Статистика потребления населением товаров и услуг

Оба показателя удовлетворения потребностей (общий и на душу населения) можно исчислить и в форме средней арифметической величины, где в качестве осредняемых величин выступят индивидуальные (по видам товаров и услуг) коэффициенты удовлетворения потребностей населения, а весами — доля стоимости нормативного потребления каждого вида товаров и услуг в общей стоимости всего их набора. Это позволяет провести сравнительную оценку индивидуальных коэффициентов и, более того, выявить влияние каждого из них на общий показатель. Их можно представить следующим образом:

где

 

Существенным фактором, воздействующим на уровень удовлетворения потребностей населения в товарах и услугах, выступает насыщенность ими потребительского рынка, измеряемая коэффициентом и индексом насыщенности:

Коэффициент насыщенности определяется по данным наблюдения органами государственной статистики за изменением цен основных продовольственных и непродовольственных товаров по выборочной сети магазинов в 130 городах. Он рассчитывается как отношение количества городов, в которых на момент регистрации цен товар был в продаже, к общему числу обследуемых городов. Данный показатель не учитывает наличие товаров в неорганизованной торговле — на городских и неформальных рынках.

Индекс насыщенности определяется как соотношение коэффициентов насыщенности за соответствующие периоды с учетом сопоставимости ассортимента товаров.

 

Важной задачей статистики является исследование структуры потребления населения. У каждой группы населения своя структура и свой определенный тип потребления. Для оценки структурных различий в потребительских расходах можно использовать интегральный коэффициент структурных сдвигов К. Гатева (Болгария):

 

где v₁ и v₀ — доли отдельных видов расходов домохозяйств в отчетном и базисном периодах.

Этот показатель будет равен нулю, если сравниваемые структуры остались неизменными; он будет равен единице, если сравниваемые структуры полностью изменились, т. е. О £ K_s £ 1. Его можно применить и для характеристики различий в структуре потребительских расходов домашних хозяйств, обусловленных дифференциацией доходов населения. В этом случае рассматриваемый коэффициент рассчитывается по следующей формуле:

 v_j и v_i — доли отдельных видов расхода домохозяйств двух разных групп населения в одном из исследуемых периодов;

j и i — номера сравниваемых групп населения по душевому доходу.

3. Изучение дифференциации потребления

 

Дифференциация потребления  населения и домохозяйств изучается  в различных аспектах: как между  группами домохозяйств, выделенных по размеру, по составу, по имущественному положению, так и внутри этих групп.

При измерении дифференциации потребления могут использоваться метод статистической оценки гипотез, методология Парето—Лоренца—Джини, методы моделирования потребления и сравнительного анализа коэффициентов.

Рассмотрим  применение некоторых из этих методов  на примере изучения дифференциации потребления кофе в крайних децильных группах домохозяйств (см. табл. 2).

Таблица 2

Дифференциация  потребления кофе

в крайних  децильных группах домашних хозяйств

Потребление кофе за год, кг	В % к итогу по 10%-ным группам домохозяйств		Потребление кофе
	наименее обеспеченных F1	наиболее обеспеченных F10	в среднем по группе Пi	общее по децильной группе
				первой C1=ПiF1	десятой C10= ПiF10
Менее 3	38	6	2	76	12
3-5	22	12	4	88	48
5-7	18	34	6	108	204
7-9	14	28	8	112	224
9 и более	8	20	10	80	200
Итого	100	100		464	688
Обследовано домохозяйств	126	132

Вычислим  показатели потребления по каждой децильной группе:

а) среднее  потребление кофе на одно домохозяйство

в первой децильной группе

в десятой децильной группе

 

б) дисперсию  потребления

в первой децильной группе

  в десятой децильной группе

 

в) коэффициент  вариации потребления

в первой децильной группе

т. е. вариация умеренная и по потреблению  кофе обследованные домохозяйства  первой децильной группы неоднородны,

в десятой  децильной группе

вариация потребления кофе в домохозяйствах десятой децильной группы слабая, а потребители достаточно однородны;

г) доля потребляющих кофе от 3 до 7 кг в год

в первой децильной группе w₁ = 22 + 18= 40% = 0,4;

в десятой  децильной группе w₁₀ = 12 + 34 = 46% = 0,46.

Оценка значимости показателей потребления производится при небольшом объеме единиц в  каждой выделенной группе. В данном примере их применение нецелесообразно, так как в каждой группе обследовано  более 100 домохозяйств:

а) для среднего потребления

  где n — число обследованных хозяйств;

б) для доли потребления в определенных границах

Расчетные значения t-критерия Стьюдента сравниваются с табличными (t_табл при уровне значимости a = 0,05 и числе степеней свободы df = n - 2). Анализируемый показатель незначимо отличен от нуля при t_факт < t_табл. В этом случае показатель потребления статистически ненадежен. При t_факт ³ t_табл рассматриваемый показатель статистически значимо отличен от нуля и надежен. При получении ненадежных показателей потребления необходимо увеличить число наблюдений или укрупнить выделенные группы (например, перейти от децильных к квинтильным группам).

Проанализируем  статистическую оценку существенности различий в показателях потребления  в сравниваемых группах. Для сравнения  средних долей и коэффициентов  вариации применяется t-критерий Стьюдента. При этом выдвигается нуль-гипотеза (Н₀) о несущественных различиях между показателями, вычисленными по децильным группам. При t_факт < t_табл, a = 0,05 и df = n₁ + n₂ - 2 нуль-гипотеза принимается. При t_факт ³ t_табл нуль-гипотеза отвергается, что позволяет считать различия существенными.

Рассмотрим  оценки существенности различий в потреблении  по данным таблицы. Оценка существенности различий в среднем потреблении кофе

 

Н₀: П₁»П₁₀;

так как t_факт > t_табл 1,96 при a= 0,05 и df = n₁ + n₂ - 2 = 126 + 132 – 2 = 256, гипотеза H_о отклоняется. Другими словами, выявлены различия в потреблении кофе в крайних децильных группах домохозяйств, в наиболее обеспеченной группе оно выше.

Оценка существенности различий в вариации потребления  кофе

Н₀: v₁»v₁₀ ;

так как t_факт > t_табл, то гипотеза Н₀ отклоняется. Выявлены существенные различия в вариации потребления в крайних децильных группах, и в наименее обеспеченной группе потребителей опо-требление более разнообразно.

Оценка существенности различий в долях домохозяйств с  определенным уровнем потребления кофе

Н₀: w₁»w₁₀ ;

Поскольку t_факт < t_табл, то гипотеза Н₀ принимается, т. е. существенных различий в долях домохозяйств с потреблением кофе от 3 до 7 кг в год не выявлено.

Рассмотрим  использование критерия Бартлета для проверки гипотезы об однородности дисперсий. Этот критерий считается самым мощным. Он позволяет одновременно сравнивать несколько дисперсий, не ограничен попарными сравнениями. Применение критерия Бартлета основано на предположении о нормальности (близости к ней) распределения изучаемого признака в группах, по которым исчислены дисперсии.

При объеме совокупности больше 50 единиц

Порядок расчета критерия Бартлета следующий:

а) вычисляется  средняя арифметическая из сравниваемых дисперсий

б) находится десятичный логарифм этой величины

в) находится

г) определяется средняя геометрическая из логарифмов дисперсий

где m — число сравниваемых дисперсий;

 

д) критерий Бартлета

Величина  М нормируется на величину

Отношение М/С подчиняется распределению ײ с числом степеней свободы df= m -1. При М/С < ײ _табл принимается гипотеза Н₀, т. е. различия между дисперсиями незначимы. При М/С ≥ ײ _табл гипотеза Н₀ отклоняется; между дисперсиями есть существенные различия.

В данном случае:

M/C = 3.55/1.004 = 3.54  ; ײ _табл = 3.8 (a = 0,05 ; df = 265)

Здесь М/С < х_табл, гипотеза Н₀ подтверждается, и дисперсии различаются незначимо.

Проведенный анализ оценки существенности различий в показателях потребления кофе в крайних децильных группах выявил существенные различия в уровне и в вариации потребления. Несущественны различия в дисперсиях и по доле потребителей, потребляющих кофе от 3 до 7 кг в год.

Сопоставить распределения по потреблению кофе позволяют построение кривой Лоренца и расчет коэффициента Джини (табл. 3).

Коэффициент Джини

Аналогично  по десятой децильной группе коэффициент Джини G₁₀ = 0,132. Сопоставление коэффициентов между собой подтверждает ранее сделанный вывод, что дифференциация потребления кофе в наименее обеспеченных домохозяйствах выше, чем среди наиболее обеспеченных.

Таблица 3

Результаты  расчета коэффициента Джини на примере первой децильной группы домохозяйств (наименее обеспеченных)

Потребление кофе в год	Доля домохозяйств FH	Общий объем потребления		Накопленная частость по объему потребления cumFC	FH·FC	FH cumFC	CumFH
		кг С1	долей к итогу FC
Менее 3	0.38	76	0.164	0.164	0.06232	0.06232	0.38
3 – 5	0.22	88	0.190	0.354	0.04180	0.07788	0.60
5 – 7	0.18	108	0.233	0.587	0.04194	0.10566	0.78
7 – 9	0.14	112	0.241	0.828	0.03374	0.11592	0.92
9 и более	0.08	80	0.172	1	0.01376	0.08000	1.00
Итого	1	464	1

 

2. Изучение потребителей.

1. Прожиточный минимум, потребительский бюджет и индексы цен.

Одним из наиболее важных показателей Статистики потребления населения и в целом уровня жизни является потребительский бюджет как интегральный социальный норматив потребления населением потребительских товаров и услуг.

Различают минимальный  и рациональный потребительские  бюджеты.