ТЕМА 6.

ІНФОРМАЦІЙНА БАЗА СТАТИСТИЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ УПРАВЛІННЯ.

 

1.     Сутність, основні функції і завдання інформаційної бази статистичного забезпечення управління.

2.     Програмно-методичні та організаційні основи статистичного спостереження за об’єктами управління.

3.     Значення та зміст вибіркового методу формування інформаційного забезпечення управління.

4.     Значення та зміст статистичного зведення і групування даних у формуванні інформаційної бази забезпечення управління.

5.     Особливості інформаційної бази статистичного забезпечення управління в Україні.

 

1. Сутність, основні функції і завдання інформаційної бази статистичного забезпечення управління.

Ефективність управління економікою значною мірою залежить від рівня організації інформаційних процесів. Для підвищення цього рівня необхідно знати природу інформації та специфіку інформаційних процесів, що протікають в економіці. З цією метою потрібно, по-перше, володіти повним описом змісту економічних даних, взаємозв’язку між поняттям, показниками, термінами, які застосовуються для їх позначення, системою уніфікованих термінів і правил їх побудови, по-друге, виникають проблеми формування програми інформаційної системи, тобто питання відбору тих статистичних показників, які необхідні для проведення статистичного дослідження.

Для якісного розв’язання цих питань треба визначити метод і завдання економіко-статистичного дослідження. Це означає, що якщо маємо будь-який об’єкт управління (регіон, підприємство та ін.) і керуючу систему, у межах якої виникає безліч питань щодо управління, то для їх вирішення необхідно мати статистичні дані про керовану систему та зовнішнє середовище. Завдання, якраз, і полягає в тому, щоб отримати всі ці дані, до того ж таким способом, щоб їх отримання обійшлося як найдешевше.

Потреба в тій чи іншій інформації виражається не тільки складом статистичних показників, але й тією частотою, з якою кожен з них має доставлятися для вирішення різних за складністю і характером завдань. Склад цих показників і частота їх отримання – це є ті чинники, які визначають кількісну сторону потреб у статистичних даних (кількість необхідних показників).

Крім кількісної існує ще й якісна сторона потреб у статистичних даних, яка виражається у тих вимогах, які висуваються до різних споживчих властивостей показників, наприклад, до їх достовірності, терміновості отримання тощо.

З цього погляду інформаційне забезпечення управління виконує такі функції:

• збирання певної статистичної інформації, джерелами якої є безпосередньо матеріальні процеси виробництва, розподілу, обміну та споживання;

• підготовка інформації до оброблення (кодування, запис на технічні процеси);

• контроль достовірності інформації (змістовний арифметичний і логічний контроль);

• оброблення статистичної інформації (сортування, зведення, розрахунок вихідних показників);

• зберігання інформації для аналізу та прогнозування;

• випуск даних (перекодування інформації на мову споживачів, редагування, оформлення, розповсюдження і комплектація);

• передача статистичної інформації споживачам (має місце в різних рівнях технологічного процесу збирання й оброблення даних, залежно від форми його організації та розміщення у просторі).

Вивчення суспільних потреб в статистичній інформації потребує відповідного відбору показників за їх цінністю. В зв’язку з цим перед інформаційною базою статистичного забезпечення управління постають відповідні завдання щодо якості отриманої інформації. Це насамперед:

• достовірність даних – їх відповідність реальному стану, що забезпечується багатьма умовами (компетентність працівника, який здійснює збір даних, якість і зміст відповідних бланків, система оцінюючих критеріїв, ступінь адекватності методології та методики вимірювання показника, який відображає явище, навмисне перекручення даних, які повідомляються під впливом суб’єктивних моментів тощо);

• своєчасність даних – статистична інформація має надходити до користувача в міру її виникнення та реєстрації, інакше вона може передчасно втратити свою цінність і корисність;

• актуальність даних – їх придатність для застосування залежно від того, наскільки віддалений від моменту їх застосування момент спостереження об’єкта управління, а також від швидкості зміни показника, за яким спостерігають;

• порівнянність даних за різними ознаками (в часі й просторі, за складом статистичної сукупності, за одиницями вимірювання, за методикою збирання та обчислення статистичних показників тощо).

Система показників і відповідна інформаційна база мають бути орієнтовані на вирішення конкретних завдань, а також на підтримку неперервної динамічної рівноваги об’єктів управління, що означає перехід до інформаційно орієнтованої бази даних.

Принципами такої побудови інформаційної бази даних є: здатність системи до розвитку та адаптації в разі зміни умов функціонування, взаємодії із системами різних користувачів і багатоцільове її використання (база даних і системи показників).

 

2. Програмно-методичні та організаційні основи статистичного спостереження за об’єктами управління.

Для вивчення кількісної сторони масових соціально-економічних явищ і процесів необхідно насамперед зібрати про них відповідну статистичну інформацію. З цією метою організують масове статистичне спостереження, яке є першою стадією будь-якого статистичного дослідження.

Статистичне спостереження – це планомірне, науково організоване збирання даних про масові явища і процеси суспільного життя шляхом реєстрації їх суттєвих ознак за спеціальною програмою, розробленою на основі статистичної методології.

Будь-яке статистичне спостереження здійснюється в три етапи:

• підготовка статистичного спостереження – вирішуються методологічні та організаційні питання (хто, де, коли проводить спостереження і що для цього необхідно);

• реєстрація статистичних даних – здійснюється безпосередній процес збирання статистичної інформації;

• формування бази даних – цей етап передбачає контроль та нагромадження даних статистичного спостереження, а також їх збереження.

При підготовці та проведенні статистичного спостереження необхідно вирішити питання програмно-методологічного та організаційного характеру.

До програмно-методологічних питань належать такі:

• встановлення мети та завдання статистичного спостереження;

• визначення об’єкта та одиниць сукупності і спостереження;

• розробка програм статистичного спостереження;

• підготовка інструментарію спостереження;

• додержання найважливіших принципів і правил проведення статистичного спостереження.

Метою статистичного спостереження є отримання вірогідної та повної статистичної інформації про досліджувані соціально-економічні явища і процеси.

Завдання спостереження визначається, виходячи з практичних та наукових проблем планування, організації та управління виробництвом, стану вивченості розглядаємого явища.

Залежно від мети та завдань визначають об’єкт і одиниці спостереження.

Об’єкт спостереження – це сукупність одиниць розглядаємого явища, що вивчаються в процесі спостереження. Одиницею сукупності може бути підприємство, придбана квартира, людина, факт, предмет, процес тощо.

Для визначення меж об’єкта спостереження застосовують цензи – набір кількісних та якісних обмежувальних ознак.

Одиниця статистичного спостереження – це складовий елемент об’єкта спостереження, який є носієм ознак, що підлягають реєстрації в процесі даного дослідження.

Від одиниці статистичного спостереження слід відрізняти звітну одиницю, яка являє собою джерело інформації, від якого мають отримати відомості про одиниці спостереження.

Після визначення носіїв ознак і джерел інформації складається програма спостереження, тобто перелік запитань, на які намічають отримати відповіді. Зміст та кількість запитань формують згідно з метою статистичного спостереження та реальними можливостями його проведення (грошовими та трудовими витратами, терміном отримання інформації). Від того, на скільки якісно розроблена програма спостереження, залежить цінність зібраної статистичної інформації.

Для реалізації програми статистичного спостереження розробляють статистичний інструментарій, який являє собою набір статистичних формулярів, інструкцій і роз’яснень щодо проведення спостереження, реєстрації відповідних даних.

Статистичний формуляр – це обліковий документ у вигляді бланку відповідної форми, де фіксуються відповіді на запитання програми спостереження.

Основу організаційного забезпечення статистичного спостереження складає організаційний план – головний документ, в якому відображаються найважливіші питання організації та проведення намічених заходів. Він визначає час, місце, строк, органи, матеріально-технічну базу, календар, порядок проведення спостереження, графік підготовки та інструктажу кадрів, необхідних для проведення спостереження, джерела і способи отримання даних, систему контролю результатів спостереження тощо.

Час спостереження (об’єктивний час) – це час, до якого належать статистичні дані спостереження.

Місце спостереження – це пункт, де безпосередньо реєструються ознаки окремих одиниць статистичної сукупності.

Сезон (час року) для спостереження – це такий час року, в якому досліджуваний об’єкт знаходиться в звичайному для нього стані (наприклад, перепис населення краще проводити зимою, коли спостерігається найменше переміщення населення).

Період (суб’єктивний час) проведення спостереження – під цим поняттям розуміють час від початку до закінчення збирання відомостей про досліджувані суспільні явища. Критичний час спостереження – це дата за станом, на яку повідомляють дані зібраної інформації.

Критичний момент спостереження – це момент часу, станом на який проводиться реєстрація ознак одиниць спостереження.

З точки зору організації статистичного спостереження розрізняють наступні організаційні форми його проведення:

• статистична звітність;

• спеціально організоване статистичне спостереження;

• статистичні реєстри.

Статистична звітність – це основна форма статистичного спостереження, за допомогою якої статистичні органи у визначений термін отримують від кожного суб’єкта діяльності (підприємств, установ, організацій) необхідні дані у формі звітних документів, що установлені законодавством, підтверджені підписами осіб, відповідальних за достовірність і своєчасність цієї інформації.

Спеціально організоване статистичне спостереження – являє собою збирання відомостей про соціально-економічні явища та процеси, які не охоплені статистичною звітністю, а необхідну інформацію про них отримують за допомогою проведення переписів населення, устаткування, залишків матеріалів, багаторічних насаджень, обстеження бюджетів населення, одночасних обліків, соціологічних опитувань, переоцінок основних фондів, моніторинг та ін.

Статистичні реєстри (реєстраційне спостереження) – третя форма статистичного спостереження – це список або перелік одиниць певного об’єкта спостереження із зазначенням необхідних ознак, який складається та оновлюється під час постійного відстежування змін у динаміці досліджуваних суспільних явищ, що відбуваються упродовж тривалого часу (наприклад, реєстр населення, суб’єктів господарювання, домашніх господарств, земельного фонду, технологій, виборців, платників податку та ін.).

Органи державної статистики ведуть Єдиний державний реєстр підприємств та організацій України (ЄДРПОУ), що уявляє собою автоматизовану систему збирання, накопичення та опрацювання даних про всіх юридичних осіб, їх філії, відділення, представництва та інші відособлені структурні підрозділи, що знаходяться на території України, а також про юридичних осіб, їх філії, відділення, представництва та інші відособлені структурні підрозділи, що знаходяться за межами України і створені за участю юридичних осіб України. Цей реєстр забезпечує облік та ідентифікацію всіх зазначених вище суб’єктів господарювання, дає можливість налагодити єдиний інформаційний простір, в який входять всі суб’єкти ринку, а також він є основою для проведення державних статистичних спостережень.

У процесі збирання статистичної інформації можуть виникнути неточності, які називаються помилками спостереження. Кількісно вони визначаються різницею між зафіксованою величиною ознак і дійсною її величиною.

Розрізняють дві групи помилок статистичного спостереження: помилки репрезентативності і помилки реєстрації.

Помилки репрезентативності (представництва) – це помилки, які виникли при вибірковому спостереженні через несуцільність реєстрації даних і порушення принципу випадковості відбору.

Помилки реєстрації – це помилки, які виникли внаслідок неправильного встановлення фактів, або неправильного їх запису в формулярі. Вони можуть бути випадковими або систематичними.

Випадкові помилки виникають внаслідок дії випадкових непередбачуваних причин (описки, обмови, неточний підрахунок, закруглення чисел і т.п.). Такі помилки не є небезпечними, оскільки вплив їх на узагальнюючі показники урівноважується внаслідок дії закону великих чисел.

Систематичні помилки виникають з якоїсь певної причини і діють, як правило, в одному напрямку: або зниження, або завищення. Причиною може бути несправність вимірювальних приладів, неправильне розуміння реєстратором окремих вказівок щодо заповнення бланків та ін. Вони можуть бути навмисними і ненавмисними.

Навмисні помилки (свідомі, тенденційні перекручення) виникають внаслідок того, що опитуваний, знаючи дійсний стан речей, у цілях отримання користі свідомо повідомляє неправильні дані (це виправлення інформації в звітах, надання недостовірної інформації про доходи, вік і т.п.).

Ненавмисні помилки викликаються різними випадковими причинами (наприклад, недбалість або неуважність реєстратора).

Службові особи, які винні у несвоєчасному поданні або перекрученні даних державних статистичних спостережень, притягаються до дисциплінарної, матеріальної або кримінальної відповідальності.

Для виявлення і усунення допущених при реєстрації помилок застосовують арифметичний і логічний контроль зібраного статистичного матеріалу.

Арифметичний контроль полягає в арифметичній перевірці підсумкових та розрахункових показників, а також в арифметичній ув’язці пов’язаних між собою даних.

Логічний контроль ґрунтується на логічному взаємозв’язку між ознаками на порівнянні взаємопов’язаних записів у програмі спостереження.

 

3. Значення та зміст вибіркового методу формування інформаційного забезпечення управління.

У процесі формування інформаційного статистичного забезпечення управління широке розповсюдження отримало несуцільне спостереження.

З усіх видів несуцільного спостереження в практиці статистичних досліджень найбільше визнання і застосування дістало вибіркове спостереження.

Сукупність методів математичної статистики, що застосовуються для обґрунтування та висновків при проведенні вибіркового спостереження, називають вибірковим методом.

Вибіркове спостереження – це такий вид несуцільного спостереження, при якому обстежуються не всі елементи сукупності, що досліджується, а лише певним чином відібрана їх частина.

Сукупність, з якої вибирають елементи для обстеження, називають генеральною, а сукупність, яку відібрано для обстеження, – вибірковою (вибірка). Статистичні характеристики вибіркової сукупності розглядаються як оцінка відповідних характеристик генеральної сукупності.

Вибіркове дослідження широко застосовується для обстеження домогосподарств населення, його житлових умов, заробітної плати, цін на ринках, для вивчення і контролю якості продукції, громадської думки тощо. Науково організоване вибіркове спостереження має ряд суттєвих переваг перед суцільним:

• економічність – при його проведенні забезпечується економія часу, матеріальних, трудових і фінансових ресурсів;

• оперативність – дає змогу в короткі строки, і за більш широкою програмою робити відповідні висновки і кінцеві результати;

• точність – досягнення більшої точності результатів спостереження завдяки скороченню помилок реєстрації.

Вибірковий метод дозволяє через вивчення частини спеціально відібраних одиниць досліджуваної сукупності охарактеризувати масове явище в цілому. Теорія і практика вибіркового методу показує, що за правильної організації вибіркового спостереження воно дає достовірні відомості, цілком придатні для практичного використання.

Результати вибіркового спостереження характеризуються середніми і відносними узагальнюючими показниками. Узагальнюючі показники генеральної сукупності (середня, частка, дисперсія та ін.) називають генеральними, а відповідні узагальнюючі показники вибіркової сукупності – вибірковими.

В зв’язку з тим, що при вибірковому спостереженні обстежується тільки частина одиниць генеральної сукупності, то характеристики вибіркової сукупності, як правило, відрізняються від характеристик генеральної сукупності. Різниця між узагальнюючими показниками вибіркової та генеральної сукупності називається помилкою вибірки (помилкою репрезентативності).

Одним із основних завдань вибіркового методу є отримання таких вибіркових характеристик, які б якомога точніше відтворювали характеристики генеральної сукупності, тобто давали найменші помилки репрезентативності.

В основу вибірки покладено принцип строгої випадковості, який забезпечує її об’єктивність, дає можливість встановити межі можливих похибок і дістати майже достовірні дані для характеристики всієї сукупності явищ. Таку вибіркову сукупність називають представницькою або репрезентативною сукупністю. До цієї сукупності входять представники всіх груп генеральної сукупності.

Точність результатів вибіркового спостереження залежить від способу відбору одиниць, ступеня коливання досліджуваної ознаки в сукупності та від кількості відібраних одиниць. Об’єктивну гарантію репрезентативності отриманої вибірки дає використання відповідних науково обґрунтованих способів відбору одиниць вибіркової сукупності.

Вибіркова сукупність має пізнавальне значення, оскільки з певною ймовірністю дає уявлення про показники генеральної сукупності. Але, як уже зазначалося, при вибірковому спостереженні виникають помилки репрезентативності, які можуть бути систематичними і випадковими.

Систематичні помилки репрезентативності виникають внаслідок порушення принципів проведення вибіркового спостереження, вони мають тенденційний характер відхилення величини досліджуваної ознаки в бік її збільшення або зменшення.

Випадкові помилки репрезентативності зумовлені тим, що вибіркова сукупність не відтворює точно середні і відносні показники генеральної сукупності.

При організації вибіркового обстеження важливо уникнути систематичних помилок, властиві вибірковому спостереженню випадкові помилки репрезентативності усунути неможливо. Завдання, полягає в тому, щоб максимально наблизити показники вибіркової сукупності до показників генеральної сукупності і знайти можливі межі відхилень цих показників, тобто найти помилку вибірки, використовуючи при цьому відповідні формули.

Кінцевою метою будь-якого вибіркового спостереження є поширення його характеристик на генеральну сукупність.

Розрізняють два способи поширення даних вибіркового спостереження:

• спосіб прямого перерахунку – на основі вибірки розраховують показники обсягу генеральної сукупності, використовуючи при цьому вибіркову середню або частку, які множать на кількість одиниць генеральної сукупності;

• спосіб поправочних коефіцієнтів – використовують в тих випадках, коли вибіркове спостереження здійснюють для перевірки й уточнення результатів суцільного спостереження (у цьому разі, зіставляючи дані вибіркового спостереження із суцільним, розраховують поправочний коефіцієнт, який використовують для внесення поправок у матеріали суцільного спостереження).

Методи формування вибіркової сукупності – це є важливий чинник, від якого залежить репрезентативність вибірки, а способи відбору одиниць у вибірку дають можливість підвищити точність характеристики та визначити оптимальну її величину в маркетинговій, правовій, фінансово-економічній та іншій діяльності. Відбір вважають задовільним, якщо гранична помилка репрезентативності не перевищує 2-5%. Якщо помилка більша ніж 5%, вибірку вважають нерепрезентативною й повторюють відбір. Якщо й повторний відбір не дає позитивних результатів, то для підвищення репрезентативності доцільно збільшити чисельність вибіркової сукупності.

 

4. Значення та зміст статистичного зведення і групування даних у формуванні інформаційної бази забезпечення управління.

Отриманий в процесі масового статистичного спостереження матеріал являє собою розрізнені початкові дані про окремі одиниці досліджуваного суспільного явища. Такі дані ще не характеризують явище в цілому, не дають уяви про його величину, склад, розмір характерних ознак, зв’язок з іншими явищами. Тому дані про кожну одиницю статистичного спостереження 38 потрібно систематизувати, привести в необхідний порядок, обробити, узагальнити і за допомогою системи узагальнюючих показників дати характеристику досліджуваного явища. Цю роботу виконують на другому етапі статистичного дослідження, який називають зведення і групування статистичних даних.

Статистичне зведення – це наукова обробка первинних матеріалів статистичного спостереження, систематизація та підсумовування одиничних даних з метою отримання узагальненої характеристики досліджуваного явища за деякими істотними ознаками.

Будь-яке статистичне зведення передбачає послідовне виконання ряду операцій над первинними статистичними даними:

• групування даних статистичного спостереження;

• розробка системи статистичних показників для характеристики груп, підгруп і сукупності в цілому;

• підрахунок групових і загальних підсумків з метою отримання абсолютних статистичних показників;

• розрахунок середніх і відносних величин;

• табличне і графічне оформлення результатів статистичного зведення.

Статистичні зведення відрізняються рядом ознак:

• за складністю (глибиною) обробки матеріалу;

• за способом проведення;

• за технікою виконання;

• за кількістю проведення.

За складністю обробки матеріалу зведення поділяють на:

• просте – передбачає підрахунок загальних підсумків результатів статистичного спостереження, при цьому будь-яке попереднє групування і систематизація вихідної інформації не виконуються;

• групове (складне) – це є попередній розподіл одиниць статистичної сукупності на окремі групи, що дає можливість підрахувати в кожній групі та у цілому по сукупності з наступним поданням результатів групування у формі статистичних таблиць чи графіків.

За способом проведення зведення буває:

• централізоване – це зведення, при якому весь первинний статистичний матеріал зосереджується, систематизується та узагальнюється за єдиною програмою в одному місці (наприклад, у Державній службі статистики України);

• децентралізоване – зведення матеріалу здійснюється послідовними етапами (наприклад, спочатку виконується зведення даних по району, потім порайонні дані об’єднуються в областях і, на кінець, обласні зведення об’єднуються у Державній службі статистики України).

За технікою виконання статистичне зведення поділяється на:

• механізоване – це виконання зведення первинних матеріалів за допомогою електронно-обчислювальних машин;

• ручне – це обробка матеріалів статистичного спостереження ручним способом за допомогою карток або списків (нині цей вид зведення застосовується дуже рідко, як виключення).

За кількістю проведення зведення поділяють на:

• первинне – групування матеріалів здійснюється один раз;

• вторинне – групування здійснюється на основі первинного зведення (укрупнення інтервалів, перегрупування даних).

Одним з головних елементів статистичного зведення є групування даних, отриманих під час проведення статистичного спостереження.

Статистичне групування – це поділ (розчленування) сукупності масових суспільних явищ на однорідні типові групи за істотними для них ознаками з метою всебічної характеристики їхнього стану, розвитку і взаємодії.

Метод статистичних групувань є одним з найефективніших способів обробки масових даних, який дає можливість вивчити взаємодії між явищами, виявити об’єктивні закономірності досліджуваних явищ і процесів, встановити на певних етапах перехід кількісних змін в якісні.

Для науково обґрунтованої побудови різних статистичних групувань важливе значення має правильний вибір групувальних ознак.

Групувальними ознаками, або основою групування, називаються такі ознаки, за якими здійснюється розподіл одиниць певної статистичної сукупності на окремі групи чи підгрупи.

Розмаїття ознак, за якими здійснюються статистичні групування можна певним чином класифікувати.

Так, наприклад, за формою вираження групувальні ознаки можуть бути атрибутивними (якісними) і кількісними (варіаційними).

Атрибутивні (якісні) – це такі ознаки, які не мають кількісного вираження і реєструються у вигляді текстового (словесного) запису (стать, професія, освіта, сімейний стан тощо). Різновидом атрибутивної ознаки є альтернатива, коли існує лише два варіанти цієї ознаки, причому один з них виключає інший (наприклад, стать чоловіча або жіноча).

Кількісні (варіаційні) ознаки – це ознаки, які набувають різних цифрових характеристик і виражаються числовими значеннями (кількість працівників, їх вік і стан роботи, обсяг продукції, розмір заробітної плати тощо).

У свою чергу, кількісні ознаки поділяють на дискретні (перервні) та інтервальні (безперервні).

Дискретні (перервні) кількісні ознаки виражаються в кожній групі тільки числами (наприклад, кількість робітників, їх кваліфікаційний розряд, кількість дітей у сім’ї, число кімнат у квартирі, кількість тролейбусних машин в депо тощо).

Інтервальні (безперервні) кількісні ознаки, це такі ознаки, які можуть набувати різного значення в певних межах, тобто мати цілу й дробову частини (наприклад, рівень заробітної плати, дохід, прибуток, вік робітників, швидкість руху автомашин та ін.).

За роллю ознаки у взаємозв’язку досліджуваних суспільних явищ вони можуть бути факторні, що впливають на інші ознаки, та результативні, розмір і динаміка яких формуються під впливом інших (факторних) ознак.

Залежно від мети статистичного дослідження і об’єктивних умов одні і ті ж ознаки можуть бути факторними і результативними. Так, продуктивність праці, з одного боку залежить від рівня кваліфікації працівника, з іншого – є основним чинником збільшення обсягів виробництва. Отже, в першому випадку цей показник являє собою результативну ознаку, в другому – факторну.

Наступним важливим кроком після визначення групувальної ознаки є розподіл статистичної сукупності на окремі групи. Для цього треба визначити кількість утворюваних груп та розмір (величину) інтервалу. Ці два моменти взаємопов’язані: чим менший інтервал, тим більша кількість груп і навпаки. Важливою вимогою при вирішенні цього питання є вибір такої кількості груп і значення інтервалу, які б давали змогу більш-менш рівномірно розподілити всі одиниці статистичної сукупності в розрізі окремих груп, забезпечити їх представництво і якісну однорідність.

Якщо інтервали будуть занадто малими, то утвориться багато малочисельних груп, матеріал роздрібиться і не можна буде виявити масові закономірності. І, навпаки, якщо брати занадто широкий інтервал, то групи будуть складатись з одиниць, які якісно відрізняються, вони будуть неоднорідними.

Особливе значення має конкретний вибір інтервалів у випадку аналітичних групувань, оскільки невдалий або упереджений підхід може спотворити дійсний характер взаємозв’язку між досліджуваними суспільними явищами.

Здійснюючи статистичне групування за атрибутивними (якісними) ознаками, питання про кількість груп не ставиться, оскільки їх стільки, скільки атрибутивних ознак.

При групуванні за кількісною ознакою постає питання щодо кількості груп і інтервалів групування.

Інтервалом групування називається різниця між максимальним і мінімальним значеннями ознаки в кожній групі статистичного групування.

Питання про число груп і величину інтервалу слід вирішувати, насамперед, відповідно до мети статистичного дослідження і діапазону варіації групувальної ознаки. Число груп пов’язано з обсягом досліджуваної статистичної сукупності. Тут немає чітко визначених наукових прийомів, що дозволяють вирішувати це питання при буд-яких обставинах. Це завдання кожного разу вирішується з урахуванням конкретних обставин.

Якщо статистична сукупність велика, то кількість груп за рівних інтервалів можна визначити за допомогою формули, яку запропонував американський вчений Стерджес:

К = 1+3,322 lg N,                                      (6.6)

де К – кількість груп;

N – кількість одиниць статистичної сукупності.

Слід однак виділити, що механічне використання наведеної формули для визначення кількості груп може дати незадовільні результати. Її доцільно застосовувати лише тоді, коли досліджувана статистична сукупність досить велика, і зміна ознаки, що вивчається, має порівняно рівномірний (нормальний або близький до нього) характер.

За способом побудови розрізняють інтервали рівні і нерівні.

Рівні інтервали застосовують тоді, коли зміни кількісної ознаки всередині статистичної сукупності відтворюються рівномірно. Значення інтервалу в разі групування із застосуванням рівних інтервалів визначають за такою формулою:

h = (Xmax – Xmin) : n,                                   (6.7)

де h – величина інтервалу;

Xmax – максимальне значення ознаки;

Xmin – мінімальне значення ознаки; n – кількість груп.

Нерівними називають інтервали, в яких різниця між верхньою і нижньою межею неоднакова. Нерівні інтервали застосовують тоді, коли варіація групувальної ознаки відбувається нерівномірно і в дуже широких межах (вони можуть бути зростаючими і спадаючими).

Розрізняють також інтервали закриті і відкриті. Закритими є інтервали, в яких визначені максимальні і мінімальні межі. Відкритими називаються інтервали, у яких максимальні або мінімальні значення ознаки заздалегідь невідомі. Тому при групуванні перший і останній інтервали залишаються відкритими (наприклад, групування робітників за стажем роботи: до 3 років, від 3 до 5, від 5 до 10, від 10 до 20, більше 20 років).

У статистиці групування використовують для вирішення різноманітних завдань. Серед них найголовніші:

• виявлення соціально-економічних типів досліджуваних суспільних явищ;

• вивчення структури статистичної сукупності та структури зрушень;

• дослідження взаємозв’язків та закономірностей між окремими ознаками суспільних явищ.

Відповідно до цих завдань групування поділяють на такі види: типологічні, структурні та аналітичні.

Типологічне групування – це розподіл якісно неоднорідної статистичної сукупності за певною ознакою на окремі однорідні групи, класи, соціально-економічні типи (наприклад, розподіл підприємств за формами власності, групування населення за суспільними групами тощо). Основне завдання таких групувань – визначення типів, однорідних груп, з яких складається статистична сукупність, істотних відмінностей між групами, а також спільних для всіх груп ознак.

Структурне групування – це розподіл якісно однорідної статистичної сукупності на окремі групи за певною ознакою (наприклад, групування робітників за виробничим стажем, рівнем кваліфікації, віком, статтю тощо). З допомогою таких групувань вивчають структуру сукупності, структурні зрушення в розвитку соціально-економічних явищ і процесів, співвідношення між окремими групами. Структурні групування є похідними від типологічних групувань. Завдання, які вирішуються типологічними та структурними групуваннями, тісно пов’язані між собою, внаслідок чого ці групування доповнюють одне одного і застосовуються, як правило, комплексно. Типологічні і структурні групування відрізняються лише за метою статистичного дослідження, за формою вони повністю збігаються.

Аналітичне групування – це таке групування, яке спрямоване на виявлення причинно-наслідкових взаємозв’язків між досліджуваними ознаками (показниками) масових суспільних явищ, впливу однієї ознаки на іншу. Таке групування проводиться за факторною ознакою і в кожній групі визначається середня величина результативної ознаки. При наявності зв’язку між ознаками середні групові систематично збільшуються (прямий зв’язок) або зменшуються (зворотній зв’язок). При цьому фактор, що впливає, називають ознака-фактор, а параметр, який піддається впливу, – ознакарезультат. Іноді враховується кілька ознак – факторів, тоді таке групування називається багатовимірним (багатофакторним). Прикладом аналітичних групувань можуть бути групування, в яких вивчаються взаємозв’язки між собівартістю продукції та її факторами, продуктивністю праці та її факторами тощо.

За кількістю групувальних ознак, покладених в основу групування, розрізняють прості та комбінаційні групування.

Групування, проведені за однією ознакою, називають простими або одновимірними, а за двома і більшим числом ознак – комбінаційним, або багатовимірним.

При побудові комбінаційного групування сукупність спочатку підрозділяється на групи за однією ознакою, а потім отримані групи поділяються в свою чергу на підгрупи за другою, третьою і т.д. ознаками.

Статистичні групування, які будуються на основі первинного статистичного матеріалу, називаються первинними групуваннями. Поряд з первинним групуванням, види якого розглянуті вище, у статистиці застосовують вторинне, яке проводять на основі раніше здійсненого.

До вторинного групування вдаються в тих випадках, коли необхідно перегрупувати раніше згрупований матеріал для забезпечення співставлення даних двох або декількох групувань, порівнянності структур двох сукупностей за однією і тією самою ознакою. Результат перегрупування, тобто утворення нових груп на основі раніше проведеного групування називають вторинним групуванням.

Вторинне групування використовують для вирішення різних завдань, найважливішими з яких є:

• утворення на основі групувань за кількісними ознаками якісно однорідних груп (типів);

• проведення двох (або більше) групувань з різними інтервалами до єдиного виду з метою порівнянності та аналізу;

• утворення більш укрупнених груп, в яких ясніше проявляється характер розподілу.

Суть вторинного групування полягає в отриманні порівняних даних по різних первинних групуваннях, для чого:

• чисельний склад групи (за процентом) фіксується на одному рівні у всіх групуваннях;

• по всіх групуваннях встановлюється також рівне число груп і однаковий зміст групових таблиць.

Порівнянню і зіставленню підлягають не абсолютні показники по групах, а відносні величини, процентні відношення.

Розрізняють два способи побудови вторинного групування:

• шляхом перетворення інтервалів первинного групування (частіше простим укрупненням інтервалів);

• шляхом закріплення за кожною групою певної частини одиниць сукупності (часткове перегрупування).

На основі оброблення й систематизації первинних статистичних матеріалів формуються статистичні ряди, які за змістом поділяють на два види: ряди динаміки та ряди розподілу.

Рядами динаміки називаються такі, що характеризують зміну розмірів суспільних явищ у часі.

Рядами розподілу називають такі групування, що характеризують розподіл одиниць статистичної сукупності по групах за будь-якою ознакою різновидності якої розташовані у певному порядку у даний період часу.

Ряди розподілу можна створювати за двома видами ознак: якісними (атрибутивними) і кількісними (варіаційними). Залежно від статистичної природи групувальної ознаки (якісна чи кількісна) ряди розподілу поділяють на атрибутивні та варіаційні.

Ряд розподілу, утворений за якісною (атрибутивною) ознакою, називається атрибутивним (наприклад, розподіл працівників підприємства за статтю, освітою, віком; підприємств міста за формами власності; студентів вищого навчального закладу за економічними спеціальностями тощо). Різновидом атрибутивних рядів розподілу є альтернативні ряди.

Альтернативними називають такі атрибутивні ряди розподілу, якісні ознаки яких приймають тільки два значення, що виключають одне одного: так або ні (наприклад, розподіл підприємств міста на прибуткові і збиткові, або на такі, що виконали і не виконали план виробництва продукції тощо). Прикладом атрибутивного ряду розподілу може бути розподіл працівників підприємства за статтю (таблиця 6.1).

Таблиця 6.1

Розподіл працівників підприємства за статтю

Стать

Чисельність працівників, осіб (Y)

% від загальної кількості (W)

Чоловіки

544

54,8

Жінки

449

45,2

Всього

993

100,0

 

Елементами (характеристиками) цього ряду розподілу є:

• значення атрибутивної ознаки (перша графа таблиці);

• частоти (Y) – чисельні характеристики окремих значень ознаки, тобто числа, які показують як часто зустрічається те чи інше значення ознаки в ряду (друга графа таблиці);

 • частки (W) – це частоти, виражені у відносних величинах (коефіцієнтах або відсотках), які наведені в третій графі таблиці.

Ряд розподілу складений за кількісною ознакою, називається варіаційним. Основними елементами варіаційного ряду розподілу є варіанти та частоти.

Варіантами називають числові значення розмірів кількісної ознаки, це окреме її значення, яке вона приймає в ряду розподілу (X), а числа, що відповідають цим варіантам, називають частотами (Y).

Частоти можуть бути виражені як в абсолютних величинах, тобто числом будь-яких одиниць, так і у відносних величинах (частках або відсотках). Відносні частоти називають частками (W).

Суму частот варіаційного ряду розподілу називають його обсягом. Сума частот дорівнює одиниці, якщо вони виражені в частках одиниці, і 100%, якщо виражені в відсотках.

У статистиці для визначення деяких характеристик (наприклад, медіани) розраховують нагромаджені (накопичені, акумульовані) частоти, це сума частот (частостей) варіантів від мінімального значення до даного значення. Нагромаджені частоти визначаються шляхом послідовного додавання до частот (частостей) першої групи частот наступних груп ряду розподілу.

Варіаційні ряди розподілу підрозділяються на дискретні (перервні) та інтервальні (безперервні).

Дискретні – це такі варіаційні ряди розподілу, в яких варіанти (ознаки) приймають значення тільки цілих чисел.

Прикладом такого ряду може бути розподіл житлових будівель за їх поверховістю (таблиця 6.2).

Таблиця 6.2

Розподіл житлових будівель за їх поверховістю

Поверховість будівель, поверхи (варіанти)

Кількість будівель, одиниць (частоти)

% від загальної кількості будівель (частки

1

125

30,9

2

112

27,7

5

128

31,6

9

22

5,4

12

18

4,4

Всього

405

100,0

 

Розподіл житлових будівель за їх поверховістю – це варіаційний дискретний ряд розподілу, де поверховість – варіанти, кількість будівель – частоти, а відсоток будівель від їх загальної кількості – частки.

Інтервальними називають варіаційні ряди розподілу, в яких варіанти дані у вигляді інтервалів. В інтервальних варіаційних рядах групувальна 46 ознака може приймати будь-яке значення (ціле, дробове) в межах кожного інтервалу (наприклад, розподіл заробітної плати працівників на підприємстві, розподіл основних фондів тощо).

При цьому варіанти об’єднуються в інтервали, а частоти (частки) відносяться не до окремого значення ознак, як у дискретних рядах, а до всього інтервалу. Якщо варіаційний ряд розподілу має групи з нерівними інтервалами, то частоти в окремих інтервалах безпосередньо незрівнянні, тому що залежать від ширини інтервалу. Для того щоб частоти можна було порівнювати, обчислюють щільність розподілу (частоти) та відносну щільність розподілу. Перший показник визначається відношенням частоти до величини інтервалу (Y:h), другий – відношення частості до величин інтервалу (f:h). Наведені вище показники щільності та акумульованої (накопиченої) частки (F) використовуються при аналізі побудованих рядів розподілу.

Варіаційний інтервальний ряд можна показати на прикладі розподілу працівників підприємства за розміром заробітної плати (таблиця 6.3).

Таблиця 6.3

Розподіл працівників підприємства за розміром середньомісячної заробітної плати

Заробітна плата (варіанти), грн.; (Х)

Кількість працівників (частота), осіб (Y)

Питома вага (частки)

Абсолютна щільність розподілу (Y:h)

Відносна щільність розподілу (f:h)×100%

Акумульована частота (F = Σf)

в % до підсумку (f)

в частках одиниці

До 2800

26

7,0

0,070

0,13

3,50

7,0

2800-3000

50

13,5

0,135

0,25

6,75

20,5(7+13,5)

3000-3250

91

24,6

0,264

0,36

9,84

45,1(20,5+24,6)

3250-3500

103

27,8

0,278

0,41

11,12

72,9(45,1+27,8)

3500-4000

78

21,1

0,211

0,16

4,22

94(72,9+21,1)

Більше 4000

22

6,0

0,060

0,04

0,12

100 (94+6)

Всього

370

100,0

1,000

-

-

-

 

За характером розподілу варіаційні ряди бувають симетричними і асиметричними. Ряд розподілу, в якому частоти спочатку наростають, а потім так само спадають, називають симетричним. Якщо ж розміщення частот в обидві сторони від середньої неоднакове, такий ряд називають асиметричним, або скошеним.

Ряди розподілу допомагають досліджувати структуру явищ. Вони мають самостійне значення при вивченні варіації групувальної ознаки.

 

5. Особливості інформаційної бази статистичного забезпечення управління в Україні.

В Україні статистичне спостереження має певну специфіку. Статистична звітність поділяється на державну та відомчу. Державна статистична звітність затверджується наказом Держстату України і, у свою чергу, поділяється на централізовану та нецентралізовану. Першу розроблюють органи державної статистики, другу – інші центральні органи виконавчої влади (міністерства, комітети). Відомча статистична звітність присвячена вузьким галузевим питанням. Держстат України її тільки погоджує.

Широко застосовують також несуцільні обстеження. Найбільшого поширення вони набули у статистиці реформування власності, торгівлі, промисловості, інвестицій та будівництва, праці, навколишнього середовища.

Актуальним є вдосконалення територіального аспекту статистичної інформації.

Головною інформаційною системою для дослідження соціально-економічного розвитку й обґрунтування відповідних управлінських рішень є система національних рахунків (СНР). Де пов'язано із широтою охоплення складових, цього розвитку в розподілі за галузями, секторами, видами діяльності.

Ця інформація за допомогою статистичних методів дає можливість:

• висвітлити дію економічних законів;

• оцінити результати реалізації економічної політики щодо розв'язання соціально-економічних проблем;

• схарактеризувати соціально-економічні процеси та їх наслідки відповідно до цільових завдань політики держави в розподілі за суб'єктами господарювання, регіонами країни тощо;

• здійснити порівняльний аналіз соціально-економічного розвитку країни з іншими країнами тощо.

З цією метою на основі СНР здійснюється аналіз:

• пропорцій і результатів економічної діяльності в розподілі за секторами та галузями;

• процесу формування валової доданої вартості і утворення валового внутрішнього продукту;

• утворення доходів у розподілі на доходи від праці, власності, підприємницькі тощо;

• формування кінцевого споживання в розподілі по споживанню домашніми господарствами, державними установами, некомерційними організаціями, що обслуговують населення;

• міжгалузевих, міжсекторальних, міжрегіональних і міжнародних економічних зв'язків;

• фінансових потоків між вітчизняними економічними агентами й нерезидентами; ролі іноземних джерел інвестування державної економіки тощо.

Кількісна характеристика показників СНР (випуску, проміжного споживання валового внутрішнього продукту, валового національного продукту, кінцевого споживання, споживання основного капіталу, валового нагромадження, доходів, оплати праці, валового та чистого прибутку, податків, субсидій, імпорту, експорту тощо) слугує базою для оцінки ефективності соціально-економічного розвитку, яка здійснюється на підставі системи показників ефективності.

Використання статистичних методів, дає змогу здійснити комплексний аналіз соціально-економічного розвитку з виявленням впливу на нього чинників - внутрішніх і зовнішніх, екстенсивних та інтенсивних, пов'язаних зі структурною політикою, пропорційністю, збалансованістю тощо.

Основними користувачами статистичних даних в Україні є центральні та місцеві органи виконавчої влади, насамперед Адміністрація Президента України, Кабінет Міністрів України, міністерства та відомства. Крім того, до органів державної статистики надходять численні запити депутатів Верховної Ради України та місцевих рад.

Великий обсяг статистичної інформації надається науково-дослідним установам, навчальним закладам, громадським організаціям та окремим громадянам, засобам масової інформації, суб'єктам підприємницької діяльності.

Під час розроблення плану статистичного спостереження враховується необхідність забезпечення управління пріоритетними напрямками соціально-економічного розвитку, розробки прогнозів, здійснення заходів для підтримки підприємницької діяльності, розвитку різних форм власності, нових господарських структур, оцінки тіньової економіки тощо.

При цьому інформаційний складник СЗУ окремими видами діяльності та соціально-економічними процесами має свою специфіку. Розглянемо цю специфіку на прикладі СЗУ ринковими процесами.

Основною метою статистичного дослідження ринку є інформаційне забезпечення управління розвитком асортименту і якості товарів та послуг відповідно до споживчих вимог, збалансованістю попиту та пропозиції. Важливими передумовами забезпечення збалансованості попиту та пропозиції є вивчення і прогнозування попиту споживачів для обґрунтування потреби в товарах, раціонального розміщення товарів, формування асортименту збуту згідно з потребою.

У процесі аналізу ринку використовують інформацію про стан і поповнення товарного асортименту, товарних запасів, виконання заявок і замовлень промисловості, виробничі програми підприємств, проведення ярмарок, діяльність товарних бірж, товарообіг і його товарне забезпечення, ефективність рекламної діяльності щодо формування контингенту покупців нових товарів і т. ін.

Вирізняють такі джерела інформації СЗУ ринковими процесами:

• офіційна державна статистика – про економічні, соціальні, демографічні процеси, явища, які дають можливість оцінити стан ринку і вплив на нього окремих чинників;

• відомча статистика – про стан, розвиток і результати діяльності окремих міністерств, відомств, підприємств, організацій щодо поставок, задоволення заявок і замовлень, які можуть обґрунтувати потреби ринку;

• дані вибіркових обстежень і опитувань населення для одержання відомостей, яких немає в офіційній і відомчій статистиці, про споживання, асортимент і якість товарів і послуг у фірмі споживчих оцінок, наміри та мотиви поведінки покупців, характеристики використання товарів і послуг; оцінку споживчих якостей виробів, ступінь і характер незадоволеного попиту населення і т. ін.;

• панелі обстеження – вивчення думки й поведінки споживачів на основі інформації, яку дістають від порівняно постійних сукупностей (панелей) споживачів, що являють собою мікромодель структури населення даного регіону.

Крім того, опитують спеціалістів торгівлі і промисловості (наприклад, по рух товарів, попит на товари та послуги). На основі цього дається оцінка ступеня збалансованості ринку, перспектив розвитку асортименту, пріоритетів окремих економічних рішень тощо.

Так, вивчення ринку споживчих товарів ґрунтується на застосуванні сукупності показників, які дістають з різних джерел. Основу відстежування ринку становлять дані державної статистичної звітності.

Звітність щодо продажу товарів через організований ринок охоплює реалізацію їх через офіційно зареєстровану мережу магазинів, палаток, підприємств громадського харчування тощо.

Окрема звітність віддзеркалює обсяг продажу та ціни сільськогосподарських продуктів на міських ринках за основними групами продуктів. Ця звітність передбачає застосування встановлених методів обчислення як обсягів продажу, так і середніх цін та індексів цін.

Проводиться обстеження речових ринків товарів, але неупорядкований характер продажу поки що не дає змоги діставати надійну інформацію з цього каналу.

Статистичне вивчення ринку споживчих товарів має проводитися з урахуванням його сегментації, яка здійснюється за такими критеріями:

• географічні – кліматичні зони, регіони, адміністративні райони;

 • демографічні – чисельність населення, його розподіл за віком, статтю, національністю, густотою;

• економічні – рівень економічного розвитку регіону, доходів населення, споживання, заощаджень, житлових умов населення тощо;

• соціальні та культурні – професійна структура населення, рівень освіти, звичаї тощо;

• психографічні – риси характеру, спосіб життя, життєва позиція, мотивації.

Ринкова орієнтація в діяльності підприємств означає максимальне пристосування до вимог споживачів. Необхідність постійного оновлення продукції пояснюється тим, що життєвий цикл останньої обмежений.

Життєвий цикл продукції – це період, протягом якого існує попит на неї, а відповідне виробництво економічно доцільне.

У системі статистичного забезпечення управління ринковими процесам значну роль відіграє інформаційна політика. В її основі лежить логістика, як система управління конкурентоспроможністю фірми.

Також як менеджмент чи маркетинг вона призначена для одержання бажаного рівня прибутку за посередництво гнучкого реагування на змії надходження продукту та його використання впродовж календарного року, зокрема на споживання.

Відмінність між менеджментом, маркетингом і логістикою полягає у предметі управління. У першому випадку це людський чинник і виробничі відносини, у другому – споживачі, а в третьому – матеріальні, інформаційні та фінансові потоки.

Матеріальний потік – це рух матеріальних ресурсів (сировини, матеріалів, напівфабрикатів, готової продукції) від виробника до кінцевого споживача, який складається з процесів переміщення, навантаження-розвантаження, транспортування, складування та зберігання.

Вимогою до всіх трьох систем управління є побудова довгострокових відносин між усіма учасниками логістичного ланцюжка (від виробника до кінцевого споживача).

Максимальний ефект логістичних зусиль у межах однієї фірми досягається, якщо дії всіх служб підприємства підпорядковані виконанню всіх замовлень найкращим чином у стислі строки, для чого узагальнюються політика продажу, політика виробництва і політика закупівель, управління запасами.

Логістика вносить певні зміни в управління ринковими процесами, а саме орієнтує не на вузький, а на широкий асортимент, на гнучкий виробничий процес, ринкову рівновагу цін, довгострокове планування, максимальний прибуток за рахунок кращого задоволення платоспроможного попиту.

Отже застосування логістичної методології дає змогу оптимізувати всю ланку товарних поставок: від матеріально-технічного забезпечення до розподілу продукції та післяпродажної підтримки. У вирішенні цього завдання важливу роль відіграє раціональне інформаційне забезпечення логістичних процесів, які охоплюють пошук і реалізацію оптимальних способів і засобів збирання, оброблення і передавання інформації у виробничо-господарських системах та їх оточенні.

Розв'язанню цих проблем присвячена нова царина наукового і практичного дослідження – інформаційна логістика. Об'єктом її дослідження є інформаційні потоки.

З розвитком комп'ютерної техніки та інформаційних технологій значно розширились можливості для аналізу стану підприємства.

Конкурентоспроможність підприємства безпосередньо залежить від того наскільки своєчасно інформація про критичні чинники успіху надається відповідальним за прийняття рішень працівникам. Для того щоб швидко та безпомилково прийняти рішення потрібні зручні та ефективні інформаційні системи, які дають змогу виокремити з потоку оперативних даних найважливіші з погляду управління величини, ущільнити їх, пов'язати із зовнішніми даними та оформити з урахуванням вимог отримувача.

Для вирішення завдань управління необхідні ефективні інформаційні системи, які підтримують на всіх стадіях процес складання звітності та прискорюють його, а також надають можливість виклику інформації для підтримки прийняття рішень через прямий доступ у режимі Оn-line в будь-який момент часу. Такі завдання вирішуються за допомогою найновіших OLAP (On-Line Analitical Processing) технологій.

Інформаційна система R/3 компанії SAP AG виконує автоматичне збирання всієї важливої для управління підприємством інформації з різних систем і джерел (глобальна система звітності та інформаційна система). Дані зберігаються в базі даних і стають доступними всім користувачам. Отже, система усуває необхідність дискусій щодо правильності цифр у різних користувачів, що у свою чергу, поліпшує та прискорює внутрішньофірмову комунікацію.

З потоку оперативних даних в інформаційну систему для менеджменту надходять тільки такі, які справді важливі. Потім ця інформація автоматично агрегується до відповідного рівня і перетворюються в так званий управлінський ракурс. Така технологія дає змогу в будь-який момент бути в курсі динаміки критичних чинників успіху на підприємстві, не ризикуючи загубитися в непотрібних деталях.

Інформаційна система ORACLE Financial Analyzer - це додаток для підготовки фінансових звітів, фінансового аналізу, бюджетингу і планування. Інтегруючи єдину для всього підприємства базу фінансової інформації з потужними засобами аналізу, система допомагає у виконанні критичних контрольних функцій: контроль затрат; аналіз фінансової діяльності; оцінка та порівняння можливостей; формування напрямків розвитку.