Причинно следственная связь экономика. Предметом АХД являются причинно-следственные связи экономических явлений и процессов

Характеристика предмета и метода комплексного анализа Предмет науки вообще. Предметы экономических наук. Предмет и объекты АХД. Определение предмета АХД в специальной литературе. Каждая наука имеет свой предмет исследования, который она изучает с соответствующей целью присущими ей методами. Нет предмета исследования - нет и науки. Определение предмета имеет принципиальное значение для обоснования самостоятельности и обособленности той или иной отрасли знаний. Философия под предметом любой науки (включая и АХД) понимает какую-то часть или сторону объекта действительности, которая изучается только данной наукой. Один и тот же объект может рассматриваться различными науками. Каждая из них находит в нем специфические стороны или отношения. Предметом той или иной науки следует считать то специфическое, что позволяет отличить ее среди множества других наук. Хозяйственная деятельность является объектом исследования многих наук: экономической теории, макро- и микроэкономики, управления, организации и планирования производственно-финансовой деятельности, статистики, бухгалтерского учета. В специальной литературе по АХД можно встретить десятки самых разных его формулировок. Все определения предмета АХД, которые наиболее часто встречаются в литературе и которые более-менее соответствуют его сущности, можно сгруппировать следующим образом: а) хозяйственная деятельность предприятий; б) хозяйственные процессы и явления. При более внимательном рассмотрении этих определений можно заметить, что анализ изучает не саму хозяйственную деятельность как технологический, организационный процесс, а экономические результаты хозяйствования как следствия экономических процессов. Поэтому в последнее время большинство исследователей этой проблемы предметом АХД считают экономические процессы, которые происходят в результате хозяйственной деятельности. Однако, как уже указывалось, хозяйственная деятельность предприятия и те процессы, чтов нейпроисходят, являются объектом изучения многих наук. В этих определениях наблюдается идентификация предмета АХД с его объектами и не найден водораздел АХД с другими науками, изучающими хозяйственную деятельность предприятия или хозяйственные явления и процессы, проистекающие в ней. Данные определения не содержат то специфическое, что позволяет отличить АХД от других наук. В целях ограничения объекта исследования в некоторых определениях предмета указывается цель АХД: оценка достигнутых результатов и выявление резервов повышения эффективности деятельности предприятия. Чтобы выделить ту часть или те отношения в этом объекте, которые относятся только к анализу, нужно исходить из сущности процессов хозяйственной деятельности. Процесс - это причинно-обусловленное течение событий, смена явлений, состояния объекта в соответствии с намеченной целью или результатом. Результаты экономических процессов как следствия планируются и прогнозируются на будущее в соответствующих показателях, учитываются по мере фактического формирования и затем анализируются. Но результаты как следствия процессов являются не предметом АХД, а объектами. Предметом же экономического анализа являются причины образования и изменения результатов хозяйственной деятельности.Познание причинно-следственных связей в хозяйственной деятельности предприятий позволяет раскрыть сущность экономических явлений и на этой основе дать правильную оценку достигнутым результатам, выявить резервы повышения эффективности производства, обосновать планы и управленческие решения. Классификация, систематизация, моделирование, измерение причинно-следственных связей является главным методологическим вопросом в АХД. Только раскрыв причинно-следственные связи различных сторон деятельности, можно очень быстро просчитать, как изменятся основные результаты хозяйственной деятельности за.счет того или иного фактора, произвести обоснование любого управленческого решения, рассчитать, как изменится сумма прибыли, безубыточный объем продаж, запас финансовой устойчивости, себестоимость единицы продукции при изменении любой производственной ситуации.

Таким образом, предметом анализа хозяйственной деятельности являются причинно-следственные связи экономических явлений и процессов.

Метод как способ исследования. Характерные черты метода АХД. Определение метода АХД.

Под методом науки в широком смысле понимают способ исследования своего предмета.

Здесь исток, одной из характерных черт метода АХД - необходимость постоянных сравнений. Сравнения очень широко применяются в АХД. Фактические результаты деятельности сравниваются с результатами прошлых лет; достижениями других предприятий, плановыми показателями, среднеотраслевыми и т.д.

Каждый процесс, каждое явление надо рассматривать как единство и борьбу противоположностей. Отсюда вытекаетнеобходимость изучения внутренних противоречий, положительных и отрицательных сторон каждого явления, каждого процесса. Это тоже одна из характерных черт АХД. Например, НТП оказывает положительный результат на рост производительности труда, повышение уровня рентабельности и другие показатели, но при этом надо учитывать и его отрицательные черты, такие, как загрязнение окружающей среды, развитие гиподинамии и др. То есть, изучение хозяйственной деятельности предприятий должно проводиться с учетом всех взаимосвязей . Ни одно явление не может быть правильно понято, если оно рассматривается изолированно, без связи с другими. Например, изучая влияние внедрения новой техники на уровень себестоимости продукции, надо учитывать не только непосредственную, но и косвенную связь. Известно, что с внедрением новой техники увеличиваются издержки производства, а значит и себестоимость продукции. Но при этом растет производительность труда, что в свою очередь способствует экономии заработной платы и снижению себестоимости продукции. Отсюда следует, что если темпы роста производительности труда будут большими, чем темпы роста издержек на содержание и эксплуатацию новой техники, тогда себестоимость продукции будет снижаться, и наоборот. Значит, чтобы понять и правильно оценить то или другое экономическое явление, необходимо изучить все взаимосвязи и взаимозависимости с другими явлениями. Это одна из методологических черт метода АХД.

Важной методологической чертой анализа является и то, что он способен не только устанавливать причинно-следственные связи, но и давать им количественную характеристику, т.е. обеспечивать измерение влияния факторов на результаты деятельности . Это делает анализ точным, а выводы обоснованными.

Изучение и измерение причинных связей в анализе можно осуществить методом индукции и дедукции . Способ исследования причинных связей с помощью логической индукции заключается в том, что исследование ведется от частного к общему, от изучения частных фактов к обобщениям, от причин к результатам. Дедукция - это такой способ, когда исследование осуществляется от общих фактов к частным, от результатов к причинам. Индуктивный метод в анализе используется в сочетании и единстве с дедуктивным.

Использование диалектического метода в АХД означает,чтокаждый процесс, каждое экономическое явление надо рассматривать как систему, как совокупность многих элементов, связанных между собой. Из этого вытекаетнеобходимость системного подхода к изучению объектов анализа, что является еще одной его характерной чертой.

Системный подход предусматривает максимальную детализацию изучаемых явлений и процессов на элементы (собственно анализ), их систематизацию и синтез.Детализация (выделение составных частей) тех или других явлений проводится в той степени, которая практически необходима для выяснения наиболее существенного и главного в изучаемом объекте. Она зависит от объекта и цели анализа. Это сложная задача в АХД, которая требует от аналитика конкретных знаний сущности экономических показателей, а также факторов и причин, определяющих их развитие.

Систематизация элементов проводится на основе изучения их взаимосвязи, взаимодействия, взаимозависимости и соподчиненности. Это позволяет построить приблизительную модель изучаемого объекта (системы), определить его главные компоненты, функции, соподчиненность элементов системы, раскрыть логико-методологическую схему анализа, которая соответствует внутренним связям изучаемых показателей.

После изучения отдельных сторон экономики предприятия, их взаимосвязи, подчиненности и зависимости надо обобщить весь материал исследования.Обобщение (синтез) является очень ответственным моментом в анализе. При обобщении результатов анализа необходимо из всего множества изучаемых факторов отделить типичные от случайных, выделить главные и решающие, от которых зависят результаты деятельности.

Важной методологической чертой АХД, которая вытекает непосредственно из предыдущей, являетсяразработка и использование системы показателей, необходимой для комплексного, системного исследования причинно-следственных связей экономических явлений и процессов в хозяйственной деятельности предприятия.

Таким образом, метод ЛХД представляет системное, комплексное изучение, измерение и обобщение влияния факторов на результаты деятельности предприятия путем обработки специальными приемами системы показателей плана, учета, отчетности и других источников информации с целью повышения эффективности производства.

Большинство явлений и процессов в экономике находятся в постоянной объективной связи. Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет большую роль в экономике.

В процессе исследования выявляются причинно -следственные отношения или связь объектов, явлений и процессов, когда изменение одного из них (причины) ведет к изменению другого (следствия). Определение факторов, оказывающих существенное влияние на вариацию результатов социально-экономического развития, количественная оценка влияния, позволяет определить основные направления совершенствования процесса управления.

Когда говорят о взаимосвязи двух или нескольких показателей (не только в сфере экономики, но и вообще в природе или обществе), то различают две формы связи: функциональную и корреляционную.

Функциональная зависимость проявляется определенно и точно в каждом отдельном случае, в каждом отдельном наблюдении. Например, известный закон Ома, устанавливает функциональную зависимость между напряжением, сопротивлением и силой тока. Этот закон строго соблюдается независимо от вида проводника. Знание функциональных зависимостей позволяет точно прогнозировать события даже для отдаленного будущего. Например, солнечные и лунные затмения.

Корреляционная зависимость в отличие от функциональной проявляется лишь в общем и среднем и только в массе наблюдений.

В экономических исследованиях часто изучаются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называют регрессионными, а метод их изучения - регрессионным анализом.

Tще до математического расчета, считается установленным, что связь между независимым показателем-фактором х и зависимой переменной у существует (по меньшей мере, может существовать) и характеризуется функцией y=f(x). Примером возможного применения регрессионного анализа в экономике является исследование влияния на производительность труда и себестоимость таких факторов, как величина основных производственных фондов, заработная плата и др.

Таким образом, корреляционный анализ - это определение тесноты и направления связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Регрессионный анализ - установление аналитического выражения (формы) связи, оценка достоверности и адекватности регрессии реальным условиям. То есть, в корреляционном анализе оценивается сила связи, в регрессионном анализе исследуется ее форма.

Регрессия имеет различные виды.

Рисунок - Классификация видов регрессий

Парная (простая) регрессия - регрессия между двумя переменными: результативной и объясняющей (результативным и факторным признаками). Множественная регрессия - регрессия между зависимой переменной y и двумя и более объясняющими переменными.

Линейная регрессия выражается линейной функцией. Нелинейная регрессия выражается нелинейными функциями.

Положительная регрессия - с увеличением (уменьшением) объясняющей переменной значения зависимой переменной также соответственно увеличиваются (уменьшаются). Отрицательная регрессия - с увеличением или уменьшением объясняющей переменной зависимая переменная уменьшается или увеличивается.

Непосредственная регрессия - зависимая и объясняющая переменные связаны непосредственно друг с другом. Косвенная регрессия - объясняющая регрессия действует на зависимую через ряд других переменных. Ложная регрессия возникает при формальном подходе к исследуемым явлениям без уяснения того, какие причины обуславливают данную связь.

Учебные цели:

• 1) изучить основные виды статистических взаимосвязей общественных явлений и основные методы их изучения;
• 2) показать использование корреляционно-регрессионного анализа для прогнозирования.

ИЗУЧЕНИЕ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ В СТАТИСТИКЕ

Познание социально-экономических явлений предполагает всесторонний анализ существующих между ними взаимосвязей. Изучение взаимосвязей - одна из важнейших познавательных задач теории статистики. В основе исследования связей лежит общефилософское понятие о всеобщей связи явлений, которая познается путем изучения причинно-следственных отношений.

Причинно-следственными отношениями называют такие связи между явлениями и процессами, когда изменение одной из них (причины) ведет к изменению другого (следствия).

Статистика не занимается выяснением этих причин, этим занимаются специальные экономические дисциплины. Статистика выявляет наличие и направление связи, количественно оценивает воздействие каждой причины на вариацию конкретного признака, выражает связь аналитически, что позволяет учитывать указанное воздействие при принятии управленческих решений различного уровня.

Статистическое изучение общественных явлений позволяет количественно выражать сложные взаимосвязи, основываясь на результатах качественного анализа, который не только предшествует статистическому исследованию, но также является критерием оценки результатов.

Теоретический (качественный) анализ позволяет установить экономическую сущность явлений и процессов, вскрыть их существенные свойства, а также сходства и различия между собой. Это является важнейшим этапом изучения связей между явлениями и процессами.

В процессе исследования зависимостей вскрываются причинно- следственные отношения, что позволяет выявить факторы (причины), оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причина - это совокупность условий, обстоятельств, действие которых приводит к появлению следствия.

Таким образом, на основе проведения качественного анализа появляется возможность разделить признаки на два класса:

• 1) факторные признаки (факторы), которые обусловливают изменение других признаков;
• 2) результативные признаки, которые изменяются под действием факторных признаков.

Следует иметь в виду, что в разных случаях один и тот же показатель, например производительность труда, может выступать то как факторный, то как результативный признак. Например, производительность труда, с одной стороны, зависит от уровня автоматизации производства, стажа и квалификации работников. Здесь производительность труда является результативным признаком. С другой стороны, от уровня производительности труда зависит прибыль предприятия. В этом случае производительность труда является факторным признаком.

Виды связей. Связи между явлениями классифицируют по различным направлениям: характеру, степени тесноты, направлению, аналитическому выражению и т.д.

По характеру зависимости различают функциональную и стохастическую связь. Связь между признаками называют функциональной (детерминированной), если каждому значению одного из них соответствует одно (или несколько, в случае множественных связей) вполне определенное значение другого. Такая зависимость является строгой, точной, полной.

Схематично функциональную связь можно представить следующим образом: X => У.

В общем виде функциональную связь можно записать: y t = /(г,).

Такой вид связи достаточно часто проявляется в математике, физике, химии. В экономике примером функциональной связи может служить прямо пропорциональная зависимость между признаками. Например, производительность труда рабочего и затраченное им время на производство единицы продукции находятся в функциональной связи, в строго обратном отношении.

Характерной особенностью функциональных связей является то, что для таких связей всегда известен:

• - механизм влияния, выраженный определенным уравнением (функцией).

Для социально-экономических явлений характерно то, что наряду с существенными факторами, определяющими в основном величину результативного признака, на него оказывают воздействие многие другие, в том числе и случайные факторы. Поэтому существующая зависимость не проявляется здесь в каждом отдельном случае, как при функциональных связях, а лишь в общем при большом числе наблюдений. Такая зависимость называется стохастической.

Зарождение стохастической теории статистики в России относят к 1880 г. Термин «стохастическая теория статистики» (от греч. stochastikos - предполагать) принадлежит Я. Бернулли. В научный оборот этот термин был введен В.И. Борткевичем, который указывал на то, что в реальной жизни мы практически всегда сталкиваемся с событиями, каждое из которых является следствием нескольких причин. Большой вклад в развитие стохастической теории статистики внес А.А. Чупров.

При стохастической зависимости изменение факторного признака приводит к изменению закона распределения результативного признака (рис. 6.1):

Рис. 6.1

Примером стохастической связи является следующая зависимость: при одном и том же стаже нескольких рабочих их часовая заработная плата является различной.

Особенностью стохастических связей является то, что для них не известен:

• - полный перечень факторов, определяющих величину результативного признака;
• - механизм влияния, выраженный определенным уравнением, функцией.

Частным случаем стохастической связи является корреляционная, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторного признака.

Корреляционная связь является неполной, нестрогой и проявляется лишь при достаточно большом числе случаев. Схематично ее можно представить следующим образом: X => F.

В общем виде корреляционную связь можно записать: у { = /(х,).

Корреляционная связь не существует без стохастической и служит важнейшей характеристикой последней. Очевидно, что если существует корреляционная связь, то, следовательно, и стохастическая, так как наличие средних - достаточное условие различия распределений. В то же время при наличии стохастической связи корреляционная связь может отсутствовать, так как различные распределения могут иметь одинаковые средние и отличаться другими свойствами, например иметь равную вариацию.

Корреляционная связь отличается от стохастической по форме проявления. Соотношение между ними аналогично соотношению между средней и рядом распределения. Ряд распределения дает наиболее полную характеристику совокупности. Средняя же не существует без ряда распределения и в то же время служит его важнейшей характеристикой.

Стохастическая связь дает наиболее полную характеристику взаимосвязи признаков.

По степени тесноты связи делятся на слабые, умеренные и сильные (тесные). Количественные критерии оценки тесноты связи дает статистика.

По направлению различают связи прямые и обратные. При прямой связи с увеличением (уменьшением) значений факторного признака происходит увеличение (уменьшение) значений результативного. Например, рост производительности труда приводит к увеличению прибыли. При обратной связи с ростом (снижением) факторного признака значения результативного уменьшаются (увеличиваются). Например, рост производительности труда приводит к снижению себестоимости.

По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные (линейные) и криволинейные (нелинейные). Линейной является статистическая связь, которая приближенно выражена уравнением прямой. Если связь выражается уравнением какой-либо кривой линии (параболы, гиперболы показательной и т.д.), то она является нелинейной.

В зависимости от количества факторов, влияющих на результат, различают парную и многофакторную (множественную) связь. Парная корреляция - частный случай отражения связи некоторой зависимой переменной, с одной стороны, и одной из множества независимых переменных - с другой. Следовательно, парная связь - это связь двух признаков. Когда же требуется охарактеризовать связь всего множества независимых переменных с результативным признаком, то применяют множественную корреляцию. Следовательно, если несколько факторов влияет на результативный признак, то связь будет многофакторной.

Существуют также связи непосредственные, косвенные и ложные. В первом случае факторы взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связи характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками.

Источники ложной корреляции выявил К. Пирсон. Ложная связь - это связь, установленная между признаками, не имеющими причинной связи друг с другом, являющейся следствием воздействия общей причины. Это связь, выявленная формально и, как правило, под- твержденная только количественными оценками. Она не имеет под собой качественной основы или же бессмысленна. Проявление ложной корреляции, которое привело к бессмысленным результатам, обнаружил английский статистик Эдни Дж. Юл при изменении корреляции между рядами динамики.

Основными задачами статистики по изучению взаимосвязей общественных явлений являются:

• 1) на основе теоретического анализа установление наличия и направления взаимосвязей;
• 2) количественное измерение тесноты связи факторного (или факторных) и результативного признаков;
• 3) выражение выявленной связи в виде определенного уравнения.

Основные методы изучения связей. К основным методам изучения функциональных связей относятся: графический, индексный, балансовый, аналитических группировок и др.

К методам изучения корреляционных связей относятся: графический, аналитических группировок, параллельных рядов и др., а также дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ и др.

Метод параллельных рядов основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Простое сопоставление значений показателей дает возможность установить наличие связи и получить представление о ее характере.

Метод аналитических группировок позволяет установить наличие или отсутствие влияния двух или более факторов на изменение результативного признака, а также направление связи. С помощью данного метода можно охарактеризовать общие черты связи.

Основной принцип исследования взаимосвязей с помощью метода группировок заключается в том, что обычно в качестве группировоч- ного признака выбирают факторный. В сказуемом таблицы размещают абсолютные, относительные или средние значения результативного показателя. Далее изучается, как изменение факторного признака приводит к изменению результативного. Например, с помощью группировки можно установить, что с ростом производительности труда снижается себестоимость продукции, но количественно оценить эту связь нельзя.

Простейшим приемом выявления связи между двумя признаками является построение корреляционной таблицы (табл. 6.1).

Таблица 6.1

Построение корреляционной таблицы

В основу группировки положены два изучаемых во взаимосвязи признака - X и Y. Частоты /, показывают количество соответствующих сочетаний Хи Y. Если /расположены в таблице беспорядочно, то можно говорить об отсутствии связи между переменными.

В случае образования какого-либо характерного сочетания / допустимо утверждать о связи между X и Y. При этом если/; концентрируется около одной из двух диагоналей, то имеет место прямая или обратная линейная связь. В итогах корреляционной таблицы по строкам и столбцам приводятся два распределения - одно по X, другое по Y. Метод группировки позволяет не только определить тесноту связи, но и измерить ее тесноту на основе использования показателей вариации.

Графический метод позволяет изобразить взаимосвязь между признаками с помощью корреляционного поля («поля рассеяния»), которое является наглядным изображением корреляционной таблицы. В системе координат на оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а на оси ординат - результативного (рис. 6.2-6.7).

По расположению точек, их концентрации в определенном направлении можно судить о наличии связи.

Из всех перечисленных методов корреляционно-регрессионный анализ является наиболее совершенным, так как он позволяет не только выявить, но и выразить имеющуюся связь в виде определенного математического уравнения, которое характеризует механизм взаимодействия между факторами и результативными признаками.

Рис. 6.3.

Рис. 6.4.

Рис. 6.5.

Рис. 6.7. График корреляционного поля Зависимость между Хи У отсутствует

Обязательными условиями применения корреляционного и регрессионного анализа являются следующие:

• 1) случайный отбор обследуемых единиц;
• 2) однородность совокупности по изучаемому признаку;
• 3) достаточно большое число обследуемых единиц;
• 4) все факторные признаки должны иметь количественное выражение.

Исследование объективно существующих связей между социально-экономическими явлениями и процессами является важнейшей задачей 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, при которой изменение одного из них - причины - ведет к изменению другого - следствия.

Социально-экономические явления представляют собой результат одновременного воздействия большого числа причин. Следовательно, при изучении этих явлений необходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь от второстепенных.

ГС основе первого этапа статистического изучения взаимосвязей лежит качественный анализ, основанный на исследовании природы социального или экономического явления методами экономической теории, социологии, конкретной экономики.

Второй этап - построение модели связи, базируется на методах статистики: группировках, средних величинах, корреляционном и регрессионном методах анализа и т.д.

Третий этап - интерпретация результатов, связан с качественными особенностями изучаемого явления.

Статистика разработала множество методов изучения связей между признаками. Выбор конкретного метода зависит от познавательной цели и задач исследования.

Признаки по их сущности и значению для изучения взаимосвязи делятся на результативные и факторные.

Результативными называются признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, а факторными - признаки, обусловливающие изменения других, связанных с ними признаков.

В статистике различают функциональную и стохастическую зависимости.

Функциональной называют такую зависимость, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака.

Стохастическая зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений.

Корреляционная связь является частным случаем стохастической связи, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.

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

Степень тесноты связи оценивается с помощью коэффициентов корреляции (табл. 7.1).

Таблица 7.1. Критерии оценки тесноты связи

По направлению выделяют связь прямую и обратную.

Прямой называется связь, при которой с увеличением или уменьшением значений одного признака происходит увеличение или уменьшение значений другого признака. При этом возможны два варианта интерпретации прямой связи между признаками. Например, увеличение объемов строительно-монтажных работ по виду экономической деятельности "Строительство" способствует увеличению прибыли строительной компании; снижение материалоемкости продукции способствует снижению ее себестоимости.

Обратной называется связь, при которой с увеличением или уменьшением значений одного признака происходит уменьшение или увеличение значений другого признака. Например, снижение себестоимости единицы производимой продукции влечет за собой рост се рентабельности.

По аналитическому выражению различают связи прямолинейные (или просто линейные) и нелинейные.

Если статистическая связь между признаками описывается уравнением прямой вида

то ее называют линейной связью.

Если статистическая связь между признаками описывается любой нелинейной функцией, например параболой

или гиперболой

то такую связь называют нелинейной.

Для определения взаимосвязей между признаками в статистике используют методы:

• приведения параллельных данных;
• аналитических группировок (см. гл. 4);
• графический;
• корреляционный;
• регрессионный.

Метод приведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере.

Пример. Имеются данные о доходах местного бюджета и числе муниципальных образований субъектов Дальневосточного федерального округа (табл. 7.2). Методом приведения параллельных данных определим взаимосвязь между этими показателями.

Таблица 7.2. Основные показатели муниципальных образований в субъектах Дальневосточного федерального округа РФ на 1 января 2010 г.

На основе данных табл. 7.2 построим ряд приведенных данных путем ранжирования (упорядочения) субъектов Дальневосточного федерального округа по числу муниципальных образований. Соответственно им проставим значения доходов местного бюджета (табл. 7.3).

Таблица 7.3. Приведенные данные по основным показателям муниципальных образований в субъектах Дальневосточного федерального округа РФ на 1 января 2010 г.

По данным табл. 7.3 можно наблюдать, что с увеличением числа муниципальных образований доходы местных бюджетов в основном также возрастают. Исключение составляют Сахалинская (на 25 муниципальных образований приходится 27 211 мли руб. доходов местного бюджета) и Амурская области - наименее доходная (на 316 муниципальных образований приходится 14 921 млн руб. доходов местного бюджета). Можно сделать предположение, что связь между изучаемыми признаками прямая.

Метод аналитических группировок позволяет выявить направление связи между признаками. В качестве группировочного признака выступает факторный признак. Каждая выделенная группа характеризуется изменением среднего значения результативного признака.

Графический метод используют для изображения взаимосвязи двух признаков с помощью поля корреляции. В системе координат на оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а на оси ординат - результативного. Каждое пересечение линий, проводимых через эти оси, обозначается точкой. При отсутствии тесных связей имеет место беспорядочное расположение точек на графике. Чем сильнее связь между признаками, тем теснее будут группироваться точки вокруг определенной линии, выражающей форму связи (рис. 7.1).

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющая строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

Рис. 7.1.

В статистике принято различать следующие виды корреляции:

• 1) парная - связь между двумя признаками (результативным и факторным, или двумя факторными);
• 2) частная - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков;
• 3) множественная - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный метод анализа используют для количественного определения тесноты и направления связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Знаки при коэффициентах корреляции характеризуют направление связи между признаками.

Регрессия тесно связана с корреляцией и позволяет исследовать аналитическое выражение взаимосвязи между признаками.

Регрессионный метод анализа заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторных признаков).

При построении моделей регрессии должны соблюдаться следующие требования:

• 1) возможность описания моделируемого явления одним или несколькими уравнениями причинно-следственных связей;
• 2) количественное (числовое) выражение всех факторных признаков;
• 3) наличие достаточно большого объема исследуемой выборочной совокупности;
• 4) описание причинно-следственных связей между явлениями и процессами линейной или приводимой к линейной формами зависимости;
• 5) отсутствие количественных ограничений на параметры модели связи;
• 6) постоянство территориальной и временной структуры изучаемой совокупности.

Соблюдение данных требований позволяет построить модель, наилучшим образом описывающую реальные социально-экономические явления и процессы.

Объектами АХД явл-ся экономические результаты хоз. деят-ти. Например, на промышленном предприятии к объектам анализа относятся производство и реализация продукции, ее с\с, использование материальных, трудовых и финансовых ресурсов, финансовые результаты производства, финансовое состояние предприятия и т.д. В сельском хозяйстве, кроме этих, к объектам анализа относится степень использования земельных ресурсов предприятия (выход продукции на 100 га сельхозугодий, урожайность культур, кач-во почвы, состав посевных площадей и пр.).

2. Функции анализа хозяйственной деят-ти

Одной из функций явл-ся изучение характера действия экономических законов, установление закономерностей и тенденций экономических явлений и процессов в конкретных условиях предприятия.

Важной функцией АХД явл-сянаучное обоснование текущих и перспективных планов. Без глубокого экономического анализа результатов деят-ти предприятия за прошлые годы и без обоснованных прогнозов на перспективу, без изучения закономерностей развития экономики предприятия, без выявления имевших место недостатков и ошибок нельзя разработать научно обоснованный план, выбрать оптимальный вариант управленческого решения.

К функциям анализа относится такжеконтроль за выполнением планов и управленческих решений, за экономным использованием ресурсов. Ряд экономистов принижают или вовсе отрицают эту функцию анализа, приписывая ее исключительно бух. учету и контролю. Центральная функция анализа, которую он выполняет на предприятии, -поиск резервов повышения эффективности производства на основе изучения передового опыта и достижений науки и практики.

Следующая функция анализа -оценка результатов деят-ти предприятия по выполнению планов, достигнутому уровню развития экономики, использованию имеющихся возможностей. Объективная оценка деят-ти предприятия поощряет рост производства, повышение его эффективности, и наоборот.

Разработка мероприятий по использованию выявленных резервов в процессе хоз. деят-ти - одна из функций АХД.

АХД как наука представляет собой систему специальных знаний, связанных с исследованием тенденций хоз-го развития, научным обоснованием планов, управленческих решений, контролем за их выполнением, оценкой достигнутых результатов, поиском, измерением и обоснованием величины хозяйственных резервов повышения эффективности производства и разработкой мероприятий по их использованию.

3. Понятие и значение анализа хозяйственной деятельности

Анализ и синтез как особенности человеческого мышления. Анализ в широком и узком плане. Обособление экономического анализа как самостоятельной науки. Анализ на макро- и микроуровне. Возникновение, история, современное состояние и перспективы развития анализа хозяйственной деятельности.

Изучение явлений природы и общественной жизни невозможно без анализа. Сам термин "анализ" происходит от греческого слова "analyzis", что в переводе означает "разделяю", "расчленяю". Следовательно, анализ в узком плане представляет собой расчленение явления или предмета на составные его части (элементы) для изучения их как частей целого. Такое расчленение позволяет заглянуть вовнутрь исследуемого предмета, явления, процесса, понять его внутреннюю сущность, определить роль каждого элемента в изучаемом предмете или явлении.

Например, чтобы понять сущность себестоимости продукции, необходимо знать не только из каких элементов она состоит, но и от чего зависит ее величина по каждой статье затрат. Чем детальнее будет разложен прирост себестоимости по элементам и факторам, тем больше мы будем знать об этом экономическом явлении и более эффективно управлять процессом формирования себестоимости продукции.

Вместе с тем нужно заметить, что многочисленные явления и процессы окружающей среды не могут быть осмыслены только с помощью анализа. Довольно часто возникает потребность использования других способов, соответствующих человеческому мышлению. Наиболее близок к анализу в этом смысле синтез, который выявляет связи и зависимости между отдельными частями изучаемого предмета, соединяет их в единое целое. Современная диалектика исходит из единства анализа и синтеза как научных методов изучения реальности. Только анализ и синтез в единстве обеспечивают научное изучение явлений во всесторонней диалектической связи.

Таким образом, под анализом в широком плане понимается способ познания предметов и явлений окружающей среды, основанный на расчленении целого на составные части и изучении их во всем многообразии связей и зависимостей.

В науке и на практике применяются разные виды анализа: физический, химический, математический, статистический, экономический и др. Они отличаются объектами, целями и методикой исследования. Экономический анализ в отличие от физического, химического и прочих относится к абстрактно-логическому методу исследования экономических явлений, где невозможно использовать ни микроскопы, ни химические реактивы, где то и другое должна заменить сила абстракции.

Аналитические способности человека возникли и совершенствовались в связи с объективной необходимостью постоянной оценки своих действий, поступков в условиях окружающей среды. Это всегда побуждало к поиску наиболее эффективных способов труда, использования ресурсов.

С увеличением численности населения, совершенствованием средств производства, ростом материальных и духовных потребностей человека анализ постепенно стал первейшей жизненной необходимостью цивилизованного общества. Без анализа сегодня вообще невозможна сознательная деятельность людей. Характеризуя историческую границу возникновения анализа, Ф.Энгельс писал: "Уже разбивание ореха есть начало анализа". С развитием человеческого общества растет число разбиваемых орехов, совершенствуются и способы разбивания. Ширится круг объектов анализа, совершенствуется и он сам.

В результате сознательной деятельности люди постепенно расширяли взаимоотношения с природной средой и тем самым обогащали свои представления о разнообразных объектах и явлениях. Постепенно понадобился уже достаточно обособленный вид занятий, связанный с аналитическими исследованиями этих объектов и явлений. Так появился анализ в математике, химии, медицине и других науках.

Такой же процесс происходил и в экономической деятельности. Развитие производительных сил, производственных отношений, наращивание объемов производства, расширение обмена содействовало выделению экономического анализа как самостоятельной отрасли науки.

Сегодня нужно отличать общетеоретический экономический анализ , который изучает экономические явления и процессы на макроуровне (на уровне общественно-экономической формации, на государственном уровне национальной экономики и ее отдельных отраслей), и конкретно-экономический анализ на микроуровне - анализ хозяйственной деятельности , который применяется для изучения экономики отдельных предприятий. Если общетеоретический экономический анализ как научный подход значительное развитие получил в трудах экономистов еще прошлого столетия, то анализ хозяйственной деятельности как наука (специальная отрасль знаний) выделился сравнительно недавно.

Становление АХД обусловлено общими объективными требованиями и условиями, которые свойственны возникновению любой новой отрасли знаний.

Во-первых, это удовлетворение практической потребности. Она возникла в связи с развитием производительных сил, совершенствованием производственных отношений, расширением масштабов производства. Интуитивный анализ, примерные расчеты, прикидки в памяти, которые применялись на кустарных и полукустарных предприятиях, стали недостаточными в условиях крупных производственных единиц. Без комплексного всестороннего АХД невозможно управлять сложными экономическими процессами, принимать оптимальные решения.

Во-вторых, это связано с развитием экономической науки вообще. Как известно, с развитием любой науки происходит дифференциация ее отраслей. Экономический анализ хозяйственной деятельности сформировался в результате дифференциации общественных наук. Раньше функции экономического анализа (когда они были сравнительно не такими весомыми) рассматривались в рамках существовавших в то время таких научных дисциплин, как балансоведение, бухгалтерский учет, финансы, статистика. В рамках этих наук появились первые простейшие способы аналитического исследования. Однако для обоснования текущих и пятилетних планов экономического и социального развития предприятий появилась потребность в комплексном всестороннем исследовании деятельности предприятий. Вышеназванные науки уже не могли обеспечить все запросы практики. Возникла необходимость выделения АХД в самостоятельную отрасль знаний. В дальнейшем роль экономического анализа возрастала соответственно цене ошибки в хозяйственной деятельности. Интерес к нему заметно возрос. Началось более-менее комплексное аналитическое изучение производства. Анализ стал важным средством планового управления экономикой предприятия, выявления резервов повышения эффективности производства.