CC BY
73
Региональное развитие • № 6(10) • 2015
http://regrazvitie.ru
«Региональное развитие: электронный научно-практический журнал» Е-ISSN 2410-1672 http ://re grazvitie.ru Выпуск № 6(10), 2015 http://regrazvitie.ru/2015/08/
URL статьи: https://regrazvitie.ru/ekonometricheskoe-modelirovanie-urovnva-sotsialnoi-komfortnosti-prozhivaniva-naseleniya-samarskoj -oblasti/
УДК 330.43:517.7
Эконометрическое моделирование уровня социальной комфортности проживания населения Самарской области
© Ширнаева Светлана Юрьевна
старший преподаватель
Самарский государственный экономический университет Е-mail: shirnaeva sv@mail.ru
© Волкова Татьяна Григорьевна
студент
Самарский государственный экономический университет Е-mail: volkova tatgrig@mail.ru
Ключевые слова: социальная комфортность, интегральный показатель, эконометрическая модель
Аннотация: Предложена система показателей социальной комфортности проживания населения региона на основе данных официальной статистики, предпринята попытка построения интегрального показателя уровня социальной комфортности. Построена эконометрическая модель зависимости уровня социальной комфортности от ряда социально-экономических показателей Самарской области.
Econometric modelling of level of social comfort living of the Samara region
© Shirnaeva Svetlana Yurevna
senior lecturer
Samara state University of Economics Е-mail: shirnaeva sv@mail.ru
© Volkova Tatyana Grigoryevna
student
Samara state University of Economics Е-mail: volkova tatgrig@mail.ru
Keywords: social comfort, integral index, econometric model
Abstract: The article suggests a system of social indicators of comfort of living of the population of the region on the basis of official statistical data, an attempt of creating an integrated indicator of social comfort level was made. The econometric model of social comfort level depending on a number of socio-economic indicators of the Samara region was created.
610185
regrazvitie@yandex.ru I Региональная статистика и методы социально-экономического анализа
Выходные сведения статьи:
Ширнаева С.Ю., Волкова Т.Г. Эконометрическое моделирование уровня социальной комфортности проживания населения Самарской области // Региональное развитие: электронный научно-практический журнал. 2015. № 6(10). URL: https://regrazvitie.ru/ekonometricheskoe-modelirovanie-urovnva-sotsialnoi-komfortnosti-prozhivaniya-naseleniya-samarskoj-oblasti/ (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
В последнее время социальная комфортность становится объектом многих статистических исследований. Этой теме посвящены работы таких авторов, как Ю.В. Сажин, М.А. Скворцова, М.В. Лещайкина и др.
В определении понятия «социальная комфортность» можно выделить объективистский и субъективистский [5] подходы. Данная работа строилась на основе первого подхода и определения, предложенного в статье Ю.В.Сажина и М.А.Скворцовой: "Социальная комфортность проживания населения — это характеристика физического, психологического, эмоционального и социального восприятия людьми своего положения в жизни в зависимости от культурных особенностей и системы ценностей и в связи с их целями, ожиданиями, стандартами и заботами" [6].
Цель данного исследования - получить интегральный показатель социальной комфортности в рамках объективистского подхода и посредством эконометрического моделирования выявить факторы, оказывающие влияние на уровень социальной комфортности проживания населения в Самарской области.
В ходе исследования были решены следующие задачи:
1) сформирован информационный массив исследования на основе данных официальной статистики;
2) получен интегральный показатель социальной комфортности для каждого муниципального района Самарской области;
3) отобраны социально-экономические показатели, оказывающие влияние на уровень социальной комфортности проживания населения Самарской области;
4) построена эконометрическая модель зависимости уровня социальной комфортности от отобранных показателей.
При проведении расчетов были использованы 111111 Excel и пакет STATISTICA 8.0.
Для построения интегральной оценки уровня социальной комфортности проживания населения Самарской области были использованы данные сайта Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по муниципальным районам Самарской области [4]. Была сформирована следующая система показателей, которые, по нашему мнению, характеризуют уровень социальной комфортности:
Zi - число объектов бытового обслуживания населения, оказывающих услуги всего, единиц;
Z2 - число спортивных сооружений, единиц;
Z3 - число плоскостных спортивных сооружений, единиц;
Z4 - число спортивных залов, единиц;
Z5 - число библиотек, единиц;
Z6 - число музеев, единиц;
Z7 - число музыкальных, художественных, хореографических школ и школ искусств, единиц;
Z8 - число специализированных отделений социально-медицинского обслуживания на дому граждан пожилого возраста и инвалидов, единиц;
Z9 - площадь земельных участков, предоставленных для жилищного строительства, индивидуального жилищного строительства и комплексного освоения в целях жилищного строительства, в расчете на 10 тысяч человек населения, - всего, гектар;
Zi0 - отношение среднемесячной номинальной начисленной зарплаты работников муниципальных учреждений к среднемесячной номинальной начисленной зарплате работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций МО, процент;
610185
Региональное развитие • № 6(10) • 2015
http://regrazvitie.ru
Zii - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций муниципального района, рублей;
Z12 - общая площадь жилых помещений, приходящихся в среднем на одного жителя -всего, квадратный метр общей площади;
Zi3 - общая площадь жилых помещений, введенная в действие за год, приходящаяся в среднем на одного жителя, квадратный метр общей площади;
Z14 - среднегодовая численность постоянного населения, человек;
Общий объем расходов бюджета муниципального образования на:
Zi5 - охрану окружающей среды, тысяч рублей;
Zi6 - образование, тысяч рублей;
Zi7 - культуру, кинематографию, тысяч рублей;
Zi8 - социальную политику, тысяч рублей;
Zi9 - межбюджетные трансферты общего характера бюджетам субъектов РФ и муниципальных образований, тысяч рублей.
Информационный массив, сформированный для расчета интегрального показателя, представляет собой данные по 27 муниципальным районам Самарской области за 2012 год по 19 социально-экономическим показателям, перечисленным выше.
Построению интегральной оценки предшествовал расчет статистических характеристик по каждому показателю и ранжирование районов Самарской области по уровню социальной комфортности проживания населения [1]. Также, с помощью кластерного анализа были выделены типологические группы районов Самарской области по отобранным переменным.
Для определения интегральной оценки уровня социальной комфортности проживания населения Самарской области нами был применен непараметрический метод статистического анализа - метод "Паттерн". Данный метод позволяет получить оценки по частным показателям при помощи соотнесения фактических значений с наилучшими по следующему правилу:
ха
tjj =—j—100%
j x
j наил
если наилучшим является максимальное значение,
X
4 =
j наил
Xj
100%
если наилучшим является минимальное значение.
Каждый элемент информационного массива исследования был заменен соответствующим значением tj. Величина интегрального показателя для каждого муниципального района определялась как среднее геометрическое из преобразованных значений tj по этому району.
По итогам расчетов нами были полученные интегральные оценки уровня социальной комфортности проживания населения для каждого муниципального района Самарской области.
Таблица 1 - Значения интегрального показателя уровня социальной
№ Муниципальный район Интегральный показатель
1 Алексеевский 23,3536
2 Безенчукский 27,3072
3 Богатовский 28,6418
4 Большеглушицкий 28,5072
5 Большечерниговский 31,176
6 Борский 27,3243
7 Волжский 42,288
ж
На момент начала исследования сайт samarastat.gks.ru предоставлял данные только за 2012 год
610185
regrazvitie@yandex.ru I Региональная статистика и методы социально-экономического анализа
8 Елховский 14,1362
9 Исаклинский 23,6828
10 Камышлинский 19,7829
11 Кинельский 45,513
12 Кинель-Черкасский 36,3164
13 Клявлинский 23,2005
14 Кошкинский 27,4448
15 Красноармейский 30,5242
16 Красноярский 55,5121
17 Нефтегорский 26,0293
18 Пестравский 24,8517
19 Похвистневский 32,8711
20 Приволжский 28,1285
21 Сергиевский 43,4023
22 Ставропольский 55,2952
23 Сызранский 33,7329
24 Хворостянский 23,4689
25 Челно-Вершинский 27,1241
26 Шенталинский 24,5652
27 Шигонский 29,2908
Для построения эконометрической модели (на основе данных Федеральной службы государственной статистики по муниципальным районам Самарской области) были отобраны экономические показатели, которые, на наш взгляд, влияют на уровень социальной комфортности проживания населения (см. табл. 2.):
Xj - инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета, млн. рублей;
Х2 - отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без субъектов малого предпринимательства), млн. рублей;
Х3 - общий объем всех продовольственных товаров, реализованных в границах муниципального района, в денежном выражении за финансовый год, млн. рублей;
Х4 - количество заключенных контрактов и сделок по торгам и другим способам размещения заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг, единиц;
Х5 - общее число семей, получивших субсидии на оплату жилого помещения и коммунальных услуг в отчетном периоде, единиц;
Х6 - сумма начисленных субсидий населению на оплату жилого помещения и коммунальных услуг за отчетный период, млн. рублей;
Х7 - объем средств, предусмотренных на предоставление социальной поддержки по оплате жилого помещения и коммунальных услуг, млн. рублей;
Х8 - мощность амбулаторно-поликлинических учреждений, посещений в смену, самостоятельные и отделения в составе больничных организации и других ЛПО;
Х9 - индекс производства продукции сельского хозяйства (в сопоставимых ценах; в процентах к предыдущему году), хозяйства всех категорий, процент;
Xj0 - объем производства продукции сельского хозяйства (в фактически действовавших ценах), хозяйства всех категорий, млн. рублей.
610185
Региональное развитие • № 6(10) • 2015
http://regrazvitie.ru
Таблица 2 - Пошаговый отбор в эконометрическую модель _________наиболее информативных переменных_______
Набор объясняющих переменных $крит R2 R 2 Енабл
1 шаг X 7 (6,23) 1,708 0,608 0,592 38,801
2 шаг Х7 X ш (4,25)’ (4,17) 1,711 0,773 0,754 40,819
3 шаг Х7 X10 Xj (3,41)’ (4,68) ’ (2,79) 1,714 0,800 0,774 30,725
4 шаг Х7 Х10 Xj Х4 (3,55) ’ (4,85) ’ (2,64)’ (-1,17) 1,717 0,812 0,768 23,768
Таким образом, сформированный информационный массив для эконометрического моделирования представляет собой данные по 27 муниципальным районам Самарской области за 2012 год и 10 социально-экономическим показателям, которые рассматриваются как объясняющие переменные. Объясняемой переменной Y является интегральный показатель уровня социальной комфортности, полученный ранее (см. табл. 1).
Для обнаружения в модели мультиколлинеарных факторов была построена матрица парных коэффициентов корреляции. Факторы Xt и Xj мультиколлинеарны, если парный
коэффициент корреляции между ними
гх,х1
> 0,7 . Анализ матрицы парных коэффициен-
тов корреляции показал наличие в модели трех пар мультиколлинеарных факторов: X 5 и
Х6 (rX.X.
0,95), X6 и X7 (rX,Xn
= 0,72), X7 и X8 (rX X = 0,84). Это факторы,
„ 5X 6 v уJ 6 / x 6X 7 v уJ 1 8 4 -X7X8
характеризующие работу районных органов управления с малообеспеченными семьями, объем финансовой помощи этим семьям.
Для устранения (уменьшения) мультиколлинеарности была применена процедура пошагового отбора в модель наиболее информативных переменных [8] в соответствии со сле-
дующим алгоритмом: на первом шаге в модель вводится объясняющая переменная Xt, наиболее тесно связанная с объясняемой переменной Y (имеющая с Y наибольший коэффициент детерминации R2 ). На втором шаге в модель добавляется та объясняющая переменная из оставшихся, которая образует с уже отобранной наиболее информативную пару. Процесс добавления объясняющих переменных в модель продолжается до тех пор, пока не перестанет
увеличиваться скорректированный коэффициент детерминации R . Результаты пошагового отбора представлены в табл. 2. (в скобках первого столбца табл. 2 указаны наблюдаемые значения статистики Стьюдента).
Как видно из табл. 2 на четвертом шаге добавление в модель фактора X4 не только
привело к уменьшению скорректированного коэффициента детерминации R2, но и оценка при переменной X4 оказалась статистически незначимой на 10%-ном уровне значимости. Итак, после третьего шага был получен следующий набор объясняющих переменных: Xj
Х7 Хю
5
Таким образом, необходимо оценить следующую линейную регрессионную модель:
Y = b0 + bjXj + b7X 7 + bj0 XJ0 + s (1).
610185
regrazvitie@yandex.ru I Региональная статистика и методы социально-экономического анализа
Для оценки параметров модели (1) был использован метод наименьших квадратов (МНК), результаты применения которого представлены в табл. 3.
Таблица 3 - Результаты оценки параметров эконометрической модели
Коэффициенты Стандартные ошибки t- статистика Р-Значение
b0 11,98 2,19 5,46 0,00001
b1 0,005 0,002 2,79 0,0884
b7 0,06 0,06 3,41 0,0024
b10 0,005 0,001 4,68 0,0001
Итак, с помощью процедуры отбора наиболее информативных переменных была получена следующая эконометрическая модель уровня социальной комфортности проживания населения:
Y = 11,98 + 0,005X 1 + 0,06 X7 + 0,005X10 (2)
Для построенной эконометрической модели была осуществлена проверка на гетероске-дастичность остатков. Для этого применялись тесты Спирмена, Голдфелда-Квандта и Глэй-зера. Все три теста показали аналогичные результаты: остатки по переменной X i гомоске-
дастичны, а по переменным X 7 и X10 - гетероскедастичны. Для устранения (смягчения)
гетероскедастичности остатков по результатам теста Голдфелда-Квандта был применен обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). В результате было получено следующее уравнение:
Y = 10,09 + 0,008Х1 + 0,08X7 + 0,005X10 (3).
Таблица 4 - Результаты оценки параметров эконометрической модели после уст-
ранения гетероскедастичности остатков
Коэффициенты Стандартные ошибки t- статистика Р-Значение
b 10,09 1,79 5,62 0,00001
b1 0,008 0,003 2,66 0,0852
b7 0,08 0,22 3,72 0,0011
b10 0,005 0,001 4,51 0,0002
Повторно проведенные тесты на гетероскедастичность показали, что в откорректированной модели (3) остатки гомоскедастичны.
Из табл. 4 можно видеть, что оценки параметров модели (2) значимы на 10%-ом уровне значимости. Модель в целом также значима (т. к. FHagM =30,725>FKpum(0,1; 3; 23) =2,34). Коэффициент детерминации, равный 0,769 показывает, что уровень социальной комфортности проживания населения на 76,9% обусловлен факторами, включенными в эконометрическую модель (3).
Таким образом, при увеличении инвестиций в основной капитал за счет средств муниципального бюджета на 1 млн. рублей уровень социальной комфортности увеличивается в среднем на 0,008%; при увеличении объема средств, предусмотренных на предоставление
610185
Региональное развитие • № 6(10) • 2015
http://regrazvitie.ru
социальной поддержки по оплате жилого помещения и коммунальных услуг, на 1 млн. рублей уровень социальной комфортности увеличивается в среднем на 0,06%; а при увеличении объема производства продукции сельского хозяйства на 1 млн. рублей уровень социальной комфортности увеличивается в среднем на 0,005%.
Построенная эконометрическая модель может быть использована для построения точечного и интервального прогнозов [7] уровня социальной комфортности.
Опираясь на результаты исследования можно сделать ряд выводов. Величина интегрального показателя говорит о низком уровне социальной комфортности в Самарской области (см. табл. 1). На первом месте, согласно предложенной методике, оказался Красноярский муниципальный район, на втором с небольшим отрывом - Ставропольский район, на третьем - Сергиевский. Наименьшее значение интегрального показателя у муниципальных районов Елховский и Камышлинский. При этом необходимо отметить, что наибольшее и наименьшее значение полученного интегрального показателя отличаются почти в 4 раза, что говорит о крайне различных условиях жизни людей на территории области.
Социальная комфортность в Самарской области определяется факторами экономического развития при наличии социальной поддержки малообеспеченных слоев населения. Экономическая интерпретация оценок параметров построенной эконометрической модели (3) говорит о небольшом, но вполне логичном, влиянии переменных Xj X7 Xj0 на уровень социальной комфортности.
По результатам эконометрического моделирования, одним из признаков, оказывающих наибольшее влияние на уровень социальной комфортности, являются инвестиции в основной капитал. Это вполне обосновано, так как именно инвестиции, как известно, являются основным источником экономического роста. Органам власти следует создавать благоприятные условия для активизации инвестиционной деятельности, поскольку высокий уровень инвестиционной активности способствует интенсификации развития секторов экономики, и как следствие, повышению уровня социальной комфортности населения.
Поддержка малообеспеченных слоев населения также является приоритетным направлением повышения уровня социальной комфортности, поскольку реализация комплекса мер по оказанию помощи малоимущим слоям населения способствует снижению социальной напряженности в обществе и повышению уровня жизни людей.
Существенное влияние на уровень социальной комфортности проживания населения Самарской области оказывает такой показатель, как объем производства продукции сельского хозяйства. Существующие резервы его увеличения в комплексе с развитием сельских территорий предоставляют органам власти и местного самоуправления возможности для повышения уровня социальной комфортности местных жителей. Данный тезис доказывает разработка различных государственных программ в этой сфере. В качестве примера можно привести государственную программу Самарской области «Устойчивое развитие сельских территорий Самарской области на 2014 - 2017 годы и на период до 2020 года» [2]. По итогам 2014 года в рамках реализации мероприятий данной программы по развитию социальной и инженерной инфраструктуры сельских территорий построено 14 универсальных спортивных площадок, реализован проект комплексного обустройства площадки под компактную жилищную застройку, а также введены в эксплуатацию 16,7 км газопроводов и 22,3 км водопроводов [3].
В заключение можно отметить, что значительного повышения уровня социальной комфортности можно добиться лишь путем комплексного подхода к решению существующих проблем, а также скоординированного действия органов власти всех уровней с привязкой к соответствующим мероприятиям в рамках государственных программ.
610185
regrazvitie@yandex.ru I Региональная статистика и методы социально-экономического анализа
Литература:
1. Волкова Т.Г. Статистический анализ социальной комфортности проживания населения Самарской области // Известия ИСУ СГЭУ. 2014. №1-2 (9-10). С. 261-268.
2. Официальный сайт Правительства Самарской области / Официальное опубликование. URL: http://pravo.samregion.ru/external/pravo/files/c 57366/41411130078,pdf. (Дата обращения 10.04.2015).
3. Официальный сайт Правительства Самарской области / Сельское хозяйство. URL: http://www.samregion.ru/economy/farming/. (Дата обращения 12.04.2015).
4. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики по Самарской области / База данных показателей муниципальных образований. URL: http://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst36/DBInet.cgi (Дата обращения 12.12.2014).
5. Сажин Ю.В., Лещайкина М.В. Статистическое моделирование социальной комфортности городской среды на основе оценочных суждений преподавателей университета // Методы количественных исследований процессов модернизации экономики и социальной сферы России: материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 105-летию РЭУ им. Г.В. Плеханова (Москва, 15-16 марта 2012 г.). М., 2012. С. 178-182.
6. Сажин Ю.В., Скворцова М.А. Интегральная оценка социальной комфортности населения в регионе // Финансы и бизнес. 2009. №3. С. 191-201.
7. Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Построение интервальных прогнозов эндогенных переменных одной эконометрической модели. // Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. Самара, 2013. №2(100). С. 109-114.
8. Суханова Е.И., Ширяева Л.К. Начальный курс эконометрики: Руководство к решению задач. - 2-е изд., перераб. и доп. - Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2012. С.120.
References:
1. Volkova T. G. Statistical analysis of social comfort accommodation of the population of Samara region // Bulletin of Institute of management of SSEU. 2014. №1-2 (9-10). Pp 261-268.
2. Official site of the Government of Samara Region / Official publication. URL: http://pravo.samregion.ru/external/pravo/files/c 57366/41411130078.pdf (accessed: 10.04.2015).
3. Official site of the Government of Samara Region / Agriculture. URL: http://www.samregion.ru/economy/farming/ (accessed: 12.04.2015).
4. Official website of the Federal State Statistics Service of the Samara Region / Database of indicators of municipalities. URL: http://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst36/DBInet.cgi (accessed: 12.12.2014).
5. Sazhin Yu.V., Leschaykina M.V. Statistical modeling of social comfort of the urban environment on the basis of value judgments university professors // Methods for quantitative researches of processes of economic modernization and social development of Russia: Materials of the International scientific and practical conference dedicated to the 105th anniversary of Plekhanov Russian University of Economics (PRUE) (Moscow, 15-16 March 2012). M., 2012. Pp 178-182.
6. Sazhin Yu.V., Leschaykina M.V. Integral Estimate of Social Living Comfort of Population in the Region // Finance and business. 2009. №3. Pp 191-201.
7. Sukhanova E.I., Shirnaeva S.Yu. Interval predictions building of endogenous variables of one econometric model. Vestnik of Samara State University of Economics. Samara. 2013. № 2(100). Pp 109-114.
8. Sukhanova E.I., Shiryaeva L.K. The initial course of Econometrics: A Guide to solving problems. - 2nd ed., Rev. and add. - Samara: Publishing house of SSEU, 2012. p. 120.
610185
