Індексний метод при аналізі структури соціально-економічних явищ

Андрієнко В.Ю.

Підвищення наукової обгрунтованості індексного методу і розширення його аналітичних можливостей може бути реалізованим на основі більш глибокого проникнення в економічну сутність досліджуваних явищ і всебічного врахування причинно-наслідкових залежностей між ними. Особливо перспективним у цьому напрямку виглядає перегляд традиційних агрегатних схем індексного аналізу в зв’язку з методом кількісного відображення структурного чинника, що одержав назву структурного коэфициента К. Введення цього коефіцієнта дозволяє розширити аналітичні можливості індексного методу в декількох напрямках:

а) при вивченні ролі структурних чинників у статиці;

б) при побудові системи взаємозалежних агрегатних індексів кількісного, якісного й об’ємного показників;

в) при оцінці змін структури соціально-економічних явищ;

г) при аналізі економічних показників.

Розглянемо застосування індексного методу при вивченні структури соціально-економічних явищ.

Будь-яке соціально-економічне явище має свою певну структурну побудову. Загальна чисельність населення складається з певних соціальних груп – вікових, статевих, релігійних тощо. Загальна посівна площа складається з певних часток посіву різних культур. Загальна кількість автотранспортних засобів пересування складається з певної кількості автомобілів вантажного, пасажирського чи іншого призначення. Отже, структурна побудова соціально-економічних явищ, як загальна форма їх існування, являє собою традиційний об’єкт статистичного дослідження.

Найпростіший спосіб дослідження структури явищ – визначення співвідношення окремих складових частин в загальному обсязі тієї чи іншої статистичної сукупності, наприклад, частки чоловіків і жінок в загальній чисельності населення. Проте у статистиці вивчення структури соціально-економічних явищ не вичерпується лише визначенням співвідношення їх складових частин. Значно більший інтерес для статистики має дослідження стурктурних явищ в іншій площині. В цьому контексті можна виокремити два напрями вивчення структурних явищ. Перший – здійснення порівняльного аналізу структурного стану одного і того ж явища в територіальному розрізі, тобто в статиці. Другий – здійснення аналізу впливу динамічних структурних зрушень у певному явищі на зміну рівня іншого явища, причинно залежного від першого (наприклад, зміни рівня врожайності залежно від зміни структури посівних площ).

Обидва напрями структурного аналізу передбачають спільну методологічну основу. Мається на увазі наявність якогось стандарту (еталона), при порівнянні з яким тих чи інших реальних структур можна одержати конкретні аналітичні висновки структурно-порівняльного характеру. Проте саме у відсутності переконливих принципів побудови такого стандарту полягає вся проблематичність використання структурного аналізу на практиці.

Розглянемо один з можливих варіантів вирішення цієї проблеми на прикладі даних таблиці про посівні площі та урожайність двох зернових культур у суміжних регіонах:

Поставимо просте запитання: наскільки є кращою чи гіршою структура посівних площ першого регіону порівняно з другим по відношенню до формування середнього рівня врожайності разом по обох культурах? В статистичній літературі найчастіше можна знайти приблизно таку відповідь на це запитання. Середню врожайність по сукупності двох культур першого регіону (21,8 ц/га) порівнюють з умовною (стандартною) урожайністю, яка мала б місце, якби на його факторну врожайність по культурах накласти структуру посівних площ другого регіону. При цій умові середня врожайність першого регіону склала б 23,2 ц/га, тобто його фактична урожайність становила б від умовної 94 % (21,8:23,2). Інакше кажучи, структура першого регіону гірша на 6 відсотків порівняно зі структурою другого регіону.

Тепер поставимо таке ж запитання відносно другого реіону. І виявиться, що при його фактичній середній урожайності в 22,8 ц/га, умовна врожайність (за структурою посівних площ першого регіону) склала б 22,2 ц/га, тобто виходить, що структура посівів другого регіону порівняно з першим ефективніша на 3 відсотки (22,8:22,2=1,03). Отже, на одне і те ж запитання одержали суперечливу відповідь: згідно першого розрахунку структура посівних площ першого регіону гірша нібито на 6 відсотків, а згідно другого розрахунку – структура другого регіону краща порівняно з першим лише на 3 відсотки.

Історично така суперечлива методологія територіальних порівнянь склалася ще в 30-ті роки минулого століття, коли політично заангажовані статистики намагалися довести "переваги" радянської сільськогосподарської політики над аналогічною політикою буржуазних країн, зокрема США. Відповідно до їх розрахунків виходило, що при накладанні структури посівних площ США на фактичну врожайність культур в СРСР, середня врожайність зернових в СРСР була б гіршою, ніж є насправді і тому сільськогосподарські справи в СРСР нібито ідуть краще, ніж у США. При цьому замовчувався той парадоксальний факт, що при умові накладання радянської структури зернових посівів на американські рівні врожайності виходило, що там теж середня врожайність зернових була б значно нижчою ніж є насправді. Це нагадує спробу визначити різницю у відносності пересування двох груп людей, що крокують на місці.

Подібні маніпуляції у сфері територіальних порівнянь зустрічаються і сьогодні, і не тільки з економічних питань. Наприклад, певні політичні сили настирливо мусують питання про те, що українське суспільство політично структуроване зовсім не так, як "у людей", маючи на увазі економічно розвинені країни. І силкуються довести, що при умові тамтешньої структуризації нашого суспільства, ми мали б зовсім інший склад виборчої владної еліти. А звідси випливає маніпуляційний висновок: мовляв, головне полягає не в подоланні економічного занепаду, а в насильницький переструктуризації "темного" суспільства відповідно до стандартів західного соціуму.

Розглянуті приклади дозволяють стверджувати, що концепція територіальних порівнянь за принципом перенесення структури явищ одного регіону в умови іншого є абсурдною формою побудови порівняльного стандарту, яка суперечить не тільки здоровому глузду, але і самій меті дослідження. Адже мета тут полягає не у визначенні того, що сталося б, скажімо, з врожайністю одного регіону чи країни, якби тут запровадити структуру посівних площ іншого регіону, а в тім, щоб установити, яка з двох порівнюваних структур ефективніша по відношенню до реально існуючих там середніх рівнів врожайності. А це означає, що обидві структури мають бути співставлені між собою через якусь третю стандартизовану модель. Наприклад, стосовно посівних площ двох країн може бути використана стандартизована структура посівів третьої країни, чи певної групи країн. Правда, тут виникає інша прикрість: таких стандартизованих варіантів може бути безліч і вирішення проблеми знову потрапляє у глухий кут.

Звернемось з цього приводу до незаангажованих статистичних розробок. Згідно з ними, існує простий і надійний спосіб виокремлення структурної складової середніх зважених величин. У нашому прикладі середня зважена врожайність по сумі двох культур складає 21,8 ц/га у першому регіоні і 22,8 ц/га у другому регіоні. А середня проста (незважена) врожайність однакова для обох регіонів – 22,5 ц/га. А чому у першому регіоні середня зважена врожайність нижча середньої незваженої на 0,7 ц/га (21,8-22,5), а у другому навпаки, вища на 0,03 ц/га (22,8-22,5)? Тому, що в першому регіоні структура посівів негативна (більше посіяно менш врожайної культури), а у другому регіоні – позитивна (більше посіяно кращої за врожайністю культури).

Виникає запитання: чим ми керуємось, стверджуючи, що у першому регіоні структура посівів гірша, ніж могла б бути, а у другому навпаки? Напевно, ми відштовхуємось від тієї умовної ситуації, якби посівні площі були урівноважені, тобто рівновеликі (у даному випадку 50 на 50). Така умовна ситуація і слугує тим стандартом, порівняно з яким можна оцінити ефективність структури будь-якого явища чи процесу, оскільки урівноваженій структурі сукупності відповідає саме середня незважена величина тієї чи іншої якісної ознаки даної сукупності.

Звідси структурна складова середньої зваженої врожайності (або іншої ознаки сукупності) виразиться у вигляді коефіцієнта К, одержаного від ділення середньої зваженої величини на середню незважену. Так, у першому регіоні К₁дорівнює 0,969 (21,8:22,5), у другому – К₂ дорівнює 1,013 (22,8:22,5). Зрозуміло, що чим менший коефіцієнт К від одиниці, тим структура сукупності гірша по відношенню до середньої зваженої величини, і навпаки, чим він більший від одиниці, тим структура краща. А порівнявши ці коефіцієнти між собою, визначимо, наскільки структура одного регіону краща чи гірша порівняно зі структурою іншого регіону. У нашому прикладі структура посівів першого регіону гірша від структури другого на 4,3 % (К₁: К₂ = 0,969 : 1,013 = 0,957).

Такий підхід дозволяє уникнути тих непорозумінь, що виникають при обчисленні так званих територіальних індексів, котрі викладаються у вітчизняній статистичній літературі з відверто сумнівних теоретичних позицій. Звернемось для прикладу до показників виробництва ВВП в розрізі галузей одного з регіонів (цифри умовні):

Мета структурного аналізу полягає у таких випадках в тому, щоб визначити, як впливають структурні зрушення у досліджуваній структурі сукупності (обсягу ВВП) на показник середнього темпу зростання обсягу даної сукупності, який становить за підсумковими даними 1,3412 (73,5:54,8). Традиційно це досягається шляхом співставлення двох середніх зважених темпів зростання, в одному з яких вагами виступають індивідуальні частки сукупності початкового (базисного) періоду, а в іншому – частки останнього (звітного) періоду. Якщо позначити галузеві темпи зростання ВВП через t_i, а ваги базисного і звітного періоду відповідно через d₀ і d₁, то одержимо наступні середні зважені темпи зростання.

За вагами базисного періоду:

тобто середній темп зростання, зважений за базисними вагами, як і слід очікувати, дорівнює загальному темпу зростання, обчисленому за підсумковими даними).

За вагами звітного періоду:

Отже, за базисною структурою середній темп зростання ВВП складає 1,341 (він же є і реальним темпом зростання ВВП), а за звітною – 1,356 (це умовний темп зростання, який мав би місце, якби у базисному періоді була галузева структура ВВП звітного періоду). Який практичний висновок можна зробити з порівняння цих показників? Трішки вищий умовний темп зростання порівняно з фактичним вказує на те, що структурні галузеві зрушення у виробництві ВВП ніби мали позитивний вплив на середній темп зростання ВВП. Проте такий висновок суперечить дійсному стану справ із змінами у виробництві ВВП. Про позитивні зрушення доречно було б говорити при умові, якби обсяг ВВП зростав випереджуючими темпами у економічно визначальних та найбільш вагомих галузях – промисловості і сільському господарстві. Насправді ж все відбувається навпаки – швидке зростання ВВП мало місце переважно у дрібних і другорядних галузях економіки, що незаперечно свідчить про наявність структурних зрушень негативного плану.

Підтвердження цьому одержимо, використавши розглянутий стандартизований метод аналізу структурних зрушень. Згідно з ним середній незважений темп зростання ВВП склав би:

Зрозуміло, що такий середній темп зростання обсягу ВВП мав би місце тоді, коли б у кожній галузі він рівномірно зріс саме у такому розмірі, тобто в 1,437 рази. Оскільки ж він фактично зріс у середньому в 1,341 рази, то при співставленні цих темпів зростання, одержимо коефіцієнт К, менший за одиницю:

Це означає, що структурні зрушення мали досить негативний характер, завдяки чому недоодержано майже 10 відсотків можливого зростання ВВП (1,437-1,341). А у відносному плані негативність структурних зрушень складає тут 7 відсотків (1-0,93), що кореспондує з внутрішньою логікою реального стану справ.

Підсумовуючи сказане, слід підкреслити, що методи стандартизованого статистичного аналізу соціально-економічних явищ взагалі, і структурного стану явищ зокрема, являють собою своєрідну "родзинку", яка виокремлює статистику від інших гуманітарних наук. Ці методи передбачають необхідність утворення певної уявної (віртуальної) моделі стану чи розвитку досліджуваних явищ, яка слугує базою порівняння для реальних моделей розвитку. З іншого боку, створення уявних моделей являє собою для статистики і своєрідну "зону ризику", пов’язану з тим, що присутній тут елемент припущень може вийти за межі здорового глузду і логіко-уявних можливостей пересічного, нематематичного мислення. На жаль, у вітчизняних теоретичних розробках статистичного профілю помітна тяга до химерних стандартизованих моделей, з допомогою яких висновки статистичних досліджень можна перевернути, як мовиться, вверх ногами. Звідси небезпідставно зростає думка пересічної людини про те, що кон’юнктурна статистика може, образно кажучи, грішне перетворити у праведне, і навпаки.

Опубліковано : Андрієнко В.Ю. Cтатистичні індекси в економічних дослідженнях. – К. : 2004 р., с. 64 – 70.