Общая теория статистики
Раздел 1. Общая теория статистики
Тема 1. Предмет, задачи. Основные категории и понятия теории статистики
Статистика – это общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.
Явления общественной жизни – это сложное сочетание различных элементов.
Общественные явления обладают вполне конкретными размерами.
Общественным явлениям присущи определенные количественные соотношения, и существуют они независимо от того, изучает ли их статистика или нет.
Размеры и соотношения количества и качества отдельных явлений статистика выражает при помощи определенных понятий, статистических показателей. Числовое значение показателя, относящееся к определенному месту и времени, называют величиной показателя.
Метод статистики предполагает следующую последовательность действий:
разработка статистической гипотезы,
статистическое наблюдение,
сводка и группировка статистических данных,
анализ данных,
интерпретация данных.
Прохождение каждой стадии связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.
Массовый характер общественных законов и своеобразие их действий предопределяет необходимость исследования совокупных данных.
Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Последние в силу своей индивидуальности, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с другой – имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному классу, виду. Причем единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных факторов, ежели их совокупность.
Закон больших чисел в наиболее простой форме гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.
Таким образом, сущность его заключается в том, что в числах, получающихся в результате массового наблюдения, выступают определенные правильности, которые не могут быть обнаружены в небольшом числе фактов.
Закон больших чисел выражает диалектику случайного и необходимого. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние величины, исчисленные для величины одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действия постоянных и существенных фактов в данных условиях места и времени.
Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного случая.
Задачи статистики: Разработка системы гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние социально-экономических явлений. Организация статистической деятельности. Разработка методологии анализа. Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро- и микроуровне. Популяризовать данные статистического наблюдения. Организация государственной статистики в РФ.
Тема 2. Статистическое наблюдение
Статистическое наблюдение – это сбор необходимых данных по явлениям, процессам общественной жизни. Но это не всякий сбор данных, а лишь планомерный, научно организованный, систематический и направленный на регистрацию признаков, характерных для исследуемых явлений и процессов. От качества данных, полученных на первом этапе, зависят конечные результаты исследования.
Различают две основные формы статистического наблюдения – отчетность и специально организованное наблюдение.
Отчетность – это такая форма наблюдения, при которой предприятия, организации представляют в статистические и вышестоящие органы постоянные сведения, характеризующие их деятельность. Специально организованное наблюдение – такое наблюдение, которое организуется со специальной целью на определенную дату для получения данных, которые в силу различных причин не собираются статистической отчетности, а также с целью проверки данных статистической отчетности.
По времени регистрации фактов статистическое наблюдение может быть непрерывным, периодическим и единовременным.
Непрерывное (текущее) наблюдение – ведется систематически (т.е. регистрация фактов производится по мере их свершения). Периодическое наблюдение – повторяется через определенные равные промежутки времени. Пример – перепись населения. Единовременное наблюдение – производится по мере надобности без соблюдения определенной периодичности. По охвату единиц совокупности выделяют сплошное и несплошное наблюдение. Сплошным называется наблюдение, при котором исследованию подвергаются все единицы изучаемой совокупности. Несплошным называется такое наблюдение, при котором исследованию подвергается только часть единиц изучаемой совокупности, отобранная определенным образом.
Тема 3. Сводка и группировка статистических данных
Статистическая сводка – это операция по обработке собранных данных, которые выражаются в виде показателей, относящихся к каждой единице объекта статистического наблюдения. В результате сводки эти данные превращаются в систему статистических таблиц и промежуточных итогов. По результатам сводки можно выявить наиболее типичные черты и закономерности изучаемых явлений.
Предварительно составляется программа и план сводки. В программе определяется подлежащее и сказуемое сводки. Подлежащее составляет вся совокупность группы или части, на которые разбивается совокупность. Сказуемое – это те показатели, которые характеризуют каждую группу, часть или всю совокупность в целом.
План сводки – содержит организационные вопросы. Статистическая группировка – это метод исследования массовых общественных явлений путем выделения и ограничения однородных групп, через которые раскрываются существенные черты и особенности состояния и развития всей совокупности.
Основные задачи, которые решаются с помощью группировок:
выделение социально-экономических типов,
изучение структуры социально-экономических явлений,
выявление связи между явлениями.
Группировочный признак – это признак, по которому происходит определение единиц в группе. Его выбор зависит от цели группировки и существа данного явления.
Число групп определяется с таким расчетом, чтобы в каждую группу попало достаточно большое число единиц. Интервалы могут быть равными и неравными. Последние в свою очередь делятся на равномерно возрастающие и равномерно убывающие.
Тема 4. Абсолютные и относительные величины
Абсолютные статистические величины показывают объем, размеры, уровни различных социально-экономических явлений и процессов. Они отражают уровни в физических мерах объема, веса и т.п. В общем, абсолютные статистические величины – это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность и единицы измерения. Последние определяют сущность абсолютной величины.
Типы абсолютных величин:
Натуральные – такие единицы, которые отражают величину предметов, вещей в физических мерах (вес, объем, площадь и т.д.).
Денежные (стоимостные) – используются для характеристики многих экономических показателей в стоимостном выражении.
Трудовые – используются для определения затрат труда (человеко-час, человеко-день)
Условно-натуральные – единицы, которые используются для сведения воедино нескольких разновидностей потребительных стоимостей (т.у.т = 29,3 МДж/кг; мыло 40 % жирности).
Виды абсолютных величин:
Индивидуальные – отражают размеры количественных признаков у отдельных единиц изучаемой совокупности.
Общие – выражают размеры, величину количественных признаков у всей изучаемой совокупности в целом.
Абсолютные величины отражают наличие тех или иных ресурсов, это основа материального учета. Они наиболее объективно отражают развитие экономики. Абсолютные величины являются основой для расчета разных относительных статистических показателей.
Относительные статистические величины выражают количественные соотношения между явлениями общественной жизни, они получаются в результате деления одной абсолютной величины на другую. Знаменатель (основание сравнения, база) – это величина, с которой производится сравнение. Сравниваемая (отчетная, текущая) величина – это величина, которая сравнивается.
Относительная величина показывает, во сколько раз сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая составляет по отношению ко второй. В ряде случае относительная величина показывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой.
Важное свойство – относительная величина абстрагирует различия абсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размеры которых непосредственно несопоставимы.
Тема 5. Средние величины в статистике
Большое распространение в статистике имеют средние величины. Средние величины характеризуют качественные показатели коммерческой деятельности: издержки обращения, прибыль, рентабельность и др.
Средняя - это один из распространенных приемов обобщений. Правильное понимание сущности средней определяет ее особую значимость в условиях рыночной экономики, когда средняя через единичное и случайное позволяет выявить общее и необходимое, выявить тенденцию закономерностей экономического развития.
Средняя величина - это обобщающие показатели, в которых находят выражение действия общих условий, закономерностей изучаемого явления.
Статистические средние рассчитываются на основе массовых данных правильно статистически организованного массового наблюдения (сплошного и выборочного). Однако статистическая средняя будет объективна и типична, если она рассчитывается по массовым данным для качественно однородной совокупности (массовых явлений). Например, если рассчитывать среднюю заработную плату в кооперативах и на госпредприятиях, а результат распространить на всю совокупность, то средняя фиктивна, так как рассчитана по неоднородной совокупности, и такая средняя теряет всякий смысл.
При помощи средней происходит как бы сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения. Каждая средняя величина характеризует изучаемую совокупность по какому-либо одному признаку. Чтобы получить полное и всестороннее представление об изучаемой совокупности по ряду существенных признаков, в целом необходимо располагать системой средних величин, которые могут описать явление с разных сторон.
Существуют различные средние: средняя арифметическая; средняя геометрическая; средняя гармоническая; средняя квадратическая; средняя хронологическая.
Тема 6. Показатели вариации
Различие индивидуальных значений 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 — 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 ли они вблизи или значительно отклоняются от нее. В некоторых случаях отдельные значения признака близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких случаях средняя хорошо представляет всю совокупность.
В других, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, и средняя плохо представляет всю совокупность. Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.
Термин "вариация" произошел от латинского variatio –“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 действия различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и систематическую.
Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее 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.
Тема 7. Ряды распределения
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 (когда признак может принимать любые значения в рамках какого-либо интервала) и по дискретно варьирующему признаку (принимает строго определенные целочисленные значения).
Непрерывно варьирующий признак изображается графически при помощи гистограммы. Дискретный же ряд распределения графически представляется в виде полигона распределения.
Тема 8. Выборочное наблюдение
Выборочное наблюдение – одно из наиболее современных видов статистического наблюдения. Выборочное наблюдение – это такое наблюдение, при котором обследованию подвергается часть единиц изучаемой совокупности, отобранных на основе научно разработанных принципов, обеспечивающих получение достаточного количества достоверных данных, для того чтобы охарактеризовать всю совокупность в целом.
Средние и относительные показатели, полученные на основе выборочных данных, должны достаточно полно воспроизводить или репрезентатировать соответствующие показатели совокупности в целом.
Статистическое исследование может осуществляться по данным несплошного наблюдения, основная цель которого состоит в получении характеристик изучаемой совокупности по обследованной ее части. Одним из наиболее распространенных в статистике методов, применяющих несплошное наблюдение, является выборочный метод.
Под выборочным понимается метод статистического исследования, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой ее части на основе положений случайного отбора. При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно небольшая часть всей изучаемой совокупности (обычно до 5 — 10%, реже до 15 — 25%). При этом подлежащая изучению статистическая совокупность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности некоторая часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью или просто выборкой.
Значение выборочного метода состоит в том, что при минимальной численности обследуемых единиц проведение исследования осуществляется в более короткие сроки и с минимальными затратами труда и средств. Это повышает оперативность статистической информации, уменьшает ошибки регистрации.
В проведении ряда исследований выборочный метод является единственно возможным, например, при контроле качества продукции (товара), если проверка сопровождается уничтожением или разложением на составные части обследуемых образцов (определение сахаристости фруктов, клейковины печеного хлеба, установление носкости обуви, прочности тканей на разрыв и т.д.).
Тема 9. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
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.
Компонентные связи показателей коммерческой деятельности характеризуются тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель.
Для того, чтобы установить, есть ли зависимость между величинами, используются многообразные статистические методы, позволяющие определить, во-первых — какие связи; во-вторых — тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом — слабая); в-третьих — форму связи (т.е. формулу, связывающую величину 
и
).
В процессе изучения связи надо учитывать, что мы используем математический аппарат, но всегда надо иметь теоретические обоснования той связи, которую пытаются показать.
Тема 10. Ряды динамики и их применение в анализе социально-экономических явлений
Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатель времени t; соответствующие им уровни развития изучаемого явления у. В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты) времени, либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).
Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.
В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики могут относиться или к определенным датам (моментам) времени, или к отдельным периодам. В соответствии с этим, ряды динамики подразделяются на моментные и интервальные.
Моментные ряды динамики отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени. Интервальные ряды динамики отображают итоги развития (функционирования) изучаемых явлений за отдельные периоды (интервалы) времени. Особенностью интервального ряда динамики является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы времени. Ряды динамики могут быть полными и неполными. Полный ряд - ряд динамики, в котором одноименные моменты времени или периоды времени строго следуют один за другим в календарном порядке или равноотстоят друг от друга. Неполный ряд динамики - ряд, в котором уровни зафиксированы в неравноотстоящие моменты или периоды времени.
Определение уровней ряда динамики на протяжении длительного периода времени обусловлено действием ряда факторов, которые неоднородны по силе и направлению воздействия, оказываемого на изучаемое явление.
Рассматривая динамические ряды, пытаются разделить эти факторы на постоянно действующие и оказывающие определяющее воздействие на уровни ряда, формирующие основную тенденцию развития, и случайные факторы, приводящие к кратковременным изменениям уровней ряда динамики. Наиболее важна при анализе ряда динамики его основная тенденция развития, но часто по одному лишь внешнему виду ряда динамики ее установить невозможно, поэтому используют специальные методы обработки, позволяющие показать основную тенденцию ряда. Методы обработки используются как простые, так и достаточно сложные.
Тема 11. Индексный метод анализа
В статистике под индексом понимается относительная величина (показатель), выражающая изменение сложного экономического явления во времени, в пространстве или по сравнению с планом. В связи с этим различают динамические, территориальные индексы, а также индексы выполнения плана.
Многие общественные явления состоят из непосредственно несопоставимых явлений, поэтому основной вопрос – это вопрос сопоставимости сравниваемых явлений.
К какому бы экономическому явлению ни относились индексы, чтобы рассчитать их, необходимо сравнивать различные уровни, которые относятся либо к различным периодам времени, либо к плановому заданию, либо к различным территориям. В связи с этим различают базисный период (период, к которому относится величина, подвергаемая сравнению) и отчетный период (период, к которому относится сравниваемая величина). При исчислении важно правильно выбрать период, принимаемый за базу сравнения.
Важное значение в статистических исследованиях коммерческой деятельности имеет индексный метод. Полученные на основе этого метода показатели используются для характеристики развития анализируемых показателей во времени, по территории, изучения структуры и взаимосвязей, выявления роли факторов в изменении сложных явлений.
Индексы широко применяются в экономических разработках государственной и ведомственной статистики.
Статистический индекс — это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию.
Важной особенностью общих индексов является то, что они обладают синтетическими и аналитическими свойствами. Синтетические свойства индексов состоят в том, что посредством индексного метода производится соединение (агрегирование) в целом разнородных единиц статистической совокупности. Аналитические свойства индексов состоят в том, что посредством индексного метода определяется влияние факторов на изменение изучаемого показателя.
Тема 12. Многомерный статистический анализ
Статистический анализ многомерный, в широком смысле — раздел математической статистики, объединяющий методы изучения статистических данных, относящихся к объектам, которые характеризуются несколькими качественными или количественными признаками. Наиболее разработана часть С. а. м., основанная на допущении, что результаты отдельных наблюдений независимы и подчинены одному и тому же многомерному нормальному распределению (обычно именно к этой части применяют термин С. а. м. в узком смысле). Другого типа задачи связаны с проверкой гипотез о независимости тех или иных групп компонент векторов Xj, проверкой таких специальных гипотез, как гипотеза сферической симметрии распределения Xj и т.д. Необходимость разобраться в сложных взаимосвязях между компонентами случайных векторов Xj ставит новые проблемы. В целях сокращения числа рассматриваемых случайных признаков (уменьшения размерности) или сведения их к независимым случайным величинам применяются метод главных компонент и метод канонических корреляций. В теории канонических корреляций каждое из двух множеств случайных величин (компонент Xj) линейно преобразуется в новое множество т. н. канонических величин так, что внутри каждого множества коэффициенты корреляции между величинами равны 0, первые координаты каждого множества имеют максимальную корреляцию, вторые координаты имеют наибольшую корреляцию из оставшихся координат и т.д. (упорядоченные т. о. корреляции называются каноническими). Последний метод указывает максимальную корреляцию линейных функций от двух групп случайных компонент вектора наблюдения. Выводы методов главных компонент и канонических корреляций помогают понять структуру изучаемой многомерной совокупности. Сходным целям служит и факторный анализ, в схеме которого предполагается, что компоненты случайных векторов Xj явлются линейными функциями от некоторых ненаблюдаемых факторов, подлежащих изучению. В рамках С. а. м. рассматривается и проблема дифференциации двух или большего числа совокупностей по результатам наблюдений. Одна часть проблемы заключается в том, чтобы на основе анализа выборок из нескольких совокупностей отнести новый элемент к одной из них (дискриминация), другая — в том, чтобы внутри совокупности разделить элементы на группы, в определённом смысле максимально отличающиеся друг от друга.
Раздел 2. Социально-экономическая статистика
Тема 13. Система показателей, основные группировки и классификации в социально-экономической статистике
Изучаемые статистические процессы и явления в сфере демографии, в социальной и политической областях, как правило, характеризуется внутренней структурой, которая с течением времени может изменяться. Динамика структуры вызывает изменение внутреннего содержания исследуемых объектов, приводит к изменению установившихся причинно-следственных связей. Именно поэтому изучение структуры и структурных сдвигов занимает важное место в курсе теории статистики. В статистике под структурой понимают совокупность единиц, обладающих определенной устойчивостью внутригрупповых связей при сохранении основных признаков, характеризующих эту совокупность как целое. Основные направления изучения структуры включают: а) характеристику структурных сдвигов отдельных частей совокупности за два и более периодов; б) обобщающую характеристику структурных сдвигов в целом по совокупности; в) оценку концентрации и централизации. Рассмотрим последовательно эти направления исследования. Частные показатели структурных сдвигов. Анализ структуры и ее изменений базируется на относительных показателях структуры – долях и удельных весах, представляющих собой соотношение размеров частей и целого. При этом как частные, так и обобщающие показатели структурных сдвигов могут отражать либо «абсолютное» изменение структуры в процентных долях или долях единицы (кавычки показывают, что данные показатели являются абсолютными по методологии расчета, но не по единицам измерения), либо ее относительное изменение в процентах или коэффициентах. Абсолютный прирост удельного веса i-й части совокупности показывает, на сколько процентных пунктов возросла или уменьшилась данная структурная часть и j-й период по сравнению с (j-1) периодом: ; где dij – удельный вес (доля) i-й части совокупности в j-й период; dij-1 – удельный вес (доля) i-й части совокупности в j-1 период. Знак прироста показывает направление изменения удельного веса данной структуры части («+» – увеличение, «–» – уменьшение), а его значение – конкретную величину этого изменения. Темп роста удельного веса представляет собой отношение удельного веса i-й части совокупности в j-й период времени к удельному весу той же части в предшествующий период: . Темпы роста удельного веса выражаются в процентах и всегда являются положительными величинами. Однако, если в совокупности имели место какие-либо структурные изменения, часть темпов роста будет больше 100%, а часть – меньше. Если изучаемая структура представлена данными за три и более периода, появляется необходимость в динамическом осреднении приведенных выше показателей, то есть в расчете средних показателей структурных сдвигов.
Тема 14. Статистика численности и состава населения. Статистика естественного движения и миграции населения
Внутренняя миграция России в 90-е гг. характеризовалась перемещением населения из районов Севера, Сибири и Дальнего Востока в европейскую часть страны. Это обусловлено такими факторами, как отсутствие постоянных заработков и льгот в осваиваемых экономических регионах, прекращение финансирования ряда государственных программ и связанное с этим свертывание производственного и жилищного строительства, а также рост безработицы в этих регионах. Важным фактором, оказывающим влияние на макроструктурные сдвиги в профессионально-квалификационном составе населения России, является иммиграция, в первую очередь из стран СНГ и Балтии. Доля иммиграционного потока из ближнего зарубежья составляла более 99% и только за последние два года снизилась на 2 - 3%.
Структура эмиграции из Российской Федерации по направлениям выезда в основном повторяет направленность потоков в рамках бывшего Союза. Так, за последние пять лет - с 1991 по 1995 г. - на четыре основные страны (Израиль, США, Германию и Грецию) пришлось почти 97% всех выехавших из России. Среди других стран по объемам эмиграции выделялись Австралия, Канада и Финляндия.
По средним данным судить об интеллектуальной части российской эмиграции довольно трудно, так как за этими показателями скрываются большие различия в миграционных потоках в отдельные страны. Так, в 1995 г. доля специалистов с высшим образованием в общем, потоке выехавших из России за рубеж на постоянное место жительства составила 19,1%: в Канаду - 56,0, Австралию - 51,3, Францию - 50,8, США - 44,8, Швецию - 40,9, Израиль - 30,2, Германию - 12,3%.
В последнее время в России появилась тенденция сокращения международной миграции. Реальные масштабы российской трудовой миграции (как экспорта, так и импорта рабочей силы) значительно превышают данные, за счет самостоятельного трудоустройства и нелегальной миграции. Быстрый рост масштабов трудовой миграции высококвалифицированных специалистов в условиях глобализации способствует формированию и развитию наукоемких и высокотехнологичных секторов экономики. В современных условиях специфика этого процесса заключается в том, этот поток практически имеет один вектор, направленный в развитые страны или между этими странами.
Тема 15. Статистика рынка труда, производительности труда, оплаты труда и затрат на рабочую силу
Численность занятых в экономике ежегодно, начиная с 2002 года, сокращается в среднем на 7,0 тыс. человек. Соответственно, фиксируется рост численности безработных, рассчитанной по методологии МОТ (Международной организации труда), на 20% по сравнению с 2005 годом, абсолютное значение данного показателя составляет на конец 2006 года - 61,2 тыс. человек. Начиная с 2003 года, также наблюдается рост официальной безработицы: с 4,6 тыс. человек до 13,7 тыс. человек в 2005 году. Уровень экономической активности населения (удельный вес занятого населения в общей численности населения) составил в сельской местности в 2006 году 44,8%, а уровень общей безработицы - 7,5% (в среднем по югу - 6,2%). С 2003 года численность безработных граждан превышает число вакантных мест. Это свидетельствует о наличии дисбаланса между спросом и предложением по профессионально - квалифицированному составу безработных и потребности предприятий.
По данным территориальных органов службы занятости растет число безработных выпускников учебных заведений, при этом наибольшую часть (почти половину) среди них составляют выпускники средних специальных заведений (48%) .
В общей численности зарегистрированных безработных 0,7% - выпускники учреждений начального профессионального образования, 0,6% - выпускники учреждений среднего профессионального образования и 0,1% - выпускники учреждений высшего профессионального образования.
В большинстве своем сельские безработные (равно как и городские) - это, прежде всего, женщины. На начало января 2006 года доля женщин в общей численности зарегистрированных безработных, проживающих в сельской местности, составила 66%. Около 19% составляет молодежь в возрасте от 16 до 29 лет, а также лица предпенсионного возраста. Основная доля безработных - это лица в возрасте от 30 лет до предпенсионного возраста.
По сравнению с 2005 годом снизилась доля граждан, уволенных по собственному желанию - 37,5%, при 42,9% в 2006 году. Низкая заработная плата в сельском хозяйстве, задолженность по ее выплате, наличие неполной занятости по-прежнему вынуждают работников увольняться по собственному желанию и обращаться в органы службы занятости.
Наибольшие трудности в трудоустройстве испытывают граждане с низким уровнем образования. Так, 25% безработных на селе имеют начальное профессиональное образование, почти 24% безработных имеют среднее общее образование, 25,5% - не имеют среднего общего образования.
В целом на рынке труда отмечаются положительные изменения – приостановлен, к примеру, рост численности безработных. Так, во втором квартале прошедшего года уровень безработицы составил 1,9% (в первом – было 2,4%). По сравнению с аналогичным периодом прошлого года, численность безработных сократилась на 17,6%. Растет и число вакансий, заявленных работодателями в службу занятости населения.
Тема 16. Статистика национального богатства. Статистика объема и состава национального богатства
В соответствии с международными стандартами под национальным богатством понимается совокупность накопленных в стране нефинансовых и чистых финансовых активов по состоянию на определенный момент времени.
К экономическим активам относятся объекты, на которые могут быть установлены или коллективные права собственности, и от владения или использования которых может быть получена определенная экономическая выгода. Понятие "основные фонды (основной капитал)" в современном толковании включает производственные активы, которые многократно в неизменной натурально-вещественной форме используются для производства товаров или оказания рыночных и нерыночных услуг, постепенно утрачивая свою стоимость.
Статистика национального богатства решает задачи. связанные с разработкой системы показателей и обоснованием методологии их исчисления как для всего богатства, так и для отдельных его элементов, а также задачи практической организации статистического наблюдения и обработки полученной информации на разных уровнях в соответствии с принятой системой показателей и методологией их исчисления. Система показателей статистики национального богатства, используемая в анализе, включает в себя следующие основные характеристики:
1) наличия (объема) и структуры богатства;
2) воспроизводства важнейших его частей;
3) динамики всего богатства и его составных элементов;
4) размещения богатства на территории страны;
5) охраны природных ресурсов и их восполнения.
Накопленное богатство выступает в форме совокупности материальных благ различного назначения и использования. Категория эта тесно связана с другой – общественного продукта. Непрерывное пополнение богатства (его простое и расширенное воспроизводство) осуществляется за счет произведенного продукта. Показатели богатства характеризуют материальные условия общественного производства и жизни общества в целом в каждый данный момент, а объем общественного продукта выступает как результат процесса производства за определенный период времени, а также как источник возмещения потребленных элементов богатства и его увеличения. В то же время показатели объема накопленного богатства и общественного продукта отражают экономическую мощь, экономический потенциал страны. Объем и состав накопленного богатства в различных аспектах изучаются статистикой в денежном и натуральном измерении. Натуральные измерения используются для характеристики отдельных элементов богатства или некоторой их однородной совокупности, а стоимостные – для исчисления всего накопленного богатства и его отдельных составных частей, анализа натурально-вещественного состава и его динамики в различных группировках.
Широко используется группировка элементов богатства по особенностям их кругооборота – основные производственные фонды; оборотные производственные фонды; фонды обращения, материальные резервы и страховые запасы; основные непроизводственные формы; принадлежащее населению личное имущество длительного пользования; текущие запасы предметов потребления кратковременного пользования в отраслях непроизводственной сферы и в домашнем хозяйстве населения.
Тема 17. Макроэкономические показатели