CC BY
0Вестник Ошского государственного университета. Экономика №1 | 2022 УДК 330.101.52
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ ПО КЫРГЫЗСТАНУ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
Кулуева Чинара Раимкуловна, д.э.н., профессор
ch.kulueva@mail.ru Токошева Жазгул Аскербековна, аспирант
jtokosheva@mail.ru Ошский государственный университет
Ош, Кыргызстан
Аннотация: В статье с помощью корреляционно-регрессионного анализа выявлены наиболее значимые показатели, влияющие на уровень среднемесячной заработной платы, определена взаимосвязь между ними и построено двухфакторное уравнение регрессии. На основе уравнения регрессии спрогнозированы уровень среднемесячной заработной платы по КРдо 2024г.
Ключевые слова: точность прогноза, закон нормального распределения, корреляционно-регрессионный анализ.
ЭКОНОМЕТРИКАЛЫК МЕТОДДОРДУ КОЛДОНУУ МЕНЕН КЫРГЫЗСТАН БОЮНЧА ЭМГЕК АКЫНЫ ТАЛДОО ЖАНА
БОЛЖОЛДОО
Кулуева Чинара Раимкулова, э.и.д., профессор
ch.kulueva@mail.ru Токошева ЖазгYл Аскербековна, аспирант
jtokosheva@mail.ru Ош мамлекеттик университети Ош, Кыргызстан
Аннотация: макалада корреляциялык-регрессиялык анализдин жардамы менен орточо айлык эмгек акынын децгээлине таасир этYYчY эц маанилYY кврсвткYчтвр аныкталган, алардын ортосундагы байланыш аныкталган жана эки факторлуу регрессиялык салыштыруу. Регрессия тецдемесинин негизинде 2024-жылга чейин ГР боюнча орточо айлык эмгек акынын децгээли болжолдонгон.
Ачкыч свздвр: болжолдоонун тактыгы, нормалдуу бвлYштYPYY Мыйзамы, корреляциялык регрессиялык анализ.
COOPERATION OF XINJIANG WITH CENTRAL ASIAN COUNTRIES
IN THE FIELD OF OIL AND GAS
Kulueva Chinara Raimkulovna, Doctor of Economics, Professor, ch.kulueva@mail.ru
Tokosheva Zhazgul Askerbekovna, PhD student
jtokosheva@mail.ru Osh State University Osh, Kyrgyzstan
Abstract: In the article, using correlation and regression analysis, the most significant indicators affecting the level of average monthly wages are identified, the relationship between them is determined and a two-factor regression equation is constructed. Based on the regression equation, the level of the average monthly salary for GR is predicted until 2024.
Keywords: forecast accuracy, the law of normal distribution, correlation and regression analysis.
В связи с непростой сложившейся экономической ситуацией в Кыргызстане мире, одной из самых актуальных проблем становится тема заработной платы, прожиточного минимума населения, ВВП, уровня занятости и безработицы.
Согласно Нацстату КР, уровень среднемесячной заработной платы по КР в 2014 году составлял 12285 сома, а уже в 2022 году - 22927 сома, что больше в 1,8 раза. Естественно, до последнего времени мы наблюдали положительную динамику заработной платы по КР. [1]
В настоящем исследовании был проведен корреляционно -регрессионный анализ потенциальной зависимости среднемесячной начисленной заработной платы населению за год (сом, Y) в целом по Кыргызстанаот следующих факторов:
• среднемесячный прожиточный минимум на душу населения за год(сом, X1),
• ВВП в текущих ценах (млрд. сом, X2),
• экономически активное население (тыс. чел., Х3).
• количество безработных (тыс.чел., X4), курс доллара (Х5), время
(Х6).
В результате анализа были отобраны два фактора, достаточно тесно связанные с уровнем зарплаты, это Х1 - прожиточный минимум населения и Х2 - ВВП (данные приведены в табл. 1). Коэффициент корреляции уровня среднемесячной заработной платы и среднемесячного прожиточного минимума на душу населения равен 0,92 (92%), и коэффициент корреляции уровня среднемесячной заработной платы ВВП в текущих ценах равна 0,82 (82%).
В результате регрессионного анализа наилучшей моделью, которая объясняет изменения зависимой переменной, была признана следующая:
yi = -173,79 + 0,61xi + 0,02x2
Вестник Ошского государственного университета. Экономика №1 I 2022
Данная модель является статистически значимой. Экономический смысл коэффициентов регрессии заключается в следующем: при увеличении прожиточного минимума на 100сом среднегодовая заработная плата населения увеличивается на 61сом, при неизменном ВВП; при увеличении ВВП в текущих ценах на 1 млрд.сом среднегодовая заработная плата увеличивается на 0,02сом при неизменном прожиточном минимуме.
Оценим влияние отобранных регрессоров на зависимую переменную по модели с помощью коэффициентов эластичности, Р-коэффициентов и Д-коэффициентов (табл. 2). [2]
Коэффициент эластичности Э1 показывает, что при увеличении среднемесячной величины прожиточного минимума на 1%, следует ждать увеличения начисленной зарплаты на 0,48%, а коэффициент эластичности Э2 показывает, что при увеличении ВВП в текущих ценах на 1%, начисленная заработная плата увеличится на 0,62%.
Таблица 1. - Взаимосвязь уровня зарплаты и прожиточного минимума населения.
Год Среднемесячная начисленная заработная плата населению за год по КР, сом Среднемесячная величина прожиточного минимума на душу населения за год, сомах ВВП в текущих ценах, млрд. сом
У Х1 Х2
2014 12 285 3 422,00 46 9172
2015 13483 4892,71 503001,8
2016 14847 4892,79 503325,4
2017 15670 4 900,79 530 475,7
2018 16427 4 792,54 569 385,6
2019 17232 4 806,32 619 102,7
2020 18940 5 358,53 601 820,3
2021 19 586 6 268,31 723 122,2
2022 22927 7242,09 773500
* По данным НСК, дата обращения 24.10.2022 г.
Спрогнозируем среднемесячную заработную плату с использованием построенной модели при уровне значимости а = 0,1 на два ближайших года -2023-2024гг.[3]
Расчетные значения Х-факторов различаются у аналитиков и экспертов, но, как правило, основаны на средневзвешенном значении пессимистичных оценок. Ведь большинство аналитиков на данный момент не видят реального ВВП на конец 2023 года.и ожидает снижения ВВП на 0,7 -
0,8% в 2024 году. В результате мы ожидаем оценки по некоторым факторам в течение следующих двух лет. (табл. 2). Таблица 2
Упреждение Прогноз Х1 Прогноз Х2
1 9299,6 871289,2
2 9799,16 974545,2
Подставим в нее найденные прогнозные значения факторов Х1 и Х2 и получим:
y2023 = 22924,75 сом y2024 = 25294,6 сом
По прогнозам, с вероятностью 90% в ближайшие два года средняя заработная плата населения вырастет с 22 924,75 сома до 31 966 сомов в 2023 году и с 25 294,6 сома до 33 480 сомов в 2024 году. В связи со сложившейся экономической ситуацией в мире фактические данные по безработице и инфляции могут существенно отличаться от прогноза среднемесячной заработной платы на 2023-2024 годы. [4]
Высокая инфляция затрагивает беднейшие слои населения, получателей социальных пособий и социальных пенсий, тем более что рост цен на продукты питания съедает большую часть их личного бюджета.
В заключение, поскольку текущая ситуация является прямым результатом рыночных условий и международных санкций, в случае улучшения и стабилизации глобальных отношений реальность доходов может оказаться намного более позитивной и выше, чем ожидалось.
Список литературы:
1. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.stat.kg/ru/opendata/category/858/.
2. В.Р. Бараз. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel: учебное пособие. Екатеринбург: УГТУ—УПИ,2005.
3. В.ВГлинский, В.Г. Ионин Статистический анализ: учебное пособие. М.:ИНФРА-М,2002.
4. Ж.А. Токошева, К.И. Исманалиев, Ж.Б. Сеитова. Построение и анализ эконометрической модели оплаты труда. Журнал. Перспективы развития фундаментальных наук: сборник трудов XIX Междун. 26. Номер. 1.Стр. 56-58, 2022/4
