“ема 1: ѕредмет, метод та завданн¤ статистики

 

1.  ƒжерела та предмет статистики.

2.  —татистична методолог≥¤.

3.  ќсновн≥ пон¤тт¤ науки.

4.  —татистичн≥ показники. јбсолютн≥ та в≥дносн≥ статистичн≥ величини.

 

1. ƒжерела та предмет статистики

—татистика (в≥д лат. Status Ц стан речей) Ц сусп≥льна наука, що вивчаЇ к≥льк≥сну сторону масових сусп≥льних ¤вищ з метою вивченн¤ њх ¤к≥сних особливостей ≥ законом≥рностей розвитку. ¬ сучасному розум≥нн≥ слово УстатистикаФ обТЇднуЇ в соб≥:

Ј статистичн≥ дан≥, отриман≥ шл¤хом спостережень;

Ј статистичну практику Ц д≥¤льн≥сть статистичних установ, ¤к≥ збирають ≥ обробл¤ють ≥нформац≥ю про статистичн≥ ¤вища ≥ процеси;

Ј статистичну науку.

якщо говорити про ≥стор≥ю статистики, то сл≥д зауважити, що статистика ¤к зас≥б управл≥нн¤ ≥снуЇ ще з давна.  ≥льк≥сний обл≥к, ¤кий в≥вс¤ дл¤ визначенн¤ ¤кост≥ сусп≥льно-економ≥чних ¤вищ, проводили ще задовго до початку нашоњ ери, дл¤ прикладу можна згадати переписи населенн¤  итаю (2238 р≥к до н.е.), про ¤кий згадано у книз≥  онфуц≥¤ УЎу- ≥нгФ. ѕерший статистичний орган Ц ценз, дл¤ проведенн¤ перепис≥в в≥льних громад¤н було створено в стародавньому –им≥.

—татистика ¤к наука виникла у 19 ст. ¬ цей пер≥од в≥дбувалос¤ зрос-танн¤ обс¤г≥в оф≥ц≥йноњ ≥нформац≥њ ≥ к≥льк≥сн≥ характеристики поступово вит≥сн¤ли текстов≥ описанн¤. “ому постала необх≥дн≥сть у вдосконаленн≥ метод≥в обробки, збиранн¤ ≥ узагальненн¤ масових даних. ‘ундатором теор≥њ статистики став ј. етле. …ого прац≥, передус≥м У—оц≥альна ф≥зикаФ, Ц це початок пошуку ф≥лософських п≥двалин статистики. ј. етле вважав, що предметом статистики Ї людина в сусп≥льств≥, а методоло-г≥чною основою Ц принцип масовост≥, п≥зн≥ше названий законом великих чисел. —аме цей принцип зумовив необх≥дн≥сть обчисленн¤ середн≥х величин ¤к узагальнюючих характеристик сукупност≥.

ѕредметом статистики ¤к науки Ї розм≥ри та к≥льк≥сн≥ сп≥вв≥дно-шенн¤ масових сусп≥льних ¤вищ, законом≥рност≥ њх формуванн¤ ≥ розвитку. —л≥д звернути увагу на те, що статистика вивчаЇ не поодинок≥, а масов≥ ¤вища. ¬ивченн¤ к≥льк≥сноњ сторони сусп≥льних ¤вищ нерозривно повТ¤зано з ¤к≥сним њх зм≥стом. ¬ивчаючи к≥льк≥сний б≥к ¤вищ, статистика в≥дбиваЇ його у числах Ц показниках, характеризуючи цим конкретну м≥ру ¤вищ. ¬одночас вона встановлюЇ окрем≥ властивост≥, ви¤вл¤Ї схож≥сть ≥ розб≥жн≥сть окремих властивостей досл≥джуваних обТЇкт≥в, групуЇ њх, ви¤вл¤ючи певн≥ типи процес≥в ≥ ¤вищ, ¤к≥ вивчаютьс¤.

—татистика Ц багатогалузева наука. ¬она складаЇтьс¤ з окремих самост≥йних розд≥л≥в, ¤к≥ водночас т≥сно повТ¤зан≥ м≥ж собою.

¬иокремлюють чотири складов≥ ц≥Їњ науки.

1. “еор≥¤ статистики розгл¤даЇ категор≥њ статистичноњ науки, а також сп≥льн≥ дл¤ будь-¤ких ¤вищ методи ≥ засоби анал≥зу.

2. ≈коном≥чна статистика вивчаЇ ¤вища ≥ процеси, що в≥дбуваютьс¤ в економ≥ц≥, розробл¤Ї систему економ≥чних показник≥в та методи вивченн¤ економ≥ки крањни чи рег≥ону ¤к Їдиного ц≥лого.

3. √алузев≥ статистики (промислова, ф≥нансова, соц≥альноњ ≥нфраструктури тощо) розробл¤ють зм≥ст ≥ методи обчисленн¤ показник≥в, ¤к≥ в≥дображають особливост≥ кожноњ окремоњ галуз≥.

4. —оц≥альна статистика вивчаЇ соц≥альн≥ умови та характер прац≥, р≥вень житт¤, прибутк≥в, споживанн¤ матер≥альних благ ≥ послуг населенн¤м.

 

2. —татистична методолог≥¤

—татистична методолог≥¤ Ц це комплекс спец≥альних властивих лише статистиц≥ метод≥в ≥ засоб≥в досл≥дженн¤. ¬она грунтуЇтьс¤ на загальноф≥лософських (д≥алектична лог≥ка) ≥ загальнонаукових (пор≥вн¤нн¤, анал≥з, синтез) принципах.

ќсобливост≥ статистичноњ методолог≥њ повТ¤зан≥ з:

Ј точним вим≥рюванн¤м ≥ к≥льк≥сним описуванн¤м масових сусп≥льних ¤вищ;

Ј анал≥зом њх диференц≥ац≥њ;

Ј з використанн¤м узагальнюючих показник≥в дл¤ характеристики обТЇктивних статистичних законом≥рностей.

ѕередумовою використанн¤ статистичних метод≥в у конкретному досл≥дженн≥ маЇ бути визначенн¤ сут≥ ¤вища, що вивчаЇтьс¤, його властивостей ≥ ¤к≥сноњ своЇр≥дност≥. “еоретичний анал≥з даЇ всеб≥чну у¤ву щодо природи ≥ лог≥ки п≥знанн¤, що Ї обТЇктивною основою методолог≥чних р≥шень.

Ѕудь-¤ке статистичне досл≥дженн¤ проходить чотири етапи:

1. «б≥р первинного статистичного матер≥алу.

2. —истематизац≥¤ ≥ групуванн¤ даних.

3. ¬иведенн¤ узагальнюючих показник≥в у форм≥ в≥дносних чи середн≥х величин.

4. јнал≥з вар≥ац≥њ, динам≥ки та взаЇмозалежностей, формулюванн¤ висновк≥в у вигл¤д≥ текст≥в, таблиць ≥ граф≥к≥в.

Ќа кожному етап≥ досл≥дженн¤ використовуютьс¤ т≥ методи, ¤к≥ спроможн≥ дати глибоку ≥ всеб≥чну характеристику ¤вищ, що вивчаютьс¤.

 

3. ќсновн≥ пон¤тт¤ науки

ƒл¤ того, щоб в≥льно розум≥ти та сп≥лкуватис¤ мовою статистики, необх≥дно засвоњти р¤д основних пон¤ть ≥ категор≥й, ¤к≥ Ї визначними при тлумаченн≥ под≥й чи ¤вищ.

ѕерш за все, розгл¤немо пон¤тт¤ статистичноњ законом≥рност≥ та статистичноњ сукупност≥.

«аконом≥рн≥сть Ц це повторюван≥сть, посл≥довн≥сть ≥ пор¤док у ¤вищах. ¬им≥р¤ти ≥ ви¤вити статистичну законом≥рн≥сть можна лише з урахуванн¤м д≥њ закону великих чисел, основними принципами ¤кого Ї масов≥сть ≥ причинна зумовлен≥сть ¤вищ. «акони сусп≥льного розвитку виразно ви¤вл¤ютьс¤ лише в досить численн≥й сукупност≥ под≥й. ќбТЇктивною основою ≥снуванн¤ статистичних законом≥рностей Ї складне переплет≥нн¤ причин, ¤к≥ формують масовий процес, основних Ц сп≥льних дл¤ вс≥х под≥й масового процесу, та ≥ндив≥дуальних дл¤ кожного з них окремо, але випадкових дл¤ маси. ” раз≥ великоњ к≥лькост≥ под≥й вплив випадкових причин вр≥вноважуЇтьс¤, завд¤ки чому закон стаЇ видимим.

†«аконом≥рност≥ масового процесу властив≥ лише сукупност¤м. —аме сукупн≥сть, а не окремий елемент, Ї т≥Їю базою реального св≥ту, в≥дносно ¤коњ стаЇ можливим встановленн¤ конкретних закон≥в.

—татистичн≥ законом≥рност≥ в≥дображають характер д≥њ обТЇктивних закон≥в розвитку сусп≥льства в конкретних умовах простору ≥ часу. ѕри цьому вони ви¤вл¤ютьс¤ по-р≥зному.

¬ид≥л¤ють чотири види законом≥рностей:

* †розвитку (динам≥ки), наприклад пад≥нн¤ народжуваност≥;

* †структурних зрушень, наприклад зменшенн¤ чисельност≥ с≥льського населенн¤;

* †розпод≥лу елемент≥в, наприклад розпод≥л населенн¤ за в≥ком, м≥сцем проживанн¤ тощо;

* †звТ¤зку м≥ж ¤вищами, наприклад залежн≥сть прибутку п≥дприЇмства в≥д соб≥вартост≥ продукц≥њ.

—татистична сукупн≥сть Ц множина елемент≥в (одиниць), форму-ванн¤ ¤ких в≥дбуваЇтьс¤ п≥д впливом ¤кихось головних причин ≥ умов. Ќаприклад, статистичною Ї сукупн≥сть комерц≥йних банк≥в крањни. ѓх обТЇднуЇ характер банк≥вських послуг, хоча кап≥тал, кредитно-≥нвестиц≥йний портфель, прибуток та ≥нш≥ ознаки в них р≥зн≥.

—клад елемент≥в ≥ спос≥б њх обТЇднанн¤ визначають структуру сукупност≥. ѕол≥структурн≥ сукупност≥ за певними ознаками можуть розгл¤датис¤ ¤к неоднор≥дн≥.  омерц≥йн≥ банки неоднор≥дн≥ за ф≥нансовим станом. —укупн≥сть, що вивчаЇтьс¤, маЇ бути не механ≥чним обТЇднанн¤м елемент≥в, а впор¤дкованою системою, кожний елемент ¤коњ ¤вл¤Ї собою Їдн≥сть загального та одиничного, необх≥дного ≥ випадкового.

—пециф≥чна риса статистики Ц узагальнен¤ даних. ѕередумовою та початком такого узагальненн¤ маЇ бути вим≥рюванн¤, тобто приписуванн¤ ¤вищу числових значень. ≈лементи сукупност≥ можуть в≥др≥зн¤тис¤ м≥ж собою р¤дом ознак.

—атистична ознака Ц характерна риса, властив≥сть, ¤ка може бути в≥дображена або словесно, або цифрами. ќзнака, що в≥дображаЇтьс¤ словесно, називаЇтьс¤ атрибутивною (стать, профес≥¤, галузь), а та ознака, що в≥дображаЇтьс¤ к≥льк≥сними характеристиками, називаЇтьс¤ к≥льк≥сною (в≥к, стаж роботи).  ≥льк≥сн≥ ознаки, в свою чергу, под≥л¤ютьс¤ на перервн≥ (не мають пром≥жних значень, наприклад к≥льк≥сть д≥тей в с≥мТ¤х), безперервн≥ (мають пром≥жн≥ значенн¤, наприклад в≥к, стаж роботи).

 ожний елемент сукупност≥ характеризуЇтьс¤ низкою ознак, значенн¤ ¤ких зм≥нюЇтьс¤ в≥д елемента до елемента, або в≥д одного пер≥оду до ≥ншого. ќзнака, ¤ка набуваЇ в межах сукупност≥ р≥зних значень, називаЇтьс¤ вар≥юючою, а в≥дм≥нн≥сть, коливанн¤ значень ознаки Ц вар≥ац≥Їю. —клад елемент≥в ≥ спос≥б њх обТЇднанн¤ визначають структуру сукупност≥.

ќзнаки мають р≥зний р≥вень вим≥рюванн¤, що в≥дображаЇтьс¤ у в≥дпов≥дних типах шкал. “ип шкали можна визначити допустимими перетворенн¤ми њњ чисел або допустимими арифметичними д≥¤ми з цими числами. «г≥дно з класиф≥кац≥Їю шкал за р≥внем вим≥рюванн¤ Ц в≥д УслабкоњФ до УсильноњФ Ц вир≥зн¤ють три њх типи: ном≥нальну, пор¤дкову, метричну. „им вищий р≥вень шкали, тим ширше коло в≥дпов≥дних допустимих перетворень чисел, тим б≥льше арифметичних д≥й реал≥зуЇтьс¤.

Ќом≥нальна шкала Ц шкала найменувань. ќцифруванн¤ ознак ц≥Їњ шкали зд≥йснюЇтьс¤ так, щоб под≥бним елементам в≥дпов≥дало одне й те саме число, а не под≥бним Ц р≥зн≥ числа. ќчевидно, що число в≥д≥граЇ роль символу. ƒл¤ ≥дентиф≥кац≥њ найменувань шкали використовують натуральн≥ числа 1, 2, 3 або певн≥ числов≥ коди.

Ќом≥нальн≥ ознаки, ¤к≥ мають лише два протилежн≥ значенн¤ (наприклад задоволений / незадоволений), називають альтернативними. ѓх ≥дентиф≥кують числами У1Ф або У0Ф в залежност≥ в≥д на¤вност≥ чи в≥дсутност≥ властивост≥.

ѕор¤дкова (рангова) шкала встановлюЇ не лише в≥дношенн¤ под≥бност≥ елемент≥в, але й в≥дношенн¤ посл≥довност≥ Ц пор¤дку. ÷е в≥дношенн¤ типу Уб≥льше н≥жФ, Украще н≥жФ; кожн≥й позначц≥ шкали приписуЇтьс¤ число Ц ранг.

ћетрична шкала Ц це звичайна шкала д≥йсних чисел. «а допомогою метричноњ шкали вим≥рюютьс¤ натурально-речов≥ ¤вища, ресурси та результати ф≥нансово-господарськоњ д≥¤льност≥. «а характером вар≥ац≥њ ознаки метричноњ шкали под≥л¤ютьс¤ на дискретн≥ та неперервн≥. ƒискретн≥ мають лише окрем≥ ≥зольован≥ значенн¤, неперервн≥ мають будь-¤к≥ значенн¤ в певних межах. ¬изначен≥сть неперервноњ ознаки дещо умовна, њњ завжди можна представити дискретною.

 

4. —татистичний показник

ѕоказник Ц це узагальнююча характеристика сусп≥льних ¤вищ ≥ процес≥в, в ¤к≥й поЇднуЇтьс¤ к≥льк≥сна ≥ ¤к≥сна визначен≥сть њх. як≥сна визначен≥сть зумовлена суттю ¤вища ≥ в≥дображаЇтьс¤ назвою (врожайн≥сть пшениц≥, продуктивн≥сть прац≥).

¬≥рог≥дн≥сть статистичноњ ≥нформац≥њ залежить в≥д того, на ск≥льки обТЇктивно статистичний показник в≥дображаЇ соц≥ально-економ≥чну суть ¤вища чи процесу, що вивчаЇтьс¤. ” в≥рог≥дност≥ вид≥л¤ють два аспекти Ц адекватн≥сть ≥ точн≥сть.

јдекватн≥сть розгл¤даЇтьс¤ ¤к спроможн≥сть в≥добразити саме т≥ властивост≥ ¤вищ, ¤к≥ передбачен≥ програмою досл≥джень. “очн≥сть вим≥рюванн¤ залежить в≥д статистичноњ структури показника, орган≥зац≥њ спостереженн¤ ≥ обробки даних.

≤снуЇ така класиф≥кац≥¤ вид≥в показник≥в:

1. «а способом обчисленн¤:

Ј первинн≥;

Ј пох≥дн≥.

2. «а ознакою часу:

Ј ≥нтервальн≥;

Ј моментн≥.

јбсолютн≥ статистичн≥ величини безпосередньо повТ¤зан≥ з ф≥зичною ≥ соц≥ально-економ≥чною суттю ¤вищ, ¤к≥ вивчаютьс¤.

јбсолютна величина Ц числова характеристика р≥вн≥в чи обс¤г≥в сусп≥льно-економ≥чних ¤вищ. ¬она в≥дображаЇ розм≥ри соц≥ально-економ≥чних ¤вищ ≥менованими числами. (Ќаприклад видобуток вуг≥лл¤ чи нафти вим≥рюЇтьс¤ тоннами, газу Ц куб≥чними метрами, тканин Ц квадратними метрами тощо.)

¬ залежност≥ в≥д сут≥ ¤вищ, що вивчаютьс¤, та мети досл≥дженн¤ абсолютн≥ величини можуть мати:

Ј натуральн≥;

Ј умовно-натуральн≥;

Ј трудов≥;

Ј варт≥сн≥ вим≥рники.

Ќатуральн≥ вим≥рники в≥дображають притаманн≥ ¤вищам ф≥зичн≥ властивост≥ (м≥ри, ваги, довжини, часу), ≥нод≥ використовуютьс¤ комб≥нован≥ одиниц≥ вим≥ру (к≥ловат-години, вантажооб≥г).

”мовно-натуральн≥ вим≥рники використовують тод≥, коли виникаЇ потреба звести воЇдино дек≥лька р≥зновид≥в одн≥Їњ споживноњ вартост≥. ѕри цьому вживають спец≥альн≥ коеф≥ц≥Їнти сум≥рництва. –оль еталона дл¤ розрахунк≥в ≥ пор≥вн¤нь найчаст≥ше виконуЇ один р≥зновид.

ѕерерахунок в умовн≥ одиниц≥ можна зобразити так:

Y = C + KX,

де — Ц обс¤г р≥зновиду, вз¤того за еталон;

X Ц к≥льк≥сть елемент≥в сукупност≥, ¤к≥ в≥др≥зн¤ютьс¤ в≥д еталонних;

  Ц коеф≥ц≥Їнт перерахунку нееталонних властивостей в еталонн≥;

Y Ц обс¤г умовних одиниць.

Ќаприклад, перерахунок натурального палива в умовне зд≥йснюЇтьс¤ зг≥дно з калор≥йним екв≥валентом. ≈талоном Ї камТ¤не вуг≥лл¤, теплотворна спроможн≥сть ¤кого становить 29.039 кƒ∆/кг. ƒл¤ донецького вуг≥лл¤ калор≥йний екв≥валент становить 0,87Ц0,90, торфу Ц 0,37Ц0,40, газу Ц 1,2.

“рудов≥ вим≥рники (людино-час, людино-день) використовують при вим≥рюванн≥ витрат прац≥ на виробництво продукц≥њ або виконанн¤ окремих роб≥т дл¤ визначенн¤ продуктивност≥ прац≥, а також трудових ресурс≥в ≥ рац≥онального використанн¤ њх.

¬арт≥сн≥ вим≥рники дають змогу узагальнити ≥ з≥ставити р≥зноман≥тн≥ ¤вища. ѓх використовують у раз≥ обчисленн¤ таких важливих народногосподарських показник≥в, ¤к товарооб≥г, прибуток, кап≥таловкладенн¤ тощо.

–озр≥зн¤ють ≥ндив≥дуальн≥ (зароб≥тна плата одного роб≥тника) ≥ сумарн≥ (фонд зарплати) абсолютн≥ величини.

¬≥дносн≥ величини в≥дображають к≥льк≥сн≥ сп≥вв≥дношенн¤, що притаманн≥ конкретним сусп≥льним ¤вищам ≥ процесам. ќбчислюютьс¤ вони ¤к сп≥вв≥дношенн¤ двох абсолютних чи середн≥х величин. ѕоказники, що знаход¤тьс¤ в знаменнику, Ц база пор≥вн¤нн¤.

–озмањтт¤ сп≥вв≥дношень ≥ пропорц≥й реального житт¤ дл¤ свого в≥дображенн¤ потребуЇ р≥зних за зм≥стом ≥ статистичною природою в≥дносних величин. «а своЇю суттю ≥ призначенн¤м в≥дносн≥ величини под≥л¤ють на так≥:

* †в≥дносна величина структури (¬¬—) Ц характерезуЇ склад сукупност≥ ≥ обчислюЇтьс¤ сп≥вв≥дношенн¤м окремих частин до ц≥лого. ‘орма в≥дображенн¤ Ц частка чи в≥дсоток. —ума в≥дносних величин структури дор≥внюЇ одиниц≥ або 100 %. –≥зницю м≥ж в≥дпов≥дними частками двох сукупностей називають в≥дсотковим пунктом;

* †в≥дносна величина координац≥њ (¬¬ ) Ц обчислюЇтьс¤ сп≥вв≥дношенн¤м двох р≥зно≥менних частин одного ц≥лого. ¬≥дображуЇ притаманн≥ обТЇктов≥ сп≥вв≥дношенн¤ складових частин ≥ пропорц≥њ розвитку;

* †в≥дносна величина ≥нтенсивност≥ (¬¬≤) Ц характерезуЇ ≥нтенсивн≥сть розвитку того чи ≥ншого ¤вища. ќбчислюЇтьс¤ ¤к сп≥вв≥дношенн¤ двох лог≥чно м≥ж собою повТ¤заних величин. ѓњ використовують дл¤ в≥дображенн¤ оц≥нки ≥нтенсивност≥ розвитку ¤вищ, оц≥нки виконанн¤ плану чи дотриманн¤ норм та стандарт≥в;

* в≥дносна величина пор≥вн¤нн¤ ¬¬ѕ Ц сп≥вв≥дношенн¤ двох одно≥менних показник≥в, що характеризують р≥зн≥ територ≥њ чи обТЇкти;

* †в≥дносна величина динам≥ки (¬¬ƒ) Ц характеризуЇ ≥нтенсивн≥сть розвитку сусп≥льно-економ≥чних ¤вищ в час≥:

 

††††††††††††††† фактичний р≥вень зв≥тного (поточного) пер≥оду

¬¬ƒ = ††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††† ††††††††††††;

†††††††††††††††††††† фактичний р≥вень базисного пер≥оду

Ј      в≥дносна величина виконанн¤ плану (¬¬¬ѕ) Ц характеризуЇ ступ≥нь виконанн¤ плану:

 

†††††††††††††††††††††††††† фактичний р≥вень зв≥тного пер≥оду

†¬¬¬ѕ = ††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††† ;

†††††††††††††††††††††††† запланований р≥вень зв≥тного пер≥оду

Ј      в≥дносна величина планового завданн¤ (¬¬ѕ«):

†

†††††††††††††††††††††† запланований р≥вень зв≥тного пер≥оду

†¬¬ѕ« = ††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††††† .

††††††††††††††††††††††† фактичний р≥вень баз≥сного пер≥оду†

ћ≥ж наведеними вище трьома в≥дносними величинами ≥снуЇ такий взаЇмозвТ¤зок:

¬¬ƒ = ¬¬¬ѕ ^. ¬¬ѕ«

–озгл¤немо техн≥ку обчисленн¤ в≥дносних величин на приклад≥.

«адача. ƒан≥ про в≥ковий склад населенн¤ рег≥ону, тис. чол., наведенн≥ в таблиц≥.

 

ќбчислити в≥дносн≥ величини, ¤к≥ б характеризували:

1)динам≥ку чисельност≥ населенн¤;

2)його структуру за в≥ком у кожному роц≥ ≥ структурн≥ зрушенн¤;

3)сп≥вв≥дношенн¤ працездатного населенн¤ з чисельн≥стю допрацездатного ≥ старшого в≥д працездатного в≥ку.

–озвТ¤зуванн¤:

1. ¬≥дносну величину динам≥ки обчислюють ¤к в≥дношенн¤ р≥вн¤ показника в поточному роц≥ до базового. “ак, загальна чисельн≥сть населенн¤ рег≥ону в 2003 роц≥ зб≥льшилась пор≥вн¤но з 2000 на 30 %:

962 : 740 = 1,3 або 130 %.

«а окремими в≥ковими групами в≥дносн≥ величини динам≥ки наведено в таблиц≥.

2. ¬≥дносна величина структури Ц це сп≥вв≥дношенн¤ частини ≥ ц≥лого, наприклад, частка населенн¤ допрацездатного в≥ку в 2000 р. становило 26 % (192,4 : 740 = 0,26), а в 2003 р. Ц 22 % (211,6 : 962 = 0,22).

ќтже частка населенн¤ допрацездатного в≥ку зменшилась на 4 пункти. –езультати розрахунк≥в за ≥ншими в≥ковими групами наведено в таблиц≥.

 

 

3. —п≥вв≥дношенн¤ чисельност≥ населенн¤ окремих в≥кових груп називають в≥дносною величиною координац≥њ. ¬ 2000 роц≥ на 100 чол. працездатного в≥ку припадало 40,9 чол. допрацездатного, в 2003 р. Ц 36,1, тобто навантаженн¤ населенн¤ працездатного в≥ку д≥тьми зменшилось, а пенс≥онерами, навпаки, зб≥льшилось з 16,5 до 27,9.