CC BY
88
УДК 338.001.36
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОПЛАТЫ ТРУДА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
А.Н. Борисов, Д.О. Бибишев
На конкретном примере выявлена необходимость неформальной подготовки данных для получения репрезентативных результатов при проведении статистического анализа. На основе корреляционного анализа взаимосвязи выручки от реализации товаров и оплаты труда среди субъектов малого и среднего предпринимательствавы-полнено группирование регионов Центрального федерального округа. Получены регрессионные зависимости, используемые при планировании.
Ключевые слова: анализ исходных данных, статистический анализ, группировка объектов, коэффициент корреляции, уравнение регрессии.
Попытаемся установить корреляционную взаимосвязь между объемом выручки от реализации товаров (работ, услуг) в расчете на одно предприятие и оплатой труда в расчете на одно рабочее место среди субъектов малого и среднего предпринимательства Центрального федерального округа за 2010 год [1], используя метод группировки [2].Для этого воспользуемся данными (исключая Московскую область), приведенными в таблице 1.
Таблица 1
Показатели деятельности субъектов малого и среднего предпринимательства
№ п/ п Регион Выручка от реализации товаров (работ, услуг) в расчете на одно предприятие (за год), тыс. руб. Оплата труда в расчете на одно рабочее место (за год), тыс. руб. Доля оплаты труда в вы-ручке,% {к )
1 Белгородская область 21600 141,128 0,65
2 Брянская область 18200 106,901 0,59
3 Владимирская область 17900 127,447 0,71
4 Воронежская область 25700 120,434 0,47
5 Ивановская область 19600 103,394 0,53
6 Калужская область 20500 148,921 0,73
7 Костромская область 17500 117,883 0,67
8 Курская область 19200 120,455 0,63
9 Липецкая область 21400 129,500 0,61
10 Орловская область 18300 120,659 0,66
11 Рязанская область 18400 125,003 0,68
12 Смоленская область 21500 123,014 0,57
13 Тамбовская область 16500 109,867 0,67
14 Тверская область 18300 124,543 0,68
15 Тульская область 19600 138,739 0,71
16 Ярославская область 21200 129,505 0,61
При исследовании представленного набора данных [Оплата труда в расчете на одно рабочее место (за год), тыс. руб. - Выручка от реализации товаров (работ, услуг) в расчете на одно предприятие (за год), тыс. руб.]средствами МвЕхее1 получено значение коэффициента корреляции 0,53, которое свидетельствует о недостаточной взаимосвязи между исследуемыми наборами данных. Однако, согласно здравому (экономическому) смыслу между оплатой труда персонала и выручкой предприятия должна существовать определенная взаимосвязь.
Поэтому для дальнейшего анализа построим диаграмму распределения предприятий по регионам на плоскости, где по оси абсцисс отложим значение выручки от реализации товаров (работ, услуг) в расчете на одно предприятие, а по оси ординат - соответствующее значение оплаты труда в расчете на одно рабочее место. Полученное распределение представлено на рисунке 1:
Рис. 1. Распределение регионов в зависимости от оплаты труда в расчете на одно рабочее место и выручки от реализации товаров (работ, услуг) в расчете на одно предприятие
На рисунке видна пропорциональность распределения наборов данных, однако выявить закономерность по-прежнему затруднительно.
Рассчитаем долю оплаты труда в выручке как коэффициент схожести регионов:
^ Оплататрудав расчетена одно рабочее место, тыс. руб. Выручкаот реализациитоваров(работ, услуг) в расчетена одно предприятие, тыс. руб.
и отсортируем регионы по возрастанию этого коэффициента (таблица 2):
Таблица 2
Сортировка регионов по возрастанию коэффициента схожести
N п/п Регион Выручка, тыс. руб. Оплата труда, тыс. руб. Доля оплаты труда в выручке, (к ) %
4 Воронежская 25700 120,434 0,47%
5 Ивановская 19600 103,394 0,53%
12 Смоленская 21500 123,014 0,57%
2 Брянская 18200 106,901 0,59%
9 Липецкая 21400 129,500 0,61%
16 Ярославская 21200 129,505 0,61%
8 Курская 19200 120,455 0,63%
1 Белгородская 21600 141,128 0,65%
10 Орловская 18300 120,659 0,66%
13 Тамбовская 16500 109,867 0,67%
7 Костромская 17500 117,883 0,67%
11 Рязанская 18400 125,003 0,68%
14 Тверская 18300 124,543 0,68%
15 Тульская 19600 138,739 0,71%
3 Владимирская 17900 127,447 0,71%
6 Калужская 20500 148,921 0,73%
Результаты сортировки представлены на рисунке 2:
0,75%
0,70%
0,65%
0,60% х
0,55%
0,50%
0,45%
0,40% Н---1---1---1---1--1---1----1--1--1---1---1--1---1---1---1--1
4 5 12 2 9 16 В 1 10 13 7 11 14 15 3 6
N2 региона
Рис. 2. Расположение регионов после сортировки по возрастанию
коэффициента схожести к
Здесь можно видеть схожесть регионов по 3 условным группам. Регионы под номерами 4 (Воронежская область) и 5 (Ивановская область) обладают экстремальными значениями, поэтому их необходимо исключить из дальнейшей группировки.
Распределение регионов по группам представлено в таблице 3:
Таблица3
Группы схожих регионов
Группа
регио-
нов
Доля оплаты труда в выручке
Область
Коэффициент корреляции
Регрессионная зависимость у (оплата труда, тыс.руб.) = =:Т[х(выручка, тыс. руб.)]
Низкая
Брянская (2) Курская (8) Липецкая (9) Смоленская (12) Ярославская (16)
0,88814
Средняя
Белгородская (1) Костромская (7) Орловская (10) Рязанская (11) Тамбовская (13) Тверская (14)
0,98518
Высокая
Владимирская (3) Калужская (6) Тульская (15)
0,98936
1
2
3
Установлено, что наиболее характерным для Центрального федерального округа является средний уровень доли оплаты труда в выручке. Это позволяет говорить о схожей структуре производства малого и среднего предпринимательства в регионах средней группы. На основе проведенного исследования можно сделать вывод о том, что, с точки зрения субъектов малого и среднего предпринимательства, Тульская область относится к регионам с высокой долей оплаты труда в выручке. То есть, можно охарактеризовать структуру производства малого и среднего предпринимательства в регионе как «тяготеющую к сфере услуг», т.к. чем выше исследуемый показатель, тем больше предприятий малого и среднего предпринимательства региона осуществляют свою деятельность в сфере услуг.
Найденные уравнения регрессии для групп регионов имеют важное значение при создании новых предприятий или развитии действующих, например, для планирования перевода региона из одной группы в другую путем повышения производительности труда.
Другое использование уравнений регрессии сводится к тому, что, например, имея прогнозные значения темпов инфляции в размере 6,6% на 2011 год, прогнозный размер выручки для предприятий Тульской области составит 20893,6 тыс. руб. и, соответственно, прогнозируемый размер оплаты труда - 149,904 тыс. руб. в расчете на одно рабочее место.
Список литературы
1. Итоги сплошного федерального статистического наблюдения за деятельностью субъектов малого и среднего предпринимательства за 2010 год. В 3 т. Т. 1. Юридические лица и физические лица, осуществляющие предпринимательскую деятельность без образования юридического лица (сводные итоги)/ ИИЦ «Статистика России» - М., 2012. - 136 с.
2. Борисов А.Н. Роль предварительной подготовки исходных данных для статистического анализа// Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. Вып.1. Ч.1.-Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. - с. 296 - 313.
Борисов Александр Николаевич, д-р техн. наук, проф., профессор кафедры «Финансы и менеджмент», [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Бибишев Дмитрий Олегович, [email protected], Россия, Тула, ассистент аналитика-маркетолога отдела "Исследованиерынков" ООО "Текарт компьютер"
STATISTICAL ANALYSIS OF SALARIES AT THE ENTERPRISES IN CENTRAL FEDERAL
DISTRICT
A.N. Borisov, D.O. Bibishev
A specific example shows the need to prepare the data for statistical analysis unofficially in order to get reliable results.On the basis of correlation analysis, link revenues from the sale of goods and wages among small and medium-sized enterprise group regions of the Central Federal District. Regression are obtained according to planning.
Keywords: original data analysis, statistical analysis, object grouping, correlation coefficient, regression equation.
Borisov Alexander Nikolaevich, doctor of technical science, professor, professor of finance and management department, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Bibishev Dmitry Olegovich, [email protected], Russia, Tula, assistant analyst-marketing Department of "Market Research" Commercial company "TECHARTcomputer"
