CC BY
171
1 а
имеют внутреннюю принципиально циклическую природу [3], циклические конструкции надо обнаруживать, исследовать, объяснять, обсчитывая показатели циклов. Выявленная цикличность позволяет по-новому взглянуть на многие экономические процессы. В случае медленных и плавно изменяющихся экономических переменных фазовые портреты «обостряют» восприятие визуализированных особенностей экономического поведения, рельефнее выявляют «спрятанные» во временных рядах экономических показателей циклические или квазициклические образования. Этими методами удобно пользоваться не только при анализе, но и при прогнозировании, когда удаётся аналитически и графически замыкать в горизонте прогноза циклы и квазициклы, наметившиеся в отчётном периоде.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бруснева И.М., Винтизенко И.Г., Чадранцев А.В. Фазовые методы анализа и прогнозирования экономической динамики./ Труды IV Всероссийской конференции «Финансово-актуарная математика и смежные вопросы - ФАМ'2005». - Красноярск: Издательство Института вычислительного моделирования СО РАН, 2005. С. 68-72.
2. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1973. 832 с.
3. Mandelbrot B.B. Statistical Methodology for Non-periodic Cycles: from the Covariance to the R\S analysis. - Annals of Economic and Social Measurements. 1972. № 1, p. 259-290.
МАСЛАК А.А., МАХНЕНКО А.Я., ПОЗДНЯКОВ С.А.
МЕТОДИКА ИЗМЕРЕНИЯ ЛАТЕНТНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ -РАСШИРЕНИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ ПОЛИТЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Устойчивое общественное развитие означает такой подход к развитию, в котором центральную роль играет население [7, с. 111]. Как концепция, такой подход был ещё в 90-х годах ХХ века - в докладах о человеческом развитии в мире, ежегодно публикуемых Программой развития ООН (ПРООН). При этом под «человеческим развитием» следует понимать устойчивую пространственно-временную динамику качества жизни человека. Проблема измерения этой динамики, на наш взгляд, является важной и не до конца осмысленной задачей как теоретической, так и прикладной экономики.
В экономической литературе роль измерителя «человеческого развития» выполняет показатель «уровень жизни населения», который, в свою очередь, выражается системой показателей, характеризующих различные стороны жизнедеятельности населения. При составлении любой интегральной характеристики возникают две методологические проблемы: определение набора системы показателей, которые войдут в итоговый результирующий индикатор, и определение удельного веса (социально-экономической значимости) каждого показателя-компонента в этом индикаторе.
Выбор показателей, используемых в анализе социального развития, - одна из ключевых проблем в исследованиях процессов общественной динамики. Здесь необходимо применять показатели, адекватные основным факторам, обуславливающим развитие и характеризующим состояние, тенденции, направления и особенности социального развития. Но самое важное - показатели социальных процессов должны быть измеримы и содержательно интерпретируемы.
Анализ реально используемых методов управления социальным развитием показывает, что избыточное количество бессистемно используемых показателей не обеспечивает достаточной полноты и адекватных результатов анализа. Такие полнота и адекватность обеспечиваются только возможностью использования данных национальной, социальной и экономической статистики, а также аналитическими соотношениями либо алгоритмическими процедурами, позволяющими вычислять обобщённые показатели, интегральные индексы и критерии, обеспечивающие межрегиональное сопоставление и анализ.
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 № 2 Часть 3
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 № 2 Часть 3
Особенно актуальная данная проблема для исследований по региональной экономике. Если межстрановые различия уровня жизни населения часто очевидны и легко могут быть сопоставлены с использованием традиционной методики сравнения системы показателей, то при анализе динамики социально-экономического развития регионов России часто трудно выставить комплексную, суммирующую оценку качества жизни населения и продифференцировать территории по показателю «уровень жизни населения».
Решить поставленную задачу можно с помощью методики измерения латентных переменных на основе «модели Раша». Теория измерения латентных переменных широко представлена в зарубежной литературе [8, 12, 14-18]; в западных странах накоплен большой опыт применения этой теории в различных областях: образовании, психологии, экономике, социологии, здравоохранении и др. [9, 10, 15]. Опыт применения этой теории сегодня представлен и в работах российских исследователей [1, 2, 4, 5, 13]1.
«Уровень жизни населения» - одна из латентных переменных, характеризующих сложные социальные системы. Латентные переменные проявляются через так называемые индикаторные переменные. Показатель «уровень жизни населения» проявляется через такие индикаторные переменные, как «средняя зарплата», «уровень безработицы», «уровень развития сферы образования» и др. Проведение мониторинга уровня жизни населения российских регионов диктует необходимость построения специального математического инструмента для измерения этого интегрированного показателя.
Существенными недостатками многих способов конструирования интегральных показателей (метод взвешивания, экспертные оценки, индексы) являются субъективность весов экспертов и нелинейность шкалы. Это затрудняет применение статистических методов анализа, предполагающих линейную шкалу измерения. Мы попытались решить эту задачу при помощи методики измерения латентных переменных на линейной шкале с использованием модели Раша.
Цель работы состояла в измерении и мониторинге уровня жизни населения в регионах Южного федерального округа, которые. Эти измерения могут быть использованы для решения таких задач, как коррекция набора индикаторных переменных, характеризующих уровень жизни населения, сравнение регионов Южного федерального округа по уровню жизни населения, оценка эффективности реализации национальных проектов в различных территориях.
Федеральная служба государственной статистики (Росстат) уровень жизни населения характеризует по 48 индикаторным переменным, сгруппированы по следующим разделам:
- уровень денежных доходов населения: среднедушевые денежные доходы населения (в месяц; рублей); численность занятых в экономике, приходящаяся на одного пенсионера (в среднем за год), человек;
- потребительские расходы в среднем на душу населения (в месяц; рублей) и др.
- уровень потребления населением продуктов питания: показатели: потребление молока и молочных продуктов (в год; килограммов); потребление хлебных продуктов (в год; килограммов) и др.
- уровень жилищных условий населения: жилищный фонд (общая площадь жилых помещений миллионов квадратных метров); общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя (на конец года; квадратных метров); удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилищного фонда (в процентах)и др. [6].
Для проведения исследования мы воспользовались данными Росстата за 2004-2005 годы. Шкалы измерения всех индикаторных переменных преобразуются в порядковые шкалы, что необходимо для анализа данных на основе модели Раша.
Для измерения латентной переменной, - уровня жизни населения, - использовалась диалоговая система RUMM (Rasch Unidimensional Measurement Models), разработанная в Мер-докском университете (Австралия) [11]. Необходимо подчеркнуть, что и уровень жизни населения, и сами индикаторные переменные измеряются на одной и той же шкале.
Первым шагом при измерении латентной переменной является оценка качества измерительного инструмента, а именно - оценка совместимости набора индикаторных переменных.
1 Так, Славянский-на-Кубани государственный педагогический институт проводит ежегодные всероссийские (с международным участием) конференции и летние школы по измерению латентных переменных; здесь проведено исследование в рамках гранта РФФИ 05-06-80110 «Разработка методики измерения на интервальной шкале латентных переменных в социально-экономических системах (2005-2007 гг.).
Результаты статистического анализа показали, что все рассматриваемые индикаторные переменные совместимы, так как все они характеризуют одну и ту же латентную переменную «уровень жизни населения». Индикаторные переменные упорядочены по возрастанию их значения на шкале «уровень жизни населения» - от наименьшего значения (-2,085 логит) к наибольшему (+2,472 логит)2.
Необходимо подчеркнуть, что шкала измерения латентных переменных на основе модели Раша является интервальной, что позволяет использовать широкий класс процедур статистического анализа. Кроме того, в интервальной шкале начало отсчёта (точка «0») не фиксировано, и с помощью линейных преобразований легко перевести оценки измерений в логитах в другие оценки (например, в баллы). Чаще всего за точку отсчёта (за нуль логитов) принимается среднее значение оценок индикаторных переменных.
В ходе выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств выявлено, что в структуре потребительских расходов домашних хозяйств только три индикаторные переменные (из 48) ведут себя не так, как предсказывает модель: покупка алкогольных напитков, покупка табачных изделий и расходы домашних хозяйств на оплату жилищно-коммунальных услуг. Однако, поскольку влияние этих индикаторов на суммарный интегрированный показатель незначительно, они не определяют в данных условиях качество жизни людей в регионе.
На следующем этапе анализа построенной нами модели измерения уровня жизни населения в ЮФО были рассмотрены более существенно-отличительные индикаторные переменные:
- дифференцирующие регионы с низким уровнем жизни населения;
- дифференцирующие регионы с высоким уровнем жизни населения;
- наиболее адекватная модели измерений индикаторная переменная;
- наименее адекватная модели измерений индикаторная переменная.
Адекватность индикаторной переменной модели измерения определялась следующим
образом. Регионы - по полученным оценкам уровня жизни населения - делятся на несколько групп. Учитывая небольшой объем выборки (26), число групп выбрано равным трем. Далее для каждой группы вычисляется среднее значение уровня жизни населения и на основе критерия Хи-квадрат определяется степень близости этих трех экспериментальных точек характеристической кривой, построенной на основе модели Раша.
Значение коэффициента «степень соответствия индикаторной переменной модели Раша» свидетельствует о том, насколько по критерию Хи-квадрат экспериментальные точки соответствуют средним значениям трех групп регионов и близки к модельной кривой.
Наиболее «легкой» индикаторной переменной является показатель «Структура потребительских расходов домашних хозяйств. Покупка продуктов питания». Поскольку степень соответствия этой индикаторной переменной модели Раша = 0,308 > 0,05, а её характеристическое значение равно -2,085 логита, то и характеристическая кривая для индикаторной переменной расположена выше остальных, показывая, что все регионы получили высокие значения по этому индикатору. Эта индикаторная переменная лучше всего дифференцирует регионы Южного федерального округа РФ с низким уровнем жизни населения.
Индикаторная переменная «Предоставление гражданам жилых помещений. Удельный вес семей, получивших жилые помещения, в числе семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, процентов» - наиболее «трудная» индикаторная переменная. Характеристическая кривая для неё расположена ниже остальных, т.е. все регионы получили низкие значения по этому индикатору. Эта индикаторная переменная лучше других дифференцирует регионы с наибольшим уровнем жизни населения.
Эмпирические точки для индикаторной переменной «Потребление картофеля (в год; килограммов)» очень близки к модельным (практически лежат на характеристической кривой). Это подтверждает и очень высокий эмпирический уровень значимости, равный 0,931; поэтому можно сделать вывод о том, что эта индикаторная переменная наиболее адекватна модели измерения.
Индикаторной переменной, наименее адекватной модели измерения, является показатель «Структура потребительских расходов домашних хозяйств в соответствии с КИПЦ-ДХ (по материалам выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств; в процентах). Алкогольные напитки и табачные изделия». Эмпирические точки далеко отстают от модельных, об этом свидетельствует и очень низкий уровень значимости, меньший 0,001. Учитывая
2 «Логит» в измерении латентных переменных - это условная единица, которая легко переводится при необходимости в любую другую шкалу.
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 № 2 Часть 3
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 № 2 Часть 3
то, что данная индикаторная переменная является инвертированной, неадекватность этой переменной проявляется в том, что регионы с низким уровнем жизни населения потребляют меньше алкогольных напитков и табачных изделий (в %), чем предполагается моделью измерения. И, наоборот, регионы с высоким уровнем жизни населения потребляют больше алкогольных напитков и табачных изделий (в %), чем предполагается моделью измерения.
Аналогичным образом ведут себя переменные «покупка алкогольных напитков в структуре потребительских расходов домашних хозяйств» и «удельный вес расходов домашних хозяйств на оплату жилищно-коммунальных услуг. Социально-экономическая значимость этих индикаторных переменных требует специального дополнительного исследования причины их столь слабой корреляции с результирующим показателем «уровень жизни».
Результаты измерений уровня жизни населения в регионах Южного федерального округа на основе модели измерения латентных переменных выглядят следующим образом: наибольший уровень жизни населения в 2004-2005 годах наблюдается в Краснодарском крае, Волгоградской области, Астраханской области. Наименьший уровень жизни населения в республике Ингушетия, Чеченской республике, республике Дагестан. Это подтверждает и значение коэффициента корреляции уровня жизни населения по годам, который равен 0,95.
Проанализировав соотношение между уровнем жизни населения регионов Южного федерального округа и выбранными для исследования индикаторными переменными, можно сделать заключить, что выбранный набор индикаторных переменных репрезентативно дифференцирует регионы, обеспечивает высокую точность измерения на всем диапазоне варьирования латентной переменной и является адекватно-информативным.
В латентной переменной «уровень жизни населения» выделены три аспекта: «уровень денежных доходов населения», «уровень потребления населением продуктов питания» и «уровень жилищных условий населения». Как же эти переменные коррелируют между собой, и какая из них является наиболее значимой в связке с основным результирующим показателем («уровень жизни»)?
Анализ показал, что все коэффициенты корреляции положительны и значимы. Это означает, что все три компонента характеризуют одну и ту же латентную переменную, однако уровень жизни населения в наибольшей степени определяется уровнем жилищных условий населения - коэффициент корреляции между этими переменными равен 0,96. В наименьшей степени уровень жизни населения определяется уровнем потребления населением продуктов питания - коэффициент корреляции между этими переменными равен 0,53. Уровень денежных доходов населения занимает промежуточное место, коэффициент корреляции этой переменной с уровнем жизни населения равен 0,76.
Определяющим показателем в рассматриваемой совокупности латентных переменных является уровень жилищных условий населения - эта переменная теснее всего связана с остальными (коэффициент корреляции с уровнем денежных доходов равен 0,83, а с уровнем потребления населением продуктов питания - 0,71). Между уровнем денежных доходов и уровнем потребления населением продуктов питания также существует положительная взаимосвязь, но не такая сильная, как между остальными переменными (коэффициент корреляции равен 0,50).
Изучение динамики средних значений уровня жизни населения в регионах ЮФО за два года показало, что уровень жизни населения в 2005 году статистически значимо больше, чем в 2004 году (в 2004 году средний уровень жизни в регионах округа равен 0,049 логит, а в 2005 году - 0,431 логит).
Измерение различных латентных переменных в социально-экономических системах позволяет не только решать прикладные задачи мониторинга статистической информации, использовать полученные данные в управлении развитием территорий, но и выявлять методологические проблемы, решение которых лежит в плоскости экономической теории. Например, наиболее значимое влияние уровня жилищных условий населения на показатель «уровень жизни». Или то, что результаты анализа уровня жизни населения показали, что не все индикаторные переменные ведут себя так, как предполагалось в рабочей гипотезе исследования: с увеличением уровня жизни увеличивается процент покупки алкогольных напитков в структуре потребительских расходов домашних хозяйств. Важной частью исследования может стать корректировка набора индикаторных переменных: формируя набор индикаторов, мы уточняем экономический смысл анализируемой латентной переменной.
Проведённое исследование является попыткой построения математического инструмента для измерения латентной переменной «уровень жизни населения» в Южном
федеральном округе.
ЛИТЕРАТУРА
1. Анисимова Т.С. Измерение латентных переменных в образовании. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. 148 с.
2. МарковаЕ.В.,МаслакА.А. Рандомизация и статистический вывод. - М.: Финансы и статистика, 1986. 208 с.
3. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах. -Славянск-на-Кубани: Изд-во СГПИ, 2006. 333 с.
4. Маслак А.А., Анисимова Т.С. Измерение качества высшего образования в странах мира // Педагогическая диагностика, 2004, № 1. С. 130-153.
5. Маслак А.А., Анисимова Т.С., Осипов С.А., Давлетова А.И. Оценка качества опросника для измерения латентной переменной «толерантность». //Оценка эффективности образовательных инноваций и технологий: Материалы Шестой всероссийской научно-практической конференции. - Славянск-на-Кубани: Издательский центр СГПИ, 2004. С. 25-35.
6. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2004: Р32. Стат. сб./ Росстат. -М., 2006. 966 с.
7. Сокращение роли государства: государственное управление и человеческое развитие в Восточной Европе и СНГ / Региональный доклад ПРООН (Региональное бюро для Европы и СНГ (РБЕС). - М.: Права человека, 1997.
8. Andrich D. Rasch Models for Development. - London, Sage Publications, inc., 1988. 94 p.
9. Bezruczko N. Rasch Measurement in Health Sciences. - Maple Grove, Minnesota: JAM Press, 2005. 483 p.
10. Bond T.G., Fox C.M. Applying the Rasch model. Fundamental Measurement in the Human Sciences. - Mahwah, New Jersy, Lawrence Erlbaum Associates, inc., Publishers, 2001. 255 p.
11. Getting Started RUMM 2010. Rasch Unidimensional Measurement Models - Pert: RUMM Laboratory Ltd, 2001. 87 p.
12. Ingebo G.S. Probability in the Measure of Achievement. Chicago: MESA Press, 1997. 148 p.
13. Maslak A.A., Karabatsos G., Anisimova T.S., Osipov S.A. Measuring and Comparing Higher Education Quality between Countries Worldwide. Journal of Applied Measurement, 2005. V. 6. № 4. P. 432-442.
14. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests (Expanded edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). Chicago: University of Chicago Press, 1980. 199 p.
15. Smith E.V., Smith M.S. Introduction to Rasch Measurement. Theory, Models and Applications. -Maple Grove, Minnesota: JAM Press, 2004. 689 p.
16. Wilson M. Constructing Measures: An item Response Modeling Approach. - Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum associates, 2005. 228 p.
17. Wright B.D., Masters G.N. Rating Scale Analysis. - Chicago, MESA PRESS, 1982. 206 p.
18. Wright B.D., Stone M.H. Best Test Design. - Chicago, MESA PRESS, 1979. 222 p.
ПЕРЕГРУДОВ А.О.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ ФИНАНСОВЫХ ВЛОЖЕНИЙ КАК ЭЛЕМЕНТА ИНВЕСТИРОВАНИЯ
Формирование в России рыночных отношений повлекло за собой создание множества общественных институтов. Рыночные методы управления предприятиями требуют использование возможностей финансовых рынков для обеспечения экономического роста.
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 № 2 Часть 3
