Построение регрессионных моделей в исследовании доходов населения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Башкирский государственный аграрный университет

Построение регрессионных моделей в исследовании доходов населения

Экономические науки

№49-1

Ахатова Диляра Фадисовна, студент

Кабашова Елена Владимировна, кандидат наук, доцент

05.08.2016

Аннотация

В статье рассматривается актуальность проведения статистического исследования доходов населения. С помощью корреляционно-регрессионного анализа, проведенного по данным регионов Российской Федерации, выявлены основные факторы, влияющие на денежные доходы населения, а также дана количественная оценка данной зависимости.

Доходы населения, заработная плата, безработица, корреляция, регрессия, анализ

В странах с переходной экономикой статистические исследования доходов населения чрезвычайно актуальны, так как в условиях социально-экономических преобразований возникает потребность в объективной информации об уровне и качестве жизни населения, платежеспособном потребительском спросе, степени социального расслоения и уровне бедности, а также стоимости социальных программ.

Денежные доходы населения включают доходы лиц, занятых предпринимательской деятельностью, выплаченную заработную плату наемных работников (начисленную заработную плату, скорректированную на изменение просроченной задолженности), социальные выплаты (пенсии, пособия, стипендии, страховые возмещения и прочие выплаты), доходы от собственности в виде процентов по вкладам, ценным бумагам, дивидендов и другие доходы («скрытые» доходы, доходы от продажи иностранной валюты, денежные переводы, а также доходы, не имеющие широкого распространения). Динамика основных видов денежных доходов населения представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Динамика основных видов денежных доходов населения

На уровень доходов населения непосредственное влияние оказывает состояние экономики страны, а также проводимая социальная политика. Вместе с тем, нельзя исключать влияние на уровень доходов населения индивидуальных свойств людей, имеющих существенное значение для труда и трудовых отношений, особенно их работоспособности и трудолюбия, установки на благосостояние как на ценность и цель жизни, склонности к лидерству, предрасположенности к индивидуальной или совместной работе.

С другой стороны, доходы сами являются фактором многих социальных явлений, в частности, влияющим на занятость, на профессионально-трудовую карьеру, качество жизни, социальные отношения, поведение и сознание людей.

Значение статистики доходов населения не ограничивается анализом уровня жизни населения для разработки адекватной социальной и налоговой политики, она также предоставляет информацию для изучения влияния доходов населения на другие макроэкономические процессы, например, для изучения факторов, определяющих норму сбережения и влияющих на инвестиционную деятельность в экономике.

В нашем исследовании изучается зависимость среднедушевых денежных доходов населения от факторов по данным регионов Российской Федерации за 2014 год. Для этого мы использовали множественный корреляционно-регрессионный анализ, основными задачами которого являются:

1. измерение параметров уравнения регрессии, характеризующего зависимость между вариацией результативного признака и вариацией факторного признака;

2. измерение тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой;

3. выделение важнейших факторов, влияющих на вариацию результативного признака в совокупности;

4. оценка значимости и надежности результатов множественной регрессии и корреляции.

В качестве результативного признака выбраны среднедушевые денежные доходы населения (тыс. руб.).

В качестве независимых признаков в уравнение регрессии включены:

· X₁ - уровень официально зарегистрированной безработицы, %;

· X₂ - уровень занятости населения, %;

· X₃ - удельный вес сельского населения, %;

· X₄ - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.;

· X₅ - валовой региональный продукт на душу населения, руб.;

· X₆ - доля оплаты труда в денежных доходах населения, %.

На основе матрицы парных коэффициентов корреляции было выявлено, что факторы X₄ и X₆ являются коллинеарными. Для устранения коллинеарности факторов из уравнения множественной регрессии исключим фактор X₄ -среднемесячную номинальную начисленную заработную плату.

В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа нами было построено уравнение множественной регрессии, которое имеет вид:

.

Проанализируем коэффициенты условной чистой регрессии.

При увеличении уровня безработицы на 1% среднедушевые денежные доходы населения в среднем сократятся на 441,5 руб. при неизменности других факторов, включенных в уравнение регрессии. С увеличением уровня занятости населения на 1% среднедушевые денежные доходы населения в среднем увеличится на 690,2 руб. при неизменности других факторов. При увеличении удельного веса сельского населения на 1% среднедушевые денежные доходы населения в среднем уменьшатся на 20,0 руб. С ростом валового регионального продукта на 1 руб. среднедушевые денежные доходы населения в среднем увеличится на 0,002 руб. при неизменности других факторов. При увеличении доли оплаты труда на 1% среднедушевые денежные доходы населения в среднем увеличится на 219,0 руб. при неизменности других факторов.

Множественный коэффициент корреляции равен 0,754, значит теснота связи между денежными доходами населения и факторами, включенными в уравнение, сильная. Множественный коэффициент детерминации равен 0,568, значит, вариация среднедушевых денежных доходов населения на 56,8% определяется вариацией факторов, включенных в модель, а на 43,2% - вариацией остальных факторов.

Оценку значимости уравнения регрессии проведем с помощью F-критерия Фишера, сравнив его фактическое значение с табличным. Так как фактическое значение больше табличного, то уравнение множественной регрессии статистически значимо и надежно и может быть использовано для анализа и прогнозирования. доход денежный регрессия

Таким образом, с помощью корреляционно-регрессионного анализа можно отобрать наиболее существенные факторы, влияющие на доходы населения, дать количественную оценку данной зависимости, а также прогнозировать будущее значение доходов населения на перспективу.

Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. Кабашова, Е. В. Доходы населения как основной индикатор уровня жизни 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.105-107.

5. 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.

6. Кабашова, Е. В. Основы эконометрики: лабораторный практикум: учебное пособие / Башкирский государственный аграрный университет. Уфа, 2016. - 117 с.

7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015: Стат. сб. / Росстат. М., 2015. 1266 с

Размещено на Allbest.ru