Выводы

Страница 1

В ходе работы был проведен анализ данных опроса RLMS волны 2004 года. Основной целью работы было исследование зависимости наличия у домохозяйств товаров длительного пользования от доходов и различных социально-экономических факторов (числа членов домохозяйства, числа источников доходов, местности проживания).

Для учета наличия в домохозяйстве товаров длительного пользования было построено 3 варианта индикатора. Первый вариант, наиболее сложный, учитывал наличие ТДП по 13 позициям, веса различных ТДП (например, компьютер имеет значительно меньший вес, чем автомобиль), а также – количество лет, сколько данный товар уже используется в домохозяйстве. Логика данного индикатора такова, что чем больше дорогих товаров длительного пользования имеется в домохозяйстве и чем эти товары «моложе» (т.е. куплены относительно недавно), тем больше величина индикатора. Второй вариант упрощает логику первого индикатора, исключая из него веса ТДП. Т.е. теперь, например, дополнительная квартира и стиральная машинка имеют один и тот же вес. Но срок давности этих вещей по-прежнему учитывался. Этим я как бы проверяю обоснованность назначения весов товарам длительного пользования. Третий вариант индикатора еще проще. Он является простым пересчетом различных ТДП, без учета их возраста и весов. Это самый простой вариант.

Зависимости всех этих 3 индикаторов последовательно изучались в 3 блоках регрессионных моделей. Сначала изучалось влияние независимый переменных на 1-й индикатор, затем – на 2-й, затем – на 3-й. При этом в каждом блоке строилась не одна, а несколько моделей, т.е. сначала включалась одна независимая переменна, затем к ней добавлялась вторая и т.д. Для этого был использован метод анализа Stepwise пакета SPSS. Этот метод сам решает, нужно ли включить переменную в анализ, или нет. В итоге в 1 и 2 блоках были включены все независимые переменные, а в 3 блоке – все за исключением числа источников дохода. С добавлением каждой из независимых переменных в модель, объясняющая способность модели возрастала, при этом построенная в итоге модель множественной линейной регрессии была значимой (значения Sig. в таблице ANOVA были малы).

К сожалению, ни в одном блоке не удалось добиться высокого показателя качества регрессионной модели R2. Он был далек от единицы во всех случаях. Хуже всего поддавался моделированию 1-й показатель (самый сложный). Включением в модель всех 4 независимых переменных удалось добиться «объяснения» показателя лишь на R2=0,073 (т.е. на 7%). Это, конечно, мало. Второй показатель показал себя лучше. Он объяснялся максимум на 15,6%, что, хотя, тоже немного. Третий показатель показал себя чуть лучше второго. Он объяснялся на 18,7%.

Таким образом, основной вывод, который мы можем сделать – это тот, что отчасти показатель наличия, давности приобретения и веса ТДП в домохозяйстве объясняются текущими показателями дохода, числа источников дохода, а также – числом членов семьи и местностью проживания, но, вообще, зависимость от всех этих переменных – довольно слабая. Во всяком случае, не превышает 20%.

Другой вывод, который можно сделать – это тот, что SPSS включал переменные в модель всегда в одном и том же порядке. Сначала число членов семьи, затем – город, затем – доход, затем – число источников дохода (кроме блока 3). Наверное, это логично, поскольку разнообразие товаров длительного пользования, конечно, во многом зависит от размера семьи. В большой семье сложно обойтись без основных вещей. Наличие ТДП, конечно, зависит и от местности проживания, поскольку городские жители все же пока лучше, чем сельские обеспечены самым необходимым. Кроме этого, сельские жители редко владеют, скажем, дачами, т.е. у них показатель ТДП часто оказывается заниженным. С другой стороны, городские жители, например, реже, чем сельские, владеют тракторами. То, что доход домохозяйства за последние 30 дней находился далеко не на 1-м месте, значит, наверное, то, что, хотя мы и пытались учесть срок давности приобретения ТДП, но все же это товары длительного пользования, а, значит, их наличие лишь в очень небольшой степени объясняется доходом за последний месяц.

Похожие статьи:

Экологические факторы.
Климатогеографические особенности среднегорья Кавказа, почвы, воды, флоры, фауны, близость моря способствуют доживанию людей до самых старших возрастов, чего не скажешь про другие регионы. Тенденция долгожительства иногда объясняется тем, ...

Социологизм Э. Дюркгейма
Эмиль Дюркгейм (1858-1917) - основатель французской социологической школы, практически первым попытался теоретически обосновать и выделить такой специфический предмет научного изучения социологии, как "социальная сфера". Им разра ...

Социология организаций и ее место в современной социологии
Социология организаций является одной из наиболее развитых отраслей социологического знания и представляет собой дисциплину со сложившейся предметной сферой и определенной проблематикой. Однако данная социологическая теория не отличается ц ...