|
Статистические зависимости и аналитические показатели
Статистические зависимости и аналитические показатели
19 1. Имеются следующие данные о стаже работы и выработке продукции рабочими |
Табельный № рабочего | Стаж работы, лет | Месячная выработка продукции, тыс. руб. | | 1 | 6,5 | 61 | | 2 | 6,8 | 59 | | 3 | 2,3 | 17 | | 4 | 7,6 | 64 | | 5 | 7,6 | 66 | | 6 | 9,4 | 95 | | 7 | 12,3 | 86 | | 8 | 4,8 | 39 | | 9 | 3,7 | 18 | | 10 | 6,6 | 58 | | 11 | 5,1 | 42 | | 12 | 8,1 | 89 | | 13 | 8,2 | 62 | | 14 | 9,8 | 92 | | 15 | 5,4 | 32 | | 16 | 4,6 | 25 | | 17 | 8,3 | 63 | | 18 | 12,8 | 104 | | 19 | 9,0 | 102 | | 20 | 11,5 | 98 | | Итого: | 150,40 | 1272 | | |
Проведите аналитическую группировку рабочих, выделив по стажу работы три равных интервала. По каждой группе вычислите число рабочих и среднюю выработку продукции на одного рабочего. Результаты представьте в групповой таблице. Сделайте выводы о характере изучаемой зависимости. Решение: , где xmax и xmin значение признака, n число образуемых групп года Распределение рабочих по стажу работы |
№ группы | Группы рабочих по стажу, лет | Число рабочих, чел. | Число рабочих в % к итогу | | I | 2,35,8 | 6 | 30 | | II | 5,89,3 | 9 | 45 | | III | 9,312,8 | 5 | 25 | | Итого: | 20 | 100 | | |
Группировка рабочих по стажу работы |
№ группы | Группы рабочих по стажу, лет | Число рабочих, чел. | Месячная выработка продукции, тыс. руб. | | | | | всего | на одного раб. | | I | 2,35,8 | 6 | 173 | 28,83 | | II | 5,89,3 | 9 | 624 | 69,33 | | III | 9,312,8 | 5 | 475 | 95,00 | | Итого: | 20 | 1272 | 63,60 | | |
|
№ п/п | Группы рабочих по стажу, лет | Табельный номер рабочего | Стаж | Месячная выработка продукции, тыс. руб. | | 1 | 2,35,8 | 3,8,9,11,15,16 | 2,3; 4,8; 3,7; 5,1; 5,4; 4,6 | 17, 39, 18, 42, 32, 25 | | Итого: | 6 | 25,90 | 173 | | 2 | 5,89,3 | 1,2,4,5,10,12,13,17,19 | 6,5; 6,8; 7,6; 7,6; 6,6; 8,1; 8,2; 8,3; 9,0 | 61, 59, 64, 66, 58, 89, 62, 63, 102 | | Итого: | 9 | 68,70 | 624 | | 3 | 9,312,8 | 6,7,14,18,20 | 9,4;12,3; 9,8; 12,8; 11,5 | 95, 86, 92, 104, 98 | | Итого: | 5 | 55,80 | 475 | | Всего: | 20 | 150,40 | 1272 | | |
Произведем вторичную группировку данных по средней выработке продукции. Для построения вторичной аналитической группировки по средней выработке продукции в пределах первоначально созданных групп определим интервал вторичной группировки: Группировка рабочих по стажу и средней выработке продукции |
№ п/п | Группы рабочих | Число раб., чел. | Средняя мес. выработка прод., тыс. руб. | | | по стажу | по сред. мес. выраб. прод. в тыс. руб. | | всего | на одного раб. | | 1 | 2,35,8 | 1760,5 60,5104 | 6 | 173 | 28,33 | | Итого по группе: | 6 | 173 | 28,33 | | 2 | 5,89,3 | 1760,5 60,5104 | 2 7 | 117 507 | 58,5 72,43 | | Итого по группе: | 9 | 624 | 130,93 | | 3 | 9,312,8 | 1760,5 60,5104 | 5 | 475 | 95 | | Итого по группе: | 5 | 475 | 95 | | Итого по группам: | 1760,5 60,5104 | 8 12 | 290 982 | 86,83 167,43 | | Всего: | 20 | 1272 | 254,26 | | |
Вывод: изучаемые признаки (показатели) зависят друг от друга. Выработка продукции находится в прямой зависимости от стажа работы. С ростом стажа работы постоянно увеличивается выработка продукции на одного рабочего. 2. В результате обследования размера каждого пятого вклада от населения в сбербанке на конец года были получены следующие данные: |
Размер вклада, д.е. | До 3 | 3-5 | 5-7 | 7 и выше | | Число вкладов | 60 | 90 | 160 | 50 | | |
Определите среднее число вкладов моду и медиану. Среднее значение признака: |
Размер вклада, д.е. | Число вкладов (fi) | Середина интервала (xi) | xifi | Накопленные частоты | | До 3 | 60 | 1 | 60 | 60 | | 3-5 | 90 | 4 | 360 | 150 | | 5-7 | 160 | 6 | 960 | 310 | | 7 и выше | 50 | 8 | 400 | 360 | | Итого: | fi = 360 | - | 1780 | S | | |
= д.е. , где Хмо нижняя граница модального интервала; iмо величина модального интервала; fмо частота, соответствующая модальному интервалу; fмо-1, fмо+1 частота предшествующего и частота интервала, следующего за модальным. Максимальному числу вкладов (160) соответствует значение признака от 5 до 7, следовательно Хмо = 5; iмо = 7 - 5 = 2 fмо = 160 fмо-1 = 90 fмо+1 = 50 д.е. , где Хме нижняя граница медианного интервала; iме величина медианного интервала; f сумма частот ряда (численность ряда); Sме-1 сумма накопленных частот в интервалах, предшествующих медиану; f ме частота медианного интервала. Сумму накопленных частот делим пополам (360: 2 = 180). Первая накопленная сумма частот после половины - 960, ей соответствует значение признака 5 - 7, следовательно Х ме = 5 iме = 7 5 = 2 fме = 160 f = 360 Sме-1 = 150 д.е. Вывод: таким образом, половина вкладов имеет размер менее 2,75д.е, остальные более 2,75д.е. 3. Имеются данные о производстве мяса по одному из районов |
Годы | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | | Производство мяса, тыс. т. | 2,3 | 2,5 | 2,6 | 2,4 | 2,3 | 2,5 | | |
Для анализа динамики производства мяса за 1998-2003 гг. определите: абсолютные приросты, темпы роста, темпы прироста - базисные и цепные. Полученные данные представьте в таблице. Также вычислите среднегодовое производство мяса, среднегодовой абсолютный прирост. Постройте график производства мяса. Сделайте выводы. Базисный абсолютный прирост (б Д) б Д = yi y0 |
Период | Абсолютный прирост (базисный), тыс.т. | | 1998-1999 | 0,2 | | 1998-2000 | 0,3 | | 1998-2001 | 0,1 | | 1998-2002 | 0 | | 1998-2003 | 0,2 | | |
2,5-2,3=0,2 2,6-2,3=0,3 2,4-2,3=0,1 2,3-2,3=0 2,5-2,3=0,2 Цепной абсолютный прирост (ц Д) ц Д = yi yi-1 |
Годы | Абсолютный прирост(цепной),тыс.т. | | 1998 | | | 1999 | 0,2 | | 2000 | 0,1 | | 2001 | -0,2 | | 2002 | -0,1 | | 2003 | 0,2 | | |
2,5-2,3=0,2 2,4-2,6=-0,2 2,5-2,3=0,2 2,6-2,5=0,1 2,3-2,4=-0,1 Базисный абсолютный прирост за 1998-2003 гг Дб = 0,2+0,1+(-0,2)+(-0,1)+0,2=0,2 тыс. т. Расчет темпов роста |
Годы | Базисные темпы роста, % | Цепные темпы роста,% | | 1998 | | | | 1999 | 109 | 109 | | 2000 | 113 | 104 | | 2001 | 104 | 92 | | 2002 | 100 | 96 | | 2003 | 109 | 109 | | | Крц(1) х Крц(2) х…х Крц(n)=Kpб(n) Используя данные таблицы получим: Темп прироста (Тпр) Тпр(%)= Тр(%)-100% |
Годы | Тпрб % | Тпрц, % | | 1998 | | | | 1999 | 9 | 9 | | 2000 | 13 | 4 | | 2001 | 4 | -8 | | 2002 | 0 | -4 | | 2003 | 9 | 9 | | |
Среднегодовое производство мяса, находим по формуле: y= , где сумма уровней ряда; n их число Среднегодовой абсолютный прирост Д= Вывод: рассчитанные аналитические показатели характеризуют динамику производства мяса в 1998-2003 гг. Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость роста производства мяса. По сравнению с 1998 годом она составила 0,2 тыс.т. Темп роста показывает, что производство мяса в 2003 г. составляет 109 % от уровня 1998 г. Темп прироста дает возможность оценить на сколько процентов производство мяса в 2003 г. выросло по сравнению с 1998 годом - на 9 %. График производства мяса 4. Имеются следующие данные: |
Товар | Цена за 1 кг в базисном периоде, д.е. | Продано, т. | Индивидуальные индексы цен | | | | Базисный период | Отчетный период | | | А | 0,50 | 1200 | 1500 | 1,01 | | Б | 1,20 | 4200 | 6300 | 0,85 | | В | 2,45 | 2000 | 2500 | 0,97 | | |
Рассчитайте: а) индекс физического объема реализации; б) индекс цен и индекс товарооборота. Разложите общую сумму прироста товарооборота по факторам. Сделайте выводы. Решение: а) Индекс физического объема: , где g1 отчетный период; g0 базисный период б) Индекс цен где p1 отчетный период; p0 базисный период p1(A) = 1,01 0,50=0,505 р1(В) = 0,97 2,45=2,38 р1(Б) = 0,85 1,20=1,02 р1(общ)= 0,505+1,02+2,38=3,905 в) Индекс товарооборота: г) Общий индекс цен: д) Общий индекс физического объема: е) Общий индекс товарооборота: Проверка: ж) Абсолютные изменения стоимости продукции: з) Абсолютный прирост: (А)1500-1200=300т (Б) 6300-4200=2100т (В) 2500-2000=500т Товар А: Тp=1,25 100%=125% Тпр=125-100=25% Товар Б: Тр=1,5100%=150% Тпр=150-100=50% Товар В: Тр=1,25100%=125% Тпр=125-100=25% Вывод: расчет индекса товарооборота, показывает что в текущем периоде товарооборот по данному ассортименту товаров возрос по сравнению с базисным периодом в среднем на 24,6%, индекс физического объема продукции, показывает что по данному ассортименту товаров прирост товарооборота за счет роста физического объема продукции, реализованной в текущем периоде по сравнению с базисным, составил 37%. Индекс цен по данному ассортименту товаров стоимость товарооборота за счет цен в среднем уменьшилась на 9%. 5. Статистика научно-технического прогресса Научно-технический прогресс как социально-экономическое явление общественного развития характеризуется коренными преобразованиями науки, техники и производства, суть которых заключается в систематическом накоплении и совершенствовании знаний и опыта, в создании и внедрении новых прогрессивных элементов производства, в научной организации труда и управления. Экономическим и социальным результатами научно-технического прогресса являются рост экономической эффективности общественного производства, увеличение национального дохода, повышение уровня народного благосостояния, создание лучших условий для высокопроизводительного труда и усиление его творческого характера. Показатели статистики науки и научного обслуживания. Статистика науки как самостоятельный раздел статистики сформировалась относительно недавно. В настоящее время в связи с усилением ее роли в техническом прогрессе она приобретает характер отрасли социально-экономической статистики, тесно связанной со статистикой технического прогресса. Статистика науки разрабатывает и обосновывает систему показателей, отображающих, во-первых, научный потенциал как комплексную характеристику состояния науки, во-вторых, научную деятельность и ее фактический результат, в-третьих, эффективность научной деятельности и ее влияние на эффективность общественного производства и его результат. Научный потенциал как сложное понятие должно быть раскрыто рядом статистических показателей, которые можно объединить в следующие три группы: 1) показатели численности и структуры научных работников; 2) показатели численности и состава научных учреждений; 3) показатели материально-технической базы научных учреждений. Совокупность научных учреждений весьма разнородна по своему назначению, подчиненности и другим признакам, что приводит к необходимости изучения ее состава. С этой целью научные учреждения группируют по видам (отраслям) научной деятельности, отраслям народного хозяйства, подчиненности и формам подчинения, величине организаций, союзным республикам, территориальному размещению и т.д. Завершающее представление о научном потенциале дает статистическая характеристика его материально-технической базы. Важнейшую составную часть последней образуют основные фонды научных учреждений. Естественно, структура основных фондов научных учреждений и их отраслевых групп по натурально-вещественному составу неодинаковая, что обусловлено различной отраслевой принадлежностью учреждений. Однако в настоящее время для научных учреждений в целом характерно применение дорогостоящей измерительной аппаратуры, ЭВМ, испытательных установок, машин, оборудования экспериментальных предприятий, цехов, мастерских и т.д. В составе основных фондов научных учреждений важно определять удельный вес этих групп в общей стоимости основных фондов, а также удельный вес групп машин, установок, приборов и т.д. по их роли (функциям) в осуществлении научно-исследовательских работ, по их техническому совершенству. Эти структурные группировки дают, в известной мере, представление об уровне технической оснащенности научных учреждений. Второе направление характеризуется показателями, отражающими различные стороны процесса научной деятельности и его конечного результата. В круг этих вопросов прежде всего входят затраты на выполнение научно-исследовательских работ. С учетом особенностей расходов на науку статистика делит их на две группы: 1) расходы на развитие науки и ее материально-технической базы и 2) текущие затраты на осуществление научно-исследовательских работ. Первая группа включает показатели объемов капитальных вложений в области науки в целом, в том числе на строительно-монтажные работы, приобретение и создание оборудования, измерительной, вычислительной и испытательной аппаратуры и т.д. В планах капитального строительства и отчетах выделяются капитальные вложения на создание основных фондов новых научных учреждений и на расширение, реконструкцию и техническое перевооружение действующих опытно-экспериментальных заводов и цехов при академиях наук, НИИ и других научных учреждениях. Капитальные вложения на науку также планируются и учитываются в разрезе отраслей народного хозяйства, источников финансирования и т.д. Абсолютные и относительные показатели структуры капитальных вложений и их динамика дают представление о состоянии и развитии науки. Важнейшей характеристикой научной деятельности является ее результат, который статистика выражает рядом показателей. Прежде всего это количество фактически выполняемых научно-исследовательских тем в целом, в том числе предусмотренных тематическим планом, целевыми научно-техническими программами. Конечный результат научной деятельности выражается количеством законченных и внедренных в отчетном году тем. Третье направление статистического изучения науки охватывает показатели экономической и социальной эффективности научной деятельности и влияние ее на результаты общественного производства. Принцип построения этих показателей аналогичен принципу построения показателей эффективности общественного производства (соотношение эффекта и затрат). Обобщающим показателем эффективности научной деятельности принято считать величину, получаемую как отношение фактического годового экономического эффекта от внедрения научных разработок в национальном хозяйстве к фактически произведенным затратам на их осуществление. Фактический годовой экономический эффект и затраты на выполнение соответствующих научно-исследовательских работ определяются на основе типовой методики. Однако этот показатель не всегда представляется возможным определить из-за отсутствия исходных данных, например, по теоретическим разработкам в различных отраслях науки. Система показателей статистики научно-технического прогресса. Научно-технический прогресс как многогранный процесс затрагивает все сферы народного хозяйства, поэтому статистически может быть отражен не одним или несколькими показателями, а многопозиционной системой показателей. Эта система показателей должна удовлетворять как требованиям статистической методологии, так и самой экономической и социальной сущности изучаемого явления. Показатели, входящие в систему, должны охарактеризовать прежде всего уровень научно-технического прогресса и особенности его развития, результат от внедрения соответствующих мероприятий и его эффективность. Система должна включать как общие показатели, дающие сводную характеристику изучаемого процесса, так и частные; отражающие его отдельные стороны. В соответствии с представлениями экономической теории статистика определяет показатели научно-технического прогресса по его основным направлениям, в разрезе классификации отраслей народного хозяйства, а также по основным этапам технического прогресса и элементам производственного процесса. К обобщающим можно отнести показатели, характеризующие объем производства на новых предприятиях современных отраслей промышленности (атомное машиностроение, электронная, микробиологическая промышленность, производство искусственных алмазов, новых синтетических материалов и т.д.), на совершенных в техническом отношении предприятиях всех отраслей народного хозяйства, а также его долю в общем производстве. К этой группе можно отнести показатели, выражающие интеграцию науки с производством, как, например, число действующих на отчетную дату и вновь образованных в отчетном периоде научно-производственных объединений, объем созданной ими продукции и ее доля в совокупном общественном продукте. Обобщающими можно считать и показатели вооруженности труда новой техникой (в единицах мощности или стоимостном выражении на одного рабочего), вооруженности производства (например, в сельском хозяйстве величина энергетических мощностей в целом и по видам на 100 га посевной площади). Углубляя представление о состоянии научно-технического прогресса, статистика определяет целый ряд частных показателей по его отдельным направлениям и этапам осуществления. Важным направлением научно-технического прогресса является электрификация всех отраслей народного хозяйства. Статистика характеризует масштаб электрификации общественного производства в целом и отдельных отраслей экономики, развитие новых современных направлений производства электроэнергии и электрификации, электровооруженности труда рабочих. Статистическое изучение результата и эффективности научно-технического прогресса. В решении проблем интенсификации и повышения эффективности общественного производства важно иметь сведения о народнохозяйственной целесообразности осуществленных мероприятий в области научно-технического прогресса. Задача статистики заключается в определении конкретных результатов научно-технического прогресса и его социальной и экономической эффективности. Так как результат или эффект от реализации научных и технических решений весьма многообразен, то и статистика характеризует его рядом показателей, отражающих рост производственных мощностей, экономию живого и овеществленного труда, снижение себестоимости, повышение качества продукции, улучшение условий труда, снижение уровня загрязнения окружающей среды и т.д. Таким образом, изучение научно-технического прогресса в статистике предполагает разделение процесса на группы, предусматривающие фиксацию индивидуальных воздействий в общей совокупности действий, направленных на сохранение позитивной динамики процесса прогресса. Проводя статистическое исследование себестоимости продукции, необходимо учитывать, что при производстве продукции следует раскрывать формальное содержание происходящих процессов, отражающихся в себестоимости, совмещающей деятельность производителя и предметов труда в едином действии. Список литературы 1. Ефимова М. Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. Изд. 2-е, испр. И доп. М.: ИНФРА-М, 2002. - 416 с. (Серия «Высшее образование») 2. Едронова Н. Н. Общая теория статистики. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 648 с. 3. Статистика промышленности: Учебник / Г.Н. Бакланов, В.Е. Адамов, А.Н. Устинов; Под ред. В.Е. Адамова 4е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 1982. 439с.: ил. 4. Юзбашева М.М. Статистика: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000.
|
|