Социально-экономическая статистика рынка услуг

На основе проведенных расчетов построим график, отображающий колебание объема платных услуг в РФ за 2000-2005 гг., (график 1).

График 1.

Объем платных услуг населению в РФ за 2000-2005гг. (млн.руб.)

Абсолютный прирост характеризует размер увеличения (или уменьшения) уровня ряда за определенный промежуток времени. В нашем случае, мы наблюдаем постоянное увеличение объема платных услуг населению.

Темп прироста показывает, на какую долю (или процент) уровень данного периода времени больше (или меньше) базисного. Темп роста показывает, во сколько раз данный уровень ряда больше базисного ряда (или предыдущего) или какую часть базисного (или предыдущего) уровня составляет уровень текущего периода за некоторый промежуток времени.

Таким образом, по проведенным нами расчетам можно сделать следующие выводы:  объем платных услуг, предоставленных населению в 2005 году, возрос на 1661899 млн. руб. по сравнению с 2000 годом. Объем услуг населению с каждым годом увеличивается, но скорость этого увеличения падает.

Охарактеризуем основную тенденцию развития рынка услуг. Используем метод простой скользящей средней, входящий в ППП Excel (график 2).

График 2.

В 2004 году доля бытовых услуг в общем объеме услуг составила 10,5 %, транспортных – 22,12%, услуг связи – 17,6%, коммунальных – 17,4%. В      структуре услуг в 2004 году преобладали транспортные услуги (таблица 3).

Таблица 3[1].

Объем платных услуг по видам (млн. руб.)

Проанализируем состояние рынка услуг Центрального федерального округа (таблица 4).

Таблица 4.[2]

Объем предоставленных населению услуг по областям Центрального федерального округа в 2004 году

Наиболее обеспечено платными услугами население г. Москва,  где объем услуг составляет 463528 млн. руб. за 2004 год, Московской области – 85873 и Воронежской области – 15307 млн. руб., противоположная ситуация сложилась в Костромской области – 4061 млн. руб. (диаграмма 1).

Диаграмма 1. Объем предоставленных населению услуг по областям Центрального федерального округа в 2004 г.

2.2. Статистическое изучение взаимосвязи рынка услуг и доходов населения.

Важнейшая задача статистики - исследование объективно существующих связей между явлениями – важнейшая задача статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявить факторы (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Для изучения взаимосвязи между объемом платных услуг (млн. руб.) и доходами населения за 1995-2004 года используем корреляционный и регрессионный анализы.

Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определять «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям.

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения.

Введем обозначения:

Y- объем платных услуг (млн. руб.) за 1995-2004гг.,

X- доходы населения (млрд. руб; до 1998 г. – трлн. руб.) за 1995-2004 гг.

Таким образом, получим следующую таблицу (таблица 5):

Таблица 5.

Для выполнения корреляционно-регрессионного анализа воспользуемся ППП Excel. Для определения наилучшего аналитического выражения сравним линейную и экспоненциальную регрессионные модели. 

Встроенная статистическая функция ЛИНЕЙН определила параметры и регрессионную статистику линейной модели y=a+bx (таблица 6):

Таблица 6.

Для вычисления параметров и регрессионной статистики экспоненциальной кривой y=x в MS Excel применяется встроенная статистическая функция ЛГРПРИБЛ (таблица 7).

Таблица 7.