more), in order to allow for possib

more), in order to allow for possible non-linear
relations. Economic conditions are measured by
self-reported household income, converted into
the corresponding decile in the national income
distribution, and employment status. Socio-demographic
characteristics include age, gender,
marital status, and education level. We control
for age by using six 10-year age groups (from
15–24 to 65 and above), to allow for possible
non-linear relationships.
The characteristics of the external context are
controlled for with a set of country dummy
variables (j
). The set of regressors also includes
wave-specific dummy variables to account
for heterogeneity across the six WVS
survey waves. Equation (1) is estimated by
Ordinary Least Squares (OLS) for life satisfaction
and by ordered probit for happiness, to
take into account the ordinal nature of the
latter dependent variable. We consider estimates
obtained for the whole sample with and
without controlling for individuals’ socio-demographic
characteristics (age, gender, income,
employment status, marital status, education).
Test statistics are based on standard errors
robust to heteroskedasticity.
Regarding identification issues, we consider
reverse causality to be unlikely, given that parenthood
decisions were generally made several
years before subjective well-being levels were
reported. Unobserved heterogeneity is instead
more likely to be present, as unobservable
individual characteristics may determine both
self-reported well-being and decisions about
parenthood. In the absence of longitudinal data,
or appropriate instrumental variables for parenthood
decisions, the causal interpretation of our
estimates must be taken with care.27
We then investigate the relationship between
parenthood and subjective well-being for each
country in the sample. This allows us to investigate
across countries the link between aggregate
socio-economic conditions and the effect of
parenthood on subjective well-being. We therefore
use the estimated sensitivities of life satisfaction
to parenthood as the dependent variable
in cross-country regressions, where macroeconomic
and socio-demographic conditions are
used as the main explanatory variables.28 We
consider both country-specific estimates for the
overall sample and country-wave specific estimates,
which provide us with an unbalanced
panel data set (N=106 countries, T=6 survey
waves). This allows us to use a fixed-effect
estimator, to take into account potentially unobserved
heterogeneity in the estimation of the
macro-level specification.
Results
We start by presenting results for the overall
sample, pooling all countries in the sample as a
benchmark. We also consider estimates obtained
for the overall sample, controlling for individual
socio-demographic characteristics, thus focusing
on sub-samples by age, gender, education, and
marital status. We then present country-specific
estimates of the effect of parenthood on life
satisfaction. Finally, we examine the country-level
determinants of the relationship between
parenthood and life satisfaction.
Do Children Make Us Happy?
Table 3 presents OLS estimation results for
equation (1), using life satisfaction as a dependent
variable, based on the whole sample. To
check the robustness of the results, we consider
two specifications: one that does not include
individual characteristics (columns 1–2), and a
second (columns 3–4) that includes a full set of
socio-demographic characteristics, as described
above (gender, age, marital status, education
level, income decile, employment status). The
sample size for estimation in the two cases is
about 400,000 and 340,000 observations,
respectively. For each of these two specifications

Kết quả (Việt) 1:

nhiều hơn nữa), để cho phép có thể phi tuyến tínhmối quan hệ. Điều kiện kinh tế được đo bằngtự báo cáo thu nhập hộ gia đình, được chuyển đổi thànhdecile tương ứng trong thu nhập quốc giaphân phối, và tình trạng làm việc. Xã hội nhân khẩu họcđặc trưng bao gồm tuổi, giới tính,tình trạng hôn nhân, và trình độ học vấn. Chúng tôi kiểm soátcho tuổi bằng cách sử dụng sáu nhóm tuổi 10 năm (từ15 – 24 65 và ở trên), cho phép có thểquan hệ phi tuyến tính.Đặc tính của bối cảnh bên ngoàikiểm soát đối với một tập hợp các quốc gia giảCác biến (j). Cũng bao gồm các thiết lập của regressorsdành riêng cho làn sóng biến giả vào tài khoảncho heterogeneity trên 6 WVSkhảo sát sóng. Phương trình (1) ước tính bởiThông thường tối thiểu (OLS) cho cuộc sống sự hài lòngvà đặt hàng probit cho hạnh phúc, đểđưa vào tài khoản tự bản chất của cácsau này phụ thuộc vào biến. Chúng tôi xem xét các ước tínhthu được cho toàn bộ mẫu với vàkhông có kiểm soát cho các cá nhân xã hội nhân khẩu họcđặc trưng (tuổi tác, giới tính, thu nhập,tình trạng việc làm, tình trạng hôn nhân, giáo dục).Kiểm tra số liệu thống kê được dựa trên tiêu chuẩn lỗimạnh mẽ để heteroskedasticity.Liên quan đến các vấn đề xác định, chúng tôi xem xétngược lại các quan hệ nhân quả được không, cho rằng cha mẹquyết định nói chung đã được thực hiện một sốnăm trước khi có mức độ chủ quan phúcbáo cáo. Hạt heterogeneity là để thay thếnhiều khả năng được trình bày, như unobservableđặc điểm cá nhân có thể xác định cả haitự báo cáo tốt được và quyết định vềcha mẹ. Trong khi không có dữ liệu theo chiều dọc,hoặc biến công cụ thích hợp cho cha mẹCác quyết định, giải thích nguyên nhân của chúng tôiước tính phải được thực hiện với care.27Sau đó chúng tôi điều tra mối quan hệ giữacha mẹ và chủ quan phúc lợi cho mỗi ngườiQuốc gia trong mẫu. Điều này cho phép chúng tôi để điều traCác quốc gia liên kết giữa tổng hợpđiều kiện kinh tế xã hội và ảnh hưởng củacha mẹ trên chủ quan phúc. Chúng tôi do đósử dụng ước tính nhạy cảm của sự hài lòng của cuộc sốngđể cha mẹ như là biến phụ thuộcở regressions xuyên quốc gia, nơi mà kinh tế vĩ môvà điều kiện xã hội, nhân khẩu họcđược sử dụng như là chính giải thích variables.28 chúng tôixem xét các ước tính cả hai quốc gia cụ thể cho cáctổng thể mẫu và ước tính cụ thể của đất nước-wave,mà cung cấp cho chúng tôi một không cân bằngthiết lập bảng dữ liệu (N = 106 quốc gia, cuộc khảo sát T = 6sóng). Điều này cho phép chúng tôi sử dụng một cố định có hiệu lựccông cụ ước tính để đưa vào tài khoản có khả năng unobservedheterogeneity trong dự toán của cácđặc điểm kỹ thuật cấp độ vĩ mô.Kết quảChúng tôi bắt đầu bằng cách trình bày các kết quả cho tổng thểmẫu tổng hợp tất cả các nước trong mẫu như mộtđiểm chuẩn. Chúng tôi cũng xem xét các ước tính thu đượcĐối với các mẫu tổng thể, kiểm soát đối với cá nhânđặc điểm nhân khẩu học xã hội, do đó tập trungngày phụ mẫu bởi tuổi tác, giới tính, giáo dục, vàtình trạng hôn nhân. Sau đó chúng tôi trình bày cụ thể quốc giaước tính có hiệu lực của cha mẹ về cuộc sốngsự hài lòng. Cuối cùng, chúng ta xem xét mức độ quốc giayếu tố quyết định trong mối quan hệ giữasự hài lòng của cha mẹ và cuộc sống.Trẻ em làm cho chúng ta hạnh phúc?Bảng 3 trình bày kết quả dự toán OLSphương trình (1), bằng cách sử dụng sự hài lòng của cuộc sống như một phụ thuộc vàobiến, dựa trên toàn bộ mẫu. Đểkiểm tra mạnh mẽ của các kết quả, chúng ta xem xéthai thông số kỹ thuật: một trong đó không bao gồmđặc điểm cá nhân (cột 1-2), và mộtThứ hai (cột 3-4) mà bao gồm một bộ đầy đủ cácđặc điểm nhân khẩu học xã hội, như mô tảở trên (giới tính, tuổi tác, tình trạng hôn nhân, giáo dụccấp, thu nhập decile, tình trạng việc làm). CácKích thước lấy mẫu cho các ước tính trong hai trường hợp làvề những quan sát 400.000 và 340.000,tương ứng. Đối với mỗi người trong số các thông số kỹ thuật 2