Статистические методы в исследовании потребления населения (стр. 4 из 9)

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

Потребле-ние кофе за год, кг	В % к итогу по 10%-ным группам домохозяйств		Потребление кофе
	наименее обеспечен-ных F1	наиболее обеспе-ченных F10	в среднем по группе Пi	общее по децильной группе
				первой C1=ПiF1	десятой C10= ПiF10
Менее 3	38	6	2	76	12
3-5	22	12	4	88	48
5-7	18	34	6	108	204
7-9	14	28	8	112	224
9 и более	8	20	10	80	200
Итого	100	100	464	688
Обследова-но домохо-зяйств	126	132

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_оотклоняется. Другими словами, выявлены различия в потреблении кофе в крайних децильных группах домохозяйств, в наиболее обеспеченной группе оно выше.