КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Источники:

1. Адаменко А.А. Система электронного документооборота: преимущества и недостатки / А.А. Адаменко, А.А. Яцкова, Т.Е. Хо-рольская // В сборнике: Формирование экономического потенциала субъектов хозяйственной деятельности: проблемы, перспективы, учетно-аналитическое обеспечение. Материалы VI Международной научной конференции. ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет». - 2016. - С. 365-368.

2. Адаменко А.А. Совершенствование учетной политики организации / Адаменко А.А., Берлина С.Х., Хуако Х.Ш.// Вестник Академии знаний. - 2015. - № 14 (3). - С. 4-9.

3. Полонская, О. П. Учетная политика организации в условиях перехода на международные стандарты финансовой отчетности / О. П. Полонская, А. Е. Абраменко // Современное состояние и приоритетные направления развития экономики : Материалы Международной заочной научно-практической конференции, Новосибирск, 20 декабря 2014 года / Новосибирский государственный аграрный университет. - Новосибирск: Новосибирский государственный аграрный университет, 2014. - С. 201-207.

4. Полонская, О. П. Учетная политика организации в условиях сближения налогового и бухгалтерского учета / О. П. Полонская, А. Е. Абраменко, И. А. Р. Нгуи // Информационное обеспечение эффективного управления деятельностью экономических субъектов : Материалы VI международной научной конференции, Краснодар, 09-11 декабря 2015 года. - Краснодар: Издательство "Мага-рин Олег Григорьевич", 2016. - С. 416-421.

5. Сигидов Ю.И. Первичная учетная документация: учебное пособие / Ю.И. Сигидов, Е.В. Левченко, Т.Е. Хорольская. Под общей ред. Ю.И. Сигидова. - Краснодар, 2018. - 292 с.

6. Хорольская, Т. Е. Организация работы с документацией, содержащей коммерческие сведения компании / Т. Е. Хорольская, Б. М. Мусаева, А. Г. Дмитриева // Вестник Академии знаний. - 2022. - N° 1(48). - С. 365-368.

References:

1. Adamenko A.A. Electronic document management system: advantages and disadvantages / A.A. Adamenko, A.A. Yatskova, T.E. Khorolskaya // In the collection: Formation of the economic potential of business entities: problems, prospects, accounting and analytical support. Proceedings of the VI International Scientific Conference. FSBEI HPE "Kuban State Agrarian University". - 2016. - S. 365-368.

2. Adamenko A.A. Improvement of the accounting policy of the organization / Adamenko A.A., Berlina S.Kh., Huako H.Sh.// Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2015. - No. 14 (3). - S. 4-9.

3. Polonskaya, O. P. Accounting policy of the organization in the context of the transition to international financial reporting standards / O. P. Polonskaya, A. E. Abramenko // Current state and priority directions of economic development: Proceedings of the International Correspondence Scientific and Practical Conference , Novosibirsk, December 20, 2014 / Novosibirsk State Agrarian University. - Novosibirsk: Novosibirsk State Agrarian University, 2014. - S. 201-207.

4. Polonskaya, O. P. Accounting policy of an organization in the conditions of convergence of tax and accounting / O. P. Polonskaya, A. E. Abramenko, I. A. R. Ngui // Information support for effective management of economic entities: Materials VI international scientific conference, Krasnodar, December 09-11, 2015. - Krasnodar: Publishing house "Ma-garin Oleg Grigorievich", 2016. - P. 416-421.

5. Sigidov Yu.I. Primary accounting documentation: textbook / Yu.I. Sigidov, E.V. Levchenko, T.E. Khorolskaya. Under the general editorship. Yu.I. Sigidova. - Krasnodar, 2018. - 292 p.

6. Khorolskaya, T. E. Organization of work with documentation containing commercial information of the company / T. E. Khorolskaya, B. M. Musaeva, A. G. Dmitrieva // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2022. - No. 1 (48). - S. 365-368.

EDN: XFQXJP

А.Е. Сенникова - к.э.н., преподаватель кафедры статистики и прикладной математики, Кубанский государственный аграрный университет, alina-senn@mail.ru,

A.E. Sennikova - Candidate of Economic Sciences, lecturer of the Department of Statistics and Applied Mathematics, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education of the Kuban State Agrarian University;

B.Г. Коренев - магистрант, направление подготовки «Экономика», направленность (профиль) «Экономика фирмы и отраслевых рынков», Кубанский государственный аграрный университет,

V.G. Korenev - Master's student, direction of training "Economics", focus (profile) " Economics of the firm and industry markets", Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education of the Kuban State Agrarian University;

В.А. Лисачёв - магистрант, направление подготовки «Экономика», направленность (профиль) «Экономика фирмы и отраслевых рынков», Кубанский государственный аграрный университет,

V.A. Lisachev - Master's student, direction of training "Economics", focus (profile) " Economics of the firm and industry markets", Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education of the Kuban State Agrarian University.

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ CORRELATION-REGRESSION ANALYSIS OF THE DYNAMICS OF INCOME OF THE POPULATION

OF THE RUSSIAN FEDERATION

Аннотация. Научная работа посвящена исследованию динамики денежных доходов населения в Российской Федерации с 2011 по 2021 гг. В частности, анализируется теснота связи (корреляции) между среднедушевыми денежными доходами населения и основными факторными признаками. На основании проведения корреляционного анализа были выявлены факторы, которые могут быть включены в модель множественной регрессии: величина прожиточного минимума, среднемесячная начисленная заработная плата, сальдо прибылей и убытков организаций, рентабельность проданных товаров, продукции, работ, услуг. Результаты расчета параметров регрессионной модели позволили построить уравнение множественной регрессии в натуральной форме. На основании выявленных зависимостей были даны рекомендации, реализация которых будет способствовать повышению уровня денежных доходов населения Российской Федерации.

Abstract. The scientific work is devoted to the study of the dynamics of monetary incomes of the population in the Russian Federation from 2011 to 2021. In particular, the tightness of the connection (correlation) between the average per capita cash income

Естественно-гуманитарные исследования № 41 (3), 2022_481

of the population and the main factor characteristics is analyzed. Based on the correlation analysis, factors were identified that can be included in the multiple regression model: the subsistence minimum, the average monthly accrued wages, the balance of profits and losses of organizations, the profitability of goods sold, products, works, services. The results of calculating the parameters of the regression model made it possible to construct a multiple regression equation in natural form. Based on the identified dependencies, recommendations were given, the implementation of which will contribute to an increase in the level of monetary incomes of the population of the Russian Federation.

Ключевые слова: денежные доходы населения, корреляционно-регрессионный анализ, факторы, модель, заработная плата, экономическое развитие.

Keywords: cash income of the population, correlation-regression analysis, factors, model, wages, economic development.

На сегодняшний день одним из основных направлений политики любого государства является повышение уровня жизни населения, что выражается в росте степени удовлетворенности потребностей людей товарами и услугами. В свою очередь, ключевым фактором в поддержании жизнедеятельности и достижении определенного уровня благосостояния домохозяйств выступает степень обеспеченности населения денежными доходами, которые включают в себя оплату труда наемных работников; доходы от предпринимательской деятельности; социальные выплаты; доходы от собственности; выплаты доходов по ценным бумагам; инвестиционные доходы и др. [4].

Уровень доходов населения во многом обуславливает совокупный потребительский спрос, который позволяет обеспечивать экономику страны необходимым объемом денежных средств и тем самым определяет объем национального производства, в связи с чем он выступает основной движущей силой эффективного развития в рыночной системе хозяйствования [2].

Обозначенные выше положения обуславливают выбор в качестве предмета исследования данной статьи динамику среднедушевых денежных доходов населения, которые исчисляются путем деления общей суммы денежного дохода на среднегодовую численность постоянного населения.

В последние годы российская экономика сталкивалась с различными кризисными явлениями, которые препятствовали формированию устойчивой тенденции роста денежных доходов граждан (рисунок 1). Это было связано в большей степени с проблемами, вызванными неблагоприятной внешнеполитической обстановкой, и введением противоэпидемиологических мер в результате распространения пандемии COVID-19.

45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 О

2011г. 2012г. 2013г. 2014г. 2015г. 2016г. 2017г. 2018г. 2019г. 2020г. 2021г.

Рисунок 1 - Динамика среднедушевых денежных доходов населения России

в 2011-2021 гг., руб./мес. [4]

В результате анализа данных, представленных на рисунке 1, можно сделать вывод, что, начиная с 2016 г., наблюдается снижение цепных темпов прироста среднедушевых денежных доходов населения. Исключением является только 2021 г., когда рассматриваемый показатель вырос на 10,5 %, что обусловлено «низкой базой»: в 2020 г. для противодействия распространению коронавирусной инфекции COVID-19 на государственном уровне были приняты меры по приостановке деятельности в отдельных сферах экономики, что в итоге стало причиной значительного замедления роста доходов населения [5].

Таким образом, можно в целом отметить наличие негативной тенденции в динамике доходов российских граждан. В связи с этим особую актуальность приобретает анализ факторов, оказывающих влияние на динамику денежных доходов населения. В частности, предлагается применить метод корреляционно-регрессионного анализа для выявления и экономической интерпретации наиболее существенных взаимосвязей, обуславливающих динамику рассматриваемого показателя с целью определения направлений государственной политики в повышении уровня среднедушевых денежных доходов российских граждан.

Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ дает возможность проводить оценку степени влияния на результативный показатель каждого из включенных в уравнение факторных признаков при фиксированном положении остальных факторов [6].

В таблице 1 представлены исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа. В качестве показателей, влияющих на динамику среднедушевых денежных доходов населения России (результативный фактор - Y), были выбраны:

Х1 - индекс потребительских цен (ИПЦ), %;

Х2 - величина прожиточного минимума, руб.;

Х3 - среднемесячная начисленная заработная плата, тыс. руб.;

Х4 - численность занятых, тыс. чел.;

Х5 - сальдо прибылей и убытков организаций, млрд руб.;

Х6 - рентабельность проданных товаров, продукции, работ, услуг, %.

Таблица 1 - Исходные статистические данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа[4]

Год Среднедушевые денежные доходы населения, руб./мес. ИПЦ, % Величина прожиточного минимума, ру6. Среднемесячная начисленная заработная плата, тыс. руб. Численность занятых, тыс. чел. Сальдо прибылей и убытков организаций, млрд. руб. Рентабельность продукции, %

Y X1 X2 Хз X4 Х5 X6

2011 20 780 106,1 6 369 23 369 70 857 7 140 9,6

2012 23 221 106,6 6 510 26 629 71 545 7 824 8,6

2013 25 684 106,5 7 306 29 792 71 391 6 854 7

2014 27 412 111,4 8 050 32 495 71 539 4 347 7,3

2015 30 254 112,9 9 701 34 030 72 324 7 503 8,1

2016 30 865 105,4 9 828 36 709 72 393 12 801 7,6

2017 31 897 102,5 10 088 39 167 72 142 9 037 6,7

2018 33 266 104,3 10 287 43 724 72 354 12 400 10,7

2019 35 338 103 10 890 47 867 71 765 16 633 10,8

2020 36 073 104,9 11 312 51 344 70 461 13 419 9,4

2021 39 854 108,4 11 653 56 545 71 598 29 650 14,5

Посредством применения инструмента MS Excel «Пакета анализа - Корреляция» рассчитаем парные коэффициенты корреляции между признаками. В таблице 2 рассмотрим корреляционную матрицу, позволяющую сделать вывод о факторных признаках, которые могут быть включены в модель множественной регрессии.

Значения коэффициентов корреляции дают возможность сделать вывод о качественно-количественной тесноте связи между исследуемыми результативным и факторными признаками. С этой целью используется шкала Чеддока, для которой характерно следующее распределение:

- до 0,2 - связь практически отсутствует;

- 0,2-0,5 - слабая связь;

- 0,5-0,7 - заметная связь;

- 0,7-0,95 - сильная связь;

- 0,95-1 - очень сильная связь [1].

Таблица 2 - Корреляционная матрица влияния факторных признаков на среднедушевые денежные доходы населения России

Y X1 X2 X3 X4 X5 X6

Y 1

X1 -0,177 1

X2 0,979 -0,205 1

X3 0,981 -0,244 0,942 1

X4 0,174 0,055 0,227 0,011 1

X5 0,793 -0,171 0,708 0,83 0,02 1

X6 0,577 -0,052 0,48 0,661 -0,133 0,87 1

Так, данные, представленные в таблице 2, свидетельствуют о том, что очень сильная связь наблюдается между среднедушевыми денежными доходами населения и величиной прожиточного минимума (гух2 = 0,979), а также среднемесячной начисленной заработной платой (гух3 = 0,981). Сильная связь характерна в отношении результативного признака и сальдо прибылей и убытков организаций (гух5 = 0,793). Помимо этого, можно отметить наличие заметной связи между доходами российских граждан и рентабельностью произведенной продукции (гух6 = 0,577).

Естественно-гуманитарные исследования № 41 (3), 2022_483

Кроме того, результаты анализа показали, что индекс потребительских цен (rYXl = - 0,177) и численность занятых (ryx4 = 0,174) не оказывают значительного влияния на среднедушевые денежные доходы населения в РФ, поскольку значения парных коэффициентов для данных факторных признаков не превышает 2-х, что свидетельствует о наличии слабой связи.

Таким образом, для устранения мультиколлинеарности при проведении регрессионного анализа целесообразно использовать следующие факторы: величина прожиточного минимума (X2), среднемесячная начисленная заработная плата (X3), сальдо прибылей и убытков организаций (X5), рентабельность продукции (X6). Путем применения инструмента MS Excel «Пакета анализа -Регрессия» рассчитаем регрессионную статистику, и представим полученные результаты в таблице 3.

Таблица 3 - Регрессионная статистика влияния факторных признаков на среднедушевые денежные доходы населения России

Показатели Значения

Множественный R 0,996

R-квадрат 0,991

Нормированный R-квадрат 0,985

Стандартная ошибка 703,8

С целью измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости применяют такой показатель, как множественный (совокупный) коэффициент корреляции (R). Для данной регрессии R составил 0,996, что свидетельствует о высокой тесноте связи между выбранными факторами и величиной среднедушевых денежных доходов российских граждан. Коэффициент детерминации (R2), характеризующий долю вариации (разброса) зависимой переменной, объясненную посредством уравнения регрессии, равен 0,991, что является высоким уровнем, поскольку, чем ближе R2 к единице, тем выше доля объяснения, которое дает уравнение регрессии. Так, 99,1 % вариации среднедушевых денежных доходов населения обусловлено факторами, включенными в модель.

Значение скорректированного коэффициента множественной детерминации (нормированного R2) определяет тесноту связи с учетом степеней свободы общей и остаточной дисперсий. Так, нормированный R2 равен 0,985, то есть уравнение регрессии объясняет динамику среднедушевых денежных доходов населения, поскольку данный коэффициент ненамного отличается от коэффициента детерминации. На основании этого можно сделать вывод о высоком качестве построенной модели. Для определения статистической значимости коэффициента детерминации применим F-статистику:

F - ( R2 ^ X m

Н = VI -R2/ n -m - ^

где R2 - коэффициент детерминации; m - число факторов в линейном уравнении регрессии; n - число единиц наблюдения [3].

Вычислим значение FK по формуле, представленной выше:

/ 0,991 \ 4

F„ = (—--) х-= 1 6 6, 0

Н V 1-0,9 9 1/ 1 1-4-1 ,

В свою очередь, при уровне значимости а = 0,05 и числе степеней свободы: k1 = m = 4; k2 = n - m -1 = 11- 4 - 1 = 6, по таблице значений критерия F-Фишера критическое значение (F^) составляет 4,5. Найденное значение FK сравним с F^. Поскольку FK > F^, то

R2

является значимым, и

уравнение регрессии может использоваться для объяснения изменения среднедушевых денежных доходов населения под влиянием изменения факторных признаков.

Построим уравнение множественной регрессии в натуральной форме, параметры которого (bj) характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизмененном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне. Данное уравнение имеет следующий вид [1]: y = a + bi x2 + b2x3 + b3x5 + b4x6.

Итоги расчетов параметров регрессионной модели, полученные посредством применения инструмента MS Excel «Пакета анализа - Регрессия» представлены в таблице 4.

В результате расчетов были вычислены следующие коэффициенты регрессии: a = 7810,1; b1 = 1,425; b2 = 0,265; b3 = 0,112; b4 = -224,1.

Построим уравнение множественной регрессии в натуральной форме по формуле 2: y = 7810,1 + 1,425x2 + 0,265x3 + 0,112x5 - 224,1x6.

484 Международный журнал

Таблица 4 - Результаты расчета параметров регрессионной модели

Показатель Коэффициенты

У-пересечение 7810,1

Х2 - Величина прожиточного минимума, руб. 1,425

Х3 - Среднемесячная начисленная заработная плата, тыс. руб. 0,265

Х5 - Сальдо прибылей и убытков организаций, млрд. руб. 0,112

Х6 - Рентабельность продукции, % -224,1

Уравнение множественной регрессии показывает, что при увеличении прожиточного минимума на 1 руб., среднедушевые денежные доходы населения в среднем увеличиваются на 1,425 руб./мес. (при исключении остальных факторов), с ростом среднемесячной начисленной заработной платы на 1 тыс. руб., доходы повышаются на 0,265 руб./мес., при увеличении сальдо прибылей и убытков организаций на 1 млрд руб., денежные доходы населения растут на 0,112 руб./мес., а также с увеличением рентабельности продукции на 1 % значение результативного признака снижается на 224,1 руб./мес.

Таким образом, в результате проведенного корреляционно-регрессионного анализа было выявлено, что с ростом прожиточного минимума, среднемесячной начисленной заработной платы и сальдированного финансового результата будут увеличиваться среднедушевые денежные доходы российских граждан. В связи с этим важным направлением государственной политики выступает индексация прожиточного минимума за счет увеличения бюджетного финансирования данной меры социальной поддержки населения. Повышение прожиточного минимума будет способствовать увеличению уровня благосостояния наименее обеспеченных слоев российских граждан.

С целью увеличения объема начисленной заработной платы на государственном уровне могут быть предприняты меры по либерализация налоговой политики, которая должна выражаться в снижении ставок отчислений с заработной платы, а также расширении перечня категорий сфер деятельности, в которых работодатели имеют возможность снизить нагрузку на фонд оплаты труда и платить взносы по льготным тарифам. Кроме того, важным аспектом является регулярная индексация заработной платы работников бюджетной сферы. Увеличению сальдированного финансового результата организаций будут способствовать мероприятия, направленные на стимулирование предпринимательской деятельности. В частности, видится необходимым:

- упрощение процедуры получения кредитных средств и предоставление займов по льготной ставке;

- снижение налогов на инвестиции организаций в технологическое обновление основных средств производства;

- сокращение уровня административной нагрузки на хозяйствующие субъекты в рамках реализации регуляторной и контрольно-надзорной деятельности со стороны органов власти.

Так, реализация вышеперечисленных мер направлена на повышение среднедушевых денежных доходов населения. Действие эффекта мультипликатора за счет активизации и стимулирования платёжеспособного спроса будут способствовать увеличению темпов экономического роста, расширению производства и предложению товаров и услуг и, соответственно, повышению уровня благосостояния граждан России.

Источники:

1. Агаларов, З. С. Эконометрика : учебник / З. С. Агаларов, А. И. Орлов. - Москва : Дашков и К, 2021. - 380 с.

2. Кудрякова, Н. В. Экономическая теория : учеб. пособие: в 2 ч. / Н. В. Кудрякова, Т. Н. Маринченко. - 2-е изд., перераб. и доп. -Комсомольск-на-Амуре: ФГБОУ ВПО «КнАГТУ», 2014. Ч. 2. - 175 с.

3. Новиков, А. И. Эконометрика : учебное пособие / А. И. Новиков. - 3-е изд., перераб. и доп. - Москва : ИНФРА-М, 2020. - 272 с.

4. Официальная статистика // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/10705

5. О мерах по обеспечению санитарно-эпидемиологического благополучия населения на территории Российской Федерации в связи с распространением новой коронавирусной инфекции (COVID-19): Указ Президента Российской Федерации от 02.04.2020 № 239 // Официальный интернет-портал правовой информации. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202004020025

6. Сергеева, И. И. Статистика : учебник / И. И. Сергеева, Т. А. Чекулина, С. А. Тимофеева. - 2-е изд., испр. и доп. - Москва : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2021. - 304 с.

References

1. Agalarov, Z. S. Econometrics: textbook / Z. S. Agalarov, A. I. Orlov. - Moscow: Dashkov i K, 2021. - 380 p.

2. Kudryakova, NV Economic theory: textbook. allowance: in 2 hours / N. V. Kudryakova, T. N. Marinchenko. - 2nd ed., revised. and additional - Komsomolsk-on-Amur: FGBOU VPO "KnAGTU", 2014. Part 2. - 175 p.

3. Novikov, A. I. Econometrics: textbook / A. I. Novikov. - 3rd ed., revised. and additional - Moscow: INFRA-M, 2020. - 272 p.

4. Official statistics // Federal State Statistics Service [Electronic resource]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/10705

5. On measures to ensure the sanitary and epidemiological well-being of the population on the territory of the Russian Federation in connection with the spread of a new coronavirus infection (COVID-19): Decree of the President of the Russian Federation dated April 2, 2020 No. 239 // Official Internet portal of legal information. URL: http://publication.pravo.gov.ru/ Document/View/0001202004020025

6. Sergeeva, I. I. Statistics: textbook / I. I. Sergeeva, T. A. Chekulina, S. A. Timofeeva. - 2nd ed., Rev. and additional - Moscow: FORUM: INFRA-M, 2021. - 304 p.