Статистико-экономический анализ потребления населением товаров и услуг

Сводный индекс потребительских  цен нередко продолжают называть также индексом стоимости жизни. В этом качестве он и появился, так официально назывался в международной статистике. Действительно, индекс показывает, насколько изменились расходы населения на приобретение им фиксированного набора благ и услуг (потребительские расходы, или стоимость жизни) в отчетном периоде по сравнению с базисным при неизменном, базисном, уровне потребления. При таком подходе изменения базисно-взвешенного индекса цен могут вызываться только изменениями цен, но не переменами в структуре потребления в результате изменения доходов населения или появления новых товаров.

Индекс потребительских  цен нередко фигурирует в сочетании  с индексом-дефлятором, являющимся относительно новым показателем для отечественной статистики, но широко применяемым в других странах. Дефлятор – тот же индекс цен, но он шире, чем ИПЦ, поскольку включает не только цены потребительских товаров и услуг, но также цены инвестиционных товаров и услуг, т. е. оптовые цены. Следовательно, он характеризует общую динамику цен и тарифов для всей экономики страны.

Индекс-дефлятор рассчитывается, как правило, за год, за более длительный период дефлятор определяется уже рассмотренным  цепным методом – путем перемножения всех годичных дефляторов в промежутке от отчетного до базисного года – первый метод.

Сводным дефлятором в статистике выступает дефлятор валового внутреннего  продукта (ДВВП), являющегося на сегодня  важнейшим макроэкономическим показателем  в международной и отечественной  системах национальных счетов.

Для исчисления дефлятора  каждый компонент конечного использования  валового внутреннего продукта пересчитывается  в цены предыдущего года (постоянные цены). Полученные итоги затем суммируются. Покомпонентная переоценка ВВП в  постоянных ценах в зависимости  от имеющейся базы производится с  использованием индексов цен и индексов физического объема (или динамики натуральных индикаторов).

Сам дефлятор ВВП отчетного  года к предыдущему получается как  частное отделения ВВП отчетного  года в текущих ценах на тот  же ВВП в постоянных ценах предыдущего  года. В результате дается и оценка динамики физического объема ВВП  и всех его компонентов.

Второй метод дефлятирования (с помощью индексов физического объема, или динамики натуральных индикаторов) применяется, в частности, для переоценки в постоянные цены расходов на конечное потребление государственных и некоммерческих общественных организаций, когда указанные расходы прошлого года экстраполируются по индексу, полученному на основе динамики натуральных индикаторов или численности занятых в этом секторе работников.

Сводный индекс потребительских  цен и дефлятор ВВП выступают  важнейшими показателями инфляции –  обесценения денег при несоответствии стоимости товарной массы массе  денег в обращении.

В мировой практике учет инфляции осуществляется либо путем переоценки имеющихся активов по курсу какой-либо стабильно конвертируемой валюты, либо с помощью исчисленных в официальной  статистике индексов инфляции, которые  были в данном учебнике рассмотрены. Этот способ имеет определенные преимущества и наиболее распространен.

Результат инфляции – падение  покупательной способности денег. Индекс покупательной способности  денег является важной характеристикой уровня жизни. Он представляет собой изменение объема товаров и услуг из фиксированного их набора, которые можно приобрести на одинаковую сумму денег в отчетном и базисном периодах. Следовательно, это величина, обратная индексу цен:

(в варианте базисно-взвешенного индекса) и

 

(в варианте текуще-взвешенного индекса). В качестве общего индекса цен при этом берется дефлятор ВВП.

 

 

2. Анализ уровня и структуры потребления населением товаров и услуг

1. Анализ общего уровня потребления населением товаров и услуг

 

Для изучения потребления  населением  товаров и услуг  были использованы  статистические данные по Алтайскому краю.

 

В таблице 1 представлена исходная информация для анализа 

Таблица 1

Потребительские расходы на человека в месяц,  руб.

	2002	2004	2007	2008	2009	2010
Все население	403,4	1100,7	2311,5	2526,1	3308,9	4202,9
Городское население	482,8	1325,3	2845,9	3136,6	4167,4	4934,0
Сельское население	261,5	680,5	1294,5	1432,4	2037,4	3120,1

 

Рассчитаем абсолютные приросты, темпы роста и темпы прироста  расходов на потребление населением товаров и услуг за указанный  период по формулам:

 (1)

 (2)

 (3)

 (4)

 (5)

 Расчеты показаны в  таблице 2.

Таблица 2

Показатели динамики потребительских  расходов за период 2002 - 2010 гг.

Период	Потребительские расходы  на человека в месяц, руб	Абсолютный прирост ∆хi		Темп роста Тр		Темп прироста Тпр
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
2002	403,4
2004	1100,7	697,30	697,30	2,73	2,73	1,73	1,73
2007	2311,5	1908,10	1210,80	5,73	2,10	4,73	1,10
2008	2526,1	2122,70	214,60	6,26	1,09	5,26	0,09
2009	3308,9	2905,50	782,80	8,20	1,31	7,20	0,31
2010	4202,9	3799,50	894,00	10,42	1,27	9,42	0,27

 

Анализируя таблицы и  рисунки можно сделать несколько  выводов. В течение всего рассматриваемого периода уровень расходы на потребления  населением товаров и услуг растут и достигают максимального значения в конце периода. Это можно  связать с постоянным ростом цен  на товары и услуги, а также с  улучшением благосостояния населения  и увеличением количества потребляемых товаров и услуг. Таким образом, за рассматриваемый период потребительские  расходы выросли на 3799,5  рублей на человека в месяц или в 10,42 раза.

Наибольшие темпы прироста, составляющий 173 %, зафиксирован в 2004 году. В дальнейшем до 2008 года происходит значительное снижение прироста до 9%. Далее изменения прироста не столь  значительно и можно предположить, что в связи со стабилизацией  экономики изменение потребительских  расходов будет не столь значительным.

Проверим статистическую совокупность, состоящую из величин  потребительских расходов  по месяцам  за 2010 г. на однородность и оценим возможность исследования данной совокупности с применением статистических методов, а именно корреляционно-регрессионного метода анализа.

Составим таблицу 3 для  проведения расчетов.

Таблица 3

Расчеты для вычисления обобщающих показателей и показателей вариации

№п/п	Месяц	Потребительские расходы  на человека в месяц, руб.,
1	январь	3691,88	-511,02	261138
2	февраль	3839,28	-363,62	132217,1
3	март	3951,58	-251,32	63160,07
4	апрель	4149,98	-52,92	2800,174
5	май	4129,08	-73,82	5448,9
6	июнь	3470,28	-732,62	536727,2
7	июль	3398,88	-804,02	646442,8
8	август	3949,68	-253,22	64118,68
9	сентябрь	5169,18	966,28	933703,5
10	октябрь	5125,28	922,38	850791
11	ноябрь	4902,28	699,38	489137
12	декабрь	4657,38	454,48	206555,1
Сумма		50434,80	0	4192240

 

Средняя арифметическая:

 руб.  (6)

Коэффициент вариации:

 (7)

Таким образом, можно утверждать, что изучаемая совокупность уровня потребительских расходов в 2010г. является однородной, так как коэффициент  вариации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2. Анализ структуры  потребительских расходов

Структурный анализ потребительских  расходов  проводится с помощью  исследования относительного показателя структуры:

   (8)

 по годам рассчитанные относительные показатели структуры представлены в таблице 4.

Таблица 4

Структурный анализ потребительских  расходов

	2001	2004	2007	2008	2009	2010
Городское население	119,68	120,41	123,12	124,17	125,95	117,40
Сельское население	64,82	61,82	56,00	56,70	61,57	74,24

 

Средние значения потребительских  расходов городского населения  превышает  средние значения потребительских  расходов всего населения на всем изучаемом периоде. Максимальное превышение потребительских расходов городского населения составляет 25,95% в 200 5году, минимальное – 17,4 в 2010 году. На промежутке 2002 -  2009 года идет стабильный рост потребительских  расходов городского населения, а затем  идет его снижение. Потребительские  расходы сельского населения  снижаются на промежутке 2002 – 2007 года, в дальнейшем с 2007 по 2010 год расходы  растут.

 

 

 

 

2.3.Анализ влияния доходов населения на потребительские расходы

 

Предположим, что потребительские  расходы зависят от величины дохода. Проверим это предположение с  помощью корреляционно-регрессионного анализа.

Этапы анализа:

1. Постановка цели исследования.

Определить наличие или  отсутствие зависимости между показателями дохода и потребительских расходов. Построить регрессионную модель этой зависимости, проверить её качество и использовать эту модель для  анализа и прогнозирования.

2. Сбор исходной статистической  информации.

Информацию для исследования находим в статистических ежегодниках. Представим данные в табличной форме (таблица 5).

Таблица 5

Исходная информация для  КРА

Годы	Доходы на человека в месяц, руб	Потребительские расходы  на человека в месяц, руб
2004	1736,3	1100,7
2007	4153,1	2311,5
2008	5156,0	2526,1
2009	6819,7	3308,9
2010	8866,8	4202,9

 

Введем обозначения: x_i – доходы, y_i – потребительские расходы. Графически зависимость исходных данных представлена на рисунке 1 .

 

Рисунок 1 - Зависимость потребительских расходов от доходов

3. Оценка тесноты связи  между признаками.

3.1. Предположим, что изучаемые  признаки связаны линейной зависимостью. Рассчитаем линейный коэффициент  корреляции по формуле: 

 

Промежуточные расчеты представлены в таблице 6.

Таблица 6

Промежуточные расчеты для  определения параметров регрессии

Годы	xi	yi	xy	x2	y2
2004	1736,3	1100,7	1911145,41	3014737,69	1211540,5
2007	4153,1	2311,5	9599890,65	17248239,61	5343032,3
2008	5156	2526,1	13024571,6	26584336	6381181,2
2009	6819,7	3308,9	22565705,33	46508308,09	10948819
2010	8866,8	4202,9	37266273,72	78620142,24	17664368
∑	26731,9	13450,1	84367586,71	171975763,6	41548942

 

(9)

 (10)

 (11)

(12)

  (13)

(14)

  (15)

(16)

Коэффициент линейной корреляции, равный 0,997, свидетельствует о наличии  очень сильной связи.

3.2. Оценка существенности  коэффициента корреляции. Для этого  найдем расчетное значение t-критерия Стьюдента:

(17)

 

По таблице критических  точек распределения Стьюдента  найдем t_кр при уровне значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν = 5-k-1 = 5-1-1=3. t_кр = 3,18. Так как t_расч > t_кр (22,3> 3,18), то линейный коэффициент считается значимым, а связь между x и y – существенной.

4. Построение уравнения  регрессии.

Этап построения регрессионного уравнения состоит в идентификации (оценке) его параметров, оценке их значимости и значимости уравнения в целом.

4.1. Идентификация регрессии.  Построим линейную однофакторную  регрессионную модель вида  Для оценки неизвестных параметров a₀, a₁ используется метод наименьших квадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений теоретических значений зависимой переменной от наблюдаемых (эмпирических).