Виды и формы взаимосвязей социально-экономических явлений.

Экономические данные представляют собой количественные характеристики каких-либо экономических объектов или процессов. Они формируются под действием множества факторов, не все из которых доступны внешнему контролю. Неконтролируемые факторы могут принимать случайные значения из некоторого множества значений и тем самым обуславливать случайность данных, которые они определяют. Стохастическая (вероятностная) природа экономических данных обуславливает необходимость применения соответствующих статистических методов для их обработки и анализа.

Изучение действительности показывает, что вариация каждого изучаемого признака находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц. Вариация уровня производительности труда работников предприятий зависит от степени совершенства применяемого оборудования, технологии, организации производства, труда и управления и других самых различных факторов.

При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обусловливающих изменение других признаков. Признаки этой первой группы в дальнейшем будем называть признаками-факторами (факторными признаками); а признаки, которые являются результатом влияния этих факторов, будем называть результативными.

 

Рассматривая зависимости между признаками, необходимо выделить, прежде всего, две категории зависимости: 1) функциональные и 2) корреляционные.

Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака. Функциональная зависимость может связывать результативный признак с одним или несколькими факторными признаками. Так, величина начисленной заработной платы при повременной оплате труда зависит от количества отработанных часов.

В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. Одновременное воздействие на изучаемый признак большого количества самых разнообразных факторов приводит к тому, что одному и тому же значению признака-фактора соответствует целое распределение значений результативного признака, поскольку в каждом конкретном случае прочие факторные признаки могут изменять силу и направленность своего воздействия.

При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь в виду, что при наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака.

 

Статистические показатели могут состоять между собой в следующих основных видах связи: балансовой, компонентной, факторной и др.

Балансовая связь - характеризует зависимость между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием.

Компонентные связи показателей характеризуются тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель, как множители

Важное значение компонентной связи состоит в том, что она позволяет определять величину одного из неизвестных компонентов

Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как факторные, а другие - как результативные.

Факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные.

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

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

 

Особенности корреляционной статистической связи

Статистика сталкивается с зависимостями между количественными и качественными показателями и признаками. Её задача: обнаружить эти зависимости и дать им характеристику. Среди взаимосвязанных признаков одни могут рассматриваться как определенные факторы, влияющие на изменение других (факторные), а вторые - как следствие и результат влияния первых (результативные).

2 вида связи: функциональная и статистическая (её частный случай - корреляционная связь).

Функциональная: связь между 2 переменными х и у, когда определенному значению х строго соответствует одно или несколько значений у, и с изменением переменной х, переменная у также строго по правилам изменяется. Встречаются в математике, физике и тд., где встречаются жестко детерминированные связи (площадь квадрата - соотношение величины его сторон и площади при их увеличении), также могут быть и в экономике.

Существуют иного рода связи, встречающиеся в области экономических и некоторых других явлений, где взаимно действуют многие факторы, комбинация которых приводит к вариации значений результативного признака при одинаковом значении факторного признака (изучение зависимости урожайности определенной культуры от количества выпавших осадков, которые есть факторный признак, а урожайность - результативный => между ними нет жестко детерминированной связи, тк на урожайность помимо осадков влияет еще много других факторов).

Там, где воздействует много факторов, в том числе и случайных, выявить зависимости, рассматривая единичный случай, невозможно. Такие связи можно обнаружить только при массовом наблюдении как статистические закономерности - статистическая связь.

 

Корреляционная связь - понятие более узкое, чем статистическая. Она является предметом изучения статистики. Корреляция - особенность зависимости, при которой определенному значению одного факторного признака может соответствовать несколько значений результативного показателя.

 

По характеру изменений в парной корреляции выделяют прямую и обратную связь.

При прямой зависимости значения обоих изменяются в одном направлении, при обратной - значения факторного и результативного признаков изменяются в разных направлениях.

 

Корреляционные связи помогают в решении следующих задач:

· наличие или отсутствие корреляционной зависимости между изучаемыми признаками. Может быть решена на основе параллельного сопоставления (сравнения) значений х и у, при помощи группировок и построения корреляционных таблиц;

· измерение тесноты связи между 2 и более признаками с помощью специальных коэффициентов - корреляционный анализ;

· определение уровня регрессии - математической модели, в которой среднее значение результативного признака у рассматривается как функция одной или нескольких переменных-факторных признаков - регрессионный анализ.

 

Корреляционно-регрессионный анализ подразумевает всестороннее исследование корреляционных связей. Для решения вышепоставленных задач в статистике используются различные методы и показатели (коэффициенты), различающиеся по сложности.

Использование различных методов определяется конкретной целью исследования. Для некоторых требуется только констатация факта наличия связи, а для некоторых, наиболее сложных разработаны специальные компьютерные программы.

Теория корреляции начала разрабатываться во второй половине XIX в., а особенного расцвета достигла в XX в. Основоположниками теории корреляции являются английские биометрики Гальтон и Пирсон, в России их идеи получили развитие в трудах Чупрова.