополнительные доказательства того, что предвзятость восприятия риска может быть оценена в зависимости от предметной области и специфична для области страха человека, особенно в отношении негативных результатов.
Предыдущее исследование в основном изучали предвзятые оценки риска отрицательных результатов (см .: Wiemer and Pauli, 2016).Мы не нашли исследований, которые систематически различали бы, связано ли предвзятое восприятие риска с отрицательными результатами или, скорее, со связанными со страхом столкновениями. Также не было ничего, что связывало бы эти два вида восприятия риска. Однако наши данные показывают, что стоит разделить эти два типа оценки риска и сосредоточить внимание также на встречах с событиями, связанными со страхом. По нашим данным, эти две концепции не очень коррелированы и показывают взаимосвязь с другими конкретными показателями страха. Вероятность того, что низкая надежность может быть причиной более низких корреляций, маловероятна — все шкалы имели достаточно высокие оценки надежности (см. Дополнительные материалы).
В соответствии с другими недавними выводами (Aue and Hoeppli, 2012), мы не обнаружили повышенных оценок риска связанных со страхом встреч у людей с высоким уровнем страха по сравнению с людьми с низким уровнем страха. Тем не менее, Ауэ и Хоэппли (2012) обнаружили предвзятость встречи у сильных страха пауков, поскольку они оценивали риск столкновения со своими связанными со страхом стимулами выше, чем риск встречи с другими стимулами. Эти противоречивые результаты могут быть связаны с разными методическими подходами; авторы использовали более искусственную и сложную парадигму, тогда как мы больше сосредоточились на экологически обоснованном методе с огромной выборкой.Таким образом, в будущих исследованиях следует изучить предвзятые оценки риска у лиц с высоким уровнем страха в рамках мульти-методического подхода, комбинируя различные меры оценки риска.
В немногих существующих исследованиях также есть противоречивые результаты. Специфичность оценок риска между столкновением с событиями, связанными со страхом, и их негативными последствиями также была обнаружена Дейком и де Йонгом (2009), но с противоположной стороны: в их исследовании люди, которые испытывают сильный страх покраснеть, переоценивают риск покраснеть.Однако их оценки негативных эффектов покраснения не отличались от их пугающих и не боязливых коллег. Однако покраснение может быть особым страхом, потому что его также можно рассматривать как негативный результат неловкого социального события (встречи).
Интересно, что только люди с высоким уровнем беспокойства оценили риск событий, связанных со страхом, в своей сфере, связанной со страхом, более вероятно, чем люди с низким уровнем беспокойства. Одной из причин может быть широкий спектр ситуаций в данной области, поскольку оценивался широкий спектр связанных со страхом событий, а не только встреча с конкретным стимулом.Поэтому исследования должны принимать во внимание более широкий спектр страхов, чтобы исследовать типы предвзятого восприятия риска в большем количестве областей страха.
Для оценки риска отрицательных результатов , люди с высоким уровнем страха показали общую переоценку риска всех видов отрицательных результатов независимо от области их страха. Важно отметить, что результаты показывают, что взаимосвязь между переоценкой риска негативных результатов была наиболее выражена в конкретной области страха человека.Более того, переоценка риска негативных результатов связанных со страхом встреч может быть лучше всего предсказана конкретной областью страха. Эти результаты обеспечивают дальнейшее понимание специфического для предметной области восприятия риска отрицательных результатов, которое расширило предыдущую литературу, в которой оценивалась только одна область страха или использовался только один относящийся к страху материал (например, Lovibond et al., 1994; Diamond et al., 1995 ; de Jong et al., 1998; van Overveld et al., 2010; Duits et al., 2016). Результаты завышенной оценки предметной области также были подтверждены регрессионным анализом; Степень страха в соответствующей области имела наибольшую предсказательную силу для областей оценки риска негативных результатов.
Более того, результаты показывают, что оценки риска опасности и тревоги влияют на отдельные факторы. Оценки риска, основанные на тревоге, показали даже более специфичную для предметной области структуру, поскольку ее можно было дифференцировать между ожидаемыми рисками, основанными на тревоге, для пауков, а также для змей. Эти результаты согласуются с предыдущими выводами, которые указывают на структуру оценок риска, основанную на опасностях и тревоге (Gursky and Reiss, 1987). Это обращает внимание на дальнейшую необходимость систематического исследования конкретного содержания оценок риска, даже если исследований в этой области все еще недостаточно.Необходимы дополнительные исследования для дальнейшего подтверждения структуры данных с помощью клинических образцов, например участников с конкретными фобиями в различных областях страха или генерализованного тревожного расстройства.
Интересно, что боязнь высоких пауков и высоких змей особенно переоценивала свой риск паники при встрече со своим конкретным животным, которого боятся, и причинением им вреда. Большинство исследований изучали только предполагаемую связь между стимулом, связанным со страхом, и неприятным исходом, таким как электрический шок (например,g., в парадигме ковариационного смещения). Последнее больше похоже на вред, чем на переживание паники. Таким образом, будущие исследования должны включать экспериментальный план, охватывающий оба вида негативных исходов, связанных с опасностью и тревогой.
Наши результаты следует интерпретировать с должной осторожностью. Во-первых, они основаны на онлайн-опросе, который обеспечивает меньший контроль, чем можно было бы достичь в лаборатории. Однако недавние исследования документально подтвердили, что бумажно-карандашный и компьютерный (Gwaltney et al., 2008) или Интернет-оценки (Weigold et al., 2013) дают эквивалентный самоотчет.
Более того, индивидуумы с высоким и низким уровнем страха были идентифицированы постфактум. Таким образом, выборки различались по размеру и другим важным переменным, например, по полу, которые могут играть роль смешивающих переменных. Мы использовали критерий Levene , чтобы учесть разницу в размере выборки, которая могла привести к снижению статистической мощности (Rusticus and Lovato, 2014). Однако, поскольку наша оценка была надежной, а наши выборки велики, у нас было достаточно возможностей для проверки наших гипотез.
Кроме того, наша выборка состояла только из участников с высоким и низким уровнем страха, и клинические диагнозы не оценивались. В выборке пациентов оценки риска действительно могут быть более выраженными. Таким образом, необходимы дальнейшие исследования для изучения различных компонентов восприятия риска на клинической выборке. Кроме того, мы не контролировали другие психические расстройства или состояния, которые могли повлиять на восприятие риска в нашей выборке. Таким образом, будущие исследования должны учитывать эти различия в более стандартизованных исследованиях.Еще один момент относится к выбранным нами областям страха. Наш выбор был основан на областях страха, которые являются общими в клинических выборках (Hofmann et al., 2008) и сопоставимы с точки зрения их эволюционной основы, но часто вызывают особый страх в клинических выборках. В качестве эталонной категории мы выбрали обобщенные беспокойства, поскольку они содержат различные ежедневные триггеры страха и могут быть противопоставлены страхам животных (опросник мета-когнитивных функций; Картрайт-Хаттон и Уэллс, 1997; опросник областей беспокойства: Таллис и де Сильва, 1992).Эти области страха не привели к исчерпывающему выбору областей страха, и участникам не задавали вопросы о личных ситуациях, вызывающих страх. Если спросить участников об их оценке риска, связанного с личным страхом, это может привести к дальнейшим предубеждениям. Наконец, мы не стремились исследовать неявные предубеждения при обработке информации. Таким образом, искажения памяти или внимания могли стать причиной различий между высоким и низким уровнем страха. Планы будущих исследований должны охватывать как неявную, так и явную обработку информации, что позволит делать выводы о неявных процессах у людей с высоким и низким уровнем страха.
Однако наши результаты дают первое представление о различимых компонентах оценки риска с большой выборкой и множеством различных страхов. Наряду с хорошей статистической мощностью и методической, а также теоретической основой для показателей оценки риска.
Наши результаты представляют особый интерес, поскольку когнитивные вмешательства часто основываются на когнитивных моделях. Эти модели также включают элементы неадаптивной оценки риска. Однако не было ясно, какой конкретный компонент оценки риска на самом деле предвзят у лиц с высоким уровнем страха.Важно отметить, что ожидание негативных результатов оказалось одним из основных факторов поведения избегания при тревожных расстройствах (см. Bublatzky et al., 2017; Pittig et al., 2018). Даже при отсутствии негативного опыта ожидания угроз могут оставаться стабильными (Bublatzky et al., 2014), особенно если они не решаются адекватным образом терапевтическими вмешательствами. В то же время было показано, что восприятие угрозы доступно для социальных инструкций (Bublatzky et al., 2014). Следовательно, когнитивные модели должны включать компоненты оценки риска более подробно и делать прогнозы их влияния на поведение избегания.
Кроме того, мы ранее предлагали, чтобы оценка риска была более целенаправленной при лечении тревожных расстройств (Alpers, 2010). Настоящие результаты обеспечивают дальнейшее понимание конкретных когниций, которые влияют на последующее поведение избегания; преувеличенные оценки аверсивных явлений могут быть важной целью терапевтических вмешательств. Конечно, анализ отдельных случаев необходим для выявления предвзятого компонента оценки риска у каждого пациента, чтобы адекватно устранить неадаптивный механизм.
Доступность данных
Наборы данных, проанализированные для этого исследования, можно найти в хранилище данных исследований MADATA (Университет Мангейма) (doi: 10.7801 / 282).
Заявление об этике
Это исследование было проведено в соответствии с рекомендациями этического комитета Университета Мангейма. Перед предоставлением каких-либо данных все участники были проинформированы о цели исследования и анонимном характере сбора данных. Им сообщили, что вопросы касались их эмоционального опыта в различных типичных ситуациях, но это не налагало на них какого-либо существенного бремени.Затем их попросили явно указать свое согласие, поставив галочку в соответствующем поле. Людям, которые не дали согласия в это время, не был предоставлен доступ к анкете. Все участники, предоставившие данные в онлайн-анкете, остались полностью анонимными, поскольку исследователи не сохраняли никаких личных данных вне анкеты. Если участники решали, что хотят участвовать в лотерее после заполнения анкеты, им предлагалось отправить исследователям свой адрес электронной почты.Эта информация никак не связана с данными.
Авторские взносы
KH и GA внесли свой вклад в следующее: разработка и проведение исследования, анализ результатов и написание рукописи.
Финансирование
Публикация этой статьи финансировалась Министерством науки, исследований и искусств Баден-Вюртемберга и Мангеймским университетом.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Дополнительные материалы
Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.01676/full#supplementary-material
Список литературы
Альперс, Г. В. (2010). «Предотвращение неудач лечения при определенных фобиях», в Избегание неудач при лечении тревожных расстройств (серия тревожных и родственных расстройств), , ред. М. В. Отто и С. Г. Хофманн (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер).
Google Scholar
Амин, Дж.М. и Ловибонд П.Ф. (1997). Диссоциация между предвзятостью ковариации и предвзятостью ожидания для стимулов, связанных со страхом. Cogn. Эмот. 11, 273–289. DOI: 10.1080 / 0269979926
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бар-Хаим, Ю., Лами, Д., Пергамин, Л., Бакерманс-Краненбург, М. Дж., И Ван Эйзендорн, М. Х. (2007). Смещение внимания, связанное с угрозой, у тревожных и не тревожных людей: метааналитическое исследование. Psychol. Бык. 133, 1–24. DOI: 10.1037 / 0033-2909.133.1.1
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Барлоу Д. Х., Чорпита Б. Ф., Туровский Дж. (1996). «Страх, паника, беспокойство и эмоциональные расстройства», в Current Theory and Research in Motivation, Vol. 43. Симпозиум по мотивации в Небраске, 1995: Перспективы тревоги, паники и страха , изд. Д. А. Хоуп (Линкольн, штат Нью-Йорк: Университет Небраски), 251–328.
Google Scholar
Бек А. Т. и Кларк Д. А. (1997).Модель обработки информации о тревоге: автоматические и стратегические процессы. Behav. Res. Ther. 35, 49–58. DOI: 10.1016 / S0005-7967 (96) 00069-1
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бек А. Т., Стир Р. А., Болл Р. и Раньери В. Ф. (1996). Сравнение реестров депрессии Бека-IA и -II в амбулаторных психиатрических больницах. J. Pers. Оценивать. 67, 588–597. DOI: 10.1207 / s15327752jpa6703_13
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бехар, Э., Алкаин, О., Зуэллиг, А. Р., и Борковец, Т. Д. (2003). Скрининг генерализованного тревожного расстройства с использованием опросника Penn State для беспокойства: анализ рабочих характеристик приемника. J. Behav. Ther. Exp. Психиатрия 34, 25–43. DOI: 10.1016 / S0005-7916 (03) 00004-1
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бердица, Э., Гердес, А. Б. М., Бублацки, Ф., Уайт, А. В., и Альперс, Г. В. (2018). Угроза против угрозы: внимание к животным, вызывающим страх, и угрожающим лицам. Фронт. Psychol. Разд. Эмот. Sci. 9: 1154. DOI: 10.3389 / fpsyg.2018.01154
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бублацки, Ф., Альперс, Г. В., и Питтиг, А. (2017). От избегания к подходу: влияние угрозы шока на принятие решений, основанных на вознаграждении. Behav. Res. Ther. 96, 47–56. DOI: 10.1016 / j.brat.2017.01.003
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бублацки, Ф., Гердес, А.Б. М., и Альперс Г. В. (2014). Устойчивость социально ориентированной угрозы: два исследования угрозы шока. Психофизиология 51, 1005–1014. DOI: 10.1111 / psyp.12251
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Батлер Г. и Мэтьюз А. (1987). Опережающее беспокойство и восприятие риска. Cogn. Ther. Res. 11, 551–565. DOI: 10.1007 / BF01183858
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Картрайт-Хаттон, С., Уэллс, А.(1997). Представления о беспокойстве и вторжениях: опросник мета-познаний и его корреляты. J. Беспокойство. 11, 279–296. DOI: 10.1016 / S0887-6185 (97) 00011-X
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кавана К. и Дэйви Г. К. Л. (2000). Предубеждения в отношении ожидания UCS при фобии пауков: недооценка неприятных последствий после нерелевантных для страха стимулов. Behav. Res. Ther. 38, 641–651. DOI: 10.1016 / S0005-7967 (99) 00077-7
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Коэн, Дж.(1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук , 2-е изд. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс, издатели.
Google Scholar
Коннолли, К. М., Лор, Дж. М., Олатунджи, Б. О., Хан, К. С., и Уильямс, Н. Л. (2009). Обработка информации в страхе заражения: исследование страха и отвращения на основе ковариационной предвзятости. J. Беспокойство. 23, 60–68. DOI: 10.1016 / j.janxdis.2008.03.017
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
де Йонг, П.Дж., Меркельбах, Х., и Арнц, А. (1995). Ковариационная предвзятость у фобических женщин: взаимосвязь между априорным ожиданием, онлайн-ожиданием, вегетативной реакцией и апостериорной оценкой непредвиденных обстоятельств. J. Abnorm. Psychol. 104, 55–62. DOI: 10.1037 / 0021-843X.104.1.55
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Даймонд Д., Матчетт Г. и Дэйви Г. К. (1995). Влияние предшествующих уровней страха на рейтинг ожидания UCS для стимула, связанного со страхом. Q. J. Exp.Psychol. 48, 237–247. DOI: 10.1080 / 14640749508401386
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дейк, К., и де Йонг, П. Дж. (2009). Страх покраснеть: отсутствие переоценки ожидаемых негативных межличностных эффектов, но высокая субъективная вероятность покраснения. Cogn. Ther. Res. 33, 59–74. DOI: 10.1037 / a0015081
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Duits, P., Hofmeijer-Sevink, M. K., Engelhard, I.М., Баас, Дж. М., Эрисманн, В. А., и Кат, Д. К. (2016). Предвзятость ожидаемой угрозы и исход лечения у пациентов с паническим расстройством и агорафобией. J. Behav. Ther. Exp. Психиатрия 52, 99–104. DOI: 10.1016 / j.jbtep.2016.03.014
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Finucane, M. L., Alhakami, A., Slovic, P., and Johnson, S. M. (2000). Эвристика аффекта при оценке рисков и выгод. J. Behav. Decis. Мак. 13, 1–17.DOI: 10.1002 / (sici) 1099-0771 (200001/03) 13: 1 <1 :: aid-bdm333> 3.0.co; 2-s
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фоа, Э. Б., и Козак, М. Дж. (1986). Эмоциональная обработка страха: воздействие корректирующей информации. Psychol. Бык. 99, 20–35. DOI: 10.1037 / 0033-2909.99.1.20
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Галесич, М. (2006). Отказ от участия в сети: влияние интереса и бремени во время онлайн-опроса. J. Offic.Стат. 22, 313–328.
Google Scholar
Гарнер М., Могг К. и Брэдли Б. П. (2006). Избирательные ассоциации, связанные со страхом, и социальная тревога: отсутствие положительной предвзятости. Behav. Res. Ther. 44, 201–217. DOI: 10.1016 / j.brat.2004.12.007
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гердес А. Б., Уль Г. и Альперс Г. В. (2009). Пауки особенные: страх и отвращение вызывают изображения членистоногих. Evol.Гм. Behav. 30, 66–73. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2008.08.005
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Глесмер, Х., Хойер, Дж., Клоче, Дж., И Герцберг, П. Ю. (2008). Немецкая версия тестов жизненной ориентации (LOT-R) zum dispositionellen optimismus und pessimismus. Zeitschr. Gesundheitspsychol. 16, 26–31. DOI: 10.1026 / 0943-8149.16.1.26
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гурски Д. М. и Рейсс С. (1987). Определение опасностей и ожиданий тревоги как компонентов общих страхов. J. Behav. Ther. Exp. Психиатрия 18, 317–324. DOI: 10.1016 / 0005-7916 (87)
-0PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гвалтни, К. Дж., Шилдс, А. Л., и Шиффман, С. (2008). Эквивалентность электронного и ручного управления показателями результатов, сообщаемых пациентами: метааналитический обзор. Value Health 11, 322–333. DOI: 10.1111 / j.1524-4733.2007.00231.x
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хаутцингер, М., Келлер, Ф., и Кюнер, К. (2006). Beck Depressions-Inventar (BDI-II). Редакция. Франкфурт: Служба тестирования Harcourt.
Google Scholar
Хофманн, С. Г., Альперс, Г. В., и Паули, П. (2008). «Феноменология панических и фобических расстройств», в Справочнике по тревоге и родственным расстройствам , ред. М. М. Энтони и М. Б. Стейн (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Oxford University Press), 34–46.
Google Scholar
Кеннеди, С. Дж., Рапи, Р. М., и Мазурски, Э.Дж. (1997). Ковариационная предвзятость филогенетических и онтогенетических стимулов, связанных со страхом. Behav. Res. Ther. 35, 415–422. DOI: 10.1016 / S0005-7967 (96) 00128-3
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Клорман, Р., Вертс, Т. К., Гастингс, Дж. Э., Меламед, Б. Г., и Ланг, П. Дж. (1974). Психометрическое описание некоторых анкет по конкретным страхам. Behav. Ther. 5, 401–409. DOI: 10.1016 / S0005-7894 (74) 80008-0
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Laux, L., Гланцманн, П., Шаффнер, П., и Спилбергер, К. Д. (1981). Das State-Trait-Angstinventar. Weinheim: Beltz.
Google Scholar
Лернер, Дж. С., Гонсалес, Р. М., Смолл, Д. А., и Фишхофф, Б. (2003). Влияние страха и гнева на предполагаемые риски терроризма: национальный полевой эксперимент. Psychol. Sci. 14, 144–150. DOI: 10.1111 / 1467-9280.01433
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Левенштейн Г., Лернер Дж.С. (2003). «Роль эмоций в принятии решений», в Справочник по аффективной науке , ред. Р. Дж. Дэвидсон, Х. Х. Голдсмит и К. Р. Шерер (Oxford: Oxford University Press), 619–642.
Google Scholar
Ловибонд П.Ф., Ханна С.К., Сиддл Д.А. и Бонд Н.В. (1994). Электродермальные и субъективные реакции на стимулы, вызывающие страх, при угрозе шока. Aust. J. Psychol. 46, 73–80. DOI: 10.1080 / 000495359476
CrossRef Полный текст | Google Scholar
МакНелли, Р.Дж. И Фоа Е. Б. (1987). Познание и агорафобия: предвзятость в интерпретации угрозы. Cognit. Ther. Res. 11, 567–581. DOI: 10.1007 / BF01183859
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мейер, Т. Дж., Миллер, М. Л., Мецгер, Р. Л., и Борковец, Т. Д. (1990). Разработка и проверка анкеты для беспокойства штата Пенсильвания. Behav. Res. Ther. 28, 487–495. DOI: 10.1016 / 0005-7967 (90) -6
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Miltner, W.Х. Р., Триппе, Р. Х., Кришель, С., Гутберле, И., Хехт, Х., и Вайс, Т. (2005). Связанные с событием потенциалы мозга и аффективные реакции на угрозу у субъектов, страдающих страхом от пауков / змей и нефобий. Внутр. J. Psychophysiol. 57, 43–52. DOI: 10.1016 / j.ijpsycho.2005.01.012
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мёбиус Дж. И Хойер Дж. (2003). «Инвентаризация тревожных мыслей», в Angstdiagnostik: Grundlagen und Testverfahren , ред.Хойер и Дж. Марграф (Берлин: Springer), 220–223.
Google Scholar
Олатунджи, Б.О., Лор, Дж. М., Виллемс, Дж. Л. и Савчук, К. Н. (2006). Смещение ожидания от отвращения и эмоциональной реакции при обсессивно-компульсивном расстройстве, связанном с контаминацией. Тревога, стресс-полицейский. 19, 383–396. DOI: 10.1080 / 10615800601055964
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Паули П., Монтойя П. и Марц Г. Э. (2001). Он-лайн и апостериорная оценка ковариации у лиц, склонных к панике: эффекты высокой вероятности шока после нерелевантных для страха стимулов. Cogn. Ther. Res. 25, 23–36. DOI: 10.1023 / A: 1026470514475
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Паули П., Видеманн Г. и Монтойя П. (1998). Ковариационная предвзятость при фобии полета. J. Беспокойство. 12, 555–565. DOI: 10.1016 / S0887-6185 (98) 00033-4
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Питтиг А., Хенген К., Бублацки Ф. и Альперс Г. В. (2018). Социальные и денежные стимулы противодействуют избеганию, основанному на страхе: свидетельства решений, связанных с подходом к избеганию. J. Behav. Ther. Exp. Психиатрия 60, 69–77. DOI: 10.1016 / j.jbtep.2018.04.002
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
R Основная команда (2017). R: язык и среда для статистических вычислений. Вена: Фонд R для статистических вычислений.
Google Scholar
Rinck, M., Bundschuh, S., Engler, S., Mueller, A., Wissmann, J., Ellwart, T., et al. (2002). Надежный и действительный инструмент для каждого человека. Diagnostica 48, 141–149. DOI: 10.1026 // 0012-1924.48.3.141
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рустикус С., Ловато К. (2014). Влияние размера и изменчивости выборки на мощность и частоту ошибок типа I тестов на эквивалентность: исследование с использованием моделирования. Практ. Оценивать. Res. Eval. 19, 1–10.
Google Scholar
Шайер, М. Ф., и Карвер, С. С. (1985). Оптимизм, совладание и здоровье: оценка и последствия обобщенных ожидаемых результатов. Health Psychol. 4, 219–247. DOI: 10.1037 / 0278-6133.4.3.219
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Слович П., Питерс Э., Финукейн М. Л. и МакГрегор Д. Г. (2005). Влияние, риск и принятие решений. Health Psychol. 24, 35–40. DOI: 10.1037 / 0278-6133.24.4.S35
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Спилбергер, К. Д., Горсуч, Р. Л., Лушене, Р., Вагг, П. Р., и Джейкобс, Г. А. (1983). Руководство по инвентаризации тревожных состояний (STAI). Пало-Альто, Калифорния: Пресса психолога-консультанта.
Google Scholar
SPSS Inc. (2016). PASW Statistics для Windows, версия 24.0. Чикаго: SPSS Inc.
Google Scholar
Штраубе, Т., Глауэр, М., Дилгер, С., Ментцель, Х. Дж., И Милтнер, В. Х. (2006). Влияние когнитивно-поведенческой терапии на активацию мозга при специфической фобии. Нейроизображение 29, 125–135. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2005.07.007
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Таллис, Ф., Айзенк, М., и Мэтьюз, А. (1992). Анкета для измерения непатологического беспокойства. чел. Индивидуальный. Dif. 13, 161–168. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (92)
-Q
CrossRef Полный текст | Google Scholar
ван Овервельд, М., де Йонг, П. Дж., Хейдинг, Дж., И Петерс, М. Л. (2010). Предвзятость относительно ожидаемой вероятности заражения и вреда у людей, страдающих фобией пауков: влияние лечения. Clin. Psychol. Psychother. 17, 510–518. DOI: 10.1002 / cpp.678
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Вейголд А., Вейголд И. К., Рассел Э. Дж. (2013). Проверка эквивалентности методов сбора данных на основе самоотчетов, основанных на бумаге и карандаше, и в Интернете. Psychol. Методы 18, 53–70. DOI: 10.1037 / a0031607
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Вимер Дж. И Паули П.(2016). Актуальные страху иллюзорные корреляции в различных страхах и тревожных расстройствах: обзор литературы. J. Беспокойство. 42, 113–128. DOI: 10.1016 / j.janxdis.2016.07.003
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Закон Гейтса: как прогресс складывается и почему он важен
«Большинство людей переоценивают то, чего они могут достичь за год, и недооценивают то, что они могут достичь за десять лет».
Неясно, кто именно первым сделал это заявление, когда они его произнесли и как оно было сформулировано.Наиболее вероятный источник — Рой Амара, ученый-компьютерщик из Стэнфордского университета. В 1960-х Амара сказал коллегам, что, по его мнению, «мы переоцениваем влияние технологий в краткосрочной перспективе и недооцениваем влияние в долгосрочной перспективе». По этой причине вариации этой фразы часто называют законом Амары. Однако Билл Гейтс сделал аналогичное заявление (возможно, перефразируя Амару), поэтому оно также известно как закон Гейтса.
Возможно, вы видели ту же фразу, приписываемую Артуру Кларку, Тони Роббинсу или Питеру Друкеру.Есть веская причина, по которой слова Амары были восприняты столькими мыслителями — они применимы не только к технологиям. Почти всегда мы склонны переоценивать то, что может случиться в краткосрочной перспективе, и недооценивать то, что может случиться в долгосрочной перспективе.
Размышления о будущем не требуют бесконечных преувеличений или даже прогнозов, что в любом случае обычно бессмысленно. Вместо этого есть закономерности, которые мы можем выявить, если возьмем долгосрочную перспективу.
Давайте посмотрим, что имел в виду Билл Гейтс и почему это важно.
Закон Мура
Закон Гейтса часто упоминается в связи с законом Мура. Это обычно цитируется как некий вариант «количество транзисторов на дюйм кремния удваивается каждые восемнадцать месяцев». Однако называть это законом Мура неверно — по крайней мере, если вы думаете о законах как о неизменных. Это скорее наблюдение за исторической тенденцией.
Когда Гордон Мур, соучредитель Fairchild Semiconductor и Intel, заметил в 1965 году, что количество полупроводников на кристалле ежегодно удваивается, он не предсказывал, что это будет продолжаться вечно.Действительно, десять лет спустя Мур пересмотрел время удвоения на два года. Но мир ухватился за его слова. Закон Мура по-разному трактовался как цель, предел, самореализующееся пророчество и физический закон, столь же надежный, как и законы термодинамики.
Закон Мура в настоящее время считается устаревшим после того, как он соблюдался в течение нескольких десятилетий. Это не значит, что концепция никуда не делась. Закон Мура часто рассматривается как общий принцип технологического развития. Некоторые показатели производительности имеют определенное время удвоения, противоположное периоду полураспада.
Почему закон Мура связан с законом Амары?
Экспоненциальный рост — это концепция, которую мы пытаемся осмыслить. Как сказал профессор физики Университета Колорадо Альберт Аллен Бартлетт: «Самый большой недостаток человечества — это наша неспособность понять экспоненциальную функцию».
Когда мы говорим о законе Мура, мы легко недооцениваем, что происходит, когда значение продолжает удваиваться. Конечно, нетрудно представить, например, что ваш ноутбук станет вдвое быстрее за год.Сложность усложняется, когда мы пытаемся представить, что это означает в более длительной временной шкале. Что это значит для вашего ноутбука через 10 лет? Есть причина, по которой ваш iPhone обладает большей вычислительной мощностью, чем первый космический шаттл.
Одна из лучших иллюстраций экспоненциального роста — легенда о крестьянине и императоре Китая. По сюжету крестьянин (которого иногда называют изобретателем шахмат) приходит к императору с, казалось бы, скромной просьбой: шахматная доска с одним рисовым зерном на первом квадрате, затем двумя на втором, четырьмя на третьем и т. Д. на, удваивая каждый раз.Император согласился на эту особенную просьбу и приказал своим людям начать отсчет рисовых зерен.
«Когда-то были прокляты все научные факты. Каждое изобретение считалось невозможным. Каждое открытие было нервным потрясением для некоторых ортодоксальных взглядов. Каждое художественное новшество осуждалось как обман и безумие. Мы бы больше не владели, не знали больше и были бы не более чем первыми обезьяноподобными гоминидами, если бы не мятежные, непокорные и непримиримые ».
— Роберт Антон Уилсон
Если вы раньше не слышали эту историю, может показаться, что крестьянин в лучшем случае получит достаточно риса, чтобы накормить свою семью в этот вечер.В действительности просьбу выполнить невозможно. Удвоение одного зерна в 63 раза (количество клеток на шахматной доске за вычетом первого, на котором было только одно зерно) означало бы, что император должен был дать крестьянину более 18 миллионов триллионов зерен риса. Чтобы вырастить половину этого количества, ему нужно было осушить океаны и превратить каждый кусочек земли на этой планете в рисовые поля. И это на половину.
В своем эссе « Закон ускорения окупаемости, » автор и изобретатель Рэй Курцвейл использует эту историю, чтобы показать, как мы неправильно понимаем значение экспоненциального роста технологий.Для первых нескольких квадратов рост был несущественным, особенно в глазах императора. И только когда они достигли середины пути, скорость начала резко расти. (Неслучайно официальная биография Уоррена Баффета называется The Snowball , и немногие люди понимают экспоненциальный рост лучше, чем Уоррен Баффет). Так уж получилось, что, по оценке Курцвейла, мы находимся в точке перегиба в вычислениях. С момента создания первых компьютеров вычислительная мощность увеличилась примерно в 32 раза.Мы можем недооценить долгосрочное влияние, потому что идею этого продолжающегося удвоения сложно представить.
Цикл технологической рекламы
Чтобы понять, как это работает, давайте взглянем на цикл инноваций после их изобретения. Известный как цикл шумихи Gartner, он в первую очередь касается нашего восприятия технологии, а не ее реальной ценности в нашей жизни.
Циклы ажиотажа очевидны в ретроспективе, но чертовски трудно обнаружить, когда они происходят.Важно помнить, что эта модель — это один из способов взглянуть на реальность, а не прогноз или шаблон. Иногда пропускают шаг, иногда между шагами большой промежуток, иногда шаг вводит в заблуждение.
Цикл ажиотажа происходит так:
- Новая технология: Средства массовой информации обращают внимание на существование новой технологии, которая, возможно, еще не существует в пригодной для использования форме. Тем не менее, публичность вызывает значительный интерес. На данный момент люди, занимающиеся исследованиями и разработками, вероятно, не зарабатывают на этом никаких денег.Делается много ошибок. В теории распространения инноваций Эверетта Роджерса это известно как инновационная стадия. Если кажется, что что-то новое принесет значительную отдачу, это, вероятно, ненадолго. Если кажется, что мы нашли идеальное применение совершенно новой технологии, мы можем ошибаться.
- Пик завышенных ожиданий: Несколько широко разрекламированных историй успеха приводят к завышенным ожиданиям. Возникает ажиотаж, и появляются новые компании, чтобы предвосхитить спрос. Возможен всплеск финансирования исследований и разработок.Мошенники, стремящиеся быстро заработать, могут проникнуть в этот район. Роджерс называет это этапом синдицирования. Именно здесь мы переоцениваем будущие приложения и влияние технологии.
- Кормушка разочарования: Явные неудачи или отсутствие прогресса прорываются сквозь шумиху и приводят к разочарованию. Люди пессимистично оценивают потенциал технологий и в большинстве случаев теряют интерес. Сообщения о мошенничестве могут способствовать этому, поскольку средства массовой информации используют это как повод для описания технологии как мошенничества.Если кажется, что новая технология умирает, возможно, ее общественное восприятие изменилось, а сама технология все еще развивается. Шумиха не связана напрямую с функциональностью.
- Склон просветления: С течением времени люди продолжают совершенствовать технологии и находить им лучшее применение. В конце концов, становится ясно, как это может улучшить нашу жизнь, и начинается массовое внедрение. Появляются механизмы предотвращения мошенничества или нарушения закона.
- Плато производительности: Технология становится мейнстримом.Развитие замедляется. Он становится частью нашей жизни и перестает казаться чем-то новым. Те, кто переходят на насыщенный рынок, как правило, испытывают трудности, поскольку несколько доминирующих игроков берут на себя львиную долю доступной прибыли. Роджерс называет это стадией распространения.
Когда мы находимся на пике завышенных ожиданий, мы представляем, что новая разработка изменит нашу жизнь в течение нескольких месяцев. Находясь в глубине разочарования, мы не ожидаем, что он чего-то добьется, даже если дать ему годы на улучшение.Обычно мы не можем предвидеть значимость плато производительности, даже если она превышает наши первоначальные ожидания.
Умные люди обычно умеют видеть сквозь начальную шумиху. Но лишь горстка людей может — благодаря дальновидности, упорству или, возможно, чистой удаче — увидеть сквозь корыто разочарования. Большинство первоначальных скептиков считает резкое падение интереса оправданным и ожидают, что нововведение исчезнет. Для поддержки непопулярной технологии требуется гораздо больше опыта, чем для того, чтобы высмеивать популярную.
Правильное определение цикла по мере его развития может быть чрезвычайно прибыльным. Неправильное прочтение может иметь разрушительные последствия. Первопроходцам в новой области часто трудно выжить в корыте, даже если они являются теми, кто проводит важные исследования и разработки. Мы склонны предполагать, что текущие тенденции сохранятся, поэтому мы ожидаем устойчивого роста во время пика и ожидаем линейного снижения во время минимума.
Если мы пытаемся оценить будущее влияние новой технологии, нам необходимо отделить ее истинную ценность от ее общественного восприятия.Когда что-то новое, основная шумиха, скорее всего, будет больше шума, чем сигнала. В конце концов, пик завышенных ожиданий часто случается еще до того, как технология становится доступной в пригодной для использования форме. Это почти всегда до того, как публика получит к нему доступ. Поначалу шумиха служит реальной цели: она привлекает интерес, обеспечивает финансирование, привлекает людей с нужными талантами для продвижения вперед и генерирует новые идеи. Не вся реклама одинаково важна, потому что не все мнения одинаково важны.Если в какой-то нишевой группе есть большой интерес, имеющий соответствующий опыт, это более красноречиво, чем общий энтузиазм.
Цикл ажиотажа возникает не только из-за технологий. Это разыгрывается повсюду, и мы обычно обманываемся этим. Расхождения между нашими краткосрочными и долгосрочными оценками достижений есть повсюду. Рассмотрим следующие ситуации. Они гипотетические, но похожие ситуации — обычное дело.
- Музыкант выпускает нашумевший дебютный альбом, который вызывает огромный интерес к их творчеству.Когда их второй альбом оказывается разочаровывающим (или никогда не выходит), большинство людей теряют интерес. Со временем у исполнителя появляются преданные и устойчивые последователи, люди, которые точно оценивают достоинства своей музыки, а не шумиху.
- Многообещающий новый лекарственный препарат привлекает значительное внимание — до тех пор, пока не станет очевидным, что есть неожиданные побочные эффекты или что он не настолько мощный, как ожидалось. Со временем клинические испытания находят альтернативные варианты применения, которые могут оказаться еще более полезными. Например, побочный эффект может быть полезен для другого использования.По оценкам, более 20% фармацевтических препаратов назначаются для других целей, чем они были первоначально одобрены, а в некоторых областях эта цифра возрастает до 60%.
- Благоприятный стартап получает завышенную оценку после серии положительного внимания средств массовой информации. Его основатели хвалят и широко известны, а инвесторы спешат принять участие. Затем наступает очевидный провал — возможно, из-за чрезмерной самоуверенности, вызванной ажиотажем, — или первые продукты терпят неудачу или создаются слишком долго.Интерес угасает. СМИ радостно анализируют очевидную кончину компании. Но продукт продолжает улучшаться и в конечном итоге становится частью нашей повседневной жизни.
В краткосрочной перспективе мир — это машина для голосования, на которую влияют прихоти и маркетинг. В конечном итоге это весы, в которых качество и продукция имеют значение.
Смежное возможное
Теперь, когда мы знаем, как закон Амары проявляется в реальной жизни, возникает следующий вопрос: почему это происходит? Почему технология усложняется с экспоненциальной скоростью? И почему мы этого не ожидаем?
Одно из объяснений — это то, что Стюарт Кауфман описывает как «смежное возможное.«Каждая новая инновация увеличивает количество достижимых возможных (будущих) инноваций. Это открывает смежные возможности, которых раньше не было, потому что можно использовать более совершенные инструменты для создания еще более совершенных инструментов.
Человечество стремится расширить сферу возможного. Обнаружение огня означало, что наши предки могли использовать тепло для смягчения или упрочнения материалов и изготовления лучших инструментов. Изобретение колеса означало возможность перемещать ресурсы, что означало новые возможности, такие как строительство более совершенных зданий с использованием материалов из других областей.Приручение животных означало способ тянуть колесные транспортные средства с меньшими усилиями, что означало более тяжелые грузы, большие расстояния и более совершенную конструкцию. Изобретение письма привело к новым способам записи, обмена и развития знаний, которые затем могут способствовать дальнейшим инновациям. Интернет продолжает предоставлять нам бесчисленные новые возможности для инноваций. Любой, у кого есть новая идея, может получить доступ к бесконечному количеству бесплатной информации, найти сторонников, обсудить их идеи и получить ресурсы. Новые двери в соседние помещения открываются каждый день, поскольку мы находим технологии по-разному.
«Нам нравится думать о наших идеях как о инкубаторах стоимостью 40 000 долларов, которые поставляются непосредственно с завода, но на самом деле они были собраны вместе с запчастями, которые случайно оказались в гараже».
— Стивен Джонсон, откуда приходят хорошие идеи
Возьмем, к примеру, GPS, изобретение, которое было построено на обломках своих предшественников. В последние годы GPS открыла новые возможности, которых раньше не было. Система была разработана правительством США для использования в военных целях.В 1980-х годах они решили разрешить другим организациям и частным лицам использовать его. Гражданский доступ к GPS дал нам новые возможности. С тех пор это привело к многочисленным инновациям, которые включают эту систему в старые идеи: беспилотные автомобили, слежение за мобильным телефоном (очень полезно для раскрытия преступлений или поиска людей в чрезвычайных ситуациях), трекеры тектонических плит, которые помогают предсказывать землетрясения, персональные навигационные системы. , самонавигационные роботы и многие другие. Все это было бы невозможно без какой-либо системы глобального позиционирования.С изобретением GPS человеческие инновации еще больше ускорились.
Стивен Джонсон приводит один пример того, как это происходит, в «Откуда хорошие идеи» . В 2008 году профессор Массачусетского технологического института Тимоти Престо посетил больницу в Индонезии и обнаружил, что все восемь инкубаторов для новорожденных сломаны. Инкубаторы были подарены больнице благотворительными организациями, но персонал не знал, как их починить. К тому же инкубаторы плохо приспособились к влажному климату, и инструкции по ремонту были только на английском языке.Престо понял, что дарить медицинское оборудование бессмысленно, если местные жители не могут его починить. Он и его команда начали работу над созданием инкубатора, который мог бы спасти жизни младенцев намного дольше, чем на пару месяцев.
Вместо того, чтобы продолжать улучшать существующие конструкции, Престо и его команда разработали совершенно новый инкубатор, в котором использовались автомобильные детали. Хотя местные жители не знали, как починить инкубатор, они прекрасно умели поддерживать свои машины в рабочем состоянии, несмотря ни на что. Названный NeoNurture, он использовал фары для обогрева, вентиляторы приборной панели для вентиляции и аккумулятор мотоцикла для питания.Персоналу больницы просто нужно было найти кого-нибудь, кто разбирается в машинах, чтобы починить это — принципы были те же.
Более того, красноречиво происхождение инкубаторов, переосмысленных Престо и его командой. Первый инкубатор для новорожденных был разработан Стефаном Тарнье в конце 19 века. Посещая зоопарк в выходной день, Тарньер заметил, что новорожденных цыплят держали в отапливаемых боксах. Нетрудно представить, что проблема детской смертности постоянно была в его голове. Тарньер был акушером, работая в то время, когда уровень младенческой смертности недоношенных детей составлял около 66%.Он, должно быть, стремился попробовать что-нибудь, что могло бы уменьшить эту цифру и ее эмоциональные потери. Элементарный инкубатор Тарнье сразу снизил этот уровень смертности вдвое. Технология была прямо там, в зоопарке. Просто понадобился кто-то, чтобы соединить точки и понять, что человеческие младенцы ничем не отличаются от цыплят.
Джонсон объясняет значение этого: «Хорошие идеи подобны устройству NeoNurture. Они неизбежно ограничены частями и навыками, которые их окружают … идеи — это творения бриколажа; они построены из этого мусора.«Тарньер смог изобрести инкубатор только потому, что кто-то уже изобрел подобное устройство. Престо и его команда смогли изобрести NeoNurture только потому, что Тарнье изначально придумал инкубатор.
Это случается и в нашей жизни. Если вы изучаете новый навык, количество навыков, которые вы потенциально могли бы изучить, увеличивается, потому что некоторые элементы могут быть переданы. Если вас представляют новому человеку, количество людей, которых вы можете встретить, растет, потому что они могут познакомить вас с другими.Если вы начнете изучать язык, носители языка будут более охотно разговаривать с вами на нем, а это значит, что вы сможете лучше понять его. Если вы читаете новую книгу, возможно, вам будет легче читать другие книги, связав воедино информацию в них. Список бесконечен. Мы не можем представить себе, чего мы можем достичь за десять лет, потому что забываем о смежных возможностях, которые появятся.
Ускорение изменений
Смежная возможность расширяется с тех пор, как первый человек взял камень и начал превращать его в инструмент.Вы только посмотрите, какие письменные и устные формы общения сделали возможными — каждому поколению больше не приходилось учиться всему с нуля. Внезапно мы смогли развить то, что было до нас.
Некоторые (надоедливые) люди утверждают, что ничего нового не осталось. Нет никаких новых идей, новых творений, которые нужно изобретать, никаких новых возможностей для изучения. На самом деле, верно обратное. Инновации — это игра с ненулевой суммой. На самом деле переполненный рынок означает больше возможностей для создания чего-то нового, чем бесплодный.Технология — это цикл обратной связи. Создание чего-то нового порождает создание чего-то еще более нового и так далее.
Прогресс экспоненциальный, а не линейный. Таким образом, мы переоцениваем влияние новой технологии в первые дни, когда она только встает на ноги, а затем недооцениваем ее влияние через десятилетие или около того, когда ее использование в полной мере начнется. По мере того, как тают старые ограничения и ограничения, наши возможности взрываются. Экспоненциальный рост технологий известен как ускорение изменений. Эксперты считают, что темпы изменений ускоряются, и вместе с ними кардинально изменится общество.
«Идеи заимствуют, смешивают, разрушают, развивают и отражают другие идеи».
— Джон Хегарти, Хегарти о творчестве
В 1999 году автор и изобретатель Рэй Курцвейл установил Закон ускоряющихся изменений , согласно которому эволюционные системы развиваются с экспоненциальной скоростью. Хотя это наиболее очевидно для технологий, Курцвейл предположил, что этот принцип применим и во многих других областях. Закон Мура, первоначально относившийся только к полупроводникам, имеет более широкие последствия.
В эссе по теме он пишет:
Анализ истории технологий показывает, что технологические изменения экспоненциальны, вопреки здравому смыслу «интуитивно-линейного» взгляда. Таким образом, мы не испытаем 100 лет прогресса в 21 веке — это будет больше похоже на 20 000 лет прогресса (при сегодняшних темпах). «Прибыль», такая как скорость чипа и рентабельность, также возрастает в геометрической прогрессии. Есть даже экспоненциальный рост темпа экспоненциального роста.
Прогресс сложно предсказать или даже заметить, когда он происходит.Трудно заметить что-то в системе, частью которой мы являемся. А постепенное изменение трудно заметить, потому что ему не хватает резкого контраста. Текущие темпы изменений — наша норма, и мы приспосабливаемся к ней. Оглядываясь назад, мы можем увидеть, как действует Закон Амары.
Посмотрите, где был Интернет всего двадцать лет назад. Отчет исследовательского центра Pew Research Center показывает нам, как менять соединения. В 1998 году всего 41% американцев вообще пользовались Интернетом, и в отчете выражается удивление, что среди пользователей стали появляться «люди без высшего образования, люди со скромным доходом и женщины.«Менее трети пользователей покупали что-то в Интернете, электронная почта была в основном предназначена только для работы, и только треть пользователей просматривала онлайн-новости хотя бы раз в неделю. Это, кстати, треть из 41% пользующихся Интернетом, а не всего населения. Википедии и Gmail не существовало. Интернет-пользователи в конце девяностых сообщали, что их главная проблема заключалась в том, чтобы найти в Интернете то, что им нужно.
Это, пожалуй, самое большое изменение, которого мы, возможно, не ожидали: переход к персонализации.Найти то, что нам нужно, больше не проблема. У большинства из нас есть противоположная проблема, и они борются с информационным переполнением. Двадцать лет назад пузыри фильтров не были проблемой (по крайней мере, не в Интернете). Теперь почти все, что мы встречаем в Интернете, персонализировано, чтобы невероятно легко найти то, что нам нужно. Информационные бюллетени, веб-сайты и приложения приветствуют нас по имени. Ленты новостей организованы по нашим интересам. Сайты покупок рекомендуют другие товары, которые могут нам понравиться. Это увеличило количество, которое Интернет делает для нас, до уровня, который было трудно представить в конце 90-х годов.Кевин Келли, пишущий в The Inevitable, , описывает фильтрацию как одну из ключевых сил, которые будут определять будущее.
История показывает необычайное ускорение технического прогресса. Установление точной истории технологии проблематично, поскольку некоторые изобретения произошли в нескольких местах в разное время, археологические записи неизбежно неполны, а методы датирования несовершенны. Однако ускорение изменений — очевидная закономерность. Чтобы по-настоящему понять принцип ускорения изменений, нам нужно быстро взглянуть на простой обзор истории технологий.
Ранние инновации происходили медленно. На изобретение одежды у нас ушло около 30 000 лет, а на изобретение украшений — около 120 000 лет. На изобретение искусства у нас ушло около 130 000 лет, а на создание лука и стрел — около 136 000 лет. Но в период верхнего палеолита дела пошли быстрее. Между 50 000 и 10 000 лет назад мы разработали более сложные инструменты специального назначения — например, гарпуны, дротики, рыболовные инструменты и иглы — ранние музыкальные инструменты, керамику и первых домашних животных.Между примерно 11000 годами и 18 веком темп действительно ускорился. Этот период по существу привел к созданию цивилизации с основами нашего нынешнего мира.
Совсем недавно Промышленная революция изменила все, потому что она значительно отдала нас от использования силы людей и домашних животных в пользу средств производства. Паровые машины и оборудование заменили непосильный труд, что означало увеличение производства при меньших затратах. Количество смежных возможностей начало расти как снежный ком.Машины позволяли массовое производство и взаимозаменяемые детали. В поездах с паровым двигателем людям было намного проще передвигаться, что позволило людям из разных областей общаться и обмениваться идеями. Улучшенные коммуникации сделали то же самое. Бессмысленно даже пытаться перечислять, как с тех пор изменились технологии. Независимо от возраста, мы все пережили это и увидели ускорение. Мало кто оспаривает, что изменения стремительно растут. Вопрос только в том, как далеко это зайдет.
Как выразился Стивен Хокинг в 1993 году:
Миллионы лет человечество жило точно так же, как животные.Затем произошло то, что высвободило силу нашего воображения. Мы научились говорить и научились слушать. Речь позволяет передавать идеи, позволяя людям работать вместе над созданием невозможного. Величайшие достижения человечества связаны с разговором, а величайшие неудачи — с помощью молчания. Так не должно быть. Наши самые большие надежды могут стать реальностью в будущем. Благодаря имеющимся в нашем распоряжении технологиям возможности безграничны. Все, что нам нужно сделать, это убедиться, что мы продолжаем говорить.
Но, как мы видели на основании закона Мура, экспоненциальный рост не может продолжаться вечно. В конце концов, мы сталкиваемся с фундаментальными ограничениями. Часы в день, люди на планете, доступность ресурса, минимально возможный размер полупроводника, внимание — всегда есть узкое место, которое мы не можем устранить. Мы достигли точки убывающей отдачи. Рост замедляется или вовсе прекращается. Затем мы должны либо искать альтернативные пути улучшения, либо оставить все как есть. В теории распространения инноваций Эверетта Роджерса это известно как стадия замещения, когда использование снижается, и мы начинаем искать заменители.
Этот процесс не линейный. Мы не можем предсказать будущее, потому что невозможно принять во внимание крошечные факторы, которые будут иметь непропорциональное влияние в долгосрочной перспективе.
Завышение и недооценка боли при родах
Задача: Определить факторы, влияющие на способность медицинского персонала оценить уровень боли во время родов.
Методы: Исследуемая популяция состояла из 255 последовательных женщин.Всех рожениц попросили оценить уровень боли, используя визуальную аналоговую шкалу. В то же время опекуны оценивали степень боли, которую испытывали роженицы, по той же шкале. Пациентов, у которых уровень боли был либо переоценен, либо недооценен, сравнивали с пациентами, у которых боль была оценена правильно.
Полученные результаты: Примерно у половины женщин (50.6%), включенных в наше исследование, уровень боли был правильно оценен лицами, осуществляющими уход, в то время как у аналогичных пропорций женщин уровень боли был завышен (24,3%) и недооценен (25,1%) лицами, осуществляющими уход. В то время как большинство (54,5%) пациентов, у которых были вторые или третьи роды, были одинаково оценены персоналом с точки зрения интенсивности боли, у большинства многоплодных женщин медперсонал недооценил боль во время родов. (57,1%, P <0,001). Ни у кого из воспитателей не было более пяти детей.Хотя в основном светский медицинский персонал мог правильно оценить уровень боли у большинства светских пациентов (52,3%), родовая боль 44% религиозных рожениц была недооценена (P = 0,003). Было установлено, что на способность правильно оценивать страдания пациентов не влияют возраст, семейное положение, уровень образования, присутствие компаньона во время родов и участие в курсе подготовки к родам.
Заключение: Чем шире культурный разрыв между опекуном и пациентом, тем менее точной была интерпретация боли пациента.
Почему точность важна при оценке стоимости строительства
Строительные проекты сильно отличаются от изделий, производимых на сборочных линиях: каждое здание уникально, и это относится даже к группам зданий, которые внешне похожи. В связи с этим расчет стоимости строительства необходимо производить индивидуально для каждого проекта. Этот подход сильно отличается от производства на конвейере, где все продукты идентичны и имеют одинаковую стоимость.
Неточная оценка стоимости губительна для строительных проектов. И переоценка, и недооценка имеют негативные последствия:
- Когда затраты переоцениваются, владелец в конечном итоге платит больше, чем необходимо, или может принять решение не продолжать проект. Подрядчики также могут столкнуться с негативными последствиями, если они переоценивают стоимость проекта: они могут проиграть в конкурентных торгах или их могут считать мошенниками, что нанесет ущерб своей репутации.
- Если стоимость недооценена, на этапе строительства возникает много непредвиденных расходов.В зависимости от структуры контракта эти расходы могут повлиять на владельца, подрядчика или на обоих. Были случаи, когда девелоперы или подрядчики оказывались банкротами из-за резкой недооценки крупного проекта.
При оценке стоимости строительного проекта всегда есть некоторая неопределенность, но точность можно повысить, если расчет выполняется опытными профессионалами с использованием надежных данных и программным обеспечением для ускорения повторяющихся расчетов.
Завышение стоимости не следует путать с чрезмерным проектированием, хотя и то, и другое пагубно сказывается на вашем проекте.Завышение оценки происходит, когда определенные элементы проекта имеют неоправданно высокие цены, в то время как чрезмерное проектирование происходит, когда указывается чрезмерная мощность — ваш проект стоит больше, чем необходимо в обоих случаях!
Ищете высокопроизводительный проект MEP для вашего здания и точную оценку стоимости строительства?
Узнать больше
Основные проблемы при оценке стоимости строительства
В процессе строительства здания используются самые разные материалы, и многие из них доставляются из удаленных мест.Некоторые из этих материалов имеют неустойчивые цены на международном рынке, и ключевым примером является сталь. Также имейте в виду, что строительство требует значительных затрат человеко-часов, топлива и электроэнергии.
Еще одно ограничение при оценке стоимости строительства — время. Теоретически оценщики могут разбить список материалов до точного количества болтов, гаек и гвоздей. Однако этот подход требует непомерно много времени, особенно в крупных проектах. Это также дорогостоящий подход, поскольку требует многочасового оплачиваемого труда.
В современной строительной практике сметчики используют программные методы для ускорения процесса. Обычный подход заключается в использовании цены за единицу, когда затраты на строительство рассчитываются для дискретного объема работ, а затем умножаются на общую сумму проекта. Конкурсные торги обычно имеют крайний срок для участвующих подрядчиков, что означает, что они могут потерять работу из-за опоздания.
Как оценщики затрат на строительство управляют неопределенностью
Никакая смета строительства не является точной на 100%, даже если она выполнена экспертом с использованием последней доступной версии программного обеспечения.Обычной практикой является добавление непредвиденных расходов в виде процента от общего бюджета проекта, определяемого оценщиками на основе их опыта и предполагаемой неопределенности в каждом проекте.
Крупные проекты более подвержены ошибкам оценки стоимости, особенно когда используются цены за единицу. Если элемент проекта повторяется много раз в большой конструкции, даже небольшая ошибка может быть увеличена. Предположим, в небоскребе 20 000 окон — если стоимость одного окна будет завышена на 50 долларов, проект станет дороже на миллион долларов.
Контракт по проекту может включать специальный пункт для материалов, цены на которые нестабильны, например, стали. Общая инфляция цен и ежегодное повышение заработной платы также являются важными факторами, которые следует учитывать, поскольку они влияют на стоимость всех ресурсов проекта. Их влияние более заметно в крупных проектах, которые строятся в течение нескольких лет, но опытный сметчик примет это во внимание.
Американское общество профессиональных оценщиков классифицирует смету расходов на строительство по пяти уровням точности.В следующей таблице они приведены в порядке увеличения точности:
УРОВЕНЬ | ОПИСАНИЕ |
1) Оценка по порядку величины | Очень общая смета, используемая для оценки общей осуществимости проекта и определения того, заслуживает ли он дальнейшего рассмотрения. |
2) Схематическая смета | Как следует из названия, эта смета расходов основана на общем схематическом проекте и обеспечивает большую точность, чем оценка порядка величины. |
3) Смета разработки проекта | Данная смета основана на промежуточном проектировании, но без полного комплекта строительной документации. |
4) Смета строительной документации | Оценка стоимости основана на полном проекте с подробными чертежами и спецификациями. |
5) Оценка предложения | Самый точный уровень сметы, подготовленный подрядчиками, участвующими в проекте. |
Окончательная рекомендация
Хотя вы не можете иметь полную точность при оценке стоимости строительства, вы должны получить наиболее точную оценку. Распространенная ошибка в строительстве — это наем подрядчика с самой низкой ставкой, если цена нереально занижена. В этих случаях стоимость проекта обычно завышается из-за заказов на изменение, и подрядчик может оказаться не в состоянии завершить работу по соглашению с фиксированной ценой.
Наличие высокопроизводительной конструкции здания полезно, но вы можете принять еще более правильные решения, если у вас также будет точная смета затрат.Таким образом, вы можете нанять подрядчика с самой низкой реалистичной ставкой, соответствующей требованиям вашего проекта. Согласно исследованию международного строительного рынка Turner & Townsend 2018 г., в Нью-Йорке самые высокие затраты на строительство в мире — точность окупается при оценке затрат на строительство!
Как избежать неполного страхования — почему важна точная страховая сумма (но часто ею пренебрегают)
Как избежать недостаточного страхования — почему важна точная страховая сумма (но зачастую ею пренебрегают)
Выпуск: февраль 2020 г. | Имущество | Скачать PDF | английский | китайский язык | Deutsch Автор: Лео Ронкен, старший андеррайтер-консультант по вопросам имущества и несчастных случаев, Кельн
Часто при чтении отчетов о претензиях застрахованных компаний, которые понесли серьезный ущерб от пожара, становится очевидным, что страховые суммы в основном полисе не были оценены в достаточной степени, чтобы выплатить страхователю полную и адекватную компенсацию.
Специалисты по страхованию в США сообщают, что указанные страховые суммы (или отношения кредита к стоимости, как они там более известны) часто составляют лишь 60% от фактической страховой стоимости. В других странах ситуация не отличается. Например, в Германии один эксперт по расчету страховых сумм недавно сказал, что средняя степень неполного страхования составляет примерно 20% — в некоторых случаях с очень широким диапазоном. 1
Несмотря на то, что существует множество книг и статей, посвященных правильному расчету страховых сумм, до сих пор не установлено приемлемого стандарта.Теоретические принципы известны, но их трудно применить на практике, и это часто требует значительных затрат времени и средств, которых многие компании хотят избежать. Не исключено, что страхователи соглашаются на заниженное страхование по причинам затрат и эффективности.
На практике страховая сумма зданий может быть определена по наиболее разумной цене. В более новых зданиях затраты на строительство можно использовать для расчета эталонного значения с соответствующим индексом признательности.Существенно сложнее и труднее определить страховую сумму для оборудования, машин и косвенного ущерба, например, страхование прерывания бизнеса. Например, предполагаемое будущее развитие компании необходимо учитывать при определении суммы страхового покрытия прерывания хозяйственной деятельности. Как правило, обычные ключевые операционные, финансовые и бухгалтерские показатели могут использоваться только в ограниченном объеме.
В этой статье освещаются различные аспекты расчета страховых сумм и приводится контрольный список с предложениями, которые следует применять на практике при андеррайтинге.
Основные принципы расчета страховой суммы
В сфере страхования существуют разные виды страховых сумм, в том числе:
- Новая восстановительная стоимость (NRV)
- Фактическая денежная стоимость (ACV)
- Справедливая рыночная стоимость / балансовая стоимость
- Восстановительная стоимость
- Сумма первого убытка
- Страховая сумма лимита убытков
Почти на всех страховых рынках компенсация обычно основывается на новой восстановительной стоимости в случае претензии.Компенсация выплачивается в размере, который необходимо потратить на замену или восстановление предмета идентичного типа, качества и функциональности в новом состоянии. Страхователю должно быть возмещено возмещение, как если бы убытки не возникли. Новая восстановительная стоимость определяется как затраты, понесенные для получения замены идентичного типа и качества. Новая восстановительная стоимость часто приравнивается к восстановительной стоимости, которая обычно состоит из затрат на закупку аналогичного товара и дополнительных затрат на закупку, таких как затраты на планирование, утверждение и установку.
Другое соглашение о компенсации основано на фактической денежной стоимости. Фактическая денежная стоимость — это стоимость предмета на момент потери. Для определения фактической денежной стоимости из новой восстановительной стоимости предмета вычитается сумма с учетом использования, возраста и состояния предмета. Оплата действительной денежной стоимости должна позволить страхователю получить разумную замену уничтоженному или утерянному предмету. Однако определение потери стоимости в результате использования и возраста поврежденного предмета сопряжено с определенными проблемами.Поэтому страховые полисы часто содержат дополнительные положения, в которых говорится, что новая восстановительная стоимость будет использоваться в качестве компенсации, если фактическая денежная стоимость не упадет ниже определенного определенного процента (например, 40%). Когда политика основана на фактической денежной стоимости, необходимо учитывать, что компоненты по первоначальной цене обычно используются при ремонте в случае частичной потери, что приводит к более высоким расходам по претензиям, чем если бы использованный ремонтный компонент того же типа и качества.
Здесь справедливая рыночная стоимость — это выручка от продаж (для предмета или старого материала), которую страхователь мог получить до возникновения убытка. Компенсация основана на справедливой рыночной стоимости, если объект больше не использовался или больше не использовался до возникновения убытка.
Существуют также другие положения, например, касающиеся компенсации за ценные бумаги или банковские книги.
Значение страховой суммы
Помимо значимости для страхователя, страховая сумма критически важна для страховщиков, в том числе как часть:
- Расчет и определение подлежащих уплате страховых взносов
- Расчет и определение вероятного максимального убытка
- Расчет и определение андеррайтинга
- Определение перестрахования
Страховая сумма также играет важную роль при статистическом расчете необходимой страховой премии.Первоначально коэффициент убыточности рассчитывается на основе накопленных сумм страхования всех страховых рисков для одного типа операций в одном портфеле за определенный период, например, десять лет, а также убытков, понесенных за этот период. Коэффициент убыточности служит эталоном и показывает, какой доход от страховых взносов должен быть получен, по крайней мере, для выплаты компенсации за все убытки, понесенные при этом типе операций со статистической точки зрения. С учетом административных расходов и ожидаемой прибыли страховщика размер премии за техническое страхование, которая должна быть достигнута, затем выводится из коэффициента убыточности.
Что касается непропорционального страхования / перестрахования, страховые суммы также влияют на необходимый уровень премии через кривые распределения убытков, полученные на основе статистических данных.
В случае претензии правильная страховая сумма позволяет урегулировать претензию быстро и разумно и, таким образом, минимизировать возможные последствия ущерба.
Хотя страхователю часто остается определять необходимую сумму, страховщик также должен быть в значительной степени заинтересован в точности страховой суммы.На практике положений, согласно которым страховщик принимает на себя ответственность за точность страховой суммы, немного, и они весьма редки.
Таким образом, правильный расчет страховой суммы представляет собой фундаментальный параметр в контексте имущественного страхования как для страхователя, так и для страховщика.
Последствия неверной страховой суммы
Помимо того факта, что страхователь не получает полную компенсацию по претензиям при слишком низкой страховой сумме, неточные страховые суммы могут иметь другие последствия:
- Страховщик рассчитывает слишком низкую премию за риск, т.е.е., он не имеет достаточных премий относительно подверженности риску, чтобы иметь возможность оплатить требование. Оговорка о неполном страховании обычно включается в страховой полис, чтобы противодействовать этой ситуации. Если страховая сумма ниже, чем фактическая страховая стоимость непосредственно перед наступлением убытка, компенсация выплачивается только за убыток пропорционально на основе соотношения между заявленной и фактической страховой стоимостью.
- Андеррайтер оценивает подверженность страховому риску как более низкую и соглашается на чрезмерно высокую емкость андеррайтинга.Это также коррелирует с оценкой максимального убытка. Например, недостаточная оценка максимального ущерба из-за чрезмерно низких страховых сумм может привести к тому, что страховщик сочтет ожидаемый профиль убытков необоснованным в дополнение к чрезмерно низкой оценке риска. Таким образом, оба могут также повлиять на приобретение и структурирование перестрахования, потенциально вынуждая страховщика покрыть часть самого убытка в случае ошибочной оценки.
- В долгосрочной перспективе систематический неправильный расчет страховых сумм в более крупном портфеле может привести к недостаточным коэффициентам убытков и чрезмерно высоким или низким базовым ставкам страховых взносов.Как указано выше, премии обычно определяются на основе статистических данных. Совокупность всех заявленных сумм убытков по определенному типу операций рассматривается относительно совокупности всех заявленных страховых сумм. Если, например, указанные страховые суммы ниже, чем фактические затраты на восстановление / восстановление, такой подход приводит к чрезмерно низким потерям, что приведет к занижению необходимых ставок страховых взносов. См. Пример 1 ниже:
Пример 1: Заявленная страховая сумма составляет 1 миллион, а убыток — 2 миллиона.Если взять за основу правильную страховую сумму в 2 миллиона, то потребуется коэффициент убытков в 1. Однако, поскольку заявленная страховая сумма в 1 миллион является слишком низкой, рассчитывается только половина фактически необходимых убытков, т. Е. Страховая премия, рассчитанная для риска, на 50% меньше.
- Эффект статистически неверного расчета стоимости убытков усугубляется применением кривых распределения убытков при расчете непропорционального страхования. В таком случае предполагается, что приоритет будет более благоприятным, чем если бы была использована фактическая страховая сумма (эффект сжатия), т.е.е. частичные потери быстрее достигают точки крепления. См. Пример 2 ниже:
Пример 2: Страховая сумма — 10 миллионов, стоимость восстановления — 15 миллионов, уровень — 5 миллионов, превышение 5 миллионов для 100% риска. Например, когда применяется кривая распределения убытков Ruthie A 2 , базовая ставка 0,2% приводит к страховой премии в размере 2200 за слой в размере 11% базовой страховой премии. Если бы за основу была взята фактическая страховая сумма в 15 миллионов, 15.4% от общей премии приходилось бы на прослойку, то есть 4600. В результате страховая сумма, которая на 50% меньше, приводит к 110% неточности в оценке страхового взноса.
- Для непропорциональных страховых полисов места, которые страховщик считал не относящимися к слою из-за их чрезмерно низкой заявленной страховой суммы, могут понести больший убыток, чем ожидалось, потенциально даже превосходящий приоритет. В отсутствие оговорки о недостаточном страховании это может привести к выплате компенсации, даже если страховщик не получил за нее никаких премий.
- Сценарии и оценки максимальных убытков являются важными критериями для андеррайтера, когда дело доходит до оценки риска. Если заявленные страховые суммы слишком низки (что обычно обнаруживается только при подаче иска), андеррайтер недооценивает подверженность риску, в результате чего страховщик берет на себя слишком много андеррайтинговых возможностей или получает недостаточное перестраховочное покрытие.
- Для страховщика могут произойти просчеты в его кумулятивной оценке, особенно при покрытии от стихийных бедствий.
Однако у страхователя есть и определенные проблемы:
- Оценка ущерба и выплата компенсации задерживаются, так как начато обширное расследование, чтобы определить, действительно ли страховая сумма соответствует заявленной страховой стоимости.
- Чрезмерно высокая страховая стоимость может привести к тому, что страхователь заплатит высокий страховой взнос. Чрезмерно низкие страховые суммы обычно приводят к пробелам в покрытии и создают риск выплаты недостаточной компенсации в случае убытка.Определить страховую сумму становится проблематично, например, если в течение страхового года значения сильно колеблются. Чтобы избежать риска неполного страхования, страхователь должен в этом случае основывать страховую сумму на экстремальном значении.
Кроме того, между сторонами часто возникают вопросы:
- В некоторых случаях страхователь, брокер и страховщик по-разному понимают, как различные элементы страховой суммы изложены в полисе и должны интерпретироваться при подаче иска.
- Страхователь, брокер и даже страховщик часто не имеют необходимого опыта и времени для детальной оценки застрахованной стоимости. Поэтому потенциально необходимые предметы не учитываются при расчете страховой суммы.
- В старых зданиях, сооружениях и машинах ремонт и реконструкция после утраты, как правило, значительно дороже, так как запасные части могут больше не быть доступны, оборудование / машины того же типа и качества могут быть сняты с производства, или методы, необходимые для восстановление может быть недоступно.
- Страховая сумма часто рассчитывается на основе операционных и бухгалтерских значений и методов, известных в рамках бизнеса (например, GAAP). Постоянные расходы, которые также могут быть застрахованы, в данном контексте не учитываются и, следовательно, не учитываются при расчете страховой суммы.
- На практике страховые суммы часто определяются в начале прекращения деятельности или имущественной политики. Часто упускается из виду тот факт, что оборот, рост, изменения в прибыли, а также добавление или выбытие материальных ценностей могут резко измениться в течение срока действия страхового полиса.Подача претензии может вызвать дискуссии о страховой стоимости и компенсационной выплате.
- В рамках страхования от перерыва в работе период возмещения часто оценивается оптимистично до того, как наступит убыток. Период возмещения убытков — это время, которое в идеале необходимо для того, чтобы привести страхователя в такое же финансовое положение, как если бы он не понес никаких убытков. До того, как произойдет убыток, оценка существующих альтернатив и вариантов смягчения последствий после убытка также часто бывает оптимистичной.Если после убытка окажется, что период возмещения был недооценен или альтернативы переоценены, результатом будет занижение страховки со всеми его серьезными последствиями.
- Изменения общих экономических условий бизнеса, подлежащего страхованию, не учитываются при расчете страховых сумм, например, более высокий спрос / оборот / прибыль бизнеса, возможно, из-за запуска нового продукта.
Постоянно возникающая проблема с урегулированием претензий заключается в том, что первоначально заявленная стоимость новых построек для зданий и закупочные цены на новое оборудование в конечном итоге оказываются слишком низкими при подаче претензии.Часто причина в том, что скидки или другие уступки, полученные в рамках первоначальной покупки или строительства, не принимаются во внимание.
В случае утраты поврежденные помещения, машины и / или здания должны быть отремонтированы, заменены или восстановлены как можно быстрее. В такой момент обычно нельзя ожидать повторного получения первоначальных скидок и льгот; могут даже возникнуть дополнительные расходы. Это означает, что подлежащие оплате затраты в случае убытка значительно превышают затраты на запланированные, давно подготовленные инвестиции.Соответствующие машины или оборудование могут больше не производиться или запасные части могут быть недоступны, в результате чего один необходимый элемент, изготавливаемый на заказ, приводит к значительным дополнительным расходам.
Дополнительные расходы также часто возникают из-за более строгих требований и лицензий на эксплуатацию, таких как дополнительные меры безопасности, требуемые регулирующими органами. Убытки также увеличиваются из-за нехватки персонала, ремонтных и реставрационных фирм, монтажных компаний (например,ж., для спринклерной или пожарной сигнализации), либо отсутствие инфраструктуры. Эти предметы также необходимо учитывать при расчете страховой суммы.
Особую проблему представляют собой исторические памятники архитектуры и сооружения. Часто отсутствует информация о том, сколько будет стоить реставрация идентичного типа и качества в настоящее время, поскольку используемые в то время материалы и методы изготовления больше не доступны или доступны только на очень ограниченной основе.Необходимые затраты на восстановление становятся очевидными только в случае убытков.
Возможные решения
Даже если последствия неправильно рассчитанной страховой суммы обычно затрагивают страхователя, и брокер, и страховщик могут быть более заинтересованы в том, чтобы помочь страхователю выбрать правильную страховую сумму и дать совет. У вовлеченных сторон есть широкий спектр возможностей, включая экспертизу страховой суммы, инструменты расчета страховой суммы и процедуры сравнительного анализа.А именно:
Сумма страховой экспертизы
Привлечение эксперта (например, для определения стоимости здания / сооружения / инвентаря), безусловно, является лучшим и наиболее надежным методом определения правильной страховой суммы. Однако этих расходов часто удается избежать, поскольку они требуют значительных временных затрат и значительных финансовых затрат для держателя полиса. Когда доступна экспертиза страховой суммы, страховщики обычно отказываются от защиты неполного страхования.
Инструменты расчета страховой суммы
Современные методы обработки данных позволили разработать инструменты, помогающие определить страховую сумму.Страховые суммы, рассчитываемые таким образом, обычно основываются на средних статистических значениях ряда сопоставимых рисков, в которых используются алгоритмы и любые другие доступные характеристики для оценки стоимости рассматриваемого объекта и рекомендации соответствующей страховой суммы. Однако следует отметить, что эти инструменты лишь частично охватывают некоторые подробные и конкретные характеристики оцениваемого объекта, поскольку расчет основан на среднестатистических значениях и, следовательно, не учитывает, например, исключительно высококачественное или элементарное оборудование. .
Процедура сравнительного анализа
На практике обнаружены и другие способы определения необходимой страховой суммы с разумными усилиями. Ниже приведены лишь несколько примеров:
- Метод тенденций — используется для быстрого определения исходных цен, когда оценка основных средств основана на первоначальных исторических затратах. Таким образом, технологические достижения и дополнительные расходы на реконструкцию в короткие сроки не принимаются во внимание.Поэтому рекомендуется, когда оцениваемое имущество все еще относительно новое, предметы, подлежащие страхованию, используются в условиях стабильной экономики, а цены на предметы практически не подвержены колебаниям.
- Метод прямого ценообразования — включает определение цены товара путем непосредственного запроса производителя или оценки прайс-листов (если таковые имеются). Затраты на установку являются дополнительным фактором, как и любые другие затраты, понесенные в рамках замены.Также может потребоваться дополнительная плата за дополнительные затраты на реконструкцию / восстановление в короткие сроки (затраты на ускорение). Обратной стороной этого метода является то, что его нельзя применять к продуктам, которые больше не производятся или не доступны, например, потому что они были выведены из обращения или производитель стал неплатежеспособным.
- Сравнительный метод — оценивает страховую стоимость предмета путем сравнения известных цен на аналогичные предметы с аналогичными физическими характеристиками и техническими характеристиками.Этот метод также требует учета дополнительных затрат на восстановление в короткие сроки.
Также доступно множество других методов, но все они основаны на определенной степени неопределенности по сравнению с экспертной оценкой. Не говоря уже о том, что в этой глобализированной экономике существует тенденция в пользу специализированных помещений и оборудования, что затрудняет оценку сроков закупок. Расчеты также усложняются быстрым технологическим прогрессом и сложностью восстановления и замены из-за все более строгих требований и правил.
Оценка возможных решений
Если рассматривать страховую стоимость зданий, можно с уверенностью сказать, что рассчитываемые страховые суммы являются наиболее прослеживаемыми. Строительный сектор обладает обширным опытом и информацией, даже в разбивке по странам. 3 Поиск в Интернете находит бесчисленное количество веб-сайтов, посвященных этой тематике. Такие оценки часто основываются на кубических метрах площади или квадратных метрах и каждом запланированном использовании. Кроме того, технический прогресс открывает новые возможности, такие как построение оценок на основе существующей геоинформации и самообучающихся алгоритмов. 4
Сложнее рассчитать страховую сумму по объектам, технике и прочему содержимому. Спрос на стандартные машины и системы в настоящее время снижается. Вместо этого они все чаще адаптируются к конкретным требованиям операции или даже строятся исключительно для специальных приложений. Со временем становится все труднее проверять индекс объекта и определять цену на основе первоначальной закупочной цены. В конце концов, единственный продуктивный вариант — напрямую спросить производителя, сколько будет стоить реконструкция.Кроме того, повышение эффективности и улучшение производительности объекта или оборудования в результате закупки замены трудно оценить из-за темпов технического прогресса.
Первоначально было бы легче определить стоимость товарно-материальных запасов и запасов в рамках операции. Первое требование — уточнить, должна ли рассчитанная страховая сумма основываться на цене производства или цене продажи. В этом отношении обычно полезны инвентарные счета или инвентарные списки.Это становится более проблематичным, если учитывать сезонные влияния. Вопрос о том, кто несет ответственность за страхование запасов, также может иметь значение, если складирование было передано третьей стороне.
Напротив, определение страховой суммы для страхования от перерыва в работе является особенно сложной задачей, поскольку она зависит от типа желаемого вида страхования от перерыва в работе (например, валовая прибыль, валовая прибыль, страхование дополнительных расходов или страхование потери арендной платы). Не вдаваясь в подробности о различных типах страхования от перерыва в работе, достаточно сказать, что размер страхового покрытия по страхованию от прерывания бизнеса следует рассчитывать с определенной степенью предусмотрительности.В течение периода страхования могут произойти значительные изменения из-за изменений оборота, ожидаемой прибыли, постоянных затрат или даже изменений для клиентов или рынка. Еще одним соображением является убыток, который возникает в конце срока действия полиса. В этом случае страховое покрытие может выходить далеко за пределы срока действия полиса в соответствии с периодом возмещения убытков. Таким образом, размер покрытия в случае прерывания бизнеса должен быть спроектирован до конца взаимно согласованного периода возмещения убытков. Кроме того, поскольку различные объекты, принадлежащие страхователю, связаны экономически и технологически, убыток может привести к косвенному ущербу на других объектах; этот косвенный ущерб может также подпадать под действие страхового полиса по страхованию от перерыва в работе (взаимозависимые убытки) и усугублять убытки.Следовательно, это также необходимо учитывать при определении страховой суммы.
Не следует упускать из виду, что другие предметы, понесенные в случае убытка, также могут быть застрахованы (продления / первые убытки) на дополнительные расходы. Эти суммы определяются страхователем и основаны на оценке того, что эти статьи станут дополнительными расходами в случае убытков и должны быть приняты во внимание. Соглашения о расширенной ответственности и соглашения о предварительной сумме также могут быть согласованы как часть страхового полиса в дополнение к определению суммы страхового покрытия.Другие застрахованные предметы могут включать колебания обменного курса или предупредительные инвестиционные соглашения.
Условия договора, указывающие на проблемы со страховыми суммами
Андеррайтинг страховщика в значительной степени основан на информации, предоставленной страхователем до заключения страхового полиса, или на отчете страхового инженера или инспектора об объекте и его работе. Страховщику часто бывает трудно впоследствии определить, отражает ли заявленная страховая сумма реальную стоимость и обстоятельства.
Из-за связанных с этим трудностей страховая отрасль разработала положения, пытаясь регулировать неточные суммы страхования в страховых полисах. На самых разных страховых рынках существует множество подходов. Положения о совместном страховании и марже являются широко распространенными инструментами, например, в США, тогда как в Европе, как правило, действуют положения о недостаточном страховании.
К сожалению, признание недействительными таких превентивных оговорок о неполном страховании в полисах стало обычной практикой, так что убытки могут быть компенсированы в пределах страховой суммы, согласованной в полисе, без проверки страховой стоимости.
На практике тщательное изучение страхового полиса может выявить определенные характеристики, которые указывают страховщику на то, что заявленная страховая сумма может не соответствовать фактическим обстоятельствам. Следующие ниже характеристики могут помочь в решении проблем со страховыми суммами, хотя их список не является исчерпывающим. Если они обнаружены, это должно привести к конкретному запросу о точности указанной страховой суммы.
- Страховой полис не содержит страховой суммы или содержит только лимиты ответственности.
- В страховом полисе указано, что страховая сумма не имеет отношения к расчету компенсации, а просто служит для определения премии.
- Определение основы компенсации (например, новая восстановительная стоимость, восстановительная стоимость, фактическая денежная стоимость, восстановительная стоимость) отсутствует или расплывчато.
- Компенсация в страховом полисе согласовывается на основе новой восстановительной стоимости, тогда как страховая сумма представляет собой фактическую денежную стоимость.
- Страховая сумма не корректировалась в последние годы, например, не учитывались рост оборота, статьи / индексы повышения стоимости и инфляция.
- Страховой полис содержит договоры с высокой, повышенной ответственностью (аплифты).
- Страховой полис не содержит или не содержит информации о распределении стоимости между отдельными объектами компании или возможных взаимных эффектах в случаях, когда различные участки покрываются одним полисом.
- Страховой полис содержит договор заниженного страхования, либо он был удален. Если оговорка о недостаточном страховании не была согласована или была снята, к страховой сумме, на которой основан полис, следует относиться с необходимой осторожностью, и андеррайтер должен проверить, актуален ли он до сих пор.
- В страховом полисе не указано однозначно, являются ли согласованные первые суммы убытков / продления в случае убытков в дополнение к любому согласованному максимальному пределу возмещения или включены в него.
Заключение
Расчет страховых сумм является предметом дискуссий на протяжении десятилетий. Однако в последние годы это ускорилось, поскольку потенциальные санкции, которые когда-то существовали, когда страховые суммы были неправильными, в значительной степени исчезли или были исключены из страховых полисов. Кроме того, из-за растущей сложности производственных процессов и экономических связей внутри предприятий сложность урегулирования убытков возрастает, и расчет правильной страховой суммы будет отменен в случае убытка.Таким образом, невозможно определить какое-либо потенциальное состояние недостаточного страхования.
Неточная страховая сумма может привести к неправильной оценке необходимых страховых взносов, базовой подверженности риску, возможности андеррайтинга и неправильному перестрахованию, что создает неожиданные проблемы для обеих сторон в случае убытка. При отсутствии потенциальных санкций нельзя исключать, что страховщику указываются чрезмерно низкие страховые суммы для снижения страховых взносов.
Нам не следует пренебрегать долгосрочными эффектами, особенно когда коэффициенты убытков, шкалы премий, вероятности наступления и последствия убытков определяются на основе существующих страховых портфелей и убытков, понесенных в этот период.
Правильные страховые суммы также играют ключевую роль в андеррайтинге, особенно когда включены дополнительные страховые покрытия без премий, которые затем приводят к значительному увеличению убытков при наступлении события, иногда сверх согласованных страховых сумм.
Таким образом, само собой разумеется, что каждый страхователь и страховщик должен предпринять необходимые усилия для проверки того, что заявленные страховые суммы соответствуют текущему состоянию для покрываемого риска.
Скачать PDF-версию примечаний и контрольного списка страховой суммы
Анализ оценок пособий, указанных в ведомости социального обеспечения
Заявление о социальном обеспечении — один из наиболее важных способов связи с общественностью Управления социального обеспечения ( SSA ).Поскольку полный заработок работника за всю жизнь неизвестен на момент подготовки его или ее отчета , SSA оценивает его или ее будущие выплаты, используя исторические доходы работника для прогнозирования будущих доходов до выхода на пенсию. В предшествующей литературе проверялась точность оценок выгод, показанных в Заявлении ; однако не было предпринято попыток проверить точность альтернативных методов оценки пенсионных пособий. Этот документ документирует исследование, проведенное Управлением пенсионного обеспечения и инвалидности SSA относительно точности текущего метода оценки Заявления , допущения текущего метода о том, что 2 года нулевого дохода не предсказывают будущих доходов, и точности потенциальной альтернативы. методы прогнозирования доходов и льгот.Используя административные данные из образца истории непрерывной работы ( CWHS ), в документе делается вывод, что метод текущей оценки Statement работает так же хорошо или лучше, чем любой из других протестированных методов. Документ завершается рекомендациями для Заявления о социальном обеспечении .
В этот информационный документ включены материалы от Гейл Резник, Брайана Аллева, Дже Сонга, Марка Сарни и Ани Олсен, а также полезные комментарии от Гленна Спрингстеда, Барбары Смит, Джейсона Фихтнера и Управления главного актуария.
Информационные документы — это неотредактированные документы, подготовленные для ответов на вопросы старших руководителей Управления социального обеспечения ( SSA ) и информирования их по темам, связанным с социальным обеспечением. Представленные результаты и выводы не обязательно отражают точку зрения SSA .
Введение
Заявление о социальном обеспечении — один из наиболее важных способов связи с общественностью Управления социального обеспечения ( SSA ).Заявление Заявление предоставляет миллионам американских рабочих информацию об их доходах; их предполагаемые пенсионные пособия и пособия по инвалидности; предполагаемые пособия по случаю потери кормильца их иждивенцам; и общая информация о программе. Заявление Заявление преследует три основные цели: информировать работников об их пособиях по социальному обеспечению, помочь им спланировать свое финансовое будущее и обеспечить точность отчетов о заработках работников. Агентство ежегодно рассылает по почте около 15 миллионов бумажных Выписок лицам в возрасте 60 лет и старше, не получающим пособий и не имеющим онлайн-аккаунта «Моя учетная запись социального обеспечения».Заявление доступно в Интернете лицам в возрасте 18 лет и старше, открывшим мою учетную запись социального обеспечения. 1 По состоянию на июнь 2020 года более 50 миллионов человек открыли онлайн-счета.
С тех пор, как агентство начало рассылать Заявление в 1995 году, оно претерпело ряд незначительных изменений внешнего вида и содержания (Smith and Couch 2014). В то время как Заявление было немного изменено, чтобы отразить обновленную информацию, SSA также получил ряд предложений о том, как улучшить Заявление от надзорных органов, включая Счетную палату правительства ( GAO ) и Консультативный совет по социальному обеспечению. ( SSAB ).Например, GAO (2005) предлагал сначала показывать персонализированную информацию о льготах, используя графику, чтобы помочь читателю понять, и предоставляя информацию, чтобы помочь получателям понять вклад социального обеспечения в их пенсионный доход. SSAB (2009) предложил ряд улучшений к Заявлению , включая способы улучшения внешнего вида (представление большего количества пустого пространства, большего количества графики и меньшего количества текста), языка (использование менее бюрократических и более нейтральных формулировок) и преимуществ оценки (улучшение оценок пособий пенсионерам, особенно для молодых работников, женщин и работников с низкими доходами).В частности, SSAB (2009) рекомендовал, чтобы SSA «рассмотрел возможность экспериментов и оценки альтернативных допущений и методов прогнозирования, включая те, которые используются Управлением главного актуария при прогнозировании будущих выгод для отчета попечителей».
Стратегический план агентства SSA на 2018–2022 финансовые годы включает цель «модернизировать Заявление о социальном обеспечении , чтобы повысить понимание общественностью наших программ» ( SSA 2018).С этой целью Управление пенсионного обеспечения и политики по инвалидности ( ORDP ) отреагировало на рекомендацию SSAB поэкспериментировать и оценить альтернативные предположения и методы прогнозирования в надежде улучшить оценки пособий в Заявлении . ORDP выполнил ряд анализов для оценки точности текущего метода оценки Statement , а также для оценки альтернативных допущений и методов прогнозирования.
Этот информационный документ начинается с описания текущего метода, используемого агентством для оценки будущих выгод для Заявления , а затем кратко рассматриваются предыдущие исследования, в которых оценивались прогнозы доходов и оценки выгод в Заявлении .Затем он описывает источник данных, использованный для исследования ORDP , выборки непрерывной работы ( CWHS ) и каждого из трех проведенных анализов ORDP . Эти анализы включают в себя изучение заработков работников с нулевым заработком в течение 2 лет подряд, оценку точности текущего метода оценки Заявления Заявление и попытку найти альтернативную методологию прогнозирования, которая повысила бы точность оценки пенсионного обеспечения. .Эти альтернативы включали в себя анализ доходов более чем за два последних года, предположение об отсутствии доходов в будущем, использование профилей масштабируемых доходов сотрудников, использование методов компьютерного моделирования с машинным обучением и использование сложных регрессионных моделей. Документ завершается резюме результатов ORDP и возможных дальнейших шагов, которые агентство могло бы предпринять для улучшения понимания общественностью своих оценок будущих выгод.
Текущий отчет Метод оценки прибыли
Отчет Отчет предоставляет персонализированные оценки будущих пенсионных пособий для полностью застрахованных работников; то есть работники, заработавшие 40 кредитов на работу, покрываемую социальным страхованием.Охватываемая занятость относится к работам, для которых работодатели подают налоговые вычеты из заработной платы в Налоговую службу ( IRS ) и сообщают о годовой заработной плате на номер SSA , чтобы определить право работника на получение пособий по социальному обеспечению и размер этих пособий. Налогооблагаемая заработная плата — это заработная плата и заработная плата на оплачиваемой работе, равная или меньшая ежегодно скорректированной пороговой суммы, называемой облагаемым максимумом. 2 В 2020 году работник получает один кредит на каждые 1410 долларов заработной платы или дохода от самозанятости в рамках работы, покрываемой Социальным страхованием, максимум до четырех кредитов каждый год. 3
SSA оценивает будущие выплаты в соответствии с действующей программой социального обеспечения и правилами расчета пособий. Пособия по социальному обеспечению основаны на пожизненном заработке работника, занятого на работе, покрываемой социальным страхованием. При расчете вознаграждения учитывается покрываемый доход в размере до максимальной суммы налогообложения за каждый год. Годовой заработок индексируется — на основе индекса средней заработной платы по стране ( AWI ) — до того года, когда работник достигает возраста 60 лет, за 2 года до возраста первого права на получение льгот, чтобы гарантировать, что пособия отражают общий рост уровня жизни, который произошло во время трудовой деятельности рабочего. 4 Наивысшие 35 лет заработной платы, индексированной по заработной плате, усредняются для расчета среднемесячного индексированного заработка рабочего ( AIME ), а затем AIME рабочего используется для расчета суммы первичного страхования ( PIA ). 5 PIA — это первоначальная сумма пособия до любых корректировок на досрочный или отложенный выход на пенсию, последующих корректировок стоимости жизни или других компенсаций, таких как проверка пенсионного дохода или зачет государственных пенсий.
Поскольку полный заработок работника за всю жизнь неизвестен до тех пор, пока работник не подаст заявление на пособие по социальному обеспечению, SSA оценивает размер пособия для Отчета , прогнозируя будущий заработок работника до выхода на пенсию. 6 SSA использует прошлые заработки работника (проиндексированные по годам за 2 года до получения отчета ) для прогнозирования будущих доходов, предполагая, что работник продолжает зарабатывать ту же сумму, что и в году, предшествующем году. Заявление квитанция.Если в предыдущем году доходов не было, то SSA предполагает, что будущие доходы будут такими же, как и доходы за год за 2 года до года получения отчета Отчет . Если в течение двух лет, предшествующих году получения отчета Отчет , не было прибыли, то SSA не предполагает никаких будущих доходов. Например, возьмем Джейн, работницу, чей заработок в 2019 году составил 50 000 долларов. В своем Заявлении за 2020 год SSA оценивает ее будущие выплаты, предполагая, что она заработает 50 000 долларов в 2020, 2021 и все последующие годы до выхода на пенсию.Если у Джейн не было доходов в 2019 году, то SSA предполагает, что ее будущие доходы будут такими же, как и в 2018 году (за 2 года до ее года получения отчета от ). Если у Джейн не было заработка за оба года до получения отчета , то SSA оценивает размер ее пособий, исходя из предположения, что у нее не будет заработка в будущем. Другими словами, если у Джейн не было заработка в 2018 и 2019 годах, то оценка пособия в ее Заявлении за 2020 год основана на предположении, что она заработает 0 долларов в 2020, 2021 и все последующие годы до выхода на пенсию.
Заявление подчеркивает, что фактическая выгода, которую получит работник, может отличаться от предполагаемой выгоды из-за ряда факторов. В Заявлении собственная формулировка (см. Приложение A):
Фактическая сумма вознаграждения… может отличаться от оценочной… потому что:
- Ваш заработок может увеличиваться или уменьшаться в будущем.
- После того, как вы начнете получать пособия, они будут скорректированы с учетом повышения стоимости жизни.
- Ваши предполагаемые пособия основаны на действующем законодательстве. Закон, регулирующий размер пособия, может измениться.
- На размер вашего пособия может повлиять военная служба, работа на железной дороге или пенсия, полученная в результате работы, за которую вы не платили налог на социальное обеспечение.
Кроме того, в заявлении «» утверждается, что оценки пособий более точны для пожилых работников, приближающихся к выходу на пенсию.Одна из целей данной статьи — проверить это утверждение.
Обзор литературы
Предыдущие исследования оценивали точность метода SSA , который в настоящее время используется для оценки пенсионных пособий для отчета о социальном обеспечении . Спрингстед, Уивер и Фихтнер (2008) использовали микросимуляционную модель «Моделирование доходов в краткосрочной перспективе» ( MINT ) для оценки точности методологии оценки Заявления . Авторы обнаружили, что точность оценок пособий возрастает с возрастом получателя, и что этот вывод обычно сохраняется для всех когорт рожденных.Они обнаружили, что медианные различия между оценками пособий Заявление и PIA при выходе на пенсию являются самыми высокими среди работников в более молодом возрасте, для женщин и для лиц с более низким доходом. Наконец, они отметили, что оценки были менее точными для людей с нулевым заработком в течение 2 лет до заявления Заявление , которые, по прогнозам, не будут иметь дохода в будущем.
SSAB в своем отчете за 2009 год провела формальный эмпирический анализ прогнозов пенсионных выплат в Заявлении при содействии Управления главного актуария и Управления пенсионной политики SSA .Также с помощью MINT , SSAB было обнаружено, что в среднем оценки пособий улучшались по мере приближения работника к пенсионному возрасту. SSAB отметила, что прогнозы были менее точными для молодых работников, чем для пожилых, для женщин, чем для мужчин, и для работников с более низкой заработной платой, чем для работников с более высокой заработной платой. SSAB обнаружил, что предположение о постоянных реальных доходах, используемое в Отчете , дает довольно точные результаты для мужчин и для пожилых работников, но менее реалистично для молодых работников, которые ожидают увидеть рост реальных доходов с течением времени.В отчете ставится под сомнение предположение о том, что работник с 2 годами подряд без заработка не будет иметь заработка в будущем, отметив, что это было особенно нереально для работников моложе 50 лет. SSAB обнаружил, что прогнозируемые выплаты были менее точными для этих работников, чем для любой другой группы. , а выгоды, на которые они действительно могли бы получить право, были наиболее недооценены.
В то время как Springstead, Weaver и Fichtner (2008) и SSAB (2009) сосредоточились на точности оценок прибыли в Заявлении , другие исследования пытались понять, как лучше всего предсказать будущие доходы.Эти другие исследования могут выявить альтернативные методы прогнозирования, которые SSA может принять вместо текущего метода. Например, Ким, Тамборини и Сакамото (2018) использовали данные Обследования доходов и участия в программах ( SIPP ), связанные с лонгитюдными налоговыми записями, чтобы определить, какая из нескольких переменных лучше всего предсказывает 20-летний долгосрочный заработок для выборки работников. в возрасте от 25 до 45 лет в 1990 году. Авторы обнаружили, что 1 год перекрестного заработка (измеренный в 1990 году) более предсказуем для последующих 20-летних совокупных доходов работников, чем их демографические данные, уровень образования и род занятий.Авторы обнаружили, что это верно как для мужчин, так и для женщин.
Guvenen и другие (2019) использовали административные данные из основного файла доходов SSA ( MEF ) за период 1978–2013 гг. И данные обследования из Панельного исследования динамики доходов ( PSID ) для анализа распределения доходов и изменения заработка на протяжении всей трудовой жизни работников, а затем для оценки процессов заработка. Авторы обнаружили, что распределение роста заработка не является симметричным, при этом у большинства людей наблюдаются очень небольшие изменения, в то время как изменения для небольшого, но неотъемлемого числа людей чрезвычайно велики.Кроме того, они обнаружили, что увеличение заработка для людей с более высоким доходом носит временный характер, тогда как снижение является постоянным, а для людей с низким доходом верно обратное. Что касается прогнозирования доходов, авторы важно отметить, что «различия в динамике доходов на протяжении жизненного цикла и по недавним доходам настолько велики, что остается открытым вопрос, могут ли существующие модели быть количественно согласованными».
Приведенный ниже анализ основан на предыдущей литературе как при оценке точности текущего метода SSA для получения оценок прибыли для отчета , так и при тестировании различных альтернативных методов прогнозирования для оценки будущих доходов и выгод.Результаты этого анализа полностью совпадают с результатами предыдущих исследований в этих областях.
Данные
Для этого проекта мы использовали данные о заработной плате из файла CWHS за 2015 год. CWHS — это аналитический мастер-файл, созданный из 1-процентных выборок основной записи бенефициара ( MBR ) и основного файла доходов ( MEF ), оба из которых SSA использует для управления пожилыми людьми, оставшимися в живых. и программы страхования на случай инвалидности ( OASDI ).Для поддержания 1-процентного размера выборки CWHS каждый год SSA добавляет записи о доходах, связанные со случайным набором недавно выданных номеров социального страхования. Записи об умерших рабочих остаются в CWHS , что позволяет исследователям изучать годовую заработную плату целых когорт новорожденных с течением времени. При необходимости SSA обновляет записи о доходах CWHS для корректировок и исправлений в MEF .
CWHS включает данные о заработной плате, облагаемой налогом на социальное страхование, при покрытой занятости с 1951 года. 7 С 1978 года CWHS включает записи о годовой заработной плате при работе без покрытия и доходах, превышающих годовую максимальную налогооблагаемую сумму. 8 Для данного анализа интерес представляла только покрытая прибыль.
Анализ
Профиль работников, не имеющих заработка 2 года подряд
Мы начали с изучения предположения, что человек, который не работал в течение 2 лет, предшествующих году, указанному в отчете , не будет иметь будущих доходов.Мы использовали записи о доходах CWHS работников, родившихся в 1933–1953 годах, у которых за год заработка следовали не менее 2 лет без заработка и которые дожили до 62 лет. 9 Мы включаем всех наемных работников в этот анализ. независимо от статуса застрахованного OASDI .
Во-первых, мы определили мужчин и женщин, которые имели заработок в любой из 5 лет после двух последовательных лет без заработка, по возрасту (с 5-летними интервалами: возраст 25–29, 30–34, 35–39, 40–44 лет). , 45–49 и 50–54), в которые приходятся оба года без заработка. 10 Для этих лиц мы рассчитали:
- проценты, имевшие какой-либо заработок в течение следующих 5 лет,
- количество лет, в течение которых у них был заработок в течение следующих 5 лет,
- — 5-летний средний годовой заработок тех, кто имел какой-либо заработок в течение следующих 5 лет, и
- годовых при 10 -м , 25 -м , 50 -м , 75 -м и 90 -м процентилях для тех, кто имел какой-либо заработок в течение следующих 5 лет.
В таблице 1 показаны процентные и медианные доходы. 11 Мы также вычислили средние доходы за годы, непосредственно предшествующие двум годам подряд нулевого дохода (Таблица 2).
| Возраст в годы нулевого заработка a | Процент с заработком | Средний годовой доход ($ 2015) | ||
|---|---|---|---|---|
| Мужчины | Женщины | Мужчины | Женщины | |
| 25–29 | 69 | 68 | 6 641 | 4,155 |
| 30–34 | 65 | 64 | 6,364 | 4 235 |
| 35–39 | 61 | 63 | 5 983 | 4,420 |
| 40–44 | 56 | 57 | 5,863 | 4 183 |
| 45–49 | 51 | 49 | 5 570 | 3,724 |
| 50–54 | 45 | 41 | 4 974 | 3 049 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты рождения 1933–1953 гг.). | ||||
| а. В выборку входят только те работники, чьи годы нулевого заработка приходятся на определенную возрастную группу. | ||||
| Возраст в годы нулевого заработка a | За 2 года до нулевого заработка | В год до нулевого заработка | ||
|---|---|---|---|---|
| Мужчины | Женщины | Мужчины | Женщины | |
| 25–29 | 12 760 | 10 725 | 10,568 | 8,232 |
| 30–34 | 15,694 | 9 809 | 13 035 | 7 710 |
| 35–39 | 17 416 | 9 248 | 14 928 | 7 549 |
| 40–44 | 18 252 | 9 318 | 15,538 | 7,720 |
| 45–49 | 18 485 | 10 074 | 15,361 | 8 084 |
| 50–54 | 20 291 | 11 794 | 16 505 | 9 092 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты рождения 1933–1953 гг.). | ||||
| а. В выборку входят только те работники, чьи годы нулевого заработка приходятся на определенную возрастную группу. | ||||
Затем мы измерили среднегодовой заработок за карьеру до 62 лет мужчин и женщин после двух лет без заработка подряд. Для этих лиц мы насчитали:
- проценты, имевшие заработок до 62 лет,
- количество лет, в течение которых они имели заработок до 62 лет,
- — средний годовой заработок тех, кто имел заработок до 62 лет, и
- годовых при 10 -м , 25 -м , 50 -м , 75 -м и 90 -м процентилях для тех, кто имел какой-либо заработок до 62 лет.
В таблице 3 показаны проценты и средний годовой доход.
| Возраст в годы нулевого заработка a | Процент с заработком | Средний годовой доход (2015 г.) | ||
|---|---|---|---|---|
| Мужчины | Женщины | Мужчины | Женщины | |
| 25–29 | 82 | 90 | 22 586 | 15 016 |
| 30–34 | 78 | 90 | 17 319 | 14 676 |
| 35–39 | 78 | 87 | 15,448 | 12 613 |
| 40–44 | 74 | 78 | 14 038 | 10 286 |
| 45–49 | 69 | 65 | 13 147 | 8 481 |
| 50–54 | 55 | 49 | 11 529 | 7 147 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты рождения 1933–1953 гг.). | ||||
| а. В выборку входят только те работники, чьи годы нулевого заработка приходятся на определенную возрастную группу. | ||||
Таблицы показывают, что большинство рабочих, которые два года подряд получают нулевой заработок, возвращаются к заработку в более поздние годы. Это особенно верно для более молодых работников и женщин из Таблицы 3. Таким образом, мы пришли к выводу, что предположение Заявления о том, что работники с нулевым заработком в течение 2 лет подряд не возобновляют работу, не является верным для многих работников.Кроме того, мы предположили, что более точные оценки прибыли возможны, если мы используем прибыль более чем за 2 года в прошлом для прогнозирования будущих доходов для тех, у кого 2 года подряд нулевой доход.
Точность существующих и альтернативных методов оценки
Затем мы исследовали точность текущего метода оценки будущих выгод, применяемого в SSA , и оценили альтернативные методы прогнозирования. Точность различных методов измерялась тем, находится ли оценка выгоды в пределах определенного процента (плюс или минус) от фактической выгоды.Фактическая выгода и предполагаемая выгода выражаются как PIA работника, базовая выгода до каких-либо корректировок. Для каждого работника фактический PIA был рассчитан с использованием фактических заработков за карьеру до 61 года и точек изгиба формулы PIA , действующих для года, когда работник достиг возраста 62 лет. 12 Мы рассчитали предполагаемые выплаты для текущего отчета Метод , а также каждый альтернативный метод, использующий историю доходов работника за год до того, как он или она получил отчет (далее именуемый «Возраст отчета »), данный метод прогнозирования будущих доходов, и точки изгиба формулы PIA , действующие в год получения ведомости . 13
Чтобы сделать оценки выгод, рассчитанные для разных возрастов в разные годы, сопоставимыми, фактические расчеты PIA были дефлятированы на AWI обратно на каждый возраст Statement . 14 Например, расчетное пособие, рассчитанное для возраста 30 лет Statement , будет основано на индексации заработной платы до 28 лет, в то время как фактическая PIA будет индексировать заработок до 60 лет, а затем будет дефлирована на AWI обратно. до 28 лет.Дефлятирование фактического PIA приводит к тому, что эта сумма сравняется с расчетной прибылью, рассчитанной на уровне . Заявление , возраст 30 лет.
Точность метода текущей выписки
Выборка CWHS для этой части проекта состояла из рабочих, родившихся с 1940 по 1946 год, которые дожили как минимум до 62 лет. 15,16 В 2015 году члены этой выборки были в возрасте 69–75 лет, так что весь их предварительный возраст История пенсионных доходов была известна, и любые корректировки прошлых доходов уже были бы внесены.Напоминаем, что текущий метод оценки прогнозирует будущие доходы, предполагая, что самый последний годовой уровень доходов будет сохраняться в каждом будущем году до 62 лет. Если в последнем году прибыль была равна нулю, годовая прибыль за 2 года ранее прогнозируется как будущая прибыль. .
Таблица 4 показывает наши выводы о точности текущего метода оценки Statement по сравнению с фактическим PIA для работников, получающих Statement в возрасте 25, 30, 35, 40, 45, 50 и 55 лет.Результаты показаны для пяти различных пороговых значений точности.
| Выписка возраст | Процент прогнозов с точностью до — | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 5% | 10% | 15% | 20% | 25% | |
| 25 | 7 | 14 | 20 | 27 | 32 |
| 30 | 14 | 25 | 34 | 41 | 46 |
| 35 | 23 | 38 | 45 | 50 | 55 |
| 40 | 31 | 45 | 54 | 61 | 65 |
| 45 | 40 | 57 | 66 | 73 | 77 |
| 50 | 55 | 71 | 79 | 84 | 87 |
| 55 | 74 | 86 | 90 | 92 | 93 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1940–1946 годов рождения). | |||||
| Примечание: Включает работников в застрахованном и незастрахованном статусе по состоянию на год по выписке . | |||||
В целом, и это неудивительно, мы обнаружили, что текущий метод Statement был менее точен для более молодых получателей Statement и что точность возрастала с возрастом получателя. Например, только 14 процентов оценок пособий находились в пределах 10 процентов от фактического значения PIA для Statement получателей в возрасте 25 лет, по сравнению с 86 процентами для Statement получателей в возрасте 55 лет.Эта закономерность сохраняется на всех пяти порогах точности.
Таблица 5 показывает процент прогнозируемых выгод, оцененных с использованием текущего метода Заявление , которые были с точностью до 10 процентов для различных подгрупп и в разном возрасте Заявления . . Мы сравнили расчетные пособия с фактическими PIA для мужчин, женщин, малооплачиваемых, высокооплачиваемых, застрахованных рабочих и рабочих, которые не были полностью застрахованы (то есть с менее чем 40 кредитами в квитанции Statement ).Работники с низким и высоким уровнем дохода были определены как лица, находящиеся в нижнем и верхнем квинтилях AIME соответственно.
| Заявление возраст | Все | Секс | Уровень заработка | Застрахованный | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Мужчины | Женщины | Низкая | Высокая | Застраховано | Не застрахован | ||
| 25 | 14 | 16 | 11 | 11 | 14 | 20 | 13 |
| 30 | 25 | 33 | 17 | 25 | 40 | 35 | 15 |
| 35 | 38 | 51 | 25 | 35 | 81 | 47 | 23 |
| 40 | 45 | 55 | 35 | 44 | 82 | 51 | 32 |
| 45 | 57 | 66 | 48 | 52 | 88 | 61 | 43 |
| 50 | 71 | 79 | 64 | 61 | 94 | 75 | 56 |
| 55 | 86 | 91 | 81 | 70 | 100 | 90 | 68 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1940–1946 годов). | |||||||
| Примечание: Включает работников в застрахованном и незастрахованном статусе по состоянию на год по ведомости . | |||||||
Мы обнаружили, что оценки пенсионных пособий в Отчете менее точны для молодых работников, незастрахованных работников, женщин и работников с более низким пожизненным заработком. Например, даже среди самых старых получателей Заявление в Таблице 5, в возрасте 55 лет, только 70 процентов малообеспеченных имели оценки пособий, которые находились в пределах 10 процентов от их фактического пособия, по сравнению со 100 процентами получателей с высокими доходами. 17
Таблица 6 показывает процентное распределение оценок выгод, которые занижают, завышают и точно прогнозируют фактическую PIA с точностью до 10 процентов.
| Выписка возраст | Заниженная оценка пособия | Точная оценка | Пособие завышено |
|---|---|---|---|
| 25 | 65 | 14 | 20 |
| 30 | 54 | 25 | 19 |
| 35 | 39 | 38 | 21 |
| 40 | 32 | 45 | 23 |
| 45 | 23 | 57 | 20 |
| 50 | 13 | 71 | 15 |
| 55 | 6 | 86 | 7 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1940–1946 годов рождения). | |||
| Примечание: Включает работников в застрахованном и незастрахованном статусе по состоянию на год по ведомости . | |||
Мы обнаружили, что большинство неточных оценок пособий для более молодых получателей Заявление являются заниженными, и по мере увеличения возраста получателей процент заниженных оценок уменьшается. Среди получателей Заявление в возрасте 55 лет процент завышенных и заниженных оценок составляет менее 10 процентов. 18
Точность альтернативных методов I: Допущения альтернативных доходов
Мы использовали тот же образец CWHS и фактические расчеты PIA для оценки нескольких альтернатив методу Statement для прогнозирования прибыли. 19 Мы обсуждаем только наиболее успешные или заслуживающие внимания методы. Альтернативные методы основаны на трех общих подходах.
Первый подход скорректировал прогнозируемый заработок рабочих с нулевым заработком за 2 года подряд до года получения отчета Отчет .Текущий метод не прогнозирует будущих доходов таких работников. Мы протестировали альтернативу (так называемый метод трех нулей), в котором прогнозируемый будущий годовой доход этих лиц равен их заработку в год, предшествующий двум годам с нулевым доходом. Вариант (метод трех средних) предполагает, что будущая годовая прибыль будет равна средней за 3 года прибыли до получения Отчета , независимо от того, были ли все они нули или какие-либо из них.
Во втором подходе для прогнозирования доходов использовались профили масштабированного дохода главного актуария SSA . 20 Идея заключалась в том, что прямолинейное предположение о том, что доходы предыдущего года сохранятся, возможно, не является точным представлением дуги доходов на протяжении всей жизни, где самые высокие годы заработка обычно приходятся на средний возраст, а затем сужаются по мере приближения к пенсии. . Мы протестировали несколько итераций, объединяющих в прогнозе доход за данный год и заданный профиль заработка масштабированного работника. Самый точный из них, метод Raw Scaled, использовал траектории масштабируемых доходов рабочих для оценки будущих доходов и представлен здесь. 21 Эти траектории заработка основаны на всех работниках определенного возраста, независимо от того, работают они в этом возрасте или нет.
Третий подход не прогнозировал будущую прибыль и учитывал только начисленную прибыль. Этот метод (начисление) по сути предполагает, что рабочий никогда больше не будет работать. Он также подчеркивает точность, полученную или потерянную при использовании прибыли за последний год в качестве прогнозируемой.
Таблица 7 показывает, что текущий метод Statement по крайней мере так же точен, как каждый из альтернативных методов с порогом точности плюс-минус 5 процентов почти для каждой выдержки Statement .Для более молодых получателей методы «Три нуля» и «Три среднего» ближе всего к текущему методу, что вполне ожидаемо, поскольку они представляют собой лишь незначительные вариации. Метод необработанной шкалы более неточен для молодых работников, но немного превосходит текущий метод для получателей в возрасте 55 лет. Метод начисления является наименее точным, что указывает на значительный вклад будущих доходов в фактические пособия. Один Заявление возраста, для которого текущий метод не самый точный, составляет 55 лет.Метод с необработанными масштабами точен для 76 процентов этих получателей по сравнению с 74 процентами при текущем методе.
| Выписка возраст | Текущий Заявление Метод | Метод трех нулей | Среднее три метода | Метод прямого масштабирования | Метод начисления |
|---|---|---|---|---|---|
| 25 | 7 | 7 | 6 | 4 | 3 |
| 30 | 14 | 14 | 11 | 7 | 6 |
| 35 | 23 | 23 | 17 | 10 | 9 |
| 40 | 31 | 31 | 22 | 16 | 13 |
| 45 | 40 | 40 | 28 | 25 | 18 |
| 50 | 55 | 55 | 39 | 50 | 25 |
| 55 | 74 | 74 | 55 | 76 | 47 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1940–1946 годов рождения). | |||||
| Примечание: Включает работников в застрахованном и незастрахованном статусе по состоянию на год по выписке . | |||||
Таблица 8 показывает, что текущий метод более точен, чем альтернативы, даже когда порог точности снижен до плюс-минус 10 процентов. С этим менее жестким порогом больший процент получателей Заявление получает точный прогноз для каждого последующего более старшего возраста, достигая 86 процентов при нынешнем методе в возрасте 55 лет.Текущий метод по крайней мере так же точен в Statement в возрасте от 25 до 50 лет, как и другие методы. Метод «Три нуля» почти такой же точный, но никогда не превосходит его по точности. Опять же, метод Raw Scaled метод точен для немного большей части населения, чем текущий метод для получателей в возрасте 55 лет, 87 процентов против 86 процентов.
| Выписка возраст | Текущий Заявление Метод | Метод трех нулей | Среднее три метода | Метод прямого масштабирования | Метод начисления |
|---|---|---|---|---|---|
| 25 | 14 | 13 | 12 | 7 | 4 |
| 30 | 25 | 24 | 21 | 9 | 8 |
| 35 | 38 | 37 | 31 | 14 | 11 |
| 40 | 45 | 44 | 35 | 23 | 16 |
| 45 | 57 | 56 | 44 | 44 | 21 |
| 50 | 71 | 71 | 56 | 69 | 36 |
| 55 | 86 | 86 | 70 | 87 | 68 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1940–1946 годов рождения). | |||||
| Примечание: Включает работников в застрахованном и незастрахованном статусе по состоянию на год по выписке . | |||||
Результаты показывают, что последний год доходов может быть наиболее точным представлением будущих доходов. Это согласуется с данными Ким, Тамборини и Сакамото (2018). Намного более низкая точность альтернативных методов начисления и необработанной шкалы для младших получателей Statement указывает на то, что предположение об отсутствии будущих доходов или предположение о траектории карьерных доходов, наблюдаемой в совокупности, не обеспечивает адекватного прогнозирования будущего курса отдельных карьерных доходов.Таким образом, мы пришли к выводу, что эти относительно простые альтернативные методы прогнозирования прибыли не значительно улучшают результаты по сравнению с текущим методом Statement . 22
Точность альтернативных методов II: Сложные модели
Заключительный этап проекта заключался в изучении того, могут ли более сложные альтернативные методологии прогнозирования более точно оценить будущую выгоду, чем нынешний метод. Мы попробовали два общих подхода.Первый заключался в использовании различных методов машинного обучения, при которых компьютерные программы автономно разрабатывают модель или модели и постоянно пересматривают их с помощью повторяющихся симуляций и анализов. 23 Второй — провести серию регрессий. Оба подхода пытались спрогнозировать доходы и льготы с использованием информации, доступной для SSA при оценке льгот в Заявлении , такой как возраст, пол, застрахованный статус, а также текущие и прошлые заработки. Мы ожидали, что такие методы, которые включают дополнительную информацию, улучшат точность текущего метода и альтернативных методов, рассмотренных выше, которые основываются только на отчетах о прибылях и убытках.
Методы машинного обучения, которые мы протестировали в сравнении с текущим методом Statement , включали деревья решений, нейронные сети, полиномиальные регрессии и k-ближайших соседей ( kNN ). Как и раньше, оцененная метрика представляла собой точность предполагаемого преимущества по сравнению с фактическим PIA при разных порогах точности для разных возрастов Statement . Для этого анализа мы использовали когорт CWHS 1936–1954 гг.
Мы начали с оценки выгод для тестовой группы из получателей Заявления в возрасте 40 лет.Используя каждый метод машинного обучения, мы сначала спрогнозировали две отдельные целевые переменные, необходимые для расчета предполагаемой выгоды: (1) количество будущих лет с заработком (до 61 года), которые будут включены в самые высокие 35 лет заработка, и ( 2) средний заработок за эти годы. Мы спрогнозировали эти целевые переменные на основе ряда входных переменных, полученных на основе доходов в любом возрасте до получения Заявления . С двумя прогнозируемыми целевыми значениями и фактическими доходами за годы до получения Заявления мы рассчитали выгоду для каждой модели для всей тестируемой совокупности, а также по застрахованному статусу и по полу.
Мы обнаружили, что все модели машинного обучения в целом уступали текущему методу. Однако каждая модель незначительно превзошла текущий метод при нескольких порогах точности и для очень небольших подмножеств генеральной совокупности. Ни одну модель нельзя было считать в целом лучше всех остальных, но из соображений вычислительной мощности был выбран метод kNN для продолжения тестирования в других возрастных группах пациентов. В таблице 9 приведены результаты модели кНН для мужчин и женщин с порогом точности плюс-минус 10 процентов.
| Заявление возраст | Текущий Заявление Метод | k-ближайший сосед |
|---|---|---|
| Все | ||
| 25 | 15 | 18 |
| 30 | 26 | 25 |
| 35 | 37 | 32 |
| 40 | 49 | 41 |
| 45 | 60 | 54 |
| 50 | 74 | 71 |
| 55 | 88 | 87 |
| Мужчины | ||
| 25 | 17 | 24 |
| 30 | 33 | 34 |
| 35 | 47 | 43 |
| 40 | 59 | 54 |
| 45 | 68 | 66 |
| 50 | 81 | 81 |
| 55 | 92 | 92 |
| Женщины | ||
| 25 | 13 | 13 |
| 30 | 19 | 16 |
| 35 | 28 | 21 |
| 40 | 39 | 29 |
| 45 | 53 | 43 |
| 50 | 68 | 62 |
| 55 | 84 | 83 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты рождения 1936–1954 гг.). | ||
| Примечание. Включает работников в застрахованном и незастрахованном статусе по состоянию на год по ведомости . | ||
Единственные результаты модели kNN , которые превзошли текущий метод оценки, были для самых молодых получателей Statement в возрасте 25 лет. Однако точность модели kNN , как и всех моделей, увеличивается с возрастом получателя, так как число будущих лет прибыли, чтобы спрогнозировать снижение.Таким образом, более высокая точность модели kNN для реципиентов Statement в возрасте 25 лет могла произойти случайно, поскольку обе модели работали плохо для этого возраста, с его наибольшей потенциальной изменчивостью результатов.
Мы оценили результаты для подгрупп населения, включая работников с разным количеством лет заработка, средним заработком за всю жизнь и застрахованным статусом. Как в некоторой степени ожидалось из более ранних результатов, методы машинного обучения были наиболее точными для сотрудников со стабильно высокими историями заработка (то есть для работников с большим количеством лет заработка и более высоким заработком в течение всей жизни), вне зависимости от того, превзошли ли они текущий Заявление или нет. метод для тех рабочих.Мы также обнаружили, что модель kNN работает лучше для полностью застрахованных рабочих, чем для тех, кто не полностью застрахован, независимо от возраста Заявление .
Оглядываясь назад, неудивительно, что методы машинного обучения показали себя не лучше, чем нынешний. Для непрерывной цели, такой как переменные будущего дохода, методы машинного обучения по сути представляют собой сложные статистические функции, которые полагаются на регрессии по предоставленным обучающим данным для вычисления ожидаемого значения цели.Такие методы не сильно отличаются от текущего метода, который предполагает, что будущие доходы (и, соответственно, PIA ) линейно коррелируют с недавними доходами. 24
В заключение мы обнаружили, что методы машинного обучения не кажутся многообещающими заменами существующему методу. Такие методы непросто реализовать и требуют указания множества параметров, каждый из которых необходимо настраивать методом проб и ошибок для достижения лучшей производительности.При достаточном количестве экспериментов можно было бы найти реализации, которые превосходят текущий метод в целом, но такие усилия не гарантируют улучшения, достаточно значительного, чтобы оправдать его принятие для Заявления Заявление . Таким образом, мы пришли к выводу, что ни одна из протестированных нами моделей машинного обучения не работала на уровне, позволяющем заменить текущий метод.
Вторыми альтернативными методологиями прогнозирования, которые мы протестировали, были статические и динамические регрессии на индивидуальном и групповом уровнях, которые мы использовали для оценки будущих доходов, AIME и PIA (с прогнозируемыми будущими доходами и без них). 25 Динамические модели были не более точными, чем статические модели, поэтому мы сосредоточимся здесь на результатах статической регрессии. Некоторые из элементов контроля включали количество лет, проработанных с 16 лет и за последние 5 лет, общий накопленный заработок с 16 лет и за последние 5 лет, среднегодовой заработок с 16 лет и за последние 5 лет, возраст на рынке труда. поступление, уровень заработной платы, возраст первого заработка, пол и место рождения. Для этого анализа мы использовали когорт CWHS 1950–1954 годов.
Во-первых, мы оценили статические регрессионные модели на индивидуальном уровне для прогнозирования профилей доходов, начиная с разных возрастов Заявление , используя заработок с момента начала работы до Получение Заявления и возраст, когда человек начал работать. Основываясь на предшествующей литературе по прогнозированию прибыли, мы попробовали линейные, квадратичные ( t 2 ) и кубические ( t 3 ) вариации временного тренда модели, где t — переменная временного тренда, чтобы посмотрите, какой вариант лучше прогнозирует прибыль, и оцените выгоды.Мы обнаружили, что для младшего возраста поступления Statement линейная модель завышала PIA , а квадратичная и кубическая модели соответственно завышали и занижали PIA (не показано).
Затем мы оценили статические модели регрессии на уровне группы, аналогичные моделям индивидуального уровня, за исключением профилей заработков на уровне группы, агрегированных по неизменным во времени характеристикам, таким как пол и место рождения. Как и раньше, мы пробовали линейные, квадратичные и кубические вариации тренда модели во времени.Результаты были аналогичны моделям регрессии на индивидуальном уровне в том, что линейная модель переоценила PIA , а квадратичная и кубическая модели соответственно переоценили и занизили PIA для более молодых получателей Statement (не показано).
Кроме того, мы оценили PIA как функцию прошлых доходов без предварительного прогнозирования будущих доходов. Для этого мы разделили выборку CWHS на две подвыборки, используя когорты 1950–1952 годов для обучения моделей, а затем когорты 1953–1954 годов для проверки и прогнозирования пользы.Мы обнаружили, что для более молодых получателей Statement эти модели имели тенденцию переоценивать PIA в середине распределения (не показано).
Далее, поскольку ни одна из моделей не превосходила по точности текущий метод оценки выгод Заявление , мы разделили выборку на основе наблюдаемой рабочей привязанности и выполнили те же статические индивидуальные, групповые и прямые — PIA. регрессионных моделей. Мы отдельно проанализировали работников с высокой привязкой к рабочей силе (определяемыми как те, кто проработал все 5 лет до получения Заявления и проработал не менее 80 процентов лет после их первого года с ненулевым заработком) и с низкой привязкой к рабочей силе (все остальные ).В таблице 10 показаны результаты для порога точности плюс-минус 10 процентов.
| Заявление возраст | Текущий Заявление Метод | Индивидуальная линейная модель | Групповая линейная модель | PIA модель |
|---|---|---|---|---|
| Высокая привязанность к рынку труда | ||||
| 25 | 8 | 13 | 12 | 21 |
| 30 | 15 | 21 | 21 | 29 |
| 35 | 28 | 29 | 28 | 39 |
| 40 | 47 | 40 | 40 | 47 |
| 45 | 71 | 55 | 54 | 57 |
| 50 | 87 | 71 | 71 | 67 |
| 55 | 96 | 91 | 91 | 74 |
| Низкая привязанность к рынку труда | ||||
| 25 | 10 | 7 | 13 | 10 |
| 30 | 18 | 13 | 19 | 11 |
| 35 | 27 | 20 | 27 | 14 |
| 40 | 39 | 28 | 35 | 19 |
| 45 | 54 | 37 | 46 | 26 |
| 50 | 70 | 49 | 57 | 34 |
| 55 | 86 | 67 | 76 | 45 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1950–1954 годов). | ||||
| Примечание: Включает работников со статусом застрахованного и незастрахованного по состоянию на год по ведомости . | ||||
Мы обнаружили, что для более молодых получателей регрессионная модель PIA более точна для работников с высокой привязкой к рабочей силе, а модель линейной регрессии на уровне группы более точна для работников с низкой привязкой к рабочей силе. Мы пришли к выводу, что ни один из этих методов не дает более точных оценок выгод, чем текущий метод.Однако эти результаты показывают, что различные методы оценки для разных подгрупп работников, основанные на возрасте и привязанности к рабочей силе, могут улучшить текущие оценки.
Заключение
В этом документе рассматривается одна из целей Стратегического плана SSA : повысить понимание общественностью программы социального обеспечения за счет повышения точности оценок пенсионных пособий в Заявлении о социальном обеспечении . Основываясь на предшествующей литературе и нашем анализе того, что работники с нулевым заработком в течение 2 лет подряд часто имеют будущий заработок, мы попытались найти альтернативную методологию прогнозирования, которая повысила бы точность оценок пенсионных выплат в Заявлении .Мы обнаружили, что ни один из протестированных нами методов — оглядываясь назад более чем на 2 года в отчетах о доходах, предполагая отсутствие будущих доходов, с использованием профилей масштабируемых доходов сотрудников, с использованием компьютерных моделей машинного обучения или с использованием регрессионных моделей — неизменно превосходил показатели Заявления . Текущая методика оценки.
Результаты показывают, что комбинация методов может улучшить оценки выгод для определенных подгрупп работников. Однако степень возможного улучшения, по нашему мнению, недостаточна, чтобы рекомендовать заменить текущую методологию оценки выгоды Заявления одним или несколькими из этих сложных методов.Одним из сложных аспектов такого изменения было бы сообщить общественности, как прогнозируются будущие доходы и как оцениваются выгоды с использованием этих методов.
Ким, Тамборини и Сакамото (2018) пришли к выводу, что заработок работника за предыдущий год, являющийся основой текущего метода оценки будущих выплат, является таким же или лучшим предсказателем будущих доходов, чем другие методы, учитывающие другие характеристики. Это может объяснить наш вывод о том, что текущий метод оценки Statement работает по крайней мере так же хорошо, как и альтернативные методы в целом.Предсказать будущие заработки сложно, особенно для молодых работников, у которых диапазон различных возможностей наиболее широк. Другой усложняющий фактор может заключаться в том, что формула прогрессивного пособия и использование в ней среднего показателя за последние 35 лет индексированного заработка означает, что не все заработки одинаково влияют на размер пособий. В зависимости от истории заработка прогнозируемый заработок может включаться или не включаться в формулу выплаты пособия и может иметь или не оказывать заметное влияние на размер пособия.
В этой статье показано, что оценки пособий SSA могут быть неточными для многих работников.Мы рекомендуем усовершенствовать инструменты оценки пособий, доступные в Интернете на портале «Мой социальный страховой агент», включая разрешение доступа незастрахованным работникам к порталу и расширение возможностей существующих интерактивных калькуляторов. 26 Предоставление доступа к оценке пособий для незастрахованных работников на основе будущей застрахованной работы позволит работникам, имеющим менее 40 кредитов, увидеть влияние продолжения застрахованной работы на получение полной страховки для получения пособий в будущем. Расширение гибкости интерактивных калькуляторов пособий может повысить точность оценок пособий для работников, чьи знания об их текущих и будущих рабочих ситуациях могут быть лучше, чем предположения SSA , и поэтому они могут лучше всего подходить для ввода точных ожидаемых будущих доходов и переменные заявленного возраста.Принятие этих мер по улучшению представления оценок пособий в Заявлении могло бы решить задачу Стратегического плана Агентства и лучше информировать американскую общественность об их ожидаемом уровне пособий по социальному обеспечению и о программе социального обеспечения в целом.
Приложение A
2020 образец Справка о социальном обеспечении
Приложение B
| Заявление возраст | Текущий Заявление Метод | Методы масштабного рабочего | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Масштаб | Два нуля | Три нуля | Среднее три | ||
| 25 | 10 | 2 | 3 | 3 | 2 |
| 30 | 18 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| 35 | 27 | 5 | 4 | 4 | 3 |
| 40 | 32 | 8 | 8 | 8 | 5 |
| 45 | 41 | 13 | 13 | 12 | 8 |
| 50 | 55 | 23 | 23 | 23 | 16 |
| 55 | 76 | 63 | 62 | 62 | 53 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1940–1946 годов рождения). | |||||
| Примечание: Включает работников со статусом застрахованного лица по состоянию на год по выписке . | |||||
| Заявление возраст | Текущий Заявление Метод | Методы масштабного рабочего | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Масштаб | Два нуля | Три нуля | Среднее три | ||
| 25 | 20 | 4 | 5 | 5 | 4 |
| 30 | 35 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 35 | 47 | 7 | 7 | 7 | 6 |
| 40 | 51 | 14 | 13 | 13 | 10 |
| 45 | 61 | 22 | 22 | 22 | 17 |
| 50 | 75 | 51 | 50 | 50 | 43 |
| 55 | 90 | 86 | 85 | 85 | 77 |
| Источник: 2015 CWHS (когорты 1940–1946 годов рождения). | |||||
| Примечание: Включает работников со статусом застрахованного лица по состоянию на год по выписке . | |||||
Банкноты
1 См. Приложение A для получения факсимильного сообщения Заявление о социальном обеспечении .
2 Максимальная налогооблагаемая сумма ежегодно корректируется на процентное увеличение средней заработной платы по стране. Для получения дополнительной информации о максимальной сумме налогообложения см. Https://www.ssa.gov/benefits/retirement/planner/maxtax.html.
3 Для получения дополнительной информации о кредитах см. Https://www.ssa.gov/planners/credits.html.
4 Для получения дополнительной информации о том, как SSA индексирует прибыль, см. Https://www.ssa.gov/oact/cola/ AWI .html.
5 Для получения дополнительной информации о формуле PIA см. Https://www.ssa.gov/OACT/COLA/piaformula.html, а примеры расчета пособий см. На https://www.ssa.gov /OACT/ProgData/retirebenefit1.html.
6 В заявлении указаны ориентировочные пособия пенсионерам для каждого из трех возможных возрастов получения пособия: самый ранний возраст для получения права на получение пенсии (62 года), полный пенсионный возраст или возраст 70 лет (когда отсроченные пенсионные кредиты перестают начисляться).Таким образом, при оценке пенсионных выплат для Отчета , SSA прогнозирует будущие доходы до каждого из этих возрастов для получения пособия.
7 CWHS состоит из двух файлов компонентов, называемых активным файлом и неактивным файлом. Активный файл содержит записи о доходах работников, получающих заработки от любой работы (включая самозанятость), независимо от того, покрывались ли эти заработки программой социального обеспечения. Неактивный файл содержит записи только для работников, которые никогда не покрывали заработную плату, размещенную в MEF .До 1978 года CWHS отслеживал только покрытую прибыль. Дополнительную информацию о CWHS см. В Smith (1989) и Уведомлении о конфиденциальности (https://www.ssa.gov/privacy/sorn.html).
8 В 2015 году максимальная налогооблагаемая сумма составляла 118 500 долларов США.
9 Для этого анализа нам нужен был заработок до 62 лет, и в результате мы выбрали 21-летнюю когорту, самые молодые члены которой были в возрасте 62 лет в 2015 году (то есть родились в 1953 году).
10 Для простоты вычислений мы исключили работников, чьи 2 года с нулевым заработком приходились на две возрастные группы.
11 Для краткости в таблицах данной статьи представлены избранные результаты нашего анализа. В тексте мы иногда ссылаемся на анализы и результаты, не указанные в таблицах.
12 Независимо от возраста, в котором работник претендует на получение пособия вышедшему на пенсию, в формуле прогрессивного пособия Социального обеспечения используются точки изгиба (пороговые значения заработка, используемые при расчете PIA ) для года, когда работник достигает 62-летнего возраста. Формула также индексирует прошлые заработки работника с использованием AWI за год, когда работник достиг 60-летнего возраста.)
13 Другими словами, расчетные выгоды не представляют собой попытку спрогнозировать, какими будут точки изгиба формулы PIA , когда рабочий достигнет возраста 62 лет. В расчетах просто используются точки изгиба для текущего года (то есть года утверждения ). Квитанция ).
14 Такое же дефлятирование использовалось в Springstead, Weaver, and Fichtner (2008).
15 Мы выбрали когорту рожденных с 1940 по 1946 год для этого анализа, чтобы его можно было сравнить с Springstead, Weaver, and Fichtner (2008).
16 Мы воспроизвели этот анализ с использованием модели микросимуляции MINT и получили те же общие результаты. MINT не предлагал никаких преимуществ по сравнению с CWHS , потому что мы ограничили популяцию MINT той же когортой 1940–1946 годов и использовали только исторические данные о доходах из того же источника, что и в CWHS . Кроме того, мы исключили рабочих-инвалидов, и размеры выборки MINT намного меньше, чем CWHS ‘.
MINT прогнозирует будущий пенсионный доход, семейные тенденции, пособия по социальному обеспечению, доход и бедность. Он позволяет исследователям и политическим аналитикам моделировать будущие условия выхода на пенсию, такие как доход и бедность, характеристики будущих получателей пособий по социальному обеспечению и последствия предлагаемых реформ для программы социального обеспечения, а также оценивать результаты распределения этих результатов, чтобы помочь информировать политики. MINT был построен путем связывания административных записей SSA о пособиях и доходах с SIPP (https: // www.census.gov/sipp), подробное обследование домашних хозяйств Бюро переписи населения. Другие опросы с данными, включенными в MINT , включают Исследование здоровья и выхода на пенсию ( HRS , https://hrs.isr.umich.edu), Панельное обследование медицинских расходов ( MEPS , https: //www.meps .ahrq.gov
В этом проекте использовался MINT версии 7 ( MINT 7), в котором прогнозируются результаты для базовой когорты лиц, родившихся с 1926 по 1979 годы. Он откалиброван на основе прогнозов экономических, демографических и программных предположений в отчете за 2012 год. опекунов OASDI (Попечительский совет 2012). Краткое описание MINT 7 см. В Smith and Favreault (2014). На веб-сайте Управления исследований, оценки и статистики SSA ( ORES ) также описан MINT и представлен ряд прогнозов MINT вариантов политики социального обеспечения и профилей населения (https: // www.ssa.gov/policy/subjects/modeling-income-in-near-term.html).
17 Максимальный размер налогооблагаемого дохода подвергает цензуре влияние изменения годового дохода на AIME высокооплачиваемых работников, тем самым повышая точность оценок пособий для людей с высокими доходами. Это не относится к людям с низким доходом. Кроме того, величина налогооблагаемого максимума со временем менялась, в результате чего в предыдущие годы доходы подвергались более жесткой цензуре (Whitman and Shoffner 2011). Это может способствовать более низкой точности оценок пособий для людей с высокими доходами в более молодом возрасте.
18 При использовании порога точности 5 процентов (не показан) процент заниженных и завышенных оценок выше для всех возрастов, чем показанный в таблице 6, но общая картина аналогична.
19 Как и в случае с нашей оценкой текущего метода оценки Заявление , мы воспроизвели анализ в этом разделе, используя MINT , и, как и раньше, мы представляем только результаты CWHS , потому что результаты MINT в целом были схожими.
20 Описание профилей, которые легли в основу этого подхода, см. В Clingman and Burkhalter (2017). Это исследование включает несколько масштабных моделей заработка (очень низкий, низкий, средний и высокий), которые не использовались в этом анализе.
21 Наша необработанная масштабированная траектория прибыли — это предварительно скорректированный масштабный коэффициент, приведенный в Clingman and Burkhalter (2017). Другие варианты масштабных рабочих, разработанные и оцененные в рамках этого проекта, включали прогнозирование будущих доходов по:
Результаты для этих альтернатив включены в Таблицы Приложения B-1 и B-2.
22 Для этих альтернативных методов прогнозирования доходов при пороге точности в 10 процентов мы обычно обнаруживаем, что в самом молодом возрасте Заявление неточные оценки пособий занижены (не показаны). Единственным исключением является метод Raw Scaled, который переоценивает преимущества, за исключением самых старших возрастов. Для метода начисления все неточные оценки выгод занижены. Образец неточных оценок для метода трех нулей аналогичен текущему методу Заявление ; однако метод «Три средних» дает больше завышенных оценок, чем текущий метод Statement .Аналогичная картина сохраняется при пороге точности в 5 процентов.
23 Описание некоторых из этих методов см. В Altman (1992) и Kotsiantis (2013).
24 Это было подтверждено использованием исходных данных для расчета r 2 для каждой входной переменной в сравнении с целевым показателем средних будущих доходов в самые высокие 35 лет доходов. Входная переменная с наибольшим значением r 2 оказалась самой последней годовой прибылью, как предполагается в текущем методе Statement .
25 В регрессиях на индивидуальном уровне мы оценивали параметры модели по индивидуумам. В регрессиях на уровне группы мы оценивали параметры модели по группам лиц, например, по полу и расе. Количество групп может быть большим. Статические модели не меняются со временем; динамические модели делают.
26 Другие инструменты, для которых не требуется учетная запись социального обеспечения, доступны на веб-сайте SSA ; например https: //www.ssa.gov / OACT / anypia /.
Список литературы
Альтман, Наоми С. 1992. «Введение в непараметрическую регрессию ядра и ближайшего соседа». Американский статистик 46 (3): 175–185.
[Совет попечителей] Попечительский совет Федерального трастового фонда по страхованию по старости и в связи с потерей кормильца и Федерального фонда страхования по инвалидности. 2012. Годовой отчет попечительского совета Федерального фонда страхования по старости и в связи с потерей кормильца и Федерального фонда страхования нетрудоспособности за 2012 год. .Вашингтон, округ Колумбия, : государственная типография. https://www.ssa.gov/OACT/TR/2012/index.html.
Клингман, Майкл и Кайл Буркхальтер. 2017. «Коэффициенты масштабирования для примеров гипотетической прибыли в соответствии с допущением в отчете доверительных управляющих за 2017 год». Актуарная записка № 2017. 3. Балтимор, MD : Офис главного актуария. https://www.ssa.gov/oact/NOTES/ran3/an2017-3.pdf.
[ GAO ] Счетная палата правительства. 2005. Заявления социального обеспечения: Администрация социального обеспечения должна лучше оценивать, понимают ли работники свои заявления . ГАО -05-192. Вашингтон, округ Колумбия : GAO . https://www.gao.gov/assets/250/245914.pdf.
Гувенен, Фатих, Фатих Карахан, Сердар Озкан и Дже Сонг. 2019. «Что данные о миллионах из рабочих в США говорят о риске заработка в течение жизненного цикла?» Отчет персонала Федерального резервного банка Нью-Йорка № 710. Нью-Йорк, NY : Федеральный резервный банк Нью-Йорка. https://www.newyorkfed.org/medialibrary/media/research/staff_reports/sr710.pdf.
Ким, Чанг Хван, Кристофер Р. Тамборини и Артур Сакамото. 2018. «Источники шансов на жизнь: предсказывает ли образование, классовая категория, род занятий или краткосрочный заработок 20-летний долгосрочный заработок?» Социологическая наука 5: 206–233. https://www.sociologicalscience.com/download/vol-5/march/SocSci_v5_206to233.pdf.
Коциантис, Сотирис Б. 2013. «Деревья решений: недавний обзор». Обзор искусственного интеллекта 39 (4): 261–283.
Смит, Барбара А. и Кеннет А. Коуч. 2014. «Заявление о социальном обеспечении : история вопроса, реализация и последние изменения». Бюллетень социального обеспечения 74 (2): 1–25. https://www.ssa.gov/policy/docs/ssb/v74n2/v74n2p1.html.
Смит, Крестон М. 1989. «Образец истории непрерывной работы Администрации социального обеспечения». Бюллетень социального обеспечения 52 (10): 20–28. https://www.ssa.gov/policy/docs/ssb/v52n10/v52n10p20.pdf.
Смит, Карен Э. и Мелисса М. Фавро. 2014. Букварь по моделированию дохода в краткосрочной перспективе, версия 7 ( MINT 7) . Вашингтон, округ Колумбия, : Городской институт. https://www.urban.org/research/publication/primer-modeling-income-near-term-version-7-mint7.
Управление социального обеспечения. 2018. Администрация социального обеспечения на 2018–2022 финансовые годы Стратегический план агентства. Балтимор, MD : SSA .
Консультативный совет по социальному обеспечению. 2009. Заявление о социальном обеспечении: как его можно улучшить . Вашингтон, округ Колумбия : SSAB . https://www.ssab.gov/research/the-social-security-statement-how-it-can-be-improved/.
Спрингстед, Гленн Р., Дэвид А. Уивер и Джейсон Дж. Фихтнер. 2008. «Расчетные пенсии в отчете о социальном обеспечении». Аналитическая и статистическая записка № 2008-05. Вашингтон, округ Колумбия : SSA .https://www.ssa.gov/policy/docs/rsnotes/rsn2008-05.html.
SSA . См. Управление социального обеспечения.
SSAB . См. Консультативный совет по социальному обеспечению.
Уитмен, Кевин и Дэйв Шоффнер. 2011. «Эволюция максимума налогообложения социального обеспечения». Аналитическая записка № 2011-02. Вашингтон, округ Колумбия : SSA . https://www.ssa.gov/policy/docs/policybriefs/pb2011-02.html.
.