Реферат Курсовая Конспект
Статистика - раздел Математика, Минобрнауки России ...
|
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
«РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТУРИЗМА И СЕРВИСА»
(ФГБОУ ВПО «РГУТиС»)
Факультет Экономический
Кафедра «Бухгалтерский учёт и налогообложение»
УТВЕРЖДАЮ
Зам. председателя
Научно-методического совета,
проректор, д.с.н., профессор
_________________________Ананьева Т.Н.
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ
Дисциплина«Статистика»
для всех экономических специальностей
)
Разработчик(и): ст. преподаватель Волкова Н.В.
Конспект лекций рассмотрен и одобрен на заседании кафедры «Бухгалтерский учёт и налогообложение»
протокол №___ от «__»_______. 2011г.
Заведующий кафедрой, доцент, к.э.н. Каурова О.В.
Конспект лекций рассмотрен и одобрен на заседании научно-методической секции Экономического факультета
Доцент, к.э.н. Каурова О.В.
протокол №___ от «__»_______. 201_ г.
Конспект лекций рассмотрен и одобрен на заседании Научно-методического совета
протокол №___ от «__»_______. 201_ г.
Отдел мониторинга методического обеспечения образовательного процесса:
к.с.н. Маковская И.В.
Конспект лекций
Экономическая (макроэкономическая) статистика изучает количественные закономерности происходящих в экономике явлений и процессов, выявление основных пропорций и тенденций экономического развития на макроуровне, т.е. на уровне крупного региона или страны в целом. Экономическая статистика изучает как сам процесс воспроизводства материальных благ и услуг, так и его результаты, а также их воздействие на уровень жизни населения. К основным показателям экономической статистики относятся валовой внутренний продукт, валовой региональный продукт, такие элементы национального богатства, как основные фонды, материальные и оборотные средства, домашнее имущество.
Задачи статистики. Одной из основных задач статистики является всестороннее освещение социально-экономического положения Российской Федерации, происходящих изменений, связанных с переходом к рыночным отношениям. Наличие систематической и полной информации о происходящих процессах и явлениях становится необходимым условием принятия эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях. В связи с этим обеспечение информационных запросов управленческих структур становится актуальной задачей статистики, способствующей успешному реформированию экономики.
В условиях становления рыночных отношений в стране первоочередной и основополагающей задачей развития теории и практики статистики является реформирование общеметодологических и организационных основ государственной статистики, соответствующих экономике переходного периода.
Переход от директивной экономики к рыночной требует построения показателей, отражающих процесс и результативность такого реформирования. Наиболее полно запросам рынка отвечает система национальных счетов (СНС), принятая в международной практике учета и статистики, переход к которой начался в Российской Федерации на основе разработанной и утвержденной Государственной программы, рассчитанной на 1993— 1995 гг. Внедрение СНС в российскую статистическую практику требует внесения изменений в действующую систему показателей и учета, касающихся состава показателей рыночной экономики, методологии их определения, а также пересмотра действующих форм государственной статистической отчетности.
В современных условиях требует совершенствования система сбора и обработки информации, т.е. достаточно остро встает проблема совершенствования организации статистического наблюдения.
Построение фундаментальных основ статистики, адаптированной к рыночным условиям, связано с переходом на такие формы наблюдения, как регистры, переписи, цензы и др.
Регистр (реестр) статистических единиц, в котором зафиксировано количество агентов рынка, является в условиях рыночных отношений единственным инструментом сплошного учета. Кроме того, особую значимость приобретают выборочные наблюдения, поскольку большинство статистических показателей в настоящее время собирается на выборочной основе.
Актуальной является задача создания постоянно действующих мониторингов, представляющих собой специально организованные систематические наблюдения за состоянием каких-либо объектов, и в первую очередь окружающей среды — воды, воздуха, почвы; оценки химического состава осадков и снежного покрова. Данные мониторинга используются для комплексной оценки качества окружающей среды, разработки природоохранных мероприятий.
В соответствии с требованиями развития рыночной экономики важную роль приобретают компьютеризация статистики, являющаяся составной частью программы информатизации России. В этой программе предстоит решить ряд задач по программной и технической совместимости различных автоматизированных систем на федеральном и региональном уровнях.
Для развития методов и средства сбора, передачи, обработки, накопления и выдачи статистических данных необходимо создание информационно-телекоммуникационной системы статистики (ИТСС), строящейся на основе вводимой в эксплуатацию информационно-вычислительной сети, включающей локальные вычислительные сети (ЛВС) во всех органах государственной статистики федерального и регионального уровней. Создание ЛВС позволяет перейти от традиционной пакетной обработки статистической информации к новой информационной технологии, максимально автоматизирующей разработку статистической отчетности и информационно-справочное обслуживание местных органов власти и управления, предприятий, организаций и населения.
Наряду с существующими комплексами электронной обработки информации (КЭОИ), преобладающими в информационной системе, перед статистикой стоит задача перехода к комплексам регламентной обработки информации (КРО), основой которых будет автоматизация формирования статистической информации для федеральных органов.
Организация государственной статистики в России.В основу организации статистической работы в Российской Федерации положены следующие основные принципы:
централизованное руководство статистикой;
единые организационное строение и методология;
неразрывная связь статистических органов с органами государственного управления.
В соответствии с Положением о Государственном комитете РФ по статистике, утвержденным Постановлением Правительства РФ от 9 июля 1994 г., определено создание Государственного комитета по статистике (Госкомстат России), а в дальнейшем – в ходе административной реформы – Федеральной службы государственной статистики (Росстат) который является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим руководство российской статистикой.
Согласно государственному и административно-территориальному устройству страны создана единая система государственной статистики, которая проводит работу по единым плану и методологии. Методология статистических показателей, формы, методы сбора и обработки статистических данных, устанавливаемые Росстатом, являются официальными статистическими стандартами Российской Федерации.
Система государственной статистики находится в ведении Правительства РФ и подотчетна ему, что обеспечивает неразрывную связь с органами государственного управления. Эта система имеет иерархическую структуру, включающую федеральный, республиканский, краевой, областной, окружной, городской и районный уровни (рис. 1.1).
К низовым органам государственной статистики относятся городские и районные управления государственной статистики. В областях, краях и республиках, а также в Москве и Санкт-Петербурге имеются комитеты по статистике. Руководящим организационным и методологическим центром является Федеральная служба государственной статистики РФ. Он осуществляет государственное управление всей находящейся в его ведении единой системой статистических органов, ведением статистики, учета и отчетности во всех отраслях экономики, созданием и функционированием статистической информационной системы на основе единой научной методологии. При Председателе Росстата действует Совет руководителей органов государственной статистики, созданный для координации деятельности региональных органов государственной статистики.
В состав Росстата входят управления: аналитическое; информационных ресурсов и регистров; статистических стандартов и классификаций; организации статистического наблюдения; СНС и балансов, статистики финансов и платежного баланса; статистики цен; статистики товарных рынков и торговли и др.
Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации
Управления и отделы Руководство Коллегия
Совет руководителей
Научно-методологический совет
Институт статистики и экономических исследований
Журнал «Вопросы статистики»
Вычислительный центр
Внипи Центральная лаборатория социальных и экономических измерений
Издательство «Финансы и статистика»
Межотраслевой институт повышения квалификации
Госкомитеты республик без областного деления
Госкомитеты республик с областным делением Областные (краевые, окружные), городские управления статистики
Районные (городские) отделы статистики
Районные (городские)
отделы статистики
Рис. 1..1. Общая схема организации государственной статистики
В Российской Федерации
Структура госкомитетов и статистических управлений в основном повторяет структуру Росстата, но подразделения низшего уровня являются более мелкими и имеют меньшее число структурных подразделений.
В настоящее время назрела острая необходимость в разработке и принятии Закона о статистической деятельности, который станет правовой основой работы органов государственной статистики и будет способствовать успешному решению стоящих перед ней задач.
Тема 2. Статистическое наблюдение
Тема 3. Статистическая сводка и группировка
Задачи сводки и ее содержание
Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей, что достигается путем сводки и группировки первичного статистического материала
Сводка - это комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.
По глубине и точности обработки материала различают сводку простую и сложную.
Простая сводка - это операция подсчета общих итогов по совокупности единиц наблюдения.
Сложная сводка - это комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов в виде статистических таблиц.
Проведение сводки необходимо включает следующие этапы:
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.
По форме обработки материала сводка бывает:
централизованная, когда весь первичный материал поступает в одну организацию подвергается в ней обработке от начала до конца;
децентрализованная, когда отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов РФ, а полученные итоги поступают в Росстат и там определяются итоговые показатели
в целом по народному хозяйству страны.
По технике выполнения статистическая сводка бывает механизированная (с использованием электронно-вычислительной техники) и ручная.
Принципы построения статистических группировок и классификаций
Построение группировки начинается с определения группировочных признаков.
Группировочным признакомназывается признак, по которому проводится разбиение единиц совокупности на отдельные группы. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы статистического исследования. В качестве основания группировки необходимо использовать существенные, теоретически обоснованные признаки.
В основание группировки могут быть положены как количественные, гак и качественные признаки. Первые имеют числовое выражение (объем торгов, возраст человека, доход семьи и т. д.), а вторые отражают состояние единицы совокупности (пол, семейное положение, отраслевая принадлежность предприятия, его форма собственности и т. д.).
После того, как определено основание группировки следует решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность.
Число групп зависит от задач исследования и вида показателя, положенного в основание группировки, объема совокупности, степени вариации признака. Например, группировка предприятий по формам собственности учитывает муниципальную, федеральную и собственность субъектов федерации.
Если группировка производится по количественному признаку, то тогда необходимо обратить особое внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака.
При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большого количества групп, так как группы будут включать недостаточное число единиц объекта. Поэтому показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления.
Часто группировка по количественному признаку имеет задачу отразить распределение единиц совокупности по этому признаку. В этом случае количество групп зависит, в первую очередь, от степени колеблемости группировочного признака: чем больше его колеблемость, тем больше можно образовать групп. Чем больше групп, тем точнее будет воспроизведен характер исследуемого объекта. Однако, слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социальноэкономических явлений и процессов. Поэтому в каждом конкретном случае при определении числа групп следует исходить не только из степени колеблемости признака, но и из особенностей объекта и цели исследования.
Определение числа групп можно осуществить и математическим путем с использованием формулы Стерджесса:
n = 1 + 3,322 lg N (3.1.)
где n - число групп
N - число единиц совокупности.
Согласно этой формуле выбор числа групп зависит от объема совокупности.
Недостаток формулы состоит в том, что ее применение дает хорошие результаты, если совокупность сострит из большого числа единиц и если распределение единиц по признаку, положенному в основание группировки, близко к нормальному.
Другой способ определения числа групп основан на применении показателя среднего квадратического отклонения . Если величина интервала равна 0.5, то совокупность разбивается на 12 групп, а когда величина интервала равна 2/З и , то совокупность делится, собственно, на 9 и 6 групп. Однако при определении групп данными методами существует большая вероятность получения «пустых» или малочисленных групп.
Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки.
Интервал - это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей - наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами.
Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают: равные и неравные. Последние делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.
Если вариация признака проявляется и сравнительно узких границах и распределение носит равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.
Величина равного интервала определяется по следующей формуле:
(3.2.)
где , - максимальное и минимальное значение признака в совокупности;
n – число групп.
Если максимальные или минимальные значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, то для определения величины интервала
следует использовать не максимальное или минимальное значения, а значения, несколько превышающие минимум, и несколько меньше, чем максимум.
Полученную по формуле 3.2 величину округляют и она будет являться шагом интервала.
Существуют следующие правила определения шага интервала.
Если величина интервала, рассчитанная по формуле (3.2) представляет собой величину, которая имеет один знак до запятой (например: 0,88; 1,585; 4,8), то в этом случае полученные значения целесообразно округлить до десятых и их использовать в качестве шага интервала. В приведенном выше примере это будут соответственно значения: 0,9; 1,6; 4,7.
Если рассчитанная величина интервала имеет две значащие цифры до запятой и несколько после запятой (например, 15,985), то это значение необходимо округлить до целого числа (до 16).
В случае, когда рассчитанная величина интервала представляет собой трехзначное, четырехзначное и так далее число, то эту величину следует округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50. Например, 557 следует округлить до 550 или до 600.
Если размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируют неравномерно, то надо использовать группировку с неравными интервалами.
Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающие или убывающие в арифметической или геометрической профессии. Величина интервалов, изменяющихся в арифметической и геометрической прогрессии, определяется следующим образом:
а в геометрической прогрессии:
где а - константа: для прогрессивно возрастающих интервалов имеет знак «+», и знак «-» - при прогрессивно - убывающих;
q - константа: больше «1» - для прогрессивно - возрастающих и меньше «1» - в другом случае.
Применение неравных интервалов обусловлено тем, что в первых группах небольшая разница в показателях имеет большое значение, а в последних группах эта разница не существенна.
Например, при построении группировки предприятий отрасли по показателю численности промышленно- производственного персонала, который варьирует от 200 человек до 2000 человек, нецелесообразно рассматривать равные интервалы, т. к. учитываются как малые, так и крупнейшие предприятия отрасли. Поэтому следует образовывать неравные интервалы: 200-500, 500-1100, 1100-2000, т. е. величина каждого последующего интервала больше предыдущего на 300 человек и увеличивается в арифметической прогрессии.
Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.
Закрытыминазываются интервалы, у которых имеются верхняя и нижняя границы.
Открытые - это те интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя - у первого, нижняя - у последнего. Например, группы коммерческих банков по числу работающих в них сотрудников (чел.): до 200, 200-300, 300-400, 400 и более.
При группировке единиц совокупности по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный это признак или дискретный.
Если основанием группировки служит непрерывный признак (например, группы строительных фирм по объему работ (млн. руб.): 1200-1400, 1400-1600,-1600-1800, 1800-2000), то одно и то же значение признака выступает и верхней и нижней границами двух смежных интервалов. В данном случае объем работ 1400 млн. руб. составляет верхнюю границу первого интервала и нижнюю границу второго, 1600 млн., руб. -соответственно второго и третьего и т. д., т.е. верхняя граница i - го интервала равна нижней границе (i+1) - го интервала.
При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в какую группу включать единицы объекта, значения признака у которых совпадают с границами интервалов. Например, во вторую или третью группу должна войти строительная фирма с объемом работ 1600 млн. рублей? Если верхняя граница формируется по принципу «исключительно», то фирма должна быть отнесена к третьей группе, в противном случае - ко второй. Для того, чтобы правильно отнести к той или иной группе единицу объекта, значение признака которой совпадает с границами интервалов, можно использовать открытые интервалы (по нашему примеру группы строительных фирм по объему работ преобразуются в следующие: до 1400, 1400-1600, 1600-1800, 1800 и более). В данном случае, вопрос отнесения отдельных единиц совокупности, значения которых являются граничными, к той или иной группе решается на основе анализа последнего открытого интервала. Возможны два случая обозначения последнего открытого интервала: 1) 1800 млн. руб. и более; 2) более 1800 млн. руб. В первом случае, строительные фирмы с объемом работ 1600 млн. руб. попадут в третью группу; во втором случае - во вторую группу.
Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница 1-го интервала равна верхней границе i-го интервала, увеличенной на 1. Например, группы строительных фирм по числу занятого персонала (чел.) будут иметь вид: 100-150, 151-200,201-300.
При определении границ интервалов статистических группировок иногда исходят из того, что изменение количественного признака приводит к появлению нового качества. В этом случае граница интервала устанавливается там, где происходит переход от одного качества к другому.
Строя такую группировку, следует дифференцированно устанавливать границы интервалов для разных отраслей народного хозяйства. Это достигается путем использования группировок со специализированными интервалами. Специализированные - это такие интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях.
При изучении социально-экономических явлений на макро уровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными и, как правило, используются при группировке предприятий, например, по уровню рентабельности.
Пример 3.1
Произведем анализ 30 самых надежных малых и средних банков применяя метод группировок по следующим данным:
Номер банка | Капитал, млн. руб. | Рабочие активы, млн. руб. | Уставный фонд, млн. руб. |
В качестве группировочного признака возьмем уставный фонд. Образуем четыре группы банков с равными интервалами. Величину интервала определим по формуле:
Обозначим границы групп:
2100-7350 - 1-я группа
7350-12600 -2-я группа
12600-17850 -3-я группа
17850-23100 -4-я группа
После того как определен группировочный признак - уставный фонд, задано число групп - 4 и образованы сами группы, необходимо отобрать показатели, которые характеризуют группы и определить их величины по каждой группе. Показатели, характеризующие банки, разносятся по четырем указанным группам и подсчитываются групповые итоги. Результаты группировки заносятся в таблицу и определяются общие итоги по совокупности единиц наблюдения по каждому показателю.
Таблица 3.1.
Пример 3.2
Распределение персонала строительной фирмы по уровню дохода (данные условные):
Группы работающих по уровню доходов, руб. | Число работающих |
до 400 400 – 1000 1000 – 1800 1800 – 3000 3000 – 4000 4000 и более | |
Итого |
Произведем перегруппировку данных, образовав новые группы с интервалами до 500, 500 - 1000, 1000 - 2000, 2000 - 3000, свыше 3000 руб.
В первую новую группу войдет полностью первая группа сотрудников и часть второй группы. Чтобы образовать группу до 500 руб., необходимо от интервала второй группы взять 100 руб. Величина интервала этой группы составляет 600 руб. Следовательно, необходимо взять от нее 3/6 (300:600) часть. Аналогичную же часть во вновь образуемую первую группу надо взять и от численности работающих, то есть чел. Тогда в первой группе будет работающих: 16 + 3 = 19 чел.
Вторую новую группу образуют работающие второй группы за вычетом отнесенных к первой, то есть 20 - 3 = 17 чел. Во вновь образованную третью группу войдут все сотрудники третьей группы и часть сотрудников четвертой. Для определения этой части от интервала 1800 - 3000 (ширина интервала равна 1200) нужно добавить к предыдущему 200 (чтобы верхняя граница интервала была равна 2000 руб.). Следовательно, необходимо взять часть интервала, равную [200:1200 = 1:6]. В этой группе 74 человека, значит надо взять 74 (1:6) = 12 чел. В новую третью группу войдут 44 +12 = 56 чел. Во вновь образованную четвертую группу войдут 74 - 12 = 62 чел., оставшихся от прежней четвертой группы. Пятую вновь образованную группу составят работающие пятой и шестой прежних групп: 37 + 9 = 46 чел.
В результате получим следующую новую группу:
Группы работающих по уровню доходов, руб. | Число работающих |
до 500 500 – 1000 1000 – 2000 2000 – 3000 свыше 3000 | |
Итого |
Статистическая таблица и ее элементы
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения, как правило, представляются в виде таблиц.
Таблица является наиболее рациональной, наглядной и компактной формой представления статистического материала.
Однако, не всякая таблица является статистической. Таблица умножения, опросный лист социологического обследования и так далее, могут носить табличную форму, но еще не являются статистическими таблицами.
Статистической называется таблица,которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.
Основные элементы статистической таблицы, составляющие как бы ее остов (основу), показаны на схеме 3.1.
Табличной называется такая форма расположения числовой информации, при которой число располагается на пересечении четко сформулированного заголовка по вертикальному столбцу, называемому графой, и названия по соответствующей горизонтальной полосе - строке.
Таким образом, внешне таблица представляет собой пересечение граф и строк, которые формируют остов таблицы.
Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхний и боковой. Общий заголовок отражает содержание всей таблицы (к какому месту и времени она относится), располагается над макетом таблицы по центру и является внешним заголовком. Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовки сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) - строк. Они являются внутренними заголовками.
Остов таблицы, заполненный заголовками, образует макет таблицы; если на пересечении граф и строк записать цифры, то получается полная статистическая таблица.
Цифровой материал может быть представлен абсолютными (численность населения РФ), относительными (индексы цен на продовольственные товары) и средними (среднемесячный доход служащего коммерческого банка) величинами.
Таблицы могут сопровождаться примечанием, используемым с целью пояснения, в случае необходимости, заголовков, методики расчета некоторых показателей, источников информации и так далее.
По логическому содержанию таблица представляет собой «статистическое предложение», основными элементами которого являются подлежащее и сказуемое.
Подлежащим статистической таблицы называется объект, который характеризуется цифрами. Это может быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупности в порядке их перечня или сгруппированные по каким-либо признакам, территориальные единицы и так далее, Обычно подлежащее таблицы дается в левой части, в наименовании строк.
Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.
Расположение подлежащего и сказуемого в отдельных случаях может меняться местами для более полного и лучшего способа прочтения и анализа исходной информации об исследуемой совокупности.
В практике экономико-статистического анализа используются различные виды статистических таблиц.
В зависимости от структуры подлежащего, от группировки единиц в нем, различают статистические таблицы простые и сложные, а последние, в свою очередь, подразделяются на групповые и комбинационные.
Простой называется такая таблица, в подлежащем которой дается перечень каких-либо объектов или территориальных единиц.
Простые таблицы различают монографические и перечневые. Монографические таблицы характеризуют не всю совокупность единиц изучаемого объекта, а только одну какую-либо группу из нее, выделенную по определенному признаку (табл. 3.5).
Таблица 3.5.
Тема 4. Абсолютные и относительные статистические показатели
Классификация статистических показателей
Статистическое исследование, независимо от его масштабов и целей, всегда завершается расчетом и анализом различных по виду и форме выражения статистических показателей. Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.
Изучаемые социально-экономические процессы и явления достаточно сложны и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельно взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей.
Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру, и нацеленная на решение конкретной статистической задачи.
Так, например, сущность промышленного предприятия заключается в производстве какой-либо продукции на базе эффективного взаимодействия финансовых средств, средств производства и трудовых ресурсов. Следовательно, для полной экономической характеристики функционирования предприятия необходимо использовать систему, включающую, прежде всего такие показатели как прибыль, рентабельность, численность промышленно-производственного персонала и уровень его квалификации, производительность труда, фондовооруженность и другие.
В отличие от признака, статистический показатель получается расчетным путем. Это может быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнение двух или нескольких величин или более сложные расчеты.
Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию. Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время (под привязкой к месту понимается отношение показателя к какой-либо территории или объекту). Так, если мы называем конкретную величину стоимости промышленно-производственных фондов, то обязательно должны указать, к какому предприятию или отрасли и на какой момент времени она относится. Однако, в теоретических работах и на этапе проектирования статистического наблюдения (при построении системы статистических показателей, обосновании методики их расчета) также оперируют и абстрактными показателями или показателями-категориями.
Показатель - категория отражает сущность, общие отличительный свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения. Так, например, показатели розничного товарооборота предприятий торговли и общественного питания в г. Москва и г. С.-Петербург за ряд лет отличаются местом, временем и конкретными числовыми значениями, но имеют одну и ту же сущность (продажа товаров через розничную торговую сеть и есть предприятий общественного питания), которая отражена в показателе-категории "Розничный товарооборот предприятий торговли и общественного питания".
Все статистические показатели по охвату единиц совокупности разделяются на индивидуальные и сводные, а по форме выражения на абсолютные, относительные и средние.
Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности: корпорацию, предприятие, цех, домохозяйство и т.п. Примером индивидуальных абсолютных показателей может служить численность промышленно-производственного персонала предприятия, объем реализованной продукции торговой фирмы , совокупный доход домохозяйства.
На основе соотнесения двух индивидуальных абсолютных показателей, характеризующих один и тот же объект или единицу, получают индивидуальный относительный показатель. В статистике рассчитываются и индивидуальные средние показатели, но только во временном измерении (среднегодовая численность промышленно-производственного персонала предприятия).
В отличие от индивидуальных сводные показатели характеризуют группу единиц, представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом. Эти показатели, в свою очередь, подразделяются на объемные и расчетные.
Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. Полученная величина, называемая объемом признака, может выступать в качестве объемного абсолютного показателя (например, стоимость основных фондов предприятий отрасли), а может сравниваться с другой объемной абсолютной величиной (например, с численностью промышленно-производственного персонала этих предприятий) или объемом совокупности (в данном примере - с числом предприятий). В последних двух случаях получают объемный относительный и объемный средний показатели (в наших примерах фондовооруженность и средняя стоимость основных фондов).
Расчетные показатели, вычисляемые по различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа - измерения вариации, характеристики структурных сдвигов, оценки взаимосвязи и т.д. Они также делятся на абсолютные, относительные и средние.
Охват единиц совокупности и форма выражения являются основными, но не единственными классификационными признаками статистических показателей. Важным классификационным признаком является также временной фактор. Социально-экономические процессы и явления могут находить свое отражение в статистических показателях либо по состоянию на определенный момент времени, как правило на определенную дату, начало или конец месяца, года (численность населения, стоимость основных фондов, дебиторская задолженность), либо за определенный период - день, неделю, месяц, квартал, год (производство продукции, число заключенных браков, сумма страховых выплат). В первом случае показатели являются моментными, во втором - интервальными.
В зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные показатели. Если первые характеризуют только один объект, то вторые получают в результате сопоставления двух величин, относящихся к разным объектам (соотношение численности населения городов Екатеринбурга и Перми, соотношение численности детей дошкольного возраста и числа мест в детских дошкольных учреждениях и т.п.). Межобъектные показатели выражаются в форме относительных величин.
С точки зрения пространственной определенности статистические показатели подразделяются на общетерриториальные, характеризующие изучаемый объект или явление в целом по стране, региональные и местные (локальные), относящиеся только к какой-либо части территории или отдельному объекту.
В связи с тем, что классификация статистических показателей отличается многоплановостью, в дальнейшем изложении они сгруппированы по форме выражения. При этом в настоящей главе рассмотрены абсолютные и относительные показатели, которые являются формой выражения первичной информации и незаменимым инструментом элементарного анализа статистических данных. Показателям в форме средних величин будет уделено особое внимание в соответствующей главе.
Тема 5. Графическое изображение статистических данных
Классификация видов графиков
Существует множество графических изображений (рис. 5.6, 5.7). В основу их классификации может быть положен ряд признаков: а) способ построения графического образа; б) геометрические знаки, изображающие статистические показатели и отношения; в) задачи, решаемые с помощью графического изображения.
По способу построениястатистические графики делятся на диаграммыи статистические карты.Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин; территорий, населения и т.д. При этом сравнение исследуемых совокупностей производится по какому-либо существенномуварьирующему признаку. Статистические карты - графики количественного распределения по поверхности. Они представляют собой условные изображения статистических данных на контурной географической карте, то есть показывают пространственное размещение и пространственную распространенность статистических данных.
Геометрические знаки,как было сказано выше - это либо точки, либо линии или плоскости, либо геометрические тела. В соответствии с этим, различают графики точечные, линейные, плоскостные и пространственные (объемные) (рис. 5.5.).
При построении точечных диаграмм в качестве графических изображений применяются совокупности точек; при построении линейных применяются линии. Основной принцип построения всех плоскостных диаграмм сводится к тому, что статистические величины изображаются в виде геометрических фигур и, в свою очередь, подразделяются на столбиковые, полосовые, круговые, квадратные, фигурные.
Статистические кары по графическому образу подразделяются на картограммы и картодиаграммы.
В зависимости от круга решаемых задач выделяют диаграммы и диаграммы динамики.
Особым видом графиков являются диаграммы распределения величин, представленных вариационным рядом. Это гистограмма, полигон, огива, кумулята.
P
1
0,5
0 Х а) линейные
7
6
5
4
3
2
1
0
А B C D E F б) плоскостные
в) объемные
Рис. 5.5. Виды диаграмм по форме геометрического образа
Рис. 5.6. Классификация статистических графиков по форме графического образа
Рис. 5.7. Классификация статистических графиков по способу построения и задачам изображения
Диаграммы сравнения применяются для графического отображения статистических данных с целью их наглядного сопоставления друг с другом в тех или иных разрезах.
Сравнительные диаграммы делятся на:
а) диаграммы простого сопоставления;
б) структурные диаграммы
в) изобразительные (фигур-знаков)
Диаграммы простого сопоставлениядают наглядную сравнительную характеристику статистических совокупностей по какому-либо варьирующему признаку. При этом сопоставляемые совокупности и их части классифицируются по какому-либо атрибутивному или количественному признаку так, что отражаемый диаграммой статистический ряд представляет собой дискретный ряд цифр, па основе которого и строится график.
Диаграммы простого сопоставления между собой делятся на полосовые и столбиковые (см. рис. 5.8). Основной особенностью этих диаграмм является одномерность графического выражения величин варьирующего признака и их одномасштабность дляразличных столбцов или полос, характеризующих величину отражаемого признака в разных классификационных группах.
На столбиковыхдиаграммах статистические данные изображаются в виде вытянутых по вертикали прямоугольников (см. рис. 5.8а). Построение столбиковой требует применения вертикальной масштабной шкалы. Основания столбиков размещаются на горизонтальной линии, а высота столбиков устанавливается пропорционально изображаемым величинам. При построении столбиковых диаграмм необходимо выполнять следующие требования:
шкала, по которой устанавливается высота столбика должна начинать с нуля;
шкала должна быть непрерывной;
основания столбиков должны быть равны между собой;
наряду с разметкой шкалы соответствующими надписями следует снабжать сами столбцы.
Полосовые диаграммы (см. рис. 5.8б) состоят из прямоугольников, расположенных горизонтально. В этом случае масштабная шкала – горизонтальная ось. Принцип их построения тот же, что и в столбиковых.
30
25 E
20 D
15 C
10 B
5 A
0
А B C D E 0 5 10 15 20 25 30
а) б)
Рис. 5.8. Пример построения столбиковой и полосовой диаграммы сравнения: а) столбиковая; б) полосовая.
На рисунке 5.8 изображены простейшие диаграммы сравнения. Сравниваются значения групп А, В, С, D, Е. Вспомогательная сетка при построении диаграмм такого рода может быть опущена, она лишь помогает различать отклонения показателей разных групп друг от друга. Полосовые и столбиковые диаграммы являются однородными. Нетрудно заметить, что столбиковая диаграмма переходит в полосовую, при повороте первой на 90 градусов. Выбор столбиковой или полосовой диаграммы в каждом конкретном случае равновозможен и обусловлен лишь эстетическими соображениями.
Размещение столбиков или полос в поле графика может быть различным: на одинаковом расстоянии друг от друга, вплотную друг к другу и в частичном наложении друг на друга.
На рис. 5.8а изображены эти виды диаграмм.
5 5 5
4 4 4
3 3 3
2 2 2
1 1 1
0 0 0
А В C D А В C D А В C D
а) б) в)
Рис. 5.8а. Пример расположения столбцов на диаграмме сравнения:
а) на одинаковом расстоянии;
б) вплотную;
в) с наплывом.
Более сложный вид принимают столбиковые и полосовые диаграммы при изображении на них статистических данных, показывающих какое-либо явление в нескольких разрезах. Такие диаграммы называются полосовыми или столбиковыми диаграммами с комбинированной группировкой показателей (см. рис. 5.9). Сходное назначение имеют диаграммы с подразделенными столбиками или полосами (см. рис. 5.10). Применение вышеуказанных диаграмм с группировкой по типам зависит от того, что наиболее важно в данных обстоятельствах подчеркнуть.
Рис. 5.9. Уровень спада промышленного производства в трех регионах за период 2004 – 2007 гг. по сравнению с уровнем 2000 г. (базовый период 2000 г. = 100%)
Доля в %
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 %
- ни одного
- два
- один
- три и более
Рис. 5.10. Количество телевизоров в городской семье в отчётном году.
Для сопоставления изменяющихся во времени показателей, а также при сравнении величин, относящихся к одному и тому же периоду, могут использоваться квадратные и круговые диаграммы. В отличие от столбиковых или полосовых диаграмм они выражают величину изображаемого явления размером своей площади. Чтобы изобразить квадратную диаграмму, необходимо из сравниваемых статистических величин извлечь квадратные корни, а затем построить квадраты со сторонами, пропорциональными полученным результатам. Круговые диаграммы строятся аналогично. Разница состоит лишь в том, что на графике вычерчиваются круги, радиусы которых пропорциональны квадратному корню из изображаемых величин (рис.5. 11).
Производство за 200а г.
Производство за 200б г.
Производство за 200в г.
Рис. 5.11. Рост производства товаров народного потребления в регионе за 200а- 200в гг. (производство 200а г. принято за единицу)
Показательные диаграммы прямого сопоставления статистических величин могут быть сделаны более выразительными, легче схватываемыми и запоминаемыми, если простые геометрические фигуры заменить символами, воспроизводящими в какой-то степени внешний образ отображаемых графиком статистических совокупностей или символизирующими их. Изобразительные диаграммы делятся на несколько типов.
Простейшей изобразительной диаграммой является такая, в которой в качестве графических знаков служат силуэтные изображения - символы сравниваемых статистических совокупностей, пропорциональные по своим размерам объемам этих совокупностей. Возражения против изобразительных диаграмм такого типа:
отсутствие строгой соразмерности сравниваемых фигур;
даже при точном соблюдении размерности величины отдельных знаков - символов отображаемым ими показателям диаграммы все равно оказываются маловыразительными;
использование однородных фигур в расчете на их сравнение по одному условно-выбранному параметру.
Следующим типом изобразительных диаграмм являются диаграммы, в которых используются знаки-символы как масштабные знаки, как орудия счета. Диаграммы приятны для обозрения и легко запоминаются. В таких диаграммах часто приходится делить на части последний знак,
так как по масштабу один знак является слишком крупной единицей измерения (это обычно делается на глаз).
Рассмотрим построение фигурной диаграммы по данным о числе фермерских хозяйств в одном из регионов России за 200а-200в гг.:
Годы | 200а | 200б | 200в |
Тыс. |
Примем условно за один знак 40 тыс. фермерских хозяйств. Тогда число хозяйств в 200а году в размере 49 тыс. будет изображено в количестве 1,22 хозяйства, число в 200б году – 4,6 хозяйства и так далее (рис. 5.12).
200а - 49 тыс.
200б - 183 тыс.
200в - 270 тыс.
- 40 тыс. фермерских хозяйств
Рис. 5.12. Динамика фермерских хозяйств в одном из регионов России за 200а – 200в гг.
Вторую большую группу показательных графиков составляют структурные диаграммы. Это такие диаграммы, в которых отдельные статистические совокупности сопоставляются по их структуре, характеризующейся соотношением разных параметров совокупности или ее отдельных частей.
Простейшим видом структурных статистических диаграмм являются диаграммы удельных весов, отражающие структуры сравниваемых совокупностей по процентному соотношению в них отдельных частей, выделяемых по тому или иному количественному или атрибутивному признаку (рис. 5.10). Эти диаграммы получены путем преобразования простой полосовой диаграммы с подразделенными полосами. Полосовые диаграммы удельных весов могут вскрыть экономические существенные особенности многих изучаемых экономических явлений.
Другой широко распространенный метод графического изображения структур статистических совокупностей по соотношению удельных весов заключается в составлении структурных круговых или секторных диаграмм (рис. 5.13). Секторные диаграммы удобно строить следующим образом: вся величина явления принимается за сто процентов, рассчитываются доли отдельных частей в процентах. Круг разбивается на секторы пропорционально частям изображаемого целого. Таким образом, на 1% приходится 3,6 градуса. Для получения центральных углов секторов, изображающих доли частей целого, необходимо их процентное выражение умножить на 3,6 градуса. Секторные диаграммы позволяют не только разделить целое на части, но и сгруппировать отдельные части, давая как бы комбинированную группировку долей по двум признакам (см. рис. 5.13).
Рассмотрим построение секторной диаграммы по данным, представленным в таблице 5.1.
Таблица 5.1.
Тонн 290 млн. руб.
а) б)
Рис. 5.19а. Колебания месячной продуктивности одной из кондитерских фабрик (в тоннах).
Рис. 5.19б. Динамика объема работ строительного треста по месяцам года по сметной стоимости (млн. руб.).
Для отображения зависимости одного показателя от другого строится диаграмма взаимосвязи (см. рис. 5.20). Один показатель принимается за Х, а другой за Y (т.е. функцию от Х). Строится прямоугольная система координат с масштабами для показателей, в которой в которой вычерчивается график.
Y Уровень затрат на реализацию, %
16
14
12
10
8
6
4
2 Х
0
Стоимость основных
производственных фондов, (млн. руб.)
Рис. 5.20. Зависимость уровня затрат на реализацию продукции от стоимости основных производственных фондов
Построенный выше график показывает, что с увеличением стоимости основных производственных фондов происходит увеличение затрат на реализацию продукции. Согласно данным графика, можно утверждать, что с увеличением числа исследуемых предприятий зависимость двух показателей будет определяться линейной связью.
Диаграмма взаимосвязи имеет огромное применение на практике, так как множество различных величин связаны между собой той или иной формой прямой или обратной связи. Она может использоваться также для отображения различных циклических процессов (например, инфляционной спирали), взаимонакладывающихся явлений и т.п.
Карты статистические представляют собой вид графических изображений статистических данных на схематичной географической карте, характеризующих уровень или степень распространения того или иного явления на определенной территории.
Средствами изображения территориального размещения являются штриховка, фоновая раскраска или геометрические фигуры. Различают картограммы и картодиаграммы.
Картограмма - это схематическая географическая карта, на которой штриховкой различной густоты, точками или окраской различной степени насыщенности показывается сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления (например, плотность населения по областям или республикам, распределение районов по урожайности зерновых культур и т.п.). Картограммы делятся на фоновые и точечные.
Картограмма фоновая- вид картограммы, на которой штриховкой различной густоты или окраской различной степени насыщенности показывают интенсивность какого-либо показателя в пределах территориальной единицы.
Картограмма точечная- вид картограммы, где уровень какого-либо явления изображается с помощью точек. Точка изображает одну единицу совокупности или некоторое их количество, чтобы показать на географической карте плотность или частоту появления определенного признака.
Вторую большую группу статистических карт составляют картодиаграммы, представляющие собой сочетание диаграмм с географической картой. В качестве изобразительных знаков в картодиаграммах используются диаграммные фигуры (столбики, квадраты, круги, фигуры, полосы), которые размещаются на контуре географической карты. Картодиаграммы дают возможность географически отразить более сложные статистико-географические построения, чем картограммы.
Тема 6. Средние показатели
Тема 7. Анализ вариации
Тема 8. Выборочное наблюдение
Уточненные данные учета коммерческих палаток в районах города
Количество коммерческих палаток в районах города | |||
А | Б | В | |
Данные сплошного наблюдения Численность с поправкой на недоучет |
Тема 9. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и
Расчетная таблица для определения параметров уравнения регрессии
Прибыль (млн. руб.) | Затраты на 1 руб. произведенной продукции (коп.) | Стоимость основных фондов (млрд. руб.) () | |||||
412,8 454,3 454,3 347,1 352,6 396,9 | 18,49 34,81 34,81 15,21 18,49 24,01 145,82 | 950,3 6313,0 5905,9 2363,4 3349,7 3866,1 22748,4 |
Система нормальных линейных уравнений имеет вид:
Таким образом:
Расчетная таблица для определения коэффициента корреляции
№ п/п | y | x | yx | ||
Сумма | |||||
Средняя | 744,33 | 83,67 | 60400,67 | 632056,33 | 7046,67 |
Используя формулу (9.5.) получаем:
По формуле (9.6.) значение коэффициента корреляции составило:
Таким образом, результат по всем формулам одинаков и свидетельствует о сильной обратной зависимости между изучаемыми признаками.
В случае наличия линейной и нелинейной зависимости между двумя признаками для измерения тесноты связи применяют так называемое корреляционное отношение. Различают эмпирическое и теоретическое корреляционное отношение.
Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается по данным группировки, когда характеризует отклонения групповых средних результативного показателя от общей средней:
(9.8.)
где - корреляционное отношение;
- общая дисперсия;
- средняя из частных (групповых) дисперсий;
- межгрупповая дисперсия (дисперсия групповых средних).
Все эти дисперсии есть дисперсии результативного признака.
Теоретическое корреляционное отношение определяется по формуле:
(9.9.)
где - дисперсия выравненных значений результативного признака, то есть рассчитанные по уравнению регрессии;
- дисперсия эмпирических (фактических) значений результативного признака.
Корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1 и анализ степени тесноты связи полностью соответствует линейному коэффициенту корреляции (таблица 9.1.)
Для измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости, то есть при исследовании трех и более признаков одновременно, вычисляется множественный и частные коэффициенты корреляции.
Множественный коэффициент корреляции вычисляется при наличии линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками, а также между каждой парой факторных признаков.
Множественный коэффициент корреляции для двух факторных признаков вычисляется по формуле:
(9.10.)
где - парные коэффициенты корреляции между признаками.
Множественный коэффициент корреляции изменяется в пределах от 0 до 1 и по определению положителен:
Приближение R к единице свидетельствует о сильной зависимости между признаками.
На основе данных таблицы 9.4. рассчитаем коэффициент множественной корреляции и его ошибку:
; ; .
Множественный коэффициент корреляции составит:
Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи между двумя признаками и при фиксированном значении других (k – 2) факторных признаков, то есть когда влияниеисключается, то есть оценивается связь между и в «чистом виде».
В случае зависимости y от двух факторных признаков и коэффициенты частной корреляции имеют вид:
; .
Таблица для вычисления коэффициентов ассоциации и контингенции
a | b | a + b |
c | d | c + d |
a + c | b + d | a + b + c + d |
Коэффициенты вычисляются по формулам:
ассоциации: (9.15.)
контингенции: (9.16.)
Коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассоциации. Связь считается подтвержденной, если или .
Пример.Исследуем связь между участием в забастовках рабочих и уровнем их образования. Результаты обследования характеризуются следующими данными:
Таблица 9.8.
Вспомогательная таблица для расчета коэффициента взаимной сопряженности
y x | I | II | III | Всего |
I II III | ||||
Итого |
Пример.С помощью коэффициента взаимной сопряженности исследуем связь между себестоимостью продукции и накладными расходами на реализацию.
Таблица 9.10.
Тема 10. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений
Понятие и классификации рядов динамики
Процесс развития, движения социально-экономических явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические, временные), которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.
Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда и показатели времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени.
Уровни ряда обычно обозначаются через «у», моменты или периоды времени, к которым относятся - через «t».
Существуют различные виды рядов динамики. Их можно классифицировать по следующим признакам:
1) В зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин.
Примером рядов динамики указанных выше видов являются данные таблицы 10.1:
Таблица 10.1.
Метод простой скользящей средней. Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее - 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 и уровень вначале и добавляя один следующий. Отсюда название - скользящая средняя.
Каждое звено скользящей средней - это средней уровень за соответствующий период, который относится к середине выбранного периода, если число уровней ряда динамики нечетное.
Нахождение скользящей средней по четному числу членов рядов динамики несколько сложнее, так как средняя может быть отнесена только к середине между двумя датами, находящимися в середине интервала сглаживания. Например, средняя, найденная для четырех членов, относится к середине между вторым и третьим, третьим и четвертым уровнями и так далее. Чтобы ликвидировать такой сдвиг, применяют так называемый способ центрирования. Центрированиезаключается в нахождении средней из двух смежных скользящих средних для отнесения полученного уровня к определенной дате. При центрировании необходимо находить скользящие суммы, скользящие средние нецентрированные по этим суммам и средние из двух смежных нецентрированных скользящих средних.
Покажем расчет 5-летней и 4-летней скользящей средней на примере данных таблицы 10.6.
Таблица 10.6.
Тема 11. Статистический анализ структуры
Тема 12. Индексы
Индексы постоянного и переменного состава
В предыдущих задачах рассматривались индексы, рассчитываемые по нескольким товарам или видам продукции, реализуемым или производимым в одном месте. Рассмотрим теперь случай, когда один товар или вид продукции реализуется или производится в нескольких местах (таблица 11.4.):
Таблица 12.4.
Социально-экономическая статистика
Тема 13. Система статистических показателей отраслей и секторов экономики, основные группировки и классификации в статистике
Социально-экономическая статистика это:
■ отрасль знаний 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 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) 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 , какие-либо характерные существенные свойства, стороны, отношения явлений общественной жизни, определенные сферы деятельности людей и т. п.
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. 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, 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.
Система показателей статистики - это совокупность взаимосвязанных блоков экономической информации, характеризующих, как различные аспекты экономического процесса, так и его развитие на макро и микро уровне.
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.
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.
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.
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.
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.
В настоящее время статистика представляет собой важнейший элемент информационной инфраструктуры общества. Она служит удовлетворению потребности в информации всех пользователей 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.
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.
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.
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 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».
Субъекты малого предпринимательства заполняют форму № ПМ.
Единый государственный регистр предприятий и организаций 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) 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) 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.
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 лицензиатов (эти реестры ведут органы, специально уполномоченные на лицензионную деятельность).
П=Н-ВП+ВО
Н=П+ВП-ВО
Для вычисления относительных показателей движения населения используется средняя численность населения за период. Расчёт может быть осуществлен как по постоянному так и по наличному населению. Если в расчётах исползуется численность населения на начало и конец периода, то средняя численность рассчитывается по формуле средней арифметической простой:
Коэффициент рождаемости
общий:
Кр.общ=N/Ч*1000 (промилле)
специальный
Кр.спец=N/ Чж 15-49*1000(промилле)
(коэфицент фертильности)
Кр.сп=Кр.общ/Dж15-49
Dж15-49=Чср.ж15-49/Чср
Тема 15. Статистика рынка труда, использования рабочего времени, производительности и оплаты труда
Тема 16. Статистика национального богатства
Тема 17. СТАТИСТИКА РЫНКА ТОВАРОВ И УСЛУГ
Тема 18. Статистика издержек производства и обращения. Статистика финансовых результатов деятельности предприятий
Тема 23. Статистика научно-технического прогресса
Понятие и направление научно-технического прогресса.
Современная статистика НТП – статистика инновационной деятельности.
Статистическое изучение процессов создания и передачи технологий.
Статистическая оценка научного потенциала.
Обобщающие показатели инновационной деятельности.
Частные показатели эффективности внедрения новой техники и новых технологий
Современная статистика НТП – статистика инновационной
Литература
№ п/п | Наименование | Авторы | Место издания | Год издания | Наличие | |
в научно-технической библиотеке, экз. | в ЭБС, адрес в сети Интернете | |||||
1. | Статистика. Учебник. | Елисеева И.И., Изотов А.В., Капралова Е.Б. | Москва.: Кнорус | |||
Общая теория статистики: Учебник | Елисеева И.И., Юзбашев М.М. | М.: Финансы и статистика | ||||
3. | Система национальных счетов: Краткий курс: Учебное пособие | Есипова Э.Ю. | Москва: Финансы и статистика | |||
4. | Эконометрика: Учебное пособие | Гладилин А.В., Герасимов А. Н., Громов Е. И. | Москва, КноРус | |||
5. | Статистика: Учебное пособие для ВУЗов | Гусаров В.М. | М.: ЮНИТИ-ДАНА | |||
6. | Теория статистики: Учебное пособие для ВУЗов | Гусаров В.М. | М.: ЮНИТИ-ДАНА | |||
7. | Статистика: практикум: учебное пособие для вузов | Салин В.Н., Шпаковская Е.П. | Москва, КноРус |
№ п/п | Наименование | Авторы | Место издания | Год издания | Наличие | |
в научно-технической библиотеке, экз. | в ЭБС, адрес в сети Интернет | |||||
8. | Демографическая статистика:Учебник | КучмаеваО.В.,Бойко А.И., Брусникина С.Н. | Москва, КноРус | - | ||
Статистика: Учебное пособие. | Горева Н.М., Демидова Л.Н. , Клизогуб Л.М., Орехов С.А. | М.: ЭКСМО | ||||
Статистика: Конспект лекций и учебно-методический комплекс | Волкова Н.В., Каурова О.В. | Москва, Палеотип | ||||
Социальная статистика: Учебник. – 3-е издание, перераб. и доп. | Елисеева И.М. | М.: Финансы и статистика | - | |||
Статистика: Учебник | Годин А.М. | М.: И – т к «Дашков и К» | ||||
Практикум по социально-экономической статистике: учебно-методическое пособие. | Под ред. Назарова М.Г. | Москва, КноРус | - | |||
Практикум по теории статистики: учебно-методическое пособие. | Под ред. Назарова М.Г. | Москва, КноРус | - | |||
Социальная статистика: Учебник. – 3-е издание, перераб. и доп. | Ефимова М.Р., Бычкова С.Т. | М.: Финансы и статистика | - |
– Конец работы –
Используемые теги: Статистика0.034
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Статистика
Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов