Центр экономических исследований предоставляет следующие услуги:

 

Интернет-журнал «Экономические исследования», №2 (15), Июнь 2015


СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ НАСЕЛЕНИЕМ РЕГИОНОВ

Скачать статью полностью

Автор: В.М. ИГНАТЬЕВ,
доцент кафедры автоматизации и управления технологическими процессами и производствами ФГБОУ ВПО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова»,
М.В. СЕРЕДА, доцент кафедры менеджмента и информатики ФГБОУ ВПО "Донской государственный аграрный университет"  Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт имени А.К. Кортунова  
доцент кафедры автоматизации и управления технологическими процессами и производствами ФГБОУ ВПО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова»,
М.В. СЕРЕДА,
доцент кафедры менеджмента и информатики ФГБОУ ВПО "Донской государственный аграрный университет"  Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт имени А.К. Кортунова  
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Региональная экономика

В статье проводится статистический анализ потребление продуктов питания, оценивается их влияние на валовой региональный продукт, на продолжительность жизни, на коэффициенты рождаемости, смертности и заболеваемости.
In the article a statistical analysis of foodstuffs consumption is given, influence of these products on gross regional product and lifetime as well as on the birth rate, mortality and sickness rate is assessed.
Ключевые слова: валовой региональный продукт, продолжительность жизни, коэффициенты рождаемости, смертности и заболеваемости, потребление продуктов питания, корреляция, регрессионная зависимость, значимость, остатки уравнения.
Keywords: gross regional product, lifetime, birth rate, mortality, sickness rate, foodstuffs consumption, correlation, regression dependence, significance, equation residuals.

В статье проводится статистический анализ потребление продуктов питания, оценивается их влияние на валовой региональный продукт, на продолжительность жизни, на коэффициенты рождаемости, смертности и заболеваемости.

In the article a statistical analysis of foodstuffs consumption is given, influence of these products on gross regional product and lifetime as well as on the birth rate, mortality and sickness rate is assessed.

Ключевые слова: валовой региональный продукт, продолжительность жизни, коэффициенты рождаемости, смертности и заболеваемости, потребление продуктов питания, корреляция, регрессионная зависимость, значимость, остатки уравнения.

Keywords: gross regional product, lifetime, birth rate, mortality, sickness rate, foodstuffs consumption, correlation, regression dependence, significance, equation residuals.

Потребляемые продукты питания влияют на валовой региональный продукт (ВРП), который определяется произведённой продукцией в регионе за год на душу населения. При оценивании степени влияние питания населения на ВРП необходимы статистические данные, по 80 регионам России. При проведении статистического анализа рассматриваются: среднедушевой ВРП, годовое среднедушевое потребление мяса, потребление молока, потребление яиц, сахара, растительного масла, хлеба, картофеля, овощей и фруктов. Значения показателей в регионах России ежегодно фиксируется Росстатом [1].

Статистический анализ данных проводился в следующей последовательности: проверка однородности данных, определение законов распределения величин, корреляционный анализ, регрессионный анализ, кластерный анализ и анализ временных рядов.

Все рассматриваемые данные за 2011 г. однородны на 5% уровне значимости, два ряда данных однородны на 10% уровне. Все данные соответствуют нормальному закону распределения. Для данных о продолжительности жизни, для коэффициентов рождаемости и смертности, потребление сахара и растительного масла наилучшим является распределение Лапласа. Для коэффициента заболеваемости, ВРП, потребление мяса, молока, картофеля и х изделий овощей лучшим является распределение Стьюдента. Потребление хлеба и хлебобулочных изделий описывается распределением Парето на уровне значимости 0,15.

С помощью корреляционного анализа данных за 2011 г. по корреляционной матрице [2], по абсолютному значению коэффициента корреляции определили влияние на ВРП продуктов питания (по убыванию линейной взаимосвязи): хлеб, растительное масло, овощи, молоко, мясо, сахар, яйца, картофель. На прямолинейную зависимость указывают коэффициента корреляции следующих продуктов: растительное масло, мясо, яйца.

В результате применения регрессионного анализа [3] было получено следующее регрессионное экспоненциальное уравнение для среднедушевого валового регионального продукта за 2011 год:

Коэффициент детерминации значим на 5% уровне, что указывает на линейную зависимость потребления продуктов питания с экспонентой ВРП. Критерий Фишера для регрессионного уравнения равен F (8,72) = 221,1 и указывает, что уравнение значимо, так как теоретический критерий Фишера при уровне значимости 0,05 равен 2,07. Построение уравнения проводилось в среде пакета STATISTICA [4]. Остатки регрессионных уравнений – это разности между ретроспективными данными и значениями, полученными по построенным регрессионным уравнениям. Остатки уравнения (1) гетероскедастичны [3], т. е. не соответствуют равномерному закону распределению по методу Дарбина-Уотсона на уровне значимости 0,05. Значение ВРП принимает значения с 6 разрядами, поэтому в качестве зависимой переменной мы использовали натуральный логарифм от значения ВРП.

Построенные регрессионные уравнения зависимости значения ВРП о потребления продуктов питания за 2000–2010 гг. дают подобные уравнения. Так регрессионное уравнение за 2000 г. имеет вид:

В уравнении (1) факторы, оказывающие положительно влияния на ВРП это: потребление мяса, молока, растительного масла, картофеля и овощей. Факторы, оказывающие отрицательное влияния на ВРП это: потребление яиц, сахара и хлеба. Если потребление мяса и мясных продуктов в регионе увеличится на 1 кг, то ВПР возрастет на величину в exp (3,7456)·exp (0,06) = 44,95 рубля; потребление молока и молочных продуктов возрастет на 1 литр – ВРП увеличится на exp (3,7456)·exp (0,00058) = 42,36 рубля; потребление растительного масла в регионе увеличится на 1 литр – ВРП возрастёт на величину в exp (3,7456)·exp (0.9) = 104,13 рубля; потребление картофеля увеличится на 1 кг – ВРП возрастет на величину в exp (3,7456)·exp (0,019) = 43,15 рубля; потребление овощей и фруктов увеличится на 1 кг – ВРП возрастет: exp (3,7456)·exp (0,0044) = 42,52 рубля. При увеличении потребления яиц в регионе на 1 шт., ВРП, напротив, будет уменьшаться на величину в exp (3,7456)·exp (0,0076) = 42,66 рубля, так как этот фактор отрицательно влияет на величину ВРП. Аналогично: увеличение потребление сахара в регионе на 1 кг, приведет к уменьшению ВРП на величину в exp (3,7456)·exp (0,0078) = 42,67 руб.; увеличение потребление хлеба и хлебобулочных изделий в регионе на 1 кг, приведет к снижению ВРП на величину в exp (3,7456)·exp (0.302) = 57,26 рубля. В регрессионных уравнениях (1) и (2) зависимости ВРП от продуктов питания значимы (робастные) коэффициенты при значениях потребления мяса, растительного масла и картофеля.

Добавим в число независимых переменных влияющих на ВРП в 2011 г. коэффициент заболеваемости в регионе. Заболеваемость в регионе обозначим через х9, которое измеряется в количестве заболеваний на 1000 человек: промилле; или ‰. Остальные обозначения прежние.

В результате использования регрессионного анализа получим следующее регрессионное уравнение:

Регрессионное уравнение (3) значимо более чем уравнение (1). Это указывает на то, что средняя заболеваемость населения региона влияет на значение ВРП. Уравнение (3) значимо, а остатки уравнения (3) на уровне 0,05 гомоскедастичны. Поэтому уравнение (3) можно использовать в качестве расчётной модели. 

Влияние потребления продуктов питания на коэффициент заболеваемости населения (z) можно описать экспоненциальным регрессионным уравнением вида:

Регрессионное уравнение (4) значимо по критерию Фишера на уровне значимости 0,05.

Для продолжительности жизни (р) в регионах России было получено регрессионное уравнение вида (5):

Коэффициент детерминации по критерию Стьюдента значим на 5% уровне, уравнение не значимо даже при уровне 0,1.

Для получения приемлемых суждений о взаимосвязи параметров проводилось разбиение регионов на кластеры (данные Росстата). Число классов, на которое были разбиты регионы, равно 4. При проведении кластеризации регионов с помощью метода k-средних [4] значения исходных статистических данных пересчитываются по следующей формуле:

где M – среднее данного: σ – среднеквадратичное отклонение данного; в качестве I последовательно используются удельное потребление каждого продукта питания и средняя продолжительность жизни. Кластерный анализ разбил регионы на четыре кластера с центрами, приведёнными на рис. 1. Список регионов приведён в табл. 1.

 

В первый кластер вошел 22 региона из 80. Это следующие регионы: 17,18,20÷25,27÷30,34,39,42,49,50÷54,57,72. Для этого кластера характерна: низкая доля потребления мяса, молока; высокая доля потребления картофеля; высокая продолжительность жизни. Третий кластер составляют 12 регионов: 5,16,21,61,62,65,67,73,74,77,78, 80. Для третьего кластера характерна: высокая доля потребления молока, яиц и овощей. В регионах кластера наблюдается высокая продолжительность жизни. Четвертый кластер составляют 15 регионов: 1,4,8,9,10,14,15,31,38,41,43, 44, 45,64,70. В 4-м кластере наблюдается низкое потребление мяса, молока, яиц, сахара, растительного масла, хлеба, картофеля и овощей. Продолжительность жизни для данного кластера принимает среднее значение. Во второй кластер вошли остальные регионы. Регионы второго кластера имеют самую низкую долю потребления картофеля и овощей и низкую продолжительность жизни.

По рассматриваемым 8 параметрам, характеризующим потребление продуктов питания в каждом кластере, и продолжительность жизни населения, можно построить линейные значимые регрессионные зависимости.

Для регионов первого кластера регрессионное уравнение имеет вид:

р1= 75,24–0,095x1+0,43x2–0,00022x3+0,1833x4–0,2344x5–0,0926x6–0,28x7–0,0043 x8 при коэффициенте детерминации 0,54.

Для регионов третьего кластера регрессионное уравнение имеет вид:

р2 = 55,78–0,026x1+0,245x2–0,0032x3+0,0672x4+0,1273x5–0,0487x6+0,0082x7–0,062 x8

при коэффициенте детерминации 0,773.

Зависимость для регионов четвертого кластера получилась следующая:

р3 = 66,71–0,02x1+0,0196x2–0,00734x3+0,101x4–0,208x5+0,0193x6–0,0353x7–0,0294x8

при коэффициенте детерминации 0,342.

Для регионов второго кластера зависимость получилась следующая:

р4= 67,22–0,083x1 + 0,0138x2 – 0,0134x3 + 0,061x4 – 0,52x5 + 0,058x6 – 0,0356x7 + 0,0109x8

при коэффициенте детерминации 0,63. Коэффициенты детерминации для регрессионных уравнений по критерию Стьюдента значимы для всех кластеров. Построенные линейные регрессионные уравнения значимы для кластеров, за исключением четвертого кластера. Остатки всех полученных регрессионных уравнений для продолжительности жизни гетероскедастичны.

Увеличение потребления потребление мяса в год на душу населения во всех регионах отрицательно сказывается на величину продолжительности жизни, так как коэффициент при х1 во всех уравнениях имеет отрицательное значение. Влияние потребления продуктов питания на другие демографические показатели в регионе рассматривалась в статье [5]. В качестве этих показателей выступали коэффициенты рождаемости и смертности. Полученные зависимости коэффициента рождаемости и коэффициента смертности имели коэффициенты детерминации  Для получения регрессионных уравнений c гомоскедастичными остатками необходимо провести кластеризацию регионов по 9 показателям (х1-х8 и rogd) и (х1-х8 и smer). Затем для каждого кластера построить своё регрессионное уравнение.

Влияние на величину потреблению продуктов питания идёт также и со стороны ВРП через среднедушевой доход, заработную плату и пенсию.

В нормативном документе [1] даются рекомендации по рациональным нормам потребления пищевых продуктов. Нормы необходимы для активного и здорового образа жизни населения страны, они разработаны в целях укрепления здоровья населения, профилактики неинфекционных заболеваний и улучшения демографической ситуации в Российской Федерации. Значения фактического потребления продуктов питания в регионах страны должны соответствовать этим нормам и эти нормы соблюдаются.

На основе данных Росстата можно провести прогнозы потребления продуктов питания. Ряды составляют 20 значений по каждому продукту питания для Ростовской области за 1992 ÷ 2011 гг.

Прогноз, выполненный с помощью ряда Фурье, при 12 гармониках, задаётся с помощью формулы:

где Vi – величина прогнозируемого показателя за i-й год; коэффициенты а, b, с; r – коэффициент корреляции. 

В результате построения рядов Фурье были получены коэффициенты а, b, с уравнения (5), приведенные в табл. 2.

График изменения годового потребления овощей и фруктов на одного человека в Ростовской области: с 1992 по 2011 гг. приведён на рис. 2.

Коэффициент линейного тренда a в табл. 2 в столбце «овощи», равный 3,755, указывает на ежегодное увеличение потребления овощей и фруктов в кг для жителей Ростовской области.

Список литературы

1. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: Стат. сб. // Росстат. – М., 2014. 

2. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2007, 432 с.

3. Дрейпер Н. Р., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Диалектика, 2007, 912 с.

4. Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. –М.: Питер, 2001, 650 с.

5. Игнатьев В. М., Потребление продуктов питания населением регионов // Стратегия устойчивого развития регионов России, 2015. – №   25. – С. 132–137.

6. Рекомендации по рациональным нормам потребления пищевых продуктов, отвечающих современным требованиям здорового питания: утверждённые приказом Министерства здравоохранения и социального развития РФ от 2 августа 2010 г. №   593н.

Все статьи интернет-журнала

Расширеный поиск по журналу