CC BY
177
УДК 316.4.06 / 330.43 DOI 10.26425/1816-4277-2022-11-203-213
Статистический анализ состояния и причин разводимости в Российской Федерации
Терехов Андрей Михайлович
Канд. экон. наук, доц. каф. гуманитарных и социально-экономических дисциплин ORCID: 0000-0002-2356-4533, e-mail: terehoff.t@yandex.ru
Российский государственный университет правосудия (Приволжский филиал), г. Нижний Новгород, Россия
Аннотация
В статье представлены результаты статистического анализа разводимости в России. Рассмотрены годовые данные, характеризующие число разводов в 2000-2021 гг., отмечена нестабильная динамика, которая в целом характеризуется тенденцией их снижения. Динамика показателя по краткосрочным данным показала наличие сезонных колебаний, рассчитаны индексы сезонности, построен график сезонной волны. На основе анализа данных социологических исследований обозначены причины разводов. На базе статистических данных выделены показатели, которые имеют статистические связи с общим коэффициентом разводимости, оказывают на него влияние. Эти переменные сгруппированы по отдельным признакам, сформированы следующие группы факторов: демографические факторы; доходы и занятость; жилищные условия; состояние здоровья населения; цифровая среда. С помощью корреляционно-регрессионного анализа построены линейные модели по отдельным группам факторов, а также обобщенная модель. Комплексно воздействуя на показатели, включенные в модель, можно скорректировать значения общего коэффициента разводимости на перспективу. На основе кластерного анализа были выделены регионы с высокими, средними и низкими показателями разводимости. Результаты исследования могут быть полезны государственным органам в рамках осуществления ими практической деятельности.
Ключевые слова
Уровень разводимости, количество разводов, моделирование разводов, причины разводов, анализ сезонности
Для цитирования: Терехов А.М. Статистический анализ состояния и причин разводимости в Российской Федерации//Вестник университета. 2022. № 11. С. 203-213.
© Терехов А.М., 2022.
Статья доступна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0. всемирная (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
BecmnuK ynrnepcumema № 11, 2022
Statistical analysis of divorce status and causes in the Russian Federation
Andrey M. Terekhov
Cand. Sci (Econ.), Assoc. Prof. at the Humanities and Socio-Economics Department ORCID: 0000-0002-2356-4533, e-mail: terehoff.t@yandex.ru
Russian State University of Justice (Volga Branch), Nizhniy Novgorod, Russia
Abstract
The article presents the results of a statistical analysis of the breeding rate in Russia. The annual data characterizing the number of divorces in 2000-2021 are considered, unstable dynamics is noted, which is generally characterized by a tendency of their decline. The dynamics of the indicator according to short-term data has showed the presence of seasonal fluctuations, seasonality indices have been calculated, a seasonal wave graph has been constructed. Based on the analysis of sociological research data, the reasons for divorces have been identified. On the basis of statistical data, the indicators that have statistical links with the general coefficient of divorce are identified and have an impact on it. These variables have been grouped by individual characteristics, the following groups of factors are formed: demographic factors; income and employment; housing conditions; public health; digital environment. With the help of correlation and regression analysis, linear models have been built for individual groups of factors, and a generalised model. By comprehensively influencing the indicators included in the model, it is possible to adjust the values of the total dilution coefficient for the future. Based on cluster analysis, regions with high, medium and low breeding rates have been identified. The results of the study can be useful to state bodies in the framework of their practical activities.
Keywords
Divorce level, divorces number, divorce modelling, divorce reasons, seasonality analysis
For citation: Terekhov A.M. (2022) Statistical analysis of divorce status and causes in the Russian Federation. Vestnik universiteta, no. 11, pp. 203-213.
© Terekhov A.M., 2022.
This is an open access article under the CC BY 4.0 license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
ВВЕДЕНИЕ
Для управления демографическими процессами важно владеть информацией о социально-экономическом положении общества, состоянии социальных институтов. Анализ этих данных позволяет принимать своевременные и эффективные управленческие решения, корректировать проводимую государством социальную политику. В данном аспекте важным направлением представляется изучение причин п состояния разводпмостп, поскольку именно семья является тем основополагающим элементов, пз которого формируется общество, его культурные особенности. Снижение количества разводов — важное направлением, на которое государство должно обратить внимание. Оно может быть обеспечено за счет повышения качества семейной жизни, развития института семьи [1].
Задачи исследования состоят в оценке текущего состояния и причин разводимости в Российской Федерации, выявлении факторов оказывающих влияние на данные процессы.
Предмет исследования — вопросы статистического анализа разводпмостп.
Научная новизна состоит в формировании обобщенной регрессионной модели, учитывающей наиболее важные факторы, комплексное воздействие на которые приведет к снижению уровня разводпмостп в стране. В процессе моделирования задействован блок факторов, характеризующих развитие цифровой среды.
Практическая значимость работы состоит в возможности использования результатов исследования, в частности, предложенной обобщенной регрессионной модели для оценки состояния разводпмостп.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
В исследовании использованы методы статистического анализа: анализ динамики, сезонности, корреляционный и регрессионный анализ; обобщение результатов социологических опросов.
Динамика исследуемого явления представлена в виде графика, который наглядно показывает изменение его значений относительно времени. На основе данного метода анализируются тенденции, выявляется наличие сезонной компоненты. Индексы сезонности показывают, как возрастают или снижаются значения переменной в определенный период (месяц, квартал). Индекс сезонности, рассчитанный по методу аналитического выравнивания, имеет следующий вид:
У,
(1)
где I_ — значение индекса сезонности; у — исходные уровни ряда; у — выровненные (теоретические) уровни ряда; п — число годовых периодов.
Коэффициент корреляции показывает тесноту и направление связи между двумя переменными. Коэффициент парной корреляции рассчитывают по формуле:
г =
ух
ху-х-у ста,.
(2)
где г — значение коэффициента парной корреляции; л" у, х, у — средние значения выборок; о р — средние квадратпческпе отклонения.
Регрессия показывает аналитическую форму связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков. Для построения регрессионных моделей использован метод наименьших квадратов.
Общий вид линейной модели множественной регрессии следующий:
у = а + Ьгхг + Ь2х2 +... + Ъпхп + в,
(3)
где у — зависимая переменная; а, Ь , Ь„, ... Ь , — параметры (коэффициенты) регрессии; е — остаток (погрешность аппроксимации).
С помощью процедуры кластерного анализа произведено разбиение множества исследуемых объектов п признаков на однородные группы (кластеры). Использован метод кластеризации — К-среднпх с выделением трех групп. Алгоритм данного метода можно представить в следующем виде:
к
agr min5 = X Z (xj ~ ^ )"' W
7=1
где arg min ,,— минимальная сумма квадратов расстояний от каждой точки кластера до его центра; k — число кластеров; S — полученные кластеры; i— 1, 2, ..., k; ц — центры масс всех векторов л- пз кластера А.
Для исследования использованы данные Росстата за период 2000—2021 гг. (периодичность — годовая), за период 2017—2021 гг. (периодичность — месячная); результаты соцопросов ВЦИОМ (2021 г.), «ФОМнибус» (2022 г.), Н.В. Троппной (2016 г.), Statista Research Department (2017 г., 2020 г.). Для моделирования использовалось приложение Gretl, для анализа классификации — Statistica 10.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
«Развод — это серьезная правовая и экономическая проблема. Несовершенство семейного и жилищного законодательства в России, недостаточная общая правовая культура, трудности с выполнением отдельных правовых норм п решений суда (например, неразвитость так называемых брачных контрактов в России, проблемы с выплатами алиментов), отсутствие эффективной жилищной политики и политики занятости населения способствуют не только росту числа разводов, но превращению развода в трагедию, в тяжелейший длительный комплекс проблем для каждого человека, вовлеченного в бракоразводный процесс, а особенно для детей» [2, с. 23].
«Ракже не вызывает возражений то, что развод, то, что ему предшествовало, сам процесс развода и постразводное состояние — это психологическое испытание, стресс для любого человека. А учитывая низкие показатели здоровья и высокие показатели заболеваемости россиян, в том числе сердечнососудистыми, неврологическими и психическим заболеваниями, «тяжелый» развод — это дополнительный риск» [2, с. 24].
Рассмотрим состояние разводпмостп в РФ на основе анализа графика динамики числа разводов (рис.1).
Данные, представленные на рисунке 1, показывают нестабильную динамику количества разводов. Так, резкий рост показателя отмечен в 2001 г. п 2002 г. (763 493 ед. п 853 647 ед. соответственно). С 2002 г. наблюдался спад показателя, и в дальнейшем резких скачков не было. Отметим отсутствие четкой тенденции в динамике разводов (коэффициент детерминации показывает низкие значения — R2 = 0,36), но в целом прослеживается рост показателя на 2,6 % по сравнению с базисным периодом, снижение на 24,53 % по сравнению с пиковым значением 2002 г., п рост на 14,08% по сравнению со значением 2021 г. Снижение числа разводов в целом может быть обусловлено улучшением экономической ситуации в стране, а низкие значения показателя в 2020 г. — введением ограничительных мер ввиду негативной эпидемиологической обстановки, в том числе повлиявших на работу органов ЗАГС и судов.
Рассматривая краткосрочные данные, отметим, что динамика разводов на протяжении года нестабильна, меняется в зависимости от месяца, либо сезона (рис. 2).
к т
900 000 -|
J 000 -
700 000 -
600 000 -
500 000
2000
R-=0,3589
2003
2006
2009
I
2012 Годы
2015
2018
2021
Число разводов, ед.
Линейная, ед.
Составлено автором по материалам источника: [3]
Рис. 1. Динамика числа разводов в Российской Федерации за 2000—2020 гг.
Имеется предположение о наличии сезонности. Для подтверждения данного предположения произведен расчет индексов сезонности на основе помесячных данных о количестве разводов в России за 2017—2021 гг. методом аналитического выравнивания. Значения индексов представлено на графике сезонной волны (рис. 3).
На основании результатов анализа сезонности, можем выделить периоды роста и спада объемов разводимости. Так, наибольшее число разводов наблюдается в июле, августе и декабре, наименьшее — в январе, феврале и в ноябре.
Следует отметить, что для построения индексов аномально низкие значения апреля и мая 2020 г. были заменены усредненными значениями по этим месяцам за последние пять лет. Так, например, в апреле 2020 г. количество разводов составило — 13 783, что более чем в четыре раза меньше значений предыдущих лет. Это объясняется введением локдауна ввиду разгара пандемии СОУГО-19.
«Как правило, причины развода — это сложный комплекс внутрисемейных и внешних обстоятельств
70 000
о
<
о
| 55 000 л
н Т
40 000
Месяц
Составлено автором по материалам источника: [3]
Рис. 2. Динамика числа разводов в Российской Федерации по месяцам в 2021 г.
110 -,
к 100 -
< 5
90 -
80
I
к
о. ©
о.
с
<
1
2 5
2 5
I
и
<
Месяц
Составлено автором по материалам исследования
Рис. 3. График сезонной волны
и противоречий с недостаточным желанием или/и ресурсностью семьи для их разрешения и преодоления» [2, с. 24]. Попробуем выделить основные причины разводов, обратившись к результатам социологических исследований.
1. ВЦИОМ было проведено телефонное интервью [4] по стратифицированной двухосновной случайной выборке стационарных и мобильных номеров РФ, максимальный размер ошибки с вероятностью 95 % не превышает 2,5 %. Опрошено 1 600 россиян в возрасте от 18 лет. По данным этого исследования причины разводов в РФ следующие: низкие доходы семьи — 33 %; отсутствие взаимопонимания — 15 %; неверность — 14 %; бытовые проблемы — 10 %; алкогольная/наркотическая зависимость и несовместимость характеров — по 8 %. Неуважение друг к другу и отсутствие своей жилищной площади отметили 6 % и 5 % опрошенных соответственно. Такие категории, как безответственность, отсутствие института брака, разные жизненные ценности, отсутствие работы составили 4 % всех ответов. Наименьший процент ответов составили позиции: отсутствие господдержки; конфликты в семье; эгоизм; неискренность/ ревность; отсутствие чувств — по 3 % соответственно; 20 % опрошенных высказались о других причинах и 13 % затруднились с ответом.
2. Опрос, проведенный врачом-психотерапевтом Н.В. Тропиной [5] в г. Киров в 2016 г. показал следующие основные причины разводов: измена и разные духовно-культурные ценности — 18,6 %; чувства ушли (нет любви) — 17 %%; сложности в общении — 12,9 %%; разногласия в вопросах воспитания детей — 2,9 0%.
3. Фонд «Общественное мнение» по результатам еженедельного всероссийского поквартирного опроса от 1—3 июля 2022 г. (обследовано 53 субъекта РФ, 104 населенных пункта, 1 500 респондентов, статистическая погрешность не превышает 3,6 %) [6] отмечает, что чаще всего разводы происходят по следующим обстоятельствам: отсутствие взаимопонимания/семейные конфликты — 29 %%; материальные трудности — 18 о%; бытовые проблемы — 9 %%; пьянство, алкоголизм — 8 %%; супружеская измена — 7 %%; разные причины — 5 о%; безответственность — 4 %%; потеря любви, уважения друг к другу — 4 %%; глупость, отсутствие причин — 3 о%; недостатки воспитания, безнравственность, эгоизм, бездуховность — 2 %%; безработица, нежелание работать — 2 %%; жилищные проблемы — 1 %%; недоверие, ревность — 1 %%; насилие в семье — 1 %%; другое — 1 %%; затруднились с ответом — 22 %%. При этом инициаторами развода чаще всего являются женщины — 56 %% опрошенных (мужчины — 6 %%; мужчины, и женщины одинаково часто — 21 %%). При наличии в семье несовершеннолетнего ребенка (детей), развод считают допустимым — 53 %% опрошенных; недопустимым — 21 %%; 7 %% затруднились с ответом. Таким образом, чаще всего ребенок не является препятствием для развода.
В подтверждение последнего вывода приведем данные судебной статистики по разводам (табл. 1).
Таблица 1
Количество рассмотренных судами дел о расторжении брака в 2017-2021 гг. в Российской Федерации (рассмотрено с вынесением решения)
Год Дела о расторжении брака супругов
имеющих детей бездетных или имеющих взрослых детей
рассмотрено всего с удовлетворением требования рассмотрено всего с удовлетворением требования
2017 337 998 337 543 78 767 78 627
2018 336 996 336 573 78 871 78 770
2019 333 800 333 359 77 902 77 766
2020 294 976 294 730 60 374 60 290
2021 349 119 348 783 64 676 64 590
Относительный прирост, % +3,3 +3,3 -17,9 -17,9
Составлено автором по материалам источника: [7]
Так, чаще всего через суд проходят дела о расторжении брака в семейных парах, имеющих детей — 84 о% в 2021 г. и 83 %% в 2020 г., в том числе в 99,9 %% случаев — с удовлетворением требования. Всего в 2020 г. через суды расторгнуто 62,7 % от общего количества расторгнутых браков, в 52,2 % расторгаются браки в семьях, имеющих детей. В 34 %% всех случаев разводятся семьи с одним ребенком и 16,5 %% пар — с двумя детьми. На основании этих данных можно сделать вывод, что появление детей (двух и более) сплачивает семью и сокращает риск развода. Отметим так же, что бездетные пары разводятся чаще всего в период с 6-го по 9-й год совместной жизни. Разрыв отношений после 10—14 лет супружества случается намного реже — в 13 %% случаев. До 2020 г. динамика дел о разводах, прошедших через суд, показывала ежегодное снижение, в 2021 г. — значительный прирост (+ 16,4 %% к предыдущему периоду).
Сравним результаты опросов, проведенных в России с социологическими исследованиями некоторых других стран.
1. В Италии 18—19 сентября 2017 г. был проведен опрос [8], в котором приняли участие 800 респондентов в возрасте старше 18 лет. Метод собеседования — телефонные интервью с помощью компьютера (САТ1). В качестве основных причин разводов в Италии были выделены следующие: предательство/ неверность — 21,5 %%; закончилась любовь — 17,5 %%; жесткое и агрессивное поведение — 13 %%; отсутствие взаимопонимания — 13 %%; физическое дистанцирование — 8,5 %%; посторонние вторжения в семейные
вопросы — 4,5 %; отсутствие сексуального желания — 4,5 %; несовместимость партнеров — 4,5 %; различие во взглядах на воспитание детей — 4,5 %; затруднились ответить — 8,5 %.
2. В Румынии в 2020 г. проведен опрос [9], который показал следующие результаты: 67,4 % расстались по согласию сторон; 2,8 % — по совокупности причин; 2,1 % — неверность; 1,5 % — физическое насилие; 1,4 % — алкоголизм; 24,8 % — другие ситуации.
Как видим, результаты различных опросов разнятся. Это может быть обусловлено как особенностями разработки и реализации программы и приемов социологического исследования в каждом конкретном случае, так и особенностями менталитета, уровнем образования, культурными особенностями граждан, проживающих на различных территориях [10]. При этом обобщая итоги различных исследований, отметим, что большинство опросов выделяют следующие основные причины разводов: материальные трудности, неверность, отсутствие взаимопонимания, домашнее насилие, алкогольная зависимость. Для обобщения причин разводимости, воспользуемся корреляционно-регрессионным анализом.
Для проведения корреляционно-регрессионного анализа нами выбраны показатели статистики, которые могут оказывать влияние на объемы и уровень разводимости в стране с выделением следующих групп: демографические факторы; доходы и занятость; жилищные условия; состояние здоровья населения; цифровая среда (табл. 2). С целью сопоставимости подавляющее большинство переменных приведено в виде относительных показателей.
Таблица 2
Перечень переменных для анализа
Зависимая переменная Независимые переменные (факторы)
Общий коэффициент разводимости У, на 1 тыс. чел. населения № Группа Перечень
I Демографические факторы Общий коэффициент рождаемости Х1, на 1 тыс. чел. населения Коэффициент младенческой смертности Х2, на 1 тыс. родившихся живыми
II Доходы и занятость Уровень безработицы в трудоспособном возрасте Х3 — всего, % Реальные располагаемые денежные доходы населения Х4, % к предыдущему году Соотношение среднедушевых денежных доходов населения с величиной прожиточного минимума Х5, % Коэффициент фондов (коэффициент дифференциации доходов) Х6, ед.
III Жилищные условия Общая площадь жилых помещений, приходящаяся на одного жителя Х7, м2 Число семей, состоящих на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях на конец года Х8, тыс. ед.
IV Состояние здоровья населения Соотношение числа абортов, включая мини-аборты Х9, на 1 тыс. женщин трудоспособного возраста Заболевание женщин бесплодием Х , на 100 тыс. женщин трудоспособного возраста Заболеваемость психическими расстройствами и расстройствами поведения Х , на 100 тыс. трудоспособного населения Алкоголизм и алкогольные психозы Х , на 100 тыс. населения
V Цифровая среда Доля населения, использующего Интернет Х , % Проникновение подвижной радиотелефонной (сотовой) связи Х , на 100 человек населения
Составлено автором по материалам исследования
По выбранным данным проведена оценка статистической связи между факторами и У. С этой целью были рассчитаны коэффициенты парной корреляции, их величина оценена по шкале Чеддока. Расчет коэффициентов показал наличие заметной статистической связи между У и факторами: Х2 (гх1 = 0,61),
Х4 (Гх4 = ^^ Х7 (Гх = -0,65) Х8 = ^ Х9 (г^ = ^ Х10 (^0 = -(З^^ Х„ (г^ = ^ Я (Г^ =
0,66), Х13 (г = -0,64), Х14 (гх14 = -0,60); умеренная статистическая связь наблюдается с факторами: Х3
(г ,3 = 0,44), Х5 (г ,5 = -0,41). Остальные факторы (Х1 и X) показали слабую статистическую связь. Отметим, что статистическую значимость подтвердили значения коэффициентов парной корреляции между переменной У и факторами: Л'„, Л'4, Х7, Л'8, А',, Л'4, то есть между ними и зависимой переменной подтверждается заметная статистическая связь. Анализ корреляционный матрицы показал наличие муль-тиколлинеарности между большинством независимых переменных.
Для оценки линейной связи зависимой переменной с отобранными факторами построены регрессионные модели по группам переменных и по общей выборке. Предварительно проведенный анализ стационарности динамических рядов с помощью АОР-теста (в различных вариантах теста — тест без константы, тест с константой, тест с константой и трендом) показал следующие результаты: не отвергается гипотеза о стационарности в уровнях динамического ряда переменных X .. .X ; в первых разностях — У, X X Хи, во вторых разностях — X . Таким образом, для получения статистически значимых, неискаженных регрессионных моделей потребуется предварительная обработка данных, в том числе включение дополнительной переменной — переменной времени, построение моделей по абсолютным приростам и т.д.
Результаты анализа (табл. 3) показали, какие факторы в разрезе отдельных групп объясняют вариацию У. Качество моделей на уровне^ = 0,05. Использованы данные Росстата по РФ в годовом выражении за период 2020—2021 гг. Данные для построения моделей в рамках отдельных групп предварительно логарифмированы.
Таблица 3
Результаты регрессионного анализа
Группы переменных Формула № ф-лы
I ПТ = 0,3841 Х1 +0,2781_Л'„ (5)
II ГГ = -2,79 + 0,9261 Л" — — 4 (6)
III 1"3° = 4,17-0,8471 Х7* (7)
IV 0^ = 0,665+ 0,1891_Л'1„* (8)
V Г?=1,80-0,08171_Л'П* (9)
Общая выборка ЗУ= -0,560оГ А„ + 0,0609о!_Л'ч -2,5Ы_Л'6 + 2,48<»_Л'10 + 5,68а Хп -0,127й_Л'п Ег = 0,683 (10)
*Уравнения регрессии, построенные с поправкой на гетероскедастичность.
Составлено автором с использованием приложения Сгей
Статистическая значимость моделей подтверждена тестами на линейность, нормальность остатков, на отсутствие автокорреляции, на отсутствие АБСН-процессов. Так, можно наблюдать, что по выбранным блокам в регрессию включены не все факторы, а только статистически значимые. При построении модели по обобщенной выборке возникла проблема мультпколленпарностп, также имело место использование нестационарных динамических рядов. Ввиду этого обобщенная модель была построена по абсолютным приростам (первым разностям) рассматриваемых переменных.
С учетом рассматриваемых данных, можно сделать вывод, что в рамках одной модели вариацию У объясняют факторы Х0, X X X X . При этом в итоговое уравнение регрессии вошли сразу два экономических фактора (соотношение среднедушевых денежных доходов населения с величиной прожиточного минимума и коэффициент дифференциации доходов). В модель вошли факторы, характеризующие младенческую смертность, заболевание женщин бесплодием, заболеваемость психическими расстройствами и расстройствами поведения, доля населения, использующего Интернет. Отметим значимость последнего фактора, указывающего на влияние развития цифровой среды на уровень разводпмостп. Таким образом, воздействуя на данные показатели можно скорректировать значения общего коэффициента разводпмостп на перспективу.
В завершение исследования проведем классификацию регионов РФ по показателю «Число зарегистрированных разводов в расчете на 1 тыс. населения» (данные за 2015—2020 гг.) с выделением трех кластеров: 1 кластер — низкие показатели разводпмостп; 2 кластер — средние показатели разводпмостп;
3 кластер — высокие показатели разводимости. Решение получено после двух итераций. Результаты дисперсионного анализа показали значимость полученных результатов (все ^-значения равны 0,000000). Результаты анализа представлены в таблице 4.
Таблица 4
Классификация регионов Российской Федерации по уровню разводимости
I кластер II кластер III кластер
Республики: Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкария, Северная Осетия, Чечня, Тыва Области: Белгородская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Костромская, Курская, Липецкая, Орловская, Рязанская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Ярославская, Вологодская, Архангельская, Ленинградская, Псковская, Астраханская, Волгоградская, Ростовская, Кировская, Нижегородская, Оренбургская, Пензенская, Самарская, Саратовская, Ульяновская, Кемеровская, Омская, Томская; республики: Карелия, Адыгея, Калмыкия, Крым, Карачаево-Черкесская, Башкортостан, Марий Эл, Мордовия, Татарстан, Удмуртия, Чувашия, Алтай, Бурятия, Саха; края: Ставропольский; Пермский, Алтайский; г. Москва; г. Севастополь; Ненецкий автономный округ г. Санкт-Петербург; области: Брянская, Калужская, Московская, Смоленская, Калининградская, Мурманская, Новгородская, Курганская, Свердловская, Тюменская, Челябинская, Иркутская, Новосибирская, Амурская, Магаданская, Сахалинская; республики: Коми, Хакасия; края: Краснодарский, Красноярский, Забайкальский, Камчатский, Приморский, Хабаровский; автономные округа: Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий, Чукотский; Еврейская автономная область
Составлено автором с использованием приложения Statistica
В первую группу входят шесть национальных регионов, причем пять из них — республики Северного Кавказа. Низкие показатели разводимости обосновываются культурными и религиозными особенностями проживающего на данной территории населения. Во вторую группу вошло подавляющее число регионов РФ — 50. В третью группу вошли 30 регионов, в том числе Московская, Калининградская области, г. Санкт-Петербург. Таким образом, регионы, вошедшие в третью группу, требуют особого внимания с точки зрения снижения показателя разводимости.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализ динамики показал тенденцию к снижению числа разводов в стране, при этом динамика нестабильна, отдельные периоды отмечены скачками показателя. Это может быть обосновано изменением экономической обстановки в стране. Анализ динамики помесячных данных выявил наличие сезонных колебаний в различные периоды времени. Так, наибольшие значения показателя разводов на 1 000 чел. населения приходится на июль, август и декабрь, наименьшие — на январь, февраль и ноябрь.
К наиболее частым причинам разводов (по данным опросов) относятся: семейные конфликты, материальные трудности, бытовые проблемы, алкоголизм, супружеская измена. В 52,2 % случаев расторгаются браки в семьях, имеющих детей. При этом с появлением второго и последующего ребенка вероятность развода резко снижается [11].
Корреляционный анализ не выявил сильной статистической связи исследуемой переменной с выбранными факторами, при этом с большинством объясняющих переменных наблюдается заметная статистическая связь, самый «сильный» фактор — «алкоголизм и алкогольные психозы на 100 тыс. населения» (гух12 = 0,66). Выявлены высокие показатели коэффициента парной корреляции между многими факторами.
Процедура регрессионного анализа позволила разработать и оценить линейные регрессионные модели по группам переменных. В обобщенную модель вошли факторы, характеризующие: младенческую смертность, доходы населения, дифференциацию доходов, заболеваемость женщин бесплодием, заболеваемость психическими расстройствами и расстройствами поведения, использование Интернета. Не исключено построение других моделей, включающих другой набор факторов, в том числе не учтенных в настоящем исследовании.
Произведена классификация регионов с выделением трех групп: регионы с низкими показателями раз-водимости, регионы со средними показателями разводимости, регионы с высокими показателями разво-димости. Наибольшую группу составили регионы со средними показателями разводимости (50 регионов).
Отметим, что использование статистических данных для оценки причин разводимости имеет свои недостатки, поскольку статистикой не учитываются отдельные стороны жизни семей, например, измены, несовместимость характеров и т.д. При этом использование статистических методов позволяет смоделировать общественные процессы, в том числе связанные с разводимостью, на основе чего разрабатывать государственными органами комплекс мер, направленных на формирование семейных ценностей, укрепление семьи, развитие социальных институтов. Важным направлением развития данной темы является теоретический обзор и практическая реализация оптимальных методов прогнозирования показателя «Число зарегистрированных разводов в расчете на 1 тыс. населения».
Следует отметить, что реализуемый с 2018 г. национальный проект «Демография» направлен на достижение различных целевых показателей, таких как увеличение ожидаемой продолжительности жизни, снижение смертности, увеличение рождаемости, увеличение доли граждан, ведущих здоровый образ жизни. При этом в данном документе не уделено внимания пропаганде семейных ценностей, развитию института семьи, который за последние три десятка лет пришел в упадок. С учетом результатов исследований различных ученых, касающихся вопросов укрепления семьи важно выработать и реализовать на практике такие направления государственной политики, которые в перспективе будут способствовать снижению уровня разводимости не в ущерб качеству семейной жизни [12].
Библиографический список
1. Васильева О.М., Гафиуллин Х.И., Носаненко Г.Ю. К вопросу о становлении института расторжения брака. Евразийский юридический журнал. 2022;(3):134-136.
2. Воронина Т.Д. Развод как социальный феномен в современной России: причины. Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2011;(1):21-31.
3. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). https://rosstat.govm/statistic (дата обращения: 23.08.2022).
4. ВЦИОМ. От брака до развода: 1990-2021. Терпимость россиян кразводам. https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/ot-braka-do-razvoda-1990-2021 (дата обращения: 23.08.2022).
5. Тропина Н.В. Какова на ваш взгляд самая актуальная причина развода? https://www.b17.ru/article/59406/ (дата обращения: 23.08.2022).
6. ФОМ. Разводы: «уважительные» и «неуважительные.» причины. https://fom.ru/Rabota-i-dom/14750 (дата обращения: 23.08.2022).
7. Судебный департамент при Верховном Суде РФ. Форма № 2 «Отчет о работе судов общей юрисдикции о рассмотрении гражданских, административных дел по первой инстанции» за 2017-2021 гг. http://wwwcdep.ru/index.php?id=79.,&item=5896 (дата обращения: 23.08.2022).
8. Statista. Почему вы расстались и/или развелись? https://www.statista.com/statistics/761524/reasons-for-separation-in-italy/ (дата обращения: 23.08.2022).
9. Statista. Наиболее частые причины разводов в Румынии в 2020 г. Данные по разводам, установленным окончательными удебными решениями. https://www.statista.com/statistics/1095953/causes-of-divorces-romania/ (дата обращения: 23.08.2022).
10. Колпакова А.С. Гендерный анализ причин развода в социально-психологических отечественных исследованиях. Социальная психология и общество. 2015;2(6):22-32.
11. Дук Н.А. Волкова П.А., Морозова Д.А., Клюкина Э.М. Значение представления о семье у современной молодежи. Juvenis Scientia. 2018;(5):26-28.
12. Корчагина Т.А. Современное состояние демографической безопасности в России. Russian Economic Bulletin. 2022;1(5):106-115.
References
1. Vasiljeva O.M., Gafiullin Kh.I., Nosanenko G.Yu. To the question of the formation of the institution of divorce. Evra%iiskii yuridicheskii %hurnaL 2022;(3):134-136.
2. Voronina T.D. Divorce as a social phenomenon in contemporary Russia: causes and consequences. Experience in regional research. Tomsk State University journal of philosophy, sociology andpolitical science. 2011;(1):21-31.
3. Federal State Statistics Service (Rosstat). https://rosstat.gov.ru/statistic (accessed 23.08.2022).
4. VCIOM. From Marriage to Divorce: 19902021. Russians' Tolerance of Divorce. https://wciom.ru/analytical-reviews/analitich-eskii-obzor/ot-braka-do-razvoda-1990-2021 (accessed 23.08.2022).
5. Tropina N.V. What do you think is the most pressing reason for divorce? https://www.b17.ru/article/59406/ (accessed 23.08.2022).
6. FOM. Divorce: "Reasonable" and "unreasonable" reasons. https://fom.ru/Rabota-i-dom/14750 (accessed 23.08.2022).
7. Judicial Department under the Supreme Court of the Russian Federation. Form No. 2 "Report on the work of courts of general jurisdiction in civil, administrative cases at first instance" for 20172021. http://www.cdep.ru/index.php?id=79.,&item=5896 (accessed 23.08.2022).
8. Statista. Why didyouget separated and/or divorced? https://wwwstatista.com/statistics/761524/reasons-for-separation-in-italy/ (accessed 23.08.2022).
9. Statista. Mostfrequent causes of divorces in Romania in 2020. https://www.statista.com/statistics/1095953/causes-of-drvorc-es-romania/ (accessed 23.08.2022).
10. Kolpakova A.S. Gender analysis of reasons for divorce in Russian social psychological research. Social psychology and society. 2015;2(6):22-32.
11. Duka N.A. Volkova P.A., Morozova D.A., Klyukina E.M. The importance of the family representation modern youth. Juvenis Scientia. 2018;(5):26-28.
12. Korchagina T.A. The current state of demographic security in Russia. Russian Economic Bulletin. 2022;1(5):106-115.
