CC BY
44
УДК 519.233.5
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОЙ МОЛОДЁЖНОЙ ПОЛИТИКИ НА ОСНОВЕ АППАРАТА РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА
В.В. Проскурин, В.Л. Бурковский
В статье рассматривается подход к реализации инструментария моделирования процессов, оказывающих влияние на эффективность региональной молодёжной политики на основе аппарата регрессионного анализа
Ключевые слова: многофакторный регрессионный анализ, факторы влияния, зависимая переменная, молодёжная политика
Одним из основных способов противодействия криминогенным проявлениям в молодежной среде является создание условий для организации позитивной занятости молодежи: занятия спортом, участие в добровольческой деятельности, получение дополнительного образования, позитивный досуг. Для этого необходима скоординированная совместная работа государственных, муниципальных, общественных органов. Важное значение для осмысления характера и особенностей современной молодежной политики имеет разработка концепций и подходов к вопросам взаимодействия государства и общества[1]. Современный этап разработки государственной молодежной политики (ГМП) в России отмечен поиском оптимальных механизмов ее проведения. Усилению концептуальной оснащенности молодежной политики может служить применение и совершенствование метода многофакторного анализа, позволяющего выстраивать корреляционные зависимости, прогнозировать, проводить анализ и выстраивать теории со значительной степенью верификации.
Практическая значимость подобных исследований состоит в разработке и внедрении на всех уровнях власти действенной и эффективной модели государственной молодежной политики, имеющей проблемно-
ориентированный характер. Разработанные механизмы реализации данной модели могут быть интегрированы в систему политического и государственного управления во всех субъектах РФ. Основным принципом молодежной политики в настоящее время становится создание государством и обществом условий для свободной и максимально полной реализации творческого потенциала молодых людей,
Проскурин Владимир Владимирович - ВГТУ, аспирант, e-mail: [email protected] Бурковский Виктор Леонидович - ВГТУ, д-р техн. наук, профессор, тел. (473) 2-43-77-20
обеспечение им возможности становиться полноправными гражданами, имеющими реальный доступ к принятию ответственных решений, касающихся как молодого поколения, так и общества в целом. В этой связи необходимо использовать все возможности теоретической и практической работы научного сообщества, экспертных групп, политических и административных структур государства, бизнеса для повышения уровня концептуального и организационного сопровождения политики взаимоотношений молодежи, общества и государства в сфере противодействия криминогенному влиянию на молодежь, на основе совершенствования процессов принятия решений. Формальной базой для этого является использование математического моделирования.
В статье рассматривается подход к реализации инструментария моделирования процессов, оказывающих влияние на эффективность региональной молодёжной политики на основе аппарата регрессионного анализа.
При построении регрессионной модели в качестве факторов влияния (независимых переменных), предлагается: количество участников молодежных мероприятий - хг; количество молодежных мероприятий в области патриотического воспитания - х2; количество молодежных мероприятий по организации досуга - х5; количество молодежных мероприятий в области здорового образа жизни - х4; количество молодежных мероприятий по поддержке развития молодёжных организаций - х5; количество мероприятий направленных на социальную работу в молодёжной среде - х6; объем финансовых средств выделяемых в рамках ГМП - х7; количество активных участников общественно-политических партий и молодёжных движений - х8; количество молодёжи участвующей в работе детских организаций -хр. В качестве зависимой переменной, интегрировано характеризующей эффективность региональной молодёжной политики, предлагается рассматривать количественную оценку
уровня преступности в молодёжной среде - у, за определённый период времени.
Выборочные данные по данным показателям подвергаются многофакторному регрессионному анализу, что позволяет не только анализировать эффективность проводимой молодёжной политики, но и осуществлять прогноз, с последующим внесением своевременных корректив в ход ее реализации, выявлять четкую зависимость между количественными и качественными показателями предпринимаемых мер и соответствующим результатом.
Разработка многофакторной математической регрессионной модели осуществлена на статистической выборке, включающей 1944 наблюдений за период, составляющий 36 месяцев (2008-2010 гг.), предоставленной департаментом образования, науки и молодежной политики Воронежской области.
Целью исследования является построение многофакторной математической модели, адекватно, отражающей состояние в молодёжной среде и позволяющей выбрать тот или иной вид оперативного воздействия. В статье представлены результаты анализа 36 показателей уровня преступности среди молодёжи в 6 условных группах (социальная принадлежность: работающие (1), неработающие (2), учащиеся (3); возрастные группы: 14-17 лет (4), 18-30 (5); а так же общее значение преступлений (6) в целом для всех групп).
На этапе построения математической модели осуществлена нормировка зависимой и независимых переменных и их приведение к относительным величинам.
В результате построены регрессионные модели для указанных выше групп: _У=-0Д4х1+0,059х2-1,029х3+0,454х4-0,087х5+ +0,056х6+0,008х7+0,008х8+0,021х9+1,073; (1)
_у=-0,19х!+0,022х2-0,77х3+0,22х4-0,082х5+ +0,037х6-0,018х7+0,031х8+0,06х9+1,026; (2)
_У=-0,18х1+0,033х2-0,79х3+0,252х4-0,09х5+ +0,008х6-0,014х7+0,028х8+0,054х9+1,03; (3)
_у=0,218х1 -0,129х2-2,27х3+1,489х4-0,419х5+ 0,187х6+0,585х7+0,049х8-0,107х9+1,19; (4)
_У=-0,179х1+0,038х2-0,721х3+0,171х4-0,094х5+ 0,017х6-0,02х7+0,03х8-0,07х9+1,026; (5)
_у=0,2х1+0,02х2-1,4х3+0,38х4-0,12х5+0,038х6--0,002х7-0,03х8+0,019х9+1,06. (6)
Итоговые значения показателей рег-
рессии для модели с обобщёнными данными имеют следующий вид:
£>2=0,989;
^(9,26)=264,019
^=0,000000001
Средняя ошибка аппроксимации - 2% Для всех построенных моделей имеют место идентичные итоговые свойства, с точки зрения адекватности.
Дополнительный анализ построенных регрессионных моделей позволил выявить группу неинформативных факторов (уровень значимости ниже 95%): х3, х4, х7, х8, х9.
Исключая данные факторы из уравнения, получаем следующие модели: _У=1,09-0,24х1-0,02х2-0,26х5-0,27х6; (1)
_У=1,072-0,3х1-0,05х2-0,26х5-0,15х6; (2)
_У=1,08-0,27х1-0,04х2-0,29х5-0,35х6; (3)
_У=1,076-0,29х1-0,03х2-0,26х5-0,18х6; (4)
_У=1,076-0,29х1-0,035х2-0,27х5-0,16х6; (5)
_У=1,076-0,29х1-0,03х2-0,26х5-0,18х6. (6)
Итоговые значения показателей регрессии для модели с обобщёнными данными имеют следующий вид:
£>2=0,99;
^(4,31)=273,062
^=0,000000001
Средняя ошибка аппроксимации -
1,7%
Все полученные коэффициенты Ьп и свободный член а значимы на уровне 95%.
Для доказательства линейности обобщённой регрессионной модели построены однофакторные уравнения, для каждого показателя:
у= 1,08-0,84x1
I Х,55%довергг. |
у=0,98-0,7х2
-a.2 ojo а.г а* о,б оз і.о 15
Пзтр Восп 1^3^954. доварит, |
V=l,15-0, 8х5
v=l,05-0,76x6
0)4 рао. В НС |^тддевйт"|
лиза обобщённая модель соответствует всем требованиям адекватности.
Разработанная регрессионная модель позволяет оценивать основные тенденции в области повышения эффективности молодёжной политики в регионе, устанавливать наиболее информативные факторы влияния, что обеспечивает возможность целенаправленно планировать мероприятия, направленные на понижение уровня правонарушений в молодёжной среде.
Литература
1. Емелин П.В. Антикриминальная молодёжная политика, как способ регулирования социальных делин-квенций в подростковой среде - Диссертация на соискание учёной степени кандидат социологических наук -Казань, 1998 - С. 24-29.
2. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2006. - 432 с: ил.
3. Елисеева И.И, Юзбашев М.М. Общая теория статистики. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2004.
Из графиков видно, что однофакторные уравнения имеют линейную структуру, что свидетельствует о линейности и обобщённой многофакторной модели. Таким образом, полученные в результате регрессионного ана-
Воронежский государственный технический университет
MODELING AND EVALUATION OF REGIONAL YOUTH POLICY-BASED DEVICE
REGRESSION ANALYSIS
V.V. Proskurin, V.L. Burkovsky
The approach to implementing process modeling tools that have an impact on the efficiency of regional youth policy based on machine regression analysis
Key words: multivariate regression analysis, factors influence the dependent variable, youth policy
