Статистический анализ разводов в Амурской области за 2002 – 2011 гг

СОДЕРЖАНИЕ

   

Введение

1 Теоретические основы статистики разводов

1.1 Понятие и показатели разводимости

1.2 Статистические методы анализа разводов

2 Статистический анализ разводов в Амурской области за 2002 – 2011 гг.

2.1 Анализ динамики разводов

2.2 Анализ структуры разводов

2.3 Группировка городов  и районов Амурской области  по количеству разводов за  один год

2.4 Анализ разводов с  помощью расчета средних величин  и показателей вариации

2.5 Корреляционно-регрессионный анализ разводов

Заключение

Библиографический список

5

8

8

13

 

21

21

25

 

26

 

30

33

37

39


 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Сегодня перед российским обществом стоит большая проблема нестабильности брака. Все чаще можно услышать о «кризисе семьи», связываемом непременно с увеличением числа разводов. Эта проблема актуальна сейчас, когда из года в год рождаемость в России, в том числе и в Амурской области, как и в других развитых европейских странах, неуклонно падает. В последнее время государство все больше уделяет внимания институту семьи, оказывает всяческую поддержку молодым семьям, осуществляет материальную помощь многодетным семьям. Неслучайно 2008 год был провозглашен годом семьи. Но все же прочность брачных союзов продолжает падать. Актуальность темы исследования заключается в том, что хотя отношения между людьми в браке личные и сугубо индивидуальны, но вместе с тем они имеют и общественное значение. Общество и государство заинтересованы в том, чтобы разводов было меньше, а семейно-брачные отношения развивались нормально и совершенствовались. Развод в любом случае свидетельствует о непрочности и разрушении семейных связей и поэтому объективно не может рассматриваться как явление положительное. Общество заинтересовано в стабильности семейных отношений, так как это обеспечивает здоровые взаимоотношения супругов, благотворно сказывается на воспитании детей, облегчает решение целого ряда социальных проблем (жилье, социальное обеспечение, и т.д.). Следовательно, в самом общем виде государство и общество не могут не видеть в разводе свидетельства неблагополучия в сфере семейных отношений. С этой точки зрения развод является социальным злом.

Общество и государство оказывают влияние на брак различными путями: экономическими, политическими, идеологическими. Наиболее непосредственным проводником этого влияния являются правовые и моральные средства. Для того чтобы общественное влияние на брак было эффективным, необходимо достоверное знание действительного положения дел: общих тенденций развития семейно-брачных отношений; причин, конфликтных ситуаций, возникающих в браке; ценностных ориентации лиц, состоящих в браке или собирающихся в него вступить; и т.п. Только на основе такого анализа возможны подлинно научные рекомендации по совершенствованию брачно-семейных отношений.

Целью курсовой работы является статистический анализ разводов.

Объект исследования – население Амурской области.

Предметом исследования является развод как социально-экономическая проблема, причины разводов, статистический учет разводов в Амурской области.

Достижение поставленной цели заключается в необходимости систематического изучения разводов и проведения анализа по его основным показателям с целью выявления основных проблем, характерных для данной территории.

Соответственно, предстоит решить следующие задачи:

- ознакомиться  с понятием развод;

- изучить  сущность его и классификацию;

- изучить  причины роста разводов;

- выявить  главные факторы, влияющие на  этот процесс;

- определить  статистику разводов;

- сравнить  показатели по разводам в Амурской  области и по России;

- прогнозировать  дальнейшее возможные количества  разводов.

Для изучения проблемы разводов в данной курсовой использовались следующие методы:

  • Анализ динамики и структуры;
  • Корреляционно - регрессивный анализ;
  • Индексный и факторный анализ;
  • Анализ с помощью расчета средних величин и специальных показателей.

 

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ  ОСНОВЫ СТАТИСТИКИ РАЗВОДОВ

 

1.1 Понятие и показатели разводимости

Численность населения может увеличиваться в результате естественного или механического движения населения. Естественное движение населения характеризуется показателями рождаемости, смертности, брачности и разводимости.

Рождаемость – это количество людей, рождающихся за год, в расчете на 1000 человек населения. Смертность – это количество людей, умирающих за год, в расчете на 1000 человек населения. Разница между рождаемостью и смертностью образует естественный прирост или естественную убыль населения страны. Депопуляция – естественная убыль населения. Брачность – частота вступления в брак. Обычно измеряется числом зарегистрированных рождаемости за год на 1000 жителей или числом вступивших в брак за год на 1000 неженатых (незамужних) бракоспособного возраста. Результат брачности – число состоящих в браке. Разводимость – частота расторжения рождаемости. Измеряется числом разводов на 1000 жителей в год или на 1000 существующих супружеских пар.

Данные о рождаемости, смертности, брачности и разводимости востребованы на всех уровнях управления экономикой:

- на макроуровне для разработки социально-экономических программ необходима информация и численности населения, его составе, размещении по территории страны; для формирования эффективной политики занятости важно знать численность трудоспособного населения, для формирования систем пенсионного обеспечения – численность пенсионеров и т.д.:

- на региональном уровне данные  о населении необходимы для  планирования количества новых  школ, детских садов, поликлиник; для  планирования количества продовольственных  товаров, необходимых для обеспечения  населения региона; для определения  нагрузки на пассажирский транспорт  и т.д.

Под естественным движением населения понимают изменение численности населения за счет рождений и смертности. Текущий учет естественного движения населения базируется на регистрации актов гражданского состояния в ЗАГСах, где каждый факт рождения и смерти оформляется документом в двух экземплярах, один из которых направляется в статистические органы.

Естественное движение включает в себя демографические события, непосредственно (рождения, мертворождения и смерти) или косвенно (браки, разводы) влияющие на воспроизводство населения. На основании информации о естественном движении рассчитывается численность населения страны, относительные показатели естественного движения, строятся прогнозы численности населения на перспективу.

Регистрация событий естественного движения связана в первую очередь с юридическими последствиями того или иного события и поэтому является обязательной для всех жителей страны. С требованием обязательности регистрации событий связана и полнота их учета. С роки и порядок регистрации событий определены законом. В России сегодня действует Федеральный закон «Об актах гражданского состояния», принятый в ноябре 1997 г. Его реализация привела к потере значительной части демографической информации, поскольку из актов гражданского состояния был исключен ряд характеристик, необходимых для расчета показателей и анализа демографической ситуации, а также для обеспечения преемственности статистических рядов.1 

Разводимость – это процесс распада супружеских пар в поколении вследствие расторжения брака (развода).

Развод - это расторжение брака, т.е. юридическое прекращение его при жизни супругов. Развод представляет собой ненормативный кризис семьи, главным содержанием которого является состояние дисгармоничности, обусловленное нарушением семейной системы, требующее реорганизации семьи как системы. Развод - это результат кризисного развития отношений супружеской пары. Осуществленному разводу, как правило, предшествуют неоднократные попытки супругов разойтись.

Чтобы охарактеризовать влияние разводов на тот или иной процесс, необходимо посчитать их количество. Самым простым показателем является абсолютное число разводов за период, обычно за год. Абсолютное число разводов за год совершенно не дает представления об уровне разводимости, так как зависит от общей численности населения. Это число может быть использовано лишь для расчета общего коэффициента разводимости или сопоставления с ним числа браков.2

К сожалению, он не учитывает численность населения, поэтому на практике используется общий коэффициент разводимости. Он рассчитывается как отношение общего числа разводов за период к среднему населению, или общему числу человеко-лет, прожитых населением за этот период.

Общий коэффициент разводимости представляет собой число разводов в расчете на 1000 населения, т.е. рассчитывается в ‰.

Как и в любом другом общем демографическом коэффициенте, здесь временным отрезком может быть как один год, так и несколько лет сразу. Расчет производится по следующей формуле:

 

Кр = ,                (1)

 

где    Р - абсолютное число разводов за период времени;

 – средняя за период времени  общая численность населения;

T – число лет, входящих в рассматриваемый период времени.

Для более точной оценки разводимости используют различные специальные и частные коэффициенты. К частным коэффициентам относятся коэффициенты разводимости для мужчин и женщин, для городского и сельского населения, повозрастные коэффициенты разводимости (отношение числа разводов мужчин или женщин за тот или иной период к их средней численности за тот же период), суммарный коэффициент разводимости (сумма половозрастных коэффициентов). Весьма популярной характеристикой является индекс разводимости – отношение годового числа браков к годовому числу разводов. Но он не учитывает, что годовое число браков не равно тому числу браков, которые могли бы быть расторгнуты, и как следствие этого может быть использован только для первичной оценки уровня разводимости. Примерами специальных коэффициентов являются коэффициенты разводимости по численности мужчин и женщин, состоящих в браке; повозрастные коэффициенты для брачных пар (отдельно для каждого пола); по продолжительности брака.3

Наиболее простой показатель - доля браков, заканчивающихся разводами - это сопоставление числа разводов и браков за один и тот же год. Показатель числа разводов на 1000 браков, заключенных в том же году рассчитывается путем деления числа разводов на число браков и умножения частного от деления на 1000. Этот показатель дает уже некоторое представление об уровне разводимости. Однако такой расчет не совсем корректен. Понятно, что в данном году расторгаются не только браки, заключенные в этом же году. Более того, последние составляют весьма незначительную часть среди всех расторгнутых браков. Если бы от года к году число заключаемых браков изменялось бы незначительно, то оценка доли браков, заканчивающихся разводами, полученная с использованием данного показателя была бы достаточно точна. Но такая ситуация встречается крайне редко.

Существующие статистические данные по разводам позволяют определить долю браков, заканчивающихся разводами, значительно точнее. Есть распределение разводов по продолжительности расторгнутых браков, а, следовательно, по годам их заключения. На использовании этой информации основан расчет суммы приведенных чисел разводов. Иногда этот показатель называют числом разводов в расчете на 1000 заключенных браков с учетом их продолжительности.

Располагая информацией о продолжительности расторгнутых браков, рассчитывается средняя продолжительность расторгнутых браков:

 

Yср = ,                 (2)

 

где     y – середина интервала по продолжительности расторгнутого брака;

Dy – число разводов по продолжительности расторгнутого брака.

По этой же формуле могут быть рассчитаны раздельно средние продолжительности расторгнутых первых и повторных браков, но только дифференцированно для женщин и мужчин.4

Наряду с рассмотренными выше показателями разводимости, важными характеристиками интенсивности распадения браков является возрастной коэффициент разводимости:

 

d(х/х+а) = ,              (3)

 

 

где  d(х/х+а) – возрастной коэффициент разводимости для половозрастной группы (х/х+а) за период времени;

D(х/х+а) – число лиц данного пола, расторгнувших брак в возрастной группе (х/х+а) за период времени;

S(х/х+а)бр – среднее за период число состоящих в браке в поло-возрастной группе х;

х – возраст начала возрастного интервала;

а – длина возрастного интервала;

T – число лет, входящих в рассматриваемый период времени.

На основе возрастных коэффициентов разводимости может быть рассчитан суммарный коэффициент разводимости. Он показывает, сколько раз в среднем один человек на протяжении своей жизни разводится при условии сохранения существующих возрастных коэффициентов разводимости.

Формула для расчета этого показателя выглядит следующим образом:

 

Dсум = 0,001×∑(а×d(x/x+a)),              (4)

 

где    d(х/х+а) – возрастные коэффициенты разводимости;

a – длина возрастного интервала.

Умножение на 0,001 здесь делается из-за того, что возрастные коэффициенты разводимости рассчитываются на 1000 человек данного пола и возраста, а суммарный коэффициент – на одного человека.

Но какие бы показатели не использовались, нужно понимать, что явление развода весьма сложное для статистического учета, и наиболее адекватную информацию о колебании уровня разводимости можно получить только при комплексном рассмотрении характеристик разводимости на фоне социально-экономического развития данного государства.

1.2 Статистические методы  анализа разводов

Основой изучения динамики разводов выступает ряд динамики или временной ряд. Ряд динамики представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей.

Различают следующие виды рядов динамики: моментные – данные представлены на конкретный момент (дату) времени; интервальные – данные представлены за какой – либо период времени. В рядах динамики выделяют два элемента: показатель времени (t) и уровень ряда (у). При графическом изображении ряда динамики на оси абсцисс строится шкала времени, на оси ординат – шкала уровней ряда.5

При статистическом изучении разводов предполагают расчет следующих показателей динамики:

Абсолютный прирост определяется как разность между последующим уровнем ряда и предыдущим:

 

Δyц(б) = yi – yi-1(0),                                                                                          (5)

 

где     yi – сравниваемый уровень ряда;

y0 – уровень ряда, принятый за базу сравнения.

Цепной темп роста определяется как отношение последующего уровня ряда к предыдущему:

 

%,                                                                                      (6)

 

Базисный темп роста определяется как отношение каждого последующего уровня к одному уровню, принятому за базу сравнения:

 

%,                                                                                        (7)

 

Темпы прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах:

 

Тпр  = Тр  – 100 %,                      (8)

Средние показатели в рядах динамики (средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста) рассчитываются по формулам (9 – 11)6.

Средний абсолютный прирост:

 

,                      (9)

 

Средний темп роста:

 

%,                                                                                     (10)

 

Средний темп прироста:

 

%,                                                                                    (11)

 

Далее при статистическом изучении проводится аналитическое выравнивание динамического ряда. Для выравнивания ряда динамики по прямой используется уравнение:

 

,                                   (12)

 

Для нахождения параметров а0 и а1 необходимо решить систему нормальных уравнений:

 

∑у = nа0 + а1∑t,                                          (13)

 

∑уt = а0∑t + а1∑t2,                         (14)

Параметры а0 и а1 можно вычислить с помощью определителей по формулам:

 

а0 = ,                                                                           (15)

 

а1 = ,                      (16)

 

После определения параметров а0 и а1 проводится прогнозирование в будущем с помощью экстраполяции. Элементарными методами экстраполяции являются средний абсолютный прирост, средний темп роста, экстраполяция на основе выравнивания ряда по какой-либо аналитической формуле.7

Следующий метод обработки статистической информации является группировка городов и районов Амурской области, или субъектов округов, государства (за один, как правило, последний в ряду динамики). Для проведения группировки рассчитывается оптимальное количество групп (n) по формуле Стерджесса:

 

n = t + 3,322lgN,                                         (17)

 

После определения числа групп следует определить интервалы группировки. Для формирования границ группы с равными интервалами необходимо рассчитать шаг и величину интервала (h):

 

h = ,                    (18)

 

где     xmax и xmin – максимальное и минимальное значение признака.

При статистическом анализе также используются средние величины и показатели вариации:

Средняя арифметическая простая:

  ,                                                                                                   (19)

 

Средняя арифметическая взвешенная:

 

,                                                                                           (20)

 

где    - среднее значение признака;

х i – индивидуальное значение признака;

n – объем совокупности.

f i – частота признака 8

Помимо простых средних существуют структурные средние: мода и медиана. Мода – это наиболее часто встречающееся значение признака в ряду распределения, вычисляется по формуле:

 

Мо = Х мо + i  ,                                               (21)

 

где    Хмо – нижняя граница модального интервала;

i – величина (шаг) модального интервала ;

fmo –частота модального интервала;

fmo-1 – частота интервала, предшествующего модальному;

fmo+1 – частота интервала, следующего за модальным.

Медиана – это величина, разделяющая совокупность на две равные по численности части, в одной части все значения меньше этой величины, а в другой части - больше. В интервальном ряду распределения медиану рассчитывают по формуле:

 

Ме = Хме + ,                                                                  (22)

 

где     Хме – нижняя граница медианного интервала;

0,5 × å f – половина суммы частот ряда;

Sme-1 – сумма частот, накопленных до медианного интервала;

f me – частота медианного интервала 9

Размах вариации:

 

R = X max – Xmin                                                                                           (23)

 

Среднее линейное отклонение (взвешенное):

 

,                                                                                       (24)

 

Дисперсия (взвешенная):

 

,                                                                                   (25)

 

Среднее квадратическое отклонение:

 

,                                                                                                   (26)

 

Коэффициент вариации:

 

,                                                                                            (27)

 

где     Xmax и Xmin – максимальное и минимальное значения признака;

х i – индивидуальное значение признака;

- среднее  значение признака;

n – число значений признака;

f i – частота.

В заключение статистического анализа показателей необходимо провести корреляционно-регрессионный анализ связи. Форма связи между признаками определяется визуально по графику эмпирической зависимости. Для построения графика зависимости необходимо определить - какой из изучаемых показателей факторный, а какой результативный. По оси «х» откладывают значения факторного признака, по оси «у» - значения результативного признака. По форме кривой определяют форму связи между признаками (линейная, параболическая, логарифмическая и т.д.).10

Если форма связи линейная, то параметры уравнения регрессии находят по формуле:

 

У(х) = а + b × х,                                                                                        (28)

 

Для определения параметров а и b уравнения существует система уравнений:

 

 

    n × a + b × å x = å y,                                                                           (29)


    a × å x + b × å x2 = å x×y,            

 

где     n – число изучаемых показателей;

a, b - параметры уравнения;

x – значения факторного признака;

у – значения результативного признака.

Параметры a, b уравнения можно вычислить по формулам:

 

a = ,            (30)

 

b = ,                                                                                (31)

 

В линейном уравнении регрессии определяются два показателя тесноты связи.

Линейный коэффициент корреляции:

 

,                                       (32)

 

Коэффициент эластичности – показатель зависимости результативного признака от факторного. Для линейной зависимости он определяется:

 

Э = b ×                                                (33)

                                                                                  

 

2 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РАЗВОДОВ  В АМУРСКОЙ ОБЛАСТИ ЗА 2002 – 2011 ГОДЫ

 

 

2.1 Анализ динамики разводов

График динамики регистрации разводов в Амурской области построим по исходным данным публикаций Амурстата (таблица 1) и сделаем вывод.

Таблица 1 – Официальные данные о количестве разводов

Год

Число разводов, ед.

2002

6109

2003

5591

2004

4447

2005

4167

2006

4533

2007

5079

2008

5062

2009

5086

2010

4455

2011

5122


 

Рисунок 1 – Динамика разводов в Амурской области

Из рисунка 1 видно, что с 2002 по 2005 гг. количество разводов в год в Амурской области стремительно уменьшалось, с 2005 по 2009 гг. – увеличивалось, в 2010 году снова уменьшилось, а в 2011 г. опять возросло, но не достигло уровня 2002 года.

Рассчитаем показатели динамики и оформим результаты расчетов в таблице 2.

Таблица 2 – Динамика разводов в Амурской области за 2002 – 2011 годы

Год

Число разводов, ед.

Абсолютный прирост, ед.

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсолютное значение 1 % прироста, ед.

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

2002

6109

-

-

-

100

-

-

-

2003

5591

- 518

- 518

92

92

- 8

- 8

61,1

2004

4447

- 1144

- 1662

79

72

- 21

- 28

55,9

2005

4167

- 280

- 1942

93

68

- 7

- 32

44,5

2006

4533

366

- 1576

108

74

8

- 26

41,7

2007

5079

546

- 1030

112

83

12

- 17

45,3

2008

5062

- 17

- 1047

99

82

- 1

- 18

50,8

2009

5086

24

- 1023

100

83

0

- 17

50,6

2010

4455

- 631

- 1654

87

72

- 13

- 28

50,9

2011

5122

667

- 987

114

83

14

- 17

44,6