Дипломная работа: Региональная политика по борьбе с бедностью (на примере Ленинградской области)

Показатель 11. Заболеваемость на 1000 человек населения.

Заболеваемость на 1000 человек за анализируемый период возросла на 16%.

Показатели здравоохранения имеют более тесную связь с уровнем бедности, чем показатели образования.

Таблица 24 Результаты регрессионного анализа показателя 11

Составлено по: Приложение Д

Теснота связи показателя заболеваемости и уровня бедности составляет 0,71 и признается высокой. Тесноту связи и статистическую значимость коэффициента также характеризует P_{значение} = 0,03 <0.05 (см. таблицу 24).

Показатель 12. Численность населения на одну больничную койку.

Численность населения на одну больничную койку резко сократилось в 2014 году в 12 раз. С 2014 год данный показатель находится между 11 и 12 пациентами.

Таблица 25 Результаты регрессионного анализа показателя 12

Составлено по: Приложение Д

Согласно результатам в таблице, P_{значение} = 0,20 >0.05, что говорит о том, что коэффициент уравнения регрессии признается незначимым. Тем не менее, между уровнем бедности и доступностью стационарного лечения наблюдается тесная корреляционная связь, выраженная множественным R = 0,75 (см. таблицу 25).

Показатель 13. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении.

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении с 2010 по 2018 год выросла с 68 до 73 лет.

Показатель множественного R (0.88) свидетельствует о наличии тесной связи между уровнем бедности и ожидаемой продолжительностью жизни (см. таблицу 26).

Таблица 26 - Результаты регрессионного анализа показателя 13

Составлено по: Приложение Д

Данную модель можно считать качественной, поскольку F - критерий Фишера (24.35>3.8) и А (0.6<8) находятся в допустимых пределах. P - значение также находится в пределах нормы (0.0016 <0.05) и характеризует уравнение, как высоко значимое.

Показатель 14. Численность населения на одного врача.

За анализируемый период времени произошло снижение численности населения на одного врача на 30,7 человек.

Таблица 27 Результаты регрессионного анализа показателя 14

Составлено по: Приложение Д

Показатель численности населения на одного врача, согласно данным регрессионного анализа, считается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная и коэффициент статистически незначим, так как P_{значение} = 0,12 >0.05 (см. таблицу 27).

Показатель 15. Смертность населения в трудоспособном возрасте.

Численность умерших на 100 000 человек в трудоспособном возрасте за анализируемый промежуток времени сократилось с 744 до 525 человек (на 42%).

Таблица 28 Результаты регрессионного анализа показателя 15

Составлено по: Приложение Д

Согласно результатам на таблице, P_{значение} = 0,9 >0.05, что говорит о том, что коэффициент уравнения регрессии признается незначимым.

Тем не менее, между уровнем бедности и смертностью трудоспособного населения наблюдается тесная корреляционная связь, выраженная множественным R = 0,89 (см. таблицу 28).

Таким образом, все показатели здоровья населения и демографии (блок 5), за исключением «численности населения на одного врача», который фигурирует как целевой в государственной программе «Развитие здравоохранения в Ленинградской области» оказывают влияние на уровень бедности в регионе. Показатель 16. Удельный вес аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилого фонда.

Доля аварийного жилого фонда в Ленинградской области за анализируемый период сократилась с 3 до 0.8%.

Уравнение регрессии признается значимым, поскольку F=24.35>3,8. P_{значение} =0.001<0.05 находится в пределах нормы и позволяет утверждать, что коэффициент уравнения значим, связь между долей аварийного жилья и уровнем бедности в регионе есть. Тем не менее, показатель ошибку аппроксимации говорит о неточности модели. Фактическое значение показателя 16 отличается от рассчитываемого в среднем на 34,3% (см. таблицу 29).

Таблица 29 Результаты регрессионного анализа показателя 16

Составлено по: Приложение Д

Показатель 17. Общая площадь жилых помещений на одного жителя.

Общая площадь жилых помещений на одного жителя с 2010 по 2018 год увеличилась всего на 3,2 м². Такой же прирост наблюдается и по среднероссийскому показателю, но на конец 2018 года в среднем по России на одного жителя приходится 25,8 м², а в Ленинградской области 29 м².

Таблица 30 Результаты регрессионного анализа показателя 17

Составлено по: Приложение Д

Данный показатель, согласно данным регрессионного анализа считается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная, так как P_{значение} = 0,48 >0.05, а коэффициент корреляции менее 0,5 (см. таблицу 30).

Показатель 18. Удельный вес расходов домашних хозяйств

на оплату жилищно-коммунальных услуг, в процентах от общей суммы потребительских расходов.

За период с 2010 по 2018 год расходы жителей Ленинградской области на оплату жилищно-коммунальных услуг в целом снизились на 2,3%, но это снижение было нестабильным.

Таблица 31 Результаты регрессионного анализа показателя 18

Составлено по: Приложение Д

Согласно данным регрессионного анализа, представленным на таблице, данный показатель считается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная, так как P_{значение} = 0,34>0.05, а коэффициент корреляции менее 0,5 (см. таблицу 31).

Результаты регрессионного анализа показателей из блока 6 (жилищные условия) демонстрируют, что не один из используемых в анализе показателей жилищных условий не оказывает влияния на уровень бедности. Исторически сложившаяся система уплотненного расселения людей еще себя не изжила. Несмотря на то, что плотность населения в регионе составляет 21,8 чел/ км2, на одного жителя в среднем приходится 29 м2 жилья. Тем не менее, полагать, что такая ситуация связана с тем, что население бедное оснований нет.

Показатель 19. Число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения.

За период времени с 2010 по 2020 год число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения увеличилось всего на 55 штук. Для сравнения, в среднем по России прирост составляет 80 штук, по Северо-Западному Федеральному округу 66 штук.

Таблица 32 Результаты регрессионного анализа показателя 19

Составлено по: Приложение Д

Показатель множественного R свидетельствует о наличии тесной связи (0.8) между уровнем бедности и показателем 19. Данную модель можно считать качественной, поскольку F - критерий Фишера (13,1> 3.8) и А (менее 8) находятся в допустимых пределах. P - значение (0,0008<0.05) также находится в пределах нормы и характеризует уравнение, как значимое (см. таблицу 32).

Показатель 20. Доля потребительских расходов на покупку продуктов питания.

Динамика потребительских расходов на покупку продуктов питания в Ленинградской области волнообразна. Резкие спады наблюдались в 2012 и 2017 году, но в целом за период данный показатель повысился с 35,9% до 36,1.

Важность данного показателя обусловлена тем, что в основе абсолютной концепции бедности лежит потребительская корзина, 50 % стоимости которой составляют затраты на покупку продуктов питания.

Также важно помнить, что согласно международным стандартам, при расходах на питание в более, чем 60% от дохода, население относят к бедным.

Несмотря на такую важность данного показателя при анализе уровня бедности, согласно данным регрессионного анализа (см. таблицу 33), данный показатель признается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная, так как P_{значение} = 0,9 >0.05, а коэффициент корреляции находится на самом минимуме.

Таблица 33 Результаты регрессионного анализа показателя 20

Составлено по: Приложение Д

Показатели блока 7 характеризуют доступность населению базовых (продукты питания) и престижных (автомобиль) благ. Показатель «число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, штук» используется в индексе многомерной бедности EU-SILC в домене “Материальная депривация” (см Приложение Б) для оценки доступности для населения не базовых материальных благ. Согласно результатам регрессионного анализ наличие автомобиля и уровень бедности имеют тесную связь. Однако, показатель доли расходов населения на покупку продуктов питания, по результатам анализа, оказался незначимым. Это можно объяснить двумя причинами. Во-первых, говоря о затратах на питание, важно понимать калорийность приобретаемой продукции и только исходя из этого проводить связь с бедностью. Во-вторых, важную роль играет распределение населения на городское и сельское, поскольку сельские жители имеют возможность выращивать еду и не тратиться на нее. В Ленинградской области, по сравнению со среднероссийским и средним по федеральному округу показателем доли сельского и городского населения, наблюдается более многочисленная группа сельского населения (см. таблицу 34).

Таблица 34 Распределение городского и сельского населения, %

Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С 21-22.

Исходя из полученных результатов сформулированы следующие выводы:

1. Обобщая результаты регрессионного анализа 20 показателей благосостояния и уровня бедности в Ленинградской области (см. Приложение Е), получаем, что 9 из них были признаны незначимыми (см. таблицу 35).

2. Среди показателей, встречающихся, как целевые в государственных программах Ленинградской области, значимыми с точки зрения влияния на уровень бедности оказались; доля расходов на социальную поддержку отдельных категорий граждан в общем объеме расходов консолидированного бюджета региона и валовой коэффициент охвата дошкольным образованием, в процентах от численности детей в возрасте 1 - 6 лет.

3. Особо сильную связь с уровнем бедности в Ленинградской области имеют показатели из блока «доходы населения», «риск бедности» и «здоровье населения и демография».

Для реализации в Ленинградской области политики по борьбе с бедностью в следующем параграфе данного раздела предложены рекомендации органам власти региона по внедрению некоторых целевых показателей благосостояния в региональные программы.

Таблица 35 Распределение показателей благосостояния на группы в зависимости от их влияния на уровень бедности