Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочный признак иногда называют основанием группировки. Правильный выбор существенного группировочного признака дает возможность сделать научно обоснованные выводы по результатам статистического исследования. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).
При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д.
Если берется, предположим, такой качественный признак, как образование, то групп будет ровно столько, сколько существует ступеней или профилей образования. В образовании по ступеням групп будет шесть (неполное среднее; среднее; неполное среднее специальное; специальное среднее; неполное высшее; высшее). По профилю образования количество групп может совпадать или с числом профессиональных групп, или с числом сфер образования (гуманитарное; инженерно-техническое; естественнонаучное).
Аналитические задачи, отвечающие потребностям информационного обеспечения государственной инновационной и структурной политики, предполагают исследование взаимосвязи целого ряда явлений и процессов, характерных для современного этапа реформирования российской экономики, с инновационной деятельностью. Среди них, например, специализация и концентрация промышленного производства, сдвиги в размещении отраслей по территории страны, приватизация и реструктуризация предприятий, развитие малого предпринимательства. Это обусловило необходимость введения в статистику инноваций группировок по видам экономической и инновационной деятельности, размерам предприятий, формам собственности, территории.
Метод обобщающих показателейпозволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин – абсолютных, относительных и средних. На этом этапе статистического исследования выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки.
Метод средних величин.
Средней величиной является обобщающая характеристика большого количества индивидуальных значений варьирующего признака. Средняя величина – то общее, что характерно для всей совокупности, но исключает те отличия, которые наблюдаются у отдельных единиц как бы взаимно погашая их. Средние величины должны определятся не для всех совокупностей, а только для тех, которые являются однородными. Средние величины, полученные для неоднородных совокупностей не только не имеют ценностей, но даже могут принести вред искажая истинный характер общественного явления. Таким образом, в статистике средней величиной является обобщающий показателей, характеризующий типичный уровень варьирующего признака в расчете на единицу однородной совокупности.
Значение средней величины в следующем: их используют для оценки результатов использования научных разработок в производстве, в социальной жизни, а также в изыскании скрытых и неиспользованных резервов.
Если исследуется совокупность с качественно однородными признаками, то средняя величина выступает здесь как типическая средняя. Например, для групп работников определенной отрасли с фиксированным уровнем дохода определяется типическая средняя расходов на предметы первой необходимости, т.е. типическая средняя обобщает качественно однородные значения признака в данной совокупности, каковым является доля расходов у работников данной группы на товары первой необходимости.
При исследовании совокупности с качественно разнородными признаками на первый план может выступить нетипичность средних показателей. Такими, к примеру, являются средние показатели произведенного национального дохода на душу населения (разные возрастные группы), средние показатели урожайности зерновых культур по всей территории России (районы разных климатических зон и разных зерновых культур), средние показатели рождаемости населения по всем регионам страны, средние температуры за определенный период и т.д. Здесь средние величины обобщают качественно разнородные значения признаков или системных пространственных совокупностей (международное сообщество, континент, государство, регион, район и т.д.) или динамических совокупностей, протяженных во времени (век, десятилетие, год, сезон и т.д.). Такие средние величины называют системными средними.
Таким образом, значение средних величин состоит в их обобщающей функции. Средняя величина заменяет большое число индивидуальных значений признака, обнаруживая общие свойства, присущие всем единицам совокупности. Это, в свою очередь, позволяет избежать случайных причин и выявить общие закономерности, обусловленные общими причинами.
Методы «аналитического» выравнивания Более точным способом отображения тенденции динамического рядаявляется аналитическое выравнивание, т. е. выравнивание с помощьюаналитических формул. В этом случае динамический ряд выражается в видефункции у (t), в которой в качестве основного фактора принимается время t,и изменения аргумента функции определяют расчетные значения уt.Фактическими (или эмпирическими) уровнями ряда динамики называют исходныеданные об изменении явления, т. е. данные, полученные опытным путем,посредством наблюдения. Они обозначаются уi. Расчетными (илитеоретическими) уровнями ряда называют значения, полученные в результатеподстановки в уравнение тренда значений t, и обозначают их. Целью аналитического выравнивания динамического ряда являетсяопределение аналитической или графической зависимости f(t) . На практике поимеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t) , азатем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбираюттаким образом , чтобы она давала содержательное объяснение изучаемогопроцесса . Чаще всего при выравнивании используются следующий зависимости : линейная [pic] ; параболическая [pic]; экспоненциальная [pic] или [pic]).1)Линейная зависимость выбирается в тех случаях , когда в исходномвременном ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные и цепныеприросты , не проявляющие тенденции ни к увеличению , ни к снижению. 2)Параболическая зависимость используется , если абсолютные цепные приростысами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития , но абсолютныецепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка)никакой тенденции развития не проявляют .3)Экспоненциальные зависимости применяются , если в исходном временном рядунаблюдается либо более или менее постоянный относительный рост(устойчивость цепных темпов роста , темпов прироста , коэффициентов роста), либо , при отсутствии такого постоянства , -- устойчивость в изменениипоказателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темповроста , цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов ростаи т.д.)Таким образом, целью аналитического выравнивания является:- определение вида функционального уравнения;- нахождения параметров уравнения;- расчет «теоретических», выровненных уровней, отображающих основнуютенденцию ряда динамики.Графическое отображение изменения уровней ряда играет большую роль вприменении данного вида выравнивания. Оно позволяет ускорить процедуруанализа и увеличить степень наглядности полученных результатов. Сезонность – изменения динамических рядов, имеющих внутригодичнуюцикличность, зависящие от календарного периода года, явлениями природы,праздниками и др. Например, объем продаж продукции меховой фабрики вырастетв октябре, в ноябре достигнет максимума, снизится к марту, и затем досентября - октября будет держаться на очень низком уровне. В качествепримера, интересно сравнить сезонные изменения уровня цен в России истранах Западной Европы. В России уровень цен в предпраздничные дни(например, рождество, Новый год, 9 мая, 1 сентября и т. д.) заметно растет.Тогда как в Западной Европе, как правило, в предпраздничные дни проводятсяраспродажи, т. е. в большинстве своем цены падают.Явления, подверженные сезонным изменениям, необходимо исследовать напредмет наличия основной тенденции развития. Для этого необходимораспределить объем изменения явления между сезонной составляющей и основнойтенденцией.Изучение и измерение сезонности ряда динамики осуществляется с помощьюспециального показателя – индекса сезонности . Существует нескольковариантов анализа динамики с помощью индекса сезонности. Индексы сезонности показывают , во сколько раз фактический уровеньряда в момент или интервал времени t больше среднего уровня либо уровня ,вычисляемого по уравнению тенденции f(t) . При анализе сезонности уровнивременного ряда показывают развитие явления по месяцам (кварталам) одногоили нескольких лет . Для каждого месяца (квартала) получают обобщенныйиндекс сезонности как среднюю арифметическую из одноименных индексовкаждого года . Индексы сезонности – это , по либо уровень существу ,относительные величины координации , когда за базу сравнения принят либосредний уровень ряда , либо уровень тенденции . Способы определенияиндексов сезонности зависят от наличия или отсутствия основной тенденции . Если тренда нет или он незначителен , то для каждого месяца (квартала)индекс рассчитывается по формуле 32: [pic] где [pic]-- уровень показателя за месяц (квартал) t ; [pic]-- общий уровень показателя . Как отмечалось выше , для обеспечения устойчивости показателей можновзять больший промежуток времени . В этом случае расчет производится поформулам 33 : [pic] где [pic] -- средний уровень показателя по одноименным месяцам за ряд лет ; Т -- число лет . При наличии тренда индекс сезонности определяется на основе методов ,исключающих влияние тенденции . Порядок расчета следующий : 1) для каждого уровня определяют выравненные значения по тренду f(t); 2) рассчитывают отношения [pic]; 3) при необходимости находят среднее из этих отношений для одноименных месяцев (кварталов) по формуле :| Затраты на технологические инновации, млн. руб. | Структура затрат на технологические инновации, процентов | |||||||||||
| 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | |
| Всего | 105444,7 | 122850,5 | 125678,2 | 188492,2 | 207499,2 | 276262,3 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| в том числе: | ||||||||||||
| собственные средства организации | 93135,4 | 105822,4 | 98920,0 | 145638,7 | 165216,1 | 199830,2 | 88,3 | 86,1 | 78,7 | 77,3 | 79,6 | 72,3 |
| средства федерального бюджета | 2251,9 | 3185,2 | 5489,0 | 5504,0 | 7888,5 | 7717,0 | 2,1 | 2,6 | 4,4 | 2,9 | 3,8 | 2,8 |
| средства бюджетов субъектов Российской Федерации и местных бюджетов | 580,8 | 595,7 | 887,6 | 2118,9 | 744,9 | 789,2 | 0,6 | 0,5 | 0,7 | 1,1 | 0,4 | 0,3 |
| средства внебюджетных фондов | 169,6 | 295,1 | 137,8 | 208,6 | 212,9 | 372,0 | 0,2 | 0,3 | 0,1 | 0,1 | 0,1 | 0,1 |
| иностранные инвестиции | 1932,3 | 2850,5 | 1908,1 | 1097,4 | 628,2 | 221,3 | 1,8 | 2,3 | 1,5 | 0,6 | 0,3 | 0,1 |
| прочие средства | 7374,7 | 10101,6 | 18335,7 | 33924,6 | 32808,6 | 67332,6 | 7,0 | 8,2 | 14,6 | 18,0 | 15,8 | 24,4 |
| 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | |
| Добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды | |||||||||
| Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов | 10,6 | 9,6 | 9,8 | 10,3 | 10,5 | 9,3 | 9,4 | 9,4 | 9,6 |
| Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов | 4,4 | 4,2 | 4,3 | 4,7 | 5,4 | 5,0 | 5,5 | 5,5 | 5,1 |
| Затраты на технологические инновации, млн. руб.: | |||||||||
| в фактически действовавших ценах | 49428,0 | 61312,9 | 86394,6 | 105444,7 | 122850,5 | 125678,2 | 188492,2 | 207499,2 | 276262,3 |
| в постоянных ценах 2000 г. | 49428,0 | 52629,1 | 64095,7 | 68622,1 | 66567,6 | 57131,6 | 74187,0 | 71701,4 | 80152,8 |
| Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов | 1,4 | 1,4 | 1,8 | 1,6 | 1,5 | 1,2 | 1,4 | 1,2 | 1,4 |
| Удельный вес организаций, осуществлявших организационные инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов | - | - | - | - | - | - | 3,2 | 3,5 | 3,5 |
| Удельный вес организаций, осуществлявших маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов | - | - | - | - | - | - | 2,3 | 2,5 | 2,6 |
| Связь | |||||||||
| Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций, процентов | 13,1 | 13,4 | 15,3 | 15,1 | 16,0 | 15,8 | 13,7 | 12,9 | 12,0 |
| Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов | 17,3 | 7,0 | 2,7 | 9,0 | 8,5 | 8,1 | 7,6 | 2,9 | 3,2 |
| Затраты на технологические инновации, млн. руб.: | |||||||||
| в фактически действовавших ценах | 11359,3 | 5641,0 | 5817,4 | 13873,7 | 18764,1 | 16397,2 | 16935,8 | 21707,4 | 20847,7 |
| в постоянных ценах 2000 г. | 11359,3 | 4842,1 | 4315,9 | 9028,8 | 10167,5 | 7454,0 | 6665,6 | 7501,0 | 6048,6 |
| Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов | 11,0 | 4,4 | 3,9 | 6,3 | 5,8 | 3,5 | 2,7 | 2,6 | 2,0 |
| Удельный вес организаций, осуществлявших организационные инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов | - | - | - | - | - | - | 5,9 | 5,9 | 5,7 |
| Удельный вес организаций, осуществлявших маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов | - | - | - | - | - | - | 5,6 | 5,7 | 6,2 |
21.38. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ