Различные аспекты общественной жизни граждан Республики Коми

§4.2.1 Пессимистичное отношение к проектам

Достаточно критично относятся к любым действиям властей и не верят в успех национальных проектов в большей степени женщины (55%) в возрасте от 50-59 лет (18%). Эта позиция характерна для жителей города (74%) со средним общим образованием (24%).

 

 

 

 

 

 

 

 Рис. 4.3. Отношение к нацпроектам

 

Рис. 4.4. Отношение к  нацпроектам

Население, занятое в  сферах юстиции и охраны труда (5%), финансов и кредитов (5%) думает, что жизнь в стране не улучшиться, несмотря на все усилия, приложенные со стороны властей.

Сельхозрабочие (0,2%), домохозяйки  и безработные (7%), служащие (22%) склоны думать, что в стране все останется  по-прежнему.

§4.2.2 Не устоявшееся мнение о реализации проектов

 Чаще всего заняты в сферах строительства (11%),управления (3%), армии (2%), сельского и лесного хозяйства (2%), а также в сфере образования (3%) люди, у которых не сложилось определенного мнения по поводу хода и реализации проектов «Здоровье», «Образование», «Доступное жилье» и «Развитие агропромышленного комплекса .

 

Отношение к проектам

Таблица 4.2

 

Сложность дать определенный ответ есть у мужчин (46%), жителей села (33%) старше 60 лет (22%). Что касается Людей с ученой степенью (0,7%), руководителей предприятий (3%), предпринимателей и фермеров (5%),то они не имеют сформировавшегося мнения на вопрос относительно нацпроектов.

§4.2.3 Готовность личного участия и оптимистичный настрой

Для городских жителей (73%) характерна активная личная позиция и стремление участвовать в контроле над ходом национальных проектов. Оптимистическое настроение свойственно женщинам (56%) в возрасте от 18 до 24 лет (16%) и 35-49 лет (31%) с незаконченным высшим образованием (13%).

Рис. 4.5. Отношение к нацпроектам

 

Люди, занятые в сферах культуры и искусства (4%), здравоохранения (5,4%), торговли и общественного питания (19,1%)полагают, что все усилия по реализации национальных проектов приведут к положительному результату.

 

 

 

 

 

 

 

 

Отношение к проектам

 

Таблица 4.3

 

Готовы лично способствовать реализации проектов «Здоровье», «Образование», «Доступное жилье», «Развитие агропромышленного комплекса» непроизводственная интеллигенция (5%), ИТР и специалисты сельского хозяйства (6%), студенты и учащиеся (10%).

§4.2.3 Снятие с себя ответственности

Установка, связанная  с полным снятием с себя ответственности  за успех национальных проектов характерна для женщин (56%). Жители села (32%) старше 60 лет (26%) со средним общим (26%) и специальным образованием (37%) также придерживаются мнения, согласно которому получение помощи в рамках национальных проектов не должно предполагать каких-либо затрат со стороны населения.

 

 

 

 

 

 

Рис. 4.6. Отношение к нацпроектам

У людей, чьи  основные сферы деятельности являются промышленность (20%), транспорт и связь (12%), ЖКХ и бытовое обслуживание (5%) стремятся снять с себя любую ответственность, касающуюся хода и контроля над нацпроектами. Неверие в то, что нацпроекты в существующем виде полностью отражают основные потребности населения страны свойственно рабочим (26%), руководителям предприятий (3%) и в большей степени пенсионерам (30%).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 5. Готовность личного участия в проектах и влияющие на это факторы.

Успешная реализация национальных проектов предполагает заинтересованность граждан и активное их участие в контроле над проектами. Для выяснения того, кто именно готов оказать поддержку государству в вопросе управления проектами «Здоровье», «Образование», «Доступное жилье», «Развитие агропромышленного комплекса» был проведен регрессионный анализ. В качестве зависимой переменной выступил вопрос, касающийся личного участия в контролировании вышеперечисленных проектов. Предикторами выступили вопросы, содержащие в себе информацию об оценке ситуации в населенном пункте проживания, изменениях личной жизни в результате реализации проектов, а также социально-демографический блок (пол, возраст, образование, тип населенного пункта).

В дальнейшем проанализируем на сколько наша модель является достоверной и правильной. В качестве метода определяющего алгоритм включения независимых переменных в уравнение регрессии был выбран Backward. Backward (Обратный) – пошаговый метод, сначала включающий в уравнение регрессии все независимые переменные, а затем поочередно удаляющий все переменные, чья корреляция с критерием имеет уровень значимости выше заданного порогового значения.

Model Summary

 

 

Таблица 5.1

 

Коэффициент R является мерой  связи всей совокупности независимых  переменных и зависимой переменной. Его называют коэффициентом множественной корреляции. Величина R² равна доле дисперсии зависимой переменной, обусловленной влиянием со стороны независимых переменных, и называется коэффициентом детерминации. Для данного регрессионного анализа значение R составило 0, 292, a R² – 0,85. Это означает, что 85 % дисперсии переменной «Личное участие» определяется совокупным воздействием переменных «Оценка ситуации в населенном пункте проживания», «Изменение личной жизни в результате реализации проектов», «Пол», «Возраст», «Образование», «Тип населенного пункта».

Проверка на наличие  систематических связей между остатками  соседних случаев, может быть произведена  при помощи теста Дарбина-Ватсона (Durbin-Watson) на автокорреляцию. Он позволяет оценить, насколько адекватна и содержательна модель. Этот тест вычисляет коэффициент, лежащий в диапазоне от 0 до 4. Если значение этого коэффициента находится вблизи 2, то это означает, что автокорреляция отсутствует. В нашем случае тест дает удовлетворительное значение коэффициента, равное 1,772.

Для проверки адекватности модели важным моментом является анализ остатков, то есть отклонений наблюдаемых  значений от теоретически ожидаемых. Остатки  должны появляться случайно и подчиняться  нормальному распределению. В нашем случае наблюдается довольно хорошее согласование гистограммы остатков с нормальным распределением, что видно из рис.5.1 и рис.5.2, предложенных ниже.

 

 

 

 

 

Рис.5.1. Гистограмма рассеяния остатков

Рис.5.1. График рассеяния  остатков

Из таблицы «Коэффициенты» следует, что исключение переменных из расчета производилось за четыре шага, то есть переменные поочерёдно удалялись из уравнения регрессии. Для удобства будет представлен лишь последний шаг расчета.

Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta
4	(Constant)	4,876	,415		11,748	,000
	Тип населенного пункта	-,749	,152	-,086	-4,936	,000
	Как реализация проекта «Здоровье» скажется на жизни	,435	,161	,082	2,702	,007
	Как реализация проекта «Образование» скажется на жизни	,436	,165	,080	2,640	,008
	Как реализация проекта «Развитие  агропромышленного комплекса» скажется на жизни	,621	,162	,115	3,825	,000
	Образование	,243	,059	,072	4,091	,000
	Возраст	-,189	,052	-,064	-3,605	,000

 

Из таблицы видно, что из девяти предикторов в уравнение регрессии входят лишь шесть. На решение участвовать или не участвовать в реализации национальных проектов влияют следующие характеристики: оценка результата проекта «Развитие агропромышленного комплекса», тип населенного пункта (желание участвовать в реализации более свойственно городским жителям), оценка результата проектов «Здоровье», «Образование», а также уровень образование и возраст (желание лично участвовать возникает у более молодого населения).

Теперь на основании коэфициентов формируем уровнение регрессии нашей модели:

Y= 4,876 - 0,749x1 + 0,4356x2 + 0 ,436x3 + 0, 621x4 + 0, 243x5 - 0, 189x6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 6. Оценка и отношение к информации о нацпроектах

В исследовании, посвященном  изучению проблем регионов РФ, важным было причисление того или иного человека к одной из четырех групп: активно интересующиеся информацией касающейся реализации проектов «Здоровье», «Образование», «Доступное жилье», «Развитие агропромышленного комплекса»; просматривающих сведения о них; индифферентных и не приемлющих какой-либо информации о нацпроектах. Для этого была построена дискриминантная модель, при помощи которой на основании социально-демографических признаков (пол, возраст, образование, статус сфера деятельности, тип населенного пункта) можно было бы причислить человека к одной из четырех групп.

Информация по группирующей переменной формируется из ответов  респондентов на вопрос анкеты № 3: «Как вы относитесь к информации, касающейся национальных проектов?». В качестве ответа на этот вопрос респондентам предлагается выбрать один  вариант из 4 предложенных ответов: 1. Активно интересуюсь, специально ищу эту информацию; 2. Просматриваю, если попадется на глаза; 3. Не обращаю на нее внимания; 4. Раздражает, вызывает неприятие.

В качестве дискриминационных  переменных используются социально-демографические  признаки респондентов: пол, возраст, образование, статус, сфера основной деятельности, тип населенного пункта; информация о мнениях, касающихся результата реализации проектов для страны и личной жизни, а также готовность личного участия в контроле над нацпроектами.

Результатом проведенного дискриминантного анализа является построение дискриминантной модели (таблица 6.1). С помощью этой модели, зная характеристики объекта исследования, можно с определенной степенью уверенности определить его принадлежность к одной из исследованных групп.

 

	Результаты классификации
Отношение к информации о нацпроектах		Прогнозируемая принадлежность к группе
		Активно интересуюсь, специально ищу эту информацию	Просматриваю, если попадется  на глаза	Не обращаю на нее  внимания	Раздражает, вызывает неприятие	Total
Количество	Активно интересуюсь, специально ищу эту информацию	0	173	11	0	184
	Просматриваю, если попадется  на глаза	0	1163	161	0	1324
	Не обращаю на нее  внимания	0	569	211	0	780
	Раздражает, вызывает неприятие	0	63	19	0	82
%	Активно интересуюсь, специально ищу эту информацию	0	94	6	0	100
	Просматриваю, если попадется  на глаза	0	87,8	12,2	0	100
	Не обращаю на нее  внимания	0	72,9	27,1	0	100
	Раздражает, вызывает неприятие	0	76,8	23,2	0	100

a. Cross validation is done only for those cases in the analysis.

b. 58,0% of original grouped cases correctly classified.

c. 57,0% of cross-validated grouped cases correctly classified. Таблица 6.1

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что 58% наблюдений были классифицированы корректно. После совершения кросс-валидизации  модель практически не потеряла объяснительную способность, что еще раз подтверждает удачность выбранной модели. При чисто случайном отнесении некоторого наблюдения к одной из четырех имеющихся групп, правильность классификации данного наблюдения составила бы 25 %, то 58%-ную точность прогноза следует рассматривать как довольно высокий результат.

 

Classification Function Coefficients
		Отношение к информации о нацпроектах
		Активно интересуюсь, специально ищу эту информацию	Просматриваю, если попадется  на глаза	Не обращаю на нее  внимания	Раздражает, вызывает неприятие
Реализация скажется на жизни страны в целом	«Здоровье»	1,946	1,939	1,798	1,58
	«Образование»	-0,281	0,051	0,306	-0,251
	«Доступное жилье»	1,523	1,531	1,388	1,254
	«Развитие агропромышленного  комплекса»	1,726	1,303	0,907	1,341
Реализация скажется на личной жизни	«Здоровье»	-0,993	-0,725	-0,917	-0,572
	«Образование»	1,54	1,175	1,302	1,219
	«Доступное жилье»	2,232	2,028	2,09	1,971
	«Развитие агропромышленного  комплекса»	0,069	0,197	0,208	0,317
Личное участие	«Здоровье»	0,268	0,065	0,255	-0,193
	«Образование»	-0,256	-0,153	-0,329	-0,186
	«Доступное жилье»	0,998	0,915	0,67	1,242
	«Развитие агропромышленного  комплекса»	1,084	0,87	0,809	0,781
Тип населенного пункта		6,588	6,369	6,47	6,982
Образование		2,251	2,118	1,883	2,125
Возраст		2,945	2,566	2,509	3,099
Статус		0,117	0,098	0,085	0,146
Сфера основной деятельности		0,006	0,011	0,011	0,005
Пол		4,931	5,213	4,993	4,791
(Constant)		-32,752	-27,752	-25,527	-30,747
Fisher's linear discriminant functions Таблица 6.2