Реферат: Динамика развития региональной экономики Тамбовской области

--PAGE_BREAK--1.2 Статистика общих показателей воспроизводства населения


а) общие коэффициенты рождаемости, смертности и естественного прироста за 2004 – 2008 гг.

Среднегодовая численность населения <img width=«87» height=«41» src=«ref-1_1823058183-246.coolpic» v:shapes="_x0000_i1026"> тыс. чел.

Общий коэффициент рождаемости <img width=«83» height=«41» src=«ref-1_1823058429-244.coolpic» v:shapes="_x0000_i1027"> чел. на тысячу населения

Общий коэффициент смертности <img width=«92» height=«41» src=«ref-1_1823058673-257.coolpic» v:shapes="_x0000_i1028"> чел. на тысячу населения

Коэффициент естественного прироста (убыли) населения

<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823058930-175.coolpic» v:shapes="_x0000_i1029"> чел. на тысячу населения

Рассчитаем вначале среднегодовую численность населения (табл. 5)
Таблица 5 Среднегодовая численность населения Тамбовской области за 2004 – 2008 гг., тыс. чел.



Используем данные Госстата [8], рассчитываем коэффициенты естественного движения населения.

Теперь рассчитанные коэффициенты сводим в табл. 6 и табл. 7




Таблица 6 Коэффициенты естественного движения населения Тамбовской области за 2004 – 2008 гг.



б) коэффициенты жизненности, оборота и экономичности воспроизводства населения за 2004 – 2008 гг.

Коэффициент жизненности <img width=«64» height=«41» src=«ref-1_1823059105-209.coolpic» v:shapes="_x0000_i1030">

Коэффициент оборота населения <img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823059314-188.coolpic» v:shapes="_x0000_i1031"> чел. на тысячу населения

Коэффициент экономичности воспроизводства населения
<img width=«84» height=«41» src=«ref-1_1823059502-235.coolpic» v:shapes="_x0000_i1032">
Таблица 6 Коэффициенты естественного движения населения Тамбовской области за 2004 – 2008 гг.




Таким образом, по рассчитанным данным делаем вывод о весьма неблагоприятной ситуации по воспроизводству населения в Тамбовской области за анализируемый период. А именно: отрицательное значение естественного прироста свидетельствует об убыли населения, то есть смертность значительно превышает рождаемость, соответственно, коэффициент жизненности населения меньше единицы, а также коэффициент экономичности воспроизводства отрицателен.


    продолжение
--PAGE_BREAK--1.3 Анализ брачности и разводимости


Определим общие коэффициенты брачности и разводимости за 2004 – 2008 гг.

Коэффициент брачности <img width=«80» height=«41» src=«ref-1_1823059737-233.coolpic» v:shapes="_x0000_i1033"> браков на тысячу населения

Коэффициент разводимости <img width=«84» height=«41» src=«ref-1_1823059970-240.coolpic» v:shapes="_x0000_i1034"> разводов на тысячу населения

Коэффициент устойчивости брака <img width=«63» height=«41» src=«ref-1_1823060210-198.coolpic» v:shapes="_x0000_i1035">

Используя данные сайта Федеральной службы государственной статистики [8], рассмотрим число браков и разводов в Тамбовской области (табл. 7)
Таблица 7 Общие коэффициенты брачности и разводимости




Данные табл. 7 позволяют сделать вывод о том, что семейные узы в Тамбовской области крепчают: коэффициент устойчивости брака больше единицы, и при этом видно его увеличение в среднем.


1.4 Статистика миграционных потоков


Определим общие коэффициенты миграции (прибытия, убытия, миграции) за 2004 – 2008 гг. Общий коэффициент прибыли <img width=«107» height=«44» src=«ref-1_1823060408-275.coolpic» v:shapes="_x0000_i1036"> чел. на тысячу населения. Общий коэффициент убытия <img width=«107» height=«44» src=«ref-1_1823060683-265.coolpic» v:shapes="_x0000_i1037"> чел. на тысячу населения. Коэффициент миграции <img width=«135» height=«44» src=«ref-1_1823060948-314.coolpic» v:shapes="_x0000_i1038"> чел. на тысячу населения. Валовой оборот миграции в абсолютном выражении <img width=«81» height=«21» src=«ref-1_1823061262-165.coolpic» v:shapes="_x0000_i1039">

Используя данные сайта Федеральной миграционной службы, [], рассмотрим число прибывших и убывших в Тамбовской области (табл. 8)
Таблица 8Общие коэффициенты миграции



Данные табл. 8 позволяют сделать вывод о том, миграция в Тамбовской области носит характер оттока коэффициент прибытия меньше коэффициента убытия. Построим график динамики исчисленных коэффициентов (рис. 5)

    продолжение
--PAGE_BREAK--2. Статистика занятости и безработицы 2.1 Численность занятого населения в экономике по формам собственности


По данным Тамбовского областного комитета госстатистики, на конец 2008 года в Тамбовской области насчитывалось 1117 тыс. чел., в том числе 536,2 тыс. мужчин и 580,8 женщин. В табл. 9 представлена информация о численности различных категорий экономически активного населения [5].
Таблица 9 Численность категорий экономически активного населения



На основании этих данных охарактеризуем уровни экономической активности, занятости и безработицы населения.

Расчеты показателей занятости и безработицы в области

Анализ данных таблицы свидетельствует о том, что численность экономически активного населения увеличивается (рис. 6)

Уровень экономической активности населения, определяемый по формуле <img width=«91» height=«43» src=«ref-1_1823061427-247.coolpic» v:shapes="_x0000_i1040">, на конец <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г. составил <img width=«169» height=«41» src=«ref-1_1823061674-403.coolpic» v:shapes="_x0000_i1041">. Значение данного показателя говорит о том, что доля численности экономически активного населения в общей численности населения области составляет лишь более 50%, и это при том, что наметился явный рост численности экономически активного населения в 2004 – 2008 гг.

Коэффициент нагрузки на население, занятое в экономике, со стороны незанятого, равен <img width=«168» height=«41» src=«ref-1_1823062077-394.coolpic» v:shapes="_x0000_i1042">. Полученное значение говорит о том, что в Тамбовской области на одного человека, занятого в экономике, приходится 0,4 человека, не занятых в экономике.

Определим коэффициент занятости

<img width=«151» height=«41» src=«ref-1_1823062471-376.coolpic» v:shapes="_x0000_i1043">

В Тамбовской области 93,2% трудоспособного населения занято в сфере общественно полезного труда.

Чтобы более наглядно представить структуру занятого населения, рассчитаем коэффициенты занятости отдельно для мужчин и для женщин.

<img width=«160» height=«41» src=«ref-1_1823062847-383.coolpic» v:shapes="_x0000_i1044">  — уровень занятости среди мужчин

<img width=«163» height=«41» src=«ref-1_1823063230-387.coolpic» v:shapes="_x0000_i1045">  — уровень занятости среди женщин

Как можно видеть из полученных результатов, уровень занятости среди женщин ниже уровня занятости среди мужчин на 1,4 процентных пункта.

Это представлено на рис. 8




<img width=«482» height=«262» src=«ref-1_1823063617-15895.coolpic» v:shapes="_x0000_i1046">

Рис. 8. Занятость среди мужчин и женщин, %
Определим коэффициент безработицы

<img width=«149» height=«41» src=«ref-1_1823079512-356.coolpic» v:shapes="_x0000_i1047">

На основании данных табл. 9 рассмотрим динамику безработицы среди мужчин и женщин (рис. 9).
<img width=«447» height=«248» src=«ref-1_1823079868-6081.coolpic» v:shapes="_x0000_i1048">

Рис. 9. Динамика безработицы по полу
Рис. 9 наглядно свидетельствует о тенденции к снижению безработицы в Тамбовской области.

    продолжение
--PAGE_BREAK--2.2 Прогноз безработицы и экономической активности на 2007– 2009 гг.


Сделаем прогноз уровня безработицы среди мужчин и женщин на будущее до 2009 г. (на 3 года вперёд). Для этого воспользуемся уравнениями тренда, полученными с помощью Excel(рис. 10).
<img width=«440» height=«244» src=«ref-1_1823085949-8597.coolpic» v:shapes="_x0000_i1049">

Рис. 10. Уравнения трендов по безработице среди мужчин и женщин
Получаем уравнение тренда для мужчин <img width=«109» height=«21» src=«ref-1_1823094546-211.coolpic» v:shapes="_x0000_i1050">

Каждый год число безработных мужчин снижается на 1,3 тыс. человек.

Получаем уравнение тренда среди женщин <img width=«80» height=«21» src=«ref-1_1823094757-169.coolpic» v:shapes="_x0000_i1051">

Каждый год число безработных женщин снижается на 1 тыс. человек.

Сделанные прогнозы сведём в табл. 10.
Таблица 10 Прогноз числа безработных среди мужчин и женщин на 2009 – 2009 гг.




Таким образом, можно сделать вывод о том, что безработица имеет тенденцию к снижению, при этом в 2009 г. можно ожидать прогнозную численность безработных 37 тыс. чел. (19 тыс. мужчин и 18 тыс. женщин).



3. Статистика валового внутреннего продукта и внутреннего регионального продукта


В современной российской экономике отчетливо проявляется перенос центра тяжести управления на региональный уровень. Это обусловлено ростом суверенитета, усилением экономической самостоятельности и становлением основ финансово-бюджетной независимости. Все актуальнее становятся изучение тенденций инновационной деятельности в процессах социально-экономического развития территорий для создания эффективной системы управления и обоснования стратегии этого развития. Целью социально-экономического развития Тамбовской области является превращение области в динамично развивающийся, инновационно – активный, конкурентоспособный, экологически благополучный регион, нацеленный на высокое качество жизни.

В 2008 году Тамбовская область преодолела важный рубеж: Минфином РФ Тамбовская область выведена из разряда высокодотационных регионов. Как отмечает в своем выступлении губернатор области: «Тамбовская область вышла на траекторию устойчивого развития». В подтверждении этого вывода ниже приведен анализ сравнительных изменений динамики валового регионального продукта (ВРП) области валового внутреннего продукта России (ВВП), рис. 11. Эти графики представляют собой затухающие колебания, с наибольшим отклонением от нормального состояния после финансового кризиса 1998 года, который вывел всю финансово-экономическую систему РФ и области из равновесия. В последние два года эти отклонения стали минимальными, что является следствием стабилизации и укрепления экономического роста. Это позволило спрогнозировать в 2007 году рост ВРП и достигнуть его в 2008 году с абсолютной точностью — 7,2%. Сравнительные данные прироста валового внутреннего продукта по РФ и валового регионального продукта области приведены в табл. 11.


Таблица 11 Прирост ВВП РФ и ВРП области, %



Графическая иллюстрация представлена на рис. 11 [11]

По рейтинговой оценке Агентства национальных новостей (АНН), в 2008 году Тамбовская область признана по совокупности показателей безопасности и благосостояния самым благополучным регионом России (табл. 12). Тамбовщина оказалась третьей в стране по уровню безопасности и 21-й по показателям благосостояния, рассчитанным как отношение денежных доходов на душу населения к величине прожиточного минимума.
Таблица 12 Рейтинг благополучия субъектов РФ в 2008 году



Однако оценка основных макроэкономических показателей социально-экономического развития области за 2008 год свидетельствует о том, что существующая структура экономики региона, как и России в целом, не позволяет ей в дальнейшем развиваться на существующей экономической базе. Необходим переход на инновационный путь развития, имеющий долгосрочный характер.

Обеспечение высоких темпов и качества экономического развития страны в целом, и региона в частности, предполагает активизацию инновационной деятельности, которая сопровождается внедрением высоких технологий в производство и расширением выпуска инновационной продукции.

С целью реализации инновационной стратегии Тамбовской области необходима активизация инновационной и научно-технической политики, формирование инновационной инфраструктуры для обеспечения последующего перехода к инновационной модели развития, которая предполагает следующие этапы.

1. Разработка целевых инновационных программ. Разработанная программа развития научной, научно-технической и инновационной деятельности в Тамбовской области на 2008-2010 годы выступает основным механизмом реализации инновационной стратегии.

2. Размещение регионального заказа среди исполнителей, которые отбираются на конкурсной основе.

3. Результаты законченных инновационных разработок должны пройти приемку и внедрение с возможной продажей этих результатов потенциальным покупателям.

Анализ основных показателей инновационной деятельности Тамбовской области позволяет выделить следующие основные тенденции в развитии инновационной экономики региона:

Число организаций, выполняющих научные исследования и разработки на протяжении 1990-<metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г.г., остается стабильным – 24. При этом, численность работников таких организаций, за указанный период сократилась в 2,4 раза;

Как положительную тенденцию следует отметить рост среднемесячной заработной платы одного работника в отрасли «Наука и научное обслуживание». Данный показатель увеличился за период 1990-<metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г.г. в 15,31 раза. Однако, сопоставляя рассматриваемый показатель с аналогичным показателем в промышленности, отметим что, если в <metricconverter productid=«1990 г» w:st=«on»>1990 г. данное соотношение составляло 1,19, то в <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г. – 0,92.

Стоимость научных исследований, разработок и услуг, выполненных собственными силами организаций, возросла за период 1990-<metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г.г. в 12,5 раз.

Как свидетельствуют данные табл. 13, наибольшую долю в затратах на научные исследования и разработки занимают внутренние текущие затраты.
Таблица 13 Затраты на научные исследования и разработки, %



Данные о валовом внутреннем продукте [] представлены в табл. 15. При этом нижняя строка показывает долю валового регионального продукта в структуре регионального продукта по всем субъектам РФ
Таблица 14 Валовой региональный продукт по субъектам Российской Федерации в 2004-2008 гг. (в текущих основных ценах, млрд.рублей)



Таким образом, несмотря на рост ВРП за анализируемый период, видим тенденцию к снижению доли ВРП Тамбовской области по отношению к суммарному ВРП в Российской Федерации.




Система национальных счетов (СНС) — система взаимосвязанных балансовых таблиц, раскрывающих структуру экономических результатов хозяйственной деятельности на основе подсчета ВВП и его составляющих. Описывает наиболее важные аспекты экономического развития (производство, распределение, перераспределение и использование конечного продукта и национального дохода, формирование национального богатства).

Стандартная система национальных счетов разработана статистической комиссией ООН в 1953. Национальные счета используются более чем в 100 странах мира. В России с 1988 показатель ВВП определяется по методике ООН.

В СНС России 7 счетов для национальной экономики: счета продуктов и услуг, производства, образование доходов, распределение доходов, использование доходов, капитальных затрат, финансовый счет.

В 1993 году были внесены изменения в СНС, в ООН. Использовался метод Хикса при подсчете ВВП

Выделяют следующие основные счета:

Счет производства показывает результаты производственной деятельности (затраты, промежуточное потребление, производство добавленной стоимости). В итоге счет дает добавленную стоимость в рыночных ценах.

Счет образования доходов характеризует процесс образования прибыли, заработной платы, доходов от собственности, социальных выплат, других доходов.

Счет распределения доходов показывает, как доходы распределяются между основными получателями – домашними хозяйствами, фирмами, учреждениями, административными структурами.

Счет использования доходов отражает соответствующий процесс: из располагаемого валового дохода образуются конечное потребление и валовое накопление.

Счет капитала содержит показатели сбережения, изменения запасов, амортизации основного капитала, перечисления капитала.

Финансовый счет показывает итоговые изменения финансовых активов и пассивов, образование сальдо долговых требований и обязательств.



    продолжение
--PAGE_BREAK--4. Статистика доходов и расходов населения


Используем данные [9] о распределении населения региона по 10% группам населения по уровню среднедушевого дохода (табл. 15)
Таблица 15 Распределение населения по уровню среднедушевого дохода в Тамбовской области



Определим коэффициент дифференциации доходов (коэффициент фондов)
<img width=«65» height=«45» src=«ref-1_1823094926-222.coolpic» v:shapes="_x0000_i1052">
Базисный год: Кф0=<img width=«28» height=«47» src=«ref-1_1823095148-156.coolpic» v:shapes="_x0000_i1053">=<img width=«35» height=«44» src=«ref-1_1823095304-172.coolpic» v:shapes="_x0000_i1054">=9,391; отчётный год: Кф1=<img width=«28» height=«47» src=«ref-1_1823095148-156.coolpic» v:shapes="_x0000_i1055">=<img width=«36» height=«44» src=«ref-1_1823095632-167.coolpic» v:shapes="_x0000_i1056">=12,238

Определим коэффициент концентрации доходов Джини.

Рассчитывается по формуле:


<img width=«212» height=«45» src=«ref-1_1823095799-604.coolpic» v:shapes="_x0000_i1057">,
где сumyi– кумулятивная доля дохода (накопленная частость).

Коэффициент Gизменяется в пределах от 0 до 1. Чем ближе его значение к 1, тем выше уровень неравенства (концентрации) в распределении, чем ближе к 0, тем выше уровень равенства.

Расчёты сводим в табл. 16 и 17 для 2007 и 2008 годов соответственно
Таблица 16Базисный год



Коэффициент К. Джини равен:
G=1-2*<img width=«164» height=«45» src=«ref-1_1823096403-554.coolpic» v:shapes="_x0000_i1058">=1-2*0,385+0,1=0,33
Таблица 17Отчётный год



Коэффициент К. Джини равен:
G=1-2*<img width=«164» height=«45» src=«ref-1_1823096403-554.coolpic» v:shapes="_x0000_i1059">=1-2*0,3542+0,1=0,3916
Построим график Лоренца (рис. 12 и 13). Для этого проделаем расчёты (табл. 18)
Таблица 18 Расчёт для построения кривой Лоренца распределения доходов населения




2007 год

<img width=«491» height=«282» src=«ref-1_1823097511-3677.coolpic» v:shapes="_x0000_i1060">

Рис. 12. Ряд 1 – линия равномерного распределения, ряд 2 – линия фактического распределения (кривая Лоренца распределения населения Тамбовской области по размеру среднедушевых доходов)
2008 год

<img width=«491» height=«282» src=«ref-1_1823101188-3674.coolpic» v:shapes="_x0000_i1061">

Рис. 13. Ряд 1 – линия равномерного распределения, ряд 2 – линия фактического распределения (кривая Лоренца распределения населения Тамбовской области по размеру среднедушевых доходов)
Таким образом, дифференциация доходов населения в отчётном году выросла по сравнению с базисным с 9,391 до 12,238; это говорит об увеличении неравенства доходов населения. Коэффициенты К.Джини составили 0,33 и 0,3916 соответственно в базисном и отчётном годах; это подтверждает увеличение неравенства доходов. Такой же вывод можно сделать из визуального анализа графиков М.Лоренца: неравномерность доходов увеличивается (заметен крен кривой линии вправо).



    продолжение
--PAGE_BREAK--5. Отраслевые статистики 5.1 Статистика промышленности


Рассмотрим вопрос тенденции развития промышленного производства

Для прогнозирования промышленного производства в Российской Федерации используем данные Госкомстата РФ [8].

Ниже (таб. 19) приводится информация, характеризующая динамику производства по разделам ОКВЭД «Добыча полезных ископаемых», «Обрабатывающие производства», «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» и их подразделам, структуру отгруженной продукции (работ, услуг) по видам экономической деятельности, использование производственной мощности организаций по выпуску отдельных видов продукции, отдельные показатели финансово-хозяйственной деятельности организаций.

Объем отгруженной продукции (работ, услуг) — стоимость отгруженных или отпущенных в порядке продажи, а также прямого обмена (по договору мены) всех товаров собственного производства, выполненных работ и оказанных услуг собственными силами. Разработка данного показателя осуществляется с <metricconverter productid=«2007 г» w:st=«on»>2007 г.

Объем отгруженных товаров представляет собой стоимость тех товаров, которые произведены данным юридическим лицом и фактически отгружены (переданы) в отчетном периоде на сторону (другим юридическим и физическим лицам), включая товары, сданные по акту заказчику на месте, независимо от того, поступили деньги на счет продавца или нет.

Объем работ и услуг, выполненных собственными силами, представляет стоимость работ и услуг, оказанных (выполненных) организацией другим юридическим и физическим лицам.

Данные приводятся в фактических отпускных ценах без налога на добавленную стоимость, акцизов и других аналогичных обязательных платежей.

Группировки по видам деятельности представляют совокупность соответствующих фактических видов деятельности, осуществляемых организациями, независимо от их основного вида деятельности.

Индекс производства — относительный показатель, характеризующий изменение масштабов производства в сравниваемых периодах. Различают индивидуальные и сводные индексы производства. Индивидуальные индексы отражают изменение выпуска одного продукта и исчисляются как отношение объемов производства данного вида продукта в натурально-вещественном выражении в сравниваемых периодах. Сводный индекс производства характеризует совокупные изменения всех видов продукции и отражает изменение создаваемой в процессе производства стоимости в результате изменения только физического объема производимой продукции. Для исчисления сводного индекса производства индивидуальные индексы по конкретным видам продукции поэтапно агрегируются в индексы по видам деятельности, подгруппам, группам, подклассам, классам, подразделам и разделам. Индекс промышленного производства — агрегированный индекс производства по видам деятельности «добыча полезных ископаемых», «обрабатывающие производства», «производство и распределение электроэнергии, газа и воды».

Производственная мощность — максимально возможный выпуск продукции (за год, сутки, смену) или объем добычи и переработки сырья в номенклатуре и ассортименте. Определяется с учетом полного использования установленного режима работы производственного оборудования и производственных мощностей. Величину мощности по выпуску конкретного вида продукции, факторы ее изменения и уровень использования характеризует баланс производственной мощности. По данным баланса производственной мощности рассчитываются среднегодовая производственная мощность, действовавшая в отчетном периоде, и процент ее использования. Процент использования производственной мощности — относительный показатель, характеризующий степень использования производственной мощности по выпуску отдельных видов продукции. Исчисляется как отношение фактического выпуска продукции к среднегодовой производственной мощности, действовавшей в отчетном периоде по выпуску этой продукции.
Таблица 19 Индексы производства по видам экономический деятельности (1991 г. =100)



На основании исходных данных, представленных в предыдущем разделе, выполним экстраполяцию основных показателей развития промышленности РФ до 2010 года. Такая глубина прогнозирования обусловлена исходным рядом динамики, то есть данные, представляющие исходную тенденцию, имеются за прошлые 13 лет. Примерно на половину этого срока в будущем могут быть получены данные, имеющие приемлемую точность. Учтём также, что исходный ряд динамики – неравномерный, то есть в нём отсутствуют данные за 1993, 1994, 1996, 1997, 1998, 1999 годы. Для экстраполяции используем ряд динамики, начиная с 2002 года. При этом для упрощения вычислений обозначим 2002 год как год «1», 2003 – год «2» и так далее.

Перед выполнением экстраполяции сделаем некоторые предварительные замечания.

Во – первых, будем использовать модель линейной регрессионной зависимости вида <img width=«89» height=«24» src=«ref-1_1823104862-191.coolpic» v:shapes="_x0000_i1062">; такой выбор обусловлен видом ряда динамики: за каждый год известны значения базисных (по отношению к 1991 году) индексов, то есть имеется один фактор – время.

Во – вторых, с помощью этой модели получим прогнозные значения по всем видам индексов, представленных в таблице 19. Это позволит сформировать прогнозную таблицу такого же вида, как и исходная информация.

В третьих, для оценок параметров уравнения регрессии будем использовать метод наименьших квадратов; однако ввиду ограниченного объема работы и упрощения техники вычислений также целесообразно пользоваться средствами Excel, то есть получение уравнения тренда средствами с помощью встроенных функций в электронной таблице Excel.

Наконец, после выполнения экстраполяции сделаем выводы.

Оценки параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов можно получить по следующим формулам.

Система нормальных уравнений имеет вид:
<img width=«171» height=«59» src=«ref-1_1823105053-825.coolpic» v:shapes="_x0000_i1063">
При этом коэффициенты находятся из уравнений.
<img width=«185» height=«56» src=«ref-1_1823105878-816.coolpic» v:shapes="_x0000_i1064"> и <img width=«159» height=«55» src=«ref-1_1823106694-731.coolpic» v:shapes="_x0000_i1065">
Таблица 20 Динамика добычи полезных ископаемых



Составим расчётную таблицу 21




Таблица 21 Расчёт уравнения тренда по методу наименьших квадратов



Получаем
<img width=«388» height=«56» src=«ref-1_1823107425-1242.coolpic» v:shapes="_x0000_i1066">

<img width=«349» height=«55» src=«ref-1_1823108667-1127.coolpic» v:shapes="_x0000_i1067">
Следовательно, уравнение тренда (регрессии) будет иметь вид.
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1068">=<img width=«111» height=«21» src=«ref-1_1823109980-229.coolpic» v:shapes="_x0000_i1069">
Совершенно аналогично получаем уравнения трендов по остальным позициям

Добыча топливно – энергетических полезных ископаемых
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1070">=<img width=«111» height=«21» src=«ref-1_1823110395-227.coolpic» v:shapes="_x0000_i1071">
Добыча полезных ископаемых, кроме топливно – энергетических
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1072">=<img width=«112» height=«21» src=«ref-1_1823110808-222.coolpic» v:shapes="_x0000_i1073">


Обрабатывающие производства
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1074">=<img width=«120» height=«21» src=«ref-1_1823111216-237.coolpic» v:shapes="_x0000_i1075">
Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1076">=<img width=«109» height=«21» src=«ref-1_1823111639-225.coolpic» v:shapes="_x0000_i1077">
Текстильное и швейное производство
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1078">=<img width=«105» height=«21» src=«ref-1_1823112050-217.coolpic» v:shapes="_x0000_i1079">
Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1080">=<img width=«93» height=«21» src=«ref-1_1823112453-197.coolpic» v:shapes="_x0000_i1081">
Обработка древесины и производство изделий из дерева
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1082">=<img width=«111» height=«21» src=«ref-1_1823112836-219.coolpic» v:shapes="_x0000_i1083">
Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1084">=<img width=«103» height=«21» src=«ref-1_1823113241-214.coolpic» v:shapes="_x0000_i1085">
Производство кокса и нефтепродуктов
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1086">=<img width=«112» height=«21» src=«ref-1_1823113641-216.coolpic» v:shapes="_x0000_i1087">


Химическое производство
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1088">=<img width=«105» height=«21» src=«ref-1_1823114043-218.coolpic» v:shapes="_x0000_i1089">
Производство резиновых и пластмассовых изделий
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1090">=<img width=«95» height=«21» src=«ref-1_1823114447-204.coolpic» v:shapes="_x0000_i1091">
Производство прочих неметаллических минеральных продуктов
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1092">=<img width=«112» height=«21» src=«ref-1_1823114837-218.coolpic» v:shapes="_x0000_i1093">
Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1094">=<img width=«105» height=«21» src=«ref-1_1823115241-220.coolpic» v:shapes="_x0000_i1095">
Производство машин и оборудования
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1096">=<img width=«112» height=«21» src=«ref-1_1823115647-225.coolpic» v:shapes="_x0000_i1097">
Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1098">=<img width=«112» height=«21» src=«ref-1_1823116058-222.coolpic» v:shapes="_x0000_i1099">
Производство транспортных средств и оборудования




<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1100">=<img width=«112» height=«21» src=«ref-1_1823116466-233.coolpic» v:shapes="_x0000_i1101">
Прочие производства
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1102">=<img width=«111» height=«21» src=«ref-1_1823116885-225.coolpic» v:shapes="_x0000_i1103">
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды
<img width=«87» height=«24» src=«ref-1_1823109794-186.coolpic» v:shapes="_x0000_i1104">=<img width=«112» height=«21» src=«ref-1_1823117296-227.coolpic» v:shapes="_x0000_i1105">
Таким образом, получены уравнения регрессии, моделирующие ряды индексов промышленного производства в России. С помощью этих уравнений рассчитаем прогнозные значения индексов до 2010 года (2008 год – год «7», 2009 – год «8», 2010 – год «9», 2009 – год «10» и 2010 год – год «11»).

Соответствующие значения года "t" подставляем в уравнения регрессий. Получаем прогнозные значения индексов промышленного производства.
Таблица 22 Индексы производства по видам экономический деятельности (1991 г. =100)



Таким образом, получен прогноз развития промышленности РФ до 2010 г. При этом из анализа прогнозной таблицы делаем следующие выводы.

По основным отраслям промышленности предполагается рост, при этом в 2010 г. по 5 позициям уровень составит больше 100% от уровня 1991 года. По 5 позициям уровень производства составит менее 60% от уровня 1991 года. Остальные отрасли будут развиваться таким образом, что уровень производства составит примерно от 60 до 100% от уровня 1991 года.


    продолжение
--PAGE_BREAK--5.2 Статистика образования


Основным источником об уровне образования населения является перепись. Программа переписи предусматривает получение сведений об уровне образования каждого человека, а также о типах учебных заведений, в которых он учился или закончил.

Значительное внимание уделяется изучению подготовки и повышению квалификации занятого населения. Такое изучение осуществлялось по данным единовременных учетов, как рабочих, так и специалистов со средним специальным и высшим образованием. Сведения об уровне, профиле обучения и профессиональной подготовке внесены в программы периодических выборочных опросов незанятого населения, проводимых службами государственной статистики с 1992 года.

Главным источником информации о государственных учреждениях образования остается государственная статистическая отчетность, представляемая раз в год. Программа отчетности содержит сведения о численности, составе и движении обучающихся; профессиональной подготовке и продолжительности педагогической работы; данные о материальной обеспеченности и финансовые показатели деятельности учебных заведений. Разнообразные данные собираются в выборочных обследованиях обучающихся, проводимых не только статистическими службами, но и педагогами, медиками, социологами и другими специалистами.

Одна из ведущих задач статистики заключается в измерении образовательного потенциала общества; в изучении процессов его формирования, дифференциации и использования. Образовательных потенциал общества – накопленный поколениями объем и качества знаний и профессионального опыта, которые усвоены населением и воспроизводятся через систему образования.

Измерение уровня образования населения осуществляется при проведении переписи. В процессе разработки программы переписи определяются критерии образованности (грамотности). Исходя из программы переписи, создается методика построения обобщающих показателей образования населения в целом и отдельных социально-демографических групп, изучения их динамики.



5.3 Статистика финансов (статистический анализ денежной массы)


Денежная масса М2 включает:

наличные деньги в обращении (денежный агрегат М0) — наиболее ликвидная часть денежной массы, доступная для немедленного использования в качестве платежного средства. Включает банкноты и монету в обращении.

безналичные средства — остатки средств нефинансовых и финансовых (кроме кредитных) организаций и физических лиц на расчетных, текущих, депозитных и иных счетах до востребования (в том числе счетах для расчетов с использованием банковских карт) и срочных счетах, открытых в действующих кредитных организациях в валюте Российской Федерации, а также начисленные проценты по ним. Безналичные средства, учитываемые на аналогичных счетах в кредитных организациях с отозванными лицензиями, не входят в состав денежного агрегата М2.

В показатель денежной массы в национальном определении не включаются депозиты в иностранной валюте.

Статистические данные объёма денежной массы [11] в Российской Федерации за 2008 – 2010 гг. представлены ниже (табл. 23 – 25).
Таблица 23 Денежная масса М2 РФ в <metricconverter productid=«2010 г» w:st=«on»>2010 г. (млрд. руб.)



По данным табл. 23, объём денежной массы увеличился за первый квартал 2010 года с 13272,1 млрд. руб. до 13382,9 млрд. руб., в том числе зафиксировано увеличение объёма наличных денег М0 с 3702,2 млрд. руб. до 3475,5 млрд. Прирост денежной массы за 4 месяца <metricconverter productid=«2010 г» w:st=«on»>2010 г. по отношению к началу года (01 января <metricconverter productid=«2010 г» w:st=«on»>2010 г.) составил 0,8%.
Динамика роста денежной массы представлена на рис. 14.

<img width=«490» height=«272» src=«ref-1_1823117523-3647.coolpic» v:shapes="_x0000_i1106">

Рис.14. Увеличение денежной массы М2 РФ за <metricconverter productid=«2010 г» w:st=«on»>2010 г.
Таблица 24 Денежная масса М2 РФ в <metricconverter productid=«2009 г» w:st=«on»>2009 г. (млрд. руб.)


По данным табл. 24, объём денежной массы увеличился за 2009 год с 8995,8 млрд. руб. до 12163,3 млрд. руб., в том числе зафиксировано увеличение объёма наличных денег М0 с 2785,2 млрд. руб. до 3373,4 млрд. Прирост денежной массы за <metricconverter productid=«2009 г» w:st=«on»>2009 г. по отношению к началу года (01 января <metricconverter productid=«2009 г» w:st=«on»>2009 г.) составил 35,2%.
Динамика роста денежной массы представлена на рис. 15.

<img width=«489» height=«221» src=«ref-1_1823121170-3934.coolpic» v:shapes="_x0000_i1107">

Рис.15. Увеличение денежной массы М2 РФ за <metricconverter productid=«2009 г» w:st=«on»>2009 г.
Таблица 25 Денежная масса М2 РФ в <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г. (млрд. руб.)


По данным табл. 25, объём денежной массы увеличился за 2008 год с 6044,7 млрд. руб. до 8014,1 млрд. руб., в том числе зафиксировано увеличение объёма наличных денег М0 с 2009,2 млрд. руб. до 2450,7 млрд. Прирост денежной массы за <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г. по отношению к началу года (01 января <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г.) составил 32,6%.
Динамика роста денежной массы представлена на рис. 16.

<img width=«489» height=«216» src=«ref-1_1823125104-3720.coolpic» v:shapes="_x0000_i1108">

Рис.16. Увеличение денежной массы М2 РФ за <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г.
Таким образом, годовой рост объёма денежной массы за период 2008 -2010 гг.составляет несколько более 30%. Рассмотрим структуру денежной массы в сравнении за 2008 и 2009 гг. (табл. 26 и 27). Данные за <metricconverter productid=«2010 г» w:st=«on»>2010 г. учитывать не будем, в связи с тем, что год не закончился.
Таблица 26 Структура денежной массы за <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г.



Таблица 27 Структура денежной массы за <metricconverter productid=«2009 г» w:st=«on»>2009 г.



Из данных табл. 26 и 27 можно сделать вывод о том, что в структуре денежной массы безналичные деньги вытесняют наличные.

Для количественной оценки этого явления рассмотрим соответствующие индексы (по датам: январь <metricconverter productid=«2009 г» w:st=«on»>2009 г. к январю <metricconverter productid=«2008 г» w:st=«on»>2008 г. и так далее).

Сведём расчёты в табл. 28.
Таблица 28 Индексы денежной массы (2009 к 2008, по месяцам)



Проиллюстрируем увеличение индекса по безналичным средствам на рис. 17.
<img width=«490» height=«272» src=«ref-1_1823128824-3617.coolpic» v:shapes="_x0000_i1109">

Рис. 17. Динамика индекса безналичных средств в структуре денежной массы
Таким образом, наглядно видно, что имеется тенденция вытеснения безналичными средствами денежного агрегата М0 из структуры денежной массы: за период 2008 – 2009 гг. рост показателя составил 5%.



    продолжение
--PAGE_BREAK--
еще рефераты
Еще работы по мировой экономике