Статистическое изучение миграционных процессов в России

Таблица 6. - Таблица динамики выбывшего населения 

   Что касается выбывшего населения, то численность его на протяжении всех 10 лет, т.е. с 2000 по 2009 гг., снижается, причем с приблизительно равным темпом роста (примерно 87%). В целом численность выбывшего населения сократилась на 85,3% по сравнению с базисом.  Наибольшее число выбывшего населения приходится на 2000 год (на 32,7% ниже уровня предыдущего года). Наибольший миграционный прирост наблюдается в 2007 году, наименьший в 2003 году.

 Рис 7. - Динамика миграции населения России

2.1.3. Средние показатели динамики численности выбывшего и прибывшего населения 

1) Средний уровень  интервального ряда динамики:

чел. прибывшего населения 
 

чел. выбывшего населения

2) Средний  абсолютный прирост:

чел. прибывшего населения

чел. выбывшего населения 

3) Средний  коэффициент роста прибывшего  и выбывшего населения:

                      

4) Средний  темп роста прибывшего и выбывшего  населения:

                   

5) Средний  темп прироста прибывшего и  выбывшего населения:

                

6) Средняя  величина абсолютного значения 1% прироста:

чел. прибывшего населения

чел. выбывшего населения 

   Таким образом, на основе данных расчетов можно  сделать следующий вывод: в среднем  на каждый год число прибывших  на территорию России  составляет 202099 человек, выбывших – 76677 человек. С каждым годом число прибывшего населения в среднем сокращается на 18497 чел., число выбывших на 13818 чел. Что касается темпов прироста, то с каждым годом численность прибывшего населения сокращается в среднем на 7%, численность выбывшего – на 19%. Т.е. темп прибытия населения на 12% выше выбытия. 

2.1.4. Методы выявления  тенденций динамического  ряда

1. Укрупнение интервалов

Пусть укрупненный интервал будет образован объединением двух периодов, тогда укрупненные интервалы будут иметь вид:

Таблица 6. - Выявление тенденций динамики миграционных

процессов методом укрупнения интервалов 

Отобразим графически полученные данные:

Рис 8. - Выявление тенденций динамики численности

прибывшего  населения методом укрупнения интервалов 

     На  данном графике прослеживается тенденция снижения динамического ряда прибывших мигрантов до 2004 года, затем следует незначительное повышение.

      

Рис 9.- Выявление тенденций динамики численности выбывшего населения методом укрупнения интервалов

     Что касается выбывших мигрантов, то здесь прослеживается явная тенденция снижения числа выбывших мигрантов. Однако недостатком данного метода является то, что из поля зрения выпадает процесс изменения внутри укрупненного интервала, что вызвано сокращением числа уровней изучаемого ряда.

2. Метод скользящей средней

     Произведем  сглаживание ряда методом 2-х и 3-х-членной  скользящей средней. Представим расчеты  простых скользящих средних в  таблице:

     Таблица 7. - Динамика миграционных процессов методом скользящей средней

Отобразим графически полученные скользящие средние:

Рис 10.- Динамика прибывшего населения методом скользящей средней

     Применив  метод простых скользящих средних, можно сделать вывод о типе тенденции динамики. Исходный ряд обладает значительной колеблемостью уровней. Вычисленные 2-летние скользящие средние «сгладили» эти колебания. По 3-летним скользящим средним хорошо видна параболическая тенденция данного динамического ряда.

Рис 11.- Динамика выбывшего населения методом скользящей средней 

     Скользящие  средние достаточно адекватно отразили тенденцию снижения данного динамического  ряда. Недостатком является уменьшение числа уровней ряда. Рассмотренные приемы выявления общей тенденции изменения динамического ряда не позволяют получить описание плавной линии развития данного ряда. Поэтому используется аналитическое выравнивание.

3. Аналитическое выравнивание

Составим  линию тренда: 

Рис 12. - Аналитическое выравнивание тенденций динамики прибывшего населения

     Анализ  параметров тренда позволяет сделать  следующий вывод: в период с 2000 по 2004 год динамика численности прибывших  мигрантов имела тенденцию к  снижению уровней, а с 2005 по 2007 годы – к их росту. Далее вновь снижение.

Рис 13. - Аналитическое выравнивание тенденций динамики выбывшего населения 

     Что касается данного графика, то есть числа выбывших мигрантов, то здесь прослеживается явная тенденция к снижению, причем с приблизительно одинаковыми темпами. Тенденцию динамики очень хорошо отражает линейная линия тренда, о чем свидетельствует коэффициент аппроксимации (0, 99).

       В результате мы получили графики динамики числа выбывших и прибывших мигрантов, сопровождаемые кривой роста и характеристиками тенденции динамики изучаемых рядов. На графиках видно, что линия тренда достаточно адекватно отражает тенденцию динамики, так как коэффициент аппроксимации максимально приближен к «1». 

2.2. Корреляционно-регрессионный  анализ

     Проведем  многофакторный корреляционно-регрессионный  анализ, задачи которого сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

     В качестве результативного признака выберем миграционный прирост населения (y) в разрезе регионов РФ и рассмотрим влияние уровня безработицы (x2) и среднедушевых денежных доходов населения в месяц (x1) на этот признак.

     Таблица 8. - Исходные данные о населении РФ

   При помощи инструмента корреляция в пакете прикладных программ Excel получим матрицу парных коэффициентов корреляции.

   Таблица 9. - Матрица парных коэффициентов корреляции

     Полученная  матрица показывает, что не все  показатели одинаково взаимосвязаны. Так, например, r_yx1 равный 0,434 показывает слабую прямую взаимосвязь между среднедушевыми денежными доходами и миграционным приростом, т.к. значение находится в пределах от 0,3 до 0,5. r_yx2 равный -0,879 характеризует обратную сильную зависимость между уровнем безработицы и миграционным приростом, т.к. значение находится в пределах от -0,7 до -0,9. Между уровнем безработицы и  среднедушевым доходом населения связь практически отсутствует, т.к. составляет всего -0,277 (до -3).

     Проведем регрессионный анализ для установления аналитического выражения связи между среднедушевыми денежными доходами, уровнем безработицы и миграционным приростом.

      Таблица 10. - Регрессионная статистика

     На  основании полученных данных можно  сделать вывод, что связь между  миграционным приростом, среднедушевыми денежными доходами и уровнем безработицы сильная, т.к. R=0,90. R², равный 0,811, показывает, что на 81,1% изменение миграционного прироста зависит от влияния вышеперечисленных факторов и на 74,8% от факторов, не учтенных в выбранной модели.

     С помощью Excel рассчитываем параметры уравнения регрессии с двумя факторами. Результаты оформим в таблицу.

     Таблица 11. - Расчеты параметров уравнения регрессии