Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217, 16+

Пред-печатная версия

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2020.97.7.102 - Доступен после 17.07.2020

() Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Соколинская Ю. М. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ СРЕДНЕДУШЕВЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ / Ю. М. Соколинская // Международный научно-исследовательский журнал. — 2020. — №. — С. . — URL: https://research-journal.org/economical/prognozirovanie-dinamiki-srednedushevyx-doxodov-naseleniya-voronezhskoj-oblasti/ (дата обращения: 06.08.2020. ). doi: 10.23670/IRJ.2020.97.7.102

Импортировать


ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ СРЕДНЕДУШЕВЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ СРЕДНЕДУШЕВЫХ ДОХОДОВ
НАСЕЛЕНИЯ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

Научная статья

Соколинская Ю.М.*

ORCID: 0000-0002-1020-8185,

Воронежский государственный университет инженерных технологий, Воронеж, Россия

* Корреспондирующий автор (sokolinskaya.y[at]bk.ru)

Аннотация

Актуальность темы работы обусловлена тем, что среднедушевые доходы населения являются важнейшим индикатором, который влияет на все сферы экономики и социальной сферы, а также являются главным фактором качества жизни населения. Для Российской Федерации изучение обеспеченности реальных доходов населения, одна из самых актуальных – их уровень в разы уступает таковому в развитых странах и начиная с 2014 года демонстрирует устойчивую отрицательную тенденцию, а эпидемиологический кризис может еще сильнее повысить остроту проблемы.

Ключевые слова: качество жизни, население региона, региональная экономика, прогнозирование.

PROGNOSIS OF THE DYNAMICS OF PER CAPITA INCOMEE OF THE POPULATION
OF THE VORONEZH REGION

Research article

Sokolinskaya Yu. M.*

ORCID: 0000-0002-1020-8185,

Voronezh state University of engineering technologies, Voronezh, Russia

* Corresponding author (sokolinskaya.y[at]bk.ru)

Abstract

The actuality of the work due to the fact that per capita incomes are the most important indicator that affects all economic sectors and social sphere, and are the main factor in the quality of life of the population. For the Russian Federation, the study of the security of real incomes of the population is one of the most relevant – their level is several times lower than in developed countries and since 2014 has shown a stable negative trend, and the epidemiological crisis can further increase the severity of the problem.

Keywords: life quality, regional population, regional economy, prognosis.

Экономика России переживает экономически сложную ситуацию, вызванную потеряли в результате ограничительных мер, а также и непростой эпидемиологической ситуацией в стране и в мире. Все это подстегивает страну к укреплению позиций в социально-экономической сфере, а именно по качеству/уровню жизни, в особенности по уровню среднедушевых доходов. Изменение качества/уровня жизни населения позволяет наглядно и объективно прогнозировать рост/падение социальной дифференциации, выявлять основные тенденции уровня жизни населения.

Для анализа были выбраны данные о среднедушевых доходах за период с 2009 по 2019 годы.

В таблице 1 приведена динамика среднедушевого дохода населения в Воронежской области за период с 2008-2019 годы.

 

Таблица 1 – Динамика среднедушевого дохода населения в Воронежской области за период с 2008-2019 годы [7]

год квартал среднедушевые доходы абсолютное отклонение относительное отклонение
2009 1 9782
2 12119 2337 123,89
3 11986 -133 98,90
4 14066 2080 117,35
2010 1 12453 -1613 88,53
2 13801 1348 110,82
3 13275 -526 96,19
4 16001 2726 120,53
2011 1 13317 -2684 83,23
2 15628 2311 117,35
3 15919 291 101,86
4 18723 2804 117,61
2012 1 14550 -4173 77,71
2 18716 4166 128,63
3 18898 182 100,97
4 23606 4708 124,91
2013 1 17378 -6228 73,62
2 20358 2980 117,15
3 21631 1273 106,25
4 27339 5708 126,39
2014 1 19743 -7596 72,22
2 23367 3624 118,36
3 26213 2846 112,18
4 30617 4404 116,80
2015 1 25514 -5103 83,33
2 27883 2369 109,29
3 31165 3282 111,77
4 32960 1795 105,76
2016 1 26665 -6295 80,90
2 29 480 2815 110,56
3 28 978 -502 98,30
4 32 061 3083 110,64
2017 1 27 531 -4530 85,87
2 29 387 1856 106,74
3 29 375 -12 99,96
4 31 656 2281 107,77
2018 1 27 375 -4281 86,48
2 30 155 2780 110,16
3 30 125 -30 99,90
4 33 345 3220 110,69
2019 1 27 007 -6338 80,99
2 31 583 4576 116,94
3 33 642 2059 106,52
4 36 252 2610 107,76

 

На основании рассчитанных данных можно сделать вывод, среднедушевые доходы имеют тенденцию к росту в 3 и 4 кварталах каждого года, но в 1 и 2 кварталах можно наблюдать тенденцию к снижению по сравнению с 4 кварталом.

Построим мульпликативную модель, так как она позволяет исследовать влияние неявных факторов на результирующий признак [1], [6], [8], [10], и с ее помощью спрогнозируем динамику среднедушевых доходов населения Воронежской области. Общий вид мультипликативной модели, следующий: Y = T x S x E. Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как сумма трендовой (T), сезонной (S) и случайной (E) компонент.

Найдем оценки сезонной компоненты, в нашем случае число периодов одного цикла равно 4. Для данной модели имеем: 0.889 + 0.99 + 0.993 + 1.123 = 3.995. Корректирующий коэффициент: k=4/3.995 = 1.001. Разделим каждый уровень исходного ряда на соответствующие значения сезонной компоненты. В результате получим величины T x E = Y/S, которые содержат только тенденцию и случайную компоненту.

Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов через систему уравнений МНК:

a0n + a1∑t = ∑y 44a0 + 990a1 = 1029874.76
a0∑t + a1∑t2 = ∑y*t 990a0 + 29370a1 = 26979983.13

Проведем необходимые для расчетов действия – из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение. Получаем a1 = 129.649, a0 = 20489.132. Среднее значение имеет следующий вид:

26-07-2020 17-26-32

Определим компоненту T данной модели. Для этого проведем аналитическое выравнивание ряда (T + E) с помощью линейного тренда. Результаты аналитического выравнивания, следующие:

T = 20489.132 + 129.649t

Расчет ошибки в мультипликативной модели производится по формуле:

E = ∑Y/(T * S) = 43.3

Для сравнения мультипликативной модели и других моделей временного ряда можно использовать сумму квадратов абсолютных ошибок:

Среднее значение

26-07-2020 17-30-27

Коэффициент детерминации.

26-07-2020 17-30-38

Следовательно, можно сказать, что мультипликативная модель объясняет 46% общей вариации уровней временного ряда. Проверка адекватности модели данным наблюдения.

26-07-2020 17-31-12

где m – количество факторов в уравнении тренда (m=1). Fkp = 4

Поскольку F > Fkp, то уравнение статистически значимо. Прогнозное значение Ft уровня временного ряда в мультипликативной модели есть произведение трендовой и сезонной компонент. Для определения трендовой компоненты воспользуемся уравнением тренда и сведем данные в таблицу 2: T = 20489.132 + 129.649t

 

Таблица 2 – Прогнозные значения

Период Вид модели Значение сезонного компонента Значение
1 период T45 = 20489.132 + 129.649*45 = 26323.357 S1 = 0.89 F45 = T45 • S1 = 26323.357 • 0.89 = 23424.515
2 период T46 = 20489.132 + 129.649*46 = 26453.006 S2 = 0.991 Таким образом, F46 = T46 • S2 = 26453.006 • 0.991 = 26225.31
3 период T47 = 20489.132 + 129.649*47 = 26582.656 S3 = 0.994 Таким образом, F47 = T47 • S3 = 26582.656 • 0.994 = 26433.645
4 период T48 = 20489.132 + 129.649*48 = 26712.305 S4 = 1.124 Таким образом, F48 = T48 • S4 = 26712.305 • 1.124 = 30033.646

 

На следующем этапе сделаем прогноз на основании данных временного ряда среднедушевого дохода населения. Данные представлены в таблице 2 и на рисунке 1.

 

Таблица 3 – Прогноз доходов населения Воронежской области [7]

год квартал среднедушевые

доходы

Данные Данные
2009 1 9782
2 12119 9782
3 11986 11417,9
4 14066 11815,57
2010 1 12453 13390,87 1901,643
2 13801 12734,36 1445,311
3 13275 13481,01 1536,42
4 16001 13336,8 828,6052
2011 1 13317 15201,74 1661,135
2 15628 13882,42 1887,912
3 15919 15104,33 2136,761
4 18723 15674,6 1555,954
2012 1 14550 17808,48 2081,945
2 18716 15527,54 2618,787
3 18898 17759,46 3166,317
4 23606 18556,44 2712,945
2013 1 17378 22091,13 3510,014
2 20358 18791,94 4041,779
3 21 631 19888,18 4089,182
4 27 339 21108,15 3038,836
2014 1 19 743 25469,75 3843,323
2 23 367 21461,02 4988,536
3 26 213 22795,21 5008,386
4 30 617 25187,66 4004,567
2015 1 25 514 28988,2 3864,012
2 27 883 26556,26 4212,247
3 31 165 27484,98 3799,474
4 32 960 30060,99 3020,643
2016 1 26 665 32090,3 2811,111
2 29 480 28292,59 4138,464
3 28 978 29123,78 3616,999
4 32 061 29021,73 3207,546
2017 1 27 531 31149,22 1885,766
2 29 387 28616,47 2729,463
3 29 375 29155,84 2764,199
4 31 656 29309,25 2139,569
2018 1 27 375 30951,98 1431,663
2 30 155 28448,09 2473,19
3 30 125 29642,93 2659,293
4 33 345 29980,38 2305,116
2019 1 27 007 32335,61 2195,951
2 31 583 28605,58 3649,073
3 33 642 30689,78 4024,086
4 36 252 32756,33 3914,706

 

 

26-07-2020 17-37-04

Рис. 1 – Прогноз уровня среднедушевых доходов населения Воронежской области

 

Денежные доходы жителей Воронежской области (основной показатель, характеризующий уровень жизни населения) в первом квартале 2019 года сложились в сумме 190,4 млрд руб., увеличившись по сравнению с аналогичным периодом 2018-го на 0,1%. По сообщению Воронежстата, ежемесячный среднедушевой денежный доход за первые три месяца года достиг 27,2 тыс. руб. (вырос на 0,4%). При этом реальные денежные доходы (скорректированные на индекс потребительских цел), по оценке официальных статистов, в первом квартале уменьшились на 4,9%.

Напомним, что с 2019 года Росстат перестал публиковать показатели уровня жизни ежемесячно, перейдя на отчеты за кварталы. По данным ведомства, в целом в РФ уровень бедности с начала года вырос с 13,9% до 14,3%. У 20,9 млн россиян доходы в начале текущего года оказались ниже прожиточного минимума – 10,7 тыс. руб. В Воронежской области по итогам 2018 года официальные денежные доходы населения достигли 854,6 млрд руб. (увеличившись на 4,5%), а ежемесячный среднедушевой доход составил 30,5 тыс. руб. (рост на 4,7%). Реальные же денежные доходы за 2018 год, по данным Воронежстата, даже увеличились на 2%.

На основании рассчитанных данных можно сделать, что прогнозные значения незначительно отличаются от фактических данных, в некоторых случаях мы наблюдаем снижение качества жизни населения из –за спада экономики, и только в конце прогнозного периода наблюдается повышение среднедушевого дохода населения. Рост экономики и доходы населения не могут быть единственными ориентирами, они должны сопровождаться позитивными изменениями качества жизни, сокращением региональных различий в экономической безопасности региона.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared.

Список литературы / References

  1. Кремер Н. Ш. Эконометрика. /Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко/ – 2002. – М.: Юнити-Дана
  2. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика / В.В.Леотьев.- Москва: Издательство «Экономика», 1997.-479 с.
  3. Мельников В.А. Квантовая экономика взаимодействий / В. А. Мельников // Международный научно-исследовательский журнал. – 2014. – № 2(21). Часть 2. С.63-70
  4. Меркулов Н.Д. Формализация интегральной модели измерения экономической эффективности хозяйственной деятельности предприятия// Экономика и производство. №1. 2006. С. 22-2
  5. Новосадов С.А. Современные модели принятия управленческих решений в организации: новый взгляд в русле концепции справедливости //Международный научный журнал «Символ науки» №3/2016 с. 120-123
  6. Паклин Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. /Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – СПб.: Питер, 2010. – 148 с.
  7. Росстат. Официальная статистика. Публикации. Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс] // Росстат. – URL: https://www.gks.ru/storage/mediabank/urov_11g-nm.xlsx (дата обращения 02.06.2020).
  8. Тетерева Е.Н. Современные инструментальные средства имитационного моделирования // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. № 7. С. 25-29
  9. Фуруботн Э. Г. Институты и экономическая теория: Достижения новой институциональной экономической теории / Э. Г. Фуруботн, Р. Рихтер – СПб.: Изд. дом СПбГУ, 2005. С. 34.
  10. Zadeh L. A. The Concept of a Linguistic Variable and Its Application to Approximate Reasoning I & II / L. A. Zadeh // Information Sciences. – 1975. – №8. pp. 199-249, 301-357.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Furubotn Je. G., Rihter R. Instituty i jekonomicheskaja teorija: Dostizhenija novoj institucional’noj jekonomicheskoj teorii [Institutions and Economic Theory: Achievements of the new institutional economics] / Je. G. Furubotn, R. Rihter – SPb.: Izd. dom SPbGU [Ed. St. Petersburg State house]. – 2005. – P. 34. [in Russian]
  2. Kremer N. S., Putko B. A. Ekonometrika. [ Econometrics] / N. S Kremer, B. A. Putko – M .: Unity-Dana, 2002. – 132 p. [In Russian]
  3. Leontief V.V. Mezhotraslevays economika [Interdisciplinary Economics]/ W. Leontief.- Moscow: The Publishing House «Economics», 1997. – 479 p. [in Russian]
  4. Melnikov V. A. Kvantovaya ekonomika vzaimodeystiy [Quantum economics of interactions]/ V. A. Melnikov // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatelskij zhurnal [International research journal]. – 2014. – № 2(21). Part 2. – P.63-70. [in Russian]
  5. Merkulov N.D. Formalizacija integral’noj modeli izmerenija jekonomicheskoj jeffektivnosti hozjajstvennoj dejatel’nosti predprijatija [Formalization of Integral Model of Measuring Economic Efficiency of Enterprise’s Economic Activity] // Ekonomika i proizvodstvo [Economics and production]. – No.1. – 2006. – P. 22-25. [in Russian]
  6. Novosadov S.A. Sovremennye modeli prinjatija upravlencheskih reshenij v organizacii: novyj vzgljad v rusle koncepcii spravedlivosti [Modern Models of Decision-making in Organization: New View in Mainstream of Concept of Justice] // Mezhdunarodnyj nauchnyj zhurnal «Simvol nauki» [International Scientific Journal “Symbol of Science”] – No.3. – 2016. – p. 120-123. [in Russian]
  7. Oficial’naja statistika. Publikacii. Rossijskij statisticheskij ezhegodnik [Official statistics. Publications. Russian statistical yearbook] [Electronic resource] // Rosstat [Rosstat]. – 2017. – URL: https://www.gks.ru/storage/mediabank/urov_11g-nm.xlsx (accessed 02.06.2020). [in Russian]
  8. Paklin N.B. Biznes-analitika: ot dannykh k znaniyam [Business Intelligence: from data to knowledge] / N.B. Paklin, V.I. Oreshkov. – St. Petersburg: Peter, 2010. – 148 p. [In Russian]
  9. Tetereva E.N. Sovremennye instrumental’nye sredstva imitacionnogo modelirovanija [Modern Tools of Simulation Modeling] //Obrazovanie i nauka bez granic: social’no-gumanitarnye nauki [Education and Science without Borders: Social and Humanitarian Sciences]. – 2017. – No. 7. – P. 25-29. [in Russian]
  10. Zadeh L. A. The Concept of a Linguistic Variable and Its Application to Approximate Reasoning I & II / L. A. Zadeh // Information Sciences. – 1975. – №8(4). – pp. 301-357. doi: 10.1016/0020-0255(75)90046-8

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.