Влияние расходов населения, на уровень благосостояния

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 06 Декабря 2011 в 10:03, курсовая работа

Краткое описание

На текущем витке развития экономики России, проблемы уровня жизни населения и факторы, определяющие его динамику становятся очень важными. Важнейшей задачей государственной социальной политики, для восстановления экономической ситуации в обществе, является повышение качества жизни населения.
Решение проблем низкого уровня жизни требует определенной политики, выработанной государством, центральным моментом которой был бы человек, его благосостояние, физическое и социальное здоровье. Именно поэтому все преобразования, которые так или иначе могут повлечь изменение уровня жизни, вызывают большой интерес у самых разнообразных слоев населения. В этом и заключается актуальность исследования.

Содержание работы

1. Понятие и система показателей уровня жизни и благосостояния населения РФ
1.1. Уровень жизни населения как объект статистического исследования
1.2. Укрупненная система показателей уровня жизни и благосостояния населения для проведения статистического исследования
2. Статистический анализ изменения потребительских расходов населения РФ
2.1. Корреляционный анализ зависимостей показателей потребительских расходов и благосостояния населения
2.2. Регрессионный анализ зависимости расходов населния от иных факторов.

Скачать целиком (107.26 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Содержимое работы - 1 файл

Документ Microsoft Office Word.docx

— 120.39 Кб (Скачать файл)

     Невозможно, прежде всего по следующим причинам: изменились социально-экономические  основы общественного развития в  стране, значительно возросла дифференциация, более того, возникла даже поляризация  населения по уровню жизни, наконец, произошли изменения и в практике и методологии статистики и учета (например, стало невозможно использовать в качестве информационной базы данные сплошной статистической отчетности, наметился переход к системе  национальных счетов и т.д.). 

     Поэтому необходимой и закономерной стала  разработка системы показателей  уровня жизни, адаптированной к современным  социально-экономическим условиям в России. Система эта включает следующие разделы:

    • обобщающие показатели (ВНП, фонд потребления, индекс стоимости жизни и т.п.);
    • доходы населения;
    • потребление и расходы населения;
    • денежные сбережения населения;
    • накопленное имущество и жилище;
    • социальная дифференциация населения;
    • малообеспеченные слои населения.

     Однако  с методической точки зрения и  данная система показателей не выглядит завершенной. Так, в нее включены и используются на практике два близких  по содержанию показателя: прожиточный  минимум и минимальный потребительский  бюджет. Согласно методическим пояснениям, «прожиточный минимум – это уровень  дохода, обеспечивающий приобретение минимального набора материальных благ и услуг», а «минимальный потребительский  бюджет – это стоимость набора материальных благ и услуг, соответствующего прожиточному минимуму».

     Из  этих определений неясно, в чем, собственно, здесь разница и почему в публикациях  величина второго показателя оказывается  в 3–4 раза больше, чем первого. Однако все становится понятно, если учесть, что конкретная методика расчета  прожиточного минимума была разработана  в 1992 г., на пять лет позднее, чем минимального потребительского бюджета, и рассчитана «на короткий кризисный период времени».

     Расчет  прожиточного минимума ведется по десяти показателям минимума потребления  продуктов питания с добавлением  также минимума остальных расходов на базе косвенных расчетов. Расчет же минимального потребительского бюджета не только основан на учете значительно большего числа показателей, но и сами нормативы минимального потребления значительно выше (например, по мясу и мясопродуктам более чем в два раза).

     Уровень жизни во многом определяется доходами населения, от размера которых главным  образом и зависит степень  удовлетворения личных потребностей. Основными источниками доходов  населения являются:

    • заработная плата и другие выплаты, которые работники получают за свой труд (в денежной или натуральной форме);
    • доходы от индивидуальной трудовой деятельности;
    • выплаты и льготы из общественных фондов потребления, специальных фондов, ежегодные выплаты по страхованию жизни;
    • доходы от собственности (например, платежи за использование финансовых активов, зданий, земли, авторских прав, патентов и т.д.);
    • доходы от личного подсобного хозяйства, сада, огорода (стоимость чистой продукции).

     Возможны  и другие источники дохода (выигрыш  в лотерею, приз за победу в соревновании, конкурсе и т.д.).

     С юридической точки зрения доходы делятся на законные и незаконные, получаемые в рамках теневой экономики. К последним относят доходы, получаемые от не зарегистрированной в установленном  порядке деятельности, укрываемые от налогообложения и контроля со стороны  государства. 
 
 
 
 

  1. Статистический  анализ изменения потребительских расходов населения РФ
    1. Корреляционный анализ зависимостей показателей потребительских расходов и благосостояния населения

     В этой главе речь пойдет о корреляции между двумя переменными. Расчеты  подобных двумерных критериев взаимосвязи  основываются на формировании парных значений, которые образовываются из рассматриваемых зависимых выборок.

Пакет Statistics говорит о корреляции между  двумя переменными и указывают  силу связи при помощи некоторого критерия взаимосвязи, который получил  название коэффициента корреляции. Этот коэффициент обозначается латинской  буквой «r» и принимает значения между -1 и 1, причем, чем ближе значение к 1,  тем сильнее связь, чем  ближе к 0, тем, соответственно слабее.

Отрицательный коэффициент говорит об обратной связи. Также сила связи характеризуется  и абсолютной величиной:

Рисунок 1. Словесная градация величины коэффициента корреляции.

     Метод вычисления коэффициента корреляции зависит  от вида шкалы, к которой относятся  переменные. Так, для измерения переменных с интервальной и количественной шкалами необходимо использовать коэффициент  корреляции Пирсона (корреляция моментов произведений). Если по меньшей мере одна из двух переменных имеет порядковую шкалу, либо не является нормально распределённой, необходимо использовать ранговую корреляцию Спирмена или  (тау) Кендалла.

     Для опеределия подчиняются ли два эмпирических распределения одному закону, либо определить, подчиняется ли полученное распределение предполагаемой модели., в статистике используется критерий согласия Колмогорова (также известный, как критерий согласия Колмогорова — Смирнова).

     Обозначим нулевую гипотезу , как гипотезу о том, что выборка подчиняется распределению . Тогда по теореме Колмогорова для введённой статистики справедливо:

     

     Если  статистика превышает процентную точку распределения Колмогорова заданного уровня значимости , то нулевая гипотеза (о соответствии закону ) отвергается. Иначе гипотеза принимается на уровне .

     Проверим  наши распределения на соответствия нормальному с помощью соответствующей  функции пакета SPSS.

Одновыборочный  критерий Колмогорова-Смирнова
   N Статистика Z Колмогорова-Смирнова Асимпт. знч. (двухсторонняя)
Среднедушевые_доходы 72 1,844 ,002
Потреб_расходы 72 1,324 ,060
число_л_а 72 ,919 ,367
жилфонд 72 1,503 ,022
насел_с_доходами_ниже_прожит_мин 72 1,345 ,054
вал_рег_продукт 72 1,974 ,001
объем_платных_услуг 72 1,732 ,005
задолж_по_кред 72 1,991 ,001
розн_торг 72 1,152 ,141
прож_мин 72 3,550 ,000
вклады_физлиц 72 2,841 ,000
 
 
 

Рисунок 1. Диаграмма распределения потребительских расходов.

     Не  одно из расределений, в частности потребительские расходы, не подчиняется нормальному распределению, в виду низкой значимости всех статистик.

     Следовательно, необходимо воспользоваться коэффициентами корреляции Кендалла и Спирмана.

     Коэффициент ранговой корреляции Кендалла применяется для выявления взаимосвязи между количественными или качественными показателями, если их можно ранжировать. Значения показателя X выставляют в порядке возрастания и присваивают им ранги. Ранжируют значения показателя Y и рассчитывают коэффициент корреляции Кендалла:

      , где S = P − Q.

     P — суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями  с большим значением рангов Y.

     Q — суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями  с меньшим значением рангов Y. (равные ранги не учитываются!)

     

     При расчете коэффициента ранговой корреляции Спирмена, каждому показателю X и Y присваивается ранг. На основе полученных рангов рассчитываются их разности d и вычисляется коэффициент корреляции Спирмена:

     

     Итак, с помощью соответствующих функций  пакета SPSS расчитаем значения корреляций по Кендаллу и Спирману для заданной выборки.

     Результаты  сгруппируем в таблицу. 
 
 
 
 

 

     

      Среднедушевые_доходы Потреб_расходы число_л_а жилфонд насел_с_доходами_ниже_прожит_мин вал_рег_продукт объем_платных_услуг задолж_по_кред розн_торг прож_мин вклады_физлиц
тау Среднедушевые_доходы Коэффициент корреляции 1,000 ,809** ,336** ,339** -,421** ,703** ,682** ,412** ,682** ,441** ,426**
    Знч. (2-сторон) . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  Потреб_расходы Коэффициент корреляции ,809** 1,000 ,358** ,412** -,451** ,611** ,693** ,441** ,818** ,346** ,472**
    Знч. (2-сторон) ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  число_л_а Коэффициент корреляции ,336** ,358** 1,000 ,320** -,211** ,319** ,290** ,322** ,429** ,219** ,362**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 . ,000 ,009 ,000 ,000 ,000 ,000 ,007 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  жилфонд Коэффициент корреляции ,339** ,412** ,320** 1,000 -,307** ,345** ,376** ,753** ,458** ,083 ,795**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,307 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  насел_с_доходами_ниже_прожит_мин Коэффициент корреляции -,421** -,451** -,211** -,307** 1,000 -,361** -,336** -,209** -,436** ,091 -,275**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,009 ,000 . ,000 ,000 ,010 ,000 ,259 ,001
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  вал_рег_продукт Коэффициент корреляции ,703** ,611** ,319** ,345** -,361** 1,000 ,633** ,485** ,484** ,412** ,474**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  объем_платных_услуг Коэффициент корреляции ,682** ,693** ,290** ,376** -,336** ,633** 1,000 ,444** ,545** ,405** ,475**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  задолж_по_кред Коэффициент корреляции ,412** ,441** ,322** ,753** -,209** ,485** ,444** 1,000 ,441** ,246** ,781**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,010 ,000 ,000 . ,000 ,002 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  розн_торг Коэффициент корреляции ,682** ,818** ,429** ,458** -,436** ,484** ,545** ,441** 1,000 ,227** ,496**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 . ,005 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  прож_мин Коэффициент корреляции ,441** ,346** ,219** ,083 ,091 ,412** ,405** ,246** ,227** 1,000 ,229**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,007 ,307 ,259 ,000 ,000 ,002 ,005 . ,004
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  вклады_физлиц Коэффициент корреляции ,426** ,472** ,362** ,795** -,275** ,474** ,475** ,781** ,496** ,229** 1,000
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 ,004 .
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
ро Среднедушевые_доходы Коэффициент корреляции 1,000 ,947** ,446** ,455** -,580** ,865** ,864** ,541** ,818** ,598** ,573**
    Знч. (2-сторон) . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  Потреб_расходы Коэффициент корреляции ,947** 1,000 ,483** ,540** -,618** ,775** ,866** ,580** ,898** ,484** ,629**
    Знч. (2-сторон) ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  число_л_а Коэффициент корреляции ,446** ,483** 1,000 ,440** -,287* ,443** ,396** ,453** ,575** ,293* ,509**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 . ,000 ,014 ,000 ,001 ,000 ,000 ,012 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  жилфонд Коэффициент корреляции ,455** ,540** ,440** 1,000 -,427** ,463** ,488** ,901** ,610** ,111 ,923**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,352 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  насел_с_доходами_ниже_прожит_мин Коэффициент корреляции -,580** -,618** -,287* -,427** 1,000 -,499** -,483** -,299* -,592** ,128 -,380**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,014 ,000 . ,000 ,000 ,011 ,000 ,285 ,001
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  вал_рег_продукт Коэффициент корреляции ,865** ,775** ,443** ,463** -,499** 1,000 ,821** ,630** ,633** ,563** ,625**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  объем_платных_услуг Коэффициент корреляции ,864** ,866** ,396** ,488** -,483** ,821** 1,000 ,581** ,703** ,534** ,625**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 . ,000 ,000 ,000 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  задолж_по_кред Коэффициент корреляции ,541** ,580** ,453** ,901** -,299* ,630** ,581** 1,000 ,593** ,335** ,927**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,011 ,000 ,000 . ,000 ,004 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  розн_торг Коэффициент корреляции ,818** ,898** ,575** ,610** -,592** ,633** ,703** ,593** 1,000 ,322** ,676**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 . ,006 ,000
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  прож_мин Коэффициент корреляции ,598** ,484** ,293* ,111 ,128 ,563** ,534** ,335** ,322** 1,000 ,316**
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,012 ,352 ,285 ,000 ,000 ,004 ,006 . ,007
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
  вклады_физлиц Коэффициент корреляции ,573** ,629** ,509** ,923** -,380** ,625** ,625** ,927** ,676** ,316** 1,000
    Знч. (2-сторон) ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 ,007 .
    N 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторонняя).

*. Корреляция значима  на уровне 0.05 (2-сторонняя).

        
 
 
 
 

 

      

     Где коэффициент корреляции – коэффициент  корреляции соответствующих показателей, Знч.(2-сторон) – двусторонняя значимость коэффициента, N – количество исследуемых показателей в выборке.

     По  результатам анализа, практически  все выборочные факторы имеют тесную связь друг с другом. Так, с потребительськими расходами со сверхзначимостью и тесной связью коррелируют среднедушевые доходы, ВРП, жилфонд, объем оказываемых населению платных услуг, задолженность по кредитам и объем розничной торговли. С менее тесной связью наблюдается корреляция между потребительскими расходами и числом легковых автомобилей на тысячу человек и вкладами физических лиц. Соответственно, при увеличении любого из этих факторов, показатель потребительских расходов также увеличивается.

     Относительно  корреляции между потребительсими  расходами и населением с доходами меньше прожиточного минимума, тут  наблюдается отрицательный коэффициент, отражающий среднюю обратную связь. Т.е., при уменьшении числа населения с доходами ниже прожиточного минимума, среднедушевые расходы населения растут.

     Также, следует отметить, что по результатам  наблюдений, статистика Спирмана показывает более тесную связь, чем коэффициент  Кендалла. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    1. Регрессионный анализ зависимости расходов населния от иных факторов.

     Для решения данной задачи, воспользуемся  методом многомерной линейной регрессии.

     Регрессионный анализ (линейный) — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной Y и одной или несколькими независимыми переменными X1,X2,...,Xp. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость, а не причинно-следственные отношения.

     Линейная  регрессия предполагает, что функция  зависит от параметров  линейно. При этом линейная зависимость от свободной переменной  необязательна,

     На  практике линия регрессии чаще всего  ищется в виде линейной функции Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bNXN, наилучшим образом  приближающей искомую кривую. Делается это с помощью метода наименьших квадратов, когда минимизируется сумма  квадратов отклонений реально наблюдаемых Y от их оценок  (имеются в виду оценки с помощью прямой линии, претендующей на то, чтобы представлять искомую  регрессионную зависимость):

Информация о работе Влияние расходов населения, на уровень благосостояния