Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,570

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ КОЛИЧЕСТВА ЗАКЛЮЧАЕМЫХ БРАКОВ В РФ ОТ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ

Орлова И.В. 1 Князюк Н.Д. 1
1 Финансовый университет при Правительстве РФ
В данной работе проводится исследование влияния факторов на изменение количества зарегистрированных браков в Российской Федерации в период с 2000 по 2015 год. Показан процесс отбора из десяти факторов, описывающих изменения в социальной и экономической сферах жизни населения, построение модели, отражающей влияние изменения двух отобранных факторов, а именно уровня безработицы и численности населения на одного врача, на вариацию количества браков, анализ получившейся модели, признание ее адекватной и значимой. Кроме того, показано построение прогноза уровня безработицы и численности населения на одного врача на 2016-2017 годы, а также построение прогноза объясняемой переменной. В результате прогнозирования выдвигается предположение о снижении количества браков в 2016-2017 годах под влиянием вышеуказанных факторов.
количество браков
число больничных организаций
численность населения на одного врача
институт брака
корреляция
регрессия
автокорреляция
1. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие. – 3-e изд., перераб. и доп. – М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2012. – 389 с.
2. Орлова И.В., Турундаевский В.Б. Многомерный статистический анализ при исследовании экономических процессов: монография. – М.: МЭСИ, 2014. – С. 190.
3. Орлова И.В., Филонова Е.С. Выбор экзогенных факторов в модель регрессии при мультиколлинеарности данных // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 5-1. – С. 108-116.
4. Браки [Электронный ресурс] // URL:http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/demo/dem1_br.htm (дата обращения: 03.12.2016)
5. Индексы потребительских цен на товары и услуги [Электронный ресурс] // URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/prices/potr/tab-potr1.htm (дата обращения: 03.12.2016).
6. Уровень безработицы населения [Электронный ресурс] // URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/trud/trud6.xls дата обращения: 03.12.2016).
7. Численность населения на одного врача [Электронный ресурс] // URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/zdrav/zdra13_bd.htm (дата обращения: 03.12.2016).
8. Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума [Электронный ресурс] // URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/urov/urov_51g.htm (дата обращения: 03.12.2016).
9. Число больничных организаций [Электронный ресурс] // URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/zdrav/zdra11_bd.htm (дата обращения: 03.12.2016).
10. Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. (2014) Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. – Электронная книга, адрес доступа: http://r-analytics.blogspot.com.

Социальное благополучие населения – одна из основных характеристик социального и экономического развития страны. В данной работе в качестве индикатора социального благополучия в Российской Федерации был выбран такой демографический показатель как количество браков (используется значение показателя на 1000 человек населения, чтобы исключить влияние роста численности населения) [4].

Это очень емкий показатель, отражающий готовность людей создавать новые ячейки общества, принимать ответственность за жизнеспособность этих ячеек, также он определяет степень уверенности населения в стабильности текущей ситуации в стране, в том числе политической, степень доверия существующим институтам, характеризует состояние общества в целом, и наконец, он способен дать оценку эффективности социально-экономической политики государства. Поэтому этот показатель был выбран в качестве изучаемого.

Цель данного исследования – анализ влияния различных факторов на количество браков в РФ. Был выполнен выбор факторов, влияющих на изменение изучаемого показателя, построение эконометрической модели, отражающей взаимосвязь между эндогенной переменной и объясняющими факторами, а также построение прогноза на 2016-2017 гг.

В качестве экзогенных переменных рассматривались факторы, предположительно влияющие на результирующий показатель. На этапе отбора были построены диаграммы рассеяния для зависимой переменной с каждым из десяти экзогенных факторов, а именно с:

1) количеством семей, получивших субсидии на оплату жилого помещения и коммунальных услуг, млн. семей;

2) уровнем безработицы населения, в среднем за год, в процентах;

3) индексом потребительских цен на товары и услуги (в раcчете к декабрю предыдущего года);

4) реальными располагаемыми денежными доходами, в % к предыдущему году, процент, значение показателя за год;

5) числом больничных организаций, тыс.;

6) численностью населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, в процентах от общей численности населения;

7) числом зарегистрированных преступлений в расчете на 100 тыс. чел. населения (единица);

8) численностью населения на одного врача, человек, значение показателя за год;

9) реальным размером назначенных пенсий, в % к соответствующему периоду прошлого года (процент);

10) числом учреждений культуры культурно-досугового типа (тысяча единиц).

Данные взяты из следующих электронных ресурсов [5–9].

После визуального анализа диаграмм рассеяния было отобрано пять показателей, наиболее связанных с изучаемым, а также были введены следующие обозначения:

Y – количество браков, на 1000 человек населения (единиц);

X1 – уровень безработицы населения, в среднем за год, в процентах;

X2 – индекс потребительских цен на товары и услуги (в расчете к декабрю предыдущего года);

X3 – число больничных организаций, тыс.;

X4 – численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, в процентах от общей численности населения;

X5 – численность населения на одного врача, человек, значение показателя за год.

С целью предварительного анализа взаимосвязи показателей построили матрицу парных коэффициентов корреляции (таблица).

Матрица парных коэффициентов корреляции

 

Y

X1

X2

X3

X4

X5

Y

1,000

– 0,753

– 0,787

– 0,870

– 0,873

– 0,759

X1

– 0,753

1,000

0,655

0,809

0,854

0,333

X2

– 0,787

0,655

1,000

0,681

0,856

0,740

X3

– 0,870

0,809

0,681

1,000

0,916

0,497

X4

– 0,873

0,854

0,856

0,916

1,000

0,629

X5

– 0,759

0,333

0,740

0,497

0,629

1,000

Проверим значимость полученных коэффициентов. Коэффициенты корреляции всех факторов с зависимой переменной значимы, поскольку превышают (по модулю) критическое значение коэффициента корреляции, равного 0,497.

В то же время связь и между аргументами достаточно тесная. Наиболее тесная связь между факторами Х3 и Х4. Для уменьшения мультиколлинеарности [3] исключим Х3.

Затем проведем выбор наилучшей модели регрессии среди всех возможных, используя возможности языка программирования R [10].

Регрессия по всем подмножествам проводится в R при помощи функции regsubsets() из пакета leaps. В ходе регрессии по всем подмножествам исследуются все возможные модели. Проанализируем рис. 1, в котором на экран выводится две лучшие модели для одной независимой переменной, потом две лучшие модели для двух независимых переменных, затем – для трех, заканчивая двумя лучшими моделями, в которые входят все независимые переменные. Рассматривая первый ряд (считая снизу), можно увидеть, что скорректированный коэффициент детерминации для модели, включающей свободный член и переменную Х1, равен 0.59. Из приведенной диаграммы следует, что значения скорректированного коэффициента детерминации выше всего для модели с двумя независимыми переменными Х1 и Х5. Эта модель подходит больше всего.

orl1.tif

Рис. 1. Лучшие модели для подмножеств всех размерностей, определенные на основании скорректированного коэффициента детерминации

Итак, по результатам визуального анализа матрицы коэффициентов парной корреляции и их значимости можно построить предварительную модель на основе метода наименьших квадратов.

Y = 27,092 – 0,315*X1 – 0,082*X5.

Экономическая интерпретация коэффициентов полученного уравнения регрессии: при увеличении уровня безработицы на 1 % количество заключаемых браков (на тысячу человек населения) снизится на 0,315 единиц, а при увеличении численности населения на одного врача на 1 человека количество браков (на тысячу человек населения) сократится на 0,082 единицы.

С помощью теста Рамсея [2] определили, что в модели нет пропущенных переменных. При проведении теста на автокорреляцию критерий Дарбина-Уотсона составил 1,731, и попал в интервал от d2 до 2 (d1 = 0,98 и d2 = 1,54 для 16 наблюдений и двухфакторной модели), что свидетельствует об отсутствии автокорреляции.

Оценим долю влияния каждого фактора в суммарном влиянии всех факторов по величине дельта-коэффициентов [1]. Дельта-коэффициент X1 составил 0,49, а дельта-коэффициент X5 составил 0,51. Следовательно, делаем вывод о том, оба фактора практически в равной степени влияют на объясняемую переменную.

И наконец, можно построить прогноз результативного признака на основе прогнозов факторов, полученных при помощи методов экстраполяции (рис. 2, рис. 3).

orl2.wmf

Рис. 2. График изменения уровня безработицы населения (в процентах) в период с 2000 по 2015 год и прогноз на 2016-2017 гг. По оси абсцисс обозначается год: 1 – 2000, 5 – 2004, 10 – 2009, 15 – 2014, 20 – 2019, а на оси ординат – значение уровня безработицы (в процентах). Также отражено уравнение зависимости показателя от периодов времени и коэффициент детерминации

orl3.wmf

Рис. 3. График изменения численность населения на одного врача (человек) в период с 2000 по 2015 год и прогноз на 2016-2017 гг. По оси абсцисс обозначается год: 1 – 2000, 5 – 2004, 10 – 2009, 15 – 2014, 20 – 2019, а на оси ординат – значение численность населения на одного врача (человек). Также отражено уравнение зависимости показателя от периодов времени и коэффициент детерминации

Согласно прогнозу, уровень безработицы в 2016 году останется на уровне 2015 года и составит 5,57 %, а в 2017 году незначительно снизится до 5,47 %, а численность населения на одного врача в 2016 году будет 214,31 и в 2017 году 217,96 человек. Соответственно, прогнозное значение количества браков на тысячу человек населения в РФ в 2016 году составит 7,69 и в 2017 году 7,42 единиц. Итогом прогнозирования является предположение о продолжении начавшейся в 2014 году тенденции к снижению количества браков (рис. 4).

orl4.wmf

Рис. 4. Изменение количества браков на 1000 человек населения (единиц) в период с 2000 по 2015 год и прогноз на 2016-2017 гг.

Таким образом, в процессе исследования среди множества факторов были определены те из них, которые наилучшим образом объясняют вариацию результирующей переменной. И одним из таких факторов стал уровень безработицы. Именно отсутствие стабильного заработка и неспособность обеспечить себя и свою семью явно оказывает прямое влияние на готовность людей вступать в брак.

Кроме того, была отмечена негативная тенденция к увеличению нагрузки на врачей как следствие роста показателя численности населения на одного врача, которая приводит к постепенному отказу в индивидуальном подходе к больному, снижает качество оказываемых услуг, снижает доверие к медицине в целом. Отсутствие индивидуального подхода также ведет к тому, что люди начинают заниматься самолечением или просто с меньшей внимательностью относиться к своему здоровью. Это приводит к росту заболеваемости, в том числе с переходом болезней в хроническую форму. Что непременно сказывается на уверенности людей в завтрашнем дне, на увеличении личной ответственности при принятии официального решения о создании семьи. Как следствие, люди предпочитают находиться в гражданском браке, что оказывает сильное негативное влияние на сам институт брака в РФ.

Изучаемый показатель также тесно взаимосвязан с такими ключевыми социальными и экономическими факторами, как уровень рождаемости, уровень производительности труда, а также психическое здоровье населения, что доказывает важность его изучения.

Таким образом, выявление взаимосвязи и анализ полученных результатов позволяет понять, на какие факторы стоит обратить внимание, отметить отдельные моменты по вариантам коррекции социально-экономической политики страны и определить объекты, требующие целенаправленного воздействия.


Библиографическая ссылка

Орлова И.В., Князюк Н.Д. ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ КОЛИЧЕСТВА ЗАКЛЮЧАЕМЫХ БРАКОВ В РФ ОТ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2017. – № 2-2. – С. 249-253;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=11257 (дата обращения: 22.11.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074