Моделювання демографічних процесів в контексті соціальних реформ

1. Допомога сім’ям з дітьми:
1. допомога у зв’язку з вагітністю та пологами;
2. одноразова допомога при народженні дитини;
3. допомога по догляду за дитиною до досягнення нею трирічного віку;
4. допомога на дітей, які перебувають під опікою чи піклуванням;
5. допомога одиноким матерям;
6. допомога на всиновлених дітей.
2. Державна соціальна допомога малозабезпеченим сім’ям.
3. Державна соціальна допомога на дітей-сиріт  та дітей, позбавлених батьківського піклування, грошового забезпечення батькам-вихователям і прийомним батькам за надання соціальних послуг у дитячих будинках сімейного типу та прийомних сім’ях.
4. Державна соціальна допомога інвалідам з дитинства та дітям-інвалідам.
5. Допомога малозабезпеченій особі, яка проживає разом з інвалідом 1 чи 2 групи внаслідок психічного розладу, на догляд за ним.
6. Компенсація фізичним особам, які надають соціальні послуги.
7. Допомога особам, які не мають права на пенсію та інвалідам.
8. Тимчасова допомога на дітей, батьки яких ухиляються від сплати аліментів.
9. Субсидія для відшкодування витрат на оплату житлово-комунальних послуг та придбання скрапленого газу, твердого та рідкого пічного побутового палива.
10. Субвенція для відшкодування витрат підприємствам надавачам послуг пільговій категорії населення.
11. Компенсації учасникам ліквідації аварії на ЧАЕС.
12. Додаткова допомога на поховання.
13. Компенсація за санаторно-курортне лікування інвалідам війни.
14. Допомога на бензин і транспортне обслуговування інвалідам.
15. Матеріальна допомога інвалідам.
16. Забезпечення інвалідів засобами реабілітації [1, 2, 3, 4, 5].

Таблиця 2.7.

Динаміка соціальних виплат в Україні за 2009-2011 роки

Показник	2009		2010		2011		Темп приросту, %
	Абсолютне значення, млн. грн.	Питома вага, %	Абсолютне значення, млн. грн.	Питома вага, %	Абсолютне значення, млн. грн.	Питома вага, %	2010/2009	2011/2010
Фактичні видатки	242356,7	100,00	303588,7	100,00	333459,5	100,00	25,27	9,84
Соціальний захист та соціальне забезпечення	51512,3	21,25	42715,6	14,07	45785,2	13,73	-17,08	7,19

Джерело: [23].

За даними табл. 2.7. можна  зробити висновок про скорочення частки соціальних виплат населенню  за 2009-2011 роки у фактичних видатках державного бюджету України, зокрема у 2011 році вона становила 13,73%, що можна оцінити позитивно. Видатки на соціальний захист, не зважаючи на їх скорочення у структурі бюджету, у 2011 році зросли, зокрема загалом на 7,19. Таке зростання можна пояснити підвищенням розміру мінімальних розмірів соціальної допомоги загалом.

Як свідчать дані табл. 2.8. обсяг соціальної допомоги сім’ям з дітьми за досліджуваний період зростає, зокрема у 2010 році – на 36,55%, у 2011 році – на 22,22%. У 2010 році найбільшими темпами відбувалось зростання допомоги по догляду за дитиною до досягненню нею трирічного віку, допомоги при усиновленні дитини, допомоги на дітей, над якими встановлено опіку чи піклування. У 2011 році різким зростанням характеризувались одноразові виплати при народженні та усиновленні дитини. Окрім цього допомога при народженні дитини займає найбільшу частку серед усіх видів соціальної допомоги сім’ям з дітьми, зокрема у 2011 році вона становила 56,70%.

Таблиця 2.8.

Динаміка та структура  соціальних виплат сім’ям з дітьми в Україні                  за 2009-2011 роки

Показник	Роки						Темп приросту, %
	2009		2010		2011		2010/2009	2011/2010
	Абсолютне значення, тис. грн.	Питома вага, %	Абсолютне значення, тис. грн.	Питома вага, %	Абсолютне значення, тис. грн.	Питома вага, %
Допомога у зв’язку з вагітністю та пологами	204659,4	1,53	255102,1	1,40	304742,6	1,37	24,65	19,46
Допомога при народженні дитини	8426076	63,03	10173941,2	55,73	12650553,9	56,70	20,74	24,34
одноразова	2579260	-	2444740	-	3817126,3	-	-5,22	56,14
щомісячна	5846815,9	-	7729201,2	-	8833427,7	-	32,20	14,29
Допомога по догляду  за дитиною до досягненню нею трирічного віку	2466771,8	18,45	4636737	25,40	5748374,9	25,77	87,97	23,97
Допомога на дітей, над  якими встановлено опіку чи піклування	720544,9	5,39	1015843,8	5,56	1112179,7	4,99	40,98	9,48
Допомога на дітей  одиноким особам	1535371,8	11,49	2146933,9	11,76	2462299	11,04	39,83	14,69
Допомога при усиновленні  дитини	14794,9	0,11	26184,4	0,14	32094,7	0,14	76,98	22,57
одноразова	7932,8	-	9378,5	-	14958,1	-	18,22	59,49
щомісячна	6862,1	-	16805,9	-	17136,6	-	144,91	1,97
Всього	13368218,8	100,00	18254742,4	100,00	22310244,8	100,00	36,55	22,22

Джерело: [27].

Розглянемо детальніше соціальну допомогу при народженні дитини            (див. дод. З). У 2010 році виплати при народженні дитини зросли на 1747865,2 тис. грн., у 2011 році – на 2476612,7 тис. грн. Найбільше виплат здійснюється у Донецькій, Дніпропетровській, Львівській, Одеській, Харківській областях та м. Києві (їх частка перевищує 5%). Частка одноразової соціальної допомоги при народженні дитини у розмірі від 3% до 5% характерна для Вінницької, Житомирської, Закарпатської, Запорізької, Івано-Франківської, Київській, Луганської та Рівненської областей, а також АРК. Соціальні виплати, частка яких менша 3% у загальних виплатах по Україні, здійснювались в Волинській, Кіровоградській, Миколаївській, Полтавській, Сумській, Тернопільській, Херсонській, Хмельницькій, Черкаській, Чернівецькій, Чернігівській областях та м. Севастополі. Така тенденція виплат пояснюється відповідною кількістю народжених осіб в регіоні.

Таким чином, підсумувавши вище зазначені тенденції, можна сказати, що витрати на соціальне обслуговування та соціальне забезпечення займають значну частку у державному бюджеті України. Характерним є те, що соціальна допомога сім’ям з дітьми щороку підвищується, зокрема виплати при народженні дитини, що є недостатньо обґрунтованим, оскільки відображає популістський характер соціальної політики в Україні.

 

2.3. Економетричне моделювання  демографічних процесів

 

Заміщення одного об’єкта  іншим із метою здобуття інформації про найважливіші властивості об’єкта-оригіналу  за допомогою об’єкта-моделі називається  моделюванням. Моделювання вивчає об’єкти  дослідження математичними засобами за допомогою деяких допоміжних об’єктів, які називаються математичними моделями. Математична модель – це система математичних співвідношень, які описують досліджуваний процес або явище. Побудова моделей складається з таких етапів: створення моделі системи, її розв’язання, аналізу відповідності моделі економічній проблемі та застосування результатів дослідження при прийнятті рішень.

Для дослідження впливу факторів на певний об’єкт використовують модель регресії. При цьому змінна, яка визначається впливом фактору, називається залежною або регресантом, змінна, що визначає її – незалежною змінною або регресором. Якщо в моделі присутній лише один регресор, модель називається парною регресією, якщо два і більше – множинною регресією. Найпростіша регресійна модель виглядає наступним чином [44, 10]:

.

Вплив багатьох факторів на результуючу змінну може бути описаний моделлю множинної регресії:

.

Оцінені значення залежної змінної можна подати таким чином:

.

 – це оцінені значення в залежності від незалежної змінної. Різниця між фактичними значеннями регресанта та його оціненими (модельованими) значеннями називається залишком:

.

Величина  – це значення залежної змінної в спостереженні i (i=1, 2, …, n), яке залежить від , де та – постійні величини, які називаються параметрами моделі, а – це значення пояснювальної змінної в спостереженні i, та від випадкової величини . Наявність випадкової величини пояснюється насамперед неможливістю точної відповідності значень залежної змінної значенням пояснювальної змінної [45, 11].

Необхідною умовою побудови моделі є збір, підготовка та обробка даних для моделювання. Підготовка даних передбачає відбір, агрегування та об’єднання даних; очистку (аналіз зв’язків, суттєвих ознак); трансформацію (перетворення даних з метою оптимізації їх структури); попередню обробку даних.

Трансформація даних  в свою чергу включає зміну  форматів та значень, сортування та групування, об’єднання та розширення, нормування, кодування та ранжування даних.

Для дослідження впливу соціальних виплат при народженні дитини на чисельність народжених ми використовуватимемо нормування даних за допомогою по елементних перетворень, зокрема за допомогою логарифмічного перетворення, що дозволить зменшити варіацію змінних.

 Для характеристики  даних використовують описову  статистику, зокрема [16, 10]:

1. середнє значення ряду ( ), моду (найчастіше значення вибірки), медіану (величина вибірки, що знаходиться посередині ряду);
2. дисперсію ( ) та стандартне відхилення ( );
3. коефіцієнт варіації ( );
4. коваріації ( );
5. кореляцію ( ).

Дисперсія характеризує міру відхилення випадкової величини від середнього значення. Стандартне відхиляння – це міра відхилення випадкової величини від математичного сподівання. Коефіцієнт варіації характеризує однорідність сукупності та повинен становити менше 33%. Коваріація вказує на прямий або обернений зв'язок між фактором та результативною ознакою. Кореляція знаходиться в межах від нуля до одиниці та вказує на наявність чи відсутність зв'язку [29, 10].

При оцінюванні вище зазначених характеристик  вибірки важливим є отримання  незміщених, ефективних та стійких  оцінок [23, 10].

 Математичне сподівання вибіркової  сукупності повинне відповідати  математичному сподіванню генеральної сукупності, в іншому випадку їх нерівність призводитиме до зміщеності в оцінці. Зміщеність оцінок може бути наслідком не включення в модель суттєвої змінної та ендогенності змінних, тобто один або кілька факторів можуть визначатись іншими змінними. Для перевірки на ендогенність використовують тест Hausmana:

Нульова гіпотеза свідчить про відсутність ендогенності, тобто  немає зв’язку між факторною  ознакою та залишками. Для тестування фактору, який підозрюється  на ендогенність, необхідно побудувати модель залежності (1 крок) цього фактору від набору незалежних змінних (інструментальних змінних). Оцінені залишки включаються в оригінальну модель (2 крок) як незалежна змінна разом з іншими факторами. Якщо коефіцієнт нахилу біля залишків відмінний від нуля, то ендогенність присутня, в іншому випадку – зв’язку між залишками та результативною ознакою немає [265, 10].

Окрім цього важливо, щоб оцінка мала найменшу дисперсію у класі  незміщених оцінок, тобто відхилення величини від середнього значення вибірки були якнайменшими. В такому разі оцінка буде ефективною. Неефективність спричинена включенням в модель несуттєвих змінних, які насправді не впливають на результуючу величину, а також автокореляцією, яка призводить до того, що залишки корелюють між собою і відповідно оцінки є завищеними. Для тестування на присутність автокореляції використовують тест Durbina-Watsona:

.

Значення коефіцієнту  знаходиться в межах від 0 до 4. якщо < 2, то автокореляція відсутня, =0 – присутня позитивна автокореляція, > 2 – присутня негативна автокореляція [360, 10].

Неефективні оцінки також можуть бути в разі наявності гетероскедастичності, тобто непостійності дисперсії залишків. Залишки повинні бути незалежними та розподілені за нормальним законом розподілу. Гетероскедастичність вказує на присутність системного фактору, який призводить до того, що залишки невипадково попадають у вибірку. Для тестування на гетероскедастичність використовують White тест:

, тобто гетероскедастичність  відсутня;

, тобто гетероскедастичність  присутня.

Для тестування необхідно побудувати модель регресії, де оцінені залишки  виступатимуть залежною змінною, а всі регресори, їх квадрати,  добутки – незалежними змінними. Коефіцієнт детермінації цієї моделі множиться на кількість спостережень. Отримане значення порівнюється з критичним значенням закону розподілу Пірсона. Якщо розраховане значення тесту перевищує критичне – ми відхиляємо нульову гіпотезу про відсутність гетероскедастичності [234, 10].