Демографическая ситуация в Республике Бурятия

Среднестатистический мужчина республики не доживал в 2006 г. до пенсионного возраста 3,85 года, в том числе горожанин - 2,98 года, селянин - 5,12 года. Среди факторов, способствующих сохранению этих различий, следует отметить слабое развитие сельского здравоохранения и инфраструктуры, высокое потребление алкоголя и большая степень алкоголизации сельского населения, а, следовательно, и более высокая смертность на селе от несчастных случаев, отравлений и травм. Увеличилась гендерная дифференциация в значениях этих показателей: если в среднем за 1990 г. женщины жили на 10,85 лет дольше, чем мужчины, то в 2006 г. - на 13,3 года. В настоящее время в республике продолжительность жизни у мужчин на 13,3 лет ниже, чем у женщин, она составляет 56,1 года. За период с 1990 г. по 2006 г. ожидаемая продолжительность жизни у мужчин сократилась с 61,6 до 56,1 года, у женщин с 72,5 до 69,45 лет.

Таким образом, смертность населения республики в период 1990-2006 гг. напрямую зависела от социально-экономических потрясений и явилась наиболее негативным последствием экономического кризиса 90-х годов. Мероприятиями Концепции предусмотрены меры, направленные на повышение качества оказания медицинской помощи населению, расширению системы профилактики заболеваний. Однако в современных условиях невозможно только за счет социально-медицинских мероприятий ограничить рост смертности. Необходимо наращивание как пропагандистских усилий по позитивному изменению образа жизни, так и мер прямого, так сказать, «силового» воздействия, в том числе усиление борьбы с распространением суррогатного алкоголя, наркотиков. Вся эта работа активно проводится в нашей республике, в результате удалось добиться снижения уровня смертности с 15,7 в 2005 г. до 13,4 в расчете на 1000 населения по итогам 2007 г.

За прошлый год умерло на 1060 человек меньше, чем в 2006 г. Коэффициент смертности в республике сократился на 6,9 п.п. и составил 13,4 умерших в расчете на 1000 населения. В десяти районах республики уровень смертности выше, чем в среднем по республике.

Основными причинами смерти населения республики являются болезни системы кровообращения (48,5%), несчастные случаи, отравления и травмы (22,1%), новообразования (12,7%), болезни органов дыхания (5,2%), болезни органов пищеварения (4,1%). По сравнению с 2006 г. наблюдалось снижение смертности от болезней системы кровообращения - на 9,4%, органов пищеварения - на 9,3%, несчастных случаев, отравлений и травм - на 8,2%, в том числе убийств - на 23,9%, самоубийств - на 8%. При этом отмечен рост смертности населения от случайных отравлений алкоголем на 10,8% и транспортных травм на 11,4%. По предварительным данным, в 2007 г. умерло 172 ребенка в возрасте до одного года и коэффициент младенческой смертности на 1000 родившихся составил 11,8 новорожденных. В структуре причин смерти младенцев преобладают состояния, возникающие в перинатальный период и врожденные аномалии.

В 2007 г. в республике зарегистрировано 8761 браков, что на 916 браков (11,7%) больше, чем в 2006 г. Доля повторных браков составила 17% в общем числе заключенных браков. Число разводов уменьшилось на 5,2% и составило 4365 случаев.

3. Математико-статистические методы анализа и прогнозирования демографической ситуации в РБ

3.1 Корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на демографическую ситуацию в РБ

Оценить вид и степень зависимости демографического поведения населения Бурятии, определяющего демографическую ситуацию в республике, от социально-экономической ситуации можно с помощью методов корреляции и регрессии.

Корреляционный метод дает возможность количественно оценивать связи между исследуемыми явлениями в условиях действия большого числа факторов, часть которых неизвестна. С его помощью осуществляется проверка экономико-демографических гипотез о наличии, силе и форме связи между переменными.

С помощью регрессионного метода можно определить степень влияния каждого фактора на результативный признак. Одновременно проводится оценка степени такого влияния с помощью различных критериев [24, с. 36].

В данном исследовании была поставлена задача - исследовать демографические процессы в республике Бурятия, выявить факторы, влияющие на интенсивность рождаемости, смертности и миграции. Анализ этих зависимостей основывался на изучении данных за последние 13 лет (1995-2007 гг.).

Изменения численности населения, в основном, определяются динамикой трех демографических процессов - рождаемости, смертности и миграции. Среди компонент изменения численности населения уровень смертности является наиболее чувствительным индикатором изменения качества жизни, тогда как динамика рождаемости нередко опосредована достаточно инертными стереотипами репродуктивного поведения населения, а уровень миграции отражает не столько изменения качества жизни населения на определенной территории, сколько его относительные изменения относительно других территорий. Исходя из этого, необходимо проанализировать причины и факторы, влияющие на интенсивность всех трех процессов.

Чтобы определить, от каких факторов зависят величины рождаемости, смертности и миграции, необходимо построить регрессионную модель на основании следующих показателей: в качестве результативных признаков были взяты - общие коэффициенты рождаемости и смертности и уровень миграции (коэффициент миграционного прироста на 10 000 жителей) - У1 У2, У3. Факторные признаки были рассмотрены следующие:

X1 - доля детей до 15 лет (в % от общей численности населения),

Х2 - доля лиц пенсионного возраста (в % от общей численности населения),

ХЗ - показатель уровня жизни населения (соотношение доходов и прожиточного минимума, ед.),

Х4 - показатель обеспеченности жильем (м2 на 1 человека),

Х5 - уровень миграции (коэффициент миграционного прироста на 10 000 жителей),

Х6 - заболеваемость (% заболевших за год от общей численности населения),

Х7 - доля безработных (в % к от экономически активного населения).

Исходя из экономической сущности изучаемых факторных признаков, можно сказать, что причинная связь наблюдается между всеми результативными и факторными признаками. При построении моделей, описывающих рождаемость и смертность, показатели миграции используются как факторный признак.

Эти факторные признаки были взяты неслучайно, так как большинство из них в разных комбинациях использовали многие ученые, занимающиеся прогнозами и исследованиями демографических процессов, а также их взаимовлиянием. Можно упомянуть модель межрайонного оттока В.Л. Лысенко (установлена зависимость миграции от обеспеченности жильем и учреждениями просвещения), модель В.Д. Зайцева (миграция зависит от уровня оплаты труда, возможности трудоустройства и обеспеченности жильем), в модели В.А. Глазова получены данные, что наибольшее влияние на демографическую ситуацию оказывают экономические факторы (размеры капитальных вложений, прирост рабочих мет и уровень заработной платы) и в значительно меньшей степени социально-бытовые факторы (уровень развития медицины, обеспеченность жильем).

Нами был проведен корреляционный и регрессионный анализ с помощью пакета Excel. Анализ вариационных характеристик, полученных от каждой переменной, показал, что они свидетельствуют о подчинении изучаемых признаков нормальному закону распределения, что является немаловажным условием для проведения дальнейшего анализа.

Следующим этапом предварительного анализа является анализ матрицы парных коэффициентов корреляции - характеризуют связь между двумя признаками без учета влияния других факторов. Здесь можно выдвинуть гипотезу о взаимозависимости признаков, что может негативно сказаться на проведении анализа. Анализируя матрицу парных коэффициентов корреляции, можно сказать, что значимы все коэффициенты корреляции между исследуемыми признаками. Анализ также показал наличие почти функциональной прямой зависимости между X1 (доля детей до 15 лет) и Х5 (уровень миграции) и обратной почти функциональной зависимости между Х1 и Х4 парные коэффициенты корреляции равны 0,87 и -0,97 соответственно.

Результат представлен в таблице 23.

Таблица 23. Матрица парных коэффициентов корреляции

	У1	У2	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5	Х6	Х7
У1	1		-0,78	-0,18	0,85	0,86	-0,41	0,69	-0,44
У2		1	-0,90	0,15	0,74	0,95	-0,66	0,61	-0,42
Х1	-0,78	-0,90	1	-0,41	-0,73	-0,97	0,87	-0,34	0,10
Х2	-0,18	0,15	-0,41	1	-0,15	0,28	-0,68	-0,51	0,36
Х3	0,85	0,74	-0,73	-0,15	1	0,79	-0,51	0,51	-0,13
Х4	0,86	0,95	-0,97	0,28	0,79	1	-0,79	0,49	-0,20
Х5	-0,41	-0,66	0,87	-0,68	-0,51	-0,79	1	-0,01	-0,22
Х6	0,69	0,61	-0,34	-0,51	0,51	0,49	-0,01	1	-0,43
Х7	-0,44	-0,42	0,10	0,36	-0,13	-0,20	-0,22	-0,43	1

С помощью пакета Excel были построены регрессионные уравнения, включающие все исходные показатели. Проверка гипотезы о нормальном распределении показала, что с доверительной вероятностью 0,95 их можно считать нормально распределенными.

Общие формулы модели имеют вид:

y 1 = ao+aхi+....amхm

y2 = ao+aхi+....amхm

y3 = ao+aхi+....amхm-i

В данных уравнениях y1…3 - зависимые переменные, xij - объясняющие переменные, а ij = i,m - коэффициенты при независимых переменных, m - число коэффициентов.

Уравнение, характеризующее рождаемость имеет вид:

y 1 = 23,9-0,36х1-0,84x2+0,005x3+0,63х4+0,035х5-0,005х6-0,002х7

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,98, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,23. Fнабл. =26,8 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ?=0,95; ?1 = 7; ?2 =3) = 4,35, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение

t =-0,05. (х7).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y 1= 23,9-0,36 х1-0,86х2+0,005х3+0,65х4+0,03х5-0,0005х6

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,98, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,2. F набл. =41,7 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ?=0,95; ?1 = 6; ?2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj, получим, что в уравнении не все коэффициенты регрессии значимы.

t =-0,19. (х6).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y 1=23,5- 0,38 х1-0,76х2+0,006х3+0,58х4+0,03х5

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,98, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,18. F набл. =61,96 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр, (при n=13; ?=0,95; ?1 = 5; ?2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

y 1=28,3- 0,39 х1-1,06х2+0,63х4+0,03х5

Это уравнение регрессии удачно аппроксимирует фактическое значение рождаемости, так как ошибка аппроксимации равна всего 0,17%, а значения остатков очень малы.

Высокий уровень множественного коэффициента детерминации =0,98 свидетельствует, что 99% вариации результативной переменной описывается вошедшими в модель признаками. Остальная часть вариации описывается неучтенными факторами.

Коэффициент Дарбина-Уотсона = 1,85, то есть близок к 2, что свидетельствует о незначительной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность построенной модели.

В уравнении при изменении каждого фактора на 1 единицу собственного измерения зависимая переменная изменяется на соответствующий коэффициент регрессии, то есть коэффициент регрессии ?j отражает приращение функции за счет единичного приращения j-ro аргумента, независимое от остальных учтенных в модели аргументов. Интерпретируемый таким образом коэффициент регрессии используется в экономико-статистическом анализе для сравнения оценки влияния j-ro аргумента на функцию.

Анализируя полученную модель можно сказать, что при повышении доли лиц пенсионного возраста на 1% рождаемость уменьшится на 1,06 родившегося на 1000 (так как коэффициент отрицательный) и при увеличении обеспеченности жильем на 1 м2 общей площади на 1 человека рождаемость увеличится на 0,63. Столь парадоксальный факт можно объяснить тем, что в связи с большим выездом в регионе значительно улучшилось положение с жильем. То есть рождаемость продолжала падать, а жилплощадь высвобождалась - это объясняется последствиями экономического кризиса.

Рассматривая полученное уравнение, можно отметить, что в основном рождаемость определяется таким фактором как доля лиц пенсионного возраста, а также обеспеченностью жильем. Миграция и доля детей в населении имеют некоторую обратную связь с рождаемостью, но очень заметного влияния не оказывают. Из этого можно сделать следующий вывод - проблемы с рождаемостью в республике Бурятия обусловлены в первую очередь снижением доли лиц молодого возраста, на что и требуется обратить пристальное внимание. Необходимо следить за выполнением федерально-целевых программ. Реализация репродуктивной функции тесно связана с экономическим и социальным положением населения.

Уравнения зависимости показателя смертности имеют следующий вид:

y2 = 5,54-0,25х1 + 0,13х2-0,002х3 +0,74х4-0,002х5+0,005х6-0,14х7

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,46. F набл. =16,03 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 7; ?2 =3) = 4,35, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

t =-0,088 (х5).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y2 = 4,73-0,26х1+0,19х2-0,002х3+0,75х4 +0,005х6-0,14х7

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,4. F набл. =24,87. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ?=0,95; ?1 = 6; ?2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для оставшихся переменных формируем уравнение регрессии снова:

y2= 3,71-0,27х1+0,31х2+0,68х4+0,005х6-0,15х7

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,36. F набл. =37,21. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 5; ?2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

МЕНЮ

Демографическая ситуация в Республике Бурятия

ИНТЕРЕСНОЕ