Статистика населения и трудовых ресурсов (стр. 2 из 4)

Приведенными примерами далеко не исчерпывается перечень актуальных задач совершенствования методологии и методики социальной статистики.

Статистика разрабатывает специальную методологию получения информации: отбора, измерения, фиксации и агрегирования данных, а также их последующие преобразования. К таким специальным методам можно отнести: массовые статистические наблюдения, метод группировок, методы средних величин, индексов, балансовый метод и ряд других. Статистика как наука включает в себя следующие разделы: общую теорию статистики, экономическую статистику, отраслевые статистики – промышленную, сельскохозяйственную, строительство, транспорта, связи и т.д. Именно в рамках отраслевых статистик в настоящее время развивается социальная статистика. Социальная статистика, в свою очередь, также состоит из нескольких разделов.

Основными разделами социальной статистики как науки являются:

- теория статистики, в которой рассматриваются вопросы сущности статистики как науки, ее предмета, общие категории, понятия и т.д.

- социальная статистика и ее отраслевые статистики, изучающие социальные явления (политическая статистика, статистика уровня жизни и потребления материальных благ и услуг, жилищно-коммунального хозяйства и бытового обслуживания населения, народного образования, культуры и искусства, здравоохранения, физической культуры и социального обеспечения, науки и научного обслуживания, управления) [4].

- статистика населения, изучающая процессы и явления, происходящие в области народонаселения, - численность, состав населения, рождаемость, смертность, миграция и т.д.

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 [3].

Абсолютный прирост удельного весаi -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 d_ij – удельный вес (доля) i -й части совокупности в j -й период;

d_ij_-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.

Средний «абсолютный» прирост удельного весаi -й структурной части показывает, на сколько процентных пунктов в среднем за какой-либо период (день, неделю, месяц, год и т.п.) изменяется данная структурная часть:

где n – число осредняемых периодов.

Сума средних «абсолютных» приростов удельных весов всех k структурных частей совокупности, так же как и сумма их приростов за один временной интервал, должна быть равна нулю.

Средний темп роста удельного веса характеризует среднее относительное изменение удельного веса i -й структурной части за n периодов и рассчитывается по формуле средней геометрической:

Подкоренное выражение этой формулы представляет собой последовательное произведение цепных темпов роста удельного веса за все временные интервалы. После проведения несложных алгебраических преобразований данная формула примет следующий вид:

При анализе структуры исследуемого объекта или явления за ряд периодов также можно определить средний удельный вес каждой i -й части за весь рассматриваемый временной интервал. Однако для его расчета одних лишь относительных данных об удельных весах структурных частей недостаточно, необходимо располагать еще и информацией о размерах этих частей в абсолютном выражении. Используя эти данные, средний удельный вес любой i -й структурной части можно определить по формуле [3]:

где X_ij - величина i -й структурной части в j -й период времени в абсолютном выражении.

Обобщающие показатели структурных сдвигов. В отдельных случаях исследователю необходимо в целом оценить структурные изменения в изучаемом социальном явлении за определенный временной интервал, которые характеризуют подвижность или стабильность данной структуры. Как правило, это требуется для сравнения динамики одной и той же структуры в различные периоды или несколько структур, относящихся к разным объектам. Во втором случае число структурных частей у разных объектов необязательно должно совпадать.

Среди применяемых для этой цели обобщающих показателей наиболее распространен линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов, представляющий собой суму приростов удельных весов, взятых по модулю, деленную на число структурных частей:

Этот показатель отражает то среднее изменение удельного веса (в процентных пунктах), которое имело место за рассматриваемый временной интервал в целом по всем структурным частям совокупности.

Также применяют квадратический коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов, который рассчитывается по формуле:

Линейный и квадратический коэффициенты «абсолютных» структурных сдвигов позволяют получить сводную оценку скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности. Для сводной характеристики интенсивности изменения удельных весов используется квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов:

Данный показатель отражает тот средний относительный прирост удельного веса (в процентах), который наблюдался за рассматриваемый период.

Для сводной оценки структурных изменений в исследуемой совокупности в целом за рассматриваемый временной интервал, охватывающий несколько недель, месяцев, кварталов или лет, наиболее удобным является линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов за n периодов:

Этот показатель используется как для сравнения динамики двух и более структур, так и для анализа динамики одной и той же структуры за разные по продолжительности периоды времени [3].

Показатели концентрации и централизации. Одна из задач статистического анализа структуры заключается в определении степени концентрации изучаемого признака по единицам совокупности или в оценке неравномерности его распределения. Такая неравномерность может иметь место в распределении доходов по группам населения, жилой площади по группам семей и т.д. При исследовании неравномерности распределения изучаемого признака по территории понятие «концентрация» обычно заменяется понятием «локализация».

Оценка степени концентрации наиболее часто осуществляется по кривой концентрации Лоренца и рассчитываемым на ее основе характеристикам. Для построения кривой концентрации необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и соответствующее ему частотное распределение изучаемого признака. При этом для удобства вычислений, как правило, разбиваются на равные группы – 10 групп по 10% единиц в каждой, 5 групп по 20% и т.д.

Наиболее известным показателем концентрации является коэффициент Джини, обычно используемый как мера дифференциации или социального расслоения:

;

где d_xi – доля i -й группы в общем объеме совокупности;

d_у_i – доля i -й группы в общем объеме признака;

d^Н_у_i – накопленная доля i -й группы в общем объеме признака.

Если доли выражены в процентах, данную формулу можно преобразовать:

для 10%-ного распределения –

;

для 20%-ного распределения -

Чем ближе к 1 (100%) значение данного показателя, тем выше уровень концентрации; при нуле мы имеем равномерное распределение признака по всем единицам совокупности.