Моделирование в анализе уровня жизни населения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование в анализе уровня жизни населения

Тарасова Алина Артуровна, студент

Башкирский государственный аграрный университет

В статье обоснована актуальность использования моделей при анализе уровня жизни населения, а также рассмотрены основные эконометрические модели зависимости доходов населения и их дифференциации от ряда факторов в Республике Башкортостан.

Уровень жизни населения - один из важнейших показателей экономического развития любой страны. Для комплексного анализа уровня жизни населения используются следующие показатели: уровень среднедушевых доходов населения, степень дифференциации населения по доходам и потреблению, величина прожиточного минимума, уровень бедности населения, а также жизненный стандарт, то есть минимальный объем потребительских благ (услуг), который гарантирован государством.

Показатели уровня жизни населения, в свою очередь, исследуются с помощью целой системы приемов и методов, в частности, методов статистического и эконометрического моделирования.

Вопросы регулирования и управления социально-экономическими процессами, в том числе уровня жизни населения, предполагают построение и разработку эконометрических моделей. Особая сложность моделирования социально-экономических процессов в том, что оно требует теоретического осмысления в соответствии с существующей социальной действительностью.

Актуальность моделирования социально-экономических процессов в условиях рыночной экономики обусловлено, прежде всего, тем, что оно является неотъемлемой частью прогнозирования, которое определяет эффективность планирования и управления социальной, экономической и другими сферами.

Моделирование социально-экономических процессов и явлений позволяет создать множество вариантов моделей, учитывающих влияние тех или иных факторов в различном их сочетании.

Корреляционно-регрессионное моделирование позволяет установить тесноту, направление и форму связи, то есть ее аналитическое выражение.

Этапами корреляционно-регрессионного анализа являются:

1. Качественный анализ сущности изучаемого явления методами экономической теории, экономики отрасли, социологии.

2. Постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков.

3. Сбор статистического материала, контроль его достоверности.

4. Установление аналитической формы связи, расчет параметров уравнения связи и других количественных характеристик.

5. Решение уравнения регрессии, расчет теоретически ожидаемых значений результативного признака.

6. Оценка статистической надежности выборочных показателей связи; отсев несущественных (или включение дополнительных) факторов.

7. Статистическая оценка достоверности параметров уравнения регрессии, построение доверительных границ для теоретически ожидаемых по уравнению регрессии значений функции.

В современной научной литературе, посвященной исследованию уровня жизни населения, в том числе доходов населения, встречаются следующие модели:

* модели межрегиональной дифференциации денежных доходов населения Российской Федерации;

* модели динамики различных форм заработной платы в погодовом и помесячном измерении, а также в отраслевом аспекте;

* регрессионные модели зависимости размера домохозяйств от уровня душевого дохода, зависимости структуры потребительских расходов от уровня душевого дохода домохозяйства;

* дифференцированные балансовые модели доходов и потребления населения, относящегося к различным социальным стратам;

* эконометрические модели зависимости между дифференциацией и уровнем жизни населения в регионах России;

* модели зависимости средних располагаемых ресурсов домашних хозяйств от типа населенного пункта, размера и состава домашнего хозяйства, от количества работающих в домашнем хозяйстве.

Таким образом, при анализе социально-экономических явлений и процессов, в том числе благосостояния населения, на основе экономико-математических методов особое место занимают эконометрические модели, которые позволяют выявить и измерить количественные связи между изучаемыми показателями и влияющими на них факторами.

Эконометрические модели в исследовании уровня жизни населения применяются в зависимости от целей и направлений анализа, а также от наличия информации. В этой связи нами построены и интерпретированы следующие модели:

1. модели зависимости степени дифференциации денежных доходов населения от их структуры;

2. регрессионная модель зависимости месячного валового дохода на душу населения от факторов;

3. модели зависимости среднедушевых располагаемых ресурсов в децильных группах населения от доли неработающих пенсионеров, занятых и доли детей до 15 лет в децильных группах.

Для количественной оценки зависимости доходов населения нами построена многофакторная модель на основе материалов 54 районов Республики Башкортостан. В качестве результативного признака выбран месячный валовой доход на душу населения Республики Башкортостан. На основе предварительного качественного анализа, основанного на учете специфики и особенностей сущности категории доходов населения, нами были отобраны следующие факторы: стоимость основных фондов (с учетом переоценки) на душу населения, тыс. руб.; объем инвестиций в основной капитал на душу населения, тыс. руб.; доля населения трудоспособного возраста, %; доля хозяйствующих субъектов частной собственности, %; валовой сбор зерна на душу населения, ц; поголовье крупного рогатого скота на душу населения, голов; индекс физического объема продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах, в % к 2010 году; доля работников сельского хозяйства в общей численности работников, %; отношение среднемесячной заработной платы работников в сельскохозяйственных организациях к средней заработной плате по району, %.

На основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции выявлено отсутствие мультиколлинеарных факторов. В связи с чем, все вышеперечисленные факторы были включены в модель. В результате множественного корреляционно-регрессионного анализа получена следующая регрессионная модель с полным набором факторов:

Из уравнения регрессии видно, что положительное влияние на уровень доходов населения оказывают: основные фонды, объем инвестиций в основной капитал на душу населения, доля населения трудоспособного возраста, доля хозяйствующих субъектов частной собственности, валовой сбор зерна на душу населения, а также индекс физического объема продукции сельского хозяйства.

К факторам, способствующих снижению уровня доходов относятся: поголовье крупного рогатого скота на душу населения, доля работников сельского хозяйства в общей численности работников, отношение среднемесячной заработной платы работников в сельскохозяйственных организациях к средней заработной плате по району.

Как видно, ко второй группе относятся факторы непосредственно связанные с сельским хозяйством. Следовательно, в районах, где доминирующей отраслью является сельское хозяйство, уровень доходов населения гораздо ниже.

Коэффициенты условно чистой регрессии при переменных характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне.

Так, при увеличении стоимости основных фондов на 1 тыс. руб., среднедушевой валовой доход увеличится в среднем на 7,5 руб. при неизменности других факторов, включенных в модель. При увеличении объема инвестиций в основной каптал на 1 тыс. руб., валовой доход населения увеличится в среднем на 17,7 руб. при неизменности других факторов. Увеличение доли населения трудоспособного возраста на 1% способствует увеличению среднедушевого валового дохода в среднем на 34,5 руб. при неизменности других факторов. Парадоксальным является тот факт, что между отношением среднемесячной заработной платы работников в сельскохозяйственных организациях к средней заработной плате по району и валовыми доходами существует обратная связь.

Множественный коэффициент корреляции, равный 0,756, показывает, что связь между уровнем среднедушевых валовых доходов населения и факторами, включенными в модель, сильная. Множественный коэффициент детерминации показывает, что вариация уровня валовых доходов на 57,2% зависит от вариации факторов, включенных в модель.

Оценка значимости уравнения регрессии в целом производилась с помощью F-критерия Фишера. Для этого выполняется сравнение фактического Fфакт и критического (табличного) Fтабл. Так как Fфакт > Fтабл, с вероятностью 95,0% делаем вывод о статистической значимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи.

Таким образом, для создания полноценной модели того или иного социально-экономического процесса или явления необходимо создание совокупности (комплекса) моделей, базирующихся на математических, экономических, социологических теориях и методах, позволяющих максимально точно и адекватно отразить тот или иной процесс в реальных условиях места и времени.

моделирование анализ жизнь население

Список литературы

1. Дубянская, Г. Ю. Экономико-статистический анализ заработной платы в России. 1991 - 2001 гг. / Г. Ю. Дубянская. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 256 с.

2. Жеребин, В. М. Индикаторы качества жизни населения / В. М. Жеребин // Вопросы статистики. - 2012. - №3. - С. 25-36.

3. Кабашова, Е. В. Статистическое исследование доходов населения и их дифференциации в Республике Башкортостан: монография / Е. В. Кабашова, Н. Т. Рафикова. - Уфа, Издательство: «Здравоохранение Башкортостана», 2008. - 127 с.

4. Кабашова, Е. В. Применение статистических методов в исследовании доходности населения // Актуальные вопросы экономико-статистического исследования и информационных технологий: сб. научных статей: посвящается 40-летию создания кафедры «Статистики и информационных систем в экономике». МСХ РФ, Башкирский государственный аграрный университет. - Уфа, 2011. - С. 108-110.

5. Кабашова, Е. В. Статистическое моделирование в исследовании благосостояния населения // Современные технологии управления - 2014: сборник материалов международной научной конференции, Россия, Москва, 14-15 июля 2014 г. - Киров: МЦНИП, 2014. - С. 356-364.

6. Кабашова, Е. В. О вопросах методологии исследования доходности населения в условиях кризиса // Стратегии устойчивого развития мировой науки: сборник научных трудов V Международной научно-практической конференции Евразийского Научного Объединения. - Москва: Евразийское Научное Объединение, 2015. - № 5 (май). - С. 101-104.

7. Кабашова, Е. В. Исследование доходов населения: философский аспект // Научное обеспечение устойчивого развития АПК: материалы Всерос. науч.-практ. конф., 13-15 декабря 2011 г. - Уфа: Башкирский ГАУ, 2011. - С. 355-363.

8. Кабашова, Е. В. Анализ дифференциации денежных доходов населения в Республике Башкортостан // Вестник Башкирского университета, 2006. - №4. - С.74-75.

9. Кабашова, Е. В. Основные направления статистического исследования дифференциации заработной платы // Успехи современной науки, 2016. - Т.3. - №7. - С.132-134.

10. Кабашова, Е. В. Статистические методы в исследовании факторов дифференциации заработной платы // Лучшая научная статья 2016: сборник статей II Международного научно-практического конкурса. - Пенза, 2016. - С. 16-21.

11. Кабашова, Е.В. Моделирование в исследовании заработной платы на предприятиях торговли // Состояние и перспективы увеличения производства высококачественной продукции сельского хозяйства : материалы V Всерос. науч.-практ. конф. с международным участием, 18-19 декабря 2015 г. - Уфа, 2015. - С. 170-173.

12. Республика Башкортостан в цифрах в 2012 году: Комплексный сборник [Электронный ресурс]: Режим открытого доступа: http://www.bashstat.ru/BGDF/RB08/Main.htm - 20.10.2016.

Размещено на Allbest.ru