Экономико-статистический анализ основных показателей деятельности внутреннего водного транспорта

Существует еще одна достаточно важная характеристика связей с точки зрения взаимодействующих факторов. Если характеризуется связь двух признаков, то ее принято называть парной. Если изучаются более чем две переменные - множественной.

Указанные выше классификационные признаки наиболее часто встречаются в статистическом анализе. Но кроме перечисленных различают также непосредственные, косвенные и ложные связи. Собственно, суть каждой из них очевидна из названия. В первом случае факторы взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связи характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками. Ложная связь - это связь, установленная формально и, как правило, подтвержденная только количественными оценками. Она не имеет под собой качественной основы или же бессмысленна.

По силе различаются слабые и сильные связи. Эта формальная характеристика выражается конкретными величинами и интерпретируется в соответствии с общепринятыми критериями силы связи для конкретных показателей.

В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие. Для ее решения применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая - регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания: наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. Учебное пособие. М.: Дело и Сервис. - 2006

Поэтому в данном контексте можно говорить о корреляционном анализе в широком смысле - когда всесторонне характеризуется взаимосвязь. В то же время выделяют корреляционный анализ в узком смысле - когда исследуется сила связи - и регрессионный анализ, в ходе которого оцениваются ее форма и воздействие одних факторов на другие.

Задачи собственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.

Решение названных задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучении взаимосвязей.

Следует заметить, что традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены в разного рода статистических пакетах программ для ЭВМ. Исследователю остается только правильно подготовить информацию, выбрать удовлетворяющий требованиям анализа пакет программ и быть готовым к интерпретации полученных результатов. Алгоритмов вычисления параметров связи существует множество, и в настоящее время вряд ли целесообразно проводить такой сложный вид анализа вручную. Вычислительные процедуры представляют самостоятельный интерес, но знание принципов изучения взаимосвязей, возможностей и ограничений тех или иных методов интерпретации результатов является обязательным условием исследования Попов С.А. Стратегическое управление: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 4. -- М.: Инфра-М, 2005. -- 304 с..

Методы оценки тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы основаны на использовании, как правило, оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения. На практике это положение чаще всего принимается априори. Собственно, эти методы - параметрические - и принято называть корреляционными.

Непараметрические методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин. Их преимуществом является и простота вычислений.

Простейшим приемом выявления связи между двумя признаками является построение корреляционной таблицы:

\ Y \ X \	Y1	Y2	...	Yz	Итого	Yi
X1	f11	12	...	f1z
X1	f21	22	...	f2z
...	...	...	...	...	...	...
Xr	fk1	k2	...	fkz
Итого			...		n
			...			-

В основу группировки положены два изучаемых во взаимосвязи признака - Х и У. Частоты f_ij показывают количество соответствующих сочетаний Х и У. Если f_ij расположены в таблице беспорядочно, можно говорить об отсутствии связи между переменными. В случае образования какого-либо характерного сочетания f_ij допустимо утверждать о связи между Х и У. При этом, если f_ij концентрируется около одной из двух диагоналей, имеет место прямая или обратная линейная связь Ефремов В.С. Стратегия бизнеса. Концепции и методы планирования: Учебное пособие. -- М.: Финпресс, 2008. -- 192 с..

Наглядным изображением корреляционной таблице служит корреляционное поле. Оно представляет собой график, где на оси абсцисс откладывают значения Х, по оси ординат - У, а точками показывается сочетание Х и У. По расположению точек, их концентрации в определенном направлении можно судить о наличии связи.

В итогах корреляционной таблицы по строкам и столбцам приводятся два распределения - одно по X, другое по У. Рассчитаем для каждого Х_i среднее значение У, т.е. , как

Последовательность точек (X_i, ) дает график, который иллюстрирует зависимость среднего значения результативного признака У от факторного X, - эмпирическую линию регрессии, наглядно показывающую, как изменяется У по мере изменения X.

По существу, и корреляционная таблица, и корреляционное поле, и эмпирическая линия регрессии предварительно уже характеризуют взаимосвязь, когда выбраны факторный и результативный признаки и требуется сформулировать предположения о форме и направленности связи. В то же время количественная оценка тесноты связи требует дополнительных расчетов Томпсон А., Стрикленд А. Стратегический менеджмент. Искусство разработки и реализации стратегий / Пер. с англ. -- М.: Банки и биржи, 2008. -- 576 с..

Практически для количественной оценки тесноты связи широко используют линейный коэффициент корреляции. Иногда его называют просто коэффициентом корреляции. Если заданы значения переменных Х и У, то он вычисляется по формуле

Можно использовать и другие формулы, но результат должен быть одинаковым для всех вариантов расчета.

Коэффициент корреляции принимает значения в интервале от -1 до + 1. Принято считать, что если |r| < 0,30, то связь слабая; при |r| = (0,3?0,7) - средняя; при |r| > 0,70 - сильная, или тесная. Когда |r| = 1 - связь функциональная. Если же r принимает значение около 0, то это дает основание говорить об отсутствии линейной связи между У и X. Однако в этом случае возможно нелинейное взаимодействие. что требует дополнительной проверки и других измерителей, рассматриваемых ниже.

Для характеристики влияния изменений Х на вариацию У служат методы регрессионного анализа. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель



где n - число наблюдений; а₀, а₁ - неизвестные параметры уравнения; e_i - ошибка случайной переменной У.

Уравнение регрессии записывается как

где У_iтеор - рассчитанное выравненное значение результативного признака после подстановки в уравнение X.

Параметры а₀ и а₁ оцениваются с помощью процедур, наибольшее распространение из которых получил метод наименьших квадратов. Его суть заключается в том, что наилучшие оценки ag и а, получают, когда

т.е. сумма квадратов отклонений эмпирических значений зависимой переменной от вычисленных по уравнению регрессии должна быть минимальной. Сумма квадратов отклонений является функцией параметров а₀ и а₁. Ее минимизация осуществляется решением системы уравнений Финансы, финансовое обращение и кредит. Учебник. / М.В. Романосвкий, и др. / Под редакцией М.В. романовского, О.В. Врубельской. М.: Юрайт - М. - 2006.

Можно воспользоваться и другими формулами, вытекающими из метода наименьших квадратов, например:



Аппарат линейной регрессии достаточно хорошо разработан и, как правило, имеется в наборе стандартных программ оценки взаимосвязи для ЭВМ. Важен смысл параметров: а₁ - это коэффициент регрессии, характеризующий влияние, которое оказывает изменение Х на У. Он показывает, на сколько единиц в среднем изменится У при изменении Х на одну единицу. Если а, больше 0. то наблюдается положительная связь. Если а имеет отрицательное значение, то увеличение Х на единицу влечет за собой уменьшение У в среднем на а₁. Параметр а₁ обладает размерностью отношения У к X.

Параметр a₀ - это постоянная величина в уравнении регрессии. На наш взгляд, экономического смысла он не имеет, но в ряде случаев его интерпретируют как начальное значение У.

Например, по данным о стоимости оборудования Х и производительности труда У методом наименьших квадратов получено уравнение

У = -12,14 + 2,08Х.

Коэффициент а, означает, что увеличение стоимости оборудования на 1 млн руб. ведет в среднем к росту производительности труда на 2.08 тыс. руб.

Значение функции У = a₀ + а₁Х называется расчетным значением и на графике образует теоретическую линию регрессии.

Смысл теоретической регрессии в том, что это оценка среднего значения переменной У для заданного значения X.

Парная корреляция или парная регрессия могут рассматриваться как частный случай отражения связи некоторой зависимой переменной, с одной стороны, и одной из множества независимых переменных - с другой. Когда же требуется охарактеризовать связь всего указанного множества независимых переменных с результативным признаком, говорят о множественной корреляции или множественной регрессии Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог, 2004..

2 Экономико-статистический анализ динамики показателей отрасли внутреннего водного транспорта

2.1 Исследование абсолютных, средних и относительных показателей внутреннего водного транспорта

Рассмотрим динамику развития основных показателей внутреннего водного транспорта.

Таблица 2.1

Протяженность внутренних водных судоходных путей (на конец года, тыс. км)

	1995	2000	2005	2006	2007
Внутренние водные судоходные пути	83,7	84,6	101,7	101,6	101,6
Абсолютный прирост	-	0,9	17,1	-0,1	0,0
Коэффициент роста	-	1,01	1,20	0,999	1,00
Темп роста	-	101,07	120,21	99,90	100,0
Темп прироста	-	+1,07	+20,21	-0,1	0,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,89	0,85	1,00	-
Средний абсолютный прирост	-	-	9	5,97	4,475
Средний темп роста	-	-	110,64	107,06	105,295
Средний темп прироста	-	-	10,64	7,06	5,295
в том числе с гарантированными габаритами пути	34,1	42,4	33,0	33,0	43,6
Абсолютный прирост	-	8,3	-9,4	0,0	10,6
Коэффициент роста	-	1,24	0,78	1,0	1,32
Темп роста	-	124,34	77,83	100,0	132,12
Темп прироста	-	24,34	-22,17	0,0	32,12
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,34	0,42	-	0,33
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,55	-0,37	2,375
Средний темп роста	-	-	101,09	100,72	108,57
Средний темп прироста	-	-	1,09	0,72	8,57
Внутренние водные судоходные пути со знаками судоходности - всего	77,6	72,8	68,5	64,7	64,1
Абсолютный прирост	-	-4,8	-4,3	-3,8	-0,6
Коэффициент роста	-	0,94	0,94	0,94	0,99
Темп роста	-	93,81	94,09	94,45	99,07
Темп прироста	-	-6,19	-5,91	-5,55	-0,93
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,78	0,73	0,68	0,65
Средний абсолютный прирост	-	-	-4,55	-4,3	-3,375
Средний темп роста	-	-	93,95	94,12	95,36
Средний темп прироста	-	-	-6,05	-5,88	-4,64
в том числе:
с освещаемыми, светоотражающими	33,3	27,5	32,8	32,6	33,3
Абсолютный прирост	-	-5,8	5,3	-0,2	0,7
Коэффициент роста	-	0,83	1,19	0,99	1,02
Темп роста	-	82,58	119,27	99,39	102,15
Темп прироста	-	-17,42	19,27	-0,61	2,15
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,33	0,28	0,33	0,33
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,25	-0,23	0,00
Средний темп роста	-	-	100,93	100,41	100,85
Средний темп прироста	-	-	0,93	0,41	0,85
с прочими	44,3	45,3	35,7	33,1	30,7
Абсолютный прирост	-	1,0	-9,6	-2,6	-2,4
Коэффициент роста	-	1,02	0,79	0,93	0,93
Темп роста	-	102,26	78,81	92,72	92,75
Темп прироста	-	2,26	-21,19	-7,28	-7,25
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,44	0,45	0,36	0,33
Средний абсолютный прирост	-	-	-4,3	-3,73	-3,4
Средний темп роста	-	-	90,54	91,26	91,64
Средний темп прироста	-	-	-9,46	-8,74	-8,36

Отразим изменение данных показателей на рис. 2.1.



Рис. 2.1 - Протяженность внутренних водных судоходных путей (на конец года, тыс. км)

Как видно из приведенных выше данных, протяженность внутренних водных судоходных путей за анализируемый период изменилась незначительно (на 21,38%), причем наиболее значительное изменение произошло за период с 2000 по 2005 год, после чего изменений практически не происходило. Во многом это связано с тем, что протяженность внутренних водных судоходных путей зависит от протяженности рек, которая остается неизменной. Таким образом, возможности увеличения протяженности внутренних водных путей заключаются только в увеличении процента рек, которые являются судоходными, что требует значительных капитальных вложений, которые имеют высокие сроки окупаемости. Заметим, что при столь ограниченном росте в течение всего анализируемого периода снижается доля внутренних водных судоходных путей со знаками судоходности.

Таблица 2.2

Наличие речных и озерных судов (на конец года)

	1995	2000	2005	2006	2007
Суда - всего	39259	33743	33312	33312	31512
Абсолютный прирост	-	-5516	-431	0	-1800
Коэффициент роста	-	0,86	0,99	1,0	0,95
Темп роста	-	85,95	98,72	100,0	94,60
Темп прироста	-	-14,05	-1,28	0,0	-5,4
Абсолютное значение 1% прироста	-	392,60	336,72	-	333,33
Средний абсолютный прирост	-	-	-2973,5	-1982,33	-1936,75
Средний темп роста	-	-	92,34	94,89	94,82
Средний темп прироста	-	-	-7,66	-5,11	-5,18
в том числе:
самоходные	25666	21842	21532	21548	20192
Абсолютный прирост	-	-3824	-310	16	-1356
Коэффициент роста	-	0,85	0,99	1,00	0,94
Темп роста	-	85,10	98,58	100,07	93,71
Темп прироста	-	-14,9	-1,42	0,07	-6,29
Абсолютное значение 1% прироста	-	256,64	218,31	228,57	215,58
Средний абсолютный прирост	-	-	-2067	-1372,67	-1368,5
Средний темп роста	-	-	91,84	94,58	94,37
Средний темп прироста	-	-	-8,16	-5,42	-5,63
из них:
пассажирские и грузопассажирские	2257	1950	1957	2010	1988
Абсолютный прирост	-	-307	7	53	-22
Коэффициент роста	-	0,86	1,00	1,03	0,99
Темп роста	-	86,40	100,36	102,71	98,91
Темп прироста	-	-13,6	0,36	2,71	-1,09
Абсолютное значение 1% прироста	-	22,57	19,44	19,56	20,18
Средний абсолютный прирост	-	-	-150	-82,33	-67,25
Средний темп роста	-	-	93,38	96,49	97,1
Средний темп прироста	-	-	-6,62	-3,51	-2,9
сухогрузные	3823	2648	2120	2066	1943
Абсолютный прирост	-	-1175	-528	-54	-123
Коэффициент роста	-	0,69	0,8	0,97	0,94
Темп роста	-	69,26	80,06	97,45	94,05
Темп прироста	-	-30,74	-19,94	-2,55	-5,95
Абсолютное значение 1% прироста	-	38,22	26,48	21,18	20,67
Средний абсолютный прирост	-	-	-851,5	-585,67	-470
Средний темп роста	-	-	74,66	82,26	85,21
Средний темп прироста	-	-	-25,34	-17,74	-14,79
наливные	767	693	603	614	620
Абсолютный прирост	-	-74	-90	11	6
Коэффициент роста	-	0,90	0,87	1,02	1,01
Темп роста	-	90,35	87,01	101,82	100,98
Темп прироста	-	-9,65	-12,99	1,82	0,98
Абсолютное значение 1% прироста	-	7,67	6,93	6,04	6,12
Средний абсолютный прирост	-	-	-82	-51	-36,75
Средний темп роста	-	-	88,68	93,06	95,04
Средний темп прироста	-	-	-11,32	-6,94	-4,96
буксирные	9969	8708	8529	8506	7896
Абсолютный прирост	-	-1261	-179	-23	-610
Коэффициент роста	-	0,87	0,98	0,997	0,93
Темп роста	-	87,35	97,94	99,73	92,83
Темп прироста	-	-12,65	-2,06	-0,27	-7,17
Абсолютное значение 1% прироста	-	99,68	86,89	85,19	85,08
Средний абсолютный прирост	-	-	-720	-487,67	-518,25
Средний темп роста	-	-	92,65	95,01	94,46
Средний темп прироста	-	-	-7,35	-4,99	-5,54
рейдовые	690	319	176	176	169
Абсолютный прирост	-	-371	-143	0	-7
Коэффициент роста	-	0,46	0,55	1,0	0,96
Темп роста	-	46,23	55,17	100,0	96,02
Темп прироста	-	-53,77	-44,83	0,00	-3,98
Абсолютное значение 1% прироста	-	6,90	3,19	-	1,76
Средний абсолютный прирост	-	-	-257	-171,33	-130,25
Средний темп роста	-	-	50,7	67,13	74,36
Средний темп прироста	-	-	-49,30	-32,87	-25,64
вспомогательные	8160	7524	8147	8176	7576
Абсолютный прирост	-	-636	623	29	-600
Коэффициент роста	-	0,92	1,08	1,00	0,93
Темп роста	-	92,21	108,28	100,36	92,66
Темп прироста	-	-7,79	8,28	0,36	-7,34
Абсолютное значение 1% прироста	-	81,64	75,24	80,56	81,74
Средний абсолютный прирост	-	-	-6,5	5,33	-146
Средний темп роста	-	-	100,25	100,28	98,36
Средний темп прироста	-	-	0,25	0,28	-1,64
несамоходные	13593	11901	11780	11764	11320
Абсолютный прирост	-	-1692	-121	-16	-444
Коэффициент роста	-	0,88	0,99	0,999	0,96
Темп роста	-	87,55	98,98	99,86	96,23
Темп прироста	-	-12,45	-1,02	-0,14	-3,77
Абсолютное значение 1% прироста	-	135,90	118,63	114,29	117,77
Средний абсолютный прирост	-	-	906,5	609,67	568,25
Средний темп роста	-	-	93,27	95,46	95,66
Средний темп прироста	-	-	-6,73	-4,54	-4,34
из них:
сухогрузные	7829	6724	6350	6313	6163
Абсолютный прирост	-	-1105	-374	-37	-150
Коэффициент роста	-	0,86	0,94	0,99	0,98
Темп роста	-	85,89	94,44	99,42	97,62
Темп прироста	-	-14,11	-5,56	-0,58	-2,38
Абсолютное значение 1% прироста	-	78,31	67,27	63,79	63,03
Средний абсолютный прирост	-	-	-739,5	-505,33	-416,5
Средний темп роста	-	-	90,17	93,25	94,34
Средний темп прироста	-	-	-9,83	-6,75	-5,66
наливные	1008	955	1085	1113	1111
Абсолютный прирост	-	-53	130	28	-2
Коэффициент роста	-	0,95	1,14	1,03	0,998
Темп роста	-	94,74	113,61	102,58	99,82
Темп прироста	-	-5,26	13,61	2,58	-0,18
Абсолютное значение 1% прироста	-	10,08	9,55	10,85	11,11
Средний абсолютный прирост	-	-	38,5	35	25,75
Средний темп роста	-	-	104,18	103,64	102,69
Средний темп прироста	-	-	4,18	3,64	2,69
вспомогательные	4756	4222	4345	4338	4046
Абсолютный прирост	-	-534	123	-7	-292
Коэффициент роста	-	0,89	1,03	0,998	0,93
Темп роста	-	88,77	102,91	99,84	93,27
Темп прироста	-	-11,23	2,91	-0,16	-6,73
Абсолютное значение 1% прироста	-	47,55	42,27	43,75	43,39
Средний абсолютный прирост	-	-	-205,5	-139,33	-177,5
Средний темп роста	-	-	95,84	97,17	96,20
Средний темп прироста	-	-	-4,16	-2,83	-3,8

Анализ данных таблицы 2.2 показывает, что в течение всего анализируемого периода происходит снижение количества речных и озерных судов, что является фактором, отрицательно характеризующим развитие отрасли. Отметим, что снижение наличного количества судов происходит практически по всем видам судов, за исключением несамоходных наливных судов, количество которых снизилось в период с 1995 по 2000 год на 5,26%, но уже за период 2000 - 2005 гг. возросло и превысило значение 1995 года. За 2007 год произошло несущественное снижение количества данных судов, однако общая тенденция к увеличению количества судов этого типа не изменилась.

Таблица 2.3

Перевозки грузов и грузооборот внутреннего водного транспорта всех видов деятельности

	1995	2000	2005	2006	2007
Перевезено грузов, млн.т	144,9	116,8	134,2	139,2	153,4
Абсолютный прирост	-	-28,1	17,4	5	14,2
Коэффициент роста	-	0,81	1,15	1,03	1,1
Темп роста	-	80,61	114,90	103,73	110,2
Темп прироста	-	-19,39	14,9	3,73	10,2
Абсолютное значение 1% прироста	-	1,45	1,17	1,34	1,39
Средний абсолютный прирост	-	-	-5,35	-1,9	2,125
Средний темп роста	-	-	97,76	99,75	102,36
Средний темп прироста	-	-	-2,24	-0,25	2,36
Грузооборот, млрд.т/ км	90,9	71,0	87,2	86,7	86,0
Абсолютный прирост	-	-19,9	16,2	-0,5	-0,7
Коэффициент роста	-	0,78	1,23	0,99	0,99
Темп роста	-	78,11	122,82	99,43	99,19
Темп прироста	-	-21,89	22,82	-0,57	-0,81
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,91	0,71	0,88	0,86
Средний абсолютный прирост	-	-	-1,85	-1,4	-1,23
Средний темп роста	-	-	100,47	100,12	99,89
Средний темп прироста	-	-	0,47	0,12	-0,11

Отразим данные таблицы 2.3 на рис. 2.2.

Рис. 2.2 - Перевозки грузов и грузооборот внутреннего водного транспорта всех видов деятельности

Как видно из данных табл. 2.3 и рис. 2.2 в течение анализируемого периода (за исключением периода 1995 - 2000 гг.) происходит рост количества перевезенных грузов. Таким образом, можно сделать вывод о том, что снижение количества судов во внутреннем водном транспорте компенсирован их грузоподъемностью и ростом эффективности использования ресурсов внутреннего водного транспорта. Сопоставление этих показателей свидетельствует о преимущественном использовании интенсивных факторов для развития отрасли, что является положительным фактором и свидетельствует об улучшении качества управления ресурсами.

Таблица 2.4

Перевозки грузов и грузооборот внутреннего водного транспорта общего пользования

	1995	2000	2005	2006	2007
Перевезено грузов - всего, млн. т	140,1	105,7	108,3	108,9	153,4
Абсолютный прирост	-	-34,4	2,6	0,6	44,5
Коэффициент роста	-	0,75	1,02	1,01	1,41
Темп роста	-	75,45	102,46	100,55	140,86
Темп прироста	-	-24,55	2,46	0,55	40,86
Абсолютное значение 1% прироста	-	1,4	1,06	1,09	1,09
Средний абсолютный прирост	-	-	-15,9	-10,4	3,33
Средний темп роста	-	-	88,96	92,82	104,83
Средний темп прироста	-	-	-11,04	-7,18	4,83
в том числе в международном сообщении	23,5	19,3	29,3	21,0	21,8
Абсолютный прирост	-	-4,2	10	-8,3	0,8
Коэффициент роста	-	0,82	1,52	0,72	1,04
Темп роста	-	82,13	151,81	71,67	103,81
Темп прироста	-	-17,87	51,81	-28,33	3,81
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,24	0,19	0,29	0,21
Средний абсолютный прирост	-	-	5,8	-0,83	-0,425
Средний темп роста	-	-	116,97	101,87	102,36
Средний темп прироста	-	-	16,97	1,87	2,36
из них:
экспорт	10,7	10,8	21,3	15,2	15,3
Абсолютный прирост	-	0,1	10,5	-6,1	0,1
Коэффициент роста	-	1,01	1,97	0,71	1,01
Темп роста	-	100,93	197,22	71,36	100,66
Темп прироста	-	0,93	97,22	-28,64	0,66
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,11	0,11	0,21	0,15
Средний абсолютный прирост	-	-	5,3	1,5	1,15
Средний темп роста	-	-	149,08	123,17	117,54
Средний темп прироста	-	-	49,08	23,17	17,54
импорт	1,0	0,8	1,4	1,0	1,3
Абсолютный прирост	-	-0,2	0,6	-0,4	0,3
Коэффициент роста	-	0,8	1,75	0,71	1,3
Темп роста	-	80,0	175	71,43	130
Темп прироста	-	-20,0	75,0	-28,57	30,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,01	0,01	0,01	0,01
Средний абсолютный прирост	-	-	0,2	0	0,08
Средний темп роста	-	-	127,5	108,81	114,11
Средний темп прироста	-	-	27,5	8,81	14,44
между иностранными пунктами	11,7	6,4	6,5	4,6	4,8
Абсолютный прирост	-	-5,3	0,1	-1,9	0,2
Коэффициент роста	-	0,55	1,02	0,71	1,04
Темп роста	-	54,71	101,56	70,77	104,35
Темп прироста	-	-45,29	1,56	-29,23	4,35
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,12	0,06	0,07	0,05
Средний абсолютный прирост	-	-	-2,6	-2,37	-1,73
Средний темп роста	-	-	78,14	75,68	82,85
Средний темп прироста	-	-	-21,86	-24,32	-17,15
транзит	0,02	1,3	0,1	0,05	0,4
Абсолютный прирост	-	1,28	-1,2	-0,05	0,35
Коэффициент роста	-	65	0,08	0,5	8
Темп роста	-	6500	7,69	50	800
Темп прироста	-	6400	-92,31	-50	700
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,0002	0,01	0,001	0,0005
Средний абсолютный прирост	-	-	0,04	0,01	0,095
Средний темп роста	-	-	3253,85	2185,9	1839,42
Средний темп прироста	-	-	3153,85	2085,9	1739,42
Грузооборот - всего, млрд. т/ км	89,6	65,4	70,9	57,7	86,0
Абсолютный прирост	-	-24,2	5,5	-13,2	28,3
Коэффициент роста	-	0,73	1,08	0,88	1,49
Темп роста	-	72,99	108,41	81,38	149,05
Темп прироста	-	-27,01	8,41	-18,62	49,05
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,90	0,65	0,71	0,58
Средний абсолютный прирост	-	-	-9,35	-10,63	-0,9
Средний темп роста	-	-	90,7	87,59	102,94
Средний темп прироста	-	-	-9,3	-12,41	2,94
в том числе в международном сообщении	40,3	31,3	43,8	30,2	41,5
Абсолютный прирост	-	-6	12,5	-13,6	11,3
Коэффициент роста	-	0,78	1,4	0,96	1,37
Темп роста	-	77,67	139,94	68,95	137,42
Темп прироста	-	-22,33	39,94	-31,05	37,42
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,27	0,31	0,44	0,30
Средний абсолютный прирост	-	-	3,25	-2,37	1,05
Средний темп роста	-	-	108,81	95,52	106,0
Средний темп прироста	-	-	8,81	-4,48	6,0
из него:
экспорт	21,6	18,7	31,8	21,1	28,1
Абсолютный прирост	-	-2,9	13,1	-10,7	7
Коэффициент роста	-	0,87	1,7	0,66	1,33
Темп роста	-	86,57	170,05	66,35	133,18
Темп прироста	-	-13,43	70,05	-33,65	33,18
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,22	0,19	0,32	0,21
Средний абсолютный прирост	-	-	5,1	-0,17	1,63
Средний темп роста	-	-	128,31	107,66	114,04
Средний темп прироста	-	-	28,31	7,66	14,04
импорт	2,1	1,5	2,4	2,0	3,0
Абсолютный прирост	-	-0,6	0,9	-0,4	1,0
Коэффициент роста	-	0,71	1,6	0,83	1,5
Темп роста	-	71,43	160,0	83,33	150,0
Темп прироста	-	-28,57	60,0	-16,67	50,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,02	0,02	0,02	0,02
Средний абсолютный прирост	-	-	0,15	-0,03	0,23
Средний темп роста	-	-	115,72	104,92	116,19
Средний темп прироста	-	-	15,72	4,92	16,19
между иностранными пунктами	16,5	9,1	9,6	7,0	9,9
Абсолютный прирост	-	-7,4	0,5	-2,6	2,9
Коэффициент роста	-	0,55	1,05	0,73	1,41
Темп роста	-	55,15	105,49	72,92	141,43
Темп прироста	-	-44,85	5,49	-27,08	41,43
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,16	0,09	0,1	0,07
Средний абсолютный прирост	-	-	-3,45	-3,17	-1,65
Средний темп роста	-	-	80,32	77,85	93,75
Средний темп прироста	-	-	-19,68	-22,15	-6,25
транзит	0,1	2,0	0,1	0,1	0,5
Абсолютный прирост	-	1,9	-1,9	0	0,4
Коэффициент роста	-	20	0,05	1	5
Темп роста	-	2000	5	100	500
Темп прироста	-	1900	-95	0	400
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,001	0,02	-	0,001
Средний абсолютный прирост	-	-	0	0	0,1
Средний темп роста	-	-	1002,5	701,67	651,25
Средний темп прироста	-	-	902,5	601,67	551,25

Рассмотрим тенденции развития перевозок грузов и грузооборота внутреннего водного транспорта общего пользования. В целом тенденция соответствует предыдущим выводам, сделанным по объемам перевозок грузов и грузооборота внутреннего водного транспорта всех видов. Из этого можно сделать вывод, что развитие отрасли внутреннего водного транспорта слабо зависит от вида деятельности внутреннего водного транспорта, наиболее сильное влияние оказывают общие тенденции развития экономических и политических факторов, которые воздействуют на состояние внешней среды предприятий внутреннего водного транспорта и возможности их развития.

Таблица 2.5

Перевозки пассажиров и пассажирооборот внутреннего водного транспорта всех видов деятельности

	1995	2000	2005	2006	2007
Перевезено пассажиров, млн.человек	26,8	27,7	20,7	19,6	21,5
Абсолютный прирост	-	0,9	-7	-1,1	1,9
Коэффициент роста	-	1,03	0,75	0,95	1,1
Темп роста	-	103,36	74,73	94,69	109,69
Темп прироста	-	3,36	-25,27	-5,31	9,69
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,27	0,28	0,21	0,20
Средний абсолютный прирост	-	-	-3,05	-2,4	-1,33
Средний темп роста	-	-	89,05	90,93	95,62
Средний темп прироста	-	-	-10,95	-9,07	-4,38
Пассажирооборот, млрд.пассажиро-километров	1,1	1,0	0,9	0,9	1,0
Абсолютный прирост	-	-0,1	-0,1	0	0,1
Коэффициент роста	-	0,91	0,9	1,0	1,11
Темп роста	-	90,91	90	100	111,11
Темп прироста	-	-9,09	-10	0	11,11
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,01	0,01	-	0,01
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,1	-0,07	0,03
Средний темп роста	-	-	90,46	93,64	98,01
Средний темп прироста	-	-	-9,54	-6,36	-1,99

Отразим динамику пассажирооборота за анализируемый период на рис. 2.3.

Как видно из приведенных данных, в течение всего анализируемого периода происходило снижение количества пассажиров, совершающих путешествия внутренним водным транспортом. Только в 2007 году произошел незначительный рост данного показателя. Такая динамика обусловлена снижением конкурентоспособности внутреннего водного транспорта в сфере пассажироперевозок. Причинами снижения конкурентоспособности внутреннего водного транспорта являются: низкая скорость перевозки при снижении количества свободного времени большинства людей, относительно высокая стоимость перевозки (по сравнению с железнодорожным и автомобильным транспортом). Незначительный рост показателя пассажирооборота в 2007 году обусловлен ростом доходов населения, которое стало предпочитать экологические виды туризма, путешествия внутренним водным транспортом в качестве одного из видов туризма современным путешественникам представляются интересным и экологичным времяпрепроводждением.



Рис. 2.3 - Перевозки пассажиров и пассажирооборот внутреннего водного транспорта всех видов деятельности

Таблица 2.6

Перевозки пассажиров и пассажирооборот внутреннего водного транспорта общего пользования

	1995	2000	2005	2006	20071)
Перевезено пассажиров - всего, млн. человек	25,4	25,7	16,1	14,1	21,5
Абсолютный прирост	-	0,3	-9,6	-2,0	7,4
Коэффициент роста	-	1,01	0,63	0,88	1,52
Темп роста	-	101,18	62,65	87,58	152,48
Темп прироста	-	1,18	-37,35	12,42	52,48
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,25	0,26	0,16	0,14
Средний абсолютный прирост	-	-	-4,65	-3,77	-0,98
Средний темп роста	-	-	81,92	83,80	100,97
Средний темп прироста	-	-	-18,08	-16,20	0,97
в том числе по видам сообщения:
международное	0,2	0,06	0,1	0,1	0,5
Абсолютный прирост	-	-0,14	0,04	0	0,4
Коэффициент роста	-	0,3	1,67	1,0	5,0
Темп роста	-	30,0	166,67	100	500,0
Темп прироста	-	-70,0	66,67	0,00	400,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,002	0,0006	-	0,001
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,05	-0,03	0,08
Средний темп роста	-	-	98,34	98,89	449,17
Средний темп прироста	-	-	-1,66	-1,11	339,17
дальнее	3,5	1,4	1,3	1,1	1,6
Абсолютный прирост	-	-2,1	-0,1	-0,2	0,5
Коэффициент роста	-	0,4	0,93	0,85	1,45
Темп роста	-	40,0	92,86	84,62	145,45
Темп прироста	-	-60,0	-7,14	-15,48	45,45
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,04	0,01	0,01	0,01
Средний абсолютный прирост	-	-	-1,1	-0,8	-0,48
Средний темп роста	-	-	66,43	72,49	90,73
Средний темп прироста	-	-	-33,57	-27,51	-9,27
пригородное	11,7	10,4	10,0	9,0	12,7
Абсолютный прирост	-	-1,3	-0,4	-1,0	3,7
Коэффициент роста	-	0,89	0,96	0,9	1,41
Темп роста	-	88,89	96,15	90,0	141,11
Темп прироста	-	-11,11	-3,85	-10	41,11
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,12	0,10	0,1	0,09
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,85	-0,9	0,25
Средний темп роста	-	-	92,52	91,68	104,04
Средний темп прироста	-	-	-7,48	-8,32	4,04
внутригородское	10,0	13,9	4,7	3,9	6,7
Абсолютный прирост	-	3,9	-9,2	-0,8	2,8
Коэффициент роста	-	1,39	0,34	0,83	1,72
Темп роста	-	139,0	33,81	82,98	171,79
Темп прироста	-	39,0	-66,19	-17,02	71,79
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,1	0,14	0,05	0,04
Средний абсолютный прирост	-	-	-2,65	-2,03	-0,825
Средний темп роста	-	-	86,41	75,26	106,9
Средний темп прироста	-	-	-13,59	-24,74	6,9
Пассажирооборот - всего, млрд. пассажиро-километров	1,1	0,9	0,7	0,6	1,0
Абсолютный прирост	-	-0,2	-0,2	-0,1	0,4
Коэффициент роста	-	0,82	0,78	0,86	1,67
Темп роста	-	81,82	77,78	85,71	166,67
Темп прироста	-	-18,18	-22,22	-14,29	66,67
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,01	0,01	0,01	0,01
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,2	-0,17	-0,03
Средний темп роста	-	-	79,8	81,77	102,99
Средний темп прироста	-	-	-20,2	-18,23	2,99
в том числе по видам сообщения:
международное	0,003	0,003	0,004	0,005	0,005
Абсолютный прирост	-	0	0,001	0,001	0,0
Коэффициент роста	-	1	1,33	1,25	1,0
Темп роста	-	100,0	133,33	125,0	100
Темп прироста	-	0,0	33,33	25,0	0,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	-	0,00	0,00	-
Средний абсолютный прирост	-	-	0,0005	0,0007	0,0005
Средний темп роста	-	-	116,65	119,44	114,58
Средний темп прироста	-	-	16,65	19,44	14,58
дальнее	0,8	0,6	0,5	0,5	0,7
Абсолютный прирост	-	-0,2	-0,1	0,0	0,2
Коэффициент роста	-	0,75	0,83	1,0	1,4
Темп роста	-	75,0	83,33	100,0	140,0
Темп прироста	-	-25,0	-16,67	0,0	40,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,008	0,006	-	0,005
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,15	-0,1	-0,025
Средний темп роста	-	-	79,17	86,11	99,58
Средний темп прироста	-	-	-20,83	-13,89	-0,42
пригородное	0,2	0,2	0,1	0,1	0,2
Абсолютный прирост	-	0	-0,1	0,0	0,1
Коэффициент роста	-	1	0,5	1	2
Темп роста	-	100,0	50,0	100,0	200,0
Темп прироста	-	0,0	-50,0	0,0	100,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	-	0,002	-	0,001
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,05	-0,03	0,0
Средний темп роста	-	-	75,0	83,33	112,5
Средний темп прироста	-	-	-25,0	-16,67	12,5
внутригородское	0,07	0,09	0,06	0,05	0,07
Абсолютный прирост	-	0,02	-0,03	-0,01	0,02
Коэффициент роста	-	1,29	0,67	0,83	1,4
Темп роста	-	128,57	66,67	83,33	140,0
Темп прироста	-	28,57	-33,33	-16,67	40,0
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,0007	0,0009	0,0006	0,0005
Средний абсолютный прирост	-	-	-0,005	-0,007	-0,01
Средний темп роста	-	-	97,62	92,86	104,64
Средний темп прироста	-	-	-2,38	-7,14	4,64

Подобная описанной выше тенденция наблюдается и о перевозкам пассажиров и пассажирооборота внутреннего водного транспорта общего назначения. При этом необходимо отметить, что рост, произошедший в 2007 году, более значителен, чем по данным внутреннего водного транспорта всех видов деятельности. Это подтверждает сделанные ранее выводы, так как безусловно, что туристические потоки обусловлены в основном деятельностью транспорта общего пользования.

Таблица 2.7

Основные показатели работы речных и озерных портов и пристаней общего пользования (на конец года)

	1995	2000	2005	2006	20071)
Грузовые причалы:
число	880	758	559	550	519
Абсолютный прирост	-	-122	-199	-9	-31
Коэффициент роста	-	0,86	0,74	0,98	0,94
Темп роста	-	86,14	73,75	98,39	94,36
Темп прироста	-	-13,86	-26,25	-1,61	-5,64
Абсолютное значение 1% прироста	-	8,80	7,58	5,59	5,5
Средний абсолютный прирост	-	-	-160,5	-110	-90,25
Средний темп роста	-	-	79,95	86,09	88,16
Средний темп прироста	-	-	-20,05	-13,91	-11,84
длина, тыс. пог. м	102,2	90,1	66,6	65,8	65,1
Абсолютный прирост	-	-12,1	-23,5	-0,8	-0,7
Коэффициент роста	-	0,88	0,74	0,99	0,99
Темп роста	-	88,16	73,92	98,80	98,94
Темп прироста	-	-11,84	-26,08	-1,2	-1,06
Абсолютное значение 1% прироста	-	1,02	0,9	0,67	0,66
Средний абсолютный прирост	-	-	-17,8	-12,13	-9,28
Средний темп роста	-	-	81,04	86,96	89,96
Средний темп прироста	-	-	-18,96	-13,04	-10,04
Пассажирские причалы:
число	1378	972	638	535	552
Абсолютный прирост	-	-406	-334	-103	17
Коэффициент роста	-	0,71	0,66	0,84	1,03
Темп роста	-	70,54	65,64	83,86	103,18
Темп прироста	-	-29,46	-34,36	-16,14	3,18
Абсолютное значение 1% прироста	-	13,78	9,72	6,38	5,35
Средний абсолютный прирост	-	-	-370	-281	-206,5
Средний темп роста	-	-	68,09	73,35	80,81
Средний темп прироста	-	-	-31,91	-26,65	-19,19
длина, тыс. пог. м	57,6	46,5	31,9	27,0	31,2
Абсолютный прирост	-	-11,1	-14,6	-4,9	4,2
Коэффициент роста	-	0,81	0,69	0,85	1,16
Темп роста	-	80,73	68,60	84,64	115,56
Темп прироста	-	-19,27	-31,4	-15,36	15,56
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,58	0,46	0,32	0,27
Средний абсолютный прирост	-	-	-12,85	-10,2	-6,6
Средний темп роста	-	-	74,67	77,99	87,38
Средний темп прироста	-	-	-25,33	-22,01	-12,62
Объем перегрузочных работ, млн. т	204,1	150,1	145,9	155,1	229,4
Абсолютный прирост	-	-54	-4,2	9,2	74,3
Коэффициент роста	-	0,74	0,97	1,06	1,48
Темп роста	-	73,54	97,20	106,31	147,90
Темп прироста	-	-26,46	-2,8	6,31	47,9
Абсолютное значение 1% прироста	-	2,04	1,5	1,46	1,55
Средний абсолютный прирост	-	-	-29,1	-16,33	6,33
Средний темп роста	-	-	85,37	92,35	106,24
Средний темп прироста	-	-	-14,63	-7,65	6,24

Как видно из приведенных выше данных, в течение анализируемого периода произошло ухудшение практически всех показателей работы портов, по большинству показателей снижение составило около 2 раз. Незначительный рост произошел только по показателю объема перегрузочных работ, причем рост по ним происходил только в 2005 - 2007 года, а в предыдущие периоды происходило снижение.

Таким образом, по результатам проведенного анализа мы видим ухудшение основных показателей деятельности внутреннего водного транспорта в РФ.

2.2 Оценка структуры и динамики структуры экономико-статистических показателей внутреннего водного транспорта

Далее проведем анализ структуры и динамики структуры основных показателей развития внутреннего водного транспорта в РФ.

Таблица 2.8

Возрастная структура речных и озерных судов

	1995	2000	2005	2006	2007
Суда - всего	100	100	100	100	100
в том числе по годам постройки:
до 1949	1,2	0,9	1,0	1,0	0,8
1950 -1959	13,7	12,2	10,0	10,0	9,0
1960 -1969	21,3	18,7	16,7	16,5	16,5
1970 -1979	27,1	24,4	24,7	24,5	24,7
1980 -1989	30,7	33,9	33,7	33,5	33,5
1990 -1999	5,9	9,6	10,3	10,4	10,6
2000 -2007		0,1	3,5	4,0	4,7
неизвестен	0,1	0,2	0,1	0,1	0,2

Отобразим на круговых диаграммах изменение возрастной структуры речных и озерных судов в РФ:



Рис. 2.3 - Возрастная структура речных и озерных судов в 1995 г.

Как видно из приведенной диаграммы, наибольшая доля судов произведена в 1980 - 1989 году, т.е. срок их эксплуатации не превышал 15 лет. Однако при этом значительная доля судов была произведена в 1970 - 1979 и 1960 - 1969 годах, в сумме количество судов, срок эксплуатации которых превысил 20 лет составил более 50% всего действующего водного внутреннего транспорта, что говорит о крайней изношенности судов.



Рис. 2.4 - Возрастная структура речных и озерных судов в 2007 году

Как видно из рисунка 2.4, в 2007 году положение еще более ухудшилось. Доля судов, произведенных в 1980 - 1989 годах за анализируемый период не изменилась, а срок их эксплуатации возрос на 12 лет. Также очень незначительно изменилась доля судов, произведенных в 1970 - 1979 гг. До сих пор в наличии остаются суда, произведенные до 1949 г. Таким образом, налицо свидетельства того, что в отрасли наблюдается старение активного оборудования, а это является одним из наиболее существенных факторов повышения аварийности во внутреннем водном транспорте.

Таблица 2.9

Структура перевозок грузов внутренним водным транспортом общего пользования по видам грузов (в процентах)

	1995	2000	2005	2006	2007
Отправлено грузов - всего	100	100	100	100	100
в том числе:
каменный уголь и кокс	4,5	3,3	2,6	2,5	1,6
нефть и нефтепродукты наливом	9,4	11,2	15,9	10,0	6,3
руда всякая	0,9	0,1	0,5	0,6	0,3
черные металлы	3,0	3,3	2,8	2,0	2,9
химические и минеральные удобрения	2,4	2,7	2,5	1,7	1,6
строительные грузы	59,2	60,0	57,6	67,0	68,2
цемент	0,2	0,1	0,1	0,1	0,3
лесные грузы	7,3	8,0	6,6	5,5	6,8
зерно и продукты перемола	1,8	1,5	2,7	2,4	1,9
комбикорма	0,3	0,1	0,2	0,2	0,1
прочие грузы	11,0	9,7	8,5	8,0	10,0

Анализ структуры перевозок грузов показывает, что в течение анализируемого периода возрастает доля перевозимых строительных грузов, что является следствием высоких темпов развития строительной отрасли в последние годы. Также произошел незначительный рост доли перевозок зерна и продуктов перемола. Заметно снижение доли перевозок нефти и нефтепродуктов наливов, однако это снижение произошло только в 2006 - 2007 годах, а до этого наблюдался рост. Стабильное снижение наблюдается по доле перевозок каменного угля и кокса, что является свидетельством застоя в отрасли добычи угля.

Структура сложного социально - экономического явления обладает определенной степенью подвижности, имеет свойство меняться с течением времени как в количественном, так и в качественном отношении. Поэтому в практических исследованиях особое внимание уделяют изучению структуры в динамике. Для статистической оценки структурных сдвигов используют следующие показатели:

1. Линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов представляет собой сумму приростов удельных весов, деленную на число структурных частей:



где: - удельный вес(доля) i-той части совокупности в j-ой период времени;

n - число структурных частей.

Этот показатель отражает среднее изменение удельного веса (в процентных пунктах), которое имело место за рассматриваемый период.

2. Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

позволяет получит сводную оценку скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности.

3. Средний квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов:

используется для сводной характеристики интенсивности изменения удельных весов, отражает средний относительный прирост удельного веса ( в процентах), который наблюдается за рассматриваемый период.

4. Коэффициент К.Гатаева:

где - удельный вес(доля) i-той части совокупности в j-ой период времени

Чем ближе коэффициент к единице, тем более заметны различия в структуре.

5. Коэффициент Салаи:

Таблица 2.10

Шкала оценки меры существенности различия структур

Интервалы значений коэффициентов Салаи и К.Гатаева	Характеристика меры структурных различий
0,000-0,030 0,031-0,070 0,071-0,150 0,151-0,300 0,301-0,500 0,501-0,700 0,701-0,900 0,900 и выше	Тождественность структур Весьма низкий уровень различия структур Низкий уровень различий Существенный уровень различий Значительный уровень различия Весьма значительный уровень различия Противоположный тип структур Полная противоположность структур

С помощью описанных выше показателей произведем оценку динамики структуры числа перевезенных пассажиров и пассажирооборота:

Таблица 2.11

Перевозки пассажиров и пассажирооборот внутреннего водного транспорта(абсолютные показатели)

	2005	2006	2007
Перевезено пассажиров - всего, млн. человек	16,1	14,1	21,5
в том числе по видам сообщения:
международное	0,1	0,1	0,5
дальнее	1,3	1,1	1,6
пригородное	10	9	12,7
внутригородское	4,7	3,9	6,7
Пассажирооборот - всего, млрд. пассажиро-километров	0,7	0,6	1
в том числе по видам сообщения:
международное	0,004	0,005	0,005
дальнее	0,5	0,5	0,7
пригородное	0,1	0,1	0,2
внутригородское	0,06	0,05	0,07

На основе абсолютных данных таблицы 2.11 рассчитаем структуру исследуемых совокупностей:

Таблица 2.12

Удельный вес перевозки пассажиров и пассажирооборот внутреннего водного транспорта по видам сообщения

	2005	2006	2007
Перевезено пассажиров - всего, %	100,00	100,00	100,00
в том числе по видам сообщения:
международное	0,63	0,71	2,33
дальнее	8,07	7,80	7,44
пригородное	62,11	63,83	59,07
внутригородское	29,19	27,66	31,16
Пассажирооборот - всего, млрд. пассажиро-километров	100,00	100,00	100,00
в том числе по видам сообщения:
международное	0,60	0,76	0,51
дальнее	75,30	76,34	71,79
пригородное	15,06	15,27	20,51
внутригородское	9,04	7,63	7,18

Как следует из таблицы 2.12, структура показателей претерпевала значительные изменения: удельный вес перевезенных пассажиров по международному сообщению в 2007г. в течение всего анализируемого периода возрастало. Также возрастает количество перевезенных пассажиров по внутригородскому транспорту. В дальнем и пригородном сообщении количество перевезенных пассажиров снизилось.

Отметим, что при росте доли пассажиров, перевезенным международным транспортом, пассажирооборот по данному направлению перевозок снизился, что свидетельствует о сокращении протяженности средней поездки. В то же время при снижении доли пригородного сообщения в общем объеме перевозок пассажиров, пассажирооборот по данному направлению возрос.

Для оценки существенности структурных сдвигов в 2007г. по сравнению с 2005 г. в структуре перевозки пассажиров и пассажирооборота внутреннего водного транспорта по видам транспорта произведем вспомогательные расчеты:

Таблица 2.13

Анализ структуры перевозки пассажиров внутреннего водного транспорта по видам сообщения

	Удельный вес, в % к итогу
	2005	2007
международное	0,63	2,33	1,7	2,89	4,59	0,33
дальнее	8,07	7,44	0,63	0,40	0,05	0,00
пригородное	62,11	59,07	3,04	9,24	0,15	0,00
внутригородское	29,19	31,16	1,97	3,88	0,13	0,00
Итого	100,00	100,00	7,34	16,41	4,92	0,33

Тогда линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов будет равен:

= 3,67 процентных пункта

Таким образом, среднее изменение удельного веса за рассматриваемый период составило 3,67 процентных пунктов.

Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

процентных пункта

Скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности составляет 2,33 процентных пункта.

Средний квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов:

%

Средний относительный прирост удельного веса довольно значителен и составляет 22,18%

Коэффициент Салаи показывает значительный уровень различия структур в 2007 по сравнении. С 2005г.:

.

Для оценки существенности структурных сдвигов в 2007г. по сравнению с 2006 г. в структуре перевозки пассажиров и пассажирооборота внутреннего водного транспорта по видам транспорта произведем вспомогательные расчеты:

Таблица 2.14

Анализ структуры перевозки пассажиров внутреннего водного транспорта по видам сообщения

	Удельный вес, в % к итогу
	2006	2007
международное	0,71	2,33	1,62	2,62	3,70	0,28
дальнее	7,8	7,44	0,36	0,13	0,02	0,00
пригородное	63,83	59,07	4,76	22,66	0,35	0,00
внутригородское	27,66	31,16	3,5	12,25	0,44	0,00
Итого	100,00	100,00	10,24	37,66	4,51	0,29

Тогда линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов будет равен:

= 3,4 процентных пункта

Таким образом, среднее изменение удельного веса за рассматриваемый период составило 3,4 процентных пунктов.

Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

процентных пункта

Скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности составляет 3,54 процентных пункта.

Средний квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов:

%

Средний относительный прирост удельного веса довольно значителен и составляет 22,23%

Коэффициент Салаи также показывает значительный уровень различия структур в 2007 по сравнении. С 2006г.:

Для оценки существенности структурных сдвигов в 2007г. по сравнению с 2005 г. в структуре пассажирооборота внутреннего водного транспорта по видам транспорта произведем вспомогательные расчеты:

Тогда линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов будет равен:

= 3,64 процентных пункта

Таким образом, среднее изменение удельного веса за рассматриваемый период составило 3,64 процентных пунктов.

Таблица 2.15

Анализ структуры пассажирооборота внутреннего водного транспорта по видам сообщения

	Удельный вес, в % к итогу
	2005	2007
международное	0,60	0,51	0,09	0,01	0,01	0,01
дальнее	75,30	71,79	3,51	12,29	0,16	0,00
пригородное	15,06	20,51	5,45	29,73	1,97	0,02
внутригородское	9,04	7,18	1,86	3,45	0,38	0,01
Итого	100,00	100,00	10,91	45,48	2,53	0,04

Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

процентных пункта

Скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности составляет процентных пункта.

Средний квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов:

%

Средний относительный прирост удельного веса довольно значителен и составляет 15,9%

Коэффициент Салаи показывает низкий уровень различия структур в 2007 по сравнению с 2005г.:

.

Для оценки существенности структурных сдвигов в 2007г. по сравнению с 2006 г. в структуре перевозки пассажиров и пассажирооборота внутреннего водного транспорта по видам транспорта произведем вспомогательные расчеты:

Таблица 2.16

Анализ структуры пассажирооборота внутреннего водного транспорта по видам сообщения

	Удельный вес, в % к итогу
	2006	2007
международное	0,76	0,51	0,25	0,06	0,08	0,04
дальнее	76,34	71,79	4,54	20,62	0,27	0,00
пригородное	15,27	20,51	5,25	27,52	1,80	0,02
внутригородское	7,63	7,18	0,45	0,21	0,03	0,00
Итого	100,00	100,00	10,49	48,41	2,18	0,06

Тогда линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов будет равен:

= 3,5 процентных пункта

Таким образом, среднее изменение удельного веса за рассматриваемый период составило 3,5 процентных пунктов.

Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

 процентных пункта

Скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности составляет 4,02 процентных пункта.

Средний квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов:

%

Средний относительный прирост удельного веса довольно значителен и составляет 14,76%

Коэффициент Салаи также такжепоказывает значительный уровень различия структур в 2007 по сравнении. С 2006г.:

3 Экономико-статистическое моделирование тенденций и статистических связей показателей внутреннего водного транспорта

3.1 Построение трендовых моделей и прогнозирование во времени

Для того, чтобы представить количественную модель, выражающую общую тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики. В этом случае фактические уровни заменяются уровнями, вычисленными на основе определенной кривой:

y=f(t)

где: y - уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению

Определение расчетных (теоретических) уровней yi производится на основе адекватной математической модели, которая наилучшим образом отражает (аппроксимирует) основную тенденцию ряда динамики.

Выбор типа модели зависит от цели исследования и должен быть основан на теоретическом анализе, выявляющем характер развития явления, а также на графическом изображении ряда динамики.

Простейшими моделями, выражающими тенденцию развития, являются:

линейная функция - прямая

y=,

где: - параметры уравнения;

t - время

показательная функция -

y

степенная функция - парабола второго порядка

y= .

При выборе вида кривой для выравнивания динамического ряда возможно использование метода конечных разностей, который заключается в следующем:

Если общая тенденция выражается линейным уравнением y=, тогда получаем постоянные первые разности: ; нулевые вторые разности: и проверяются по всей совокупности в целом. Если тенденция выражается параболой второго порядка y, то получим постоянные вторые разности, нулевые - третьи.

Расчет параметров функции обычно производится методом наименьших квадратов, в котором в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отклонений между теоретическими и эмпирическими уровнями:

У(yi - yi)?>min

где: yi - выровненные(расчетные) уровни

- фактические уровни

Рассмотрим аналитическое выравнивание ряда динамики по прямой, т.е. аналитическое уравнение вида y=. Система нормальных уравнений в данном случае имеет вид:

поиск упрощается, если отсчет времени производить так, чтобы сумма показателей времени изучаемого ряда динамики была равна нулю: =0. при нечетном числе уровней, уровень, находящийся на середине ряда, принимается за начало отсчета времени. Даты времени, стоящие выше этого уровня, обозначаются натуральными числами со знаком минус (-1; -2; -3 и т.д.), а ниже - со знаком плюс (+1; +2; +3; и т.д.).

Если число уровней динамического ряда четное, периоды времени верхней половины ряда (до середины) нумеруются -1; -3; -5 и т.д., а нижней +1; +3; +5 и т.д. при этих условиях =0 и система нормальных уравнение преобразуется следующим образом:

Если вторые разности примерно одинаковы, то для выравнивания может использоваться парабола второго порядка:



Система нормальных уравнений для нахождения параметров уравнения параболы имеет вид:

Для оценки изменения показателей во времени воспользуемся функцией Мастер диаграмм электронных таблиц Excel. Рассмотрим трендовые модели следующих показателей: протяженность внутренних водных путей, тыс. км; пассажирооборота, млрд. пассажиро-километров; грузооборота, млрд. т-км. Для оценки качества модели используем скорректированный коэффициент детерминации, чем больше величина показателя приближается к единице, тем лучше модель описывает эмпирические данные. Как следует из рисунка 3 для прогнозирования параметров линии тренда показателя протяженности внутренних водных путей подходит линейная модель вида y=5,32t+ 78,82(скорректированный коэффициент детерминации R? = 75%). Т.о. величина данного показателя в 2008 -2009 гг. будет равна:

y_t=2008=5,32t + 78,82=5,32М6+78,82=110,74 тыс. км

y_t=2009=5,32t + 78,82=5,32М7+78,82=116,06 тыс. км



Рис. 3.1 - Оценка параметров линейного тренда показателя протяженности внутренних водных путей

Как следует из рисунка 3.1, для прогнозирования параметров линии тренда показателя пассажирооборота подходит полиномиальная (парабола второго порядка) модель вида y = 0,092t² - 0,607t + 1,66 (скорректированный коэффициент детерминации R? = 84,7 %). Т.о. величина данного показателя в 2008 -2009 гг. будет равна:

y_t=2008=0,092t² - 0,607t + 1,66 =0,092М6² - 0,607М6 + 1,66 =1,33 млрд. пасс.-км.

y_t=2009=0,092t² - 0,607t + 1,66 =0,0927 М ² - 0,6077М + 1,66 = 1,919млрд. пасс.-км



Рис. 3.2 - Оценка параметров полиномиального тренда показателя пассажирооборота

Как следует из рисунка 3.2, для прогнозирования параметров линии тренда показателя грузооборота подходит полиномиальная (парабола второго порядка) модель вида y = 6,164x² - 38,47x + 121,5 (скорректированный коэффициент детерминации R? = 75,2%). Т.о. величина данного показателя в 2008 -2009 гг. будет равна:

y_t=2008= 6,164t² - 38,47t + 121,5 = 6,164М6² - 38,47М6 + 121,5 =112,6 млрд. т-км

y_t=2009=6,164t² - 38,47t + 121,5=6,164М7² - 38,47М7 + 121,5=154,2 млрд. т-км

Рис. 3.3 - Оценка параметров полиномиального тренда показателя грузооборота

Для дальнейшего экономико-статистического исследования проведем корреляционно-регрессионный анализ данных: в качестве результативного признака (у) примем показатель прибыли, убытка (-) от перевозок грузов и пассажиров, а в качестве факторных протяженность внутренних водных путей, (х₁), пассажирооборот(х₂), грузооборот, (х₃).

Результаты корреляционно-регрессионного анализа приведены в приложении 1. Как следует из «Вывода итогов», коэффициент корреляции r=0,9785. Значимость регрессионной модели проверяется по величине коэффициента детерминации. Коэффициент детерминации r²=0,9575. Это означает, что на вариацию результативного показателя рассматриваемые факторы влияют на 95,75%, а на долю всех остальных, не рассматриваемых факторов приходится только 4,25% (100%-95,75%) вариации результативного показателя. Следовательно, регрессионная модель в данном случае имеет вид: