Статистическое исследование социального развития и уровня жизни населения

Содержание

Введение

Глава 1 Общая  теория статистики.

1.1. Понятие о статистике и краткие сведения из ее истории.

1.2. Ряды распределения.

1.3. Виды дисперсий.                                        

Глава 2 Статистическое исследование социального развития и уровня жизни населения.

2.1. Сущность понятия «уровень жизни».

2.2. Бедность как составляющая уровня жизни населения.

2.3. Система показателей характеризующая уровень жизни населения.

2.4. Статистические методы изучения уровня жизни населения.

2.5. Статистический анализ уровня жизни населения.

Заключение

Список использованной литературы

                                             Введение

         Экономическая статистика – это  одна из наиболее важных отраслей  статистики как научной дисциплины  и вида практической деятельности  органов государственной статистики, которая занимается количественной  характеристикой массовых явлений  и процессов в экономике. Наиболее  простыми показателями количественных  изменений экономических явлений  являются показатели динамики  цен, объема произведенной продукции,  численности населения и трудовых  ресурсов, безработицы, степени равномерности  распределения доходов, наличия  основных и оборотных фондов  и т.д. Однако в некоторых  случаях в экономической статистике  количественно измеряют более  сложные экономические процессы  и явления, а также устанавливают  взаимосвязи между ними, например, с помощью межотраслевого баланса  дается цифровая характеристика  межотраслевых связей, зависимости  между выпуском продукции отраслей  народного хозяйства и конечным  продуктом, т.е. продукцией, используемой  для потребления и накопления. Данные экономической статистики  позволяют обеспечить систематическое количественное описание всех основных аспектов экономического процесса и экономики в целом. Они необходимы прежде всего органам государственного управления для решения вопросов, связанных с регулированием экономики и разработкой экономической политики.

          Экономическая статистика тесно  связана с другими разделами  статистики, и в первую очередь  с социально-демографической статистикой, предметом которой является детальное изучение социально-демографических процессов, и со статистикой отдельных отраслей (статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства и т.д.), на которую возложена задача более подробного описания и анализа экономики соответствующих отраслей. Следует отметить, что граница между экономической статистикой и другими упомянутыми разделами статистики носит в значительной мере условный характер. Так, экономическая статистика рассматривает экономические явления в тесной взаимосвязи с социальными процессами, и одни и те же показатели могут быть использованы для анализа как экономических, так и социальных аспектов. Например, показатели оплаты труда характеризуют, с одной стороной, затраты на производство(экономический фактор), а с другой – процесс распределения доходов(социальный фактор).

          Ключевым элементом экономической  статистики является система показателей, отражающих цифровую характеристику различных экономических процессов и явлений, а также экономики в целом. Под термином «система показателей» понимается некоторое упорядоченное множество взаимосвязанных и взаимосогласованных показателей, характеризующих основные аспекты экономического процесса и экономику в целом. Согласованность между различными показателями достигается путем гармонизации и координации определений и классификаций, на основе которых осуществляется их исчисление.

          Определение содержания показателей  и методов его оценки принято  называть разработкой методологии. Разработка методологии, как правило, включает следующие этапы:

          Идентификация явлений и процессов,  подлежащих статистическому изучению (определение типа данных, требующих  разработки), формулирование целей,  ради которых должны быть исчислены  те или иные показатели. Идентификация  показателей, подлежащих разработке, может быть также результатом  изучения международного опыта,  обязательств страны перед международными  экономическими организациями предоставлять  ту или иную информацию;

          Определение содержания показателей.  Так, при исчислении показателя  национального богатства должны  быть точно определены те виды  экономических аспектов, которые  подлежат включению в этот  показатель: финансовые и нефинансовые, производственные и непроизведенные  активы и т.д.;

          Определение методов оценки отдельных  показателей, например, типа цен,  которые должны быть использованы  для оценки различных видов  экономических активов при исчислении  национального богатства: цены  приобретения. Восстановительные цены  и т.д.;

         Определение основных классификаций,  которые должны быть применены  для распределения изучаемых  экономических явлений на однородные  группы на основе тех или  иных критериев. Например, по одной  из важнейших классификаций населения  страны подразделяется на социальные  группы;

          Определение основных источников  данных, необходимых для исчисления  показателей, а также процедуры  обработки собранных данных с  целью получения обобщающих показателей.

Изучение  жизненного уровня населения занимает большое место, как в отечественной, так и в зарубежной статистике. Поэтому для получения детальных  сведений о материальном и культурном уровне жизни населения статистика приводит в широких масштабах  обследования его бюджетов.

Бюджетная статистика позволяет исследовать  доходы,  расходы и потребление  населения, а также дать характеристику производства валовой продукции  в личных подсобных хозяйствах по данным бюджетных исследований. Также  изучаются показатели личного потребления  семей и показатели уровня потребления  непродовольственных товаров.

Статистический учет и отчетность, отражающие совокупность массовых явлений  и процессов, характеризующие их с количественной стороны, выявляющие определенные экономические закономерности, служат важным источником анализа. Статистические методы являются основным средством  изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль в прогнозировании  поведения экономических показателей.

     Ввиду отсутствия единого обобщающего  показателя, характеризующего уровень  жизни населения, для его анализа   рассчитывается целый ряд статистических  показателей, отражающих различные  стороны данной категории и  сгруппированных в следующие  

блоки:

          Показатели доходов населения;

Показатели  расходов и потребления населением материальных благ и услуг;

          Сбережения;

Показатели  накопленного имущества и обеспеченность населения жильем;

          Показатели дифференциации доходов населения, уровня и границ ` бедности;

          Социально – демографические  характеристики;

          Обобщающие  оценки уровня жизни  населения.

Приведенная подсистема показателей уровня жизни  занимает особое место  в общей  системе показателей социально  – экономической статистики , так  как многие из них используются для  общей характеристики  состояния  экономики , при проведении международных  сопоставлений уровней экономического развития различных стран , а также  для разработки социальной политики государства и определения первоочередных направлений социальной поддержки  отдельных групп населения .

Для качественной характеристики условий жизни населения  необходимо использовать показатели социальной статистики , дающие представление  о качестве жизни . К их числу относятся  основные показатели демографической  статистики , состояния и охраны здоровья , качества и структуры  потребляемых продуктов питания , уровня грамотности и состояния сферы  образования и культуры , комфортабельности  жилья и др. Указанные показатели используются в международной статистической практике для более полной характеристики благосостояния населения. Некоторые  из них применяются как обобщающие характеристики уровня жизни, например, коэффициент младенческой смертности и средняя продолжительность предстоящей жизни, которые наряду с объемом ВВП на душу населения входят в блок обобщающих  показателей, не только отражающих уровень жизни населения, но и являющихся важнейшими индикаторами уровня социально- экономического развития страны.

Как было отмечено выше, некоторые показатели в этой системе (доход, потребление) обычно рассматриваются как наиболее важные для анализа уровня жизни, однако они не охватывают все аспекты  изучаемой категории.

В этой связи в специальной литературе обсуждается вопрос о возможности  и целесообразности исчисления единого  обобщающего показателя уровня жизни. Многие специалисты весьма скептически  относятся к возможности его  построения. Тем не менее, время от времени предпринимаются попытки  предложить схему исчисления обобщающего  показателя благосостояния населения.  Разработаны и специальные методы математической статистики, позволяющие  объединять различные по своему содержанию показатели в единое целое: метод  главных компонент, максимина корреляции и др., которые в настоящее время  используются при научных исследованиях, но недостаточно широко применяются  в практической работе органов государственной  статистики.   

        Глава 1. Общая теория статистики.

1.1. Понятие о статистике и краткие сведения из ее истории.

Термин  статистика (от лат. status) означает «определенное положение вещей». От этого корня возникли слова «stato» (государство). «statista» (статистик - знаток государства), «statistica» (статистика - определенная сумма знаний, сведений о государстве). 
В средние века оно означало политическое состояние государства. Первоначально употреблялся в значении слова «государствоведение». Впервые в науку этот термин был введен в 1749 г. немецким ученым Готфридом Ахенвалем, выпустившим книгу о государствоведении.  
Статистика как наука стала развиваться с середины XVII в. по двум направлениям: описательному и математическому, т.е. у истоков статистической науки стояли две школы — немецкая описательная и английская школа политических арифметикой. 
Представители описательной школы стремились систематизировать существующие способы описаний государств, создать теорию такого рода описаний, разработать их подробную схему, вести описание только в словесной форме, без цифр и вне динамики, т. е. без отражения особенностей развития государств в те или иные периоды, а только лишь на момент наблюдении. Видными представителями описательной школы были Г.Конринг (1606—1661), Г.Ахенваль (1719—1772), А.Бюшинг (1724-1793) и др. 
Политические арифметики ставили целью изучать общественные явления с помощью числовых характеристик (меры веса и числа). Политические арифметики видели основное назначение статистики в изучении массовых общественных явлений, осознавали необходимость учета в статистическом исследовании требований закона больших чисел, поскольку закономерность может проявиться лишь при достаточно большом объеме анализируемой совокупности. Школа политических арифметиков имела два направления: демографическое — Дж.Граунт (1620—1674), Э.Галлей (1656—1742) — и статистико-экономическое — глава школы У.Петти (1623—1687). Как показала история, что именно школа политических арифметиков явилась истоком возникновения современной статистики как науки.  
В первой половине XIX в. возникло третье направление статистической науки – статистико-математическое. Среди представителей этого направления следует отметить бельгийского статистика Адольфа Кетле (1796—1874 гг.) – основоположника учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах Ф.Гальтона (1822-1911 гг.) и К.Пирсона (1857-1936 гг.); В.Госсета (1876-1937 гг.), более известного под псевдонимом Стьюдент; Р.Фишера (1890-1962 гг.); М.Митчела (1874-1948 гг.) и др. Представители этого направления считали основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики.  
С развитием статистической науки, расширением сферы практической статистической работы изменялось и содержание понятия «статистика». В настоящее время данный термин употребляется в трех значениях: 
 - отрасль практической деятельности людей, направленную на сбор,  обработку и анализ данных, характеризующих социально-экономическое развитие страны, ее регионов, отраслей экономики, отдельных предприятий; 
-  наука, занимающаяся разработкой теоретических положений и методов, используемых статистической практикой. Между статистической наукой и статистической практикой существует тесная связь. Статистическая практика применяет правила, выработанные наукой. В свою очередь статистическая наука опирается на материалы практики и, обобщая опыт практики, разрабатывай новые положения; 
-  статистикой часто называют статистические данные, представленные в отчетности предприятий, организаций, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые представляют собой результат статистической работы.

          1.2.Ряды распределения.

Составной частью сводной обработки данных статистического наблюдения является построение рядов распределения. Цель его – выявление основных свойств  и закономерностей исследуемой  статистической совокупности. В зависимости  от того, является ли признак, взятый за основу группировки, качественным или  количественным, различают два типа рядов распределения – атрибутивное и вариационное. Ряды распределения, построенные по качественным признакам, называют атрибутивными. Примером атрибутивных рядов может служить распределение населения пополу, характеру труда, национальности, профессии и т.д. Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называют вариационными. Величины того или иного количественного признака у отдельных единиц совокупности более или менее различаются между собой. Такое различие в величине признака носит название вариации.

Для целей анализа и сравнительной  характеристики различных рядов  распределения  применяются обобщающие показатели вариационного ряда. Система  таких показателей может быть наглядно представлена при сравнении  особенностей нескольких рядов распределения.

Пример:

На  данном рисунки кривые распределения 1 и 2 имеют одинаковый размах вариации и характер распределения частот, но отличаются величиной варьирующего признака, являющегося центром группирования (это отмечено на оси Х).

Характеристики  центра группирования составляют одну из групп обобщающих показателей. В  качестве них используют среднюю  арифметическую, медиану и моду.

На  этом же рисунки кривые распределения  3 и 4 имеют один и тот же центр  группирования и симметричное расположение частот вокруг него, но отличаются пределами  вариации. По этому можно сказать, что кроме показателей центра группирования, для характеристики особенностей распределения необходимо показатели степени вариации. Эти  две группы показателей – имеют  особое значение при принятии решения  в управлении.

Ряды  распределения могут иметь один и тот же центр группирования, одинаковые пределы варьирования признака, симметричный характер расположения частот, но разную степень вытянутости вдоль  оси ординат, которая характеризуется  показателями эксцесса. Сравнение  различных распределений показывает, что они могут отличаться характером распределения частот относительно центра; степень отклонения распределения  частот от симметричной формы характеризуется  показателями ассиметрии. Показатели эксцесса и ассиметрии характеризую форму распределения.

Таким образом, в зависимости от характеризуемых  особенностей распределения обобщающие показатели можно разбить на три  группы:

1. показатели центра распределения (центра группировки);
2. показатели степени вариации;
3. показатели формы распределения.

Графическое изображение рядов распределения  облегчает их анализ и позволяет  судить о форме распределения. Для  графического изображения дискретного  ряда применяют полигон распределения. Для его построения на оси абсцисс  отмечают точки, соответствующие величине вариантов значений признака, из них  восстанавливаются перпендикуляры, длина которых соответствует  частоте этих вариантов по принятому  масштабу на оси ординат. Вершины  перпендикуляров в последовательном порядке соединяются отрезками  прямых. Для замыкания полигона крайние  вершины соединяются с точками  на оси абсцисс, отстоящими на одно значение в принятом масштабе (от Хмах и Хмin). Такое построение полигона облегчает восприятие его графического изображения.

Пример  построения полигона:

(распределение  рабочих по квалификации)

Во  – первых необходима создать таблицу  данных.

Для графического изображения интервальных вариационных рядов применяются гистограммы. Она строится так: на оси абсцисс  откладываются равные отрезки, которые  в принятом масштабе соответствуют  величине интервалов вариационного  ряда. На отрезках строят прямоугольники, площади которых пропорциональны  частотам (или частностям) интервала.

Как и  в прошлый раз для построения необходима таблица данных.

Сама  гистограмма:

  Гистограмма может быть преобразована  в полигон распределения, если  середины верхних сторон прямоугольников  соединяются отрезками прямых. Две  крайние точки прямоугольников  замыкаются по оси абсцисс  на середины интервалов, в которых  частоты равны нулю. При построении  гистограммы для вариационного ряда с неравными интервалами следует по оси ординат наносить показатели плотности интервалов (абсолютные или относительные). В этом случае высоты прямоугольников гистограммы будут соответствовать величине плотности распределения.

При увеличении числа наблюдений из одной и той  же совокупности увеличивается число  групп интервального ряда, что  приводит к уменьшению величины интервала. При этом ломанная линия имеет  тенденцию превращения в плавную  кривую, которую называют кривой распределения. Кривая распределения характеризует  в обобщенном виде вариацию признака  и закономерности распределения  частот внутри однокачественной совокупности.

В ряде случаев для изображения вариационного  рядов используется кумулятивная кривая. Для её построения необходимо рассчитать накопленные частоты и частности. Накопленные частоты показывают, сколько единиц совокупности имеют  значения признака не больше, чем рассматриваемое  значение, и определяются последовательным суммированием частот интервалов.

Пример  построения кумулятивной кривой. Применяем  ту же таблице, что и в примере  с гистограммой (распределение коммерческих банков по размеру прибыли).

При построении кумуляты интервального ряда распределения нижней границе первого интервала соответствует частота, равная нулю, а верхней границе – вся частота данного интервала. Верхней границе второго интервала соответствует накопленная частота, равная сумме частот первых двух интервалов, и т.д.

Изображение вариоционного ряда в виде кумуляты особенно удобно при сравнении вариационных рядов, а также в экономических исследованиях, в састности для анализа концентрации производства.

                               1.3 Виды дисперсий.

Изучая  вариацию по всё совокупности в целом  и опираясь на общую среднюю в  своих расчётах, мы не можем определить влияние отдельных факторов, характеризующих  колеблемость индивидуальных значений признака. Это можно сделать при помощи аналитической группировки, разделив изучаемую совокупность на однородные группы по признаку-фактору. При этом можно определить показатель колеблемости признака в совокупности – дисперсию.

Дисперсия в статистике находится как среднее квадратическое отклонение индивидуальных значений признака в квадрате от средней арифметической.

То  есть вначале рассчитывается среднее  значение, затем берется разница  между каждым исходным и средним  значением, возводится в квадрат, складывается и затем делится на количество значений в данной совокупности. Разница  между отдельным значением и  средней отражает меру отклонения. В квадрат возводится для того, чтобы все отклонения стали исключительно  положительными числами и чтобы  избежать взаимоуничтожения положительных  и отрицательных отклонений при  их суммировании. Затем, имея квадраты отклонений, мы просто рассчитываем среднюю  арифметическую. Средний – квадрат  – отклонений. Отклонения возводятся в квадрат, и считается средняя.

Как и  среднее линейное отклонение, дисперсия  также отражает меру разброса данных вокруг средней величины.

Формула для расчета дисперсии выглядит так:

дисперсия колебимость разброс отклонение

, (1)

Где D – дисперсия,

x – анализируемый показатель, с черточкой сверху – среднее значение показателя,

n – количество значений в анализируемой совокупности данных.

Свойства  дисперсии:

1. Дисперсия постоянной величины равна 0;
2. Средний квадрат отклонений, исчисленный от среднего арифметического, всегда будет меньше среднего квадрата отклонений, исчисляемого от любой другой величины: . Величина различия между ними вполне определенная, это квадрат разности между средней и этой условной величиной А.

, (2)

, (3)

. (4)

3. Если все значения признака уменьшить (увеличить) на одну и ту же постоянную величину, то дисперсия от этого не изменится;
4. Если все значения признака уменьшить (увеличить) в одно и то же число раз n, то дисперсия соответственно уменьшится (увеличить) в n² раз.
5. В зависимости от исходных данных дисперсия определяется по формулам простой и взвешенной дисперсий:

Простая дисперсия (для несгруппированных данных) вычисляется по формуле:

. (5)

Взвешенная  дисперсия (для вариационного ряда):

, (6)

Где x_i–индивидуальныезначениепризнака(варианты),

- среднее значение  признака,

f_i– показатель повторяемости вариант (частота),

n – количество разновидностей вариант.

Более удобно вычислять дисперсию по формуле:

. (7)

Где – среднее из квадратов индивидуальных значений,

- квадрат средней  величины признака.

Она получается из основной формулы путем несложных  преобразований. В этом случае средний  квадрат отклонений равен средней  из квадратов значений признака минус  квадрат средней.

      Выделяют дисперсию общую, межгрупповую и внутригрупповую.

Общая дисперсия (σ²) измеряет вариацию признака по всей совокупности в целом под влиянием всех факторов, обуславливающих эту вариацию. Она равняется среднему квадрату отклонений отдельных значений признака х от общего среднего значения х и может быть определена как простая дисперсия или взвешенная дисперсия

. (8)

Межгрупповая  дисперсия () характеризует систематическую вариацию, т.е. различия в величине изучаемого признака, возникающие под влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она рассчитывается по формуле:

, (9)

где k - число групп;

n_j– число единиц в j-той группе;

- частная средняя  по j-той группе;

- общая средняя  по совокупности единиц.

Внутригрупповая дисперсия () отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки. Она вычисляется следующим образом:

. (10)

Например, внутригрупповые дисперсии, которые  надо определить в задаче изучения влияния квалификации рабочих на уровень производительности труда  в цехе показывают вариации выработки  в каждой группе, вызванные всеми  возможными факторами (техническое  состояние оборудования, обеспеченность инструментами и материалами, возраст  рабочих, интенсивность труда и  т.д.), кроме отличий в квалификационном разряде (внутри группы все рабочие  имеют одну и ту же квалификацию).

Средняя из внутри групповых дисперсий ( отражает случайную вариацию, т. е. ту часть вариации, которая происходила под влиянием всех прочих факторов, за исключением фактора группировки. Она рассчитывается по формуле:

. (11)

Глава 2. Статистическое исследование социального развития и уровня жизни населения.

         2.1.Сущность понятия «уровень жизни».

Уровень жизни населения как социально-экономическая категория представляет собой уровень и степень удовлетворения потребностей людей в материальных благах, бытовых и культурных услугах.

Материальные  блага - это продукты питания, одежда, обувь, предметы культуры и быта, жилища.

К бытовым  услугам - в широком понимании - относятся  коммунальные услуги, в том числе  услуги транспорта и связи, услуги службы быта, а также медицинские услуги.

Услуги  в области культуры оказывают  учреждения культуры, искусства и  образования.

Уровень жизни  является одной из важнейших социальных категорий, которая характеризует  структуру потребностей человека и  возможности их удовлетворения. По мере развития макроэкономики последовательно  возрастает материальный и культурный уровень жизни членов общества. Важно  выяснить содержание этой категории  .

Уровень жизни - это степень удовлетворения потребностей людей, соответствующая достигнутой  ступени развития производительных сил и производственных отношений  данного способа производства .

Уровень жизни  определяется, с одной стороны, степенью развития самих потребностей людей, а с другой стороны, - количеством  и качеством жизненных благ и  услуг, используемых для их удовлетворения. Он прямо связан с воспроизводством главной производительной силы общества - рабочей силы работников. Уровень  жизни отчетливо отражает социальные различия отдельных групп населения. Поэтому может рассматриваться  уровень жизни различных социальных групп и слоев населения, семей  и отдельных людей.

При количественном определении жизненного уровня обычно пользуются совокупностью абсолютных и относительных показателей, которые  характеризуют обеспеченность населения  материальными и духовными благами  и, соответственно, степень удовлетворения потребностей людей в этих благах .Среди личных потребностей людей различают:

1. Материальные потребности. К ним относятся потребности в предметах питания, одежде, жилье, в лечении, в транспорте и др.
2. Духовные потребности. К ним относятся потребности, удовлетворяемые учреждениями науки, культуры, искусства, образования, детского воспитания.
3. Социальные потребности. К ним относятся потребности в обеспечении старости, в увеличении свободного времени, в равенстве мужчин и женщин, в свободе и всеобщности труда, в единстве коренных общественных интересов.

В связи  с многочисленностью личных потребностей уровень жизни не может быть выражен  каким-то одним показателем. Для  этого необходима система показателей, которая всесторонне отражала бы уровень жизни населения.  Срединихвыделяют: