Выводы

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.