Исследование объективно существующих связей между явлениями – важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения – это связь явлений и процессов, когда изменение одного из них – причины. Ведет к изменению другого – следствия.

Особое значение при исследовании причинно-следственных связей имеет выявление временной последовательности: причина должна всегда предшествовать следствии, однако не каждое предшествующее событие следует считать причиной, а последующее – следствием.

В реальной социально-экономической действительности причину и следствие необходимо рассматривать как смежные явления, появление которых обусловлено комплексом сопутствующих более простых причин и следствий. Между сложными группами причин и следствий возможны многозначные связи, когда за одной причиной будет следовать то одно, то другое действие или одно действие имеет несколько разных причин. Каждое явление может выступать в одних случаях как причина, а в других как следствие.

Но чем сложнее изучаемые явления, тем труднее выявить причинно-следственные связи между ними. Взаимное переплетение различных внутренних и внешних факторов неизбежно приводит к некоторым ошибкам в определении причины и следствия. Социально-экономические явления представляют собой результат одновременного воздействия большого числа причин. Поэтому при изучении этих явлений необходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь от второстепенных.

На первом этапе статистического изучения связи проводят качественный анализ изучаемого явления, связанный с анализом природы социального или экономического явления при помощи экономической теории, социологии. Второй этап – построение модели связи. Он базируется на методах статистики: группировках, средних величинах, таблицах и т.д. Третий, последний этап – интерпретация результатов – вновь связан с качественными особенностями изучаемого явления.

Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от целей исследования и поставленных задач. Признаки по их значению для изучения взаимосвязей делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными.

Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты связи, направлению и аналитическому выражению.

В статистике различают функциональную связь и статистическую зависимость. Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно значение результативного признака. Функциональная связь проявляется во всех случаях наблюдения и для каждой единицы исследуемой совокупности.

Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется статистической . Частным случаем связи является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.

По степени тесноты связи, в зависимости от величины коэффициента корреляции, различают следующие критерии оценки тесноты связи: связь практически отсутствует, слабая, существенная, тесная.

По направлению выделяют связь прямую и обратную. При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. Так, рост производительности труда способствует увеличению уровня рентабельности производства. В случае обратной связи значения результативного признака изменяются под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением последнего. Так, с увеличением уровня фондоотдачи снижается себестоимость единицы производимой продукции.

По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные (или просто линейные ) и криволинейные (нелинейные ). Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой, то ее называют линейной связью ; если же она выражается уравнением какой-либо кривой (параболы, гиперболы, степенной, показательной, экспоненциальной и т.д.), то такую связь называют нелинейной или криволинейной.

По количеству факторов, действующих на результативный признак, связи различают однофакторные (один фактор) и многофакторные (два и более факторов). Однофакторные (простые) связи обычно называют парными (так как рассматривается пара признаков). Например, корреляционная связь между прибылью и производительностью труда. В случае многофакторной (множественной) связи имеют ввиду, что все факторы действуют комплексно, т.е. одновременно и во взаимосвязи, например, корреляционная связь между производительностью труда и уровнем организации труда, автоматизации производства, квалификации рабочих, производственным стажем, простоями и другими факторными признаками.

2. Основные статистические методы выявления корреляционной свя­зи

Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются следующие методы: анализ параллельных рядов; аналитические группировки; графический метод; корреляционный и регрессионный анализ.

Метод сопоставления параллельных рядов основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере и направлении. Для этого факторы, характеризующие результативный признак, располагают в возрастающем или убывающем порядке, а затем прослеживают изменение величины результативного признака. Сопоставление и анализ расположенных таким образом рядов значений изучаемых величин позволяют установить наличие связи и ее направление. Зависимость между факторами и показателями может прослеживаться во времени.

До исследования методом параллельных рядов необходимо провести анализ сопоставляемых явлений и установить наличие между ними причинных связей (а не просто сопутствия). Например, только потом, что между урожайностью и себестоимостью продукции сельского хозяйства имеется причинная связь, становится возможным сопоставление параллельных рядов этих показателей.

К недостатку метода взаимозависимых параллельных рядов следует отнести невозможность определения количественной меры связи между изучаемыми признаками. Однако он удобен и эффективен, когда речь идет о необходимости установления связей между показателями и факторами, характеризующими экономический процесс.

Графический метод. Графически взаимосвязь двух признаков изображается с помощью поля корреляции. В системе координат на оси абсцисс откладывают значения факторного признака, а на оси ординат – результативного. Каждое пересечение линий, проводимых через эти оси, обозначают точкой. При отсутствии тесных связей имеет место беспорядочное расположение точек на графике (рис. 1). Чем сильнее связь между признаками, тем теснее будут группироваться точки вокруг определенной линии, выражающей форму связи.

Рис.1 График корреляционного поля

Метод аналитических группировок. Статистическая связь будет проявляться отчетливее, если применить для ее изучения аналитические группировки. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы среднее и относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения результативного признака по ере изменения факторного, можно выявить направление, характер и тесноту связи между ними с помощью эмпирического корреляционного отношения. Однако метод группировок не позволяет определить форму (аналитическое выражение) влияния факторных признаков на результативный.

II.СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ДИНАМИКИ

2.1. Виды и элементы временных рядов

Процесс развития, движения социально-экономических явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические, временные), которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.

Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда и показатели времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени. Если удается выявить определенную тенденцию изменения фактических значений, то ее можно использовать для прогнозирования будущих значений данного показателя. Множество данных, в которых время является независимой переменной, называется временным рядом.

Существуют различные виды рядов динамики. Их можно классифицировать по следующим признакам:

1) В зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин. Примером рядов динамики указанных выше видов являются данные таблицы.2.1:

В таблице 2.1 рядом динамики абсолютных величин являются данные первой строки; рядом средних величин - второй строки; рядом относительных величин - третьей строки.

2) В зависимости от того, выражают уровни ряда состояние явления на определенные моменты времени (на начало месяца, квартала, года и т.п.) или его величину за определенные интервалы времени (например, за сутки, месяц, год и т.п.), различают

Таблица 2.1

Число построенных квартир предприятиями и организациями всех форм собственности и их средний размер

соответственно моментные и интервальные ряды динамики . Примером моментного ряда может служить ряд динамики, показывающий число вкладов населения в учреждениях сберегательного банка РФ (на конец года, млн.):

1990 г. 1991 г. 1992 г. 1993 г. 1994 г.

124,9 141,0 203,7 210,9 234,2

Уровни этого ряда - обобщающие итоги статистики вкладов населения по состоянию на определенную дату (конец каждого года). Примером интервального ряда динамики являются данные, приведенные в таблице 2.1.

Из различного характера интервальных и моментных рядов динамики вытекают некоторые особенности уровней соответствующих рядов.

Уровни интервального ряда динамики абсолютных величин характеризуют собой суммарный итог какого-либо явления за определенный отрезок времени. Они зависят от продолжительности этого периода времени и поэтому их можно суммировать , как не содержащие повторного счета.

Отдельные же уровни моментного ряда динамики абсолютных величин содержат элементы повторного счета, так как, например, часть вкладов населения, учтенных в 1990 г., существуют и в настоящее время, являясь единицами совокупности и в 1994 г. Все это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов динамики.

3) В зависимости от расстояния между уровнями, ряды динамики подразделяются на ряды с равноотстоящими уровнями и неравноотстоящими уровнями во времени . Ряды динамики следующих друг за другом периодов или следующих через определенные промежутки дат называется равноотстоящими (см. пример о числе вкладов в сберегательные банки РФ за 1990-1994 гг.). Если же в рядах даются прерывающиеся периоды или неравномерные промежутки между датами, то ряды называются неравноотстоящими (см. пример в таблице 2.1).

4) В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики подразделяются на стационарные и нестационарные.

Если математическое ожидание значения признака и дисперсия (основные характеристики случайного процесса) - постоянны, не зависят от времени, то процесс считается стационарным, и ряды динамики также называются стационарными. Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, т.к. содержат основную тенденцию развития, но их можно преобразовать в стационарные путем исключения тенденций.

2.2. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики

Важнейшим условием правильного построения ряда динамики являются сопоставимость всех входящих в него уровней; данное условие решается либо в процессе сбора и обработки данных, либо путем их пересчета.

Проблема сопоставимости данных особенно остро стоит в рядах динамики, потому что они могут охватывать значительные периоды времени, за которые могли произойти изменения, приводящие к несопоставимости статистических рядов. Рассмотрим основные причины несопоставимости уровней ряда динамики.

Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменения единиц измерения и единиц счета. Нельзя сравнивать и анализировать цифры о производстве тканей, если за одни годы оно дано в погонных метрах, а за другие - в квадратных метрах.

На сопоставимость уровней ряда динамики непосредственно влияет методология учета или расчета показателей. Например, если в они годы среднюю урожайность считали с засеянной площади, а в другие - с убранной, то такие уровни ряда динамики будут несопоставимы.

Условием сопоставимости уровней ряда динамики является периодизация динамики. В процессе развития во времени прежде всего происходят количественные изменения явлений, а затем на определенных ступенях совершаются качественные скачки, приводящие к изменению закономерностей явления. Поэтому научный подход к изучению рядов динамики заключаются в том, чтобы ряды, охватывающие большие периоды времени, расчленять на такие, которые бы объединяли лишь однородные с точки зрения качественных признаков периоды развития совокупности, характеризующейся одной закономерностью развития.

Процесс выделения однородных этапов развития рядов динамики носит название периодизации динамики . Вопрос о том, какие этапы развития прошло то или иное явление за определенный исторический отрезок времени, решается теорией той науки, к области которой относится изучаемая совокупность явлений.

Важно также, чтобы в ряду динамики интервалы или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый экономический смысл. Скажем, при изучении роста поголовья скота бессмысленно сравнивать цифры поголовья по состоянию на 1 октября с 1 января, так как первая цифра включает не только скот, оставшийся на зимовку, но и предназначенный к убою, а вторая цифра, включает только скот, оставленный на зимовку.

Уровни ряда динамики могут оказаться несопоставимыми по кругу охватываемых объектов вследствие перехода ряда объектов из одного подчинения в другое. Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменений территориальных границ областей, районов и так далее. Следовательно, прежде чем анализировать динамический ряд, надо, исходя из цели исследования, убедится в сопоставимости уровней ряда и, если последняя отсутствует, добиться ее дополнительными расчетами.

Таблица 2.2

Динамика объема продукции

Для того, чтобы привести уровни ряда динамики к сопоставимому виду, иногда приходится прибегать к приему, который носит название смыкания рядов динамики. Под смыканием понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов динамики, уровни которых исчислены по разной методологии или в разных территориальных границах. Для осуществления смыкания необходимо, чтобы для одного из периодов (переходного) имелись данные, исчисленные по разной методологии (или в разных границах). Предположим, по одному из промышленных объединений имеются следующие данные о произведенной продукции, методика получения которых в течение рассматриваемого периода претерпела некоторые изменения.

Чтобы проанализировать динамику объема продукции за 1988-1995 гг., необходимо сомкнуть (объединить) приведенные выше два ряда в один. А чтобы уровни нового ряда были сопоставимы, необходимо пересчитать данные 1988-1991 гг. по новой методике. Для этого на основе данных об объеме продукции за 1991 г. в новой и старой методике находим соотношение между ними: 22,8: 21,2=1,1. Умножая на полученный коэффициент данные за 1988-1991 гг. приводим их таким образом в сопоставимый вид с последующими уровнями. Сомкнутый (сопоставимый) ряд динамики показан в предпоследней строке таблицы.

Другой способ смыкания рядов динамики заключается в том, что уровни года, в котором произошли изменения (в нашем примере - уровни 1991 г.), как до изменений, так и после изменений (для нашего примера в старой и новой методике, т.е. 21,2 и 22,8) принимаются за 100%, а остальные пересчитываются в процентах по отношению к этим уровням соответственно (в нашем примере в старых ценах - по отношению к 21,2, в новых ценах - к 22,8). В результате получаем сомкнутый ряд динамики, который показан в последней строке таблицы 2.2.

Та же проблема приведения к сопоставимому виду возникает и при параллельном анализе развития во времени экономических показателей отдельных стран, административных и территориальных районов. Это, во-первых, вопрос о сопоставимости цен сравниваемых стран, во-вторых, вопрос о сопоставимости методики расчета сравниваемых показателей. В таких случаях ряды динамики приводятся к одному основанию, то есть к одному и тому же периоду или моменту времени, уровень которого принимается за базу сравнения, а все остальные уровни выражаются в виде коэффициентов или в процентах по отношению к нему.

Таблица 2.3

Производство цемента в двух условных странах, млн.т.

Год
Страна А	45,5	72,4	95,2	122,0	128,0
Страна Б	56,1	65,1	66,5	65,0	67,0

Например, имеются данные таблицы 2.3. Различные значения абсолютных уровней приведенных рядов динамики затрудняют выявление особенностей производства цемента в странах А и Б. Поэтому приведем абсолютные уровни рядов динамики к общему основанию, приняв за постоянную базу сравнения уровни 1991 г., получим следующие данные (табл. 2.4.):

Таблица 2.4

Темпы роста производства цемента в двух условных странах, в % к 1991г.

Год
Страна А	100,0	159,1	209,2	268,1	281,3
Страна Б	100,0	116,0	118,5	115,9	119,4

В относительных величинах, выраженных в базисных темпах роста по каждой стране, несопоставимость уровней рядов динамики нивелируется. Различный характер развития выступает более наглядно.

2.3. Основные числовые характеристики рядов динамики

Каждый динамический ряд состоит из n изменяющихся во времени значений экономического или иного показателя. В отличие от обычных вариационных рядов уровни рядов динамики местами менять нельзя, их положение фиксировано. Обычно первый член ряда называют начальным уровнем y 0 или y 1 , а последний - конечным уровнем y n .

В качестве обобщенной числовой характеристики уровней ряда, изменяющихся во времени, служит средний уровень ряда , называемый хронологической средней.

Так в интервальном ряду абсолютных величин с равными периодами (интервалами) времени средний уровень рассчитывается как простая средняя арифметическая:

= (y 1 +y 2 + ... +y n)/ n, (2.1)

где n - общее число уровней.

Аналогично рассчитывается средний уровень и в рядах средних величин, рассчитанных на основе интервальных рядов. Расчет среднего уровня для моментного ряда с n равноотстоящими во времени уровнями выполняют по формуле:

= [(y 1 + y n)/2 + y 2 +y 3 + ... +y n-1 ]/ (n-1). (2.2)

В случае неравных интервалов при осреднении каждому уровню ряда y i нужно придать вес, равный отношению соответствующего ему интервала времени t i к общему промежутку времени между конечным и начальным уровнями T = t 1 +t 2 +...+ t n:

= (y 1 ×t 1 + y 2 ×t 2 + ... + y n ×t n)/ T. (2.3)

Каждый уровень ряда отличается от среднего уровня или, иначе, варьирует в соответствии с закономерностями, присущими изучаемому экономическому показателю. Естественно поэтому во временных рядах определять вариацию уровней ряда при помощи таких известных статистических характеристик, как среднее квадратическое отклонение:

s х = (2.4)

или коэффициент вариации:

V х = (s х / )×100%. (2.5)

Коэффициент вариации V х можно использовать как относительный показатель, главным образом, для сопоставления колеблемости в нескольких рядах динамики, существенно различающимися масштабами средних величин своих уровней.

Наряду с этими обобщающими показателями, при изучении рядов динамики важно следить за направлением и размером изменений уровней во времени. С этой целью для временных рядов рассчитывают такие показатели, детализирующие процесс развития основной тенденции, как 1) темпы роста , 2) абсолютные приросты и 3) темпы прироста .

Темпы роста (Тр) - относительный показатель, являющийся результатом деления двух уровней одного ряда. В зависимости от выбора делителя y БАЗ, называемого базой сравнения, темпы роста могут рассчитываться как цепные , если каждый уровень соотносится с уровнем предыдущего периода:

Тр i = y i / y i-1 . (2.6)

Когда все уровни ряда соотносятся с уровнем одного какого-то периода, принятого за базу сравнения, то темпы роста рассчитываются как базисные . Если базой служит начальный уровень, то

Тр i = y i / y 0 , (2.7)

но следует отметить, что базой сравнения может быть и любой другой уровень ряда динамики.

Цепные темпы роста характеризуют интенсивность развития изучаемого явления в каждом отдельном периоде, базисные - за любой промежуток времени между расчетным и базисным уровнями.

Как любые относительные величины, темпы роста могут выражаться в виде коэффициентов, простого отношения предыдущего уровня к последующему, если база сравнения принята за единицу, и в процентах, если база сравнения принята за 100%.

Между цепными и базисными темпами роста существует непосредственная связь, позволяющая, при необходимости, переходить от одних показателей к другим, и наоборот:

а) произведение последовательности n цепных темпов роста равно базисному темпу роста последнего уровня: Тр n = y n / y 0 ;

б) результат деления двух соседних базисных темпов роста равен цепному (промежуточному) темпу роста.

В дополнение к темпам роста при анализе динамики экономических показателей рассчитываются абсолютные приросты и темпы прироста.

Абсолютный прирост (Dy) рассчитывают как разность между двумя уровнями ряда. Он показывает в единицах измерения уровней ряда на сколько единиц уровень одного периода с номером i больше или меньше уровня предшествующего периода и, следовательно, имеет знак плюс или минус.

Для относительной оценки значений абсолютных приростов рассчитываются показатели темпов прироста.

Темп прироста (Тпр) - это относительный показатель, показывающий на сколько процентов один уровень с номером i больше (или меньше) другого, принимаемого за базу сравнения. Этот показатель можно рассчитать как процентное отношение абсолютного прироста к тому же базисному уровню, по сравнению с которым абсолютный прирост рассчитан:

Тпр i = (Dy i / y БАЗ)×100%. (2.9)

Другой способ определения темпа прироста связан с использованием величины не абсолютного прироста, а темпов роста из следующих соображений:

Тпр i = (y i -y i-1)/ y i-1 = y i / y i-1 -1 = Тр i -1. (2.10)

Если темп роста рассчитан в процентах, то темп прироста получают вычитанием из темпа роста ста процентов.

Аналогично темпам роста темпы прироста могут рассчитываться как цепные при y БАЗ = у i-1 или как базисные при y БАЗ = y 0 .

Абсолютное значение 1% прироста (a) - это результат деления абсолютного прироста на темп прироста в процентах за

отдельный период с номером i:

a i = Dy i / Тпр i . (2.11)

Абсолютное значение 1% прироста численно равняется одной сотой предыдущего уровня ряда:

a i = Dy i / Тпр i = Dy i / Тпр i = Dy i /((Dy i / y i-1)100%) = y i-1 /100%.

Нетрудно видеть, что для базисных приростов и темпов прироста расчет этого показателя не имеет смысла.

Показатели прироста D y и Тпр рассчитывают для каждого уровня ряда, начиная со второго, и они образуют новые, производные ряды динамики. Поэтому для них, в свою очередь, рассчитывают обобщающие показатели в виде средних величин:

- средний годовой абсолютный прирост () - это средняя арифметическая простая цепных абсолютных приростов:

= (Dy 1 +Dy 2 + ... + Dy n)/ n. (2.12)

Другой способ определения можно получить на основе накопленного абсолютного прироста за n лет:

= (y n - y 1)/ (n -1), (2.13)

где (n -1) - длина периода, для которого рассчитывается средний абсолютный прирост.

- средний темп роста () - это средняя геометрическая индивидуальных цепных темпов роста, которые рассчитаны по отношению к предыдущему периоду:

. (2.14)

Другой способ осреднения связан со свойствами цепных темпов

роста, для которых имеет место соотношение:

Тр 1 ×Тр 2 ××× Тр n = (y 1 /y 0)×(y 2 /y 1) ×××(y n-1 /y n-2)×(y n /y n-1) = y n /y 0 .

Если заменить все индивидуальные темпы роста на одну общую

среднюю величину , то окажется, что = y n /y 0 . Следовательно

Первый способ осреднения является более трудоемким для расчета и используется обычно в тех случаях, когда уже рассчитаны индивидуальные темпы роста. В тех случаях, когда имеются данные только об общем росте за расчетный период, то удобнее использовать второй способ.

Поскольку относительную величину y n /y 0 = Тр 1 ×Тр 2 ××× Тр n

можно рассматривать как базисный темп роста, рассчитанный по отношению к начальному периоду, то формула (15) применима не только для уровней ряда, но для темпов роста этих уровней, рассчитанных по отношению к одной и той же базе. Величина при этом зависит только от граничных значений уровней ряда. Поэтому, прежде чем рассматривать средний темп роста для изучаемого экономического явления за какой-либо период, нужно тщательно проанализировать его с точки зрения возможности замены им индивидуальных темпов роста. При наличии длительных и неодинаковых по характеру изменения периодов времени ряд динамики следует разбить на такие части, чтобы расчет отражал эти тенденции.

- средний темп прироста ( пр) рассчитывают на основе осреднения индивидуальных темпов прироста:

Пр = (Тпр 1 + Тпр 2 + ...+ Тпр n)/ n. (2.16)

Аналогично определению индивидуальных темпов прироста с использованием величины темпов роста, таким же образом можно связать и их осредненные величины:

Пр = - 1. (2.17)

Если средний темп роста рассчитан в процентах, то средний темп прироста также получают вычитанием из среднего темпа роста ста процентов.

В таблице 2.5 приведен пример конкретного расчета числовых характеристик ряда динамики, отражающего объемы добычи нефти за 1975 - 80 г.г.

Таблица 2.5

Показатели
Добыча нефти (включая газовый кондесат), млн.т	490,8	519,7	545,8	571,5	586,0	603,2
Темпы роста базисные:
коэффициенты	1,0	1,059	1,112	1,164	1,194	1,230
проценты	100,0	105,9	111,2	116,4	119,4	123,0
Темпы роста цепные:
коэффициенты	-	1,059	1,050	1,047	1,025	1,029
проценты	-	105,9	105,0	104,7	102,5	102,9
Абсолютные приросты:
по годам	-	28,9	26,1	25,7	14,5	17,2
млн.т к 1975 г	-	28,9	55,0	80,7	95,2	112,4
Темпы прироста:
% по годам	-	5,9	5,0	4,7	2,5	2,9
к 1975 г.	-	5,9	11,2	16,4	19,4	33,0
Абсолютное значение 1%
прироста, млн. т	-	4,9	5,2	5,5	5,7	5,9

22,48; = 1,042; пр = 4,2.

2.4 Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах

динамики

Важной задачей статистики при анализе рядов динамики является определение основной тенденции развития, присущей тому или иному ряду динамики. Например, за колебаниями урожайности какой-либо сельскохозяйственной культуры в отдельные годы тенденция роста (уменьшения) урожайности может не просматриваться непосредственно, и поэтому должна быть выявлена статистическими методами.

Методы анализа основной тенденции в рядах динамики разделяются на две основные группы:

1) сглаживание или механическое выравнивание отдельных членов ряда динамики с использованием фактических значений соседних уровней;

2) выравнивание с применением кривой, проведенной между конкретными уровнями таким образом, чтобы она отображала тенденцию, присущую ряду и одновременно освободила его от незначительных колебаний.

Рассмотрим методы каждой группы.

Метод укрупнения интервалов. Если рассматривать уровни экономических показателей за короткие промежутки времени, то в силу влияния различных факторов, действующих в разных направлениях, в рядах динамики наблюдается снижение и повышение этих уровней. Это мешает видеть основную тенденцию развития изучаемого явления. В этом случае для наглядного представления тренда применяется метод укрупнения интервалов, который основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда. Например, ряд ежесуточного выпуска продукции заменяется рядом месячного выпуска продукции и т.д.

Метод простой скользящей средней . Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее - начиная с третьего и т.д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы ²скользят² по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один и уровень вначале и добавляя один следующий. Отсюда название - скользящая средняя.

Каждое звено скользящей средней - это средней уровень за соответствующий период, который относится к середине выбранного периода, если число уровней ряда динамики нечетное. Нахождение скользящей средней по четному числу членов рядов динамики несколько сложнее, так как средняя может быть отнесена только к середине между двумя датами, находящимися в середине интервала сглаживания. Например, средняя, найденная для четырех членов, относится к середине между вторым и третьим, третьим и четвертым уровнями и так далее. Чтобы ликвидировать такой сдвиг, применяют так называемый способ центрирования. Центрирование заключается в нахождении средней из двух смежных скользящих средних для отнесения полученного уровня к определенной дате. При центрировании необходимо находить скользящие суммы, скользящие средние нецентрированные по этим суммам и средние из двух смежных нецентрированных скользящих средних.

Рассмотрим расчет 5-летней и 4-летней скользящей средней на примере данных таб. 2.6:

Таблица 2.6

Сглаживание урожайности зерновых культур в хозяйстве за 1980-1995 гг. методом скользящей средней

Годы	Цент- неров с га	Сколь-зящие пяти летние суммы	Пяти-летние сколь- зящие сред-ние	Сколь-зящие четырех-летние суммы	Четырех-летние скользящие средние (нецент-рированные)	Четырех-летние скользящие средние (центриро-ванные)
А
	9,5	-	-	-	-	-
	13,7	-	-	-	-	-
					12,3
	12,1	-	12,5	-		12,8
					13,2
	14,0	-	13,7	49,3		13,5
					13,7
	13,2	63,5	14,1	53,0		14,1
					14,6
	15,6	68,6	14,4	54,9		14,6
					14,6
	15,4	70,3	15,2	58,2		15,1
					15,7
	14,0	72,2	15,6	58,2		15,6
					15,6
	17,6	75,8	14,7	62,6		15,0
					14,5
	15,4	78,0	15,1	62,4		14,9
					15,3
	10,9	73,5	15,3	57,9		15,0
					14,7
	17,5	75,4	15,5	61,4		15,1
					15,5
	15,0	76,4	15,2	58,8		15,8
					16,3
	18,5	77,3	16,0	61,9		15,97
					15,65
	14,2	76,1	-	65,2		-
	14,9	80,1	-	62,6		-

Недостаток метода простой скользящей средней состоит в том, что сглаженный ряд динамики сокращается ввиду невозможности получить сглаженные уровни для начала и конца ряда. Этот недостаток устраняется применением метода аналитического выравнивания для анализа основной тенденции.

Аналитическое выравнивание предполагает представление уровней данного ряда динамики в виде заданной функции времени = f (t ) с неизвестными коэффициентами (параметрами). Для отображения основной тенденции развития явлений во времени применяются различные функции: полиномы, степени, экспоненты, логистические кривые и другие виды.

2.5. Методы выделения сезонной компоненты

При рассмотрении квартальных или месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются определенные, постоянно повторяющиеся колебания, которые существенно не изменяются за длительный период времени. Они являются результатом влияния природно-климатических условий, общих экономических факторов, а также ряда многочисленных разнообразных факторов, которые частично являются регулируемыми. В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название "сезонных колебаний" или "сезонных волн".

Если эти колебания повторяются в течение небольшого промежутка времени, то они называются сезонной вариацией. Колебания, повторяющиеся в течение более длительного промежутка времени, называются циклической вариацией . Этот фактор можно выделить только по данным за длительные промежутки времени порядка десятков лет, которые здесь не рассматриваются.

Сезонные колебания характеризуются специальным показателями, которые называются индексами сезонности (I S ). Совокупность этих показателей отражает сезонную волну. Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригодовых уровней к постоянной или переменной средней.

Для выявления сезонных колебаний обычно берут данные за несколько лет, распределенные по месяцам. Данные за несколько лет (обычно не менее трех) берутся для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года.

Если ряд динамики не содержит ярко выраженной тенденции в развитии, то индексы сезонности вычисляются непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания. Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, например, за три года , затем из них рассчитывается среднемесячный уровень для всего ряда и в заключение определяется процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда, то есть:

I S = ( : )100% (2.18)

Если же ряд динамики содержит определенную тенденцию в развитии, то прежде чем вычислить сезонную волну, фактические данные должны быть обработаны так, чтобы была выявлена общая тенденция. Обычно для этого прибегают к аналитическому выравниванию ряда динамики.

При использовании способа аналитического выравнивания ход вычислений индексов сезонности следующий:

По соответствующей функции времени вычисляются для каждого месяца (квартала) выровненные уровни ;

Вычисляются отношения фактических месячных (квартальных) данных Y i к соответствующим выровненным данным в процентах

I = (Y i: ) 100;

Находятся средние арифметические из процентных соотношений, рассчитанных по одноименным периодам в процентах I i = (I 1 +I 2 +I 3 +...+I n):n, где n - число одноименных периодов.

В общем виде формулу расчета индекса сезонности данным способом можно записать так:

I S = . (2.19)

Расчет заканчивается проверкой правильности вычислений индексов, так как средний индекс сезонности для всех месяцев (кварталов) должен быть 100 процентов, то сумма полученных индексов по месячным данным равна 1200, а сумма по четырем кварталам - 400.

Пример. Представленные ниже данные - это количество продукции, проданной магазином в течение последних 13 кварталов. Необходимо проанализировать указанное множество данных и установить, можно ли обнаружить тенденцию. Если устойчивая тенденция действительно существует, данная модель будет использоваться нами для прогнозирования количества проданной продукции в следующие кварталы.

Решение. На рисунке нанесены соответствующие значения. При построении диаграммы временного ряда полезно последовательно соединить точки отрезками, чтобы более четко увидеть любую тенденцию.

Таблица 2.7

Количество продукции, проданной в течение последних

13 кварталов

Как следует из диаграммы, возможен возрастающий тренд, содержащий сезонные колебания. Объемы продаж в зимний период (1 и 4) значительно выше, чем в летний (2 и 3). Сезонная компонента практически не изменится в течение трех лет. Тренд показывает, что а целом объем продаж возрос примерно с 230 тыс. шт. в 1996 г. до 390 тыс. шт. в 1998 г., однако увеличения сезонных колебаний не произошло. Этот факт свидетельствует в пользу модели с аддитивной компонентой.

АНАЛИЗ МОДЕЛИ С АДДИТИВНОЙ КОМПОНЕНТОЙ: Y=Т+S+Е

Социально-экономических явлений

Тема 8. Статистическое изучение взаимосвязей

8.1. Виды взаимосвязей социально-экономических явлений.

8.2. Корреляционно-регрессионный анализ.

8.3. Непараметрические методы оценки тесноты связи.

Социально-экономические явления бесконечно взаимосвязаны. Связь реализуется как влияние факторных признаков на результативные признаки. Связи, которые можно измерить называются статистическими.

Статистическое изучение взаимосвязей позволяет решить следующие задачи:

1) установить направление взаимосвязи;

2) измерить степень тесноты связи;

3) определить аналитическое выражение связи в форме уравнения.

Статистические данные в основном являются случайными величинами, так как они принимают различные значения от случая к случаю с определенной вероятностью.

Статистическая связь является стохастически (случайно, с определенной вероятностью) детерминированной зависимостью. Стохастическая связь – это связь между случайными величинами, когда одна случайная величина у реагирует на изменение другой случайной величины х изменением закона распределения их вероятностей. Закон распределения случайной величины характеризует частоту появления тех или иных ее значений в общей статистической совокупности.

Статистические связи могут быть двух разновидностей - функциональная зависимость и корреляционная связь. Функциональная зависимость представляет собой жестко детерминированную зависимость, то есть связь, когда одному значению одной переменной будет соответствовать одно или несколько точно заданных значений другой переменной. Такой вид связи в экономике встречается редко, так как на одно и то же явление воздействует не один и не два фактора, о множество. Функциональная зависимость выражается уравнением

у = f (х),

где у – зависимая переменная (результативный признак);

х – независимая или объясняющая переменная (факторный признак).

Примером функциональной связи является формула расчета суммы налога на доходы физических лиц в зависимости от налоговой базы при налоговой ставке 13%:

Но на налоговую базу влияют такие факторы, как число налогоплательщиков и размеры их доходов, на величину которых оказывает воздействие много других факторов и их учет бывает не всегда возможен из-за недостатка информации. Выразить все связи одной математической формулой невозможно. Поэтому для упрощения реальности количество связей ограничивается набором переменных, наиболее тесно связанных между собой. В этом случае используют другой вид статистической связи – корреляционной.

Корреляционная связь означает, что разным значениям одной независимой переменной х соответствуют различные средние значения зависимой переменной у .

Зависимость, выражающая корреляционную связь между двумя переменными, называется парной регрессией между у и х. Это модель вида:

у i = f (х i) + e i ,

где уi –фактическое значение результативного признака;

f (х i) - расчетное значение результативного признака, сформировавшееся вследствие влияния факторного признака х i ; представляет собой результат корреляционной связи, выраженной математической формулой;

e i , - часть результативного признака, сформировавшаяся в результате действия других факторов, которые на вошли в уравнение корреляционной связи; представляет собой ошибку, отклонение расчетных значений результативного признака от фактических значений.

ТЕМА 11.

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

1. Виды и формы взаимосвязей между социально-экономическими явлениями. Общественная жизнь состоит из большого количества сложных явлений, которые формируются под влиянием многочис­ленных, разнообразных и взаимосвязанных факторов. Понять и изучить какое-либо явление можно, исследуя его во взаимосвязи с окружающими признаками.

В статистике различают факторные и результативные приз­наки.

Факторные (независимые ) признаки обусловливают изменения других, свя­занных с ними признаков.

Результативные (зависимые ) признаки изменяются под действием фактор­ных признаков.

Между явлениями и их признаками различают прежде всего два вида связей: функциональные и стохастические (статистические, вероятностные), каждая из ко­торых имеет свои особенности. Частный случай стохастических связей - корреляционные связи.

При функциональной связи изменение результативного признака полностью зависит от изменения факторного признака :

Примером функциональной связи в экономике может служить зависимость про­изводительности труда от объема произведенной продукции и затрат рабочего времени. Следует отметить, что если – детерминирован­ная, не случайная величина, то и функционально зависящая от нее ве­личина тоже является детерминированной.

Для функциональной связи характерны следующие особен­ности:

1) каждому значению величины факторного признака соответствует только одно или несколько точно определенных значений результативного признака:

2) эта связь обычно выражается формулами, что в большей степени присуще точным наукам (математике, физике):

3) функциональная зависимость с одинаковой силой проявляется у всех единиц в совокупности;

4) она является полной и точной, так как обычно известны перечень всех факторов и механизм их воздействия на результативный признак (в виде уравнения).

Однако гораздо чаше в экономике имеет место не функциональ­ная, а статистическая зависимость , когда каждому фиксированному значению независимой переменной соответствует не одно, а множе­ство значений зависимой переменной , причем заранее нельзя ска­зать, какое именно значение примет . Это связано с тем, что на , кроме переменной , влияют и многочисленные неконтролируемые случайные факторы. В этой ситуации – случайная величина, а пе­ременная может быть как детерминированной, так и случайной ве­личиной. Частным случаем статистической зависимости является кор­реляционная , при которой функциональной зависимостью связаны фактор и среднее значение (математическое ожидание) результатив­ного показателя .

При корреляционной связи изменение результативного признака не всецело зависит от факторного признака , а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов :

Примером корреляционной связи показателей коммерческой деятельности является зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этой связи, помимо факторного признака - объема товарооборота , на результативный признак (сумму издержек обращения ) влияют и другие факторы, в том числе и не учтенные .

Корреляционные связи имеют следующие особенности:

1) средняя величина результативною признака меняемся под влиянием изменения многих факторных признаков, ряд из которых может быть неизвестен;

2) разнообразие факторов, их взаимосвязи и противоречивое действие вызывают широкое варьирование результативного npизнака;

3) корреляционные связи обнаруживаются не в единичных случаях, а в массе, для их исследования требуются массовые на­блюдения;

4) связь между признаками-факторами и результативным при­знаком неполная, а проявляется лишь в общем, среднем.

Изучая взаимосвязи между признаками, их классифицируют по направлению, форме, числу факторов:

· по направлению связи делятся на прямые и обратные. При прямой связи направление изменения результа­тивного признака совпадает с направлением изменения призна­ка-фактора. С увеличением (уменьшением) значений факторного признака происходит увеличение (уменьшение) результативного признака.Обратные связи характеризуются тем, что направление изме­нения результативного признака не совпадает с направлением изменения признака-фактора. С увеличением (уменьшением) значений факторного признака происходит уменьшение (увели­чение) результативного признака. Например, чем выше квалификация рабочего, тем выше уровень производительности его труда (прямая связь). Чем выше производительность труда, тем ниже себестоимость единицы продукции (обратная связь);

· по форме (виду функции) связи делят на линейные (прямолинейные) и нелинейные (криволинейные).Линейная связьотображается прямой линией, нелинейная связь – кривой (параболой, гиперболой и т.д.). При наличии этих связей с возрастанием значения факторного признака происходит равномерное возрастание (или убывание) значения результативного признака;

по количеству факторов, действующих на результативный признак , связи подразделяются на однофакторные (парные) и многофакторные.Однофакторные (парные) связи отражают зависимость между одним признаком-фактором и результативным признаком (при абстрагировании от влияния других признаков). Многофакторные (множественные) связи характеризуются зависимостью между несколькими факторными признаками и результативным признаком (факторы действуют комплексно, т.е. одновременно и во взаимосвязи).

Для изучения связей и их количественного выражения в статистике используются различные методы.

Для выражения функциональных связей применяют балансовый метод и метод компонентных связей.

Метод балансовых построений широко используют для анализа связей и пропорций в экономике. Статистический баланс представляет собой систему показателей, которая состоит из двух сумм абсолютных величин, связанных знаком равенства:

Примером балансов такого рода служат баланс основных средств и баланс трудовых ресурсов в какой-нибудь организации. Суммы показателей в них образуют систему величин, характеризующих размер ресур­сов на начало периода, поступление и выбытие по источникам, размер ресурсов на конец периода. Например, , где – остаток товаров на начало отчетного периода; – поступление товаров за период; – выбытие товаров в изучаемом периоде; – остаток товаров на конец отчетного периода.

Левая часть формулы характеризует предложение товаров , а правая часть – использование товарных ресурсов .Посредством балансов связывают в единую систему абсолютные величины, показывающие движение ресурсов.

Данную сумму можно представить следующим равенством: остаток на начало + приход = расход + остаток на конец. Пример, продано в розницу = остаток на начало + приход – продано оптом – остаток на конец (табл.1).

Таблица 1

Таблица балансового метода

Инфляция как социально-экономические явления…………………………3

Факторы развития инфляции……………………………………………......10

Характеристика форм и видов проявления инфляции………………….....13

Основные методы антиинфляционной политики и денежные реформы…15

Список использованной литературы………………………………..............18

1. Инфляция как социально-экономическое явление

Инфляция характерна для современной экономики, практика свидетельствует о ее повсеместной распространенности. Фактически термин “инфляция” возник в связи с массовым переходом на бумажные деньги и отражал факт переполнения последними каналов денежного обращения. В то же время надо иметь в виду, что во все времена государства сталкивались с проблемой сбалансированности доходов бюджета с постоянно возрастающими расходами. Проблема решалась по-разному. Существуют по крайней мере три “праведных” пути решения этой проблемы, которые могут, быть использованы порознь, вместе или в любых сочетаниях. Это ограничение государственных расходов, увеличение налогов, пошлин, тарифов или других поступлений госбюджета в долг внутри страны или за рубежом. Экономическая мысль древнего мира открыла четвертый “неправедный” путь балансирования государственных бюджетов: выпуск в обращение дополнительного количества денег. Этот четвертый путь извлечения “нетрудовых” доходов с различным размахом используется большинством государств мира до настоящего времени, но он порождает инфляцию.

Инфляция представляет собой сложный, многополюсный экономический феномен, в котором тесно переплетаются и преломляются экономические, политические и социальные элементы. В самом общем виде инфляцию можно определить как явление, связанное с наличием избыточных денег в обращении и приводящее в итоге к их обесценению (в различных формах). По сути дела такое толкование инфляции дается в энциклопедических словарях, в различных учебниках и научных трудах, где она трактуется преимущественно как избыток массы денег в сфере обращения, переполнение каналов денежного обращения обесценивающимися бумажными деньгами.

Переполнение каналов денежного обращения может произойти за счет эмиссии излишних денег, вследствие сокращения товарной массы при сохранении прежних темпов прироста денежной массы, при увеличении скорости обращения денежных единиц. Изменение каждого из указанных выше компонентов может повлиять на обесценение денежной единицы. Тем не менее довольно часто переполнение каналов денежного обращения связывают лишь с дополнительной денежной эмиссией.

Однако не всякая эмиссия (выпуск денег в обращение) является признаком инфляции, в частности, если посредством эмиссии изымают из обращения утратившие товарный вид денежные знаки или дополнительный выпуск денег в обращение обусловлен расширением производства товаров и услуг. Это означает, что если рост денежной массы в наличной и безналичной форме совпадает с ростом национального продукта, то экономика развивается достаточно успешно. Дело в том, что для роста товарной массы с целью ее обслуживания требуется всегда большее количество денег (при прочих равных условиях). Поэтому деньги не будут “лишними” при их дополнительном выпуске, когда рост товарной массы в стоимостном выражении будет превышать рост дополнительной эмиссии денег (с учетом их оборачиваемости).

Обычно не объясняется, до какого уровня эмиссия денег является безопасной и где тот предел, после которого начинается не наполнение, а переполнение сферы обращения бумажными деньгами, после чего наступает инфляция. Поэтому при таком подходе глубинные причины возникновения инфляции остаются в стороне, на первый план выдвигаются ее поверхностные формы, следствия принимаются за ее причины. При такой теоретической недостаточности исследования инфляции весьма затруднительной является разработка обоснованных и действенных антиинфляционных мер.

Теоретической основой понимания природы инфляции и мерами антиинфляционного воздействия государства в настоящее время является количественная теория денег в ее монетаристской или кейнсианской интерпретации. В упрощенном виде данная теория предполагает, что причиной инфляции является устойчивое неравновесие рынков, проявляющееся в хроническом превышении спроса над предложением и концентрирующееся в конечном счете на денежном рынке в форме обесценения денег и частичной (иногда полной) утраты ими своих функций. Как известно, условие долгосрочного равновесия денежного рынка (уравнение Фридме-на) имеет следующий вид: М =У +Р, (6.1)

где Мср - среднегодовой темп роста предложения денег; У - среднегодовой показатель, характеризующий изменение реального совокупного дохода (реального производства); Рс - среднегодовой темп роста цен.

Поскольку инфляция обесценивает денежную единицу, то в данном случае особое значение имеет устойчивость денег. По отношению к действительным (полноценным) деньгам или разменным на золото знакам стоимости под устойчивостью денег понимается постоянство их стоимости, определяемое движением затрат труда на воспроизводство денежного товара и стабильностью масштаба цен. По отношению же к неразменным знакам стоимости под устойчивостью понимается стабильность покупательной способности денег, полноценность денег (совпадение номинальной и реальной стоимости денег), а также признание природы денежных знаков стоимости как представителей золота в обращении. В свою очередь, покупательная способность (сила) денег выражается в определенной массе товаров и услуг, которые могут быть приобретены за данную сумму денег (одноименную денежную единицу). Покупательная способность формируется в процессе обмена товаров и услуг на деньги и определяется уровнем цен, т.е. при его повышении покупательная сила денег понижается, а при понижении - повышается.

Тем не менее под инфляцией обычно понимают процесс обесценения денег, проявляющийся, как правило, в росте цен и вызываемый появлением избыточной денежной массы вследствие нарушения законов денежного обращения. Поскольку внешне инфляция проявляется в росте цен, то сегодня любое их повышение отождествляется с инфляцией. Но это совсем не так. Причины роста цен надо анализировать. Сами они растут из-за реального возрастания издержек производства (например, в связи с ухудшением условий добычи природного сырья в добывающих отраслях), но вряд ли следует это называть инфляцией. То же можно сказать о повышении цен на какой-то модный товар, пользующийся ажиотажным спросом, или на изделия улучшенного качества. С другой стороны, инфляция может иметь место и при сохранении прежнего уровня цен в случае ухудшения качества товаров или их дефиците. Внешними признаками инфляционного роста цен являются массовость, непрерывность и длительность их повышения. Разумеется, отличить инфляционный рост цен от неинфляционного очень трудно на уровне расчетов, но в рамках общего анализа возможно.

Термин “инфляция” используется, начиная со второй половины XIX века. Впервые для характеристики состояния денежного обращения его стали применять в Северной Америке во время гражданской войны 1861-1865 гг. Однако само явление инфляции возникло гораздо раньше, еще в древнем Риме и древнем Китае и связано с введением в оборот денежных знаков с установленным государством номиналом. При металлическом денежном обращении инфляция носила эпизодический характер и не представляла серьезной угрозы для экономики и общества. С появлением и расширением использования бумажных денег инфляционные процессы усиливались и, соответственно, возрастало их воздействие на все сферы экономики. С проблемой инфляции на различных этапах экономического развития сталкивались практически все развитые в экономическом плане страны мира. В то же время исторический анализ движения потребительских цен позволяет сформулировать некоторые наиболее общие закономерности развития инфляции: инфляционные процессы в различных странах наблюдались задолго до возникновения бумагоденежного обращения. Необходимость перераспределения части вновь созданной стоимости в пользу государства, а также в пользу отдельных отраслей производства и хозяйственных секторов стимулировала неравномерное (по товарным группам) движение цен. Масштабы такого перераспределения при золотоденежном обращении были намного меньше, чем в эпоху бумажных и кредитных денег;

Периоды крупномасштабного повышения цен периодически сменялись периодами их стабилизации и снижения;

Основной причиной длительной инфляции в прошлом являлось обесценение металлических денег в результате повышения производства благородных металлов или “порчи” монет;

До начала XX века государственные органы не осуществляли какого-либо контроля за объемом денежной массы в обращении. Чеканка монет, а позднее эмиссия бумажных денег, определялись главным образом фискальными потребностями государства;

В прошлых веках основные тенденции движения цен в странах, поддерживающих тесные экономические взаимосвязи, нередко совпадали. Передача инфляционных тенденций из страны в страну осуществлялась главным образом через механизм экспортно-импортных цен, а также путем перераспределения резервов золота и серебра.

Историческая практика свидетельствует, что инфляция - часто спутник общественных потрясений, результат политических и социальных конфликтов. Если все члены общества ожидают инфляцию, то она непременно возникает. В известном смысле инфляция - показатель состояния общества, измеритель его благополучия. Инфляция на протяжении XX столетия постепенно превратилась во всеобщий, повсеместный и постоянный фактор.

Во второй половине XIX столетия и в XX столетии произошел быстрый рост производства. Изменение единичной цены товара, ставки налога, уровня заработной платы оказало воздействие на всю экономику. Поскольку лучший способ предотвращения возникновения конфликтов состоит в некотором росте ставок заработной платы, что вызывает повышение уровня цен, то тем самым создается естественный фон инфляции (2-3 % в год).

Превращению инфляции в постоянный экономический фактор способствовало существенное изменение практики ценообразования под влиянием монополистических предприятий. В этих условиях цены перестают колебаться в соответствии со стадиями экономического цикла, приобретают одностороннюю возрастающую направленность. Резко сузилась сфера действия ценовой конкуренции. Конкуренция стала больше опираться на методы дифференциации товара, повышения его качества, обновления ассортимента. Повышение эффективности производства, как правило, проявляется не в снижении цены, а в росте массы прибыли и доходов участников производства, благодаря чему появляются новые возможности для совершенствования производства и роста доходов на потребление. Односторонняя динамика цен есть предпосылка инфляции, а зачастую и сама инфляция.

Практика вмешательства государства в экономику также способствовала превращению инфляции в постоянный фактор. Снижение цен означает уменьшение налогооблагаемой базы, а это государству невыгодно. Поэтому постепенно сложилась практика недопустимости уменьшения номинальных доходов как занятых в производстве, так и пенсионеров, что потребовало фиксации определенных доходов в составе общих издержек. Это предполагает сохранение цен, как минимум, на прежнем уровне. В течение XX столетия большинство государств несло огромные военные расходы, ставшие постоянной статьей бюджета. Фактором роста государственных расходов являются также экологические проблемы, защита окружающей среды и самих людей от вредных последствий производства.

С начала 70-х гг. XX столетия мировая инфляция, проявляющаяся в неравномерном по товарным группам движении цен, стала одной из наиболее острых и болезненных проблем всемирного хозяйства. Мировая инфляция представляет собой объективно-экономический процесс, к которому должны приспосабливаться все страны в меру их участия в международном разделении труда. Интернационализация хозяйственной жизни не дает возможности инфляции протекать изолированно в каждой стране. Мировая торговля становится ведущим фактором инфляционных процессов и оказывает значительное влияние на внутренние цены.

Транснациональная передача инфляционных тенденций бывает прямой (ценовой) и косвенной (посредством валютного курса). В первом случае рост цен в одной стране вследствие развитых мирохозяйственных связей перекладывается на повышение цен в другом государстве. Косвенный эффект инфляции связан с тем, что первоначальный всплеск цен внутри страны-экспортера приводит к снижению валютного курса страны-импортера. Если иностранная валюта дорожает по отношению к национальной, то темпы инфляции увеличиваются, причем цены на импорт растут, а цены на экспорт снижаются.

Став постоянным фактором экономической жизни, инфляция значительно усложнила систему экономических отношений. Она требует постоянного внимания к себе и специальных мер по удержанию на нормальном, безопасном уровне. Степень ее воздействия на экономику и на все общество зависит от ее уровня. Это свидетельствует о том, что сам по себе рост потребительских цен лишь сигнализирует о возникновении инфляции, а более конкретное ее содержание, имеющее особое социально-экономическое значение и требующее пристального внимания со стороны политических партий и различных течений, правительства, ученых и разных социальных слоев и групп населения, состоит в том, что инфляция - это осуществляемая через ценообразование форма скрытого (стихийного или преднамеренного) перелива капитала, перераспределения общественного продукта и национального дохода между отраслями народного хозяйства, общественными классами, группами и слоями населения. Это важнейшая характеристика инфляции с точки зрения социально-экономического положения отдельных слоев и групп населения.