Статистическое изучение численности и воспроизводства сельского населения Орловской области

Динамика общего потребления населением товаров и услуг характеризуется агрегатным индексом объема потребления:

 (46)

где q1, q0; s1,s0 – количество потребленных в отчетном и базисном периодах соответственно товаров и услуг;

p0, t0 – цена товара и  тариф за определенную услугу  в базисном периоде.

Для изучения динамики потребления отдельных групп товаров или услуг применяется средний гармонический индекс физического объема следующего вида:

 (47)

где ip – индивидуальные индексы цен на отдельные товары и услуги.

Для изучения зависимости объема потребления от дохода в социальной статистике на практике используется коэффициент эластичности потребления от изменения дохода, который показывает, насколько процентов возрастает (или снижается) потребление товаров и услуг при росте дохода на 1% (формула А. Маршалла):

 (48)

где x, y – начальный доход и потребление;

Δx, Δy – их приращение за некоторый период.

Если коэффициент эластичности отрицательный, то с ростом доходов потребление «малоценных» (низкого качества) товаров уменьшается

Если Кэ>1, то потребление растет быстрее доходов.

Если Кэ=1, то между доходом и потреблением существует пропорциональная зависимость.

Если Кэ<1, то потребление увеличивается медленнее, чем доход.

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 13 – Потребление продуктов питания в Орловской области (на душу населения в год)

	2010	2011	2012	Рациональная норма	Коэффициент удовлетворения потребности в i-м товаре
мясо и мясопродукты, кг	53	56	61	70	0,87
молоко и молочные продукты, л	239	242	243	360	0,68
яйца, шт	256	254	254	265	0,96
рыба и рыбопродукты, кг	13,1	13,9	15	33	0,45
сахар и кондитерские изделия, кг	39	39	40	35,3	1,13
картофель, кг	132	132	111	105	1,06
овощи и бахчевые, кг	106	110	100	140	0,71
фрукты и ягоды, кг	51	54	53	75	0,71
хлебные продукты	121	121	120	105	1,14

Как видно из таблицы 13, душевое потребление основных продуктов питания в стране увеличилось за период с 2010 г по 2012 г (исключение составляют картофель и овощи). По некоторым продуктам потребление не отвечает не только рациональным, но даже минимальным нормам.

Если рассчитать Кэ, то мы увидим, что для данных продуктов питания показатель меньше 1, что означает, что потребление продуктов питания в Орловской области увеличивается медленнее, чем доход, а следовательно, указанные продукты являются малоэластичным товаром.

 
 

4.3 Корреляционный анализ

Корреляцией называется такая связь между двумя варьирующими признаками в статистической совокупности, при которой различиям в величине одного из них соответствует закономерное различие между средними значениями другого. Задачами корреляционно – регрессионного анализа являются отражение статистической связи в форме уравнения регрессии (регрессионной анализ) и измерение тесноты связи (корреляционный анализ), т.е. измерение всех основных параметров статистической связи.

Уровень жизни населения во многом зависит от доходов населения, основным источником которых является заработная плата. Рассмотрим методику проведения корреляционно-регрессионного анализа (КРА) зависимости между уровнем заработной платы населения и численностью населения с доходами ниже прожиточного минимума, чем больше уровень заработной платы, тем ниже уровень бедного населения.

Важнейшей задачей является определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии). Мы рассмотрим прямолинейную форму связи, которая выражается уравнением:

 (49)

Параметры для этого уравнения связи определим из системы нормальных уравнений, которые должны отвечать требованию метода наименьших квадратов (МНК):

 (50)

 

 

 

Таблица 13 - Зависимость между уровнем заработной платы населения и численностью населения с доходами ниже прожиточного минимума

Исходные данные			Расчетные данные
Годы	Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике, руб. (х)	Численность населения с денежными доходами ниже   величины прожиточного минимума:  тыс. человек  (у)
2004	2223,4	42,3	4943507,56	1789,29	94049,82	37,8300957
2005	3240,4	40	10500192,16	1600	129616	36,1878136
2006	4360,3	35,6	19012216,09	1267,36	155226,68	34,3793655
2007	5498,5	29,3	30233502,25	858,49	161106,05	32,541366
2008	6739,5	25,2	45420860,25	635,04	169835,4	30,537362
2009	8554,9	25,2	73186314,01	635,04	215583,48	27,6057996
2010	10633,9	21,5	113079829,2	462,25	228628,85	24,248568
2011	13593,4	18,7	184780523,6	349,69	254196,58	19,4694786
2012	17290,1	18,5	298947558	342,25	319866,85	13,4999366
Итого	72134,4	256,3	780104503,1	7939,41	1728109,71	256,299786
Средние значения	8014,933333	28,47777778	86678278,12	882,1566667	192012,19

 

Для уточнения формы связи между рассматриваемыми признаками используем графический метод. Нанесем на график точки, соответствующие значениям х и у (см. табл.13), получим корреляционное поле, а соединив их отрезками – ломанную регрессию.

Параметры уравнения парной линейной регрессии исчислим по следующим формулам:

 

 

или по другим формулам, дающим тот же результат:

 
 
 
Мы получим следующие значения а0=41,42050876; а1= - 0,00161483.

Следовательно регрессионная модель распределения заработной платы по численности населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума для данного примера может быть записана в виде конкретного простого уравнения регрессии:  = 41,4205 - 0,0016х. Расчетные значения  , найденные по данному уравнению, приведены в таблице 13.

В рассмотренном уравнении  =41,4205-0,0016х, характеризующем зависимость численности населения с доходами ниже прожиточного минимума у от среднемесячной заработной платы х, параметр а1   0. Следовательно с возрастанием уровня среднемесячной заработной платы численность населения с доходами ниже прожиточного минимума, как и ожидалось, уменьшается. Из уравнения следует, что возрастание среднемесячной зарплаты на 1 рубль приводит к уменьшению численности населения с доходами ниже прожиточного минимума на 0,0016 тыс человек.

Значимость коэффициентов простой линейной регрессии осуществляют с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляют расчетные (фактические) значения t-критерия:

для параметра а0

 (56)

для параметра а1

, (57)

где n – объем выборки;

- среднее квадратическое отклонение  результативного признака у от выровненных значений  ;

- среднее квадратическое отклонение  факторного признака х от общей  средней.

По данным таблицы 14 средние квадратические отклонения равны:  = 3,557962487,  = 4736,995. Расчетные значения t-критерия Стьюдента: = 30,80008;  = 5,6882.

По таблице распределения Стьюдента для v=7 находим критическое значение t-критерия: (tтабл=2,3646 при α=0,05). Поскольку расчетное значение tрасч   tтабл, оба параметра а0 и а1 признаются значимыми.

Проверка адекватности регрессионной модели может быть дополнена корреляционным анализом. Для этого необходимо определить тесноту корреляционной связи между переменными х и у. Рассчитаем теоретическое корреляционное отношение двумя способами:

1) ,  = 0,906718737

2)  ,  = 0,90671707

Полученное значение теоретического корреляционного отношения свидетельствует о возможном наличии весьма тесной зависимости между рассматриваемыми признаками.

Подкоренное выражение корреляционного отношения представляет собой коэффициент детерминации, который равен 0,82213584. Отсюда заключаем, что 82,2 % общей вариации численности населения с доходами ниже прожиточного минимума обусловлено вариацией фактора – среднемесячной заработной платы, и только 17,8% общей вариации нельзя объяснить изменением уровня среднемесячной заработной платы.

Рассчитаем линейный коэффициент корреляции:

 (58)

= -0,90671707.

Отрицательное значение данного коэффициента указывает на то, что связь между признаками обратная.

Для оценки значимости коэффициента корреляции r используем t-критерий Стьюдента. При линейной однофакторной связи t-критерий можно рассчитать по формуле:

 (59)

Так, для коэффициента корреляции между численностью населения с доходами ниже прожиточного минимума и среднемесячной заработной платой получим |tрасч|= 5,68822273. Это значительно больше критического значения t для n-2=7 степеней свободы и α=0,05 (tтабл=2,3646243), что свидетельствует о значимости коэффициента корреляции и существенности связи между численностью населения с доходами ниже прожиточного минимума и среднемесячной заработной платой.

Таким образом, построенная регрессионная модель =41,4205-0,0016х в целом адекватна, и выводы, полученные по результатам малой выборки, можно с достаточной вероятностью распространить на всю гипотетическую генеральную совокупность.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

В данной курсовой работе были рассмотрены такие вопросы, как статистическая оценка населения и уровня его жизни, социальные нормативы и потребности, основные индикаторы уровня жизни, современный уровень жизни населения, социальная защищенность и борьба с бедностью.

Тенденции изменения состава населения в Орловской области на современном этапе складываются и развиваются на фоне общего социально-экономического кризиса. Все или почти все сегодняшние демографические проблемы Орловской области, идет ли речь о низкой рождаемости или высокой смертности, о суженном воспроизводстве населения или новых тенденциях процессов формирования и распадения семей, связаны с историческими изменениями в условиях жизни людей, происходящими во всех странах с высоким уровнем индустриализации и урбанизации. Но существует и Российская специфика. Это – высокая смертность от устранимых причин смерти, недостаточная обеспеченность репродуктивных прав женщины и семьи, низкий уровень репродуктивного здоровья, неразвитость методов планирования семьи, высокая материнская смертность и пр. Преодоление этих негативных тенденций требует длительных и разносторонних усилий, которые, по причине обычной ограниченности ресурсов, не могут быть предприняты одновременно и с одинаковой интенсивностью. Необходим правильный выбор приоритетов, который позволил бы сконцентрировать имеющиеся ресурсы на наиболее важных и перспективных направлениях действий, на решении проблем, которые, по тем или иным причинам достигли критической остроты.

Но кроме экономических есть и серьезные политико-идеологические препятствия. Усилия, направленные на развитие полового просвещения или служб планирования семьи в Орловской области, не всегда находят понимание общественного мнения.

Велико значение обобщающих статистических показателей в решении важнейших проблем при рассмотрении демографической политики. Они необходимы для определения роста населения, в изучении миграции населения, составляющей основу межрайонного перераспределения рабочей силы и достижения равномерности ее распределения.

Стоящие перед нашей страной задачи обновления должны затронуть и решение демографических проблем. Разработка комплексных программ экономического и социального развития должна включать в себя разделы по демографическим программам. Их решение должно способствовать развитию населения с наименьшими демографическими потерями.

Уровень жизни является одной из важнейших социальных категорий, которая характеризует структуру потребностей человека и возможности их удовлетворения. Важнейшими составляющими уровня жизни выступают доходы населения и его социальное обеспечение, потребление им материальных благ и услуг, условия жизни, свободное время.

Уровень жизни населения Орловской области постоянно изменяется. Но если смотреть тенденции этого изменения, то видно явное снижение уровня жизни населения Орловской области в последние годы. Несмотря на то, что и доходы и расходы населения с каждым годом растут, разница между доходами и расходами снижается. Это далеко не положительно влияет на благосостояние населения Орловской области.

Экономико-статистический анализ уровня жизни населения Орловской области проводится для того, чтобы улучшать те или иные условия жизни населения. Повышение уровня жизни – это не только результат экономического роста, но и его условие. В современной Орловской области наиболее актуальными проблемами повышения уровня жизни являются обеспечение занятости, усиление социальной защищенности населения, борьба с бедностью. Но, в настоящее время, в нынешней нестабильной экономической ситуации делать это становится все сложнее.

 

 

Список использованной литературы

Алексеев А.Р. – экономическая статистика: учебник (под ред. Иванова Ю.Н.) – М.: Инфра – М, 2010 – 736с.

Гусаров В.М. Теория статистики: Учеб. пособие для вузов. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.

Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей. - Л.: Изд-во ЛГУ, 1982.

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник для вузов. - М.: Финансы и статистика, 1995.