VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

В современном мире значение такого статистического показателя, как уровень жизни населения, возросло во много раз. Ввиду того, что с помощью уровня жизни населения можно охарактеризовать достаточно много аспектов жизни населения, этот показатель давно перешел в разряд социальных категорий. Действительно, по уровню жизни населения возможно судить о хозяйственном благосостоянии страны, уровне образования, здравоохранения, о социальной политике государства в сфере поддержки малоимущих и нетрудоспособных граждан и др.

Из-за широты понятия «уровень жизни» разные специалисты подходят к его определению неодинаково, расставляя различные приоритеты относительно компонентов данного показателя. В целом различные определения уровня жизни делятся на две категории: политэкономические и параметрические (расчетно-статистические). При этом толкования первой категории исходят из связи уровня жизни с развитием производительных сил общества и ориентированы на стратегические по своим масштабам задачи анализа и прогнозирования. В то же время интерпретации уровня жизни второй категории ставят «во главу угла» доходы, конечное потребление, индексы стоимости жизни, и потому более приложимы к решению текущих расчетных задач анализа и регулирования тактического уровня, поскольку они позволяют использовать количественно оцениваемые показатели. Именно поэтому для применения в статистических исследованиях более пригодны определения параметрического характера [10].

В результате наиболее емким и в то же время понятным определением является следующее: уровень жизни представляет собой степень удовлетворения материальных и духовных потребностей людей, достигаемую за счет создаваемых экономических и материальных условий и возможностей, реализуемую через потребление и определяемую прежде всего соотношением уровня доходов и стоимости жизни.

Для всесторонней оценки уровня жизни населения используется определенная система статистических показателей. К ним относятся некоторые показатели СНС (располагаемый, скорректированный располагаемый доход домохозяйств и др.), потребление домохозяйств, а также ИПЦ и др. В некоторой степени качество жизни граждан можно охарактеризовать и демографическими показателями (рождаемость, смертность, ОПЖ). Важную роль играет показатель покупательной способности денежных доходов населения, величина прожиточного минимума и др. [10]. Для оценки распределения доходов в обществе используется коэффициент Джини, взаимосвязанный с кривой Лоренца. Однако наиболее распространен для характеристики качества жизни показатель индекс развития человеческого потенциала (ИРЧП), отражающий три основных фактора жизни: долголетие, образованность и доход. Долголетие измеряется показателем ожидаемой продолжительности жизни и определяется по демографическим таблицам смертности. Уровень образованности характеризуется процентом грамотности среди взрослого населения, а также количеством молодежи, обучающейся в учебных заведениях разного уровня. Компонент дохода оценивается величиной ВВП на душу населения в ППС валют [1].

ИРЧП рассчитывается по формуле:

ИРЧП = (1)

где - индекс ожидаемой продолжительности жизни при рождении;

индекс достигнутого уровня образования;

- индекс реального ВВП в расчете на душу населения.

Для характеристики уровня жизни населения возможно использование и некоторых частных показателей. Одним из таких показателей является величина площади жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного человека. Так, было исследовано значение данного показателя для разных регионов Российской Федерации (рис. 1). Наименьшая величина показателя составила 13,2 кв.м. в Республике Тыва, наибольшая - 29,8 кв.м. в г.Москва.

Рисунок 1. Распределение регионов РФ по общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя

Данный показатель отражает такой компонент уровня жизни населения, как условия быта граждан, т.е. обеспеченность населения жильем, его качество, развитие сети бытового обслуживания и др. При этом, безусловно, нельзя отрицать, что жилищные условия существования каждого конкретного человека всегда связаны с множеством разнообразных факторов. Поэтому была выявлена зависимость между площадью жилых помещений, приходящейся на одного человека, с среднедушевым месячным доходом населения (таблица 1).

Таблица 1. Группировка регионов по площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя

№ группы	Группы регионов по площади жилых помещений на одного жителя	Число регионов	Средние душевые месячные денежные доходы, тыс. руб.	Средняя площадь жилых помещений, приходящаяся на одного жителя, кв.м
I	до 21,5	16	21,950	18,7
II	21,5 – 22,9	17	18,597	22,3
III	22,9 – 24,6	17	20,239	23,6
IV	24,6 – 26,1	16	20,866	25,4
V	свыше 26,1	16	20,925	27,4
Итого:		16,4	20,489	23,5

Таблица 1 показывает, что регионы РФ были сгруппированы в 5 приблизительно равных по численности групп исходя из величины площади жилых помещений, приходящейся на одного человека. В эту же таблицу внесены показатели среднемесячных душевых денежных доходов. В результате выявлено несколько закономерностей. Прослеживается взаимосвязь между величиной среднедушевых месячных доходов населения и средней площадью жилых помещений, приходящейся на одного жителя. С увеличением средних душевых доходов населения увеличивается и площадь жилых помещений на одного жителя, т.к. приобретение жилья в нынешнее время становится достаточно дорогим удовольствием и требует серьезных финансовых вложений. Наибольшее количество регионов наблюдается в группах II и III, в которых средняя площадь жилых помещений на одного жителя составляет 22,3 и 23,6 кв.м. соответственно. Значит, именно такие показатели являются наиболее часто встречающимися в среднем по стране.

Названные закономерности свойственны не для всех групп, т.к. на полученные в ходе статистического исследования значения площади жилых помещений влияет множество факторов. Например, в относительно не развитом в социально-экономическом плане Чукотском автономном округе население характеризуется значительными доходами, общая площадь жилых помещений большая, а численность населения не очень велика. Таким образом, показатель жилой площади на одного жителя получается довольно высоким. В крупных городах и центральных областях РФ высокие среднедушевые доходы и большие общие площади жилых помещений соответствуют значительному количеству квадратных метров на человека. Также стоит учитывать, что рост доходов не во всех случаях означает рост жилой площади на одного человека. В зависимости от стадии экономического цикла, общей социальной обстановки в стране населения люди могут направлять свои доходы на накопления, а не на расширение жилплощади, или же могут совершать какие-либо крупные приобретения, не связанные с жилой недвижимостью.

В ходе исследования была проанализирована и динамика развития уровня жизни населения за 1998-2012гг, подсчитаны показатели соответствующего ряда динамики (таблица 2).

Таблица 2. Показатели ряда динамики площади жилых помещений, приходящейся на одного человека

Годы	Площадь жилых помещений на одного человека, кв.м	Абсолютный прирост, кв.м		Темп роста,%		Темп прироста,%		Абсолютное содержание 1% прироста, кв.м
		Δбаз	Δцеп	ТР баз	Тр цеп	Тпр баз	Тпр цеп
1998	18,2	-	-	-	-	-	-	-
1999	18,4	0,2	0,2	101,1	101,1	1,1	1,1	0,182
2000	18,7	0,5	0,3	102,7	101,6	2,7	1,6	0,184
2001	19,1	0,9	0,4	104,9	102,1	4,9	2,1	0,187
2002	19,4	1,2	0,3	106,6	101,6	6,6	1,6	0,191
2003	19,9	1,7	0,5	109,3	102,6	9,3	2,6	0,194
2004	20,3	2,1	0,4	111,5	102,0	11,5	2,0	0,199
2005	20,6	2,4	0,3	113,2	101,5	13,2	1,5	0,203
2006	21,0	2,8	0,4	115,4	101,9	15,4	1,9	0,206
2007	21,4	3,2	0,4	117,6	101,9	17,6	1,9	0,210
2008	21,8	3,6	0,4	119,8	101,9	19,8	1,9	0,214
2009	22,2	4,0	0,4	122,0	101,8	22,0	1,8	0,218
2010	22,7	4,5	0,5	124,7	102,3	24,7	2,3	0,222
2011	23,2	5,0	0,5	127,5	102,2	27,5	2,2	0,227
2012	23,6	5,4	0,4	129,7	101,7	29,7	1,7	0,232
В среднем	20,7	0,4	0,4	101,9	101,9	1,9	1,9	-

Анализ динамики изменения площади жилых помещений, приходящейся на одного человека, в регионах ПФО за 1998-2012 гг. показал, что в среднем каждый год площадь жилых помещений, приходящаяся на одного человека, увеличивалась на 0,4 кв.м. В среднем ежегодный уровень площади жилых помещений, приходящейся на одного человека, составлял 101,9% от площади на предшествующий год, то есть она увеличивалась на 1,9%, или на 0,392 кв.м.

Также была выявлена тенденция развития исследуемого ряда динамики. Было осуществлено выравнивание ряда динамики методов укрупнения периодов, методом скользящей средней, по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста, а также аналитическим методом по уравнению прямой. Один из методов, а именно выравнивание по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста, приведен в таблице 3.

Таблица 3. Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста

Годы	Площадь жилых помещений на одного человека, кв.м (Yi)	Порядковый номер года,(t)	Yt=Yi+*(t-1) Yt=18,2+0,4*(t-1)	Yt = Yi*(t-1) Yt = 18,2*1, 019(t-1)
1998	18,2	1	18,2	18,2
1999	18,4	2	18,6	18,5
2000	18,7	3	19,0	18,9
2001	19,1	4	19,4	19,3
2002	19,4	5	19,8	19,6
2003	19,9	6	20,2	20,0
2004	20,3	7	20,6	20,4
2005	20,6	8	21,0	20,8
2006	21,0	9	21,4	21,2
2007	21,4	10	21,8	21,5
2008	21,8	11	22,2	22,0
2009	22,2	12	22,6	22,4
2010	22,7	13	23,0	22,8
2011	23,2	14	23,4	23,2
2012	23,6	15	23,8	23,7

Выровненные по среднему абсолютному приросту значения площади жилых помещений колеблются в интервале от 18,2 до 23,8 кв.м., по среднему коэффициенту роста – от 18,2 кв.м. до 23,7 кв.м. (рис.2).

Таблица 3 и рисунок 2 показывают, что методом выравнивания ряда динамики по среднему абсолютному приросту с 1998 по 2012 годы выявлена тенденция увеличения общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя, причем ежегодно в среднем на 0,4 кв.м.

Рисунок 2. Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста

Методом выравнивания ряда динамики по среднему коэффициенту роста за исследуемый период выявлена тенденция увеличения общей площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя, ежегодно в среднем в 1,019 раза или на 1,9%.

Тенденция ряда динамики выявлялась и с использованием ППП Excel. Для этого были построены линейный, логарифмический, полиномиальный, степенной и экспоненциальный тренды. Выравнивание ряда динамики площади жилых помещений, приходящейся на одного человека, аналитическим методом по степенной функции представлено в таблице 4.

Таблица 4. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Годы	Площадь жилых помещений на одного человека, кв.м (Yi)	Порядковый номер года t	Степенная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1998	18,20	1	18,118	0,082	0,007
1999	18,40	2	18,436	-0,036	0,001
2000	18,70	3	18,764	-0,064	0,004
2001	19,10	4	19,102	-0,002	0,000004
2002	19,40	5	19,450	-0,050	0,003
2003	19,90	6	19,808	0,092	0,008
2004	20,30	7	20,176	0,124	0,015
2005	20,60	8	20,554	0,046	0,002
2006	21,00	9	20,942	0,058	0,003
2007	21,40	10	21,340	0,060	0,004
2008	21,80	11	21,748	0,052	0,003
2009	22,20	12	22,166	0,034	0,001
2010	22,70	13	22,594	0,106	0,011
2011	23,20	14	23,032	0,168	0,028
2012	23,60	15	23,480	0,120	0,014
2013	х	16	23,938	х	х
2014	х	17	24,406	х	х
Итого	310,5	х	х	х	0,104

Графическое отображение выравнивания ряда динамики аналитическим методом по степенной функции представлено ниже (рис.3). Получено уравнение степенной функции и величина достоверности аппроксимации, которая в этом случае составила 0,866.

Рисунок 3. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Рассмотренные функции были проверены путем расчета фактического значения F-критерия Фишера и сравнения его с табличным значением. В результате все функции были признаны статистически значимыми и существенными. Так как по F-критерию Фишера все пять функций подходят для отображения тенденции, то отобрана наиболее адекватная функция по наименьшему среднему квадратическому отклонению остаточному. Ею оказалась степенная функция, для которой Уравнение степенной функции выглядит следующим образом:

(2)

По отобранной функции в качестве тренда были определены показатели колеблемости и сделаем вывод о возможности прогнозирования. Размах колеблемости составил 0,232 кв.м., значит, разность между наибольшим и наименьшим выровненным по степенной функции значением площади жилых помещений на одного человека составляет 0,232 кв.м. Коэффициент колеблемости равен 0,401%, то есть доля усредненного значения абсолютного отклонения от средней площади жилых помещений равна 0,401%. Коэффициент устойчивости больше 50%, тогда уровни ряда динамики устойчивы и данное уравнение тренда подходит для расчета прогноза на перспективу.

Далее был выполнен интервальный прогноз на 2 года:

(3)

где =

- интервальный прогноз,

- табличное значение Стьюдента,

при .

Интервальный прогноз на 2013 год:

0,072 кв.м.

кв.м.

кв.м.

кв.м.

Интервальный прогноз на 2014 год:

кв.м.

кв.м.

кв.м.

кв.м.

Если выявленная тенденция по степенной функции сохранится, то в следующие два года с вероятностью 95% можно ожидать увеличение площади жилых помещений, приходящейся на одного жителя, причем в 2013 году площадь будет составлять от 23,783 до 24,093 кв. м, а в 2014 году – от 24,238 до 24,574 кв.

Таким образом, в качестве вывода стоит отметить чрезвычайную важность уровня жизни населения для раздела социальной статистики, широту и многосторонность данного понятия. Для характеристики уровня жизни населения можно использовать такой частный показатель, как площадь жилых помещений, приходящаяся на одного человека. В регионах ПФО за 1998-2012гг. отмечается устойчивая тенденция возрастания значения данного показателя, которая, скорее всего, сохранится и в 2013-2014гг.

Список литературы

1. Аблеева А.М. Социальная статистика: учебное пособие / Уфа, 2010.

2. Аблеева А.М. Количественная и качественная оценка показателей воспроизводства основных фондов сельского хозяйства // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2014. № 1 (29). С. 100-103.

3. Борисов В.А. Демография: Учебник/ В.А. Борисов - 3-е изд., перераб. и доп.- М.: Нота Бене, 2009.-344 с.

4. Васильева Л.Ю., Валишина Н.Р. Статистический анализ уровня занятости населения в РФ // Тенденции и перспективы развития статистической науки и информационных технологий сборник научных статей: посвящается Юбилею профессора кафедры статистики и информационных систем в экономике доктора экономических наук Рафиковой Нурии Тимергалеевны. МСХ РФ, Башкирский государственный аграрный университет. Уфа, 2013. С. 182-183.

5. Вишневская Н.Т. Законодательство о защите занятости и рынок труда // Вопросы экономики. 2007. - № 4. - с. 114-122.

6. Кабашова Е.В., Сагадеева Э.Ф. Математическая экономика: учебное пособие: электронный ресурс / Башкирский государственный аграрный университет. Уфа, 2013. Том Модуль 2 Глобальные модели экономики

7. Кузнецов Ю.А. Некоторые аспекты количественной оценки уровня цифрового неравенства регионов РФ / Ю.А.Кузнецов, С.Е.Маркова //Экономический анализ: теория и практика. – 2014. - №32.

8. Малышева О.О. Уровень жизни населения приволжского федерального округа и факторы, оказывающие на него влияние / О.О. Малышева // Экономика и социум. - 2013. - № 1(6).

9. Набиуллина А.В., Лубова Т.Н. Демографический кризис в Российской Федерации // Актуальные вопросы экономико-статистического исследования и информационных технологий сборник научных статей: посвящается 40-летию создания кафедры "Статистики и информационных систем в экономике". МСХ РФ, Башкирский государственный аграрный университет. Уфа, 2011. С. 319-320.

10. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики: учебник. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. - 771с.

11. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики – Росстат. – Режим доступа: www.gks.ru.

12. Ableeva A.M. TREND STUDIES OF MACROECONOMIC INDICATORS IN COMPARABLE PRICES // Международный журнал экспериментального образования. 2014. № S6. С. 57-58.

13. Mannapova R.A., Horuzhij L.I., Zalilova Z.A. STATISTICAL ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT OF BEEKEEPING IN THE CATEGORIES OF FARMS // European Journal of Natural History. 2012. № 5. С. 36.

14. SalimovaG.A. FORMING OF ASSESSMENT TOOLS UNDER THE GEF // Россия и Европа: связь культуры и экономики Материалы IX международной научно-практической конференции. Ответственный редактор Уварина Н.В. . 2014. С. 218-219.

Код для цитирования: Скопировать