110386 (709362), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Таблица 5. Центры кластеров (в стандартизированных переменных)
| Номер кластера | ||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | |
| Расходы на покупку алкогольных напитков | 2.34 | -.20 | -.30 | -.05 |
| Расходы на покупку продуктов питания | .14 | -.92 | .66 | -.59 |
| Расходы на питание вне дома | -.19 | -.13 | -.25 | 3.17 |
| Расходы на покупку непродовольственных товаров | -.34 | 1.06 | -.62 | -.23 |
| Расходы на оплату услуг | -.39 | -.02 | .07 | .16 |
Таблица 6. Центры кластеров (в исходных показателях – долях от общей суммы потребительских расходов)
| Номер кластера | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | Итого по выборке | |
| Расходы на покупку алкогольных напитков | .11 | .01 | .01 | .02 | .02 |
| Расходы на покупку продуктов питания | .52 | .33 | .62 | .39 | .50 |
| Расходы на питание вне дома | .01 | .01 | .00 | .14 | .01 |
| Расходы на покупку непродовольственных товаров | .21 | .46 | .16 | .23 | .27 |
| Расходы на оплату услуг | .15 | .20 | .21 | .22 | .20 |
Таблица 7. Матрица расстояний между кластерными центрами (в стандартизированных показателях)
| Номер кластера | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 1 | 3.11 | 2.75 | 4.23 | |
| 2 | 3.11 | 2.32 | 3.56 | |
| 3 | 2.75 | 2.32 | 3.68 | |
| 4 | 4.23 | 3.56 | 3.68 |
Таблица 8. Средние расстояния до центра в каждом из кластеров (в стандартизированных показателях)
| Номер кластера | Среднее | N | Станд. отклон. |
| 1 | 1.69 | 5106 | 1.05 |
| 2 | 1.43 | 18021 | .70 |
| 3 | 1.27 | 26856 | .63 |
| 4 | 2.02 | 3176 | 1.35 |
| Итого | 1.41 | 53159 | .79 |
На основе изучения соотношений расстояний в табл. 7 и 8 можно назвать решение с 4 кластерами приемлемым, так как средние расстояния до центра своего кластера в полученных кластерах не превосходят расстояния между кластерными центрами. Вместе с тем, на основе стандартного отклонения из табл. 8 можно судить, что самый большой (третий) кластер является, в то же время, самым компактным (наименьшее среднее расстояние до центра при наименьшем стандартном отклонении), а наименьший кластер (4-й) является одновременно и самым разнородным. Таким образом, потенциально можно было бы попробовать кластерное решение с большим числом кластеров, однако в данном эссе мы остановимся на четырёхкластерном решении.
Размеры кластеров 1–4 получены, соответственно, следующие: 5106, 18021, 26856, 3176, или, в процентах от общей выборки: 9,6%, 33,9%, 50,5%, 5,9%. Содержательную интерпретацию построим, прежде всего, на основе табл. 6.
Итак, кластерный анализ выделяет большую (половина выборки) группу домохозяйств с типичным для России характером потребительских расходов (кластер №3): около 60% составляют потребительские расходы, расходы на питание вне дома практически отсутствуют, уровень трат на непродовольственные товары достаточно низок, значительна доля платных услуг; на спиртные напитки отводится примерно 1% потребительских расходов (чуть ниже среднероссийского показателя). Сюда устойчиво попадают более половины домохозяйств из первых четырёх децилей по располагаемым ресурсам (табл. 9).
Близок к кластеру №3 как по размерам, так и по расстоянию между кластерными центрами, кластер №2. Эту группу домохозяйств тоже можно назвать типичной, однако модель потребления здесь иная: только треть потребительских расходов идёт на покупку продуктов питания, тогда как немногим меньше половины расходов приходится на непродовольственные товары. Различий в доле затрат на алкогольную продукцию с третьим кластером не наблюдается. Можно предполагать, что подобная модель потребления в большей степени характерна для более состоятельных домохозяйств, что и подтверждается данными табл. 9.
Первый и четвёртый кластеры невелики по объёму (9,6 и 5,9% выборки, соответственно) и отличаются от «основных» групп домохозяйств выраженным преобладанием незначительных в среднем расходных статей бюджетов: алкогольных напитков и питания вне дома. Эти статьи не получили бы сколько-нибудь значимого проявления, если бы исходные данные не были бы стандартизированы. Кластер №4 характеризуется весьма высокими расходами на питание вне дома, тогда как доли расходов на продукты питания и непродовольственные товары опускаются чуть ниже средневыборочного уровня. Кластер №1, вероятно, объединяет активных потребителей алкоголя, доля расходов на который здесь составляет более 10%, что делает её сопоставимой с расходами на непродовольственные товары и услуги в этом же кластере. Доля же расходов на продукты питания также значительна: более половины потребительского бюджета, что приближает эту группу домохозяйств к третьему кластеру.
Если судить по расстояниям между кластерными центрами, наиболее обособленным является четвёртый кластер (удалён от всех прочих, а в особенности от кластера №1).
Рассмотрим распределение по кластерам домохозяйств различной численности, разного числа детей, разной ресурсной обеспеченности (по децильным группам), а также – разной местности проживания (город/село) и проживающих на разных территориях (в разных регионах). Согласно критерию хи-квадрат независимости признаков в таблицах сопряжённости, на уровне значимости p<0,001 можно говорить о наличии зависимости всех исследованных переменных и номера кластера. Таким образом, построенная на основе долей расходов потребительского бюджета 4-кластерная группировка отчасти объясняется учётом перечисленных признаков домохозяйств, определяющих характер потребления.
В распределении децильных групп по кластерам, очевидная связь отмечается для второго и третьего кластеров. Во второй кластер входит значительная часть обеспеченных домохозяйств (начиная с 8 дециля – более половины всех домохозяйств), третий же кластер, преимущественно, объединяет низкодоходные домохозяйства: туда попадают ¾ представителей первого дециля, 2/3 – второго и т.д. Вместе с тем, из-за значительного размера третьего кластера, сюда же относится примерно четверть домохозяйств-представителей верхнего дециля (с наибольшими располагаемыми ресурсами). Вероятность попадания в первый кластер также несколько выше для высокоресурсных домохозяйств. Сюда попадают примерно 10% домохозяйств из 5-го дециля и выше, и примерно 7-8% домохозяйств ниже 5-го дециля. Взаимосвязь доходов и вероятности попадания домохозяйства в кластер №4 практически не прослеживается, за исключением относительно низких процентов попадания в данный кластер для первых 2-3 децилей. Таким образом, второй кластер можно коротко охарактеризовать как «зажиточные домохозяйства», третий – «малоресурсные», первый кластер тяготеет к зажиточным, но все децили представлены в нём более или менее ровно, а четвёртый кластер практически иррелевантен к переменной дохода (дециля располагаемых ресурсов).
Таблица 9. Распределение децильных групп по кластерам, % по строке
| Номер кластера | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | ||
| 1 дециль (с наименьшими ресурсами) | 7.4 | 17.6 | 71.5 | 3.5 | |
| 2 дециль | 8.8 | 21.8 | 65.0 | 4.4 | |
| 3 дециль | 8.6 | 26.9 | 59.5 | 5.1 | |
| 4 дециль | 9.8 | 29.4 | 55.2 | 5.6 | |
| 5 дециль | 10.0 | 34.2 | 49.4 | 6.4 | |
| 6 дециль | 9.6 | 38.9 | 43.8 | 7.7 | |
| 7 дециль | 11.0 | 44.6 | 36.7 | 7.8 | |
| 8 дециль | 10.6 | 50.0 | 32.3 | 7.1 | |
| 9 дециль | 11.1 | 53.5 | 28.4 | 7.0 | |
| 10 дециль (с наибольшими ресурсами) | 12.4 | 57.4 | 23.0 | 7.1 | |
| Total | 9.6 | 33.9 | 50.5 | 6.0 | |
Таблица 10. Распределение домохозяйств городской и сельской местности по кластерам, % по строке
| Номер кластера | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| городская местность | N | 2778 | 11585 | 18659 | 2746 | |
| % | 7.8 | 32.4 | 52.2 | 7.7 | ||
| сельская местность | N | 2328 | 6436 | 8197 | 430 | |
| % | 13.4 | 37.0 | 47.1 | 2.5 | ||
| Итого | N | 5106 | 18021 | 26856 | 3176 | |
| % | 9.6 | 33.9 | 50.5 | 6.0 | ||
Что касается различий между городской и сельской местностью в разделении по кластерам, они не слишком велики. Тем не менее, первый и второй кластеры, как видно, чуть активнее притягивает к себе сельские домохозяйства, а третий и четвёртый – городские. При этом, учитывая заметный перевес городских домашних хозяйств в выборке (равно как и в российском обществе в целом), первый и второй кластеры неверно было бы назвать «сельскими».
Таблица 11. Распределение домохозяйств разного размера по кластерам, % по строке
| Номер кластера | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | ||
| 1 человек | 8.6 | 18.1 | 69.9 | 3.4 | |
| 2 человека | 11.1 | 30.0 | 53.6 | 5.3 | |
| 3 человека | 9.5 | 40.6 | 42.4 | 7.6 | |
| 4 человека | 8.9 | 43.5 | 39.6 | 8.0 | |
| 5 человек и более | 8.8 | 42.1 | 44.1 | 5.1 | |
| Итого | 9.6 | 33.9 | 50.5 | 6.0 | |
Значительные различия в составе кластеров наблюдаются по размеру домохозяйств. Основная часть хозяйств, состоящих из одного человека (70%) относятся к третьему кластеру. Можно предположить, что в существенной степени такой перевес формируется домохозяйствами одиноких пенсионеров (что хорошо согласуется с характеристикой третьего кластера как малоресурсного). Напротив, менее 20% из домохозяйств-одиночек нашли своё место в первом кластере. Первый кластер интенсивно притягивает к себе расширенные домохозяйства, состоящие из 3 и более человек (более 40% таких семей). Первый кластер выделяется тем, что в него входит каждое десятое домохозяйство из 2 человек. Четвёртый же кластер вновь оказывается практически иррелевантен к данной группировке; можно лишь отметить, что чаще прочих к этой группе принадлежат не маленькие и не большие семьи (по 3-4 человека).
Таблица 12. Распределение домохозяйств по числу детей до 16 лет по кластерам, % по строке
| Номер кластера | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | ||
| отсутствие детей | 9.9 | 29.3 | 55.3 | 5.4 | |
| 1 ребенок | 8.9 | 42.8 | 40.9 | 7.4 | |
| 2 детей | 8.9 | 43.7 | 40.4 | 6.9 | |
| 3 детей | 9.8 | 41.6 | 46.3 | 2.3 | |
| 4 и более детей | 4.7 | 26.2 | 69.2 | .0 | |
| Итого | 9.6 | 33.9 | 50.5 | 6.0 | |
Перекрёстная классификация по наличию детей расширяет предыдущее наблюдение для второго кластера – более 40% семей с детьми относятся к данной группе (группу «4 и более детей» в данном случае можно не рассматривать из-за её малочисленности; соответствующие ей проценты не слишком надёжны). Существенных зависимостей с остальными кластерами не просматривается.
Добавляют к пониманию сути полученных кластеров средние оценки натуральных доходов в денежном выражении. Для 1–4 кластеров они составили, соответственно, 3524, 3380, 2399, 2254 руб. (различия в средних значимы на уровне p<0,001 согласно F-критерию одномерного дисперсионного анализа). Первые два кластера, вероятно, за счёт чуть большей концентрации в них сельских домохозяйств имеют большие оценки поступлений натуральных ресурсов.
Выводы
Исследователи современных тенденций в статистике потребления алкогольных напитков россиянами отмечают следующие особенности: вопреки расхожему мнению, заметна доля россиян, которые практически не употребляет алкогольные напитки; по этому показателю Россия не уступает многим развитым странам мира. По частоте (регулярности) употребления спиртного российские потребители также не выделяются в худшую сторону. Ещё один положительный момент связан с тем, что молодёжь предпочитает слабоалкогольные напитки крепким. Тем не менее, за последнее десятилетия наблюдается устойчивый рост как частоты, так и интенсивности потребления алкоголя, что ведёт к ещё большему обособлению групп российских потребителей, характеризующихся неумеренным потреблением спиртных напитков [1]. Заметно различаются региональные профили употребления спиртного [6]. Принимая тезис о допустимости в принципе употребления алкоголя, нельзя не отметить, что социальные, медицинские и культурные последствия низкой «культуры пития» очевидны, поэтому не к последним задачам социальных наук относятся установление социальных причин, норм и профилей потребления алкоголя, выработка практических рекомендаций по коррекции потребления алкоголя и отношения к нему в российском обществе.
Понимая важность подобных исследовательских задач, российские статистические органы в рамках выборочных бюджетных обследований домохозяйств выделяют расходы на потребление алкоголя отдельной строкой, а статистика розничного оборота представляет данные даже по видам алкогольной продукции в региональном разрезе. Отметим, что в новых статистических сборниках Росстата (начиная с 2005 г.), помимо традиционной российской классификации структуры расходов домохозяйств, публикуются данные по потреблению алкоголя в соответствии с Классификатором конечного индивидуального потребления по целям, созданном в соответствии с Международным классификатором индивидуального потребления по целям (COICOP). Однако в данной классификации потребление алкогольной и табачной продукции попадают в одну и ту же статью.
Следуя общемировой практике распространения важнейших статистических данных, Росстат начал пробную публикацию первичных (неагрегированных) данных выборочных обследований бюджетов домохозяйств, что открывает новые перспективы исследования потребительских расходов на микроуровне.
Поставив задачу исследовать, как связаны расходы на потребление алкоголя с прочими расходными статями бюджетов домохозяйств, мы получили, во-первых, оценки средних долей расходов на алкоголь в 10 децильных группах по располагаемым ресурсам (они варьируются от 1% в наименее обеспеченных до 3% в наиболее обеспеченных домохозяйствах со средним по выборке в районе 2%, что соответствует среднероссийскому уровню по оценкам Росстата), во-вторых, исследовали корреляции расходов на алкоголь и прочих потребительских расходов домохозяйств, представив их сначала в рублёвом выражении, а затем – в долях от общей суммы потребительских расходов в квартале. Основной результат – усиливающаяся положительная взаимосвязь расходов на продукты питания и расходов на питание вне дома с расходами на алкоголь при переходе от нижних децилей к верхним. Усиление отрицательной взаимосвязи расходов (в % выражении) на алкоголь и на непродовольственные товары объясняется наличием крупных непродовольственных покупок в состоятельных домохозяйствах, которые нивелируют процент затрат, приходящийся на алкоголь, продукты питания, услуги и прочие регулярные расходы.
Расходы по различным потребительским статьям в процентном выражении были стандартизированы для придания им одинаковой дисперсии и, следовательно, равного их учёта по последующем кластерном анализе. Разбиение 53 тысяч домохозяйств на 4 кластера с помощью метода k-средних обеспечило сильно неодинаковые по своему размеру кластеры, их которых 2 наиболее крупных (50 и 33% выборки) представляют типовую структуру потребления, соответственно, малообеспеченных и состоятельных домохозяйств. Достаточно специфический небольшой кластер (6%) представляет домохозяйства с выраженной доминантой расходов на питание вне дома (эта статья достигает в среднем 14% общих потребительских расходов). Хотя некоторые российские регионы оказываются представленными в этом кластере значительно большим числом домохозяйств, чем в среднем по выборке, устойчивой географической специфики, равно как и зависимости от других характеристик домохозяйства, выявить не удалось. Наконец, первый кластер домохозяйств обнаруживает значительную долю расходов на алкоголь в сравнении с остальными статьями. Здесь прослеживается чёткая географическая специфика: чаще других в данный кластер попадают домохозяйства национальных автономных округов и областей РФ (см. прил. 3).
Полученные кластеры могут получить более содержательную интерпретацию, будучи подвергнуты разложению по большему числу социально-демографических факторов. Такие характеристики в использованных микро-данных Росстата также представлены, однако нуждаются в дополнительных преобразованиях, связанных с экспортом и слиянием из других файлов. Другим направлением дальнейшего анализа может стать попытка построить аналогичную кластерную типологию, приняв к рассмотрению лишь данные домохозяйств, потреблявших алкоголь в период статистического наблюдения. Это позволит не смешивать в одних и тех же кластерах потребляющих и не потребляющих алкоголь, что, возможно, даст более яркие результаты по интересующим нас переменным.
Список литературы
Тапилина В.С. Сколько пьёт Россия? Объём, динамика и дифференциация потребления алкоголя / В.С. Тапилина // Социологические исследования. – 2006. – №6. – С. 85–94
Регионы России. 2005: Стат. сб. / Росстат. – М., 2006.
Российский статистический ежегодник. 2005: Стат. сб. / Росстат. – М., 2006.
Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] / ФСГС, 2007. – Режим доступа: http://www.gks.ru, свободный. – Загл. с экрана
ОБДХ – Микроданные обследования бюджетов домашних хозяйств [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики, 2007. – Режим доступа: http://www.micro-data.ru/obdh/obdhmicr/Main.htm, свободный. – Загл. с экрана
ФОМ. Спиртные напитки: страхи и практика [Электронный ресурс] / Фонд «Общественное мнение», 2006. – Режим доступа: http://bd.fom.ru/report/cat/humdrum/produce_custom/sale_spiritus/dd064425, свободный. – Загл. с экрана
Алексунин, В. А. Обследование потребителей вина / В.А. Алексунин // Социологические исследования. — 2005. – №7. С. 133–136
Крыштановский, А. О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учеб. пособие для вузов / А. О. Крыштановский; ГУ-ВШЭ. – М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2006. – 281 с. – ISBN 5-7598-0373-5.
Raynald’s SPSSTools по-русски: Учим синтаксис SPSS / Raynald Levesque, Антон Балабанов, 2007. – Режим доступа: http://www.spsstools.ru , свободный. – Загл. с экрана
Приложения
Приложение 1. Описание использованных файлов микроданных выборочных обследований бюджетов домохозяйств
Файлы данных и описания загружены с веб-сайта http://www.micro-data.ru/obdh/obdhmicr/Main.htm. Там же находится весь исследовательский инструментарий и инструкции по вычислению вспомогательных показателей (формы дневниковых записей расходов и другие первичные документы, описание выборки и т.д.). Для анализа использовался файл FC0444.SAV (данные за 4 квартал 2004 года), содержащий наблюдения уровня домохозяйств по расчётным показателям расходов домохозяйств и стоимости натуральных поступлений. Файл содержит 24 переменные, из которых 4 являются ключевыми: per, ter, mest, bud – соответственно, период разработки, код территории, тип населённого пункта и номер бюджета (фактически – уникальный номер домохозяйства). Перечень остальных переменных:
| chlico | Число наличных лиц в домохозяйстве |
| chisl | Группировка по числу лиц в домохозяйстве |
| chdet | Фактическое число детей до 16 лет |
| chisd | Группировка по числу детей до 16 лет в домохозяйстве |
| rassq | Расход на конечное потребление |
| doxodsn | Денежный доход |
| rasress | Располагаемые ресурсы |
| decilr | Дециль по среднедушевым располагаемым ресурсам |
| potras | Потребительские расходы |
| prod | Расходы на покупку продуктов питания |
| pitres | Расходы на питание вне дома |
| alk | Расходы на покупку алкогольных напитков |
| neprod | Расходы на покупку непродовольственных товаров |
| uslug | Расходы на оплату услуг |
| nalog | Налоги, сборы, платежи |
| drras | Другие расходы |
| denras | Денежные расходы |
| fakt | Прирост финансовых активов |
| natdox | Натуральный доход |
| kvzv | Коэффициент взвешивания (общий) |
Все стоимостные показатели приведены к квартальной базе. При проведении анализа были вычислены вспомогательные показатели; смысл и указания к вычислениям понятны из синтаксиса SPSS, приведённого в следующем приложении.
Число наблюдений (домохозяйств) в файле: 53 159.
Приложение 2. SPSS-синтаксис обработки микроданных Росстата
* Расределения номинальных и порядковых переменных.
FREQUENCIES
VARIABLES=ter mest chlico chisl chdet chisd decilr
/ORDER= ANALYSIS .
* Распределения некоторых числовых переменных.
FREQUENCIES
VARIABLES=potras prod pitres alk neprod uslug natdox /FORMAT=NOTABLE
/STATISTICS=MEAN MEDIAN
/HISTOGRAM
/ORDER= ANALYSIS .
* Вычисление доли расходов на алкоголь в общих потребительских расходах.
COMPUTE alkp = alk/potras .
EXECUTE .
* Вычисление аналогичных долей остальных статей.
COMPUTE prodp = prod/potras .
COMPUTE pitresp = pitres/potras .
COMPUTE neprodp = neprod/potras .
COMPUTE uslugp = uslug/potras .
* Определение тех домохозяйств, чьи расходы на алкоголь не превосходят 5000 руб.
* Определение тех домохозяйств, чьи расходы на алкоголь равны 0.
COMPUTE sumalk5000 = alk<=5000.
COMPUTE sumalk0 = alg=0.
* Вычисление указанных выше групп.
FREQUENCIES
VARIABLES=sumalk5000 sumalk0
/ORDER= ANALYSIS .
* Определение средних расходов на алкоголь по децильным группам.
MEANS
TABLES=potras alk alkp BY decilr
/CELLS MEAN COUNT STDDEV
/STATISTICS ANOVA .
* Изучение корреляционной структуры по децильным группам.
SORT CASES BY decilr .
SPLIT FILE
LAYERED BY decilr .
CORRELATIONS
/VARIABLES=prod pitres alk neprod uslug
/PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=PAIRWISE .
CORRELATIONS
/VARIABLES=alkp prodp pitresp neprodp uslugp
/PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=PAIRWISE .
SPLIT FILE
OFF.
* Вычисление стандартизированных значений расходов.
DESCRIPTIVES
VARIABLES=prod pitres alk neprod uslug /SAVE
/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX .
* Кластерное решение с 4 кластерами.
QUICK CLUSTER
Zalkp Zprodp Zpitresp Zneprodp Zuslugp
/MISSING=LISTWISE
/CRITERIA= CLUSTER(4) MXITER(100) CONVERGE(0)
/METHOD=KMEANS(NOUPDATE)
/SAVE CLUSTER DISTANCE
/PRINT INITIAL ANOVA CLUSTER DISTAN.
* Получение координат кластерных центров в исходных координатах
(не стандартизированных).
MEANS
TABLES=potras alk alkp BY QCL_3
/CELLS MEAN COUNT STDDEV
/STATISTICS ANOVA .
* Вычисление средних расстояний до центра кластера
(для определения "среднего диаметра" кластеров).
MEANS
TABLES=QCL_4 BY QCL_3
/CELLS MEAN COUNT STDDEV
/STATISTICS ANOVA .
* Наложение кластеров на основные группирующие переменные.
CROSSTABS
/TABLES=ter mest chisl chisd decilr BY QCL_3
/FORMAT= AVALUE TABLES
/STATISTIC=CHISQ
/CELLS= COUNT ROW
/COUNT ROUND CELL .
* Вычисление среднего размера натуральных поступлений по кластерам.
MEANS
TABLES=natdox BY QCL_3
/CELLS MEAN COUNT STDDEV
/STATISTICS ANOVA .
Приложение 3. Распределение региональных выборок по полученным кластерам (типам потребления) российских домохозяйств
| Номер кластера | 1 | 2 | 3 | 4 | |
| Aлтайский край | 10.9 | 52.3 | 32.3 | 4.5 | |
| Kраснодарский край | 5.3 | 29.3 | 61.5 | 3.9 | |
| Kрасноярский край, Таймырский автономный округ | 19.1 | 34.6 | 38.1 | 8.2 | |
| Kрасноярский край, Эвенкийский автономный округ | 26.6 | 14.4 | 56.3 | 2.8 | |
| Kрасноярский край без авт. округа | 7.2 | 51.6 | 34.2 | 7.0 | |
| Приморский край | 10.4 | 42.5 | 41.7 | 5.4 | |
| Cтавропольский край | 3.9 | 36.0 | 57.2 | 2.8 | |
| Xабаровский край | 6.9 | 42.9 | 40.4 | 9.8 | |
| Aмурская область | 10.4 | 42.3 | 44.6 | 2.6 | |
| Aрхангельская обл., Ненецкий авт. округ | 16.0 | 35.9 | 47.3 | .8 | |
| Aрхангельская обл. без авт. округа | 9.4 | 42.2 | 41.8 | 6.5 | |
| Aстраханская область | 12.7 | 35.1 | 48.6 | 3.6 | |
| Белгородская область | 7.0 | 37.4 | 46.9 | 8.7 | |
| Брянская область | 7.7 | 23.2 | 65.3 | 3.8 | |
| Bладимирская область | 6.3 | 19.2 | 71.5 | 3.0 | |
| Bолгоградская область | 6.6 | 31.9 | 58.7 | 2.8 | |
| Bологодская область | 12.2 | 34.0 | 43.5 | 10.4 | |
| Bоронежская область | 9.7 | 34.8 | 49.9 | 5.6 | |
| Hижегородская область | 7.2 | 23.0 | 61.0 | 8.7 | |
| Ивановская область | 6.3 | 18.8 | 62.1 | 12.7 | |
| Иркутская область без авт. округа | 11.7 | 50.7 | 31.4 | 6.2 | |
| Иркутская обл., Усть-Ордынский Бурятский авт. округ | 20.6 | 49.8 | 28.5 | 1.1 | |
| Республика Ингушетия | .3 | 10.5 | 89.1 | .0 | |
| Калининградская область | 7.4 | 36.1 | 53.6 | 2.9 | |
| Tверская область | 10.8 | 28.5 | 56.5 | 4.2 | |
| Kалужская область | 5.5 | 41.1 | 47.0 | 6.3 | |
| Kамчатская область без авт. округа | 16.8 | 36.4 | 40.2 | 6.6 | |
| Kамчатская обл., Корякский авт. округ | 29.0 | 26.6 | 44.4 | .0 | |
| Kемеровская область | 10.8 | 39.2 | 37.5 | 12.5 | |
| Kировская область | 13.1 | 35.1 | 39.5 | 12.4 | |
| Kостромская область | 11.8 | 27.0 | 55.2 | 6.0 | |
| Cамарская область | 9.9 | 36.1 | 44.9 | 9.0 | |
| Kурганская область | 14.5 | 37.8 | 45.9 | 1.9 | |
| Kурская область | 5.8 | 28.2 | 63.2 | 2.7 | |
| г. Санкт-Петербург | 7.7 | 20.1 | 62.0 | 10.2 | |
| Ленинградская область | 9.4 | 19.2 | 63.4 | 8.0 | |
| Липецкая область | 10.0 | 43.1 | 42.1 | 4.8 | |
| Mагаданская область | 16.5 | 16.3 | 62.9 | 4.2 | |
| г.Москва | 4.6 | 16.6 | 71.1 | 7.6 | |
| Mосковская область | 5.6 | 21.5 | 64.0 | 9.0 | |
| Mурманская область | 8.5 | 48.5 | 32.3 | 10.8 | |
| Hовгородская область | 7.5 | 21.0 | 62.5 | 8.9 | |
| Hовосибирская область | 10.8 | 32.5 | 47.5 | 9.2 | |
| Oмская область | 10.4 | 32.1 | 51.6 | 6.0 | |
| Oренбургская область | 7.0 | 49.4 | 38.9 | 4.7 | |
| Oрловская область | 7.4 | 44.6 | 44.0 | 4.0 | |
| Пензенская область | 14.2 | 19.8 | 63.5 | 2.5 | |
| Пермская область без авт. округа | 10.3 | 32.4 | 44.9 | 12.4 | |
| Пермская обл., Коми-Пермяцкий авт. округ | 29.4 | 34.4 | 35.3 | .9 | |
| Псковская область | 12.5 | 26.5 | 55.8 | 5.3 | |
| Pостовская область | 9.2 | 34.7 | 49.8 | 6.3 | |
| Pязанская область | 7.2 | 22.2 | 68.9 | 1.8 | |
| Cаратовская область | 6.8 | 25.5 | 63.0 | 4.7 | |
| Cахалинская область | 12.9 | 30.5 | 54.7 | 2.0 | |
| Cвердловская область | 9.0 | 36.2 | 43.0 | 11.8 | |
| Cмоленская область | 9.1 | 11.1 | 75.9 | 3.8 | |
| Tамбовская область | 6.6 | 38.6 | 52.5 | 2.3 | |
| Tомская область | 12.4 | 40.3 | 33.5 | 13.8 | |
| Tульская область | 6.2 | 15.0 | 76.1 | 2.7 | |
| Tюменская область без авт. округа | 10.4 | 42.6 | 39.8 | 7.1 | |
| Tюменская обл., Ханты-Мансийский авт. округ | 7.9 | 60.7 | 26.1 | 5.3 | |
| Tюменская обл., Ямало-Ненецкий авт. округ | 9.6 | 56.9 | 26.4 | 7.1 | |
| Ульяновская область | 4.8 | 23.8 | 65.2 | 6.2 | |
| Челябинская область | 7.7 | 39.2 | 47.5 | 5.7 | |
| Читинская область без авт. округа | 12.3 | 38.5 | 43.3 | 5.9 | |
| Читинская обл., Агинский Бурятский авт. округ | 14.2 | 45.4 | 39.8 | .6 | |
| Чукотский авт. округ | 18.3 | 29.5 | 50.1 | 2.1 | |
| Ярославская область | 9.9 | 35.3 | 49.1 | 5.7 | |
| Республика Адыгея | 5.2 | 35.1 | 56.3 | 3.5 | |
| Республика Башкортостан | 9.7 | 44.9 | 42.8 | 2.6 | |
| Республика Бурятия | 13.4 | 33.7 | 45.7 | 7.2 | |
| Республика Дагестан | 3.0 | 27.4 | 64.8 | 4.8 | |
| Кабардино-Балкарская Республика | 1.7 | 28.0 | 68.8 | 1.5 | |
| Республика Алтай | 11.1 | 43.0 | 41.9 | 4.1 | |
| Республика Калмыкия | 9.0 | 36.5 | 50.3 | 4.1 | |
| Республика Карелия | 12.8 | 26.6 | 53.9 | 6.7 | |
| Республика Коми | 11.1 | 34.8 | 49.8 | 4.3 | |
| Республика Mарий Эл | 10.4 | 35.5 | 45.6 | 8.5 | |
| Республика Мордовия | 13.4 | 31.6 | 49.4 | 5.7 | |
| Республика Северная Осетия-Алания | 2.2 | 28.8 | 67.2 | 1.7 | |
| Карачаево-Черкесская Республика | 5.4 | 36.6 | 54.5 | 3.5 | |
| Республика Татарстан | 7.7 | 31.6 | 53.8 | 6.8 | |
| Республика Тыва | 11.1 | 47.1 | 40.1 | 1.8 | |
| Удмуртская Республика | 9.0 | 46.8 | 30.5 | 13.7 | |
| Республика Хакасия | 11.4 | 60.1 | 21.2 | 7.3 | |
| Чувашская Республика | 17.0 | 32.7 | 44.6 | 5.8 | |
| Республика Саха(Якутия) | 9.5 | 49.4 | 35.9 | 5.2 | |
| Еврейская авт. область | 14.0 | 47.4 | 34.1 | 4.5 | |
| Итого | 9.6 | 33.9 | 50.5 | 6.0 | |
Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://referat.ru/
1 Для сравнения, исследование RLMS фиксирует данные о расходах за неделю перед опросом, при этом дневниковых записей домохозяйства не ведут.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
