Статистико-экономический анализ смертности Российской Федерации. 2

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО  ХОЗЯЙСТВА 

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

ИЖЕВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ

Кафедра экономического анализа и  статистики.

 

 

Курсовая работа.

На тему: "Статистико-экономический анализ смертности Российской Федерации"

 

 

Зарегистрировано на кафедре                                         .

 

Выполнил, 

студент, группы 933                                                       Е.В. Кустарникова       

 

Проверил,

кэн., доцент                                                                     Л.А. Истомина

 

 

 

 

 

 

Ижевск 2008

 

 Содержание.

Введение

     1 глава.  Характеристика и особенности  статистических приемов (способов), применяемых в экономических исследованиях.

1.1. Сводка и группировка  данных.

1.2. Относительные и  средние величины и их характеристика.

1.3. Ряды динамики и  их характеристика.

1.4. Дисперсионный и  индексный метод анализа.

1.5. Корреляционный и  регрессионный метод анализа.

2 глава. Понятия и сущность экономических категорий, используемых в курсовой работе.

2.1. Понятия рождаемости  и смертности.

2.2. Коэффициенты рождаемости  и смертности.

     3 глава.  Статистико-экономический анализ смертности Российской Федерации.

3.1. Сводка и группировка данных.

    3.2. Ряд распределения районов по величине средней смертности

 и его характеристика.

     3.3. Дисперсионный  анализ.

     3.4. Ряд динамики и методы определения тенденций

     3.5. Индексный метод анализа.

     3.6. Корреляционно-регрессионный метод анализа

     Выводы и предложения

     Список использованной  литературы

     Приложения

 

 

 

 

 

Введение

Моя тема – «Статистико-экономический анализ смертности РФ». Я считаю, что решение подобной проблемы является одной из главных задач России на сегодняшний день. Я думаю, что демографическое неблагополучие нашей страны очень актуально сегодня, и поэтому решила привлечь внимание других людей к этой проблеме.

Вообще, демография - это  наука о закономерностях воспроизводства  населения в общественно-исторической и социальной обусловленности этого процесса. На протяжении всей истории существования России, власти скрывали от собственного народа демографическую правду. До 1985 года сведения о численности населения, о количестве родившихся и умерших приводились лишь в специальных изданиях, однако данные о продолжительности жизни, детской смертности и числе абортов не публиковались никогда и нигде. И понятно почему: ведь именно эти данные как ничто иное отражают суть - состояние государства.

Государственный доклад о здоровье населения в 2001 году и аналитическая справка "Здоровье населения" позволяют оценить демографическое неблагополучие страны как демографическую катастрофу. В 1990 году впервые за послевоенное время наблюдалась естественная убыль населения. При этом опережающими темпами растет смертность населения в трудоспособном возрасте. Превышение смертности над рождаемостью, начиная с 1992 года, часто оценивается как депопуляция, т.е. "вымирание" России.

Средняя продолжительность  жизни в нынешней России составляет 57.7 лет для мужчин и 71,2 года для женщин. Сравним: для США и других развитых стран этот показатель равен соответственно 73-74 года и 79-80 лет.

Итак, наши мужчины в  среднем живут на 16 лет меньше, а женщины - на 8, чем на Западе. В  наши дни разрыв продолжительности жизни мужчин и женщин стал приблизительно в 13 лет, что чрезвычайно пугает. Этот разрыв обусловлен не только биологическими факторами. Примерно 4-5 лет этого разрыва вызваны действием специфических факторов.

В 2006 году рождаемость упала по сравнению с 2005 годом на 15% и составила 9,2 родившихся на 1000 человек.

Сейчас мы наблюдаем  тенденцию к снижению количества детей в семье. По данным Госкомстата  большинство россиян в наши дни  считает наиболее приемлемым иметь  одного1 ребенка. Если раньше абсолютно нормальным явлением было 3-4 ребенка в семье, то сейчас многодетные семьи стали встречаться гораздо реже. Но, как и прежде для семей сельских жителей характерно большее количество детей, чем для городских семей.

По данным на 2006 год  смертность в России составила 15,2 умерших на 1000 человек. Сравним в США-9,0. Основными причинами смерти в наши дни являются болезни так называемого эндогенного плана, т.е. связанные с нарушением деятельности важнейших систем человеческого организма.

Поэтому увеличение в общей численности населения доли лиц старшего возраста ведет к росту общего числа умерших, а значит и общих коэффициентов смертности.

Аборты - одна из главных  причин низкой рождаемости и отрицательного естественного прироста населения.

Такое огромное количество абортов в нашей стране связано, прежде всего, с экономической и социальной ситуацией в сегодняшней России.

Число абортов на 1000 женщин детородного возраста составляет в  России 83. Сравним: Германия - 5,1; Австрия - 7,7; т.е. среди стран Западной Европы мы остаемся безусловными лидерами по числу абортов, причем наш отрыв просто потрясающ.

В заключение хотелось бы сказать, что в краткосрочной  перспективе будет продолжаться активный процесс снижения интенсивности  рождаемости, как в городской, так и в сельской местностях. Здесь, по всей вероятности произойдет переход от многодетной к среднедетной, а позже и малодетной семье. По нашим наблюдениям, если естественный прирост населения не изменится, то в 2050г. население России составит всего 130 млн. человек, т.е. снизится на 17,3 млн. человек. В этих условиях важно активизировать демографическую политику таким образом, чтобы не допустить дальнейшего перехода населения к малодетной семье.

Тенденции заболеваемости и смертности во многом будут зависеть от успехов развития науки и эффективности функционирования органов здравоохранения, что довольно проблематично, в связи с эмиграцией научных специалистов из России.

В перспективе будет  расти территориальная подвижность  населения, будет нарастать поток миграции из регионов Севера и Востока. Также будет продолжаться процесс эмиграции ученых из России и снижение интеллектуального уровня населения.

Следует сказать, что  все негативные вышеперечисленные  процессы и тенденции связаны  с социально-политическим и экономическим положе- ем страны. В целом демографическая ситуация в стране очень разнообразна.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Характеристика  и особенности статистических  приемов (способов), применяемых  в экономических исследованиях.

1.1. Сводка и группировка данных.

Первым этапом статистического  исследования является статистическое наблюдение. От него зависит полнота, качество и достоверность собранной информации. Сводка и группировка — второй этап статистического исследования, от которого зависит эффективность использования собранных данных для решения задач исследования [6, c. 97].

 Собранные в результате  статистического наблюдения сведения  об отдельных единицах статистической  совокупности охватывают обычно  сотни, тысячи и миллионы единиц. Для того чтобы, например, разобраться в итогах деятельности десятков тысяч промышленных предприятий или колхозов за год, надо данные, содержащиеся в их годовых отчетах, обобщить, т. е. подсчитать количество предприятий, а сведения о каждом предприятии (численности рабочих, стоимости основных фондов и произведенной продукции и т. д.) просуммировать и составить сводку. Сводка, которая проводится без разделения единиц совокупности на группы, называется простой. Простая сводка применяется чаще всего в оперативной отчетности, когда изучаемые процессы при неблагоприятном или недостаточно активном их ходе требуют срочного контроля, вмешательства или помощи со стороны вышестоящих организаций [6, c. 97].

Огромное значение статистика придает изучению различных типов  явлений — социальных, производственных и др., которые также составляют систему как, например, крупные, средние и мелкие предприятия, передовые, средние и отстающие предприятия. Поэтому, как ни важна целостная характеристика системы, для того, чтобы понять, как она функционирует, как формируются свойственные ей закономерности, а также для того, чтобы управлять и планировать развитие каждой подсистемы и системы в целом, нужны итоги не только по системе, но и по отдельным подсистемам, типическим группам и другим частям системы [6, c. 98].

Расчленение изучаемой  совокупности на подсистемы, классы, группы и подгруппы по определенным существенным, характерным признакам для глубокого  и всестороннего изучения общественных явлений называется статистической группировкой. Сводка, в которой применяется статистическая группировка, называется сложной. Признаки, которые кладутся в основу образования групп в процессе статистической группировки, называются группировочными признаками или основанием группировки.

Использование метода статистических группировок повышает эффективность применения других статистических методов [6, c. 98].

Статистическая сводка в широком смысле — это сложная  операция научной обработки первичных  статистических материалов, которая  заключается:

  1. в разделении изучаемой совокупности на подсистемы, группы и подгруппы;
  2. в разработке системы взаимосвязанных показателей для характеристики совокупности в целом и отдельных выделенных частей;
  3. в подсчете итогов по совокупности в целом и в разрезе подсистем, групп, подгрупп и в изображении сгруппированных материалов в виде таблиц [6, c. 100].

 

1.2. Относительные  и средние величины и их  характеристика.

Сравнение и сопоставление  данных — неотъемлемая сторона статистического  метода исследования.

Результаты сравнений  выражаются при помощи  относительных величин.

Относительными  величинами в статистике называются обобщающие показатели, характеризующие количественные соотношения двух сопоставляемых статистических величин.

По назначению и сущности выражаемых количественных соотношений различают следующие виды относительных величин: выполнения плана, планового задания, динамики, структуры, координации, интенсивности, сравнения.

 Относительные величины выполнения плана выражают степень выполнения плановых заданий за определенный период времени и исчисляются как отношение фактически достигнутого уровня к плановому заданию в процентах.

Относительные показатели выполнения плана служат одним из орудий контроля за ходом осуществления  народнохозяйственных планов.

   Относительные величины планового задания показывают, какое планируется изменение показателей по сравнению с базисным периодом, и определяются как отношение планового задания на предстоящий период к фактически достигнутому уровню за предшествующий период. Показатели планового задания играют большую роль в механизме планового ведения народного хозяйства. В них находит отражение намечаемое направление экономического и социального развития народного хозяйства страны в целом и отдельных его звеньев [6, c.163].

   Относительные величины динамики характеризуют изменения одноименных явлений во времени и получаются в результате сопоставления показателей каждого последующего периода с предыдущим, первоначальным или средним за ряд лет.

  Относительные величины структуры характеризуют состав изучаемой совокупности и показывают, какой удельный вес (какую долю) в общем итоге составляет каждая ее часть как в численности совокупности, так и в объеме признаков. Они получаются в результате деления значения объема признака для каждой части совокупности на его общий итог, принятый за базу сравнения. Сумма относительных величин структуры изучаемой совокупности, выраженных в процентах, всегда равна 100%, в долях—1.

  Состав совокупности, выраженный в относительных величинах,  называют структурой совокупности, а сами относительные величины, характеризующие эту структуру,— показателями структуры или относительными величинами структуры.

  Относительные  величины координации характеризуют соотношение отдельных частей целого, одна из которых принимается за базу для сравнения. Относительные величины координации дают дополнительную характеристику структуры, возможность осуществить контроль за тем, как соблюдаются необходимые пропорции между отдельными частями совокупности.

Относительные величины интенсивности (степени) показывают степень распространенности данного явления в определенной среде. Как правило, в качестве базы сравнения берут ту совокупность, ту среду, в которой может иметь место изучаемое явления. Разновидностью относительных величин интенсивности являются показатели уровня экономического развития страны, характеризующие уровень производства важнейших видов продукции на душу населения, уровень потребления и т. д. [6, c. 167].

   Относительные величины сравнения характеризуют соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам или территориям, но за один и тот же период или момент времени. При помощи относительных величин сравнения сопоставляются показатели по различным странам, районам, предприятиям и т. д. Они исчисляются в процентах или в виде коэффициентов, показывающих, во сколько раз одна сравниваемая величина больше или меньше другой [6, c. 168].

  В результате группировки единиц совокупности по величине варьирующего признака получают ряды распределения — первичную характеристику массовой статистической совокупности. Чтобы охарактеризовать такую совокупность в целом, часто пользуются средней величиной. Средняя величина — это обобщающая характеристика однородной совокупности явлений по определенному признаку.

Средние величины могут быть представлены в форме некоторой системы величин, выделенных из степенной средней вида

                                                     ,                                       (1.2.1)

где — средняя величина, х — индивидуальные значения признака, n — число единиц изучаемой совокупности, к — показатель степени средней.

Придавая показателю степени средней (k) различные целые значения, получим отдельные виды степенных средних:

k = 1 — среднюю арифметическую                                   (1.2.2)

 

k = -1 — среднюю гармоническую                                   (1.2.3)

k = 0 — среднюю геометрическую                     (1.2.4)

(после преобразований)

k = 2 — среднюю квадратическую                                (1.2.5)

Для характеристики величины варьирующего признака пользуются так  называемыми структурными средними — модой и медианой.

Мода — это наиболее часто встречающееся значение ряда. При расчете моды для интервального вариационного ряда необходимо вначале определить модальный интервал, в пределах которого находится мода, а затем значение модальной величины признака. В этом случае моду рассчитывают по следующей формуле:

                                  ,                   (1.2.6)

где — нижняя граница модального интервала; h — величина модального интервала; — частота модального интервала; — частота интервала, предшествующего модальному; - частота интервала, следующего за модальным [9, c. 54].

Медианой является значение элемента, который больше или равен и одновременно меньше или равен половине остальных элементов ряда распределения. Медиана делит ряд на две равные части.

При нахождении медианы  интервального вариационного ряда вначале определяют медианный интервал, в пределах которого находится медиана, а затем — приближенное значение медианы по формуле:

                                              ,                             (1.2.7)

где - нижняя граница интервала, который содержит медиану; h — величина медианного интервала; — сумма частот или число членов ряда; - сумма накопленных частот интервалов, предшествующих медианному; fm— частота медианного интервала [9, c. 55].

 

1.3. Ряды  динамики и их характеристика.

Процессы и явления  общественной жизни, являющиеся предметом изучения статистики, находятся в постоянном движении и изменении.

Статистические данные, характеризующие изменения явлений  во времени, называются динамическими (хронологическими или временными) рядами. Такие ряды строят для выявления и изучения складывающихся закономерностей в развитии явлений экономической, политической и культурной жизни общества.

Правильно построенный  динамический ряд состоит из сопоставимых статистических показателей. Для этого  необходимо, чтоб состав изучаемой  совокупности был один и тот же на всем протяжении ряда, т.е. относился к одной и той же территории, к одному и тому же кругу объектов и был рассчитан по одной и той же методологии. Кроме того, данные динамического ряда должны быть выражены в одних и тех же единицах измерения, а промежутки времени между значениями ряда должны быть по возможности одинаковыми.

В зависимости от характера  изучаемых величин различают  три вида динамических рядов: моментные, интервальные и ряды средних.

Моментными рядами называются статистические ряды, характеризующие размеры изучаемого явления на определенную дату, момент времени. Примером могут служить данные о численности персонала фирмы по состоянию на первое число каждого месяца года. Следует помнить, что моментные ряды нельзя суммировать.

Интервальными рядами называются статистические ряды, характеризующие размеры изучаемого явления за определенные промежутки (периоды, интервалы) времени. Интервальные ряды можно суммировать для получения новых числовых значений за более длительный период времени.[9, c. 88].

Вычисление средней динамического ряда. Для общей характеристики какого-либо явления за определенный период рассчитывают средний уровень из всех членов динамического ряда.

Способы его расчета  зависят от вида динамического ряда. Для интервальных рядов средняя  рассчитывается по формуле средней  арифметической, причем при равных интервалах применяется средняя  арифметическая простая, а при неравных — средняя арифметическая взвешенная.

Для нахождения средних значений моментного ряда применяют среднюю хронологическую:

                                                            (1.3.1)

Средняя хронологическая  моментного ряда равна сумме всех уровней ряда, поделенной, на число членов ряда без одного, причем первый и последний члены ряда берутся в половинном размере [9, c. 88].

Если интервалы между  периодами не равны, то применяется  средняя арифметическая взвешенная, а в качестве весов берутся  отрезки времени между датами, к которым относятся парные средние смежных значений уровня.

 

1.4. Дисперсионный  и индексный метод анализа.

Дисперсионный анализ — статистический метод, позволяющий оценить влияние одного или нескольких факторов на результирующий признак.

Наиболее простой, часто встречающейся на практике является ситуация, когда можно указать один фактор, влияющий на конечный результат, и этот фактор принимает конечное число значений. Следует определить, существенно ли это влияние. Такая ситуация может быть проанализирована при помощи однофакторного дисперсионного анализа.

Сущность применяемой методики в следующем: проводится комбинированная  группировка по результирующему  и факторному признакам. Она обеспечивает разложение общей дисперсии на межгрупповую и остаточную. Межгрупповая дисперсия отражает вариацию признака, которая возникает под воздействием признака-фактора, положенного в основу группировки.

                            ,                                           (1.4.1)     

                               ,                                                  (1.4.2)

где   - среднее значение в группе; - общая средняя; т - количество групп.

Остаточная дисперсия  характеризует случайную вариацию в каждой отдельной группе. Эта  вариация возникает под влиянием других факторов и не зависит от факторного признака, положенного в основу группировки [7, c. 81].

Остаточная дисперсия:

                                ,                               (1.4.3)

где  xij — значение результирующего признака для i-ой единицы в j-ой группе.

                                                                                          (1.4.4)

Общая дисперсия характеризует  вариацию признака, обусловленную влиянием всех факторов.

                                     ,                                             (1.4.5)    

                                         ,                                                    (1.4.6)   

Согласно правилу сложения дисперсий .                  (1.4.7)

Отношение используется для оценки существенности влияния фактора.

Говорят, что влияние  факторного признака статистически  существенно, если Fp (расчетное) >= Fт (табличное), то влияние факторного признака считается существенным. Fт определяется по таблице критических значений критерия Фишера [7, c. 82]. 

Если влияние факторного признака существенно, то следует определить коэффициент детерминации, как отношение факторной дисперсии Df   к общей дисперсии Dy.

                                                                                                  (1.4.8)

- доля вариации, обусловленная влиянием факторного признака. Например, если  =0.68 (68 %), то это означает, что вариация результирующего признака на 68 % обусловлена влиянием факторного признака.

Индексы -  относительные показатели, предназначенные для описания изменения какой-либо величины во времени или в пространстве.

Индекс — сводный, обобщенный итоговый показатель изменения изучаемого явления.

По форме индексы  подразделяются на индивидуальные, агрегатные и средние. Индивидуальные индексы дают меру изменения величины. Средние и агрегатные индексы дают картину изменения по составляющим индексируемой величины [2, c. 123].

Обозначения, принятые в  индексном анализе:

р — цена; р1 - цена отчетного периода, р0 — цена базового периода; z — себестоимость; z1 — себестоимость отчетного периода, z0 — себестоимость базового периода; q — количество; q1 — количество отчетного периода, q0 — количество базового периода

Расчеты индивидуальных индексов просты по своей сущности и выполняются путем вычисления отношения двух индексируемых величин. Однако индивидуальные индексы могут исчисляться в виде индексного ряда за несколько периодов.

При этом существуют два  способа расчета индивидуальных индексов: цепной и базисный.

При цепном способе расчета  за базу отношения принимается индексируемая  величина соседнего прошлого периода. В этом случае база расчета в ряду постоянно меняется.

При базисном способе расчета за базу принимается индексируемая величина какого-либо одного периода.

Правило для индивидуальных индексов: произведение цепных индексов дает базисный индекс: .

Агрегатные индексы — относительные показатели, характеризующие среднее изменение социально-экономического явления, состоящего из несоизмеримых элементов [2, c. 123].

Простые агрегатные индексы:

                        - количеств;                                               (1.4.9)

                        - цен.                                                            (1.4.10)

Недостаток простых агрегатных индексов — отсутствие экономического смысла.

Средний индекс — индекс, рассчитанный как средняя величина индивидуальных индексов.

Простые индексы не дают полной картины изменения параметров, так как предполагается, что все  составляющие индексируемой величины имеют равное влияние на общий результат. Поэтому применяют взвешенные индексы, приписав каждой составляющей величину (вес), характеризующую влияние этой составляющей на исследуемое явление.

Основной формой общих и групповых индексов физического объема производства (товарооборота), цен, себестоимости и производительности труда (по трудовым затратам) является взвешенный агрегатный индекс. Он представляет собой отношение сумм произведений индексируемых величин и их весов.

Так как весами служат показатели, экономически тесно связанные с индексируемыми величинами, то полученные произведения образуют определенные экономические категории. Так, в индексах цен индексируются цены, а в качестве весов берутся натуральные количества произведенной продукции, а произведения дают стоимости отдельных видов продукции.

  Необходимость применения индексов постоянного и переменного состава возникает в том случае, когда динамика средних показателей отражает не только изменение усредняемого признака, но и изменение состава данной совокупности. Так, например, средняя цена на молоко может изменяться не только под влиянием изменения цены молока, но и в результате изменения структуры (состава) товарной массы.

Изменение средней цены можно оценить  индексом:

                                                                                   (1.4.11)

Этот индекс получил  название индекса переменного состава, он отражает изменение усредняемого признака р и структуры совокупности ( ).

При постоянстве структуры совокупности:

                                                           (1.4.12)

Этот индекс является индексом постоянного состава.

 

1.5. Корреляционный  и регрессионный метод анализа.

Для количественной оценки связи, для характеристики силы и формы влияния одних признаков на другие применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая – регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания; наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др.