Структура валового внутреннего продукта РФ в 1 квартале 2003 г

 

 

Рассчитанные в последней графе данной таблицы проценты представляют собой относительные показатели структуры (в данном случае - удельные веса). Сумма всех удельных весов всегда должна быть строго равна 100% или 1.

Относительный показатель координации представляет собой отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности:

 

При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наиболь­ший удельный вес или является приоритетной с экономической, социальной или какой-либо другой точки зрения. В результате получают, во сколько раз данная часть больше базисной или сколько процентов от нее составляет, или сколько единиц данной структур­ной части приходится на 1 единицу (иногда - на 100, 1000 и т.д. единиц) базисной струк­турной части. Так, на основе данных приведенной выше таблицы 3.2 мы можем вычис­лить, что на каждый рубль произведенных товаров приходится 1,8 руб. произведенных

услуг и 0,4 руб. чистых налогов на продукты .

Относительный показатель интенсивности характеризует степень распростра­нения изучаемого процесса или явления и представляет собой отношение исследуемого показателя к размеру присущей ему среды:

 

 

Данный показатель получают сопоставлением уровней двух взаимосвязанных в своем развитии явлений. Поэтому, наиболее часто он представляет собой именованную величину, но может быть выражен и в процентах, промилле, продецимилле.

Обычно относительный показатель интенсивности рассчитывается в тех случаях, когда абсолютная величина оказывается недостаточной для формулировки обоснованных выводов о масштабах явления, его размерах, насыщенности, плотности распространения. Так, например, для определения уровня обеспеченности населения легковыми автомоби­лями рассчитывается число автомашин, приходящихся на 100 семей, для определения плотности населения рассчитывается число людей, приходящихся на 1 кв.км.

Так, по данным социальной статистики на конец 2003 г. общая численность безра­ботных в РФ составляла 6,1 млн. чел., а экономически активное население - 70,9 млн. чел. Отсюда следует, что уровень безработицы составлял

Разновидностью относительных показателей интенсивности являются относительные показатели уровня экономического развития, характеризующие производство продукции в расчете на душу населения и играющие важную роль в оценке развития эко­номики государства или региона. Так как объемные показатели производства продукции по своей природе являются интервальными, а показатель численности населения - моментным, в расчетах используют среднюю за период численность населения (предполо­жим, среднегодовую).

Например, рассматривая лишь абсолютный размер ВВП России в 1 квартале 2003 года (2893 млрд. руб.), трудно оценить или "почувствовать" эту величину. Для того, чтобы на основе данной цифры сделать вывод об уровне развития экономики, необходимо со­поставить ее со среднеквартальной численностью населения страны (145,2 млн.чел), кото­рая в простейшем случае рассчитывается как полусумма численности населения на начало и на конец квартала. В результате квартальный размер ВВП на душу населения составит 19,9 тыс. руб.

Относительный показатель сравнения представляет собой соотношение одно­именных абсолютных показателей, характеризующих разные объекты (предприятия, фир­мы, районы, области, страны и т.п.):

Для выражения данного показателя могут использоваться как коэффициенты, так и проценты.

Например, согласно официальным статистическим данным, инвестиции в основной капитал в РФ в 2002 г. за счет средств федерального бюджета составили 81,6 млрд. руб., бюджетов субъектов Федерации и местных бюджетов - 184,5 млрд. руб., средств пред­приятий - 653,1 млрд. руб. Таким образом можно сделать вывод, что инвестиции за счет средств предприятий в 8 раз превышали инвестиции из средств федерального бюджета и в 3,5 раза превышали инвестиции из бюджетов субъектов Федерации и местных бюджетов.

 

Средние показатели

 

Наиболее распространенной формой статистических показателей, используемой в экономических исследованиях, является средняя величина, представляющая собой обоб­щенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в кон­кретных условиях места и времени. Показатель в форме средней величины выражает ти­пичные черты и дает обобщающую характеристику однотипных явлений по одному из варьирующих признаков. Он отражает уровень этого признака, отнесенный к единице совокупности. Широкое применение средних объясняется тем, что они имеют ряд положи­тельных свойств, делающих их незаменимым инструментом анализа явлений и процессов в экономике.

Важнейшее свойство средней величины заключается в том, что она отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности. Значения признака от­дельных единиц совокупности колеблются в ту или иную сторону под влиянием множества факторов, среди которых могут быть как основные, так и случайные. Например, курс акций корпорации в основном определяется финансовыми результатами ее деятельности. В то же время, в отдельные дни и на отдельных биржах эти акции в силу сложившихся обстоятельств могут продаваться по более высокому или заниженному курсу. Сущность средней в том и заключается, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учи­тываются изменения, вызванные действием факторов основных. Это позволяет средней отражать типичный уровень признака и абстрагироваться от индивидуальных особенно­стей, присущих отдельным единицам.

Типичность средней непосредственным образом связана с однородностью стати­стической совокупности. Средняя величина только тогда будет отражать типичный уро­вень признака, когда она рассчитана по качественно однородной совокупности. Так если мы рассчитаем средний курс по акциям всех предприятий, реализуемых в данный день на данной бирже, то получим фиктивную среднюю. Это будет объясняться тем, что исполь­зуемая для расчета совокупность является крайне неоднородной. В этом и подобных слу­чаях метод средних используется в сочетании с методом группировок: если совокупность неоднородна - общие средние должны быть заменены или дополнены групповыми сред­ними, т.е. средними, рассчитанными по качественно однородным группам.

Категорию средней можно раскрыть через понятие ее определяющего свойства. Согласно этому понятию средняя, являясь обобщающей характеристикой всей совокупно­сти, должна ориентироваться на определенную величину, связанную со всеми единицами этой совокупности. Эту величину можно представить в виде функции:

f(x₁,x₂,...,x_n) (5.1.)

Так как данная величина, в большинстве случаев, отражает реальную экономиче­скую категорию, понятие определяющего свойства средней иногда заменяют понятием определяющего показателя.

Если в приведенной выше функции все величины x₁,x_2,…,x_n заменить их средней величиной х, то значение этой функции должно остаться прежним:

f(x₁,x₂,..,x_n)=f(x¯,x¯,…,x¯)(5.2.)

Исходя из данного равенства и определяется средняя. На практике определить среднюю во многих случаях можно через исходное соотношение средней (ИСС) или ее логическую формулу:

 

 

Так, например, для расчета средней заработной платы работников предприятия не­обходимо общий фонд заработной платы разделить на число работников:

 

 

Числитель исходного соотношения средней представляет собой определяющий по­казатель. Для средней заработной платы таким определяющим показателем является фонд заработной платы. Независимо от того, какой первичной информацией мы располагаем - известен ли нам общий фонд заработной платы или заработная плата и численность ра­ботников, занятых на отдельных должностях, или какие-либо другие исходные данные - в любом случае среднюю заработную плату можно получить только через данное исходное соотношение средней.

Для каждого показателя, используемого в экономическом анализе, можно составить только одно истинное исходное соотношение для расчета средней. Если, например, требуется рассчитать средний размер вклада в банке, то исходное соотношение будет сле­дующим:

 

 

Если же необходимо определить среднюю процентную ставку по кредитам, выдан­ным на один и тот же срок, то потребуется следующее исходное соотношение:

 

Однако от того, в каком виде представлены исходные данные для расчета средней, зависит, каким именно образом будет реализовано ее исходное соотношение. В каждом конкретном случае для реализации исходного соотношения потребуется одна из следую­щих форм средней величины:

• средняя арифметическая,

• средняя гармоническая,

• средняя геометрическая,

• средняя квадратическая, кубическая и т.д.

Перечисленные средние объединяются в общей формуле средней степенной (при различной величине k):

где:

х j - i-ый вариант осредняемого признака (i=l,n)

f, - вес i-ro варианта.

Помимо степенных средних в экономической практике также используются средние структурные, среди которых наиболее распространены мода и медиана. При осреднении уровней динамических рядов применяются различные виды средней хронологической.

Наиболее распространенным видом средних величин является средняя арифмети­ческая, которая, как и все средние, в зависимости от характера имеющихся данных, может быть простой или взвешенной. Эта форма средней используется в тех случаях, когда рас­чет осуществляется по несгруппированным данным.

Предположим, шесть торговых предприятий фирмы имеют следующий объем то­варооборота за месяц:

Торговое предприятие
Товарооборот (млн.руб.)

 

Для того, чтобы определить средний месячный товарооборот в расчете на одно предприятие, необходимо воспользоваться следующим исходным соотношением:

 

Используя приведенные в предыдущем параграфе условные обозначения, запишем формулу данной средней:

 

(5.3.)

 

С учетом имеющихся данных получим:

 

В данном случае мы использовали формулу средней арифметической простой (невзвешенной).

Средняя арифметическая взвешенная. При расчете средних величин отдельные значения осредняемого признака могут повторяться, встречаться по несколько раз. В по­добных случаях расчет средней производится по сгруппированным данным или вариаци­онным рядам, которые могут быть дискретными или интервальными.

Рассмотрим следующий условный пример:

Таблица 5.3.

Сделки по акциям эмитента «X» за торговую сессию

Сделка	Количество проданных акций, шт	Курс продажи, руб.

 

Определим по данному дискретному вариационному ряду средний курс продажи 1акции, что можно сделать, только используя следующее исходное соотношение:

 

 

Чтобы получить общую сумму сделок необходимо по каждой сделке курс продажи умножить на количество проданных акций и полученные произведения сложить. В конеч­ном итоге мы будем иметь следующий результат:

 

 

Расчет среднего курса продажи произведен по формуле средней арифметической взвешенной:

(5.4.)

В отдельных случаях веса могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (в процентах или долях единицы). Так, в приведенном выше примере количество проданных в ходе каждой сделки акций соответственно составляет 37,8% (0,378); 10,8% (0,108) и 51,4% (0,514) от их общего числа. Тогда, с учетом несложного преобразования формулы (5.4.) получим:

 

 

Или (5.5.)

 

 

На практике наиболее часто встречаемая при расчете средних ошибка заключается в игнорировании весов в тех случаях, когда эти веса в действительности необходимы. Предположим, имеются следующие данные:

Таблица 5.4.

Себестоимость продукции «Z»

Предприятие	Стоимость единицы продукции, руб.

Можно ли по имеющимся данным определить среднюю себестоимость данной продукции по двум предприятиям, вместе взятым? Можно, но только в том случае, когда объемы производства данной продукции на двух предприятиях совпадают. Тогда средняя себестоимость составит 38,0 руб. (доказательство этого правила будет приведено ниже). Однако на первом предприятии за рассматриваемый период может быть произведено, к примеру, 50 единиц продукции, а на втором - 700 единиц. Тогда для расчета средней се­бестоимости потребуется уже средняя арифметическая взвешенная:

 

 

Общий вывод заключается в следующем: использовать среднюю арифметическую невзвешенную можно только тогда, когда точно установлено отсутствие весов или их ра­венство.

При расчете средней по интервальному вариационному ряду для выполнения необходимых вычислений от интервалов переходят к их серединам. Рассмотрим следую­щий пример:

 

Таблица 5.5.