CC BY
332. СТАТЬИ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ
УДК: 314.3
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА РОЖДАЕМОСТЬ В
РОССИИ
Акопян Ж.Н., студент
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: janna.akopyan710@mail.ru, Научный руководитель: Невежин В.П., профессор Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва,
E-mail: VPNevezhin@fa.ru
Аннотация. Статья ориентируется на анализе демографическая ситуация в России, рассмотрены и отобраны факторы, которые влияют на уровень рождаемости. Целью данной статьи является определение факторов, которые значимы и влияют в большей мере на уровень рождаемости в Российской Федерации.
В ходе анализа будет простроена эконометрическая линейная множественная модель. Составление модели не отражает зависимость и отсутствие автокорреляции остатков у факторов,то есть отсутствие связи у случайных отклонений от отклонений во всех остальных наблюдений, через тест Дарбина-Уотсона. Посредством теста Чоу и Шварца определена оптимальная модель для дальнейшего анализа. Неотъемлемой частью является проверка параметров на качество и адекватность. Это можно определить через определение нижних и верхних границ. Только после этого этапа отбираются нужные факторы, которые будут проанализированы. И заключающим этапом будет являться проверка множественной линейной регрессионной модели на адекватность
Ключевые слова. уровень рождаемости, демография, регрессионная модель, адекватность модели, качество параметров, корреляция факторов.
DETERMINATION OF FACTORS AFFECTING THE BIRTH RATE IN
RUSSIA Akopian Zh. N., student
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: janna.akopyan710@mail.ru, Scientific supervisor: Nevezhin V.P., Professor Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow,
E-mail: VPNevezhin@fa.ru
Abstract: This article will analyze the demographic situation in Russia, consider and select the factors that affect the birth rate. the purpose of this article is to determine the factors that are significant and have a greater impact on the birth rate in the Russian Federation.During the analysis, an econometric linear multiple model will be constructed. The compilation of the model does not reflect the dependence and absence of autocorrelation of residuals in factors, that is, the absence of a connection between random deviations from deviations in all other observations, through the Darbin-Watson test. Using the Chow and Schwartz test, the optimal model for further analysis is determined. An integral part is to check the parameters for quality and adequacy. This can be determined by defining lower and upper bounds. only after this stage are the necessary factors selected and analyzed. And the final step will be to check the multiple linear regression model for adequacy
Keywords: birth rate, demography, regression model, model adequacy, quality of parameters, correlation of factors.
1. ВВЕДЕНИЕ
На сегодняшний день можно заметить, что в России идет активная урбанизация, которая приводит к снижению уровня рождаемости и росту уровня смертности. Такая тенденция наблюдается не только в России, но и во многих
странах Европейского союза, где население стареет.[6]
Данную проблему изучают социологи и демографы. Стоит заметить, что на уровень рождаемости оказывает влияние мировоззрение врача-акушера, который имеет
непосредственную связь с женщинами. [8]
На протяжении 100 лет динамика рождаемости в России менялась, потому что наблюдался переход общества от традиционного к новому типу. Из-за материализации мировоззрения большинства женщин семьи отказываются от традиционных ценностей и пониманий семьи, проявляя это в неудовлетворении роли мужчины при воспитании детей.[7]
Данная тема является актуальной на сегодняшний день. Можно заметить, что государство на протяжении нескольких лет проводит политику, направленную на расширение института семьи и рождаемости, поэтому выявление ключевых факторов, оказывающих влияние на это, будет полезно как социологам, так и некоторым органам власти.[9] В первую очередь это поможет выстроить правильную социальную политику и эффективное использование бюджетных средств. На показатель рождаемости влияют множество факторов, которые могут быть поделены как на количественные, так и качественные. Для данной работы будут рассмотрены только количественные.
В данной научной статье будет рассмотрена и проведен анализ только линейной множественной регрессии.
Целью данной статьи является определение факторов, которые значимы и влияют в большей мере на уровень рождаемости в Российской Федерации.
В работе были проанализированы факторы, влияющие на уровень рождаемости в субъектах РФ.
Задачи научной статьи:
• Анализ вектора и матрицы коэффициентов корреляции
• Выбор существующих объясняющих переменных методом показателей информационной емкости
• Оценка параметров на качество и проверка на адекватность
• Проверка на отсутствие автокорреляции у остатков
• Проверка остатков на гетероскредастичность
• Проверка на статистическую значимость
• Оценка адекватности регрессии 2. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ
Для оценки влияния факторов на результативный показатель были рассмотрены следующие: Х1-сколько бюджет выделяет на дошкольное образование, Х2-жилищно-коммунальное хозяйство, Х3- уровень безработицы, Х4-здравоохранение, Х5-охрана семьи и детства. Данные были взяты из Федеральной службы государственной статистики [10]
Для анализа вектора и матрицы коэффициентов корреляции был рассчитан коэффициент корреляции, который показывает степень зависимости каждого фактора с результативным показателем в Таблице1[3].
Таблица 1 - Коэффициенты корреляции
0,84992303
0,600528625
Яо 0,8515295
0,853830166
0,954278204
На основе Таблицы 1 была составлена матрица, а также рассчитаны критические значения (гкрит.), которое мы сравнили в дальнейшем с R0. В итоге были оставлены все значения R0, так как они больше критического уровня (0,38) и не можно заметить, что отсутствуют значения, которые ниже гкрит. Это говорит о том, что набор существующих показателей множественной линейной регрессии существенны для эконометрической модели. Они могут использоваться в дальнейшем для их анализа в качестве объясняющих переменных.
[4]
Следующим этапом является выбор существенных объясняющих переменных методом показателей информационной емкости. Для этого были рассмотрены 31 комбинации и выбрана та, у которой коэффициент множественной корреляции максимален. Он составил 0,9582 и для него характерны следующие факторы: уровень безработицы, выделенных средства на здравоохранение, средства бюджета на охрану семьи и детства.
По рассчитанным показателям BIC можно заметить, что у длинной модели значение Байесовского информационного критерия Шварца ниже, чем короткой, значит она предпочтительнее.
То есть исходя из проделанных тестов дальнейший анализ будет осуществляться на основе длинной модели.
Важным аспектом является оценка параметров на качество и адекватность. В Таблице 3 представлены данные по каждым параметрам и результативному показателю [2]
Был рассчитан ^критический, который составил 2,0687. На основе этого значения были отобраны значения ^статистики, которые определяют качество полученной регрессии. К ним относятся параметры для Х2,Х3,Х4 и Х5, так как их значения выше, следовательно оцененные параметры регрессии качественные. [3]
Неотъемлемой частью данного процесса является проверка параметров на адекватность. Для этого были посчитаны верхние и нижние границы параметров
Таблица 3- "Значения 1- статистики для каждого фактора " Коэффи- Стандартная ^статис-
циенты ошибка тика
Результативный-У -638,499 654,088 -0,9762
Фактор X 1 318,436 163,01 1,9535
Фактор X 2 -358,403 112,353 -3,18997
Фактор X 3 102,965 20,812 4,9475
Фактор X 4 309,451 97,005 3,1900
Фактор X 5 1049,446 144,390 7,268
Таблица 4- Верхние и нижние границы параметров [2]
А теперь следует выбрать спецификацию модели по различным тестам.
По тесту Чоу значение Бкрит. составила 3,49, а Б рассчитанное 5,33. Так как наблюдаемая Б-статистики больше Бкрит., тем самым это отвергает гипотезу о том, что короткая модель лучше длинной.
При сравнении модели по критерию Акаике были получены следующие значения: А1С для длинной модели 14,58, А1С для короткой модели 14,83. Так как значение у длинной модели ниже, чем у короткой, это говорит о том, что она предпочтительнее.
При сравнении моделей по критерию Шварца были получены следующие данные (Табл. 2[1]).
Таблица 2- "Значения для длинной и короткой моделей"
Для длинной
RSS 40125115,54
Ьп^8/п) 14,211676
В1С 14,82202
Для короткой
RSS 59572018,93
Ln(RSS/n) 14,60686
В1С 14,973064
Дельта а0 1239,71646 а0- -1878,215172 а0+ 601,21774
Дельта а1 308,959378 а1- -9,476401183 а1+ 627,39516
Дельта а2 212,946908 а2- -571,3502456 а2+ -145,4564
Дельта а3 39,4447975 а3- 63,51989265 а3+ 142,40949
Дельта а4 183,85784 а4- 125,5935596 а4+ 493,30924
Дельта а5 273,667519 а5- 775,7788811 а5+ 1323,1139
Исходя из таблицы 4, можно заметить, что границы для параметра а1 проходят через ноль, тем самым этот он является неадекватным. Таким образом, из длинной модели, после
проверки на качество и адекватность параметров и факторов, остаются значения Х2,Х3,Х4,Х5.
Для того, чтобы считать регрессионную модель качественной, следует проверить её на отсутствие автокорреляции остатков, то есть
отсутствие связи у случайных отклонений от отклонений во всех остальных наблюдений. Наличие этого свойство гарантирует, что корреляция между отклонениями соседних факторов отсутствует [3].
Для проверки на отсутствие автокорреляции, на основе суммы квадратов остатков был проведен тест Дарбина-Уотсона.
Показатель DW составил 1,796. Исходя из факторов и количества наблюдаемых показателей были установлены следующие значения:
Ш=1,08 ёи=1,76 4-аи=2,24 4-Ш=2,92
Показатель DW попадет в участок в ёи и 4^и (1,76<1,796<2,24). Попадание в данный промежуток говорит о том, что у остатков наблюдаемых факторов отсутствует
автокорреляция [3].
Затем проверим на наличие
гетероскедастичности по тесту Голдфелда-Квандта. Для этого массив данных был отсортирован по возрастанию и поделен на две части. Значение Я881= 13968050,92, а ^2= 29804814. После чего были посчитаны показатели GQ и GQ-1 [1].
Таблица 5- Значения GQ, СО-1, Fкрит
GQ 0,468650836
GQ-1 2,133784735
Fкрит 3,438101233
Исходя из полученных значений, можно сделать вывод, что гетероскредастичность остатков множественной регрессии отсутствует. Так как показатели GQ и GQ-1 <Бкрит.
Следующим шагом является проверка параметров на статистическую значимость, то есть значимо ли они отличаются от нуля для генеральной совокупности. Для этого было рассчитано Бкрит. и Бмод.
Бкрит= 3,028, а Бмод= 192,734. Таким образом, значение Рмод.>Бкрит., а это утверждает, что полученная множественная линейная регрессия статистически значима.
И последним шагом для того, чтобы утверждать о наличии адекватной регрессионной модели, нужно оценить адекватность регрессии. Для этого была посчитана средняя ошибка аппроксимации, она составила 9,97%, что входит в норму и не превышает значение 12-15%. Но для полного анализа рассмотрим выборку более подробно через определение контролирующей выборки. Для этого было рассчитано 1> критическое, оцененный у для последней выборки и получены следующие данные:
Таблица 6- Показатели оценённого показателя у, 1-критического, сигмы, верхней и нижней границы [2]
у27 5389,601409
&рит 2,079613845
б 1625,463307
ул0- 2009,265412
ул0+ 8769,937405
Таким образом, видно, что значение у27 попадает в посчитанные границы, что говорит об адекватности полученной регрессионной модели.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, были рассмотрены и проанализированы факторы, которые могут влиять на уровень рождаемости в стране. После всех проведенных тестов регрессионная модель определена как качественная и адекватная. Подобранные факторы влияют на уровень рождаемости в стране. По корреляционному анализу наиболее тесная связь выявлена у фактора Х5(охрана семьи и детства) и У (уровень рождаемости в стране).
Если государство хочет повысить уровень рождаемости в каком-либо регионе, то в первую очередь стоит увеличить затраты на охрану семьи и детства.
Так, эконометрические модели можно использовать и применять не только в учебном процессе, но и на практике. Они позволяют оценить и определить качественные факторы[5].
В настоящее время наблюдается европейский тип семьи, в которой брак заключается в более позднем возрастом, карьера и образование женщин выходит на первый план. Поэтому для во избежание демографической ямы,
государству стоит выстроить правильную социальную политику.
ЛИТЕРАТУРА:
1. Архангельский В.Н. Факторы рождаемости. М.: ТЕИС,
2006ВВЫ 5-7218-0743-1
2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. - М.: ЮНИТИ, 1998.- 1022 с.
3. Бабешко, Л.О. Основы эконометрического моделирования: учеб. пособие. Изд. 2-е. испр. / Л.О. Бабешко. - М.: КомКнига, 2006, -432 с.
4. Невежин В.П. Эконометрические исследования: Учебное
пособие / В.П. Невежин. - М.: Прометей, 2020. - 538 с.
5. Захаров С.В. Обобщенная модель воспроизводства населения и ее значение для практики демографического анализа // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2011. Т. 15. № 4. С. 409-443
6. Карпова В.А., « Демографические факторы влияющие на
рождаемость// Сборник материалов IX Всерос. научно-практической конференции с международным участием «Россия молодая», 18-21 апр. 2017 г., Кемерово. -Ц^:М1р://8аепсе.кщ81;и.га/№р-
соп1еп1УЕуеп18/Со^егепсе/КМ/2017/КМ17^е8/Агйс1е8/ 0702016-.pdf (дата обращения 16.12.20)
7. Концепция демографического развития Российской Федерации на период до 2015 г. Одобрена распоряжением Правительства Российской Федерации от 24 сентября 2001 г. № 1270-р. И11р:/Мето8соре .гu/week1y/knigi/koncepciya/koncepciya
.html; Национальный доклад о положении в области народонаселения в Российской Федерации в 1994—1998 гг. (Специальная сессия Генеральной Ассамблеи ООН)
8.Монгуш А.Ш. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РОЖДАЕМОСТИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // Материалы IX Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум» URL: https:// scienceforum.ru/2017/article/2017039655 (дата обращения: 16.12.2020).
9. Овчаренко, Е.К. Финансово-экономические расчеты в EXCEL. Изд. 3-е, перераб. и допол. /Е.К. Овчаренко, О.Л. Ильина, Е.В. Балыбердин. - М.: Инф.-изд. дом «ФилинЪ», 1999.-180 с.
10.Федеральная служба государственной статистики.-URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения 18.10.20)
11. Мяготина Е.Д., Невежин В.П. Влияние уровня безработицы на рождаемость в России // Международный научно-исследовательский журнал. Екатеринбург. №.4(94) 2020. часть 2 - Апрель. С. 30-35.
12. Богомолов А.И., Невежин В.П. Информационное воздействие как инструмент дестабилизации финансовых систем конкурентных экономик // Экономика и управление: проблемы, решения. 2019. № 2 том 3(86). С. 31-35
13. Богомолов А.И., Невежин В.П. Измерение и анализ детерминированных и случайных экономических процессов// Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. № 5. Том 5. С. 14-20.
VV
