Статистико-экономический анализ заработной платы

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИЗУЧЕНИЯ ОПЛАТЫ ТРУДА 5
1.1 Понятие, формы и системы оплаты труда 5
1.2 Состав фонда заработной платы и затрат на рабочую силу 8
1.3. Организация статистического наблюдения за заработной платой 10
2. СТАТИСТИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ 15
2.1 Сравнительный анализ уровня заработной платы (по видам экономической деятельности, формам собственности, категориям работников, регионам) 15
2.2 Анализ динамики и колеблемости заработной платы 17
2.3 Анализ вариации и дифференциации заработной платы 20
3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 38
Приложение 1 40


 

ВВЕДЕНИЕ



Определение уровня доходов населения является важным элементом макроэкономического планирования и прогнозирования. Необходимость определения политики изменений в сфере оплаты труда диктуется множеством факторов, такими как перспективы развития экономики в целом, определение приоритетных отраслей экономики, рост уровня жизни населения.
Проблема занятости и тенденций трудообеспеченности остается одной из важнейших проблем экономики. Действительно, безработица во всех ее видах снижает показатель экономического роста страны, кроме того наличие высокого уровня безработицы характеризует низкий уровень жизни, ведет к снижению прочих показателей социально-экономического развития страны в целом.
Таким образом, изучение тенденций занятости и перспектив изменения уровня заработной платы населения дает возможность принять меры до наступления кризисных ситуаций, что приводит к улучшению социального климата, уверенности населения в своем будущем.
Прогнозирование уровня доходов позволяет не только оценить перспективы рынка труда, но также являются основой формирования государственной политики в области занятости населения. Кроме того, показатели среднего уровня заработной платы по отраслям промышленности и сельского хозяйства позволяют выявить необходимость дополнительных мер по повышению привлекательности отраслей для трудовых ресурсов государства, определение приоритетных направлений в сфере образования.
Целью курсовой работы является анализ и прогнозирование средней заработной платы населения на уровне РФ. Для достижения поставленной цели в работе рассматриваются следующие задачи:
1. Рассмотреть теоретические аспекты рынка труда и понятия заработной платы;
2. Рассмотреть статистические аспекты изучения заработной платы;
3. Проанализировать основные тенденции среднего уровня заработной платы на уровне РФ;
4. Построить прогноз изменений уровня заработной платы.
Работа построена по традиционной структуре, состоит из введения, трех глав и заключения.
Информационной базой для написания работы и самостоятельных исследований послужили: законодательные и нормативные акты РФ, теоретические работы и учебные издания по данной теме, статьи и обзоры в специальных изданиях, справочная литература, результаты собственных самостоятельных исследований, статистическая отчетность, а также электронные ресурсы.
В процессе написания работы были использованы общенаучные методы – диалектический метод познания, системный анализ и синтез для обобщения и сопоставления полученных данных, комплексности в изучении проблемы. Также использовались специфические методы: статистических сравнений, экономического анализа, индексный, факторный коэффициентный, а также наблюдение и опрос.
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ



Исследование уровня заработной платы позволяет определить тенденции роста или спада благосостояния населения.
Основными расчетными показателями являются:
• среднемесячные затраты на рабочую силу в расчете на одного работника, рублей;
• затраты на рабочую силу в расчете на один отработанный час и затраты на один оплаченный час, рублей;
• состав затрат на рабочую силу по элементам, процентов от общей суммы затрат на рабочую силу и рублей в среднем на одного работника.
Особенностью при анализе подобных показателей является то, что их необходимо оценивать, как самостоятельные временные ряды, а также как факторы, зависящие от прочих показателей. В этих целях в работе рассматриваются такие методы анализа, как индексный анализ, анализ динамических показателей, корреляционный, дисперсионный и регрессионный.
В первой части работы исследованы теоретические аспекты заработной платы, особенности расчета статистических показателей, а также рассмотрены методы анализа и прогнозирования.
Анализ заработной платы будем проводить на основании данных статистической информации Федерального государственного комитета по статистике gks.ru. Для полноты исследования в работе используются данные за различные периоды в зависимости от рассматриваемых показателей.
В процессе работы проведен анализ исходных данных, рассмотрены описательные статистики. В начале второй главы проведено исследование зависимости уровня заработной платы по регионам и отраслям. Выявлены наиболее «доходные» отрасли – добывающая и финансовая, уровень средней заработной платы в которых значимо отличается от прочих отраслей.
Далее проведен анализ вариативности и колеблемости уровня заработной платы как времени за период с 2004 по 20013 годы, так и в региональном масштабе.
В ходе данного исследования подтвердилась гипотеза об экспоненциальном виде зависимости заработной платы от признака региона, при этом среднее процентное отклонение по регионам составляет от 12,6 до 13,7 пп.
Следующим заключительным этапом работы стало прогнозирование показателей средней заработной платы с использованием различных вариантов моделирования.
Так была построена множественная регрессия с учетом показателей ВВП, млн. руб., численности экономически активного населения, тыс. чел, численности занятых. Регрессия в целом значима, единственным незначимым фактором служит уровень ВВП.
После этого была построена скорректированная регрессия.
Данная регрессия имеет высокий уровень значимости по F-статистике, коэффициент детерминации составляет 64%. Все факторы в модели незначимы.
Модель имеет вид Y -385547 2,5965 x1 2,9782 x3
Таким образом, при увеличении численности экономически активного населения на 1 тыс. чел. Заработная плата вырастет в среднем на 2,5965 руб.
В связи с низкой значимостью модели было принято решение построить и проанализировать исходный временной ряд.
После построения кореллограммы была выдвинута гипотеза о наличии и виде тренда, проведен соответствующий анализ данных.
Была выбрана линейная форма зависимости от времени.
Качество модели – 99,47%.
Все коэффициенты модели значимы, модель также значима по критерию Фишера.
По графику остатков можно предположить наличие автокорреляции.
Итак, полученная модель имеет наилучшие характеристики, автокорреляция в модели на основании теста Дарбина-Уотсона отсутствует.
Данная модель допускает построение прогноза, но необходимо учитывать, что в силу неоднородности исходных данных достоверность прогноза на достаточном уровне сохраняется лишь для одного-двух периодов прогноза.