CC BY
39
Туєва Н.В.
Оренбургский филиал Российского государственного торгово-экономического университета
РАЗРАБОТКА ПРИОРИТЕТНЫХ СОЦИО-ЭКОНОМО-ЭКОЛОГИЧЕСКИХ КРИТЕРИЕВ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ИЗУЧАЕМОГО РЕГИОНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО
АНАЛИЗА
В статье представлены результаты корреляционно-регрессионного анализа, проведённого с целью выявления качественных и количественных взаимосвязей между экономическими, социальными, экологическими и демографическими показателями развития 4-х городов и 4-х административных сельских районов, расположенных в лесостепной ландшафтно-климатической зоне бассейна реки Урал в Оренбуржье, позволяющие разработать приоритетные критерии устойчивого развития изучаемого региона.
В условиях перехода к экономике рыночного типа одной из приоритетных задач успешного проведения реформ является государственное регулирование всех социальноэкономических процессов в регионах. В основе государственного регулирования лежит использование различных рычагов и методов, прямых и косвенных регуляторов экономических процессов, в т.ч. экономическое и экологическое прогнозирование и моделирование.
Важнейшей составляющей формирования и эффективного функционирования региональных социально-экономических комплексов являются трудовые ресурсы, количественная оценка которых определяется такими основополагающими демографическими показателями, как рождаемость, смертность, естественный прирост (убыль), на 1000 населения, младенческая смертность, на 1000 родившихся живыми. Динамика демографической ситуации зависит от множества факторов, в т.ч. экономических, социальных и экологических. По мнению автора, оценка и прогнозирование медико-демографической ситуации может соединить в одну систему социальную, экономическую и экологическую подсистемы (инфраструктуры) при принятии управленческих решений на территории региона. Исследовать качественные и количественные зависимости между социо-экономо-экологическими показателями развития и демографической ситуацией конкретного региона позволяют методы корреляционно-регрессионного анализа.
В качестве объекта исследования выбраны показатели развития городов и сельс-
ких районов Оренбургской области, расположенных в единой лесостепной ландшафтно-климатической зоне бассейна реки Урал. Изучаемая территория включает 4 сельских административных района: Гайский, Куван-дыкский, Тюльганский и Шарлыкский с общим населением 80,8 тыс. человек и 4 города: Гай, Кувандык, Медногорск и Новотро-ицк с общим населением 215,3 тыс. человек.
Исходным материалом для исследования явились данные официальной статистики Оренбургского облстатуправления. Для каждого города и сельского административного района рассчитаны из абсолютных в относительные величины в динамике 5 - летнего наблюдения (2000-2004 гг.) медико-демографические показатели, показатели системы расселения, показатели развития экономической, социальной и экологической инфраструктуры: всего оценены 91 показатель развития сельских районов и 76 показателей развития городов (таблица 1).
На основании собранных данных были составлены матрицы исследования, включающие зависимые и независимые параметры исследования. В качестве зависимых взяты медико-демографические показатели, а независимыми параметрами исследования явились показатели системы расселения, социально-экономические и экологические показатели. Матрица исследования включала 364 параметра для сельских районов и 304 - для городов.
Парный корреляционный анализ, проведенный для изучения парных качественных обусловленностей между зависимыми и независимыми параметрами исследования, позволил получить для сельских районов
Таблица 1. Количество параметров исследования для каждого города и сельского района
Параметры исследования Г орода Сельские районы
Система расселения 3 3
Социальные показатели 10 12
Экономические показатели 24 30
Экологические показатели 35 19
Демографические показатели 4 4
Показатели первичной заболеваемости детского населения - 23
Всего: 76 91
1214 и для городов - 190 корреляционных пар с различными значениями коэффициентов корреляции (г).
На рисунке 1 представлены данные о долевых вкладах различных показателей развития инфраструктур в медико-демографическую ситуацию в изучаемых сельских районах.
Очевидно, что в сельских районах наибольший долевой вклад в формирование показателей демографии и здоровья сельского населения вносят экономические факторы.
Каждый демографический показатель и показатель заболеваемости сельского населения имеют одну или несколько сильных (г > 0,75), средних (0,75 > г > 0,5) и слабых (г < 0,5) корреляционных связей с показателями развития инфраструктур. Сильные корреляционные связи определены для 383 пар (31,5%); средние - для 434 пар (35,7%); слабые - для 397 пар (32,7%). В сельских районах между демографическими показателями и показателями развития инфраструктур установлена 41 сильная корреляционная парная связь с коэффициентом корреляции более 0,7. Причем, в 17 парах коэффициент корреляции более 0,9, что свидетельствует о приоритетности влияния независимого параметра на зависимый.
Согласно данным результатов парного корреляционного анализа, следует отметить сильные линейные корреляционные связи с коэффициентом корреляции более 0,9 (г > 0,9) между рождаемостью в изучаемых сельских районах и двумя экономическими показателями: оборотом розничной торговли на душу населения (руб.) и обеспеченностью населения общетоварными складами (м2/ 1000чел.); одним экологическим показате-
система
расселения
4,70%
□ система расселения □ экологические
□ социальные □ экономические
Рисунок 1. Долевые вклады показателей развития инфраструктур в формирование медико-демографической ситуации в изучаемых сельских районах по результатам парного корреляционного анализа
лем: забором свежей воды из природных объектов на хозяйственные питьевые нужды (литров в день на душу населения) и одним социальным показателем: средней площадью жилищ (м2 на 1 человека).
Сильные линейные парные связи (с коэффициентом корреляции более 0,9) установлены между смертностью населения в сельских районах и двумя экономическими показателями: оборотом общественного питания на душу населения (руб.) и количеством крупных и средних магазинов (ед./1000чел.); одним экологическим показателем: облесенно-стью территории района (%); и двумя социальными показателями: благоустройством жилфонда водопроводом (%) и численностью населения на 1 врача.
Коэффициент корреляции более 0,9 отмечен между естественной убылью населения в изучаемых сельских районах и экономическими показателями: количеством крупных и средних магазинов, ед./1000чел. и протяженностью автодорог общего пользования
на 1км2 территории (км/ км2),а также экологическими: облесенностью территории района, % и выбросами оксида углерода, отходящими от стационарных источников (т/км2).
Сильные линейные корреляционные связи с г > 0,9 получены между младенческой смертностью и одним экономическим показателем: валовым сбором картофеля на душу населения (кг/чел); одним экологическим: выбросами загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников (т/км2); и двумя социальными показателями: населением в трудоспособном возрасте (%) и населением старше трудоспособного возраста (%).
Корреляционный анализ показал влияние 23 из изучаемых 30 факторов развития экономической инфраструктуры на формирование заболеваемости сельского населения по 22 классам болезней. Так, определено 119 сильных корреляционных связей (г > 0,75) между экономическими показателями и показателями заболеваемости сельского детского населения, при этом в 39 парах коэффициент корреляции более 0,9. Примечательно, что в 43 корреляционных парах с сильными связями между зависимыми и независимыми экономическими параметрами исследования, последними являются показатели, характеризующие состояние и развитие розничной торговой сети в сельских районах.
В изучаемых городах на формирование демографической ситуации в наибольшей степени влияют экологические факторы, до-
система
расселения
4,90%
экономические 31,70%
социальные
20,70%
экологические
43,90%
□ система расселения
□ социальные
□ экологические
□ экономические
Рисунок 2. Долевые вклады показателей развития инфраструктур в формирование демографической ситуации в изучаемых городах по результатам парного корреляционного анализа
левой вклад которых (если учитывать сильные связи между параметрами исследования) составляет почти 44% (рис. 2).
Выявлено 56 средних корреляционных связей (29,5%), 52 слабых связи с г < 0,5 (27,4%) и 82 сильных корреляционных связей с г > 0,75 (43,2%), в т.ч. в 29 парных связях коэффициент корреляции более 0,9.
По результатам корреляционного анализа для городов очень сильные связи (с коэффициентом корреляции более 0,9) установлены между рождаемостью и одним экономическим показателем: приростом (-убылью) или индексом инвестиций в основной капитал (в % к предыдущему году); двумя социальными: долей населения в трудоспособном и старше трудоспособного возраста (%) и двумя экологическими показателями: выбросами в атмосферу диоксида серы (т/км2) и серной кислоты (кг/км2) в год.
Определены очень сильные связи (г > 0,9) между смертностью городского населения и двумя экономическими показателями: объемом платных услуг на душу населения (руб.) и приростом (-убылью) или индексом инвестиций в основной капитал (в % к предыдущему году); двумя показателями социальной инфраструктуры: населением в трудоспособном и старше трудоспособного возраста (%) и тремя экологическими: выбросами в атмосферу диоксида серы (т/км2), свинца и его соединений и серной кислоты (кг/км 2 в год). С этими же показателями, за исключением, объема платных услуг на душу населения (руб.) и выбросами в атмосферу свинца и его соединений (кг/км 2 в год), как показали результаты корреляционного анализа, очень сильно взаимосвязана естественная убыль городского населения (на 1000 населения).
Младенческая смертность (на 1000 родившихся живыми) в изучаемых городах, по данным корреляционного анализа, имеет очень сильные связи (г > 0,9) с двумя экономическими показателями: производством пищевых продуктов (без вино-водочных изделий и пива, млн. руб. на 1000 населения) и объемом бытовых услуг на душу населения (руб.); двумя социальными показателями: благоустройством жилфонда центральным отоплением (%) и числом преступлений (на
Таблица 2. Приоритетные показатели развития изучаемых сельских районов, сильно воздействующие на медико-демографические показатели, по обобщённым результатам парного корреляционного и факторного анализов
Показатели развития Коэффициент корреляции Факторная нагрузка
Социальные показатели
Х8 - Население в трудоспособном возрасте, % г > 0,9 0,9137
Х9 - Население старше трудоспособного возраста, % г > 0,9 0,9466
Х11 - Средняя площадь жилищ, м2 на 1 человека г > 0,9 0,6999
Х16 - Численность населения на 1 врача, человек г > 0,9 0,6933
Экономические показатели
Х35 - Обеспеченность населения собственными легковыми автомобилями, ед./1000 населения г > 0,9 0,9123
Х38 - Оборот общественного питания, руб./душу населения г > 0,9 0,6699
Х41 - Количество крупных и средних магазинов, ед./1000 населения г > 0,9 0,9122
Экологические показатели
Х55 - Облесенность территории района, % г > 0,9 0,8398
Х64 - Выбросы оксида углерода, отходящие от стационарных источников, т/км2 г > 0,9 0,8023
1000 населения) и одним экологическим: выбросами в атмосферу фтористых соединений (кг/км 2 в год).
Проведенный парный корреляционный анализ позволил выявить сильные качественные взаимосвязи между параметрами исследования, т.е. установить конкретные показатели развития экономической, социальной и экологической и инфраструктур, наиболее сильно влияющие на важнейшие медико-демографические показатели.
С целью получения групповых качественных обусловленностей между зависимыми и независимыми параметрами исследования и определения базовых параметров для построения регрессионных моделей, был проведен факторный анализ, подтвердивший результаты корреляционного анализа.
Обобщение результатов корреляционного и факторного анализов определило ряд приоритетных показателей развития инфраструктур, которые в наибольшей степени влияют на развитие медико-демографической ситуации в изучаемых городах и сельских районах и на заболеваемость населения в сельских районах.
Из рассмотренных 64-х независимых показателей развития изучаемых сельских районов приоритетными являются 9 информативных факторов для управления устойчивым развитием (табл. 2).
Для управления устойчивым развитием в изучаемых городах лесостепной ландшафтно-климатической зоны бассейна реки Урал из рассмотренных 72 независимых параметров исследования 17 являются важнейшими региональными критериями (табл. 3).
Для определения количественных обусловленностей параметров исследования был проведен регрессионный анализ. Построены по базовым параметрам-аргументам и на всех независимых параметрах 62 регрессионные модели.
Регрессионный анализ позволил установить статистически значимое влияние на важнейшие демографические показатели развития городов двух параметров: экономического -объема бытовых услуг на душу населения, руб./ год и экологического показателя - выбросов в атмосферу серной кислоты, кг/км2 в год.
Например, математическая модель для показателя рождаемости населения в изучаемых городах представляет собой уравнение регрессии:
у1 = 9,76807 - 0,00940 х47 (1)
где у1 -рождаемость, на 1000 населения;
х47 - выбросы в атмосферу серной кислоты, кг/км2 в год.
Для показателя смертности городского населения получена следующая регрессионная модель:
у2 = 14,47186 + 0,03136 х47 (2)
где у2 -смертность, на 1000 населения;
х47 - выбросы в атмосферу серной кислоты, кг/км2 в год.
Младенческая смертность в изучаемых городах зависит от экономического показателя - объема бытовых услуг на душу населения, руб./год, о чем свидетельствует полученная регрессионная модель:
у4 = 19,46694 - 0,05095 х35 (3)
где у4 - младенческая смертность, на 1000 родившихся живыми;
х35 - объем бытовых услуг на душу населения, руб./год.
Установленные посредством корреляционного анализа зависимости между показателями медико-демографическими показателями
и экономическими показателями развития торговли в изучаемых районах были подтверждены результатами регрессионного анализа.
В частности, получены математические модели, представленные в таблице 4, включающие связи показателей первичной заболеваемости сельского детского населения с такими показателями развития экономической инфраструктуры изучаемых районов, как оборот розничной торговли на душу населения, руб./год, количество крупных и средних магазинов, единиц на 1000 человек, обеспеченность сельского населения торговыми площадями, м 2/ 1000человек.
Рост количества крупных и средних розничных торговых предприятий, единиц на 1000 населения, приведет к снижению пока-
Таблица 3. Приоритетные показатели развития изучаемых городов, сильно воздействующие на демографические показатели, по обобщённым результатам парного корреляционного и факторного анализов
Показатели развития Коэффициент корреляции Факторная нагрузка
Система расселения
Х3 - Плотность постоянного населения, чел/км2 г > 0,75 0,8173
Социальные показатели
Х4 - Население в трудоспособном возрасте, % г > 0,9 0,9973
Х5 - Население старше трудоспособного возраста, % г > 0,9 0,8623
Х9 - Благоустройство жилфонда газом, % г > 0,75 0,6760
Х10 - Благоустройство жилфонда центральным отоплением, % г > 0,9 0,7203
Экономические показатели
Х34 - Объём платных услуг на душу населения, руб./год г > 0,9 0,7050
Х35 - Объём бытовых услуг на душу населения, руб./год г > 0,9 0,7588
Х37 - Прирост (-убыль) или индекс инвестиций в основной капитал, в % к предыдущему году г > 0,9 0,8976
Экологические показатели
Х38 - Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, т/км 2 ( от стационарных источников) г > 0,75 0,9594
Х40 - Выбросы в атмосферу диоксида серы, т/км2 г > 0,9 0,9588
Х44 - Выбросы в атмосферу свинца и его соединений, кг/км2 в год г > 0,9 0,9550
Х47 - Выбросы в атмосферу серной кислоты, кг/км2 в год г > 0,9 0,9457
Х67 - Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от передвижных источников, тонн/год г > 0,75 0,8552
Х69 - Выбросы в атмосферу от стационарных источников, всего, тыс. тонн/год г > 0,75 0,9511
Х70 - Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников, кг/год на душу населения г > 0,9 0,9881
Х71 - Сумма выбросов в атмосферу от стационарных и передвижных источников, кг/год на душу населения г > 0,9 0,9881
Х72 - Сумма выбросов в атмосферу от стационарных и передвижных источников, тонн/км2 г > 0,75 0,9622
Таблица 4. Уравнения регрессии, подтверждающие количественные зависимости между медико-демографическими показателями и экономическими показателями развития торговли
в изучаемых сельских районах
№ п/п Уравнение регрессии Параметры исследования
4 у1 = 12,65856 - 0,00054 х37 у1 - рождаемость, на 1000 населения; х37 - оборот розничной торговли на душу населения, руб./год.
5 у6 = - 80,24574 + 71,58928 х41 у6 - первичная заболеваемость инфекционными болезнями детского населения в возрасте от 0 до 14 лет (на 1000 детей); х41 - количество крупных и средних магазинов, единиц на 1000 человек
6 у7 = 13,48995 - 5,03423 х41 у7 - первичная заболеваемость новообразованиями детского населения в возрасте от 0 до 14 лет (на 1000 детей); х41- количество крупных и средних магазинов, единиц на 1000 человек
7 у„= 177,5059 - 58,5220 х41 у11 -заболеваемость детского населения в возрасте от 0 до 14 лет (на 1000 детей) болезнями нервной системы; х41 - количество крупных и средних магазинов, единиц на 1000 человек
8 у18= 125,5443 - 41,8980 х41 у18 - заболеваемость детского населения в возрасте от 0 до 14 лет (на 1000 детей) болезнями костно-мышечной системы; х41- количество крупных и средних магазинов, единиц на 1000 человек
9 у19 = 91,4641 - 31,3432 х41 у19 -заболеваемость детского населения в возрасте от 0 до 14 лет (на 1000 детей) болезнями мочеполовой системы; х41 - количество крупных и средних магазинов, единиц на 1000 человек
10 у9 = - 26,88354 + 0,01276 х37 у9 - заболеваемость болезнями эндокринной системы детского населения в возрасте от 0 до 14 лет (на 1000 детей); х37 - оборот розничной торговли на душу населения, руб./год
11 у 12 = 155,84280 - 0,54287 х40 у12 - болезни глаз у детского населения в возрасте от 0 до 14 лет (на 1000 детей); х40 - обеспеченность сельского населения торговыми площадями, м 2/ 1000человек
12 у21 = - 3,40698 - 0,42670х17 + 0,00132 х17 2 + 0,10133 х40 у21 - врожденные аномалии (на 1000 детей); х17 - всего предприятий и организаций на 1000 населения; х40 - обеспеченность сельского населения торговыми площадями, м 2/ 1000человек
зателей заболеваемости сельского населения по таким классам болезней, как болезни нервной, костно-мышечной, половой систем и новообразований детского населения (0-14 лет) на 1000 детей.
По полученным регрессионным уравнениям установлена количественная зависимость между различными показателями заболеваемости детского населения в изучаемых сельских районах и такими показателями развития экономической инфраструктуры в них, как:
- производство (реализация) скота и птицы в живом весе, кг/чел.; количество предприятий и организаций на 1000 населения;
- обеспеченность населения собственными легковыми автомобилями на 1000 граждан, штук;
- производство пищевых продуктов (без стоимости вино - водочных изделий и пива), руб./на душу населения;
- валовой сбор зерна и картофеля на душу населения, кг/чел.;
- ввод в действие жилых домов на 1000 чел. населения, м 2 общей площади;
- среднемесячная зарплата работников, руб./чел..
Так, например, для заболеваемости туберкулезом и инвалидности детского населения были получены следующие регрессионные уравнения:
у23 = 18,55141 - 0,12042 х33 (13)
где у23 -заболеваемость туберкулезом, на 100 тыс. детского населения;
х33 - ввод в действие жилых домов на 1000 чел. населения, м 2 общей площади.
у27 = 1287,38596 - 0,51725 х10 (14)
где у27 -инвалидность, на 10 тыс. детского населения;
х10 - среднемесячная зарплата работников, руб./чел.
В построенных моделях по вкладам независимых параметров - аргументов определена степень их влияния (связи) на изучаемые зависимые переменные. Вклады достаточно высокие, и либо равны 1-це, либо близки к 1-це. К тому же, из полученных 62 регрессионных моделей 58 имеют высокий ко-
эффициент детерминации и малые средние абсолютные и относительные ошибки, т.е. являются достоверными.
Таким образом, характеристики моделей дают основание сделать вывод о том, что их можно использовать для практического прогноза в решении социо-экономо-экологических задач устойчивого развития изучаемых сельских районов и городов, а независимые параметры, вошедшие в регрессионные модели, являются приоритетными критериями, по которым можно прогнозировать значения зависимых исследуемых параметров.
Статья поступила в редакцию 31.08.07
