CC BY
11УДК 330
А.А. Михайлов
ВЛИЯНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ ЕСТЕСТВЕННОГО ПРИРОСТА НАСЕЛЕНИЯ
В статье ставится задача провести анализ уровня естественного прироста населения Российской Федерации за последние 15 лет. В ходе анализа была проведена оценка влияния рассматриваемых факторов на естественный прирост населения. В результате анализа была выявлена сильная зависимость между уровнем ВВП на душу населения и естественным приростом населения.
Ключевые слова: естественный прирост населения, регрессионный анализ, ВВП на душу населения, демографическая ситуация, статистический анализ.
Экономика и демография тесно взаимосвязаны: возрастно-половой состав населения и его составляющие прямо влияют на процесс производства, распределения производимых обществом благ. Следовательно, проблемы демографического состояния страны прямо влияют на её экономику [1]. В настоящее время многие экономисты не только в нашей стране, но и за рубежом уделяют много внимания демографической ситуации, складывающейся в том или ином государстве. Важнейшим демографическим показателем является естественный прирост населения.
Цель нашего исследования является статистический анализ уровня естественного прироста населения в Российской Федерации. Для достижения поставленной цели необходимо было провести корреляционно-регрессионный анализ.
Для начала рассмотрим динамику естественного прироста населения Российской Федерации за 2000-2014 гг.. По данным графика можно отметить, что за последние 15 лет наблюдалось устойчивое увеличение естественного прироста населения РФ.
Рис. 1. Естественный прирост населения в Российской Федерации
Можно отметить, что при увеличивавшемся из года в год приросте населения, лишь в 2013 году данный параметр вышел из отрицательного значения. Также стоит отметить, что 2005 году произошло снижение естественного прироста населения, но уже с 2006 года происходило увеличение данного показателя.
Для последующего анализа необходимо определить факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень естественного прироста населения в Российской Федерации. Для этого проведем корреляционно-регрессионный анализ [2].
На показатель влияет множество различных факторов. Для проведения корреляционно -регрессионного анализа нами были использованы следующие факторы: у - естественный прирост населения РФ, тыс. чел.; х! - темпы роста среднедушевых доходов, %;
© Михайлов А.А., 2016.
Вестник магистратуры. 2016. № 6(57). Т. III.
ISSN 2223-4047
х2 - уровень безработицы, %; х3 - ВВП на душу населения, $; Х4 - индекс развития человеческого потенциала, ед.; х5 - уровень преступности, на 100 тыс. чел.
С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые будут включены в модель множественной регрессии (табл. 1).
Таблица 1
Корреляционная матрица влияния факторов на естественный прирост населения
Y Xi Х2 Х3 Х4 Х5
Y 1
Xi -0,89386 1
X2 -0,75065 -0,29776 1
Хз 0,96384 -0,26312 -0,1414 1
Х4 0,39779 -0,28829 -0,37504 0,43581 1
Х5 -0,44773 0,30121 0,16326 -0,23383 0,13796 1
Из корреляционной матрицы видна довольно заметная взаимосвязь между уровнем естественного прироста населения (у) и фактором х3. Связь с другими факторами (хь х2, х4 и х5) является недостаточно тесной и их следует исключить.
Из выбранных факторов включаем в модель: х3 - ВВП на душу населения, $.
Для дальнейшего анализа необходимо оценить мультиколлинеарность факторов, то есть случай, когда отслеживается взаимосвязь двух или нескольких факторов, которая может проявляться в функциональной (явной) или стохастической (скрытой) форме. Для оценки мультиколлинеарности сначала оценивается матрица парных коэффициентов корреляции, затем на ее основе определяются частные и множественные коэффициенты корреляции и детерминации, проверяется их значимость [3]. Конечной целью корреляционного анализа является отбор факторных признаков хь х2,...,хт для дальнейшего построения уравнения регрессии.
В нашем случае факторная переменная не связана строгой функциональной зависимостью с другими факторами, что говорит о слабой мультиколлинеарности. Значит фактор является информативным и статистически надёжным.
Из выбранных нами факторов включаем в модель фактор х3 - ВВП на душу населения и в ходе анализа данных получаем следующие значения (табл. 2).
Таблица 2
Регрессионная статистика
Регрессионная статистика
Множественный R 0,963845
Я-квадрат 0,928998
Нормированный R-квадрат 0,923536
Стандартная ошибка 36,5317
Наблюдения 15
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 1930393 1930393 170,09538 7,6499
Остаток 13 147537 11349
Итого 14 2077930
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение -1873,95 109,1175 -17,1736 2,57259
X3 0,75367 0,057787 13,04199 7,65037
По результатам вычислений составим уравнение регрессии:
У= -1873,95+ 0,75367Х3
По данному уравнению можно сделать следующие выводы с увеличением размера ВВП на душу населения на 1 $, естественный прирост населения увеличивается на 0,75%.
Значение коэффициента множественной детерминации R=0,963, что указывает на тесную связь между выбранным фактором и результатом.
R-квадрат - множественный коэффициент детерминации равен 0,928, показывает, что уровень естественного прироста населения зависит от изменения уровня ВВП на душу населения, влияние неучтенных факторов составляет 7,2%. Сравнивая значения критерия Фишера, стоит отметить, что Fфакт >Ртабл, следовательно уравнение регрессии является статистически значимым.
На основе полученных данных можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на естественный прирост населения в Российской Федерации оказывает такой фактор как среднедушевые размер ВВП на душу населения.
Библиографический список
¡.Тимофеева Т.В., Снатенков А.А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2007.
2.Теория статистики. Учебник / Под. ред. проф. Р. А. Шмойловой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2010.
3.Снатенков А.А., Тимофеева Т.В. Экономико-статистическое исследование состояния сберегательного дела в России // Экономика и предпринимательство. 2015. №6-2. С. 929-933.
МИХАЙЛОВ АРТЕМ АНАТОЛЬЕВИЧ - студент, Оренбургский филиал «РЭУ им. Г.В. Плеханова», Россия.
