Статистические методы в исследовании потребления населения

    Наряду  с показателем расходов на конечное потребление в аналитических целях введен показатель фактического конечного потребления, представляющий собой стоимость фактически потребленных хозяйственными (институционными) единицами продуктов и услуг независимо от источников финансирования. В целом этот показатель равен показателю расходов на конечное потребление.

    Помимо  показателя общего конечного потребления  с учетом его величины рассчитывается показатель конечного потребления на душу населения. Этот показатель нередко фигурирует в международных сравнениях, хотя в последнее время в статистических публикациях все чаще указывается показатель валового внутреннего продукта на душу населения. Такие средние показатели необходимы лишь как общий фон для системы дифференцированных оценок потребления населения с учетом его доходов, пола и возраста, социального положения, занятий, территории проживания и т. д.

    Коэффициент удовлетворения потребностей населения  по всем потребительским товарам  и услугам (К_по) в агрегатной форме определяется путем сравнения стоимости фактического потребления этих товаров и услуг åqp и åst) со стоимостью их нормативного набора (åq_Hp + ås_нt):

    

     где р — цена товара;

      q — количество фактически потребленных товаров;

      s — количество фактически потребленных услуг;

      t — фактический тариф за определенную услугу;

q_Н — норматив потребления определенного товара в расчете надушу населения;

s_н — норматив потребления определенного вида услуг в расчете на душу населения;

N — средняя численность населения за период.

    Стоимость нормативного набора рассчитывается исходя из установленных норм потребления в среднем на душу населения (норм, заложенных в нормативный потребительский бюджет) и численности населения.

     Разность числителя  и знаменателя К_по определяет стоимость общего недопотребления товаров и услуг по сравнению с нормативным его уровнем. Однако они приводят к искажению истинной величины недопотребления. В связи с этим предлагается расчет показателя удовлетворения потребностей на душу населения:

    При этом каждое фактическое потребление  товаров и услуг принимается в объеме не выше нормативного, и, следовательно, критериальным значением К_ПД будет 1,0. Разность значений числителя и знаменателя К_пд покажет истинный размер недопотребления в среднем на душу населения по сравнению с нормативным уровнем: умножив эту разность на среднюю численность населения N, получим размер недопотребления в целом.

    Оба показателя удовлетворения потребностей (общий и на душу населения) можно  исчислить и в форме средней  арифметической величины, где в качестве осредняемых величин выступят индивидуальные (по видам товаров и услуг) коэффициенты удовлетворения потребностей населения, а весами — доля стоимости нормативного потребления каждого вида товаров и услуг в общей стоимости всего их набора. Это позволяет провести сравнительную оценку индивидуальных коэффициентов и, более того, выявить влияние каждого из них на общий показатель. Их можно представить следующим образом:

     где 

    

    Существенным  фактором, воздействующим на уровень  удовлетворения потребностей населения в товарах и услугах, выступает насыщенность ими потребительского рынка, измеряемая коэффициентом и индексом насыщенности:

    Коэффициент насыщенности определяется по данным наблюдения органами государственной статистики за изменением цен основных продовольственных и непродовольственных товаров по выборочной сети магазинов в 130 городах. Он рассчитывается как отношение количества городов, в которых на момент регистрации цен товар был в продаже, к общему числу обследуемых городов. Данный показатель не учитывает наличие товаров в неорганизованной торговле — на городских и неформальных рынках.

    Индекс  насыщенности определяется как соотношение коэффициентов насыщенности за соответствующие периоды с учетом сопоставимости ассортимента товаров. 

     Важной  задачей статистики является исследование структуры потребления населения. У каждой группы населения своя структура и свой определенный тип потребления. Для оценки структурных различий в потребительских расходах можно использовать интегральный коэффициент структурных сдвигов К. Гатева (Болгария): 

где v₁ и v₀ — доли отдельных видов расходов домохозяиств в отчетном и базисном периодах.

    Этот  показатель будет равен нулю, если сравниваемые структуры остались неизменными; он будет равен единице, если сравниваемые структуры полностью изменились, т. е. О £ K_s £ 1. Его можно применить и для характеристики различий в структуре потребительских расходов домашних хозяйств, обусловленных дифференциацией доходов населения. В этом случае рассматриваемый коэффициент рассчитывается по следующей формуле:

где v_j и v_i — доли отдельных видов расхода домохозяиств двух разных групп населения в одном из исследуемых периодов;

j и i — номера сравниваемых групп населения по душевому доходу. 

    Изучение  дифференциации потребления

 

    Дифференциация  потребления населения и домохозяйств изучается в различных аспектах: как между группами домохозяйств, выделенных по размеру, по составу, по имущественному положению, так и внутри этих групп.

    При измерении дифференциации потребления  могут использоваться метод статистической оценки гипотез, методология Парето—Лоренца—Джини, методы моделирования потребления и сравнительного анализа коэффициентов.

    Рассмотрим  применение некоторых из этих методов  на примере изучения дифференциации потребления кофе в крайних децильных  группах домохозяйств (см. табл. 2).

    Таблица 2

    Дифференциация  потребления кофе

    в крайних децильных группах домашних хозяйств

 

    Вычислим  показатели потребления по каждой децильной  группе:

    а) среднее потребление кофе на одно домохозяйство

    в первой децильной группе

     в десятой децильной  группе 

    б) дисперсию потребления

      в первой децильной группе

       в десятой децильной  группе 

    в) коэффициент вариации потребления

       в первой децильной  группе

    т. е. вариация умеренная и по потреблению  кофе обследованные домохозяйства  первой децильной группы неоднородны,

      в десятой децильной группе

     вариация потребления  кофе в домохозяйствах десятой децильной группы слабая, а потребители достаточно однородны;

    г) доля потребляющих кофе от 3 до 7 кг в  год

      в первой децильной группе w₁ = 22 + 18= 40% = 0,4;

      в десятой децильной группе w₁₀ = 12 + 34 = 46% = 0,46.

    Оценка  значимости показателей потребления  производится при небольшом объеме единиц в каждой выделенной группе. В данном примере их применение нецелесообразно, так как в каждой группе обследовано более 100 домохозяйств:

    а) для среднего потребления

       где n — число обследованных хозяйств;

     б) для доли потребления в определенных границах

    Расчетные значения t-критерия Стьюдента сравниваются с табличными (t_табл при уровне значимости a = 0,05 и числе степеней свободы df = n - 2). Анализируемый показатель незначимо отличен от нуля при t_факт < t_табл. В этом случае показатель потребления статистически ненадежен. При t_факт ³ t_табл рассматриваемый показатель статистически значимо отличен от нуля и надежен. При получении ненадежных показателей потребления необходимо увеличить число наблюдений или укрупнить выделенные группы (например, перейти от децильных к квинтильным группам).

    Проанализируем  статистическую оценку существенности различий в показателях потребления  в сравниваемых группах. Для сравнения  средних долей и коэффициентов  вариации применяется t-критерий Стьюдента. При этом выдвигается нуль-гипотеза (Н₀) о несущественных различиях между показателями, вычисленными по децильным группам. При t_факт < t_табл, a = 0,05 и df = n₁ + n₂ - 2 нуль-гипотеза принимается. При t_факт ³ t_табл нуль-гипотеза отвергается, что позволяет считать различия существенными.

    Рассмотрим  оценки существенности различий в потреблении  по данным табл. 6.2. Оценка существенности различий в среднем потреблении  кофе 

     Н₀: П₁»П₁₀ ;

    так как t_факт > t_табл 1,96 при a= 0,05 и df = n₁ + n₂ - 2 = 126 + 132 – 2 = 256, гипотеза H_о отклоняется. Другими словами, выявлены различия в потреблении кофе в крайних децильных группах домохозяйств, в наиболее обеспеченной группе оно выше.

    Оценка  существенности различий в вариации потребления кофе

     Н₀: v₁»v₁₀ ;

    так как t_факт > t_табл, то гипотеза Н₀ отклоняется. Выявлены существенные различия в вариации потребления в крайних децильных группах, и в наименее обеспеченной группе потребителей опо-требление более разнообразно.

    Оценка  существенности различий в долях  домохозяйств с определенным уровнем потребления кофе

     Н₀: w₁»w₁₀ ;

    Поскольку t_факт < t_табл, то гипотеза Н₀ принимается, т. е. существенных различий в долях домохозяйств с потреблением кофе от 3 до 7 кг в год не выявлено.

    Рассмотрим  использование критерия Бартлета для проверки гипотезы об однородности дисперсий. Этот критерий считается самым мощным. Он позволяет одновременно сравнивать несколько дисперсий, не ограничен попарными сравнениями. Применение критерия Бартлета основано на предположении о нормальности (близости к ней) распределения изучаемого признака в группах, по которым исчислены дисперсии.