Моделювання демографічних процесів в контексті соціальної реформи

Демографічний процес як соціальне явище, головні методи його дослідження. Характеристика соціальних реформ в Україні. Аналіз динаміки та структури чисельності населення в країні. Регресійний аналіз народжуваності та соціальної допомоги сім’ям з дітьми.

Рубрика Социология и обществознание
Вид курсовая работа
Язык украинский
Дата добавления 22.04.2013
Размер файла 1,7 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

0,642

0,530

Інтервал

1,487

1,823

Мінімум

9,214

10,108

Максимум

10,701

11,931

Сума

975,976

1084,805

Кількість спостережень

100

100

Коефіцієнт варіації, %

1,557

1,567

Коваріація змінних

0,151

Кореляція змінних

0,952

У табл. 3.2. наведено описову статистику оброблених даних. Коефіцієнт варіації регресанту становить 1,557%, а регресора - 1,567%, що вказує на однорідність сукупності. Коваріація змінних у розмірі 0,151 свідчить про прямий вплив виплат на народжуваність. Кореляція змінних становить 0,952, тобто зв'язок між змінними є істотним.

Після трансформації даних ми оцінили рівняння регресії:

(1).

З рівнем значимості 0,01 (1%) та перевищенням розрахункового значення статистики Стьюдента над критичним, ми відхиляємо нульову гіпотезу про відсутність зв'язку між факторною та результативною ознакою та стверджуємо, що одноразові соціальні виплати при народженні дитини впливають на чисельність народжених. Зокрема при зростанні виплат на 1% чисельність народжених зростає на 0,899%.

Рис. 3.2 - Фактичні та модельовані значення чисельності народжених в Україні за 2008-2011 роки

Окрім цього, в результаті побудови моделі отримано такі результати:

Значення скоригованого коефіцієнту детермінації у розмірі 0,905 вказує на те, що модель пояснює 90,5% варіації народжуваності в залежності від обсягу соціальних виплат. Розрахункове значення статистики Стьюдента перевищує критичне. З рівнем значимості 1% та перевищенням розрахункового значення критерію Фішера над критичним ми можемо зробити висновок про адекватність моделі, тобто модель пояснює варіацію народжуваності в залежності від виплат.

Розглянемо графік залишків, що зображений на рис. 3.3.

Рис. 3.3 - Графік залишків незалежної змінної Pay

Проведемо White тест для визначення гетероскедастичності залишків. Як було описано у пункті 2.3., нульова гіпотеза тесту полягає в наявності гомоскедастичності, альтернативна - гетероскедастичності. Здійснимо побудову рівняння регресії, де оцінені залишки регресії є залежною змінною, а факторами виступають логарифмовані значення соціальних виплат та їх квадрати. Таким чином отриманий з цієї моделі коефіцієнт детермінації помножений на кількість спостережень є меншим за критичне значення за законом розподілу Пірсона, а тому ми приймаємо нульову гіпотезу про гомоскедастичність залишків, оцінки є ефективними.

<

Розраховане значення статистики становить 1,932, тобто можна зробити висновок про відсутність автокореляції залишків.

Проведемо RESET тест для визначення правильності функціональної форми моделі. Нульова гіпотеза тесту полягатиме в тому, що залежна змінна є лінійною та на неї не впливають нелінійні зв'язки. Для розрахунку тесту нам необхідні модельовані значення регресанта нашої моделі піднесені до квадрату. Після проведення відповідних розрахунків ми включаємо модельовані значення залежної змінної в модель, яка називатиметься повною моделлю регресії. Попереднє рівняння регресії є скороченим. Для визначення правильності специфікації моделі ми використовуватимемо статистику Фішера.

Таблиця 3.3 - Розрахунок критичного та емпіричного значення статистики Фішера

Показник

Значення

J - кількість параметрів, на які відрізняються повна та скорочена форма моделі

1

N - кількість спостережень

100

K - кількість параметрів повного рівняння регресії

3

SSE restricted - залишки скороченої форми регресії

1,42

SSE unrestrestricted - залишки повної форми регресії

1,36

Alpha

0,01

df-numerator

1

df-denominator

97

F - розрахункове значення статистики Фішера

4,21

Right Critical Value - критичне значення статистики Фішера

6,90

Рішення

Приймаємо H0

p-value - рівень значимості

0,04

Таким чином розрахункове значення коефіцієнта є меншим критичного, а тому ми приймаємо нульову гіпотезу про правильну функціональну форму моделі, тобто нелінійні фактори впливу не здійснюватимуть ефекту на залежну змінну.

Для визначення наявності індивідуальних ефектів, тобто можливих індивідуальних характеристик кожної одиниці спостереження, ми побудуємо між групову модель з фіксованим ефектом. Після чого на основі F-тесту порівняємо звичайну модель регресії (1), яка в цьому випадку буде відображати скорочену форму моделі, з міжгруповою моделлю з фіксованими ефектами.

Для цього трансформуємо дані про народжуваність та обсяг соціальних виплат, зокрема знайдемо середнє значення за кожен період спостереження для всіх одиниць спостереження та віднімемо їх від фактичних значень кожної одиниці спостереження в певний період часу. В результаті трансформації отримали наступне рівняння регресії:

Birth = 0, 15 Pay (2)

(t) 1, 561

t (0, 1; 98) = 1,66

= 0, 024

F = 2, 43

Отож з рівнем значимості 10% та перевищенням критичного значення статистики Стьюдента над розрахунковим, ми стверджуємо, що обсяг соціальної виплати не впливає на кількість народжень.

Моделі регресії (1) та (2) суттєво відрізняються між собою, оскільки перше рівняння регресії вказує на вплив соціальної допомоги на кількість народжень, друге - про його відсутність. Задля визначення, яку модель слід обрати для правильної інтерпретації результатів ми проведемо F-тест, де нульова гіпотеза полягатиме в тому, що скорочена форма моделі (1) є правильною, тобто індивідуальні ефекти відсутні.

Таблиця 3.4 - Розрахунок критичного та емпіричного значення статистики Фішера для моделей (1) та (2)

Показник

Значення

J - кількість параметрів, на які відрізняються повна та скорочена форма моделі

1

N - кількість спостережень

100

K - кількість параметрів повного рівняння регресії

2

SSE restricted - залишки скороченої форми регресії

1,420

SSE unrestrestricted - залишки повної форми регресії

13,930

Alpha

0,05

df-numerator

1

df-denominator

98

F - розрахункове значення статистики Фішера

-88,008

Right Critical Value - критичне значення статистики Фішера

3,938

Рішення

Відхиляємо H0

p-value - рівень значимості

2,66734E-15

Результати тесту вказують на те, що з рівнем значимості 1% ми відхиляємо нульову гіпотезу про відсутність індивідуальних ефектів, тобто необхідним є застосування міжгрупової моделі з фіксованим ефектом.

Таким чином результати міжгрупової моделі з фіксованим ефектом для панельних даних свідчать про те, що соціальні виплати при народженні дитини не є ключовим фактором впливу на кількість народжених в Україні. Тому у наступному пункті ми розглянемо залежність чисельності народжених від інших чинників.

3.2 Побудова багатофакторної економетричної моделі демографічних процесів

Ми припускаємо, що соціальні виплати не є основним чинником впливу на кількість народжень в Україні. Тому розглянемо інші фактори, які можуть певним чином позначатись на народжуваності [див. дод. Н].

Першим фактором є кількість штатних працівників жіночої статі в Україні по областях. Припущення полягає в тому, що зайнятість жінок позитивно впливає на чисельність народжених і повинна стимулювати її. Інше припущення щодо цього фактору: зростання зайнятості жінок, а отже скорочення їх вільного часу, зменшуватиме рівень народжуваності.

Другий фактор - механічний приріст населення України. Ми вважаємо, що додатній приріст зовнішньої міграції позитивно відбивається на чисельності народжених, оскільки виїзд за кордон здебільшого пов'язаний з тимчасовим працевлаштуванням.

Третій фактор - наявні доходи населення України - повинен стимулювати народжуваність в разі його збільшення та скорочувати в разі зменшення, оскільки певним чином відображає матеріальну забезпеченість населення.

Четвертий фактор - житлове забезпечення на 1 жителя. Ми припускаємо, що зростання площі проживання на 1 особу сприятиме підвищенню рівня народжуваності.

П'ятим фактором виступатиме заробітна плата 1 штатного працівника, зростання якої також повинне забезпечувати підвищення народжуваності.

Шостим фактором впливу є обсяг викиду шкідливих речовин, який на нашу думку, негативно відображатиметься на рівні народжуваності, оскільки такий фактор відображається на стані здоров'я населення та деструктивно впливає на репродуктивну поведінку.

Здійснимо описову статистику даних для визначення необхідності їх трансформації [див. табл. 3.5].

Таблиця 3.5 - Описова статистика факторів впливу на народжуваність в Україні

Показник

Кількість штатних працівників жінок, тис. осіб

Механічний приріст, осіб

Наявні доходи , млн. грн.

Зарплата на 1 штатного працівника, грн

Житло, м2 на 1 жителя

Обсяги викидів шкідливих речовин, тис. т

Кількість шлюбів, одиниць

Середнє значення

213,606

612,326

29545,919

1869,17

26,484

260,528

11942,970

Стандартна помилка

13,165

82,564

1980,864

36,661

3,154

36,288

590,164

Медіана

151,75

363

21546,5

1813,5

22,917

132

9442,000

Мода

137,4

363

50152,333

2295

22,3

52,8

7957,000

Стандартне відхилення

131,65

765,665

19808,64

366,609

31,537

362,876

5901,639

Дисперсія

17331,79

586242,7

392382229,5

134402

994,559

131678,7

34829340,292

Ексцес

3,193

5,617

4,402

0,476

98,952

7,87

2,130

Асиметрія

1,861

2,366

2,054

0,817

9,923

2,863

1,551

Інтервал

593,6

3965

99732

1750

318,3

1724,2

27083,000

Мінімум

83,8

1

9054

1313

19,6

43

5913,000

Максимум

677,4

3966

108786

3063

337,9

1767,2

32996,000

Сума

21360,6

52660

2954591,889

186917

2648,4

26052,8

1194297,000

Кількість спостережень

100

100

100

100

100

100

100

Коефіцієнт варіації, %

61,632

125,042

67,044

19,613

119,078

139,285

49,415

Як ми бачимо дані потребують трансформації, оскільки коефіцієнти варіації перевищують рекомендоване значення 33%, тобто сукупність даних для усіх факторів не є однорідною. Зокрема скоригуємо наявні доходи та заробітну плату на 1 штатного працівника за допомогою індексу інфляції та прологарифмуємо усі змінні задля зменшення їх варіації.

Нехай:

Birth - чисельність народжених, тис. осіб;

Pay - обсяг одноразової соціальної виплати при народженні дитини, тис. грн.;

Staff - кількість штатних працівників жінок, тис. осіб;

Area - житлова площа, м2 на 1 жителя;

Pop - механічний приріст населення, осіб;

Inc - наявні доходи населення, млн. грн.;

Sal - заробітна плата 1 штатного працівника, грн;

Emis - обсяги викиду забруднюючих речовин, тис. т;

Married - кількість зареєстрованих шлюбів, одиниць.

Таблиця 3.6 - Описова статистика трансформованих значень факторів впливу на народжуваність

Показник

Обсяг одноразової соціальної допомоги, тис. грн.

Кількість штатних працівників жінок, тис. осіб

Механічний приріст, осіб

Наявні доходи, млн. грн.

Зарплата на 1 штатного працівника, грн

Житло, м2 на 1 жителя

Обсяги викидів шкідливих речовин, тис. т

Кількість шлюбів, одиниць

Середнє значення

10,848

5,225

5,588

9,532

6,915

3,173

5,044

9,291

Стандартна помилка

0,041

0,050

0,137

0,056

0,014

0,028

0,091

0,042

Медіана

10,800

5,022

5,784

9,463

6,910

3,132

4,883

9,153

Мода

-

4,923

3,497

10,532

6,957

3,118

3,967

8,982

Стандартне відхилення

0,412

0,499

1,375

0,564

0,143

0,283

0,911

0,423

Дисперсія

0,170

0,249

1,890

0,318

0,020

0,080

0,830

0,179

Ексцес

-0,292

0,025

2,367

0,153

-0,334

79,410

0,448

-0,332

Асиметрія

0,530

0,854

-0,945

0,766

0,506

8,459

0,983

0,766

Інтервал

1,823

2,090

8,286

2,572

0,663

2,847

3,716

1,719

Мінімум

10,108

4,428

0,000

8,582

6,655

2,976

3,761

8,685

Максимум

11,931

6,518

8,286

11,153

7,318

5,823

7,477

10,404

Сума

1084,805

522,468

558,759

953,170

691,464

317,251

504,429

929,059

Кількість спостережень

100

100

100

100

100

100

100

100

Коефіцієнт варіації, %

3,800

9,554

24,605

5,916

2,068

8,923

18,058

4,558

Наступним кроком є побудова матриці кореляції змінних для відбору факторів, які ми включимо в модель.

Таблиця 3.7 - Матриця кореляцій незалежних та залежної змінної

 

Birth

Pay

Staff

Area

Pop

Inc

Sal

Emis

Married

Birth

1

0,952

0,902

-0,192

0,444

0,799

0,605

0,806

0,956

Pay

0,952

1

0,858

-0,175

0,388

0,825

0,677

0,769

0,928

Staff

0,902

0,858

1

-0,123

0,483

0,900

0,691

0,912

0,947

Area

-0,192

-0,175

-0,123

1

-0,012

-0,117

-0,084

-0,040

-0,117

Pop

0,444

0,388

0,483

-0,012

1

0,371

0,360

0,437

0,515

Inc

0,799

0,825

0,900

-0,117

0,371

1

0,837

0,849

0,848

Sal

0,605

0,677

0,691

-0,084

0,360

0,837

1

0,703

0,631

Emis

0,806

0,769

0,912

-0,040

0,437

0,849

0,703

1

0,881

Married

0,956

0,928

0,947

-0,117

0,515

0,848

0,631

0,881

1

Як ми бачимо, найбільший зв'язок з народжуваністю мають такі фактори, як обсяг соціальної допомоги, кількість штатних працівників, кількість шлюбів, обсяги викиду шкідливих речовин, наявні доходи та заробітна плата 1 штатного працівника. Дещо менший зв'язок спостерігається між механічним приростом населення та народжуваністю, житловою площею й народжуваністю. Для того, щоб уникнути мультиколінеарності, тобто зв'язку між факторами ми оберемо ті з них, які найменше корелюють між собою, зокрема: житлова площа та механічний приріст, житлова площа та наявний дохід, житлова площа та заробітна плата, житлова площа та викиди шкідливих речовин, житлова площа та кількість шлюбів. Оцінимо відповідні рівняння регресії.

В першу модель регресії ми включили житлову площу та механічний приріст, як незалежні змінні, та народжуваність, як залежну зміну:

Birth = 9, 88 - 0, 26 Area + 0, 13 Pop (1)

t 23, 71 2, 10 4, 96

Значення статистики Стьюдента для кутового коефіцієнта житлової площі дорівнює 2,10; для кутового коефіцієнта механічного приросту - 4,96. З рівнем значимості 1% та перевищенням розрахункового значення статистики Стьюдента над критичним можна зробити висновок, що механічний приріст впливає на народжуваність: зростання на 1% цього фактору спричиняє зростання народжуваності на 0,13%. Від'ємне значення біля кутового коефіцієнта житлової площі вказує на обернено пропорційний зв'язок цього фактору з народжуваністю, а отже свідчить про можливе включення в модель несуттєвої змінної.

Друга модель регресії включатиме житлову площу та наявний дохід як регресори та народжуваність як регресант:

Birth = 5, 01 - 0, 14 Area + 0, 54 Inc (2)

t 9, 92 1, 65 12, 99

Значення статистики Стьюдента для кутового коефіцієнта житлової площі дорівнює 1,65; для кутового коефіцієнта наявних доходів - 12,99. З рівнем значимості 1% ми стверджуємо про наявність зв'язку між доходами та народжуваністю, зокрема при зростанні доходів на 1% кількість народжених зростає на 0,54%. Житлова площа не впливає на народжуваність, оскільки її розрахункове значення менше критичного, тому виключимо цей фактор з моделі та оцінимо вплив доходів на народжуваність.

Birth = 5, 01 + 0, 55 Inc (3)

t 11, 21 13, 16

Як ми бачимо скоригований коефіцієнт детермінації регресії суттєво не відрізняється від коефіцієнту детермінації в попередньому рівнянні, тому можна зробити висновок, що житлова площа є несуттєвим фактором впливу на кількість народжених осіб, тому його не варто включати в модель.

Таблиця 3.8 - Розрахунок критичного та емпіричного значення статистики Фішера для повної моделі регресії (2) та скороченої форми регресії (3)

Показник

Значення

J - кількість параметрів, на які відрізняються повна та скорочена форма моделі

1

N - кількість спостережень

100

K - кількість параметрів повного рівняння регресії

3

SSE restricted - залишки скороченої форми регресії

5,436

SSE unrestrestricted - залишки повної форми регресії

5,288

Alpha

0,05

df-numerator

1

df-denominator

97

F - розрахункове значення статистики Фішера

2,716

Right Critical Value - критичне значення статистики Фішера

3,939

Рішення

Приймаємо H0

p-value - рівень значимості

0,103

Для підтвердження цього ми проведемо тест для визначення відмінності двох вище оцінених рівнянь регресії. Скорочена модель - залежність народжуваності від наявних доходів, повна модель - залежність народжень від житлової площі та наявних доходів. В табл. 3.8. наведені результати тесту. Розрахункове значення статистики Фішера є меншим за критичне, тому з рівнем значимості 10% ми приймаємо нульову гіпотезу про те, що моделі не відрізняються між собою, а тому такий фактор, як житлова площа не варто включати в модель.

Оцінимо четверте рівняння регресії, де народжуваність залежатиме від заробітної плати 1 штатного працівника жінки:

Birth = -1, 64 + 1, 65 Sal (4)

t 1, 07 7, 52

Скоригований коефіцієнт детермінації цієї моделі є значно меншим за його значення в моделі регресії (3). Розрахункове значення статистики Стьюдента для кутового коефіцієнта становить 7,52, а тому з рівнем значимості 1% ми можемо зробити висновок про те, що заробітна плата впливає на народжуваність: зростання фактору на 1% спричиняє зростання народжуваності на 1,65%. П'яте рівняння регресії описуватиме залежність народжуваності від обсягу викидів шкідливих речовин:

Birth = 8, 02 + 0, 35 Emis (5)

t 61, 19 13, 49

Коефіцієнт детермінації вказує на високу пояснювальну здатність моделі, зокрема значення результативної ознаки варіює в залежності від факторної ознаки на 64,7%. Статистика Стьюдента біля кутового коефіцієнта обсягів викиду становить 13,49. Разом з тим, додатне значення кутового коефіцієнту вказує на можливе не включення суттєвої змінної в модель.

Побудуємо модель залежності народжуваності від кількості шлюбів:

Birth = 1, 59 + 0, 89 Married (6)

t 6, 23 32, 07

Високе значення скоригованого коефіцієнту детермінації свідчить про те, що 91,2% варіації народжуваності залежить від кількості шлюбів. Розрахункове значення статистики Стьюдента при кутовому коефіцієнті кількості шлюбів становить 32,07, а тому з рівнем значимості 1% ми стверджуємо, що шлюбність впливає на народжуваність, зокрема при 1% зростання фактору, народжуваність зросте на 0,89%.

Оцінимо множинну модель регресії, в яку включимо наявні доходи та механічний приріст, як незалежні змінні:

Birth = 4, 64 + 0, 51 Inc + 0, 05 Pop (7)

t 11, 83 11, 61 2, 70

Скоригований коефіцієнт детермінації регресії (7) незначно зріс, тому проведемо тест на основі статистики Фішера для визначення важливості фактору механічного приросту.

Таблиця 3.9 - Розрахунок критичного та емпіричного значення статистики Фішера для повної моделі регресії (7) та скороченої форми моделі (3)

Показник

Значення

J - кількість параметрів, на які відрізняються повна та скорочена форма моделі

1

N - кількість спостережень

100

K - кількість параметрів повного рівняння регресії

3

SSE restricted - залишки скороченої форми регресії

5,436

SSE unrestrestricted - залишки повної форми регресії

5,057

Alpha

0,05

df-numerator

1

df-denominator

97

F - розрахункове значення статистики Фішера

7,279

Right Critical Value - критичне значення статистики Фішера

3,939

Рішення

Приймаємо Н0

p-value - рівень значимості

0,008

Як свідчать дані табл. 3.9., розрахункове значення статистики Фішера значно перевищує критичне, а тому моделі (7) та (3) відрізняються між собою, фактор механічного приросту населення варто включити в модель. Відповідно до оціненого рівняння регресії (7), ми з рівнем значимості 1% та перевищенням розрахункового значення кутового коефіцієнту біля фактору механічного приросту (2,70) над критичним стверджуємо, що зростання на 1% приросту населення збільшує кількість народжених на 0,05%.

Ми припускаємо, що такий фактор як наявні доходи населення - ендогенна змінна, тобто визначається іншими змінними, зокрема заробітною платою 1 штатного працівника. Проведемо тестування на ендогенність цього фактору за допомогою тесту Hausman. Нульова гіпотеза полягає в тому, що факторна ознака та залишки не корелюють між собою, тобто ендогенність відсутня.

Оцінимо рівняння регресії, в якому наявні доходи - регресант, заробітна плата - регресор:

Inc = -13, 39 +3, 30 Sal (8)

t 8, 83 15, 16

Оцінені залишки моделі (8) включимо як незалежну змінну в модель (7):

Birth = 5, 23 + 0, 44 Inc +0, 05 Pop - 0, 20 (9)

= 0,672

Кутовий коефіцієнт залишків є статистично значимим, оскільки розрахункове значення статистики Стьюдента становить 2,32 та перевищує критичне, а тому ми відхиляємо нульову гіпотезу й стверджуємо, що наявні доходи - ендогенна змінна. Відповідно необхідним є включення в модель (7) інструментальної змінної - заробітної плати. З оціненого рівняння регресії (8) можна зробити висновок про те, що інструментальна змінна корелює з ендогенною змінною, оскільки статистика Стьюдента кутового коефіцієнта заробітної плати (15,16) перевищує рекомендоване значення 3,3, а статистика Фішера регресії становить 229,70, перевищуючи нормативне значення у розмірі 10.

Разом з тим інструментальні змінні не повинні корелювати з помилками, тому проведемо LM тест для обґрунтованості включення їх у модель. Суть тесту полягає в тому, що модельовані значення ендогенної змінної в залежності від інструментальної змінної включаються в оригінальну модель регресії як незалежна змінна. Оцінені залишки останньої моделі використовуються як залежна змінна від всіх екзогенних та інструментальних змінних, після чого значення коефіцієнту детермінації моделі множиться на кількість спостережень та порівнюється з критичним значенням закону розподілу Пірсона. Нульова гіпотеза: значення LM тесту не повинне перевищувати значення закону розподілу Пірсона, тобто інструментальні змінні не корелюють з залишками та їх застосування є виправданим.

Таким чином, оцінимо рівняння регресії, в якому незалежними змінними є модельовані значення наявного доходу та механічний приріст, а результуючою ознакою - кількість народжених.

Birth = 3, 81 + 0, 60 IncMod +0, 03 Pop (10)

= 0,716

Залишки з (10) моделі оцінимо як залежну змінну від механічного приросту та заробітної плати. Коефіцієнт детермінації цієї регресії помножимо на кількість спостережень:

=100* 2,051E-16 0 < (0,01; 1)=6,63

Таким чином, ми можемо стверджувати, що застосування заробітної плати як інструментальної змінної є виправданим.

Отже, в результаті вище проведених процедур ми отримали остаточне рівняння регресії:

Birth = 5, 32 + 0, 42 IncMod +0, 07 Pop (11)

t=8, 65 t=6, 19 t=3, 14

= 0,413

= 35, 76 >F (0, 01; 3; 97) = 3, 99

де IncMod - це модельовані значення наявного доходу в залежності від заробітної плати. Як ми бачимо, з рівнем значимості 1% усі кутові коефіцієнти є статистично значимі, оскільки перевищують критичне значення. Тому, зростання наявних доходів на 1% призводить до зростання народжуваності на 0,42%, тоді як зростання механічного приросту населення на 1% збільшує народжуваність на 0,07%. Зміна народжуваності пояснюється зміною факторів на 41,3 %, на що вказує коефіцієнт детермінації. Окрім цього, адекватність моделі відображає розрахункове значення статистики Фішера у розмірі 35,76, що перевищує критичне у розмірі 4,83 з рівнем значимості 1%.

Проведемо RESET тест для визначення правильності функціональної форми моделі. Включимо в модель (11) нелінійний фактор у вигляді модельованих значень народжуваності, що відображатиме повну форму моделі. Розрахуємо статистику Фішера та порівняємо її з критичним значенням:

=0,37 < = 3,94

Таким чином з рівнем значимості 5% ми приймаємо нульову гіпотезу про правильну функціональну форму моделі, а тому включення нелінійних зв'язків не є необхідним.

Окрім цього, перевіримо правильність специфікації моделі за допомогою тесту множників Лагранжа, в якому нульова гіпотеза полягає в тому, що звичайна модель регресії є правильною, альтернативна - необхідним є застосування моделі з випадковим ефектом:

де - залишки звичайної моделі. Величина порівнюється з критичним значенням закону розподілу Пірсона. Якщо значення першої перевищує критичне значення, то ми відхиляємо нульову гіпотезу про правильність специфікації звичайної моделі регресії та стверджуємо про необхідність застосування моделі з випадковим ефектом.

Таким чином для тесту множників Лагранжа використаємо оцінені залишки моделі (11). Як ми бачимо, розраховане значення тесту менше критичного значення закону розподілу Пірсона, а тому ми приймаємо нульову гіпотезу про правильну функціональну форму моделі:

= 2, 02 < (0,05; 1) = 3, 84.

На рис. 3.4. та рис. 3.5. зображені графіки залишків факторних змінних. Протестуємо ці змінні на гетероскедастичність.

Рис. 3.4 - Графік залишків факторної змінної IncMod

Рис. 3.5 - Графік залишків факторної змінної Pop

Для цього використаємо тести на гетероскедастичність. Значення White тесту = 2,26 < (0,05; 2) = 5, 99. Тобто ми приймаємо нульову гіпотезу про гомоскедастичність. Проведений тест Goldfeld-Quandt також вказує на відсутність гетероскедастичності, зокрема розраховане значення тесту становить 1,78 та є меншим за критичне значення закону розподілу Пірсона 1,99 з рівнем значимості 5%, а тому ми приймаємо нульову гіпотезу про гомоскедастичність.

Для перевірки на автокореляцію залишків ми використали статистику , значення якої становить 1,97, тобто вказує на відсутність автокореляції залишків. Проведемо тестування залишків на нормальність за допомогою тесту Жака-Бера. Нульова гіпотеза полягає в тому, що залишки розподілені за нормальним законом розподілу, є незалежними, а їх асиметрія та ексцес рівні нулю:

<

Значення коефіцієнта повинне бути меншим за значення закону розподілу Пірсона, якщо залишки є нормально розподіленими.

= 61, 65 < (0,05; 98) = 122, 11

Так як розрахункове значення є меншим критичного значення закону розподілу Пірсона, то ми приймаємо нульову гіпотезу про нормальний закон розподілу залишків моделі.

Побудуємо між групову модель з фіксованим ефектом, яка відображатиме залежність народжуваності від розміру доходів та природного приросту для порівняння результатів, отриманих у звичайній моделі регресії (11). В результаті проведених трансформацій отримали наступне рівняння регресії:

Birth = 0, 12 Inc + 0, 01 Pop (12)

t 1, 41 0, 39

= 0, 033

= 0, 013

F = 1, 68 < F (0, 1; 3; 97) = 3, 99

Оцінки моделі з фіксованим ефектом значно відрізняються від оцінок звичайної моделі регресії, зокрема статистика Стьюдента свідчить про те, що жоден зв'язок факторів з результуючою величиною не є істотним, тобто розмір доходів та механічний приріст не впливають на народжуваність. Якщо порівняти обидва рівняння регресії, то ми можемо бачити, що пояснювальна здатність моделі (11) є набагато кращою, на що вказує скоригований коефіцієнт детермінації та статистика Фішера, а тому обрати модель з фіксованим ефектом для дослідження взаємозв'язків впливу не є доцільним. Окрім цього, ендогенність такої незалежної змінної, як обсяг доходів може позначатись на отриманні кращих оцінок за допомогою (11) рівняння регресії. Тому ми стверджуємо, що правильною функціональною формою моделі є звичайне рівняння регресії (11).

Отже, головними факторами впливу на народжуваність в Україні є обсяг доходів громадян та механічний приріст населення, а тому при впровадженні соціальних реформ потрібно в першу чергу звертати увагу саме на ці фактори. Обґрунтуємо перспективи розвитку демографічної ситуації в Україні на основі побудованої моделі в наступному пункті.

3.3 Характеристика перспектив розвитку демографічної ситуації в Україні на основі побудованих моделей

Оцінені попередньо рівняння регресії дають підставу внести пропозиції щодо регулювання та призначення соціальних виплат населенню. Оскільки підвищення соціальної допомоги сім'ям з дітьми має популістський характер та має обернено пропорційний зв'язок з розміром заробітної плати працівника, ми пропонуємо диференціювати розмір соціальної допомоги при народженні дитини залежно від рівня доходів.

Ми вважаємо, що зростання заробітної плати призводить до зменшення кількості народжених через те, що люди з більшим рівнем доходів не зацікавлені в отриманні доходів, зокрема соціальної допомоги, шляхом народження дитини, а також наявністю інших пріоритетів у житті, зокрема кар'єрного росту. Здебільшого в Україні спостерігається тенденція до однодітності сімей з високим рівнем доходу. Відповідно таких сімей важко спонукати до народження дитини лише матеріальними засобами. А тому необхідним в Україні є впровадження якісних соціальних послуг населенню.

На нашу думку, доцільно диференціювати розмір соціальної допомоги при народженні дитини в залежності від доходів сімї в розрахунку на 1 особу за місяць. Оскільки в Україні заробітна плата коливається залежно від сфери діяльності від 1000 грн. до 3000 грн. та більше, а реальна заробітна плата є ще нижчою, то ми пропонуємо фіксований розмір одноразової та місячної виплати коригувати на коефіцієнт рівня доходів наступним чином:

В= лn + лn*K

де лn - це фіксована сума одноразової допомоги при народженні дитини n-ї черговості;

К - це коефіцієнт коригування виплати залежно від рівня доходів:

К = 0, 05 , якщо Д [0; 500];

К = 0, 04 , якщо Д (500; 1000];

К = 0, 03 , якщо Д (1000; 3000];

К = 0, якщо Д (>3000];

де Д - рівень щомісячних доходів одержувача соціальної допомоги.

Для вирішення задачі нарахування одноразової та місячної виплат ми пропонуємо впровадити інформаційну систему, яка б дозволила автоматично розраховувати обсяг допомоги залежно від черговості дитини та рівня доходів, а також встановлювати дату перерахунку коштів на банківський рахунок одержувача залежно від дати звернення та черговості звернення. На рис. 3.2. зображено головну сторінку інформаційної системи, яка включатиме в себе такі головні компоненти, як базу даних та базу моделей.

Рис. 3.6 - Головна сторінка інформаційної системи «Нарахування соціальної допомоги при народженні дитини»

Рис. 3.7 - База даних одержувачів соціальної допомоги

База даних міститиме інформацію про всіх одержувачів соціальної допомоги (батьків, усиновлювачів, опікунів), суму одноразової виплати та дату її нарахування, а також розраховану суму щомісячної виплати. На рис. 3.7 зображено базу даних інформаційної системи та показано приклад розрахунку одноразової допомоги при народженні дитини залежно від рівня доходу одержувача.

Рис. 3.8 - Форма для внесення інформації для одержувача соціальної допомоги

На рис. 3.8 зображено форму для внесення даних про нового одержувача. Якщо одержувач допомоги вже звертався щодо нарахування йому виплати, то вся інформація про нього знаходиться в базі даних, необхідним є лише підтвердження рівня доходів, номеру рахунку, а також зазначення черговості дитини, що підтверджується відповідними документами (довідкою про склад сімї та свідоцтвом про народження кожної попередньої дитини). Якщо одержувачем допомоги є опікун або ж усиновлювач, то він повинен надати рішення суду про усиновлення або встановлення опіки. Після ведення необхідних даних, одержувач має право відразу бути проінформованим про суму та дату зарахування коштів на його рахунок.

З іншого боку розрахунок соціальних виплат залежно від рівня доходів сприятиме зацікавленості держави у підвищенні заробітної плати, оскільки збільшення доходу громадян означатиме отримання меншого розміру соціальної допомоги. Підвищення заробітної плати в свою чергу сприятиме можливості більшого матеріального забезпечення населення на постійній основі, а не шляхом отримання соціальних виплат в короткостроковому періоді. Окрім цього держава в такому випадку матиме змогу не підвищувати розмір соціальної допомоги, а лише коригувати його залежно від реальних доходів населення, тому це сприятиме заощадженню державного бюджету України.

ВИСНОВКИ

Демографічний процес являє собою сукупність демографічних подій у житті людини. Він може проявлятись у трьох формах: природному, механічному та соціальному русі населення. Основними демографічними процесами виступають народжуваність, смертність, шлюбність та розлучуваність, які відображають демографічну ситуацію в країні.

Проаналізувавши основні чинники впливу на демографічну ситуацію, можна сказати, що демографічні процеси залежать від трьох основних груп факторів: соціальних, економічних та медико-демографічних. В Україні відтворення населення значною мірою залежить від рівня реальних доходів, а другорядними чинниками виступають рівень захворюваності, соціальні виплати, кількість шлюбів та забруднення навколишнього середовища.

Реформи у соціальному секторі здійснюються тільки частково. Більшість соціальних реформ не схвалюються населенням України, зокрема пенсійна та реформи системи пільг, оскільки вони стосуються не заможних верств населення. Окрім цього, фактичне реформування соціальної сфери не відбувається, оскільки всі соціальні зміни стосуються здебільшого підвищення або зниження розмірів соціальних виплат різним категоріям населення.

На основі проаналізованого стану демографічної ситуації можна виділити основні демографічні тенденції в Україні. Відбувається скорочення чисельності населення, зокрема за рахунок негативної тенденції до депопуляції. Для України характерні процеси урбанізації та механічного приросту за рахунок зовнішньої міграції. Спостерігається також низька народжуваність, масова однодітність українських сімей, нестабільність шлюбів та високий рівень розлучуваності. Старіння населення поєднуються в Україні з високим, за європейськими мірками, рівнем смертності та низькою тривалістю життя. З метою покращення демографічної ситуації в Україні постійно збільшуються обсяги соціальних виплат. витрати на соціальне обслуговування та соціальне забезпечення займають значну частку у державному бюджеті України. Характерним є те, що соціальна допомога сім'ям з дітьми щороку підвищується, зокрема виплати при народженні дитини, що є недостатньо обґрунтованим, оскільки відображає популістський характер соціальної політики в Україні.

Для дослідження демографічних процесів та визначення впливу різних факторів на відтворення населення доцільно застосовувати метод економетричного моделювання. Для моделювання демографічних процесів можна використовувати парну (якщо фактор один) та множинну регресію (якщо два і більше факторів). Постановка задачі, збір, підготовка даних є важливим етапом процесу побудови моделі. Визначення функціональної форми та основних факторів також позначаються на якості, адекватності моделі досліджуваному явищу. Для того, щоб модель регресії відображала досліджуваний об'єкт необхідно дотримуватись незміщеності, ефективності та точності оцінок. Порушення цих умов призводитиме до наявності автокореляції, гетероскедастичності, ендогенності, нестаціонарності ряду, а тому інтерпретовані результати будуть неправдивими.

Для дослідження впливу різноманітних факторів на демографічну ситуацію в Україні за допомогою економетричного інструментарію було обрано залежну змінну - чисельність народжуваних, та незалежні змінні - обсяг одноразової соціальної допомоги при народженні дитини, кількість штатних працівників жінок, житлова площа, механічний приріст населення, наявні доходи населення, заробітна плата 1 штатного працівника, обсяги викиду забруднюючих речовин та кількість зареєстрованих шлюбів. На основі множинної моделі регресії, що основним чинником впливу на народжуваність в Україні є наявні доходи населення, а також механічний приріст.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Закон України «Про державну допомогу сім'ям з дітьми». - Режим доступу: http://iportal.rada.gov.ua/

2. Закон України «Про державну соціальну допомогу інвалідам з дитинства та дітям-інвалідам» . - Режим доступу: http://iportal.rada.gov.ua/

3. Закон України «Про державну соціальну допомогу малозабезпеченим сім'ям». - Режим доступу: http://iportal.rada.gov.ua/

4. Закон України «Про державну соціальну допомогу особам, які не мають права на пенсію та інвалідам» . - Режим доступу: http://iportal.rada.gov.ua/

5. Закон України «Про пенсійне забезпечення». - Режим доступу: http://iportal.rada.gov.ua/

6. Безтелесна Л., Максимчук Т., Юрчик Г. Удосконалення механізму соціального захисту дітей в Україні/ Науково-економічний та суспільно-політичний журнал «Україна: аспекти праці». - Київ, 2012. - Вип. 4. - С. 38-45.

7. Брич В., Шушпанов П. Шляхи вдосконалення регулювання зовнішньої трудової міграції населення/ Науково-економічний та суспільно-політичний журнал «Україна: аспекти праці». - Київ, 2010. - Вип. 4. - С. 28-31.

8. Дорошенко Л.С. Демографія: Навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. - К.: МАУП, 2005. - 112 с.

9. Дорошенко Л.С. Демографія: Практикум. - К.: МАУП, 2007. - 80 с.

10. Доугерті К. Введення в економетрику: Посібник. 3-тє видання. М.: Інфра - М, 2009. - 465 с.

11. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Економетрика. - Підручник за ред. Кремер Н. Ш. - М.: Юніті-Дана, 2002. - 311 с.

12. Кульков Ю, Чалапко Л. Аналіз демографічної ситуації в Україні в контексті пенсійної реформи та визначення соціального навантаження/ Науково-економічний та суспільно-політичний журнал «Україна: аспекти праці». - Київ, 2011. - Вип. 2. - С. 31-41.

13. Лещинський О.Л. Економетрія: Навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. / О.Л. Лещинський, В.В. Рязанцева, О.О. Юнькова. - К.: МАУП, 2003. - 208 с.

14. Магниш Я.Р., Катишев П.К., Пересецький А. А. Економетрика. - Навчальний курс: Підручник. - 6-те вид. - М.: Діло, 2004. - 576 с.

15. Махорін Л.Г. Основи демографії. Курс лекцій/ Житомир: Вид-во «Волинь», 2009. - 96 с.

16. Накалюжна І. Новітні тенденції народжуваності у міських поселеннях України/ Науково-економічний та суспільно-політичний журнал «Україна: аспекти праці». - Київ, 2010. - Вип. 4. - С. 13-19.

17. Новіков А.І. Економетрика: навчальний посібник. - 2-ге вид. - М.: ІНФРА-М, 2007. - 144 с.

18. Пальян З.О. Демографічна статистика: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 2003. - 132 с.

19. Прибиткова І.М. Основи демографії: Посібник для студентів гуманітарних і суспільних факультетів вищих навчальних закладів / І.М. Прибиткова. - К.: «АртЕк», 1995. - 256 с.

20. Терець В. Природний рух населення й депопуляція в Україні на тлі європейської демографічної ситуації/ Науково-економічний та суспільно-політичний журнал «Україна: аспекти праці». - Київ, 2010. - Вип. 4. - С. 19-24.

21. Тихомиров Н.П., Дорохіна О.Ю. Економетрика: Навчальний посібник. - М.: видавництво Російської економічної академії, 2002. - 640 с.

22. Щерба Г. Зарубіжна трудова міграція з України: сучасні виклики і регіональна специфіка/ Науково-економічний та суспільно-політичний журнал «Україна: аспекти праці». - Київ, 2010. - Вип. 3. - С. 41-46.

23. http://www.minfin.gov.ua/ - Міністерство фінансів України.

24. http://www.mlsp.gov.ua/ - Міністерство соціальної політики України.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Результати дослідження відтворення населення у Волинській області за 1991-2015 роки. Особливості сучасних демографічних процесів у регіоні. Аналіз динаміки чисельності населення за статевою ознакою та ознакою місця проживання та міграційного руху.

    статья [240,3 K], добавлен 21.09.2017

  • Демографічна ситуація в Харківському регіоні. Наслідки падіння народжуваності. Вивчення тенденцій і факторів демографічних процесів. Розробка демографічних прогнозів та заходів демографічної політики. Склад населення найбільш чисельних національностей.

    реферат [44,2 K], добавлен 20.01.2011

  • Узагальнення основних демографічних проблем в Одеській області. Характеристика динаміки зміни чисельності та густоти населення у результаті народжуваності, смертності й міграції. Територіальні відмінності сільського та міського населення Одеської області.

    курсовая работа [248,4 K], добавлен 30.05.2013

  • Методологічні засади проведення переписів населення. Законодавча база Всеукраїнського перепису населення. Поточний облік населення. Кількісний аналіз і вимірювання демографічних процесів, відтворення населення як їхня єдність, демографічне прогнозування.

    дипломная работа [573,3 K], добавлен 26.10.2010

  • Населення як об'єкт вивчення соціальної статистики. Основні категорії статистики населення. Джерела інформації про населення, статистичне вивчення його структури. Методи вивчення динаміки складу населення. Статистика природного руху населення України.

    курсовая работа [284,3 K], добавлен 13.05.2015

  • Концептуальні засади соціальної роботи з сім’ями, жінками, дітьми, молоддю в Україні. Нормативно-правові засади реалізації соціальної молодіжної політики центрами соціальних служб. Державна програма сприяння працевлаштуванню і вторинній зайнятості молоді.

    дипломная работа [864,1 K], добавлен 19.11.2012

  • Поняття соціальної діагностики. Принципи соціальної діагностики. Методи соціальної діагностики. Рівні та етапи соціальної діагностики. Соціально-педагогічна діагностика. Соціологічне дослідження на тему "Сучасне мовлення телебачення".

    курсовая работа [54,3 K], добавлен 07.11.2007

  • Самовизначення людини як індивіда і індивідуальності. Основоположні принципи сучасного людинознавства у контексті трансформації глобальних соціальних видозмін. Головні фактори трансформації глобальної соціальної динаміки та розвитку наукових систем.

    статья [20,5 K], добавлен 07.11.2017

  • Методологічні основи дослідження основних засад організації соціальної роботи з дітьми-інвалідами. Сутність, значення, специфіка та провідні напрямки організації соціальної роботи з дітьми-інвалідами. Організація соціальної реабілітації дітей-інвалідів.

    дипломная работа [48,8 K], добавлен 12.08.2010

  • Дослідження суб'єктивного аспекту соціальної напруженості. Особливість головних тенденцій у формуванні суспільних настроїв. Розгляд рівня матеріальної забезпеченості населення, напруги у сфері зайнятості, медико-демографічній ситуації та умов життя.

    статья [206,1 K], добавлен 05.10.2017

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.