CC BY
8Исследование влияния изменения цен на сельскохозяйственную продукцию на
размер заработной платы работников Study of the impact of changes in prices for agricultural products on the amount of wages
of employees
Ь й московский ар экономический
kvpiui
УДК 657
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10039 Баянова Ольга Викторовна,
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУВО Пермский ГАТУ, г. Пермь
Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor, associate Professor of accounting and Finance Department FSBEIHE Perm SATU, c. Perm
Аннотация. Научная статья содержит методику и результаты исследования тесноты зависимости заработной платы работников от цен на сельскохозяйственную продукцию. Информационной базой исследования послужили данные сайта Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Пермскому краю. Цель исследования - раскрыть методику анализа и выявить тесноту зависимости между заработной платой работников и ценами на сельскохозяйственную продукцию. Метод исследования - парная корреляция, область применения результатов исследования -сельское хозяйство. Вывод - выявлена обратная умеренная связь между экономическими показателями, свидетельствующая о том, что снижение индекса цен на сельскохозяйственную продукцию приводит к росту заработной платы работников. Summary. The scientific article contains the methodology and results of the study of the tightness of the dependence of workers ' wages on prices for agricultural products. The study was a site of Territorial body of Federal state statistics service in the Perm region. The purpose of the study is to reveal the methodology of analysis and to reveal the tightness of the relationship between the wages of workers and the prices of agricultural products. The research method is pair correlation, the field of application of the research results is agriculture. Conclusion-an inverse moderate relationship between economic indicators was revealed,
indicating that a decrease in the price index for agricultural products leads to an increase in workers ' wages.
Ключевые слова: аграрное производство; цены на сельскохозяйственную продукцию; заработная плата; корреляционный анализ; парная корреляция.
Keyword: agricultural production; prices for agricultural products; wages; correlation analysis; pair correlation.
Введение
В современных условиях аграрное производство нуждается в повышении эффективности деятельности. Эффективность работников напрямую зависит от уровня заработной платы. Поэтому важно выявить факторы, оказывающие влияние на уровень заработной платы работников. В научной литературе достаточно много публикаций, посвященных исследованию заработной платы и цен на сельскохозяйственную продукцию: анализ заинтересованности в труде квалифицированных работников сельскохозяйственных предприятий Чехии провела Urbancova N. [6]; исследованием ценообразования в аграрном секторе Нигерии занимался Ajibade T.B. [4]; факторы ценообразования в аграрном производстве выявила Завгородняя Г.В. [1]; акцентировал внимание на человеческом капитале как основе развития аграрной организации Воронин Б.А.[2]; проанализировала состояние оплаты труда в сельском хозяйстве Вострецова Т.В. [3]; влияние монопсонного ценообразования в оптовой торговле на доходы сельскохозяйственных производителей Австралии выявил Freebairn J.[5].
Таким образом, анализ социально-экономических показателей и факторов, оказывающих влияние на их размер, являются актуальными в отечественной и зарубежной литературе.
Материалы и методы исследования
Тесноту зависимости заработной платы работников от уровня цен на сельскохозяйственную продукцию определим по исходным данным, сведения для которых взяты с сайта Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Пермскому краю: индекс цен производителей сельскохозяйственной продукции и основные социально-экономические показатели уровня жизни населения (таблица 1).
Таблица 1 - Сведения об индексе цен на сельскохозяйственную продукцию и
заработной плате работников
Годы Индекс цен на Среднемесячная номинальная начисленная
с ельскохоаянстБенную заработная плата работников организации
продукцию. % рублей
2015 109.7 24715.5
2014 109.1 27102.5
2015 107.6 28527.9
2016 105.6 30651.2
2017 89.6 52951.5
2018 103.9 55802.0
2019 102,9 39209,9
Исследование тесноты зависимости заработной платы от изменения цен на сельскохозяйственную продукцию проводится методом парной корреляции. Коэффициент парной корреляции рассчитывается по формуле:
Вначале следует уточнить результативный признак и фактор, оказывающий на него влияние:
у - результативный признак — заработная плата работников, рублей; х - фактор - индекс цен на сельскохозяйственную продукцию, %.
Для того, чтобы определить значение числителя, выполним четыре действия. Первое действие: рассчитаем среднее значение произведения фактора и признака (таблица 2).
Таблица 2 - Среднее значение произведения фактора п признака
Годы .X V IV
2013 109.7 24715.5 2711290.35
2014 109.1 27102.3 2956860.93
2015 107.6 28527.9 3069602.04
2016 105.6 30651.2 3236766.72
2017 89.6 32951.5 2952454.4
2018 103.9 35802.0 3719827.8
2019 102,9 39209:9 4034698,71
Итого X X 22681500.95
Среднее значение X X 3240214.42
Второе действие: определим среднее значение фактора (таблица 3).
Таблица 3 - Среднее значение фактора
Годы X
2013 109.7
2014 109.1
2015 107.6
2016 105.6
2017 £9.6
2018 103.9
2019 102=9
Итого 728.4
Среднее значение 104.1
Третье действие: определим среднее значение признака (таблица 4). Таблица 4 - Среднее значение признака
Годы г
2013 24715=5
2014 27102.3
2015 28527.9
2016 30651.2
2017 32951.5
2018 35802.0
2019 39209.9
Итого 218960.3
Среднее значение 31280.0
Четвертое действие: рассчитаем значение числителя.
^ 324021^.42 - 104,1 * 312НО,П _ -16033,58
Далее произведем расчет значения знаменателя в формуле. Для этого выполним три действия.
Первое действие: производим расчет среднеквадратического отклонения по результативному признаку (таблица 5). Расчет производим по данным таблицы 4.
Таблица 5 - Среднеквадратпческое отклонение результативного признака
№ пункта Методика расчета V
1 Определяет разницу между данными по 2013 году и средним значением. -6564,5
2 Возводим е квадрат полученную разницу. 43092660.25
3 Определяет разницу между данными по 2014 году и средним значением. -4177:7
4 Возводим е квадрат полученную разницу. 17453177=29
5 Определяет разницу между данными по 2015 году и средним значением. 2752,1
6 Возводим е квадрат полученную разницу. 7574054.41
7 Определяет разницу между данными по 2016 году и средним значением. -628,8
8 Возводим е квадрат полученную разницу. 395389.44
9 Определяет разницу между данными по 2017 году и средним значением. 1б71=5
10 Возводим е квадрат полученную разницу. 2793912.25
11 Определяет разницу между данными по 2018 году и средним значением. 4522
12 Возводим е квадрат полученную разницу. 20448484
13 Определяет разницу между данными по 2019 году и средним значением. 7929:9
14 Возводим е квадрат полученную разницу. 62883314.01
15 Складываем результаты решения в четных пунктах. 154640991.65
16 Полученную сумму делим на количество лет (7). 22091570.2357
17 Получаем квадратный корень от результата расчета в пункте 16. 4700,167
Второе действие: определяем значение среднеквадратического отклонения по фактору (таблица 6). Расчет производим по данным таблицы 3.
Таблица 6 - Рабочая табшща по определению среднеквадратпческого отклонения фактора
№ пункта Методика расчета X
1 Определяет разницу между данными по 2013 году и средним значением. 5.6
2 Возводим е квадрат полученную разницу. 31.36
3 Определяет разницу между данными по 2014 году и средним значением. 5
4 Возводим е квадрат полученную разницу. 25
5 Определяет разниц}7 между данными по 2015 году и средним значением. 3=5
6 Возводим е квадрат полученную разницу. 12.25
1 Определяет разниц}7 между данными по 2016 году и средним значением. 1=5
8 Возводим е квадрат полученную разницу. 2.25
9 Определяет разниц}7 между данными по 2017 году и средним значением. -14=5
10 Возводим е квадрат полученную разницу. 210.25
11 Определяет разниц}7 между данными по 2018 год}7 и средним значением. -0=2
12 Возводим е квадрат полученную разницу. 0.04
13 Определяет разницу между данными по 2019 год}7 и средним значением. -1=2
14 Возводим е квадрат полученную разницу. 1.44
15 Складываем результаты решения в четных пунктах. 282.59
16 Полученную сумму делим на количество лет (7). 40.37
17 Получаем квадратный корень от результата расчета е пункте 16. 6.354
Шаг 3. Значение знаменателя.
Г сТу <ГХ 4705,167 * 6,354
Результаты исследования
Подставим полученные значения числителя и знаменателя в формулу расчета коэффициента корреляции:
В завершение произведем экономическую интерпретацию результатов исследования тесноты зависимости заработной платы от изменения цен на сельскохозяйственную продукцию.
Коэффициент парной корреляции - это статистический показатель, который показывает степень тесноты связи между двумя переменными. Его значение варьируется от -1 до 1. Если значение коэффициента корреляции получилось от 0,3 до 0,5, то связь
между переменными слабая. Если значение от 0,5 до 0,7, то связь между переменными умеренная. При значении коэффициента корреляции свыше 0,7 связь между переменными тесная. В случае, если значение коэффициента корреляции равно нулю, то связь между переменными отсутствует. Прямую связь между переменными характеризует положительное значение коэффициента корреляции, а обратную связь между переменными характеризует отрицательное значение коэффициента корреляции. Прямая связь свидетельствует о том, что с увеличением фактора произойдет увеличение результативного признака. При наличии отрицательной связи рост фактора приводит к снижению результативного признака.
Выводы
Таким образом, выявлена умеренная связь между заработной платой работников и ценами на сельскохозяйственную продукцию. Отрицательное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии обратной связи между заработной платой и ценами на сельскохозяйственную продукцию. Обратная связь характеризуется тем, что при снижении индекса цен на сельскохозяйственную продукцию наблюдается увеличение заработной платы работников.
Список литературы
1. Завгородняя Г.В. и др. Факторы ценообразования шерсти тонкорунных пород овец при ее продаже / Завгородняя Г.В., Дмитрик И.И., Сердюков И.Г. // Сельскохозяйственный журнал. - 2019. — № 2. - С. 35 - 42.
2. Воронин Б.А. и др. Человеческий капитал как основа развития аграрной организации / Воронин Б.А., Чупина И.П., Воронина Я.В. // Аграрный вестник Урала. - 2019. — № 3. -С. 52 - 57.
3. Вострецова Т.В. Состояние оплаты труда в сельском хозяйстве // Социально-экономическая эффективность использования земельных ресурсов в аграрной сфере экономики Республики Башкортостан: современное состояние и пути повышения / Российский фонд фундаментальных исследований. - 2018. - С. 62 - 66.
4. Ajibade T.B. и др. Discovery Of Maize Price And Food Crop Market Dynamics In Nigeria \\ Ajibade T.B., Ayinde O.E., Abdoulaye T. // Review of Agricultural and Applied Economics, RAAE. - 2019. - Vol.22, № 1. - P.51 - 64.
5. Freebairn J. Effects of supermarket monopsony pricing on agriculture // Australian Journal of Agricultural and Resource Economics. - 2018. Vol. 62, — № 4. - Р. 548-562.
6. Urbancova N. Working time organization of senior workers in agricultural companies with a focus on age management // Studies in Agricultural Economics. - 2019. - Vol.121. -№ 3. -P.161 - 165.
References
1. Zavgorodnyaya G. V. et al. Factors of pricing of wool of fine-wool breeds of sheep at its sale / Zavgorodnyaya G. V., Dmitrik I. I., Serdyukov I. G. / / Agricultural Journal. — 2019. — No. 2. — pp. 35-42.
2. Voronin B. A. et al. Human capital as a basis for the development of an agrarian organization / Voronin B. A., Chupina I. P., Voronina Ya. V. / / Agrarian Bulletin of the Urals. — 2019. — No. 3. — p. 52-57.
3. Vostretsova T. V. State of remuneration of labor in agriculture / / Socio-economic efficiency of the use of land resources in the agrarian sphere of the economy of the Republic of Bashkortostan: current state and ways to increase / Russian Foundation for Fundamental Research. — 2018. — p. 62-66.
4. Ajibade T.B. и др. Discovery Of Maize Price And Food Crop Market Dynamics In Nigeria \\ Ajibade T.B., Ayinde O.E., Abdoulaye T. // Review of Agricultural and Applied Economics, RAAE. - 2019. - Vol.22, № 1. - P.51 - 64.
5. Freebairn J. Effects of supermarket monopsony pricing on agriculture // Australian Journal of Agricultural and Resource Economics. - 2018. Vol. 62, — № 4. - Р. 548-562.
6. Urbancova N. Working time organization of senior workers in agricultural companies with a focus on age management // Studies in Agricultural Economics. - 2019. - Vol.121. -№ 3. -P.161 - 165.
