Моделирование и прогнозирование качества жизни населения на уровне региона тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Митрофанов, Алексей Юрьевич

• Митрофанов, Алексей Юрьевич
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Митрофанов, Алексей Юрьевич

Введение

1 Концепция качества жизни населения

1.1 Качество жизни с позиций всеобъемлющей концепции качества

1.2 Уровень и качество и жизни населения

1.3 Качество жизни населения и устойчивое развитие

2 Методы оценивания уровня и качества жизни населения

2.1 Построение оценки уровня жизни населения на основе теории полезности

2.2 Оценивание качества жизни с позиции теории социальных индикаторов

2.3 Общие подходы к построению интегрального индикатора КЖН

2.4 Проблема оценки качества жизни населения

2.5 Сравнительное оценивание КЖН субъектов РФ

2.6 Оценивание КЖН муниципальных образований Саратовской области

2.7 Эконометрическая модель взаимодействия города и сельской местности региона

2.8 Методы нормировки признаков КЖН

2.9 Метод «складного ножа» уменьшения смещения оценки параметра и вычисления стандартной ошибки оценки

2.10 Методы редукции априорного набора признаков КЖН

2.11 Компонентный анализ и точность «восстановления» исходной матрицы наблюдений

2.12 «Детерминационный» компонентный анализ

3 Оценивание качества жизни индивидов и населения МО Саратовской области

3.1 Оценивание качества жизни индивидов для однородной совокупности респондентов

3.2 Оценивание качества жизни индивидов для неоднородной совокупности респондентов

3.3 Построение априорного набора базовых признаков КЖН МО Саратовской области

3.4 Сравние различных методов выделения апостерионых наборов базовых признаков и построения интегральных индикаторов КЖН

3.5 Анализ оптимального варианта интегральной оценки КЖН

3.6 Трендовые модели динамики интегрального индикатора КЖН

3.7 Оценивание КЖН с применением факторного анализа

3.8 Оценка КЖН с помощью монотонного Т-шкалирования базовых признаков КЖН

3.9 Оценка градиента качества жизни населения

4 Прогнозирование значений интегрального индикатора КЖН

4.1 Краткосрочный эконометрический прогноз значений интегрального индикатора КЖН

4.2 Модель марковской векторной авторегрессии и среднесрочное прогнозирование интегрального индикатора КЖН МО

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование и прогнозирование качества жизни населения на уровне региона»

Актуальность темы исследования. Появление категории качества жизни населения (КЖН) во второй половине XX в. связано с осознанием обществом ограничений, присущих традиционному понятию уровня жизни как меры благосостояния населения, поскольку рост доходов и потребления материальных благ сложным образом связан с другими аспектами жизни людей и может сопровождаться ухудшением состояния окружающей среды, ростом преступности, заболеваемости и т.п.

Задача изучения существенных для развития страны в целом взаимосвязей между экономическим ростом, ростом производительности труда, демографическими процессами, развитием инновационной экономики и КЖН является актуальной и требует наличия достаточно надежных методов оценки и прогнозирования последнего. Сложность данной задачи обуславливает необходимость разработки адекватных экономико-математических моделей.

Поскольку субъекты РФ представляют собой большие по людности и внутренне неоднородные социально-экономические образования, особую актуальность данная задача приобретает на уровне регионов. При этом наиболее информативным является изучение КЖН на уровне отдельных индивидов и муниципальных образований. Отметим, что в последние годы администрации многих субъектов РФ используют категорию КЖН как основу формирования стратегии развития своих регионов. Вышеперечисленные обстоятельства обусловили актуальность диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Исследованию проблематики оценки КЖН посвящены работы многих отечественных и зарубежных экономистов, социологов, философов.

Подход к КЖН на основе всеобъемлющей концепции качества развивается в работах Б.В. Бойцова, А.И. Субетто. Оценка КЖН с позиций общей теории социальных индикаторов разработана Ф.М. Бородкиным и С.А. Айвазяном. Общие проблемы исследования уровня и КЖН отражены в работах

И.В. Бестужева-Лада, В.Н. Бобкова, Б.И. Герасимова. Методология построения обобщающих индикаторов КЖН на основе методов многомерного статистического анализа развита в работах С.А. Айвазяна. Исследования межрегиональной дифференциации по КЖН представлены в работах Ю.Н. Гаврильца, Н.В. Зубаревич и др. Проблематике мониторинга благосостояния населения и КЖН на основе бюджетных обследований посвящены работы В.Н. Бобкова, О.А. Мухановой, Е.Б. Фроловой и др.

Проблемам оценки КЖН на внутрирегиональном уровне на основе выборочных обследований населения и на основе статистических данных посвящены работы В.В. Дробышевой, Н.И. Зорина, В.Е. Кузнецовой, Н.С. Маликова, Т. А. Торговкиной, М.А. Исакина. Вопросы оценки уровня социально-экономического развития на внутрирегиональном уровне с целью разработки политики управления развитием региона разработаны Ю.В. Донченко, А.В. Евченко, С.С. Железняковым и др. Планированию и прогнозированию уровня жизни в России посвящены работы И.Б. Колмакова, Л.И. Нестерова, В.Я. Райцина. Эконометрическому моделированию и прогнозированию развития региона посвящены работы Е.В. Заровой, Г.Р. Хасаева и др.

Исследования уровня и КЖН за рубежом проводились такими авторами, как А. Аткинсон, Дж. Гэлбрейт, Р.А. Камминс, М. Нюссбаум, А. Сен, Э. Шарп, Ф.М. Эндрюс и др.

Несмотря на обилие публикаций по общей тематике исследований КЖН, следует отметить недостаточную разработанность таких принципиальных вопросов, как методология статистической оценки качества жизни индивидов (КЖИ) по данным выборочных социологических обследований, сопоставление результатов оценок КЖИ и оценок КЖН по агрегированным данным региональной статистики, прогнозирование КЖН.

Целью диссертационного исследования является разработка экономико-математических моделей, развивающих статистический подход к оценке КЖИ и КЖН на уровне муниципальных образований, а также анализ динамики и прогнозирование КЖН.

Поставленная цель предопределила следующие задачи исследования:

-анализ преимуществ и недостатков существующих методов оценки

КЖН;

- разработка методологических основ оценки КЖН на основе кардиналистской теории полезности;

- уточнение требований к интегральному индикатору КЖН;

- разработка и апробирование методики оценки КЖИ на основе данных выборочных социологических обследований с применением методов многомерного статистического анализа;

- разработка и апробирование методики оценки КЖН муниципальных образований (МО) на основе данных региональной статистики с применением методов эконометрического моделирования;

- сравнение результатов оценки КЖИ на основе данных выборочных социологических обследований и КЖН на основе данных региональной статистики по структуре отобранных признаков;

- разработка общей методики моделирования динамики «структуры» — набора статистических показателей, нормированных общим итогом;

- разработка методики анализа и прогнозирования динамики КЖН для МО региона.

Объектом исследования является качество жизни отдельных жителей и в целом населения МО субъекта РФ.

Предмет исследования составляет методика построения интегральных индикаторов КЖИ и КЖН, анализа и прогнозирования КЖН.

Работа выполнена в рамках п. 1.9. «Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.» паспорта научных специальностей ВАК 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики».

Теоретико-методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области исследования уровня и КЖН, региональной статистики, многомерного статистического анализа, эконометрики, экономической теории.

Инструментарно-методический аппарат исследования. В работе использованы общенаучные методы дедукции и индукции, логического, математического и статистического анализа.

Информационно-эмпирическую базу исследования составляют результаты выборочных социологических обследований, проведенных Институтом аграрных проблем РАН в отдельных МО Саратовской области, данные Федеральной службы государственной статистики РФ и ее территориальных органов, обзорно-аналитические материалы, опубликованные в периодической печати, а также информационные Интернет-ресурсы.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Алгоритм построения интегрального индикатора КЖН должен включать в себя: нормировку «Паттерн» базовых признаков КЖН с последующим степенным преобразованием; построение апостериорного набора показателей с контролем статистической значимости коэффициентов первой главной компоненты (метод «складного ножа»); обобщение показателей апостериорного набора с помощью варианта компонентного анализа.

2. Предложенный в работе метод обобщения базовых признаков КЖН, основанный на максимизации суммы коэффициентов детерминации моделей парной линейной регрессии каждого из обобщаемых (нормированных) признаков КЖН на интегральный индикатор КЖН, позволяет уточнить оценку КЖН, даваемую стандартным компонентным анализом.

3. Сформированный в работе априорный набор из 31 базового признака КЖН может быть редуцирован при построении интегрального индикатора КЖН муниципальных образований Саратовской области до следующих 15: общий коэффициент брачности; среднегодовая численность работающих в организациях; среднемесячная начисленная заработная плата работающих в экономике; средний размер назначенных месячных пенсий пенсионеров; доли общей площади жилых помещений, оборудованной водопроводом, канализацией, центральным отоплением, ваннами (душем); обеспеченности населения врачами и больничными койками; обороты розничной торговли и общественного питания на душу населения, объемы платных и бытовых услуг на душу населения; численность лиц, совершивших преступления, на 100 ООО населения.

4. Средневзвешенный индикатор КЖН МО Саратовской области достиг максимума в 2005 г. за изучаемый период 2002-2007 гг. и его значение составило в нормализованных единицах 0.712±0.001. Установлено, что важной детерминантой КЖН служит численность населения в трудоспособном возрасте, влияющая на интегральный индикатор КЖН с эластичностью 0.1816.

Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:

- перечень требований, которым должен удовлетворять интегральный индикатор (ИИ) КЖН, дополнен такими требованиями как «мультипликативная инвариантность» — значения ИИ КЖН должны оставаться неизменными при изменении единиц измерения определяющих его статистических показателей; «непрерывность» - ИИ КЖН должен непрерывно зависеть от определяющих его статистических показателей; «статистическая регулярность» — распределения преобразованных значений показателей, по которым вычисляются ковариации (корреляции), должны быть приближенно нормальными, также коэффициенты линейной комбинации, определяющей ИИ КЖН, должны быть статистически значимыми; «представительность» — ИИ КЖН должен достаточно точно воспроизводить вариацию базового признака КЖН в терминах суммы коэффициентов детерминации и доли правильно воспроизведенных бинарных признаков;

- разработана интегральная оценка КЖН, основанная на неоклассической функции полезности, в качестве которой принимается экспонента средней полезности потребления, выраженная через а) средний размер потребительских расходов, б) эквивалентное число потребляемых товаров (определяемое на основе энтропии Шеннона простых средних коэффициентов полезности), в) показатель концентрации потребления и г) среднее геометрическое цен потребляемых товаров (предполагается, что индивидуальные потребительские бюджеты подчинены логнормальному распределению);

- уточнен метод С.А. Айвазяна построения ИИ КЖН по агрегированным статистическим данным: а) к базовым признакам КЖН предварительно применяется нормализующее преобразование Бокса-Кокса, либо используются остатки простых эконометрических моделей; б) производится итеративный отбор обобщаемых базовых признаков КЖН с проверкой знаков коэффициентов первой главной компоненты и их статистической значимости с использованием метода «складного ножа»;

- разработана методика построения ИИ КЖИ по данным выборочных социологических обследований, основанная на факторном корреспондентном анализе при условии, что каждый вариант выбора респондента представляется парой «зеркальных» бинарных переменных с целью обеспечения равенства «весов» всех респондентов; разработан метод построения ИИ КЖИ с корректировкой неоднородности групп респондентов, использующий остатки классификационных и регрессионных деревьев (CART), предсказывающих ответы респондентов на основании формальных признаков, таких как населенный пункт проживания, пол, возраст, профессия и т.д.;

- разработана динамическая модель структуры занятых по видам экономической деятельности, сочетающая в себе цепь Маркова с непрерывным временем и векторную авторегрессию; эта модель применена для среднесрочного прогнозирования КЖН отдельных МО региона.

Теоретическая значимость результатов исследования. Теоретические выводы и обобщения, содержащиеся в диссертационной работе, направлены на совершенствование методологии оценки и прогнозирования качества жизни индивидов и в целом населения МО на основе статистических и эконометрических методов на региональном уровне в условиях ограниченности доступного набора статистических показателей. Результаты исследования также могут быть использованы в учебном процессе при преподавании дисциплин «Многомерные статистические методы», «Эконометрика», «Экономико-математическое моделирование».

Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанных методик для мониторинга КЖН МО региона с целью оценки результатов деятельности администрации МО и выработки политики и стратегии развития субъекта РФ.

Апробация работы. Основные результаты исследования отражены в 16 публикациях автора общим объемом 6,9 п.л., в том числе в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК РФ - 4 статьи объемом 1,9 п.л.

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Митрофанов, Алексей Юрьевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения работы установлено, что алгоритм построения интегрального индикатора КЖН муниципальных образований должен включать в себя: нормировку «Паттерн» базовых признаков КЖН с последующим степенным преобразованием; построение апостериорного набора показателей с контролем статистической значимости коэффициентов первой главной компоненты (метод «складного ножа»); обобщение показателей апостериорного набора с помощью варианта компонентного анализа.

Предложенный в работе метод обобщения базовых признаков КЖН, основанный на максимизации суммы коэффициентов детерминации моделей парной линейной регрессии каждого из обобщаемых (нормированных) признаков КЖН на интегральный индикатор КЖН, превосходит по своей точности оценку КЖН, даваемую стандартным компонентным анализом.

Сформированный в работе априорный набор из 31 базового признака КЖН может быть редуцирован при построении интегрального индикатора КЖН муниципальных образований Саратовской области до следующих 15: общий коэффициент брачности; среднегодовая численность работающих в организациях; среднемесячная начисленная заработная плата работающих в экономике; средний размер назначенных месячных пенсий пенсионеров; доли общей площади жилых помещений, оборудованной водопроводом, канализацией, центральным отоплением, ваннами (душем); обеспеченности населения врачами и больничными койками; обороты розничной торговли и общественного питания на душу населения, объемы платных и бытовых услуг на душу населения; численность лиц, совершивших преступления, на 100 ООО населения.

Установлено, что средневзвешенный индикатор КЖН МО Саратовской области достиг максимума в 2005 г. за изучаемый период 2002—2007 гг. и его значение составило в нормализованных единицах 0.712±0.001. Показано, что динамика средневзвешенного интегрального индикатора моделируется параболой с вершиной, направленной вверх, что свидетельствует о возможном его снижении в 2008 г.

Установлено, что важной детерминантой КЖН служит численность населения в трудоспособном возрасте, влияющая на интегральный индикатор КЖН с эластичностью 0.1816.

Перечень требований, которым должен удовлетворять интегральный индикатор КЖН, дополнен такими требованиями как «мультипликативная инвариантность» - значения интегрального индикатора КЖН должны оставаться неизменными при изменении единиц измерения определяющих его статистических показателей; «непрерывность» — интегрального индикатора КЖН должен непрерывно зависеть от определяющих его статистических показателей; «статистическая регулярность» - распределения преобразованных значений показателей, по которым вычисляются ковариации (корреляции), должны быть приближенно нормальными, также коэффициенты линейной комбинации, определяющей интегральный индикатор КЖН, должны быть статистически значимыми; «представительность» - интегральный индикатор КЖН должен достаточно точно воспроизводить вариацию базовых признаков КЖН в терминах суммы коэффициентов детерминации и доли правильно воспроизведенных бинарных признаков.

Разработана интегральная оценка КЖН, основанная на неоклассической функции полезности, в качестве которой принимается экспонента средней полезности потребления, выраженная через а) средний размер потребительских расходов, б) эквивалентное число потребляемых товаров (определяемое на основе энтропии Шеннона простых средних коэффициентов полезности), в) показатель концентрации потребления и г) среднее геометрическое цен потребляемых товаров (предполагается, что индивидуальные потребительские бюджеты подчинены логнормальному распределению);

Уточнен метод С.А. Айвазяна построения интегрального индикатора КЖН по агрегированным статистическим данным: а) к базовым признакам КЖН предварительно применяется нормализующее преобразование Бокса

Кокса, либо используются остатки простых эконометрических моделей; б) производится итеративный отбор обобщаемых базовых признаков IOJCH с проверкой знаков коэффициентов первой главной компоненты и их статистической значимости с использованием метода «складного ножа».

В рамках данного подхода вычислены среднегеометрические эластичности влияния базовых признаков КЖН на значения интегрального индикатора КЖН (функции качества жизни). Установлено, что наибольшая эластичностью (2.7—3.03) характеризуется влияние средней пенсии, в то время как средняя заработная плата — лишь 0.43-0.74.

Применение методики построения интегрального индикатора ЮКН, включающего нормировку «Паттерн» базовых признаков КЖН, степенное преобразование нормированных значений, построение апостериорного набора преобразованных признаков с помощью-компонентного анализа, дополненного проверкой значимости коэффициентов с помощью метода «складного ножа» и свертку преобразованных значений с помощью «детермин^ционного» компонентного анализа показало, что наиболее существенными признаками КЖН в Саратовской области в 2002-2007 гг. являются: брачность, доля работающих в организациях, средняя заработная плата, средняя пенсия, доля жилой площади, оборудованной водопроводом, канализацией, центральным отопленем, ваннами/душем, обеспеченность населения врачами, обороты розничной торогвли, общественного питания, платных услуг, бытовых услуг, доля лиц, совершивших преступления.

Разработана методика построения интегрального индикатора КЖИ по данным выборочных социологических обследований, основанная на факторном корреспондентном анализе при условии, что каждый вариант выбора респондента представляется парой «зеркальных» бинарных переменных с целью обеспечения равенства «весов» всех респондентов;

Установлено, что основными признаками, характеризующими качество жизни учителей в Аткарском райне Саратовской области являются: уверенность в завтрашнем дне, хорошие отношения с окружающими, улучшением материального положения, удовлетворение жилищными условиями, возможностями для образования, отдыха, уверенность в улучшении жизни, оптимизм, видение себя развлекающимся (развлекающейся), состояние защитника природы, обеспокоенность влиянием психологического климата в семье, санитарно-гигиенических условий, злоупотребления алкоголем и табаком на здоровье, наличие крупного рогатого скота, автомобиля, мотоцикла, цветного телевизора, бани при доме, водопровода, канализации, участка земли, поддержка частной собственности на землю, желание открыть свое дело.

Разработан метод построения интегрального индикатора КЖИ с корректировкой неоднородности групп респондентов, использующий остатки классификационных и регрессионных деревьев (CART), предсказывающих ответы респондентов на основании формальных признаков, таких как населенный пункт проживания, пол, возраст, профессия и т.д.

Выявлено, что основными признаками, повышающими КЖИ в трех селах Саратовской области: Ивановке, Терсе, Сенной летом 2000 г. являются: наличие водопровода, канализации, телефона, газа или газобаллонов, ванной, автотранспорта, земли, своего дома, мелкого скота, дорогой бытовой техники, бани при доме, хороших условий труда, хороших жилищных условий, ощущение респондентом того, что он доволен судьбой, много получил от жизни, хорошей экологической ситуации. Основными признаками, снижающими качество жизни, являются: рост заболеваемости, плохое здоровье детей, плохое личное здоровье, наличие заболеваний от загрязнения окружающей среды, плохое здоровье близких, рост числа бытовых конфликтов, ухудшение экологической обстановки, отсутствие воспринимаемых мер, противодействующих загрязнению, искажение информации об экологической опасности, частые посещения больниц, опасное состояние окружающей среды, рост безработицы, обострение неприязни к лицам другой национальности, готовность к гражданскому неповиновению. При этом установлено, что интегральный индикатор позитивных элементов КЖИ практически не коррелирован с интегральным индикатором негативных элементов КЖИ.

Сделан вывод о том, что различные методики приводят к перекрывающимся апостериорным наборам базовых признаков КЖИ/КЖН, среди которых наличие водопровода и канализации. Также установлено, что такие демографические показатели, как общие коэффициенты рождаемости, смертности и младенческой смертности не входят в число значимых характеристик качества жизни населения.

Для построения краткосрочного прогноза значений интегрального индикатора КЖН МО приемлемые результаты дает модель ARIMA(1,1,0).

Разработана динамическая модель структуры занятых по видам экономической деятельности, сочетающая в себе цепь Маркова с непрерывным временем и векторную авторегрессию; эта модель применена для среднесрочного прогнозирования КЖН отдельных МО региона. Для г. Саратова прогнозируется повышение интегрального индикатора КЖН, однако неопределенность прогнозов достаточно высока.

Проведенное исследование показывает, что различные методики приводят к различающимся оценкам качества жизни индивидов и населения, при этом полученные содержательные результаты дополняют друг друга.

Выбор конкретной методики построения интегрального индикатора КЖН для определенной сферы использования требует проведения дальнейших исследований динамики, чувствительности конкретных индикаторов, а также оценки достоверности прогнозов качества жизни.

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА «СКЛАДНОГО НОЖА» function jko = jk ( funfcn, x, varargin ) % function jko = jk ( funfcn, x, varargin ) % jackknifе-оценивание статистика должна применяться к одной матрице данных х funfcn - функция, дающая статистику % х - матрица данных % оЬ - оценка по всем данным jk = ob - bi (совпадает с JK-оценкой, выдаваемой Stata) % bi - смещение % se - станд. ошибка оценки % t = ob/se cov - ковар. матрица funfcn = fcnchk(funfcn,length(varargin)); yO=feval(funfcn,x,varargin{: }) ; n=size (x, 1)'; nn=l:n; yy=zeros(n,length(yO)); for i=l:n yy(i,:)=feval(funfcn,x(setdiff(nn,i),:),varargin{:}); ff(i,:)=n*yO-(n-1)*yy(i,:); end то же выражение ст. ошибки (соотв. ст. отклонению среднего) %sqrt(sum((yy-ones(n,l)*y0).A2)*(n-1)/n) jko.ob=yO; jko.jk=mean(ff,1); jko.bi=jko.ob-jko.jk; jko.se=sqrt(var(ff)/n); jko.t=jko.ob./jko.se; jko.cov=cov(ff)/n;

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ КОМПОНЕНТНОГО АНАЛИЗА function [A, alphl, С, rmse, err, etyp, etypv] = pcacovlrecon ( x KA PCA cov с выделением 1-й ГК и реконструкцией наблюдений х - исходная матрица данных % А - 1-й с.в. % alphl - доля 1-го с.з. % С - общности rmse = sqrt(RSS/((n-1)*d)); % err - абс. ошибка реконструкции % etyp - "типичная" ошибка реконструкции % etypv - векторизованная etyp n,d]=size(х); xm=mean(х,1); %outs(1 Средние 1 ,xm) xs=std(x,0,1); outs(1Ст. отклоненияxs) центрированная матрица наблюдений xO=x-xm(ones(n,1),:); стандартизованная матрица наблюдений xst=xO*diag(1./xs); ковар. матрица Sx=cov(х); задача на с.з. и с.в. [A,Lambda]=eigl(Sx); Lambda=diag(Lambda); = trace(Sx) LambdaS=sum(Lambda); Lambda=Lambda(end); доля 1-го с.з. alphl=Lambda/LambdaS; первый с.в. А=А(:,end); главные компоненты (не нормированные) Y=xO*A; главные компоненты (нормированные)

Z=Y*diag(1./sqrt(Lambda)) ; матрица факторных нагрузок Rxz=xst'*Z/(n-1) ; общности C=Rxz.A2; score coeffs

F=A*diag(1. / sqrt (Lambda) ) ; приближенное восстановление xO no m первым главным компонентам Xm=Z*diag( sqrt (Lambda)) *A' ; восстановление средних xl=Xm + xm(ones(n,1) , :) ; "ошибка" err=x-xl; = (LambdaS-Lambda)*(n-1) RSS = frob2(err); rmse=sqrt(RSS/((n-1)*d)) ; "типичная" ошибка etyp=sqrt(d/LambdaS)*err; %surf(etyp) frob2(etyp)/((n-1)*d) = 1-alphl etypv=reshape(etyp, [],1) ; outs('flonH 1-го c.s.',alphl) outs('Границы "типичной" ошибки реконструкции[min(etypv) max(etypv)])

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ «ДЕТЕРМИНАЦИОННОГО» КОМПОНЕНТНОГО АНАЛИЗА function [a, r2, rmse] = modi£jpca ( х ) модифицированный компонентный анализ КА РСА % построение у — такой линейной комбинации столбцов х, % чтобы сумма коэффициентов детерминации регрессий столбцов х на у % была максимальной восстановлено "в духе" Айвазяна х - матрица данных а - искомый столбце лин. комб. (а'а=1) г2 - столбце коэффициентов детерминации столбцов х и у % rmse = sqrt(RSS/((n-1)*d) ) ; n,d]=size(x); xm=mean(x,1); %outs('Средние',xm) центрированная матрица наблюдений xO=x-xm(ones(n,1),:);

C=zeros(n,n); for j=l:d

С = С + x0(:,j)*x0(:,j)'/(x0(:,j)-*x0(:,j)); end

V,D]=eigl(xO'*C*xO,x0'*x0) ; D=diag(D); a=V (: , end) ; a=a/sqrt(a'*a); yO=xO*a; приближенное "восстановление" данных и его точность [г2ш,r2]=соггху2(х,уО); "восстановленная" матрица xl=yO*yO'*х0/fгоЬ2(уО) + xm(ones(n,1),:); "ошибка" err=x-xl;

RSS = frob2(err); rmse=sqrt(RSS/((n-1)*d) ) ;

ОЦЕНКИ МОДЕЛИ ДЛЯ ПАНЕЛЬНЫХ ДАННЫХ, ПРЕДСКАЗЫВАЮЩЕЙ ИНТЕГРАЛЬНЫЙ ИНДИКАТОР КЖН

Модель с фиксированными эффектами: зависимая переменная - натуральный логарифм интегрального индикатора КЖН (qlL); регрессор - натуральный логарифм среднегодовой численности населения (popL) xtreg qlL popL, fe

Fixed-effects (within) regression Group variable (i) : mo

R-sq: within = 0.0412 between = 0.6850 overall = 0.6676 corr(u i, Xb) = -0.9519

Number of obs Number of groups

234 39

Obs per group: min avg max

6 6.0 6

F(1,194) Prob > F

8.33 0.0043 qlL | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] popL | -.231637 .0802706 -2.89 0 .004 -.3899522 -.0733218 cons | 1.70632 .8408583 2.03 0 .044 .0479221 3.364717 sigma u | .41441261 sigma e | .03586521 rho | .9925657 (fraction of variance due to u i)

F test that all u i=0: F(38, 194) = 75.27 Prob > F = 0.0000

Модель со случайными эффектами: зависимая переменная — натуральный логарифм интегрального индикатора КЖН (qlL); регрессор — натуральный логарифм среднегодовой численности населения (popL) xtreg qlL popL, re

Random-effects GLS regression Number of obs = 234

Group variable (i) : mo Number of groups = 39

R-sq: within = 0.0412 Obs per group: min = . 6 between = 0.6850 avg = 6.0 overall = 0.6676 max = 6

Random effects ui ~ Gaussian Wald chi2(l) = 54.89 corr(u i, X) =0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 qlL | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] popL | .1736289 .0234348 7.41 0.000 .1276976 .2195602 cons | -2.538942 .2464379 -10.30 0.000 -3.021951 -2.055933 sigma u | .12721934 sigmae | .03586521 rho | .92637467 (fraction of variance due to u i)

Тест спецфикации Хаусмана: зависимая переменная - натуральный логарифм интегрального индикатора КЖН (qlL); регрессор — натуральный логарифм среднегодовой численности населения (popL) xthausman

Hausman specification test

---- Coefficients ---

I Fixed Random qlL | Effects Effects Difference popL | -.231637 .1736289 -.4052659

Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2( 1) = (b-B) •[SA(-1)] (b-B), S = (Sfe - Sre) 27.86

Prob>chi2 = 0.0000

Модель со случайными эффектами: зависимая переменная — натуральный логарифм интегрального индикатора КЖН (qlL); регрессоры - натуральные логарифмы среднегодовой численности населения младше трудоспособного (pop2L), в трудоспособном возрасте (pop2L) и старше трудоспособного возраста (рорЗЬ). xtreg qlL poplL pop2L рорЗЪ, re

Random-effects GLS regression Number of obs = 234

Group variable (i) : mo Number of groups = 39

R-sq: within = 0.0118 Obs per group: min = 6 between = 0.6944 avg = 6.0 overall = 0.6777 max = 6

Random effects ui ~ Gaussian Wald chi2(3) = 73.19 corr(u i, X) =0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 qlL

Coef.

Std. Err.

P>|z|

95% Conf. Interval] poplL pop2L pop3L cons

-.0426433 .0353056 -1.21 0.227 -.1118409 .0265543

2279367 .0656917 3.47 0.001 .0991833 .3566901

-.0058216 .0672265 -0.09 0.931 -.1375831 .1259399

-2.563748 .219965 -11.66 0.000 -2.994871 -2.132624 sigmau sigmae rho

11977653 ,03605676 .9169086 fraction of variance due to u i)

Модель со случайными эффектами: зависимая переменная — натуральный логарифм интегрального индикатора КЖН (qlL); регрессор — натуральный логарифм среднегодовой численности населения в трудоспособном возрасте (pop2L) xtreg qlL pop2L, re

Random-effects GLS regression Number of obs = 234

Group variable (i) : mo Number of groups = 39

R-sq: within = 0.0322 Obs per group: min = 6 between = 0.6885 avg = 6.0 overall = 0.6718 max = 6

Random effects ui ~ Gaussian Wald chi2(l) = 64.16 corr(ui, X) =0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 qlL | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] pop2L | cons | .181565 -2.527681 .0226672 .2266509 8.01 -11.15 0.000 0.000 .1371381 -2.971909 .2259918 -2.083453 sigma u | sigma e | rho | .12649759 .0360328 .92495016 (fraction of variance due to uJL)

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Митрофанов, Алексей Юрьевич, 2009 год

1. Варжапетян А.Г., Квалиметрия: Учеб. пособие. 2005, СПб.: СПбГУАП.176 с.

2. Бойцов Б.В., Кузнецов М.А., Элькин Г.И., Концепция качества жизни (презентация книги). http://www.mc.misis.iTi/seminar/doldadi2007/l7 Kyznecov.pdf.

3. Субетго А.И., Сытому человеку душно. Газета "Оренбургский университет", 2006. N 41 (854) от 08.11.2006.

4. Пиковский А.А., Орлова И.А., Роль культуры в развитии социально-экономической системы. Вестн. Новг. гос. ун-та, 2001(18).

5. Плахова Е., Качество жизни: концепции и практика. "Грани", 2003(4 (30) июль-август): С. 115-119.

6. Одегов Ю.Г., Руденко Г.Г., Бабынина Л.С., Экономика труда. Vol. 2. 2007, М.: Изд-во "Альфа-Пресс". 924 с.

7. Социальная политика. Энциклопедия / Под ред. д.э.н., проф. Н.А. Волгина и д.ф.н., проф. Т.С. Сулимовой. 2006, М.: Изд-во «Альфа-Пресс». 416 с.

8. Генкин Б.М., Экономика и социология труда. 2003, М.: Норма. 416 с.

9. Генкин Б.М., Введение в метаэкономику и основания экономических наук: Курс лекций. 2002, М.: Изд-во НОРМА. 384 с.

10. Бобков В.Н., Управление качеством жизни населения. Проблемы теории и практики управления, 2005(3): С. 117-122.

11. Варшавский А.Е., Значительное снижение неравенства доходов важнейшее условие перехода к инновационной экономике, основанной на знаниях. Экономика и мат. методы, 2007.43(4): С. 35-55.

12. Слагаемые качества жизни. Социальное партнерство, 2006(3).

13. Гильманов А.З., Хайруллина Ю.Р., Качество жизни татарстанцев. http://www.antat.ru/files/iomal/kach.doc.

14. Григоренко Г., Евростандарт качество жизни. Газета "Время и Деньги", 2001(N108,20 июня 2001 г.).

15. Краснова О.М., Опыт статистического наблюдения и индикативного управления экономикой республики Татарстан. http:^ab.obninsk.mypublic/articles.php?htmlfile=anh-sem-2004-krasnova.htm, 2004.

16. Курс социально-экономической статистики / Под ред. проф. М.Г. Назарова. 2007, М.: Омега-Л. 984 с.

17. Политика доходов и качество жизни населения / Под ред. Н.А. Горелова. 2003, СПб.: Питер. 653 с.

18. Курс экономики: Учебник / Под ред. Б.А. Райзберга. — 4-е изд., перераб. и доп. 2004, М.: ИНФРА-М. 672 с.

19. Маликов Н.С., К вопросу о содержании понятия "качество жизни" и его измерению. Уровень жизни населения регионов России, 2002(2).

20. Баженов С.А., Маликов Н.С., Качество жизни населения: теория и практика. Уровень жизни населения регионов России, 2002(10): С. 1-46.

21. Быковских A.M., Изучение образа жизни населения при анализе трансформации территориальной организации общества. Вестник ВГУ, сер. география и геоэкология, 2001(1): С. 53-55.

22. Кубонива М., Табата М., Табата С., Хасэбэ Ю., Математическая экономика на персональном компьютере: Пер. с яп. / Под ред. М. Кубонива; Под ред. и с пре-дисл. Е.З. Демиденко. 1991, М.: Финансы и статистика. 304 с.

23. Стратегия и проблемы устойчивого развития России в XXI веке / Под ред. А.Г. Гранберга, В.И. Данилова-Данильяна, М.М. Циканова, Е.С. Шопхоева. 2002, М.: Экономика. 414 с.

24. Флуд Н.А., Как измерить "устойчивость развития"? Вопросы статистики, 2006(10): С. 19-29.

25. Рубцова В.Н., Социально-экономическая устойчивость населения регионов России. 2002, Саратов: ИАгПРАН. 125 с.

26. Янко С.Н., Человеческий капитал как фактор устойчивого развития сельского хозяйства. Современная экономика: теория и практика: Сб. науч. тр. / Под ред. канд. экон. наук И.В.Манаховой, 2005: С. 164 с.

27. Елисеева И.И., Дмитриев A.JL, Встречи с нобелевскими лауреатами по экономике Дж. Хекманом и Л.Клейном. Вопросы статистики, 2003(9): С. 37-38.

28. Петриков А., Устойчивость сельского развития. Экономист, 2006(7): С.86.93.

29. Донченко Ю.В., Вертакова Ю.В., Евченко А.В., Клименко П.А., Воспроизводственный подход к оценке и регулированию регионального развития по критериям устойчивости. Вопросы статистики, 2005(8).

30. Менова Н.Ф., Социальные аспекты устойчивого социально-экономического развития муниципального образования. Вопросы статистики, 2006(5): С. 62-67.

31. Иванов П.М., Устойчивое региональное развитие: концепция и модель управления. Экономика и мат. методы, 2006.42(2): С. 51-59.

32. Митрофанов А.Ю., Оценка уровня благосостояния в свете теории полезности. Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности: Сб. науч. статей. Вып. 2.2007, Саратов: СГСЭУ. С. 46-50.

33. Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой. 2-е изд., доп. 1999, М.: Финансы и статистика. 416 с.

34. Хастингс Н., Пикок Дж., Справочник по статистическим распределениям / Пер. с англ. А.К. Звонкина. 1980, М.: Статистика. 95 с.

35. Blalock Н.М., ed. Measurement in the social sciences. Theories and strategies, ed. R.J. Hill. 1974, Aldine Publishing Co.: Chicago. 464 p.

36. Бородкин Ф.М., Айвазян C.A., Социальные индикаторы. 2006, М.: ЮНИ-ТИ-ДАНА. 607 с.

37. Гуц А.К., Коробицын В.В., Лаптев А.А., Паутова Л.А., Фролова Ю.В., Математические модели социальных систем. 2000, Омск: Омск. гос. ун-т. 256 с.

38. Фиглин Л.А., Социальный потенциал качества управления и развития. 2003, Саратов: Научная книга. 266 с.

39. Предложения по совершенствованию модельного набора социальных индикаторов для оценки уровня жизни населения. Вопросы статистики, 2003(7): С. 36-37.

40. Уоткинс К., Доклад о развитии человека 2005. Международное сотрудничество на перепутье: Помощь, торговля и безопасность в мире неравенства. 2005, М.: Изд-во "Весь мир". 386 с.

41. Ткаченко А. А., Качество жизни населения: проблемы измерения. Власть, 2001(2): С. 29-37.

42. Кудрявцева P.M., Оценка уровня и качества жизни населения. Экономист, 2001(11): С. 61-70.

43. Савченко П., Федорова М., Шелкова Е., Уровень и качество жизни: понятия, индикаторы, современное состояние в России. Российский экономический журнал, 2000(7): С. 66-73.

44. Айвазян С.А., Интегральные индикаторы качества жизни населения: их построение и использование в социально-экономическом управлении и межрегиональных сопоставлениях. 2000, М.: ЦЭМИРАН. 118 с.

45. Айвазян С.А., К методологии измерения синтетических категорий качества жизни населения. Экономика и мат. методы, 2003.39(2): С. 33-53.

46. Шмуйло Т.П., Исследование и использование методик оценки уровня и качества жизни. Труды Института экономики КарНЦ РАН, 2005(10).

47. Индекс качества жизни, http://atlas.socpol.ru/indexes/indexlife.shtml.

48. Исакин М.А., Построение интегральных индикаторов качества жизни населения региона. 2005: С. 92-109.

49. Аралбаева Г.Г., Оценка качества жизни населения муниципального образования (на материале Оренбургской области). Проблемы современной экономики, 2008.27(3).

50. Суслова Ю.Ю., Качество жизни населения как комплексный показатель оценки рыночной инфраструктуры города. Проблемы современной экономики, 2008. 28(4).

51. Колбасина А.Г., Разработка методики оценки качества жизни населения территорий (на примере г. Красноярска). 2003.

52. Иванова М.В., Неволин А.Е., Оценка качества жизни населения как основа формирования социально-экономической политики в регионе (на примере Мурманской области). Вестник МГТУ. 9(4): С. 694-699.

53. Sousa L., Galante Н., Batel A., Hespanha P., Observing cities' social inequalities: a cartographic case study of Aveiro, Portugal. Cities, 2003.20(4): C. 241-252.

54. Дробышева В.В., Герасимов Б.И., Интегральная оценка качества жизни населения региона. 2004, Тамбов: Изд-во ТТТУ. 108 с.

55. Миронов B.C., Методика оценки эффективности программно-целевого подхода в управлении экономикой региона. Проблемы современной экономики, 2008. 28(4).

56. Slottje D.J., Measuring the Quality of Life Across Countries. Rev. of Economics and Statistics, 1991.73(4): C. 684-693.

57. Хубаев Г.Н., Экспресс-оценка качества жизни населения регионов и муниципальных образований.

58. Куролап С.А., Региональная геоэкологическая диагностика и оценка качества жизни населения России. Вестник ВГУ. Серия: география, геоэкология, 2005(2): С. 5-12.

59. Романчук Я., Социальная ловушка неоплана: О чем говорит Индекс социального благополучия «Ивановна». Научный исследовательский центр Мизеса АЦ «Стратегия», 2005(11): С. 1-23.

60. Митрофанов А.Ю., Обобщающий индикатор экономической ситуации в регионе России. Территориальная организация общества и управление в регионах. Материалы междунар. науч.-практ. конф. 1998, Воронеж: Воронеж, гос. пед. ун-т. С. 35-37.

61. Митрофанов А.Ю., Граница возможностей для уровня жизни регионов России. Проблемы и перспективы российской экономики: Ш Всероссийская науч.-пракг. конф. 2004, Пенза: ПДЗ. С. 57-59.

62. Зубаревич Н.В., Социальное развитие регионов России: проблемы и тенденции переходного периода. 2003, М.: Едиториал УРСС. 264 с.

63. Митрофанов А.Ю., Построение интегрального показателя качества жизни населения муниципальных образований региона. Математические методы в технике и технологиях ММТТ-21: Сб. тр. XXI Междунар. науч. конф. Vol. 8. 2008, Саратов: СГТУ. С. 191-193.

64. Митрофанов А.Ю., Методология построения интегральной оценки качества жизни населения. Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности: Альманах. 2006, Саратов: СГСЭУ. С. 28-33.

65. Митрофанов А.Ю., Методика построения интегрального показателя качества жизни населения муниципальных образований. Вестник СГСЭУ, 2008.23(4): С. 109-112.

66. Росстат, Демографический ежегодник Саратовской области: Статистический сборник / Саратовский областной комитет государственной статистики. 2002, Саратов.

67. Росстат, Города и районы Саратовской области: Статистический сборник / Саратовский областной комитет госстатистики. 2003, Саратов. 349 с.

68. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А., Эконометрика. Начальный курс: Учебник. 2005, М.: Дело. 504 с.

69. Zorn С., Longitudinal Data Analysis. Department of Political Science, Emoiy University, Autumn 2001. www.polisci.emory.edu/zorn/Classes/PQLS571/. 2001.

70. Елисеева И.И., Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. 1999, М.: Финансы и статистика. 416 с.

71. Рябцев В.М., Чудилин Г.И., Региональная статистика. 2001, М.: МИД. 380с.

72. Кузнецова В.Е., Методология оценки социального положения городов и районов Оренбургской области. Вопросы статистики, 2007(4): С. 68-73.

73. Кендалл М., Стьюарт А., Статистические выводы и связи. Vol. 2. 1973, М.: Изд-во "Наука". 899 с.

74. Кендалл М., Стьюарт А., Многомерный статистический анализ и временные ряды. Vol. 3.1976, М.: Изд-во "Наука". 736 с.

75. Мостеллер Ф., Тыоки Дж., Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. Вып. 1 / Пер. с англ. Ю.Н. Благовещенского; Под ред. и с предисл. Ю.П. Адлера. Vol. 1. 1982, М.: Финансы и статистика. 317 с.

76. Айвазян С.А., Россия в межстрановом анализе синтетических категорий качества жизни населения. Мир России, 2001(4): С. 59-96.

77. Айвазян С.А., Анализ синтетических категорий качества жизни населения субъектов Российской Федерации: их измерение, динамика, основные тенденции. Уровень жизни населения регионов России, 2002(11).

78. Pacione М., The geography of multiple deprivation in Scotland. Applied Geography, 1995. 15(2): C. 115-133.

79. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И., Многомерные статистические методы: Учебник. 2000, М.: Финансы и статистика. 352 с.

80. Доугерти К., Введение в эконометрику. 2001, М.: ИНФРА-М. 402 с.

81. Митрофанов А.Ю., Статистическое оценивание качества жизни на субрегиональном уровне. Социально-экономическое развитие России: Проблемы, поиски, решения: Сб. науч. тр. по итогам НИР СГСЭУ в 2006 году. Vol. 2. 2007, Саратов: СГСЭУ. С. 105-107.

82. Voile М., Analyse des donnees. 1997, Paris: Economica. 323 p.

83. Berk R.A., Statistical Learning from a Regression Perspective. 2008, Philadelphia, PA USA: Springer. 372 c.

84. Росстат, Города и районы Саратовской области в 2005 году: Статистический сборник: т. 2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. 2006, Саратов. 180 с.

85. Росстат, Города и районы Саратовской области в 2006 году: Статистический сборник: т. 2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. 2007, Саратов. 208 с.

86. Росстат, Города и районы Саратовской области в 2007 году: Статистический сборник: т. 2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. 2008, Саратов. 212 с.

87. Сбережение народа. Н.М. Римашевская ed. 2007, М.: Наука. 328 с.

88. Кремелев Н.Д., Народосбережение как основа стратегии развития региона. Вопросы статистики, 2005(6).

89. Суринов А.Е., Уровень жизни населения России: 1992—2002 гг. (по материалам официальных статистических наблюдений). 2003, М.: ИИЦ «Статистика России». 279 с.

90. Белова Т.Н., Что связывает монетизацию льгот и рождаемость населения. Вопросы статистики, 2005(6): С. 32—35.

91. Тольц М.С., Антонова О.И., Андреев Е.М., Рождаемость и трансформация института семьи в современной России. Вопросы статистики, 2005(7): С. 51-60.

92. Загайтов И.Б., Яновский Л.П., Динамика платежеспособности и депопуляция населения в РФ. Проблемы прогнозирования, 2007(1): С. 139-150.

93. Октябрьский П.Я., Россия сегодня: проблемы демографии. Вопросы статистики, 2007(4): С. 44-47.

94. Шевяков А.Ю., "Болевые точки" России: избыточное неравенство и депопуляция. Общество и экономика, 2005(12): С. 86-102.

95. Зорин Н.И., Береснева Л.Б., Демографическая обстановка в Кировской области и ее влияние на отдельные социально-экономические процессы. Вопросы статистики, 2008(3).

96. Интеграция демографической и социальной статистики и взаимодействие их показателей в современных условиях. Вопросы статистики, 2005(8): С. 26-33.

97. Тишук Е.А., Медико-демографические процессы в Российской Федерации в контексте общемировых закономерностей. Вопросы статистики, 2005(8): С. 4550.6

98. Блинова Т.В., Митрофанов А.Ю., Русановский А.В., Прогнозирование развития сектора услуг в структуре российской экономики. Вестник Тамбовского унта. Сер. Гуманитарные науки, 2008. 65(9): С. 336-344.

99. Митрофанов А.Ю., Русановский А.В., Прогнозирование межсекторных пропорций российской экономики в долгосрочном периоде. Вестник CI ТУ. Вып. 2, 2008.35(3): С. 158-164.

100. Митрофанов А.Ю., Русановский А.В., Прогнозирование структуры занятости на основе модели марковской векторной авторегрессии. Вестник СГСЭУ, 2008. 22(3): С. 25-29.

101. Луговская Л.В., Модели векторной авторегрессии, in Эконометрика в вопросах и ответах. 2006.