1. b-al y,
МОНГОЛ УЛСЫН ИХ СУРГУУЛЬ
ЭДИЙН ЗАСГИЙН СУРГУУЛЬ
“ЭРДМИЙН ШУВУУ”цомын төлөөх оюутын эрдэм
шинжилгээний бага хуралд зориулав.
СЭДЭВ: “Хүний хөгжлийн мөнгө олгох нь архидалтын түвшинд
үзүүлэх нөлөө”
Судалгааны удирдагч: /…………………/ Т. Навч (Ахлах багш)
Судалгааны баг:
/.…………………/ Л. Энх-Орчлон (ЭЗО-4)
/.…………………/ А. Ундрал (ЭЗО-4)
/……..…………./ Ч. Алтан-Өлзий (ЭЗО-4)
/……..…………./ Г. Батзориг (ЭЗО-4)

2. АГУУЛГА
ИЛТГЭЛИЙН ХУРААНГУЙ
УДИРТГАЛ ХЭСЭГ
-
ҮНДЭСЛЭЛ
-
ЗОРИЛГО, ЗОРИЛТ
-
АЧ ХОЛБОГДОЛ
ОНОЛЫН ХЭСЭГ
-
СУДЛАГДСАН БАЙДАЛ
-
ОНОЛ
СУДАЛГААНЫ ХЭСЭГ
-
СУДАЛГААНЫ ӨГӨГДЛҮҮД
-
СУДАЛГААНЫ ТААМАГЛАЛУУД
-
СУДАЛГААНЫ АРГАЧЛАЛ
-
СУДАЛГААНЫ ҮР ДҮН
ДҮГНЭЛТ
ЗӨВЛӨМЖ, САНАЛ
АШИГЛАСАН НОМ БИЧИГ

3. СУДАЛГААНЫ ХУРААНГУЙ
Энэхүү судалгааны зорилго нь төрөөс явуулж буй халамжийн бодлого, бэлэн мөнгө олгож
буй тохиолдол, тухайлбал Хүний Хөгжил сангийн 21000 төгрөг нийгэмд зарим талаар
сөрөг нөлөө (эрүүлжүүлэгдсэн хүний тоо) үзүүлж байгааг эсэхийг судлахад оршино.
Судалгааныхаа хүрээнд бэлэн мөнгө олгож эхэлсэн өдрөөс эхлэн нийгэмд гарч буй
тодорхой үзэгдлийг сонгон авч, түүнд үзүүлж буй нөлөөллийг судаллаа. Эрүүлжүүлэхэд
хамрагдаж байгаа хүмүүсийн тоо, архидан согтуурахтай холбоотой үүсч байгаа гэмт
хэргийн тоо зэрэг зарим сонирхолтой үзүүлэлтүүдийг энд авч үзсэн болно. Судалгааны үр
дүн нь дэвшүүлсэн таамаглалтай нийцсэн бөгөөд сонгож авсан хувьсагчид нь бэлэн мөнгө
тарааж
эхэлсэн
өдрөөс
эхлэн
нэмэгдэх
хандлага
ажиглагдсан
болно.
Үүнийг
эконометрикийн арга техникийг ашиглан харуулж, дүгнэлт санал зөвлөмжийг судлаачдын
зүгээс өгсөн болно.
ТҮЛХҮҮР ҮГ:
ЭРҮҮЛЖҮҮЛЭГДСЭН ХҮНИЙ ТОО, ХҮНИЙ ХӨГЖИЛ САН,
ОРЛОГО, НАС БАРАЛТ, МӨНГӨ ТАРААЛТ,
ТАЛАРХАЛ
Энэхүү судалгааг хийж гүйцэтгэхэд гүн туслалцаа үзүүлсэн МУИС-ийн ЭЗС-ийн ХАЗ-н
тэнхимийн ахлах багш Т.Навч болон СБД-ийн Эрүүлжүүлэх төвийн дарга, хошууч
н.Чинзориг, СБД-ийн Эрүүгийн цагдаагийн газрын Олон нийттэй харилцах албаны дарга,
ахмад н.Жамьяндорж, Нийслэлийн цагдаагийн газрын Олон нийттэй харилцах албаны
дарга, дэд хурандаа н.Насанжаргал, тус албаны ажилтан, ахмад н.Амарсанаа, Албадан
саатуулах төвийн Олон нийттэй харилцах албаны ажилтан н.Болорчулуун нарт
талархал илэрхийлж байна.
Судалгааны баг
Энэхүү судалгаанаас гарсан дүгнэлт, санал зөвлөмж болон үр дүн нь зөвхөн судлаачдын
үзэл бодол, тайлбар бөгөөд МУИС, ЭЗС, ЭЗО-ын тэнхимийг төлөөлөхгүй болно.

4. УДИРТГАЛ ХЭСЭГ
ҮНДЭСЛЭЛ
Төрөөс явуулж буй нийгмийн халамжийн бодлого, Хүний хөгжил сангаас олгож буй бэлэн
мөнгө зэрэг нь хэдийгээр нийгмийн тодорхой хэсэгт хүрч, тэдний амьдрал ахуйд бага ч
гэсэн хувь нэмрээ оруулж байгаа мэт харагдавч бодит байдал дээр энэ нь эсрэгээрээ
байгааг бидний хэн нь ч мэдэж ойлгож, түүнийг хэвлэл мэдээллийн хэрэгслүүдээр
сурвалжлан, олон байгууллагууд санаа зовнин өгүүлдэг. Нэг л жишээ дурьдахад: өнгөрсөн
сард хүний хөгжлийн мөнгө тарааж эхэлсэн ганцхан өдөрт Дорнод аймгийн нэгэн суманд
100 хүнийг эрүүлжүүлжээ. Тэгэхээр энэ мөнгө хэрэглээнд зарцуулагдаж байна уу,
архидалтанд үрэгдэж байна уу гэсэн асуулт бидний өмнө тавигдаж байна.
Монгол улс нэг хүнд ноогдох спирт, архины төрлийн бүтээгдэхүүний хэмжээгээр дэлхийд
“тасархай” тэргүүлж байна. Дунджаар 10 орчим литр ноогдох учиртай энэхүү үзүүлэлтэнд
Монгол улсын нэг хүн жилд 48,5 литр архи ноогддог гэдэг үр дүн гарсан аж. Үүнтэй
холбогдуулан холбогдох судалгааг хийж үзэхэд Монгол улсад жилд 68,9 сая литр архи,
архин бүтээгдэхүүнийг үйлдвэрлэж хэрэглэж байгааг тогтоожээ.
2,7 сая хүн амтай манай улсад спиртийн үйлдвэр 12, архины үйлдвэр 91, шар айрагны
үйлдвэр 14, дарсны үйлдвэр 8 байхад диско бар 941, архи борлуулах зөвшөөрөлтэй
караоке 568, ресторан паб 4034, кафе 579 үйл ажиллагаа явуулж байна. Архи борлуулах
тусгай зөвшөөрөлтэй хүнсний дэлгүүр орон сууц, хорооллын орчимд 4341 байхад гэр
хороололд бүр ч илүү 4951 байгаа нь асар том тоо юм.
Гэхдээ энэ нь зөвхөн Монгол улсад ажиглагдаж байгаа үзэгдэл биш юм. Өнгөрсөн зуунд
Америкийн Индиан, Хавайн бүс нутгийн оршин суугчид, Австралийн аброгенуудын
мөхөж сүйрсэн, өвчин зовлонд нэрвэгдсэн, архидалтанд эргэж буцалтгүйгээр орчихсны
шалтгаан ердөө л бэлэн мөнгө тараасных юм. Нийгмийн цөөнх хэсэгт тэтгэлэг хэлбэрээр
бэлэн мөнгө тарааснаар тэдний урт хугацааны эрүүл мэнд, нас баралт болон богино
хугацааны архидалт, архинаас үүдэх гэмт хэргийн тоо зэрэгт шууд нөлөөлдөг болохыг
олон судалгаа батлан харуулжээ. Бид дээрх шалтгаануудын улмаас энэ судалгааны
сэдвийг сонгон авч, тодорхой хэмжээнд өгөгдөл цуглуулан үр дүнг гаргасан болно.

5. ЗОРИЛГО, ЗОРИЛТ
Энэхүү судалгаа нь Хүний хөгжил сангаас бэлэн мөнгө тараах нь нийгэмд сөрөг нөлөөтэй
эсэхийг тодорхой үзүүлэлтийн хувьд (архидалт) эконометрикийн арга техникүүдийг
ашиглан үнэлэх зорилго бүхий оюутны судалгааны ажил юм. Үүнийхээ хүрээнд дараах
зорилтуудыг дэвшүүлсэн болно.
-
Өгөгдөл цуглуулах
-
Өгөгдлөө нэгтгэх, засах
-
Үр дүнг гаргах, үнэлгээ хийх
-
Санал зөвлөмж өгөх
-
Гадны жишээг судлах
АЧ ХОЛБОГДОЛ
Энэхүү судалгааны ач холбогдол нь урьд өмнө хийгдэж байгаагүй энэхүү төрлийн
судалгааны эхлэлийг тавих, цаашид хөгжүүлэх боломжийг тодорхойлох ач холбогдолтой
судалгаа юм. Хэдийгээр хүн бүр нийгмийн халамжийн нүсэр бодлогыг шүүмжилж, түүний
хор хохирлыг санаа зовон ярилцдаг хэдий ч түүнийг эдийн засгийн утгаар нь үнэлгээ,
шинжилгээ хийн батлан харуулсан жишээ Монголд төдийлөн ховор байна. Оюутны
түвшинд тодорхой хүрээнд энэхүү ажлын эхлэлийг тависнаар цаашид түүнийг хөгжүүлэх,
улам боловсронгуй болгох, бодлого боловсруулагчдад зөвлөмж өгөх хэмжээний ажил
болгон өргөтгөх боломжтой өргөн сэдэв юм.

6. ОНОЛЫН ХЭСЭГ
Судлагдсан байдал
Энэ чиглэлийн судалгааны ажлууд нь 20-р зууны дунд үеэс эхлэн судлаачдын сонирхлыг
ихээр татах болжээ. 1973 оны Китигава болон Хаузер нарын ажил мөн 1999 оны Баклунд
болон бусад нарын судалгааны үр дүнгээр өндөр орлоготой хүмүүсийн нас баралтын
болоод өвчлөлтийн түвшин бага байдаг бөгөөд амьдралын илүү эрүүл зуршилтай байдаг
гэдгийг батлан харуулжээ. 1999 онд Смит болоод 2003 онд Дитон нарын бүтээлээр өндөр
орлого нь эрүүл мэндэд эерэгээр нөлөөлдөг гэсэн баталгааг гаргасан.
1999 оны Филипс болон Эванс, Мур нарын хийгдэж байгаа ажлын үр дүнгээр сарын
сүүлийн өдрүүдэд нас баралтын түвшин буурдаг бол сарын эхний өдөр нэг хувиар
нэмэгддэг, сарын эхний өдрүүдэд дунджаас арай өндөр түвшинд тогтдог гэдгийг
харуулжээ.
2000 онд Румын хийсэн ажлын энэ төрлийн судалгааны чиглэлд томоохон өөрчлөлтийг
хийж чадсан бөгөөд нас баралтын түвшин нь бизнесийн мөчлөгтэй сөрөг хамааралтай
байдаг бөгөөд эдийн засгийн тэсрэлт /boom/-ийн үед өсөн, хямралын үед буурдаг гэдгийг
үзүүлсэн байна.
1998 оны Харвүүд, Фоунтайн, Дуглас, Ливермор нарын судалгааны ажил нь бэлэн мөнгө
олгосноор гарах архи, согтууруулах ундаа болон хар тамхины хэрэглээний өсөлтийн
эдийн засгийн зардлыг авч үзсэн.
2003 оны Хсиэ Чан Тайгийн ажлаар Аляскийн Байнгын Сангийн өгөгдлийг ашиглан
хэрэглэгч нь орлогын өөрчлөлтөнд хариу үзүүлдэг болохыг судалж байлаа.
Тэрчлэн сүүлийн үеийн судалгаануудын үр дүнгээс ажиглахад орлогын өөрчлөлт болон
бэлэн мөнгө тараах нь нийгэмд архидан согтууралт, хар тамхины хэрэглээг нэмэгдүүлж,
түүгээр дамжуулан нийгэмд сөрөг үр дагавар үүсгэж байгааг тайлбарласан.

7. Хүний хөгжил сан
Хүний хөгжил сангийн зорилт нь ашигт малтмал, уул уурхайн салбарын орлогоос хуримтлал
үүсгэж, тогтвортой өсөн нэмэгдэх байнгын нөөц бүрдүүлэн иргэддээ тэгш хүртээх зорилгоор
хүний хөгжил сан байгуулах, түүнийг бүрдүүлэх, сангийн хөрөнгийг удирдах, зарцуулах,
гүйцэтгэлийг нь тайлагнах, хяналт тавихтай холбогдсон харилцааг зохицуулахад оршино. Үүний
дагуу Монгол улсын иргэн бүрт тодорхой хэмжээний бэлэн мөнгийг сар бүр олгож байгаа юм.
Хүний хөгжил сангийн 2010 оны төсөвт Монгол Улсын иргэн бүрт 120.0 мянган төгрөг
бэлнээр, төр хариуцах иргэдийн эрүүл мэндийн даатгалын хураамж нийт 10.9 тэрбум
төгрөг тус тус олгохоор тусгасан.
Хүний хөгжил сангийн 2011 оны төсөвт иргэн бүрт сар бүр 21.0 мянган төгрөг, оюутны
сургалтын төлбөрт нийт 82.5 тэрбум төгрөг, төр хариуцах иргэдийн хураамж нийт 20.2
тэрбум төгрөг тус тус олгохоор тусгасан.
Дээр дурдсан хуулиудын дагуу уг сангаас 2011 оны 1 дүгээр сарын эцэс хүртэлх
хугацаанд олгосон дүнг тооцож, иргэн бүрт 1.5 сая төгрөгийн хишиг хувийн үлдэх
хэсгээр Хүний хөгжил сангийн төсөвт үзүүлэх нөлөөллийг урьдчилсан байдлаар тооцон
танилцуулж байна. Ингэхдээ оюутны сургалтын төлбөрийн 500.0 мянган төгрөг болон төр
хариуцах иргэдийн хураамжийн тэтгэлгийг үргэлжлүүлэн олгох бөгөөд бэлэн мөнгө олгох
арга хэмжээг 1 дүгээр сараар дуусгавар болгохоор тооцов.
2011 оны эхний арван сард Нийгмийн халамжийн тэтгэвэрт 56.8 мян.хүн хамрагджээ. Энэ нь
өмнөх оны мөн үеийнхээс 1.1 мян.хүн буюу 2.0 хувь, олгосон тэтгэврийн хэмжээ 6.9 тэрбум төг
буюу 31.6 хувиар нэмэгдсэн үзүүлэлт юм. "Хүний хөгжил" сангаас 2011 оны эхний арван сард
603.9 тэрбум төгрөгийг давхардсан тоогоор 2.7 сая иргэнд олгожээ.

8. СУДАЛГААНЫ ХЭСЭГ
СУДАЛГААНЫ ӨГӨГДӨЛ
Энэхүү судалгаанд дараах хувьсагчдыг авч ашигласан бөгөөд эх сурвалжийг дурьдсан
болно.
Эрүүлжүүлэгдэж буй хүний тоо: Нийслэлийн хэмжээнд дүүргүүдийн эрүүлжүүлэх төвд
үйлчлүүлж буй хүний тоо /эх сурвалж: Нийслэлийн Цагдаагийн Газар/
Согтуугаар тээврийн хэрэгсэл жолоодсон хүний тоо: Нийслэлийн хэмжээнд согтууруулах
ундаа хэрэглэгдэж байгаад саатуулагдсан хүний тоо /эх сурвалж: Албадан саатуулах төв/
Ар гэртээ согтуурхсан хүний тоо: Нийслэлийн хэмжээнд ар гэртээ архидан согтуурч,
улмаар агсам тавьж, ар гэрийн хүсэлтээр саатуулагдсан хүний тоо /эх сурвалж: Албадан
саатуулах төв/
Согтуугаар гэмт хэрэг үйлдсэн хүний тоо: Нийслэлийн хэмжээнд согтуугаар гэмт хэрэг
үйлдэж, тодорхой хохирол учруулсан хүний тоо /эх сурвалж: Нийслэлийн цагдаагийн
газар/
СУДАЛГААНЫ АРГАЧЛАЛ
Манай судалгааны хувьд хувьсагчдын хамаарал, дэвшүүлсэн таамаглалуудаа шалгахын
тулд эконометрик үнэлгээг ашигласан. Eviews-7 программыг ашиглан ХБКАргаар үнэлгээ
хийж, онолын таамаглалыг шалгасан.
СУДАЛГААНЫ ТААМАГЛАЛУУД
Бид энэхүү судалгаандаа дараах таамаглалуудыг дэвшүүлэн батлах болно.
1. Бэлэн мөнгө тараасан өдөр буюу сар болгоны 15-аас хойш эрүүлжүүлэхээр
үйлчлүүлж буй хүмүүсийн тоо нэмэгдэнэ. Учир нь бэлэн мөнгийг шууд архинд
зарцуулах нийгмийн хэсэг нь ихэвчлэн нийгмийн доод давхаргын хүмүүс байх
бөгөөд эдгээр хүмүүс нь эрүүлжүүлэхээр үйлчлүүлэх магадлал өндөр байх болно.
2. Бэлэн мөнгө тараасан сар болгоны 15-аас хойш согтуугаар гэмт хэрэг үйлдсэн
хүмүүсийн тоо нэмэгдэнэ. Учир нь бэлэн мөнгө тарааснаар архидалт нэмэгдэх

9. бөгөөд архидалтаас үүдэлтэй гэмт хэрэг нь нийт гэмт хэргийн гуравны нэгийг
эзэлдэг.
3. Бэлэн мөнгө тараасан сар болгоны 15-аас хойш ар гэртээ согтуурхсан хүмүүсийн
тоо нэмэгдэнэ. Учир нь бэлэн мөнгө тарааснаар архидалт нэмэгдэх бөгөөд энэ нь
архидалтаас шууд шалтгаална.
4. Бэлэн мөнгө тараасан сар болгоны 15-аас хойш согтуугаар тээврийн хэрэгсэл
жолоодсон хүний тоо нь үүнтэй шууд холбоогүй. Учир нь бэлэн мөнгийг архинд
зарцуулах нийгмийн хэсэг нь автомашин хэрэглэх боломжтой нийгмийн хэсэгт
хамаарахгүй.
5. Сар болгоны эхний өдөр хуулийн дагуу “Архигүй өдөр” болгон зарласантай
холбогдуулан сарын эхний өдөр эрүүлжүүлэхээр үйлчлүүлж буй хүмүүсийн тоо
бусад өдрүүдтэй харьцуулахад буурна.
6. Баяр
ѐслол,
тэмдэглэлт
өдрүүдээр
архины
хэрэглээ
нэмэгдэнэ.
Үүнтэй
холбогдуулан эрүүлжүүлэхэд орж байгаа хүмүүсийн тоо нэмэгдэх боломжтой.
7. Залуус болон нийгмийн дунд “Баасан” гарагийг “шоуны өдөр” гэж нэрлэдэгтэй
холбогдуулан архины хэрэглээ нэмэгдэнэ. Үүнтэй холбоотойгоор эрүүлжүүлэхээр
үйлчлүүлж байгаа хүмүүсий тоо нэмэгдэнэ.

10. Нийслэлийн хэмжээнд эрүүлжүүлэгдсэн хүний тоо (01/01/2011-14/11/2011)
500
450
1 сар
400
2 сар
350
3 сар
300
4 сар
250
5 сар
200
6 сар
7 сар
150
8 сар
100
9 сар
50
10 сар
0
0
5
10
15
20
25
30
35
Эх үүсвэр: Нийслэлийн Цагдаагийн Ерөнхий Газар
Дээрх үр дүнгээс харахад сар бүрийн 15-аас хойш эрүүлжүүлэгдсэн хүний тоо нэмэгдсэн
үр дүн ажиглагдаж байна. Бид энэ нөлөөг эконометрикийн загвараар тайлбарлана.
Элэгний төрлийн өвчлөгчид болон нас барагчид(10 000 хүнд ноогдох хүн амын тоо)
14
12
10
8
өвчлөгчид
6
нас барагчид
4
2
0
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Эх үүсвэр: Үндэсний Статистикийн Хороо

11. Элэгний өвчлөл нь согтууруулах ундаанаас үүдэлтэй бий болдог өвчлөл болон нас
баралтын тоог авч үзсэн болно. Эндээс үзэхэд, 2005 онд өссөн огцом өсөлтийн
шалтгааныг сонгуулийн дараах мөнгөний амлалтуудтай холбон тайлбарлаж болно. Харин
2008 оноос эхлэн энэхүү тоо нь аажмаар өссөн дүр зураг ажиглагдаж байгаа юм.
Албадан саатуулах төвд бүртгэгдсэн согтуугаар машин жолоодсон хүний тоо /сараар/
140
120
100
80
60
40
20
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Эх үүсвэр: Албадан саатуулах төв
Албадан саатуулах төвд бүртгэгдсэн орон гэртээ агсам тавьсан хүний тоо /сараар/
11
10
9
8
7
6
сүүлд
5
эхэн
4
3
2
1
0
20
40
60
80
100
120
Эх үүсвэр: Албадан саатуулах төв

12. Албадан саатуулах төвд бүртгэгдсэн согтуугаар гэмт хэрэг үйлдсэн хүний тоо /сараар/
20
18
16
14
12
10
эхэн
8
сүүлд
6
4
2
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Эх үүсвэр: Албадан саатуулах төв
ЭКОНОМЕТРИК ЗАГВАРЫН ШИНЖИЛГЭЭ
Бид дараах эконометрик загварыг ашиглан, хүний хөгжлийн мөнгө тараалт нь
эрүүлжүүлэгдсэн хүний тоо өсгөж байгаа эсэхийг харах юм. Бидний хувьд сонгосон
хувьсагчид нь бүгд дамми хувьсагч ч гэсэн энэхүү загварын найдвартай байдлыг бид тоон
өгөгдлийн их гэдгээс харж болно. Өөрөөр хэлбэл ихэнх хугацааны цувааны хувьд жилээр
авахад л цувааны тоо бага байдаг. Харин бидний тоон өгөгдөл нь өдрөөр байгаа учраас
нийт 318 түүвэр үүсч байгаа нь түүврийн тоо нэмэгдэх тусам бидний үнэлгээний үр дүн
найдвартай гэдгийг баталж байгаа болно. Мөн сонгодог шугаман загварын нөхцлүүдийг
шалгаж үзсэн бөгөөд хавсралтад үр дүнг нь хавсаргав. Мөн бид сонгодог шугаман
загварын нөхцлүүд болох хетероскедастик болон авто корреляци байсан ч үнэлдэг Eviews7 программд нэмсэн HAC- гэдэг арга ашигласан.
RC = C(1)*FRI + C(2)*NAD + C(3)*NWEEK + C(4)*PWEEK + C(5)*SPECIAL + C
- RC- эрүүлжүүлэгдсэн хүний тоо
- FRI- 5 өдөр бол 1, бусад өдрүүдэд 0 гэсэн утга авах дамми хувьсагч
- NAD- сар бүрийн эхний өдөр бол 1, бусад өдрүүдэд 0 гэсэн утга авах дамми хувьсагч

13. - NWEEK- сар бүрийн 15 хойшхи 7 хоног бол 1, бусад 7 хоногт 0 гэсэн утга авах дамми
хувьсагч
- PWEEK- сар бүрийн 15 өмнөх 7 хоног бол 1, бусад 7 хоногт 0 гэсэн утга авах дамми
хувьсагч
- SPECIAL- жил бүрийн тэмдэглэлт баяр бол 1, бусад өдрүүдэд 0 гэсэн утга авах дамми
хувьсагч
- C- загварын тогтмол
Эконометрик загварын хувьсагчдыг онолын хувьд дараах байдлаар таамаглах болно.

FRI буюу 7 хоног бүрийн 5 өдөрт иргэд нь ажлын алжаал тайлах, найз нөхөдтэйгээ
уулзах гэх мэт байдлаас болж согтууруулах ундааг их хэмжээгээр хэрэглэснээс
үүдэлтэй эрүүлжүүлэхэд ороход хүрдэг учраас эерэгээр нөлөөлнө гэж таамаглана.

NAD буюу сар бүрийн эхний өдөр нь архигүй өдөр гэж үздэг учраас үйлчилгээний
байгуулгууд согтууруулах ундаагаар үйлчилдэггүй. Энэ нь эрүүлжүүлэхэд орох
хүмүүсийн тоог багасгах учраас сөргөөр нөлөөлөх юм.

NWEEK буюу сар бүрийн 15 хойшхи 7 хоногийг авч үзсэн хувьсагч нь
эрүүлжүүлэхэд орсон хүмүүсийн тоог нэмэгдүүлнэ гэж таамаглана. Өөрөөр хэлбэл
сар бүрийн 15 хойш хүний хөгжлийн мөнгө тараадаг 7 хоногт тухайн мөнгөө
зарцуулах магадлал өндөр байгаа учраас энэ нь эрүүлжүүхэд орсон хүмүүсийн тоог
нэмэгдүүлэх гэж таамаглаж байна.

PWEEK буюу сар бүрийн 15 өмнөх 7 хоногийг авч үзсэн хувьсагч нь
эрүүлжүүлэхэд орсон хүмүүсийн тоотой сөрөг хамааралтай гэж таамаглаж байна.
Учир нь сар бүрийн 15 хойш тараадаг хүний хөгжлийн мөнгөө зарцуулчихсан байх
магадлал өндөр. Иймд сар бүрийн 15 өмнөх 7 хоногт эрүүлжүүлэгдсэн хүмүүсийн
тоотой урвуу хамааралтай таамаглана.

SPECIAL буюу жил бүрийн тэмдэглэлт том баярууд нь эрүүлжүүлэгдсэн
хүмүүсийн тоог өсгөдөг гэж онолын хувьд таамаглаж болох ч тухайн баярын
хүндэтгэлтэй холбоотой хүмүүс согтууруулах ундааг хэтрүүлэн хэрэглэхгүй байх
учраас хүчтэй нөлөөлнө гэж таамаглаж болохгүй юм.

14. RS = 65.3572959487*FRIDAY - 50.0483780605*NAD + 32.9589180854*NWEEK 44.8063273658*PWEEK + 31.7610026072*SPECIAL + 202.550596742
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRIDAY
65.35730
9.692493
6.743084
0.0000
NAD
-50.04838
22.87799
-2.187622
0.0294
NWEEK
32.95892
13.17779
2.501097
0.0129
PWEEK
-44.80633
10.81720
-4.142137
0.0000
SPECIAL
31.76100
46.79442
0.678735
0.4978
C
202.5506
8.663097
23.38085
0.0000
R-squared
Included
0.248058
318
observations:
Эконометрик загварыг үнэлэхэд дээрх байдлаар харагдаж байна. Харин үнэлгээний
дэлгэрэнгүй байдлыг доорх хүснэгтэд харуулсан болно. Эндээс бидний таамагласан
хувьсагчид онолын хувьд дэвшүүлсэн таамаглалуудтай нийцэж байна. Доорх бүх
хувьсагчид 1 хувийн ач холбогдлын түвшинд ач холбогдолтой гарсан бөгөөд харин
тэмдэглэлт баяр бол 1 гэсэн утга, бусад тохиолдолд 0 гэсэн утга авах дамми хувьсагчийн
хувьд нөлөөгүй гарсан байна.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRIDAY
63.37780
11.68024
5.426068
0.0000
NAD
-49.90446
20.02666
-2.491902
0.0132
NWEEK
31.67257
9.841553
3.218250
0.0014
PWEEK
-44.80597
8.883991
-5.043450
0.0000
PWEEKFRI
9.014695
24.90250
0.362000
0.7176
SPECIAL
30.90842
24.73947
1.249357
0.2125
C
202.8441
5.343841
37.95848
0.0000
R-squared
0.248375
Included observations:
318

15. Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRIDAY
64.73901
12.32083
5.254434
0.0000
NAD
-50.03037
22.91800
-2.183016
0.0298
NWEEK
32.96376
13.20314
2.496661
0.0131
NWEEKFRI
2.517103
20.04842
0.125551
0.9002
PWEEK
-45.16089
10.95270
-4.123266
0.0000
SPECIAL
31.90359
46.86167
0.680804
0.4965
C
202.6320
8.685639
23.32955
0.0000
R-squared
0.248084
Included observations:
318
Мөн тухайн дамми хувьсагчид тогтмол бус нөлөөтэй эсэхийг харахын тулд PWEEKFRI
буюу 15-аас өмнөх 7 хоногт баасан гариг байдаг бол эрүүлжүүлэгдсэн хүмүүсийн тоонд
нөлөөтэй байгаа эсэхийг шалгаж үзсэн үнэлгээг харахад статистикийн хувьд ач
холбогдолгүй нөлөөгүй гарсан байна. Харин 15-аас хойшхи долоо хоногт баасан гариг
байдаг бол гэсэн дамми хувьсагч NWEEKFRI статистикийн хувьд ач холбогдолгүй гарсан
байна. Үнэлгээнүүдийг дээрх хүснэгтэд үзүүлэв.

16. ДҮГНЭЛТ
Энэхүү судалгаа нь Хүний хөгжил сангаас олгож буй бэлэн мөнгөний нийгэмд үзүүлж буй
зарим сөрөг нөлөөг эконометрикийн арга техникүүдийг ашиглан батлан харуулах зорилго
болгосон билээ.
Төрөөс явуулж буй нийгмийн халамжийн бодлого, Хүний хөгжил сангаас олгож буй бэлэн
мөнгө зэрэг нь хэдийгээр нийгмийн тодорхой хэсэгт хүрч, тэдний амьдрал ахуйд бага ч
гэсэн хувь нэмрээ оруулж байгаа мэт харагдавч бодит байдал дээр энэ нь эсрэгээрээ
байгааг бидний хэн нь ч мэдэж ойлгож, түүнийг хэвлэл мэдээллийн хэрэгслүүдээр
сурвалжлан, олон байгууллагууд санаа зовнин өгүүлдэг.
Энэхүү чиглэлийн судалгаа нь хүний хөгжлийн нийгэмд үзүүлж буй нөлөөг шууд бус
аргаар судалж байгаагаараа анхдагч судалгаа юм.
Бидний судалгаанаас харахад нийслэлийн хэмжээнд 2011 оны байдлаар өдөрт
эрүүлжүүлэгдсэн хүний тоонд хүний хөгжлийн сангаас тарааж буй бэлэн мөнгө нөлөөлж
буй эсэхийг эконометрик үнэлгээ ашиглан үнэлж үзэхэд, онолын хувьд таамаглаж байсан
таамаглалуудтай нийцэж байна.
Мөн элэгний өвчлөлтэй хүмүүс болон, элэгний өвчлөлөөр нас барсан хүмүүсийн тоо зэрэг
нь шинжлэх ухаан хөгжиж байгаа өнөө үед манай орны хувьд аажмаар өсч байгаа нь
архидалтын шалтгаантай холбоотой байж болох юм гэсэн таамаглал дэвшүүлсэн бөгөөд
үнэлгээ хийхэд өдрөөрх тоон өгөгдөл манай орны хувьд хараахан байхгүй байгаа юм.

17. АШИГЛАСАН НОМ МАТЕРИАЛ
У.Эванс, Т.Мур, 2007 он, “Орлого хүлээн авалт нь богино хугацааны нас баралтанд
нөлөөлөх нь”
Э.Китигава, Ф.Хаусер, 1973 он, “АНУ дахь нас баралтын ялгаатай байдал: нийгмийн
нөлөө”
Д.Филипс, Ж.Ярвинен, И.Абрамсон, Р.Филипс, 2004 он, “Нас баралтад нөлөөлөх хүчин
зүйлсийн шинжилгээ”
К.Алберт, М.Миттлемэн, 2000 он, “Орлого хүлээн авалтын нийгэмд үзүүлэх сөрөг нөлөө:
Америкийн жишээ”
А.Дитон, 2003 он, “Эрүүл мэнд, тэгш бус байдал ба эдийн засгийн хөгжил”
К.Добкин, С.Пюллер, 2007 он, “Засгийн газраас олгож буй мөнгө нь хар тамхи хэрэглэлт,
эрүүл мэнд, өвчлөлтөнд нөлөөлөх нь”
П.Фритерс, Ж.Хайскен-ДеНьюв, 2005 он, “Орлого нь эрүүл мэндэд нөлөөлөх нь: Германы
жишээ”
Х.Харвүүд, Д.Фоунтайн, 1998 он, “АНУ дахь архи, согтууруулах ундаа ба хар тамхины
хэрэглээний эдийн засгийн өртгийг тооцох нь”
Р.Хеппел, 1991 он “Халамж ба архидалт”
Ч.Хсие, 2003 он, “Хэрэглэгчид орлогын өөрчлөлтөнд үзүүлэх хариг үйлдэл: Аляскийн
Байнгын Сангийн жишээ”
К.Рум, 2000 он, “Эдийн засгийн уналт таны эрүүл мэндэд яаж нөлөөлдөг вэ?”
С.Снайдер, У.Эванс, 2006 он, “Халамжийн эрүүл мэндэд үзүүлж байгаа нөлөө”
Ж.Вүүлдриж, 2005 он, “Анхан шатны Эконометрик”

18. ХАВСРАЛТ
Эрүүлжүүлэгдэж буй хүний тоо, сараар
600
400
300
400
200
200
100
0
1-Jan
8-Jan
15-Jan
22-Jan
29-Jan
0
27-Jan
500
16-Feb
26-Feb
8-Mar
7-Apr
17-Apr
27-Apr
7-May
6-Jun
16-Jun
26-Jun
6-Jul
5-Aug
15-Aug
25-Aug
4-Sep
4-Oct
14-Oct
24-Oct
3-Nov
400
400
6-Feb
300
300
200
200
100
100
0
1-Mar
8-Mar
15-Mar
22-Mar
29-Mar
0
28-Mar
400
500
300
400
300
200
200
100
100
0
1-May
8-May
15-May
22-May
29-May
400
0
27-May
400
300
300
200
200
100
100
0
1-Jul
8-Jul
15-Jul
22-Jul
29-Jul
0
26-Jul
400
400
300
300
200
200
100
100
0
1-Sep
8-Sep
15-Sep
22-Sep
29-Sep
0
24-Sep

19. Dependent Variable: RS
Method: Least Squares
Date: 12/13/11 Time: 13:54
Sample: 1/01/2011 11/14/2011
Included observations: 318
HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed
bandwidth = 6.0000)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRIDAY
NAD
NWEEK
PWEEK
SPECIAL
C
65.35730
-50.04838
32.95892
-44.80633
31.76100
202.5506
9.692493
22.87799
13.17779
10.81720
46.79442
8.663097
6.743084
-2.187622
2.501097
-4.142137
0.678735
23.38085
0.0000
0.0294
0.0129
0.0000
0.4978
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.248058
0.236008
63.92619
1275006.
-1770.352
20.58512
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
207.1730
73.13652
11.17202
11.24301
11.20037
1.157336
Dependent Variable: RC
Method: Least Squares
Date: 11/18/11 Time: 13:04
Sample: 1/01/2011 11/11/2011
Included observations: 315
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRI
66.02103
10.29827
6.410888
0.0000
NAD
-50.09432
19.96218
-2.509461
0.0126
NWEEK
32.95805
9.149896
3.602013
0.0004
PWEEK
-47.15905
8.977632
-5.252950
0.0000
SPECIAL
32.01169
24.55313
1.303772
0.1933
C
202.4531
5.266357
38.44271
0.0000
R-squared
0.255035
Mean dependent var
207.0921
Adjusted R-squared
0.242980
S.D. dependent var
73.35262
S.E. of regression
63.82183
Akaike info criterion
11.16893
Sum squared resid
1258627.
Schwarz criterion
11.24041
Log likelihood
-1753.107
Hannan-Quinn criter.
11.19749
F-statistic
21.15688
Durbin-Watson stat
1.161624

20. Prob(F-statistic)
0.000000
Dependent Variable: RS
Method: Least Squares
Date: 12/13/11 Time: 13:00
Sample: 1/01/2011 11/14/2011
Included observations: 318
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRIDAY
NAD
NWEEK
PWEEK
PWEEKFRI
SPECIAL
C
63.37780
-49.90446
31.67257
-44.80597
9.014695
30.90842
202.8441
11.68024
20.02666
9.841553
8.883991
24.90250
24.73947
5.343841
5.426068
-2.491902
3.218250
-5.043450
0.362000
1.249357
37.95848
0.0000
0.0132
0.0014
0.0000
0.7176
0.2125
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.248375
0.233874
64.01540
1274469.
-1770.285
17.12833
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
207.1730
73.13652
11.17789
11.26070
11.21097
1.153422
Dependent Variable: RS
Method: Least Squares
Date: 12/13/11 Time: 13:02
Sample: 1/01/2011 11/14/2011
Included observations: 318
HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed
bandwidth = 6.0000)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRIDAY
NAD
NWEEK
NWEEKFRI
PWEEK
SPECIAL
C
64.73901
-50.03037
32.96376
2.517103
-45.16089
31.90359
202.6320
12.32083
22.91800
13.20314
20.04842
10.95270
46.86167
8.685639
5.254434
-2.183016
2.496661
0.125551
-4.123266
0.680804
23.32955
0.0000
0.0298
0.0131
0.9002
0.0000
0.4965
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.248084
0.233578
64.02775
1274961.
-1770.346
17.10172
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
207.1730
73.13652
11.17828
11.26109
11.21135
1.157829

21. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared
36.91294
61.16479
Prob. F(2,310)
Prob. Chi-Square(2)
0.0000
0.0000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/13/11 Time: 14:07
Sample: 1/01/2011 11/14/2011
Included observations: 318
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
FRIDAY
NAD
NWEEK
PWEEK
SPECIAL
C
RESID(-1)
RESID(-2)
2.136926
-20.52293
3.778342
7.375508
23.37469
-2.680451
0.393994
0.105998
9.297775
18.18478
8.277578
8.082611
22.34527
4.773303
0.056782
0.056792
0.229832
-1.128578
0.456455
0.912516
1.046069
-0.561551
6.938768
1.866435
0.8184
0.2599
0.6484
0.3622
0.2963
0.5748
0.0000
0.0629
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.192342
0.174105
57.63536
1029769.
-1736.387
10.54655
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
3.35E-14
63.42004
10.97098
11.06563
11.00879
2.002207
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS
3.290176
15.92743
14.53185
Prob. F(5,312)
Prob. Chi-Square(5)
Prob. Chi-Square(5)
0.0065
0.0071
0.0126
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/13/11 Time: 14:08
Sample: 1/01/2011 11/14/2011
Included observations: 318
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
FRIDAY
NAD
NWEEK
PWEEK
4562.948
1117.990
-1074.653
-590.2217
-2557.088
448.1783
875.7557
1698.936
778.7276
753.8106
10.18110
1.276601
-0.632545
-0.757931
-3.392215
0.0000
0.2027
0.5275
0.4491
0.0008

22. SPECIAL
3387.385
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.050086
0.034863
5431.736
9.21E+09
-3182.998
3.290176
0.006541
2089.621
1.621053
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.1060
4009.453
5528.970
20.05659
20.12757
20.08494
1.647113
FRI
RC
SPECIAL
NAD
PWEEK
NWEEK
Mean
0.142857
207.0921
0.022222
0.034921
0.234921
0.222222
Median
0.000000
199.0000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
Maximum
1.000000
459.0000
1.000000
1.000000
1.000000
1.000000
Minimum
0.000000
58.00000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
Std. Dev.
0.350484
73.35262
0.147640
0.183871
0.424624
0.416401
Skewness
2.041241
0.508471
6.482494
5.066808
1.250524
1.336306
Kurtosis
5.166667
3.018777
43.02273
26.67255
2.563811
2.785714
Jarque-Bera
280.3646
13.57813
23230.06
8702.921
84.59724
94.35268
Probability
0.000000
0.001126
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
Sum
45.00000
65234.00
7.000000
11.00000
74.00000
70.00000
Sum Sq. Dev.
38.57143
1689510.
6.844444
10.61587
56.61587
54.44444
Observations
315
315
315
315
315
315