Анализ российских домохозяйств по структуре потребления товаров и услуг

Перекрёстная классификация по наличию детей расширяет предыдущее наблюдение для второго кластера - более 40% семей с детьми относятся к данной группе (группу «4 и более детей» в данном случае можно не рассматривать из-за её малочисленности; соответствующие ей проценты не слишком надёжны). Существенных зависимостей с остальными кластерами не просматривается.

Добавляют к пониманию сути полученных кластеров средние оценки натуральных доходов в денежном выражении. Для 1-4 кластеров они составили, соответственно, 3524, 3380, 2399, 2254 руб. (различия в средних значимы на уровне p<0,001 согласно F-критерию одномерного дисперсионного анализа). Первые два кластера, вероятно, за счёт чуть большей концентрации в них сельских домохозяйств имеют большие оценки поступлений натуральных ресурсов.

Выводы

Исследователи современных тенденций в статистике потребления алкогольных напитков россиянами отмечают следующие особенности: вопреки расхожему мнению, заметна доля россиян, которые практически не употребляет алкогольные напитки; по этому показателю Россия не уступает многим развитым странам мира. По частоте (регулярности) употребления спиртного российские потребители также не выделяются в худшую сторону. Ещё один положительный момент связан с тем, что молодёжь предпочитает слабоалкогольные напитки крепким. Тем не менее, за последнее десятилетия наблюдается устойчивый рост как частоты, так и интенсивности потребления алкоголя, что ведёт к ещё большему обособлению групп российских потребителей, характеризующихся неумеренным потреблением спиртных напитков [1]. Заметно различаются региональные профили употребления спиртного [6]. Принимая тезис о допустимости в принципе употребления алкоголя, нельзя не отметить, что социальные, медицинские и культурные последствия низкой «культуры пития» очевидны, поэтому не к последним задачам социальных наук относятся установление социальных причин, норм и профилей потребления алкоголя, выработка практических рекомендаций по коррекции потребления алкоголя и отношения к нему в российском обществе.

Понимая важность подобных исследовательских задач, российские статистические органы в рамках выборочных бюджетных обследований домохозяйств выделяют расходы на потребление алкоголя отдельной строкой, а статистика розничного оборота представляет данные даже по видам алкогольной продукции в региональном разрезе. Отметим, что в новых статистических сборниках Росстата (начиная с 2005 г.), помимо традиционной российской классификации структуры расходов домохозяйств, публикуются данные по потреблению алкоголя в соответствии с Классификатором конечного индивидуального потребления по целям, созданном в соответствии с Международным классификатором индивидуального потребления по целям (COICOP). Однако в данной классификации потребление алкогольной и табачной продукции попадают в одну и ту же статью.

Следуя общемировой практике распространения важнейших статистических данных, Росстат начал пробную публикацию первичных (неагрегированных) данных выборочных обследований бюджетов домохозяйств, что открывает новые перспективы исследования потребительских расходов на микроуровне.

Поставив задачу исследовать, как связаны расходы на потребление алкоголя с прочими расходными статями бюджетов домохозяйств, мы получили, во-первых, оценки средних долей расходов на алкоголь в 10 децильных группах по располагаемым ресурсам (они варьируются от 1% в наименее обеспеченных до 3% в наиболее обеспеченных домохозяйствах со средним по выборке в районе 2%, что соответствует среднероссийскому уровню по оценкам Росстата), во-вторых, исследовали корреляции расходов на алкоголь и прочих потребительских расходов домохозяйств, представив их сначала в рублёвом выражении, а затем - в долях от общей суммы потребительских расходов в квартале. Основной результат - усиливающаяся положительная взаимосвязь расходов на продукты питания и расходов на питание вне дома с расходами на алкоголь при переходе от нижних децилей к верхним. Усиление отрицательной взаимосвязи расходов (в % выражении) на алкоголь и на непродовольственные товары объясняется наличием крупных непродовольственных покупок в состоятельных домохозяйствах, которые нивелируют процент затрат, приходящийся на алкоголь, продукты питания, услуги и прочие регулярные расходы.

Расходы по различным потребительским статьям в процентном выражении были стандартизированы для придания им одинаковой дисперсии и, следовательно, равного их учёта по последующем кластерном анализе. Разбиение 53 тысяч домохозяйств на 4 кластера с помощью метода k-средних обеспечило сильно неодинаковые по своему размеру кластеры, их которых 2 наиболее крупных (50 и 33% выборки) представляют типовую структуру потребления, соответственно, малообеспеченных и состоятельных домохозяйств. Достаточно специфический небольшой кластер (6%) представляет домохозяйства с выраженной доминантой расходов на питание вне дома (эта статья достигает в среднем 14% общих потребительских расходов). Хотя некоторые российские регионы оказываются представленными в этом кластере значительно большим числом домохозяйств, чем в среднем по выборке, устойчивой географической специфики, равно как и зависимости от других характеристик домохозяйства, выявить не удалось. Наконец, первый кластер домохозяйств обнаруживает значительную долю расходов на алкоголь в сравнении с остальными статьями. Здесь прослеживается чёткая географическая специфика: чаще других в данный кластер попадают домохозяйства национальных автономных округов и областей РФ (см. прил. 3).

Полученные кластеры могут получить более содержательную интерпретацию, будучи подвергнуты разложению по большему числу социально-демографических факторов. Такие характеристики в использованных микро-данных Росстата также представлены, однако нуждаются в дополнительных преобразованиях, связанных с экспортом и слиянием из других файлов. Другим направлением дальнейшего анализа может стать попытка построить аналогичную кластерную типологию, приняв к рассмотрению лишь данные домохозяйств, потреблявших алкоголь в период статистического наблюдения. Это позволит не смешивать в одних и тех же кластерах потребляющих и не потребляющих алкоголь, что, возможно, даст более яркие результаты по интересующим нас переменным.

Список литературы

Тапилина В.С. Сколько пьёт Россия? Объём, динамика и дифференциация потребления алкоголя / В.С. Тапилина // Социологические исследования. - 2006. - №6. - С. 85-94

Регионы России. 2005: Стат. сб. / Росстат. - М., 2006.

Российский статистический ежегодник. 2005: Стат. сб. / Росстат. - М., 2006.

Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] / ФСГС, 2007. - Режим доступа: http://www.gks.ru, свободный. - Загл. с экрана

ОБДХ - Микроданные обследования бюджетов домашних хозяйств [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики, 2007. - Режим доступа: http://www.micro-data.ru/obdh/obdhmicr/Main.htm, свободный. - Загл. с экрана

ФОМ. Спиртные напитки: страхи и практика [Электронный ресурс] / Фонд «Общественное мнение», 2006. - Режим доступа: http://bd.fom.ru/report/cat/humdrum/produce_custom/sale_spiritus/dd064425, свободный. - Загл. с экрана

Алексунин, В. А. Обследование потребителей вина / В.А. Алексунин // Социологические исследования. - 2005. - №7. С. 133-136

Крыштановский, А. О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учеб. пособие для вузов / А. О. Крыштановский; ГУ-ВШЭ. - М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2006. - 281 с. - ISBN 5-7598-0373-5.

Raynald’s SPSSTools по-русски: Учим синтаксис SPSS / Raynald Levesque, Антон Балабанов, 2007. - Режим доступа: http://www.spsstools.ru , свободный. - Загл. с экрана

Приложения

Приложение 1. Описание использованных файлов микроданных выборочных обследований бюджетов домохозяйств

Файлы данных и описания загружены с веб-сайта http://www.micro-data.ru/obdh/obdhmicr/Main.htm. Там же находится весь исследовательский инструментарий и инструкции по вычислению вспомогательных показателей (формы дневниковых записей расходов и другие первичные документы, описание выборки и т.д.). Для анализа использовался файл FC0444.SAV (данные за 4 квартал 2004 года), содержащий наблюдения уровня домохозяйств по расчётным показателям расходов домохозяйств и стоимости натуральных поступлений. Файл содержит 24 переменные, из которых 4 являются ключевыми: per, ter, mest, bud - соответственно, период разработки, код территории, тип населённого пункта и номер бюджета (фактически - уникальный номер домохозяйства). Перечень остальных переменных:

chlico	Число наличных лиц в домохозяйстве
chisl	Группировка по числу лиц в домохозяйстве
chdet	Фактическое число детей до 16 лет
chisd	Группировка по числу детей до 16 лет в домохозяйстве
rassq	Расход на конечное потребление
doxodsn	Денежный доход
rasress	Располагаемые ресурсы
decilr	Дециль по среднедушевым располагаемым ресурсам
potras	Потребительские расходы
prod	Расходы на покупку продуктов питания
pitres	Расходы на питание вне дома
alk	Расходы на покупку алкогольных напитков
neprod	Расходы на покупку непродовольственных товаров
uslug	Расходы на оплату услуг
nalog	Налоги, сборы, платежи
drras	Другие расходы
denras	Денежные расходы
fakt	Прирост финансовых активов
natdox	Натуральный доход
kvzv	Коэффициент взвешивания (общий)

Все стоимостные показатели приведены к квартальной базе. При проведении анализа были вычислены вспомогательные показатели; смысл и указания к вычислениям понятны из синтаксиса SPSS, приведённого в следующем приложении.

Число наблюдений (домохозяйств) в файле: 53 159.

Приложение 2. SPSS-синтаксис обработки микроданных Росстата

* Расределения номинальных и порядковых переменных.

FREQUENCIES

VARIABLES=ter mest chlico chisl chdet chisd decilr

/ORDER= ANALYSIS .

* Распределения некоторых числовых переменных.

FREQUENCIES

VARIABLES=potras prod pitres alk neprod uslug natdox /FORMAT=NOTABLE

/STATISTICS=MEAN MEDIAN

/HISTOGRAM

/ORDER= ANALYSIS .

* Вычисление доли расходов на алкоголь в общих потребительских расходах.

COMPUTE alkp = alk/potras .

EXECUTE .

* Вычисление аналогичных долей остальных статей.

COMPUTE prodp = prod/potras .

COMPUTE pitresp = pitres/potras .

COMPUTE neprodp = neprod/potras .

COMPUTE uslugp = uslug/potras .

* Определение тех домохозяйств, чьи расходы на алкоголь не превосходят 5000 руб.

* Определение тех домохозяйств, чьи расходы на алкоголь равны 0.

COMPUTE sumalk5000 = alk<=5000.

COMPUTE sumalk0 = alg=0.

* Вычисление указанных выше групп.

FREQUENCIES

VARIABLES=sumalk5000 sumalk0

/ORDER= ANALYSIS .

* Определение средних расходов на алкоголь по децильным группам.

MEANS

TABLES=potras alk alkp BY decilr

/CELLS MEAN COUNT STDDEV

/STATISTICS ANOVA .

* Изучение корреляционной структуры по децильным группам.

SORT CASES BY decilr .

SPLIT FILE

LAYERED BY decilr .

CORRELATIONS

/VARIABLES=prod pitres alk neprod uslug

/PRINT=TWOTAIL NOSIG

/MISSING=PAIRWISE .

CORRELATIONS

/VARIABLES=alkp prodp pitresp neprodp uslugp

/PRINT=TWOTAIL NOSIG

/MISSING=PAIRWISE .

SPLIT FILE

OFF.

* Вычисление стандартизированных значений расходов.

DESCRIPTIVES

VARIABLES=prod pitres alk neprod uslug /SAVE

/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX .

* Кластерное решение с 4 кластерами.

QUICK CLUSTER

Zalkp Zprodp Zpitresp Zneprodp Zuslugp

/MISSING=LISTWISE

/CRITERIA= CLUSTER(4) MXITER(100) CONVERGE(0)

/METHOD=KMEANS(NOUPDATE)

/SAVE CLUSTER DISTANCE

/PRINT INITIAL ANOVA CLUSTER DISTAN.

* Получение координат кластерных центров в исходных координатах

(не стандартизированных).

MEANS

TABLES=potras alk alkp BY QCL_3

/CELLS MEAN COUNT STDDEV

/STATISTICS ANOVA .

* Вычисление средних расстояний до центра кластера

(для определения "среднего диаметра" кластеров).

MEANS

TABLES=QCL_4 BY QCL_3

/CELLS MEAN COUNT STDDEV

/STATISTICS ANOVA .

* Наложение кластеров на основные группирующие переменные.

CROSSTABS

/TABLES=ter mest chisl chisd decilr BY QCL_3

/FORMAT= AVALUE TABLES

/STATISTIC=CHISQ

/CELLS= COUNT ROW

/COUNT ROUND CELL .

* Вычисление среднего размера натуральных поступлений по кластерам.

MEANS

TABLES=natdox BY QCL_3

/CELLS MEAN COUNT STDDEV

/STATISTICS ANOVA .

Приложение 3. Распределение региональных выборок по полученным кластерам (типам потребления) российских домохозяйств

	Номер кластера	1	2	3	4
	Aлтайский край	10.9	52.3	32.3	4.5
	Kраснодарский край	5.3	29.3	61.5	3.9
	Kрасноярский край, Таймырский автономный округ	19.1	34.6	38.1	8.2
	Kрасноярский край, Эвенкийский автономный округ	26.6	14.4	56.3	2.8
	Kрасноярский край без авт. округа	7.2	51.6	34.2	7.0
	Приморский край	10.4	42.5	41.7	5.4
	Cтавропольский край	3.9	36.0	57.2	2.8
	Xабаровский край	6.9	42.9	40.4	9.8
	Aмурская область	10.4	42.3	44.6	2.6
	Aрхангельская обл., Ненецкий авт. округ	16.0	35.9	47.3	.8
	Aрхангельская обл. без авт. округа	9.4	42.2	41.8	6.5
	Aстраханская область	12.7	35.1	48.6	3.6
	Белгородская область	7.0	37.4	46.9	8.7
	Брянская область	7.7	23.2	65.3	3.8
	Bладимирская область	6.3	19.2	71.5	3.0
	Bолгоградская область	6.6	31.9	58.7	2.8
	Bологодская область	12.2	34.0	43.5	10.4
	Bоронежская область	9.7	34.8	49.9	5.6
	Hижегородская область	7.2	23.0	61.0	8.7
	Ивановская область	6.3	18.8	62.1	12.7
	Иркутская область без авт. округа	11.7	50.7	31.4	6.2
	Иркутская обл., Усть-Ордынский Бурятский авт. округ	20.6	49.8	28.5	1.1
	Республика Ингушетия	.3	10.5	89.1	.0
	Калининградская область	7.4	36.1	53.6	2.9
	Tверская область	10.8	28.5	56.5	4.2
	Kалужская область	5.5	41.1	47.0	6.3
	Kамчатская область без авт. округа	16.8	36.4	40.2	6.6
	Kамчатская обл., Корякский авт. округ	29.0	26.6	44.4	.0
	Kемеровская область	10.8	39.2	37.5	12.5
	Kировская область	13.1	35.1	39.5	12.4
	Kостромская область	11.8	27.0	55.2	6.0
	Cамарская область	9.9	36.1	44.9	9.0
	Kурганская область	14.5	37.8	45.9	1.9
	Kурская область	5.8	28.2	63.2	2.7
	г. Санкт-Петербург	7.7	20.1	62.0	10.2
	Ленинградская область	9.4	19.2	63.4	8.0
	Липецкая область	10.0	43.1	42.1	4.8
	Mагаданская область	16.5	16.3	62.9	4.2
	г.Москва	4.6	16.6	71.1	7.6
	Mосковская область	5.6	21.5	64.0	9.0
	Mурманская область	8.5	48.5	32.3	10.8
	Hовгородская область	7.5	21.0	62.5	8.9
	Hовосибирская область	10.8	32.5	47.5	9.2
	Oмская область	10.4	32.1	51.6	6.0
	Oренбургская область	7.0	49.4	38.9	4.7
	Oрловская область	7.4	44.6	44.0	4.0
	Пензенская область	14.2	19.8	63.5	2.5
	Пермская область без авт. округа	10.3	32.4	44.9	12.4
	Пермская обл., Коми-Пермяцкий авт. округ	29.4	34.4	35.3	.9
	Псковская область	12.5	26.5	55.8	5.3
	Pостовская область	9.2	34.7	49.8	6.3
	Pязанская область	7.2	22.2	68.9	1.8
	Cаратовская область	6.8	25.5	63.0	4.7
	Cахалинская область	12.9	30.5	54.7	2.0
	Cвердловская область	9.0	36.2	43.0	11.8
	Cмоленская область	9.1	11.1	75.9	3.8
	Tамбовская область	6.6	38.6	52.5	2.3
	Tомская область	12.4	40.3	33.5	13.8
	Tульская область	6.2	15.0	76.1	2.7
	Tюменская область без авт. округа	10.4	42.6	39.8	7.1
	Tюменская обл., Ханты-Мансийский авт. округ	7.9	60.7	26.1	5.3
	Tюменская обл., Ямало-Ненецкий авт. округ	9.6	56.9	26.4	7.1
	Ульяновская область	4.8	23.8	65.2	6.2
	Челябинская область	7.7	39.2	47.5	5.7
	Читинская область без авт. округа	12.3	38.5	43.3	5.9
	Читинская обл., Агинский Бурятский авт. округ	14.2	45.4	39.8	.6
	Чукотский авт. округ	18.3	29.5	50.1	2.1
	Ярославская область	9.9	35.3	49.1	5.7
	Республика Адыгея	5.2	35.1	56.3	3.5
	Республика Башкортостан	9.7	44.9	42.8	2.6
	Республика Бурятия	13.4	33.7	45.7	7.2
	Республика Дагестан	3.0	27.4	64.8	4.8
	Кабардино-Балкарская Республика	1.7	28.0	68.8	1.5
	Республика Алтай	11.1	43.0	41.9	4.1
	Республика Калмыкия	9.0	36.5	50.3	4.1
	Республика Карелия	12.8	26.6	53.9	6.7
	Республика Коми	11.1	34.8	49.8	4.3
	Республика Mарий Эл	10.4	35.5	45.6	8.5
	Республика Мордовия	13.4	31.6	49.4	5.7
	Республика Северная Осетия-Алания	2.2	28.8	67.2	1.7
	Карачаево-Черкесская Республика	5.4	36.6	54.5	3.5
	Республика Татарстан	7.7	31.6	53.8	6.8
	Республика Тыва	11.1	47.1	40.1	1.8
	Удмуртская Республика	9.0	46.8	30.5	13.7
	Республика Хакасия	11.4	60.1	21.2	7.3
	Чувашская Республика	17.0	32.7	44.6	5.8
	Республика Саха(Якутия)	9.5	49.4	35.9	5.2
	Еврейская авт. область	14.0	47.4	34.1	4.5
Итого		9.6	33.9	50.5	6.0

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта <http://referat.ru/>

Страницы: 1, 2, 3