인구의 가구에 대한 통계 자료는 인구의 상태와 구성을 연구하고, 국민 계정 시스템을 작성하고, 농산물의 생산과 사용 수지를 작성하고, 지수를 계산하는 데 널리 사용됩니다. 소비자 가격, 인구의 사회적 보호 조치 개발 등

가계예산 조사는 소득과 지출의 포괄적인 특성을 위한 지표 시스템을 얻기 위해 수행됩니다. 19세기 후반부터 러시아 통계는 주로 농민 가구를 대상으로 한 예산 조사를 조직하는 데 우선 순위를 가졌습니다. 처음에는 일시적인 관측의 형태로 선별적으로 수행되다가 금세기 20대부터 상시로 상시조사로 이관되었다. 최근까지 러시아에서는 도시와 농촌 지역의 약 50,000 가구가 매년 조사되었습니다. 이제 표본 조사 네트워크는 도시 및 농촌 인구 측면에서 연맹의 모든 주제를 대표하는 범위로 변형되고 있습니다. 농촌 지역의 약 15,000 가구를 포함하여 약 65,000 가구가 조사될 것입니다.

전체 인구의 대표성을 확보하기 위해 전국 가구의 약 0.15%를 차지하는 표본은 가구 유형을 고려하여 지역별 무작위 선택과 결합된 전형적인 방법으로 특별한 방법에 따라 수행됩니다. 조사는 세대의 동의를 받아 지속적으로 진행하고 있으며, 퇴거세대를 특성에 따라 유사한 세대로 교체하고 있습니다. 설문 데이터는 기밀이며 집계된 합계를 생성하는 데만 사용됩니다.

각 가구에 대한 데이터는 특별히 훈련된 예산 경제학자가 기록합니다. 월 2회 이상 각 가구를 방문하여 소득과 지출에 대해 가구원을 인터뷰하고 급여, 기타 소득, 복리후생, 보조금 등에 대한 가구원의 보조 기록을 활용합니다.

가계 예산 양식을 작성하여 월별 처리를 위해 제출합니다(주거 조건 - 1년에 한 번).

러시아 예산 조사의 특징은 포괄적 인 성격입니다. 러시아 연방 통계 위원회가 승인한 모니터링 프로그램은 수입과 지출의 징후뿐만 아니라 특성도 다룹니다. 노동 자원개인 보조 농업, 생활 환경, 내구성 품목의 가용성, 제품 회전율. 이 네트워크에 따르면 러시아 연방 통계위원회의 결정에 따라 주기적으로 설문 조사가 수행됩니다. 특정 문제, 예를 들어 여가 시간 사용, 상품 수령처 등에 대해

예산은 가구원수를 성별, 연령별 구분, 인명일수(식량) 등을 반영한 것이다. 작물 생산은 사용된 토지, 작물의 크기 및 개별 작물 또는 균질한 작물 그룹의 총 수확량, 종자 비용 및 기타 자금을 고려합니다. 축산의 경우 동물의 존재 및 이동, 자손, 우유, 계란 및 기타 정상적인 삶의 제품 수령 및 동물 도축, 사료 비용 등이 반영됩니다. 각 식품에 대한 예산은 출처별 잔액 영수증(자회사 농장에서 구매 수량 및 금액, 자체 조달, 기타), 채널별 유통(개인 소비용, 가축 사료 및 종자용, 판매용 - 수량 및 금액, 처리, 손실, 기타) 및 매월 초 및 말의 잔액.

가계 현금 수입과 지출은 특히 자세히 연구됩니다. 소득에는 임금, 기업가 활동, 연금, 수당, 장학금 및 기타 인구의 수입과 지출의 균형 분류에 따른 항목. 식품, 사료, 가축 및 가금류 판매로 인한 수익이 특히 고려됩니다. 식품, 비식품, 내구재 구매 비용은 유형별로 고려하여 비용의 수와 금액을 나타냅니다. 서비스에 대한 지불은 민간 부문의 인수 할당과 함께 유형별로 전체적으로 반영됩니다. 경제적으로 중요한 정보는 자체 자금 조달 사업 활동으로 인한 소득에 대한 월별 예산 양식 섹션에 포함되어 있습니다. 그것은 생산을위한 원자재, 자재 및 기타 제품의 구매, 판매용 제품 및 서비스 제조 서비스에 대한 지불, 현물 및 원가 판매 수량 및 최종 결과 - 자체 수입을 반영합니다. 자금 조달 기업 활동에서 비용을 뺀 것.

지역별 가계예산 자료를 종합하여 종합하면 모니터링 프로그램에 따라 항목별 구분, 1인당 평균 소득 및 소비량, 제품의 칼로리 함량 등을 종합하여 수입지출수지를 집계한다. 예산 데이터는 주로 가구 규모, 한 가구 구성원의 1인당 평균 소득, 인구의 사회-인구학적 그룹 및 발생한 분석 작업에 따라 기타 기준으로 그룹화됩니다. 이 데이터는 인구의 생활 수준에 대한 포괄적인 설명과 이를 개선하기 위한 조치 개발을 위한 객관적인 기초입니다.

모듈 VI. 국가 회계 방법론.

인구 및 인구통계학적 과정에 대한 또 다른 추가적이지만 매우 중요한 데이터 소스는 특별 표본 조사입니다. 그들의 역할은 과대 평가하기 어렵습니다. 그리고 가장 중요한 것은 이와 관련하여 일반적으로 논의되는 인구 조사에 비해 저축조차하지 않는다는 것입니다. 요점은 특별 표본 조사 프로그램이 인구 조사 프로그램보다 훨씬 상세하고 심층적인 경향이 있다는 것입니다. 이를 통해 인구 통계학적 변화의 많은 문제와 그 원인이 되는 요인을 깊이 있고 종합적으로 탐색하여 다른 방법으로는 얻을 수 없는 정보를 얻을 수 있습니다. 그렇기 때문에 샘플링 방법을 기반으로 한 이러한 설문 조사는 다음을 포함하여 세계에서 널리 사용됩니다. 그리고 우리 나라에서.

말씀 아래에 있음을 명심해야합니다. "조사"인구 통계학자는 일반적으로 완전히 다른 절차를 의미합니다. 한편으로는 샘플링 방법이 적용될 수도 있고 적용되지 않을 수도 있는 특정 문제 또는 문제에 대한 정보를 수집하기 위한 전통적인 통계 작업에 대해 이야기하고 있습니다. 반면에 우리는 종종 샘플링 방법과 설문 조사 방법의 사용이 필수인 사회학적 연구 고유에 대해 이야기합니다. 단어 자체 "조사"후자의 경우 문제의 본질을 반영하는 용어라기보다는 통계적 전통에 대한 찬사입니다.

통계 조사와 사회 학적 연구의 차이점은 근본적인 성격을 가지고 있습니다. 첫 번째 경우에는 사실 (사건, 특성 등)에 대한 정보 수집에 대해 이야기하고 있고 두 번째 경우에는 의견 (소위 "통계 의견"). 1989년 인구 조사와 1985년 및 1994년 소인수 조사의 표본 부분이 그러한 조사의 한 예가 될 수 있으며, 여기에는 출생 아동 수에 대한 정보와 함께 예상 및 희망 아동 수에 대한 의견도 기록되었습니다.

두 번째 경우, 이것은 본질적으로 복잡하고 연구중인 현상의 외부 측면뿐만 아니라 외부 (요인) 및 내부 (필요, 태도)의 원동력을 식별하는 것을 목표로하는 심층적 인 종합 연구를 나타냅니다. 그리고 적절한 행동에 대한 동기). "시험"을 말할 때 이 근본적인 차이를 잊어서는 안됩니다.

현대 인구 통계학에서는 전통적인 통계적 의미의 설문 조사와 사회학 연구 모두가 사용되며 서로를 보완합니다. 동시에 설문 조사는 역사적으로 첫 번째였으며 분명히 이것이 소위 말하는 이유입니다. "전통적인" 인구 통계학자는 이 용어를 사용하는 것을 선호합니다.

인구통계학적 조사는 다소 긴 역사를 가지고 있습니다. 이를 수행하려는 첫 번째 시도는 20-30대로 거슬러 올라갑니다. 지난 세기. 가족 규모에 대한 의견에 대한 첫 번째 설문 조사 중 하나는 S.A. 1927년의 토밀리나(1877-1952) 50

Tomilin Sergey Arkadyevich (1877-1952), 우크라이나 과학자, 사회 위생, 위생 통계, 의학의 역사, 인구 통계, 교수 (1926), 의학 박사 (1936) 분야의 전문가. 그는 모스크바 대학의 의과 대학을 졸업했습니다(1901). 그는 Kharkov와 Kyiv의 의료 고등 교육 기관에서 가르쳤습니다. ...Tomilin의 지도 하에 Kharkiv 대학의 직원은 세계 최초의 가족 규모에 대한 의견 연구 중 하나를 수행했습니다(1927). 이는 원하는 자녀 수를 식별하는 의미에 가깝습니다... 인구. 백과사전. M., 1994. S. 531.

미국에서는 Gallup Institute of Public Opinion이 1936년 전국 표본에서 이상적인 가족 규모에 대한 정기 조사를 시작했습니다. 수십 년에 걸친 이러한 설문 조사의 데이터를 통해 가족의 이상적인 자녀 수에 대한 미국인의 생각이 어느 정도 감소했는지 추정할 수 있습니다 51 .

이상적인 자녀 수 -

특정 생활 상황과 개인 취향을 고려하지 않고 일반적으로 가장 많은 자녀 수에 대한 개인의 생각. 설문 조사에서 "한 가족에 몇 명의 자녀를 갖는 것이 가장 좋습니까?"라는 질문에 대한 답변으로 받았습니다. 원하는 자녀 수 - 개인이 자신의 성향에 따라 가족에서 갖고 싶어하는 자녀 수. 그들은 "이를 위해 필요한 모든 조건에서 가족에 몇 명의 자녀를 낳고 싶습니까?"라는 질문에 대한 답변으로 설문 조사에서 받았습니다.

예상 자녀 수 - 특정 생활 상황과 개인 취향을 감안할 때 개인이 가족에서 낳고자 하는 자녀 수. 설문 조사에서 "가족에 몇 명의 자녀를 낳을 예정입니까?"라는 질문에 대한 답변으로 받았습니다. 또는 "가까운 장래에 몇 명의 자녀를 더 낳을 예정입니까?"

가족 규모에 대한 의견 조사의 새로운 발전은 2차 세계 대전 이후에 접수되었습니다. 1955년과 1960년에 미국에서는 American Family Development Surveys(GAF-1 및 GAF-2)로 알려진 두 가지 국가를 대표하는 설문조사가 수행되었습니다. 선호하는 자녀 수와 5년 후 시행 정도에 대한 의견을 조사하였다. GAF-1과 GAF-2 연구에서는 처음으로 이상적인 자녀 수와 함께 예상 자녀 수와 희망 자녀 수에 대한 의견도 공개됐다. 같은 해에 비슷한 조사가 약 30개의 다른 국가에서 수행되었습니다 52 .

우리 나라에서는 1960년대에 오랜 공백기를 거쳐 가족 규모에 대한 의견 조사가 재개되었습니다. 20 세기 1966-1984 년 소련 중앙 통계국 연구소 인구 통계학과 직원. 예산 네트워크를 기반으로 8 개의 설문 조사가 수행되었으며 그 결과는 다수의 단행본 및 기사 53 에 게재되었습니다. 다른 저자들도 비슷한 연구를 수행했습니다. 총 60-80년대. 지난 세기에 소련의 여러 지역에서 수십 건의 설문 조사가 수행되었습니다. 에 현대 러시아가족 규모에 대한 이러한 종류의 의견 조사는 전 러시아 여론 조사 센터(VTsIOM)에서 정기적으로 수행됩니다. 또한, 위에서 언급한 바와 같이 1985년과 1994년 소인조사 프로그램에는 가족의 예상 자녀 수와 희망 자녀 수에 대한 질문이 포함되었습니다.

인구 통계 조사는 국제 수준에서도 수행됩니다. 그 중 가장 유명한 것은 1974-1982년에 실시된 세계 출산력 조사(WFS)입니다. 1990년대 초에 국제 통계 연구소와 41개 개발도상국 및 21개 선진국 54의 인구 문제 연구를 위한 국제 연합과 인구 통계 및 건강 조사(DHS)에 의해 수행되었습니다. 미국 개발 자원 연구소(American Development Resources Institute)에 의해 59개 개발도상국에서 55 .

적절한 사회학 연구에 관해서는 그들의 역사가 덜 길다. 사실 우리나라에서는 70년대에 들어서야 시작되었습니다. 지난 세기 모스크바 주립 대학 경제학부의 인구 문제 연구 센터. 뮤직비디오 최초의 진정한 사회 학적 및 인구 통계 학적 연구 "Moscow-1978"인 Lomonosov가 수행되었으며 (A.I. Antonov가 주도) 그 프로그램은 생식 행동 이론을 기반으로했습니다. 이 연구는 1976년 모스크바와 빌뉴스에서 동일한 저자 그룹에 의해 실시된 두 개의 시범 사회학적 조사에 선행되었습니다. 연구 "Moscow-1978"의 결과는 여러 기사, 팜플렛 및 모노그래프 56에 게재되었습니다.

나중에 A.I의 지도하에 유사한 프로그램에 따라 안토노프와 V.A. Borisov, 모스크바, 사라토프 및 우파에서 다수의 사회학적 및 인구 통계학적 연구가 수행되었습니다 57 . 1980년대 후반 - 1990년대 전반기의 유사한 프로그램에 따르면. A.I.의 Ural 가족에 대한 여러 연구를 수행했습니다. 쿠즈민 58 . 이 연구의 특징은 태도, 동기 및 결과의 통일성에서 생식 행동에 대한 포괄적 인 연구를 향한 방향이었습니다. 따라서 그들은 "자녀에 대한 필요성의 실현 정도, 두 배우자의 태도의 일치 정도를 측정하는 새로운 방법으로 보완 된 일련의 지표뿐만 아니라 기반으로 만들어진 여러 가지 새로운 방법을 사용했습니다. "의미적 차이" 기술 59*.

생식 행동에 대한 사회학적 연구는 1999-2001년에 계속되었습니다. 모스크바 주립 대학 사회 학부 가족 사회학과 직원. 뮤직비디오 Lomonosov (A.I. Antonov가 이끄는).

지난 세기의 80 년대는 우리나라에서 사망률 문제에 대한 사회 학적 연구가 시작된시기였습니다. 동시에 연구자들의 관심은 재생산 행동**과의 유추에 의해 사회학적 인구통계학에 도입된 개념인 자기 보존 행동 연구에 집중되었습니다. 자기 보존 행동에 대한 연구의 시작은 1980-1983년에 수행된 연구에 의해 이루어졌습니다. 모스크바 주립 대학 경제학부 인구 문제 연구 센터에서. 뮤직비디오 A.I의 지도 하에 Lomonosov Antonov를 거쳐 소련 과학 아카데미 사회학 연구소(현재 러시아 과학 아카데미 사회학 연구소)에서 계속 근무했습니다. 1985-1993년 유사한 프로그램에 대한 연구는 A.I.에 의해 Urals에서 수행되었습니다. 쿠즈민. 이러한 연구 결과는 여러 간행물***에 반영됩니다.

4. 인구통계조사 방법론
4.1. 가구 조사
4.1.1. 가계 예산 조사 방법론
통계적 관찰의 목적과 목적

가계 예산 조사는 본질적으로 다목적입니다. 주요 업무는 소비자 물가 지수 계산을 위한 가중치 획득과 국민 계정 시스템에서 가계 부문 계정을 집계하기 위한 데이터로 정의됩니다. 전통적으로 예산 조사는 물질적 웰빙 수준, 빈곤 수준 및 식품 소비 수준에 따른 인구 분포에 대한 통계 데이터의 출처이기도 합니다.

가계 예산 조사는 모든 공화국에서 실시됩니다. 러시아 연방, 샘플링 방법에 따른 영토 및 지역 49175 가구를 포함합니다.

설문조사는 선정된 가구의 자발적 참여를 원칙으로 합니다.

연구 모집단 정의(조사 범위)

선정된 일반 인구는 집단 가구(병원, 요양원, 기숙 학교 및 기타 기관 기관, 수도원의 장기 거주자로 구성된 인구의 일부)를 제외한 모든 유형의 가구로 구성됩니다. , 종교 공동체 및 기타 집단 주거 건물).

관찰의 통계적 근거 형성을 위한 정의 및 절차,
샘플링 단위의 정의, 관찰 단위

1994년 인구 소인수 조사의 정보 배열은 가구 표본을 구성하는 기초가 되었습니다.

가정, 정원의 존재(부재), 교외 지역, 채소밭

검사 대상자의 분포:

일정 규모의 가구에서 생활하기 위해

1인, 2인, 3인, 4인,
5인, 6인, 7인 이상

나이에 따라

0~6세, 7~12세, 13~16세, 17~29세, 30~39세, 40~49세, 50~54세, 55~59세, 60~ 64세,

65세 이상

남자들; 여성

생계 수단으로

양식 번호 1(섹션 1, 질문 2, 열 2)

지표 R1V212 - R1V252 값의 합

장신구 구입 비용

양식(섹션 5c,
열 4);
양식(섹션 1c,
4열)

코드 941별 금액

건설 및 점검을 위한 건축 자재 구매 비용

양식(섹션 5b,
열 5), 양식(섹션 1b, 열 5)

코드별 금액

건설 및 정비 서비스에 대한 지불

양식(섹션 6,
열 4); 양식(섹션 2, 열 4)

코드 502별 금액

중간 소비 지출 및 총 고정 자본 형성

요약 표시기

e + f + h + i + k

세금, 수수료 및 기타 의무 지불

양식 번호 1(섹션 1, 질문 1, 열 2)

R1V112 표시기 값의 합

기타 비용

양식 번호 1(섹션 1, 질문 1, 열 2, 질문 3, 열 2, 질문 5), 양식
(섹션 6,
열 4); 양식(섹션 2,
4열)

지표 값의 합계 R1V122-R1V152 (대출 상환, 대출 상환, 위자료 지불, 보험 및 회비, 친척 및 친구에게 무료로 제공), R1V362 (기타 부동산 구매) ), 양식 번호 1의 R1V511(기타 비용)에서 양식 번호 1-b에 따른 코드 961-965(보험 서비스)의 양을 뺀 금액

현금 지출

요약 표시기

1 + 2 + 3 + 4

저축액

양식 번호 1(섹션 1, 질문 9)

R1V911 표시기 값의 합계

대출금액 및 저축액

양식 번호 1(섹션 1, 질문 7)

표시기 R1V711 값의 합

금융자산의 성장

요약 표시기

엘 - 중

현금 수입

요약 표시기

나 + II

현물 식품 가치

양식(섹션 2,
4열)

식품 현물 영수증의 평균 구매 가격 추정 합계 [(코드 101-108, 121-134,141-145, 151-163, 171,172, 181-189, 201-210, 221-227, 241, , 244, 261-263, 271, 272) x kz ]

현물로 제공되는 보조금 및 혜택의 가치

양식 번호 1(섹션 3, 질문 17)

R3V172 표시기 값의 합계

자연 영수증의 가치

연결
인덱스

총수입

연결
인덱스

III+ 아이유

가정 기부 식품의 가치

양식 번호 1-a(섹션 3,
3열)

자연 식품 이전의 평균 구매 가격으로 추정한 합계 [(코드 101-108,121-134, 141-145,151-163, 171,172,181-189,
261-263, 271.272) x kz ]

최종소비지출

요약 표시기

1 + 아이유 - 아르 자형

사용 가능
자원

요약 표시기

나 + 엘+ 아이유또는 와이 +중

개발 섹션 및 그룹화 기능 형성 순서
설문조사 결과를 바탕으로

설문 조사 결과는 다음 섹션에서 러시아 연방 전체와 설문 조사 계획에 포함된 지역에 대해 개발되었습니다.

I. 지리적으로 설문 조사 양식의 주소 부분을 기반으로 결정:

도시 지역의 가구;

농촌 지역의 가구;

Ⅱ. 개발 된 지표의 양적 표현의 형태에 따르면 :

절대 데이터는 전체 응답자 인구 또는 한 그룹 또는 다른 그룹에 속하는 일부를 포함하는 개별 가계 예산의 가중 데이터를 합산하여 얻은 설문 조사의 요약 결과입니다.

가구원 100명당 평균 자료는 절대자료를 가구원의 월간 등록자료를 기준으로 결정된 가중 가구원수로 나누어 계산한다. 현금인원에는 장기간 결석한 사람(출장 중, 러시아 군대에 징집된 사람, 기숙 학교 학생 등)을 제외한 모든 가족 구성원이 포함됩니다.

상대 데이터는 백분율로 제공되며 절대 데이터에서 계산됩니다.

III. 여러 사회 경제적 특성에 따라 그룹화합니다. 설문 조사 결과 개발의 그룹화 기능은 다음과 같습니다.

1) 가구 구성:

2) 가구의 사회-인구학적 유형:

A. 가족 가구(가족) - 유형 1 - 9.

유형 1 - "자녀가 없는 부부"(자녀가 없는 완전한 단순 가족).이들은 아직 자녀가 없는 젊은 배우자이거나 자녀가 이미 헤어진 배우자(일, 학업, 입대 등, 가족과 헤어지고 사망)입니다.

유형 2 - "친척이 있는 자녀가 없는 부부"(자녀가 없는 완전한 복합 가족). 이 유형에는 배우자 외에 부모(또는 그 중 한 사람)가 살고 있는 가족과 자녀가 없는 다른 친척이 포함됩니다.

유형 3 - "18세 미만 자녀가 있는 부부"(미성년 자녀가 있는 완전한 가족). 이 유형에는 18세 미만의 자녀가 있는 가족이 포함됩니다. 두 자녀가 있고 그 중 한 명이 아직 18세 미만인 경우에도 가족이 이 유형에 속합니다.

유형 4 - "친척이 있는 18세 미만 자녀가 있는 부부"(미성년 자녀가 있는 완전한 복합 가족). 결혼한 부부와 그들의 자녀 외에도 이러한 유형의 가족에는 배우자 중 한 사람의 부모(또는 그 중 한 사람), 다른 친척(형제, 자매, 할머니, 할아버지, 이모, 조카 등)이 포함될 수 있습니다.

유형 5 - "성인 자녀 및 친척이 있는 기혼 부부"(성인 자녀가 있는 완전 단순/복합 가족). 이 가족 그룹에는 배우자와 성인 자녀가 포함된 가족이 포함됩니다. 또한 여기에는 배우자 중 한 사람의 부모와 자녀가없는 다른 친척이 사는 복잡한 가족도 포함됩니다. 그들을 하나의 그룹으로 결합하는 것은 가족 가구 중 상대적으로 낮은 점유율과 가족 복지의 결정 요인인 미성년 자녀가 없다는 주요 특징으로 설명됩니다.

유형 6 - "18세 미만 자녀를 둔 어머니(아버지)"(미성년 자녀가 있는 불완전한 단순 가족). 완전한 가족의 경우와 마찬가지로, 미성년자와 함께 18세 이상의 자녀를 포함하여 여러 연령대의 자녀를 둔 어머니 또는 아버지는 동일한 유형으로 유지됩니다.

유형 7 - "친척이 있는 18세 미만 자녀를 둔 어머니(아버지)"(미성년 자녀가 있는 불완전한 복합 가족). 이 유형의 가족 구성에는 배우자와 자녀 중 한 명이 포함되며 부모(또는 그 중 한 명), 다른 친척이 포함될 수 있습니다.

유형 8 - "성인 자녀 및 친척이 있는 어머니(아버지)"(성인 자녀가 있는 불완전한 단순/복잡한 가족). 이 경우 (유형 5와 마찬가지로) 단순하고 복잡한 불완전한 가족이 결합되며, 그들을 결합하는 주요 특징은 18 세 미만의 어린이가 없다는 것입니다.

유형 9 - "다른 가족 가구". 이들은 친척으로 구성된 가족이지만 배우자 또는 자녀가 있는 부모 중 한 사람은 포함하지 않습니다. 대부분의 경우 여기에는 조부모가 손자, 이모와 조카, 형제와 자매 또는 두 자매(부모 없이)와 함께 사는 가족이 포함됩니다.

나. 비가족 가구 - 유형 10, 11.

유형 10 - 싱글. 가족이 없는 사람과 가족이 있지만 영구적으로 따로 살고 있고 공동 예산이 없는 사람.

유형 11 - "기타 비가족 가구". 이들은 혈연이 아니지만(재산) 예산을 합산하는 사람들을 포함하는 가구입니다. 예를 들어, 아파트를 함께 임대하고 공동 가구를 운영하는 두 학생.

이러한 유형의 가구 형성에 대한 정보의 출처는 분기 말 현재 가구의 모든 현금 구성원에 대한 정보를 포함하는 가계부입니다(가계 예산 조사 설문지 섹션 3, 1, 4행).

3) 가계의 복지 수준을 나타내는 지표.

설문 조사 결과를 기반으로 한 가구의 복지를 특징 짓는 지표 시스템은 다음과 같습니다.

현금 수입;

현금 비용;

총수입;

사용 가능한 리소스.

그룹화는 웰빙 평가의 기초로 사용되는 속성의 1인당 평균 값의 오름차순으로 개별 가계 예산을 순위 지정하는 방법을 사용하여 구성됩니다. 이 방법을 사용하여 조사된 가구와 그 안에 있는 인구는 다음과 같이 그룹화됩니다.

조사 대상 인구의 10분위(10%) 그룹으로,

복지지표의 크기에 따른 가구(인구) 분포의 구간 계열에 따라;

십분위수별로 그룹화할 때 가구원수에 대한 가중자료를 1인당 웰빙증가 지표로 순위를 매기고 누계합산한 순서를 적용하여 총 가구원수를 구한다. 조사한 인구. 이 수치는 100%로 간주됩니다. 전체 조사 인구의 10%가 집중되어 있는 전체 가구의 합계는 해당 인구의 10분위 그룹을 말하며, 웰빙 지표가 증가함에 따라 분배됩니다.

가구 복지 지표의 불균등 분포를 평가하는 주요 특성은 가장 부유 한 인구 집단과 가장 덜 부유 한 인구 집단의 총 가치 사이의 비율을 나타내는 계수입니다. 가계예산 조사자료 개발에 있어

이러한 특성으로 자금 계수가 사용되며 계산은 다음 공식에 따라 수행됩니다.

구간 계열에 따라 그룹화할 때 웰빙 증가 수준의 지표로 인구에 대한 가중 데이터를 순위화하고 구간 계열의 경계 내에서 요약하는 순서를 적용합니다. 간격 시리즈의 경계는 매년 검토됩니다.

생활수준 이하의 복지수준(빈곤가구)으로 범주별 그룹화를 구성할 때, 인구에 대한 가중자료를 복지증가 수준의 지표로 순위를 매기는 순서를 적용한다. 생존 수준까지의 경계 내에서 요약됩니다.

생활수준 이하의 웰빙 수준을 가진 가구 범주의 위치를 ​​설명하는 특성 중 가계예산 조사 결과를 개발하는 데 사용되는 지표는 다음과 같습니다.

총 가구 수(인구)에 대한 이 범주의 가구(인구)의 비율 비율;

이 범주의 가구에 대한 자금 부족으로 웰빙 수준을 생활 수준으로 끌어 올리는 데 필요합니다.

첫 번째 지표 그룹에는 빈곤과 극심한 빈곤율이 포함됩니다.

빈곤율:

,

	조사된 모든 가구의 수 제이 -m 섹션;
	의 가구 수 제이 - 생활 수준 이하의 웰빙에 대한 1인당 평균 지표가 있는 섹션;
	현재 회원 수		1인당 평균 생활 수준 티 -러시아 연방의 지역;
	현재 회원 수 나 -m 가구;
	가족 구성원의 나이에 따라 할당되는 개별 규범 계수 : 활동적인 노동 연령 구성원의 경우 - 1.125; 정년 - 0.705; 16 - 1,018세 미만의 어린이.

두 번째 지표 그룹에는 빈곤의 깊이와 심각성에 대한 지표가 포함됩니다. 두 지표 모두 1인당 최저생계비에 대한 가구의 복지수준 적자(복지지표 중 하나와 최저생계비의 차이)의 비율을 나타냅니다. 두 지표의 차이점은 빈곤심도지수를 계산할 때 최소한의 생활비에 대한 적자 비율을 취하고, 빈곤의 심각성을 계산할 때는 2승을 올려 궁극적으로 이 특성을 더 크게 만든다는 점이다. 가장 가난한 사람들의 복지 수준에 민감합니다.

	f1, f2		샘플링의 I 및 II 단계에서 각각 선택 비율;
	N		I 단계에서 샘플에 포함된 열거 영역의 수;
		일반 인구에 대한 계산 영역의 평균 가구 수;
	미		의 가구 수 나 -번째 계산 지역(일반 인구);
		기능의 평균 값 나 th 기본 단위(열거 영역);
		전체 샘플에 대한 속성의 평균 값.
		내에서 2 차 단위 (가구)의 특성 값의 분산 나 - 샘플에서 추정된 1차 단위(열거 면적);
	미		에서 선택한 가구 수 나 -번째 계산 영역;
		에 대한 샘플의 기능 비율 나 -번째 계산 영역;
		전체 샘플에 대한 기능의 비율;
		표본에 대한 열거 지역의 평균 가구 수;
	N		일반 인구의 열거 영역 수;
			에 대해 얻은 특성 값 제이 의 가정 나 -m 계산 영역;
			이 특성을 가진 사람의 수 나 -m 계산 영역.

피처의 평균값에 대한 신뢰 구간의 경계입니다.

연구대학 대학원경제 모스크바 가계의 표본 조사 결과를 사용하여 지출 구조를 모델링하는 문제 가계 지출 구조를 분석하고 모델링할 때 사용 가능한 통계 정보에 대한 의존도가 중요합니다. 개별 제품과 대규모 그룹 모두에 대한 비용 역학 분석은 비용 구조에서 상당히 강한 변동성을 분명히 보여줍니다. 이 단계에서 러시아의 가계 지출 구조를 모델링하려면 ...

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마티신 MS

연구대학

모스크바 고등 경제 대학

가계의 표본조사 결과를 지출구조를 모형화하는 데 사용하는 문제

가계 지출 구조를 분석하고 모델링할 때 사용 가능한 통계 정보에 대한 의존도가 중요합니다. 이러한 구조를 예측할 때 거시 경제 데이터에만 국한하는 것은 불가능합니다. 보다 정확한 도구가 필요합니다. 개별 제품과 대규모 그룹 모두에 대한 비용 역학 분석은 비용 구조에서 상당히 강한 변동성을 분명히 보여줍니다. 이를 고려하려면 표본 조사 결과를 사용하여 얻을 수있는 연구 대상의 추가 미시 경제 특성 및 매개 변수를 포함해야합니다.

그러나 대부분의 알려진 작업에서는 데이터 형성 및 1차 처리의 문제에 대해 충분한 주의를 기울이지 않습니다. 실제로 이러한 모델링은 가계 예산에 대한 특별 조사 결과를 사용하지 않고는 구현할 수 없으며, 그 조직과 행위는 당국에 의해서만 수행될 수 있습니다. 주 통계또는 여러 과학 조직의 결합된 힘에 의해.

이 단계에서 러시아의 가계 지출 구조를 모델링하기 위해 두 가지 주요 정보 소스가 사용됩니다. Rosstat에서 실시하는 분기별 설문조사인 HBS(Household Budget Sample Survey)와 러시아어 모니터링경제 및 건강(RLMS).

1. HHBS는 많은 수의 관찰, 높은 빈도 및 다루는 문제의 폭이 특징입니다.

이러한 데이터는 가계 지출 구조의 모델을 구축하기 위한 목적으로 사용하는 데 여러 가지 제한이 있습니다. 얼마 전 Rosstat는 관심 있는 모든 연구자가 마이크로데이터를 조사할 수 있는 무료 액세스를 제공했습니다. 그러나 여러 가지 요인으로 인해 완전한 사용이 제한됩니다. 첫째, 일기와 설문조사의 1차 데이터가 아니라 가구의 맥락에서 그룹화된 특성 집합이 제공됩니다. 따라서 지출 구조 분석의 관점에서 볼 때 개별 상품 구매에 대한 데이터가 없는 것이 중요합니다. 다양한 집계 수준의 제품 그룹에 대한 지출에 대한 정보만 제공됩니다. 즉, 대부분의 수요모형(보조기구 -모델, 로테르담, 트랜스로그 모델), 가격 내생성 가설 테스트를 포함하여 이러한 가격과 소득 수준 간의 관계를 연구합니다.

패널 분석의 관점에서 Rosstat에서 수행하는 패널 수리도 중요한 문제가 될 수 있습니다. 이 경우 중요한 것은 패널의 자연적인 고갈이 아니라 새로운 관찰의 후속 추가가 아니라 그러한 교체에 대한 명시적인 표시 없이 은퇴한 관찰의 수를 새 가족에 할당하는 것입니다. 서로 다른 기간의 데이터를 비교한 결과, 동일한 수의 가구라도 매우 다른 특성을 가질 수 있음을 알 수 있으며 일반적으로 이러한 특성은 비교적 안정적으로 유지되어야 합니다. 따라서 인접한 두 기간에는 10 % 소득 그룹의 수뿐만 아니라 가족 규모 (3-5 명)가 매우 다른 충분한 수의 가족 (최대 몇 %)이 있습니다. 그들이 속한. 이러한 점프는 아마도이 숫자 아래의 관찰을 새로운 것으로 대체했음을 증언합니다.

전체 가족 모집단에 표본 데이터를 배포하는 데 중요한 문제가 발생합니다. Rosstat는 일반 인구의 매개변수와 더 잘 일치하도록 조사 결과에 가중치를 다시 부여하는 메커니즘을 제공하지만 가중치가 적용된 결과라도 거시 통계에서 크게 벗어납니다. 기본 매개변수 중 하나인 평균 소득은 수십 퍼센트 차이가 납니다(표 참조). 또한 표본 조사를 기반으로 계산 된 지표조차도 나중에 크게 조정됩니다. 따라서 예를 들어 Rosstat에서 제공한 집계 결과에서 인구의 소득 차별화 계수(지니 계수 및 펀드)는 Rosstat에서 공식 참고서에 게시한 이 지표의 값과 상당히 다릅니다.

2007년	HSBS에 따르면	로스스타트
1인당 평균 소득(한 달에 루블)	7 874	12 601
코프. 자금	10,6	16,8
코프. 지니	0,375	0,422

2. 구조에 다양한 상품에 대한 가계 지출에 대한 섹션이 있는 RLMS는 공식 통계의 격차를 부분적으로 채우는 두 번째 정보 소스입니다. RLMS 조사는 연간 가구 인터뷰 형식으로 수행되며 HHBS와 달리 일정 기간 동안 일기나 일기를 작성하는 것을 포함하지 않습니다.

지출 구조 분석의 관점에서 식품, 담배 및 주류 구매에 대한 정보(총 56개 범주)는 가치 측면에서뿐만 아니라 현물 측면에서도 중요하므로 다음을 얻을 수 있습니다. 구매 가격에 대한 개별 데이터.

다양한 비식량 품목(의류, 어린이/성인, 가전제품, 연료 등) 및 서비스에 대한 지출에 대한 데이터가 표시됩니다. 해당 매개변수를 측정하는 자연스러운 복잡성으로 인해 이러한 데이터는 물리적인 용어가 아니라 값의 용어로만 제공됩니다.

특정 유형의 상품 및 서비스 구매에 대한 지출 정보는 다양한 시간대를 기준으로 수집됩니다. 따라서 식품 구매 비용은 인터뷰 전 주의 기간 동안만 기록되며, 이는 분명히 너무 많은 무작위 요소를 도입합니다. 모든 식품(정기적으로 소비되는 식품 포함)과는 거리가 멀고 매주 가족이 구입합니다.

따라서 가구가 해당 섹션을 완료할 때 설문조사 기간이 짧기 때문에 설문조사에서 많은 항목이 생략될 수 있습니다. 이것은 인접한 조사 물결에서 각 가족의 구매 범위에 상당한 불일치를 초래하고 시간 간 비교를 훨씬 더 어렵게 만듭니다.

데이터를 분석하는 동안 결과와 추정의 정확성에 영향을 미치는 두 가지 주요 문제가 확인되었습니다. 첫 번째는 불완전한 답변 시스템입니다. 즉, 응답자가 특정 식품을 구매했다고 표시했지만 수량이나 비용(또는 더 드물게는 둘 다)을 표시하는 것을 "잊은" 상황입니다. 누락의 수가 상대적으로 적기 때문에 이러한 잘못된 표현은 총 비용을 약간 과소평가합니다. 응답자의 97.7%는 구매한 품목의 비용과 수량을 모두 표시했습니다.

첫 번째 문제와 달리 두 번째 문제는 본질적으로 더 실질적이며(첫 번째 문제는 더 기술적인 문제임) 데이터의 "느슨함"으로 설명할 수 있습니다. 많은 가구, 특히 상대적으로 소득이 낮은 가구는 보고 기간 동안 조사에서 상품 품목 범위의 작은 부분만을 구매했습니다(예: 2006년 데이터의 경우 평균적으로 가족은 56개 품목 중 15.6개 품목 또는 28%를 구매했습니다. 범위). 이러한 행동은 일주일이라는 짧은 조사 기간과도 관련이 있을 수 있습니다. 이 문제는 개별 지표 수준의 계산에서 동질의 가구 그룹으로 이동하여 부분적으로 해결할 수 있습니다.

HHBS와 달리 RLMS 패널이 수리되면 숫자가 반복되지 않으므로 개별 가구의 지출 구조를 포함하여 시간 간 비교를 사용하는 것이 더 정확합니다. 이러한 분석(2005-2006년의 예)은 데이터의 "느슨함"에 대한 결론을 확인합니다. 식품 구매에 대한 설문 조사의 지평이 일주일에 불과한 상황에서 같은 가족에 대해서도 설문 조사의 인접 물결에서 구매의 구조뿐만 아니라 명명법이 상당히 다릅니다. 따라서 4,000 중 10 가족 만이 인접한 2 년 동안 구매를 완전히 반복했습니다. 평균 일치 값은 78%입니다. 이 값이 너무 낮아 보이지는 않지만 물가 지수의 값을 크게 왜곡합니다. 두 기간의 가족 구매 범위의 불일치로 인해 Laspeyres 물가 지수의 계산은 상당히 과소 평가되고(2005-06년 값은 0.69), Paasche 물가 지수는 과대 평가되었습니다(2.84).

이러한 왜곡은 적절한 값에서 지수의 편차뿐만 아니라 비율에서도 나타납니다. 차트에서(쌀. 하나 )는 Laspeyres 및 Paasche 지수가 매우 약하게 의존하므로 지수 선택이 개별 식품 바구니의 가격 역학에 대한 결론에 근본적으로 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.

쌀. 1. 데이터에 따른 개별 물가지수의 비율 RLMS 2005-2006

개별 가족의 물가와 지출의 역학을 분석할 때 엄청난 격차가 관찰됩니다. 따라서 인접한 두 기간에 한 가족의 구매 가격 수준이 수백 배 차이가 날 수 있을 뿐만 아니라 총 비용과 식비 금액도 150~170배 차이가 날 수 있습니다.

설명된 "느슨함", 명백한 부정확성(답변 누락 포함) 및 개별 데이터의 상당한 분산으로 인해 비용 구조를 모델링할 때 개별 가구에 대한 초기 정보로 직접 작업할 수 없습니다. 예측 목적을 포함하여 그러한 구조를 분석하고 모델링하려면 지출 수준이나 기타 특성 측면에서 동질적인 가구 그룹을 선별할 필요가 있습니다.

이 접근 방식은 매우 효과적인 것으로 나타났습니다. 특히, '공간적' 물가지수를 계산하여 비용 수준과 구매 가격 간의 관계를 조사하는 것이 가능합니다. 이 방법의 구현에 대한 자세한 내용은 Ershov E.B의 보고서에 나와 있습니다. 및 Matytsina M.S. " 경제 이론 and Statistical Practice of Analysis of Consumer Behavior of the Households”를 이 의회의 틀 내에서 다룬다.

가계 지출 구조의 모델링 및 중기 예측 러시아 경제특히 위기의 시기에 관련이 있는 중요한 작업인 것 같습니다. 그러나 개별 가족 또는 동질 집단 수준의 미시경제적 요인을 고려하지 않고는 불가능한 이러한 모델링은 필요한 통계 정보에 대한 자유로운 접근이 불가능하기 때문에 상당한 제약을 받는다.

통계의 격차를 부분적으로 메우기 위해서는 HBS와 RLMS , 이는 여러 기술 및 실질적인 문제와 관련이 있습니다. 개별 표본 지표의 분석은 지출 구조의 보다 정확한 모델링을 위해 관찰을 동종 그룹으로 결합할 필요가 있음을 증명합니다. 별도의 문제는 표본 조사 수준에서 모델 결과를 거시 통계 및 일반 인구에 대한 분포와 조정하는 것입니다.

1. Deaton A. 가구 조사 분석: 개발 정책에 대한 미시 경제 접근 방식, 세계 은행 간행물, 1997.
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현대 러시아의 경제 과학

가구 표본 조사의 방법론 및 구성

© 디.아이. 2002년 덤노프

이 기사는 표본 조사 및 인구 조사의 방법론 및 조직 문제에 대해 설명합니다. 100년이 넘는 가정과 가족에 대한 표본 조사를 수행한 러시아의 경험이 간략하게 설명되어 있습니다. 표본의 현재 관행, 가족 인터뷰 방법 및 도구, 표본의 대표성 확인 가능성이 비판적으로 평가됩니다. 그룹화 기능의 사용을 확장하는 문제가 고려됩니다.

에서 수행된 대규모 변환 지난 몇 년, 국가 인구의 사회 경제적 상황, 특히 각 가족의 생활 수준에 큰 영향을 미쳤습니다. 치리회 및 관심 기관 제공 자세한 정보이러한 영향을 반영하여 특별히 조직된 통계적 관찰을 포함하여 다양한 방법이 사용됩니다. 동시에 그들은 물가 지수 결정, 1인당 평균 총액 및 현금 소득 그룹별 인구 차별화, 소득 및 지출 구조, 신흥 인구 통계 및 사회적 상황, 인구의 요구를 연구하고, 다른 많은 문제.

이러한 통계적 관찰의 한 형태는 다목적 조사입니다.

가정. 그것은 우리가 인구의 생활 수준에 대한 상당히 신뢰할 수있는 특성을 제공 할 수있게 해줍니다. 이 작업은 에 대한 적절한 정책을 개발하는 데 필요합니다. 사회적 보호시장 관계로의 전환에서 다양한 인구 집단에 대한 지원.

최근 몇 년 동안 러시아 연방 통계위원회의 간행물에서 인구의 생활 수준을 특성화하기 위해 다음 지표가 사용되었습니다.

1인당 현금 소득(월)

실질 가처분 현금 소득(의무 지급 순, 소비자 물가 지수 조정 소득, 2000년 동기전년도 5.1%);

가계 가처분 소득의 구조;

실제 가계 소비;

인구의 금전적 소득의 구성 및 사용;

1인당 평균 현금 소득 규모에 따른 인구 분포; 최소한의 생활비; 인구의 성별, 연령 및 사회 집단별로 생활 수준 이하의 현금 소득을 가진 사람들의 수;

가계의 소비자 지출 구조;

연금 수급자의 수와 평균 크기연금 제공 유형에 따라 할당된 월별 연금;

인구 및 기타 지표의 생활 조건.

그러나 기존의 가계예산 통계로는 많은 질문에 답할 수 없어 업무의 조직화와 조사 프로그램의 확대 모두에서 변화가 필요하다. 예를 들어, 가계 소기업, 농업, 협동 조합 및 임대에 대한 추가 조사가 필요합니다. 최저 생계비, 빈곤의 특성 계산; 가족 구성원의 건강 상태, 주거 조건과 1인당 소득과 식품 소비 간의 관계를 결정합니다. 국가의 지역별 지수 및 물가 수준 계산 등 이러한 문제에 대한 작업 조직에 대한 제안, 특히 가구 선택 방법 및

설문 조사의 경우 국제 권장 사항, 국가 계정 시스템과의 연결을 고려하는 것이 편리합니다.

국제 관행에서 "가구"의 개념은 같은 집에 살면서 소득과 재산의 일부 또는 전부를 공동으로 사용하고 일부 유형의 재화와 서비스(주로 주택 및 공동 서비스 및 식품 ). 이 개념은 특히 UN이 통계 편집으로 채택하고 발표한 국민 계정 시스템에서 사용되며 판매 및 자체 소비를 위한 상품의 생산, 유급 가사 노동자의 활동, 다음이 제공하는 주택 서비스를 포함합니다. 주택과 아파트의 소유자. 그러나 가구 구성원의 정의, 특히 연금 수급자, 임시 근로자 및 거주자, 가사 근로자의 포함 또는 제외와 관련하여 국가마다 차이가 있습니다. "가족"의 개념은 때때로 데이터 수집 및 결과 계산의 단위로 사용됩니다.

생활수준을 특징짓는 주요 지표는 1인당 평균 화폐소득 규모에 따른 인구 분포이다. 테이블에서. 1은 2000년 인구의 소득 분포를 보여준다.

2000 년 1 인당 평균 생계 최소값은 1,210 루블이었습니다. (유능한 인구 - 1320 루블, 연금 수급자 - 909, 어린이 - 1208 루블 포함)1. 이것

1 최저 생계에 관한 데이터는 다음 규정에 따라 러시아 연방 정부가 설정합니다. 연방법 1997년 10월 24일자 "러시아 연방의 최소 생활비" No. 134-F3.

1 번 테이블

인구

백만 명 %

총인구 145.6 100

월 평균 1인당 현금 수입을 포함하여 문지릅니다.

최대 500 4.5 3.1

500,1 - 750,0 10,5 7,2

750,1 - 1000,0 14,3 9,8

1000,1 - 1500,0 30,1 20,7

1500,1 - 2000,0 24,7 17,0

2000,1 - 3000,0 30,7 21,1

3000,0 - 4000,0 14,9 10,2

4000.0 이상 15.9 10.9

값은 식이 제한을 고려하고 필요한 최소 칼로리 양을 제공하는 천연 식품 세트의 비용 추정치입니다. riy뿐만 아니라 비 식품 상품 및 서비스, 세금 및 의무 지출

° 지분에 따른 현물 지급

N 저소득 예산에 나열된 목표

^ 가족의 걷는 그룹. 수치

♦ 금전적 소득이 있는 인구

§ 생존 수준 이하

2000파운드는 4230만 명이었다. o 소득 차별화 분석

§ 변수의 구성이 매우 중요합니다.

양이온 및 통계 기반

수준별 인구 분포 순위에서

C 1인당 현금 소득, 사전

순위 및 §

§ 특정 상호 그룹화

§ 소득 결과 측면에서 샤프트 -

§ 관찰. 계산은 다음과 같이 수행됩니다.

$ 시뮬레이션 방법을 변경하여

표본조사 자료를 바탕으로 구한 실증적 분포를 인구의 금전적 수입과 지출의 균형을 기반으로 구축한 일반 인구의 집단화 특성 값에 상응하는 계열로 변환하여 분석한다. 동시에 표본 및 일반 모집단에서 연구 중인 지표 분포의 경제적 및 수학적 측면의 상대적 적합성을 위한 조건을 준수해야 합니다. 분포 시리즈를 구성하는 절차는 1인당 평균 소득(변수)의 주어진 간격 값에 해당하는 빈도의 계산과 로그 정규 분포의 법칙을 기반으로 합니다.

총 현금 소득의 분포는 인구의 각 20(10)퍼센트가 가지고 있는 몫으로 주어집니다. 소득차별계수는 저소득층 대비 고소득층의 초과현금소득 금액을 보여준다. 소득집중계수(Gini index)는 균질 분포에서 실제 분포의 편차 정도를 반영한다.

따라서 2000 년에는 가장 부유 한 인구의 20 %가 금전적 소득의 47.6 %를 차지하고 가장 가난한 20 %의 몫 - 6.0 %를 차지했습니다. 이들 집단의 소득 격차는 8배를 넘어섰다. 표 1은 인구의 20% 그룹에 의한 총 현금 소득의 분포를 보여줍니다. 2. 동시에 소득집중계수(지니지수)는 0.394에 달했다.

위의 모든 데이터는 물론 매우 중요합니다. 그러나 우선 이러한

표 2

현금 수입, 합계 100%

포함: 첫 번째(가장 낮은 소득) 6.0

두 번째 10.4

세 번째 14.8

네 번째 21.2

다섯 번째(가장 높은 소득) 47.6

원천. 러시아 통계 연감. 2001.

러시아 연방 국가 통계 위원회의 표에는 1인당 현금 소득이 가장 낮은(200, 200-300, 300-400 루블 미만) 인구 그룹이 표시되지 않습니다. 빈곤선 아래에 있는 사람들. 이들은 원칙적으로 연금 수급자, 장애인, 자녀가 많은 가족, 실업자 및 고용자이지만 몇 개월을 받지 못하는 사람들입니다. 임금. 그들 중 상당수가 있으며 빈곤 지표 분석을 위해서는 이러한 인구 그룹을 고려해야합니다. 이러한 정보는 가계 예산의 표본 조사를 통해 얻을 수 있습니다.

둘째, 1인당 총소득 측면에서 로그정규분포에 대한 데이터가 있는 표와 지니지수는 다를 것이다. 실제로 최근 몇 년 동안 러시아에서는 (세법의 불확실성과 과세 소득 은폐 가능성에 직면하여) 현금 소득에 실질적으로 포함되지 않는 항목의 상당 부분이 생겼습니다. 이러한 항목은 무료 식사 및 여행입니다. 대중 교통, 요양원 및 외국인 관광 여행 상품권; 제품, 제조 제품 및 서비스의 무료 및 우선 배포 아동 기관에 대한 아동 체류 비용, 값 비싼 의료 기관에서의 치료 및 기타 혜택. 게다가,

대부분의 경우 고려 중인 지표는 개인 보조 플롯의 소득(특히 소비 식품, 가축 사료, 구매 연료 등)을 고려하지 않습니다. 가계예산 조사에 따르면 이러한 단점이 제거되었습니다. 농장에서 생산되고 판매되는 제품은 현금 수입직접 및 소비 - 평균 가격에서 재료 비용을 뺀 값. 이를 위해 가계예산 설문지에는 100개 이상의 지표가 포함됩니다.

다만, 1인당 평균소득의 집단별로, 지역별로 분포할 때 표본에 포함되는 가구(가구)의 수가 매우 적다는 점을 감안할 때, 다른 방법을 이용하여 각 가구의 총소득을 계산하는 새로운 방법의 개발이 필요하다. 데이터 소스. 또한, 평균 1인당 소득 측면에서 인구의 과도한 차별화의 맥락에서 영양 §의 구조 및 가구 구성원(가족)의 건강 특성, 인류학적 및 기타 지표를 연구하는 것이 적절해졌습니다. |

소비자 물가 지수 및 인플레이션 계산을 위해 다양한 인구 그룹에 대한 식품 및 비 식품 1 재화의 출처 및 더 넓은 구색 목록에 대한 가격에 대한 데이터 수집이 매우 중요합니다 1. 여기 8 10개 대도시의 상점과 시장의 가격 변동을 표본으로 매월 실시하고 이를 기반으로 상품 그룹의 가격 지수 변동을 계산하고 공표하는 것이 편리합니다. .

고용 및 시간 사용에 대한 정기적인(3~4년에 한 번) 표본 설문조사도 관심 대상입니다. 특별 프로그램 ILO와 유네스코가 추천하는

농촌 지역에서는 주로 농작물 및 제품 수집, 가축의 존재 및 생산성, 건물, 재산 및 농기구 등에 대한 가구 표본 조사 프로그램을 확장하는 것이 바람직합니다.

최근 몇 년 동안 원예 및 dacha 협동 조합 및 파트너십이 러시아에서 널리 보급되었습니다. 따라서 별장, 과수원 및 과수원의 존재 및 크기, 건물 유형 및 개선 요소(전기, 수도, 가스 등)에 대한 질문을 포함하여 도시 인구에 대한 특별 조사가 필요합니다. 동시에 소유주(농촌 및 도시 인구 모두)에게 특정 조건에서 자본 및 현재 투자를 수행하려는 욕구와 가능성에 대해 묻는 것이 편리합니다.

2 가계 예산에 대한 표본 조사를 조직하고 수행하는 원칙이 러시아에서 발전했다고 말해야합니다.

£ 50에서 이것들. 1996년까지 그들은 실질적으로

오, 그들은 변하지 않았습니다.

1 따라서 1950년 이후 이 경우의 주요 문서는 "가족 예산"이었습니다.

경제학자가 매달 작성했습니다.

면접관 제공) 현재 기록 기준

이것에 대해 조사한 가족에서 실시했습니다. 그

skai에는 2,000개 이상의 지표가 포함되었습니다(구성에

다른 가족, 고용, 수입 및 지출,

§ 제품의 구매, 유통 및 소비

$ 식품 품목, 가축의 가용성 등).

1996년, 새로운 경제로 인해

현실을 반영하고 국제적

가구 샘플 설문 조사 및 전자 장비 사용 가능성, 소스 문서, 특히 데이터 마이닝 프로그램이 크게 변경되었습니다.

후자는 현재 다음 섹션을 포함합니다.

1. 가구 유형 및 가족 구성(자녀가 없는 기혼 부부, 자녀가 있는 가족, 친척이 있는 가구, 독신 가구, 기타 가구).

2. 가구의 소득 및 지출(구성, 구매, 가격, 식품 소비 등).

3. 개인 자영업에 대한 가계 지출.

4. 주요 및 추가 고용, 실업, 보조금 및 혜택.

5. 자영업을 위한 가계 비용.

6. 개인 자회사 플롯에서 제품 수령, 자체 소비, 판매, 가축 및 가금류 사료 등에 대한 지출

7. 시간 예산 및 기타 여러 지표.

현재 러시아에서는 5만 가구가 정기적으로 검사를 받고 있습니다. 그들의 총 배열은 이 경우에 자금을 할당할 가능성과 여러 주요 지표에 대한 표본의 대표성을 기반으로 결정되었습니다.

농장의 선택은 이른바 영토-부문 원칙에 따라 수행됩니다(그러나 최근에는 심각한 비판을 받고 있습니다). 동시에, 임무는 모든 자연 기후 및

경제 구역국가. 선발단위는 행정구역, 업종별 직원구성 국가 경제, 도시와 농촌 인구의 비율.

현재 가구 조사의 관행에서는 정보를 얻는 소위 원정대 방법이 사용됩니다. 임금, 세금, 공과금 및 기타 지불에 대한 추가 데이터 사용뿐만 아니라 소득 및 지출에 대한 가구의 체계적인 세부 기록과의 인터뷰 조합.

표본 조사 데이터의 개발은 인구의 생활 수준과 그 변화를 비교적 정확하게 특성화 할 수있는 다양한 응용 프로그램을 사용하여 컴퓨터의 통계 사무소에서 수행됩니다. 그러나 설문조사 자체는 여전히 적용 범위가 부족하다고 생각합니다.

이와 관련하여 러시아 연방 통계위원회 (16 개 지역 7 천 가구)와 합의하여 국제 부흥 개발 은행 (IBRD)의 요청으로 1998 년에 실시한 설문 조사가 흥미 롭습니다. 소득과 식생활에 따른 가구구성원의 건강특성, 국민의견을 반영한 항목 및 지표까지 프로그램을 확대하였다. 또한 개인용 컴퓨터와 유연한 응용 프로그램 SPSS의 특수 패키지를 사용하여 빠른 데이터 입력 및 처리를 제공할 수 있었습니다. 어려움이 없었던 것은 아닙니다. 대부분의 경우 주요 변수 지표, 특히 1인당

온화하고 특히 총수입. 계산할 때 한 번에 두 개의 설문지에서 약 100개의 지표를 사용해야 했습니다. 이 작업은 국민 계정 통계에 대한 국제 권고 사항을 기반으로 수행되었습니다.

이 기사에서 고려한 문제는 최근에 상당히 광범위하게 다루어졌습니다. 몇 작품만 언급하겠습니다. 따라서 가족 예산 통계의 조직 및 방법론 문제는 1990 년에 " 가족 예산"(Belova, Dmitrichev, 1990). 빈곤선, 빈곤선, 생활임금, 생활비 지수. 가구 (가족)의 표본 조사 통계에 대한 질문은 통계 사전, 책 "인구의 소득. 양적 측정의 경험”(Surinov, 2000), “인구의 생활 수준을 연구하기 위한 기초로서의 가계 예산”(Dmitrichev, 1992).

결론<§

최근 몇 년 동안 가구 표본 조사를 수행하는 조직과 프로그램이 근본적으로 변경되었습니다. 이것은 1 주요 항목(소득 및 구성, 소비지출, 고용 및 실업 등)을 유지하면서 조사 도구에 필요한 변경을 하고 기타 설문 항목을 변경한 덕분에 달성되었습니다. 따라서 현대적인 조건에서 추가 연구는 § 농업 변화의 영향, § 임대 및 기업가 성격의 문제가 필요합니다.

가정의 생활 조건, 정원 가꾸기의 발전에 대한 테라.

데이터 개발 및 적절하고 복잡한 분석 테이블 구성에서 그룹화 특성의 광범위한 사용에 대한 질문이 발생합니다. 가구 표본 조사, 인구 및 주택 인구 조사에서 얻은 정보와 후자의 일치, 기업 보고에서 데이터의 대표성을 확인하는 방법과 조직을 개선하는 것이 중요합니다.

노동에 관한 기타 경제 구조(임금, 고용, 실업, 사회적 혜택).

중앙 집중식 데이터 입력에서 점차적으로 벗어나 지역 수준에서 이 작업을 수행해야 합니다. 특히 중요한 것은 주로 인구의 사회 집단을 고려하고 특별 문제에 대한 일회성 설문 조사를 수행하는 설문 조사를 위해 가구를 선택하는 문제입니다.

문학

러시아 통계 연감. M.: 러시아의 Goskomstat, 2001. S. 187.

벨로바 N.F., 드미트리체프 I.I. 가족 예산. M.: 재무 및 통계, 1990. S. 142.

드미트리초프 I.I. 인구의 생활 수준을 연구하기위한 기초로서의 가족 예산. M.: 러시아 연방 통계 위원회의 Rosin-formtsentr, 1992. P. 94.

수리노프 A.E. 인구의 소득. 정량적 측정 경험. M.: 재무 및 통계, 2000. S. 432.

통계 사전. 모스크바: Finstatinform, 1996.