Статистика оплаты труда и затрат на рабочую силу

Зарплата охватывает все виды заработков

К зарплате не относится :

• Взносы работодателя на соц-е страхования

• Взносы в пенсионные фонды

• Суммы полученные по договорам страхования

• Суммы полученные в виде соц-х пособий

Состав фонда з\пл включает 4 группы выплат

1. Прямая зарплата за отработанное время и проделанную работу

2. Выплаты за неотработанное время

3. Единовременное поощрит выплаты

4. Выплаты на питание, жилье, топливо

Различают

• фонд часовой оплаты труда (за отраб человеко часы)

• фонд дневной з\п

• месячный фонд з\п

По динамике этих фондов и соотношению м\д ними можно судить об организации произ-ва и использования рабочего времени

Кроме того определяют пока-ли

Среднечасовая з\п = фонд часовой з\п / кол-во отработанных человекочасов

Средняя дневная з\п = фонд дневной з\п / кол-во отработанных человекодней

Средняя месячная з\п = средняя з\п за месяц / средняя списочная числть работ-в

Индекс переем-го состава показ-т динамику среднего уровня оплаты труда

ЗП = Фонд оплаты турда / Числ-ть = (E (ЗП) * числ-ть ) / E Числ-ть

Влияющие факторы

1. Изм-е з\п у разл-х категорий рабоников

2. Изм-е доли рабоников опред-х категорий

I пер-го = E ФОТ 1 / E числь : EФоТо / Е числ-ть = (ЕЗП1 * Числ-ть )/ E Числ-ть : (ЕЗПо * числ-ть)/ Е Числ-ть = (Е ЗП 1 * d Числ-ть1) / (Е ЗП 0 * d Числ-ть0)

I пос-го состава = Е( ЗП 0 * Чи-ть1) / E Числ-ть1 : Е( ЗП 0 * Чи-ть1) / E Числ-ть 1

Iс. с = (E ЗП * Числ 1 ) / Е Числ1 : (Е ЗП * Числ 0) / E Числ 0

Delta ЗП стр = (E ЗП * Числ 1 ) / Е Числ1 - (Е ЗП * Числ 0) / E Числ 0

Индексы не складываются и не вычитываются

Iп.с. = I ф.с. * I с.с.

Е ФОТ 1 / Е ФОТ 0 = Е ЗП1 * Числ 1 / Е ЗП 0 * Числ 0 = I ФОТ зп * I ФОТ числ-ть = (Е ЗП1 * Числ 1) / (Е ЗП 0 * Числ1) =( Е ЗП 1 * Числ 1) /( Е ЗП 0 * Числ 1) : (Е ЗП 0 * Числ 1) / ( Е ЗП 0 * Числ 0)

Delta ФОТ = ФОТ 1 – Фот 0

Delta ФОТ зп = Е ЗП 1 * Числ 1 - Е ЗП 0 * Числ0

Delta ФОТ инст = Е ЗП 0 * Числ 1 - Е ЗП 0 * Числ0

Delta ФОТ = Delta ФОТ зп + Delta ФОТ инст

1 Статистическая совокупность - это множество (масса) однокачественных (однородных) хотя бы по одному какому-либо признаку явлений, существование которых ограничено в пространстве и времени. Статистической совокупностью можно считать, к примеру, совокупность жителей России по состоянию на 1 января 1997г., совокупность фермерских хозяйств Ростовской области в 1997г. Однако статистическая совокупность (множество) совсем не обязательно представляет большую численность единиц, в принципе она может быть и очень маленькой; например, объем совокупности малой выборки может составлять иногда 8-10 единиц.

2 Статистическая закономерность - это форма проявления причинной связи, выражающаяся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности, если причины (условия), порождающие события. Не изменяются или изменяются незначительно. Статистические закономерности устанавливаются на основе анализа массовых данных.

3 Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации.

4 Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время (под привязкой к месту понимается отношение показателя к какой-либо территории или объекту)

5 Основные признаки характеризуют главное содержание и сущность изучаемого явления или процесса.

6 Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно связаны с внутренним содержанием явления.

7

8 моментные - показывают фактическое наличие на определённый момент или дату.

9 интервальные - итоговый накопленный результат за период в целом. В отличие от моментных, они допускают их последующее суммирование.

10Статистический показатель - это категория отображающая размеры и количественные соотношения признаков социально-экономических явлений и их качественной определенности в конкретных условиях места и времени

11 Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

12 Сплошное наблюдение охватывает все единицы исследуемой совокупности (например, общая перепись населения). В свою очередь, несплошное наблюдение охватывает только часть исследуемой совокупности. В зависимости от того, как выбрана эта часть, несплошное наблюдение можно подразделить на выборочное (основано на принципе случайного отбора), метод основного массива (исследуются самые существенные или наиболее крупные единицы изучаемой совокупности) и так называемое монографическое наблюдение (подробное исследование отдельных единиц изучаемой совокупности с целью выявления намечающихся тенденций).

13 Выборочным называют наблюдение, основанное на принципе случайного отбора тех единиц изучаемой совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

14- 15 Группировкой называется расчленение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным существенным для них признакам. Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей. Группировка, в которой группы образованы по одному признаку называется простой.

16 Многомерная группировка- группировка по одному обобщающему признаку, объед. в себе характеристики целого набора признаков

17 Средние величины являются одними из наиболее распространенных обобщающих статистических показателей. Они имеют своей целью одним числом охарактеризовать статистическую совокупность состоящую из меньшинства единиц. Средние величины тесно связаны с законом больших чисел. Сущность этой зависимости заключается в том, что при большом числе наблюдений случайные отклонения от общей статистики взаимопогашаются и в среднем более отчетливо проявляется статистическая закономерность.

18 Средняя арифметическая простая (невзвешенная). Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по несгруппированным данным. Средняя арифметическая взвешенная. При расчете средних величин отдельные значения осредняемого признака могут повторяться, встречаться по несколько раз. В подобных случаях расчет средней производится по сгруппированным данным или вариационным рядам, которые могут быть дискретными или интервальными

19

20 Вариацией называется различие значений признака у отдельных единиц совокупности

21 Дискретный вариационный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку, принимающему только целые значения. Например, группы семей по числу детей (чел.): 1, 2, 3 и более.

22 Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака, а также если дискретная вариация проявляется в широких пределах, то есть число вариантов дискретного признака достаточно велико.

23 Мода - такое значение варьирующего признака, которое в данном ряду распределения имеет наибольшую частоту.

В дискретных рядах распределений мода определяется визуально. Сначала определяется наибольшая частота, а по ней модальное значение признака. В интервальных рядах для вычисления моды используется следующая формула:

Xmo - нижняя граница модальности (интервал ряда с наибольшей частотой)

Mo - величина интервала

fMo - частота модального интервала

fMo-1 - частота интервала предшествующего модальному

fMo+1 - частота интервала следующего за модальным

24 Медианой называется такое значение варьирующего признака, которое делит ряд распределения на две равные части по объему частот. Медиана рассчитывается по разному в дискретных и интервальных рядах.

1. Если ряд распределения дискретный и состоит из четного числа членов, то медиана определяется как средняя величина из двух серединных значений рангированного ряда признаков.

2. Если в дискретном ряду распределения нечетное число уровней, то медианой будет серединное значение рангированного ряда признаков.

В интервальных рядах медиана определяется по формуле:

- нижняя граница медианного интервала (интервала для которого накопленная частота впервые превысит полусумму частот)

Me - величина интервала

- сумма частот ряда

- сумма накопленных частот предшествующих медианному интервалу

- частота медианного интервала

25Размах вариаций определяется как разность между максимальным и минимальным значение признака. Недостаток этого показателя заключается в том, что он зависит только от двух крайних значений признака (min, max) и не характеризует колеблимость внутри совокупности. R=Xmax-Xmin.

26 Среднее квадратическое отклонение определяется как корень из дисперсии

27 Дисперсия - средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. Дисперсия является именованным показателем. Она измеряется в единицах соответствующих квадрату единиц измерения изучаемого признака

28 Коэффициент вариаций определяется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака, выраженное в процентах:

Он характеризует количественную однородность статистической совокупности. Если данный коэффициент < 50%, то это говорит об однородности статистической совокупности. Если же совокупность не однородна, то любые статистические исследования можно проводить только внутри выделенных однородных групп.

29-30 Совокупность отобранных для обследования единиц в статистике принято называть выборочной, а совокупность единиц, из которых производится отбор, - генеральной.

31 Ряд распределения – это зависимость частоты, с которой встречаются значения признака от самих значений признака. Как следует из этого определения, ряд распределения, представленный в форме таблицы, имеет две компоненты – упорядоченные значения признака и частоты. По своему содержанию – это статистическая функция одной переменной, аргументом этой функции является признак, а значением функции является частота. Детальное исследование свойств статистических распределений осуществляется математическим моделированием рядов распределения.

32 Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно значение результативного

33 Статистическая связь - взаимосвязь между двумя вероятностными явлениями, выявленная статистически. Обычно представляет собой число вероятности события (для расчета используется коэффициент корреляции).

34 Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющая строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.

35 Линейный коэффициент корреляции характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости.

36 Если варианты исследуемых признаков не распределяются по нормальному закону, для определения связи между признаками используют параметрические показатели. Наиболее широкое применение нашел коэффициент корреляции рангов, предложенный Спирменом.

37 Долю вариации уровня заболеваемости, обусловленную изменением вредных факторов, определяет совокупный коэффициент детерминации:

R = 0,899

Совокупный коэффициент множественной корреляции равен:

R = = 0,948

38

39 По направлению выделяют связь прямую и обратную. Прямая - это такая связь, при которой с увеличением или с уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. Так, например, рост производительности труда способствует увеличению уровня рентабельности производства..

40 В случае обратной связи значения результативного признака изменяются под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением факторного признака. Так с увеличением уровня фондоотдачи снижается себестоимость единицы производимой продукции

41 Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей