Переписи населения, их программно-методологические и организационные вопросы

В таблице 12 представлены демографические индикаторы субъектов РФ по данным Федеральной службы государственной статистики на 01.

01.2017 г. Демографические показатели в разрезе субъектов РФ на 01.

01.2017 г. Численность населения, тыс. чел. Уровень рождаемости, число родившихся на 1000 чел. населения.

Уровень смертности, число умерших на 1000 чел. населения.

Ожидаемая продолжительность жизни, лет.

Российская Федерация146 804,413,313,071,39Центральный федеральный округ39 209,611,713,572,72Северо-Западный федеральный округ13 899,312,513,471,7Южный федеральный округ16 428,612,713,372,13Северо-Кавказский федеральный округ9775,816,67,974,63Приволжский федеральный округ29 636,613,313,970,71Уральский федеральный округ12 345,814,812,570,38Сибирский федеральный округ19 326,214,413,269,31Дальневосточный федеральный округ6182,713,912,668,68Как показывает анализ, наибольшая численность населения наблюдается в Центральном (39 209,6 тыс. чел.) и Приволжском (29 636,6 тыс. чел.) федеральных округах, наименьшая — в Дальневосточном федеральном округе. Наибольшим уровнем рождаемости и наиболее низким показателем смертности характеризуется демографическая ситуация в Северо-Кавказском федеральном округе, 16,6 и 7,9 человек на 1000 человек населения соответственно. Наиболее негативная ситуация по показателю смертности наблюдается в Приволжском федеральном округе (16,6 человек на 1000 человек населения), а наиболее низкий показатель рождаемости — в Центральном федеральном округе (11,7 человек на 1000 человек населения).Кроме положительных тенденций по показателям рождаемости и смертности Северо-Кавказский федеральный характеризуется наиболее высоким показателем ожидаемой продолжительности жизни (74,63 года).Наиболее наглядно указанные тенденции представлены на рисунке 5. Распределение субъектов РФ по демографическим показателям на 01.

01.2017 г. Исследуем уровень материального благосостояния населения на основе показателя среднедушевых денежных доходов и численности населения с денежным доходом ниже прожиточного минимума. На рисунке 6 представлены данные о величине среднедушевых денежных доходов в разрезе субъектов РФ. Распределение субъектов РФ по величине среднедушевых денежных доходов в 2016 г., руб. На основе данных, представленных на рисунке 6 можно сделать вывод о том, что наибольшим уровне среднедушевых денежных доходов характеризуется уровень жизни населения в Центральном федеральном округе, наименьшим — в Северо-Кавказском федеральном округе. Целесообразно отметить, что среднероссийский показатель величины среднедушевых доходов составляет 30 474 руб. Таким образом, в 4 субъектах России (Северо-Кавказский, Южный, Приволжский и Сибирский федеральные округа) данный показатель находится ниже среднероссийского значения. Кроме того, размах между максимальным и минимальным значением составляет 15 753 руб., что свидетельствует о значительном разрыве между субъектами по показателю величины среднедушевых доходов. В 2016 году денежные доходы более 11% населения России составляли величину меньше прожиточного минимума. При этом в общей численности населения в разрезе субъектов России наибольшая доля численности населения указанной группы наблюдается в Сибирском (18,1%), Южном (15,8%) и Северо-Кавказском (15,8%) федеральном округах (рисунок 7).Доля населения субъектов РФ с денежными доходами ниже прожиточного минимума, %Таким образом, на основании проведенного анализа можно сделать следующие выводы:

Наилучшими демографическими показателями (высоким уровнем рождаемости и низким уровнем смертности) характеризуется развитие Северо-Кавказского федерального округа. В то же время, данный субъект России входит в группу субъектов с наиболее низкими показателями материального благосостояния населения. Наиболее высокий уровень среднедушевых доходов и наиболее низкая доля населения с доходами ниже прожиточного минимума наблюдается в Центральном федеральном округе, но данный субъект РФ характеризуется наиболее низким показателем рождаемости. По уровню материального благосостояния, который характеризуется среднедушевыми денежными доходами населения между субъектами РФ наблюдается значительный разрыв. На основе показателей, характеризующих уровень жизни населения средствами корреляционно-регрессионного анализа выполним проверку гипотезу о том, что существует прямая зависимость между показателями уровня жизни населения и регионом проживания. В качестве исследуемых показателей выберем:

результативный признак — величина внутреннего регионального продукта (Y);факторные признаки:

среднедушевые денежные доходы (Х1);количество родившихся на 1000 чел. (Х2);величина прожиточного минимума (Х3);уровень безработицы (Х4).В качестве исследуемых выберем Центральный и Дальневосточный федеральный округ, как наиболее отдаленный от центра. Исследуем взаимосвязь между указанными индикаторами для каждого федерального округа на основе корреляционной матрицы. Для группы показателей ЦФО матрица имеет вид, представленный на таблица 13. Корреляционная матрица 1 YX1X2X3Y1X10,969 8991X20,976 550,9086321X30,635 240,4377160,7 217 761.

Анализ корреляционной матрицы показывает высокие значения парных коэффициентов между всеми индикаторами. Таким образом, нельзя сказать о том, что модель, построенная на основе выбранных показателей будеткачественной виду того, что нельзя исключить влияние факторных признаков друг на друга. Выполним аналогичный анализ для ДФО (таблица 14).Корреляционная матрица 2 YX1X2X3Y1X10,939 5631X20,957 890,8140131X30,540 580,2218450,7 385 451.

Для показателей по ДФО наблюдается аналогичная ситуация. В обоих случаях наименее коррелируют друг с другом результативный признак и показатель безработицы, а также показатель безработицы и величина среднедушевого дохода. Данный факт позволяет исключить из анализа показатель рождаемости и построить множественную регрессионную модель на основании выбранных признаков. Для наглядности сравнения выполним построение модели множественной регрессии на основании всех факторных признаков и исключив показатель рождаемости. Для показателей ЦФО статистика множественного регрессионного анализа выглядит следующим образом (таблица 15).Результаты построения модели множественной регрессии для ЦФО на основании всех факторных признаков.

Регрессионная статистика.

Множественный R0,99 912 2761R-квадрат0,998 246 291.

Нормированный R-квадрат0,992 985 166.

Стандартная ошибка6268,777 601.

Наблюдения5Дисперсионный анализ dfSSMSFЗначимость FРегрессия3 223 689 705 927 456 392 740 864,74005360,53 304 251.

Остаток139 297 572,6139297572,61Итого422 408 268 165 Коэффициенты.

Стандартная ошибкаt-статистикаP-Значение.

Нижние 95%Верхние 95%Нижние 95,0%Y-пересечение-293 061,6501182872,4049−1,6 025 471 440,355160395−2 616 675,8672030552,567−2 616 675,87X111,258 551 372,5390360644,4 341 833 220,141208612−21,29 606 943,52006343−21,2 9607X232501,1 738 226 561,569991,2 236 164 440,436193294−304 995,5725369997,9202−304 995,573X357,8 341 916 932,667675141,7 703 797 850,327332857−357,2 479 769 472,9163602−357,247 977.

Данные, полученные в ходе построения модели позволяют сделать вывод о высокой значимости факторных признаков (величина показателей Rимеет значения, близкие к 1). При этом значимость уравнения регрессии находится на 5% уровне. Уравнение множественной регрессии для построенной модели имеет вид: Результаты построения модели множественной регрессии для ЦФО на основании двух факторных признаков.

Регрессионная статистика.

Множественный R0,99 940 3132R-квадрат0,998 806 619.

Нормированный R-квадрат0,997 613 239.

Стандартная ошибка3579,122 938.

Наблюдения5Дисперсионный анализ dfSSMSFЗначимость FРегрессия22 144 300 615 110 719 659 048 960,95564420,1 193.

Остаток225 620 242,0112810121.

Итого421 468 626 393 Коэффициенты.

Стандартная ошибкаt-статистикаP-Значение.

Нижние 95%Верхние 95%Нижние 95,0%Верхние 95,0%Y-пересечение-189 802,555315857,3 314−11,969 613 330,006907513−258 030−121 575−258 030−12 1575X115,849 816 130,460593734,411 708 470,00084340813,8 680 417,8315913,8 680 417,83159X3693,542 742 749,7353094713,944 675 320,005103273479,549 907,5365479,549 907,5365.

Таким образом, вторая модель является наиболее качественной, в основном за счет увеличения значимости уравнения регрессии в целом. Выполним аналогичные вычисления для показателей ДФО (таблица 17).Результаты построения модели множественной регрессии для ДФО на основании двух факторных признаков.

Регрессионная статистика.

Множественный R0,99 957 3406R-квадрат0,999 146 995.

Нормированный R-квадрат0,996 587 979.

Стандартная ошибка4279,351 848.

Наблюдения5Дисперсионный анализ dfSSMSFЗначимость FРегрессия3 214 503 135 417 150 193 270 784,4418830,37 181 271.

Остаток118 312 852,2418312852,24Итого421 468 626 393 Коэффициенты.

Стандартная ошибкаt-статистикаP-Значение.

Нижние 95%Верхние 95%Нижние 95,0%Верхние 95,0%Y-пересечение265 991,2547721797,13 520,3685124830,77 522 809−8 905 310,9239437293−8 905 311 943 7293X118,175 275 743,7223008734,8 828 067 260,12860158−29,1 210 412 465,47159−29,12 165,47159X2−43 963,246769596,37 465−0,6 316 887 480,64133176−928 269,032840342,5−928 269 840 342,5X3909,349 294 346,28078462,625 138 240,23170505−3490,8 796 165 308,949−3490,885 308,949Таким образом, построенная модель характеризуется высокой значимостью факторных признаков при значениях показателей Rимеющих значения, близкие к 1. Уравнение регрессии имеет следующий вид: На основании проведенного исследования можно сделать вывод о том, что между исследуемыми факторами уровня жизни населения и величиной ВРП в ЦФО и ДФО, который мы определили в качестве индикатора уровня благосостояния населения, существует прямая и тесная связь. Таким образом, гипотезу о зависимости уровня благосостояния от региона проживания для исследуемой совокупности следует принять.

Заключение

.

Важное значение в вопросе планирования и прогнозирования социально-экономических явлений имеет статистическое обследование. Ведущая роль в проведении социально-экономической политики страны принадлежит специально организованным статистическим исследованиям, среди которых особую значимость имеет перепись населения. В данной исследовательской работе были представлены теоретические основы организации статистического наблюдения и основные принципы их реализации в России на примере Всероссийской переписи населения. На основе результатов последней Всероссийской переписи населения был выполнен анализ основных социальных, демографических показателей и их динамика в межпереписной период. Кроме результатов Всероссийской переписи населения 2010 года в рамках исследования был выполнен анализ современных тенденций в динамике демографических показателей России, по результатам которого можно сделать следующие выводы:

Рост численности населения в 2010;2016 гг. не значителен, но имеет устойчивую тенденцию. С 2010 по 2017 гг. наблюдается сокращение численности сельского населения при увеличении доли городского. В 2010;2016 в России наблюдается тенденция к увеличению численности родившихся и уменьшению численности умерших. В 2016 году произошло снижение показателя рождаемости, а в 2015 году впервые за период с 2011 по 2014 гг. численность умерших имеет более высокие показатели по отношению к предыдущему 2014 году. Список использованной литературы.

Нормативно-правовые акты.

Конституция Российской Федерации. Принята всенародным голосованием 12.

12.1993 (с изм. От 30.

12.2008) // Российская газета от 21.

01.2009. — № 7. Теоретическая литература.

Балдин, К. В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. — М.: Дашков и К, 2012. — 312 c. Батракова, Л. Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л. Г. Батракова. — М.: Кно.

Рус, 2013. — 528 c. Громыко, Г. Л. Теория статистики: Практикум / Г. Л. Громыко. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 238 c. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2007.

Костеева Т. В. Методология сравнительного анализа в социальной статистике. — Автореф. на соискание ученой степени канд. дис. -СПб.: СПбУЭФ (Санкт-Петербургский университет экономики и финансов), 1994.

Краткий обзор основных итогов микропереписи населения 1994 г. -СПб.: Петербургкомстат, 1995.

Курс демографии. /Под ред. А. Я. Боярского./ - М.: Финансы и статистика, 2012.

Толстова Ю.Н., Анализ социологических данных, М., 2011.

Практикум по теории статистики под ред. профессора Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2011.

Статистика под ред. К.э.н. В. Г. Ионина, -Новосибирск, изд. НГАЭиУ, 2012.

Статистика А. В. Сиденко, Г. Ю. Попов, В. М. Матвеева, — М.: Дело и Сервис, 2010.

Статистика населения с основами демографии. /Кильдишев Г. С., Козлова Л. Л., Ананьева С. П. и др./ -М.: Финансы и статистика, 2012.

Стеценко С.Г., Козаченко И. В. Демографическая статистика. — Киев: Вища школа, 2011.

Сборник задач по общей теории статистики под ред. к.э.н. Л. К. Серга. — М.: Филинъ, 2010.

Теория статистики: учебник / под ред. Р. А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2007.

656 с. Энциклопедия статистических терминов. В 8 томах / Федеральная служба государственной статистики. М.: Росстат, 2011.

Интернет-ресурсы.

Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. Режим доступа:

http://www.gks.ru/Министерство здравоохранения Российской Федерации [Электронный ресурс]. Режим доступа:

http://www.rosminzdrav.ru/Министерство труда и социальной защиты Российской Федерации. [Электронный ресурс]. Режим доступа:

http://www.rosmintrud.ru/Приложение 1Формы бланков переписных листов Всероссийской переписи населения 2010 года.