Статистика миграции в Амурской области

Далее рассчитаем коэффициент миграции и эффективность миграции по формулам (6) и (8) соответственно:

 

 

 

На основе произведенных расчетов можно сделать вывод, что для  Амурской области характерен миграционный приток. Число прибывших на 1000 человек населения в среднем за год составило 20 человек, а выбывших – 25 человек. Объем миграции в 2007 году составил 37651 человек, из них 20562 – выбывшие, что на 3473 больше числа прибывших.

2.7  Корреляционно-регрессионный    анализ    взаимосвязи    между уровнем среднемесячной заработной платы и числом выбывших из Амурской области за 2000-2007 годы

Изучим связь между уровнем среднемесячной заработной платы и числом выбывших. Факторным признаком являются денежные доходы в расчёте на душу населения, в рублях (х), а результативным – число выбывших, в тыс. чел. (у).

Для наглядности составим таблицу 15.

Таблица 15 – Расчет сумм для вычисления параметров уравнения прямой по несгруппированным данным

Год	х	у	х2	у2	ху	ух	(у-ух)	(у-ух)2
2000	1825,2	31,7	3331355,04	1004,89	57858,84	31,6622	0,0378	0,001429
2001	2313	29,7	5349969	882,09	68696,1	30,9305	-1,2305	1,51413
2002	2874,6	29,5	8263325,16	870,25	84800,7	30,0881	-0,5881	0,345862
2003	3852,4	30,3	14840985,76	918,09	116727,7	28,6214	1,6786	2,817698
2004	4695,3	26,8	22045842,09	718,24	125834	27,35705	-0,55705	0,310305
2005	5874,2	27,4	34506225,64	750,76	160953,1	25,5887	1,8113	3,280808
2006	7232,9	22,3	52314842,41	497,29	161293,7	23,55065	-1,25065	1,564125
2007	8913,8	20,6	79455830,44	424,36	183624,3	21,0293	-0,4293	0,184298
Итого	37581,4	218,3	220108375,54	6065,97	959788,44	218,8279	-0,5279	10,018655

Изобразим графически взаимосвязь  среднемесячной заработной платы и  числа выбывших из Амурской области.

Рисунок 9 – Взаимосвязь между уровнем среднемесячной заработной

платы и числом выбывших из Амурской области за 2000-2007 годы

При двухфакторной модели уравнение корреляционной связи имеет вид

 уравнения прямой линии:

 

у(х)= а₀ + а₁х                                                                                                  (30)

где    у(х) – теоретическое значения результативного признака;

х – факторное значение факторного признака;

а₀ и а₁ – параметры уравнения.

Параметры а₀ и а₁ вычислим по формулам:

                                                                  (31) 

,      (32)

 

где     n – число единиц наблюдения.

 

 

 

Таким образом уравнение регрессии  примет вид:

у_х = 34,4 – 0,0015*х

Параметр а₁=-0,0015 показывает, что с увеличением денежных доходов на 1 рубль численность выбывших сократится на 0,0015 тысяч человек.

Параметр а₀=34,4 показывает, на сколько изменится число выбывших при влиянии неучтенных факторов.

На основе уравнения регрессии  построим график.

Рисунок 10 – Взаимосвязь среднемесячной заработной платы и числа 

выбывших

Измерим тесноту корреляционной связи между среднемесячной заработной платой и числом выбывших при помощи линейного коэффициента корреляции (r) по формуле:

 

 

                                                    (33)

 

Чем ближе линейный коэффициент корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь.

В нашем случае r=0,953, следовательно, связь между среднемесячной заработной платой и числом выбывших тесная. Так как линейный коэффициент корреляции имеет положительное значение, то между факторами прослеживается прямая зависимость.

Далее рассчитаем теоретическое  корреляционное отношение ( ) по формуле (34). Но предварительно вычислим дисперсии по формулам (35), (36), (37).

 

                                                                                                (34)

Общая дисперсия:

                                                                                   (35)                     

Остаточная дисперсия:

                                                                          (36)

 

Факторная дисперсия:                                                           

                                                                                 (37)                                 

Полученные значения подставим  в формулу (34) и рассчитаем теоретическое корреляционное отношение:

Рассчитаем индекс корреляционной связи по формуле (38):

                                                                                       (38)    

 

 На основе проведенных расчетов  можно сделать вывод, что между средней заработной  платой и числом выбывших прослеживается тесная связь. Коэффициенты детерминации показывают, что вариация заработной платы влияет на число выбывших на 95,3 %, а 4,7 %  – влияние других факторов. Так как линейный коэффициент корреляции равен индексу корреляционной связи, то можно сделать вывод, что связь между заработной платой и числом выбывших линейная, т.е. форма связи подобрана правильно.

По формуле (39) рассчитаем частный  коэффициент эластичности:                                   

                                                                                            (39)

Частный коэффициент эластичности , это свидетельствует о том, что при изменении величины средней заработной платы на 1 %, численность выбывших изменится на 0,258 %.

Адекватность регрессионной модели оценим при помощи критерия Фишера:

                                                                                      (40)

 

где    m – число параметров модели;

n – число единиц наблюдения.

 

Эмпирическое значение критерия сравним  с табличным значением  c уровнем значимости 0,05 и числом степеней свободы (m-1), (n-m). Так как , то уравнение регрессии можно назвать адекватным.

Значимость коэффициентов линейного  уравнения регрессии оценим с  помощью критерия Стьюдента:

 

                                                                                          (41)

 

 

                                                                                       (42)

 

                                                                                   (43)

 

 

 

Эмпирические значение t-критерия сравним с табличным значением t-распределения Стьюдента с уровнем значимости 0,05 и числом степеней свободы (n-2). Так как эмпирическое значение больше табличного, то параметр признается значимым.

Аналогично проведем оценку коэффициента корреляции (r) с помощью t-критерия:

 

                                                                                                 (44)

 

где    (n-2) – число степеней свободы.

 

 

Так как эмпирическое значение t-критерия больше табличного, то можно сделать вывод, что линейный коэффициент корреляции является значимым.

Далее рассчитаем ошибку аппроксимации:

 

                                                                                (45)

 

 

В нашем случае ошибка аппроксимации  %. Так как это значение не превышает 12-15 %, следовательно, фактор, влияющий на результативный показатель выбран правильно.

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

 

В работе удалось выполнить все  поставленные в начале задачи, заключающиеся в  отражении социально-экономической  сущности миграции,  ее структуры и проведении статистического анализа  миграции в Амурской области с 2000 – 2007 года.

В ходе данной работы выяснилось, что за 12 месяцев 2007 года оборот миграции (сумма прибытий и убытий) составил 37,7 тыс. человек и уменьшился по сравнению с аналогичным периодом 2006 года на 3,7 тыс. человек.

Миграционные передвижения внутри области стали менее интенсивными. Наметившаяся еще в 1980-е годы тенденция к снижению как относительных, так и абсолютных размеров миграции, в 1990-е годы резко усилилась и сохранилась после 2000 года. В 2007 году, миграционный оборот населения (общее число прибывших и выбывших) составил 37,7 тыс. человек, или 4,3 % населения области, и был в 4,0 раза меньше, чем в 1990 году (в сравнении с 2006 годом — на 8,9 %).

Уменьшение миграционного оборота происходило за счет снижения, как числа прибывающих, так и числа выбывающих. Общее число прибывших в область в 2007 году в 4,5 раза меньше, чем в 1990 году, в сравнении с 2006 годом - в 1,1 раза. Число выбывших за этот период уменьшилось соответственно в 3,5 раза и в 1,1 раза. Это явление характерно как для внешней миграции, так и для внутриобластных переселений. Темпы снижения внешней миграции по прибытию были почти вдвое выше, чем по выбытию.

К числу с наименьшим числом выбывших относятся 8 муниципальных образований: Благовещенский, Константиновский, Михайловский, Ромненский, Селемджинский, Тамбовский, Шимановский районы и п.г.т. Прогресс. Наибольшее число выбывших зафиксировано в городах Белогорск (1374 человек) и Свободный (1281 человек).

Средний возраст мигрантов  равен 31 год. Наибольшее число выбывших (1523 человека, что составило 18 %) принадлежат к группе в возрасте от 20 до 24 лет. Также достаточно многочисленной является группа в возрасте от 30 до 39 лет – 1403 человека или в относительном выражении – 16,7 %. Самой малочисленной оказалась группа в возрасте от 60 до 64 лет – 155 человек.

Доля женщин в числе выбывших из Амурской области в 2007 году составила 52,3 %, а доля мужчин соответственно – 47,7 %. Следует отметить, что доля женщин превышает долю мужчин почти во всех интервалах, за исключением четырех: от 0 до 5 лет, от 20 до 24 лет, от 30 до 39 лет, от 40 до 49 лет. Доля мужчин из числа выбывших больше доли женщин.

В целом же можно сделать вывод, что доля лиц трудоспособного возраста в числе выбывших наибольшая, она составляет 73,5 % (мужчины – 37,2 %, женщины – 36,3 %).

Число выбывших в страны СНГ и Балтии преобладает в общем объеме. С каждым годом происходит уменьшение показателей числа выбывших, как в страны СНГ и Балтии, так и вне этих стран. Это свидетельствует о сокращении миграционной активности населения Амурской области.

Миграция населения играет огромную и многостороннюю роль в развитии человечества, являясь формой его адаптации к меняющимся условиям существования. Это сложный социальный процесс, тесно связанный с уровнем развития экономики и размещением отраслей производства в разных регионах.

В последнее время  миграция смягчает процессы депопуляции в России. Важнейшая  социально-экономическая функция  миграции населения - обеспечение определенного уровня подвижности населения и его территориального перераспределения, в т.ч. в индустриальные центры и осваиваемые районы.

Тем самым миграция населения способствует более полному использованию рабочей силы, росту производства.

Миграция населения оказывает  весьма значительное влияние на демографическую структуру населения. Различают немедленное воздействие на состав населения по полу и возрасту и долговременное влияние на воспроизводство населения. Таким образом, миграция населения оказывает большое влияние и на социальную структуру, размещение и расселение населения, этнический состав.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

 

 

1 Андреев Е. М. Движение населения: источники данных и статистический анализ. – М.: Госкомстат, 2004.