Структура доходов населения Ленинградской области

Содержание

Введение

Глава 1. Исследование изменения доходов населения Ленинградской области во времени

Глава 2. Анализ структуры населения Ленинградской области по признаку величины доходов

Глава 3. Анализ источников доходов и структуры расходов населения Ленинградской области

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Социальная статистика представляет собой одно из важнейших приложений статистических методов, исследующих количественную характеристику структуры общества, жизни и деятельности людей, позволяет выявить и измерить основные закономерности в распределении благ между социальными группами.

К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся: социальная и демографическая структура населения, её динамика, уровень жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и образования, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь. Применительно к каждой области исследования разрабатывается и система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают, в конечном счёте, единую, последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.

Основным показателем, характеризующим сразу и социальную структуру населения, и её динамику, и уровень жизни населения, и уровень благосостояния является уровень доходов населения.

В данной работе мы проанализируем величину и структуру доходов населения Ленинградской области.

В качестве информационного источника были выбраны данные о доходе населения Ленинградской области за 2002-2011 в расчете в среднем на 1 душу.

Выполнение данной работы ставит перед нами следующие задачи:

1)      Исследование изменения доходов населения Ленинградской области во времени

2)      Анализ структуры населения по признаку величины доходов

)        Анализ источников доходов и структуры расходов населения

Данная работа разделена на 3 главы, в каждой из которых мы попытаемся решить по одной из поставленных задач.

Глава 1. Исследование изменения доходов населения Ленинградской области во времени

Изучение изменения того или иного объекта или явления во времени обычно начинается с построения временного ряда или, как его принято называть в статистике, ряда динамики. Ряд динамики - это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления. Всякий ряд динамики включает, следовательно, два обязательных элемента: во-первых, время и, во-вторых, конкретное значение показателя, или уровень ряда. Ряды динамики различаются по следующим признакам.

. По времени - моментные и интервальные ряды. Интервальный ряд динамики - последовательность, в которой уровень явления относится к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Таковы, например, ряды показателей объема продукции по месяцам года, количества отработанных человеко-дней по отдельным периодам и т.д. Если же уровень ряда показывает фактическое наличие изучаемого явления в конкретный момент времени, то совокупность уровней образует моментный ряд динамики. Примерами моментных рядов могут быть последовательности показателей численности населения на начало года, величины запаса какого-либо материала на начало периода и т.д. Важное аналитическое отличие моментных рядов от интервальных состоит в том, что сумма уровней интервального ряда дает вполне реальный показатель - общий выпуск продукции за год, общие затраты рабочего времени, общий объем продаж акций и т.д., сумма же уровней моментного ряда, хотя иногда и подсчитывается, но реального содержания, как правило, не имеет.

. По форме представления уровней - ряды абсолютных, относительных и средних величин.

. По расстоянию между датами или интервалам времени выделяют полные и неполные хронологические ряды.

Полные ряды динамики имеют место, когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами. Это равноотстоящие ряды динамики. Неполные - когда принцип равных интервалов не соблюдается.

Вариация уровней ряда может изменяться в разных направлениях: они могут убывать или возрастать, повторять или не повторять уровень прошлого периода. Уровни ряда могут изменяться с различной интенсивностью: возрастать и убывать медленно или быстро. Для характеристики развития явления во времени применяются следующие показатели:

а) абсолютные приросты (∆у);

б) темпы роста. (Т);

в) темпы прироста (снижения) (∆Т);

г) абсолютное ускорение или замедление (∆");

д) относительное ускорение (∆" Т).

Абсолютный прирост рассчитывается как разность двух уровней. Абсолютный прирост показывает, насколько в абсолютном выражении изменяется текущие значения ряда, относительно начального и предыдущего периода. В зависимости от базы сравнения абсолютные приросты могут быть цепными и базисными.

Прирост называется цепным, если каждый последующий уровень ряда динамики сравнивается со своим предыдущим уровнем. Прирост называется базисным, если в качестве базы сравнения выступает за ряд лет один и тот же период.

Однако, абсолютный прирост не характеризует интенсивность изменения уровней ряда. Интенсивность изменения уровней временного ряда характеризуется темпами роста и прироста.

Темп роста определяется отношение двух уровней ряда. Темп роста характеризует, во сколько раз текущие значения ряда отличаются от сравниваемого и изменяется в процентах. Как и абсолютный прирост, темп роста может быть цепным и базисным. Если база сравнения по периодам меняется, то найденные темпы роста называются цепными. Темпы роста называются базисными, если же база сравнения по периодам неизменна (у₀). Цепной темп роста характеризует интенсивность изменения уровней от года к году, то базисный темп роста фиксирует интенсивность роста за весь интервал от начального периода до текущего периода.

Темп прироста - отношение прироста величины экономического показателя за определенный период времени к его исходному уровню. Темп прироста показывает насколько процентов текущие значения ряда отличаются от сравниваемого.

Абсолютное содержание 1% прироста показывает, насколько в абсолютном выражении изменяются показатели, при изменении темпа прироста на 1%.  Иными словами, абсолютное значение 1 % прироста в данном периоде есть сотая часть достигнутого уровня в предыдущем периоде. В связи с этим расчет абсолютного значения 1 % прироста базисным методом не имеет смысла, так как для каждого периода это будет одна и та же величина - сотая часть уровня базисного периода.

Абсолютные приросты характеризуют скорость изменения уровней ряда в единицу времени. Если уровни ряда неуклонно возрастают, то говорят, что ряд развивается с ускорением. Величину абсолютного ускорения можно найти как разность следующих друг за другом цепных абсолютных приростов. Если постоянно возрастают цепные темпы роста, то говорят, что ряд развивается с относительным ускорением. Относительное ускорение можно находится как разность следующих друг за другом темпов роста или прироста. Также относительное ускорение можно измерить, используя коэффициент опережения. Коэффициент опережения определяется как отношение последующего темпа роста к предыдущему.

Для обобщения данных по рядам динамики рассчитываются: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста.

В данной курсовой работе будет произведено изучение доходов и расходов населения Петербурге в динамике, поскольку при помощи динамического исследования, можно за определенный период времени проследить изменение существенно важных показателей, отражающих уровень благосостояния населения. В данной работе мы будем исследовать денежные доходы. Денежные доходы населения включают оплату по труду всех категорий населения, премии, постоянные надбавки к зарплате и средства на командировочные расходы, пенсии, пособия и стипендии, поступления из финансовой системы и др. Данные показатели не были скорректированы на индекс потребительских цен. Денежные расходы и сбережения населения включают в себя расходы на покупку товаров и оплату услуг, обязательные платежи и разнообразные, покупку иностранной валюты, а также прирост сбережений во вкладах и ценных бумагах.

По данным о среднедушевых доходах населения Ленинградской области рассчитаны следующие показатели динамики (Таблица 1):

Таблица 1

В следствие предкризисного послекризисного состояния в 2004 и 2005 годах абсолютное изменение среднедушевых денежных доходов жителей Ленинградской области было самым минимальным по всей совокупности - 57,3 и 51,9 соответственно, соответственно, и интенсивность роста денежных доходов в эти годы была примерно одинаковой. В 2004 году прирост по сравнению с предыдущим годом составил 57,3 рублей, что в процентном отношении равно 10,53%, а в 2005 году прирост составил по сравнению с 2004 годом 51,9 рублей или 8,63%. А примерно одинаковый прирост в 361,7 рублей для 2006 года и 350,6 рублей для 2007 года означает разную интенсивность роста: в 2006 году - прирост составил 55,37% по сравнению с предыдущим годом, а в 2007 году - 34,54%.

Динамика среднедушевых денежных доходов населения Ленинградской области за период с 2002 по 2011 года

Максимальный прирост среднедушевых денежных доходов населения Ленинградской области можно было наблюдать в 2011 году по сравнению с 2010 годом. Абсолютное изменение дохода этого года составило 977,3 рублей, однако, интенсивность роста в этом году наблюдалась сравнительно небольшая - 32,18%. В 2006 году была достигнута наибольшая интенсивность роста среднедушевых денежных доходов, тогда темп роста составил 155,37%. Интересно заметить, что в 2002 году интенсивность роста денежных доходов населения по сравнению с предыдущим годом была также достаточно высока - 146,58%, следует учитывать, что среднедушевые доходы в этом году находились на достаточно = низком уровне.

По данным среднедушевых денежных доходов населения Ленинградской области базисный темп роста за весь период с 2003 по 2011 года составил 1081,41% (2002 год взят за базу сравнения). Темп прироста за 2011 год составил: цепной - 32,18% и базисный - 981,41%, то есть в 2011 году среднедушевые доходы населения увеличились по сравнению с 2010 годом на 32,18%, а в целом за весь рассматриваемый период прирост составил 981,41%.

Как уже отмечалось ранее, самые высокие показатели темпа прироста по сравнению с предыдущим годом наблюдались в 2002 году - 46,58% и в 2006 году - 55,37%.

По данным среднедушевых денежных доходов населения Ленинградской области за исследуемый период абсолютное ускорение имело место в 2006 году и 2008 - 2011 годах. Самые высокие показатели абсолютного ускорения наблюдались в 2011 году по сравнению с 2010 годом - 382,3 рублей и в 2006 году по сравнению с предыдущим годом - 309,8 рублей. Относительное ускорение имело место лишь в 2006 году - 46,74 процентных пункта по сравнению с предыдущим годом. Коэффициент опережения для 2006 года составил 1,43 (155,37/108,63), что означает, что в 2006 году темп роста среднедушевых денежных доходов был в 1,43 раза больше, чем в 2005 году.

По данным среднедушевых денежных доходов населения Ленинградской области средний за период доход составил 1526,22 рублей, то есть в среднем ежегодный среднедушевой денежный доход населения за период с 2002 по 2011 года равен 1526,22 рублей.

Среднегодовой абсолютный прирост доходов за исследуемый период составил 404,78 рублей. Средний темп роста среднедушевых денежных доходов составил 130,3%, соответственно, по данной совокупности данных наблюдался средний темп прироста, равный 30,3%.

Проведем выявление тренда.

Непосредственное выделение тренда может быть произведено тремя методами.

. Укрупнение интервалов. Ряд динамики разделяют на некоторое достаточно большое число равных интервалов. Если средние уровни по интервалам не позволяют увидеть тенденцию развития явления, переходят к расчету уровней за большие промежутки времени, увеличивая длину каждого интервала (одновременно уменьшается количество интервалов).

. Скользящая средняя. В этом методе исходные уровни ряда заменяются средними величинами, которые получают из данного уровня и нескольких симметрично его окружающих. Целое число уровней, по которым рассчитывается среднее значение, называют интервалом сглаживания. Интервал может быть нечетным (3, 5, 7 и т.д. точек) или четным (2, 4, 6 и т.д. точек).

При нечетном сглаживании полученное среднее арифметическое значение закрепляют за серединой расчетного интервала, при четном этого делать нельзя. Поэтому при обработке ряда четными интервалами их искусственно делают нечетными, для чего образуют ближайший больший нечетный интервал, но из крайних его уровней берут только 50 %.

Недостаток методики сглаживания скользящими средними состоит в условности определения сглаженных уровней для точек в начале и конце ряда. Получают их специальными приемами - расчетом средней арифметической взвешенной.

. Аналитическое выравнивание. Под этим понимают определение основной проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления. Развитие предстает перед исследователем как бы в зависимости только от течения времени. В итоге выравнивания временного ряда получают наиболее общий, суммарный, проявляющийся во времени результат действия всех причинных факторов. Отклонение конкретных уровней ряда от уровней, соответствующих общей тенденции, объясняют действием факторов, проявляющихся случайно или циклически.

Мы воспользуемся третьим способом. Мы можем предположить, что в данном случае мы имеем дело с линейной моделью тренда.

Линейный тренд имеет вид:

Y_t = a₀ + a₁t

По содержанию линейный тренд означает, что уровни динамического ряда изменяются с одинаковой скоростью. Параметр a₀ означает начальный уровень тренда при t = 0. Параметр a₁ характеризует средний абсолютный прирост в единицу времени t.

По данным о среднедушевых расходах населения Ленинградской области мною были рассчитаны следующие показатели динамики (Таблица 2):

Таблица 2

В 2009 году прирост в 554,2 рублей по сравнению с 2008 годом в процентном соотношении составил 31,99%, а в 2010 году по сравнению с 2009 годом прирост в 541,5 рублей, что в составило 23,68%.

В 2009 и 2010 годах абсолютное изменение среднедушевых денежных расходов было примерно одинаковым - 554,2 и 541,5 рублей соответственно, и интенсивность роста денежных расходов населения Ленинградской области в эти годы была примерно одинакова.

Минимальное изменение среднедушевых денежных расходов по всей совокупности было в 2004 году - 26,7 рублей, и интенсивность роста расходов в этом году также была минимальной.

Как это было с доходами населения, максимальный прирост среднедушевых денежных расходов населения Ленинградской области наблюдался в 2011 году по сравнению с 2010 годом.

Наибольшая интенсивность роста среднедушевых денежных расходов населения была достигнута в 2006 году, когда темп роста составил 160,48% или в 1,6 раза превысил уровень предыдущего года. Интересно заметить, что в 2003, 2007, 2009 и 2011 годах интенсивность роста денежных расходов населения была примерно на одном уровне, а показатели абсолютных приростов по этим годам сильно отличаются.

По данным среднедушевых денежных расходов населения Ленинградской области базисный темп роста за весь период с 2003 по 2011 года составил 1039,54% (2002 год взят за базу сравнения). Темп прироста за 2011 год составил: цепной - 30,6% и базисный - 939,54%, то есть в 2011 году среднедушевые расходы населения увеличились по сравнению с 2010 годом на 30,6%, а в целом за весь рассматриваемый период прирост составил 939,54%.

Абсолютное ускорение расходов населения Ленинградской области имело место в 2005, 2006, 2008, 2009 и 2011 годах. Самые высокие показатели абсолютного ускорения наблюдались в 2011 году по сравнению с 2010 годом - 323,9 рублей и в 2006 году по сравнению с 2005 годом - 271,4 рублей. Относительное ускорение имело место лишь в 2006 году - 45,12 процентных пункта по сравнению с предыдущим годом. Коэффициент опережения для 2006 года составил 1,39 (160,48/115,36), что означает, что в 2006 году темп роста среднедушевых денежных расходов был в 1,39 раза больше, чем в 2005 году.

Исходя из данных среднедушевых денежных расходов населения Ленинградской области, средний расход за исследуемый период составил 1396,68 рублей, то есть в среднем ежегодные среднедушевые денежные расходы населения за период с 2002 по 2011 года равен 1396,68 рублей.

Среднегодовой абсолютный прирост расходов за исследуемый период составил 370,91 рублей. Средний темп роста среднедушевых денежных расходов составил 129,7%, соответственно, по данной совокупности данных наблюдался средний темп прироста, равный 29,7%.

В целом, отражение тенденций, прослеживаемых по показателям динамики среднедушевых денежных доходов, можно найти и по показателям динамики среднедушевых денежных расходов. Различие заключается в том, что показатели динамики по расходам несколько ниже тех же показателей по доходам на величину накоплений.

Глава 2. Анализ структуры населения Ленинградской области по признаку величины доходов

Основным критерием социальной принадлежности в рыночной экономике является имущество и текущие доходы, в связи с этим, можно с уверенностью говорить о том, что главное направление исследований социальной стратификации представляет социальная дифференциация населения по уровню доходов.

В настоящее время в России сложилась практика оценки степени социального расслоения и уровня бедности, базирующаяся на использовании показателя денежного, а не совокупного дохода. Такой метод оценки приводит к значительным искажениям при расчетах структуры доходов и их распределении между группами населения и к завышению уровня бедности, так как этот метод не учитывает поступление в распоряжение населения ресурсов, находящихся в натуральной, а не денежной форме.

В качестве основной характеристики дифференциации населения по уровню материального благосостояния выступает распределение населения по уровню среднедушевого дохода. При исследовании распределения населения по уровню среднедушевого дохода можно использовать множество показателей вариации, применяемых в статистике.

Вариацией называется различие значений какого-либо признака у разных единиц данной совокупности, то есть вариация - это колеблемость, многообразие, изменчивость величины признака у единиц совокупности.

Статистический анализ вариации значений совокупности предполагает выполнение следующих основных этапов:

o   Построение вариационного ряда

o   Графическое изображение вариационного ряда

o   Расчет показателей центра распределения

o   Расчет структурных характеристик

o   Расчет показателей размера и интенсивности вариации

o   Оценка вариационного ряда на асимметрию и эксцесс

Построение ряда распределения - упорядочивание единиц совокупности в порядке их возрастания или убывания.

По рассмотренным данным о среднедушевых доходах населения Ленинградской области мною были подсчитаны следующие показатели вариации и коэффициент Джини (Таблица 3):

Таблица 3

Показатели вариации распределения населения Ленинградской области по размеру среднедушевого дохода и коэффициент Джини в 2002, 2007 и 2011 годах

Для характеристики среднего значения признака в вариационном ряду используются так называемые показатели центра распределения. К ним относятся средняя величина, мода и медиана.

Естественно, что средняя величина душевого дохода в 2011 году намного отличается от оной 2002 года. В 2002 году месячный среднедушевой доход составил 486 рубля, а в 2011 году - 3214 рублей, что свидетельствует о значительном росте этого показателя, показатель вырос более, чем в 6,5 раз.

Мода - значение во множестве наблюдений, которое встречается наиболее часто. Наиболее часто встречающаяся величина среднедушевого дохода в 2002 году составила 492 рубля, а в 2011 году - 4315,66 рублей, что свидетельствует об увеличении среднедушевого дохода в 8,8 раза. В 2002 году процент населения, получающий доход, равный модальному, составлял 69,7%, а в 2011 году - 36,2%. В 2011 году по сравнению с 2007 годом наиболее часто встречающийся среднедушевой доход увеличился в 3 раза, то есть наблюдается тенденция роста среднедушевых доходов.

Медиана - значение признака, которое делит ранжированную совокупность на две равные части: 50 % "нижних" единиц ряда данных будут иметь значение признака не больше, чем медиана, а "верхние" 50 % - значения признака не меньше, чем медиана. При анализе данных мною было выявлено, что половина населения Ленинградской области в 2002 году имела месячный среднедушевой доход меньше 489 рублей, а половина - больше этой суммы. В 2011 же году половина населения имела месячный среднедушевой доход уже меньше 3292 рубля, а половина - больше этой значительно увеличившейся по сравнению с 2002 годом суммы. В 2011 году по сравнению с 2002 годом произошло увеличение этого показателя в 6,7 раза, а по сравнению с 2007 годом - в 2,8 раза, что свидетельствует об улучшении благосостояния населения.

структура доход население источник

Также мною были рассчитаны децили, делящие ряд на 10 частей. Именно децили нашли широкое применение в анализе дифференциации различных социально-экономических явлений, в том числе и распределения населения по среднедушевому доходу.

Максимальная величина месячного среднедушевого дохода у 10% наименее обеспеченного населения в 2002 году составляла 306 рублей, а минимальная величина месячного среднедушевого дохода у 10% наиболее обеспеченного населения в этом же году составляла 625 рублей. В 2011 же году эти показатели значительно увеличились: 1541 рубль и 4724 рубля соответственно. Коэффициент децильной дифференциации, представляющий собой отношение максимального денежного дохода у 10 процентов наименее и минимального денежного дохода у 10 процентов наиболее обеспеченного населения, также возрос. В 2002 году минимальный месячный среднедушевой доход 10% наименее обеспеченного населения превышал максимальный доход 10% наименее обеспеченного населения в 2,05 раза, а в 2011 году - в 3,06 раза. Однако, следует заметить, что коэффициент децильной дифференциации в 2011 году по сравнению с 2007 годом фактически не изменился (в 2007 году этот коэффициент составлял 3,04 раза).

Одним из основных этапов в изучении вариационных рядов является расчет показателей размера и интенсивности вариации. Для характеристики размера вариации используются абсолютные показатели вариации:

·        размах вариации

·        среднее линейное отклонение

·        среднее квадратическое отклонение и дисперсия.

Размах вариации представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в совокупности.

Для группировок с открытыми первым и последним интервалами, как в нашем случае, когда неизвестны реальные минимальное и максимальное значения признака в совокупности, расчет размаха вариации некорректен.

Размах вариации зависит от величины только крайних значений признака. Более точно характеризуют вариацию признака показатели, основанные на учете колеблемости всех значений признака, - среднее линейное отклонение и среднее квадратическое отклонение. Среднее линейное и среднее квадратическое отклонения показывают, на сколько в среднем величина месячного среднедушевого дохода населения Ленинградской области отличалась от среднего дохода по области. В 2002 году среднее линейное отклонение составляло 70 рублей, по среднее квадратическое - 113 рублей, а в 2011 году - 1043 и 1167 рублей соответственно. По свойству мажорантности среднее квадратическое отклонение по величине всегда больше среднего линейного отклонения. Их соотношение зависит от наличия в совокупности резких отклонений и может служить индикатором "засоренности" совокупности нетипичными, выделяющимися из основной массы единицами. Для нормального распределения это соотношение равно 1,25. В нашем случае соотношение этих показателей в 2002 году составляло 1,61, а в 2011 - 1,12.

Для оценки интенсивности вариации, а также для сравнения ее величины в разных совокупностях или по разным признакам используют относительные показатели вариации, которые рассчитываются как отношение абсолютных показателей вариации к средней величине признака: относительный размах вариации (коэффициент осцилляции); относительное линейное отклонение и др.

Наиболее часто на практике применяют коэффициент вариации, который представляет собой относительное квадратическое отклонение. По величине коэффициента вариации можно судить об интенсивности вариации признака, а, следовательно, и об однородности состава изучаемой совокупности. Самые лучшие значения его до 10%, неплохие до 50%, плохие свыше 50%. Если коэффициент вариации не превышает 33%, то совокупность по рассматриваемому признаку можно считать однородной. В 2002 году наблюдалось достаточно однородное распределение населения по размеру среднедушевого денежного дохода - 23,2%. А уже в 2007 и 2011 годах коэффициент вариации свидетельствует о средней однородности совокупности населения Ленинградской области по величине среднедушевых доходов, то есть вариация умеренна, но недостаточно однородна (в 2007 году коэффициент вариации составлял 38,4%, в 2011 году - 36,36%).

Асимметрия и эксцесс являются одними из самых важных характеристик формы распределения. Ряды распределения могут иметь один и тот же центр группирования и одинаковые пределы варьирования признака, однако при этом отличаться характером распределения единиц совокупности вокруг центра. Если большая часть совокупности расположена левее центра, имеет место левосторонняя асимметрия, если правее - правосторонняя.

Для оценки степени асимметричности применяют структурный As ⁽¹⁾ и моментный As ⁽²⁾ коэффициенты асимметрии. На направление асимметрии указывает знак коэффициента: если As < 0, то это левосторонняя асимметрия (ее называют также отрицательной асимметрией), при правосторонней (положительной) асимметрии As > 0.

Основной недостаток моментного коэффициента асимметрии заключается в том, что его величина зависит от наличия в совокупности резко выделяющихся единиц. В таких случаях рекомендуют либо исключить из анализа резко отличающиеся единицы, либо, использовать структурные показатели асимметрии.

Структурные показатели (коэффициенты) асимметрии характеризуют асимметричность только в центральной части распределения, то есть основной массы единиц, и в отличие от моментного коэффициента не зависят от крайних значений признака. Наиболее часто применяют структурный коэффициент асимметрии, предложенный английским статистиком К. Пирсоном.

В распределении населения Ленинградской области по величине среднедушевых денежных доходов в 2002 году наблюдалась незначительная левосторонняя асимметрия, а также она была несущественно сильнее на периферии. А в 2007 и 2011 годах наблюдалась незначительная правосторонняя асимметрия.

Другим свойством рядов распределения является эксцесс. Под эксцессом понимают островершинность или плосковершинность распределения по сравнению с нормальным распределением при той же силе вариации. Другими словами, эксцесс - это отклонение вершины эмпирического распределения вверх или вниз от вершины кривой нормального распределения. При этом эксцесс определяется только для симметричных или умеренно симметричных распределений.

В 2002 году наблюдался положительный эксцесс, это означает, что распределение населения по среднедушевому денежному доходу было более островершинное, чем нормальное распределение. Положительный эксцесс свидетельствует о том, что в 2002 году в совокупности данных есть слабоварьирующее по данному признаку ядро. В 2007 и 2011 годах наблюдался отрицательный эксцесс, то есть распределения более плосковершинные, чем нормальные. В таких распределениях варьирующего по данному признаку ядра нет и единицы рассеяны по всем значениям среднедушевого дохода более равномерно.

Кроме вышеупомянутых, существует группа показателей, характеризующих распределение доходов со стороны равномерности и неравномерности доходов. Эти показатели основаны на сопоставлении двух рядов накопленных частот, один из которых есть доля получающих доход в определенном интервале его изменения, а второй ряд - доля этих же групп в общей сумме всех доходов.

Они относятся к системе оценок, известной как методология Парето - Лоренца - Джини, широко используемой в зарубежной социальной статистике. Между уровнем доходов и числом их получателей существует обратная зависимость, названная Законом Парето. Американский статистик и экономист О. Лоренц развил этот закон, предложив его графическое изображение в виде кривой, получившей название "кривая Лоренца".

Кривая Лоренца - представляет собой кривую в системе координат. График представляет собой замкнутую кривую, напоминающую лук. Пространство внутри кривой есть абсолютное равенство доходов семей. Чем сильнее натянута тетива лука Лоренца, тем большее неравенство семей по уровню доходов.

Для изображения кривой Лоренца на осях координат с процентной шкалой от 0 до 100 откладываются кумулятивные (накопленные) итоги распределения: на горизонтальной оси - квинтили получателей доходов, а на вертикальной - квинтили полученных доходов. Кривая Лоренца строится путем соединения точек, соответствующих кумулятивным процентным долям доходов, полученных квинтильными группами населения. При равномерном распределении доходов каждая 20% -ная группа населения имела бы пятую часть доходов общества. На графике это изображается диагональю квадрата и рассматривается как линия равномерного распределения. При неравномерном распределении "линия концентрации" представляет собой вогнутую вниз кривую. Чем больше отклонение кривой Лоренца от диагонали квадрата, тем более неравномерно распределены доходы в обществе.

Не менее важен Индекс Джинни. Индекс Джинни показывает, насколько тяжело положение бедных по отношению к обществу, в котором они живут.

Реальный смысл показателя индекса Джини (или коэффициента концентрации доходов) - в количественном выявлении уровня концентрации доходов в наиболее продвинутой группе по сравнению со средним доходом.  Построение данного показателя связано с предпосылкой идеального варианта равномерного распределения доходов, когда каждая группа получает доход пропорционально своей численности. Индекс Джини в данном варианте равен 0, в противоположном - единице.

Расчет коэффициента Джини производится на основании данных о распределении домохозяйств (населения) по уровню среднего на домохозяйство (члена домохозяйства) дохода:

 - доля дохода населения, принадлежащая к i-той социальной группе в общей численности населения;  _- доля доходов, сосредоточенных у i-той социальной группы;  _- накопленная доля дохода.

Коэффициент Джинни рассчитывается как отношение площади сегмента, образуемого кривой Лоренца, и линии равномерного распределения к площади треугольника ниже линии равномерного распределения. Исходя из вышеизложенного, коэффициент Джини представляет собой долю площади фигуры, образованной линиями неравномерного распределения и площадью квадрата, ее заключающего.

По исследуемым годам коэффициент Джинни достаточно низок: в 2002 году он составлял 0,11; в 2007 году - 0,22; а в 2011 - 0, 20. Низкий уровень коэффициента Джинни говорит, о незначительном неравенстве в распределении доходов населения. По кривой Лоренца можно сделать вывод, что доход имеет тенденцию к более равномерному распределению среди населения.

Глава 3. Анализ источников доходов и структуры расходов населения Ленинградской области

Структура - расположение и связь частей, составляющих целое.

Структура той или иной совокупности не остаётся постоянной ни во времени, ни в пространстве. Различие в структуре сравниваемых совокупностей выражается в различии удельных весов отдельных частей этих совокупностей. Так, изменение удельных весов отдельных частей совокупности во времени свидетельствует об изменении структуры, то есть о структурных сдвигах. Чаще всего при этом рассчитывается линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

,

где ,  - измеренные в процентах удельные веса отдельных элементов совокупности в рассматриваемом и предыдущем периодах;  - число выделяемых элементов совокупности.

Также применяют квадратический коэффициент "абсолютных" структурных сдвигов, который рассчитывается по формуле:

Линейный и квадратический коэффициенты "абсолютных" структурных сдвигов позволяют получить сводную оценку скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности. Использование квадратического коэффициента предпочтительнее, так как он более чутко реагирует на сильные колебания структуры.

К наиболее простым сводным показателям структурных сдвигов относят и индекс различий, который в отличие от предыдущих коэффициентов имеет не только нижнюю, но и верхнюю границу изменения:

,

где d1, do - показатели удельного веса, выраженные в долях.

Очевидно, что максимальная сумма модулей изменения долей может быть равна 2. Это возможно в гипотетической ситуации, когда в одном периоде вся совокупность сосредоточена в одной группе, а в следующем периоде - в другой. Поэтому теоретически индекс различий может иметь верхнюю границу, равную 1, однако в действительности он всегда меньше 1. Если изменений в структуре не происходило, индекс различий будет равен 0. Таким образом, 0 << 1. Чем ближе значение индекса различий к 1, тем более значительны изменения структуры.

Таблица 4.

Структура денежных доходов населения Ленинградской области, в процентах к итогу

Также существует интегральный коэффициент структурных сдвигов, называемый показатель К. Гатева:

.

Этот показатель может изменяться от 0 до 1; чем ближе к 1, тем сильнее измене структуры.

Имеются данные о структуре денежных доходов населения Ленинградской области (Таблица 4):

Посчитав линейный и квадратический показатели структурных сдвигов, можно сделать вывод о том, что веса отдельных статей доходов во всей их совокупности в 2002 и 2005 отличались значительно, в среднем на 8,53% согласно линейному показателю и на 10,07% согласно квадратическому показателю

Структура доходов в 2008, 2009 и 2010 годах менялась незначительно: от 2,67 до 4,49 процентных пункта по линейному и квадратическому показателям структурных сдвигов. В 2010 и 2011 годах изменение стало чуть более значительным и составило 6,27 процентных пункта по линейному коэффициенту абсолютных структурных сдвигов и на 6,89 процентных пункта по квадратическому коэффициенту абсолютных структурных сдвигов.

Вычисление индекса различий показало, что изменение структуры доходов было незначительным. Как и следовало ожидать, в пятилетний период 2002-2007 гг. наблюдался самый высокий показатель индекса различий. Также в исследуемых годах наблюдается несущественное изменение структуры и по интегральному коэффициенту структурных сдвигов Гатева.

Теперь проанализируем данные о структуре денежных доходов населения Ленинградской области (Таблица 5):

Таблица 5. Структура денежных расходов населения Ленинградской области, в процентах к итогу

Таблица 6. Обобщающие показатели структурных сдвигов денежных расходов населения Ленинградской области в 2007-2011 годах

Обобщающие показатели структурных сдвигов денежных расходов населения Ленинградской области в 2007 - 2011 годах гораздо ниже, чем те же показатели по доходам. Это логично, так как структура расходов более разнообразна, чем структура доходов.

Согласно индексу различий и индексу Гатева изменение структуры денежных расходов тоже несущественны.

Заключение

В данной курсовой работе мы попытались провести анализ дифференциации доходов и расходов населения Ленинградской области, используя статистические методы.

Доходы играют одну из главных ролей в жизни каждого человека, потому что являются непосредственным источником удовлетворения его потребностей. Как мы убедились, у населения Ленинградской области заработная плата их основной источник. Но её величина в некоторых случаях не достаточна для соблюдения даже самых необходимых условий существования людей. Поэтому возникает необходимость для государства регулировать заработную плату, а для населения искать другие источники доходов. Нередко доходы большей части населения бывают очень низкими по сравнению с доходами незначительной части населения, анализ характера этого явления проводится с помощью децильного коэффициента. В связи с расслоением возникает социальная напряжённость в обществе, о преодолении которой также приходится заботиться государству. Чем больше доходы, тем выше спрос на продукцию и услуги, производимые различными отраслями, тем выше качество продукции, т.к. возникает мотив для достижения лучших конечных результатов, её конкурентоспособность, выше эффективность производства, значит, лучше экономическая ситуация в стране. Поэтому регулирование доходов, заработной платы является частью политики любого государства. Таким образом, доходы населения и источники их формирования заслуживают пристального внимания, а все проблемы, с ними связанные, требуют скорейшего разрешения.

Список использованной литературы

1.      Гурьев В.И. Основы социальной статистики: Методы. Система показателей. Анализ. - М.: Финансы и статистика, 2005

2.      Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. - М.: Финансы и статистика, 2011

.        Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов /Под ред. проф. М.Г. Назарова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005

.        Ленинградская область в 2011 году. Статистический сборник. 2005

.        Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2011

.        Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011.

.        Российский статистический ежегодник. 2005

.        Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юристъ, 2008

.        Социальная статистика. Под ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2006

.        Социально-экономическое положение Санкт-Петербурга и Ленинградской области. 2011

.        Статистика. Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: ООО "ВИТРЭМ", 2009

.        Статистика. Под ред. М.Р. Ефимовой. - М.: ИНФРА-М, 2006

.        Суринов А.Е. Статистика доходов населения. - М.: Финстатинформ, 2008

14.    www.gks.ru сайт ГосКомСтата России