У статистичному аналізі

Система статистичних показників

Для нотаток

Глава 5.

5.1. Зміст і значення статистичних показників

Основою методології статистичного аналізу є система узагальнюючих статистичних показників (► п.4.2), які характеризують досліджувану сукупність в цілому, на рівні закономірності (► п.4.5), на відміну від індивідуальних показників (► п.1.3), які характеризують окремі одиниці сукупності й є основою статистичного спостереження на рівні первинних даних (► п.2.2).

Поняття «показник» («іndicator, іndex») означає узагальнену якісно-кількісну характеристику властивостей об’єкта, явища або процесу [36, 37]. Він виступає методологічним інструментом, забезпечуючи можливість перевірки теоретичних положень через емпіричні дані. У зв’язку з цим статистичні показники виконують декілька функцій і, перш за все, пізнавальну (гносеологічну) й управлінську (контрольно-організаторську). Пізнавальна функція полягає в тому, що показник характеризує стан і розвиток досліджуваного явища, напрямок та інтенсивність процесу. Щодо управлінської функції, показник є важливим елементом, індикатором процесу управління на всіх його рівнях.

Розрізняють якісні та кількісні показники:

- якісні фіксують наявність або відсутність певної властивості;

- кількісні фіксують міру відбитку, розвитку певної властивості.

Даючи якісно-кількісну характеристику соціально-економічним явищам, показник виступає критерієм, вимірювачем рівня економічного розвитку країни, регіону, підприємства, сім’ї, дозволяє оцінити зміну цього стану, його підйом або спад. У залежності від галузі застосування показники поділяють на аналітичні, планові, розрахункові, звітні, прогнозні, статистичні.

Стаючи вимірювачем кількісних змін якісно визначених масових явищ, показник стає статистичним показником (надалі – показником) (► п.1.3). Якісна визначеність (зміст статистичної ознаки, ► п.1.2) показника полягає в тому, що він безпосередньо пов’язаний із внутрішньою змістовністю досліджуваного явища, його сутністю. Цей зв’язок можна розуміти як властивість будь-якого показника, а саме, як валідність (validity – обґрунтованість, з лат. «validus» – сильний), або міру відповідності тому поняттю, яке має бути відображено. Отже, показник повинен бути валідним, тобто адекватно, правильно характеризуватиме досліджуване явище.

Для того, щоб показник правильно відображав об’єкт дослідження, необхідно виконувати наступні вимоги:

1) дотримуватись положень економічної теорії, статистичної методології, досвіду статистичних робіт; прагнути того, щоб показник відбивав сутність явища (процесу) та давав йому надійну кількісну оцінку;

2) добиватися повноти та достовірності інформації щодо охоплення одиниць статистичної сукупності, якісної та кількісної однорідності останньої та комплексного подання процесу з усіх боків;

3) задовольняти міру точності обчислення показника;

4) забезпечувати порівнянність структурних, часових, територіальних компонент досліджуваного об’єкта.

Досліджувані статистикою явища та процеси достатньо складні та не можуть бути розкриті за допомогою лише якогось одного показника. Для числової характеристики таких категорій застосовують систему статистичних показників – сукупність взаємопов’язаних показників, що має одно- або багаторівневу структуру, націлену на розв’язання конкретної статистичної задачі. Важливою особливістю такої системи є змістовна єдність, пов’язана з характеристикою об’єкта дослідження.

Наприклад, у постановці задачі №1 (гл.2) обстежуваними є окремі сім’ї N-ої обл. у кількості 1000 одиниць. При цьому кожна сім’я – це не просто одиниця спостереження, а сукупність багатьох ознак, кожна з яких має свою кількісно-якісну характеристику: місцевість проживання, кількість членів сім’ї, відношення до соціальної групи населення за статтю, віком (працездатністю), національністю, сімейним і соціальним станом (освітою, трудовою зайнятістю та характером останньої), рівень трудових доходів і витрат. Це – перший, початковий, рівень аналізу.

Сім’ї, поєднані в об’єкт спостереження, визначений за територіальним принципом, а в задачі №1 цей об’єкт – N-а обл., дають свою, специфічну для даного регіону, многогранну кількісно-якісну характеристику, яка ґрунтується вже суто на узагальнюючих числових показниках. Лише вони дають уявлення, наприклад, про домінуючі ознаки: про переважаючу чисельність міського чи сільського населення, чоловіків або жінок, працездатного або непрацездатного населення, серед останнього про більшість працюючих або непрацюючих, про переважаючий рівень освіти кожної з цих категорій, про кількість сімей з вищим рівнем трудових доходів і витрат і т.ін. Це – другий, проміжний, рівень аналізу.

Лише по достатньо великому і надійному обсягу первинних даних про ці ознаки (заради цього в кожному регіоні обстежуються приблизно 1000 сімейних бюджетів) можна виявити закономірності, притаманні розподілам цих ознак у цілому по країні, наприклад: середньостатистичні дані про інтенсивність розподілу міського та сільського населення, чоловіків і жінок, працездатних і непрацездатних, працюючих у промисловому та сільськогосподарському виробництві, в бюджетних і приватних установах, фахівців з повною вищою та середньо-спеціальною освітою (частіше в проміле або дециміле (► п.5.2)); середній рівень (► п.5.3) трудових доходів, середні витрати на купівлю продуктів харчування та непродовольчих товарів і т. ін. Результати такого аналізу характеризують об’єкт спостереження за певний звітний період (в задачі №1 це – календарний місяць). До того ж, вони можуть бути подані за декілька звітних періодів, що уможливлює аналіз динамічних змін відповідного показника або величини ознаки протягом всього строку спостереження, календарного року (► гл.7). Застосовуючи елементи кореляційно-регресійного аналізу, можна оцінити факторний зв’язок між ознаками, як, наприклад, в задачах №№5 і 6 залежність грошових витрат на купівлю продуктів харчування від трудових доходів і кількості членів сім’ї (► гл.9). Це – третій, завершальний, рівень аналізу.

Поділ показників на індивідуальні й узагальнюючі відбувається за таким критерієм, як ступінь агрегування явища (► рис.1.3). Агрегування у загальному розумінні – це поєднання декількох елементів в єдине ціле, а його результат є агрегатом. Тому, якщо поєднані у статистичну сукупність одиниці досліджуваного явища вдається охарактеризувати показником, чисельно, на рівні закономірності, такий показник є узагальнюючим – втіленням маси первинних даних в остаточний результат їх опрацювання й аналізу.

Характер опрацювання (систематизації) та різноманіття задач аналізу зумовлюють і різні види показників (► п.1.3 і рис.1.3): 1) в дискретних (► п.3.22) (моментних (► п.7.3)) рядах це – числові характеристики дискретної ознаки (моментні показники); в інтервальних рядах (► п.3.29) це – числові харак-

теристики неперервних ознак (інтервальні показники); 2) пошук закономірностей (► п.4.5) статистичних розподілів ґрунтується на числових характеристиках закономірності (вибіркових оцінках (► п.4.24, гл.6)); динамічний аналіз (► гл.7) відбувається через показники динаміки; індексація явищ (► гл.8) здійснюється за допомогою індексів; причинно-наслідкові зв’язки в кореляційно-регресійному аналізі (► гл.9) оцінюються по показниках зв’язку.

Але, незважаючи на різноманіття показників, усі вони за способом обчислення поділяються на абсолютні, відносні та середні (► рис.1.3), а якщо аналіз є варіаційним (дисперсійним, ► п.5.40), то серед них виділяють групу показників варіації.

Дата добавления: 2014-01-05