Delist.ru

Методология статистического исследования развития системы социального обслуживания семьи и детей (02.10.2007)

Автор: Кучмаева Оксана Викторовна

Свыше 100% повышенный уровень обеспеченности

100% оптимальный уровень

70-90% уровень выше среднего

50-60% средний уровень

30-40% уровень ниже среднего

Менее 30% низкий уровень

Предлагаемая методика анализа позволяет оценить обеспеченность услугами специализированных учреждений отдельных категорий населения. В качестве целевых групп могут рассматриваться: мужчины и женщины, несовершеннолетние, в том числе дети-инвалиды, дети-сироты, различные категории семей.

Таблица 88

Число учреждений в расчете на 1000000 населения в РФ

Виды учреждений 1994 г. 2000 г. 2005 г.2003

центры социальной помощи семье и детям 0,24 2,29 4,163,53

центры психолого-педагогической помощи населению 0,02 0,27 0,1828

центры экстренной психологической помощи по телефону 0,03 0,14 0,0612

социально-реабилитационные центры для несовершеннолетних 0,05 1,90

4,983,62

социальные приюты для детей и подростков 0,15 2,83 3,6766

центры помощи детям, оставшимся без попечения родителей 0,01 0,09 0,2419

реабилитационные центры для детей и подростков с ограниченными возможностями 0,22 1,25

отделения по работе с семьей и детьми в центре социального обслуживания - 3,50

3,514,22

комплексные центры социального обслуживания населения - 1,65 3,672,29

кризисные центры для женщин - 0,07 0,1512

кризисные центры для мужчин - 0,01 0,01

другие учреждения социального обслуживания семьи и детей - 1,39 1,1102

ВСЕГО: 0,72 15,38 24,121,07

В диссертационном исследовании была поставлена задача выявления и оценки внешних факторов, определяющих доступность услуг социальных служб для населения регионов России. Использование методов корреляционного и регрессионного анализа позволило выявить основные факторы из первоначально отобранной совокупности 44 факторов и оценить направление влияния на результативный показатель - количество учреждений в расчете на 1 млн. населения (у). Моделирование доступности услуг проводилось по 89 субъектам РФ по 9 показателям за 2005 г., характеризующим социальную, экономическую и демографическую ситуацию в регионах.

Использование пошагового алгоритма регрессионного анализа позволило из множества независимых переменных отобрать наиболее значимые и получить следующую модель, построенную методом последовательного включения переменных:

(5,01) (-4,40) (-2,42) (-2,03)

F=18,88, где:

у - количество учреждений в расчете на 1000000 населения;

х13 - ожидаемая продолжительность предстоящей жизни женщин, лет;

х40- количество спортивных залов, на 10 тыс. человек населения;

х43 - объем расходов региональных бюджетов на социально-культурные мероприятия, тыс. руб. на чел.;

х44 - доля расходов на социально-культурные мероприятия в общем объеме консолидированного бюджета, %.

Полученное уравнение значимо, как значимы и коэффициенты в нем. Проверка значимости уравнения регрессии с помощью критерия Фишера показала, что оно значимо и содержит статистические существенные коэффициенты регрессии. Обращает на себя внимание все же не очень значительная объяснительная сущность полученных моделей. Дисперсия результативного признака на 48% объясняется включенными в модель факторами.

Как показывает анализ полученного уравнения регрессии, обеспеченность населения регионов учреждениями социального обслуживания зависит в первую очередь от следующих факторов: количество спортивных залов, на 10 тыс. человек (х40); ожидаемая продолжительность предстоящей жизни женщин, лет (х13); доля расходов на социально-культурные мероприятия в общем объеме консолидированного бюджета, % (х44); объем расходов региональных бюджетов на социально-культурные мероприятия, млн. руб. на 1000 чел. (х43). Несколько парадоксальной представляется зависимость обеспеченности учреждениями социального обслуживания от количества спортивных залов (при увеличении числа спортивных залов на 10 в расчете на 10 тыс. человек обеспеченность населения региона социальными службами увеличивается до10 на каждые миллион человек). В данном случае, вероятно, можно говорить о параллельном развитии явлений: в тех регионах, где динамично развивается сфера спорта, хватает ресурсов и для формирования и развития сектора социального обслуживания.

Интересно, что с ростом ожидаемой продолжительности предстоящей жизни женщин, доли расходов на социально-культурные мероприятия в бюджетах разного уровня на социально-культурные мероприятия обеспеченность населения учреждениями социального обслуживания сокращается. Вероятно, наиболее значимые суммы на социально-культурные мероприятия, куда можно отнести и создание сети учреждений социального обслуживания, расходуются в тех регионах, где социальный сектор пока развит недостаточно. Дальнейшее совершенствование методики построения регрессионной модели зависимости масштабов системы учреждений социального от социальных и экономических факторов видится в доработке статистической отчетности, включающей возможность получения важных финансовых показателей, а так же в более широкой доступности ряда показателей, которые собираются на местном и региональном уровнях.

Прогноз показателей, характеризующих деятельность учреждений системы социального обслуживания связан со следующими проблемами: временная ограниченность рядов динамики, высокая вариативность факторов (политических, социальных, экономических), определяющих тенденции развития социальной сферы. Прогноз для числа учреждений, численности работников и клиентов социального обслуживания осуществлялся как в целом по всей совокупности учреждений, так и в разрезе их типологических групп. В качестве исходной информации использовались временные ряды (полугодовые данные за 1994-2004 гг.) следующих показателей: 1) число учреждений социального обслуживания, 2) численность работников социальных служб, чел., 3) численность клиентов социальных служб, тыс. чел.

Сравнение вариантов прогноза построенных с помощью трендовых и адаптивных моделей говорит о том, что оптимальным методом прогноза для параметров деятельности социальных служб выступает метод Бокса-Дженкинса (табл. 9). Так, для общего числа учреждений относительная ошибка аппроксимации составила 0.020, коэффициент Дарбина – Уотсона 2,034, коэффициент детерминации 0.985. Проверка точности прогноза позволяет считать результаты удовлетворительными. На основе проведенного анализа мы можем говорить о росте числа учреждений в ближайшем будущем: к 2007 г. количество учреждений достигнет 3692, т.е. увеличится на 20,7% (рис. 9).

Таблица 9.

загрузка...