CC BY
8УДК 330
П.С. Таранов
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ОЖИДАЕМУЮ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ ЖИЗНИ В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ
Данная статья посвящена анализу влияния социально-демографических факторов на ожидаемую продолжительность жизни в Оренбургской области. Был проведен корреляционно-регрессионный анализ, и были выявлены факторы оказывающие существенное влияние на ожидаемую продолжительность жизни.
Ключевые слова: здравоохранение, Оренбургская область, анализ, ожидаемая продолжительность жизни.
Ожидаемая продолжительность жизни является важнейшим демографическим показателем, который характеризует количество лет, которые должны прожить все люди, рожденные в исследуемом году. Продолжительность жизни может служить важным параметром для характеристики жизнеспособности населения страны в целом.
Ожидаемая продолжительность жизни населения является, своего рода, обобщающим показателем социально-экономического развития страны и уровня смертности во всех группах населения. Именно поэтому важно знать, какие показатели оказывают влияние на исследуемый объект [1].
На рисунке 1 показана динамика ожидаемой продолжительности жизни в Оренбургской области с 2000 по 2014 год. Уравнение тренда показывает, что ожидаемая продолжительность жизни в Оренбургской области имеет тенденцию к росту.
Для выявления зависимости ожидаемой продолжительности жизни (у) в Оренбургской области была выбрана следующая группа факторов: Х! - число врачебных амбулаторно-поликлинических организаций в Оренбургской области, ед.; Х2 - среднедушевые денежные доходы населения в Оренбургской области в месяц, % темп роста; Х3 - мощность амбулаторно-поликлинических учреждений, посещений в смену на 10000 чел. в Оренбургской области; Х4 - заболеваемость проживающих в районе обслуживания лечебного учреждения в Оренбургской области, тыс.чел.; Х5 -коэффициент естественного прироста населения на 1000 человек.
Рис. 1. Динамика ожидаемой продолжительности жизни населения в Оренбургской области, лет
Для начала, следует произвести отбор факторов, наиболее сильно влияющих на ожидаемую продолжительность жизни в Оренбургской области для последующего их включения в уравнение регрессии [2,3]. Для этого построим матрицу коэффициентов парной корреляции.
© Таранов П.С., 2016.
Вестник магистратуры. 2016. № 6(57). Т. III.
ISSN 2223-4047
Таблица 1
Матрица коэффициентов парной корреляции
Y Xi X2 X3 X4 X5
Y 1
Xi 0,143 1
X2 0,981 0,191 1
X3 0,857 0,166 0,907 1
X4 0,487 -0,25 0,529 0,612 1
X5 0,749 0,239 0,754 0,769 0,506 1
На основании визуального анализа матрицы парной корреляции из модели был исключен факторы Х3 и Х5, которые коррелируют с факторами Х2 и Х3, что указывает на наличие мультиколлинеарности. Также из модели был исключен фактор Хь т.к. его влияние на зависимую переменную У незначительно.
Таким образом, уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом:
У=66,3243+0,0002Х2-0,01Х4
Коэффициенты уравнения регрессии можно интерпретировать следующим образом: при увеличении среднедушевых денежных доходов населения на 1% ожидаемая продолжительность жизни при рождении увеличится на 0,0002 лет, а при уменьшении числа заболевших, проживающих в районе обслуживания лечебного учреждения на 100000 человек ожидаемая продолжительность жизни при рождении увеличиться на 1 год.
Коэффициент детерминации был равен Я2=0,96. Следовательно, 96% вариации зависимой переменной учтенной в модели и обусловлено влиянием факторов, включённых в модель.
Критерий Фишера для регрессионной модели отражает, насколько хорошо эта модель объясняет общую дисперсию зависимой переменной. Рфакт=146,2, а Ртабл=19,41. Рфакт> Ртабл , следовательно уравнение регрессии статистически значимо.
Средняя ошибка аппроксимации - среднее отклонение расчетных значений от фактических. Считается, что значение средней ошибки аппроксимации до 15% свидетельствует о хорошо подобранной модели уравнения. Значение А = 8,3% свидетельствует о хорошо подобранном уравнении регрессии.
^критерий Стьюдента используется для оценки значимости полученных парных коэффициентов корреляции.
1Ъ2=17,5, 1Ь4=2,3 что больше табличного значения 1крит=2,179, следовательно, коэффициенты корреляции статистически значимы.
С целью расширения возможностей содержательного анализа для модели регрессии используются частные коэффициенты эластичности, которые определяются по формуле:
Э« =
У
8416,04 177,78 Э = 0,0002 •-= 0,0411, Э =-0,01--= -0,03 .
« 66,47 « 66,47
Следовательно, при увеличении среднедушевых денежных доходов на 1% ожидаемая продолжительность жизни увеличится на 0,04%, а при увеличении заболевших, проживающих в районе обслуживания лечебного учреждения на 1% ожидаемая продолжительность жизни при рождении сократится на 0,03%.
По результатам проведенного исследования можно сделать вывод о том, что наиболее значимыми факторами, влияющими на ожидаемую продолжительность жизни при рождении в Оренбургской, являются следующие:
1) среднедушевые денежные доходы населения;
2) заболеваемость проживающих в районе обслуживания лечебного учреждения
Как показывает анализ, среди данных факторов самым влиятельным является заболеваемость проживающих в районе обслуживания лечебного учреждения. Им объясняется 48% всей вариации.
Таким образом, для увеличения ожидаемой продолжительности жизни населения в Оренбургской области стоит уделить повышенное внимание данному фактору, как наиболее сильно влияющему на результативный признак.
Библиографический список
1.Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. Пособие. - М.: Вузовский учебник, 2007. - 365 с.
2.Тимофеева Т.В., Снатенков А.А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2007.
3.Снатенков А.А. Сбережения населения и их место в финансово-экономической системе РФ: монография / А.А. Снатенков, Н.С. Приор. - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2013.
ТАРАНОВ ПАВЕЛ СЕРГЕЕВИЧ - студент, Оренбургский филиал «РЭУ им. Г.В. Плеханова», Россия.
