Исследуем взаимосвязь между указанными индикаторами для каждого федерального округа на основе корреляционной матрицы. Для группы показателей ЦФО матрица имеет вид, представленный на таблица 8. Таблица 8 — 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 9).Таблица 9 — 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 10).Таблица 10 — 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: Таблица 11 — 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 12).Таблица 12 — 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. Расчетная часть.
Таблица 13 — Нормативные показатели изготовления продукции в I квартале.
ПоказательИзделие АИзделие БОбъем выпуска, шт.16 503 300.
Нормы расхода:
металла, т/шт.0,250,3топлива, т/шт.0,0350,009электроэнергии, кВт∙ч/шт.900 500.
Сдельная расценка, руб./шт.9050.
Рентабельность, %3530.
Таблица 14 — Потребление и продажа материальных ресурсов.
МатериальныйресурсПотребление, тЦенаприобретения, руб./тПродажа, тЦенапродажи, руб./тМеталл375 025 606 903 700.
Топливо50 240 руб./тЭлектроэнергия1200 тыс. кВт∙ч340 руб./тыс. кВт∙чТаблица 15 — Состояние основных фондов.
Группа основных фондов.
Стоимость, млн. руб. Норма амортизации, %Здания и сооружения183Машины и оборудование2314.
Таблица 16 — Финансовые показатели деятельности предприятия.
ПоказательВеличина.
Ставка НДС, %18Прочие расходы, включаемые в себестоимость, тыс. руб.
Численность трудящихся, чел.
275Среднемесячная заработная плата одного работника, руб.
Страховые взносы во внебюджетные фонды, % от ФЗП30Доход от сдачи помещений в аренду (ежемесячно), тыс. руб.
390Доход по ценным бумагам и банковскому депозиту (ежеквартально), тыс. руб.
735Экономические санкции за квартал, тыс. руб.
330Налоги из прибыли за квартал, тыс. руб.
650Ставка налога на прибыль, %20Страховые взносы во внебюджетные фонды, %30Ставка налога по ценным бумагам и банковским депозитам, %15Составим смету затрат на производство и реализацию продукции (таблица 17).Таблица 17 — Смета затрат.
Экономический элемент затрат.
Цена приобре-тения, руб. Цена без НДС, руб. Расход, нат. ед. Сумма, тыс. руб.
Металл2 5602 169,53 7 508 135,6Топливо240 203,45010,2Электроэнергия340 288,11 200 345,7ИТОГО материальных затрат 8 491,5Зарплата2 300 ∙ 275 ∙ 31 898Страховые взносы во внебюджетные фонды1898 ∙ 0,3569,4Амортизация зданий и сооружений18 000 ∙ 0,03 ∙ 0,25 135.
Амортизация машин и оборудования23 000 ∙ 0,14 ∙ 0,25 805.
Прочие расходы 1200.
Всего затрат 13 098,9Рассчитаем себестоимость единицы продукции, для этого составим калькуляцию себестоимости (таблица 18).Таблица 18 — Калькуляция себестоимости, тыс. руб. Статья расходов.
Изделие АИзделие БСтоимость материальных затрат2626,42 629,2 В том числе:
металл894,92 147,8топливо11,76,04электроэнергия427,8475,4Заработная плата производственных рабочих (сдельщиков), тыс. руб.
148,5165ИТОГО переменных затрат2774,92 794,2ИТОГО накладных расходов7529,8Коэффициент заработной платы0,470,53Накладные расходы35 393 990,8ВСЕГО затрат6313,96 785.
Себестоимость единицы, руб.
3826,62 056.
Рассчитаем оптовые и отпускные цены на изделия, А и Б. Результаты расчетов сведем в таблицу 19. Таблица 19 — Ценообразование, руб.Цена.
Изделие АИзделие БОптовая5165,92 775,6Отпускная6095,83 275,2Объем реализации (в стоимостном выражении, или выручка от реализации) в оптовых ценах:
Рассчитаем критический объем и найдем точку безубыточности графическим методом. Результаты представим в таблице 20. Таблица 20 — Расчет критического объема.
ПоказательИзделие АИзделие БОбъем выпуска, шт.16 503 300.
Цена оптовая, руб.
5165,92 775,6Постоянные издержки, тыс. руб.
35 393 990,8Переменные издержки, тыс. руб.
2774,92 794,2Общие издержки, тыс. руб.
6313,96 785.
Средние переменные издержки, руб.
1681,7846,7Выручка, тыс. руб.
8523,79 159,5Критический объем, шт.10 162 069.
Рисунок 9 — График безубыточности для изделия АРисунок 10 — График безубыточности для изделия В5. Формирование прибыли. Прибыль от основной деятельности (от реализации продукции), тыс. руб.: Прибыль от прочей реализации, тыс. руб.: Прибыль от сдачи помещений в аренду, тыс.
руб.: Прибыль по ценным бумагам и банковским депозитам, тыс. руб.: Итого балансовая (валовая) прибыль, тыс. руб.:
6. Распределение прибыли. Налогооблагаемая прибыль, тыс. руб.: Налог на доход по ценным бумагам и банковским депозитам, тыс. руб.: Налог на прибыль, тыс. руб.: Прибыль, остающаяся в распоряжении предприятия, тыс. руб.:
Чистая прибыль, тыс. руб.:.
7. Капиталовложения в развитие производства, тыс. руб.:
8. Снижение себестоимости. Изделие А, Изделие Б, 9. Экономия:
а) за полугодиеб) за год10. Экономическая эффективность капитальных вложений.
11. Срок окупаемости капитальных вложений.
12. Годовой экономический эффект.
Заключение
.
Отличительной особенностью механизма социальной политики государства является последовательность в применении, а также в функционально-содержательном составе инструментов разработки и реализации основных направлений развития социально-экономической системы. В связи с этим особую актуальность приобретает поиск эффективных инструментов, методов и средств для обеспечения формирования и высокого уровня социального развития государства. В рамках данного исследования был выполнен анализ существующих моделей государственной социальной политики, выявлены их особенности и принципы реализации. Также на основе проведенного анализа была сформирована система социальных инструментов государства, которая состоит из: инструментов регулирования доходов населения;
политики в области занятости населения;
инструментов управления сферой образования;
инструментов управления здравоохранением;
инструментов социальной защиты населения. На основе статистических данных Федеральной службы государственной статистики и ООН был выполнен анализ основных показателей, характеризующих уровень жизни населения в странах мира и субъектах России. На основе проведенного анализа получены следующие результаты:
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. Наблюдается зависимость уровня жизни населения от региона проживания. Список использованной литературы.
Кисуркин А. А. Факторы, влияющие на инновационное развитие региона и их классификация по уровням управления. / Современные проблемы науки и образования. 2012. № 2. С. 17.Мхитарян.
В.С., Архипова.
М.Ю., Миронкина.
Ю.Н., Сиротин.
В.П. Анализ данных. Учебник для академического бакалавриата / Под общ.
ред.: В. С. Мхитарян. М. :Юрайт, 2016.
Олейникова Е. Г. Социальная политика государства в современной России: проблемы научного анализа // Философия социальных коммуникаций. 2014. № 1 (18).Олейникова Е. Г., Родин А. В. Проблемы гармонизации общественных интересов в условиях социально ориентированной экономики: теория и практика // Вестник Евразийской академии административных наук. 2013. № 4Потапчик Е.Г., Селезнева Е. В., Шишкин С. В. (2015) Доступность медицинской помощи для населения (по материалам мониторинга экономических процессов в здравоохранении) WP8 «Государственное и муниципальное управление», НИУ ВШЭ. Программа развития Организации Объединённых Наций (ПРООН).
http://hdr.undp.org/Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Стат. сб. / Росстат. М., 2016. 1266 с. Романова М. В. Методические подходы к оценке эффективности функционирования региональной инновационной системы.
// Мир культуры и образования. 2012. № 5. С. 114. Русинова Н.
Л., Панова Л. В., Сафронов В. В. Здоровье и социальный капитал: (опыт исследования в Санкт-Петербурге) // Социологические исследования.
2010. № 1. C.
87—100.Симонова С. С., Олейникова Е. Г. Социальные приоритеты в программах политических партий России // Философия социальных коммуникаций. 2014. № 4 (21).Хайек.
Фр.А. Дорога к рабству. М., 1992.
Якобсон Л.И., Шишкин С. В., Авалиани С. Л., Багин А. М., Боярский С. Г., Евдаков В., Засимова Л. С., Кадыров Ф. Н., Какорина С. Л., Козельцев М. Л., Колосницына М. Г., Козовлев О., Линденбратен А. Л., Ревич Б., Сквирская Г. П., Степанов И. М., Третьякова А., Шевский В. И., Шейман И. М. (2013) Политика охраны здоровья / Стратегия-2020: Новая модель роста — новая социальная политика. Итоговый доклад о результатах экспертной работы по актуальным проблемам социально-экономической стратегии России на период до 2020 года / Науч. ред.: В. А. Мау, Я. И.
Кузьминов. Кн. 1. М.: Дело. № 13.
С. 387−428.Ясин Е. Г. и др (2011) Уровень и образ жизни населения России в 1989- 2009 годах: докл. к XII Междунар.
науч. конф. по проблемам развития экономики и общества. НИУ ВШЭ.
