Многомерный статистический анализ уровня жизни населения Ульяновской области Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ляет повысить не только экономическую, но и социальную эффективность производства. Инновации выступают как один из многих источников конкурентных преимуществ. Создатель одной из крупнейших инновационных компаний «Microsoft Corporation» Билл Гейтс считает, что «главным фактором, определяющим «скорость» компании, становится ее корпоративная культура» [1, с. 165]. Мы можем добавить: не просто корпоративная культура, а инновационно ориентированная корпоративная культура.

Основной чертой инновационной организационной культуры является создание условий для расширения знаний, повышения квалификации, непрерывного самосовершенствования персонала. Однако важным фактором развития такого типа культуры является активная инновационная деятельность и самого персонала. Для этого требуется создание такой системы стимулирования, которая позволила бы учитывать специфику творческого труда, а также более точно и гибко оплачивать его. Таким образом, создание и внедрение инновационной корпоративной культуры представляет собой сложный процесс, но в конечном итоге именно это в современных условиях позволяет компании быть лидером на рынке и добиваться успеха.

Еще один новый тип, который выделяют современные авторы, - это экологическая организационная культура. Понятие «экологическая культура» возникло недавно и стало необычайно актуальным в настоящее время, потому что мир начал переживать одну за другую глобальные экологические катастрофы, вызванные действиями человека, который в погоне за экономическими выгодами совсем забыл об окружающей среде.

Экологическая культура представляет собой совокупность достижений общества и человека в производ-

ственной, материальной и духовной экологической деятельности, направленной на сохранение и улучшение окружающей среды, совокупность ценностных экологических ориентаций. Ядро экологической культуры составляют общечеловеческие цели взаимодействия общества и природы, общечеловеческие ценности, а также исторически сложившиеся способы их восприятия и достижения. Экологическая культура на предприятии должна быть обязательно. Об этом можно судить по тому, в какой мере реализуются экологические программы, разработаны и используются ли экологические кодексы, налажена ли работа экологических служб, а также насколько воплощены идеи грамотного и рационального природопользования на практике.

На наш взгляд, корпоративная культура современной организации так или иначе включает в себя все рассмотренные типы. Однако для успеха компании на рынке корпоративная культура должна соответствовать и запросам общества в вопросах экологии, инновации и этического отношения к остальным стейкхолдерам.

1. Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли. М.: Эксмо-Пресс, 2001,

2. Капитонов Э.А., Капитонов А.Э. Корпоративная куль -тура и РР М.; Ростов н/Д: МарТ, 2003.

3. Организационная культура: учебник / под ред. Н. И.Шаталовой. М.: Экзамен, 2006.

4. Спивак В.А. Управление персоналом для менеджеров: учеб. пособие. М.: Эксмо, 2008.

5. Сравнительный менеджмент / под ред. С.Э. Пивоваро-ва. СПб.: Питер, 2006.

6. Стратегический менеджмент / под ред. А.Н. Петрова. СПб.: Питер, 2006.

7. Ульяновский А.В. Маркетинговые коммуникации: 28 инструментов миллениума. М.: Эксмо, 2008.

УДК 31:33(470.42)

МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ УЛЬЯНОВСКОЙ ОБЛАСТИ

При проведении многомерного статистического анализа уровня жизни населения городов и сельских районов Ульяновской области мы при -менили следующие методы:

- содержательный анализ;

- разведочный (предварительный анализ);

- анализ степени взаимосвязи отобранных факторов (корреляцион-ный анализ);

- регрессионный анализ;

Содержательный анализ проводится с целью формирования системы показателей и определения результативного признака (моделируемого или зависимого) и факторных (независимых) признаков. В качестве результативных признаков нами были выбраны статистические показатели: объем платных услуг на душу населения (У1) и среднемесячная но -минальная заработная плата (У2). В качестве факторных признаков мы выбрали основные показатели, характеризующие рынок труда и занятость, масштабы производства, возрастной состав населения, доходы населения, благоустройство жилищного фонда и масштабы населенного

Т.Е. Цыцарова,

ассистент кафедры экономики и менеджмента, Ульяновский технический университет

пункта, среднегодовую численность работников и фонд заработной платы занятых на предприятиях и в организациях.

Разведочный анализ проводится с целью определения степени неоднородности статистической совокупности и повышения однородности за счет исключения «выбросов». Он состоит из следующих этапов: получение основных статистических характеристик, определение степени однородности статистической совокупности , «выбросов», эмпирического распределения и степени соответствия его нормальному закону распределения.

В пакете анализа «Excel» мы рассчитали основные статистические характеристики (описательные статистики), такие как среднее значение совокупности (х) и среднее квадратическое отклонение (а). Далее определяем коэффициент вариации, характеризующий степень однородности совокупности, по формуле [1, с.129]:

V = -2x100%.

(1)

При V > 33% совокупность считается неоднородной. Коэффициент вариации исследуемых совокупностей, рассчитанный по формуле (1):

Vv. =

3 391,059

4 887,75

x100% = 69,37%,

На рис. 1 видно, что значение показателя в Ульяновске значительно отличается от остальных значений. Проверим его на выброс с помощью критерия «четырех сигм» по следующему алгоритму:

- определяем среднее значение и среднее квадратическое отклонение совокупности без учета значения показателя, «подозреваемого выбросом» (город Ульяновск). В результате получаем среднее значение х = 4 422,913 и среднее квадратическое отклонение а = 2 569,143 ;

- вычисляем верхнюю и нижнюю границы по формулам:

1219397 = '2'9,397 х 100% = 32,9% .

У2 3 705,704

Как видно, совокупность У2 - среднемесячная но -минальная заработная плата - однородная. Признак У1 - объем платных услуг на душу населения - представляет собой неоднородную совокупность, так как 69,37% > 33%. Необходимо определить город, «вносящий» эту неоднородность, те. точку «выброса».

Точки «выбросов» - это объекты с сильно отличаю -щимися значениями исследуемого показателя. «Выбросы» определяются визуально с помощью линейных графиков и подтверждаются определенными критериями, например критерием «четырех сигм».

На рис. 1 представлен линейный график распределения объема платных услуг на душу населения по городам и сельским районам Ульяновской области.

хит = х 4ха,

хее„х = х + 4 ха.

(2)

(3)

Подставляем среднее значение и среднее квадратическое отклонение совокупности без учета значения показателя, «подозреваемого выбросом», в формулы (2) и (3) и получаем:

хииж = 4 422,913_4х2 569,143 = _5 853,659 ,

хверх = 4 422,913 + 4 х2 569,143 = 14 699,485 ;

- точка считается «выбросом», если х > х и х < х .

г ’ I верх I нижи

Так как для города Ульяновск х1 = 1 5579, а хверх = =14 699,485, то данное значение является «выбросом», и его следует исключить из исследования. Коэффициент вариации для признака У1 без учета значения города Ульяновск рассчитываем по формуле (1):

= 2 569,143 хЮ0% = 58,08%.

У1 4 422,913

Как видим, после исключения из исследования «выброса» совокупность не стала однородной. Следовательно, проверим на «выброс» значение признака У1 в точке 11 193 (Ульяновский район) по описанному выше алгоритму. Получаем:

хниж = 4 215,978_4х 1 357,153 = _1212,634 ,

хверх = 4 215,978 + 4 х 1 357,153 = 9 644,59 .

Так как для Ульяновского района х. = 11 193 и х = = 9 644,59, то данное значение является «выбросом», и его следует исключить из исследования. Коэффици-

ент вариации для признака У1 без учета значения Уль -яновского района рассчитываем по формуле (1):

= 1357,153 х 100% = 32,19%

У1 4 215,978

32,19 < 33%, следовательно совокупность однородна.

Последним этапом разведочного анализа является исследование совокупности на соответствие нормальному закону распределения. Проверку закона распределения признаков У1 и У2 осуществим графически. На рис. 2 и 3 представлены гистограммы эмпирических распределений рассматриваемых совокупностей [2, с. 75].

4

3.5 --

го

н

о

н

и

(О

т

2.5

2

1.5

1

0.5

менным У1 и У2 и по независимым переменным, которые оказывают влияние на данные признаки.

По матрице парных коэффициентов корреляции сначала определяем силу влияния каждой независи-мой переменной на зависимую переменную. Связь факторов с результативным признаком можно считать значимой, если соответствующий коэффициент корреляции г > 0,24. Затем анализируем оставшуюся часть матрицы на предмет выявления пар мультиколлине-арных факторов. Мультиколлинеарными считаются факторы, коэффициент корреляции между которыми г > 0,8. В каждой паре мультиколлинеарных факторов оставляем в модели тот, который оказывает более сильное влияние на зависимую переменную.

В нашем случае необходимо проанализировать две матри-цы парных коэффициентов корреляции: между результативным признаком У1 и факторами, оказывающими на него влияние, и между признаком У2 и факторами, влияющими на него.

Например, факторы Х и Х мультиколлинеарны (гХЛ = = 0,997). Смотрим коэффициенты корреляции между этими факторами и результативным

признаком Y1:

' YX1

0,75 , rYX = ’ ’ 'X18

4 021.75

б 309.5

Еще

1 734

В 597.25

Рис. 2. Эмпирическое распределение объема платных услуг на душу населения по городам и районам Ульяновской области за 2006 г.

2 281,1 3 386,525 4 491,95 5 597,375 Еще

Рис. 3. Эмпирическое распределение среднемесячной номинальной заработной платы по городам и районам Ульяновской области за 2005 г.

Визуальный анализ рис. 2 и 3 позволяет сделать вывод, что распределение признаков V1 и V2 близко к нормальному. Следовательно выполняется предпосылка проведения многомерного статистического анализа и можно перейти к этапу исследования взаимосвязей показателей.

В пакете анализа «Excel» рассчитываем матрицы парных коэффициентов корреляции зависимым пере-

= 0,725, следовательно в модели остается фактор Х1. Проанализировав аналогичным образом обе матрицы, получаем, что для признака У1 - объем платных услуг на душу населения по городам и районам Ульяновской области - отобраны следующие факторные признаки:

Х4 - доля населения в трудоспособном возрасте, %;

Х8- среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.;

Х10 - средний размер назначенных месячных пенсий (без учета компенсаций) всех пенсионеров, руб.;

Х14 - доля жилищного фонда, благоустроенного центральным отоплением, %;

Х16 - обеспеченность врачами на 10 000 населения, человек;

Х22 - число государственных общеобразовательных учреждений, ед.

Для результативного признака У2 -среднемесячная номинальная заработная плата - отобраны следующие факторные признаки:

среднегодовая численность работников, тыс. человек;

Х2 - фонд заработной платы работников, занятых на предприятиях и в организациях, млн руб;

Х3 - всего введено основных фондов на конец года по полной учетной стоимости, тыс. руб.;

Х6 - коэффициент обновления основных фондов, %; Х8 - объем отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, тыс. руб.;

Х1 -

3

0

Х9 - продукция сельского хозяйства всех сельхозпроизводителей, тыс. руб.;

Х„ - оборот розничной торговли, тыс. руб.

В пакете анализа «Excel» получаем итоги регрессионного анализа для каждой модели.

После проведения корреляционно-регрессионного анализа уравнения имеют вид:

- для объема платных услуг на душу населения по городам и сельским районам Ульяновской области:

Y, = 130,79 + 494,95X. + 1,23X„ + 1,5Xn + 5,85X, +

1 4 8 10 14

211,61X16 + 15,27X7Z,

- для среднемесячной номинальной заработной платы по городам и сельским районам Ульяновской области [4, с. 234 - 278]:

Y2 = 2729,7 - 494,22X1 + 8,91X2 - 0,01X3 + 415,45X6 -

- 0,24X8 + 0,99X9 + 0,13X11.

Обе построенные модели статистически значимы на 10-процентном уровне значимости.

По коэффициенту детерминации R2 можно судить о степени адекватности полученных моделей. Для модели объема платных услуг на душу населения (Y1) R2 = = 0,9184, т. е. вариация значений объема платных услуг на душу населения на 91,84% объясняется вариацией значений факторных признаков, включенных в модель, и только на 8,16% за счет остальных факторов. Анализируя коэффициент детерминации в модели среднемесячной номинальной заработной платы R2 = 0,8994, можно сказать, что вариация значений результативного признака Y2 на 89,94% объясняется вариацией значений факторных признаков, включенных в уравнение, и только на 10,06% остальными факторами. Следовательно обе построенные модели хорошего качества.

В результате проведения многомерного статистического анализа нами выявлены основные факторы, влияющие на рассматриваемые результативные признаки.

В модель объема платных услуг на душу населения вошли показатели, характеризующие доходы населе-

ния (среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, средний размер назначенных месячных пенсий), возрастной состав населения, благоустройство жилищного фонда, сеть предприятий (обеспеченность врачами на 10 000 населения) и число государственных общеобразовательных учреждений. В модель среднемесячной номинальной заработной платы вошли факторы, характеризующие масштабы производства, а также рынок труда и занятость.

Коэффициенты при факторных признаках в уравнении множественной линейной регрессии показывают, что если значение факторного признака увеличится на единицу своего измерения, то значение результативного признака увеличится или уменьшится (в зависимости от знака коэффициента) на данный коэффициент при неизменных остальных показателях уравнения. Например, в модели объема платных услуг на душу населения по городам и районам Ульяновской области при увеличении среднемесячной номинальной начисленной заработной платы на 1 руб. объем платных услуг на душу населения увеличится на 1,23 руб. А в модели среднемесячной номинальной заработной платы при увеличении фонда заработной платы на 1 млн руб. среднемесячная номинальная заработная плата увеличится на 8,91 руб.

1. Кундышев Е.С. Математическое моделирование в экономике: учеб. пособие для вузов / науч. ред. Б.А. Суслакова. 2- е изд., перераб. и испр. М.: Дашков и К, 2005.

2. Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: практич. пособие по решению задач. М.: ВЗФЭИ, 2008.

3. Плотинский Ю.М. Математическое моделирование динамики социальных процессов: учеб. пособие. М.: МГУ, 1992.

4. Экономическое положение Ульяновской области в 2006 году: стат. ежегодник. Ульяновск, 2007.

5. Экономико-математическое моделирование: учебник / под ред. И.Н. Дрогобыцкого. 2-е изд., стер. М.: Экзамен, 2006.

УДК 31:33(470.42)

ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ УЛЬЯНОВСКОЙ ОБЛАСТИ

М.М. Цыцаров,

аспирант кафедры экономики и менеджмента, Ульяновский технический университет

Качество жизни на современном этапе - главный критерий развития научно-технического и человеческого потенциала, достижения его социально-экономической безопасности и определения уровня социальноэкономического развития. Обеспечение достойного качества жизни населения должно стать безусловным приоритетом всей социально-экономической политики, а приближение качества жизни россиян к параметрам, достигнутым развитыми странами, - ее важнейшей задачей.

На качество жизни оказывает влияние и национальное богатство, поскольку является одним из основных условий развития социально-экономических отношений. Как определяет наука, его составляют природные ресурсы, аккумулированный капитал и накопленное имущество, трудовой потенциал, интеллектуальное могущество, искусство управления (человеческий потенциал). Однако создавшееся положение с оплатой труда является одним из основных факторов деградации рабочей силы, так как