72446

Общая теория статистики

Конспект

Социология, социальная работа и статистика

Все показатели социально-экономической статистики и методология их исчисления рассматриваются в свете теории и практики применения системы национальных счетов в условиях рыночной экономики. В результате изучения общей теории статистики социально-экономической статистики и статистики финансов...

Русский

2014-11-22

2.05 MB

2 чел.

Введение

Важность дисциплины «Статистика» определяется комплексом проблем, решаемых статистической наукой и практикой. Актуальность и значимость статистики особенно возросли на современном этапе. Существенное изменение общественной и социально-экономической жизни России вызвало потребность в коренном совершенствовании социально-экономической статистики, комплексном пересмотре всей системы учета и статистики в стране, а также необходимость расширения возможности получения объективной аналитической информации о состоянии и развитии социально-экономических процессов для принятия решения на всех уровнях управления, обеспечения международной сопоставимости результатов государственных статистических наблюдений, внедрения наднациональных стандартов в статистическую практику.

Цель изучения дисциплины «Статистика» ¾ формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков в области современной статистики.

Изучаемая дисциплина состоит из трех разделов: общей теории статистики, социально-экономической статистики и статистики финансов.

Общая теория статистики ¾ общественная наука, разрабатывающая общие понятия, категории, методы сбора, обработки, обобщения и анализа массовых данных.

Социально-экономическая статистика ¾ общественная наука, изучающая количественную сторону массовых социальных и экономических явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной. Объектом изучения социально-экономической статистики является общество во всем многообразии его форм и проявлений. Все показатели социально-экономической статистики и методология их исчисления рассматриваются в свете теории и практики применения системы национальных счетов в условиях рыночной экономики.

Статистика финансов ¾ общественная наука, характеризующая количественную сторону массовых явлений и процессов, происходящих в финансово-кредитной сфере, в неразрывной связи с их качественной стороной в целях выявления общих закономерностей и процессов в развитии социальной и экономической сферы общества, страны.

Эффективное изучение дисциплины «Статистика» предполагает знание высшей математики, теории бухгалтерского учета, экономической теории и теории финансов.

В соответствии с требованиями, установленными Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования к уровню статистической подготовки специалистов с высшим образованием, к задачам общей теории статистики относятся:

■ овладение комплексом современных методов сбора, обработки, обобщения и анализа статистической информации для изучения тенденций и закономерностей социально-экономических явлений и процессов;

■ применение статистических методов, методов моделирования и прогнозирования социально-экономических процессов для принятия обоснованных управленческих решений.

В результате изучения общей теории статистики, социально-экономической статистики и статистики финансов студенты должны:

■ знать:

¾ задачи статистики в условиях рыночной экономики,

¾ научно обоснованную систему взаимосвязанных социально-экономических показателей,

¾ методы сбора, обработки и комплексного анализа макроэкономических, отраслевых и социальных показателей,

¾ методы расчета системы обобщающих показателей, отражающих результаты развития в России;

■ уметь:

¾ систематизировать данные статистического наблюдения в виде сводок и группировок, рядов распределения, динамических рядов, графиков и таблиц,

¾ исчислять абсолютные, относительные, средние величины, показатели вариации, индексы и другие обобщающие показатели для отражения конкретных общественных и социально-экономических явлений,

¾ конструктивно использовать методы статистического анализа для управления экономикой, а также моделирования и прогнозирования социально-экономических процессов,

¾ анализировать результаты статистических исследований и делать аргументированные выводы;

■ иметь представление:

¾ о принципах организации статистических органов и их структуре,

¾ об использовании статистических методов в практической деятельности,

¾ о проведении специально организованных статистических обследований,

¾ о методах международных сравнений и сопоставлений.

Для оказания помощи студентам в успешном освоении дисциплины «Статистика» в условиях рыночной экономики коллектив авторов принял решение подготовить в соответствии с Государственным стандартом высшего профессионального образования электронный учебный курс по статистике, в котором будут рассмотрены вопросы общей теории статистики, социально-экономической статистики и статистики финансов.

Особенностью данного электронного учебного курса является то, что в нем даются методические указания и подробное решение типовых примеров по каждой теме, способствующее развитию практических навыков, которые могут быть использованы для самостоятельного решения задач по статистике.

Характерно и то, что решение задач по статистике дается в доступной для студентов форме. Кроме того, по каждой теме приводится для самостоятельного решения необходимый набор задач и упражнений.

Электронный учебный курс по статистике позволит студентам лучше понимать эту дисциплину, самостоятельно анализировать статистические данные, делать выводы и, в конечном счете, стать квалифицированными специалистами.

Электронный учебный курс «Статистика» может быть рекомендован не только студентам вузов и колледжей, но и работникам экономических, финансово-банковских и страховых служб, специалистам предприятий и организаций, слушателям курсов повышения квалификации.


Раздел I. Общая теория статистики

Глава 1. Предмет, метод и задачи общей теории статистики

1.1. Предмет ОБЩЕЙ теории статистики

Изначально термин «статистика» (происходит от лат. status ¾ состояние, положение вещей) употреблялся в значении «политическое состояние» (отсюда итал. stato ¾ государство и statista ¾ знаток государства). В научную литературу этот термин вошел в XVIII в. и вначале понимался как «государствоведение». Статистическая же наука возникла еще раньше, в середине XVII в., в ответ на потребность государства иметь сводные, обобщенные по странам данные о наличии ресурсов для ведения производства, торговли, организации межгосударственных отношений и т. д. В этот период статистика называлась «политическая арифметика». Это была наука, в которой сочетались начала политической экономии и статистики. Ее родоначальником был английский ученый У. Петти. В первой половине XIX в. А. Кетле и его последователи в своих работах сделали попытку представить статистику как науку о закономерностях общественных явлений. Однако такие закономерности рассматривались метафизически. Законы общества отождествлялись с законами природы («социальная физика» А. Кетле). Затем в статистике получила распространение формалистическая трактовка предмета статистической науки, сводящая его к количественным отношениям в отрыве от качественного содержания явлений.

Большой вклад в статистическую науку и практику внесли русские ученые и общественные деятели. В трудах М. В. Ломоносова, И. К. Кирилова, В. Н. Татищева, а позднее и К. И. Арсеньева получили развитие идеи комплексного экономико-статистического описания страны. А. Н. Радищев сформулировал ценные предложения в области судебной статистики. В работах Д. П. Журавского показана роль группировок в статистике, предложена система статистических показателей для изучения общественной жизни. История статистики изложена в работах Ю. Э. Янсона. П. Л. Чебышев и его ученики сформулировали математическую базу для научно обоснованного применения выборочного метода. А. А. Чупров занимался методами установления зависимости между явлениями, разрабатывал теоретические основы математической статистики.

Значительный вклад в развитие статистики внесли В. И. Хотимский, B. C. Немчинов, С. Г. Струмилин, В. Н. Старовский, Б. С. Ястремский, А. Я. Боярский, П. П. Маслов, B. C. Новиков, Л. В. Некраш, В. Е. Овсиенко, В. Е. Адамов, Т. В. Рябушкин, И. С. Пасхавер, М. В. Птуха, Я. И. Лукомский и другие видные ученые.

Общая теория статистики ¾ общественная наука, изучающая количественную сторону общественных явлений и процессов в неразрывной связи с качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития. Статистика изучает также влияние природных и технических факторов на количественные отношения общественной жизни, влияние организации производства на природные условия жизни общества.

1.2. Стадии и методы статистического исследования

Статистическое исследование количественной стороны общественных явлений проходит три стадии.

1. На первой стадии с помощью проведения статистического наблюдения собирают статистические данные.

2. На второй стадии статистического исследования собранные данные подвергаются сводке и группировке. Важнейшим методом на второй стадии статистической сводки является метод группировок, позволяющий выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы. На этой стадии переходят от описания отдельных единиц к описанию их групп и объекта в целом посредством подсчета итогов, вычисления обобщающих показателей в виде относительных средних величин.

3. Третья стадия статистического исследования состоит в анализе и обобщении статистических фактов и обнаружении закономерностей в изучаемых явлениях. Здесь применяется весь арсенал статистических методов ¾ ряды динамики, индексы, методы математической статистики и т. д. Выводы и анализ излагаются в текстовой форме и сопровождаются таблицами и графиками

1.3. Задачи ОБЩЕЙ теории статистики

Произошедшие в последнее время в России коренные изменения в общественно-экономической и социальной жизни общества, переход на рыночные отношения вызвали потребность в значительном совершенствовании социально-экономической статистики и общей теории статистики, в частности в комплексном пересмотре всей системы учета и статистики в стране, необходимость расширения возможности получения точной, объективной и аналитической информации о состоянии и развитии социально-экономических процессов для принятия решения на всех уровнях управления.

Большое значение для быстрейшего решения этой задачи имеют Указ Президента РФ от 9 марта 2004 г. № 314 «О системе и структуре федеральных органов исполнительной власти» и постановления Правительства от 7 апреля 2004 г. № 188 «Вопросы Федеральной службы государственной статистики» и от 30 июля 2004 г. № 399 «Об утверждении Положения о Федеральной службе государственной статистики».

В постановлении Правительства РФ от 30 июля 2004 г. отмечается, что Федеральная служба государственной статистики (далее ¾ Служба) осуществляет следующие полномочия в установленной сфере деятельности:

■ вносит в Правительство РФ проекты федеральных законов, нормативных правовых актов Президента РФ и Правительства РФ и другие документы, по которым требуется решение Правительства РФ, а также проект ежегодного плана работы и прогнозные показатели деятельности Службы;

■ на основании и во исполнение Конституции Российской Федерации, федеральных конституционных законов, федеральных законов, актов Президента РФ и Правительства РФ самостоятельно принимает нормативные правовые акты по вопросам в установленной сфере деятельности, за исключением вопросов, правовое регулирование которых в соответствии с Конституцией РФ и федеральными конституционными законами, федеральными законами, актами Президента РФ и Правительства РФ осуществляется исключительно федеральными конституционными законами, федеральными законами, нормативными правовыми актами Президента РФ и Правительства РФ;

■ представляет официальную статистическую информацию Президенту РФ, Правительству РФ, Федеральному Собранию Российской Федерации, иным органам государственной власти, органам местного самоуправления, средствам массовой информации, организациям и гражданам, а также международным организациям;

■ разрабатывает официальную статистическую методологию для проведения статистических наблюдений и формирования статистических показателей, в пределах своей компетенции обеспечивает соответствие указанной методологии международным стандартам;

■ осуществляет подготовку, проведение и подведение итогов Всероссийской переписи населения, а также ее методологическое обеспечение;

■ осуществляет подготовку, проведение и методологическое обеспечение статистических обследований;

■ обеспечивает заинтересованных пользователей данными бухгалтерской отчетности юридических лиц, осуществляющих свою деятельность на территории Российской Федерации;

■ организует деятельность федеральных органов исполнительной власти по формированию государственных информационных ресурсов в области государственной статистики;

■ разрабатывает и ведет общероссийские классификаторы технико-экономической и социальной информации;

■ проводит конкурсы и заключает государственные контракты на размещение заказов на поставку товаров, выполнение работ и оказание услуг для нужд Службы, а также на проведение научно-исследовательских работ для государственных нужд;

■ обобщает практику применения законодательства Российской Федерации в установленной сфере деятельности;

■ осуществляет функции главного распорядителя и получателя средств федерального бюджета, предусмотренных на содержание Службы и реализацию возложенных на Службу функций;

■ организует прием граждан, обеспечивает своевременное и полное рассмотрение устных и письменных обращений граждан, принятие по ним решений и направление ответов заявителям в предусмотренный законодательством Российской Федерации срок;

■ обеспечивает в пределах своей компетенции защиту сведений, составляющих государственную тайну;

■ обеспечивает в пределах своей компетенции соответствующий режим хранения и защиты полученной в процессе деятельности Службы информации, составляющей служебную, банковскую, налоговую, коммерческую тайну, и иной конфиденциальной информации;

■ обеспечивает мобилизационную подготовку Службы, а также контроль и координацию деятельности подведомственных организаций по их мобилизационной подготовке;

■ организует профессиональную подготовку работников Службы, их переподготовку, повышение квалификации и стажировку;

■ взаимодействует с соответствующими органами государственной власти иностранных государств и международными организациями;

■ ведет в соответствии с законодательством Российской Федерации работу по комплектованию, хранению, учету и использованию архивных документов, образовавшихся в процессе деятельности Службы;

■ осуществляет иные полномочия, если такие полномочия предусмотрены федеральными законами, нормативными правовыми актами Президента РФ или Правительства РФ.

С целью реализации полномочий в установленной сфере деятельности Федеральная служба государственной статистики имеет право:

■ запрашивать и получать сведения, необходимые для принятия решений по вопросам, отнесенным к компетенции Службы;

■ заказывать проведение необходимых исследований, испытаний, анализа и оценок, а также научных исследований по вопросам надзора в установленной сфере деятельности;

■ давать юридическим и физическим лицам разъяснения по вопросам, отнесенным к компетенции Службы;

■ осуществлять контроль над деятельностью территориальных органов Службы и подведомственных организаций;

■ привлекать для проработки вопросов в установленной сфере деятельности научные и иные организации, ученых и специалистов;

■ применять предусмотренные законодательством Российской Федерации меры ограничительного, предупредительного и профилактического характера, направленные на недопущение и (или) пресечение нарушений юридическими лицами и гражданами обязательных требований в установленной сфере деятельности, а также меры по ликвидации последствий указанных нарушений;

■ создавать координационные, совещательные и экспертные органы (советы, комиссии, группы, коллегии), в том числе межведомственные;

■ учреждать знаки отличия и награждать ими граждан за высокие достижения в установленной сфере деятельности.


Глава 2. Статистическое наблюдение

Вступление к главе

Статистическое наблюдение является первым этапом статистического исследования и представляет собой массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Процесс статистического наблюдения включает в себя следующие этапы:

■ подготовка наблюдения;

■ массовый сбор данных;

■ подготовка данных к автоматизированной обработке;

■ контроль качества получаемых данных;

■ разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

Примерами статистического наблюдения могут служить переписи населения, сельскохозяйственные переписи, бюджетные обследования хозяйств населения, опросы общественного мнения.

Подготовка статистического наблюдения включает в себя различные виды работ.

Сначала необходимо решить методологические вопросы:

■ определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации;

■ разработка документов для сбора данных;

■ выбор отчетной единицы;

■ выбор методов и средств получения данных.

Затем следует решить организационные вопросы:

■ определение органов, проводящих наблюдение, и их состава;

■ подбор и подготовка кадров для проведения наблюдения;

■ составление календарного плана работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения;

■ тиражирование документов для сбора данных;

■ определение источников финансирования работ.

Массовый сбор данных заключается в выполнении работ, непосредственно связанных с заполнением статистических формуляров. Он начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.

Собранные данные подвергаются арифметическому и логическому контролю. Оба вида контроля основываются на знании взаимосвязей между показателями и качественными признаками.

На заключительном этапе наблюдения анализируются причины, которые привели к неверному заполнению статистических бланков, и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения в будущем.

2.1. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения

Цель наблюдения ¾ получение достоверной информации для обнаружения закономерностей развития явлений и процессов. Например, целью Всероссийской переписи населения 2002 г. было получение данных о численности, размещении, составе населения (по различным признакам), а также условиях его проживания, необходимых для планирования и управления экономической и социальной жизнью страны. Цель и задачи наблюдения предопределяют его программу и формы организации.

Объект наблюдения ¾ статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально-экономические явления и процессы. Объектами наблюдения могут быть совокупность физических лиц (население страны, отдельного региона; лица, занятые на предприятиях отрасли), юридические лица (предприятия, коммерческие банки, фермерские хозяйства, учебные заведения), физические единицы (машины, оборудование, жилые дома).

Единица наблюдения ¾ составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации. Например, при переписях населения и бюджетных обследованиях единицами наблюдения могут быть человек, семья или домохозяйство, при сельскохозяйственных переписях ¾ крупный рогатый скот, сельскохозяйственный инвентарь и т. д.

Отчетная единица ¾ субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения.

Единица наблюдения и отчетная единица могут совпадать, например, при переписи населения.

Программа наблюдения ¾ это перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования: она должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты и свойства.

Вопросы программы должны быть точными и недвусмысленными, иначе полученный ответ может содержать неверную информацию, а также легкими для понимания во избежание лишних трудностей при получении ответа. Кроме того, вопросы должны задаваться последовательно, в логическом порядке, для получения правильных и достоверных сведений.

В программу целесообразно включать вопросы контрольного характера для проверки и уточнения собираемых данных.

Вопросы в программе могут задаваться в различных формах. Они могут быть закрытые и открытые.

Закрытый вопрос ¾ это вопрос альтернативный, т. е. предполагающий выбор одного из двух ответов: «да» или «нет», ¾ или же вопрос с выборочным ответом, где предлагаются три или более вариантов ответа на выбор.

На открытые вопросы респондент может ответить бесчисленным количеством способов, если вопрос поставлен без заданной структуры ответа.

Статистический формуляр ¾ это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения.

Обязательными элементами статистического формуляра являются титульная и адресная части. Первая содержит наименования статистического наблюдения и органа, проводящего наблюдение, информацию о том, кто и когда утвердил этот формуляр, вторая ¾ адрес отчетной единицы, ее подчиненность. Формуляр может иметь различные названия: переписной лист, анкета, карточка, отчет и т. д.

Наряду с формуляром разрабатывается инструкция по его заполнению и порядку проведения статистического наблюдения.

Формуляр и инструкция по его заполнению представляют собой инструментарий статистического наблюдения.

Критический момент (дата), или момент счета, ¾ это конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности. Например, момент счета населения во Всероссийской переписи населения 2002 г. ¾ 0 часов 9 октября 2002 г.

Вопросы населению задавались относительно этого момента счета населения. Так, детей, родившихся после момента счета населения (после 0 часов 9 октября 2002 г.), не переписывали, тогда как тех, кто умер к моменту заполнения переписных документов, но был жив на момент счета, включали в переписные документы. Таким образом, установление критического момента позволяет получить сопоставимые статистические данные.

Срок (период) наблюдения ¾ это время, в течение которого заполняют статистические формуляры, т. е. время, необходимое для проведения массового сбора данных. Указанный срок определяется исходя из объема работы и численности персонала, занятого сбором информации. Период наблюдения не должен далеко отстоять от критического момента, так как это может привести к снижению достоверности получаемых данных. Например, Всероссийская перепись населения проводилась в течение недели ¾ с 9 по 16 октября 2002 г.

2.2. Основные организационные формы, виды и способы статистического наблюдения

В российской статистике используются три основные организационные формы статистического наблюдения:

■ статистическая отчетность (предприятий, организаций, учреждений и т. п.);

■ специально организованное статистическое наблюдение (переписи, единовременные учеты и обследования);

■ регистры.

Отчетность ¾ основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, организаций и учреждений необходимые данные в виде установленных в законном порядке отчетных документов, скрепленных подписями лиц, ответственных за представление этих документов и достоверность собираемых сведений.

Действующая отчетность делится на типовую и специализированную.

По срокам представления отчетность бывает ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная, квартальная и годовая.

Специально организованное наблюдение проводится для получения данных, отсутствующих в отчетности, или для проверки ее данных. Примерами такого наблюдения являются переписи населения, многолетних насаждений, сельскохозяйственных животных, оборудования.

Регистровое наблюдение ¾ форма непрерывного наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. Оно основано на ведении статистического регистра. Регистр представляет собой систему, постоянно следящую за состоянием единицы наблюдения, которая характеризуется совокупностью показателей. Все показатели хранятся до полного завершения наблюдения за единицей обследуемой совокупности.

В практике статистики различают регистры населения и регистры предприятий.

Регистр населения ¾ поименованный и регулярно актуализируемый перечень жителей страны. Программа наблюдения содержит общие признаки: пол, дата, место рождения, дата вступления в брак, брачное состояние. Регистр населения, как любой регистр, охватывающий наблюдением значительную совокупность единиц, содержит данные по ограниченному числу признаков.

Регистр предприятий охватывает все виды экономической деятельности и содержит значения основных признаков по каждой единице наблюдаемого объекта за определенный период или момент времени. Регистры предприятий включают в себя данные о времени создания (регистрации) предприятия, его название и адрес, телефон, сведения об организационно-правовой форме, структуре, видах экономической деятельности, количестве занятых и др.

Единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности (ЕГРПО) дает возможность организовать сплошное наблюдение, а по ограниченному кругу статистических показателей предприятий, зарегистрированных на территории России, позволяет получать непрерывные ряды показателей в случае изменения территориальной, отраслевой и других структур совокупности.

Регистр содержит данные о таких показателях, как среднесписочная численность работников, средства, направляемые на потребление, остаточная стоимость основных средств, балансовая прибыль (убыток), уставный фонд.

ЕГРПО позволяет проводить отбор и группировку любой совокупности единиц по одному или нескольким признакам.

Данные о единицах наблюдения собираются в процессе государственной регистрации предприятий и последующего учета. При закрытии предприятия ликвидационная комиссия в десятидневный срок уведомляет об этом службу ведения регистра.

Пользователями регистра могут быть любые юридические или физические лица, заинтересованные в получении информации.

Виды статистического наблюдения классифицируются по следующим признакам:

■ времени регистрации фактов;

■ охвату единиц совокупности.

По времени регистрации фактов наблюдение бывает непрерывным (текущим), периодическим и единовременным.

При текущем наблюдении изменения в отношении изучаемых явлений фиксируются по мере наступления таких изменений, например при регистрации рождения, смерти, состояния в браке.

Данные, отражающие динамику объекта, могут быть собраны в ходе нескольких обследований. Они обычно проводятся по схожим программам и с использованием аналогичного инструментария и называются периодическими. К такому виду наблюдения относятся переписи населения, сельскохозяйственные переписи, регистрация потребительских цен.

Единовременное обследование дает сведения о количественных характеристиках какого-либо явления или процесса в момент его исследования. Примером может служить инвентаризация незавершенного строительства.

По охвату единиц совокупности статистическое наблюдение бывает сплошное и несплошное.

При сплошном наблюдении информация собирается обо всех единицах исследуемой совокупности, например перепись населения, скота, жилого фонда.

При несплошном наблюдении сведения собирают не обо всех единицах совокупности, а только некоторой их части, отобранной определенным образом. Несплошное наблюдение в свою очередь подразделяется на выборочное, основного массива, монографическое. Различие между этими видами заключается в способе отбора тех единиц, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

Способами статистического наблюдения являются непосредственное наблюдение, документальный учет фактов и опрос.

При непосредственном наблюдении факты, подлежащие регистрации, устанавливают лица, проводящие наблюдение, путем замера, подсчета числа каких-либо предметов и иными подобными методами); при документировании необходимые сведения берутся из соответствующих документов; особенность опроса состоит в том, что сведения фиксируются со слов опрашиваемого.

В статистике применяются следующие виды опросов:

■ экспедиционный (устный);

■ саморегистрации;

■ явочный;

■ корреспондентский;

■ анкетный.

Точностью статистического наблюдения называют степень соответствия величины какого-либо показателя, определенной по материалам статистического наблюдения, действительной величине этого показателя.

Расхождение между расчетными и действительными значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения. В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации ¾ это отклонения между значением показателя, полученным в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным значением показателя. Ошибки регистрации бывают случайные и систематические.

Отклонение значения показателя обследованной совокупности от его величины по исходной совокупности называется ошибкой репрезентативности. Ошибки репрезентативности бывают случайные и систематические. Ошибки репрезентативности характерны только для несплошного наблюдения. Они возникают в связи с тем, что отобранная и обследованная совокупность недостаточно точно воспроизводит всю исходную совокупность в целом.

После получения статистических формуляров следует провести проверку полноты и качества собранных данных. Контроль полноты ¾ это проверка того, насколько полно объект охвачен наблюдением, иначе говоря, о всех ли единицах наблюдения собраны сведения. Контроль качества материала осуществляется с помощью логического и арифметического контроля.


Глава 3. Сводка и группировка статистических данных. Статистические таблицы

3.1. Сводка и группировка статистических данных. Статистические таблицы

В результате статистического наблюдения получают первичные данные о единицах изучаемой совокупности, которые на следующем этапе исследования обобщаются и систематизируются путем сводки и группировки.

Сводку необходимо проводить по следующим этапам:

■ выбор группировочного признака;

■ определение порядка формирования групп;

■ разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

■ разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Сводка и группировка ¾ второй этап исследования. С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

■ выделение социально-экономических типов явлений;

■ изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

■ выявление связи и зависимости между явлениями.

Статистические группировки могут быть типологическими, структурными и аналитическими.

По числу группировочных признаков различают простые и сложные группировки. Сложные группировки в свою очередь бывают комбинационными и многомерными.

Построение группировки начинается с определения группировочного признака или группировочных признаков.

Группировочными могут быть как качественные, так и количественные признаки. Первые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, семейное положение, форма собственности или организационно-правовая форма предприятия и т. д.), вторые имеют числовые выражения (возраст человека, доход семьи, объем производства и т. д.).

После выбора основания группировки следует решить вопрос о количестве групп, которое зависит от задачи исследования и вида признака, положенного в основание группировки, численности совокупности, степени вариации признака.

После определения количества групп следует установить интервал группировки. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные. Среди последних выделяют прогрессивно возрастающие, произвольные и специализированные.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения обычно оформляют в виде таблиц.

Статистическая таблица ¾ это таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.

Статистическая таблица имеет подлежащее и сказуемое. Подлежащее статистической таблицы характеризует объект исследования. В подлежащем дается перечень единиц совокупности либо групп исследуемого объекта по существенным признакам. Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т. е. подлежащее таблицы.

В зависимости от структуры подлежащего различают статистические таблицы простые, в подлежащем которых дается простой перечень единиц совокупности, и сложные, подлежащее которых содержит группы единиц совокупности по одному (групповые) или нескольким (комбинационные) количественным либо атрибутивным признакам.

Рассмотрим методику построения аналитической группировки на примере 30 коммерческих банков одного из регионов России (табл. 3.1).


Таблица 3.1

Основные показатели деятельности 30 коммерческих банков одного из регионов России на 1 января 2003 г.

В качестве группировочного признака возьмем сумму активов баланса и по этому показателю построим ранжированный ряд от минимального значения до максимального.

Определим число групп с использованием формулы Стерджесса:

n = 1 + 3,322 lgN,

где n ¾ число групп;

N ¾ число единиц совокупности.

n = 1 + 3,322 lg30 = 5,90, или примерно 6 групп.

Затем определяем величину интервала по формуле

Существуют следующие правила записи числа интервала. Если величина интервала, рассчитываемая по формуле, представляет собой величину, которая имеет один знак до запятой (например, 0,63; 2,158; 6,74), то полученные значения целесообразно округлить до десятых и использовать в качестве шага интервала. Если рассчитанная величина имеет две значащие цифры до запятой и несколько знаков после запятой (например, 18,475), то это значение необходимо округлить до целого числа. В случае, когда величина интервала представляет собой трех- и более значное число, ее следует округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50.

Так как в рассматриваемом примере рассчитанная величина интервала представляет собой четырехзначное число, округлим его до 1100 тыс. руб.

Далее обозначим границы групп с равными интервалами:

■ группа 1: до 1 600;

■ группа 2: 1 600-2 700;

■ группа 3: 2 700-3 800;

■ группа 4: 3 800-4 900;

■ группа 5: 4 900-6 000;

■ группа 6: 6 000 и более.

После того как выбран группировочный признак ¾ сумма активов баланса, устанавливаем число групп ¾ 6 и образуем группы. Затем отбираем показатели, которые характеризуют группы, и определяем величины показателей по каждой группе.

Результаты группировки заносятся в таблицу, определяются общие итоги по совокупности единиц наблюдения по каждому показателю (табл. 3.2).


Таблица 3.2

Группировка коммерческих банков одного из регионов России
по сумме активов баланса на 1 января 2003 г. (итоговая таблица)

Структурная группировка коммерческих банков на основе данных табл. 3.2 представлена в табл. 3.3.


Таблица 3.3

Структурная группировка коммерческих банков
одного из регионов России по сумме активов баланса на 1 января 2003 г.

Из таблицы 3.3 видно, что в основном преобладают средние банки ¾ 60%, на долю которых приходится 60,4% суммы активов баланса и 60,8% занятых работников.

Более конкретный анализ взаимосвязи показателей можно сделать на основе аналитической группировки (табл. 3.4).


Таблица 3.4

Аналитическая группировка коммерческих банков
одного из регионов России по сумме активов баланса на 1 января 2003 г.

Данные табл. 3.4 характеризуют взаимосвязь суммы активов баланса, численности занятых работников и балансовой прибыли банков. Чем больше сумма активов баланса банка, тем больше численность его работников и балансовая прибыль. В шестой группе банков средняя численность занятых в 4,5 раза больше, чем в первой группе, а балансовая прибыль ¾ в 18,7 раз. Следовательно, крупные банки работают эффективнее.

Аналитические группировки позволяют установить связь и определить направление между результативным и факторными признаками. Но часто этого бывает недостаточно, так как на самом деле на изменение величины результативного признака оказывает влияние множество факторов, действующих в разных направлениях. Для изучения таких многофакторных связей используют многомерные группировки. Их целью является расчленение совокупности социально-экономических явлений на качественно однородные группы по большому числу признаков одновременно и определение на основе этих групп влияния факторных признаков на результативный. В основу построения многомерной группировки положен принцип перехода от величин, имеющих определенную размерность (рубли, тонны, гектары и т. д.), к безразмерным относительным величинам. Абсолютные значения результативного признака заменяются отношениями

где

а абсолютные значения факторных признаков ¾ отношениями

где  В результате такой замены получается матрица отношений.

Если связь между результативным и факторными признаками обратная, то для каждой единицы объекта исследования определяется величина

На основе отношений pij исчисляется показатель  где k ¾ число факторных признаков.

Этот показатель и будет основанием многомерной группировки, которая покажет взаимосвязь между множеством исследуемых факторных признаков и одним результативным признаком.

На основе многомерной группировки можно построить уравнение регрессии, которое отразит количественно степень связи между признаками.


Глава 4. Абсолютные и относительные величины

4.1. Абсолютные и относительные величины

Абсолютные величины отражают физические размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики, а также могут представлять объем совокупности, т. е. число составляющих ее единиц. Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами и могут выражаться в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.

Относительные величины представляют собой результат деления абсолютного показателя на другой и выражают соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений.

Относительные статистические величины бывают следующих видов:

■ динамики;

■ расчетного задания;

■ выполнения расчетного задания;

■ структуры;

■ координации;

■ интенсивности уровня экономического развития, сравнения.

Относительная величина динамики (ОВД) ¾ отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени (по состоянию на данный момент времени) к уровню этого же процесса или явления в прошлом:

Относительная величина расчетного задания (ОВРз) ¾ отношение величины расчетного задания на период к достигнутой величине прошлого периода:

Относительная величина выполнения расчетного задания (ОВРв.з) ¾ отношение величины, достигнутой в отчетном периоде, к величине расчетного задания:

Относительная величина структуры (ОВС) ¾ соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого:

Относительная величина координации (ОВК) ¾ отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности:

Относительная величина интенсивности (ОВИ) характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления и представляет собой отношение исследуемого показателя к показателю присущей ему среды:

Разновидностью относительной величины интенсивности является относительная величина уровня экономического развития, характеризующая производство продукции в расчете на душу населения и играющая важную роль в оценке развития экономики государства.

Относительная величина сравнения (ОВСр) ¾ соотношение одного и того же абсолютного показателя, характеризующего разные объекты:

Рассмотрим методику расчета основных видов относительных показателей на конкретных примерах.


Глава 5. Средние величины

5.1. Средние величины

Средняя величина ¾ обобщающая характеристика однотипных явлений по одному из варьирующих признаков.

Определить среднюю можно через исходное соотношение средней (ИСС) или ее логическую формулу:

Для изучения и анализа социально-экономических явлений процессов применяются различные средние величины ¾ средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя квадратическая, средняя кубическая, а также структурные средние ¾ мода, медиана, квартили, децили. Средние могут рассчитываться в двух вариантах: взвешенные и невзвешенные (табл. 5.1).


Таблица 5.1

Виды степенных средних

В отдельных случаях веса могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (в % или долях единицы). Тогда используют формулу средней:

В интервальном вариационном ряду для расчета средней арифметической взвешенной определяются и используются значения середины интервалов.

Рассмотрим методологию применения разных видов степенных средних на основе расчета средней заработной платы по двум предприятиям вместе: за январь, февраль и за два месяца. Исходные данные представлены в табл. 5.2.


Таблица 5.2

Определим исходные соотношения средней для показателя «средняя заработная плата»:

За январь мы располагаем данными о средней заработной плате и численности работников, т. е. нам известен знаменатель исходного соотношения, но неизвестен его числитель. Однако фонд заработной платы можно получить умножением средней заработной платы на численность работников. Поэтому общая средняя может быть рассчитана по формуле средней арифметической взвешенной:

где xi ¾ i-й вариант осредняемого признака;

fi ¾ вес i-го варианта.

За февраль мы имеем только данные о средней заработной плате и фонде оплаты труда, т. е. нам известен числитель исходного соотношения, но неизвестен знаменатель. Численность работников по каждому предприятию можно получить делением фонда оплаты труда на среднюю заработную плату. Тогда средняя заработная плата в целом по двум предприятиям будет рассчитываться по формуле средней гармонической взвешенной:

где wi = xifi

За два месяца средняя заработная плата по двум предприятиям определяется по формуле средней арифметической простой (невзвешенной), так как веса (f) отсутствуют или равны.

где n ¾ число единиц, или объем совокупности.

Таким образом, исходя из приведенных данных, были применены разные виды степенных средних.

Средняя геометрическая используется в анализе динамики для определения среднего темпа роста. Расчет средней геометрической приведен в главе 8.

Средняя квадратическая и степенные средние более высоких порядков используются при расчете ряда статистических показателей, характеризующих вариацию и взаимосвязь. Расчет этих средних рассмотрен в главах 6 и 11.


Глава 6. Показатели вариации

6.1. Понятие вариации. Расчет среднего линейного отклонения

Различие в индивидуальных значениях признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.

Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.

Средняя величина ¾ это абстрактная, обобщающая характеристика признака изучаемой совокупности, но она не показывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя величина не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены они вблизи или значительно отклоняются от нее.

В тех случаях, когда отдельные значения признака близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются, средняя хорошо представляет всю совокупность. В тех же случаях, когда отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, средняя плохо представляет всю совокупность.

Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.

Термин «вариация» произошел от латинского variatio ¾ изменение, колеблемость, различие. Однако не всякие различия принято называть вариацией. Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием различных факторов. Различают случайную и систематическую вариации признака.

Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих его факторов. Например, изучая силу и характер вариации в выделяемой совокупности, можно оценить, насколько однородной является данная совокупность в количественном, а иногда и качественном отношении, а, следовательно, насколько характерной является исчисленная средняя величина. Степень близости данных отдельных единиц хi к средней измеряется рядом абсолютных, средних и относительных показателей.

Для характеристики совокупностей и исчисленных величин важно знать, какая вариация изучаемого признака скрывается за средним.

Для характеристики колеблемости признака используется ряд показателей. Наиболее простой из них ¾ размах вариации.

Размах вариации (R) ¾ это разность между наибольшим (хmax) и наименьшим (хmin) значениями вариантов:

R = хmax - хmin.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 6.1.1.

Этот показатель улавливает только крайние отклонения и не отражает отклонений всех вариантов в ряду.

Для того чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений, исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает различие всех единиц изучаемой совокупности.

Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая отклонений индивидуальных значений от средней без учета знака этих отклонений:

Порядок расчета среднего линейного отклонения следующий:

1) по значениям признака исчисляется средняя арифметическая:

2) определяются отклонения каждого варианта хi от средней:

3) рассчитывается сумма абсолютных величин отклонений:

4) сумма абсолютных величин отклонений делится на число значений:

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 6.1.2.

Если данные наблюдения представлены в виде дискретного ряда распределения с частотами, среднее линейное отклонение исчисляется по формуле средней арифметической взвешенной:

Порядок расчета среднего линейного отклонения взвешенного следующий:

1) вычисляется средняя арифметическая взвешенная:

2) определяются абсолютные отклонения вариантов от средней:

3) полученные отклонения умножаются на частоты:

4) находится сумма взвешенных отклонений без учета знака:

5) сумма взвешенных отклонений делится на сумму частот:

6.2. Расчет дисперсии и среднего квадратического отклонения по индивидуальным данным и в рядах распределения

Основными обобщающими показателями вариации в статистике являются дисперсии и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия ¾ это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается s2. В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:

 ¾ дисперсия невзвешенная (простая);

 ¾ дисперсия взвешенная.

Среднее квадратическое отклонение ¾ это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак (в метрах, тоннах, процентах, гектарах и т. д.).

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается s:

 ¾ среднее квадратическое отклонение невзвешенное;

 ¾ среднее квадратическое отклонение взвешенное.

Среднее квадратическое отклонение является мерилом надежности средней. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает всю представляемую совокупность.

Вычислению среднего квадратического отклонения предшествует расчет дисперсии.

Порядок расчета дисперсии взвешенной следующий:

1) определяют среднюю арифметическую взвешенную:

2) рассчитывают отклонения вариантов от средней:

3) возводят в квадрат отклонение каждого варианта от средней:

4) умножают квадраты отклонений на веса (частоты):

5) суммируют полученные произведения:

6) полученную сумму делят на сумму весов:

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 6.2.1.

Если исходные данные представлены в виде интервального ряда распределения, то сначала нужно определить дискретное значение признака, а затем применить изложенный метод.

6.3. Расчет дисперсии по формуле по индивидуальным данным

Техника вычисления дисперсии сложна, а при больших значениях вариантов и частот может быть громоздкой. Расчеты можно упростить, используя свойства дисперсии.

Дисперсия имеет следующие свойства.

1. Уменьшение или увеличение весов (частот) варьирующего признака в определенное число раз дисперсию не изменяет.

2. Уменьшение или увеличение каждого значения признака на одну и ту же постоянную величину А дисперсию не изменяет.

3. Уменьшение или увеличение каждого значения признака в какое-то число раз k соответственно уменьшает или увеличивает дисперсию в k2 раз, а среднее квадратическое отклонение ¾ в k раз.

4. Дисперсия признака относительно произвольной величины  всегда больше дисперсии относительно средней арифметической на квадрат разности между средней и произвольной величинами:

Если А = 0, то приходим к следующему равенству:

т. е. дисперсия признака равна разности между средним квадратом значений признака и квадратом средней.

Каждое свойство при расчете дисперсии может быть применено самостоятельно или в сочетании с другими.

Порядок расчета дисперсии простой:

1) определяют среднюю арифметическую:

2) возводят в квадрат среднюю арифметическую:

3) возводят в квадрат отклонение каждого варианта ряда:

хi2.

4) находят сумму квадратов вариантов:

5) делят сумму квадратов вариантов на их число, т. е. определяют средний квадрат:

6) определяют разность между средним квадратом признака и квадратом средней:

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 6.3.1.

Рассмотрим расчет дисперсии в интервальном ряду распределения.

Порядок расчета дисперсии взвешенной (по формуле ) следующий:

1) определяют среднюю арифметическую:

2) возводят в квадрат полученную среднюю:

3) возводят в квадрат каждый вариант ряда:

4) умножают квадраты вариантов на частоты:

5) суммируют полученные произведения:

6) делят полученную сумму на сумму весов и получают средний квадрат признака:

7) определяют разность между средним значением квадратов и квадратом средней арифметической, т. е. дисперсию:

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 6.3.2.

Средняя величина отражает тенденцию развития, т. е. действие главных причин. Среднее квадратическое отклонение измеряет силу воздействия прочих факторов.

6.4. Показатели относительного рассеивания

Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах. Они позволяют сравнивать характер рассеивания в различных распределениях (различные единицы наблюдения одного и того же признака в двух совокупностях, при различных значениях средних, при сравнении разноименных совокупностей). Показатель меры относительного рассеивания рассчитывается как отношение абсолютного показателя рассеивания к средней арифметической, умножаемое на 100%.

1. Коэффициент осцилляции (Ко) отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней:

2. Относительное линейное отклонение характеризует долю усредненного значения абсолютных отклонений от средней величины:

3. Коэффициент вариации (V):

.

Поскольку среднеквадратическое отклонение дает обобщающую характеристику колеблемости всех вариантов совокупности, коэффициент вариации является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин. Исходят из того, что если V больше 40%, то это говорит о большой колеблемости признака в изучаемой совокупности.

6.5. Показатели характеристики вариационных рядов

Наряду со средней арифметической в статистике применяется средняя гармоническая величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Как и средняя арифметическая, средняя гармоническая может быть простой и взвешенной.

Характеристиками вариационных рядов наряду со средними являются мода и медиана.

Мода ¾ это величина признака (варианта), наиболее часто повторяющаяся в изучаемой совокупности. Для дискретных рядов распределения модой будет значение варианта с наибольшей частотой.

Для интервальных рядов распределения с равными интервалами мода (Мо) определяется по формуле:

где xMo ¾ начальное значение интервала, содержащего моду;

iMo ¾ величина модального интервала;

fMo ¾ частота модального интервала;

fMo - 1 ¾ частота интервала, предшествующего модальному;

fMo + 1 ¾ частота интервала, следующего за модальным.

Медиана ¾ это варианта, расположенная в середине вариационного ряда. Если ряд распределения дискретный и имеет нечетное число членов, то медианой будет варианта, находящаяся в середине упорядоченного ряда (упорядоченный ряд ¾ это расположение единиц совокупности в возрастающем или убывающем порядке).

Глава 7. Ряды распределения. Статистические графики

7.1. Понятие рядов распределения

Рядами распределения называются группировки особого вида, при которых по каждому признаку, группе признаков или классу признаков известны численность единиц в группе либо удельный вес этой численности в общем итоге.

Ряды распределения могут быть построены или по количественному, или по атрибутивному признаку. Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами. Ряд распределения может быть построен по непрерывно варьирующему признаку (признак может принимать любые значения в рамках какого-либо интервала) и по дискретно варьирующему признаку (принимает строго определенные целочисленные значения).

Анализ рядов распределения осуществляется с помощью следующих показателей (показатели центра распределения).

Средняя арифметическая взвешенная

где хi ¾ середина интервала:

 ¾ нижняя и верхняя границы интервалов соответственно.

Медиана (Ме) ¾ середина ранжированного ряда.

В интервальном вариационном ряду медиана рассчитывается по формуле:

где XMe ¾ нижняя граница медианного интервала;

h ¾ ширина интервала;

SMe - 1 ¾ накопленная частота интервала, предшествующего медианному;

fMe ¾ частота медианного интервала.

Мода (Мо) ¾ наиболее часто встречающееся значение признака в совокупности.

В интервальном вариационном ряду мода находится в интервале с максимальной частотой и рассчитывается по формуле, которую мы уже приводили:

где XMo ¾ нижняя граница модального интервала;

fMo ¾ частота модального интервала;

fMo - 1 ¾ частота интервала, предшествующего модальному;

fMo + 1 ¾ частота интервала, следующего за модальным.

7.2. Понятие статистических графиков

Большое значение при изучении социально-экономических процессов и явлений имеет графическое изображение статистической информации. Правильно построенный график делает статистическую информацию более выразительной, запоминающейся и удобно воспринимаемой. Графический метод широко применяется для иллюстрации происходящих социально-экономических процессов и явлений.

Применение графиков в статистике насчитывает более чем двухсотлетнюю историю. Основоположником графического метода в статистике коммерческой деятельности считают английского экономиста У. Плейфейра (1731-1798). В своих работах он впервые применил способы графического изображения статистических данных (линейные, столбиковые, секторные и другие диаграммы).

Статистические графики ¾ это одно из самых наглядных средств представления информации.

Статистический график представляет собой чертеж, на котором при помощи условных геометрических фигур изображаются статистические данные. В результате этого получается наглядная характеристика изучаемой статистической совокупности.

Статистический график состоит из следующих основных элементов:

■ поле графика;

■ графический образ;

■ пространственные и масштабные ориентиры;

■ экспликация графика.

Поле графика представляет собой место, на котором график выполняется. Это листы бумаги, географические карты, план местности и т. п. Поле графика характеризуется его форматом (размерами и пропорциями сторон). Размер поля графика зависит от его назначения.

Графический образ ¾ это символические знаки, с помощью которых изображаются статистические данные (линии, точки, прямоугольники, квадраты, круги и т. д.). В качестве графического образа выступают и объемные фигуры. Иногда в графиках используются негеометрические фигуры в виде силуэтов или рисунков предметов.

Пространственные ориентиры определяют размещение графических образов на поле графика. Эти ориентиры задаются координатной сеткой или контурными линиями и делят поле графика на части, соответствующие значениям изучаемых показателей.

Масштабные ориентиры статистического графика придают графическим образам количественную значимость, которая передается с помощью системы масштабных шкал.

Масштаб графика ¾ это мера перевода численной величины в графическую (например, 1 см соответствует 100 тыс. руб.); чем длиннее отрезок линии, принятой за числовую единицу, тем крупнее масштаб.

Масштабной шкалой является линия, отдельные точки которой читаются как определенные числа. Шкала, по которой отсчитываются уровни изучаемых показателей, как правило, начинается с нуля. Последнее число, наносимое на шкалу, несколько превышает максимальный уровень, отсчет которого проводится по этой шкале. При построении графика допускается разрыв масштабной шкалы. Этот прием используется для изображения статистических данных, имеющих значения лишь в определенных значениях.

Экспликация графика ¾ это пояснение его содержания. Экспликация включает в себя заголовок графика, объяснения масштабных шкал, пояснения отдельных элементов графического образа.

Заголовок графика в краткой и четкой форме отражает основное содержание изображаемых данных. Помимо заголовка на графике дается текст, делающий возможным чтение графика. Цифровые обозначения шкалы дополняются указанием единиц измерения.

7.3. Классификация статистических графиков

При всем своем многообразии статистические графики в курсе «Статистика» классифицируются по ряду признаков: способу построения, форме применяемых графических образов, характеру решаемых задач.

По способу построения статистические графики подразделяются на диаграммы, картограммы и картодиаграммы.

Диаграмма представляет собой чертеж, на котором статистическая информация изображается посредством геометрических фигур или символических знаков.

Диаграмма сравнения показывает соотношение признака статистической совокупности.

На рис. 7.1 отображены доли иностранных инвестиций в экономику России на 1 января 2005 г. График отчетливо показывает страны с наибольшими (Германия, Кипр, Великобритания) и наименьшими (Италия, Финляндия) долями инвестиций.

Рис. 7.1. Столбиковая диаграмма сравнения

Каждое значение изучаемого показателя изображается в виде вертикального столбика. Количество столбиков определяется числом изучаемых показателей (данных). Расстояние между столбиками должно быть одинаковым. У основания столбиков дается название изучаемого показателя.

В этих диаграммах основания столбиков располагаются вертикально. Должна быть одинаковая ширина полос.

Эту же диаграмму можем построить иначе: с помощью полосовой диаграммы (рис. 7.2).

Рис. 7.2. Полосовая диаграмма сравнения

При построении столбиковых диаграмм используется, как и в линейных графиках, прямоугольная система координат.

По оси абсцисс размещается основание столбиков. Их ширина может быть произвольной, но обязательно одинаковой для каждого столбика.

Основные требования построения данных диаграмм:

■ соответствие столбиков по высоте, а полос ¾ по длине, отображаемым цифрам;

■ недопустимость разрывов масштабной шкалы и начала ее не от нулевой отметки.

Структурная диаграмма позволяет сопоставить статистические совокупности по составу (рис. 7.3).

Рис. 7.3. Структурно-столбиковая диаграмма, характеризующая структуру капитала стран Центральной и Восточной Европы на 1 января 2005 г.

Секторная диаграмма строится таким образом, чтобы каждый сектор занимал площадь круга пропорционально удельному весу отображаемых частей целого (рис. 7.4). Затем необходимо найти значения центральных углов (1% = 3,6 градуса).

Рис. 7.4. Структурно-секторная диаграмма. Объем иностранных инвестиций, привлеченный различными округами Российской Федерации на 1 января 2005 г.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 7.3.1.

При изучении статистической информации о социально-экономических процессах и явлениях применяются так называемые радиальные диаграммы. Строятся они на базе полярных координат. Началом отсчета в них служит центр окружности, а носителем масштабных шкал являются радиусы круга. Обычно в основе радиальных диаграмм лежат повторяющиеся годовые циклы с помесячными или поквартальными данными. Так, при изучении годового цикла с помесячными данными окружность делят радиусами на 12 равных частей. Каждому радиусу дается название месяца года, а их расположение подобно циферблату часов. На каждом радиусе в соответствии с установленным масштабом наносятся точки, соответствующие изучаемым за каждый месяц данным. Полученные таким образом точки соединяются между собой линиями. В результате получается спиралеобразная линия, характеризующая внутригодовые циклы коммерческой деятельности.

Диаграмма динамики показывает изменение явления во времени. Такая диаграмма может быть изображена с помощью уже рассмотренных типов диаграмм.

Диаграмма связи показывает функциональную зависимость одного признака от другого ¾ обычный график на координатной сетке: y = f (x) (рис. 7.5).

Рис. 7.5. Динамика грузоперевозок в Российской Федерации за период 2001-2004 гг.

Статистическая карта ¾ вид графика, который иллюстрирует содержание статистических таблиц, где подлежащим является административное или географическое деление совокупности. На лист изображения наносится контурная географическая карта, отражающая деление совокупности на группы. Статистическая карта называется картограммой, вся информация на ней отображается в виде штриховки, линий, точек, окраски, отражающих изменение какого-либо показателя.

На картодиаграмме на фоне карты присутствуют элементы диаграммных фигур. Преимущество картодиаграммы перед диаграммой состоит в том, что она не только дает представление о величине изучаемого показателя на различных территориях, но и изображает пространственное размещение изучаемого показателя.

В зависимости от формы применяемых графических образов статистические графики могут быть точечными, линейными, плоскостными и фигурными.

В точечных графиках в качестве графических образов применяется совокупность точек.

В линейных графиках графическими образами являются линии.

Плоскостные графики изображают на трехмерной плоскости.

Для фигурных графиков графическими образами служат геометрические фигуры: прямоугольники, квадраты, окружности.

При обработке и отображении экспериментальных данных, в которых изучаемый признак может принимать любое значение из некоторого интервала, используют следующие способы представления данных:

■ гистограмма;

■ полигон частот;

■ полигон накопленных частот (кумулята).

Гистограмма состоит из примыкающих друг к другу прямоугольников, изображенных на координатной сетке.

При построении гистограмм могут возникнуть следующие случаи.

1. Равные интервалы группировки данных.

Рассмотрим на примере.

Имеются данные о группировке рабочих по стажу лет, (табл. 7.1).

Таблица 7.1

Группы рабочих по стажу

Построим гистограмму (рис. 7.6).

Рис. 7.6. Распределение рабочих по стажу лет

На рисунке откладываются прямоугольники с высотой, прямо пропорциональной частоте данного интервала.

Наибольшее число рабочих имеют стаж работы от 5 до 7 лет.

2. Открытые крайние интервалы группировки.

Предположим, что первый и последний интервалы открытые. В таких случаях используется стандартный прием. Условно ширина первого открытого интервала принимается равной ширине следующего интервала. Ширина последнего принимается равной ширине предыдущего (табл. 7.2).

Таблица 7.2

Группы рабочих по стажу

В данном случае гистограмма будет такой же, как на рис. 7.7.

3. Неравные интервалы группировки.

Предположим, что вместо двух интервалов (3-5 и 5-7) имеется один. Интервал стал шире в 2 раза, а высота стала не 27, а 13,5, с тем, чтобы площадь прямоугольника не менялась. Высоту прямоугольника можно определить по формуле:

где n ¾ частоты попадания (27);

h ¾ количество интервалов (2).

Полигон частот ¾ ломаная линия, соединяющая точки, соответствующие срединным значениям интервалов группировки и частотам интервалов.

Полигон частот получается из гистограммы, если соединить середины вершин прямоугольников ломаной линией.

Полигон накопительных частот. В данном случае для построения используются накопленные частоты. Построим полигон (рис. 7.7).

Рис. 7.7. Распределение рабочих по стажу лет

7.4. Требования к построению статистических графиков

Обобщение многогранной практики использования графического метода в изображении показателей коммерческой деятельности позволяет сформулировать ряд требований к методике построения статистических графиков.

При графическом изображении количественных показателей социально-экономической деятельности в качестве графического образа предпочтительнее использовать линейные, столбиковые или круговые диаграммы, имеющие большую по сравнению с объемными или плоскостными фигурами наглядность.

В общем расположении на поле графика графических образов последние в целях правильного чтения и понимания изучаемого показателя размещаются слева направо. При этом масштабные ориентиры графика по горизонтальной шкале (ось абсцисс), как правило, размещаются в его нижней части. Масштабные ориентиры по вертикальной шкале (ось ординат) обычно размещаются в левой части графика.

В график по возможности следует включать исходные данные к их построению. Если это нецелесообразно, то исходные данные должны сопровождать график в табличной форме. Это обеспечивает доверие к графическому изображению показателей коммерческой деятельности, повышает познавательное значение статистических графиков.

Все буквенные и цифровые значения должны располагаться на графике так, чтобы их легко можно было отсчитать от начала масштабной шкалы. Ряды цифровых данных, отображающие изменения показателей коммерческой деятельности во времени, размещаются в строгой хронологической последовательности и обязательно по оси абсцисс.

Общим требованием графического метода изображения статистических показателей является то, что факторные признаки размещаются на горизонтальной шкале графика и их изменения читаются слева направо, а результативные признаки ¾ по вертикальной шкале и читаются снизу вверх. Это повышает аналитическое значение статистических графиков. Важно, чтобы заголовок графика был бы кратким, но достаточно четко пояснял основное его содержание.

Глава 8. Ряды динамики в анализе социально-экономических явлений

8.1. Понятие и классификация рядов динамики

Ряды динамики ¾ это статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени.

Ряд динамики состоит из двух элементов: в нем указываются моменты времени (обычно дата) или периоды времени (год, квартал, месяц, сутки), к которым относятся приводимые статистические данные и статистические показатели ¾ уровни ряда, характеризующие состояние явления на указанный момент или за период.

Ряды динамики классифицируют следующим образом.

1. В зависимости от способа выражения уровней различают ряд абсолютных величин, ряд средних величин, ряд относительных величин.

2. В зависимости от того, как уровни ряда отражают состояние явления: на определенные моменты времени (начало месяца, квартала, года и т. п.) или за определенные интервалы времени (за сутки, месяц, год и т. п.), различают соответственно моментные и интервальные ряды динамики.

3. В зависимости от расстояния между уровнями ряды динамики могут быть с равноотстоящими уровнями и неравноотстоящими уровнями во времени.

4. В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики бывают стационарными и нестационарными.

5. По числу показателей можно выделить изолированные и комплексные (многомерные) ряды динамики.

Сопоставимость уровней рядов динамики. Уровни ряда динамики должны быть сопоставимы по методологии учета и расчета показателей, территориальным границам, кругу охватываемых объектов, единицам измерения и другим признакам. В тех случаях, когда уровни ряда динамики оказываются несопоставимы между собой, их необходимо привести к сопоставимому виду, применяя прием, который называют смыканием рядов динамики.

Для количественной оценки динамики социально-экономических явлений применяются следующие статистические показатели: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.

Средние показатели ряда динамики являются обобщающей характеристикой его абсолютных уровней, абсолютной скорости и интенсивности изменения уровней ряда динамики.

Различают следующие средние показатели: средний уровень ряда динамики, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста.

Методы расчета среднего уровня ряда динамики зависят от его вида и способов получения статистических данных.

Выявление основной тенденции ряда динамики. При изучении в рядах динамики основной тенденции развития явления применяются различные приемы и методы: метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней, метод аналитического выравнивания.

Наиболее эффективный метод выявления основной тенденции развития ¾ аналитическое выравнивание. В этом случае уровни ряда динамики выражаются в виде функции времени:

Аналитическое выравнивание может быть осуществлено по любому рациональному многочлену. Функция выбирается на основе анализа характера закономерности динамики данного явления.

Колеблемость динамических рядов. Основная тенденция показывает, как систематические факторы воздействуют на уровень ряда динамики, а колеблемость уровней тренда служит мерой воздействия остаточных факторов.

Мерой колеблемости динамического ряда выступает средний квадрат отклонений фактических уровней, исчисленных по тренду. Ее можно измерить показателем среднего квадратического отклонения.

Относительной мерой колеблемости является коэффициент вариации, равный отношению среднего квадратического отклонения к среднему уровню ряда.

Измерение сезонных колебаний. При анализе рядов динамики важное значение имеет выявление сезонных колебаний. Этим колебаниям свойственны более или менее устойчивые изменения уровней ряда по внутригодовым периодам: месяцам, кварталам. Для выявления сезонных колебаний обычно анализируются месячные и квартальные уровни ряда динамики за год или несколько лет. При изучении сезонных колебаний используются специальные показатели ¾ индексы сезонности (Is):

где  ¾ средняя для каждого месяца за изучаемый период;

 ¾ общий средний месячный уровень за изучаемый период.

Совокупность исчисленных для каждого годового цикла индексов сезонности характеризует сезонную волну развития явления во внутригодовой динамике и наглядно может быть представлена графическим методом. При наличии ярко выраженной тенденции развития (увеличение или уменьшение уровней из года в год) применимы другие способы измерения сезонных колебаний, в частности, индексы сезонности определяются на основе методов, которые позволяют исключать влияние тенденции роста (падения).

В таких случаях фактические данные сопоставляются с выровненными, и индексы сезонности определяются по формуле:

где yi ¾ исходные уровни ряда;

 ¾ выровненные (теоретические) уровни ряда;

n ¾ число годовых периодов.

Выравнивание может быть проведено методом аналитического выравнивания или методом скользящей средней.

8.2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ РЯДА ДИНАМИКИ

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 8.2.1.

Аналитические показатели уровня ряда получаются сравнением уровней между собой. Сравниваемый уровень принято называть текущим, а уровень, с которым происходит сравнение, ¾ базисным. За базу сравнения обычно принимают предыдущий уровень или начальный уровень ряда динамики.

При сравнении каждого уровня с предыдущим получаются цепные показатели. Если же сравнение ведется с одним уровнем (базой), то показатели называются базисными.

Для выражения абсолютной скорости роста (снижения) уровня ряда динамики исчисляют статистический показатель ¾ абсолютный прирост (Dy). Его величина определяется как разность двух сравниваемых уровней и вычисляется следующим образом:

Dy = уi - у0 ¾ базисные показатели;

Dy = уi - уi - 1 ¾ цепные показатели,

где уi ¾ уровень i-го периода (кроме первого);

у0 ¾ уровень базисного периода;

 уi - 1 ¾ уровень предыдущего периода.

В примере 1 абсолютный прирост по сравнению с 1999 г. составит:

■ в 2000 г. ¾ Dy = 267 - 256 = 11 (млн м2);

■ в 2001 г. ¾ Dy = 279 - 256 = 23 (млн м2) и т. д.

Рассчитаем цепные показатели абсолютного прироста для примера 1. Абсолютный прирост составит:

■ в 2000 г. по сравнению с 1999 г. ¾ Dy = 267 - 256 = 11 (млн м2);

■ в 2001 г. по сравнению с 2000 г. ¾ Dy = 279 - 267 = 12 (млн м2) и т. д.

Интенсивность изменения уровней ряда динамики оценивается отношением текущего уровня к предыдущему или базисному. Этот показатель называется коэффициентом роста, или темпом роста (Тр), и выражается в процентах:

 ¾ базисные показатели;

 ¾ цепные показатели.

Если Тр больше 100%, уровень растет, если меньше ¾ уровень уменьшается. Тр ¾ всегда положительное число.

В примере 1 темп роста составит:

■ в 2000 г. по сравнению с базисным 1999 г.:

■ в 2001 г. по сравнению с базисным 1999 г.:

Рассчитаем цепные показатели темпа роста для примера 1. Темп роста составит:

■ в 2000 г. по сравнению с базисным 1999 г.:

■ в 2001 г. по сравнению с 2000 г.:

Для выражения изменения величины абсолютного прироста уровней ряда динамики в относительных величинах определяется темп прироста (Тпр), который рассчитывается как отношение абсолютного прироста к базисному или предыдущему уровню:

 ¾ базисные показатели;

 ¾ цепные показатели.

Темп прироста может быть вычислен также путем вычитания из темпов роста 100%, т. е. Тпр = Тр - 100%.

Для примера 1 рассчитаем темп прироста:

■ в 2000 г. по сравнению с базисным 1999 г.:

Tпр = 104,3% - 100% = 4,3%;

■ в 2001 г. по сравнению с базисным 1999 г.:

Tпр = 109% - 100% = 9%  и  т. д.

Показатель абсолютного значения 1% прироста (|%|) определяется как результат деления абсолютного прироста на соответствующий темп прироста, выраженный в процентах.

или

0,01yi - 1.

В примере 1 абсолютное значение прироста 1% составит:

■ в 2000 г. по сравнению с 1999 г.:

|%| = 0,01y1999 г. = 0,01 × 256 = 2,56 (млн м2);

■ в 2001 г. по сравнению с 2000 г.:

|%| = 0,01y2000 г. = 0,01 × 267 = 2,67 (млн м2) и т. д.

Приведенная в примере 1 таблица с вычислениями характеристик изменения уровней позволяет проводить анализ данного динамического ряда.

В примере 1 мы имеем интервальный ряд динамики с равноотстоящими уровнями во времени, поэтому средний уровень ряда рассчитаем по формуле средней арифметической простой:

где  ¾ итог суммирования уровней за весь период;

n ¾ число периодов.

Средний объем производства тканей за пять лет составил:

Средний абсолютный прирост определяется по формуле:

В примере 1 среднегодовой прирост производства тканей за 1999-2003 гг. равен:

Среднегодовой темп роста вычисляется по формуле средней геометрической:

где n ¾ число коэффициентов роста.

Среднегодовой темп роста производства тканей за 1999-2003 г. (пример 1) рассчитаем двумя способами:

Среднегодовой темп прироста получим, вычтя из среднего темпа роста 100%. В примере 1:

Если интервальный ряд динамики имеет неравноотстоящие уровни, то средний уровень ряда вычисляется по формуле средней арифметической взвешенной:

где t ¾ число периодов времени, в течение которых уровень не изменяется.

Для моментного ряда с равноотстоящими уровнями средний уровень ряда вычисляется по формуле средней хронологической.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 8.2.2, пример 8.2.3.

Среднесписочная численность работников составит:

8.3. Метод скользящей средней

Покажем применение скользящей средней на следующем примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 8.3.1.

Суть метода скользящей средней состоит в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем ¾ средний уровень из того же числа уровней, начиная со второго, далее ¾ начиная с третьего и т. д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий.

Средняя из нечетного числа уровней относится к середине интервала. Если интервал сглаживания четный, то отнесение средней к определенному времени невозможно, она относится к середине между датами. Для того чтобы правильно отнести среднюю из четного числа уровней, применяется центрирование, т. е. нахождение средней из средней, которую относят уже к определенной дате.

8.4. МЕТОД АНАЛИТИЧЕСКОГО ВЫРАВНИВАНИЯ

Рассмотрим применение метода аналитического выравнивания по прямой для выражения основной тенденции на примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 8.4.1.

Уравнение прямой при аналитическом выравнивании ряда динамики имеет следующий вид:

где  ¾ выровненный (средний) уровень динамического ряда;

a0, a1 ¾ параметры искомой прямой;

t ¾ условное обозначение времени. 

Способ наименьших квадратов дает систему двух нормальных уравнений для нахождения параметров a0 и a1:

где у ¾ исходный уровень ряда динамики;

n ¾ число членов ряда.

Система уравнений упрощается, если значения t подобрать так, чтобы их сумма равнялась нулю, т. е. начало времени перенести в середину рассматриваемого периода.

Если  то

Исследование динамики социально-экономических явлений и установление основной тенденции развития дают основание для прогнозирования (экстраполяции) ¾ определения будущих размеров уровня экономического явления. Используют следующие методы экстраполяции:

средний абсолютный прирост;

средний темп роста;

экстраполяцию на основе выравнивания по какой-либо аналитической формуле.

8.5. Расчет индекса сезонности

Покажем расчет индекса сезонности на примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 8.5.1.

Для ряда внутригодовой динамики, в которой основная тенденция роста незначительна, изучение сезонности основано на методе постоянной средней, являющейся средней из всех рассматриваемых уровней. Самый простой способ заключается в следующем: для каждого года рассчитывается средний уровень, а затем с ним сопоставляется (в процентах) уровень каждого месяца.

Однако помесячные данные одного года из-за элемента случайности могут быть ненадежными для выявления закономерности колебаний. Поэтому на практике используются помесячные данные за ряд лет (обычно не менее трех лет). Тогда для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня за три года, затем определяются среднемесячный уровень для всего ряда и отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда (в процентах).

Глава 9. Индексный метод и его применение в анализе социально-экономических явлений

9.1. Понятие индексов. Их виды

Индексы ¾ важнейший обобщающий показатель. С их помощью можно измерить динамику социально-экономического явления за два или более периодов времени, динамику среднего показателя и сопоставить уровни явления в пространстве, по странам, экономическим районам, областям и т. д. Индексы используются для определения степени влияния изменений значений одних показателей на динамику других, а также для пересчета значений макроэкономических показателей из фактических цен в сопоставимые.

Простейший показатель, применяемый в индексном анализе, ¾ индивидуальный индекс, который характеризует изменение во времени или в пространстве отдельных однородных элементов совокупности. Например, индивидуальные индексы физического объема продукции, цен, себестоимости единицы продукции.

В экономических расчетах чаще всего используются сводные, или общие, индексы, которые характеризуют изменение совокупности в целом.

Построение этих индексов является содержанием индексной методологии, в которой сложились две концепции: синтетическая и аналитическая.

Согласно синтетической концепции особенность общих индексов состоит в том, что они выражают относительное изменение сложных явлений, отдельные части которых непосредственно несоизмеримы, и поэтому индексы ¾ показатели синтетические.

В соответствии с аналитической концепцией индексы трактуются как показатели, необходимые для измерения влияния изменения составных частей, факторов сложного явления на изменение уровня этого явления. Поэтому индексной методологией предусматривается определение влияния каждого из факторов путем элиминирования влияния других факторов на уровень изучаемого явления. Такие индексы ¾ показатели аналитические.

Общие индексы строят для количественных и качественных показателей. В зависимости от цели исследования и наличия исходных данных используют различные формы построения общих индексов: агрегатную или средневзвешенную.

При построении агрегатного индекса необходимо решить проблему выбора весов, при этом руководствуются следующим правилом: если строится индекс количественного показателя, то веса берутся за базисный период; если строится индекс качественного показателя, то используются веса отчетного периода.

В статистической практике, помимо агрегатных, применяются средневзвешенные индексы: среднеарифметический и среднегармонический.

Индексный метод служит также для изучения динамики средних величин и выявления факторов, влияющих на динамику средних. С этой целью исчисляется система взаимосвязанных индексов: переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.

Индекс переменного состава представляет собой отношение двух взвешенных средних величин с переменными весами, характеризующими изменение индексируемого (осредняемого) показателя.

Индекс переменного состава (Iпер.с) для качественных показателей имеет следующий вид:

Величина этого индекса характеризует изменения средневзвешенной средней за счет влияния двух факторов: осредняемого показателя у отдельных единиц совокупности и структуры изучаемой совокупности.

Индекс постоянного состава (Iп.с) учитывает изменения только индексируемой величины, показывает средний размер изменения изучаемого показателя у единиц совокупности и выглядит следующим образом:

Для расчета индекса постоянного состава можно использовать агрегатную форму индекса:

Индекс структурных сдвигов (Iстр.сдв) характеризует влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня индексируемого показателя и рассчитывается по формуле:

Под структурными изменениями понимается изменение доли отдельных групп единиц совокупности в общей их численности (d).

В индексах средних уровней в качестве весов могут быть взяты удельные веса единиц совокупности  Тогда систему индексов можно записать в таком виде:

Система взаимосвязанных индексов имеет следующий вид:

Iпер.с = Iп.с × Iстр.сдв.

При изучении динамики социально-экономических явлений за некоторый интервал времени, включающий в себя более двух периодов времени, используется система индексов: цепные индексы с переменными весами; цепные индексы с постоянными весами, базисные индексы с переменными весами, базисные индексы с постоянными весами.

Для сравнения (сопоставления) показателей в пространстве (по странам, экономическим районам, областям и т. п.) применяются территориальные индексы.

В рыночной экономике особую роль играют индексы цен, которые позволяют оценить динамику цен на товары, измерить инфляцию при макроэкономических исследованиях, пересчитать важнейшие стоимостные показатели системы национальных счетов (СНС) из фактических цен в сопоставимые и др. Для решения различных задач могут быть использованы индексы цен Г. Пааше и Э. Ласпейреса. Весами в индексе Г. Пааше выступает количество продукции текущего периода, а в индексе цен Э. Ласпейреса ¾ количество продукции базисного периода.

Средняя геометрическая из произведения двух агрегатных индексов цен Э. Ласпейреса и Г. Пааше представляет собой индекс цен И. Фишера.

Пересчет в основных стоимостных показателях СНС из фактических цен в сопоставимые осуществляется с помощью индекса-дефлятора. В основе расчета индекса-дефлятора лежит формула Г. Пааше ¾ агрегатная формула с текущими весами.

9.2. Расчет сводного индекса

Рассмотрим методику расчета сводных индексов на конкретном примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 9.2.1.

Цены разных товаров, реализуемых в розничной торговле, складывать неправомерно, однако с экономической точки зрения допустимо суммировать их товарооборот. Если сравнивать товарооборот в текущем периоде с его величиной в базисном периоде, то получим сводный индекс товарооборота:

Рассчитаем индекс товарооборота для примера 1:

Мы получим, что товарооборот в целом по рассматриваемой товарной группе в текущем периоде по сравнению с базисным уменьшился на 0,9% (100-99,1).

На величину данного индекса оказывает влияние как изменение цен на товары, так и изменение объемов их реализации. Для того чтобы оценить изменение только цен (индексируемой величины), необходимо количество проданных товаров (веса индекса) зафиксировать на каком-либо постоянном уровне. При исследовании динамики таких качественных показателей, как цена, себестоимость, производительность труда, количественный показатель обычно фиксируют на уровне текущего уровня. Таким способом получают сводный индекс цен:

Числитель данного индекса содержит фактический товарооборот текущего периода. Знаменатель же представляет собой условную величину, показывающую, каким был бы товарооборот в текущем периоде при условии сохранения цен на базисном уровне. Поэтому соотношение этих двух категорий и отражает изменение цен. Изменение же количества реализованной продукции не влияет на величину индекса.

Вычислим сводный индекс цен для примера 1:

Следовательно, по данной товарной группе цены в октябре по сравнению с августом снизились на 31,7%.

Числитель и знаменатель сводного индекса цен можно интерпретировать с точки зрения потребителей. Числитель представляет собой сумму денег, фактически уплаченных покупателями за приобретенные в текущем периоде товары. Знаменатель же показывает, какую сумму покупатели заплатили бы за те же товары, если бы цены не изменились. Разность числителя и знаменателя будет отражать величину экономии (если знак «-») или перерасхода (если знак «+») покупателей от изменения цен:

Третьим индексом в данной индексной системе является сводный индекс физического объема реализации. Он характеризует изменение количества проданных товаров не в денежных, а в физических единицах измерения:

Весами в данном индексе выступают цены, которые фиксируются на базисном уровне.

Индекс физического объема реализации в примере 1 составит:

Физический объем реализации в октябре по сравнению с августом увеличился в 1,45 раза, или на 51 500 руб. (165 500 - 114 000).

Между рассчитанными индексами существует следующая взаимосвязь:

Ip × Iq = Ipq.

Используя взаимосвязь индексов, проверим правильность вычислений в примере 1:

Ipq = Ip × Iq = 0,683 × 1,452 = 0,991, или 99,1%.

Следовательно, снижение товарооборота (на 0,9%) обусловлено ростом объема проданной продукции (на 45,2%) и снижением цен (на 68,3%), что в абсолютном выражении составило -1000 руб. (-52 500 + 51 500).

Мы рассмотрели применение агрегатных индексов в анализе товарооборота цен и физического объема реализации. При анализе результатов производственной деятельности промышленного предприятия приведенные сводные индексы соответственно называются индексом стоимости продукции, индексом оптовых цен и индексом физического объема продукции.

9.3. Расчет среднеарифметического индекса

Рассмотрим методику расчета среднеарифметического индекса на следующем примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 9.3.1.

Среднеарифметические индексы чаще всего на практике применяются для расчета сводных индексов количественных показателей, а из качественных показателей ¾ индекс производительности труда Струмилина.

В примере 1 известен розничный товарооборот базисного периода, но отсутствуют данные о товарообороте текущего периода; кроме того, известно изменение физического объема реализации в текущем периоде по сравнению с базисным. В таком случае среднеарифметический индекс физического объема реализации овощной продукции можно рассчитать по следующей формуле:

Так как iqq0 = q1, формула этого индекса преобразуется в формулу:

Индивидуальные индексы физического объема для примера 1 равны: 0,935; 0,920; 1,015.

Физический объем реализации данных товаров в среднем снизился на 3,6%.

9.4. Расчет среднегармонического индекса

Рассмотрим методику расчета среднегармонического индекса на следующем примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 9.4.1.

Среднегармонический индекс рассчитывается в том случае, когда известны только отчетные (текущие) данные, а базисные данные отсутствуют, и известно лишь изменение в процентах или в виде индивидуального индекса.

В примере 1 имеются данные о розничном товарообороте текущего периода, но отсутствуют базисные данные и определены индивидуальные индексы цен по каждой товарной группе, поэтому рассчитаем среднегармонический индекс цен:

Цены по данным товарным группам в текущем периоде по сравнению с базисным в среднем возросли на 1,9%.

9.5. Расчет индексов средних величин

Рассмотрим методику расчета индексов средних величин на конкретном примере.

Имеются следующие исходные данные о реализации продукции торговыми предприятиями акционерного общества (данные условные):

Вычислим индекс цен переменного состава:

Из таблицы видно, что цена продукции на каждом предприятии в отчетном периоде по сравнению с базисным возросла. В целом же по АО средняя цена снизилась на 2,1% (97,9 - 100). Это объясняется влиянием изменения структуры реализации продукции по торговым предприятиям, входящим в состав АО. В базисном периоде по более высокой цене продавали продукции в 2 раза больше, в отчетном периоде наоборот увеличился объем продаж продукции по более низкой цене.

Рассчитаем индекс структурных сдвигов:

Первая часть приведенной формулы  позволяет ответить на вопрос, какой была бы средняя цена в отчетном периоде, если бы цены на каждом предприятии сохранились на базисном уровне. Вторая часть формулы  отражает фактическую среднюю цену базисного периода.

Рассчитанный индекс показал, что за счет структурных сдвигов цены снизились на 10,4% (89,6-100).

Определим индекс фиксированного или постоянного состава, который не учитывает изменение структуры продаж:

Индекс цен фиксированного состава равен 109,3%, что позволяет сделать следующий вывод: если бы структура продаж продукции по предприятиям АО не изменилась, средняя цена возросла бы на 9,3%. Однако это не произошло, так как влияние структурных сдвигов оказалось сильнее.

Между данными индексами существует следующая взаимосвязь:

Ipфс × Iccт = Ipпс ;

1,093 × 0,896 = 0,979.

Глава 10. Выборочное наблюдение

10.1. Понятие выборочного метода

Выборочный метод ¾ это такое несплошное наблюдение, при котором подлежащие обследованию единицы отбираются в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.

Совокупность, из которой проводится отбор, называется генеральной (все обобщающие показатели совокупности ¾ генеральными). Совокупность отобранных единиц именуют выборочной, а ее обобщающие показатели ¾ выборочными.

Применяя выборочный метод, обычно используют два вида обобщающих показателей: среднюю величину количественного признака и относительную величину альтернативного признака (долю единиц, обладающую тем или иным признаком).

Приведем обозначения основных характеристик параметров генеральной и выборочной совокупностей (табл. 10.1).

Таблица 10.1

Обозначения основных характеристик параметров
генеральной и выборочной совокупностей

10.2. Ошибки, возникающие при выборочном наблюдении

Основная задача выборочного наблюдения в экономике состоит в том, чтобы на основе характеристик выборочной совокупности (средней и доли) получить достоверные суждения о показателях средней и доли в генеральной совокупности. При решении этой задачи возникают ошибки двух видов: регистрации и репрезентативности (рис. 10.1). Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению и возникают в силу того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную.

Рис. 10.1. Виды ошибок при выборочном наблюдении

Степень точности выборочных оценок зависит от величины ошибки репрезентативности. В общем виде ошибка репрезентативности, или предельная ошибка выборки, характеризуется величиной расхождения параметров выборочной и генеральной совокупностей. Так, для средней величины имеем:

где   ¾ предельная ошибка выборки;

 ¾ выборочная средняя;

 ¾ генеральная средняя.

Величина предельной ошибки выборки в соответствии с теоремами теории вероятностей будет кратна средней ошибке:

где t ¾ нормированные отклонения, зависящие от вероятности, с которой гарантируется результат;

m ¾ средняя квадратическая стандартная ошибка выборки.

Предельная ошибка выборки позволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности и их доверительные интервалы:

■ для средней:

■ для доли: p = w ± Dw;     w - Dw £ p £ w + Dw .

Это означает, что с заданной вероятностью можно утверждать, что значение генеральной средней следует ожидать в пределах от  до .

Аналогичным образом может быть записан доверительный интервал генеральной доли:

w - Dw ;    w + Dw .

Значения вероятности (функция Ф(t)) при различных значениях t определяются на основе специально составленных таблиц. Приведем некоторые значения, применяемые наиболее часто для выборок достаточно большого объема (n ³ 30):

10.3. Классификация выборок

Виды выборок различаются в зависимости от вида метода и способа отбора, а также степени охвата единиц совокупности (рис. 10.2).

При повторном отборе общая численность единиц генеральной совокупности остается неизменной. Та или иная единица, попавшая в выборку, после регистрации возвращается в генеральную совокупность и сохраняет равную возможность со всеми прочими единицами при повторном отборе вновь попасть в выборку.

При бесповторном отборе единица совокупности, попавшая в выборку, в генеральную совокупность не возвращается и в дальнейшем в выборке не участвует. Таким образом, численность единиц генеральной совокупности сокращается в процессе отбора.

К собственно-случайной выборке относится отбор единиц из всей генеральной совокупности (без предварительного расчленения ее на группы) посредством жеребьевки (преимущественно) или иного подобного способа, например с помощью таблицы случайных чисел.

Рис. 10.2. Виды выборок

Средняя и предельная ошибки собственно-случайной выборки вычисляются по следующим формулам (табл. 10.2).

Таблица 10.2

Формулы ошибок собственно-случайной выборки

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 10.3.1.

Механическая выборка применяется в случаях, когда генеральная совокупность каким-либо образом упорядочена, т. е. имеется определенная последовательность в расположении единиц (табельные номера работников, телефонные номера респондентов и т. д.). Для проведения механической выборки устанавливается пропорция отбора, которая определяется соотнесением объемов выборочной и генеральной совокупностей. Отбор единиц осуществляется в соответствии с установленной пропорцией через равные интервалы. Например, при пропорции 1 : 50 (2%-ная выборка) отбирается каждая 50-я единица, при пропорции 1 : 20 (5%-ная выборка) отбирается каждая 20-я единица.

Для определения средней ошибки механической выборки используется формула средней ошибки при собственно-случайном бесповторном отборе.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 10.3.2.

Типический отбор используется в тех случаях, когда все единицы генеральной совокупности можно разбить на несколько типических групп. Типический отбор предполагает выборку единиц из каждой типической группы собственно-случайным или механическим способом. Поскольку в выборочную совокупность в той или иной пропорции обязательно попадают представители всех групп, типизация генеральной совокупности позволяет исключить влияние межгрупповой дисперсии на среднюю ошибку выборки, которая в этом случае определяется только внутригрупповой вариацией.

Отбор единиц в типическую выборку может быть организован либо пропорционально объему типических групп, либо пропорционально внутригрупповой дифференциации признака.

При выборке, пропорциональной объему типических групп, число единиц, подлежащих отбору из каждой группы, определяется следующим образом:

где Ni ¾ объем i-й группы;

ni ¾ объем выборки из i-й группы.

При выборке, пропорциональной дифференциации признака, число наблюдений по каждой группе рассчитывается по формуле

где si ¾ среднее квадратическое отклонение значений признака в i-й группе.

В таком случае средняя ошибка выборки будет определяться по следующим формулам (табл. 10.3).

Таблица 10.3

Формула средней ошибки при типической выборке

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 10.3.3.

Серийный отбор удобен в тех случаях, когда единицы совокупности объединены в небольшие группы или серии. Сущность серийной выборки заключается в собственно-случайном либо механическом отборе серий, внутри которых проводится сплошное обследование единиц.

Поскольку внутри групп (серий) обследуются все без исключения единицы, средняя ошибка серийной выборки (при отборе равновеликих серий) зависит от величины только межгрупповой (межсерийной) дисперсии и определяется по следующим формулам (табл. 10.4).

Таблица 10.4

Формулы ошибок при серийной выборке
(отбор пропорционально объему типических групп)

где r ¾ число отобранных серий;

R ¾ общее число серий;

 ¾ межгрупповая дисперсия количественного признака;

 ¾ межгрупповая дисперсия доли.

Межгрупповую дисперсию вычисляют следующим образом:

где  ¾ средняя i-й серии;

 ¾ общая средняя по всей выборочной совокупности;

где wi ¾ доля признака в i-й серии;

 ¾ общая доля признака во всей выборочной совокупности.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 10.3.4.

10.4. Определение объема выборки

Необходимый объем выборки (n) с заранее заданным значением допустимой ошибки, которая с определенной вероятностью обеспечит заданную точность результатов наблюдения, устанавливают, исходя из формул ошибок выборки (табл. 10.5).

Таблица 10.5

Формулы ошибок выборки

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 10.4.1.

Глава 11. Статистические методы изучения взаимосвязей социально-экономических явлений

11.1. Виды статистической связи

Изучение взаимосвязей на рынке товаров и услуг ¾ важнейшая функция работников коммерческих служб: менеджеров, коммерсантов, экономистов. Особую актуальность оно приобретает в условиях развивающейся рыночной экономики. Изучение механизма рыночных связей, взаимодействия спроса и предложения, влияния объема и состава предложения товаров на объем и структуру товарооборота, формирования товарных запасов, издержек обращения, прибыли и других качественных показателей имеет первостепенное значение для прогнозирования конъюнктуры рынка, рациональной организации торговых процессов и решения многих вопросов успешного ведения бизнеса.

Статистика призвана изучать коммерческую деятельность с количественной стороны. Это осуществляется с помощью соответствующих приемов и методов статистики и математики.

Статистические показатели коммерческой деятельности могут состоять между собой в следующих основных видах связи: балансовой, компонентной, факторной и др.

Балансовая связь характеризует зависимость между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием:

Он + П = В + Ок,

где Он ¾ остаток товаров на начало отчетного периода;

П ¾ поступление товаров за период;

В ¾ выбытие товаров в изучаемом периоде;

Ок ¾ остаток товаров на конец отчетного периода.

Левая часть формулы (Он + П) характеризует предложение товаров, а правая часть (В + Ок) ¾ использование товарных ресурсов.

Компонентные связи показателей коммерческой деятельности характеризуются тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель как множители: a = bc.

В статистике коммерческой деятельности компонентные связи используются в индексном методе. Например, индекс товарооборота в фактических ценах Iqp представляет собой произведение двух компонентов ¾ индекса товарооборота в сопоставимых ценах Iq и индекса цен Iq т. е. Iqp = IqIp.

Существенное значение компонентной связи состоит в том, что она позволяет определять величину одного из неизвестных компонентов:

Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как факторные, а другие ¾ как результативные.

Факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные.

При функциональной связи изменение результативного признака y всецело зависит от изменения факторного признака x:

y = f (x) .

При корреляционной связи изменение результативного признака y не всецело, а лишь частично зависит от факторного признака x, так как возможно влияние прочих факторов e:

y = j|x| + e .

Примером корреляционной связи показателей коммерческой деятельности может служить зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этой связи помимо факторного признака (объема товарооборота x) на результативный признак (сумму издержек обращения y) влияют и другие факторы, в том числе не учтенные e. Поэтому корреляционные связи не являются полными (тесными) зависимостями.

Характерная особенность корреляционных связей заключается в том, что они проявляются не в единичных случаях, а в массе.

Регрессия ¾ это функция f (х1; х2; …; хт), которая отражает зависимость средней величины результативного признака от заданных фиксированных значений факторных признаков.

Для выбора вида уравнения можно ориентироваться на график эмпирической линии связи. Наибольшее распространение получили следующие типы функций:

■ линейная yx = a0 + a1x ;

■ парабола второго порядка yx = a0 + a1x + a2x2 ;

■ гипербола

■ показательная

Для установления достоверности уравнения регрессии рассчитываются ошибка аппроксимации и коэффициент детерминации. Если величина ошибки не превышает 10-15%, то данное уравнение может быть использовано для практических целей.

При статистическом изучении корреляционной связи показателей коммерческой деятельности перед статистикой ставятся следующие основные задачи:

■ проверка положений экономической теории о возможности связи между изучаемыми показателями и придание выявленной связи аналитической формы зависимости;

■ определение количественных оценок тесноты связи, характеризующих силу влияния факторных признаков на результативные.

Для того чтобы установить, есть ли зависимость между величинами, используются разнообразные статистические методы, позволяющие определить, во-первых, вид связи; во-вторых, тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом ¾ слабая); в-третьих, форму связи (т. е. формулу, связывающую величины x и y).

В процессе изучения связи нужно учитывать, что мы используем математический аппарат, но всегда следует иметь теоретические обоснования той связи, которую пытаются показать.

11.2. Методы изучения статистической связи

Наиболее простой способ иллюстрации зависимости между двумя величинами ¾ построение таблиц, показывающих, как при изменении одной величины меняется другая.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 11.2.1.

Из таблицы видна лишь согласованность в изменении двух величин, наличие связи, но не теснота и не форма этой связи.

Для того чтобы ответить на эти вопросы, необходимо использовать специальные статистические методы. Среди них есть очень простые и менее точные, а также более сложные и более точные. Но все они имеют один и тот же смысл.

Один из простых показателей тесноты корреляционной зависимости ¾ показатель корреляции рангов. Разберем порядок вычисления этого показателя на примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 11.2.2.

Показатель корреляции рангов используется для измерения взаимосвязей количественных и качественных признаков и рассчитывается по формуле:

Проанализируем показатель корреляции рангов.

1. Связь полная и прямая:

2. Связь полная и обратная:

3. Все остальные значения лежат между -1 и +1.

Построим показатель корреляции рангов для примера 2:

Полученный показатель свидетельствует о достаточно тесной связи между товарооборотом и издержками.

Для определения тесноты корреляционной связи применяется коэффициент корреляции.

Коэффициент корреляции изменяется от -1 до +1 и показывает тесноту и направление корреляционной связи.

Если отклонения по x и по y от среднего совпадают и по знаку, и по величине, то это полная прямая связь и r = +1.

Если связь полная обратная, то r = -1.

Если связь отсутствует, то r = 0.

Наиболее удобна следующая формула расчета коэффициента корреляции:

Коэффициент корреляции можно рассчитать и по другой формуле:

где

В ряде случаев возникает необходимость установления статистической связи между признаками, не имеющими количественного выражения.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 11.2.3.

Раздел II. Социально-экономическая статистика

Глава 12. Предмет, метод и задачи социально-экономической статистики

12.1. Предмет социально-экономической статистики

Социально-экономическая статистика ¾ это:

■ отрасль знаний ¾ наука, представляющая собой сложную и разветвленную систему научных дисциплин (разделов), обладающих определенной спецификой и изучающих количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной;

■ отрасль практической деятельности ¾ сбор, обработка, анализ и публикация массовых данных о явлениях и процессах общественной жизни;

■ совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни или их совокупность;

■ отрасль статистики, использующая методы математической статистики для изучения социально-экономических процессов и явлений.

В настоящее время социально-экономическая статистика (или статистика) ¾ это общественная наука, которая изучает закономерности формирования и изменения количественных отношений общественных явлений, рассматриваемых в непосредственной связи с их качественным содержанием.

Объектом изучения социально-экономической статистики является общество во всем многообразии его форм и проявлений. Это связывает социально-экономическую статистику и все другие науки, изучающие общество и протекающие в нем процессы, закономерности его развития, с политической экономией, экономикой промышленности, сельского хозяйства, социологией и др. В этом общем для всех общественных наук объекте каждая из них находит свой специфический аспект изучения ¾ какие-либо характерные существенные свойства, стороны, отношения явлений общественной жизни, определенные сферы деятельности людей и т. п.

Однако имеют ли общественные явления такие свойства, такую сторону, которые могли бы изучаться только социально-экономической статистикой и, следовательно, могли бы составить предмет познания статистической науки? Ответ на этот вопрос очень непрост. На протяжении всей истории развития социально-экономической статистики по этому вопросу возникали и поныне возникают споры. Одни считают, что статистика ¾ это наука о стихийных, случайных явлениях природы и общества; другие утверждают, что статистика вообще не самостоятельная наука, поскольку у нее нет своего предмета исследования, что это лишь специфический метод; есть мнения о совпадении ее предмета с предметом политэкономии, поскольку статистика изучает только общественные явления и процессы. Наконец, некоторые ученые, признавая статистику наукой, относят к ее предмету не только общество, но и природу, т. е. весь мир явлений, статистика предстает у них всеобъемлющей, универсальной наукой, которая делает все остальные науки излишними.

Однако нужно различать объект и предмет познания. Уже из того, что было сказано об общественных науках, ясно, что один и тот же объект в зависимости от сложности и многообразия его свойств, отношений и иных характеристик может изучаться и во многих случаях изучается рядом наук.

Имеет предмет познания и социально-экономическая статистика. Естественно, возникает вопрос: какие же объективные свойства явлений общественной жизни составляют предмет познания статистической науки?

Явлениям общественной жизни наряду с качественной присуща и количественная определенность. Обе эти стороны неразрывно связаны между собой. В каждый конкретный исторический момент социальные и экономические явления имеют определенные размеры, уровни, между ними существуют количественные соотношения. Таковы, например, численность населения страны на определенную дату, соотношение между численностью мужчин и женщин, темпы роста валового внутреннего продукта, темпы его прироста и многое другое. Вот эти объективно существующие размеры, уровни, количественные отношения, находящиеся в состоянии непрерывного движения и изменения, представляющие собой в общем количественную сторону экономических и социальных явлений, закономерности их изменения, и составляют предмет познания социально-экономической статистики.

Таким образом, социально-экономическая статистика изучает количественную сторону массовых социальных и экономических явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, т. е. качественно определенные количества и проявляющиеся в них закономерности. Она изучает производство в единстве производительных сил и производственных отношений, влияние природных и технических факторов на количественные изменения в общественной жизни, влияние развития общества, производства на окружающую среду.

Социально-экономическая статистика изучает производство и потребление материальных и духовных благ в обществе, закономерности их изменения, экономические и социальные условия жизни людей. При помощи системы количественных показателей социально-экономическая статистика дает характеристику качественных сторон явлений, общественных отношений, структуры общества и т. п. Предметом изучения социально-экономической статистики становятся и процессы, протекающие в народонаселении, ¾ рождаемость, браки, продолжительность жизни и т. п. В статистических данных отражаются характерные особенности, тенденции, закономерности развития социальных и экономических явлений и процессов, связи и зависимости между ними.

Социально-экономическая статистика выработала систему научных понятий, категорий и методов, посредством которых она познает свой предмет. Важнейшую часть этой системы составляет система основных показателей состояния и развития экономической и социальной жизни общества.

Многие явления становятся точно определенными, значимыми, лишь будучи статистически выраженными, т. е. представленными в форме количественных статистических показателей. Нельзя, например, составить ясного представления об урожайности какой-нибудь культуры в стране без обобщенного статистического выражения ее в виде средней урожайности или представить себе размеры производства автомобилей без статистических данных о выпуске автомобилей промышленностью страны.

Без количественных характеристик нельзя представить себе с достаточной ясностью и многие экономические категории общего характера, категории политической экономии. Что такое, например, строение общественного капитала? Это средняя величина из строений его в отраслях хозяйства страны. К. Маркс следующим образом разъясняет понятие строения отрасли и хозяйства в целом: «Многочисленные индивидуальные капиталы, вложенные в определенную отрасль производства, более или менее отличаются по своему строению друг от друга. Средняя из их индивидуальных строений дает нам строение всего капитала данной отрасли производства. Наконец, общая средняя из этих средних строений всех отраслей производства дает нам строение общественного капитала данной страны»1.

Статистические данные показывают многие закономерности массовых социальных и экономических явлений в данных условиях места и времени, которые иначе не могут быть установлены. Сила действия этих условий также не может быть оценена без социально-экономической статистики. Такие закономерности называются статистическими. Их изучение составляет важнейшую задачу статистической науки. Например, с помощью статистики установлено, что чем старше женщины, родившие детей, тем меньше доля мальчиков среди новорожденных. Иначе говоря, чем моложе матери, тем чаще у них рождаются мальчики. Исключение из этого правила составляет последняя возрастная группа пожилых матерей. Но она в силу своего относительно низкого удельного веса не может повлиять на общую закономерность.

Социально-экономическая статистика является в настоящее время сложной, широко разветвленной отраслью знаний. Она представляет собой систему научных дисциплин, обладающих определенной спецификой и известной самостоятельностью. К основным разделам (отраслям) социально-экономической статистики как науки относятся:

■ общая теория статистики, в которой рассматриваются вопросы сущности статистики как науки, ее предмета, общие категории, понятия, принципы и методы;

■ экономическая статистика и ее отраслевые статистики, изучающие экономику в целом и отдельные ее отрасли (статистика промышленности, сельского хозяйства, лесного хозяйства, транспорта, связи, строительства, водного хозяйства, геологии и разведки недр, торговли и др.);

■ социальная статистика и ее отраслевые статистики, изучающие социальные явления (политическая статистика, статистика уровня жизни и потребления материальных благ и услуг, жилищно-коммунального хозяйства и бытового обслуживания населения, образования, культуры и искусства, здравоохранения, физической культуры и социального обеспечения, науки и научного обслуживания, управления).

Отрасли социально-экономической статистики как единой общественной науки взаимосвязаны, они дополняют и обогащают друг друга. Многие показатели статистики отдельных отраслей так богаты по содержанию, что могут быть использованы другими отраслями, ибо содержат в себе разнообразную информацию. Рождаемость, смертность, состав населения ¾ это явления, изучаемые статистикой населения. Вместе с тем эти же показатели важны для характеристики различных социальных процессов и необходимы другим отраслям статистики, поскольку связаны со многими экономическими и социальными условиями жизни общества, зависят от них и в свою очередь оказывают на них определенное влияние. Естественно, что такого рода показатели изучаются несколькими отраслями статистики, каждая из которых использует свою, содержащуюся в этих показателях информацию.

В последнее время некоторые ученые вновь предлагают в качестве самостоятельной, объединяющей все дисциплины «Экономическую статистику». Ошибочность такого утверждения очевидна. Дело в том, что все явления и процессы взаимосвязаны, их следует рассматривать как с экономической, так и с социальной стороны. Профессор М. Г. Назаров еще в 80-х годах XX в. доказал, что необходимо ввести курс социально-экономической статистики. Он разработал программу такого курса, которую бывшее Министерство высшего и среднего специального образования СССР утвердило, пересмотрев учебные планы, и ввело с 1981/1982 учебного года во всех вузах. В настоящее время Министерство образования и науки Российской Федерации в государственных образовательных стандартах высшего профессионального образования предусмотрело в качестве самостоятельной дисциплину «Социально-экономическая статистика».

Социально-экономическая статистика, базируясь на положениях политической экономии и экономической теории, исследует количественное выражение многих экономических категорий, динамику, структуру, взаимосвязи конкретных экономических явлений, закономерности их развития в данных условиях места и времени. Вместе с тем она обогащает политическую экономию статистическими данными, знанием фактов и конкретного проявления законов общественного развития в определенных условиях места и времени, специфическими методами исследования. Без этого политэкономия и экономическая наука вообще обходиться не могут.

1 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 23. С. 625-627.

12.2. Статистическая методология. Закон больших чисел. Статистическая закономерность

Исследование количественной стороны общественных явлений проходит в несколько этапов. На первом этапе собираются статистические данные, в процессе чего получается статистическая информация о явлениях и процессах, подлежащих статистическому анализу. Регистрация существенных признаков элементов статистической совокупности называется статистическим наблюдением. Так, при переписи населения регистрируются заранее определенные признаки всех жителей страны по тщательно разработанному плану.

Наблюдение позволяет охарактеризовать все разнообразие условий и способов проявлений изучаемых общественных закономерностей и получить характеристики процессов в целом.

На втором этапе статистические данные, собранные в результате проведения наблюдений, подвергаются систематизации и группировке. Этот этап называется сводкой статистических данных. Важнейшим методом, применяемым на этом этапе, является метод статистических группировок. Многообразие явлений общественной жизни требует выявления их типов, структуры. Например, по данным переписи населения необходимо определить его социальные группы и классы, группы по полу, возрасту.

Группировки имеют принципиальное значение, поскольку позволяют выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы по существенным признакам и тем самым дать обобщающую характеристику всего объекта. На этом этапе переходят от описания отдельных единиц к описанию их групп и объекта в целом посредством подсчета итогов, вычисления обобщающих показателей в виде относительных и средних величин.

На третьем этапе статистического исследования проводится анализ и обобщение фактов и обнаруживаются закономерности в изучаемых явлениях. Для данного этапа исследования характерно применение всего арсенала статистических методов исследования. Статистический анализ позволяет сделать выводы о состоянии изучаемого социально-экономического явления, о закономерностях его развития. Выводы и анализ излагаются, как правило, в текстовой форме и сопровождаются графическими и табличными иллюстрациями.

Статистика помогает раскрыть и оценить социально-экономические закономерности, выяснить причинные взаимосвязи явлений, установить факторы, определяющие их развитие.

В трудах многих ученых и практиков приводятся разнообразные приемы анализа статистических данных и критика неправильного применения статистических методов. Колоссальный фактический материал ¾ богатейшие данные русской земской статистики, массовые данные американских переписей и обследований ряда европейских стран ¾ обобщен и подвергнут систематическому анализу.

Благодаря аналитическим выводам повышается действенность статистики. Анализ связывает статистическую науку с практикой, с различными формами общественной деятельности. Анализ статистических данных позволяет выяснить социально-экономическую сущность изучаемых явлений и процессов. Анализ фактов исходит из теоретических предпосылок, служит критерием их истинности.

Формы и методы анализа меняются в зависимости от характера изучаемых процессов. Это положение находится в прямой связи с философской теорией отражения. Система научных понятий и категорий, используемых в анализе, является отражением реальных отношений и свойств объективного мира. Эти понятия и категории могут использоваться только для анализа тех сторон общественной жизни, которым они соответствуют.

Явления и процессы, изучаемые социально-экономической статистикой, находятся в состоянии непрерывного движения, количественного и качественного изменения. Меняются их размеры, структура, свойства, сущность и формы проявления, а также закономерности развития. Соответственно с учетом конкретных особенностей изучаемых объектов, места и времени должны меняться и статистические приемы и методы исследования.

Реформирование общеметодологических основ статистики при переходе к рыночной экономике проявилось в изменении не только состава и экономического содержания показателей, но и методов их расчета.

В последние годы специалисты государственной статистики и других экономических ведомств совместно с учеными ¾ статистиками и экономистами ¾ проделали большую работу по совершенствованию методов расчетов традиционных показателей; обоснованию методологии исчисления новых показателей, характеризующих зарождающиеся и развивающиеся рыночные отношения в российской экономике; созданию необходимой методической документации.

Для приближения методологии статистического учета к международной практике в государственной статистике с 1992 г. стали использовать относительный показатель ¾ индекс физического объема, отражающий изменение массы произведенных материальных благ при исключении влияния динамики цен в текущем периоде по сравнению с базисным, что особенно актуально в условиях высокого уровня денежной инфляции.

В связи с тем, что в экономике России произошли существенные институциональные изменения, сформировался негосударственный сектор экономики, активно привлекаются иностранные капиталы, появились предприятия малого бизнеса и большое число физических лиц, занимающихся самостоятельной хозяйственной деятельностью, стало невозможным использовать сплошные методы учета деятельности предприятий; возникла необходимость обеспечения объективного отражения процессов, происходящих в экономике, иным путем. Полноту учета нужно было компенсировать научно обоснованными методами.

Методологической основой социально-экономической статистики являются диалектический и исторический материализм и политэкономия. Общие принципы и методы научного познания, разработанные в материалистической диалектике, служат фундаментом для понимания и правильного использования статистической методологии. Особенно большое значение для вскрытия специфики статистики имеет диалектико-материалистическая трактовка таких философских категорий, как качество и количество, причинность, необходимость и случайность, общее, частное и отдельное, закон и закономерность.

Опираясь на законы такой трактовки, социально-экономическая статистика разрабатывает специфические приемы, способы исследований, соответствующие природе изучаемых ею явлений и составляющие в целом метод социально-экономической статистики, или, иначе, ее методологии. Социально-экономическая статистика применяет в своих исследованиях методы дедукции и индукции.

Рассмотрим некоторые особенности статистической методологии. Их можно объединить в следующие обобщенные положения:

■ точное измерение и описание массовых данных;

■ измерение и анализ дифференциации явлений;

■ применение сводных (обобщающих) показателей для характеристики явлений и закономерностей их развития.

Первая особенность настолько свойственна статистике, что часто статистику определяют как науку о массовых явлениях. Это неточно, ибо все науки имеют дело с массовыми явлениями. Но для статистических методов наиболее характерно не изучение отдельных объектов, отдельных единиц совокупности, а измерение общих количественных соотношений и установление тенденций и закономерностей развития совокупности явлений. Например, статистика изучает изменение производительности труда не отдельного рабочего, а совокупности рабочих на совокупности предприятий. Так же обстоит дело и с изучением себестоимости, движения цен и т. д.

Исключительное значение для статистической методологии имеет закон больших чисел. Его содержание таково: в массе индивидуальных явлений общая закономерность проявляется тем полнее и точнее, чем больше их охвачено наблюдением. В числах, суммирующих результат массового наблюдения, выступают определенные закономерности, которые не могут быть обнаружены на небольшом количестве фактов. Закон больших чисел выражает диалектику случайного и необходимого. При определенных условиях величину отдельного элемента в совокупности можно рассматривать как случайную величину, учитывая, что она не только автоматически подчиняется какой-то общей закономерности, но и определяется действием множества факторов, не зависящих от этой общей закономерности. Так, продолжительность жизни отдельного человека определяется и общими условиями жизни в стране, и многими индивидуальными особенностями его жизни и организма. Невозможно судить о продолжительности жизни людей, об изменении ее за определенный период по небольшой группе отрывочных данных, ибо каждая отдельно взятая величина будет случайной: «Внутренний закон, прокладывающий себе дорогу через эти случайности и регулирующий их, становится видимым лишь тогда, когда они охватываются в больших массах»1.

Вследствие взаимопогашения случайных отклонений средние, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях времени и места. Тенденция и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного элемента.

В основе статистического исследования всегда лежит массовое наблюдение фактов. Но закон больших чисел не является регулятором процессов, изучаемых статистикой, не объясняет внутренний механизм процессов формирования закономерности качественных изменений явлений. Он характеризует лишь одну из форм проявления закономерностей в массовых количественных отношениях.

Действие закона больших чисел может быть выражено средствами математики. Так, в теории вероятности доказывается, что средняя арифметическая случайных величин при достаточно большом их числе с вероятностью, близкой к единице (т. е. к достоверности), сколь угодно мало отличается от математического ожидания этой средней. Это значит, что чем больше объем наблюдения, тем точнее наблюдаемые средние величины воспроизводят закономерности изучаемой совокупности. На этом основано применение имеющего существенное значение в статистике выборочного метода. Вместе с тем следует отметить, что некоторые ученые отвергают, а иногда просто приуменьшают или замалчивают значение закона больших чисел.

Важную роль играет понятие «статистическая закономерность». Статистическая закономерность есть объективная количественная закономерность массового процесса. Она обнаруживается в итоге массового статистического наблюдения. Этим обусловливается ее взаимосвязь с законом больших чисел. Любое заметное изменение условий существования данного множества окажет воздействие на статистическую закономерность. В этом смысле она является своего рода лакмусовой бумажкой на постоянство факторов.

Статистическая закономерность обусловливает малую вероятность больших отклонений фактических частот вариантов признака от теоретических. Например, в магазинах имеется ассортимент, соответствующий среднему спросу с резервным запасом, обеспечивающим возможные колебания спроса в нормальных условиях. Удельный вес резервного запаса товаров уменьшается с ростом числа покупателей. Статистическая закономерность с определенной вероятностью обусловливает устойчивость средних величин при сохранении постоянного комплекса условий, порождающих данное явление.

Изучение статистических закономерностей конкретных явлений имеет большое научное и практическое значение. К. Маркс в «Капитале» освещает, например, ряд случаев действия статистической закономерности в экономических процессах. Таков, например, механизм отклонения цен производства от стоимости, рыночных цен от цен производства.

Он писал, что, рассматривая данные о ценах за продолжительный период и в нормальных условиях общественного производства, «мы будем поражены прежде относительно узкими пределами отклонений и затем регулярностью, с которой такие отклонения уравновешиваются. Мы найдем здесь то господство регулирующих средних, которое Кетле указал для общественных явлений»2. Отсюда следует, что статистическая закономерность характеризуется двумя чертами:

1) относительной узостью пределов отклонений индивидуальных значений от среднего уровня;

2) регулярностью взаимопогашений этих отклонений.

К этой характеристике еще важно добавить, что статистическая закономерность выступает как форма проявления определенных экономических законов. Следовательно, обоснование закономерностей нужно искать в механизме действия или, если так можно выразиться, в механизме осуществления того или иного конкретного закона, а еще точнее ¾ в механизме взаимодействия различных законов.

Механизм действия статистической закономерности как формы причинной связи обусловлен соотношением необходимости и случайности, общего и частного, т. е. такими категориями, которые свойственны любому общественному строю, иначе говоря, являются общеисторическими.

Всегда ли отклонение индивидуальных значений от общего уровня (отклонение вариантов от их среднеарифметической) может укладываться в нормальное распределение? Отнюдь нет. И в то же время не следует считать, что только та закономерность, которая укладывается в кривую нормального распределения, подпадает под понятие статистической закономерности. Нормальное распределение ¾ лишь один из частных способов выражения статистической закономерности при очень определенных условиях. Оно является, таким образом, скорее математической абстракцией, чем реально существующим конкретным случаем массовой закономерности. Что же касается процесса выполнения плана, то он также подпадает под понятие средней общественной закономерности (как и другие экономические закономерности), хотя и имеет более сложные формы, порой очень далекие от нормального распределения.

Особенностью статистического метода является дифференцированный подход к изучаемым объектам. Совокупность единиц или явлений разбивается всегда на более или менее однородные группы как для того, чтобы установить структуру этой совокупности, так и для характеристики основных типов явлений. Например, изучение населения ведется в разрезе классов, социально-экономических групп. Изучение любой отрасли хозяйства связано с группировками предприятий по социально-экономическим типам.

Статистическая методология позволяет исследовать всю совокупность фактов, изобразить процесс в целом, учесть все тенденции развития и разнообразие форм явлений, также помогает открывать и анализировать причинные зависимости и закономерности явлений.

Официальная статистическая методология, утверждаемая Федеральной службой государственной статистики, является обязательной для федеральных органов исполнительной государственной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации и местного самоуправления, юридических лиц, их филиалов и представительств граждан, осуществляющих предпринимательскую деятельность без образования юридического лица, при проведении государственных наблюдений.

Для устранения информационной разобщенности органов федеральной исполнительной власти и органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, обеспечения единства методологии и принципов формирования статистической информации, создания на федеральном уровне единого информационно-статистического пространства в составе федеральной программы статистических работ выделен специальный раздел, содержащий статистические работы, выполняемые федеральными органами исполнительной власти по вопросам, отнесенным к их ведению.

1 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 37, ч. I. С. 257.

2 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Т. 37, ч. II. С. 431.

12.3. Задачи социально-экономической статистики

Задачи социально-экономической статистики определяются социально-экономическими потребностями общества. Социально-экономическая статистика решает широкий круг задач. Прежде всего, это всестороннее и глубокое изучение состояния и развития экономики страны, различных социальных и экономических процессов, происходящих в ней, и их закономерностей путем сбора, обработки, анализа и обобщения данных о них.

На каждом этапе развития перед социально-экономической статистикой встают специфические задачи, обусловленные характером самого этапа. В условиях рыночной экономики социально-экономическая статистика призвана решать новые важнейшие задачи. Для этого требуются повышение ее качества и оперативности, совершенствование отчетности, углубление социально-экономического анализа.

Особое внимание должно быть уделено совершенствованию методологии анализа важнейших пропорций: между производством и потреблением, потреблением и накоплением, между производством средств производства и производством предметов потребления, между отдельными отраслями; изучению структуры экономики и технико-экономических сдвигов, научно-технического прогресса; выявлению диспропорций, которые могут возникнуть в экономике; вскрытию и более полному использованию всех возможностей рыночной экономики. Большое значение имеет также оценка состояния экономики и уровня жизни населения.

На современном этапе, когда все более ограниченными становятся экстенсивные факторы развития экономики, исключительную важность приобретает задача социально-экономической статистики по анализу эффективности экономики в новых условиях.

Практическое решение этих задач призвана осуществлять система органов государственной статистики. Конкретные задачи определены Указом Президента РФ от 9 марта 2004 г. № 314 «О системе и структуре федеральных органов исполнительной власти», постановлениями Правительства РФ от 7 апреля 2004 г. № 188 «Вопросы Федеральной службы государственной статистики» и от 30 июля 2004 г. № 399 «Об утверждении Положения о Федеральной службе государственной статистики». Эти документы подробно изложены в разделе общей теории статистики.

Глава 13. Организация получения статистической информации. Система стандартных классификаций и регистров на современном этапе

13.1. Организация получения статистической информации

В настоящее время статистика представляет собой важнейший элемент информационной инфраструктуры общества. Она служит удовлетворению потребности в информации всех пользователей ¾ как органов государственной власти, так и агентов новых рыночных отношений. Статистические данные нужны предпринимателям, научной общественности, средствам массовой информации, населению.

Главной функцией органов государственной статистики является количественное и качественное описание важнейших социально-экономических процессов, происходящих в стране. Это достигается с помощью системы статистических показателей, рассчитываемых на основе информации, собираемой посредством проведения статистических обследований. Адекватность описания происходящих процессов во многом зависит от используемых методов сбора и обработки первичных данных.

С переходом на новые экономические отношения увеличилось число случаев, когда отдельные респонденты или отказываются представлять в органы статистики отчетную документацию, или представляют ее с опозданием. В наибольшей степени это характерно для предприятий малого бизнеса и объясняется ими наличием коммерческой тайны. Так, в результате проведенного по итогам 2004 г. сплошного единовременного обследования малых предприятий информация была получена от 84% предприятий, которые должны были принять участие в обследовании.

В связи с этим повышается роль официальной статистики по разъяснению методологии, задач и результатов статистических наблюдений в целях привлечения респондентов к сотрудничеству.

В России в соответствии с Основополагающими принципами официальной статистики, принятыми Статистической комиссией ООН в 1994 г., были предприняты специальные меры, гарантирующие конфиденциальность собираемой статистической информации. На бланках форм федерального государственного статистического наблюдения была введена соответствующая запись, способствующая получению от предприятия более качественной и объективной информации.

Опыт статистических служб большинства стран, в том числе со значительными объемами «теневой» экономики, свидетельствует, что соблюдение конфиденциальности индивидуальных данных об организациях и гражданах и невозможность использования этих данных в контрольных и фискальных целях являются основой доверия респондентов к органам статистики и залогом достоверности формируемой ими сводной информации.

Переход к принципу получения статистической информации от предприятий предполагает, прежде всего, ведение Единого государственного регистра предприятий и организаций (ЕГРПО). В регистре по каждому хозяйствующему субъекту имеются сведения о его юридическом и фактическом нахождении, отраслевой принадлежности, основных экономических характеристиках (объеме продукции, стоимости основных средств, численности работающих и др.). На базе ЕГРПО создаются и ведутся субрегистры малых предприятий, строительных организаций, организаций розничной и оптовой торговли и др.

Субрегистры являются источником формирования генеральной совокупности объектов наблюдения, представляющей собой перечень действующих юридических лиц, их представительств и филиалов. Создание генеральной совокупности позволяет обеспечить методологическую основу для перехода к интегрированному принципу сбора информации и проведению статистического анализа по сопоставимому кругу объектов.

В субрегистры постоянно вносятся изменения: исключаются ликвидированные единицы, уточняются данные о реорганизуемых предприятиях, отмечаются все происшедшие в них изменения, добавляются вновь созданные предприятия. Следует отметить, что в каждом регистре имеется значительное количество недействующих предприятий, для их выявления и уточнения их положения используются бухгалтерская отчетность, данные налоговых органов, МВД России и др.

Ведение субрегистров позволит обеспечить полноту и достоверность совокупности объектов статистического наблюдения. ЕГРПО и субрегистры используются для формирования выборочных совокупностей в выборочных наблюдениях, в то же время сами регистры служат источником статистических данных.

Изменение функций многих федеральных органов исполнительной власти и отказ от административных методов управления хозяйствующими субъектами привели к необходимости обеспечения сбора и обработки статистической информации по ряду секторов экономики (транспорту, связи, жилищно-коммунальному хозяйству, торговле, отдельным отраслям социальной сферы) через органы государственной статистики, а не по линии соответствующих министерств и ведомств, как это было ранее. Появилась явная тенденция к централизации формирования статистической отчетности в системе статистики и к освобождению от этих функций других ведомств.

13.2. Унифицированные формы статистического наблюдения

В целях актуализации и совершенствования системы показателей, характеризующих социально-экономические и демографические процессы в обществе, с учетом требований построения системы национальных счетов, а также потребностей федеральных органов государственной власти и других пользователей Федеральная служба государственной статистики (ранее ¾ Госкомстат России) регулярно пересматривает действующие формы федерального государственного статистического наблюдения, централизованные в органах государственной статистики.

Основными принципами формирования статистической информационной базы при утверждении форм федерального государственного статистического наблюдения являются унификация и упрощение форм и состава их показателей, устранение фактов дублирования информации, снижение нагрузки на отчитывающиеся организации и бюджет.

Унифицированные формы статистического наблюдения включают в себя формы № 1-предприятие «Основные сведения о деятельности предприятия», № П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг», № П-2 «Сведения об инвестициях», № П-3 «Сведения о финансовом состоянии организации», № П-4 «Сведения о численности, заработной плате и движении работников».

Форма № 1-предприятие содержит сведения о юридическом лице, о распределении уставного фонда, взносах иностранных юридических и физических лиц в уставный капитал по странам-партнерам, об организационной структуре юридического лица, отгрузке товаров и услуг, затратах на производство и реализацию продукции, инвестиционной деятельности, о видах экономической деятельности в отчетном году, а также о территориально обособленных подразделениях юридического лица. Данные этой формы представляют собой комплексную характеристику деятельности предприятия и дают возможность проводить структурное обследование.

В форме № П-1 приводятся сведения о выпуске товаров и услуг, отгрузке товаров, в том числе собственного производства, объеме платных услуг населению, розничном товарообороте, остатках готовой продукции собственного производства на конец отчетного периода, экспорте и импорте услуг, перевозках груза и грузообороте, строительно-монтажных работах, выполненных подрядным и хозяйственным способами, и др. Спецификой этой формы наблюдения является отражение структуры продукции каждого предприятия по видам экономической деятельности, а также возможность получения общего объема продукции соответствующей отрасли как по предприятиям данной отрасли, так и по предприятиям других отраслей. Сведения названной формы отчетности лежат в основе расчета показателя выпуска нефинансовых предприятий счета производства СНС.

Для оценки динамики производства в регионах и отраслях экономики органы статистики по данным раздела 2 формы № П-1 могут рассчитывать индекс физического объема продукции в соответствии с международной методологией.

Форма № П-2 позволяет получить полную картину объемов инвестиций в российскую экономику, финансовых инвестиций, инвестиций в нефинансовые активы (основные средства, нематериальные активы, ценности, объекты природопользования, землю), а также затрат на капитальный ремонт зданий, сооружений, машин и оборудования. Разрабатываемая структура капиталообразующих инвестиций позволяет перейти от обособленного сбора показателей инвестиций в основной капитал к интегрированному при соблюдении методологического единства.

В форме № П-2 предусматривается отражение финансовых инвестиций как:

■ стоимости ресурсов, израсходованных предприятием на приобретение финансовых прав (акций, облигаций, банковских вкладов и др.), при этом финансовые инвестиции рассматриваются как финансовые потоки и определяются по сумме фактических затрат инвестора;

■ стоимости активов, представляющих собой финансовые права, которыми располагает предприятие на конкретную дату; в этом случае финансовые инвестиции рассматриваются как накопленная величина, установленная по балансовой стоимости на определенную дату. В этой форме используется терминология, соответствующая определениям СНС.

Формы № П-3 и № П-4 не содержат принципиально новых показателей, однако дают общую характеристику предприятия.

Форма № П-3 включает в себя сведения о прибыли и убытках, оборотных активах предприятий и состоянии расчетов с предприятиями России и зарубежных стран, что позволяет оценить финансовое положение предприятий.

В форме № П-4 приводятся сведения о средней численности работников предприятия, в том числе списочного состава; внешних совместителей, работавших по договорам; фонде начисленной заработной платы и выплатах социального характера. Кроме того, здесь указываются данные об использовании рабочего времени, движении работников и их предполагаемом высвобождении.

Формы № П-1, № П-3, № П-4 являются месячными и содержат сведения за отчетный, предыдущий и соответствующий месяцы прошлого года, что позволяет получить характеристику динамики приведенных показателей. Форма № П-2 является квартальной, форма № 1-предприятие ¾ годовой.

Субъекты малого предпринимательства заполняют форму № ПМ.

Таким образом, использование унифицированных форм статистического наблюдения позволяет получить сопоставимую и комплексную информацию по всем видам деятельности предприятия и его финансовому положению.

В отношении крупных и средних предприятий проводится сплошное обследование, в отношении малых ¾ выборочное ежеквартальное наблюдение.

В целях обеспечения унификации форм статистической отчетности и процесса их автоматизированной обработки пересмотр действующих форм федерального государственного статистического наблюдения осуществлялся на основе действующей базы электронных версий форм с учетом формирования системы статистических показателей с применением электронного каталога статистических показателей (КСП) и отраслевого (ведомственного) стандарта на формуляр-образец.

Информационная совместимость статистических ресурсов обеспечена путем внедрения в статистический инструментарий во исполнение постановления Правительства РФ от 10 ноября 2003 г. № 1212 «Об общероссийских классификаторах технико-экономической и социальной информации в социально-экономической области» общероссийских классификаторов технико-экономической и социальной информации, удовлетворяющих требованиям гармонизации (соответствия) с международными классификациями и стандартами.

Разработка общеэкономических и структурных показателей проводится по унифицированным формам статистического наблюдения, показателей отраслевой статистики ¾ по специализированным формам отчетности.

Важным условием организации наблюдения на основе унифицированных форм является разработка и утверждение форм первичной учетной документации, адаптированных к требованиям международных стандартов бухгалтерского учета, а также их электронных версий. Альбом унифицированных форм первичного учета включает в себя формы по учету труда и его оплате, основных средств и нематериальных активов, материалов, работ в капитальном строительстве и др.

13.3. Система стандартных классификаций и регистров

Единый государственный регистр предприятий и организаций ¾ государственная информационная система, состоящая из организационно упорядоченной совокупности документов и информационных технологий, обеспечивающих учет и идентификацию хозяйствующих субъектов, проходящих государственную регистрацию на территории Российской Федерации.

База данных Генеральной совокупности (БД ГС) ¾ информационная система, созданная на основе ЕГРПО, банка данных «Бухгалтерская отчетность организаций» и данных статистического наблюдения, построенная на основе единых методологических, программно-технологических и технических решений по всем уровням органов государственной статистики.

Генеральная совокупность объектов статистического наблюдения (ГС) ¾ перечень юридических лиц, их филиалов, представительств, других объектов статистического наблюдения, осуществляющих деятельность на территории Российской Федерации, характеризующийся установленным набором индивидуальных признаков, необходимых для организации конкретных статистических наблюдений.

Положением о Базе данных «Генеральная совокупность объектов статистического наблюдения» на основе Единого государственного регистра предприятий и организаций определяется статус, структура, состав и источники информации БД ГС, устанавливаются принципиальные подходы к ее формированию и ведению, порядок хранения информации, функции подразделений и организаций, осуществляющих ведение БД ГС, регламентируется предоставление данных из Генеральной совокупности объектов статистического наблюдения.

Федеральная служба государственной статистики осуществляет следующие функции:

■ общее методологическое руководство и координацию работ по формированию, ведению и использованию БД ГС;

■ ведение копии БД ГС федерального уровня для формирования списочных основ выборки отраслевых и межотраслевых обследований предприятий и организаций, оптимизации объема выборки в целом по России и в разрезе регионов в целях экономии средств, уточнения весов выборочных единиц наблюдения при получении сводной информации;

■ координацию использования информационных ресурсов пользователями отраслевых разделов БД ГС;

■ формирование и ведение БД ГС в полном объеме и хранение информации предыдущих периодов;

■ взаимодействие с территориальными органами государственной статистики по формированию и ведению ГС;

■ хранение в установленном порядке на технических носителях информации, полученной от территориальных органов государственной статистики для актуализации БД ГС;

■ информационно-справочное обслуживание пользователей;

■ обеспечение защиты информации от несанкционированного доступа.

Владельцами территориальных разделов БД ГС являются территориальные органы государственной статистики, которые осуществляют:

■ формирование, ведение и хранение территориальных разделов БД ГС;

■ сбор и представление в установленном порядке информации на технических носителях в Федеральную службу государственной статистики для формирования и ведения БД ГС на федеральном уровне;

■ информационно-справочное обслуживание пользователей;

■ защиту информации от несанкционированного доступа;

■ организацию формирования и ведения районных (городских) разделов ГС (по решению территориальных органов государственной статистики при наличии необходимых ресурсов).

Пользователями отраслевых разделов БД ГС являются:

■ на федеральном уровне ¾ подразделения Федеральной службы государственной статистики;

■ на региональном уровне ¾ подразделения территориальных органов государственной статистики.

13.4. Принципы ведения Генеральной совокупности объектов статистического наблюдения

База данных генеральной совокупности ведется на федеральном и региональном уровнях: на федеральном уровне ¾ в полном объеме, на региональном ¾ по объектам статистического учета, расположенным и действующим на данной территории. По решению территориальных органов государственной статистики и при наличии необходимых ресурсов ведение БД ГС по объектам статистического учета, расположенным в соответствующих районах (городах), может осуществляться на районном (городском) уровне.

В состав Генеральной совокупности включены юридические лица:

■ коммерческие организации, которые согласно законодательству Российской Федерации должны представлять статистическую и бухгалтерскую отчетность в органы государственной статистики;

■ субъекты малого предпринимательства, перешедшие на упрощенную систему учета и отчетности (по данным налоговой службы);

■ предприятия и учреждения бюджетной сферы;

■ общественные, религиозные и другие некоммерческие организации;

■ представительства, филиалы, являющиеся объектами статистического наблюдения.

Генеральная совокупность используется для формирования перечней объектов для конкретных статистических наблюдений в порядке, утвержденном приказом Госкомстата России от 10 октября 1997 г. № 170. Кроме того, ГС, зафиксированная по состоянию на начало года, а также текущее состояние ГС на 1-е число II, III и IV кварталов отчетного года служат основой для актуализации перечней объектов наблюдений, проводящихся с квартальной и месячной периодичностью. В свою очередь в случае внесения оперативных изменений в перечни на основе данных статистических наблюдений служба ведения ГС принимает решение о том, являются ли они основанием для внесения соответствующих изменений в текущее состояние ГС.

Пользователям ГС предоставляется доступ к отраслевым разделам БД, закрепленным за соответствующим подразделением, в режимах просмотра, формирования перечней объектов наблюдения по конкретным статистическим задачам и информационно-справочного обслуживания, для чего устанавливаются соответствующие пароли. По вопросам получения данных на основании регламентных и нерегламентных запросов и доступа к информационным фондам ГС в полном объеме пользователь взаимодействует с администратором БД ГС. Для внесения изменений в отраслевой раздел ГС пользователь предоставляет администратору БД ГС обоснование изменений в установленном порядке.

Структура ГС на федеральном и региональном уровнях идентична. ГС в Базе данных представлена в двух состояниях:

■ на начало отчетного года с включением экономических показателей;

■ на последнюю дату актуализации информационного фонда, экономические показатели не включаются (далее ¾ «текущее состояние»).

Информационный фонд ГС содержит следующие типы данных:

■ идентификационные (код ОКПО, краткое наименование предприятия);

■ классификационные (коды ОКАТО, ОКОГУ, ОКВЭД, ОКДП, ОКФС, ОКОПФ);

■ справочные (идентификационный номер налогоплательщика (ИНН), тип предприятия, признак субъекта малого предпринимательства, перешедшего на упрощенную систему учета и отчетности, признак приватизированного предприятия, данные о наличии лицензии на право занятия определенными видами деятельности), адрес (фактический), дата регистрации, дата регистрации последнего изменения);

■ экономические показатели (среднесписочная численность, выручка (валовой доход) от реализации продукции (работ, услуг));

■ технологические (дата и тип актуализации, код региона, где организация зарегистрирована (для организаций, осуществляющих деятельность на территории другого субъекта Российской Федерации), признак источника заполнения кода ОКВЭД, дополнительные признаки, включая служебные).

База данных Генеральной совокупности объектов статистического наблюдения, функционирующая с использованием банковской технологии, содержит следующие информационные блоки:

■ блок нормативно-справочной информации, построенный на основе общероссийских классификаторов технико-экономической информации (ОК ТЭИ), взаимодействующий с Автоматизированным банком классификаторов (АБК). Перечень ОК ТЭИ, используемых в БД ГС, приведен в таблице;

■ блок выходных таблиц, содержащий каталоги таблиц для предоставления пользователям на основании регламентных запросов сводные информационно-справочные данные и их динамику;

■ блок регистрации изменений, представляющий собой информацию о содержании и дате изменений текущего состояния записи по каждому объекту ГС.

Таблица 13.1

Перечень классификаторов,
применяемых для идентификации объектов в БД ГС

Программно-технологический комплекс БД ГС обеспечивает:

■ формирование и актуализацию информационного фонда БД ГС;

■ формирование перечней объектов по установленным критериям для проведения статистических обследований;

■ представление перечней объектов на магнитном носителе или по каналам связи;

■ формирование выходных таблиц на основании регламентных запросов;

■ формирование перечней объектов или справочных таблиц по установленным критериям для предоставления пользователям;

■ сохранность и целостность информационного фонда БД ГС;

■ защиту информации от несанкционированного доступа.

Ведение БД ГС включает в себя ежеквартальную актуализацию информационного фонда ГС при создании новых организаций, ликвидации ранее действовавших организаций, непредставлении организациями длительное время статистической и бухгалтерской отчетности, структурных преобразованиях, изменениях типа и основного вида.

В генеральной совокупности предусмотрена идентификация основного вида деятельности кодами по ОКДП. Заполнение этого реквизита будет корректироваться по мере внедрения ОКДП в соответствии с дополнительными методическими материалами. Данные о наличии лицензий на право занятия отдельными видами деятельности, включая код деятельности, будут включаться в ГС после соответствующей доработки методологии и программно-технологических средств взаимодействия ЕГРПО с реестрами юридических и физических лиц ¾ лицензиатов (эти реестры ведут органы, специально уполномоченные на лицензионную деятельность).

Изменения вносятся только в текущее состояние ГС. Записи ГС, зафиксированной по состоянию на начало года, актуализации не подлежат.

Для формирования ГС на новый отчетный год текущее состояние ГС и ЕГРПО фиксируется на 1 января.

Источниками информации для ведения ГС на региональном уровне являются:

■ ЕГРПО (изменения в ЕГРПО, основанные на данных государственной регистрации юридических лиц);

■ банк данных «Бухгалтерская отчетность организаций» (БД БОО), содержащий отчетность, обработанную в предыдущем году;

■ данные бухгалтерской отчетности организаций, поступающей в текущем году;

■ данные федеральных статистических наблюдений;

■ информация о субъектах малого предпринимательства, предоставленная государственными налоговыми инспекциями по субъектам Российской Федерации;

■ данные реестров министерств и ведомств.

На новый отчетный год ГС формируется в сроки, устанавливаемые производственным планом работ Федеральной службой государственной статистики на отчетный год.

Формирование ГС на новый отчетный год на федеральном уровне осуществляется путем слияния территориальных разделов ГС.

На федеральном уровне ГС ведется на основе ежеквартально представляемых территориальными органами государственной статистики в Федеральную службу государственной статистики изменений территориальных разделов ГС. Изменения представляются в сроки, устанавливаемые Федеральной службой государственной статистики в соответствии с графиком актуализации ГС.

Глава 14. Система национальных счетов

14.1. Определение и задачи системы национальных счетов

Система национальных счетов (СНС), или национальное счетоводство, ¾ это система взаимосвязанных показателей, стандартизованных классификаций и группировок, используемых для описания и анализа наиболее общих результатов и аспектов экономического процесса на макроуровне.

СНС сформулирована в категориях и терминах рыночной экономики, концепции и определения СНС предполагают, что описываемая с ее помощью экономика функционирует на основе действия рыночных механизмов и институтов.

Измерением параметров функционирования экономики занимаются, прежде всего, специалисты по национальным счетам. В работе по построению СНС в своих странах специалисты-статистики опираются на некоторые руководящие принципы, основанные на международных стандартах. Обобщением мирового опыта измерения параметров функционирования экономики стал международный стандарт «Система национальных счетов», разработанный под эгидой ООН (СНС ООН). Наиболее позднее издание СНС ¾ это СНС, пересмотренная в 1993 г.

Как правило, статистические службы стран, внедряя статистические стандарты, в частности по национальному счетоводству, адаптируют их к своим национальным особенностям ¾ историческим, экономическим, организационным, информационным. Исходные данные для этой системы официальная статистика получает на основе регулярного статистического наблюдения и единовременных обследований, а также от таких административных служб (российская практика), как финансовая, банковская, налоговая, таможенная, организации социального обеспечения.

СНС является инструментом экономической теории и формирования политики. Данные СНС применяются органами государственного управления при принятии решений по вопросам макроэкономической политики. Эта же информация служит основой для принятия решений о конкретных мерах, необходимых для стимулирования производства, повышения занятости, снижения уровня инфляции и обеспечения тех или иных целей в области внешнеэкономических связей (например, достижение положительного сальдо по текущим операциям с остальным миром).

Повышенный интерес стали вызывать и такие вопросы, как распределение дохода, доходы органов государственного управления (налоги) и расходы, валовое накопление основного капитала и факторы, влияющие на склонность к сбережениям. Логичным результатом этого интереса стал возросший спрос на статистические данные со стороны научно-исследовательских и университетских центров для проверки правильности тех или иных теоретических концепций, для разъяснения учащейся молодежи структуры современной макроэкономики и взаимосвязей между наиболее важными ее элементами.

Другую существенную категорию потребителей данных СНС составляют предприниматели, менеджеры, руководители компаний, иные представители бизнеса. Они хотят знать, в какой макроэкономической среде действует их компания (предприятие), в какой точке цикла находится экономика в определенный момент времени. Такая информация необходима им для принятия решений об инвестициях, расширении производства, для оценки конъюнктуры.

Наконец, важным потребителем данных СНС являются международные организации (ООН, МВФ, ОЭСР, МБРР и др.). Они разрабатывают международные статистические стандарты для того, чтобы обеспечить сравнимые в международном плане данные об основных макроэкономических показателях, и используют их не только для анализа развития мировой или региональной экономики, но и для решения вполне конкретных задач, например, для определения доли стран в шкале взносов в бюджеты этих организаций, для выяснения вопросов о предоставлении кредитов, оказания помощи развивающимся странам на цели социально-экономического развития.

14.2. Теоретико-методологические основы СНС

СНС базируется на современных экономических теориях ¾ классической экономической теории равновесия спроса и предложения, кейнсианской концепции государственного регулирования, факторах производства и др.

Производственный процесс ¾ это процесс производства экономических благ (товаров и услуг), которые реализуются на рынке, а также предоставляются бесплатно или производятся для собственного пользования. Для того чтобы получить общее представление о взаимосвязях в производственном процессе, используется схема кругооборота потоков. В реальной жизни равновесие в экономике все время нарушается. В зависимости от того, каким образом объясняется механизм восстановления равновесия в экономическом процессе, различают две основополагающие экономические концепции: так называемую классическую и кейнсианскую.

Экономические кризисы (особенно самый крупный конца 20-х - первой половины 30-х годов ХХ в.) показали, что механизма автоматического восстановления равновесия (как полагают приверженцы классической экономической концепции) в реальной экономике не существует. Равновесие восстанавливается не только благодаря функционированию рынка, но и через государственное регулирование. Категории предложения и спроса наряду с концепциями изъятий и вливаний денежных средств ¾ механизмами оздоровления экономики в случае депрессии, лежащие в основе теории Кейнса, стали ведущими инструментами экономической политики.

В кейнсианской концепции главное внимание уделяется условиям макроэкономического равновесия, выраженного в макроэкономических категориях спроса и предложения. Кейнс сформулировал некоторые принципы формирования системы информации, необходимой для анализа макроэкономики и ее регулирования органами государственного управления, представив эту информацию в виде системы взаимосвязанных макроэкономических переменных, таких как общий доход, потребление, сбережения, инвестиции, и показал, что государство, воздействуя на одни переменные, может добиваться изменения других переменных в нужном направлении.

Для того чтобы упорядочение в рамках СНС различных данных об экономических операциях и хозяйствующих субъектах (т. е. сведение их в некоторое относительно небольшое число однородных групп) было наиболее эффективным и обеспечивало выявление макроэкономических закономерностей и взаимосвязей, оно должно опираться на некоторые политэкономические концепции, а также постулаты, устанавливающие правила обработки информации. В одной из таких концепций определены границы экономического производства, т. е. сферы, где производится валовой внутренний продукт (ВВП) и создается национальный доход.

В соответствии с концепцией СНС экономическое производство включает в себя следующие виды деятельности:

■ производство товаров, в том числе товаров для собственного потребления (например, производство фермерами сельскохозяйственной продукции для собственного потребления), производство услуг для реализации, деятельность финансовых посредников (банков, инвестиционных фондов, страховых компаний);

■ производство учреждениями нерыночных услуг, включаемых в институциональный сектор «государственное управление» (имеются в виду как коллективные услуги в области общего управления, обороны, так и индивидуальные услуги в области здравоохранения, образования и т. д.);

■ производство нерыночных услуг некоммерческими организациями, обслуживающими домашние хозяйства;

■ оказание услуг наемной прислугой (повара, садовники, шоферы);

■ оказание жилищных услуг собственниками жилищ для собственного потребления.

Не включаются в сферу производства ВВП изменения в окружающей среде (например, истощение запасов угля, нефти и других полезных ископаемых, загрязнение воздуха, воды и т. д.), однако деятельность, направленная на защиту окружающей среды, подлежит измерению и включению в ВВП.

Другой важной концепцией СНС, на которой базируются основные показатели доходов (национальный доход, располагаемый доход, первичные доходы и др.), определено политэкономическое содержание категории «доход». Эта концепция разработана известным английским экономистом Дж. Хиксом. В соответствии с концепцией Дж. Хикса доход представляет собой максимальную сумму денег, которую можно израсходовать на покупку потребительских товаров и услуг, не делая при этом себя беднее.

Общая концепция дохода Дж. Хикса получила конкретизацию в новой СНС ООН 1993 г. в виде унифицированных определений и классификаций, разработанных для исчисления наиболее важных макроэкономических показателей: ВВП, национального дохода, располагаемого дохода, сбережений и т. д. Прежде всего это тождество между суммой доходов и суммой добавленной стоимости, которой измеряются конечные результаты производства. Другими словами (если отвлечься от фактора внешнеэкономических связей), национальный доход равен сумме добавленной стоимости, созданной во всех секторах экономики. В соответствии с этим определением в доход не попадает изменение стоимости активов, обусловленное инфляцией или другими факторами случайного характера, не связанными с производством, а также прирост стоимости имущества в результате передачи прав собственности путем продажи, приватизации и т. д. Согласно такому подходу стоимость произведенной продукции и соответствующая величина созданных доходов не включают в себя так называемую холдинговую прибыль, которая представляет собой прирост стоимости активов в результате инфляции за время нахождения товаров на складе.

Доходы перераспределяются посредством трансфертов ¾ экономической операции, когда одна институционная единица предоставляет товар, услугу или актив (финансовый либо нефинансовый) другой единице, не получая взамен от нее возмещения в виде товара, услуги или актива (налоги на доходы и имущество, отчисления типа единого социального налога, пенсии, пособия, стипендии, страховые платежи и страховые возмещения и т. д.). Различают текущие и капитальные трансферты, трансферты в денежной и натуральной формах. Имеется особая разновидность трансферта в натуральной форме ¾ социальные трансферты (стоимость индивидуальных нерыночных товаров и услуг, предоставляемых домашним хозяйствам бесплатно или по льготным ценам, плюс стоимость потребительских товаров и услуг, купленных единицами государственного управления и некоммерческими организациями у рыночных производителей для передачи домашним хозяйствам, плюс возмещение домашним хозяйствам расходов на покупку товаров и услуг из фондов социального страхования).

СНС ¾ институциональная система, основополагающими элементами которой являются институциональные единицы (основные участники экономики) и их экономические операции.

Институциональные единицы ¾ это те хозяйствующие субъекты, которые вовлечены в экономические операции по своему собственному усмотрению, например:

физические лица (объединенные в домашние хозяйства);

юридические лица, наделенные правом принятия решений и ответственностью (фонды, предприятия, кооперативы, корпорации и т. д.);

■ органы государственного управления.

Примерами экономических операций служат покупка и продажа продуктов, выдача заработной платы, уплата процентов, налогов, заимствование ссуд, выпуск акций.

Институциональные единицы классифицируются по институциональным секторам согласно их функциям в экономическом процессе. В СНС представлено шесть основных секторов. Помимо секторов для единиц-резидентов и связанных с ними счетов имеется сектор «остальной мир». Этот сектор является достаточно условным гипотетическим образованием в СНС в том смысле, что объединяет группы неоднородных экономических единиц.

Основное правило национальных счетов состоит в том, что только действия институциональных единиц могут рассматриваться в качестве экономических операций.

Существует два типа институциональных единиц:

■ люди, являющиеся членами домашних хозяйств (люди, организовавшие домашнее хозяйство);

■ юридические лица.

Первый тип институциональной единицы называется домашним хозяйством. Домашнее хозяйство состоит из одного или более членов. В национальных счетах домашнее хозяйство представляет собой экономическую концепцию. Является существенным то, что люди живут вместе и совместно используют некоторые объекты капитального характера, такие как дома или предметы длительного пользования. Обычно некоторое перераспределение дохода имеет место и внутри домашнего хозяйства. Кроме того, многие решения относительно расходов могут приниматься коллективно для домашнего хозяйства в целом. Это означает, что каждый несет свою часть ответственности.

Члены домашнего хозяйства могут также быть владельцами некорпорированных предприятий. Некорпорированное предприятие, которое полностью принадлежит одному или более членам одного и того же домашнего хозяйства, трактуется как неотъемлемая часть этого домашнего хозяйства. В этом случае члены домашнего хозяйства ответственны и подотчетны за операции, производимые некорпорированным предприятием. Члены домашнего хозяйства вместе с некорпорированным предприятием рассматриваются в качестве одной институциональной единицы. Это является основной формой, в которой домашние хозяйства принимают участие в процессе производства.

Вторым типом институциональных единиц являются юридические лица. Юридические лица заняты экономической деятельностью и операциями от их собственного имени. Эта группа состоит из единиц, относящихся к корпорациям, некоммерческим организациям и государственным учреждениям. Они ответственны и подотчетны за свою экономическую деятельность и операции, а также способны владеть активами и принимать на себя обязательства. Их относительная самостоятельность может быть ограничена до некоторой степени другими институциональными единицами, такими как домашние хозяйства ¾ владельцы акций. Но в действительности юридические лица имеют отдельный правовой статус и представляют собой самостоятельные единицы.

Если домашние хозяйства принимают решение отделить экономические операции их некорпорированных предприятий от таких операций домашних хозяйств, как получение и расходование заработной платы, то они образуют отдельное юридическое лицо для всех операций их предприятия. Тогда получаются две единицы: домашнее хозяйство и некорпорированное предприятие.

Институциональные единицы объединяются в секторы, характеризующие организационную структуру современной рыночной экономики. Институциональная единица ¾ это основной тип экономической единицы. Другим типом экономической единицы является заведение. Заведение ¾ это единица, относительно однородная с точки зрения производимой продукции (оказываемых услуг), применяемой технологии и структуры затрат и находящаяся в одном месте, о которой на практике может быть получена информация. Заведения не являются институциональными единицами, они не распоряжаются доходами и активами, не принимают экономических и финансовых решений.

Институциональные единицы, относящиеся к национальной экономике и к экономике других стран, разграничивают на основе понятий «экономическая территория страны», «центр экономического интереса», «резидентство».

Экономическая территория страны ¾ территория (в том числе свободные и оффшорные зоны), административно управляемая правительством данной страны, в пределах которой люди, товары и деньги могут свободно перемещаться. К экономической территории относится географическая территория страны, воздушное пространство, территориальные воды, часть континентального шельфа в территориальных водах, в пределах которой страна осуществляет исключительные права. Кроме того, в экономическую территорию входят экстерриториальные анклавы (территория других стран, на которой расположены посольства, военные базы и другие объекты данной страны), но не входят территориальные анклавы (территория данной страны, на которой расположены посольства, военные базы и иные объекты других стран).

Если институциональная единица (юридическое или физическое лицо) имеет центр экономического интереса на экономической территории страны, то она считается резидентом данной страны. Это означает, что единица владеет недвижимостью, ведет или намеревается вести деятельность на экономической территории страны длительное время (год и более). Резидентами считаются все предприятия и учреждения, осуществляющие в стране операции в течение года и более, в том числе коммерческие организации с иностранными инвестициями (совместные и иностранные компании), а также их филиалы и представительства, не являющиеся самостоятельными юридическими лицами. Резидентами признаются также физические лица, независимо от их гражданства и национальности, находящиеся на экономической территории страны год и более. Исключение составляют сотрудники иностранных посольств, иностранные студенты, лица, находящиеся на лечении, которые остаются резидентами той страны, откуда они прибыли.

Резиденты группируются по секторам внутренней (национальной) экономики, нерезиденты объединяются в условный сектор «остальной мир». Счета «остального мира» охватывают деятельность нерезидентов в той мере, в какой она связана с национальной экономикой. Операции между резидентами и нерезидентами отражаются и в счетах для внутренней экономики, но там они не отделены от операций между резидентами.

В СНС проводится важное различие между потоками и запасами. Потоки ¾ это показатели, характеризующие величины тех или иных процессов за период времени, например, производство, покупки товаров, выплата заработной платы за год. Запасы ¾ это показатели, характеризующие наличие ресурсов по состоянию на ту или иную дату, например, наличие основных фондов на начало года, величина и структура денежной массы на конец года. Показатели потоков и запасов связаны между собой следующим образом: величина запаса на конец периода равна величине запаса на начало периода плюс поток, характеризующий поступления данного ресурса в запасы, минус поток, характеризующий изъятие данного ресурса из запасов.

В СНС также проводится различие между экономическими операциями и другими экономическими потоками. Экономическая операция ¾ это добровольное взаимодействие двух или более партнеров в связи с производством и использованием продукции, распределением и перераспределением доходов, приобретением финансовых активов, принятием финансовых обязательств. Наиболее типичными примерами экономических операций служат купля и продажа товаров, выдача заработной платы, выплата и получение пособий и пенсий. В результате экономической операции одни хозяйствующие субъекты передают другим товары и услуги, активы, право собственности. Другие экономические потоки ¾ это изменения в активах, обусловленные экстраординарными событиями (в результате пожаров, наводнений и др.).

Одним из основных методологических принципов СНС является метод двойной записи, заимствованный из бухгалтерского учета. Этот метод обеспечивает согласованность построения счетов и координацию всей системы показателей. Для того чтобы система регистрации операций в счетах была интегрированной, необходимо соблюдать как бюджетное тождество, так и тождество операций.

В СНС рекомендована система цен, главными в которой являются цены конечного покупателя, цены производителя, основные цены. Далее иллюстрируется взаимосвязь между тремя упомянутыми видами цен:

А ¾ цена конечного покупателя;

Б ¾ НДС;

В ¾ торгово-транспортная наценка;

Г ¾ цена производителя (А - Б - В);

Д ¾ другие налоги на продукты (акцизы, налоги на продажи и пр.);

Е ¾ субсидии на продукты;

Ж ¾ основная цена (Г - Д + Е).

В принципе, использование товаров и услуг на потребление (промежуточное и конечное) и накопление должны оцениваться в рыночных ценах конечного покупателя. Таким образом, ВВП как центральный показатель в СНС исчисляется в ценах конечного покупателя, а выпуск (валовой выпуск) оценивается в основных ценах или в ценах производителя.

В СНС моментом регистрации операций между институциональными единицами является момент возникновения, изменения либо ликвидации требований или обязательств единиц, внутри институциональных единиц ¾ момент создания, изменения или исчезновения экономической стоимости. Такой способ регистрации операций называется методом начисленных сумм в отличие от метода кассовой основы, используемого в бухгалтерском учете.

14.3. СНС как система макроэкономических показателей

Система национальных счетов представляет собой всеобъемлющую информацию обо всех экономических операциях, осуществляемых хозяйствующими субъектами, а также о наличии и движении всех экономических активов и пассивов. Взаимосвязанная комплексная характеристика экономических процессов и результатов функционирования экономики отображается на основе взаимосвязанной системы показателей, объединенных в счета, составляемые в определенной последовательности и соответствующие этапам воспроизводственного цикла.

Национальные счета предполагают выделение следующих блоков макроэкономической информации:

■ для экономики в целом (консолидированные счета);

■ для секторов экономики;

■ для видов экономической деятельности (отраслей);

■ для отдельных экономических операций.

Каждый счет, входящий в систему, представляет собой баланс, т. е. равенство между объемом тех или иных ресурсов и их использованием, достигаемое путем расчета балансирующей статьи, за исключением счетов, сбалансированных по определению. Балансирующая статья каждого счета имеет самостоятельное значение в характеристике изучаемых экономических явлений, кроме того, она используется для увязки каждого предыдущего счета с последующим. Состав показателей счетов и их взаимосвязь показываются на примере центральной структуры СНС (табл. 14.1).

Таблица 14.1

Основные счета СНС
(консолидированные счета)

Счет операций с капиталом открывает группу счетов накопления (предшествующие счета ¾ это текущие счета). Согласование показателей потоков с показателями запасов (балансов активов и пассивов) осуществляется посредством таких счетов накопления, как указанный счет операций с капиталом, а также финансовый счет, счета других изменений в объеме активов и переоценки. Балансы активов и пассивов отражают запасы активов, наличие финансовых обязательств, а также разность между ними (стоимость собственного капитала) на начало и конец рассматриваемого периода.

Рассмотрим указанную систему показателей на примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 14.3.1.

14.4. Валовой внутренний продукт

Валовой внутренний продукт (ВВП) ¾ это центральный показатель СНС. Он характеризует конечные результаты производственной деятельности в целом по стране (точнее, конечные результаты производственной деятельности резидентов данной страны).

ВВП называется валовым, так как в процессе оценки конечных результатов производственной деятельности не исключается размер потребления основного капитала. ВВП называется внутренним, так как имеется в виду оценка конечных производственных результатов деятельности по совокупности резидентных единиц данной страны, т. е. хозяйствующих субъектов, экономические интересы которых связаны с этой страной. Величина ВВП служит основной составляющей показателя валового национального дохода (ВНД). Национальный доход определяется посредством прибавления к объему произведенного продукта сальдо первичных доходов, поступивших из-за границы.

Традиционно ВВП (и соответственно национальный доход) оценивают тремя методами: производственным, распределительным (методом доходов) и методом конечного использования (методом расходов).

Производственный метод сводится к суммированию добавленной стоимости (разности между выпуском в основных ценах и промежуточным потреблением) с дополнительными коррективами, вызванными необходимостью перехода от основных цен к ценам конечного покупателя (рыночным ценам).

Выпуск может быть рыночным и нерыночным. Рыночный выпуск, как правило, должен оцениваться на основе данных об отгрузке (стоимости реализованной продукции) ¾ для товаров или о выручке ¾ для рыночных услуг, а также в отдельных случаях ¾ об изменении стоимости незавершенного производства (с включением информации об изменении запасов полуфабрикатов и готовой продукции). Нерыночный выпуск определяется на основе данных о ценах на продукцию, аналогичную той, которая применяется для внутреннего использования (личные подсобные хозяйства, крестьянские, фермерские хозяйства), или о затратах, связанных с предоставлением нерыночных услуг (общеуправленческие услуги, оборона, бюджетная наука и т. д.).

Методология исчисления показателя выпуска зависит и от специфики вида экономической деятельности. Например, в торговле выпуск есть торговая наценка (или реализованное наложение); банковская деятельность (кроме центрального банка) в СНС оценивается в виде суммы выручки от предоставленных услуг и косвенно измеряемых услуг финансового посредничества (последние целиком относят к промежуточному потреблению), страховая деятельность ¾ как разница между страховыми премиями и страховыми платежами (в первом приближении).

Что касается промежуточного потребления, то методика расчета базируется на теоретических представлениях о содержании данной категории (стоимости потребленных товаров, за исключением потребления основного капитала, и потребленных рыночных услуг в течение данного периода времени с целью производства других товаров и услуг).

Распределительный метод предполагает исчисление отдельных видов первичных и приравненных к ним доходов. В частности, суммируются валовая прибыль (и валовой смешанный доход), оплата труда, налоги на производство и импорт (за вычетом субсидий на производство и импорт), сальдо первичных доходов, поступивших из-за границы (последнее представляет собой в значительной степени разницу между доходами от собственности, полученными резидентами от нерезидентов, и доходами от собственности, переданными резидентами нерезидентам).

На основе метода конечного использования ВВП оценивается как сумма расходов на конечное потребление, валовое накопление и сальдо экспорта-импорта товаров и услуг.

Расходы на конечное потребление (как и в целом использование ВВП) относятся к резидентным единицам. Поэтому, например, расходы домашних хозяйств на конечное потребление определяются по такой логической формуле:

1) расходы на конечное потребление резидентов и нерезидентов на экономической территории страны;

2) расходы на покупку потребительских товаров и услуг резидентными единицами за границей;

3) расходы на покупку потребительских товаров и услуг домашними хозяйствами-нерезидентами на экономической территории рассматриваемой страны;

4) расходы на конечное потребление домашних хозяйств-резидентов (п. 1 + п. 2 - п. 3).

Расходы экономических единиц, относящихся к институциональным секторам государственного управления и некоммерческих организаций и обслуживающих домашние хозяйства, на конечное потребление исчисляются по следующей принципиальной схеме:

1) выпуск;

2) поступления от продажи товаров и услуг по рыночным ценам и от частичного возмещения потребителями стоимости услуг;

3) расходы на покупку потребительских товаров и услуг у рыночных производителей для передачи их домашним хозяйствам;

4) расходы на конечное потребление (п. 1 - п. 2 + п. 3).

Из-за неодинаковой степени качества и достоверности первичной информации, используемой в расчетах ВВП тремя методами, различаются оценки этого показателя. Поэтому необходимо выбирать один метод в качестве основного. Так, в российской практике в качестве основного принят производственный метод исчисления ВВП.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 14.4.1.

14.5. Межотраслевой баланс

Межотраслевой баланс производства и распределения продукции и услуг (МОБ СНС) ¾ важный раздел современной СНС, инструмент изучения межотраслевых связей. Межотраслевой баланс в методологии СНС входит в систему балансовых таблиц «затраты - выпуск», представляющую собой интегрированную с системой национальных счетов согласованную систему балансовых построений, характеризующих в более детальном виде, чем в счетах СНС, производство и использование товаров и услуг, образование, распределение и использование доходов. В силу того, что межотраслевой баланс производства и распределения продукции (в западной терминологии: таблица «затраты - выпуск») наиболее полно и последовательно реализует положения современной теории воспроизводства и опирается на соответствующую экономико-математическую модель, он обладает повышенными аналитическими возможностями в изучении экономических процессов.

На основе межотраслевого баланса проводится системный анализ взаимосвязей между отраслями, выявляются главные экономические пропорции, изучаются структурные сдвиги и особенности ценообразования в экономике, исследуется экономическая эффективность производства. В наиболее агрегированной схеме МОБ СНС выделяют три основные части (квадранты) (табл. 14.2).

Таблица 14.2

Общая схема межотраслевого баланса
(базовая таблица в системе таблиц «затраты
- выпуск»)

В I квадранте («шахматная таблица») по строкам и графам отражаются данные, относящиеся к отраслям экономики: по строкам ¾ распределение продукции (работ, услуг) каждой отрасли между всеми отраслями; по графам ¾ затраты на производство продукции (работ, услуг). Таким образом, «шахматная таблица» характеризует не только взаимосвязи отраслей, но и отражает промежуточное потребление.

Во II квадранте строки соответствуют отраслям ¾ потребителям продукции (работ, услуг), графы представляют собой категории конечного использования: конечное потребление (расходы на конечное потребление домашних хозяйств, бюджетных организаций, т. е. единиц государственного и муниципального управления, и некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства); валовое накопление (валовое накопление основного капитала, изменение запасов материальных оборотных средств, чистое приобретение ценностей); чистый экспорт товаров и услуг (экспорт за вычетом импорта).

В III квадранте представлена стоимостная структура ВВП. По строкам отражаются основные стоимостные компоненты валовой добавленной стоимости (оплата труда наемных работников, валовая прибыль, валовой смешанный доход, налоги и субсидии, связанные с производством, т. е. другие налоги и соответственно другие субсидии на производство), а также налоги и субсидии на продукты.

Таким образом, если рассматривать данные МОБ по вертикали, то по графам видна стоимостная структура выпуска (валового выпуска) отдельных отраслей, включающая в себя промежуточное потребление (I квадрант) и валовую добавленную стоимость (III квадрант). По горизонтали, т. е. по строкам, отражается натурально-вещественный состав выпуска (валового выпуска), используемого на промежуточное потребление (I квадрант) и конечное использование (II квадрант).

В основе математической модели МОБ лежит система линейных уравнений, отражающих количественное выражение экономических связей. Если рассматривать данные МОБ по строкам, то каждую отрасль можно описать в виде следующего уравнения:

Xi = SaijXj + Yi , (1)

где Xi ¾ выпуск (валовой выпуск) i-й отрасли (итог по строке);

aij ¾ коэффициент прямых затрат продукции i-й отрасли на производство единицы

продукции j-й отрасли

Xj ¾ выпуск (валовой выпуск) j-й отрасли (итог по графе);

Yi ¾ конечный спрос i-й отрасли (вклад i-й отрасли в ВВП).

При рассмотрении МОБ по графам каждая отрасль может быть представлена следующим уравнением:

Xj = SaijXj + zj , (2)

где zj ¾ валовая добавленная стоимость j-й отрасли.

В общей матричной форме уравнение (1) имеет вид:

X = AX + Y, (3)

где X¾ вектор выпуска продукции;

A ¾ матрица коэффициентов прямых затрат;

Y ¾ вектор конечного спроса.

С помощью компьютерной техники на основе матрицы коэффициентов прямых затрат рассчитывается матрица коэффициентов полных затрат, показывающих совокупные затраты на единицу продукции или единицу услуг (в сумме как прямых, так и косвенных).

Путем преобразования уравнения (3) получают следующее уравнение:

(E - A)-1Y = X, (4)

где (E - A)-1 ¾ матрица коэффициентов полных затрат.

Уравнение (4) называется основным уравнением МОБ, поскольку оно может использоваться для анализа и моделирования воспроизводства, а также прогнозирования важнейших структурных характеристик экономического развития страны.

МОБ как важная составляющая СНС представляет собой информационно-методологическую базу анализа взаимосвязей между отраслями национальной экономики, выявления важнейших экономических пропорций и структурных сдвигов. Особенности экономико-математической модели, встроенной в методологию составления МОБ, позволяют решать широкий спектр аналитических задач в области эффективности общественного производства, ценообразования, факторов экономического роста, а также в области прогнозирования макроэкономических характеристик.

МОБ в методологии СНС ¾ инструмент глубокого внедрения национального счетоводства в статистическую практику, стабилизирующий обновляемую в условиях реформирования экономики систему статистического наблюдения, интегрирующий разные источники информационного обеспечения построения системы макроэкономических показателей, классификации и группировки. Последний межотраслевой баланс по развернутой программе в концепции баланса народного хозяйства был составлен в СССР, России и других республиках бывшего Союза за 1987 г. Межотраслевой баланс по развернутой программе за 1995 г. ¾ первый в отечественной статистике по концепции СНС.

Существенное отличие в разработке российского МОБ СНС по развернутой программе за 1995 г. от международного опыта состоит в формировании информационной базы. Единовременные обследования, как и раньше, носили комбинированный характер. Сплошные обследования по широкому кругу отраслей сочетались с несплошными, экспертными оценками и дорасчетами. Формы единовременного учета предполагали разработку данных непосредственно по «чистым» отраслям. Использование зарубежной практики (прежде всего развитых стран) в технологии сбора данных для межотраслевого баланса будет возможно в процессе организации периодических и строго регламентированных экономических переписей.

В России разработка таблиц «затраты - выпуск» в большей степени ориентирована на затратный метод из-за отсутствия единой товарной номенклатуры для производственной, бюджетной и внешнеторговой статистики. В перспективе возможно внедрение метода товарных потоков, который потребует пересмотра всей действующей системы статистического учета.

В заключение изложения методологии построения межотраслевого баланса, как важного раздела СНС, отметим, что МОБ СНС широко используется не только для аналитических целей, но и для решения чисто статистических задач, в частности, для проверки сбалансированности всей системы статистических данных, охватывающих различные аспекты экономических процессов, более качественного согласования производственного метода, распределительного метода и метода конечного использования в расчетах ВВП, для исчисления индексов-дефляторов при пересчете отдельных компонентов ВВП из текущих цен в постоянные.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 14.5.1.

Глава 15. Статистика населения

15.1. Статистика населения

Статистика населения изучает численность, состав, естественное и миграционное движение, динамику демографических процессов, а также прогнозирование численности и состава населения.

Основными источниками данных о населении являются переписи населения, текущий учет демографических событий (рождений, смертей, браков и разводов), текущий учет миграции, выборочные обследования и регистры населения.

При определении численности населения используются следующие показатели:

■ постоянное население (ПН);

■ наличное население (НН);

■ временно присутствующее население (ВП);

■ временно отсутствующее население (ВО).

Между численностью постоянного и наличного населения существует следующая зависимость:

ПН = НН - ВП + ВО.

Для изучения состава населения применяются группировки по различным признакам.

Основными показателями, характеризующими естественное движение населения, являются показатели рождаемости, смертности, естественного прироста, показатели брачности и разводимости. В статистике определяют их абсолютные величины: число родившихся (N), число умерших (M), естественный прирост (убыль) населения (DSест = N - М), число браков и разводов.

К основным показателям миграции населения относятся показатели прибытия или выбытия населения, изменения численности населения за счет миграции. Определяются абсолютные показатели: число прибывших (П), число выбывших (В), миграционный прирост, или сальдо миграции (С = П - В), объем миграции (Q = П + В).

Наряду с абсолютными рассчитываются относительные показатели по отношению к 1000 человек населения (в промилле ‰):

■ относительные показатели естественного движения населения ¾ общие и возрастные коэффициенты рождаемости, суммарный коэффициент рождаемости, общие и возрастные коэффициенты смертности, коэффициенты младенческой и материнской смертности, общие коэффициенты брачности и разводимости;

■ относительные показатели механического движения населения ¾ коэффициенты миграции по прибытию и выбытию, коэффициент миграционного прироста (убыли), коэффициент миграционного оборота, коэффициент эффективности миграции.

Оценка общей численности населения проводится ежегодно на основе итогов последней переписи населения и данных текущего учета методом демографического баланса, т. е. к численности населения территории по данным последней переписи (на 1 января) прибавляется число родившихся и прибывших на данную территорию за минусом числа умерших и выбывших с данной территории.

Для перспективных расчетов половозрастной структуры используется когортно-компонентный метод расчета и прогноза.

Демографические прогнозы строятся по трехвариантной схеме:

1) низкий, или пессимистический;

2) высокий (оптимистический);

3) средний (постепенное улучшение).

Рассмотрим методику исчисления основных показателей естественного движения населения на конкретном примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 15.1.1.

Рассмотрим методику расчета основных показателей механического движения населения на следующем примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 15.1.2.

Глава 16. Статистика рынка труда, занятости, безработицы, затрат на рабочую силу и оплаты труда

16.1. Статистика рынка труда, занятости, безработицы, затрат на рабочую силу и оплаты труда

Статистика рынка труда изучает вопросы, связанные с численностью и составом трудовых ресурсов, экономической активностью населения, занятостью и безработицей, исследует уровень и динамику оплаты труда, дифференциацию работающих по размерам заработной платы, условия труда работающих.

Основные понятия статистики рынка труда определены в соответствии с международными стандартами и рекомендациями Международной организации труда (МОТ).

В настоящее время в статистической практике применяются следующие показатели: экономически активное население (рабочая сила), занятые, безработные, экономически неактивное население.

Экономически активное население классифицируется по статусу в занятости.

В численность экономически активного населения включается численность занятого населения и общая численность безработных.

На основе данных абсолютных показателей рассчитываются следующие относительные показатели.

Уровень экономической активности ¾ удельный вес численности экономически активного населения в общей численности населения (в процентах):

где Уэк.акт ¾ уровень экономической активности;

Sэк.акт ¾ численность экономически активного населения;

 ¾ общая численность населения.

Уровень занятости ¾ удельный вес численности занятых в численности экономически активного населения (в процентах):

где Уз ¾ уровень занятости;

З ¾ численность занятых.

Уровень безработицы ¾ удельный вес численности безработных в численности экономически активного населения (в процентах):

где Уб ¾ уровень безработицы;

Б ¾ численность безработных.

Для характеристики источников формирования трудовых ресурсов и распределения трудовых ресурсов по видам занятости составляется баланс трудовых ресурсов.

Статистика затрат на рабочую силу строится в соответствии с международной стандартной классификацией расходов на рабочую силу.

1. Основные показатели, характеризующие расходы на рабочую силу:

1) прямая заработная плата;

2) оплата неотработанного времени;

3) премиальные и денежные вознаграждения;

4) еда, питье, топливо и другие выплаты в натуральной форме;

5) стоимость жилья для рабочих, предоставляемого работодателями;

6) расходы работодателей на социальное обеспечение;

7) стоимость профессионального обучения;

8) стоимость культурно-бытового обслуживания;

9) прочие расходы на рабочую силу;

10) налоги, рассматриваемые как стоимость труда.

2. Расчетные показатели, характеризующие расходы на рабочую силу:

1) среднемесячные расходы на рабочую силу в расчете на одного работника (руб.);

2) расходы на рабочую силу в расчете на один отработанный час и затраты на один оплаченный час (руб.);

3) среднемесячные расходы на рабочую силу по группам организаций с разной численностью работников, а также по прибыльным и убыточным организациям;

4) структура расходов на рабочую силу (в процентах к общей сумме);

5) структура заработной платы по элементам (в процентах).

В условиях рыночной экономики для статистического изучения заработной платы применяются следующие показатели: номинальная и реальная заработная плата, индекс реальной средней заработной платы.

Основным источником статистической информации о составе рабочей силы, структуре фактической безработицы, причинах незанятости, способах поиска работы, структуре экономически неактивного населения является обследование населения по проблемам занятости.

Рассмотрим методику исчисления показателей, характеризующих рынок труда, на конкретном примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 16.1.1.

Глава 17. Баланс активов и пассивов и статистика национального богатства

17.1. Баланс активов и пассивов и статистика национального богатства

Баланс активов и пассивов представляет собой таблицу (систему таблиц), отражающую стоимость экономических активов и пассивов на начало или конец периода, а также изменение этой стоимости в течение периода.

Экономические активы ¾ это объекты, на которые институциональные единицы устанавливают права собственности и в результате владения которыми (или использования которых) в течение определенного периода времени его владелец может получать экономические выгоды.

Экономические пассивы ¾ это финансовые обязательства владельца экономических активов.

Разница между стоимостью активов и пассивов образует балансирующую статью, называемую чистой стоимостью капитала. Для экономики страны в целом разница стоимости ее активов и пассивов определяется как национальное богатство.

Данные баланса активов и пассивов используются для статистического изучения объема, состава и отраслевой структуры экономических активов и пассивов и национального богатства страны, их распределения по институциональным секторам и формам собственности, а также для проведения международных сопоставлений.

В системе национальных счетов экономические активы подразделяются на финансовые и нефинансовые; произведенные и непроизведенные; материальные и нематериальные.

Классификация экономических активов и пассивов

I. Экономические активы

1. Нефинансовые экономические активы

1.1. Произведенные активы

1.1.1. Материальные произведенные активы

Материальные основные фонды

Материальные оборотные фонды

Ценности

Потребительские товары длительного пользования домашних хозяйств

1.1.2. Нематериальные произведенные активы (нематериальные основные фонды)

1.2. Непроизведенные активы

1.2.1.Материальные непроизведенные активы

1.2.2.Нематериальные непроизведенные активы

2. Финансовые активы

II. Пассивы

III. Национальное богатство

В статистической практике ведется стоимостной учет отдельных видов нефинансовых экономических активов: основных фондов; материальных оборотных средств; потребительских товаров длительного пользования, находящихся в собственности домашних хозяйств.

Важнейшую часть национального имущества составляют основные фонды. Для характеристики воспроизводства основных фондов составляют балансы основных фондов ¾ статистические таблицы, данные которых характеризуют стоимость этих фондов на начало и конец отчетного года и ее изменение в течение года. Балансы основных фондов составляют по полной учетной стоимости и по стоимости с учетом износа.

По данным балансов основных фондов рассчитываются показатели, характеризующие состояние основных фондов и процесс их обновления.

К показателям, характеризующим движение основных фондов, относятся коэффициенты обновления, выбытия, износа, годности основных фондов.

Эффективность использования основных фондов характеризует коэффициент фондоотдачи, рассчитываемый как отношение стоимости продукции в сопоставимых ценах к среднегодовой полной стоимости основных фондов.

Обратный показатель фондоотдачи называется фондоемкость.

Материальные оборотные средства входят в состав нефинансовых произведенных активов. Статистика изучает их объем, состав, динамику и эффективность использования. Важнейшими показателями для характеристики оборотных фондов являются коэффициенты оборачиваемости и закрепления оборотных средств, продолжительность одного оборота, материалоемкость продукции, обеспеченность предприятий оборотными средствами.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 17.1.1.

Методологию построения балансов основных фондов по полной учетной стоимости и по стоимости с учетом износа, а также методику расчета показателей движения основных фондов рассмотрим на конкретном примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 17.1.2.

Глава 18. Статистика науки и инноваций

18.1. Статистика науки и инноваций

Задачей статистики науки, образования и инноваций является удовлетворение  потребностей общества в достоверной статистической информации о величине, структуре и динамике ресурсов и результатов научной, образовательной и инновационной деятельности, их влиянии на социально-экономическое развитие страны.

В области научных исследований и разработок система показателей отражает численность, состав и движение персонала, выполняющего научные исследования и разработки, подготовку научных кадров, объем выполняемых работ, затраты на научные исследования и др.

В области инноваций система показателей отражает разработку и внедрение новых (усовершенствованных) продуктов и технологий, в частности, количество разрабатываемых и внедряемых продуктов и процесс инноваций; затраты на технологические инновации; источники финансирования инновационной деятельности; количество приобретенных и переданных предприятием технических достижений; результаты инновационной деятельности.

Система показателей научного и инновационного потенциалов

1.Показатели науки

1.1. Показатели ресурсов науки

1.1.1. Показатели кадров науки

1.1.1.1. Численность и состав персонала, занятого исследованиями и разработками

1.1.1.2. Показатели движения персонала, занятого исследованиями и разработками

1.1.1.3. Показатели подготовки научных кадров

1.1.2. Показатели материально-технической базы науки

1.1.2.1. Показатели наличия и структуры основных фондов исследований и разработок

1.1.2.2. Показатели движения основных фондов исследований и разработок

1.1.2.3. Показатели использования основных фондов исследований и разработок

1.1.2.4. Показатели объема, состава, динамики и использования оборотных средств исследований и разработок

1.1.3. Показатели информационных ресурсов науки

1.1.4. Показатели финансирования исследований и разработок

1.1.4.1. Показатели объема и структуры затрат на исследования и разработки

1.1.4.2. Показатели динамики затрат на исследования и разработки

1.2. Показатели результатов научных исследований и разработок

1.2.1. Показатели публикационной активности

1.2.2. Показатели создания технологий (патенты, лицензии, производственные, информационные и биотехнологии и т. п.)

1.3. Показатели организационной структуры науки (число и состав организаций, выполняющих исследования и разработки)

2. Показатели инновации

2.1. Показатели источников информации об инновациях

2.2. Численность и состав персонала, занятого инновационной деятельностью

2.3. Показатели объема и структуры производственных фондов, используемых в инновационной деятельности

2.4. Показатели затрат на инновации

2.4.1.Показатели объема и структуры затрат на инновации

2.4.2.Показатели динамики затрат на инновации

2.5. Показатели технологического обмена

2.5.1. Показатели приобретения технологий

2.5.2. Показатели передачи технологий

2.6. Показатели результатов инновационной деятельности

2.6.1. Показатели объема, структуры и динамики производства и реализации инновационной продукции

2.6.2. Показатели влияния инноваций на результаты деятельности предприятия

2.6.2.1. Показатели экономии затрат производственных ресурсов в результате внедрения инноваций

2.6.2.2. Показатели прибыли от реализации инновационной продукции

2.7. Показатели инновационной активности предприятий

3. Показатели, характеризующие влияние науки и инноваций на экономику и общество

3.1. Показатели технологической структуры экономики

3.2. Показатели экспорта и импорта технологий (баланс платежей и технологий)

3.3. Оценка влияния инноваций на рост производительности труда и занятость

3.4. Интегрированная оценка вклада научно-технического прогресса в прирост валового внутреннего продукта

Для изучения научной и инновационной деятельности статистика использует различные классификации и группировки. Центральное место среди них принадлежит многомерной классификации научных исследований и разработок по видам, отраслям и секторам науки.

Особое место в статистическом изучении научной и инновационной деятельности занимает патентная статистика.

К основным абсолютным показателям патентирования изобретений относятся:

■ число патентных заявок (патентов), поданных (полученных) в стране, в том числе отечественными и зарубежными заявителями;

■ количество патентных заявок (патентов), поданных (полученных) отечественными заявителями за рубежом;

■ общее число действующих патентов, зарегистрированных в стране.

Указанные показатели группируются по разделам Международной патентной классификации (МПК).

Относительными показателями для характеристики уровня изобретательской активности, интенсивности распространения национальных научно-технических достижений, степени технологической зависимости страны являются:

■ изобретательская активность ¾ число патентных заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в патентное ведомство страны, в расчете на 10 тыс. человек населения;

■ самообеспеченность ¾ отношение числа патентных заявок, поданных отечественными заявителями внутри страны, к общему числу патентных заявок, поданных в патентные ведомства страны;

■ технологическая зависимость ¾ отношение числа патентных заявок, поданных зарубежными заявителями в национальное патентное ведомство, к числу внутренних патентных заявок, поданных отечественными заявителями;

■ распространение ¾ соотношение числа внешних патентных заявок, поданных отечественными заявителями за рубежом, и числа внутренних заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в национальное патентное ведомство в предшествующем году.

Рассмотрим показатели структуры и динамики численности персонала, занятого исследованиями и разработками по секторам деятельности на следующем примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 18.1.1.

По численности персонала, занятого исследованиями и разработками, рассчитываются показатели рядов динамики (цепные и базисные): абсолютный прирост (Dу); темп роста (Тр); темп прироста (Тпр) и абсолютное значение 1% прироста. Расчеты проводят по следующим формулам:

1) Dу = уi - уi - 1 (цепной),

Dу = уi - у0 (базисный);

2)

3)

4) a = 0,01yi - 1 .

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 18.1.2.

Глава 19. Статистика предпринимательства и предприятий

19.1. статистика предприятий

Статистика предприятий позволяет определить:

■ результаты и эффективность деятельности предприятий;

■ объем, структуру, степень использования и темпы изменения экономических активов предприятий и привлекаемых трудовых ресурсов;

■ характеристики финансовой деятельности.

Данная информация является основополагающей для изучения предпринимательства как целостной системы, охватывающей разные типы предприятий.

По содержанию предпринимательская деятельность предприятий включает производство и реализацию продукции, выполнение работ, оказание услуг, операции на фондовом рынке.

Для всех предприятий общий перечень содержит следующие показатели:

■ выпуск товаров и услуг;

■ добавленная стоимость;

■ численность работающих по найму;

■ затраты на рабочую силу;

■ общая стоимость покупок товаров и услуг;

■ стоимость товаров и услуг, купленных для перепродажи;

■ валовые инвестиции и материальные активы.

Выпуск товаров и услуг представляет собой суммарную стоимость товаров и услуг, являющихся результатом производственной деятельности единиц ¾ резидентов экономики в отчетном периоде.

Промежуточное потребление представляет собой ту стоимость товаров и услуг, которая потребляется предприятием в процессе производства. В промежуточное потребление не включается потребление основных фондов, затраты на рабочую силу.

Важнейшим показателем деятельности предприятия является добавленная стоимость.

Добавленная стоимость ¾ это стоимость, созданная предприятием в процессе производства товаров и услуг. Различают валовую и чистую добавленную стоимость.

Валовая добавленная стоимость равна стоимости выпуска товаров и услуг минус стоимость промежуточного потребления.

Чистая добавленная стоимость равна валовой добавленной стоимости минус стоимость потребленного в процессе производства основного капитала.

19.2. Статистика промышленности

Одним из основных направлений статистического анализа предпринимательства является изучение динамики объемов промышленного производства.

Объем продукции по промышленности в целом и отдельным ее отраслям определяется как сумма данных об объеме промышленной продукции, работ и услуг промышленного характера, произведенных юридическими лицами и их обособленными подразделениями независимо от формы собственности. В сводные данные по объему промышленной продукции включаются данные по объему промышленной продукции (работ, услуг), выпускаемой крупными и средними предприятиями, совместными, малыми, а также подсобными производствами, состоящими на балансе непромышленных организаций. Кроме того, ежегодно делается оценка производства промышленной продукции в домашних хозяйствах.

В объем промышленной продукции (работ, услуг) включаются стоимость готовых изделий, выработанных как из своего сырья и материалов, так и из сырья и материалов заказчика, полуфабрикатов своей выработки, стоимость работ и услуг промышленного характера, выпущенная промышленными предприятиями научно-техническая продукция.

К работам промышленного характера относятся: ремонт и модернизация оборудования и транспортных средств, механизмов, приборов и другой продукции; отдельные операции по частичной обработке материалов и деталей, доведению до полной готовности изделий, изготовленных другими предприятиями; расфасовка и розлив продукции, полученной со стороны; монтаж, пуск и наладка у заказчика как оборудования своего производства, так и оборудования заказчика, а также шефмонтаж и регламентные работы, осуществляемые у заказчика силами промышленно-производственного персонала. В объем промышленной продукции включаются работы и услуги промышленного характера, выполненные по заказам со стороны или для непромышленных хозяйств и организаций своего предприятия.

Объем продукции (работ, услуг) промышленного предприятия определяется по заводскому методу без стоимости внутризаводского оборота.

Внутризаводским оборотом предприятия считается стоимость той части выработанных им готовых изделий и полуфабрикатов, которая используется внутри данного предприятия на собственные промышленно-производственные нужды. В некоторых отраслях промышленности, таких, как лесная, деревоперерабатывающая и целлюлозно-бумажная, легкая промышленность, допускаются исключения.

Наряду с учетом объема продукции (работ, услуг) в стоимости выражений ведется наблюдение за производством важнейших видов продукции в натуральном выражении.

Объем отгруженной продукции (работ, услуг) ¾ продукция, фактически отгруженная в отчетном периоде потребителям (включая продукцию, сданную по акту заказчикам на месте), выполненные работы и оказанные услуги, принятые заказчиком, независимо от того, поступили деньги на счет предприятия или нет.

Стоимость отгруженной продукции, оплаченной потребителем, включается в объем реализованной продукции.

Данные об общем объеме промышленной продукции (работ, услуг) по всему кругу предприятий формируются раз в год на основе данных годовой отчетности, а ежемесячно расчетным путем.

Одним из главных направлений статистического анализа предпринимательства является изучение динамики объемов промышленного производства.

В настоящее время статистическая практика в соответствии с международными стандартами при расчете индекса физического объема производства основывается на данных о производстве важнейших товаров отдельных отраслей.

Согласно методологии расчета этого индекса вся промышленность подразделяется на отрасли, каждая отрасль ¾ на подотрасли, внутри каждой подотрасли формируется набор профильных товаров ¾ представителей.

Индекс физического объема производства определяется в три этапа.

Этап 1. По отобранным товарам-представителям, оцененным в сопоставимых ценах (среднегодовых ценах базисного года), рассчитываются индексы физического объема по подотраслям. Для этого используется следующая формула:

где iq ¾ индекс производства по подотрасли за отчетный период t по сравнению с базисным периодом, %;

,  ¾ объемы продукции в натуральном выражении отчетного и базисного периодов соответственно;

 ¾ среднегодовая цена единицы продукции в базисном году;

i ¾ номер товара-представителя (i = 1 ¸ n);

n ¾ общее количество товаров-представителей подотрасли, по которым рассчитывается индекс.

Этап 2. Индексы, рассчитанные по подотраслям, агрегируются в отраслевые индексы физического объема производства. Для этого строится средневзвешенный арифметический индекс физического объема, весом которого служит добавленная стоимость базисного года. Формула для расчета выглядит следующим образом:

где Iq ¾ индекс физического объема производства по отрасли в отчетном периоде по сравнению с базисным, %;

iq(j) ¾ индексы производства по подотраслям, входящим в отрасль, рассчитанные на этапе 1;

 ¾ добавленная стоимость базисного года по подотраслям, входящим в отрасль;

j ¾ номер подотрасли (j = 1 ¸ m);

т ¾ количество подотраслей, входящих в отрасль.

Этап 3. Отраслевые индексы обобщаются в индекс физического объема производства в целом по промышленности. Алгоритм расчета этого индекса аналогичен алгоритму расчета индекса по отраслям. Однако весом в данном случае будет добавленная стоимость базисного периода отрасли. Формула для расчета индекса следующая:

где  ¾ индекс физического объема промышленного производства в отчетном периоде по сравнению с базисным, %;

Iq(l) ¾ индексы производства по отраслям промышленности, полученные на этапе 2;

 ¾ добавленная стоимость отраслей промышленности базисного года;

l ¾ номер отрасли промышленности (l = 1 ¸ k);

k ¾ общее число отраслей промышленности.

Следует иметь в виду, что за базисный принимается год, в котором отраслевая структура производства и ценовые паритеты были достаточно устойчивыми. Поскольку с течением времени структура и паритеты претерпевают существенные изменения, в мировой статистической практике базисный год обновляется каждые пять лет.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 19.2.1.

19.3. Статистика внутренней торговли, рынка товаров и услуг

Статистика внутренней торговли ¾ отрасли экономики, производящей рыночные услуги, ¾ основывается на общих организационно-методологических принципах статистики предприятий. Главная задача статистики внутренней торговли ¾ получение полной и объективной информации, характеризующей движение товаров от стадии производства до стадии потребления. Статистическое изучение внутреннего рынка базируется на комплексном исследовании процесса товародвижения на всех его стадиях и получении характеристик состояния отдельных сегментов рынка.

Объектом наблюдения в статистике оптовой и розничной торговли является оборот оптовой (розничной) торговли, в общем виде представляющий собой выручку от реализации товаров (услуг).

Оборот оптовой (розничной) торговли (O) может быть представлен формулой:

где рi ¾ количество проданного i-го товара;

qi ¾ цена единицы i-го товара;

n ¾ число товарных групп.

Помимо оборота оптовой (розничной) торговли в стоимостном выражении статистика внутренней торговли формирует показатели товарной структуры оборота, продажи и запасов в натуральном и стоимостном выражении.

Доля отдельных товарных групп (товаров) (i) исчисляется по следующей формуле:

где piqi ¾ оборот торговли i-й товарной группы;

 ¾ общий объем оборота оптовой (розничной) торговли.

Показатель оборота оптовой (розничной) торговли используется также для характеристики изменения объема продаж в динамике. В этих целях необходимо исключить влияние на величину стоимости проданных товаров изменения цен на товары в отчетном периоде. Приведение величины оборота двух сравниваемых периодов к сопоставимому объему достигается применением индекса-дефлятора оборота (Д), который может быть представлен следующей формулой:

где ip ¾ индекс цен (потребительских цен ¾ при расчете дефлятора оборота розничной торговли; цен производителей и потребительских цен в зависимости от вида товара ¾ при расчете дефлятора оборота оптовой торговли товара (товарной группы));

pi0qi0 ¾ структура оборота розничной (оптовой торговли) в действовавших ценах предыдущего года по соответствующей номенклатуре товаров.

Индекс физического объема оборота (Иф.о) за два сравниваемых периода рассчитывается по следующей формуле:

где О ¾ оборот торговли отчетного периода в фактически действовавших ценах;

Д ¾ индекс-дефлятор.

Рынок товаров и услуг ¾ это система отношений купли-продажи между экономически свободными продавцами и покупателями.

К задачам статистики относятся отражение состояния рынка, характеристика его структуры и динамики, оценка его колебаний, выявление влияния комплекса рыночных факторов и прогнозирование дальнейшего развития рынка.

В соответствии с перечисленными задачами формируется система показателей товарного рынка, которая представлена в виде следующих групп:

■  показатели, характеризующие состояние рынка, тип рынка;

■ показатели рыночных цен на товары и услуги;

■  показатели, характеризующие процессы купли-продажи;

■  показатели, характеризующие наличие торговой сети (логистики);

■  показатели инфраструктуры рынка;

■  показатели финансово-инвестиционной деятельности;

■  показатели социально-экономической эффективности.

Важнейшими показателями, используемыми в практике статистики рынка товаров и услуг, являются товарооборот (оборот оптовой и розничной торговли, общественного питания), товарные запасы, товарооборачиваемость, издержки обращения (оптовой и розничной торговли, общественного питания) и др.

В качестве основных методов изучения и анализа рынка товаров и услуг применяются относительные показатели структуры, индексы товарооборота, цен и физического объема, показатели рядов динамики, индексы сезонности и др.

Рассмотрим исчисление показателей статистики рынка товаров и услуг на конкретных примерах.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 19.3.1, пример 19.3.2.

19.4. Статистика инвестиций

Инвестиции представляют собой денежные средства, иное имущество, вкладываемые в объекты предпринимательской или иной деятельности в целях получения прибыли либо достижения иного полезного эффекта.

Статистика рассматривает инвестиции в нефинансовые активы, финансовые вложения и иностранные инвестиции.

Инвестиции в нефинансовые активы включают в себя следующие показатели:

■ инвестиции в основной капитал;

■ затраты на капитальный ремонт;

■ инвестиции в нематериальные активы (патенты, лицензии, программные продукты, научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки и т. д.);

■ инвестиции в прирост запасов материальных оборотных средств;

■ инвестиции в земельные участки и объекты природопользования.

В системе показателей, характеризующих объем и структуру инвестиций в нефинансовые активы, основное место занимают инвестиции в основной капитал, которые представляют собой совокупность затрат, направленных на создание и воспроизводство основных фондов.

Структура инвестиций в нефинансовые активы изучается путем группировки по видам активов; инвестиции в основной капитал ¾ по отраслевой принадлежности объектов, в которые осуществляется инвестирование, и эмитентам воспроизводственной структуры.

Финансовые инвестиции определяются в валовом и чистом выражении.

Структура финансовых инвестиций, осуществленных предприятиями и организациями, изучается путем группировки инвестиций по видам активов и направлениям инвестирования.

В зависимости от видов активов финансовые инвестиции могут быть долгосрочными и краткосрочными, среди которых в свою очередь выделяют вложения в паи и акции других организаций, облигации и другие долговые обязательства, предоставляемые займы, прочие финансовые вложения.

Иностранные инвестиции в экономику России ¾ вложение капитала иностранными инвесторами, а также зарубежными филиалами российских юридических лиц в объекты предпринимательской деятельности на территории России с целью получения дохода.

Инвестиции делятся на прямые, портфельные и прочие.

Объем инвестиций, поступивших от иностранных инвесторов, рассматривается по видам инвестиций, по отраслям экономики, по основным странам-инвесторам.

Статистическое изучение инвестиций проводится по следующим основным направлениям:

■ определение объемов инвестиций, их структуры и динамики;

■ определение экономической эффективности инвестиций.

Рассмотрим методологию расчета показателей статистики инвестиций на конкретном примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 19.4.1.

Глава 20. Статистика доходов, потребления и социальной защиты населения

Вступление к главе

Для анализа уровня жизни рассчитывается целый ряд статистических показателей, отражающих различные стороны данной категории и сгруппированных в следующие основные блоки:

■ показатели доходов населения;

■ показатели дифференциации доходов населения, уровня и границ бедности;

■ показатели расходов и потребления населением материальных благ и услуг;

■ сбережение;

■ показатели накопленного имущества и обеспеченности населения жильем;

■ социально-демографические характеристики;

■ обобщающие показатели уровня жизни населения.

Рассмотрим некоторые из этих блоков подробнее.

20.1. Показатели доходов населения

В статистической практике России используют несколько показателей доходов населения.

Располагаемый денежный доход определяется как доход, полученный домашними хозяйствами от производственной деятельности, от собственности и в результате перераспределительных операций. При этом учитывается сальдо лишь перераспределительных операций, осуществляемых в денежной форме, т. е. без реальных трансфертов, получаемых домашними хозяйствами в натуральном выражении. Основой для исчисления этого показателя служат данные баланса денежных доходов и расходов населения.

Другим показателем, используемым в статистике Российской Федерации, являются денежные доходы населения (оплата труда, пенсии, пособия, стипендии и другие социальные трансферты в денежной форме, поступления от продажи продукции сельского хозяйства, доходы от собственности в виде процентов по вкладам, ценным бумагам, дивидендов, от предпринимательской деятельности, от продажи иностранной валюты, а также страховые возмещения, ссуды и иные поступления). Данные, отражающие структуру денежных доходов населения России в 2002 и 2003 гг., приведены в табл. 20.1.

Таблица 20.1

Структура денежных доходов населения России*

При анализе динамики уровня жизни населения необходимо использовать все перечисленные показатели доходов не только в номинальном, но и в реальном выражении, поскольку изменение цен существенно влияет на объем товаров и услуг, который может быть приобретен населением на получаемые им доходы.

В статистической практике обычно рассчитывается не абсолютный объем реальных доходов, а его относительная величина, т. е. соответствующий индекс. Например, индекс реальных располагаемых доходов домашних хозяйств (Iррд) равен:

где Iрд ¾ индекс номинальных располагаемых доходов;

Iр ¾ сводный индекс потребительских цен, который является величиной, обратной индексу покупательной способности денег (Iпс).

Таким образом, можно записать:

Iррд = Iрд × Iпс

Кроме того, при сравнительном анализе доходов населения по отдельным регионам, отраслям экономики или социальным группам целесообразно использовать показатели доходов в расчете на душу населения. Средние значения могут рассчитываться не только для всех перечисленных показателей (как номинальных, так и реальных), но и для отдельных составляющих, например средний размер начисленной заработной платы, назначенной месячной пенсии.

Наиболее полной и отвечающей современным требованиям служит система «Основные показатели уровня жизни населения в условиях рыночной экономики», разработанная в Центре экономической конъюнктуры и прогнозирования при Министерстве экономики Российской Федерации в 1992 г. В ней представлено семь подразделов, охватывающих 39 показателей (основные из них, рассчитанные на 2003 г., приведены в табл. 20.2).

Таблица 20.2

Основные социально-экономические показатели

уровня жизни населения в России в 2003 г.

20.2. Методы изучения дифференциации доходов населения, уровня и границ бедности

Процесс расслоения общества, резко ускорившийся в России в последние годы, обусловил необходимость внедрения в статистическую практику нашей страны блока показателей, которые широко используются в международной статистической практике для анализа социально-экономической дифференциации населения.

Главным инструментом такого анализа является построение распределения населения по уровню среднедушевого денежного дохода, позволяющее проводить сравнительную оценку благосостояния отдельных групп населения. Особое внимание при этом уделяется низкодоходным социальным группам, поскольку соответствующие данные необходимы для выработки целенаправленной социальной политики государства.

К числу важнейших методов изучения дифференциации доходов населения относится построение вариационных рядов и на их основе ¾ статистических рядов распределения населения по уровню среднедушевых денежных доходов, представляющих собой ранжированные и сгруппированные в определенных интервалах по величине дохода результаты наблюдения.

Данные о распределении населения России по размеру среднедушевых денежных доходов в 2003 г. приведены в табл. 20.3.

Таблица 20.3

Распределение населения Российской Федерации
по размеру среднедушевого денежного дохода в 2003 г.

Для характеристики дифференциации доходов населения и уровня бедности рассчитываются следующие показатели:

модальный доход ¾ уровень дохода, наиболее часто встречающийся у населения;

медианный доход ¾ показатель дохода, находящегося в середине ранжированного ряда распределения. Половина населения имеет доход ниже медианного, а вторая половина ¾ выше;

средний доход ¾ общий средний уровень дохода всего населения;

децильный коэффициент дифференциации доходов населения (Kd), характеризующий, во сколько раз минимальные доходы 10% самого богатого населения превышают максимальные доходы 10% наименее обеспеченного населения:

где d9 и d1 ¾ соответственно девятый и первый дециль;

коэффициент фондов (Kд), определяемый как соотношение между средними доходами населения в десятой и первой децильной группах:

где  ¾ среднедушевой доход в месяц соответственно у 10% населения, имеющего минимальный доход, и у 10% самой богатой части населения.

Поскольку при расчете среднего дохода для 10% населения в знаменателе показателей  находятся одинаковые значения, коэффициент фондов можно представить в следующем виде:

где Д10 и Д1 ¾ суммарные доходы 10% самого бедного и 10% наиболее богатого населения соответственно;

коэффициент концентрации доходов Джини (KG), характеризующий степень неравенства в распределении доходов населения. Он рассчитывается по формуле:

где xi ¾ доля населения, принадлежащая к i-й социальной группе, в общей численности населения;

cum yi ¾ кумулятивная (исчисленная нарастающим итогом) доля дохода i-й социальной группы;

yi ¾ доля доходов, сосредоточенная у i-й социальной группы населения;

n ¾ число социальных групп.

Коэффициент Джини изменяется в пределах от 0 до 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения.

Для нахождения частот распределения населения по доходам используется функция логарифмически нормального распределения, которая имеет следующий вид:

где

m ¾ среднедушевой денежный доход за месяц, рассчитанный по данным баланса денежных доходов и расходов населения;

slnx ¾ среднее квадратическое отклонение случайной величины ln x, которое определяется по формуле:

при этом

где хi ¾ среднемесячный доход i-го члена выборочной совокупности;

N ¾ средняя численность выборочной совокупности за рассматриваемый период.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 20.2.1.

При статистическом изучении уровня и границ бедности прежде всего устанавливается граница дохода, обеспечивающего потребление на минимально допустимом уровне, т. е. определяется стоимостная величина прожиточного минимума, с которой и сравниваются фактические доходы отдельных слоев населения. Прожиточный минимум в себя включает набор продуктов питания, обеспечивающий минимально необходимую для жизни их калорийность и питательную ценность, расходы на непродовольственные товары и услуги, налоги и другие обязательные платежи, соответствующие затратам на эти цели семей, имеющих наиболее низкие доходы.

На основе данных о распределении населения по размеру среднедушевого денежного дохода определяется численность населения с доходами ниже прожиточного минимума. Сведения о динамике прожиточного минимума в России и доле населения с более низкими доходами приведены в табл. 20.4.

Таблица 20.4

Динамика прожиточного минимума в России*

Динамика приведенных показателей, отражающих степень социально-экономического расслоения населения, нередко носит противоречивый характер, поэтому, несмотря на то, что данный блок показателей занимает важное место в системе показателей уровня жизни, вопрос о необходимости построения единого индикатора, отражающего уровень благосостояния общества или, по крайней мере, позволяющего анализировать основные тенденции изменения этого уровня, не утрачивает своей актуальности.

20.3. Показатели расходов и потребления населения

Изучение доходов домашних хозяйств позволяет определить потенциальную сумму их потребительских расходов, которая может быть обеспечена без сокращения объема накопленных активов.

Расходы домашних хозяйств на конечное потребление включают в себя:

■ расходы на покупку потребительских товаров (кроме домов и квартир) в государственной, кооперативной торговле, на городских рынках и в неорганизованной торговле;

■ расходы на оплату потребительских услуг;

■ потребление продуктов в натуральной форме, произведенных домашними хозяйствами для собственного конечного потребления;

■ потребление продуктов, полученных домашними хозяйствами в натуральной форме в качестве оплаты труда;

■ расходы на оплату услуг по проживанию в собственном жилище.

В российской статистике в настоящее время существует три основных источника информации для определения расходов домашних хозяйств на приобретение потребительских товаров: выборочные бюджетные обследования, баланс денежных доходов и расходов населения, торговая статистика.

Для получения информации о расходах населения на оплату услуг используются статистические данные, предоставляемые учреждениями и организациями, оказывающими такие услуги домашним хозяйствам. В состав этих услуг входят рыночные потребительские услуги (бытовые, жилищно-коммунальные, транспорта и связи, оздоровительные и т. д.) и услуги финансовых посредников (банков, страховых компаний, организаций по проведению лотерей).

Стоимость услуг по проживанию в собственном жилище включается в общую сумму конечных расходов в размере валового выпуска, т. е. как сумма текущих затрат на содержание собственного жилья и стоимости его износа.

Фактическое конечное потребление домашних хозяйств отражает реальную величину конечного потребления, которое обеспечивается как за счет располагаемого дохода, так и за счет социальных трансфертов в натуральной форме, предоставляемых населению органами государственного управления и некоммерческими организациями, обслуживающими домашние хозяйства.

Поскольку в России отсутствует достаточно надежная статистическая база для исчисления названных показателей, основным источником информации об объеме и структуре расходов домашних хозяйств при анализе уровня жизни продолжает оставаться баланс денежных доходов и расходов населения (табл. 20.5).

Таблица 20.5

Баланс денежных доходов и расходов населения

Превышение суммы доходов населения над его расходами дает представление о приросте активов в форме денежной наличности. Обратное же соотношение свидетельствует о том, что потребительские расходы населения финансировались за счет сокращения накопленных активов домашних хозяйств.

В таблице 20.6 приведены данные, характеризующие структуру расходов населения в России в 2003 г.

Таблица 20.6

Структура расходов населения России в 2003 г.*

При проведении выборочных обследований регулярно фиксируются как доходы, так и расходы домашних хозяйств. Расходы объединяют в две группы: потребительские расходы и расходы, не связанные с потреблением. Потребительские расходы включают в себя все текущие затраты на приобретение товаров и услуг для использования данным домашним хозяйством или его отдельными членами. В составе потребительских расходов выделяют затраты на приобретение:

■ продуктов питания;

■ непродовольственных товаров для личного потребления;

■ алкогольных напитков;

■ топлива;

■ личных услуг (оплата жилища и жилищно-коммунальных услуг, расходы на пошив и ремонт одежды, обуви, электроприборов, плата за обучение, за медицинские услуги и др.).

На основе данных обследований рассчитываются показатели среднедушевого потребления отдельных продуктов питания, а также уровень обеспеченности населения непродовольственными товарами (в расчете на 100 семей, или на 1000 человек). Указанные показатели публикуются Федеральной службой государственной статистики, причем не только по стране в целом, но и по отдельным регионам и типам домашних хозяйств. Сопоставление фактического уровня потребления с его рациональной или минимальной нормой позволяет оценивать степень удовлетворения потребности населения в тех или иных товарах.

Коэффициент удовлетворения потребности в i-м товаре (Kу.п) имеет вид:

где  ¾ фактическое потребление i-го товара в среднем на душу населения;

 ¾ нормативный уровень потребления i-го товара в среднем на душу населения.

Коэффициент удовлетворения потребностей населения по всем потребительским товарам и услугам (Kу.п.о) определяется в агрегатной форме:

где q ¾ количество фактически потребленных товаров;

p ¾ цена товара;

s ¾ количество фактически потребленных услуг;

t ¾ фактический тариф за определенную услугу;

qн ¾ норматив потребления определенного товара на душу населения;

sн ¾ норматив потребления определенного вида услуг на душу населения;

 ¾ средняя численность населения за период.

В таблице 20.7 приведены данные о потреблении некоторых продуктов питания в России.

Таблица 20.7

Потребление продуктов питания в России*
(в среднем на одного члена домохозяйства в год)

Объем и структура потребления определяются не только общей суммой доходов населения или их среднедушевой величиной, но и ситуацией на потребительском рынке, например степенью его насыщенности отдельными товарами, соотношением цен на них. Для количественного отражения изменений в соотношении цен на отдельные товары по регионам и различным сегментам потребительского рынка рассчитывается показатель покупательной способности денежных доходов населения (ПС), который может быть представлен как товарный эквивалент различных видов товаров и услуг или как количество определенных наборов товаров и услуг, которые можно приобрести на среднедушевой денежный доход:

где  ¾ среднедушевой денежный доход;

 ¾ средняя цена i-го товара.

В таблице 20.8 приведены данные, отражающие покупательную способность денежных доходов населения по четырем товарным эквивалентам.

Таблица 20.8

Покупательная способность денежных доходов
населения России в 2002 г. (в мес.)*

Рассмотренные показатели расходов и потребления населением материальных благ и услуг не только тесно связаны с блоком показателей доходов, но и используются при статистическом анализе социально-экономической дифференциации населения.

20.4. Обобщающие показатели уровня жизни населения

При проведении международных сопоставлений влияния экономического развития на социальные характеристики населения стран мира используется такой обобщающий (интегрированный) показатель уровня жизни, как индекс развития человеческого потенциала (ИРЧП).

ИРЧП является составным индексом, включающим в себя три показателя, отражающих наиболее важные аспекты уровня жизни:

1) ожидаемую продолжительность жизни при рождении;

2) достигнутый уровень образования;

3) реальный объем ВВП в расчете на душу населения (в долларах США на основе паритета покупательной способности (ППС)).

ИРЧП определяется как средняя арифметическая индексов трех указанных показателей. Индекс каждого показателя рассчитывается по формуле:

где хi ¾ фактическое значение i-го показателя;

хi min и хi max ¾ соответственно минимальное и максимальное значение i-го показателя.

Для расчета индекса ожидаемой продолжительности жизни при рождении (I1) минимальное значение принимается равным 25 годам, а максимальное ¾ 85 годам:

Индекс достигнутого уровня образования (I2) рассчитывается как средняя арифметическая взвешенная двух субиндексов: индекса грамотности среди взрослого населения (i21) весом 2/3 и индекса совокупной доли учащихся начальных, средних и высших учебных заведений (i22) весом 1/3:

При исчислении индекса грамотности среди взрослого населения (в возрасте от 15 лет и старше) хi min принимается равным 0, а хi max = 100%. Индекс совокупной доли учащихся рассчитывается для лиц моложе 24 лет, а предельные значения доли принимаются такие же, как и в индексе грамотности (0 и 100%).

Для показателя реального ВВП на душу населения в долларах США ППС при расчете индекса используются значения натуральных логарифмов показателей:

Минимальное значение реального объема ВВП в расчете на душу населения принимается равным 100 дол. США ППС, а максимальное дисконтированное значение составляет 40 тыс. дол. США ППС.

В результате ИРЧП = (I1 + I2 + I3)/3.

Глава 21. Статистика отраслей социальной сферы

Вступление к главе

Социальная сфера охватывает отрасли, обеспечивающие жилищные условия и коммунальное обслуживание населения, здравоохранение, образование, культуру, отдых и туризм, пассажирский транспорт и связь по обслуживанию населения.

Источниками информации для разработки показателей, характеризующих деятельность отраслей социальной сферы, являются данные статистических наблюдений (государственная и ведомственная статистика), результаты социологических и других специальных исследований.

21.1. Статистика жилищных условий и коммунального обслуживания населения

В практике статистики жилищных условий и коммунального обслуживания населения применяют следующие показатели.

Площадь жилищного фонда определяется как сумма площадей жилых и подсобных помещений квартир (кухонь, передних, внутриквартирных коридоров, ванных или душевых, туалетов, кладовых, а также мансард, мезонинов, террас, веранд, отапливаемых и пригодных для проживания).

Площадь жилищ, прибывшая за определенный промежуток времени, подразделяется на прибывшую в результате нового строител