Влияние расходов населения, на уровень благосостояния

     (M — объём выборки). Этот подход  основан на том известном факте,  что фигурирующая в приведённом  выражении сумма принимает минимальное  значение именно для того случая, когда Y = y(x1,x2,...xN).

     Итак, зависимой переменной выступят расходы  населения (потреб_расходы). Рассмотрим влияние выборочных показателей на потребительские расходы. Воспользуемся функцией линейной регрессии SPSS.

     Полученным  результатом является линейная модель регрессии, описывающая показатель среднедушевых расходов в зависимости  от числа легковых автомобилей на 1000 человек, величины жилищного фонда, числа населения с доходами ниже прожиточного минимума, ВРП, объема платных  услуг, задолженности по кредитам, объема розничной торговли, величины прожиточного минимума и объема банковских вкладов  физлиц.

     Результат анализа явилась сверхзначимая  модель, с достаточно высокими F-статистикой (323,876) и коэффициентом Дурбина-Уотсона (1,707). Полученное уравнение регрессии описывается на 98,2% (R квадрат = 0,982) и выглядит следующим образом:

     Потреб_расходы = 1722,744 + 0,393 * Среднедушевые_доходы – 0,364 * число_л_а + 1,846 * жилфонд - 52,623 * насел_с_доходами_ниже_прожит_мин – 0,003 * вал_рег_продукт + 0,043 * объем_платных_услуг + 0,009 * задолж_по_кред + 0,027 * розн_торг – 0,025 * прож_мин - 0,002 * вклады_физлиц 

     Заключение

  Социальная  статистика отличается от других отраслей статистики не только своим особым предметом и объектом исследования. Её своеобразие состоит и в  особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных  приёмов обработки и обобщении  этой информации, и в особых путях  практического использования результатов  анализа. Всё это подтверждает необходимость  выделения социальной статистики в  отдельное направление учётно- статистических работ, в рамках которого решаются комплексные  задачи социальной статистики.  

     Касательно  конкретно данного исследования, то его результаты показали, что  при изменении среднедушевых  доходов, ВРП, жилфонда, объема оказываемых  населению платных услуг, задолженности  по кредитам и объема розничной торговли, со сверхзначимостью и тесной статистической связью изменяются и потребительськие расходы в том же направлении. С менее тесной связью наблюдается  корреляция между потребительскими расходами и числом легковых автомобилей  на тысячу человек и вкладами физических лиц. Соответственно, при увеличении любого из этих факторов, показатель потребительских  расходов также увеличивается.

     Относительно  корреляции между потребительсими  расходами и населением с доходами меньше прожиточного минимума, тут  наблюдается отрицательный коэффициент, отражающий среднюю обратную связь. Т.е., при уменьшении числа населения  с доходами ниже прожиточного минимума, среднедушевые расходы населения  растут.

     Результатом регрессионного анализа явилась  сверхзначимая линейная модель, с  достаточно высокими F-статистикой (323,876) и коэффициентом Дурбина-Уотсона (1,707). Полученное уравнение регрессии описывается на 98,2%.

     В целом, можно заключить, что все  взятые показатели тесно зависят  друг от друга в рамках целостной  системы, изучением которой занимается социальная статистика. И при попытках реформирования социальной структуры государства для поднятия общего уровня жизни, необходимо в равной или почти равной степени учитывать все экономические факторы, дабы ожидать максимальный прирост. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Список  литературы

1. В.М. Гусаров. Теория статистики: М.: «Аудит», издательское объединение «ЮНИТИ», 2006
2. Социальная статистика: Учебник/ Под ред. чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой.- 3-е изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 2002.- 480 с.: ил.
3. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. — 8-е изд., испр. — М.: Дело, 2007. — 504 с
4. Н. Малышева. Социальная стратегия государства.// Социальная работа - 2006 - № 1, стр. 4-5.
5. А.Колганов, Г.Ю.Дубянская. Экономико-статистический анализ заработной платы в России.// Российский экономический журнал. - 2005. - №11-12 - с.76.
6. Е.Румянцева. Бедность как глобальная проблема.// Мировая экономика и международные отношения. - 2004. - №2 - с.65.
7. Россия в цифрах 2010. Краткий статистический сборник. - М.: Федеральная служба государственной статистики, 2010 г. - стр. 94 -105, 110,111.
8. Государственный комитет статистики http://www.gks.ru/
9. Пакет статистических программ IBM SPSS Statistics
10. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. / Ахим Бююль, Петер Цефель - СПб.: ООО «ДиаСофтЮп», 2005 - 608с.